Post on 01-May-2018
EVALUASI KINERJA REKSA DANA SAHAM DI INDONESIA
DENGAN METODE EROV, SORTINO, DAN SHARPE
Oleh:
Lina Meytasari
NIM: 109081000129
JURUSAN MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1435 H/2013 M
i
EVALUASI KINERJA REKSA DANA SAHAM DI INDONESIA
DENGAN METODE EROV, SORTINO, DAN SHARPE
Oleh:
Lina Meytasari
NIM: 109081000129
JURUSAN MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1435 H/2013 M
v
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH
Yang bertanda tangan di bawah ini:
Nama : Lina Meytasari
No. Induk Mahasiswa : 109081000129
Fakultas : Ekonomi dan Bisnis
Jurusan : Manajemen
Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini, saya:
1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan
mempertanggungjawabkan
2. Tidak melakukan plagiat terhadap naskah karya orang lain
3. Tidak menggunakan karya orang lain tanpa menyebutkan sumber asli
atau tanpa ijin pemilik karya
4. Tidak melakukan pemanipulasian dan pemalsuan data
5. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab atas
karya ini
Jikalau di kemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya, dan telah
melalui pembuktian yang dapat dipertanggung jawabkan, ternyata memang
ditemukan bukti bahwa saya telah melanggar pernyataan di atas, maka saya siap
untuk dikenai sanksi berdasarkan aturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan
Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.
Ciputat, 23 Oktober 2013
Yang Menyatakan
(Lina Meytasari)
vi
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
I. IDENTITAS PRIBADI
1. Nama : Lina Meytasari
2. Tempat Tanggal Lahir : Jakarta, 10 Mei 1991
3. Alamat : Jl. KH. Hasyim Ashari
Gg. H. Al-fitroh RT 05/05,
Sud. Pinang, Pinang,
Tangerang, 15145
4. Telepon : 08999843337/08888919912
5. E-mail : linameytasari@gmail.com
II. PENDIDIKAN
1. SDN Sudimara VII Tahun 1997-2003
2. SLTPN 3 Tangerang Tahun 2003-2006
3. SMAN 3 Tangerang Tahun 2006-2009
4. S1 Ekonomi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2009-2013
III. LATAR BELAKANG KELUARGA
1. Ayah : Sukamto
2. Ibu : Sarinah
3. Alamat : Sudimara Pinang, Tangerang
IV. PENGALAMAN KERJA
CV. Kencana Sinergi Nusaindo Ciledug Tahun 2012
vii
EVALUATION PERFORMANCE OF EQUITY FUNDS IN INDONESIA
WITH EROV, SORTINO AND SHARPE RATIOS
Lina Meytasari
Abstract
The aim of this research is to evaluate the performance of Equity Funds
listed in BAPEPAM Indonesia with EROV, Sortino and Sharpe Ratios. This study
used Equity Funds that were active from 2008 until 2012. The data used in this
research were collected from 30 Equity Funds. The sampling technique used in
this research is purposive sampling method. The test used in this research is
Kruskal-Wallis test. The results of this research showed that performance of
Equity Funds with 3 ratios, EROV, Sortino and Sharpe have no a significant
impact at significant level 5%. This test indicated that the performance of these
ratios were not different. And the test of the second hypotesis indicated that they
have a significant impact at significant level 5% and have a better performance
than market performance. Overall, Sortino is the highest ratio performance in this
research.
Keyword: Post-Modern Portfolio Theory, Evaluation Performance, Equity Fund,
EROV, Sortino, Sharpe Ratio
viii
EVALUASI KINERJA REKSA DANA SAHAM DI INDONESIA
DENGAN METODE EROV, SORTINO, DAN SHARPE
Lina Meytasari
ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja Reksa Dana
Saham yang terdaftar di BAPEPAM Indonesia dengan rasio EROV, Sortino dan
Sharpe. Penelitian ini menggunakan Reksa Dana Saham yang aktif dari tahun
2008 sampai tahun 2012. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan
data sekunder yang didapatkan dari 30 sampel Reksa Dana Saham. Teknik
sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling,
kemudian data akan diolah dengan uji Kruskal-Wallis. Hasil dari penelitian ini
menunjukkan bahwa kinerja dari Reksa Dana Saham dengan 3 rasio, EROV,
Sortino dan Sharpe tidak signifikan pada tingkat signifikansi 5%. Tes ini
mengindikasikan bahwa kinerja dari ketiga rasio tersebut tidak berbeda. Dan
pengujian pada hipotesis kedua mengindikasikan bahwa ketiga rasio tersebut
signifikan pada 5% dan memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan
kinerja pasar. Secara keseluruhan, Sortino merupakan rasio yang memiliki kinerja
paling besar dalam penelitian ini.
Kata kunci: Post-Modern Portfolio Theory, Evaluasi Kinerja, Reksa Dana
Saham, rasio EROV, Sortino, Sharpe
ix
KATA PENGANTAR
Segala puji bagi Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia-
Nya kepada penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan
baik. Shalawat dan salam senantiasa tercurah kepada Rasulullah SAW yang
mengantarkan manusia dari zaman kegelapan ke zaman yang terang benderang
ini. Penyusunan skripsi ini dimaksudkan untuk memenuhi sebagian syarat-syarat
guna mencapai gelar Sarjana Ekonomi di Universitas Islam Negeri Syarif
Hidayatullah Jakarta.
Penulis menyadari bahwa penulisan ini tidak dapat terselesaikan tanpa
dukungan dari berbagai pihak baik moril maupun materiil. Oleh karena itu,
penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih kepada semua pihak yang telah
membantu dalam penyusunan skripsi ini terutama kepada:
1. Kedua orang tua, ayahanda Sukamto dan ibunda Sarinah yang telah
memberikan dukungan baik moril maupun materil serta doa yang tiada henti-
hentinya kepada penulis. Untuk Kakakku Wahyu yang juga selalu
memberikan arahan dan doa selalu untuk penulis.
2. Untuk Rusjdie Arief Djaelani, S.Kom., yang telah menemani proses
pembuatan skripsi ini sampai dengan selesai, dan untuk seluruh keluarga
besarnya yang selalu memberikan kasih sayang dan semangat bagi penulis.
3. Untuk seluruh keluarga besar yang selalu setia mendoakan dan mendukung
baik secara langsung maupun tidak langsung.
4. Bapak Prof. Dr. Abdul Hamid, MS, selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan
Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
5. Bapak Dr. Ahmad Dumyati Bashori, MM., selaku Ketua Jurusan Manajemen
Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
6. Ibu Titi Dewi Warninda, SE., M.Si., selaku Sekretaris Jurusan Manajemen
Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
7. Bapak Prof. Dr. Ahmad Rodoni selaku dosen Pembimbing Skripsi I yang
telah banyak berkenan untuk memberikan tambahan ilmu dan solusi pada
x
setiap permasalahan atas kesulitan dalam penulisan skripsi ini, dan selalu
,menjadi motivator bagi penulis pribadi. Terima kasih banyak, Pak...
8. Bapak Dr. Indo Yama Nasarudin, SE., MAB., selaku dosen Pembimbing
Skripsi II yang telah bersedia memberikan banyak ilmu dan solusi pada setiap
permasalahan atas kesulitan dalam penulisan skripsi ini. Bimbingan dan
arahan untuk membimbing penulis selama menyusun skripsi.
9. Seluruh Bapak/Ibu dosen, dan civitas akademika Fakultas Ekonomi dan
Bisnis yang telah memberikan pengetahuan yang sangat bermanfaat selama
masa perkuliahan.
10. Seluruh teman-teman Manajemen D Angkatan 2009, terutama CENIL, Arief,
Dhimas, Henry dan Iqbal yang selalu menemani saat suka dan duka dalam
berjuang bersama. I‘m gonna missing you, guys!
11. Seluruh teman-teman Manajemen Keuangan dan seluruh teman-teman
Manajemen Angkatan 2009 yang selalu mengisi hari-hari menjadi
menyenangkan. Untuk Arfian Utama, terima kasih sudah bekerja sama untuk
memahami penelitian ini. Dan Sucahyono yang sudah membantu mengoreksi
abstrakku.
12. Seluruh staf dan karyawan Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah
Jakarta yang telah memberikan bantuan kepada penulis.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna
dikarenakan terbatasnya pengalaman dan pengetahuan yang dimiliki penulis. Oleh
karena itu, penulis mengharapkan segala bentuk saran serta masukan bahkan
kritik yang membangun dari berbagai pihak. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat
bagi para pembaca dan semua pihak khususnya dalam bidang akuntansi
manajemen.
Jakarta, 23 Oktober 2013
Penulis
(Lina Meytasari)
xi
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ..................................................................................... i
LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ........................................................... ii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF .............................. iii
LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI .............................................. iv
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH ....................... v
DAFTAR RIWAYAT HIDUP ....................................................................... vi
ABSTRACT . .................................................................................................. vii
ABSTRAK ...................................................................................................... viii
KATA PENGANTAR .................................................................................... ix
DAFTAR ISI .................................................................................................. xi
DAFTAR TABEL .......................................................................................... xiv
DAFTAR GAMBAR .........................................................................................xv
DAFTAR LAMPIRAN ............................................................................... ...xvi
BAB I PENDAHULUAN ....................................................................... 1
A. Latar Belakang Penelitian ......................................................... 1
B. Rumusan Masalah .................................................................. 9
C. Tujuan Penelitian .................................................................. 9
D. Manfaat Penelitian .................................................................. 10
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ................................................................ 12
A. Landasan Teori ......................................................................... 12
1. Reksa Dana ......................................................................... 12
a. Definisi Reksa Dana ...................................................... 12
b. Perkembangan Reksa Dana ............................................ 16
c. Bentuk Hukum Reksa Dana ........................................... 17
d. Pihak-Pihak yang Terkait ............................................... 18
e. Tipe Reksa Dana ............................................................ 19
f. Macam dan Jenis Reksa Dana ........................................ 20
g. Keuntungan dan Manfaat Reksa Dana ............................ 27
h. Risiko Reksa Dana ......................................................... 30
xii
2. Kinerja Pasar....................................................................... 31
3. Portofolio ............................................................................ 33
B. Penelitian Terdahulu ................................................................. 47
C. Kerangka Pemikiran ................................................................ 53
D. Hipotesis Penelitian……………. .............................................. 54
BAB III METODOLOGI PENELITIAN .................................................. 58
A. Ruang Lingkup Penelitian ......................................................... 58
B. Metode Penentuan Sampel ........................................................ 58
C. Metode Pengumpulan Data ....................................................... 61
D. Metode Analisis Data ............................................................... 62
1. Return Benchmark dan NAB RDS ...................................... 63
2. Varians Saham .................................................................... 63
3. Resiko Reksa Dana .............................................................. 64
4. Evaluasi Kinerja Reksa Dana................................................ 64
a. Excess Return on Value at Risk (EROV) ........................ 64
b. Rasio Sortino ................................................................. 65
c. Metode Sharpe ............................................................... 66
5. Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov....................... 67
6. ANOVA dengan Tukey Test ................................................. 67
7. Uji Kruskal-Wallis................................................................ 71
E. Operasional Variabel Penelitian ............................................... 73
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN ............................................... 78
A. Sekilas Gambaran Umum Objek Penelitan ................................ 78
1. Reksa Dana Saham ............................................................. 78
B. Analisa dan Pembahasan .......................................................... 79
1. Analisis Deskriptif .............................................................. 79
a. EROV ............................................................................. 79
b. Sortino ............................................................................ 84
c. Sharpe ............................................................................. 88
d. Benchmark/IHSG ............................................................ 92
2. Uji Normalitas .................................................................... 92
xiii
3. Uji Homogenitas ................................................................. 95
4. Uji Kruskal-Wallis .............................................................. 97
a. Hipotesis Pertama ............................................................ 97
b. Hipotesis Kedua .............................................................. 103
5. Interpretasi Hasil ................................................................... 110
a. Hipotesis Pertama ........................................................... 111
b. Hipotesis Kedua ............................................................. 112
BAB V PENUTUP ..................................................................................... 117
A. Kesimpulan............................................................................... 117
B. Saran .................................................................................. 118
DAFTAR PUSTAKA ..................................................................................... 120
LAMPIRAN
xiv
DAFTAR TABEL
No. Keterangan Halaman
1.1 Perkembangan Reksa Dana di Indonesia ................................. 3
2.2 Ringkasan Penelitian Terdahulu .............................................. 51
3.1 Sampel Reksa Dana ................................................................ 60
4.1 Analisis Deskriptif (1) ............................................................. 80
4.2 Hasil Perhitungan EROV ........................................................ 81
4.3 Analisis Deskriptif (2) ............................................................. 84
4.4 Hasil Perhitungan Sortino ....................................................... 85
4.5 Analisis Deskriptif (3) ............................................................. 88
4.6 Hasil Perhitungan Sharpe ........................................................ 89
4.7 Analisis Deskriptif (4) ............................................................. 92
4.8 Uji Normalitas (Kolmogorov-Smirnov) ................................... 93
4.9 Uji Homogenitas ..................................................................... 96
4.10 Hasil Uji Kruskal-Wallis (1) .................................................... 98
4.11 Hasil Chi-Square (1) ............................................................... 99
4.12 Hasil Uji Kruskal-Wallis (2) .................................................... 100
4.13 Hasil Uji Kruskal-Wallis (3) .................................................... 101
4.14 Hasil Uji Kruskal-Wallis (4) .................................................... 103
4.15 Hasil Uji Kruskal-Wallis (5) .................................................... 104
4.16 Hasil Chi-Square (2) ............................................................... 105
4.17 Hasil Uji Kruskal-Wallis (6) .................................................... 107
4.18 Hasil Uji Kruskal-Wallis (7) .................................................... 108
4.19 Hasil Uji Kruskal-Wallis (8) .................................................... 110
xv
DAFTAR GAMBAR
No. Keterangan Halaman
1.1 Komposisi NAB Reksa Dana ...................................................... 4
2.2 Kerangka Berpikir ................................................................. 54
3.1 Pengelompokan Sampel ........................................................... 59
4.1 Normal P-Plot .......................................................................... 94
xvi
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 : Data Mentah
Lampiran 2 : Output Hasil Pengujian Data dengan IBM SPSS 20
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Penelitian
Perkembangan perekonomian negara pada era globalisasi saat ini banyak
dipengaruhi oleh berbagai faktor dari struktur perekonomian negara tersebut.
Salah satu faktor tersebut adalah pasar modal. Pasar modal sendiri berfungsi
sebagai perantara pihak surplus (kelebihan dana) dengan pihak defisit
(kekurangan dana). Di negara-negara maju seperti Jepang dan Amerika, pasar
modal dijadikan tolak ukur untuk melihat perkembangan perekonomian negara
tersebut setiap tahunnya. Semakin maju pasar modal suatu negara, maka dapat
dikatakan bahwa negara tersebut mempunyai perekonomian yang baik. Karena
kemajuan pasar modal menggambarkan tingginya investasi yang ditanamkan para
investor di negara tersebut dan banyaknya modal yang dapat digunakan untuk
pertumbuhan perekonomian.
Perkembangan pasar modal Indonesia saat ini masih didominasi oleh para
investor besar dan perusahaan. Masih banyak masyarakat awam yang belum
mengetahui tentang pasar modal dan jenis instrumennya. Salah satu instrumen
investasi yang saat ini dikenal di Indonesia selain deposito, saham, obligasi atau
Efek lainnya adalah Reksa Dana. Model investasi sejenis Reksa Dana mempunyai
akar sejarah yang panjang menurut berbagai versi, bahkan terungkap bahwa
2
commenda adalah bentuk Reksa Dana klasik yang sudah dipraktekkan oleh para
pelaut yang berniaga di Medival Italy.
Reksa Dana sudah ada sejak 1920-an, meski popularitasnya baru
meningkat dalam 25 tahun. Reksa Dana di Amerika Serikat dikenal dengan istilah
Mutual Fund, di Inggris dan Malaysia dikenal dengan Unit Trust, dan di Jepang
dikenal dengan sebutan Investment Trust. (Rodoni, 2006:79-80)
Reksa Dana sendiri mulai diperkenalkan di Indonesia ketika PT Danareksa
didirikan pada tahun 1976 dimana perusahaan ini dapat menerbitkan sertifikat
yang dikenal dengan Sertifikat Danareksa I dan II. Kemudian pada tahun 1995
berdiri sebuah Reksa Dana Tertutup yaitu PT BDNI Reksa Dana dengan
menawarkan 600 juta saham dengan nilai satu saham Rp 500,- sehingga
terkumpul dana sebesar Rp 300 miliar. Pendirian Reksa Dana terus berkembang
dimana pada tahun 1996 berdiri sebanyak 25 Reksa Dana Terbuka yang dikelola
oleh 12 Manajer Investasi. Pada saat itu total Nilai Aktiva Bersih (NAB) sudah
berkembang sebesar Rp 2,8 triliun dan meningkat menjadi sekitar Rp 8 triliun
pada Juni 1997.
Krisis keuangan yang terjadi pada tahun 1997 turut bereaksi negatif untuk
Reksa Dana. Banyak masyarakat yang menarik dananya dan meyebabkan Nilai
Aktiva Bersih (NAB) menurun menjadi Rp 4,9 triliun. Pertumbuhan Reksa Dana
mulai normal kembali sejak tahun 2001 dengan total NAB sebesar Rp 8 triliun
dengan jumlah Reksa Dana sebanyak 108 Reksa Dana. Dan mengalami
peningkatan yang cukup tajam pada akhir tahun 2002 dengan total Rp 46,6 triliun
3
dengan jumlah Reksa Dana sebesar 131 dan terus meningkat hingga akhir tahun
2004.
Tabel 1.1
Perkembangan Reksa Dana di Indonesia
Periode Jumlah Reksa
Dana Penyertaan
Pemegang
Unit
NAB (Rp
Juta)
Jumlah Unit
Penyertaan
1996 25 2.441 2.782.323 2.942.232.211
1997 77 20.234 4.916.605 6.007.373.759
1998 81 15.482 2.992.171 3.680.892.097
1999 81 24.127 4.974.105 4.349.952.951
2000 94 39.487 5.515.954 5.006.049.770
2001 108 51.723 7.492.206 7.246.205.820
2002 131 125.820 46.613.833 41.665.523.049
2003 186 171.712 69.477.720 60.020.745.573
2004 246 299.063 104.037.824 84.700.701.703
2005 331 252.132 29.415.787 21.262.143.380
2006 355 202.991 50.869.193 38.242.502.919
Apr-07 408 245.222 59.602.645 41.700.904.667
Sumber: Adler Manurung, BAPEPAM, Data Diolah
Namun pada tahun 2005, Reksa Dana mulai mengalami krisis kembali.
Pemerintah menaikkan tingkat bunga sehingga total NAB Reksa Dana mengalami
penurunan sampai Rp 29 triliun. Penurunan itu sangat tajam bila dibandingkan
dengan akhir tahun 2004 total NAB mencapai Rp 104 triliun. Penurunan ini tidak
terlepas juga terhadap rumor pajak dan Marked to Market harga obligasi yang ada
di Reksa Dana. Tetapi NAB mulai mengalami kenaikan karena penurunan tingkat
suku bunga sehingga NAB mencapai Rp 59 triliun pada April 2007. (Manurung,
2007:12)
Menurut data BAPEPAM-LK untuk tahun 2013 ini, komposisi Reksa
Dana yang paling besar dipegang oleh Reksa Dana Saham yakni sebesar 39,71%
4
dan yang terendah adalah Reksa Dana Syariah-Fixed Income sebesar 0,39%.
Menurut Adler Manurung (2007:31) Reksa Dana Saham di Indonesia tidak
sebesar Reksa Dana lainnya. Karena berdasarkan data Bapepam pada akhir Mei
2007 total aset Reksa Dana Saham sebesar Rp 5,02 triliun dan sudah terkalahkan
oleh Reksa Dana Terproteksi. Hal itu membuktikan bahwa Reksa Dana Saham
berkembang dengan sangat pesat. Dan hingga saat ini pertumbuhan total NAB
keseluruhan sudah mencapai lebih dari Rp 250 triliun.
Gambar 1.1
Komposisi NAB Reksa Dana
Sumber: BAPEPAM, Data Diolah
Hal tersebut membuktikan bahwa masyarakat sudah mulai mengenal
produk Reksa Dana dan responnnya cukup baik. Agar dapat memberikan
keuntungan dan mendapatkan kepercayaan dari para calon investor maupun
investornya, para Manajer Investasi berlomba-lomba untuk memberikan tingkat
pengembalian yang cukup menarik melalui strategi investasi yang digunakan.
5
Untuk melihat sampai sejauh mana kinerja Reksa Dana yang dimiliki, biasanya
para Manajer Investasi melakukan evaluasi kinerja portofolio dengan berbagai
metode. Hal itu dilakukan untuk mengetahui bagaimana kinerja portofolio, dalam
hal ini Reksa Dana tersebut berkembang. Karena kinerja historis Reksa Dana
menjadi pertimbangan utama dari investor dalam memilih Reksa Dana. Lebih dari
70% responden memilih Reksa Dana berdasarkan kinerja yang telah dihasilkan.
(Pratomo dan Nugraha, 2005:173)
Menurut Reilly dan Brown (2006), para investor yang rasional mencari
tingkat risiko yang dapat diterima untuk memaksimalkan hasil yang akan mereka
dapatkan. Setelah pemilihan portofolio, mengevaluasi kinerjanya sangatlah
penting. Evaluasi kinerja portofolio terutama mengacu pada penentuan bagaimana
portofolio investasi tertentu dilakukan sehubungan dengan beberapa perbandingan
berdasarkan benchmark yang dilakukan. Evaluasi dapat menunjukkan sejauh
mana portofolio lebih unggul, lebih rendah ataukah setara dengan benchmark
yang dijadikan perbandingan. (Ataie, 2012:01)
Beberapa model telah dikembangkan untuk mengevaluasi kinerja
portofolio. Model yang paling terkenal beberapa diantaranya yaitu metode
Sharpe, Treynor dan Jensen. Model yang dikembangkan tersebut termasuk
kedalam Modern Portfolio Theory. Saat ini ada metode lain yang dikembangkan
oleh Sortino pada awal tahun 1980, memperkenalkan suatu rasio baru. Rasio ini
menghitung excess return portofolio dari Minimum Acceptable Return (MAR)
untuk setiap downside deviation. Rasio ini kemudian dikenal dengan nama
Sortino ratio. Selain itu dalam penelitian yang dilakukan Ataie (2012) Post-
6
Modern Portfolio Theory juga ada rasio yang dikenal dengan nama EROV dan
M3.
Dari evaluasi kinerja portofolio berupa Reksa Dana yang dilakukan oleh
Manajer Investasi, maka akan didapatkan hasil kinerja yang nantinya akan
dipromosikan kepada para investor. Semakin tinggi nilai kinerja Reksa Dana
tersebut, biasanya kinerjanya dianggap baik. Terlebih bila hasil kinerjanya lebih
besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (benchmark) yang dijadikan acuan,
maka Manajer Investasi akan semakin mempromosikan Reksa Dana tersebut
secara besar-besaran agar para investor tertarik dan menanamkan investasinya.
Selain para Manajer Investasi yang menggunakan evaluasi kinerja untuk
menarik minat para investor, cukup banyak pula peneliti yang telah melakukan
penelitian tentang evaluasi kinerja portofolio untuk menilai bagaimana kinerja
portofolio tersebut, baik di dalam negeri maupun luar negeri. Beberapa
diantaranya:
Ataie (2012) melakukan penelitian dengan judul “Evaluation Performance
of 50 Top Companies Listed in Tehran Stock Exchange by Sortino, EROV and
M3”. Dimana penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja perusahaan-
perusahaan dengan menggunakan model Sortino, EROV dan M3. Penelitian ini
menggunakan data dari tahun 2006 sampai dengan 2010 dengan menggunakan 42
sampel perusahaan. Dimana peneliti menginginkan apakah terdapat perbedaan
hasil kinerja dari ketiga model tersebut, dan membandingkannya dengan kinerja
pasar apakah lebih baik atau tidak. Penelitian ini menggunakan pengukuran
kinerja dengan model Sortino, EROV dan M3 dan menggunakan metode statistik
7
ANOVA dengan Tukey Test. Peneliti menemukan bahwa kinerja perusahaan-
perusahaan ternyata berbeda, dan hasil perhitungan dengan metode rasio EROV
terbukti signifikan dan lebih besar dibandingkan dengan hasil dari metode Sortino
dan M3. Dan didapatkan juga bahwa kinerja perusahaan menggunakan rasio
Sortino dan M3 ternyata berbeda dan tidak lebih unggul dari benchmark (pasar).
Kinerja benchmark (pasar) terbukti lebih baik dari kedua rasio tersebut. Dan
evaluasi kinerja perusahaan dengan menggunakan metode EROV yang
dibandingkan dengan kinerja benchmark (pasar) terbukti tidak menunjukkan
perbedaan.
Tehrani, dkk (2011) meneliti tentang “Analyzing Performance of
Investment Companies Listed in the Tehran Stock Exchange by Selected Ratios
Measure”. Penelitian ini bertujuan untuk mengenalisis kinerja portofolio dari
perusahaan investasi yang terdaftar di Bursa Efek Tehran pada periode 2006
sampai dengan 2010 dengan menggunakan metode Sharp, Treynor dan Sortino.
Hasil pengujian data dengan menggunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov dan
Shapiro-Wilk menunjukkan bahwa distribusi data tidak normal. Akhirnya peneliti
menggunakan uji non-parametrik untuk menguji hipotesis. Dan dengan
menggunakan uji Freidman dan Wilcoxon, hasilnya menunjukkan bahwa ketiga
metode tersebut memiliki kontrol yang lebih baik untuk risiko sistematis daripada
komponen lainnya. Dan dengan menggunakan Anova dan Multiple Anova,
menunjukkan bahwa perputaran portofolio perusahaan terbukti positif dan
signifikan dalam kinerja perusahaan daripada ukuran lainnya.
8
Simforianus dan Hutagaol (2008) melakukan penelitian dengan judul
“Analisis Kinerja Reksa Dana Saham dengan Metode Raw Return, Sharpe,
Treynor, Jensen dan Sortino”. Peneliti melakukan penelitian terhadap 16 Reksa
Dana yang ada di Indonesia pada periode 31 Desember 2002 sampai dengan 31
Desember 2007. Penelitian ini menggunakan metode probabilitas dan uji chi-
squared untuk melihat posisi Reksa Dana yang tergolong superior dan ada
tidaknya konsistensi kinerja Reksa Dana tersebut. Reksa Dana yang terbaik adalah
Reksa Dana yang paling banyak dinyatakan unggul menurut kelima metode di
atas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari pengujian metode probabilitas
menunjukkan tingkat konsistensi besar dengan rata-rata sebesar 71.50%. Dan
didukung oleh hasil pengujian menggunakan chi-square, dimana hipotesis yang
menyatakan terdapat konsistensi antara kinerja Reksa Dana terbukti dan
didapatkan 9 Reksa Dana yang tergolong superior.
Dengan merujuk pada penelitian-penelitian di atas, maka penulis merasa
tertarik untuk membuat penelitian sejenis dengan melakukan perbandingan antara
evaluasi kinerja Reksa Dana Saham dengan kinerja pasar dengan judul
“EVALUASI KINERJA REKSA DANA SAHAM DI INDONESIA DENGAN
METODE EROV, SORTINO, DAN SHARPE”.
Alasan peneliti menggunakan sampel Reksa Dana Saham yaitu karena
saham merupakan instrumen Efek yang lebih familiar di masyarakat pada
umumnya, selain itu karena persentase NAB Reksa Dana Saham terbesar
dibandingkan Reksa dana lainnya. Penelitian ini mengambil data berupa nilai
NAB Reksa Dana Saham di Indonesia selama periode penelitian tahun 2008-
9
2012. Penelitian dilakukan pada periode tersebut agar terlihat perbedaan kinerja
Reksa Dana Saham secara historis saat terjadinya krisis keuangan global dan
setelah krisis terjadi. Penelitian ini sendiri dilakukan untuk mengevaluasi kinerja
Reksa Dana Saham di Indonesia dan melihat kinerja RDS yang lebih baik dengan
menggunakan tiga metode, yaitu EROV, Sortino dan Sharpe dan akan
dibandingkan juga dengan kinerja pasar yang akan dicerminkan oleh IHSG yang
ada di Bursa Efek Indonesia.
B. Rumusan Masalah
Berdasarkan dengan latar belakang masalah yang telah diuraikan
sebelumnya, maka yang menjadi pokok permasalahan dalam penelitian ini adalah:
1) Apakah terdapat perbedaan kinerja Reksa Dana Saham dengan metode
EROV, Sortino dan Sharpe secara simultan dan parsial selama periode
2008-2012.
2) Apakah kinerja Reksa Dana Saham dengan metode EROV, Sortino
dan Sharpe berbeda dan lebih baik bila dibandingkan dengan kinerja
pasar (IHSG) secara simultan dan parsial selama periode 2008-2012.
C. Tujuan Penelitian
Adapun tujuan diadakannya penelitian ini adalah untuk:
1. Melihat perbedaan kinerja Reksa Dana Saham yang dihitung
menggunakan metode EROV, Sortino dan Sharpe secara simultan dan
parsial selama periode 2008-2012.
10
2. Melihat perbedaan dan perbandingan dari hasil kinerja Reksa Dana
Saham yang dihitung menggunakan metode EROV, Sortino dan
Sharpe dengan kinerja pasar (IHSG) secara simultan dan parsial
selama periode 2008-2012.
D. Manfaat Penelitian
Adapun manfaat dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Manfaat Teoritis
a) Hasil penelitian dapat digunakan untuk menambah referensi
dibidang karya ilmiah yang dapat mengembangkan ilmu
pengetahuan.
b) Penelitian ini mungkin merupakan latihan dan pembelajaran dalam
menerapkan teori yang diperoleh sehingga menambah pengetahuan
dan pengalaman ilmiah. Dan dapat dipergunakan sebagai bahan
masukan bagi pihak-pihak yang berkepentingan langsung dengan
penelitian ini.
2. Manfaat Praktis
1) Bagi Analis dan Investor
Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat memberikan
informasi kepada para calon investor mengenai kinerja Reksa Dana
Saham di Indonesia dan bermanfaat pula sebagai bahan
11
pertimbangan dalam pengambilan keputusan bagi investor yang
ingin melakukan investasi di Reksa Dana Saham tersebut.
2) Bagi Akademisi
Penelitian ini dilakukan untuk menambah wawasan dalam berpikir
dan dalam meningkatkan perkembangan ilmu pengetahuan yang
selama ini telah didapatkan oleh penulis selama masa kuliah. Selain
itu penelitian ini diharapkan dapat menjadi sumber bacaan,
landasan berpijak dan referensi bagi para peneliti yang tertarik
untuk meneliti dengan kajian yang sama untuk waktu yang akan
datang.
12
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Landasan Teori
1. Reksa Dana
a) Definisi Reksa Dana
Reksa Dana merupakan salah satu alternatif investasi bagi
masyarakat pemodal, khususnya pemodal kecil dan pemodal yang tidak
memiliki banyak waktu dan keahlian untuk menghitung risiko atas
investasi mereka. Reksa Dana dirancang sebagai sarana untuk
menghimpun dana dari masyarakat yang memiliki modal, mempunyai
keinginan untuk melakukan investasi, namun hanya memiliki waktu
dan pengetahuan yang terbatas. Selain itu, Reksa Dana juga diharapkan
dapat meningkatkan peran pemodal lokal untuk berinvestasi di pasar
modal Indonesia (Martalena dan Malinda, 2011:83).
Awalnya Mutual Fund berasal dari kata fund dimana Giles dkk
(2003) menyatakan, “Fund is a pool of money contributed by a range of
investors who may be individuals or companies or other organisations,
which is managed and invested as a whle, on behalf of those investors.”
(Manurung, 2008:01).
Di Amerika Serikat, Reksa Dana disebut dengan Unit Investment
Trust, yakni merupakan himpunan dana yang diinvestasikan dalam
13
sebuah portofolio tetap (tidak berubah) sepanjang umur Reksa Dana
tersebut (Bodie dkk, 2006:141).
Di Indonesia dipakai istilah Reksa Dana. Reksa yang berarti
menjaga atau penjaga. Menjaga disini dalam arti dana itu harus aman
dan memberikan penghasilan. Pada umumnya Reksa Dana
mengumpulkan dana dari investor dengan jalan menerbitkan sekuritas
di pasar modal (Darmawi, 2006:230).
Menurut Undang-Undang Pasar Modal No. 8 Tahun 1995, pasal 1
ayat (27) didefinisikan bahwa Reksa Dana adalah wadah yang
dipergunakan untuk menghimpun dana dari masyarakat pemodal untuk
selanjutnya diinvestasikan dalam portofolio Efek oleh Manajer
Investasi.
Berdasarkan Keputusan Menteri Keuangan No. 1548/KMK
013/1990 dikatakan bahwa lembaga Reksa Dana adalah emiten
(penerbit) unit-unit sertifikat saham yang kegiatan utamanya adalah
melakukan investasi dalam Efek, investasi kembali atau perdagangan
efek di Bursa Efek (Darmawi, 2006:230).
Reksa Dana merupakan perusahaan yang menanamkan modalnya
dalam berbagai portofolio saham yang beragam (diversified portfolio).
Seorang investor yang melakukan investasi dapat menaikkan
keuntungan yang diharapkan (expected return) dan meminimalkan
risiko (Rodoni, 2006:171).
14
Menurut Martalena dan Malinda (2011:83), ada tiga hal yang
terkait dari definisi di atas, yaitu: pertama, adanya dana dari masyarakat
pemodal. Kedua, dana tersebut diinvestasikan dalam portofolio efek,
dan ketiga, dana tersebut dikelola oleh Manajer Investasi. Dengan
demikian, dana yang ada dalam Reksa Dana merupakan dana bersama
para pemodal, sedangkan Manajer Investasi adalah pihak yang
dipercaya untuk mengelola dana tersebut.
Dalam kamus keuangan sendiri, Reksa Dana didefinisikan sebagai
portofolio aset keuangan yang terdiversifikasi, dicatatkan sebagai
perusahaan investasi yang terbuka, yang menjual saham kepada
masyarakat dengan harga penawaran dan penarikannya pada harga nilai
aktiva bersihnya (Manurung, 2008:01).
Definisi yang diberikan Choong (1999) adalah, "unit trust is an
investment scheme that pools from many investors who share similiar
financial objective investment strategy and risk tolerance" (Rodoni,
2009:80).
Selanjutnya menurut Manurung (2008:02), Reksa Dana
mempunyai beberapa karakteristik yaitu pertama, kumpulan dana dan
pemilik, dimana pemilik Reksa Dana adalah berbagai pihak yang
menginvestasikan atau memasukkan dananya ke Reksa Dana dengan
berbagai variasi. Artinya, investor dari Reksa Dana dapat perorangan
dan lembaga dimana pihak tersebut melakukan investasi ke Reksa Dana
sesuai dengan tujuan investor tersebut. Kedua, diinvestasikan kepada
15
efek yang dikenal dengan instrumen investasi. Dana yang dikumpulkan
dari masyarakat tersebut diinvestasikan kedalam instrumen investasi
seperti deposito, surat utang jangka pendek, Comercial Paper, obligasi,
saham, dan efek lainnya.
Ketiga, Reksa Dana tersebut dikelola oleh Manajer Investasi, baik
sebagai lembaga maupun sebagai perorangan. Keempat, Reksa Dana
merupakan instrumen investasi jangka menengah dan panjang. Hal
tersebut merupakan refleksi dari investasi Reksa Dana tersebut, karena
umumnya Reksa Dana melakukan investasi kepada instrumen investasi
jangka panjang seperti obligasi dan saham. Kelima, Reksa Dana
merupakan produk investasi yang berisiko. Berisikonya Reksa Dana
karena intrumen investasi yang menjadi portofolio Reksa Dana tersebut,
dan pengelola Reksa Dana (Manajer Investasi) yang bersangkutan.
Jadi pada intinya Reksa Dana merupakan sebuah wadah dimana
Manajer Investasi mengelola dana yang dikumpulkan dari para investor
untuk diinvestasikan. Dana yang terkumpul tersebut diinvestasikan
dalam portofolio Efek terdiversifikasi oleh Manajer Investasi. Di
Indonesia, sekuritas-sekuritas yang diperkenankan untuk dibeli adalah
yang mendapat pengesahan Bapepam (Badan Pengawas Pasar Modal).
Di Malaysia sekuritas yang dibeli adalah yang mendapat otorisasi dari
Securitas Commision (SC) atau Suruhanjaya Sekuriti sebagai badan
pengawas pasar modal Malaysia (Rodoni, 2009:80).
16
b) Perkembangan Reksa Dana
Reksa Dana sendiri mulai diperkenalkan di Indonesia ketika PT
Danareksa didirikan pada tahun 1976 dimana perusahaan ini dapat
menerbitkan sertifikat yang dikenal dengan Sertifikat Danareksa I dan
II. Kemudian pada tahun 1995 berdiri sebuah Reksa Dana Tertutup
yaitu PT BDNI Reksa Dana dengan menawarkan 600 juta saham
dengan nilai satu saham Rp 500,- sehingga terkumpul dana sebesar Rp
300 miliar.
Pendirian Reksa Dana terus berkembang dimana pada tahun 1996
berdiri sebanyak 25 Reksa Dana Terbuka yang dikelola oleh 12
Manajer Investasi. Pada saat itu total Nilai Aktiva Bersih (NAB) sudah
berkembang sebesar Rp 2,8 triliun dan meningkat menjadi sekitar Rp 8
triliun pada Juni 1997.
Krisis keuangan yang terjadi pada tahun 1997 turut bereaksi negatif
untuk Reksa Dana. Banyak masyarakat yang menarik dananya dan
meyebabkan Nilai Aktiva Bersih (NAB) menurun menjadi Rp 4,9
triliun. Pertumbuhan Reksa Dana mulai normal kembali sejak tahun
2001 dengan total NAB sebesar Rp 8 triliun dengan jumlah Reksa Dana
sebanyak 108 Reksa Dana. Dan mengalami peningkatan yang cukup
tajam pada akhir tahun 2002 dengan total Rp 46,6 triliun dengan jumlah
Reksa Dana sebesar 131 dan terus meningkat hingga akhir tahun 2004.
Namun pada tahun 2005, Reksa Dana mulai mengalami krisis
kembali. Pemerintah menaikkan tingkat bunga sehingga total NAB
17
Reksa Dana mengalami penurunan sampai Rp 29 triliun. Penurunan itu
sangat tajam bila dibandingkan dengan akhir tahun 2004 total NAB
mencapai Rp 104 triliun. Penurunan ini tidak terlepas juga terhadap
rumor pajak dan Marked to Market harga obligasi yang ada di Reksa
Dana. Tetapi NAB mulai mengalami kenaikan karena penurunan
tingkat suku bunga sehingga NAB mencapai Rp 59 triliun pada April
2007. (Manurung, 2007:12)
Hingga saat ini pertumbuhan total NAB sudah mencapai lebih dari
Rp 250 triliun. Hal itu membuktikan bahwa Reksa Dana berkembang
dengan cukup pesat. Dan menurut data BAPEPAM-LK untuk tahun
2013 ini, komposisi Reksa Dana justru yang paling besar dipegang oleh
Reksa Dana Saham yakni sebesar 39,71% dan yang terendah adalah
Reksa Dana Syariah-Fixed Income sebesar 0,39%.
c) Bentuk Hukum Reksa Dana
Reksa Dana sebagai emiten, memiliki ciri spesifik, sehingga perlu
diatur secara khusus dalam bentuk Undang-Undang. Melalui Undang-
Undang No. 8 Tahun 1995 tentang Reksa Dana, posisi Reksa Dana
mendapat penekanan secara khusus, mulai dari pasal 18 hingga pasal
29. Pasal-pasal tersebut dibagi kedalam dua bagian, yakni: pertama,
menguraikan bentuk hukum dan perizinan, dan kedua menguraikan
tentang pengolahan Reksa Dana.
18
Dengan adanya pengaturan yang jelas mengenai Reksa Dana ini,
maka akan mendorong meningkatnya kepercayaan masyarakat
(investor) terhadap berbagai produk Reksa Dana yang ditawarkan.
Apabila pengolahan investasi pada Reksa Dana didominasi oleh equity
funds atau fixed income fund (bonds) atau kombinasi diantara keduanya,
maka Reksa Dana akan memberikan andil yang besar bagi
perkembangan Pasar Modal di Indonesia (Rodoni, 2006:178).
d) Pihak-Pihak yang Terkait
Menurut Martalena dan Malinda (2011:87) ada lima pihak yang
berkaitan dengan Reksa Dana, yaitu:
1. Manajer Investasi
Adalah pihak yang mengelola Reksa Dana. Pada diumumnya
dilakukan oleh perusahaan sekuritas atau lembaga yang sudah
mendapatkan izin sebagai Manajer Investasi dari BAPEPAM.
2. Bank Kustodian
Adalah pihak yang ditunjuk untuk mewakili kepentingan
pemodal untuk mengawasi ketaatan Manajer Investasi terhadap
KIK, bertanggung jawab untuk menyimpan aset Reksa Dana,
menjalankan transaksi Efek sesuai perintah Manajer Investasi,
melaksanakan administrasi Reksa Dana, menghitung Nilai
Aktiva Bersih dan memelihara catatan investor.
19
3. Auditor
Yaitu sebagai pihak yang ditunjuk untuk memeriksa secara
berkala kgiatan pengelolaan dana, pembukuan dan perpajakan,
pelaksanaan prinsip kehati-hatian yang dilakukan Manajer
Investasi.
4. Konsultan Hukum/Notaris
Pihak yang memberikan opini hukum terhadap pembentukan
Reksa Dana dan membuat kontrak Kontrak Investasi Kolektif
(KIK).
5. Agen Penjual
Adalah pihak yang ditunjuk oleh Manajer Investasi untuk
membantu memasarkan Reksa Dana kepada nasabah.
e) Tipe Reksa Dana
Menurut Martalena dan Malinda (2011:87), ada dua tipe Reksa
Dana yang dikenal di Indonesia, yaitu tipe Perseroan dan tipe Kontrak
Investasi Kolektif (KIK).
1. Tipe Perseroan
Bentuk Reksa Dana ini adalah Perusahaan Terbatas (PT) di
Indonesia. Tipe ini diklasifikasikan menjadi dua, yaitu Reksa Dana
terbuka dan Reksa Dana tertutup.
20
2. Tipe Kontrak Investasi Kolektif (KIK)
Merupakan kontrak diantara Manajer Investasi dan Bank
Kustodian yang mewakili legalisasi dari pemilik unit atau investor.
Kontrak ini memberikan kewenangan kepada Manajer Investasi
untuk mengelola portofolio investasi kolektif, dan kewenangan
Bank Kustodian untuk bertindak sebagai kustodi bagi dana
kolektif. Di Indonesia, tipe Reksa Dana ini hanya dalam bentuk
Reksa Dana terbuka, yang mendominasi Reksa Dana yang ada di
pasar.
f) Macam dan Jenis Reksa Dana
Menurut Rodoni (2009:231), ada dua macam Reksa Dana bila
dilihat dari sifatnya, yakni dikelompokkan menjadi dua yaitu, Reksa
Dana tertutup dan Reksa Dana terbuka.
1. Reksa Dana Tertutup (Closed-end Funds)
Reksa Dana tertutup adalah Reksa Dana yang tidak dapat
membeli kembali dan tidak melakukan redemption saham-saham
yang telah dijual kepada investor. Karakteristik Reksa Dana jenis
ini adalah:
a. Saham Reksa Dana dicatat di Bursa Efek
b. Pada umumnya hanya satu kali melakukan penawaran
21
c. Pemodal tidak dapat menjual kembali saham Reksa Dana yang
dimilikinya kepada perusahaan Reksa Dana atau Manajer
Investasi
d. Jual beli saham Reksa Dana dilakukan di Bursa Efek dengan
harga diatas (dengan premium) atau dibawah (dengan diskon)
dari Nilai Aktiva Bersih (NAV)
e. NAV dari jenis ini tergantung dari nilai harga pasar closed-end
funds tidak harus selalu sama dengan NAV; bahkan dikatakan
bahwa, "The NAV and the market price of a closed-end funds
are almost never the same!"
Pada Reksa Dana tertutup tidak ada aliran uang terus menerus
dari penjualan saham Reksa Dana, karena penjualan saham
dilakukan dengan proses penawaran umum yaitu melalui right
issue.
Investor akan memperoleh penghasilan jika terjadi kenaikan
nilai unit sertifikat dananya dalam bentuk capital gain, yaitu jika
harga unit di Bursa Efek yang mencatat unit tersebut naik
dibandingkan dengan harga pada emisi perdana (Darmawi,
2006:231).
Berikut ini rumus untuk menghitung premium saham Reksa
Dana tertutup:
Premium = Ps - NAV
NAV
22
Dimana: Ps = Harga pasar
NAV = Net Asset Value per saham Reksa Dana
Premium saham Reksa Dana ini umumnya dinyatakan dalam
presentasi terhadap NAV sehingga pada rumus tersebut dibagi
dengan NAV.
2. Reksa Dana Terbuka (Open-end Funds)
Reksa Dana terbuka adalah Reksa Dana yang dapat
menawarkan dan membeli kembali saham-sahamnya dari pemodal
sampai dengan sejumllah modal yang telah dikeluarkan.
Setelah IPO, Manajer Investasinya dapat menjual tambahan
unit penyertaan dengan harga senilai NAV, ditambah atau tidak
ditambah dengan biaya penjualan (sales charge). Manajer Investasi
juga berkewajiban membeli kembali (redemption) unit penyertaan
yang dijual pemegang unit, pada harga pasar NAV, dengan atau
tanpa redemption fees. Dengan demikian harga unit penyertaan
selalu sama dengan NAV yang ditentukan oleh nilai portofolio
yang dikelola manajer.
Karakteristik Reksa Dana jenis ini adalah:
a. Saham Reksa Dana tidak dicatat di Bursa Efek
b. Pemodal dapat menjual kembali saham Reksa Dana yang
dimilikinya kepada Manajer Investasi atas beban rekening
Reksa Dana atau rekening sendiri
23
c. Harga jual beli saham Reksa Dana berdasarkan Nilai Aktiva
Bersih. Saham yang diterbitkan pada Reksa Dana terbuka dijual
pada harga sesuai dengan NAV/NAB.
Rumus perhitungan NAV adalah:
NAVn = NAVn-1 + NCIN
Dimana: NAVn = Net Asset Value (yang ke n)
NAVn-1 = Net Asset Value sebelumnya (yang ke n-1)
NCIN = Net Change in NAV (perubahan bersih
NAV)
Jadi untuk menghitung NAV pada hari tertentu, maka harus
dicari terlebih dahulu perubahan bersih NAV yang terjadi sampai
hari itu (NCIN) dari perhitungan NAV sebelumnya, yang kemudian
ditambah dengan NAV sebelumnya. Untuk menghitung Net
Change in NAV (NCIN) digunakan rumus sebagai berikut:
NCIN = NII – DI + NCG – CGD
Dimana:
NCIN = Net Change in NAV
NII = Net Investment Income
DI = Dividend Income
NCG = Net Capital Gain
CGD = Capital Gain Distribution
24
Menurut Martalena dan Malinda (2011:85), bila dilihat dari
portofolio investasinya, Reksa Dana dapat dibedakan menjadi beberapa
jenis, yaitu:
1) Reksa Dana Pasar Uang (Money Market Funds)
Reksa Dana jenis ini hanya melakukan investasi pada Efek
bersifat utang dengan jatuh tempo kurang dari 1 (satu) tahun.
Tujuannya adalah untuk menjaga likuiditas dan pemeliharaan
modal. Karakteristiknya yakni memiliki risiko yang rendah dan
berpotensi memberi hasil investasi yang lebih tinggi daripada
deposito.
Reksa Dana Pasar Uang (RDPU) merupakan Reksa Dana yang
digemari para investor sebelum melakukan investasi kepada Reksa
Dana jenis lain. Awalnya para investor tidak menyukai RDPU
karena penjelasan yang kurang memadai. Namun Reksa Dana ini
cukup berkembang dari waktu ke waktu, dimana besarnya hanya
Rp 658 miliar pada akhir tahun 2000 dan meningkat menjadi Rp
4,8 triliun pada akhir tahun 2007 (Manurung, 2007:15).
2) Reksa Dana Pendapatan Tetap (Fixed Income Funds)
Reksa Dana jenis ini melakukan investasi sekurang-kurangnya
80% dari aktivanya dalam bentuk Efek bersifat Utang. Reksa Dana
ini memiliki risiko yang relatif lebih besar dari Reksa Dana Pasar
Uang. Tujuannya adalah untuk menghasilkan tingkat pengembalian
yang stabil. Karakteristiknya yaitu berisiko relatif rendah, bertujuan
25
memberikan tingkat penghasilan yang relatif pasti dan berpotensi
memberikan hasil yang lebih tinggi daripada Reksa Dana Pasar
Uang.
3) Reksa Dana Saham (Equity Funds)
Jenis Reksa Dana ini merupakan sebuah Reksa Dana yang
melakukan investasi sekurang-kurangnya 80% dari aktivanya
dalam bentuk Efek bersifat Ekuitas. Karena investasinya dilakukan
pada saham, risikonya lebih tinggi dari dua jenis Reksa Dana
sebekumnya, namun Reksa Dana jenis ini menghasilkan tingkat
pengembalian yang cukup tinggi.
Menurut Manurung (2007:31), Reksa Dana saham di Indonesia
tidak sebesar yang lainnya. Berdasarkan data BAPEPAM pada
akhir Mei 2007 total aset RDS sebesar Rp 5,02 triliun dan
terkalahkan oleh Reksa Dana terproteksi.
Namun berdasarkan data BAPEPAM pada Mei 2013, justru
persentase RDS adalah komposisi yang paling besar dibandingkan
dengan Reksa Dana lainnya, yakni sekitar Rp 76,4 triliun.
4) Reksa Dana Campuran (Discretionary Funds)
Reksa Dana jenis ini melakukan investasinya dalam Efek
bersifat Ekuitas dan Efek bersifat Utang dengan komposisi yang
tidak dibatasi/ditentukan. Reksa Dana jenis ini memiliki
karakteristik yaitu memiliki risiko moderat, pengelolaannya lebih
26
fleksibel dan dapat memperoleh tingkat hasil yang lebih tinggi dari
Reksa Dana Pendapatan Tetap.
5) Reksa Dana Terproteksi
Reksa Dana ini memberikan proteksi terhadap nilai awal
investasi pada saat jatuh tempo. Manajer Investasi wajib
melakukan investasi pada Efek hutang dengan peringkat layak
investasi. Jatuh tempo Efek hutang setidaknya lebih awal dari jatuh
tempo Reksa Dana terproteksi. Karakteristik dari Reksa Dana
terproteksi ini yaitu menginvestasikan sebagian Efek kelolaannya
pada Efek bersifat hutang yang masuk dalam investment grade dan
memiliki risiko moderat.
6) Reksa Dana Penjaminan
Reksa Dana ini mmemberikann penjaminan atas nilai modal
beserta hasil investasi yang akan diperoleh pada saat jatuh tempo.
Mekanisme penjaminan melalui pihak ketiga yaitu bank atau
perusahaan asuransi. Memiliki karakteristik yaitu memiliki risiko
yang kecil dan penjaminan dilakukan melalui mekanisme
penunjukan lembaga penjamin.
7) Reksa Dana Indeks
Reksa Dana Indeks memiliki pertumbuhan yang mengikuti
pertumbuhan indeks yang menjadi acuan Reksa Dana tersebut.
Manajer Investasi wajib menginvestasikan sekurang-kurangnya
80% dari NAB Reksa Dana tersebut pada sekurang-kurangnya
27
80% dari Efek-efek yang merupakan bagian dari kumpulan Efek
yang ada dalam indeks tersebut.
Pembobotan masing-masing Efek dalam Reksa Dana tersebut
sekurang-kurangnya 80% dan sebanyak-banyaknya 120% dari
pembobotan atas masing-masing Efek dalam indeks acuan.
Karakteristik Reksa Dana indeks ini yaitu memiliki risiko yang
moderat dan mempunyai perkembangan investasi yang mengikuti
indeks acuan.
g) Keuntungan dan Manfaat Reksa Dana
Menurut Rodoni (2006,173), Keuntungan memiliki Reksa Dana:
1) Pengelola secara profesional
Reksa Dana dikelola oleh profesional pasar modal yang
memiliki akses pada informasi dan perdagangan Efek, sehingga
selalu dapat meneliti berbagai peluang investasi terbaik bagi para
nasabahnya.
2) Pembagian risiko/minimalisasi risiko
Pola pembagian risiko ini biasa disebut diversifikasi. Pada
diversfikasi, dana investasi ditempatkan pada beberapa macam
instrumen investasi di pasar modal. Dengan demikian risiko
kerugian investasi secara keseluruhan akan lebih kecil.
28
3) Kemudahan Pencairan
Investasi Reksa Dana mudah untuk diuangkan kembali secara
efisien. Anda dapat menjual kembali kepada pengelola investasi.
4) Kemudahan Investasi
Investasi di Reksa Dana relatif mudah karena selain prosesnya
tidak rumit, juga diberikan beberapa pilihan dalam investasi,
melalui strategi yang sesuai dengan risiko dan keuntungan yang
diharapkan.
5) Keleluasaan Investasi
Dalam Reksa Dana terdapat keleluasaan memilih suatu jenis
investasi dan leluasa pula untuk pindah ke jenis lainnya sesuai
dengan tujuan investasi.
6) Keringanan Biaya
Melakukan investasi melalui Reksa Dana relatif lebih ringan
biayanya dibandingkan bila melakukannya sendiri. Hal ini
disebabkan karena pengelola investasi menghimpun dana dalam
skala besar sehingga dapat mengalokasikan.
7) Keringanan Pajak
Hasil keuntungan dan hasil penjualan kembali Reksa Dana tidak
dikenai pajak sehingga investasi mendapatkan keuntungan yang
bersih.
Manfaat Reksa Dana sendiri dalam suatu pasar modal harus dilihat
dari sisi para pelaku yang terlibat, yakni para investor, bursa efek dan
29
pemerintah. Manfaat yang diberikan Reksa Dana bagi para investor
antara lain:
a) Memperoleh penghasilan (return) dari investasinya dimasa
depan
b) Wahana mengakumulasi kekayaan untuk membagi-bagi risiko
investasi
c) Meminimalkan risiko investasi
Manfaat yang diberikan Reksa Dana bagi pemerintah dan Bursa
Efek yaitu:
1. Memobilisasi dana masyarakat, dimana Reksa Dana (sebagai
emiten) merupakan lahan yang tepat bagi investasi pemodal segala
strata, baik besar maupun kecil. Investor-investor lembaga (seperti
asuransi dan yayasan dana pensiun) akan lebih percaya kepada
manajer investasi yang mengelola Reksa Dana.
2. Meningkatkan peranan swasta nasional dalam penghimpun dana
masyarakat. Selama ini produk Reksa dana dikelola oleh manajer
investasi asing, sehingga dikhawatirkan dapat menaikkan capital
outflows yang berimplikasi pada mengguncangnya stabilitas neraca
pembayaran (balance of payment).
3. Mendorong perdagangan surat-surat berharga di pasar modal
Indonesia sehingga dapat meningkatkan likuiditas bursa dan
kapitalisasi pasar (market capitalization). Tingginya transaksi
30
perdagangan Efek di bursa akan menarik masuknya modal asing
(capital inflows) sehingga makin menguatkan neraca pembayaran.
4. Dapat mengoreksi tingkat bunga, karena ada pergeseran dana
dari bank ke capital market.
h) Risiko Reksa Dana
Kendati Reksa dana dengan diversifikasinya secara teori akan
meminimalkan risiko, akan tetapi sebagai salah satu alternatif investasi
Reksa Dana juga memiliki beberapa risiko yang mungkin saja bisa
terjadi dan harus diwaspadai oleh para investor. Menurut Rodoni
(2006:180), terdapat lima hal yang bisa menimbulkan risiko Reksa
Dana, yaitu:
1. Konsultasi investasi Reksa Dana biasanya pada individu
tertentu dan memilih salah satu diantara bentuk investasi yang
ada, open-end atau close-end, atau kontrak investasi kolektif
(KIK). Pilihan tersebut mungkin cocok untuk kondisi ekonomi
tertentu, akan tetapi untuk kondisi ekonomi yang berubah, bisa
jadi hasil yang diharapkan tidak sesuai yang diharapkan.
2. Setiap Reksa Dana memiliki prospektus ketika Reksa Dana
tersebut diluncurkan (masa penawaran) atau initial public
offering (IPO). Bisa saja, prospektus tidak mencerminkan
keadaan perusahaan yang sesungguhnya.
31
3. Perusahaan Reksa Dana diharuskan menetapkan nilai aset
mereka pada tingkat harga pasar (current market price) yang
dihitung setiap hari.
4. Aset dalam perusahaan Reksa Dana sebagian besar adalah
sekuritas yang memiliki hak dan klaim hukum terhadap yang
menerbitkannya dan tidak mempunyai wujud fisik.
5. Ada kemungkinan, pemodal tertentu yang menguasai sebagian
aset dapat mempengaruhi manajemen Reksa Dana biasanya ada
orang dalam atau yang memiliki hubungan langsung dengan
Reksa Dana melakukan transaksi di Reksa Dana tersebut.
2. Kinerja Pasar
Kondisi perekonomian mempengaruhi pasar dan keadaan pasar akan
mempengaruhi pemodal memperkirakan perubahan perekonomian/pasar
tidak mungkin dapat dilakukan secara tepat sekali. Yang lebih mungkin
adalah memperkirakan gejala-gejala perekonomian dimasa yang akan
datang untuk memperkirakan arah gerakan pasar dan berapa lama perubahan
tersebut akan terjadi.
Kondisi pasar mencerminkan kondisi ekonomi sehingga perubahan
ekonomi akan terlihat pada kondisi pasar. Akan tetapi, kondisi pasar
merupakan cerminan harapan pemodal terhadap kondisi ekonomi yang akan
datang
32
Oleh karena itu biasanya kinerja pasar yang dikeluarkan oleh BEI sudah
banyak digunakan oleh Manajer-Manajer Investasi sebagai pembanding
untuk mengukur kinerja Reksa Dana Saham yang dikelolanya. Kinerja pasar
yang digunakan sebagai pembanding biasanya adalah Indeks LQ 45 ataupun
IHSG.
Menurut Rodoni dan Ali (2010:183), indeks pasar merupakan alat ukur
kinerja sekuritas khususnya saham yang listing di bursa yang digunakan
oleh bursa-bursa dunia. IHSG digunakan untuk mengukur kinerja saham.
Fungsinya juga sebagai benchmark kinerja portofolio, indikator trend pasar,
indikator tingkat keuntungan dan sebagai fasilitas perkembangan produk
derivatif.
Indeks LQ 45 maupun IHSG biasanya turun bila ada kenaikan suku
bunga atau kekhawatiran terjadinya resesi. Umumnya diharapkan ada
hubungan perubahan jumlah uang beredar di masyarakat dengan perubahan
harga saham. (Martalena dan Malinda, 2011:48)
Dalam penelitian ini indeks pasar yang digunakan sebagai benchmark
adalah IHSG. Karena dalam portofolio Reksa Dana Saham semuanya
merupakan bagian dari dalam IHSG tersebut. Dimana return benchmark
akan diperbandingkan dengan return Reksa Dana Saham itu sendiri.
Rm,t = IHSGt – IHSGt-1
IHSGt-1
Dimana: Rm,t = Return pasar harian pada periode t
IHSGt = Nilai IHSG pada periode t
33
IHSGt-1 = Nilai IHSG pada periode t-1
3. Portofolio
“Jangan tempatkan semua telur dalam satu keranjang!”. Kalimat
seperti itu sering kita dengar dalam bidang investasi. Hal itu karena
sebaiknya kita menaruh telur-telur tersebut ke dalam beberapa wadah agar
menghindari kerugian yang bisa terjadi. Demikian pula dengan investasi,
sebaiknya investor menempatkan uangnya tidak hanya pada satu jenis
intrumen saja, namun pada berbagai intrumen investasi seperti saham,
obligasi, deposito, logam mulia dan lainnya. Gabungan dari berbagai
instrumen investasi disebut sebagai portofolio. (Zubir, 2011:01)
Setiap investasi memiliki karakteristik (hubungan return dan risiko)
tertentu. Secara umum kita mengatakan bahwa high risk high return, artinya
hasil investasi yang tinggi, mengandung risiko yang besar pula.
Karakteristik tersebut mulai dikembangkan sejak Harry Markowitz
mempublikasikan artikel yang berjudul Portfolio Selection dalam Journal of
Finance pada Maret 1952. Markowitz menekankan bahwa investor
menganalisis dan memilih suatu sekuritas berdasarkan expected return dan
variance return sekuritas tersebut.
Ada beberapa teori yang membahas tentang kinerja investasi portofolio,
salah satunya adalah teori Markowitz tersebut, yang lebih dikenal dengan
Modern Portfolio Theory (MPT). Teori Portofolio Modern memungkinkan
investor untuk memperkirakan risiko dan tingkat return yang diharapkan,
34
seperti pengukuran secara statistik untuk portofolio investasi mereka. Teori
ini lebih menjelaskan hubungan timbal balik antara risiko dan return.
Menurut Rom dan Kathleen (1994) serta Clark dan Taylor (2000), asumsi
teoritis terhadap teori modern tersebut dianggap tidak memuaskan karena
sebagai berikut:
a) Distribusi return dari semua sekuritas dan aset adalah normal
b) Varians dari return aset merupakan indeks yang tepat untuk
mengukur risiko (Ataie, 2012:02)
Menurut Fabozzi (1995:81), teori portofolio Markowitz tersebut
mengimplikasikan bahwa untuk dapat menerima risiko yang besar, investor
harus dikompensasi dengan kesempatan untuk mendapatkan return yang
besar pula (Zubir, 2011:02).
Menurut Wiesinger (2010), bertentangan dengan teori portofolio
modern, Post-modern Portfolio Theory (PMPT) lebih meyakini pada
distribusi probabilitas return yang tidak normal. Metode ini memusatkan
kerangka kerjanya yang mengakui preferensi investor pada upside over
downside volatility. Dengan demikian indeks semi varians dan semi-deviasi
untuk mengukur risiko dianggap lebih sesuai. Risiko merugikan yang tidak
diinginkan sebagai indikator risiko tersebut menganggap bahwa perubahan
negatif dalam output ekonomi di masa depan.
Rom dan Brian (2002) percaya bahwa Post-modern Portfolio Theory
(PMPT) telah berkembang didua bidang utama melengkapi teori portofolio
modern, yaitu:
35
a) Penerapan standar deviasi sebagai kriteria risiko yang merugikan
bukan menjadi alat penilaian risiko
b) Post-modern Portfolio Theory termasuk return yang tidak
berdistribusi normal
PMPT awalnya diciptakan untuk meningkatkan optimasi portofolio dan
alokasi aset. Namun kini telah banyak diterapkan untuk mengukur kinerja
investasi portofolio bagi para Manajer Investasi terhadap Reksa Dana. Salah
satu alasannya bahwa teori portofolio modern yang sebelumnya telah
digunakan sebagai dasar untuk analisis portofolio selama empat dasawarsa
menggunakan standar deviasi dan mengasumsikan distribusi normal
terhadap tingkat pengembalian dana yang diinvestasikan (Rom dan
Ferguson, 2001). PMPT mengakui bahwa risiko investasi harus saling
terkait dengan tujuan spesifik para investor. Seringkali, target dari tingkat
return disebut dengan return minimum yang dapat diterima (Minimum
Acceptable Return/MAR). MAR mewakili tingkat pengembalian yang harus
diperoleh untuk menghindari kegagalan untuk mencapai beberapa tujuan
keuangan yang penting (Alenius, 2007). (Ataie, 2012:02).
Salah satu alat yang digunakan oleh PMPT adalah downside deviation.
Hal ini diukur oleh target dari semi-deviasi yang disebut downside
deviation, yang dalam hal ini dinyatakan dalam persentase dan
memungkinkan peringkat dalam cara yang sama seperti standar deviasi juga
(Rom dan Ferguson, 2001).
36
PMPT berdasarkan pada hubungan antara return dan adjusted risk,
menjelaskan tentang perilaku investor dan kriteria pemilihan portofolio
optimal. PMPT merupakan kriteria yang tepat untuk mengevaluasi kinerja
portofolio. Karena teori ini menyajikan kriteria yang lebih akurat dengan
memanfaatkan indikator adjusted risk. Dalam PMPT, hanya return yang
nilainya lebih rendah dari besarnya target yang dianggap sebagai risiko
(Wiesinger, 2010). (Ataie, 2012:02).
Agar dapat mengetahui kinerja dari suatu portofolio sudah seharusnya
dilakukan evaluasi. Sehingga saat ini evaluasi kinerja portofolio sudah
berkembang dengan pesat dan memiliki banyak metode. Evaluasi kinerja
portofolio merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari pengambilan
keputusan investasi, baik investasi yang dilakukan sendiri maupun melalui
Manajer Investasi. Dana yang dikelola meliputi mutual funds, dana pensiun,
dana abadi perguruan tinggi (college endowment), dan lain-lain.
Evaluasi kinerja investasi sudah berkembang pesat. Teori portofolio
modern telah mengubah proses evaluasi yang tidak hanya didasarkan pada
return dan risiko tetapi juga sumber return dan risiko tersebut. Karena
pengukuran kinerja saham dan portofolio berkaitan dengan pengukuran
perubahan return dan risiko investasi tersebut dari waktu ke waktu. Elton
dan Gruber mengatakan bahwa ada empat prinsip yang harus diperhatikan
dalam mengevaluasi portofolio, yaitu: (Zubir, 2011:248)
a) Mengukur kinerja investasi keseluruhan
b) Menguraikan faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja investasi
37
c) Mengetahui karakter yang bersifat umum dari Manajer Investasi
untuk menghasilkan yang terbaik, dan
d) Memprediksi kinerja Manajer Investasi
Evaluasi kinerja portofolio berkaitan dengan perbandingan antara
return suatu portofolio terhadap portofolio lain. Tetapi perlu diperhatikan
bahwa yang dibandingkan tersebut harus dibatasi oleh kendala yang sama.
Pengukuran kinerja suatu portofolio terhadap portofolio lain dilakukan
dengan membandingkan return yang diperoleh ada tingkat risiko yang sama
(Zubir, 2011:250).
Pengukuran kinerja portofolio saat ini banyak menggunakan ukuran
risk adjusted return index. Pengukuran kinerja portofolio dengan teknik ini
berdasarkan pada fenomena bahwa pengukuran atas kinerja portofolio yang
terjadi selama ini sebagian besar hanya didasarkan kepada tingkat hasil yang
diperoleh portofolio (portofolio rate of return). Imbal hasil ini bukan
sekedar mengukur return tetapi risk-adjusted, karena adanya trade off antara
return dan risiko. Asumsi bahwa investor biasanya risk averse juga
membuat risk adjusted return sebagai parameter yang relevan untuk
perbandingan. Semakin tinggi tingkat risiko membuat return yang
diekspektasikan pun semakin naik. Dengan demikian risk averse akan
mendorong investor meminta kenaikan return untuk setiap penambahan
tingkat risiko (Rodoni,2009:98).
38
Menurut Rodoni (2009:99), metode yang biasa digunakan dalam
pengukuran risk-adjusted return adalah:
a) Metode Sharpe (Excess Return to Valiability Measure)
Pengukuran yang dilakukan oleh Sharpe ini lebih menekankan pada
rasio variabilitas dari portofolio, metode ini lebih dikenal dengan rasio
Sharpe, yang diformulasikan sebagai berikut:
Sp = E(Ri – Rf) / σp
Dimana:
Sp = Sharpe index
Ri = Return portofolio i pada periode t
Rf = Return risk-free rate untuk periode t
σp = Standar deviasi atau total risiko portofolio
Metode ini melakukan pengukuran terhadap risk premium dari
portofolio relatif terhadap total risiko dari portofolio, dimana risk
premium adalah excess return yang dibutuhkan oleh investor dalam
menilai risiko.
Risk-free rate of return merujuk pada return sekuritas yang
dianggap tidak memiliki risiko, atau σ sama dengan 0; biasanya surat
hutang pemerintah, misalnya T-bills di US dianggap sebagai risk free.
Metode Sharpe digambarkan sebagai slope yang dihasilkan oleh
rata-rata return (garis vertikal) dengan risiko (garis horizontal) pada
39
tingkat bebas risiko sebesar Rf. Semakin besar slope yang terjadi, maka
semakin baik kinerja portofolio.
b) Metode Treynor (Excess Return to Beta)
Model ini dikembangkan oleh Treynor (1965) yang diperkenalkan
dalam artikelnya di Harvard Business Review Jan-Feb 1965, “How to
rate management of investment funds”. Treynor lebih menekankan pada
tingkat volatilitas portofolio.
Secara umum dapat dinyatakan bahwa metode Treynor merupakan
hasil dari realisasi return portofolio dikurangi dengan tingkat bebas
risiko yang dimilikinya. Kemudian hasil dari pengurangan tersebut
dibagi dengan volatilitas return yang dinotasikan dalam beta (β) dari
portofolio. Pernyataan tersebut dapat dijadikan persamaan matematis
dengan formula:
T = E (Rp) – Rf / β
Dimana:
T = Treynor ratio
E(Rp) = Rata-rata expected return yang terjadi pada portofolio
Rf = Tingkat bebas risiko yang dimiliki portofolio
β = Beta portofolio
Perhitungan yang dilakukan dengan metode Treynor adalah untuk
mengukur risiko premium dari portofolio, dimana risiko premium
tersebut adalah selisih antara return portofolio dengan tingkat bebas
40
risiko yang dimiliki oleh portofolio. Risiko premium ini berhubungan
dengan systematic risk yang diasumsikan terdapat dalam portofolio.
c) Metode Jensen
Jensen (1968) membuat model untuk mengevaluasi kinerja
portofolio yang didasarkan pada Capital Aset Pricing Model (CAPM).
Expected return untuk beberapa sekuritas atau portofolio adalah:
α = (Rp – Rf) – β (Rm – Rf)
Dimana:
α = Nilai Jensen atau perpotongan persamaan regresi portofolio
dengan sumbu Y
Rp = Return rata-rata portofolio selama jangka waktu pengukuran
Rf = Return rata-rata risk free rate asset selama jangka waktu
pengukuran
Rm = Return rata-rata pasar selama jangka waktu pengukuran
β = Slope regresi garis lurus
Terdapat catatan yang perlu digaris bawahi dalam penggunaan
ukuran-ukuran risk-adjusted ini. Angka peringkat tidak absolut tetapi
bersifat relatif, dan tidak bisa menunjukkan dengan pasti apakah
perbedaan-perbedaan yang timbul tersebut signifikan secara statistik.
41
d) Market Timing Ability and Stock Selection Ability
Market Timing merupakan ukuran kemampuan manajer portofolio
dalam hal antisipasi terhadap perubahan pasar bilamana pasar menurun.
Manajer portofolio akan merubah komposisi portofolio yang
dikelolanya kesekuritas yang lebih rendah volatilitasnya. Sedangkan
Stock Selection Ability adalah kemampuan manajer portofolio dalam
memilih saham yang tepat. Baik dalam hal Market Timing maupun
Stock Selection dapat dilihat dari model Market Timing Ability. Model
Market Timing Ability untuk pertama kalinya dikembangkan oleh
Trreynor dan Mazury (1966) dan dikembangkan oleh Henrikson dan
Merton (1981). Formulasinya adalah:
Rp – Rf = α + β1 (Rm – Rf) + β2 (Rm – Rf) D + αp
Dimana:
Rp = Return portofolio Reksa Dana
Rm = Return dari pasar saham
Rf = Return untuk aset bebas risiko
β1 = Koefisien regresi excess return pasar atau slope pada waktu pasar
turun
Adapun metode yang digunakan dalam Post-modern Portfolio Theory
dalam penelitian yang dilakukan oleh Ataie (2012,04) ada tiga metode,
yakni EROV, Sortino dan M3.
42
a. Excess Return on Value-at-Risk (EROV)
Excess Return on Value-at-Risk pada dasarnya adalah rasio Sharpe
yang menggunakan volatilitas dari Value-at-Risk sebagai ukuran risiko
(Carl R. Bacon, 2004). Dengan mengasumsikan bahwa nilai return
berdistribusi normal, VaR dihitung sebagai kuantil dari standar distribusi
normal pada tingkat kepercayaan α tertentu, menggunakan nilai yang
diharapkan (expected value), yaitu mean dan standar deviasi (Jorion,
2006:110).
VaR = - (R + Zα * σ)
Dimana:
α = tingkat kepercayaan (confidence level)
Zα = Kuantil dari standar distribusi normal
Menurut Wiesinger (2010) Ketika VaR digunakan untuk
menentukan kinerja risk-adjusted, ukuran Excess Return on VaR
(EVaR) digunakan. Hal ini memperbandingkan antara excess return
aset dengan nilai VaR suatu aset. EvaR dapat dihitung dengan
menggunakan formula berikut: (Ataie, 2012:04)
EROV = (R – Rf) / VaR
Dimana:
EROV = Excess Return on VaR
R = Return portofolio
Rf = Risk free rate (suku bunga bebas risiko)
43
VaR = Portofolio VaR (parametrik VaR diasumsikan
berdistribusi normal)
b. Rasio Sortino
Pada awal tahun 1980, Sortino memperkenalkan suatu rasio baru.
Rasio ini menghitung excess return portofolio dari Minimum
Acceptable Return (MAR) untuk setiap downside deviation. Rasio ini
kemudian dikenal dengan nama Sortino ratio.
Mengutip dari jurnal yang ditulis oleh Sortino dan Lee di tahun
1994 dikatakan bahwa :
“If there is a minimum return that must be earned to accomplish
some goal (the minimal acceptable return /MAR), then any returns
below the MAR will produce unfavorable outcomes and any returns
greater will produce good outcomes. The MAR separates the good
volatility (above the MAR) from the bad volatility (below the MAR). We
argue that the proper measurement of risk should deal only with the
returns that could have been below the MAR. Returns above the MAR
should be viewed as a reward.” (The Journal of Investing Fall 1994, 3)
Because standard deviation measures risk as dispersion on either
side of the mean, it cannot distinguish between good volatility and bad
volatility. Downside deviations measures the deviations below the
MAR.” (The Journal of Investing Fall 1994, 6)
Tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan sebagai
tingkat suku bunga bebas risiko. Besarnya Minimal Acceptable Return
(MAR) adalah tingkat suku bunga minimum yang diharapkan sebagai
return oleh setiap investor dari investasi yang dilakukannya. Namun
karena penelitian ini dilakukan terhadap reksa dana secara umum,
bukan untuk suatu investor tertentu, maka tingkat suku bunga Sertifikat
Bank Indonesia digunakan sebagai MAR.
44
Return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap sebagai
return yang tidak menguntungkan atau risiko dan return yang lebih
besar dari MAR akan dikatakan sebagai return yang menguntungkan
(Simforianus dan Hutagaol, 2008).
Metode ini hampir serupa dengan pengukuran yang dilakukan oleh
metode Sharpe dengan dua perbedaan utama yaitu imbal hasil aset
bebas risiko diganti dengan imbal hasil minimum yang diharapkan dan
standar deviasi yang digunakan hanya standar deviasi dari imbal hasil
portofolio yang berada dibawah imbal hasil minimum yang ditetapkan
dimana dalam penelitian ini hasil minimum yang ditetapkan berasal dari
nilai suku bunga Bank Indonesia. Adapun formula perhitungan yang
digunakan adalah:
𝑺𝑶𝑹 = 𝑹𝑷 − 𝑹𝒇
/ 𝝈𝒅𝒐𝒘𝒏
Dimana:
Rp = Rata-rata return portofolio Reksa Dana
Rf = Suku bunga bebas risiko yang ditetapkan sebagai MAR
σdown = Downside deviation
Menurut Chaudry dan Johnson (2008) adapun downside deviation
(DD) sendiri dapat dihitung dengan formula berikut:
𝑫𝑫𝟐 = 𝟏
𝑵 ∑(𝑹𝒑𝒕 − 𝑴𝑨𝑹)
𝑵
𝒕=𝟏
Dimana:
Rpt = Return portofolio pada periode t, (Rpt ≤ MAR)
45
MAR = Minimum Acceptable Return, yakni suku bunga bebas
risiko (BI rate)
Dengan syarat (Simforianus, dkk, 2008):
jika (Rp - MAR) negatif, maka digunakan (Rp - MAR)
jika (Rp - MAR) positif, maka digunakan angka 0
c. Ukuran M3
Metode ini mengevaluasi efek dari adjusted-correlation antara
faktor yang terdapat dalam portofolio, tanpa memperhatikan investasi
portofolio yang aktif maupun tidak aktif, ataupun berinvestasi pada
sekuritas tanpa risiko. Dengan metode M3, return adalah adjusted-
correlation dengan memanfaatkan dana yang aktif, pasif dan bebas
risiko sehingga volatilitas yang dihasilkan sama dengan volatilitas
benchmark dan TE (Tracking Error) sama dengan TTE (Target
Tracking Error). M3 mengukur tentang risiko mutlak serta relatif
(Muralidhar, 2000) (Cogneau dan Hubner, 2009). Hal ini dapat dihitung
sebagai berikut: (Ataie, 2012:05)
M3 = a * avr (Portofolio) + b * avr (Benchmark) + (1–a–b) * Rf
Dengan:
a = v (benchmark) / v (portfolio) * sqrt [{1-tc2} / {1-c2}]
b = tc – c * sqrt {1-tc2} / {1-c2}
tc = 1 – tTE2 / {2 * v (benchmark)2}
46
Dimana:
tc = Target korelasi antara portofolio dan benchmark
c = Korelasi aktual antara portofolio dan benchmark
tTE = Target Tracking Error
Tracking error mengukur variabilitas dari return portofolio
terhadap return benchmark, lebih jelasnya maka tracking error adalah
volatilitas dari selisih antara return portofolio dengan return benchmark
(excess return), atau dapat juga diintrepretasikan sebagai volatilitas dari
kompensasi yang diterima investor atas keputusan investasinya di aset
berisiko. Makin besar nilai tracking error mengindikasikan makin besar
pula ketidakpastian akan kompensasi yang didapatkan dari Reksa Dana
yang dikelola Manajer Investasi (Manurung, 2008:329).
Model ini menggambarkan faktor correlation-adjusted dari dana
investasi dengan style manajemen terhadap portofolio aktif yang
berkaitan. Metode ini bisa menjadi ukuran yang tepat untuk
pembentukan struktur portofolio. Jika risiko sistematis tidak ada, maka
hasil dari M3 akan sama dengan ukuran M2 (Aragon dan Ferson, 2006).
M3 lebih disukai dari semua metode pengukuran kinerja dengan risk-
adjusted lainnya, karena: (Ataie, 2012:05)
1) Mencakup investasi dalam semua aset, termauk uang tunai dan
benchmark yang pasif, agar menghasilkan risk-adjusted return
tertinggi untuk target tracking error.
47
2) Hanya metode ini yang peringkat portofolio (diukur selama periode
waktu yang sama) identik menjadi peringkat berdasarkan tingkat
kepercayaan
B. Penelitian Terdahulu
Cukup banyak penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti-peneliti
sebelumnya untuk melakukan penilaian terhadap kinerja Reksa Dana. Namun
untuk ketiga metode yang digunakan dalam penelitian ini terhitung masih jarang
digunakan, terlebih di Indonesia. Berikut diantaranya literature baik dari
Indonesia mapun luar negeri yang digunakan sebagai perbandingan dan acuan
bagi penelitian yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
Younes Ataie (2012) melakukan penelitian dengan judul “Evaluation
Performance of 50 Top Companies Listed in Tehran Stock Exchange by Sortino,
EROV and M3”. Dimana penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja
perusahaan-perusahaan dengan menggunakan model Sortino, EROV dan M3.
Penelitian ini menggunakan data dari tahun 2006 sampai dengan 2010 dengan
menggunakan 42 sampel perusahaan. Dimana peneliti menginginkan apakah
terdapat perbedaan hasil kinerja dari ketiga model tersebut, dan
membandingkannya dengan kinerja pasar apakah lebih baik atau tidak. Penelitian
ini menggunakan pengukuran kinerja dengan model Sortino, EROV dan M3 dan
menggunakan metode statistik ANOVA dengan Tukey Test. Peneliti menemukan
bahwa kinerja perusahaan-perusahaan ternyata berbeda, dan hasil perhitungan
dengan metode rasio EROV terbukti signifikan dan lebih besar dibandingkan
48
dengan hasil dari metode Sortino dan M3. Dan didapatkan juga bahwa kinerja
perusahaan menggunakan rasio Sortino dan M3 ternyata berbeda dan tidak lebih
unggul dari benchmark (pasar). Kinerja benchmark (pasar) terbukti lebih baik dari
kedua rasio tersebut. Dan evaluasi kinerja perusahaan dengan menggunakan
metode EROV yang dibandingkan dengan kinerja benchmark (pasar) terbukti
tidak menunjukkan perbedaan.
Kolbadi dan Ahmadinia (2011) melakukan penelitian dengan judul
“Examining Sharp, Sortino and Sterling Ratios in Portfolio Management,
Evidence from Tehran Stock Exchange”. Penelitian ini dilakukan selama periode
tahun 2005 sampai dengan 2010. Dari hasil penelitian pada hipotesis pertama
menggunakan metode statistik LSD pre-test didapatkan bahwa kinerja portofolio
dari perusahaan investasi terbukti berbeda dengan ketiga rasio, yaitu Sharpe,
Sortino dan Sterling. Dan rasio Sterling menunjukkan kinerja yang lebih baik dari
ketiganya. Dari hipotesis kedua didapatkan hasil bahwa kedua rasio yakni Sharpe
dan Sterling menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan kinerja
pasar. Dan hasil akhir dari tes Kruskal Wallis dan Square Statistic menunjukkan
bahwa dengan menggunakan ketiga rasio tersebut terbukti memiliki hasil yang
serupa.
Tehrani, dkk (2011) meneliti tentang “Analyzing Performance of
Investment Companies Listed in the Tehran Stock Exchange by Selected Ratios
Measure”. Penelitian ini bertujuan untuk mengenalisis kinerja portofolio dari
perusahaan investasi yang terdaftar di Bursa Efek Tehran pada periode 2006
sampai dengan 2010 dengan menggunakan metode Sharpe, Treynor dan Sortino.
49
Hasil pengujian data dengan menggunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov dan
Shapiro-Wilk menunjukkan bahwa distribusi data tidak normal. Akhirnya peneliti
menggunakan uji non-parametrik untuk menguji hipotesis. Dan dengan
menggunakan uji Freidman dan Wilcoxon, hasilnya menunjukkan bahwa ketiga
metode tersebut memiliki kontrol yang lebih baik untuk risiko sistematis daripada
komponen lainnya. Dan dengan menggunakan Anova dan Multiple Anova,
menunjukkan bahwa perputaran portofolio perusahaan terbukti positif dan
signifikan dalam kinerja perusahaan daripada ukuran lainnya.
Simforianus dan Hutagaol (2008) melakukan penelitian dengan judul
“Analisis Kinerja Reksa Dana Saham dengan Metode Raw Return, Sharpe,
Treynor, Jensen dan Sortino”. Peneliti melakukan penelitian terhadap 16 Reksa
Dana yang ada di Indonesia pada periode 31 Desember 2002 sampai dengan 31
Desember 2007. Penelitian ini menggunakan metode probabilitas dan uji chi-
squared untuk melihat posisi Reksa Dana yang tergolong superior dan ada
tidaknya konsistensi kinerja Reksa Dana tersebut. Reksa Dana yang terbaik adalah
Reksa Dana yang paling banyak dinyatakan unggul menurut kelima metode di
atas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari pengujian metode probabilitas
menunjukkan tingkat konsistensi besar dengan rata-rata sebesar 71.50%. Dan
didukung oleh hasil pengujian menggunakan chi-square, dimana hipotesis yang
menyatakan terdapat konsistensi antara kinerja Reksa Dana terbukti dan
didapatkan 9 Reksa Dana yang tergolong superior.
Chaudry dan Johnson (2008) melakukan penelitian dengan judul “The
Efficacy of the Sortino Ratio and Other Benchmarked Performance Measures
50
Under Skewed Return Distribution”. Penelitian ini dilakukan menggunakan data
Reksa Dana di Australian selama periode Desember 1980 sampai dengan
November 2006 dengan menggunakan indeks ASX300 sebagai benchmark.
Penelitian ini menggunakan rasio Sortino, SSR (Sharpe Selection Ratio), Student
t-test dan decay rate measure. Dari pengujian yang telah dilakukan didapatkan
hasil bahwa rasio Sortino memiliki nilai yang paling besar jika dibandingkan
dengan metode-metode lainnya. Sehingga dapat dikatakan bahwa rasio Sortino
bisa digunakan untuk memilih kinerja Reksa Dana yang optimal.
Selanjutnya adalah penelitian yang dilakukan oleh Lye dan Yusof (2011)
dengan judul, “Performance of Listed State-owned Enterprise using Sortino Ratio
Optimization”. Penelitian ini dilakukan untuk menguji kinerja dari perusahaan-
perusahaan milik negara dan swasta di Malaysia, Singapura dan Indonesia dengan
menggunakan rasio Sortino. Penelitian ini dilakukan selama Januari 2004 sampai
Desember 2009. Dari penelitian yang dilakukan diketahui bahwa secara
keseluruhan, perusahaan milik negara (BUMN) di Indonesia secara relatif
memiliki hasil rasio Sortino, return dan risiko yang lebih tinggi dibandingkan
dengan Malaysia dan Singapura. Penelitian tersebut menunjukkan bahwa rasio
Sortino dapat diaplikasikan sebagai metode alternatif dalam menilai performa
perusahan yang listing dan terseleksi.
Adapun untuk ringkasan penelitian terdahulu disajikan dalam tabel pada
halaman selanjutnya.
51
Tabel 2.1
Ringkasan Penelitian Terdahulu
No. Peneliti Judul Penelitian Alat Statistik Kesimpulan
1. Younes
Ataie
Evaluation
Performance of
50 Top
Companies
Listed in Tehran
Stock Exchange
by Sortino,
EROV and M3
One-Way
ANOVA with
Tukey Test
1.Terdapat perbedaan
antara kinerja metode
Sortino, EROV dan M3.
Dengan metode EROV
memiliki kinerja paling
besar.
2.Hasil kinerja pasar
memiliki hasil kinerja
terbaik di antara Sortino
dan M3. Sedangkan
dengan kinerja EROV
tidak memiliki
perbedaan.
2. Kolbadi
dan
Ahmadinia
Examining
Sharp, Sortino
and Sterling
Ratios in
Portfolio
Management,
Evidence from
Tehran Stock
Exchange
LSD pre-test
dan Kruskal-
Wallis
1. Kinerja portofolio
dengan rasio Sharpe,
Sterling dan Sortino
terbukti berbeda, dengan
Sterling sebagai rasio
dengan kinerja terbaik.
2. Kinerja Sharpe dan
Sterling memiliki
kinerja yang lebih baik
dibandingkan dengan
kinerja pasar.
Sumber: Data Diolah
52
Tabel lanjutan
No. Peneliti Judul Penelitian Alat Statistik Kesimpulan
3. Tehrani,
dkk
Analyzing
Performance of
Investment
Companies Listed
in the Tehran
Stock Exchange
by Selected Ratios
Measure
Uji Friedman,
Wilcoxon,
ANOVA dan
Multiple
ANOVA
1. Hasil kinerja antara
rasio Sharp-Sortino dan
Treynor-Sortino
terbukti tidak memiliki
perbedaan.
2. Perputaran portofolio
perusahaan terbukti
positif dan signifikan
dalam kinerja
perusahaan daripada
ukuran lainnya.
4. Simforianus
dan
Hutagaol
Analisis Kinerja
Reksa Dana
Saham dengan
Metode Raw
Return, Sharpe,
Treynor, Jensen
dan Sortino
Metode
Probabilitas
dan Uji Chi-
Square
Terdapat konsistensi
antara kinerja RDS
sebesar 71,50% dan
terdapat 9 RDS yang
tergolong superior
5. Chaudry
dan
Johnson
The Efficacy of
the Sortino Ratio
and Other
Benchmarked
Performance
Measures Under
Skewed Return
Distribution
Rasio Sortino,
SSR (Sharpe
Selection
Ratio), Student
t-test, dan
Decay Rate
Measures
Rasio Sortino memiliki
nilai yang paling besar
jika dibandingkan
dengan metode lainnya.
Sehingga dapat
dikatakan bahwa rasio
Sortino bisa digunakan
untuk memilih kinerja
Reksa Dana yang
optimal.
6. Lye dan
Yusof
Performance of
Listed State-
owned Enterprise
Using Sortino
Ratio
Optimization
MATLAB Perusahaan milik
negara (BUMN) di
Indonesia secara relatif
memiliki hasil rasio
Sortino, return dan
risiko yang lebih tinggi
dibandingkan dengan
Malaysia dan
Singapura.
Sumber: Data Diolah
53
C. Kerangka Pemikiran
Kerangka berpikir merupakan suatu proses yang dilakukan oleh peneliti
dari memperoleh data hingga mengolah data tersebut dan kemudian
menginpretasikan hasil data yang telah diolah. Berdasarkan landasan teori dan
hasil dari penelitian sebelumnya serta permasalahan yang telah dikemukakan,
maka kerangka pemikiran dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 2.1
Kerangka Berpikir
Sumber: Data Diolah
54
D. Hipotesis Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah dan kerangka pemikiran teoritis yang telah
diuraikan sebelumnya, maka hipotesis penelitian yang dapat dirumuskan adalah
sebagai berikut:
1. Hipotesis Pertama
Terdapat perbedaan Mean dari hasil kinerja Reksa Dana Saham pada
periode 2008-2012 dengan metode EROV, Sortino dan Sharpe.
H0: µ1, µ2, µ3 : = (Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV, Sortino
dan Sharpe)
Ha: µ1, µ2, µ3 : ≠ (Terdapat perbedaan mean antara EROV, Sortino dan
Sharpe)
1a) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode EROV
dengan Sortino
H0: µ1 = µ2 : Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV dan Sortino
Ha: µ1 ≠ µ2 : Terdapat perbedaan mean antara EROV dan Sortino
55
1b) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode EROV
dengan Sharpe
H0: µ1 = µ3 : Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV dan Sharpe
Ha: µ1 ≠ µ3 : Terdapat perbedaan mean antara EROV dan Sharpe
1c) Terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode Sortino
dengan Sharpe
H0: µ2 = µ3 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Sharpe
Ha: µ2 ≠ µ3 : Terdapat perbedaan mean antara Sortino dan Sharpe
2. Hipotesis Kedua
Terdapat perbedaan Mean antara hasil kinerja Reksa Dana Saham pada
periode 2008-2012 antara ketiga metode yaitu EROV, Sortino dan Sharpe dengan
kinerja pasar (IHSG).
H0: µ1, µ2, µ3, µ4 : = (Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV,
Sortino, Sharpe dan IHSG)
Ha: µ1, µ2, µ3, µ4 : ≠ (Terdapat perbedaan mean antara EROV, Sortino,
Sharpe dan IHSG)
56
2a) Hasil kinerja RDS dengan metode EROV lebih besar jika dibandingkan
dengan kinerja pasar (IHSG)
H0: µ1 = µ4 : Tidak terdapat perbedaan mean antara EROV dan IHSG
Ha: µ1 > µ4 : Nilai mean dengan kinerja EROV lebih besar dibandingkan
dengan IHSG
2b) Hasil kinerja RDS dengan metode Sortino lebih besar jika dibandingkan
dengan kinerja pasar (IHSG).
H0: µ2 = µ4 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sortino dan IHSG
Ha: µ2 > µ4 : Nilai mean dengan kinerja Sortino lebih besar dibandingkan
dengan IHSG
2c) Hasil kinerja RDS dengan metode Sharpe lebih besar jika dibandingkan
dengan kinerja pasar (IHSG).
H0: µ3 = µ4 : Tidak terdapat perbedaan mean antara Sharpe dan IHSG
Ha: µ3 > µ4 : Nilai mean dengan kinerja Sharpe lebih besar dibandingkan
dengan IHSG
57
Untuk membuktikan hipotesis ini dilakukan dengan uji ANOVA dengan
Tukey Test. Dan akan dilakukan uji Kruskal Wallis apabila data tidak normal dan
tidak memenuhi asumsi ANOVA. Uji ini dilakukan untuk menunjukkan
perbandingan rata-rata antara evaluasi kinerja Reksa Dana Saham yang dihitung
dengan model Sortino, EROV dan Sharpe dan diperbandingkan dengan kinerja
pasar (IHSG) di Bursa Efek Indonesia.
58
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian ini terfokus pada Reksa Dana Saham non-syariah
yang aktif pada periode tahun 2008 sampai dengan tahun 2012. Penelitian ini
dilakukan untuk mengevaluasi bagaimana kinerja reksa dana saham yang ada di
Indonesia. Penilaian terhadap reksa dana saham tersebut akan menggunakan
model EROV, Sortino dan Sharpe. Adapun yang menjadi variabel dependen
adalah nilai EROV, Sortino dan Sharpe. Penelitian ini menggunakan metode
statistik ANOVA dengan Tukey Test. Dan menggunakan metode statistik Kruskal
Wallis apabila data yang digunakan dinyatakan tidak normal. Penelitian ini
dilakukan untuk mengetahui apakah ada perbedaan antara kinerja reksa dana
saham yang diukur dengan metode EROV, Sortino dan Sharpe yang juga akan
dibandingkan dengan kinerja pasar yang mengacu pada nilai IHSG, apakah
kinerja RDS lebih baik dibandingkan kinerja pasar atau sebaliknya.
B. Metode Penentuan Sampel
Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah
Purposive Sampling. Pada teknik ini unsur populasi yang ditentukan menjadi
sampel didasarkan pada tujuan penelitian. Menurut Suharyadi dan Purwanto
(2004:332), purposive sampling adalah penarikan sampel dengan pertimbangan
59
tertentu. Pertimbangan tersebut didasarkan pada kepentingan atau tujuan
penelitian.
Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Reksa Dana Saham
yang aktif dari tahun 2008 sampai dengan tahun 2012. Dari 102 Reksa Dana yang
aktif pada tahun penelitian, namun hanya ada 30 Reksa Dana saham yang
mewakili kriteria sampel. Adapun kriteria sampel yang dipilih adalah Reksa Dana
yang mempunyai syarat-syarat seperti di bawah ini:
1) Reksa dana yang dijadikan sampel adalah Reksa Dana Saham.
2) Bukan Reksa Dana Syariah
3) Merupakan Reksa Dana aktif, agar peneliti bisa melihat bagaimana
perkembangan kinerja Reksa dana tersebut
4) Reksa Dana Saham yang telah beroperasi dari Januari 2008 sampai dengan
Desember 2012
5) Reksa Dana yang mempublikasikan laporan NAB bulanan periode
Desember 2007 – Desember 2012
Gambar 3.1
Pengelompokan Sampel
1. 102 RDS yang aktif (Sesuai kriteria poin 1), 2) dan 3)
2. 30 RDS yang sesuai dengan
kriteria poin 4) dan 5)
60
Tabel 3.1
Sampel Reksa Dana
No. Nama Reksa Dana Manajer Investasi
1. Bahana Dana Prima PT Bahana TCW Investment
Management
2. Batavia Dana Saham PT Batavia Prosperindo Aset
Manajemen
3. Batavia Dana Saham Optimal PT Batavia Prosperindo Aset
Manajemen
4. BNI Reksadana Berkembang PT BNI Asset Management
5. BNP Paribas Ekuitas PT BNP Paribas Investment Partners
6. BNP Paribas Pesona PT BNP Paribas Investment Partners
7. CIMB-Principal Equity
Aggressive
PT CIMB Principal Asset
Management
8. Danareksa Mawar PT Danareksa Investment
Management
9. First State Indoequity Sectoral
Fund
PT First State Investment Indonesia
10. FS Indoequity Dividend Yield
Fund
PT First State Investment Indonesia
11. GMT Dana Ekuitas PT GMT Aset Manajemen
12. Grow-2-Prosper PT Corfina Capital
13. Manulife Dana Saham PT Manulife Aset Manajemen
Indonesia
14. Manulife Saham Andalan PT Manulife Aset Manajemen
Indonesia
15. Panin Dana Maksima Panin Asset Management
16. Panin Dana Prima Panin Asset Management
17. Pratama Saham PT Pratama Capital Asset
Management
18. Reksa Dana AXA Citradinamis PT AXA Asset Management
Indonesia
19. Reksa Dana BNP paribas
Infrastruktur Plus
PT BNP Paribas Investment Partners
20. Reksadana Dana Ekuitas Andalan PT Bahana TCW Investment
Management
61
Tabel Lanjutan
No. Nama Reksa Dana Manajer Investasi
21. Reksa Dana Dana Ekuitas Prima PT Bahana TCW Investment
Management
22. Reksadana Dana Pratama Ekuitas PT Pratama Capital Asset
Management
23. Reksa Dana Mandiri Investa
Atraktif
PT Mandiri Manajemen Investasi
26. Reksa Dana Simas Danamas
Saham
PT Sinarmas Asset Management
27. Reksadana Lautandhana Equity PT Lautandhana Investment
Management
28. Rencana Cerdas PT Ciptadana Asset Management
29. Schroder Dana Prestasi Plus PT Schroder Investment
Management Indonesia
30. Syailendra Dana Prestasi Plus PT Syailendra Capital
Sumber: Data diolah
C. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
metode dokumentasi, yakni dimana metode tersebut merupakan metode yang
digunakan untuk mengumpulkan data sekunder dan data kepustakaan.
1) Penelitian Kepustakaan (Library Research)
Penelitian ini dilakukan melalui studi kepustakaan yaitu dengan cara
mengumpulkan pengetahuan teoritis yang relevan dengan cara membaca
dan mempelajari buku-buku, jurnal-jurnal, artikel, serta literatur keterangan-
keterangan dari sumber lain baik Indonesia maupun asing yang mempunyai
hubungan dengan permasalahan yang dibahas dalam penelitian ini.
62
2) Data Sekunder (Internet Research)
Data sekunder merupakan data yang diperoleh dengan cara
mengumpulkan dokumen atau laporan yang bersumber dari instansi atau
pihak-pihak lain yang berkaitan dan mendukung terhadap penelitian ini.
Dalam penelitian ini jenis data yang diambil adalah:
a) List Reksa Dana Saham yang aktif dan data NAB Reksa Dana selama
periode bulan Desember tahun 2007 sampai dengan bulan Desember
tahun 2012.
(http://aria.bapepam.go.id/reksadana/)
b) Data tingkat suku bunga bebas risiko yakni menggunakan suku bunga
(BI Rate), berupa tingkat suku bunga yang ditawarkan oleh Bank
Indonesia selama tahun penelitian. (http://www.bi.go.id)
c) Data harga IHSG yang diperoleh dari (http://finance.yahoo.com)
Dalam melakukan pengujian, peneliti melakukan pengolahan data
dengan menggunakan Software IBM Statistic SPSS Vol.20, dan Microsoft
Excel 2010.
D. Metode Analisis Data
Merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengolah suatu data
penelitian dengan menggunakan proses penyederhanaan data dalam bentuk yang
mudah dibaca dan diinterpretasikan.
Dalam penelitian ini digunakan metode EROV, Sortino dan Sharpe untuk
mengevaluasi kinerja Reksa Dana Saham.
63
Setelah semua data yang dibutuhkan terkumpul, barulah dilakukan
pengujian dengan tahapan-tahapan sebagai berikut:
1. Return Benchmark ( IHSG) dan NAB Reksa Dana Saham
Return benchmark (IHSG) dan NAB Reksa Dana Saham dapat dihitung
dengan menggunakan rumus berikut:
Keterangan:
Rm,t : Return IHSG pada periode t
IHSGt : Nilai IHSG pada periode t
IHSGt-1 : Nilai IHSG pada periode t-1
Ri,t : Return Reksa Dana i pada periode t
NABt : Nilai NAB pada periode t
NABt-1 : Nilai NAB pada periode t-1
2. Menghitung Varians Saham (Volatilitas Saham)
Untuk menghitung varians saham dapat menggunakan rumus berikut:
Keterangan:
𝑟�� : Rata-rata return saham
𝑟 : return saham
σ2 : varians saham
Ri,t = NABt - NABt-1
NABt-1
Rm,t = IHSGt - IHSGt-1
IHSGt-1
𝝈𝟐 = ∑ (𝒓��𝒏𝒊=𝟏 – r)2 / (n-1)
64
3. Menghitung Resiko Reksa Dana
Untuk menghitung resiko Reksa Dana dapat digunakan rumus berikut:
𝜎 = √∑(𝑟𝑖 − 𝑟��
2)2 ∶ (𝑛 − 1)
4. Evaluasi Kinerja Reksa Dana
a) Excess Return on Value-at-Risk (EROV)
VaR = - (R + Zα * σ)
Dimana:
α = tingkat kepercayaan (confidence level)
Zα = Kuantil dari standar distribusi normal
Ketika VaR digunakan untuk menentukan kinerja risk-adjusted,
ukuran Excess Return on VaR (EVaR) digunakan. Hal ini
memperbandingkan antara excess return aset dengan nilai VaR suatu
aset. EvaR dapat dihitung dengan menggunakan formula berikut:
(Wiesinger, 2010)
EROV = (R – Rf) / VaR
Dimana:
EROV = Excess Return on VaR
R = Return portofolio
Rf = Risk free rate (suku bunga bebas risiko)
VaR = Portofolio VaR (parametrik VaR diasumsikan
berdistribusi normal)
65
b) Rasio Sortino
Metode ini hampir serupa dengan pengukuran yang dilakukan oleh
metode Sharpe dengan dua perbedaan utama yaitu imbal hasil aset
bebas risiko diganti dengan imbal hasil minimum yang diharapkan dan
standar deviasi yang digunakan hanya standar deviasi dari imbal hasil
portofolio yang berada dibawah imbal hasil minimum yang ditetapkan
dimana dalam penelitian ini hasil minimum yang ditetapkan berasal dari
nilai suku bunga Bank Indonesia. Adapun formula perhitungan yang
digunakan adalah:
𝑺𝑶𝑹 = 𝑹𝑷 − 𝑹𝒇
/ 𝝈𝒅𝒐𝒘𝒏
Dimana:
Rp = Rata-rata return portofolio Reksa Dana
Rf = Suku bunga bebas risiko yang ditetapkan sebagai MAR
σdown = Downside deviation
Menurut Chaudry dan Johnson (2008) adapun downside deviation
(DD) sendiri dapat dihitung dengan formula berikut:
𝑫𝑫𝟐 = 𝟏
𝑵 ∑(𝑹𝒑𝒕 − 𝑴𝑨𝑹)
𝑵
𝒕=𝟏
Dimana:
Rpt = Return portofolio pada periode t, (Rpt ≤ MAR)
MAR = Minimum Acceptable Return, yakni suku bunga bebas
risiko (BI rate)
66
Tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan sebagai
tingkat suku bunga bebas risiko. Besarnya Minimal Acceptable Return
(MAR) adalah tingkat suku bunga minimum yang diharapkan sebagai
return oleh setiap investor dari investasi yang dilakukannya. Namun
karena penelitian ini dilakukan terhadap reksa dana secara umum,
bukan untuk suatu investor tertentu, maka tingkat suku bunga Sertifikat
Bank Indonesia digunakan sebagai MAR.
Return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap sebagai
return yang tidak menguntungkan atau risiko dan return yang lebih
besar dari MAR akan dikatakan sebagai return yang menguntungkan.
c) Metode Sharpe (Excess Return to Valiability Measure)
Pengukuran yang dilakukan oleh F. Sharpe ini lebih menekankan
pada rasio variabilitas dari portofolio, metode ini lebih dikenal dengan
rasio Sharpe, yang diformulasikan sebagai berikut:
Sp = E(Ri – Rf) / σp
Dimana:
Sp = Sharpe indeks
Ri = Return portofolio i pada periode t
Rf = Return risk-free rate untuk periode t
σp = Standar deviasi atau total risiko portofolio
Metode ini melakukan pengukuran terhadap risk premium dari
portofolio relatif terhadap total risiko dari portofolio, dimana risk
67
premium adalah excess return yang dibutuhkan oleh investor dalam
menilai risiko.
Risk-free rate of return merujuk pada return sekuritas yang
dianggap tidak memiliki risiko, atau σ sama dengan 0; biasanya surat
hutang pemerintah, misalnya T-bills di US dianggap sebagai risk free.
Dalam penelitian ini digunakan data BI Rate sebagai return risk free
rate.
Metode Sharpe digambarkan sebagai slope yang dihasilkan oleh
rata-rata return (garis vertikal) dengan risiko (garis horizontal) pada
tingkat bebas risiko sebesar Rf. Semakin besar slope yang terjadi, maka
semakin baik kinerja portofolio.
5. Melakukan Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah sebuah data tersebut
berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas ini bisa dilakukan dengan
banyak cara, seperti dengan melihat nilai Skewness-Kurtosis, normal p-plot,
maupun yang akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu Kolmogorov-
Smirnov.
Dalam uji normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov data dapat
diketahui berdistribusi normal bila data tersebut terbukti tidak signifikan
atau p>α (p > 0,05). Dan data terbukti tidak berdistribusi normal bila data
tersebut signifikan atau p<α (p < 0,05).
68
6. ANOVA dengan Tukey Test
Setelah dilakukan perhitungan kinerja Reksa Dana dengan metode
EROV, Sortino dan M3, setelah itu akan diperbandingkan dengan kinerja
pasarnya. Dan setelah dilakukan uji normalitas, apabila data tersebut
berdistribusi normal, maka untuk mengetahui keakuratan hasil ketiga
metode tersebut maka dilakukanlah uji ANOVA dengan Tukey Test.
Menurut Imam Ghazali (2011:68), Analysis of Variance (ANOVA)
merupakan metode untuk menguji hubungan antara satu variabel dependen
(skala metrik) dengan satu atau lebih variabel independen (skala nonmetrik
atau kategorikal dengan kategori lebih dari dua). Hubungan antara satu
variabel dependen dengan satu variabel independen disebut One Way
ANOVA. Pada kasus satu variabel dependen metrik dan dua atau tiga
variabel independen kategorikal sering disebut Two Ways ANOVA dan
Three Ways ANOVA.
ANOVA digunakan untuk mengetahui pengaruh utama (main effect)
dan pengaruh interaksi (interaction effect) dari variabel independen
kategorikal (sering disebut faktor) terhadap variabel dependen metrik.
Pengaruh utama atau main effect adalah pengaruh langsung variabel
independen terhadap variabel dependen.
Untuk dapat menggunakan uji statistik ANOVA harus dipenuhi
beberapa asumsi terlebih dahulu, yaitu:
69
a. Homogeneity of Variance
Variabel dependen harus memiliki varian yang sama dalam setiap
kategori variabel independen. Jika terdapat lebih dari satu variabel
independen, maka harus ada homogeneity of variance didalam cell yang
dibentuk oleh variabel independen kategorikal. Dalam SPSS diberikan
tes dengan nama Levene’s test of Homogeneity of variance. Jika nilai
Levene test signifikan (probabilitas < 0.05) maka hipotesis nol akan
ditolak bahwa grup memiliki variance yang berbeda dan hal ini
menyalahi asumsi. Jadi yang dikehendaki adalah tidak dapat menolak
hipotesis nol atau hasil Levene test tidak signifikan (probabilitas >
0.05). walaupun asumsi variance sama ini dilanggar, Box (1954)
menyatakan bahwa ANOVA masih tetap dapat digunakan oleh karena
ANOVA robust untuk penyimpangan yang kecil dan moderat dari
homogeneity of variance. Perhitungan kasarnya rasio terbesar ke
terkecil dari grup variance haru 3 atau kurang dari 3.
b. Random Sampling
Untuk tujuan uji signifikansi, maka subjek didalam grup harus
diambil secara random.
c. Multivariate Normality
Untuk tujuan uji signifikansi, maka variabel harus mengikuti
distribusi normal multivariate. Variabel dependen terdistribusi secara
normal dalam setiap kategori variabel independen. ANOVA masih tetap
robust walaupun terdapat penyimpangan asumsi multivariate normality
70
Analysis of variance yang digunakan untuk membandingkan nilai rata-
rata tiga atau lebih sampel yang tidak berhubungan pada dasarnya adalah
menggunakan F test yaitu estimate between groups variance (atau mean-
squares) dibandingkan dengan estimate within groups variance atau secara
rumus sebagai berikut:
F = Between groups estimated variance atau mean-squares
Within groups estimated variance atau mean-squares
Total variance dalam variabel dependen dapat dipandang memiliki 2
(dua) komponen yaitu variance yang berasal dari variabel independen dan
variance yang berasal dari faktor lainnya. Variance dari faktor lain ini
sering disebut dengan error atau residual variance. Variance yang berasal
dari variabel independen disebut dengan explained variance. Jika between
group (explained) variance lebih besar dari within group (residual)
variance, maka nilai F ratio akan tinggi yang berarti perbedaan antara nilai
means terjadi acak.
Within group variance atau sum of squares adalah jumlah variance dari
group. Sedangkan mean squares adalah jumlah sum of squares dibagi
dengan degree of freedom. Degree of freedom adalah jumlah kasus
dikurangi 1 (satu) pada setiap grup [ (jumlah kasus grup satu – 1) + (jumlah
kasus grup 2 – 1) dan seterusnya ]. Sedangkan between group variance
dapat dihitung dengan rumus di bawah ini:
71
Total Variance = Between Group (Explained) Variance
+ Within Group (Error) Variance
7. Melakukan Uji Kruskal Wallis
Apabila setelah dilakukan uji Homogeneity of Variance, data yang
digunakan untuk penelitian dinyatakan tidak normal atau tidak memiliki
varians yang sama, maka untuk penelitian selanjutnya digunakan uji statistik
Kruskal Wallis. Uji statistik tersebut termasuk dalam statistik non
parametrik, yaitu merupakan alternatif untuk memenuhi validitas
berdasarkan asumsi-asumsi umum. Pengujian statistik non-parametrik
digunakan untuk pengujian populasi yang seringkali dihadapkan pada uji
yang harus dilakukan tanpa ketergantungan pada asumsi-asumsi kaku yang
bersifat khusus. Oleh karena itu, prosedur yang digunakan dalam statistik
non parametrik tidak harus berdistribusi normal. (Pidekso, 2009:145)
Uji Kruskal Wallis dikenal juga dengan nama Analisis Varian Data
Berperingkat. Analisis varian itu sendiri digunakan untuk membandingkan
dua atau lebih nilai rata-rata populasi secara bersamaan atau simultan.
Analisis varians melihat apakah varians dari populasi tersebut sama. Dalam
menggunakan analisis varians juga harus dipenuhi syarat-syaratnya, yakni
seperti di bawah ini:
a) Populasi yang diteliti mempunyai distribusi normal
b) Populasi mempunyai standar deviasi yang sama
72
c) Dan sampel yang ditarik dari populasi bersifat bebas serta diambil
secara acak.
Uji Kruskal Wallis juga dimaksudkan sama dengan ANOVA, namun
hanya memerlukan data skala ordinal atau peringkat. Nilai pengamatan yang
ada diberikan peringkat, dan data peringkat itulah yang akan digunakan
untuk uji varians. Uji Kruskal Wallis juga tidak memerlukan asumsi atau
syarat sebagaimana analisis varians lainnya. Untuk menentukan nilai uji
Kruskal Wallis dinyatakan dengan H1 dan dirumuskan sebagai berikut:
(Suharyadi dan Purwanto, 2009:328)
𝑯 = 𝟏𝟐
𝑵 (𝑵 + 𝟏)[(∑ 𝑹𝟏)𝟐
𝒏𝟏+
(∑ 𝑹𝟐)𝟐
𝒏𝟐+ ⋯ +
(∑ 𝑹𝒌)𝟐
𝒏𝒌] − 𝟑(𝑵 + 𝟏)
dimana:
H : Nilai statistik Kruskal Wallis
N : Jumlah total sampel
R1 : Jumlah peringkat sampel 1
Rk : Jumlah peringkat sampel ke-k
n1 : Jumlah sampel 1
nk : Jumlah sampel ke-k
73
E. Operasional Variabel Penelitian
Variabel utama yang dibahas dalam penelitian ini adalah return NAB Reksa
Dana Saham yang diperdagangkan di BAPEPAM, yang akan diperbandingkan
dengan kinerjanya secara teoritis berdasarkan perhitungan yang didapat melalui
metode EROV, Sortino dan Sharpe. Dari perhitungan melalui ketiga metode
tersebut akan diuji keakuratannya terhadap kinerja pasar (IHSG) di Indonesia
melalui uji ANOVA denga Tukey Test, dan bila data tidak normal menggunakan
uji Kruskal-Wallis.
Adapun variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut: adalah evaluasi kinerja Reksa Dana Saham yang digambarkan dengan
tiga rasio yang digunakan, EROV, Sortino, Sharpe dan IHSG.
1) Variabel Dependen
Dalam penelitian ini yang menjadi variabel dependen adalah:
a. Excess Return on Value-at-Risk (EROV)
VaR = - (R + Zα * σ)
Dimana:
α = tingkat kepercayaan (confidence level)
Zα = Kuantil dari standar distribusi normal
Ketika VaR digunakan untuk menentukan kinerja risk-adjusted,
ukuran Excess Return on VaR (EVaR) digunakan. Hal ini
memperbandingkan antara excess return aset dengan nilai VaR suatu
aset. EvaR dapat dihitung dengan menggunakan formula berikut:
(Wiesinger, 2010)
74
EROV = (R – Rf) / VaR
Dimana:
EROV = Excess Return on VaR
R = Return portofolio
Rf = Risk free rate (suku bunga bebas risiko)
VaR = Portofolio VaR (parametrik VaR diasumsikan
berdistribusi normal)
b. Rasio Sortino
Adapun formula perhitungan yang digunakan adalah:
𝑺𝑶𝑹 = 𝑹𝑷 − 𝑹𝒇
/ 𝝈𝒅𝒐𝒘𝒏
Dimana:
Rp = Rata-rata return portofolio Reksa Dana
Rf = Suku bunga bebas risiko yang ditetapkan sebagai MAR
σdown = Downside deviation
Menurut Chaudry dan Johnson (2008) adapun downside deviation
(DD) sendiri dapat dihitung dengan formula berikut:
𝑫𝑫𝟐 = 𝟏
𝑵 ∑(𝑹𝒑𝒕 − 𝑴𝑨𝑹)
𝑵
𝒕=𝟏
Dimana:
Rpt = Return portofolio pada periode t, (Rpt ≤ MAR)
MAR = Minimum Acceptable Return, yakni suku bunga bebas
risiko (BI rate)
75
Dengan syarat (Simforianus, dkk, 2008):
jika (Rp - MAR) negatif, maka digunakan (Rp - MAR)
jika (Rp - MAR) positif, maka digunakan angka 0
Tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia digunakan sebagai
tingkat suku bunga bebas risiko. Besarnya Minimal Acceptable Return
(MAR) adalah tingkat suku bunga minimum yang diharapkan sebagai
return oleh setiap investor dari investasi yang dilakukannya. Namun
karena penelitian ini dilakukan terhadap reksa dana secara umum,
bukan untuk suatu investor tertentu, maka tingkat suku bunga Sertifikat
Bank Indonesia digunakan sebagai MAR.
Return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap sebagai
return yang tidak menguntungkan atau risiko dan return yang lebih
besar dari MAR akan dikatakan sebagai return yang menguntungkan.
c. Metode Sharpe (Excess Return to Valiability Measure)
Pengukuran yang dilakukan oleh F. Sharpe ini lebih menekankan
pada rasio variabilitas dari portofolio, metode ini lebih dikenal dengan
rasio Sharpe, yang diformulasikan sebagai berikut:
Sp = E(Ri – Rf) / σp
Dimana:
Sp = Sharpe indeks
Ri = Return portofolio i pada periode t
76
Rf = Return risk-free rate untuk periode t
σp = Standar deviasi atau total risiko portofolio
Metode ini melakukan pengukuran terhadap risk premium dari
portofolio relatif terhadap total risiko dari portofolio, dimana risk
premium adalah excess return yang dibutuhkan oleh investor dalam
menilai risiko.
Risk-free rate of return merujuk pada return sekuritas yang
dianggap tidak memiliki risiko, atau σ sama dengan 0; biasanya surat
hutang pemerintah, misalnya T-bills di US dianggap sebagai risk free.
Metode Sharpe digambarkan sebagai slope yang dihasilkan oleh
rata-rata return (garis vertikal) dengan risiko (garis horizontal) pada
tingkat bebas risiko sebesar Rf. Semakin besar slope yang terjadi, maka
semakin baik kinerja portofolio.
d. Return Benchmark ( IHSG)
Menurut Rodoni dan Ali (2010:183), indeks pasar merupakan alat
ukur kinerja sekuritas khususnya saham yang listing di bursa yang
digunakan oleh bursa-bursa dunia. IHSG digunakan untuk mengukur
kinerja saham. Fungsinya juga sebagai benchmark kinerja portofolio,
indikator trend pasar, indikator tingkat keuntungan dan sebagai fasilitas
perkembangan produk derivatif.
Return benchmark (IHSG) dapat dihitung dengan menggunakan
rumus berikut:
77
Keterangan:
Rm,t : Return IHSG pada periode t
IHSGt : Nilai IHSG pada periode t
IHSGt-1 : Nilai IHSG pada periode t-1
2. Variabel Faktor (Grouping Variable)
Dalam uji ANOVA maupun Kruskal-Wallis yang diuji adalah variabel
dependennya terhadap variabel faktor yang melatarbelakanginya. Dalam
penelitian ini yang menjadi grouping variable adalah metode kinerja yang
digunakan untuk mengevaluasi kinerja Reksa Dana Saham yaitu, EROV,
Sortino dan Sharpe, dan diperbandingkan juga dengan kinerja pasar (IHSG).
Rm,t = IHSGt - IHSGt-1
IHSGt-1
78
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Sekilas Gambaran Umum Tentang Objek Penelitian
1) Reksa Dana Saham
Reksa Dana saham (RDS) adalah Reksa Dana yang melakukan
investasi sekurang-kurangnya 80% dari portofolio yang dikelolanya
kedalam Efek bersifat ekuitas (saham). Berbeda dengan Efek pendapatan
tetap seperti deposito dan obligasi, dimana investor lebih berorientasi pada
pendapatan bunga, Efek saham umumnya memberikan potensi hasil yang
lebih tinggi berupa capital gain melalui pertumbuhan harga-harga saham.
Selain hasil dari capital gain, Efek saham juga memberikan hasil lain
berupa dividen.
Di Indonesia hanya sebagian kecil investor yang sudah melakukan
investasi pada saham. Memang tidak mudah berinvestasi di saham. Kendala
utama yang dihadapi investor antara lain adalah terbatasnya kemampuan
untuk menganalisa dan memilih saham, terbatasnya dana untuk melakukan
diversifikasi, serta terbatasnya waktu untuk terus memonitor kondisi pasar.
Dibandingkan dengan RDPU dan RDPT, RDS memberikan potensi
pertumbuhan nilai investasi yang lebih besar, demikian juga risikonya. RDS
menjadi alternatif menarik bagi investor yang mnegerti potensi investasi
pada saham untuk jangka panjang, sehingga dana yang digunakan untuk
berinvestasi merupakan dana untuk kebutuhan jangka panjangnya. Jadi
79
selain harus mengerti bahwa investasi saham merupakan investasi jangka
panjang, investor juga harus mengerti dan bersedia menerima risiko
investasi yang menyertainya. (Pratomo dan Nugraha, 2001:72)
B. Analisa dan Pembahasan
1) Analisis Deskriptif
Penelitian ini menggunakan 30 sampel Reksa Dana Saham selama
periode 5 tahun yakni dari 2008-2012. Data yang digunakan merupakan data
tahunan setiap sampel Reksa Dana Saham. Ketiga puluh sampel yang
digunakan dihitung menggunakan ketiga metode yakni EROV, Sortino dan
Sharpe untuk menguji kinerja Reksa Dana Saham tersebut, dan akan
diperbandingkan dengan return market yang dicerminkan oleh IHSG.
Adapun yang tercermin dalam hasil deskriptif yang telah diolah
menunjukkan banyaknya total kasus (N), mean, standar deviation,
minimum, dan nilai maximum.
a. EROV
Dari hasil analisis deskriptif yang telah dilakukan dapat dilihat
pada tabel di halaman selanjutnya bahwa nilai N atas variabel EROV
atau banyaknya data yang digunakan berjumlah 150 karena penelitian
menggunakan 30 sampel selama lima tahun. Data yang digunakan
terbukti valid semua dengan N sejumlah 150. Variabel EROV dalam
hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai mean atau nilai rata-rata
sebesar 0,1725 dan nilai standard error yakni besarnya nilai error
80
pada data yang digunakan sebesar 0,2889. Dan memiliki nilai standar
deviasi atau besarnya nilai risiko sebesar 0,3538. Dengan nilai
minimum sebagai nilai yang paling terendah sebagai batas bawah
yakni -0,3295 dan nilai maksimum sebagai nilai tertinggi sebagai
batas atas sebesar 1,4179.
Tabel 4.1
Analisis Deskriptif (1)
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error
Statistic
EROV 150 -,3295 1,4179 ,172531 ,0288920 ,3538528
Valid N (listwise)
150
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan dapat dilihat pada
tabel di halaman selanjutnya bahwa kinerja RDS menggunakan
metode EROV dengan hasil terendah berada pada tahun 2008 dengan
nilai return rata-rata bernilai negatif. Hal itu mungkin karena pada
tahun 2008 ada krisis keuangan global yang turut memberikan
dampak negatif pada perkembangan Reksa Dana dan indeks saham
dunia. Dan kinerja RDS paling besar berada pada tahun 2009 dengan
kisaran antara 33% sampai dengan 83%. Hal itu mungkin karena
adanya efek pasca krisis tahun 2008, sehingga membuat dunia
investasi khususnya pada RDS menjadi sangat tinggi kinerjanya agar
dapat menarik bagi investor untuk menanamkan investasinya kembali.
81
Tabel 4.2
Hasil Perhitungan EROV
No. Nama Reksa
Dana Manajer Investasi
EROV
2008 2009 2010 2011 2012
1 Bahana Dana Prima
PT Bahana TCW Investment Management
-22,32
%
74,20%
28,23%
-4,06
%
8,45%
2 Batavia Dana Saham
PT Batavia Prosperindo Aset Manajemen
-21,38
%
59,04%
27,82%
-7,59
%
-0,36
%
3 Batavia Dana Saham Optimal
PT Batavia Prosperindo Aset Manajemen
-27,23
%
50,54%
34,57%
-6,35
%
8,83%
4 BNI Reksadana Berkembang
PT BNI Asset Management
-32,95
%
33,63%
27,93%
-7,37
%
8,38%
5 BNP Paribas Ekuitas
PT BNP Paribas Investment Partners
-22,73
%
76,32%
38,57%
-3,44
%
7,27%
6 BNP Paribas Pesona
PT BNP Paribas Investment Partners
-23,09
%
80,55%
38,35%
-2,22
%
9,00%
7
CIMB-Principal Equity Aggressive
PT CIMB Principal Asset Management
-25,11
%
74,40%
24,49%
-5,55
%
-1,17
%
8 Danareksa Mawar
PT Danareksa Investment Management
-25,41
%
68,22%
31,97%
-0,12
%
-0,21
%
9 First State Indoequity Sectoral Fund
PT First State Investments Indonesia
-22,21
%
83,07%
32,02%
-0,53
%
5,56%
10 FS Indoequity Dividend Yield Fund
PT First State Investments Indonesia
-22,27
%
66,18%
30,86%
-1,85
%
8,90%
11 GMT Dana Ekuitas
PT GMT Aset Manajemen
-22,09
%
77,43%
28,88%
0,59%
8,13%
82
Tabel lanjutan
No. Nama Reksa Dana
Manajer Investasi
EROV
2008 2009 2010 2011 2012
12 Grow-2-Prosper
PT Corfina Capital
-21,95%
70,07%
37,07% -
8,09% 2,13%
13 Manulife Dana Saham
PT Manulife Aset Manajemen Indonesia
-25,03%
82,94%
35,61% -
6,16% 10,68%
14 Manulife Saham Andalan
PT Manulife Aset Manajemen Indonesia
-22,07%
83,60%
41,47% -
5,77% 7,06%
15 Panin Dana Maksima
Panin Asset Management
-17,07%
83,19%
141,79%
4,32% 5,94%
16 Panin Dana Prima
Panin Asset Management
-16,82%
61,52%
66,72% 2,18% 10,15%
17 Pratama Saham
PT Pratama Capital Asset Management
-22,43%
64,08%
28,97% -
8,71% -1,57%
18 Reksa Dana AXA Citradinamis
PT AXA Asset Management Indonesia
-25,02%
64,93%
23,73% -
6,38% 9,28%
19
Reksa Dana BNP Paribas Infrastruktur Plus
PT BNP Paribas Investment Partners
-22,10%
68,45%
31,79% -
9,09% 16,18%
83
Tabel lanjutan
No. Nama Reksa
Dana Manajer Investasi
EROV
2008 2009 2010 2011 2012
20 Reksadana Dana Ekuitas Andalan
PT Bahana TCW Investment Management
-22,06
%
77,28%
29,89%
-6,71
% 3,32%
21 Reksa Dana Dana Ekuitas Prima
PT Bahana TCW Investment Management
-21,88
%
72,28%
29,94%
-4,39
%
16,28%
22
Reksadana Dana Pratama Ekuitas
PT Pratama Capital Asset Management
-24,61
%
57,57%
25,73%
-9,24
%
-5,28%
23
Reksa Dana Mandiri Investa Atraktif
PT Mandiri Manajemen Investasi
-23,01
%
73,86%
38,51%
-6,13
% 5,25%
24
Reksa Dana NISP Indeks Saham Progresif
PT NISP Asset Management
-19,49
%
79,70%
36,68%
-6,92
%
-1,12%
25
Reksa Dana Shcroder Dana Istimewa
PT Schroder Investment Management Indonesia
-22,59
%
83,62%
17,22%
1,04%
4,54%
26
Reksa Dana Simas Danamas Saham
PT Sinarmas Asset Management
-26,80
%
72,79%
23,45%
-9,95
%
-13,09
%
27 Reksadana Lautandhana Equity
PT Lautandhana Investment Management
-29,81
%
63,22%
20,75%
-6,31
% 7,71%
28 Rencana Cerdas
PT Ciptadana Asset Management
-21,82
%
83,55%
42,91%
-2,92
% 1,54%
29 Shcroder Dana Prestasi Plus
PT Schroder Investment Management Indonesia
-22,05
%
87,47%
35,35%
-2,26
%
-1,87%
30 Syailendra Dana Prestasi Plus
PT Syailendra Capital
-19,30
%
39,43%
71,21%
-2,71
%
37,83%
84
b. Sortino
Dari hasil analisis deskriptif yang telah dilakukan dapat dilihat
pada tabel di bawah bahwa nilai N atas variabel Sortino atau
banyaknya data yang digunakan berjumlah 150 karena penelitian
menggunakan 30 sampel selama lima tahun. Data yang digunakan
terbukti valid semua dengan N sejumlah 150. Variabel Sortino dalam
hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai mean atau nilai rata-rata
sebesar 0,7653 dan nilai standard error yakni besarnya nilai error
pada data yang digunakan sebesar 0,1233. Dan memiliki nilai standar
deviasi atau besarnya nilai risiko sebesar 1,5100. Dengan nilai
minimum sebagai nilai yang paling terendah sebagai batas bawah
yakni -0,6374 dan nilai maksimum sebagai nilai tertinggi sebagai
batas atas sebesar 7,9372.
Tabel 4.3
Analisis Deksriptif (2)
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error
Statistic
SORTINO 150 -,6374 7,9372 ,765359 ,1232960 1,5100615
Valid N (listwise)
150
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan dapat dilihat pada
tabel di halaman selanjutnya bahwa kinerja RDS menggunakan
metode Sortino dengan hasil terendah berada pada tahun 2008 dengan
nilai return rata-rata bernilai negatif. Hal itu mungkin karena pada
85
tahun 2008 ada krisis keuangan global yang turut memberikan
dampak negatif pada perkembangan Reksa Dana dan indeks saham
dunia. Dan kinerja RDS dengan menggunakan metode EROV paling
besar berada pada tahun 2009 dengan kisaran antara 155% sampai
dengan 793%. Hal itu mungkin karena adanya efek pasca krisis tahun
2008, sehingga membuat dunia investasi khususnya pada RDS
menjadi sangat tinggi kinerjanya agar dapat menarik bagi investor
untuk menanamkan investasinya kembali.
Tabel 4.4
Hasil Perhitungan Sortino
No. Nama Reksa
Dana Manajer Investasi
SORTINO
2008 2009 2010 2011 2012
1 Bahana Dana Prima
PT Bahana TCW Investment Management
-45,38
%
349,15%
64,73%
-8,62% 16,15%
2 Batavia Dana Saham
PT Batavia Prosperindo Aset Manajemen
-44,17
%
270,89%
61,40%
-15,48
%
-0,66
%
3 Batavia Dana Saham Optimal
PT Batavia Prosperindo Aset Manajemen
-54,33
%
241,62%
76,13%
-13,16
%
15,28%
4 BNI Reksadana Berkembang
PT BNI Asset Management
-63,74
%
155,91%
52,73%
-16,35
%
16,16%
5 BNP Paribas Ekuitas
PT BNP Paribas Investment Partners
-46,27
%
352,27%
85,80%
-7,39% 13,52%
6 BNP Paribas Pesona
PT BNP Paribas Investment Partners
-46,70
%
339,93%
85,90%
-4,66% 16,49%
7
CIMB-Principal Equity Aggressive
PT CIMB Principal Asset Management
-50,56
%
316,82%
57,38%
-11,70
%
-2,23
%
86
Tabel lanjutan
No. Nama Reksa
Dana Manajer Investasi
SORTINO
2008 2009 2010 2011 2012
8 Danareksa Mawar
PT Danareksa Investment Management
-50,50
%
298,18%
82,29%
-0,24%
-0,43%
9 First State Indoequity Sectoral Fund
PT First State Investments Indonesia
-45,61
%
274,77%
74,78%
-1,11%
10,55%
10 FS Indoequity Dividend Yield Fund
PT First State Investments Indonesia
-45,36
%
239,94%
72,69%
-3,82%
17,06%
11 GMT Dana Ekuitas
PT GMT Aset Manajemen
-44,87
%
793,72%
63,10%
1,46% 15,36
%
12 Grow-2-Prosper
PT Corfina Capital
-46,91
%
549,19%
80,18%
-17,44
% 3,98%
13 Manulife Dana Saham
PT Manulife Aset Manajemen Indonesia
-49,96
%
330,10%
86,97%
-12,92
%
20,10%
14 Manulife Saham Andalan
PT Manulife Aset Manajemen Indonesia
-44,81
%
365,80%
100,03%
-12,13
%
13,76%
15 Panin Dana Maksima
Panin Asset Management
-35,85
%
401,45%
353,62%
9,68% 10,44
%
16 Panin Dana Prima
Panin Asset Management
-34,38
%
547,09%
138,01%
4,78% 18,11
%
17 Pratama Saham
PT Pratama Capital Asset Management
-45,28
%
402,64%
63,94%
-19,02
%
-3,04%
18 Reksa Dana AXA Citradinamis
PT AXA Asset Management Indonesia
-50,43
%
245,18%
54,67%
-13,06
%
18,21%
19
Reksa Dana BNP Paribas Infrastruktur Plus
PT BNP Paribas Investment Partners
-45,18
%
299,53%
70,99%
-19,41
%
30,10%
87
Tabel lanjutan
No. Nama Reksa
Dana Manajer Investasi
SORTINO
2008 2009 2010 2011 2012
20 Reksadana Dana Ekuitas Andalan
PT Bahana TCW Investment Management
-44,96
%
321,96%
67,86%
-14,05
% 6,44%
21 Reksa Dana Dana Ekuitas Prima
PT Bahana TCW Investment Management
-44,47
%
326,85%
64,85%
-9,49%
29,42%
22
Reksadana Dana Pratama Ekuitas
PT Pratama Capital Asset Management
-48,93
%
309,50%
56,99%
-20,04
%
-10,22
%
23
Reksa Dana Mandiri Investa Atraktif
PT Mandiri Manajemen Investasi
-46,94
%
343,83%
85,08%
-13,07
% 9,89%
24
Reksa Dana NISP Indeks Saham Progresif
PT NISP Asset Management
-39,53
%
415,86%
88,60%
-14,50
%
-2,20%
25
Reksa Dana Shcroder Dana Istimewa
PT Schroder Investment Management Indonesia
-45,09
%
300,07%
147,94%
2,23% 8,43%
26
Reksa Dana Simas Danamas Saham
PT Sinarmas Asset Management
-52,04
%
277,25%
52,33%
-21,37
%
-26,22
%
27 Reksadana Lautandhana Equity
PT Lautandhana Investment Management
-59,56
%
306,36%
42,91%
-12,43
%
16,31%
28 Rencana Cerdas
PT Ciptadana Asset Management
-44,87
%
294,80%
101,87%
-6,34%
3,13%
29 Shcroder Dana Prestasi Plus
PT Schroder Investment Management Indonesia
-44,47
%
321,78%
83,48%
-4,81%
-3,56%
30 Syailendra Dana Prestasi Plus
PT Syailendra Capital
-39,52
%
169,88%
149,28%
-5,88%
72,22%
88
c. Sharpe
Dari hasil analisis deskriptif yang telah dilakukan dapat dilihat
pada tabel di bawah bahwa nilai N atas variabel Sharpe atau
banyaknya data yang digunakan berjumlah 150 karena penelitian
menggunakan 30 sampel selama lima tahun. Data yang digunakan
terbukti valid semua dengan N sejumlah 150. Variabel Sharpe dalam
hasil uji deskriptif tersebut memiliki nilai mean atau nilai rata-rata
sebesar 0,1144 dan nilai standard error yakni besarnya nilai error
pada data yang digunakan sebesar 0,0329. Dan memiliki nilai standar
deviasi atau besarnya nilai risiko sebesar 0,0,4026. Dengan nilai
minimum sebagai nilai yang paling terendah sebagai batas bawah
yakni -0,7817 dan nilai maksimum sebagai nilai tertinggi sebagai
batas atas sebesar 0,9162.
Tabel 4.5
Analisis Deskriptif (3)
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan dapat dilihat pada
tabel di halaman selanjutnya bahwa kinerja RDS menggunakan
metode Sharpe dengan hasil terendah berada pada tahun 2008 dengan
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error
Statistic
SHARPE 150 -,7817 ,9162 ,114447 ,0328760 ,4026475
Valid N (listwise)
150
89
nilai return rata-rata bernilai negatif. Hal itu mungkin karena pada
tahun 2008 ada krisis keuangan global yang turut memberikan
dampak negatif pada perkembangan Reksa Dana dan indeks saham
dunia. Dan kinerja RDS dengan menggunakan metode EROV paling
besar berada pada tahun 2009 dengan kisaran antara 33% sampai
dengan 83%. Hal itu mungkin karena adanya efek pasca krisis tahun
2008, sehingga membuat dunia investasi khususnya pada RDS
menjadi sangat tinggi kinerjanya agar dapat menarik bagi investor
untuk menanamkan investasinya kembali.
Tabel 4.6
Hasil Perhitungan Sharpe
No. Nama Reksa
Dana Manajer Investasi
SHARPE
2008 2009 2010 2011 2012
1 Bahana Dana Prima
PT Bahana TCW Investment Management
-45,78
%
67,42%
34,15%
-6,59% 11,90
%
2 Batavia Dana Saham
PT Batavia Prosperindo Aset Manajemen
-43,09
%
58,74%
33,06%
-12,57
%
-0,53%
3 Batavia Dana Saham Optimal
PT Batavia Prosperindo Aset Manajemen
-59,58
%
53,15%
38,96%
-10,40
%
12,09%
4 BNI Reksadana Berkembang
PT BNI Asset Management
-78,17
%
40,48%
33,81%
-12,45
%
11,91%
5 BNP Paribas Ekuitas
PT BNP Paribas Investment Partners
-46,90
%
68,59%
43,22%
-5,57% 10,39
%
6 BNP Paribas Pesona
PT BNP Paribas Investment Partners
-47,60
%
70,33%
42,95%
-3,53% 12,59
%
7 CIMB-Principal Equity Aggressive
PT CIMB Principal Asset Management
-53,28
%
67,27%
30,39%
-9,12% -
1,80%
90
Tabel lanjutan
No. Nama Reksa
Dana Manajer Investasi
SHARPE
2008 2009 2010 2011 2012
8 Danareksa Mawar
PT Danareksa Investment Management
-54,01
%
64,05%
37,76%
-0,18% -
0,32%
9 First State Indoequity Sectoral Fund
PT First State Investments Indonesia
-45,45
%
71,31%
37,47%
-0,83% 8,05%
10 FS Indoequity Dividend Yield Fund
PT First State Investments Indonesia
-45,60
%
62,75%
36,36%
-2,93% 12,49
%
11 GMT Dana Ekuitas
PT GMT Aset Manajemen
-44,90
%
69,38%
35,10%
0,94% 11,58
%
12 Grow-2-Prosper
PT Corfina Capital
-44,40
%
65,73%
42,25%
-13,78
% 3,20%
13 Manulife Dana Saham
PT Manulife Aset Manajemen Indonesia
-52,85
%
71,42%
40,49%
-10,19
%
14,65%
14 Manulife Saham Andalan
PT Manulife Aset Manajemen Indonesia
-45,05
%
72,01%
45,23%
-9,55% 10,14
%
15 Panin Dana Maksima
Panin Asset Management
-32,65
%
72,02%
91,62%
6,47% 8,38%
16 Panin Dana Prima
Panin Asset Management
-32,19
%
60,97%
62,44%
3,32% 13,83
%
17 Pratama Saham
PT Pratama Capital Asset Management
-46,26
%
62,78%
35,28%
-15,08
%
-2,47%
18 Reksa Dana AXA Citradinamis
PT AXA Asset Management Indonesia
-53,02
%
62,17%
29,66%
-10,58
%
13,00%
19
Reksa Dana BNP Paribas Infrastruktur Plus
PT BNP Paribas Investment Partners
-45,24
%
64,41%
37,56%
-15,65
%
21,33%
91
Tabel lanjutan
No. Nama Reksa
Dana Manajer Investasi
SHARPE
2008 2009 2010 2011 2012
20 Reksadana Dana Ekuitas Andalan
PT Bahana TCW Investment Management
-44,97
%
68,79%
35,71%
-11,21
% 4,88%
21 Reksa Dana Dana Ekuitas Prima
PT Bahana TCW Investment Management
-44,65
%
66,44%
35,85%
-7,19% 21,44
%
22 Reksadana Dana Pratama Ekuitas
PT Pratama Capital Asset Management
-52,06
%
58,59%
32,07%
-16,05
% -8,61%
23
Reksa Dana Mandiri Investa Atraktif
PT Mandiri Manajemen Investasi
-47,77
%
67,18%
42,79%
-10,17
% 7,65%
24
Reksa Dana NISP Indeks Saham Progresif
PT NISP Asset Management
-38,36
%
69,95%
41,21%
-11,56
% -1,73%
25 Reksa Dana Shcroder Dana Istimewa
PT Schroder Investment Management Indonesia
-46,09
%
71,64%
24,19%
1,61% 6,65%
26
Reksa Dana Simas Danamas Saham
PT Sinarmas Asset Management
-57,28
%
66,79%
29,42%
-17,39
%
-23,43
%
27 Reksadana Lautandhana Equity
PT Lautandhana Investment Management
-67,31
%
61,30%
26,58%
-10,59
%
11,01%
28 Rencana Cerdas
PT Ciptadana Asset Management
-44,38
%
71,53%
46,48%
-4,70% 2,34%
29 Shcroder Dana Prestasi Plus
PT Schroder Investment Management Indonesia
-44,70
%
73,35%
40,28%
-3,60% -2,92%
30 Syailendra Dana Prestasi Plus
PT Syailendra Capital
-38,14
%
45,31%
64,27%
-4,36% 41,77
%
92
d. Benchmark (IHSG)
Dari hasil analisis deskriptif yang telah dilakukan dapat dilihat
pada tabel di bawah bahwa nilai N atas variabel IHSG atau banyaknya
data yang digunakan berjumlah 150 karena penelitian menggunakan
30 sampel selama lima tahun. Data yang digunakan terbukti valid
semua dengan N sejumlah 150. Variabel IHSG dalam hasil uji
deskriptif tersebut memiliki nilai mean atau nilai rata-rata sebesar
0,0041 dan nilai standard error yakni besarnya nilai error pada data
yang digunakan sebesar 0,0003. Dan memiliki nilai standar deviasi
atau besarnya nilai risiko sebesar 0,0033. Dengan nilai minimum
sebagai nilai yang paling terendah sebagai batas bawah yakni -0,0008
dan nilai maksimum sebagai nilai tertinggi sebagai batas atas sebesar
0,0077.
Tabel 4.7
Analisis Deskriptif (4)
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
2) Uji Normalitas
Uji normalitas yang dilakukan dalam penelitian ini bertujuan untuk
menguji apakah variabel-variabel yang digunakan berdistribusi normal atau
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic
IHSG 150 -,0008 ,0077 ,004094 ,0002742 ,0033582
Valid N (listwise)
150
93
tidak.yang diperlukan sebagai syarat untuk dapat diuji dengan model One-
Way ANOVA. Sebuah pengujian parametrik diwajibkan bahwa data harus
berdistribusi normal. Karena prosedur yang digunakan pada statistik
parametrik dilandasi oleh asumsi-asumsi tertentu, yang antara lain data
harus berdistribusi normal (Pidekso, 2009:127). Uji normalitas pada data
bisa menggunakan banyak cara, salah satunya yang digunakan dalam
penelitian ini yang dapat dilihat pada tabel di halaman selanjutnya, yaitu uji
normalitas melalui Kolmogorov-Smirnov.
Tabel 4.8
Uji Normalitas (Kolmogorov-Smirnov)
Tests of Normality
Metodekinerja Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
nilaikinerja
EROV ,156 150 ,000 ,913 150 ,000
Sortino ,228 150 ,000 ,767 150 ,000
Sharpe ,086 150 ,009 ,958 150 ,000
IHSG ,235 150 ,000 ,816 150 ,000
a. Lilliefors Significance Correction
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
94
Gambar 4.1
Normal P-Plot
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Dapat dilihat dari tabel sebelumnya pada kolom Kolmogorov-Smirnov
dan Shapiro-Wilk pada indeks df, dapat diketahui bahwa masing-masing
data memiliki jumlah 150. Dan terlihat bahwa masing-masing masing-
masing variabel di atas memiliki nilai signifikansi di bawah 0,05 ( p < α :
0,000 , 0,05) yang berarti data tersebut signifikan dan H0 ditolak. Oleh
karena dalam uji normalitas yang diharapkan adalah data tersebut tidak
signifikan (p > α) dan H0 diterima, maka dapat dinyatakan bahwa data yang
digunakan dalam penelitian ini berdistribusi tidak normal. Hal tersebut
didukung juga dengan nilai signifikansi Shapiro-Wilk yang juga lebih kecil
dari nilai α (0,05) yang berarti kesemua variabelnya signifikan. Dan bila
melihat gambar grafik Normal P-Plot di atas juga dapat dilihat pula bahwa
penyebaran data menjauhi garis normal. Oleh karena itu disimpulkan bahwa
95
data berdistribusi tidak normal, sehingga penelitian ini akan menggunakan
uji statistik non-parametrik yakni uji Kruskall-Wallis.
3) Uji Homogenitas
Uji homogenitas yang digunakan dalam penelitian ini yaitu melalui uji
Homogeneity of Variance dengan uji Levene Test . Dimana dalam uji
statistik tersebut, variabel dependen harus memiliki varian yang sama dalam
setiap kategori variabel independen. Jika terdapat lebih dari satu variabel
independen, maka harus ada homogeneity of variance didalam cell yang
dibentuk oleh variabel independen kategorikal. Dalam SPSS diberikan tes
dengan nama Levene’s test of Homogeneity of variance. Jika nilai Levene
test signifikan (probabilitas < 0.05) maka hipotesis nol akan ditolak bahwa
grup memiliki variance yang berbeda dan hal ini menyalahi asumsi.
Jadi yang dikehendaki adalah tidak dapat menolak hipotesis nol atau
hasil Levene test tidak signifikan (probabilitas > 0.05). Walaupun asumsi
variance sama ini dilanggar, Box (1954) menyatakan bahwa ANOVA masih
tetap dapat digunakan oleh karena ANOVA robust untuk penyimpangan
yang kecil dan moderat dari homogeneity of variance. Perhitungan kasarnya
rasio terbesar ke terkecil dari grup variance harus 3 atau kurang dari 3.
96
Tabel 4.9
Uji Homogenitas
Test of Homogeneity of Variances
Nilaikinerja
Levene Statistic df1 df2 Sig.
128,583 3 596 ,000
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Dari hasil uji Levene test di atas, didapatkan nilai Levene statistic
sebesar 128,583 dan terbukti siginifikan sebesar 0,000. Hal itu berarti nilai
sig < α (0,000 < 0,05), sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis nol (H0)
yang menyatakan bahwa varians sama ditolak dan Ha diterima, yakni
terbukti data memiliki varians yang tidak sama (berbeda). Oleh karena itu
berarti uji ANOVA tidak terpenuhi dan tidak dapat diteruskan karena hal
tersebut menyalahi asumsi yang harus dipenuhi, yakni data harus memiliki
varians yang sama.
Menurut Imam Ghazali (2011:75), pada kasus dimana asumsi ini
dilanggar, yakni bila hasil uji levene test menunjukkan hasil probabilitas
signifikan yang berarti varians tidak sama (berbeda), hal ini tidak fatal untuk
ANOVA dan analisis masih bisa dapat diteruskan sepanjang grup memiliki
sample size yang sama (secara proporsional). Namun peneliti tetap
menggunakan statistik non-parametrik untuk menghindari adanya kesalahan
dalam asumsi distribusi data normal, dikarenakan dalam uji normalitas
dengan Kolmogorov Smirnov data yang digunakan dalam penelitian
97
dinyatakan tidak normal. Selain itu juga data yang digunakan tidak lolos
dalam uji homogenitas karena terbukti memiliki varians yang tidak sama
(berbeda). Oleh karena itu peneliti menggunakan uji Kruskal Wallis untuk
menguji hipotesis yang dikehendaki dalam penelitian ini.
4) Uji Kruskal Wallis
Setelah sebuah data diuji dan layak untuk diolah dengan metode
statistik Kruskal Wallis, maka selanjutnya adalah pembahasan mengenai
hasil analisis metode Kruskal Wallis.
Uji Kruskal Wallis digunakan untuk menguji hipotesis nol dari
beberapa sampel yang diambil dari populasi-populasi yang sama atau
identik dengan Analis Varians satu arah berdasarkan peringkat. Uji Kruskal
Wallis adalah untuk menguji mean suatu variabel apakah sama pada
beberapa sampel independen yang ditentukan oleh suatu variabel grup.
(Pidekso, 2010:169)
a. Hipotesis Pertama
Hasil dari pengujian hipotesis pertama dalam analisis
perbandingan kinerja antara ketiga metode evaluasi kinerja Reksa
Dana Saham diharapkan yakni adanya perbedaan (tidak sama) dari
hasil kinerja Reksa Dana Saham pada periode 2008-2012 dengan
metode EROV, Sortino dan Sharpe. Untuk menjawab hipotesis yang
diinginkan, sebagai indikatornya ketiga metode tersebut itu pun
diperbandingkan dengan menggunakan uji Kruskal Wallis.
98
Tabel 4.10
Hasil Uji Kruskal Wallis (1)
Kruskal-Wallis Test
Ranks
KinerjaRDS N Mean Rank
nilaikinerja
EROV 150 189,83
SORT 150 254,88
SHAR 150 231,80
Total 450
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Berdasarkan data yang dikumpulkan dari 30 sampel selama
beberapa tahun dan dilakukan uji Kruskal Wallis, dapat dilihat pada
tabel di atas bahwa kinerja dengan metode Sortino lebih unggul
dibandingkan EROV dan Sharpe. Dan dapat dilihat pada tabel
selanjutnya, yakni hasil uji chi-square statistik menunjukkan nilai
sebesar 4,036. Dan uji chi-square hitung dengan mengacu pada tabel
chi-square dengan nilai α sebesar 5% (0,05) dan jumlah df yaitu 2 (df
= 2), maka didapatkan nilai chi-square hitung sebesar 5,991. Hal itu
berarti menunjukkan bahwa perhitungan nilai chi-square statistik
terbukti lebih rendah daripada nilai chi-quare hitung (tabel), yakni
4,036 < 5,991.
99
Tabel 4.11
Hasil Chi-Square (1)
Test Statisticsa,b
Nilaikinerja
Chi-Square 4,036
df 2
Asymp. Sig. ,133
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Sehingga dengan tingkat kesalahan sebesar 5% (0,05), dapat
dilihat pada tabel di atas dari hasil pengujian didapatkan nilai
signifikansi sebesar 0,133. Hal itu menunjukkan bahwa sig > α (0,133
> 0,05) yang berarti terbukti bila hipotesis nol (H0) yang
menggambarkan mean ketiga metode kinerja RDS tidak berbeda
(sama) diterima dengan tingkat kepercayaan sebesar 95%. Dengan
demikian hipotesis yang menyatakan bahwa mean dengan metode
EROV, Sortino dan Sharpe memiliki persamaan (tidak berbeda)
dengan kata lain Hipotesis nol (H0) diterima dan hipotesis alternatif
(Ha) ditolak. Sehingga dapat dikatakan ketiga metode kinerja RDS
yakni EROV, Sortino dan Sharpe terbukti tidak signifikan dan tidak
terdapat perbedaan (sama).
Lalu selanjutnya adalah pengujian hipotesis secara parsial,
yakni membandingkan ketiga metode tersebut secara masing-masing.
100
1. Hipotesis 1a
Dalam hipotesis 1a) diharapkan dalam hasil pengujian
terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode
EROV dengan Sortino.
Tabel 4.12
Hasil Uji Kruskal-Wallis (2)
Kruskal-Wallis Test
Ranks
metodekinerja N Mean Rank
Nilaikinerja
EROV 150 144,82
Sortino 150 156,18
Total 300
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat
pada tabel di atas, antara kinerja RDS dengan menggunakan
metode EROV dengan metode Sortino terbukti tidak signifikan.
Hal itu karena nilai signifikansi lebih besar daripada nilai α
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 1,285
Df 1
Asymp. Sig. ,257
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
101
(0,257 > 0,05), sehingga bisa dikatakan bahwa hipotesis 1a)
ditolak, yaitu antara kinerja RDS dengan menggunakan metode
EROV dan Sortino tidak memiliki perbedaan (sama).
2. Hipotesis 1b
Untuk pengujian hipotesis 1b) diharapkan pada hasil
pengujian terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan
metode EROV dengan Sharpe.
Tabel 4.13
Hasil Uji Kruskal-Wallis (3)
Kruskal-Wallis Test
Ranks
Metodekinerja N Mean Rank
Nilaikinerja
EROV 150 154,25
SHARPE 150 146,75
Total 300
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square ,562
Df 1
Asymp. Sig. ,454
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat
pada tabel di atas, antara kinerja RDS dengan menggunakan
102
metode EROV dengan metode Sharpe terbukti tidak signifikan.
Hal itu karena nilai signifikansi lebih besar daripada nilai α
(0,454 > 0,05), sehingga bisa dikatakan bahwa hipotesis 1a)
ditolak, yaitu antara kinerja RDS dengan menggunakan metode
EROV dan Sortino tidak memiliki perbedaan (sama).
3. Hipotesis 1c
Dan pada hipotesis 1c) dalam pengujian ini diharapkan
terdapat perbedaan antara hasil kinerja RDS dengan metode
Sortino dengan Sharpe.
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat
pada tabel selanjutnya, antara kinerja RDS dengan
menggunakan metode Sortino dengan metode Sharpe terbukti
signifikan. Hal itu karena nilai signifikansi lebih rendah
daripada nilai α (0,040 < 0,05), sehingga bisa dikatakan bahwa
hipotesis 1a) diterima, yaitu antara kinerja RDS dengan
menggunakan metode Sortino dan Sharpe memiliki perbedaan
(tidak sama), dengan metode Sortino merupakan kinerja dengan
mean yang lebih besar.
103
Tabel 4.14
Hasil Uji Kruskal Wallis (4)
Kruskal-Wallis Test
Ranks
metodekinerja N Mean Rank
Nilaikinerja
SORTINO 150 160,78
SHARPE 150 140,22
Total 300
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
b. Hipotesis Kedua
Dalam hipotesis ini sampel yang diuji adalah ketiga metode
yaitu EROV, Sortino dan Sharpe, dan juga digunakan kinerja pasar
(IHSG). Hasil yang diharapkan dari pengujian yang dilakukan yaitu
terdapat perbedaan antara hasil kinerja Reksa Dana Saham pada
periode 2008-2012 antara ketiga metode yang diperbandingkan
dengan kinerja pasar (IHSG).
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 4,210
Df 1
Asymp. Sig. ,040
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
104
Tabel 4.15
Hasil Uji Kruskal Wallis (5)
Kruskal-Wallis Test
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Dapat dilihat pada tabel di atas bahwa kinerja Reksa Dana
Saham dengan menggunakan metode Sortino terbukti lebih besar
dibandingkan dengan kinerja pasar yakni dicerminkan oleh IHSG dan
juga dengan dua metode lainnya yaitu EROV dan Sharpe. sedangkan
metode EROV merupakan metode dengan hasil kinerja yang lebih
tinggi dibandingkan dengan menggunakan metode Sharpe yang
memiliki hasil terendah dibandingkan ketiga metode tersebut. Namun
dalam hasil uji Kruskal-Wallis di atas didapatkan hasil bahwa ternyata
di Indonesia kinerja pasar yang dicerminkan oleh IHSG memiliki
kinerja terburuk dibandingkan dengan kinerja Reksa Dana Saham
yang digambarkan oleh ketiga metode tersebut. Hal itu mungkin
karena data yang diambil selama penelitian merupakan periode selama
Ranks
metodekinerja N Mean Rank
Nilaikinerja
EROV 150 309,18
Sortino 150 327,45
Sharpe 150 297,47
IHSG 150 267,90
Total 600
105
krisis keuangan terjadi dan periode setelah terjadinya krisis keuangan
tersebut, sehingga tampaknya kinerja pasar masih belum bisa bangkit
seutuhnya dan cenderung fluktuatif karena adanya faktor-faktor
ekonomi makro lainnya.
Tabel 4.16
Hasil Chi-Square (2)
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 9,359
Df 3
Asymp.
Sig. ,025
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Berdasarkan data yang dikumpulkan dari 30 sampel selama
beberapa tahun dan dilakukan uji Kruskal Wallis, dapat dilihat dari
tabel di atas, yakni hasil uji chi-square statistik menunjukkan nilai
sebesar 9,359. Dan uji chi-square hitung dengan mengacu pada tabel
chi-square dengan nilai α sebesar 5% (0,05) dan jumlah df yaitu 3 (df
= 3), maka didapatkan nilai chi-square hitung sebesar 7,81472. Hal itu
berarti menunjukkan bahwa perhitungan nilai chi-square statistik
terbukti lebih besar daripada nilai chi-quare hitung (tabel), yakni
9,359 > 7,81472.
Dan dengan tingkat kesalahan sebesar 5% (0,05), dapat dilihat
dari hasil pengujian didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,025. Hal
itu menunjukkan bahwa sig < α (0,025 < 0,05) yang berarti terbukti
106
bila hipotesis nol (H0) yang menggambarkan mean ketiga metode
kinerja RDS tidak berbeda (sama) ditolak dengan tingkat kepercayaan
sebesar 95%. Dengan demikian hipotesis yang menyatakan bahwa
mean dengan metode EROV, Sortino, Sharpe dan IHSG memiliki
persamaan (tidak berbeda) dengan kata lain Hipotesis nol (H0) ditolak
dan hipotesis alternatif (Ha) diterima. Sehingga dapat dikatakan ketiga
metode kinerja RDS yakni EROV, Sortino, Sharpe dan IHSG terbukti
signifikan dan terdapat perbedaan (tidak sama).
Oleh karena itu secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa
untuk hipotesis kedua ini dinyatakan diterima, (H0 ditolak dan Ha
diterima) karena berdasarkan hasil Chi-Square dan tingkat kesalahan
(α = 5%) terbukti signifikan, yang berarti mean ketiga metode tersebut
tidak sama (berbeda), dan kinerja RDS dengan ketiga metode yaitu
EROV, Sortino dan Sharpe terbukti lebih besar dibandingkan dengan
kinerja pasar (IHSG).
Selanjutnya untuk pengujian hipotesis kedua secara parsial atau
menguji secara masing-masing metode sebagai berikut:
1. Hipotesis 2a
Untuk hipotesis 2a) yang diharapkan dari pengujian yang
telah dilakukan adalah hasil kinerja RDS dengan metode EROV
lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).
107
Tabel 4.17
Hasil Uji Kruskal-Wallis (6)
Kruskal-Wallis Test
Ranks
Metodekinerja N Mean Rank
nilaikinerja
EROV 150 161,10
IHSG 150 139,90
Total 300
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada
tabel di atas bahwa untuk hipotesis 2a) dinyatakan terbukti
signifikan dengan tingkat 0,034 (0,034 < 0,05). Hal itu berarti
pernyataan hipotesis 2a) diterima, yakni kinerja RDS dengan
metode EROV terbukti lebih besar jika dibandingkan dengan
kinerja pasar (IHSG). Hal itu juga dapat dilihat pada kolom
Ranks dengan melihat nilai mean rank-nya, terbukti bahwa nilai
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 4,502
Df 1
Asymp. Sig. ,034
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
108
mean rank metode EROV terbukti lebih besar jika dibandingkan
dengan kinerja pasar (IHSG).
2. Hipotesis 2b
Dalam hipotesis 2b) dari pengujian yang telah dilakukan
diharapkan bahwa hasil kinerja RDS dengan metode Sortino
lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).
Tabel 4.18
Hasil Uji Kruskal-Wallis (7)
Kruskal-Wallis Test
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 4,848
Df 1
Asymp. Sig. ,028
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
Ranks
Metodekinerja N Mean Rank
Nilaikinerja
SORTINO 150 161,50
IHSG 150 139,50
Total 300
109
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada
tabel sebelumnya bahwa untuk hipotesis 2b) dinyatakan terbukti
signifikan dengan tingkat 0,028 (0,028 < 0,05). Hal itu berarti
pernyataan hipotesis 2b) diterima, yakni kinerja RDS dengan
metode Sortino terbukti lebih besar jika dibandingkan dengan
kinerja pasar (IHSG). Hal itu juga dapat dilihat pada kolom
Ranks dengan melihat nilai mean rank-nya, terbukti bahwa nilai
mean rank metode Sortino terbukti lebih besar jika
dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).
3. Hipotesis 2c
Pada hipotesis 2c) dari pengujian yang telah dilakukan
diharapkan bahwa hasil kinerja RDS dengan metode Sharpe
lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG).
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada
tabel selanjutnya bahwa untuk hipotesis 2c) dinyatakan terbukti
signifikan dengan tingkat 0,028 (0,028 < 0,05). Hal itu berarti
pernyataan hipotesis 2c) diterima, yakni kinerja RDS dengan
metode Sharpe terbukti lebih besar jika dibandingkan dengan
kinerja pasar (IHSG). Hal itu juga dapat dilihat pada kolom
Ranks dengan melihat nilai mean rank-nya, terbukti bahwa nilai
mean rank metode Sharpe terbukti lebih besar jika dibandingkan
dengan kinerja pasar (IHSG).
110
Tabel 4.19
Hasil Uji Kruskal-Wallis (8)
Kruskal-Wallis Test
Ranks
metodekinerja N Mean Rank
nilaikinerja
SHARPE 150 161,50
IHSG 150 139,50
Total 300
Sumber: Hasil Olah Data dengan IBM SPSS 20
5) Interpretasi Hasil
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, melalui uji normalitas
dengan Kolmogorov-Smirnov didapatkan hasil bahwa distribusi data yang
digunakan dalam penelitian tidak normal karena nilai p > α (0,00 < 0,05).
Lalu melalui uji homogenitas dengan Levene Test didapatkan hasil
signifikansi sebesar 0,000 yang kurang dari nilai α (0,05) sehingga dapat
dikatakan bahwa data memiliki varians yang berbeda sehingga tidak lolos
uji homogenitas.
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 4,848
Df 1
Asymp. Sig. ,028
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
111
a. Hipotesis Pertama
Berdasarkan uji Kruskal-Wallis dapat diketahui bahwa kinerja
Reksa Dana Saham di Indonesia berdasarkan metode EROV, Sortino
dan Sharpe terbukti tidak memiliki perbedaan. Hal itu karena
berdasarkan pengujian hasil yang didapatkan tidak signifikan dengan
nilai 0,133 ( 0,133 > 0,05).
Untuk uji parsial pada hipotesis pertama, dapat diketahui bahwa
untuk hipotesis 1a) didapatkan hasil bahwa hipotesis ditolak, karena
tidak signifikan pada tingkat 0,257 sehingga untuk metode EROV
dengan Sortino terbukti tidak memiliki perbedaan. Dalam pengujian
hipotesis 1b) didapatkan hasil bahwa hipotesis juga ditolak karena
hasil tidak signifikan pada tingkat 0,454, sehingga antara metode
EROV dengan Sharpe terbukti tidak memiliki perbedaan. Dan untuk
hipotesis 1c) didapatkan bahwa hasil signifikan pada tingkat sebesar
0,40 sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis 1c) diterima dan antara
metode Sortino dengan Sharpe terbukti memiliki perbedaan.
Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian yang telah
dilakukan oleh Ataie, dkk (2012) yang menunjukkan hasil yang
signifikan dengan adanya perbedaan (ketidaksamaan) antara mean
ketiga metode yang digunakan, yakni EROV, Sortino dan M3. Dengan
metode EROV memberikan hasil yang paling besar dibandingkan dua
metode lainnya.
112
Lalu penelitian yang dilakukan oleh Kolbadi dan Ahmadinia
(2011) yang mendapatkan hasil signifikan terbukti memiliki
perbedaan (tidak sama) antar ketiga metode yang diujikan yaitu
Sharpe, Sortino dan Sterling. Dengan metode Sterling yang memiliki
hasil lebih baik dibandingkan dengan dua metode lainnya.
Adapun mengapa hasil pengujian dalam penelitian ini tidak
signifikan mungkin dikarenakan adanya faktor-faktor ekonomi makro
yang melatarbelakangi data yang digunakan, yakni dengan adanya
krisis keuangan pada tahun 2008 yang membuat nilai indeks saham
dan nilai NAB Reksa Dana menurun dan tingkat suku bunga
meningkat. Sehingga membuat nilai mean pada hasil penelitian tidak
terpaut jauh sehingga membuat hipotesis pertama ditolak dan terbukti
tidak memiliki perbedaan.
b. Hipotesis Kedua
Untuk uji hipotesis kedua yaitu menguji perbandingan kinerja
RDS dengan tiga metode yaitu EROV, Sortino dan Sharpe dengan
kinerja pasar yaitu IHSG di Indonesia terbukti signifikan memiliki
mean yang berbeda dengan nilai 0,025 (0,025 < 0,05). Dari hasil yang
telah diuji, diketahui bahwa kinerja RDS di Indonesia sangat bagus
sekali, hal itu karena berdasarkan pengujian ternyata terbukti kinerja
RDS memiliki mean lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja
pasar yang dicerminkan oleh IHSG. Bila diurutkan dengan peringkat
dapat ditulis sebagai berikut ini:
113
1. Sortino
2. EROV
3. Sharpe
4. Market
Dalam uji parsial untuk hipotesis kedua, dapat diketahui bahwa
untuk hipotesis 2a) didapatkan hasil yang terbukti signifikan pada
tingkat 0,034, sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis 2a) diterima
dan kinerja RDS dengan metode EROV terbukti lebih besar jika
dibandingkan oleh kinerja pasar (IHSG). Untuk pengujian hipotesis
2b) juga terbukti signifikan pada tingkat 0,028, sehingga hipotesis 2b)
diterima dan kinerja RDS dengan metode Sortino terbukti lebih besar
jika dibandingkan oleh kinerja pasar (IHSG). Dan untuk hipotesis 2c),
dapat diketahui bahwa hasil terbukti signifikan pada tingkat 0,028,
sehingga dapat dikatakan bahwa hipotesis dinyatakan diterima dan
kinerja RDS antara metode Sharpe dengan kinerja pasar (IHSG)
terbukti lebih besar.
Kinerja pasar yang dicerminkan oleh IHSG tersebut mungkin
memiliki kinerja lebih rendah dikarenakan nilai indeks saham yang
cenderung stabil dan tidak mengalami kenaikan yang sangat drastis
bila dilihat selama periode 2008-2012. Selain itu mungkin kinerjanya
lebih rendah karena data yang digunakan terkait selama krisis
keuangan terjadi, sehingga data indeks saham tersebut lebih fluktuatif
dan unpredictable. Selama proses krisis terjadi nilai indeks saham
114
menurun karena banyaknya investor yang menarik dana mereka.
Sehingga banyak para Manajer Investasi membuat Reksa Dana
menjadi terkesan menyilaukan dan menjanjikan serta meningkatkan
kinerja Reksa Dana agar terlihat menarik untuk investor agar lebih
merasa aman dalam berinvestasi dan mendapatkan return yang tinggi,
sehingga mereka tidak jatuh terpuruk terlalu dalam selama krisis
keuangan berlangsung dan periode setelah krisis terjadi.
Hal ini menunjukkan bahwa bila seorang investor berinvestasi
pada Reksa Dana Saham di Indonesia bisa mendapatkan keuntungan
yang cukup menjanjikan untuk ke depannya dengan risiko yang
mendampinginya juga. Dan untuk perkembangan Reksa Dana Saham
yang masih terbuka sangat lebar peluangnya agar tidak disia-siakan
oleh Pemerintah untuk bisa mensosialisasikan kepada masyarakat.
Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan Ataie, dkk (2012) yang
melakukan penelitian di Tehran Stocks Exchange, menunjukkan
bahwa hasil penelitian yang dilakukan terbukti signifikan dengan
kinerja pasar lebih besar dibandingkan dengan kinerja portofolio
dengan metode EROV, Sortino dan M3. Hal ini menunjukkan bahwa
hipotesis penelitian tersebut ditolak, karena kinerja portofolio dengan
ketiga metode tersebut lebih rendah dibandingkan dengan kinerja
pasar.
Lalu hasil kinerja RDS dengan menggunakan metode Sortino
memiliki hasil yang besar didukung oleh penelitian yang dilakukan
115
oleh Lye, dkk (2011) yang menunjukkan bahwa rasio Sortino dapat
dioptimalkan untuk mengetahui kinerja dari perusahaan-perusahaan
yang listing. Dari penelitian yang dilakukan mengenai kinerja
perusahaan BUMN dan non-BUMN di negara Malaysia, Singapura
dan Indonesia dengan menggunakan rasio Sortino, didapatkan hasil
bahwa Indonesia memiliki nilai rasio Sortino, return dan risiko
tertinggi dibandingkan dengan Singapura dan Malaysia.
Selain itu penelitian yang dilakukan oleh Chaudry, Johnson
(2008) menunjukkan bahwa rasio Sortino memberikan hasil performa
yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode Sharpe, student t-test
dan decay rate measures. Chaudry menyarankan untuk menggunakan
rasio Sortino dalam memilih kinerja portofolio yang optimal.
Hasil penelitian yang menunjukkan bahwa metode Sortino
merupakan metode yang memiliki kinerja terbaik dibandingkan
dengan metode lainnya didukung oleh pernyataan dari Sortino (1994)
bahwa:
“If there is a minimum return that must be earned to accomplish
some goal (the minimal acceptable return /MAR), then any returns
below the MAR will produce unfavorable outcomes and any returns
greater will produce good outcomes. The MAR separates the good
volatility (above the MAR) from the bad volatility (below the MAR).
We argue that the proper measurement of risk should deal only with
the returns that could have been below the MAR. Returns above the
MAR should be viewed as a reward.”
Because standard deviation measures risk as dispersion on either
side of the mean, it cannot distinguish between good volatility and bad
volatility. Downside deviations measures the deviations below the
MAR.” (The Journal of Investing Fall 1994, 6).
116
Sehingga dapat diketahui bahwa rasio Sortino lebih baik
dibandingkan yang lainnya karena dalam penggunaan rasio ini
menggunakan komponen MAR (Minimum Acceptable Return) yaitu
tingkat minimal return yang dapat diterima. Dengan komposisi bila
return yang berada dibawah MAR maka akan dianggap sebagai return
yang tidak menguntungkan atau risiko dan return yang lebih besar
dari MAR akan dikatakan sebagai return yang menguntungkan (jika
(Rp - MAR) negatif, maka digunakan (Rp - MAR) dan jika (Rp -
MAR) positif, maka digunakan angka 0).
Dalam Sortino (1994) dikatakan bahwa MAR memisahkan antara
volatilitas baik dengan volatilitas yang dianggap buruk dan standar
deviasi tidak menggambarkan kedua hal tersebut sehingga
penggunaan MAR dirasa lebih baik dibandingkan dengan
menggunakan standar deviasi. Sehingga kinerja dengan menggunakan
rasio Sortino mendapatkan hasil kinerja yang lebih baik dibandingkan
dengan rasio lainnya yaitu EROV dan Sharpe.
117
BAB V
PENUTUP
A. Kesimpulan
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisa tentang perbandingan evaluasi
kinerja Reksa Dana Saham dengan menggunakan metode EROV, Sortino dan
Sharpe selama periode 2008-2012. Dalam penelitian ini perbandingan yang
dilakukan juga untuk menguji kinerja RDS terhadap kinerja pasar yang
dicerminkan oleh IHSG, dengan menggunakan sampel sebanyak 30 Reksa Dana
Saham yang ada di Indonesia. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan pada
bab sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1) Dari hasil pengujian penelitian yang telah dibahas sebelumnya, diketahui
bahwa evaluasi kinerja RDS dengan metode EROV, Sortino dan Sharpe
selama periode 2008-2012 secara simultan didapatkan bahwa antara ketiga
metode tersebut tidak terdapat perbedaan. Hal itu mungkin karena nilai
statistik mean antara ketiganya tidak terpaut jauh berbeda. Untuk
pengujian secara parsial didapatkan bahwa antara kinerja EROV dengan
Sortino tidak terdapat perbedaan, antara kinerja EROV dengan Sharpe
terbukti sama tidak berbeda dan antara Sortino dengan Sharpe terbukti
memiliki perbedaan. Sehingga secara keseluruhan dapat disimpulkan
bahwa antara ketiga metode tersebut tidak memiliki perbedaan.
118
2) Dari pengujian hipotesis kedua secara simultan menunjukkan bahwa
antara metode EROV, Sortino, Sharpe dan kinerja pasar (IHSG)
didapatkan hasil yaitu terbukti signifikan memiliki perbedaan, dan benar
terbukti bahwa kinerja RDS lebih besar jika dibandingkan dengan kinerja
pasar yang dicerminkan oleh IHSG. Hal itu didukung oleh pengujian
secara parsial antara kinerja EROV dengan IHSG, Sortino dengan IHSG
dan Sharpe dengan IHSG terbukti bahwa secara parsial terbukti memiliki
perbedaan dan kinerja EROV, Sortino dan Sharpe lebih besar jika
dibandingkan dengan kinerja pasar (IHSG). Hal itu menunjukkan bahwa
kinerja Reksa Dana Saham di Indonesia memiliki perkembangan yang
sangat bagus dan prospek yang cerah. Dari pengujian hipotesis kedua ini
diketahui bahwa kinerja RDS dengan menggunakan metode Sortino
terbukti memiliki kinerja yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang
lainnya. Dan kinerja pasar (IHSG) memiliki kinerja yang paling terendah
dibandingkan dengan kinerja RDS dengan ketiga metode tersebut.
B. Saran
Berdasarkan uraian teori, pengolahan data, pembahasan pada bab
sebelumnya, dan kesimpulan di atas maka peneliti menyampaikan beberapa saran
sebagai berikut:
1) Peneliti tidak melanjutkan penelitian dengan metode M3 karena adanya
masalah dengan perhitungan korelasi. Sehingga bagi peneliti selanjutnya
119
diharapkan untuk menggunakan metode evaluasi kinerja portofolio dengan
PMPT (Post Modern Portfolio Theory) lainnya seperti M3 atau Sterling.
2) Peneliti hanya menggunakan tiga metode pengukuran kinerja, yaitu
EROV, Sortino dan Sharpe. Sehingga dapat dimungkinkan terjadinya
ketidakakuratan pada hasil yang diperoleh dari penelitian ini. Oleh karena
itu disarankan untuk penelitian selanjutnya agar menambahkan jumlah
metode evaluasi kinerja Reksa dana agar diperoleh hasil yang lebih akurat.
3) Peneliti hanya menggunakan 30 sampel Reksa Dana Saham, sehingga bagi
peneliti selanjutnya diharapkan bisa lebih banyak menggunakan sampel
Reksa Dana yang lebih banyak. Dan diharapkan bisa menggunakan alat
statistik dengan jenis lain.
4) Untuk para Manajer Investasi dan pelaku Pasar Modal diharapkan untuk
bisa menggunakan Post-Modern Portfolio Theory untuk mengevaluasi
kinerja portofolio yang dikelolanya, terlebih dengan rasio Sortino agar
hasil kinerja portofolio lebih optimal.
5) Bagi para investor hendaknya melihat kinerja Reksa Dana tersebut terlebih
dahulu sebelum berinvestasi agar mengetahui bagaimana tingkat
keuntungan dan risiko yang bisa didapatkan, dan melihat juga bagaimana
kondisi pasar pada saat berinvestasi. Peneliti menyarankan untuk mencoba
berinvetasi pada Reksa Dana Saham Panin Dana Maksima maupun
Syailendra Dana Prestasi Plus.
120
Daftar Pustaka
Ataie, Younes. Evaluation Performance of 50 Top Companies Listed in Tehran
Stock Exchange by Sortino, EROV, and M3. International Journal of
Economics and Finance. 2012.
Bacon, Carl R.. Practical Portfolio Performance Measurement and Attribution.
John Wiley & Sons Ltd. 2004.
Bodie, Alex Kane, Alan J. Marcus. Investasi. Salemba Empat: Jakarta. 2006.
Chaudhry, Ashraf, & Helen L. Johnson. The Efficacy of the Sortino Ratio and
Other Benchmarked Performance Measures Under Skewed Return
Distributions. Australian Journal of Management, Vol. 32, No. 3, Special
Issue. 2008.
Darmawi, Herman. Pasar Finansial dan Lembaga-Lembaga Finansial, Edisi
Pertama. PT Bumi Aksara: Jakarta. 2006.
Ghozali, Imam. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19,
Edisi Lima. Badan Penerbit Universitas Diponegoro: Semarang. 2011.
Kolbadi. P., & Ahmadinia. H. Examining Sharp, Sortino and Sterling Ratios in
Portfolio Management, Evidence from Tehran Stock Exchange.
International Journal of Business and Management, 6(4):222-236.
http://dx.doi.org/10.5539/ijbm.v6n4p222 . 2011.
Pidekso, Ari. Komputer, Wahana. Seri Panduan Praktis: SPSS 17 untuk
Pengolahan Data Statistik, Edisi Pertama. Andi: Yogyakarta. 2009.
Pidekso, Ari. Komputer, Wahana. Seri Panduan Praktis: SPSS 18 untuk
Pengolahan Data Statistik, Edisi Pertama. Andi: Yogyakarta. 2010.
Lye, Chun Teck., Nurul Afidah. Performance of Listed State-owned Enterprises
using Sortino Ratio Optimization. Journal of Applied Science 11 (19). 2011.
121
Manurung, Adler. Panduan Lengkap: Reksa Dana Investasiku. PT Kompas Media
Nusantara: Jakarta. 2008.
Martalena., Maya Malinda. Pengantar Pasar Modal, Edisi Satu. Yogyakarta:
Andi. 2011.
Muralidhar, Arun S. Risk-Adjusted Performance: The Correlation Correction.
Financial Analysts Journal, September/October. 2000.
Pratomo, Eko Priyo., Ubaidillah Nugraha. Reksa Dana:Solusi Perencanaan
Investasi di Era Modern. PT Gramedia Pustaka Utama: Jakarta. 2005.
Rodoni, Ahmad. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya, Edisi Pertama. Center
for Social and Economics Studies (CSES) Press: Jakarta. 2006.
Rodoni, Ahmad. Investasi Syariah. Lembaga Penelitian UIN: Jakarta. 2009.
Rodoni, Ahmad., Herni, Ali. Manajemen Keuangan. Mitra Wacana Media:
Jakarta. 2010
Rom Brian M., & Ferguson Kathleen W. (1994). Post-Modern Portfolio Theory
Comes of Age. Journal of Investing 1, 349-364 a.
Rom Brian M., & Ferguson Kathleen W. A software developer’s view: using
Post-Modern Portfolio Theory to improve investment performance
measurement in the book of Sortino Frank A & Satchell Stephen E.
Managing Downside Risk in Financial Markets; Butterworth-Heinemann,
UK b. 2001.
Rom, Brian M. (2002). Using Downside Risk to Improve Performance
Measurement. Investment Technologies, taken from: www.investtech.com.
Simforianus., Yanthi Hutagaol. Analisis Kinerja Reksa Dana Saham dengan
Metode Raw Return, Sharpe, Treynor, Jensen dan Sortino. Journal of
Applied Finance and Accounting Vol. 1. 2008.
Sortino, Frank A., Lee N Price. Performance Measurement in a Downside Risk
Framework. The Journal of Investing Fall. 1994.
122
Suharyadi, Purwanto S.K. Statistika: Untuk Ekonomi & Keuangan Modern, Edisi
Pertama. Salemba Empat: Jakarta. 2004.
Tehrani, Reza., Hamed Ahmadinia., Amaneh Hasbaei. Analyzing Performance of
Investment Companies Listed in the Tehran Stock Exchange by Selected
Ratios and Measures. African Journal of Business Management Vol. 5 (17).
2011.
Zubir, Zalmi. Manajemen Portofolio: Penerapannya dalam Investasi Saham.
Salemba Empat: Jakarta. 2011.
LAMPIRAN 1
Data BI Rate Tahun 2008-2012
TAHUN BULAN BI RATE
2008
Jan 8,00%
Feb 8,00%
Mar 8,00%
Apr 8,00%
Mei 8,25%
Jun 8,50%
Jul 8,75%
Ags 9,00%
Sep 9,25%
Okt 9,50%
Nov 9,50%
Des 9,25%
2009
Jan 8,75%
Feb 8,25%
Mar 7,75%
Apr 7,50%
Mei 7,25%
Jun 7,00%
Jul 6,75%
Ags 6,50%
Sep 6,50%
Okt 6,50%
Nov 6,50%
Des 6,50%
2010
Jan 6,50%
Feb 6,50%
Mar 6,50%
Apr 6,50%
Mei 6,50%
Jun 6,50%
Jul 6,50%
Ags 6,50%
Sep 6,50%
Okt 6,50%
Nov 6,50%
Des 6,50%
LAMPIRAN 1
Data BI Rate Tahun 2008-2012
Tabel lanjutan
Tahun Bulan BI Rate
2011
Jan 6,50%
Feb 6,75%
Mar 6,75%
Apr 6,75%
Mei 6,75%
Jun 6,75%
Jul 6,75%
Ags 6,75%
Sep 6,75%
Okt 6,50%
Nov 6,00%
Des 6,00%
2012
Jan 6,00%
Feb 5,75%
Mar 5,75%
Apr 5,75%
Mei 5,75%
Jun 5,75%
Jul 5,75%
Ags 5,75%
Sep 5,75%
Okt 5,75%
Nov 5,75%
Des 5,75%
LAMPIRAN 1
Data IHSG Tahun 2008-2012
TAHUN BULAN OPEN CLOSE RETURN
2008
Jan 2608,75 2627,25 0,00709
Feb 2745,46 2721,94 -0,00857
Mar 2467,85 2447,3 -0,00833
Apr 2300,92 2304,52 0,00156
Mei 2450,16 2444,35 -0,00237
Jun 2333,59 2349,1 0,00665
Jul 2307,44 2304,51 -0,00127
Ags 2154,96 2165,94 0,00510
Sep 1844,11 1832,51 -0,00629
Okt 1186,52 1256,7 0,05915
Nov 1207,68 1241,54 0,02804
Des 1345,28 1355,41 0,00753
AVERAGE = 0,00736
2009
Jan 1324,52 1332,67 0,00615
Feb 1292,28 1285,48 -0,00526
Mar 1419,09 1434,07 0,01056
Apr 1644,19 1722,77 0,04779
Mei 1903,19 1916,83 0,00717
Jun 2034,98 2026,78 -0,00403
Jul 2298,65 2323,24 0,01070
Ags 2377,45 2341,54 -0,01510
Sep 2444,25 2467,59 0,00955
Okt 2345,06 2367,7 0,00965
Nov 2393,42 2415,84 0,00937
Des 2520,3 2534,36 0,00558
AVERAGE = 0,00768
LAMPIRAN 1
Data IHSG Tahun 2008-2012
Tabel lanjutan
TAHUN BULAN OPEN CLOSE RETURN
2010
Jan 2619,26 2610,8 -0,00323
Feb 2579,31 2549,03 -0,01174
Mar 2798,68 2777,3 -0,00764
Apr 2927,26 2971,25 0,01503
Mei 2714,32 2796,96 0,03045
Jun 2892,58 2913,68 0,00729
Jul 3096,72 3069,28 -0,00886
Ags 3098,77 3081,88 -0,00545
Sep 3495,76 3501,3 0,00158
Okt 3639,21 3635,32 -0,00107
Nov 3631,54 3531,21 -0,02763
Des 3698,94 3703,51 0,00124
AVERAGE = -0,00084
2011
Jan 3487,14 3409,17 -0,02236
Feb 3443,62 3470,35 0,00776
Mar 3641,16 3678,67 0,01030
Apr 3807,99 3819,62 0,00305
Mei 3826,32 3836,97 0,00278
Jun 3830,46 3888,57 0,01517
Jul 4146,76 4130,8 -0,00385
Ags 3842,51 3841,73 -0,00020
Sep 3537,27 3549,03 0,00332
Okt 3830,88 3790,85 -0,01045
Nov 3688,13 3715,08 0,00731
Des 3808,95 3821,99 0,00342
AVERAGE = 0,00136
LAMPIRAN 1
Data IHSG Tahun 2008-2012
Tabel lanjutan
TAHUN BULAN OPEN CLOSE RETURN
2012
Jan 3914,62 3941,69 0,00692
Feb 3903,83 3985,21 0,02085
Mar 4105,26 4121,55 0,00397
Apr 4164,07 4180,73 0,00400
Mei 3879,06 3832,82 -0,01192
Jun 3903,66 3955,58 0,01330
Jul 4108,95 4142,34 0,00813
Ags 4005,04 4060,33 0,01381
Sep 4236,74 4262,56 0,00609
Okt 4358,17 4350,29 -0,00181
Nov 4312,75 4276,14 -0,00849
Des 4298,93 4316,69 0,00413
AVERAGE = 0,00491
LAMPIRAN 2
Uji Normalitas
Tests of Normality
metodekinerj
a
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic df Sig. Statistic df Sig.
nilaikinerja
EROV ,156 150 ,000 ,913 150 ,000
Sortino ,228 150 ,000 ,767 150 ,000
Sharpe ,086 150 ,009 ,958 150 ,000
IHSG ,235 150 ,000 ,816 150 ,000
a. Lilliefors Significance Correction
nilaikinerja
LAMPIRAN 2
Analisis Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic
IHSG 150 -,0008 ,0077 ,004094 ,0002742 ,0033582
Valid N (listwise) 150
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic
EROV 150 -,3295 1,4179 ,172531 ,0288920 ,3538528
Valid N (listwise) 150
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic
SORTINO 150 -,6374 7,9372 ,765359 ,1232960 1,5100615
Valid N (listwise) 150
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic
SHARPE 150 -,7817 ,9162 ,114447 ,0328760 ,4026475
Valid N (listwise) 150
LAMPIRAN 2 Uji Homogenitas
Test of Homogeneity of Variances
nilaikinerja
Levene Statistic df1 df2 Sig.
128,583 3 596 ,000
ANOVA
nilaikinerja
Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
Between Groups
52,447 3 17,482 27,235 ,000
Within Groups 382,577 596 ,642
Total 435,024 599
LAMPIRAN 2
Hasil Uji Kruskal-Wallis
Hipotesis 1
NPar Tests
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
nilaikinerja 450 ,350779 ,9688937 -,7817 7,9372
metodekinerja 450 2,00 ,817 1 3
Kruskal-Wallis Test
Ranks
metodekinerja N Mean Rank
nilaikinerja
EROV 150 223,58
Sortino 150 241,45
Sharpe 150 211,47
Total 450
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 4,036
df 2
Asymp. Sig. ,133
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
LAMPIRAN 2
Hasil Uji Kruskal-Wallis
Hipotesis 2
NPar Tests
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
nilaikinerja 600 ,264108 ,8522034 -,7817 7,9372
metodekinerja 600 2,50 1,119 1 4
Kruskal-Wallis Test
Ranks
metodekinerja N Mean Rank
nilaikinerja
EROV 150 309,18
Sortino 150 327,45
Sharpe 150 297,47
IHSG 150 267,90
Total 600
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 9,359
df 3
Asymp. Sig. ,025
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
LAMPIRAN 2
Hasil Uji Kruskal-Wallis
Uji Parsial EROV-Sortino
NPar Tests
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
nilaikinerja 300 ,468945 1,1344080 -,6374 7,9372
metodekinerja 300 1,50 ,501 1 2
Kruskal-Wallis Test
Ranks
metodekinerja N Mean Rank
nilaikinerja
EROV 150 144,82
Sortino 150 156,18
Total 300
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 1,285
df 1
Asymp. Sig. ,257
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
LAMPIRAN 2
Hasil Uji Kruskal-Wallis
Uji Parsial EROV-Sharpe
NPar Tests
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
nilaikinerja 300 ,143489 ,3795183 -,7817 1,4179
metodekinerja 300 1,50 ,501 1 2
Kruskal-Wallis Test
Ranks
metodekinerja N Mean Rank
nilaikinerja
EROV 150 154,25
SHARPE 150 146,75
Total 300
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square ,562
df 1
Asymp. Sig. ,454
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
LAMPIRAN 2
Hasil Uji Kruskal-Wallis
Uji Parsial Sortino-Sharpe
NPar Tests
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
nilaikinerja 300 ,439903 1,1503899 -,7817 7,9372
metodekinerja 300 1,50 ,501 1 2
Kruskal-Wallis Test
Ranks
metodekinerja N Mean Rank
nilaikinerja
SORTINO 150 160,78
SHARPE 150 140,22
Total 300
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 4,210
df 1
Asymp. Sig. ,040
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
LAMPIRAN 2
Hasil Uji Kruskal-Wallis
Uji Parsial EROV-IHSG
NPar Tests
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
nilaikinerja 300 ,088312 ,2636638 -,3295 1,4179
metodekinerja 300 1,50 ,501 1 2
Kruskal-Wallis Test
Ranks
metodekinerja N Mean Rank
nilaikinerja
EROV 150 161,10
IHSG 150 139,90
Total 300
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 4,502
df 1
Asymp. Sig. ,034
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
LAMPIRAN 2
Hasil Uji Kruskal-Wallis
Uji Parsial Sortino-IHSG
NPar Tests
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
nilaikinerja 300 ,384727 1,1321224 -,6374 7,9372
metodekinerja 300 1,50 ,501 1 2
Kruskal-Wallis Test
Ranks
metodekinerja N Mean Rank
nilaikinerja
SORTINO 150 161,50
IHSG 150 139,50
Total 300
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 4,848
df 1
Asymp. Sig. ,028
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja
LAMPIRAN 2
Hasil Uji Kruskal-Wallis
Uji Parsial Sharpe-IHSG
NPar Tests
Descriptive Statistics
N Mean Std. Deviation Minimum Maximum
nilaikinerja 300 ,059271 ,2895715 -,7817 ,9162
metodekinerja 300 1,50 ,501 1 2
Kruskal-Wallis Test
Ranks
metodekinerja N Mean Rank
nilaikinerja
SHARPE 150 161,50
IHSG 150 139,50
Total 300
Test Statisticsa,b
nilaikinerja
Chi-Square 4,848
df 1
Asymp. Sig. ,028
a. Kruskal Wallis Test
b. Grouping Variable: metodekinerja