Asumsi Klasik a. Uji Normalitas Analisis Statistik Deskriptif Uji Signifikasi Simultan Uji Statistik F

96 Lampiran 3 Data Hasil Pengolahan SPSS

1. Asumsi Klasik a. Uji Normalitas

97 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 169 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,21240122 Most Extreme Differences Absolute ,092 Positive ,092 Negative -,092 Kolmogorov-Smirnov Z 1,191 Asymp. Sig. 2-tailed ,117 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. 98

b. Uji Heteroskedastisitas

Correlations StockSelectionS kill MarketTimingAb ility ABS_RES Spearmans rho StockSelectionSkill Correlation Coefficient 1,000 ,092 -,047 Sig. 2-tailed . ,235 ,541 N 169 169 169 MarketTimingAbility Correlation Coefficient ,092 1,000 -,053 Sig. 2-tailed ,235 . ,490 N 169 169 169 ABS_RES Correlation Coefficient -,047 -,053 1,000 Sig. 2-tailed ,541 ,490 . N 169 169 169

c. Uji Multikolinearitas

Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF Constant ,086 ,017 5,185 ,000 MarketTimingAbility -,011 ,004 -,218 -2,878 ,005 ,998 1,002 StockSelectionSkill -,029 1,311 -,002 -,022 ,983 ,998 1,002 a. Dependent Variable: KinerjaReksaDana 99

d. Uji Autokorelasi

Runs Test Unstandardized Residual Test Value a -,01227 Cases Test Value 84 Cases = Test Value 85 Total Cases 169 Number of Runs 74 Z -1,774 Asymp. Sig. 2-tailed ,076 a. Median

2. Analisis Statistik Deskriptif

Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation StockSelectionSkill 169 -,06 ,05 -,0012 ,01258 MarketTimingAbility 169 -26,00 34,14 -,3173 4,20914 KinerjaReksaDanaSaham 169 -1,18 ,97 ,0894 ,21765 Valid N listwise 169

3. Analisis Regresi Linear Berganda a. Uji – F

ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression ,379 2 ,190 4,152 ,017 b Residual 7,579 166 ,046 Total 7,958 168 a. Dependent Variable: KinerjaReksaDanaSaham b. Predictors: Constant, StockSelectionSkill, MarketTimingAbility 100

b. Uji – t

Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant ,086 ,017 5,185 ,000 MarketTimingAbility -,011 ,004 -,218 -2,878 ,005 StockSelectionSkill -,029 1,311 -,002 -,022 ,983 a. Dependent Variable: KinerjaReksaDanaSaham 79 DAFTAR PUSTAKA BUKU Ghozali, Imam, 2006. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang. Situmorang, Syafrizal Helmi dan Muslich Lutfi, 2014. Analisis Data: untuk Riset Manajemen dan Bisnis, USU Press, Medan. Rivai, Veithzal, Andria Permata Veithzal dan Ferry N.Idroes, 2007. Bank and Financial Institution Management, PT RajaGrafindo Persada, Jakarta. Simatupang, Mangasa, 2010. Pengetahuan Praktis Investasi Saham dan Reksa Dana, Penerbit Mitra Wacana Media, Jakarta. Knight, John and Stephen Satchell, 2002. Performance Measurement in Finance: Firms, Funds and Managers, Elsevier Science. Hartono, Jogiyanto, 2014. Teori Portofolio dan Analisis Investasi, Edisi Kesembilan, BPFEUGM. Yogyakarta. Samsul, Muhamad, 2006. Pasar Modal dan Manajemen Portofolio. Erlangga, Jakarta. Jones, P. Charles, Siddharta Utama, Budi Frensidy, Irwan Edi Eka Putra, dan Rachman Untung Budiman, 2009. Investment: Analysis and Management An Indonesian Adaption, Jhon Wiley and Sons, Asia. Reilly, Frank K. dan Keith C. Brown, 2006. Investment Analysis and Portfolio Management: 8th Edition, Thomson South-Western, USA. TESIS Putri, Rachmadini Adi, 2012. Pengukuran Kemampuan Stock Selection dan Market Timing Reksa Dana Saham di Indonesia, Tesis. Universitas Indonesia 80 SKRIPSI Syahid, Nur, 2015. “Analisis Pengaruh Stock Selection Skill, Market Timing Ability, Fund Longevit, Fund Cash Flow dan Fund Size terhadap Kinerja Reksa Dana Studi Kasus: Reksa Dana Saham Periode Tahun 2010-2014”, Skripsi. Universitas Diponegoro. Putri, Cicilia Heny Mungkas, 2014. “Analisis Pengaruh Market Timing Ability, Stock Selection Skill, Expense Ratio dan Tingkat Risiko terhadap Kinerja Reksa Dana Saham Studi Pada Reksa Dana Saham Jenis KIK Periode 2009-2013”, Skripsi. Universitas Diponegoro. Winingrum, Evi Putri, 2011. “Analisis Stock Selection Skills, Market Timing Ability, Size Reksa Dana, Umur Reksa Dana dan Expense Ratio Terhadap Kinerja Reksa Dana Saham yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode Tahun 2006-2010”, Skripsi. Universitas Diponegoro. Yuwono, Fajar Prasetyo, 2014. “Analisis Kinerja Reksa Dana Saham Indonesia pada Periode Kejatuhan dan Pemulihan Pasar 2008-2010”, Skripsi. Institut Pertanian Bogor. JURNAL Susiana, Yosefa dan Arnold Kaudin, 2009. “Evaluasi Kinerja Reksa Dana Saham di Indonesia Tahun 2006”, Jurnal Ekonomi dan Bisnis. Vol. XV, No.1, pp:17-33. Wahdah, Rofiqah dan Joko Hartanto, 2012. “Analisis Pengukuran Kinerja Reksa Dana Saham di Indonesia”, Jurnal Manajemen dan Akuntansi. Vol.13, No.1, pp:73-84. Waelan, 2008. “Kemampuan Memilih Saham dan Market Timing Manajer Investasi Reksa Dana Saham di Bursa Efek Indonesia”, Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia. Vol.12, No.2, pp:167-176 Ahmad, Manzoor dan Udayan Samajpati, 2010. “ Evaluation of Stock Selection Skills and Market Timing Abilities of Indian Fund Managers”, Management Insight. Vol.10, No.2, pp:71-82. Elmessearya, Mohamed, 2014. “Stock Picking and Market Timing of the Egyptian Fund Managers: Evidence from the Financial Crisis”, European Journal of Sustainable Development, pp: 309-322. 81 Choudhary, Vikas dan Chawla, Preeti Sehgal, 2014. “Selectivity and Market Timing Ability of Fund Managers in India: An Analysis of Selected Equity Mutual Funds”, IOSR Journal of Economics and Finance, pp: 75-83. Low, Soo-Wah, 2012. “Market Timing and Selectivity Performance: A Cross- sectional Analysis of Malaysian Unit Trust Funds”, Prague Economic Papers, pp: 205-219. Zabiulla, 2014. “Portofolio Strategies of Fund Managers in the Indian Capital Market”, IIMB Management Review, pp: 28-58 Chen, Dar-Hsin, Chin-Lin Chuang, Jane-Raung Lin, dan Chih-Lun Lan, 2013. “Market Timing and Stock Selection Ability of Mutual Fund Managers in Taiwan: Applying The Traditional and Conditional Approaches”, International Research Journal of Applied Finance. Vol. IV, pp: 75-98. Kaur, Inderjit, 2013. “Performance, Timing and Selectivity Skills of Indian Equity Mutual Funds: An Empirical Approach”, International Refereed Research Journal. Vol. IV, pp: 87-94. SITUS WWW World Wide Web Erna, J. 2014. Kinerja reksa dana saham 2013 minus 3,66. http:ekbis.sindonews.com : Fenomena Kinerja Reksa Dana Saham Astria, Riendy, 2015. Imbal Hasil Reksa Dana 2015 Diprediksi Turun. http:market.bisnis.com : Fenomena Kinerja Reksa Dana Saham Sukiwan, Maggie Quesada, 2015, Kinerja Reksa Dana Saham Paling Buruk http:bisniskeuangan.kompas.com : Fenomena Kinerja Reksa Dana Saham Astria, Riendy, 2015. Januari 2015, Kinerja Reksa Dana Di Bawah Indeks, http:market.bisnis.com : Fenomena Kinerja Reksa Dana Saham aria.bapepam.go.id : Data Nilai Aktiva Bersih Reksa Dana Saham. bi.go.id : Data Suku Bunga Bank Indonesia BI rate. finance.yahoo.com : Data Indeks IHSG. http:www.bareksa.comiddatareksadana109panin-dana-prima : Profil Panin Dana Prima http:www.bareksa.comiddatareksadana108panin-dana-maksima : Profil Panin Dana Maksima 82 http:www.bareksa.comiddatamutualfund11axa-citradinamis : Profil AXA Citra Dinamis http:www.bareksa.comiddatareksadana105aberdeen-indonesia-equity-fund : Profil Aberdeen Indonesia Equity Fund http:www.bareksa.comiddatamutualfund23bni-am-dana-berkembang : Profil Bni Reksadana Berkembang http:www.bareksa.comiddatareksadana26bnp-paribas-infrastruktur-plus : Profil Bnp Paribas Insfrastruktur Plus http:www.bareksa.comiddatamutualfund25bnp-paribas-ekuitas : Profil Pnb Paribas Ekuitas http:www.bareksa.comiddatamutualfund29bnp-paribas-pesona : Profil Pnb Paribas Pesona http:www.bareksa.comiddatamutualfund31bnp-paribas-solaris : Profil Bnp Paribas Solaris http:www.bareksa.comiddatamutualfund39dana-ekuitas-andalan : Profil Dana Ekuitas Andalan http:www.bareksa.comiddatamutualfund40dana-ekuitas-prima : Profil Dana Ekuitas Prima http:www.bareksa.comiddatamutualfund16batavia-dana-saham : Profil Batavia Dana Saham http:www.bareksa.comiddatamutualfund18batavia-dana-saham-optimal Batavia Dana Saham Optimal http:www.bareksa.comiddatamutualfund35cimb-principal-equity-aggressive : Profil Cimb-Principal Equity Aggressive http:www.bareksa.comiddatamutualfund119rencana-cerdas : Profil Rencana Cerdas http:www.bareksa.comiddatamutualfund62grow-2-prosper : Profil Grow-2- Prosper http:www.bareksa.comiddatamutualfund51emco-growth-fund : Profil Emco Growth Fund 83 http:www.bareksa.comiddatamutualfund58first-state-indoequity-value- select-fund : Profil First State Indoequity Value Select Fund http:www.bareksa.comiddatamutualfund57first-state-indoequity-sectoral- fund : Profil First State Indoequity Sectoral Fund http:www.bareksa.comiddatamutualfund54first-state-indoequity-dividend- yield-fund : Profil Fs Indoequity Dividend Yield Fund http:www.bareksa.comiddatamutualfund61maybank-gmt-dana-ekuitas : Profil Maybank Gmt Dana Ekuitas http:www.bareksa.comiddatamutualfund68lautandhana-equity : Profil Lautandhana Equity http:www.bareksa.comiddatamutualfund98mnc-dana-ekuitas : Profil Mnc Dana Ekuitas http:www.bareksa.comiddatamutualfund75mandiri-investa-atraktif : Profil Mandiri Investa Atraktif http:www.bareksa.comiddatamutualfund79mandiri-investa-ugm-endowment- plus : Profil Mandiri Investa Ugm Endowment Plus http:www.bareksa.comiddatamutualfund85manulife-dana-saham : Profil Manulife Dana Saham http:www.bareksa.comiddatamutualfund88manulife-saham-andalan : Profil Manulife Saham Andalan http:www.bareksa.comiddatamutualfund116pratama-saham : Profil Pratama Saham http:www.bareksa.comiddatareksadana131schroder-dana-prestasi-plus : Profil Schroder Dana Prestasi Plus http:www.bareksa.comiddatareksadana129schroder-dana-istimewa : Profil Schroder Dana Istimewa http:www.bareksa.comiddatamutualfund134simas-danamas-saham : Profil Simas Danamas Saham http:www.bareksa.comiddatamutualfund138syailendra-equity-opportunity- Fund : Profil Syailendra Equity Opportunity Fund http:www.bareksa.comiddatareksadana143trim-kapital : Profil Trim Kapital 84 http:www.bareksa.comiddatamutualfund144trim-kapital-plus : Profil Trim Kapital Plus http:www.bpam.co.idAjaxprestasi.php : Penghargaan Yang Diraih Reksa Dana Di Indonesia http:m.bola.viva.co.idnewseead294294-17-reksa-dana-terbaik-selama-2011 : Penghargaan Yang Diraih Reksa Dana Di Indonesia http:www.beritasatu.cominvestasi-portofolio169806-daftar-pemenang-reksa- dana-terbaik-2014-versi-majalah-investor.html : Penghargaan Yang Diraih Reksa Dana Di Indonesia 30 BAB III METODE PENELITIAN

3.1 Jenis Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah dan tujuan penelitian, maka penelitian ini adalah termasuk jenis penelitian eksplanasi explanatory research. Penelitian eksplanasi adalah untuk menguji hubungan antar variabel yang dihipotesiskan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Market Timing Ability dan Stock Selection Skill terhadap Kinerja Reksa Dana Saham di Indonesia.

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan media internet dengan menggunakan situs aria.bapepam.go.id. Waktu penelitian dilakukan dari bulan November 2015 sampai bulan Januari 2016.

3.3 Batasan Operasional

Batasan Operasional penelitian ini adalah sebagai berikut : a. Variabel Independen Variabel Bebas adalah Market Timing Ability X 1 dan Stock Selection Skill X 2 b. Variabel Dependen Variabel Terikat adalah Kinerja Reksa Dana Saham Y 31

3.4 Definisi Operasional Variabel

3.4.1 Return Reksa Dana

Perhitungan return portofolio dapat dihitung dengan yang dilakukan untuk menghitung return aktiva tunggal, yaitu Hartono, 2014:705 : � = � � − � �− � �− di mana : � � = Nilai Aktiva Bersih yang merupakan nilai portofolio periode sekarang t � �− = Nilai Aktiva Bersih yang merupakan nilai portofolio periode lalu t-1

3.4.2 Return Pasar

Return pasar merupakan perubahan indeks pasar yang dinyatakan dalam persentase, yaitu indeks pasar sekarang dibandingkan dengan indeks pasar kemarin, atau indeks pasar bulan ini dibandingkan dengan indeks pasar bulan lalu dan perubahannya dinyatakan dalam persentase. Di Indonesia terdapat 2 jenis indeks pasar yang dapat digunakan yaitu IHSG dan LQ 45. Secara matematis dapat ditulis Samsul, 2006:373 : = � − �− �− di mana: = return pasar � = IHSG bulan ini t �− = IHSG bulan lalu t-1 32

3.4.3 Risk Free Rate

Sertifikat Bank Indonesia SBI merupakan surat berharga pasar uang yang menonjol karena berfungsi sebagai aset patokan. Meskipun dalam arti murni tidak ada aset keuangan bebas risiko, secara praktis Sertifikat Bank Indonesia SBI adalah aset bebas risiko Jones, et al., 2009:28. Rata-rata risk free rate dapat dihitung sebagai berikut: � ̅̅̅ = ∑ ��� ���� � di mana: � ̅̅̅ = rata-rata risk free rate n = jumlah bulan

3.4.4 Standar Deviasi

Standar deviasi menghitung risiko total portofolio. Standar deviasi menjelaskan total variabilitas return portofolio. Standar deviasi dapat dihitung dari variance, yaitu menarik akar dari variance merupakan nilai dari standar deviasi Jones, et al., 2009:158-159 : � = √ ∑ � − �̅ �= � − 1 di mana: σ = standar deviasi x = nilai data yang berada dalam sampel �̅ = rata- rata hitung n = jumlah data 33

3.4.5 Variabel Independen

a. Market Timing Ability X 1 Market timing ability adalah kemampuan manajer investasi untuk mengambil kebijakan yang tepat untuk membeli atau menjual sekuritas tertentu untuk membentuk portofolio aset pada saat yang tepat. Market timing ability diukur dengan Model Treynor-Mazuy dengan rumus sebagai berikut: R p – R f = α + R m – R f + R m -R f 2 +€ p di mana: R p = Return reksa dana pada periode t R f = Risk free rate pada periode t R m = Return pasar pada periode t α = Intercept yang merupakan indikasi Stock Selection dari manajer investasi = Koefisien regresi excess market return atau slope pada saat bearish = Koefisien regresi yang merupakan indikasi kemampuan market timing dari manajer investasi € p = Merupakan random error b. Stock Selection Skill X 2 Stock selection skill merupakan kemampuan manajer investasi untuk memilih saham-saham atau aset untuk membentuk portofolio yang diprediksi akan memberikan return yang diharapkan di masa yang akan datang. Stock selection skill diukur dengan Model Treynor-Mazuy dengan rumus sebagai berikut : R p – R f = α + R m – R f + R m -R f 2 +€ p 34 di mana: R p = Return reksa dana pada periode t R f = Risk free rate pada periode t R m = Return pasar pada periode t α = Intercept yang merupakan indikasi Stock Selection dari manajer investasi = Koefisien regresi excess market return atau slope pada saat bearish = Koefisien regresi yang merupakan indikasi kemampuan market timing dari manajer investasi € p = Merupakan random error

3.4.6 Variabel Dependen

Variabel dependen pada penelitian ini adalah Kinerja Reksa Dana Saham Y. Kinerja reksa dana saham mencerminkan tingkat pengembalian yang diberikan oleh suatu produk reksa dana untuk para investornya. Kinerja reksa dana diukur Menggunakan Sharpe’s Performance Indeks dengan rumus Reilly dan Brown, 2006:1047 : Srd = ���−�� � di mana: Srd = Nilai rasio sharpe. Rrd =Return reksa dana pada periode tertentu. Rf = Return bebas risiko pada periode tertentu. α = Standar deviasi reksa dana pada periode tertentu. 35 Tabel 3.1 Tabel Operasional Variabel

3.5 Populasi dan Sampel Penelitian

Populasi dalam penelitian ini adalah produk reksa dana saham yang terdaftar di Badan Pengawas Pasar Modal sebanyak 164 produk. Dengan demikian, pengambilan sampel dari laporan perkembangan Nilai Aktiva Bersih per Reksa Dana yang terdaftar Badan Pengawas Pasar Modal menggunakan Purposive Sampling. Metode penentuan sampel ini menggunakan kriteria-kriteria tertentu. Adapun kriterianya yaitu : 1. Reksa dana beroperasi secara aktif selama periode 1 Januari 2009 sampai 31 Desember 2014. 2. Menerbitkan laporan perkembangan Nilai Aktiva Bersih NAB sesuai dengan yang disyaratkan dalam penelitian ini. Berdasarkan kriteria penarikan sampel, maka diperoleh sampel penelitian sebanyak 34 produk reksa dana saham. Berikut ini daftar 34 produk reksa dana saham yang menjadi sampel: No Variabel Definisi Indikator Skala Ukur 1 Market Timing Ability X 1 Kemampuan membeli atau menjual sekuritas pada waktu yang tepat. R p – R f = α + R m – R t + R m -R t 2 +€ p Rasio 2 Stock Selection Skill X 2 Kemampuan memilih sekuritas yang tepat. R p – R f = α + R m – R t + R m -R t 2 +€ p Rasio 3 Kinerja Reksa Dana Y Tingkat pengembalian yang diberikan oleh reksa dana. Srd = ���−��� � Rasio 36 Tabel 3.2 Daftar Produk Reksa Dana Saham yang menjadi Sampel dari Penelitian No Kode Reksa Dana Produk Reksa Dana Saham 1 GR002PRIMASH PANIN DANA PRIMA 2 0091033 PANIN DANA MAKSIMA 3 BIIDINA AXA CITRADINAMIS 4 NISP ABERDEEN INDONESIA EQUITY FUND 5 000D1B BNI REKSADANA BERKEMBANG 6 FOIP BNP PARIBAS INSFRASTRUKTUR PLUS 7 0089763 PNB PARIBAS EKUITAS 8 MPPESON PNB PARIBAS PESONA 9 FOSL BNP PARIBAS SOLARIS 10 00D42C DANA EKUITAS ANDALAN 11 RDEP DANA EKUITAS PRIMA 12 BAM SAH BATAVIA DANA SAHAM 13 0086769 BATAVIA DANA SAHAM OPTIMAL 14 0099556 CIMB-PRINCIPAL EQUITY AGGRESSIVE 15 0091017 RENCANA CERDAS 16 0086504 GROW-2-PROSPER 17 00D68B EMCO GROWTH FUND 18 0085100 FIRST STATE INDOEQUITY VALUE SELECT FUND 19 0098566 FIRST STATE INDOEQUITY SECTORAL FUND 20 035600048431 FS INDOEQUITY DIVIDEND YIELD FUND 21 0085209 MAYBANK GMT DANA EKUITAS 22 00D54E LAUTANDHANA EQUITY 23 BIG-EQ MNC DANA EKUITAS 24 035600055431 MANDIRI INVESTA ATRAKTIF 25 0083303 MANDIRI INVESTA UGM ENDOWMENT PLUS 26 0092882 MANULIFE DANA SAHAM 27 035600022433 MANULIFE SAHAM ANDALAN 28 0099424 PRATAMA SAHAM 29 0090829 SCHRODER DANA PRESTASI PLUS 30 006600829471 SCHRODER DANA ISTIMEWA 31 000D8O SIMAS DANAMAS SAHAM 32 0085290 SYAILENDRA EQUITY OPPORTUNITY FUND 33 000D2B TRIM KAPITAL 34 000D2L TRIM KAPITAL PLUS

3.6 Jenis Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder historis yang bersifat time series dan cross section. Sedangkan informasi diperoleh melalui laporan perkembangan Nilai Aktiva Bersih NAB per reksa dana dengan menggunakan media internet melalui situs aria.bapepam.go.id, Suku bunga Sertifikat Bank Indonesia dengan menggunakan media internet melalui situs 37 www.bi.go.id, dan nilai Indeks IHSG dengan menggunakan media internet melalui situs finance.yahoo.com.

3.7 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah studi dokumentasi. Pengumpulan data dengan mengumpulkan data dari internet yang memiliki relevansi penelitian.

3.8 Teknik Analisis Data

3.8.1 Analisis Deskriptif

Pada tahap ini diperhitungkan masing-masing variabel yaitu variabel terikat dependen dan variabel bebas independen berdasarkan rumus yang telah dikemukakan sebelumnya. Selanjutnya pada deskripsi variabel akan dijelaskan gambaran umum dari masing-masing variabel untuk mendapatkan gambaran awal permasalahan yang menjadi objek dalam penelitian ini.

3.8.2 Analisis Regresi Linier Berganda

Penelitian ini bertujuan menguji apakah hubungan market timing ability dan stock selection skill berpengaruh terhadap Kinerja Reksa Dana Saham di Indonesia. Untuk itu digunakan teknik analisis regresi linier berganda dengan model sebagai berikut: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + e Dimana: Y = Kinerja Reksa Dana Saham a = Konstanta X 1 = Stock Selection Skill 38 X 2 = Market Timing Ability b1 = Koefisien Regresi Market Timing Ability b2 = Koefisien Regresi Stock Selection Skill e = Standar error

3.8.3 Uji Asumsi Klasik

1. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa Uji t dan Uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilangggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ghozali, 2006:110. Dengan adanya tes normalitas maka hasil penelitian kita bisa digeneralisasikan pada populasi. Dalam pandangan statistik itu sifat dan karateristik populasi adalah terdistribusi secara normal. Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusannya jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram yang menujukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas Ghozali, 2006:112. 2. Uji Heterokedastisitas Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model 39 regresi yang baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Kebanyakan data cross section mengandung situasi heterokedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran kecil, sedang dan besar Ghozali, 2006:115. Uji heteroskedastisitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Spearman’s Rank Correlation Test yang mana uji ini mengkorelasikan nilai absolut residual dengan masing-masing variabel independen. Dasar pengambilan keputusan pada uji ini adalah dengan melihat nilai korelasi atau Sig. 2-tailed. Jika nilai korelasi variabel independen dengan nilai absolut residual lebih besar dari 0,05. Maka, tidak terdapat heterokedastisitas di dalam model regresi ini. 3. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi Ghozali, 2006:95. Uji Autokorelasi pada penelitian ini menggunakan uji Run Test. Pengambilan keputusan mengenai ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan melihat nilai Asymp. Sig. 2-tailed pada hasil uji Run Test. Jika nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05, maka data tidak terkena masalah autokorelasi 40 4. Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi adalah dilihat dari 1 nilai tolerance dan lawannya 2 variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadivariabel dependen terikat dan di regres terhadap variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1Tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai Tolerance 0.10 atau sama dengan nilai VIF 10 Ghozali, 2006:91. 41

3.8.4 Pengujian Hipotesis

Model regresi yang sudah memenuhi syarat asumsi klasik tersebut akan digunakan untuk menganalisis, yaitu melalui pengujian hipotesis sebagai berikut:

1. Uji Signifikasi Simultan Uji Statistik F

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen terikat. Bentuk pengujiannya adalah: H :b i =b 2 =0 Secara simultan antara Market Timing Ability dan Stock Selection Skill berpengaruh tidak signifikan terhadap Kinerja Reksa Dana Saham di Indonesia H a ;minimal satu b i ≠1 Secara simultan antara Market Timing Ability dan Stock Selection Skill berpengaruh signifikan terhadap Kinerja Reksa Dana Saham di Indonesia Kriteria Pengujian : 1. Jika nilai F hitung F tabel dan nilai Sig. F 0,05, H ditolak dan H a diterima. 2. Jika nilai F hitung F tabel dan nilai Sig. F 0,05, H diterima dan H a ditolak.

2. Uji Signifikan Parameter Individual Uji Statistik t