31
8. Beta
a. Pengertian Beta Beta merupakan alat pengukur risiko sistematik systematic risk
dari suatu sekuritas atau portofolio relatif terhadap risiko pasar Hartono, 2014: 444. Beta suatu sekuritas dapat dihitung dengan teknik
estimasi yang menggunakan data historis, kemudian dapat digunakan untuk mengestimasi Beta di masa datang. Apabila hasil penghitungan
Beta bernilai 1, hal tersebut menunjukkan bahwa risiko sistematik suatu sekuritas atau portofolio sama dengan Beta Pasar. Beta bernilai 1 juga
menjelaskan bahwa apabila return pasar bergerak naik atau turun, maka pergerakan return sekuritas atau portofolio akan mengikuti return pasar
dan sama besar. Data historis yang digunakan untuk mengukur Beta, dapat berupa
data pasar return sekuritas dan return pasar, data akuntansi laba-laba perusahaan dan laba indeks pasar, atau data fundamental
menggunakan variabel fundamental. Beta yang dihitung dengan menggunakan data pasar disebut Beta Pasar. Beta yang dihitung dengan
menggunakan data akuntansi disebut beta akuntansi, dan beta yang dihitung dengan menggunakan data fundamental disebut beta
fundamental Hartono, 2014: 445. Dalam penelitian ini, salah satu variabel yang digunakan adalah Beta Pasar yang akan dijelaskan
kemudian.
32 b. Beta Pasar
Beta Pasar dapat diestimasi dengan mengumpulkan nilai-nilai historis return dari sekuritas dan return dari pasar selama periode
tertentu Hartono, 2014: 445. Diasumsikan bahwa hubungan antara return sekuritas dan return pasar adalah linier, maka Beta dapat
diestimasi secara manual dengan memplot garis di antara titik-titik return atau dengan teknik regresi. Melalui teknik regresi, Beta suatu
sekuritas dapat diestimasi dengan menggunakan return sekuritas sebagai variabel dependen dan return pasar sebagai variabel
independen. Persamaan regresi yang dihasilkan dari data time series akan menghasilkan koefisien Beta yang diasumsikan stabil dari waktu
ke waktu selama masa periode observasi. Apabila Beta bersifat stabil, semakin lama periode observasi yang digunakan pada persamaan
regresi, maka semakin baik karena kesalahan pengukurannya semakin kecil. Apabila periode observasi terlalu lama, anggapan Beta konstan
dan stabil kurang tepat karena sebenarnya Beta berubah dari waktu ke waktu. Bogue 1972 dan Gonedes 1973 menginvestigasi hal ini dan
menyimpulkan bahwa untuk data return bulanan, 60 bulan merupakan periode yang optimal Hartono, 2014: 447.
Persamaan regresi yang digunakan untuk mengestimasi Beta dapat didasarkan pada model indeks-tunggal atau model pasar atau
dengan model CAPM Hartono, 2014: 447-448. Jika digunakan model
33 indeks-tunggal atau model pasar, Beta dapat dihitung berdasarkan
persamaan berikut: R
i
= α
i
+ β
i
.R
M
+ e
i
Dari persamaan di atas, koefisien β
i
merupakan beta sekuritas ke-i yang diperoleh dari teknik regresi. Variabel acak e
i
pada persamaan regresi menunjukkan bahwa persamaan linier yang dibentuk
mengandung kesalahan. Nilai kesalahan residu e
i
menunjukkan perbedaan antara return observasi sesungguhnya dengan return estimasi
yang berada di garis linier. Beta dapat juga dihitung dengan teknik regresi menggunakan
model CAPM. Menurut Hartono 2014: 449 model CAPM dapat dituliskan sebagai berikut:
R
i
= R
BR
+ β
i
R
M
– R
BR
+ e
i
Keterangan: R
i
= return sekuritas ke-i R
BR
= return aktiva bebas risiko β
i
= beta sekuritas ke-i R
M
= return portofolio pasar e
i
= nilai kesalahan residu Secara definisi, Beta merupakan pengukur volatilitas antara
return-return suatu sekuritas dengan return pasar. Jika volatilitas ini diukur dengan kovarian, maka kovarian return antara sekuritas ke-i
dengan return pasar adalah sebesar σ
iM
. Jika kovarian ini dihubungkan relatif terhadap risiko pasar yaitu dibagi dengan varian return pasar
atau σ
M 2
, maka hasil ini akan mengukur risiko sekuritas ke-i relatif
34 terhadap risiko pasar atau disebut dengan Beta Hartono, 2014: 451.
Sehingga Beta juga dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut: β
i
=
σ
iM
σ
atau dapat diuraikan sebagai berikut: β
i
=
� − �̅̅̅̅ � −�̅̅̅̅̅̅ � −�̅̅̅̅̅̅
Keterangan: β
i
= beta σ
iM
= kovarian return antara sekuritas ke-i dengan return pasar σ
M 2
= varian return pasar � = return sekuritas
�
̅̅̅̅
= rata-rata return sekuritas � = return pasar
�
̅̅̅̅
= rata-rata return pasar
B. Penelitian yang Relevan
Penelitian mengenai pasar modal khususnya yang terkait dengan Return Saham telah banyak dilakukan. Adapun penelitian-penelitian yang telah
dilakukan dan relevan dengan penelitian ini antara lain sebagai berikut: 1.
Penelitian yang dilakukan oleh Ansori 2015 dengan judul “Pengaruh Economic Value Added dan Market Value Added terhadap Return Saham
pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia” bertujuan untuk menguji secara empiris pengaruh Economic Value Added
dan Market Value Added terhadap Return Saham pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Dalam menentukan
sampel, penelitian tersebut menggunakan metode purposive sampling. Adapun teknik analisis data yang digunakan adalah regresi linier
berganda. Penelitian tersebut menunjukkan hasil sebagai berikut:
35 a. Economic Value Added EVA berpengaruh positif dan signifikan
terhadap Return Saham pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hal tersebut ditunjukkan dengan koefisien
regresi yang diperoleh yaitu sebesar 3,265 dan t hitung sebesar 1,939 dengan probabilitas tingkat kesalahan sebesar 0,045 lebih
kecil dibandingkan tingkat signifikansi yang diharapkan yaitu sebesar 0,05. Hal ini sesuai dengan hipotesis penelitian yang
menyatakan bahwa Economic Value Added berpengaruh positif dan signifikan terhadap Return Saham.
b. Market Value Added MVA berpengaruh positif dan signifikan terhadap Return Saham pada perusahaan manufaktur yang terdaftar
di Bursa Efek Indonesia. Hal tersebut ditunjukkan dengan koefisien regresi yang diperoleh yaitu sebesar 6,878 dan t hitung sebesar
5,687 dengan probabilitas tingkat kesalahan sebesar 0,000 lebih kecil dibandingkan tingkat signifikansi yang diharapkan yaitu
sebesar 0,05. Hal ini sesuai dengan hipotesis penelitian yang menyatakan bahwa Market Value Added berpengaruh positif
terhadap Return Saham. c. Economic Value Added EVA dan Market Value Added MVA
secara simultan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Return Saham. Hal tersebut ditunjukkan oleh hasil Uji Simultan yang
diperoleh, yaitu nilai F hitung sebesar 37,210 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000. Berdasarkan nilai siginifikansi yang
Kategori