Gambaran Umum Perusahaan Proses Analisis

36

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Gambaran Umum Perusahaan

Penelitian dilakukan dari tahun 2011 - 2013 pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Sampel penelitian sebanyak 28 perusahaan perbankan di BEI, dimana metode yang digunakan adalah purposive sampling yaitu suatu metode pengambilan sampel dengan cara menetapkan kriteria - kriteria, dimana kriteria-kriteria pengambilan sampel dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.1. Penggolongan Perusahaan Perbankan di BEI Periode 2011 – 2013 No Karakteristik Sampel Jumlah 1 Perusahaan Perbankan yang terdaftar dan aktif di Bursa Efek Indonesia BEI 36 2 Perusahaan perbankan yang mengalami peristiwa stock split dan saham baru listing 8 Sisa Sampel Penelitian 28 Sumber : Data diolah, Lampiran 1.

4.2 Proses Analisis

Dari 28 saham perbankan yang terpilih selama periode penelitian 2011- 2013, akan ditentukan saham apa saja yang menjadi kandidat portofolio. Untuk melakukan analisa, digunakan rumus-rumus untuk menghitung variabel pasar dan saham, serta menentukan portofolio optimal, yang dalam hal ini menggunakan model indeks tunggal. Universitas Sumatera Utara 37 Berikut langkah-langkah dalam membentuk portofolio optimal dengan menggunakan model indeks tunggal : 1. Mengumpulkan data-data saham pada saham perbankan, data harga saham penutupan harian, data IHSG, dan tingkat suku bunga SBI selama periode 2011-2013. 2. Menghitung return saham R i Tingkat return saham, dirumuskan sebagai berikut : Dimana : R i = realized return return realisasi saham P t = harga penutupan saham hari t P t-1 = harga penutupan saham hari t-1 Untuk perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 2. 3. Menghitung tingkat keuntungan yang diharapkan [ERi] Tingkat keuntungan yang diharapkan, dirumuskan sebagai berikut : n R R E N t i i ∑ = = 1 Dimana: ER i = expected return saham i R i = return realisasi saham i n = jumlah return realisasi saham i Nilai expected return saham perbankan dapat dilihat pada Tabel 4.2. berikut: 1 1 − − − = t t t i P P P R Universitas Sumatera Utara 38 Tabel 4.2. Nilai Expected Return Saham Perbankan Periode 2011-2013 No Kode ER i 1 AGRO -0.000167 2 BACA 0.000480 3 BABP 0.000790 4 BAEK -0.000141 5 BBCA 0.000719 6 BBKP 0.000221 7 BBNI 0.000295 8 BBNP 0.000277 9 BBTN -0.000571 10 BDMN -0.000350 11 BEKS -0.000543 12 BJBR -0.000383 13 BKSW -0.000512 14 BMRI 0.000545 15 BNBA 0.000253 16 BNGA -0.000671 17 BNII -0.001032 18 BNLI -0.000330 19 BSIM -0.000983 20 BSWD 0.000534 21 BVIC -0.000122 22 INPC 0.000216 23 MAYA 0.002392 24 MCOR 0.000380 25 MEGA 0.000070 26 NISP -0.000030 27 PNBN -0.000410 28 SDRA 0.002027 Sumber : Data diolah, Lampiran 2. Universitas Sumatera Utara 39 Untuk menentukan expected return ER i digunakan metode rata-rata mean method. Metode rata-rata mengasumsikan expected return dapat dianggap sama dengan rata-rata historisnya Jogiyanto, 2003. Selama periode penelitian, ER i tertinggi dihasilkan oleh saham Bank Mayapada Tbk MAYA yaitu sebesar 0.23. Sedangkan ER i terendah dihasilkan oleh saham Bank Internasional Indonesia Tbk BNII yaitu sebesar -0.10. Dari tabel diatas dapat dilihat ada 14 saham yang memiliki nilai ER i yang positif yaitu saham : BACA 0.000480, BABP 0.000790, BBCA 0.000719, BBKP 0.000221, BBNI 0.000295, BBNP 0.000277, BMRI 0.000545, BNBA 0.000253, BSWD 0.000534, INPC 0.000216, MAYA 0.002392, MCOR 0.000380, MEGA 0.000070, dan SDRA 0.002027. Tanda positif menunjukkan bahwa saham tersebut mengalami keuntungan yang disebabkan oleh nilai harga saham yang cenderung naik. 4. Menghitung tingkat keuntungan pasar R m Tingkat keuntungan pasar, dirumuskan sebagai berikut : 1 1 − − − = t t t m IHSG IHSG IHSG R Dimana: R m = Tingkat keuntungan pasar IHSG t = IHSG pada hari t IHSG t-1 = IHSG pada hari t-1 Universitas Sumatera Utara 40 Return pasar dihitung dengan menggunakan data Indeks Harga Saham Gabungan IHSG. Hal ini didasari karena IHSG mencerminkan pendapatan semua sektor atau semua perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, sehingga lebih akurat jika digunakan untuk menghitung return pasar. Rata-rata return pasar harian selama periode 2011 - 2013 menunjukkan angka positif yaitu sebesar 0,026 Lampiran 3. Dengan indikator tersebut, maka seluruh saham perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode penelitian rata-rata telah mampu memberikan keuntungan bagi investor. Angka positif menunjukkan kegairahan pasar bullish walaupun tidak terlalu besar yaitu sebesar 0,026. Kondisi pasar pada periode ini sesuai dengan perumusan Model Indeks Tunggal yang menyatakan bahwa pergerakan harga saham individu akan bergerak bersama-sama mengikuti pergerakan pasar. 5. Menghitung varian dari saham dan pasar Varian dari saham, dirumuskan sebagai berikut : [ ] ∑ = − = n t i i i n R E R 1 2 2 σ Nilai varian saham perbankan selama periode penelitian tahun 2011 - 2013 dapat dilihat pada tabel berikut: Universitas Sumatera Utara 41 Tabel 4.3. Varian Saham Perbankan Periode 2011-2013 No Kode σ 2 i 1 AGRO 0.000666 2 BACA 0.001384 3 BABP 0.001571 4 BAEK 0.000784 5 BBCA 0.000357 6 BBKP 0.000574 7 BBNI 0.000483 8 BBNP 0.000058 9 BBTN 0.000627 10 BDMN 0.000697 11 BEKS 0.000727 12 BJBR 0.000499 13 BKSW 0.000780 14 BMRI 0.000557 15 BNBA 0.000632 16 BNGA 0.000403 17 BNII 0.000404 18 BNLI 0.000279 19 BSIM 0.000774 20 BSWD 0.000861 21 BVIC 0.000531 22 INPC 0.000820 23 MAYA 0.002836 24 MCOR 0.001260 25 MEGA 0.001158 26 NISP 0.000671 27 PNBN 0.000670 28 SDRA 0.000989 Sumber : Data diolah, Lampiran 2 . Universitas Sumatera Utara 42 Dari tabel diatas dapat dilihat nilai varian tertinggi dimiliki oleh saham MAYA sebesar 0.28 dan nilai varian terendah dimiliki oleh saham BBNP sebesar 0.01 . Varian dari pasar, dapat dirumuskan sebagai berikut : [ ] ∑ = − = n t m mt m n R E R 1 2 2 σ Dari perhitungan IHSG diketahui expected return market ER m sebesar 0.000264 serta R m – ER m 2 sebesar 0.115040 dengan periode pengamatan 740 hari, maka varian dari pasar sebesar 0.000156 atau 0.016 per hari. Dengan expected return market yang positif, dapat disimpulkan bahwa pasar modal memberikan return bagi investor. 6. Menghitung tingkat pengembalian bebas risiko Rf Selain IHSG sebagai penentu return pasar, investor juga akan menetapkan tingkat pengembalian investasinya berdasarkan return bebas risiko sebagai ukuran tingkat pengembalian minimum pada saat risiko bernilai nol. Untuk menentukan return bebas risiko digunakan tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia SBI yang ditetapkan oleh Bank Indonesia. Pergerakan tingkat suku bunga SBI berlawanan arah dengan pergerakan IHSG, hal ini dikarenakan investor sebagai pemilik modal akan cenderung lebih memilih investasi pada saham daripada berinvestasi pada deposito apabila suku bunga SBI terus menurun. Dalam penelitian ini, diperoleh return Universitas Sumatera Utara 43 bebas risiko sebesar 0.015 yang dihitung berdasarkan rata-rata tingkat suku bunga SBI harian selama periode penelitian tahun 2011-2013. Berikut ini adalah tabel suku bunga SBI bulanan pada Januari 2011- Desember 2013. Tabel 4.4. Perhitungan Tingkat Pengembalian Bebas Risiko Rf Periode 2011- 2013 Sumber : Data diolah, Lampiran 4. Bulan Tahun 2011 2012 2013 Jan 6.50 4.88 4.84 Feb 6.71 3.82 4.86 Mar 6.72 3.83 4.87 Apr 7.18 3.93 4.89 May 7.36 4.24 5.02 Jun 7.36 4.32 5.28 Jul 7.28 4.46 5.52 Aug 6.78 4.54 5.86 Sep 6.28 4.67 6.96 Oct 5.77 4.75 6.97 Nov 5.22 4.77 7.22 Dec 5.04 4.80 7.22 Rata-rata Rftahun 16.72 Rata-rata Rfbulan 0.465 Rata-rata Rfhari 0.0154 Universitas Sumatera Utara 44 7. Menghitung koefisien alpha α ,beta β, dan variance error masing-masing saham. Dalam penelitian ini untuk menghitung koefisien α dan β dengan menggunakan model indeks tunggal dengan persamaan regresi sebagai berikut : R i = ER i = α i + β i . ER m Dimana : R i = Return saham R m = Return pasar α = Konstanta yang merupakan titik potong garis regresi dengan sumbu vertikal β = slope garis regresi Berikut ini adalah tabel koefisien α, β dan Var ei pada periode pengamatan 2011 - 2013 : Tabel 4.5. Alpha, Beta, dan Variance Error Saham No Kode Saham Alpha α Beta β Varian ei 1 AGRO -0.000341 0.650291 0.000666 2 BACA 0.000417 0.237822 0.001384 3 BABP 0.000691 0.374529 0.001571 4 BAEK -0.000157 0.061485 0.000784 5 BBCA 0.000440 1.052146 0.000357 6 BBKP -0.000072 1.109680 0.000574 7 BBNI -0.000045 1.286383 0.000483 8 BBNP 0.000270 0.027640 0.000058 9 BBTN -0.000903 1.257664 0.000627 Universitas Sumatera Utara 45 10 BDMN -0.000386 0.771269 0.000697 11 BEKS -0.000637 0.355715 0.000727 12 BJBR -0.000671 1.086943 0.000499 13 BKSW -0.000533 0.079609 0.000780 14 BMRI 0.000168 1.428234 0.000557 15 BNBA 0.000161 0.348467 0.000632 16 BNGA -0.000895 0.844312 0.000403 17 BNII -0.001188 0.591065 0.000404 18 BNLI -0.000443 0.428948 0.000279 19 BSIM -0.000493 0.685176 0.000774 20 BSWD -0.000327 0.777341 0.000861 21 BVIC -0.000327 0.777341 0.000531 22 INPC 0.000076 0.526405 0.000820 23 MAYA 0.002270 0.462158 0.002836 24 MCOR 0.000359 0.078956 0.001260 25 MEGA 0.000031 0.154031 0.001158 26 NISP -0.000120 0.338349 0.000671 27 PNBN -0.000661 0.953317 0.000670 28 SDRA 0.001834 0.730689 0.000989 Sumber : Data diolah, Lampiran 5 . Nilai beta β i merupakan risiko pasar atau risiko sistematis yaitu parameter yang mengukur perubahan yang diharapkan R i jika terjadi perubahan pada R m, sedangkan varian ei σ ei 2 digunakan untuk mengukur risiko tidak sistematis. Nilai beta terbesar dimiliki oleh saham Bank Mandiri Persero Tbk BMRI yaitu sebesar 1.428. Nilai beta ini disebut nilai beta agresif karena nilainya lebih besar dari satu, artinya saham tersebut mempunyai kepekaan yang tinggi terhadap kondisi pasar. Sedangkan nilai beta terkecil Universitas Sumatera Utara 46 dimiliki oleh saham Bank Nusantara Parahyangan Tbk BBNP yaitu sebesar 0.0227. Besarnya koefisien beta β yang normal adalah β = 1. Bila β1 disebut sebagai saham yang lemah defensive stock yang berarti jika ada kenaikan return pasar sebesar X maka return saham akan naik kurang dari X dan begitu pula sebaliknya. β1 disebut saham agresif aggressive stock, yang berarti jika return naik sebesar X maka saham akan mengalami kenaikan lebih dari X dan begitu pula sebaliknya. Yang termasuk dalam saham yang lemah β1 dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.6. Saham-saham yang mempunyai nilai β1 No Kode Perusahaan βi 1 AGRO Bank Agroniaga Tbk. 0.650291 2 BACA Bank Capital Indonesia Tbk. 0.237822 3 BABP Bank ICB Bumiputera Tbk. 0.374529 4 BAEK Bank Ekonomi Raharja. 0.061485 5 BBNP Bank Nusantara Parahyangan Tbk. 0.027640 6 BDMN Bank Danamon Indonesia Tbk. 0.771269 7 BEKS Bank Pundi Indonesia Tbk. 0.355715 8 BKSW Bank QNB Kesawan Tbk. 0.079609 9 BNBA Bank Bumi Artha Tbk. 0.348467 10 BNGA Bank CIMB Niaga Tbk. 0.844312 11 BNII Bank Internasional Indonesia Tbk 0.591065 12 BNLI Bank PeRmata Tbk. 0.428948 13 BSIM Bank SinaRmas Tbk 0.685176 14 BSWD Bank of India Indonesia Tbk. 0.777341 Universitas Sumatera Utara 47 15 BVIC Bank Victoria Internasional Tbk. 0.777341 16 INPC Bank Artha Graha Internasional Tbk. 0.526405 17 MAYA Bank Mayapada Tbk. 0.462158 18 MCOR Bank Windu Kentjana Internasional Tbk. 0.078956 19 MEGA Bank Mega Tbk. 0.154031 20 NISP Bank OCBC NISP Tbk. 0.338349 21 PNBN Bank Pan Indonesia Tbk. 0.953317 22 SDRA Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk. 0.730689 Sumber : Data diolah, Lampiran 5. Dari tabel 4.6. telah dikelompokkan saham apa saja yang memiliki nilai β1, sehingga dapat dilihat saham yang memiliki nilai β1 ada 22 saham. Sedangkan yang ter masuk saham agresif β1 sebagai berikut : Tabel 4.7. Saham-saham yang mempunyai nilai β1 No Kode Perusahaan βi 1 BBCA Bank Central Asia Tbk. 1.052146 2 BBKP Bank Bukopin Tbk. 1.109680 3 BBNI Bank Negara Indonesia Tbk. 1.286383 4 BBTN Bank Tabungan Negara Tbk. 1.257664 5 BJBR BPD Jawa Barat dan Banten Tbk. 1.086943 6 BMRI Bank Mandiri Persero Tbk. 1.428234 Sumber : Data diolah, Lampiran 5. Dari tabel diatas, dapat dilihat terdapat 6 saham yang memiliki nilai β1, saham-saham tersebut yaitu saham BBCA, BBKP, BBNI, BBTN, BJBR, BMRI. Saham-saham tersebut merupakan saham agresif kalau terjadi perubahan naik maupun turun tingkat keuntungan portofolio 10, maka tingkat keuntungan saham-saham tersebut berubah dengan arah yang sama sebesar 10. 8. Menghitung Excess Return to Beta ERB masing-masing saham Universitas Sumatera Utara 48 Perhitungan untuk menentukan portofolio optimal akan sangat dimudahkan jika hanya didasarkan pada sebuah angka yang dapat menentukan apakah suatu sekuritas dapat dimasukkan ke dalam portofolio optimal tersebut. Angka tersebut adalah rasio antara excess return dengan beta excess return to beta ratio. Excess return didefinisikan sebagai selisih return ekspektasi dengan return aktiva bebas risiko. Excess return to beta berarti mengukur kelebihan return relatif terhadap satu unit risiko yang tidak dapat dideversifikasikan yang diukur dengan beta. Rasio ini juga menunjukkan hubungan antara dua faktor penentu investasi, yaitu return dan risiko. Excess Return to Beta ERB, dirumuskan sebagai berikut : i BR i R R E ERB β − = Dimana: ERB i = Excess return to beta sekuritas i R BR = Return aktiva bebas risiko Pada model indeks tunggal, langkah pertama yang dilakukan adalah menyusun ke-28 saham tersebut ke dalam peringkat berdasarkan rasio excess return to beta ERB dari yang tertinggi sampai yang terendah. Nilai ERB saham perbankan dapat dilihat pada tabel berikut : Universitas Sumatera Utara 49 Tabel 4.8. Hasil perhitungan Excess return to Beta ERB peringkat ERB saham dari yang Terbesar Sampai yang Terkecil Kode ERB MAYA 0.004841 BBNP 0.004426 MCOR 0.002853 SDRA 0.002562 BABP 0.001696 BACA 0.001369 BBCA 0.000536 BSWD 0.000488 BNBA 0.000281 BMRI 0.000273 INPC 0.000115 BBNI 0.000109 BBKP 0.000060 BVIC -0.000356 BDMN -0.000438 AGRO -0.000495 BJBR -0.000495 NISP -0.000547 MEGA -0.000551 BBTN -0.000577 PNBN -0.000592 BSIM -0.000681 BNGA -0.000979 BNLI -0.001130 BEKS -0.001961 BNII -0.002008 BAEK -0.004804 BKSW -0.008374 Sumber : Data diolah, Lampiran 6. Universitas Sumatera Utara 50 Berdasarkan tabel diatas, saham yang memiliki nilai ERB tertinggi adalah saham MAYA sebesar 0.004841 dan saham yang memiliki nilai ERB terkecil adalah saham BKSW sebesar -0.008374. Semakin tinggi nilai ERB suatu saham mengindikasikan semakin tinggi kemampuan saham memberikan tingkat return dan sebaliknya semakin rendah nilai ERB suatu saham, maka semakin rendah kemampuan saham memberikan tingkat return. Dari perhitungan tabel diatas dapat dilihat pula terdapat 13 saham yang nilai ERB nya positif dan 15 saham yang memiliki nilai ERB yang negatif. Saham- saham yang memiliki nilai ERB negatif tidak memenuhi syarat untuk membentuk portofolio yang optimal dan dikeluarkan sebagai kandidat portofolio. 9. Menghitung nilai C i C i adalah nilai C untuk sekuritas ke-i yang dihitung dari akumulasi nilai-nilai A 1 sampai dengan A i dan nilai-nilai B 1 sampai dengan B i . Misalnya C 3 menunjukkan nilai C untuk sekuritas ke-3 yang dihitung dari akumulasi A 1 , A 2 , A 3 , dan B 1 , B 2 ,B 3 . Nilai C i dirumuskan sebagai berikut : ∑ ∑ = = + = i j j M i j j M i B A C 1 2 1 2 1 σ σ Universitas Sumatera Utara 51 Dimana : Ci = Cut of Rate A j = Nilai akumulasi A 1 sampai dengan A i B j = Nilai akumulasi B 1 sampai dengan B i Untuk nilai A i dan B i masing-masing saham ke-i dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut : A i = [ ] 2 ei i BR i R R E σ β − 2 2 ei i i B σ β = Tabel 4.9. Perhitungan Cut Off Rate Ci Periode 2011-2013 Kode ∑ = i j j M A 1 2 σ ∑ = + i j j M B 1 2 1 σ Ci MAYA 0.000057 1.011752 0.000056 BBNP 0.000066 1.013806 0.000065 MCOR 0.000068 1.014578 0.000067 SDRA 0.000284 1.098809 0.000258 BABP 0.000308 1.112742 0.000276 BACA 0.000316 1.119120 0.000283 BBCA 0.000576 1.603147 0.000359 BSWD 0.000629 1.712685 0.000367 BNBA 0.000638 1.742664 0.000366 BMRI 0.000794 2.313908 0.000343 INPC 0.000800 2.366613 0.000338 BBNI 0.000858 2.900975 0.000296 BBKP 0.000878 3.235488 0.000271 Sumber : Data olah, Lampiran 7. Universitas Sumatera Utara 52 10. Menentukan cut off point C Nilai cut off point C adalah nilai C i maksimum dari sederetan nilai C i saham. Nilai cut-of-point digunakan sebagai titik pembatas untuk menentukan saham yang masuk kandidat dengan yang tidak masuk kandidat portofolio. Hasil perhitungan nilai cut off point pada penelitian ini adalah sebesar C = 0.000367. 11. Menentukan saham kandidat portofolio. Saham yang menjadi kandidat portofolio adalah saham yang mempunyai nilai excess return to beta lebih besar atau sama dengan nilai cut off point. Saham yang mempunyai nilai excess return to beta lebih kecil dari nilai cut off point dikeluarkan sebagai kandidat portofolio. Tabel 4.10. berikut ini memperlihatkan perbandingan antara nilai ERB saham dengan nilai cut off rate nya C i . Tabel 4.10. Perbandingan nilai ERB dengan Cut Off Rate C i Periode 2011-2013 Kode ERB C i Keterangan MAYA 0.004841 0.000056 Kandidat Portofolio BBNP 0.004426 0.000065 Kandidat Portofolio MCOR 0.002853 0.000067 Kandidat Portofolio SDRA 0.002562 0.000258 Kandidat Portofolio BABP 0.001696 0.000276 Kandidat Portofolio BACA 0.001369 0.000283 Kandidat Portofolio BBCA 0.000536 0.000359 Kandidat Portofolio BSWD 0.000488 0.000367 Kandidat Portofolio BNBA 0.000281 0.000366 Bukan Kandidat Portofolio BMRI 0.000273 0.000343 Bukan Kandidat Portofolio Universitas Sumatera Utara 53 INPC 0.000115 0.000338 Bukan Kandidat Portofolio BBNI 0.000109 0.000296 Bukan Kandidat Portofolio BBKP 0.000060 0.000271 Bukan Kandidat Portofolio Sumber : Data diolah, Lampiran 7. Dari tabel 4.10. dapat diketahui bahwa ada 8 saham yang memenuhi kriteria untuk masuk ke dalam pembentukan portofolio yang optimal, karena nilai ERB dari masing-masing saham tersebut lebih besar dari nilai masing-masing cut off rate Ci. Saham tersebut adalah : MAYA Bank Mayapada Tbk, BBNP Bank Nusantara Parahyangan Tbk, MCOR Bank Windu Kentjana Tbk, SDRA Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk, BABP Bank ICB Bumiputera Tbk, BACA Bank Capital Indonesia Tbk, BBCA Bank Central Asia, BSWD Bank of India Indonesia Tbk. Untuk penentuan cut off point C yang merupakan nilai Ci tertinggi optimum berada pada angka 0.000367 atau pada saham BSWD Bank of India Indonesia Tbk. cut off point ini menunjukkan batas pemisah antara penerimaan dan penolakan saham untuk portofolio efisien. 12. Menentukan proporsi dana masing-masing saham pembentuk portofolio Setelah mengetahui saham yang terpilih untuk masuk ke dalam pembentukan portofolio yang optimal, maka akan di hitung besarnya proporsi Wi yang layak diinvestasikan pada saham-saham terpilih tersebut. Proporsi dana masing-masing saham dalam portofolio dapat dilihat pada tabel berikut : Universitas Sumatera Utara 54 Tabel 4.11. Proporsi Dana Setiap Saham dalam Portofolio Optimal Kode βi σ ei 2 ERB C Zi Wi MAYA 0.462158 0.002836 0.004841 0.000367 0.729174 0.131775 BBNP 0.027640 0.000058 0.004426 0.000367 1.932949 0.349319 MCOR 0.078956 0.001260 0.002853 0.000367 0.155708 0.028139 SDRA 0.730689 0.000989 0.002562 0.000367 1.621339 0.293005 BABP 0.374529 0.001571 0.001696 0.000367 0.31668 0.05723 BACA 0.237822 0.001384 0.001369 0.000367 0.172078 0.031098 BBCA 1.052146 0.000357 0.000536 0.000367 0.496578 0.089741 BSWD 0.777341 0.000861 0.000488 0.000367 0.108973 0.019693 ∑ 5.53348 1 Sumber : Data diolah, Lampiran 7. Tabel 4.11. menunjukkan proporsi dana untuk membentuk portofolio yang optimal selama tahun 2011-2013 : 1. MAYA Bank Mayapada Tbk sebesar 0.131775 atau 13.18 2. BBNP Bank Nusantara Parahyangan Tbk sebesar 0.34932 atau 34.93 3. MCOR Bank Windu Kentjana Tbk sebesar 0.02814 atau 2.81 4. SDRA Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk sebesar 0.29301 atau 29.30 5. BABP Bank ICB Bumiputera Tbk sebesar 0.05723 atau 5.72 6. BACA Bank Capital Indonesia Tbk sebesar 0.0311 atau 3.11 7. BBCA Bank Central Asia sebesar 0.08974 atau 8.97 8. BSWD Bank of India Indonesia Tbk sebesar 0.01969 atau 1.97 Universitas Sumatera Utara 55 12. Menghitung expected return dan risiko portofolio yang terbentuk. Setelah menghitung proporsi masing-masing saham pembentuk portofolio, dapat dilakukan perhitungan expected return dan risiko dari portofolio tersebut Tabel 4.12. Expected Return dan Risiko Portofolio Kode β i α i W i MAYA 0.462158 0.002270 0.131775 BBNP 0.027640 0.000270 0.349319 MCOR 0.078956 0.000359 0.028139 SDRA 0.730689 0.001834 0.293005 BABP 0.374529 0.000691 0.05723 BACA 0.237822 0.000417 0.031098 BBCA 1.052146 0.000440 0.089741 BSWD 0.777341 -0.000327 0.019693 β p 0.425432 α p 0.001026 ER p 0.001139 σ p 2 0.000028 Sumber : Data diolah Setelah beta portofolio dan alpha portofolio maka return ekspektasi portofolio dapat dihitung. Secara matematis return ekspektasi portofolio dapat dihitung dengan rumus : ER p = α p + β p . ERM Dari rumus tersebut maka besarnya return ekspektasi portofolio dapat diperoleh sebagai berikut : Universitas Sumatera Utara 56 ER p = 0.001026 + 0.425432 x 0.000264 = 0.0011389 = 0.11 Setelah diketahui besarnya return ekspektasi portofolio, langkah selanjutnya adalah menghitung besarnya risiko portofolio. Risiko portofolio bukan merupakan rata-rata tertimbang dari risiko masing-masing saham pembentuk portofolio. Risiko portofolio dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut : α p 2 = β p 2 . σ M 2 Berdasarkan rumus di atas maka besarnya risiko portofolio dapat dihitung sebagai berikut : α p 2 = 0.425432 2 x 0.000156 = 0.180993 x 0.000156 = 0.000028 = 0.0028 Dari hasil analisis, expected return portofolio dari 8 delapan perusahaan yang masuk ke dalam portofolio adalah sebesar 0.11 per hari. Return tersebut lebih tinggi jika dibandingkan dengan expected return pasar yaitu sebesar 0.03 , lebih tinggi jika dibandingkan dengan pengembalian bebas risiko yaitu sebesar 0.02 dan lebih tinggi jika dibandingkan return masing- masing saham individual. Meskipun pada beberapa saham perusahaan seperti MAYA dan SDRA memiliki expected return yang lebih tinggi dibanding Universitas Sumatera Utara 57 expected return portofolio namun keduanya memiliki risiko yang lebih besar dibanding risiko portofolio. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Sukarno yang menyimpulkan bahwa rata-rata return saham- saham yang didiversifikasi akan lebih tinggi dibanding dengan return saham yang tidak didiversifikasi. Sedangkan varian portofolio yang terbentuk adalah sebesar 0.0028 lebih kecil dari seluruh varians saham perusahaan sampel baik yang memiliki ERB positif maupun yang tidak. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Setiawan dan Mukodim yang menyimpulkan bahwa risiko yang diperoleh setelah pembentukan portofolio optimal ini lebih kecil dibandingkan dengan berinvestasi dengan saham individual. Oleh sebab itu dapat dikatakan bahwa portofolio ini merupakan portofolio yang optimal dan layak menjadi pertimbangan investor.

4.3. Uji Hipotesis