Pengaruh Pasar Saham Terhadap Kinerja Investasi Dana Pensiun

60 Tabel 4.5. Kinerja 3 tahun DPLK Muamalat, IHSG, dan JII berdasarkan indeks Sharpe Tahun Keterangan Rata- Rata Return Standar Deviasi RfR Indeks Sharpe 2011 DPLK 7.94 1.50 6.51 0.7500 2012 DPLK 7.57 2013 DPLK 4.59 2011 IHSG 4.83 5.23 4.42 0.2149 2012 IHSG 13.00 2013 IHSG 0.36 2011 JII 2.54 5.07 5.79 -0.2566 2012 JII 11.31 2013 JII -0.69 Pada tabel 4.5. terlihat bahwa DPLK mempunyai indeks sharpe yang lebih besar dibandingkan dengan indeks sharpe pasar yakni IHSG dan JII, Indeks sharpe DPLK sebesar 0,7500 dan Indeks Sharpe IHSG dan JII masing-masing adalah 0,2149 dan -0,2566. IHSG dan JII mempunyai kinerja yang lebih kecil dibandingkan dengan kinerja DPLK, hal tersebut dikarenakan IHSG dan JII mempunyai resiko standar deviasi yang lebih besar. 3. Kinerja Investasi Berdasarkan Indeks Treynor Seperti halnya pada indeks sharpe, kinerja portofolio pada indeks Treynor dilihat dengan cara menghubungkan tingkat return portofolio dengan besarnya resiko dari portofolio tersebut. Perbedaannya dengan indeks sharpe adalah penggunaan garis pasar sekuritas security market line sebagai patok duga, dan buan garis pasar modal seperti pada indeks 61 sharpe. Asumsi yang digunakan oleh Treynor adalah bahwa portofolio sudah terdiversifikasi dengan baik sehingga resiko yang dianggap relevan adalah resiko sistematis diukur dengan beta. Dalam menghitung beta penulis menggunakan perhitungan dengan Microsoft office Excel dengan fungsi Slope. Tabel 4.6. Kinerja DPLK dan IHSG selama 3 tahun dengan Indeks Treynor Dengan melihat tabel 4.6. dan membandingkan dengan tabel 4.6. Indeks Sharpe terlihat adanya penurunan indeks antara kinerja DPLK dengan IHSG dengan Indeks Treynor. Hal ini dikarenakan besarnya standard deviasi dan beta yang berbeda. DPLK mempunyai Indeks Treynor yang lebih besar yaitu 0,0558 dibandingkan dengan IHSG yaitu 0,0112. Semakin besar indeks Treynor yang yang dimiliki sebuah portofolio, berarti kinerja portofolio tersebut akan menjadi relative lebih baik. Tahun Keterangan Rata- Rata Return Beta Indeks Treynor 2011 DPLK 7.94 0.2013 0.0558 2012 DPLK 7.57 2013 DPLK 4.59 2011 IHSG 4.83 1.0000 0.0112 2012 IHSG 13.00 2013 IHSG 0.36 2011 RFR 6.51 2012 RFR 4.42 2013 RFR 5.79 62 Tabel 4.7. Kinerja DPLK dan JII selama 3 tahun dengan Indeks Treynor Tahun Keterangan Rata- Rata Return Beta Indeks Treynor 2011 DPLK 7.94 0.1871 0.0601 2012 DPLK 7.57 2013 DPLK 4.59 2011 JII 2.54 1.0000 -0.0130 2012 JII 11.31 2013 JII -0.69 2011 RFR 6.51 2012 RFR 4.42 2013 RFR 5.79 Dengan melihat tabel 4.7. terlihat bahwa indeks Treynor DPLK adalah 0,0601 kita dapat melihat adanya perbedaan besarnya nilai indeks treynor DPLK pada tabel 4.8 dengan tabl 4.7 yaitu 0,0558 hal ini dikarenakan besarnya beta yang berbeda. Indeks Treynor DPLK lebih baik dibandingkan dengan indeks Treynor JII yakni -0,0130.

C. Hasil Analisis Data

1. Hasil Uji Asumsi Klasik

a. Hasil Analisis Statstik Deskriptif

Statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi dari setiap variabel yang digunakan dalam penelitian. Pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini meliputi nilai minimum, maksimum, mean, dan standar deviasi. Hasil dari pengujian statistik deskriptif untuk variabel return DPLK, IHSG, dan JII dari tahun 2011-2013 disajikan dalam tabel di bawah ini : 63 Tabel 4.8. Hasil Uji Statistik Deskriptif Dari hasil uji statistik deskriptif di atas dapat dijelaskan sebagai berikut: Variabel DPLK memiliki rentang nilai dari -0,1056 hingga 0,1800. Dengan rata-rata mean variabel DPLK sebesar 0,069533, sedangkan standar deviasi DPLK sebesar 0,0733894. Variabel IHSG memiliki rentang nilai minimum sebesar -0,0901 hingga 0,0768. Dengan rata-rata mean variabel IHSG sebesar 0.005054, sedangkan standar deviasi IHSG sebesar 0,0461057. Variabel JII memiliki rentang nilai minimum sebesar -0,1039 hingga 0,0770. Dengan rata-rata mean variabel JII sebesar 0,003657, sedangkan standard deviasi JII sebesar 0,0462468.

b. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen dan variabel independen atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Uji normalitas dapat dilakukan dengan uji normal probability plot yaitu dengan Descriptive Statistics N Mean Std. Deviation Minimum Maximum DPLK 36 .069533 .0733894 -.1056 .1800 IHSG 36 .005054 .0461057 -.0901 .0768 JII 36 .003657 .0462468 -.1039 .0770 64 melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut: 1 Jika data menyebar di sekitar garis normal dan mengikuti arah garis diagonal menunjukkan bahwa pola distribusi data normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. 2 Sebaliknya, jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti garis diagonalnya maka dapat distribusi data tidak normal dan model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik p-plot disajikan pada gambar berikut: Gambar 4.2. Grafik p-plot Dari hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik normal probability plot dapat dilihat bahwa titik-titik data menyebar mendekati