Analisis Capital Asset Pricing Model Dalam Pengambilan Keputusan Investasi Saham Studi Kasus: Perusahaan Yang Tergabung Di Indeks IDX30

• *Kontak penulis

  97

  r r o o JURNAL PRODUKTIVITAS _{Jurnal Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah Pontianak}

  

Analisis Capital Asset Pricing Model Dalam Pengambilan Keputusan Investasi Saham

Studi Kasus: Perusahaan Yang Tergabung Di Indeks IDX30

  1 Selly Septiana,

  2 Dedi Hariyanto,

  3 Heni Safitri Prodi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Pontianak, Indonesia

  I N F O A R T I K E L A B S T R A C T Kata kunci: Analisis Capital Asset Pricing Model Dalam Pengambilan Keputusan Investasi Saham

  The purpose of this study was to determine the CAPM method used in making stock investment decisions in companies incorporated in the IDX30 Index. The results of research based on the analysis of Capital Asset Pricing Model states that investment decisions made on stocks are not efficient or not good, which is to consider selling these shares. The shares that have inefficient stock evaluation are: Adhi Karya, AKR Corporindo, Bank Rakyat Indonesia, Bank Mandiri Indonesia, Bumi Serpong Damai, Charoen Phokpand, Indofood Sukses Makmur, Lippo Karawaci, Matahari Department Store, Media Nusantara Citra, Gas Company State, PP Properti, Summarecon Agung, Sawit Sumbermas Sarana and Waskita Karya. The stocks that have efficient stock evaluation are: Adaro Energy, Astra International, Bank Central Asia, Bank Negara Indonesia, Gudang Garam, HM Sampoerna, Indofood CBP Sukses Makmur, IndoCement Tunggal Prakasa, Kimia Farma, Pakuwon Jati, Semen Gresik, Sri Rejeki Isman, Telekomunikasi Indonesia, United Tractors and Unilever Indonesia. Based on calculations and decisions to invest through the above CAPM method, the authors decide to invest in some companies with consideration of the company's shares affecting changes in the market with systematic risk (β) is good, have an efficient stock evaluation. The companies are Bank Central Asia, Bank Negara Indonesia, Gudang Garam, IndoCement Tunggal Prakasa, United Tractors and Unilever Indonesia.

1. Pendahuluan

  Investasi dapat berupa investasi riil maupun investasi finansial. Investasi riil berbentuk fasilitas yang berkaitan kegiatan produksi perusahaan, seperti tanah, bangunan, peralatan, dan lain-lain. Sedangkan, investasi finansial hanya merupakan bukti kepemilikan perusahaan tetapi tidak memiliki kontribusi langsung terhadap produksi perusahaan, bentuknya seperti saham, obligasi, dan surat berharga lainnya.

  Keputusan investasi merupakan keputusan mengenai penanaman modal dimasa sekarang untuk mendapatkan hasil atau keuntungan di masa yang akan datang. Keputusan investasi perusahaan sangat penting artinya bagi kelangsungan hidup perusahaan karena keputusan investasi menyangkut dana yang akan digunakan untuk investasi, jenis investasi yang akan dilakukan, pengembalian investasi, dan risiko investasi yang mungkin timbul. Keputusan investasi mempunyai dimensi waktu jangka panjang, sehingga keputusan yang diambil harus dipertimbangkan dengan baik karena mempunyai konsekuensi berjangka panjang pula.

  Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan penggabungan harga-harga saham emiten di BEI yang menjadi indikator pasar modal di Indonesia dalam suatu indeks. Bursa Efek Indonesia berwenang mengeluarkan atau tidak memasukkan satu atau beberapa perusahaan tercatat dari perhitungan IHSG. Adapun indeks-indeks yang terdapat dalam Bursa Efek Indonesia adalah COMPOSITE, MBX, KOMPAS100, LQ45, DBX, JII, INFOBANK15, BISNIS-27, PEFINDO25, Investor33, SMInfra18, SRI-KEHATI, MNC36, ISSI dan IDX30.

  E-mail: sellyseptiana45@gmail.com http://openjurnal.unmuhpnk.ac.id/index.php/jp

  ISSN: 2355-1038 (Print) ISSN: 2621-5098 (Online)

2. Metode

  2.1 Populasi dan Sampel

  Populasi dalam penelitian ini yaitu perusahaan yang tergabung di Indeks IDX30 periode Agustus 2017 sampai Januari 2018 dengan teknik Non-Probability Sampling yaitu dengan cara Sampling Jenuh. Menurut Sugiyono (2014:122) sampling jenuh adalah:

  “Teknik penentuan sampel dimana semua anggota populasi dijadikan sebagai sampel”. Teknik analisis data dalam penelitian ini adalah Metode Capital Asset Pricing Model (CAPM) merupakan dasar pengukuran yang akan dilakukan sebelum mengukur pembobotan portofolio saham menggunakan model Black-litterman. Indikator variabel CAPM yaitu tingkat pengembalian saham individu (R i ), tingkat pengembalian pasar (R m ), varian terhadap return individu (R i ) dan return market (R m ), risiko sistematis dari masing- masing saham individu (

  β), tingkat pengembalian bebas risiko (R

  f ) dan tingkat

  pengembalian yang diharapkan [E(Ri)]

  2.2 Metode Penelitian

  Penelitian ini menggunakan tipe penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Metode Penelitian Kuantitatif, sebagaimana dikemukakan oleh Sugiyono (2014:13) yaitu: “Metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif/statistik, den gan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan”. Menurut Sugiyono (2014:206) penelitian deskriptif yaitu: “digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksu d membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi”.

3. Hasil dan Pembahasan

  3.1 Menghitung tingkat pengembalian saham individu (R i ) R i atau return saham individu adalah hasil keuntungan (capital gain) atau kerugian (capital loss) yang diperoleh dari hasil investasi atau trading saham dalam kurun waktu tertentu. Sebagai contoh perhitungan pada perusahaan Adhi Karya bulan

  Februari 2017. Adapun rumus yang digunakan adalah: Diketahui nilai: P t = nilai saham pada bulan Februari 2017 (Rp 2.130) P t-1 = nilai saham pada bulan Januari 2017 (Rp 2.100) R i = Return Individu.

  P t

  t

• – P
• –1

• –1

  2.130 – 2.100 2.100

  H. M. Sampoerna 0,2235

  P t

  = 0,0143

  =

  R i

  =

  R i

  17. Lippo Karawaci -0,3541

  16. Kimia Farma 0,1619

  15. IndoCement Tunggal Prakasa 0,4482

  14. Indofood Sukses Makmur -0,0283

  13. Indofood CBP Sukses Makmur 0,0655

  11. Gudang Garam 0,3316 12.

  Nilai 0,0143 di dapat melalui hasil perhitungan di atas, nilai tersebut menunjukkan besarnya nilai R i pada bulan Februari 2017 untuk Perusahaan Adhi Karya sebesar 0,0143. Untuk bulan Maret hingga Desember menggunakan rumus dan perhitungan yang sama maka dapat dilihat hasilnya melalui Lampiran 1 pada kolom R i . Setelah mendapatkan nilai R i pada bulan Februari hingga Desember. Selanjutnya, dilakukan penjumlahan terhadap seluruh nilai R i tersebut maka akan mendapatkan hasil total R i sebesar -0,0803. Berikut ini merupakan hasil perhitungan pada perusahaan lainnya pada tabel berikut ini:

  10. Charoen Phokpand 0,0089

  9. Bumi Serpong Damai -0,0689

  8. Bank Mandiri Indonesia -0,1164

  7. Bank Rakyat Indonesia -0,3617

  6. Bank Negara Indonesia 0,5893

  5. Bank Central Asia 0,3723

  4. Astra International 0,0531

  2. Adaro Energy 0,1203

  1. Adhi Karya -0,0803

  

Periode 2017

No. Nama Perusahaan ∑R i

Tabel 4.1 Saham Individu (R i )

  3. AKR Corporindo -0,0287

  = = 0,0202

  3.3 Menghitung varian terhadap return individu (R i ) dan return market (R m ) Dalam statistik, varian adalah ukuran penyerapan dari penyebaran probabilitas. Hal ini merupakan pangkat dua deviasi standar. Selisih pendapatan, biaya, dan keuntungan terhadap jumlah yang direncanakan. Varian dihitung pada pusat pertanggungjawaban, penganalisisan. Dan varian yang tidak menguntungkan, diselidiki untuk mencari kemungkinan perbaikan.

  483,8−474,24 474,24

  Nilai 0,0202 di dapat melalui hasil perhitungan di atas, nilai tersebut menunjukkan besarnya nilai R m pada bulan Februari 2017 yaitu sebesar 0,0202. Untuk bulan Maret hingga Desember menggunakan rumus dan perhitungan yang sama maka dapat dilihat hasilnya melalui tabel 4.2 di bawah ini.

Tabel 4.2 Nilai Indeks Harga Saham Gabungan

  

Periode 2017

Bulan

  IHSG (dalam Rupiah) R m

  1 474,24 - 2 483,8

  0,0202

  3 500,89 0,0353 4 512 0,0222 5 522,74 0,0210 6 534,58 0,0226 7 531,58 -0,0056 8 532,22 0,0012 9 534,31 0,0039 10 541,52 0,0135

  11 542,17 0,0012 12 593,11 0,0940 Total 0,2295

  Sumber: Data Olahan, 2018

  3.3.1 Varian return individu (R

  t – IHSG t –1

  i ).

  Adapun rumus yang digunakan adalah, Diketahui nilai: ∑R i

  = total nilai R

  i

  periode 2017 (-0,0803) n = banyaknya variabel nilai R i selama periode 2017 (11) E(R

  i

  ) = Expected Return Individu

  R m =

  R

  m

  IHSG t

  IHSG

  18. Matahari Department Store -0,3159

  29. Unilever Indonesia 0,3177

  19. Media Nusantara Citra -0,2209

  20. Perusahaan Gas Negara -0,4310

  21. PP Propoerti -0,5227

  22. Pakuwon Jati 0,1732

  23. Semen Gresik 0,1176

  24. Summarecon Agung -0,2666

  25. Sri Rejeki Isman 0,1343

  26. Sawit Sumbermas Sarana -0,0585

  27. Telekomunikasi Indonesia 0,1564

  28. United Tractors 0,5048

  30 Waskita Karya -0,4757

  = Return Market

  Sumber: Data Olahan, 2018

  3.2 Menghitung tingkat pengembalian pasar (R

  m ).

  Indeks harga saham gabungan (IHSG) yang ada di pasar modal sangat berpengaruh terhadap investasi portofolio yang akan dilakukan oleh para investor. Karena peningkatan keuntungan IHSG akan meningkatkan investasi portofolio yang akan di lakukan oleh para investor untuk menambah penanaman modal pada perusahaan-perusahaan yang terdaftar di bursa efek melalui informasi-informasi yang diterima oleh para investor mengenai sekuritas-sekuritas yang ada di bursa efek dengan melihat tingkat keuntungan yang diharapkan oleh para investor dari tahun ke tahun. Adapun rumus yang digunakan adalah:

  Diketahui nilai:

  IHSG

  t

  = nilai IHSG pada bulan Februari 2017 (Rp 483,8)

  IHSG t-1 = nilai IHSG pada bulan Januari 2017 (Rp 474,24) R

  m

• –1

  R i E(R i ) =

  ∑

  =1

  n

• 0,0803

  i ) = = -0,0073 E(R i

E(R

  1. Adhi Karya -0,0073

  selama periode 2017 (11) E(R m ) = Expected Return Market

  26. Sawit Sumbermas Sarana -0,0053

  27. Telekomunikasi Indonesia 0,0142

  28. United Tractors 0,0459

  29. Unilever Indonesia 0,0289

  30 Waskita Karya -0,0432

  Sumber: Data Olahan, 2018

  3.3.2 Varian Return Pasar (R m ) Adapun rumus yang digunakan adalah, diketahui nilai: ∑R m = total nilai R m periode 2017 (0,2295) n = banyaknya variabel nilai R

  m

  ∑

  24. Summarecon Agung -0,0242

  =1

  n

  11 Nilai 0,0209 di dapat melalui hasil perhitungan di atas, nilai tersebut menunjukkan besarnya nilai Varian R m pada R i = R i =

Tabel 4.3 Olahan Data Varian R i Periode Desember 2017 No. Nama Perusahaan Varian R i

  11 Nilai -0,0073 di dapat melalui hasil perhitungan di atas, nilai tersebut menunjukkan besarnya nilai Varian R i pada periode 2017 yaitu sebesar -0,0073. Untuk perusahaan lainnya yang tergabung dalam Indeks IDX30 menggunakan rumus dan perhitungan yang sama maka dapat dilihat hasilnya melalui tabel 4.3 di bawah ini.

  ) = = -0,0073

  E(R i

  ) = R i

  25. Sri Rejeki Isman 0,0134

  23. Semen Gresik 0,0107

  2. Adaro Energy 0,0109

  11. Gudang Garam 0,0301 12.

  3. AKR Corporindo -0,0026

  4. Astra International 0,0048

  5. Bank Central Asia 0,0338

  6. Bank Negara Indonesia 0,0536

  7. Bank Rakyat Indonesia -0,0329

  8. Bank Mandiri Indonesia -0,0106

  9. Bumi Serpong Damai -0,0063

  10. Charoen Phokpand 0,0008

  H. M. Sampoerna 0,0203

  22. Pakuwon Jati 0,0173

  13. Indofood CBP Sukses Makmur 0,0060

  14. Indofood Sukses Makmur -0,0026

  15. IndoCement Tunggal Prakasa 0,0407

  16. Kimia Farma 0,0147

  17. Lippo Karawaci -0,0322

  18. Matahari Department Store -0,0287

  20. Perusahaan Gas Negara -0,0392

  21. PP Propoerti -0,0523

  19. Media Nusantara Citra -0,0201

• 0,0803
• R

  ∑ (

  mt – R mt

  =1

  R

  mt – R mt

  )

  2 β

  β i = i

  =

  β i =

  (0,2295

  ) (-0,0803-(-0,0073)) x (0,2295 - 0,0209)

  ). (R

  periode 2017 yaitu sebesar 0,0209.

  it

  it

  R

  =1

  = Rata-rata Return Individu ∑ (

  it

  = Rata-rata Return Pasar R it = Return Individu R

  mt

  β = beta n = Periode/jumlah data R mt = Return Pasar R

  Beta (β) merupakan pengukur risiko sistematis dari suatu saham atau portofolio relatif terhadap risiko pasar. Beta juga berfungsi sebagai pengukur volatilitas return saham, atau portofolio terhadap return pasar. Volatilitas merupakan fluktuasi return suatu saham atau portofolio dalam suatu periode tertentu, jika secara statistik fluktuasi tersebut mengikuti fluktuasi dari return pasar, maka dikatakan beta dari sekuritas tersebut bernilai satu. Adapun rumus yang digunakan yaitu, diketahui nilai:

  3.4 Menghitung risiko sistematis dari masing- masing saham individu (β).

2 Nilai -

• – 0,0209)

  6. Bank Negara Indonesia 2,5684

  1. Adhi Karya - 0,3499

  27. Telekomunikasi Indonesia 0,6817

  28. United Tractors 2,2001

  29. Unilever Indonesia 1,3847

  30 Waskita Karya -2,0733 = -0,3499

  4. Astra International 0,2314

  2. Adaro Energy 0,5244

  

Periode 2017

No. Nama Perusahaan β

  25. Sri Rejeki Isman 0,5794

  

IHSG Indeks IDX30

Data Olahan Risiko Sistematis ( β)

  

Tabel 4.4

  yaitu sebesar -0,3499. Untuk perusahaan lainnya yang tergabung dalam Indeks IDX30 menggunakan rumus dan perhitungan yang sama maka dapat dilihat hasilnya melalui tabel 4.4 di bawah ini.

  i pada periode 2017

  0,3499 di dapat melalui hasil perhitungan di atas, nilai tersebut menunjukkan besarnya nilai β

  = -0,3499

  26. Sawit Sumbermas Sarana -0,2547

  24. Summarecon Agung -1,1617

  7. Bank Rakyat Indonesia -1,5764

  14. Indofood Sukses Makmur -0,1233

  8. Bank Mandiri Indonesia -0,5071

  9. Bumi Serpong Damai -0,3003

  5. Bank Central Asia 1,6227

  11. Gudang Garam 1,4449 12.

  H. M. Sampoerna 0,9740

  13. Indofood CBP Sukses Makmur 0,2856

  15. IndoCement Tunggal Prakasa 1,9533

  23. Semen Gresik 0,5125

  16. Kimia Farma 0,7056

  17. Lippo Karawaci -1,5430

  18. Matahari Department Store -1,3771

  19. Media Nusantara Citra 0,9631

  20. Perusahaan Gas Negara -1,8784

  21. PP Propoerti -2,2551

  22. Pakuwon Jati 0,7471

  10. Charoen Phokpand 0,0387

• – Desember menggunakan rumus dan perhitungan yang sama maka dapat dilihat hasilnya melalui tabel 4.5 di bawah ini.

  E(R i ) = R f + β i {(E(R m ) – R f } E (Ri) = expected return saham individu R f = pengembalian bebas risiko β

  =

  R f =

  =

  R f

  = 0,0040

  5. Bank Central Asia 0,0054

  4. Astra International 0,0399

  3. AKR Corporindo 0,0487

  2. Adaro Energy 0,0586

  1. Adhi Karya 0,0543

  

Periode 2017

No. Nama Perusahaan [E(Ri)]

Tabel 4.6 Data Olahan Tingkat Pengembalian yang Diharapkan [E(R i )]

  E(R m ) = Tingkat Pengembalian Pasar E(R i ) = 0,0456 + (-0,3499) x (0,0209

  i = Beta Individu

  Tingkat pengembalian yang diharapkan (expected return) adalah laba yang akan diterima oleh pemodal atas investasinya pada perusahaan emiten dalam waktu yang akan datang dan tingkat keuntungan ini sangat dipengaruhi oleh prospek perusahaan di masa yang akan datang. Seorang investor akan mengharapkan return tertentu di masa yang akan datang tetapi jika investasi yang dilakukannya telah selesai maka investor akan mendapat return realisasi (realized return) yang telah dilakukan. Adapun rumus yang digunakan yaitu:

  Sumber: Data Olahan, 2018 3.6 Menghitung tingkat pengembalian yang diharapkan [E(Ri)].

  4,75% 0,0040 4,75% 0,0040 4,75% 0,0040 4,75% 0,0040 4,75% 0,0040 4,75% 0,0040 4,50% 0,0038 4,25% 0,0035 4,25% 0,0035 4,25% 0,0035

  4,75% 0,0040 0,0456

  

Data Olahan Tingkat Pengembalian Bebas Risiko (R f )

Periode 2017

SBI Rf ∑Rf

Tabel 4.5 Sertifikat Bank Indonesia

  12 Nilai 0,0040 di dapat melalui hasil perhitungan di atas, nilai tersebut menunjukkan besarnya nilai R f pada periode 2017 yaitu sebesar 0,0040. Untuk bulan selanjutnya yaitu Februari

  4,75%

  =1

  ∑

  R f = Pengembalian Bebas Risiko ∑ SBI = nilai SBI Januari 2017 (4,75%) n = jumlah data Periode 2017(12)

  Melalui suku bunga Sertifikat Bank Indonesia. Risk free rate (return bebas risiko) Return bebas risiko didapatkan dari data yang disediakan oleh Bank Indonesia. Tingkat pengembalian bebas risiko merupakan tingkat pengembalian atas aset finansial yang tidak berisiko. Adapun rumus yang digunakan yaitu, diketahui nilai

  f ).

  3.5 Menghitung tingkat pengembalian bebas risiko (R

  Sumber: Data Olahan, 2018

  0,0040

• – 0,0456) = 0,0543 Nilai 0,0543 di dapat melalui hasil perhitungan di atas, nilai tersebut menunjukkan besarnya nilai E(R i ) pada periode 2017 yaitu sebesar 0,0543. Untuk perusahaan lainnya menggunakan rumus dan perhitungan yang sama maka dapat dilihat hasilnya melalui tabel 4.6 di bawah ini.

  6. Bank Negara Indonesia -0,0180

  8 Bank Mandiri Indonesia -0,0106

  ) diatas dengan menyatakan keputusan tersebut dapat diketahui seluruh perusahaan yang tergabung dalam Indeks IDX30 cenderung berfluktuasi (naik dan turun) lebih rendah daripada indeks pasar secara umum. Adapun nilai indeks pasar tersebut yaitu 1 (satu).

  3.7.2 Menghitung varian terhadap return individu (R i ) dan return market (R m ) Berikut ini merupakan hasil perhitungan pada perusahaan-perusahaan yang menjadi sampel penelitian dalam penelitian ini. Hasil tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini:

Tabel 4.7 Nilai Varian R i dan Varian R m Periode 2017 No. Perusahaan Varian R i Varian R m

  1 Adhi Karya -0,0073

  2 Adaro Energy 0,0109

  3 AKR Corporindo -0,0026

  4 Astra International 0,0048

  5 Bank Central Asia 0,0339

  6 Bank Negara Indonesia 0,0536

  7 Bank Rakyat Indonesia -0,0329

  9 Bumi Serpong Damai -0,0063

  Tingkat Pengembalian Saham (R

  10 Charoen Phokpand 0,0008

  11 Gudang Garam 0,0301

  12 H. M. Sampoerna 0,0203

  13 Indofood CBP Sukses Makmur 0,0059

  14 Indofood Sukses Makmur -0,0026

  15 Indo Cement Tunggal Prakasa 0,0408

  16 Kimia Farma 0,0147

  17 Lippo Karawaci -0,0322

  18 Matahari Department Store -0,0287

  19 Media Nusantara Citra -0,0201

  20 Perusahaan Gas Negara -0,0392

  m

  3.7.1 Menghitung tingkat pengembalian saham individu (R i ) dan tingkat pengembalian pasar (R m ) Dengan melihat hasil dari tabel 4.1 dan 4.2 maka dapat kita ketahui bahwa Tingkat Pengembalian Saham Individu (R i ) dan

  7. Bank Rakyat Indonesia 0,0847

  19. Media Nusantara Citra 0,0695

  8. Bank Mandiri Indonesia 0,0582

  9. Bumi Serpong Damai 0,0531

  10. Charoen Phokpand 0,0447

  11. Gudang Garam 0,0098 12.

  H. M. Sampoerna 0,0215

  13. Indofood CBP Sukses Makmur 0,0386

  14. Indofood Sukses Makmur 0,0487

  15. IndoCement Tunggal Prakasa -0,0027

  16. Kimia Farma 0,0282

  17. Lippo Karawaci 0,0838

  18. Matahari Department Store 0,0797

  20. Perusahaan Gas Negara 0,0921

  3.7 Pengambilan Keputusan/Kesimpulan Berdasarkan hasil dari analisis di atas merupakan hasil dari olahan data. Maka dapat kita lihat sebagai berikut ini:

  21. PP Propoerti 0,1015

  22. Pakuwon Jati 0,0271

  23. Semen Gresik 0,0329

  24. Summarecon Agung 0,0744

  25. Sri Rejeki Isman 0,0313

  26. Sawit Sumbermas Sarana 0,0519

  27. Telekomunikasi Indonesia 0,0287

  28. United Tractors -0,0089

  29. Unilever Indonesia 0,0113

  30 Waskita Karya 0,0970

  Sumber: Data Olahan 2018

  21 PP Properti -0,0523

  22 Pakuwon Jati 0,0173 0,0209

  6. Bank Negara Indonesia 0,5893 -0,0180 Efisien

  Rata-rata beta dari 6 saham perusahaan-perusahaan sampel adalah 1,8624, sehingga dapat disimpulkan bahwa pada tahun 2017 rata-rata risiko perusahaan-perusahaan sampel penelitian berada di atas 1 ( β > 1). Hal ini menggambarkan kondisi risiko saham menunjukkan harga perusahaan lebih mudah berubah dibandingkan indeks pasar.

  3.9 Menghitung tingkat pengembalian Return Individu (R i ) dan tingkat pengembalian yang diharapkan [E(Ri)].

  

Tabel 4.9

Return Individu (R i ) dan

  

Tingkat Pengembalian Yang Diharapkan [E(Ri)]

No. Nama Perusahaan R i [E(Ri)] Evaluasi Saham

  1. Adhi Karya -0,0803 0,0543 Tidak Efisien

  2. Adaro Energy 0,1203 0,0586 Efisien

  3. AKR Corporindo -0,0287 0,0487 Tidak Efisien

  4. Astra International 0,0531 0,0399 Efisien

  5. Bank Central Asia 0,3723 0,0054 Efisien

  7. Bank Rakyat Indonesia -0,3617 0,0847 Tidak Efisien

  Rata-rata

β

1,8624

  8. Bank Mandiri Indonesia -0,1164 0,0582 Tidak Efisien

  9. Bumi Serpong Damai -0,0689 0,0531 Tidak Efisien

  10. Charoen Phokpand 0,0089 0,0447 Tidak Efisien

  11. Gudang Garam 0,3316 0,0098 Efisien 12.

  H. M. Sampoerna 0,2235 0,0215 Efisien

  13. Indofood CBP Sukses Makmur 0,0655 0,0386 Efisien

  14. Indofood Sukses Makmur -0,0283 0,0487 Tidak Efisien

  15. IndoCement Tunggal Prakasa 0,4482 -0,0027 Efisien

  16. Kimia Farma 0,1619 0,0282 Efisien

  17. Lippo Karawaci -0,3541 0,0838 Tidak Efisien

  Sumber: Data Olahan, 2018

  6. Unilever Indonesia 1,3847

  23 Semen Gresik 0,0107

  ) tertinggi terdapat pada perusahaan Bank Negara Indonesia dengan jumlah varian sebesar 0,0536. Varian yang tinggi mengindikasikan bahwa titik data sangat tersebar disekitar rerata dan dari satu sama lainnya. Sedangkan perusahaan yang memiliki nilai varian return individu (R

  24 Summarecon Agung -0,0242

  25 Sri Rejeki Isman 0,0134

  26 Sawit Sumbermas Sarana -0,0053

  27 Telekomunikasi Indonesia 0,0142

  28 United Tractors 0,0459

  29 Unilever Indonesia 0,0289

  30 Waskita Karya -0,0433

  Sumber: Data Olahan, 2018

  Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui bahwa nilai varian return individu (R

  i

  i

  5. United Tractors 2,2001

  ) terendah adalah perusahaan Indofood Sukses Makmur dengan nilai varian sebesar -0,0026, varians yang rendah mengindikasikan bahwa titik data condong sangat dekat dengan nila dan antara satu sama lainnya. Untuk nilai varian return pasar (R m ), besarnya nilai varian tersebut yaitu sebesar 0,0209.

  3.8 Menghitung risiko sistematis dari masing- masing saham individu (β) Persyaratan yang memenuhi nilai

  β, pada saat ( > 1) ini menunjukkan kondisi saham menjadi lebih berisiko, dalam artian jika pada saat terjadinya perubahan nilai indeks pasar sebesar 1 maka pada saham X akan mengalami perubahan lebih besar dari 1 atau saham X > 1. Adapun perusahaan yang terdapat nilai

  β > 1 yaitu:

Tabel 4.8 Nilai β

  

Periode 2017

No. Nama Perusahaan β > 1

  1. Bank Central Asia 1,6227

  2. Bank Negara Indonesia 2,5684

  3. Gudang Garam 1,4449

  4. IndoCement Tunggal Prakasa 1,9533

  18. Matahari Department Store -0,3159 0,0797 Tidak Efisien

  19. Media Nusantara Citra -0,2209 0,0695 Tidak Efisien

  20. Perusahaan Gas Negara -0,4310 0,0921 Tidak Efisien

  21. PP Propoerti -0,5227 0,1015 Tidak Efisien

  22. Pakuwon Jati 0,1732 0,0271 Efisien

  23. Semen Gresik 0,1176 0,0329 Efisien

  24. Summarecon Agung -0,2666 0,0744 Tidak Efisien

  25. Sri Rejeki Isman 0,1343 0,0313 Efisien

  26. Sawit Sumbermas Sarana -0,0585 0,0519 Tidak Efisien

  27. Telekomunikasi Indonesia 0,1564 0,0287 Efisien

  28. United Tractors 0,5048 -0,0089 Efisien

  29. Unilever Indonesia 0,3177 0,0113 Efisien

  30 Waskita Karya -0,4757 0,0970 Tidak Efisien

  Sumber: Data Olahan, 2018

  Berdasarkan Tabel 4.9, terdapat 15 saham perusahaan yang efisien dan 15 saham perusahaan yang tidak efisien. Kriteria dalam menentukan keputusan investasi yaitu memilih saham efisien, saham-saham yang mempunyai return individu lebih besar dari tingkat pengembalian yang diharapkan [Ri > E(Ri)] sedangkan mengeliminasi saham tidak efisien yaitu saham yang mempunyai nilai return individu lebih kecil dari tingkat pengembalian yang diharapkan [Ri < E(Ri)]. Keputusan investasi yang dilakukan terhadap saham-saham efisien atau good yaitu mempertimbangkan untuk membeli saham-saham tersebut, dan keputusan investasi yang dilakukan terhadap saham-saham tidak efisien atau not good yaitu mempertimbangkan untuk menjual saham-saham tersebut.

4. Kesimpulan dan Saran

  4.1 Kesimpulan

  Dengan melihat hasil dari data olahan mengenai keputusan investasi yang dilakukan terhadap saham-saham tidak efisien atau

  not good yaitu mempertimbangkan untuk menjual saham-saham tersebut. Adapun saham-saham yang mempunyai evaluasi

  saham tidak efisien yaitu: Adhi Karya, AKR Corporindo, Bank Rakyat Indonesia, Bank Mandiri Indonesia, Bumi Serpong Damai, Charoen Phokpand, Indofood Sukses Makmur, Lippo Karawaci, Matahari Department Store, Media Nusantara Citra, Perusahaan Gas Negara, PP Propoerti, Summarecon Agung, Sawit Sumbermas Sarana dan Waskita Karya.

  Dengan melihat hasil dari data olahan mengenai keputusan investasi yang dilakukan terhadap saham-saham efisien atau good yaitu mempertimbangkan untuk membeli saham-saham tersebut. Adapun saham-saham yang mempunyai evaluasi saham efisien yaitu: Adaro Energy, Astra International, Bank Central Asia, Bank Negara Indonesia, Gudang Garam, H. M. Sampoerna, Indofood CBP Sukses Makmur, IndoCement Tunggal Prakasa, Kimia Farma, Pakuwon Jati, Semen Gresik, Sri Rejeki Isman, Telekomunikasi Indonesia, United Tractors dan Unilever Indonesia. Terdapat beberapa perusahaan yang memiliki nilai risiko sistematis (

  β) > 1, maksudnya bahwa kondisi saham menjadi lebih berisiko. Dalam arti, jika pada saat terjadinya pasar sebesar 1% maka saham pada perusahaan tersebut akan mengalami perubahan lebih besar 1% atau saham perusahaan tersebut > 1%. Bisa dikatakan perusahaan di atas cenderung berpengaruh terhadap perubahan yang terjadi di pasar. Adapun perusahaan tersebut yaitu: Bank Central Asia, Bank Negara Indonesia, Gudang Garam, Indocement Tunggal Prakasa, United Tractors dan Unilever Indonesia.

  4.2 Saran

  Bagi investor lebih selektif sebelum berinvestasi agar mendapatkan keuntungan yang maksimal. Investor harus memiliki informasi yang cukup dan aktual agar dapat menganalisis mengenai perkembangan saham perusahaan. Berdasarkan hasil analisis data menggunakan metode CAPM, ditemukan bahwa pada saat ekonomi Indonesia sedang buruk, investor sebaiknya memilki saham defensif (saham yang kurang peka terhadap perubahan harga saham) dan pada saat ekonomi Indonesia sedang baik, investor di sarankan untuk memilih saham yang agresif (saham yang peka terhadap perubahan harga saham) Bagi Perusahaan yang hendak ingin melakukan penjualan sahamnya untuk lebih memperhatikan kinerja agar tidak menurun dan dapat terus menarik minat investor untuk melakukan investasi. Bagi penelitian sejenis sebaiknya penelitian tidak hanya dilakukan pada Indeks IDX30 saja tetapi pada perusahaan lainnya, misalnya Indeks LQ45, maupun secara keseluruhan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

  Daftar Pustaka Fahmi, Irham. 2006. Analisis Investasi. Bandung: Alfabeta.

  Fahmi, Irham. 2016. Pengantar Manajemen Keuangan. Bandung: Alfabeta. Hartono, Jogiyanto. 2017. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Edisi ke-11. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada. Hadi, Nor. 2013. Pasar Modal. Yogyakarta: Graha Ilmu. Hismendi, Abubakar Hamzah dan Said Musnadi. 2013. Analisis Pengaruh Nilai Tukar, SBI, Inflasi Dan Pertumbuhan GDP Terhadap Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ilmu Ekonomi.

  Lestariningsih, Marsudi. 2017. Analisis Capital Asset Pricing Model Terhadap Keputusan Investasi Pada Perusahaan Food and Beverage. Jurnal Ilmu dan Riset Manajemen. Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia (STIESIA). Surabaya Murdifin, Haming dan Salim Basalamah. 2010. Studi Kelayakan Investasi Proyek dan Bisnis. Jakarta: Bumi Aksara.

  Nasuha, Rizky. Dzulkirom Moch. dan Z.A., Zahroh. 2012. Analisis CAPM dalam Upaya Pengambilan Keputusan Terhadap Investasi Saham. Jurnal Ilmu dan Riset Manajemen Universitas Brawijaya Malang.

  Safitri, Norma. 2015. Pengaruh Struktur Modal Dan Keputusan Investasi Terhadap Profitabilitas Dan Nilai Perusahaan.

  Jurnal Ilmu dan Riset Manajemen. Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia (STIESIA). Surabaya.

  Supriadi, Fenni dan Dedi Hariyanto. 2017. Faktor Pertimbangan Masyarakat Memilih Daftar Efek Syariah. Jurnal Manajemen Motivasi. Sugiyono . 2014. Metode Penelitian Administratif. Bandung: Alfabeta. Sumanto . 2014. Teori dan Aplikasi Metode Penelitian. Yogyakarta: CAPS. (Center of academic Publishing Service).

  Tandelilin, Eduardus. 2016. Portofolio dan Investasi, Edisi Pertama. Yogyakarta: Kanisius. Widoatmodjo, Sawidji. 2005. Cara Sehat Investasi di Pasar Modal Pengantar Menjadi Investor Profesional. Jakarta: PT.

  Elex Media Komputindo. Yusrizal. 2017. Pengaruh Corporate Governance Dan Struktur Kepemilikan Saham Terhadap Kinerja Keuangan Pada Perusahaan Sektor Jasa Sub Sektor Perdagangan Besar Barang Produksi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (BEI).

  Jurnal Pendidikan IPA Indonesia.

  Yohantin, Yesica. 2009. Penggunaan Metode CAPM dalam Menilai Risiko dan Return Saham Untuk Menentukan Pilihan Berinvestasi Pada Saham Jakarta Islamic Index Periode Januari 2004

• – Desember 2008 Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ilmu Manajemen. Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma.