Tesis ini menganalisis penggunaan Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Arbitrage Pricing Theory (APT) dalam memprediksi return saham industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Penelitian menunjukkan bahwa kedua model memiliki pengaruh signifikan terhadap return saham dan menyoroti perbedaan antara expected return dari masing-masing model. Metode yang digunakan melibatkan analisis regresi dan uji beda dua rata-rata sampel, dengan hasil yang menunjukkan perbedaan yang signifikan antara CAPM dan APT.

1. TESIS
ANALISIS CAPITAL ASSET PRICING MODEL DAN
ARBITRAGE PRICING THEORY DALAM MEMPREDIKSI
RETURN SAHAM INDUSTRI MANUFAKTUR YANG
TERCATAT DI BURSA EFEK INDONESIA
AN ANALYSIS ON CAPITAL ASSET PRICING MODEL AND
ARBITRAGE PRICING THEORY IN PREDECTING STOCK RETURN
OF MANUFACTURE INDUSTRY LISTED IN
INDONESIA STOCK EXCHANGE
MUSDALIFAH
PROGRAM PASCASARJANA
UNIVERSITAS HASANUDDIN
MAKASSAR
2009

2. Analisis Capital Asset Pricing Model Dan Arbitrage Pricing
Theory Dalam Memprediksi Return Saham Industri
Manufaktur Yang Tercatat Di Bursa Efek Indonesia
TESIS
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Mencapai Gelar Magister
Program Studi
Manajemen dan Keuangan
Disusun dan Diajukan oleh
MUSDALIFAH
Kepada
PROGRAM PASCASARJANA
UNIVERSITAS HASANUDDIN
MAKASSAR
2009
ii

3. LEMBAR PENGESAHAN
TESIS
Analisis Capital Asset Pricing Model dan Arbitrage Pricing Theory
Dalam Memprediksi Return saham Industri Manufaktur
yang tercatat di Bursa Efek Indonesia
Disusun dan diajukan oleh
MUSDALIFAH
Nomor Pokok P1700207035
Program Studi
Manajamen dan Keuangan
Menyetujui
Komisi Penasihat,
Ketua
Anggota
Prof. Dr. H. Syamsu Alam, SE., M.Si
Ketua Program Studi
Dr. Jusni, SE.,M.Si
Dekan
Manajemen dan Keuangan
Fakultas Ekonomi
Prof. Dr. H. Osman Lewangka, MA
iii
Prof. Dr. H. Muh. Yunus Zain, MA

4. PERNYATAAN KEASLIAN TESIS
Yang bertanda tangan di bawah ini :
Nama
: Musdalifah
Nomor Mahasiswa : P1700207035
Program Studi
: Manajemen dan Keuangan
Menyatakan dengan sebenarnya bahwa tesis yang saya tulis ini
benar – benar merupakan hasil karya saya sendiri, bukan merupakan
pengambilalihan tulisan atau pemikiran orang lain. Apabila di kemudian
hari terbukti atau dapat dibuktikan bahwa sebagian atau keseluruhan tesis
ini hasil karya orang lain, saya bersedia menerima sanksi atas perbuatan
tersebut.
Makassar, 1 Juni 2009
Yang menyatakan,
(Musdalifah)
iv

5. PRAKATA
Puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT dengan
selesainya penyusunan tesis ini.
Gagasan
yang
melatari
tajuk
permasalahan
ini
timbul
dari
pengamatan penulis terhadap fluktuasi return saham industri manufaktur
yang tercatat di Bursa Efek Indonesia. Dan dalam pengamatan penulis
bahwa return saham dapat diprediksi dengan menggunakan dua model
yang paling populer yaitu Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Model
Arbitrage Pricing Theory (APT). Penulis bermaksud menyumbangkan
beberapa konsep yang menjadi dasar perbedaan kedua model tersebut
sehingga mengetahui seberapa besar perbedaan akurasi Capital Asset
Pricing Model (CAPM) dan Model Arbitrage Pricing Theory (APT) dalam
memprediksi return saham industri manufaktur yang tercatat di Bursa Efek
Indonesia.
Penulis menghadapi banyak kendala dalam menyusun tesis ini,
tetapi alhamdulillah atas bantuan dukungan moral dari berbagai pihak,
maka tesis ini selesai pada waktunya. Dalam kesempatan ini penulis
dengan tulus menyampaikan terima kasih kepada Prof.Dr.H.Syamsu
Alam, SE.,M.Si selaku Ketua Komisi Penasihat dan Dr.Jusni,SE.,M.Si
selaku Anggota Komisi Penasehat.
Makassar, 18 Juli 2009
Musdalifah
v

6. ABSTRAK
MUSDALIFAH. Analisis Capital Asset Pricing Model dan Arbitrage Pricing
Theory Dalam Memprediksi Return Saham Industri manufaktur yang
tercatat di Bursa Efek Indonesia (dibimbing oleh Syamsu Alam dan Jusni).
Penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan pengaruh Premi Risiko
dengan Capital Asset Pricing Model, dan pengaruh Inflasi, SBI, Kurs
dengan model Arbitrage Pricing Theory dalam memprediksi return saham,
dan perbedaan Expected Return Capital Asset Pricing Model dan
Expected Return Arbitrage Pricing Theory, serta perbedaan
penyimpangan rata-rata absolut Capital Asset Pricing Model dan model
Arbitrage Pricing Theory pada saham industri manufaktur yang tercatat di
Bursa Efek Indonesia.
Penelitian ini menggunakan metode purpose sampling. Data dianalisis
dengan analisis regresi dan uji beda dua rata – rata sampel.
Premi Risiko yang diukur dengan Capital Asset Pricing Model dan
Inflasi, SBI, Kurs yang diukur dengan model Arbitrage Pricing Theory
menyatakan bahwa variabel tersebut secara bersama-sama mempunyai
pengaruh dalam memprediksi return saham. Dan pengujian beda dua
rata-rata menyatakan bahwa Expected Return Capital Asset Pricing Model
berbeda dengan Expected Return Arbitrage Pricing Theory, dan rata-rata
penyimpangan absolut Capital Asset Pricing Model berbeda dengan
Arbitrage Pricing Theory pada saham industri manufaktur yang tercatat di
Bursa Efek Indonesia.
vi

7. ABSTRACT
MUSDALIFAH. An Analysis on Capital Asset Pricing Model and Arbitrage
Pricing Theory in predicting Stock Return of Manufacture Industry Listed in
Indonesia Stock Exchange ( supervised by Syamsu Alam dan Jusni).
This research aim to point out the influence of risk premium which is
measured by using capital asset pricing model, and the influence of
inflation, the rate of interest, and the exchange rate which are measured
by using arbitrage pricing theory in predicting stock return, and the
difference between expected return capital asset pricing model and
expected return arbitrage pricing theory, and the difference between mean
absolute deviation capital asset pricing model and arbitrage pricing theory
of the stock return of manufacture industry listed in indonesia stock
exchange.
This research used purposive sampling method, data were then
analyzed using regression analysis and the different test of two flattening
samples.
The results show that risk premium measured by capital asset pricing
model, and the inflation, the rate of interest, and the exchange rate
measured by using arbitrage pricing theory simultaneously give influence
in predicting stock return. And the test different of two flattening samples
indicate that expected return capital asset pricing model is different from
expected return arbitrage pricing theory. Mean absolute deviation of
capital asset pricing model is different from arbitrage pricing theory of the
stock return of manufacture industry listed in indonesia stock exchange.
vii

8. DAFTAR ISI
hal
PRAKATA ..........................................................................................
ABSTRAK ..........................................................................................
ABSTRACT .......................................................................................
DAFTAR ISI .......................................................................................
DAFTAR TABEL ..............................................................................
DAFTAR GAMBAR .........................................................................
DAFTAR LAMPIRAN ......................................................................
v
vi
vii
viii
x
xii
xiii
I PENDAHULUAN
A.
B.
C.
D.
E.
F.
G.
Latar Belakang Penelitian ..........................................................
Identifikasi Masalah ...................................................................
Rumusan Masalah .....................................................................
Tujuan Penelitian .......................................................................
Manfaat Penelitian .....................................................................
Ruang Lingkup / Batasan Penelitian .........................................
Sistematika Penulisan ...............................................................
1
7
8
8
9
10
11
II LANDASAN TEORI
A. Investasi
1. Definisi Investasi .....................................................................
2. Risiko Investasi .......................................................................
B. Return Saham ...........................................................................
C. Estimasi Risiko dan Return ........................................................
D. Capital Asset Pricing Model .......................................................
E. Arbitrage Pricing Theori - APT ...................................................
1. Perubahan Tingkat Inflasi ......................................................
2. Perubahan Tingkat Suku Bunga BI Rate ..............................
3. Perubahan Nilai Tukar Atau Kurs ..........................................
F. Penelitian – Penelitian Sebelumnya ..........................................
G. Kerangka Pemikiran Teoritis dan Perumusan Hipotesis ...........
13
13
18
19
22
25
26
27
28
29
31
III METODE PENELITIAN
A.
B.
C.
D.
E.
F.
Metode Yang Digunakan ............................................................
Objek dan Waktu Penelitian .......................................................
Populasi Dan Sampel .................................................................
Teknik Pengumpulan Data .........................................................
Definisi Operacional ………………………………………………...
Capital Asset Pricing Model ........................................................
viii
37
38
38
39
40
43

9. G. Arbitrage Pricing Theory ............................................................. 44
H. Teknik Statistik dan Ekonometrik yang digunakan ..................... 45
IV. GAMBARAN UMUM
A. Pasar Modal ................................................................................ 51
B. Perusahaan – perusahaan industri manufaktur .......................... 53
V. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Capital Asset Pricing Model
1. Estimasi Parameter Alpha dan Beta ………………………….. 60
2. Pendapatan Saham yang sesungguhnya ……………………. 61
3. Pendapatan Pasar ……………………………………………… 63
4. Expected Return CAPM ………………………………………. 69
5. Pendapatan saham yang diharapkan ………………………… 75
B. Analisis Arbitrage Pricing Theory
1. Menghitung A, B1, B2, Dan B3 Untuk Model APT
Pada Industri Manufaktur ……………………………………… 76
2. Model Actual Return APT ……………………………………… 78
3. Menghitung A, B1, B2, Dan B3 Hasil Arima Untuk
Expected Return Model APT…………………………………... 87
4. Model Expected Return APT ………………………………….. 90
5. Pendapatan saham yang diharapkan ………………………… 97
C. Rata-rata Penyimpangan Absolut CAPM dan APT ……………... 98
D. Pembahasan
1. Premi Risiko yang diukur dengan menggunakan CAPM…... 100
2. Inflasi, SBI, dan Kurs yang diukur dengan menggunakan
model APT ........................................................................... 102
3. Uji beda dua rata-rata Expected Return CAPM
dan Expected Return APT…………………………………….. 107
4. Uji beda dua rata-rata penyimpangan Absolut
model CAPM dan model APT .............................................. 110
VI. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan …………………………………………………………. 114
B. Saran – saran ………………………………………………………. 116
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
ix

10. DAFTAR TABEL
nomor
halaman
1. Data Perusahaan yang digunakan sebagai sampel ............. 39
1.1. Deskriptive Statistic tahun 2003 ………………………… 54
1.2. Deskriptive Statistic tahun 2004 ………………………… 55
1.3. Deskriptive Statistic tahun 2005 ………………………… 56
1.4. Deskriptive Statistic tahun 2006 ………………………… 57
1.5. Deskriptive Statistic tahun 2007 ………………………… 58
1.6. Deskriptive Statistic tahun2008 …………………………. 59
1.7. Sensitivitas return saham terhadap return market ……. 60
2.1. Actual Return (Ri) Tahunan, Model CAPM ……………. 62
3.1. Alpha, Beta, dan R2 tahun 2003 ……………………….. 63
3.1.1 Deskriptive Statistic …………………………………… 64
3.2. Alpha, Beta, dan R2 tahun 2004 ………………………… 65
3.2.1 Deskriptive Statistic ……………………………………. 65
3.3. Alpha, Beta, dan R2 tahun 2005 ………………………… 66
3.3.1 Deskriptive Statistic …………………………………… 66
3.4. Alpha, Beta, dan R2 tahun 2006 ………………………… 67
3.4.1 Deskriptive Statistic …………………………………… 67
3.5. Alpha, Beta, dan R2 tahun 2007 ………………………… 68
3.5.1 Deskriptive Statistic ……………………………………. 68
3.6. Alpha, Beta, dan R2 tahun 2008 ………………………… 69
3.6.1 Deskriptive Statistic …………………………………… 69
4.1. Koefisien Model CAPM INDF (2003-2008) ……………. 70
4.2. Koefisien Model CAPM MEDC (2003-2008) ………….. 71
4.3. Koefisien Model CAPM UNVR (2003-2008) …………… 72
4.4. Koefisien Model CAPM KLBF (2003-2008) …………… 73
4.5. Koefisien Model CAPM ANTM (2003-2008) …………... 74
4.6. Koefisien Model CAPM UNTR (2003-2008) …………… 75
4.7. Expected Return (E(Ri)) tahunan, Model CAPM ……… 76
5.1. Alpha, B1, B2, dan B3 ……………………………………. 77
5.2. Koefisien Model APT INDF (2003-2008) ...................... 78
5.3. Koefisien Model APT MEDC (2003-2008) .................... 80
5.4. Koefisien Model APT UNVR (2003-2008) ..................... 81
5.5. Koefisien Model APT KLBF (2003-2008) ...................... 83
5.6. Koefisien Model APT ANTM (2003-2008) .................... 84
5.7. Koefisien Model APT UNTR (2003-2008) ..................... 86
5.8. Actual Return (Ri) Tahunan, Model APT ...................... 87
6.1. Alpha, B1, B2, dan B3 (olahan data dari ARIMA) .......... 89
6.2. Alpha, B1, B2, dan B3 Expected Return model APT …. 90
6.3. Expected Return (E(Ri)) tahunan, Model APT ………… 98
x

11. 6.4. MAD Industri Manufaktur selama 5 tahun (2003-2008) . 99
6.5. Group Statistik MAD CAPM dan APT ………………….. 99
7.1.Summary R2, Uji F, Uji T Model CAPM …………………. 100
7.1.1 Keputusan Hipotesis Satu ……………………………… 102
7.2. Summary R2, dan Uji F, Model APT …………………… 103
7.2.1.Keputusan Hipotesis dua ……………………………… 105
7.2.2. Uji T Model APT ………………………………………... 105
7.2.3. Keputusan Hipotesis dua secara parsial …………….. 107
8.1. Ringkasan Statistik Deskriptif CAPM dan APT ............. 108
8.2. Hasil Uji Beda Dua Rata-rata Sample Independent ...... 109
8.3. Keputusan Hipotesis tiga .............................................. 110
8.4. Hasil Uji beda dua rata-rata sample independent ......... 111
8.5. Keputusan Hipotesis empat .......................................... 111
xi

12. DAFTAR GAMBAR
nomor
halaman
1. Risiko Systematic dan Unsystematic ……………………. 16
2. Kerangka Pemikiran ………………………………………. 36
3. Perkembangan IHSG ……………………………………… 53
xii

13. DAFTAR LAMPIRAN
nomor
halaman
Daftar IHSG dan Harga Saham ………………………….. 123
Daftar Return IHSG dan Return Harga Saham ………… 126
Market Capitalization dan Proporsi ……………………… 129
Data Proporsi (W), Risiko Perusahaan (R),
dan Penghitungan Rm …………………………………………………………. 135
5. Data Rf, Rm, dan Penghitungan Premi Risiko ................. 141
6. Data Deviden, Harga Penutupan Saham,
Dan Holding Period Return ……………………………….. 146
7. Data Proporsi, Risiko (HPR), dan Penghitungan
Return Realisasi (Actual Return/Ri) ................................. 152
8. Data Nilai Kurs, Data Tingkat Suku Bunga Indonesia
dan Data Tingkat Inflasi …………………………………... 158
9. Data Hasil Olahan ARIMA Inflasi, SBI, dan Kurs ………. 159
10. Tabel Anova ………………………………………………… 162
11. Tabel Model Summary dan Coefficient ………………….. 165
1.
2.
3.
4.
xiii

14. BAB I
PENDAHULUAN
A. LATAR BELAKANG MASALAH
Investasi merupakan suatu daya tarik bagi para investor dalam
menginvestasikan dananya di pasar modal karena mengharapkan return
(tingkat pengembalian) yang berupa: capital gain, dividen atau bunga.
Sedangkan di sisi lain para pemodal dihadapkan pada risiko atas
investasi. Dengan adanya perubahan risiko investasi tersebut maka
pengharapan investor untuk memperoleh return juga akan berubah.
Dimana sesuai dengan teori keuangan bahwa ada hubungan yang positif
dan linier antara tingkat risiko dan return. Atau dengan kata lain bahwa
apabila ada peningkatan risiko akan diikuti oleh tingkat pengharapan
return yang semakin tinggi pula oleh para investor, demikian juga
sebaliknya. Horne dan Wachoviz (1998:26) mendefinisikan return
sebagai:“Return as benefit which related with owner that includes cash
dividend last year which is paid, together with market cost appreciation or
capital gain which is realization in the end of the year”. Menurut Jones
(2000:124) “return is yield dan capital gain (loss)”. (1) Yield, yaitu cash
flow yang dibayarkan secara periodik kepada pemegang saham (dalam
bentuk dividen), (2) Capital gain (loss), yaitu selisih antara harga saham
pada saat pembelian dengan harga saham pada saat penjualan. Hal
tersebut diperkuat oleh Corrado dan Jordan (2000:5) yang menyatakan

15. bahwa ”Return from investment security is cash flow and capital
gain/loss”. Berdasarkan pendapat yang telah dikemukakan, dapat diambil
kesimpulan return saham adalah keuntungan yang diperoleh dari
kepemilikan saham investor atas investasi yang dilakukannya, yang terdiri
dari dividen dan capital gain/loss.
Risiko dalam berinvestasi, suatu hal yang tidak dapat dihindari
keberadaannya. Menurut Reilly et al. (2000:III) risiko dapat diartikan “Risk
is the uncertainty that an investment will earn its expected rate of return”
dari
pengertian
tersebut
dinyatakan
bahwa
risiko
merupakan
ketidaktentuan atas investasi yang akan diperoleh terhadap return yang
diharapkan. Sedangkan Sharpe (1999) menyatakan “Risk is the think for
measuring of actual return deviation to expected return”. Jones (2000:10)
mendefinisikan “Risk is defind as the change that actual return on an
investment will be different from the expected return” . Risiko merupakan
perubahan dimana return aktual dari investasi akan berbeda-beda
terhadap return yang diharapkan.
Markowitz
(1952)
ini
menyatakan
bahwa
“Expected
return
merupakan tingkat pengembalian dan variance returns merupakan risiko
atas instrument investasi tersebut”.
Teori
portofolio
yang
dikembangkan
oleh
Markowitz
(1952)
berhubungan dengan pemilihan portofolio yang dapat memaksimalkan
pengembalian yang diharapkan sesuai dengan tingkat risiko yang dapat
diterima. Dengan menggunakan model kuantitatif dan data historis, teori
2

16. portofolio mendefinisikan “pengembalian portofolio yang diharapkan” dan
tingkat risiko portofolio yang dapat diterima” serta menunjukkan cara
pembentukan portofolio yang optimal.
Pada bulan Oktober 1990, hadiah Nobel dipersembahkan bagi Harry
Markowitz, tokoh pengembang teori portofolio, dan William Sharpe, salah
satu tokoh pencetus teori pasar modal. Penghargaan ini merupakan
pengakuan betapa pentingnya kedua teori tersebut yaitu teori portofolio
dan teori pasar modal. Dan pada penelitian ini difokuskan pada
pembahasan teori pasar modal, teori pasar modal berhubungan dengan
pengaruh keputusan investor terhadap harga sekuritas. Lebih khususnya,
teori
menunjukkan
hubungan
yang
seharusnya
terjadi
antara
pengembalian dan risiko sekuritas jika investor membentuk portofolio yang
sesuai dengan teori portofolio.
Asset Pricing Model ini adalah implikasi kedua teori tersebut dalam
penentuan harga aset.
Berdasarkan asumsi mengenai perilaku dan
harapan investor serta mengenai pasar modal, model ini memperkirakan
harga keseimbangan teoritis suatu aktiva.
Implikasi utama model ini
adalah return yang diharapkan atas aset berhubungan dengan ukuran
risiko asset.
Hubungan return yang diharapkan dan beta dijelaskan dengan Model
Penentuan Harga Aset Kapital (Capital Asset Pricing Model CAPM) yang
dicetuskan oleh William Sharpe (1961),
CAPM didasarkan pada
seperangkat asumsi khusus mengenai perilaku investor dan tersedianya
3

17. pasar sekuritas yang sempurna, Selanjutnya terjadi evolusi teori yang
membahas perpanjangan dari CAPM yang diperoleh dengan jalan
memodifikasi
asumsi-asumsi
yang
mendasarinya,
seperti
dikemukakan oleh Fisher Black (1972), CAPM Beta Nol,
yang
dan Robert
C.Merton (1973), CAPM Multifaktor, terakhir mendapat kritikan dari
Professor Stephen A. Ross yang mempertanyakan keabsahan dari
asumsi-asumsi CAPM, Stephen A. Ross (1976) mengembangkan model
alternatif yang sepenuhnya berdasarkan dari konsep arbitrase, sehingga
disebut model teori penentuan harga arbitrase (Arbitrage Pricing Theory /
APT).
Ada dua macam Asset Pricing Model yang populer dan dapat
digunakan dalam memprediksi return saham. Kedua model (Capital Asset
Pricing Model / CAPM dan Arbitrage Pricing Theory / APT) ini populer
karena kemudahan dalam aplikasi serta asumsi yang mendasari kedua
model ini.
Model pertama adalah Capital Asset Pricing Model (CAPM). Model
ini diperkenalkan oleh Treynor, Sharpe, Lientner, dan Mossin pada tahun
1960-an.
Model
ini
mengasumsikan
bahwa
pendapatan
saham
dipengaruhi oleh satu faktor, yaitu premi risiko pasar dan merupakan
model dalam menentukan harga suatu aset pada kondisi equilibrium.
Model ini didasarkan pada adanya dalil bahwa return saham sama dengan
tingkat pengembalian bebas risiko plus premi risiko yang hanya tinggal
mencerminkan risiko yang tersisa setelah dilakukan diversifikasi (Eugene
4

18. F. Brigham: 2006). CAPM mempunyai validitas yang tinggi sebagai alat
pemprediksi return saham satu tahun ke depan, tetapi tidak valid jika data
yang digunakan pada saat pasar berada dalam gejolak yang tinggi (Agus
Sumanto: 2005).
Keadaan equilibrium suatu tingkat keuntungan yang disyaratkan oleh
pemodal untuk suatu saham akan dipengaruhi oleh risiko saham tersebut
(Tandelilin, 2001: 90). Perhatian mengenai model keseimbangan ini telah
secara menerus dikembangkan. Beberapa diantaranya adalah Sharpe
(1964) dan Treynor (1961) yang mengembangkan formulasi meanvariance. Formulasi ini kemudian dikembangkan lebih lanjut dan
diklarifikasi oleh Lintner (1965), Mossin (1966), Fama (1968), dan Long
(1972). Sebagai tambahan, Treynor (1965), Sharpe (1966), dan Jensen
(1968-1969) telah mengembangkan evaluasi portofolio yang mendasarkan
pada Assets Pricing Model ini. Kelemahan-kelemahan empiris yang terjadi
pada model CAPM mendorong para ahli manajemen keuangan untuk
mencari model alternatif yang menerangkan hubungan return dengan
risiko saham. Bodie et al. (2005) menjelaskan bahwa Capital Asset Pricing
Model (CAPM) merupakan hasil utama dari ekonomi keuangan modern.
Capital Asset Pricing Model (CAPM) memberikan prediksi yang tepat
antara hubungan risiko sebuah aset dan tingkat harapan pengembalian
(expected return). Walaupun Capital Asset Pricing Model belum dapat
dibuktikan secara empiris, Capital Asset Pricing Model sudah luas
5

19. digunakan karena akurasi Capital Asset Pricing Model yang cukup pada
aplikasi penting.
Model yang kedua adalah Arbitrage Pricing Theory (APT). Pada
tahun 1976 Stephen A. Ross merumuskan sebuah teori yang disebut
dengan Arbitrage Pricing Theory (APT), yaitu menyatakan bahwa harga
suatu aset bisa dipengaruhi oleh berbagai faktor, tidak hanya satu faktor
(portofolio pasar) seperti yang telah dikemukakan pada teori CAPM. Pada
model APT faktor – faktor makro ekonomi seperti inflasi, tingkat suku
bunga, nilai tukar mata uang turut diperhitungkan dalam memprediksi
return saham. Meningkatnya laju inflasi bagaikan pisau bermata dua. Di
satu sisi dapat meningkatkan pendapatan dan di sisi lain akan
meningkatkan biaya yang dikeluarkan perusahaan. Jika peningkatan biaya
lebih besar daripada peningkatan pendapatan maka laba perusahaan
akan menurun. Perubahan kurs mata uang akan mempengaruhi iklim
investasi karena perubahan kurs mata uang akan mempengaruhi
perdagangan antar negara. Tingkat suku bunga dijadikan patokan dalam
perbandingan imbalan investasi bila diinvestasikan pada sektor lain. Jika
tingkat pengembalian investasi lebih tinggi dari pada tingkat suku bunga
maka investasi tersebut layak diterima.
Penelitian – penelitian sebelumnya telah banyak dilakukan yang
mengarah pada perbandingan kedua model ini. Penelitian yang dilakukan
Gancar Candra Premananto & Muhammad Madyan (2004) yang
mengemukakan bahwa model CAPM maupun APT masih kurang akurat
6

20. dalam memprediksi pendapatan saham industri manufaktur sebelum dan
semasa krisis ekonomi. Arduino Cagnetti (2002) melakukan penelitian
tentang perbandingan antara model CAPM dengan APT yang menunjukan
bahwa APT dengan faktor makro ekonomi, seperti : perubahan inflasi
yang diharapkan, inflasi yang tidak terduga, premi risiko, dan tingkat
bunga lebih baik daripada CAPM.
Penulis tertarik melakukan penelitian lebih lanjut tentang Asset
Pricing Model dan tulisan ini diberi judul : “Analisis Capital Asset Pricing
Model dan Arbitrage Pricing Theory
Dalam Memprediksi Return
Saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia”
B. IDENTIFIKASI MASALAH
Ada dua Asset Pricing Model yang dapat digunakan dalam
memprediksi return
investasi pada saham. Model yang pertama yaitu
model CAPM, model ini mengasumsikan bahwa return saham dipengaruhi
satu faktor yaitu premi risiko pasar.
Model yang kedua yaitu model APT, model ini mengasumsikan jika
investor memiliki peluang untuk meningkatkan return tanpa meningkatkan
risiko maka investor tersebut akan memanfaatkan peluang tersebut.
Sehingga dalam model APT ini faktor–faktor yang mempengaruhi return
saham lebih banyak daripada model CAPM, yaitu : perubahan inflasi,
perubahan tingkat suku binga BI rate, dan perubahan nilai tukar atau kurs.
7

21. C. RUMUSAN MASALAH
Perumusan masalah penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana pengaruh premi risiko yang diukur dengan menggunakan
Capital Asset Pricing Model dalam memprediksi return saham Industri
Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia ?
2. Bagaimana pengaruh inflasi, suku bunga indonesia dan nilai kurs yang
diukur dengan menggunakan model Arbitrage Pricing Theory dalam
memprediksi return saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa
Efek Indonesia ?
3. Apakah ada perbedaan expected return Capital Asset Pricing Model
dan model Arbitrage Pricing Theory pada saham Industri Manufaktur
yang tercatat di Bursa Efek Indonesia ?
4. Apakah ada perbedaan rata-rata penyimpangan absolut Capital Asset
Pricing Model dan model Arbitrage Pricing Theory pada saham Industri
Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia ?
D. TUJUAN PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan, yaitu :
1. Menunjukkan
menggunakan
pengaruh
Capital
premi
Asset
8
risiko
Pricing
yang
Model
diukur
(CAPM)
dengan
dalam

22. memprediksi return saham Industri Manufaktur yang tercatat di
Bursa Efek Indonesia.
2. Menunjukkan pengaruh inflasi, suku bunga indonesia dan nilai kurs
yang diukur dengan menggunakan model Arbitrage Pricing Theory
(APT) dalam memprediksi return saham Industri Manufaktur yang
tercatat di Bursa Efek Indonesia.
3. Menunjukkan perbedaan expected return Capital Asset Pricing
Model (CAPM) dan model Arbitrage Pricing Theory (APT) pada
saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.
4. Menunjukkan perbedaan rata-rata penyimpangan absolut Capital
Asset Pricing Model dan model Arbitrage Pricing Theory pada
saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.
E. MANFAAT PENELITIAN
1. Bagi Investor
Suatu bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan untuk
melakukan investasi khususnya investasi saham pada sektor
manufaktur.
2. Bagi Perusahaan
Suatu informasi bagi perusahaan untuk dapat meningkatkan kinerja
yang tercermin pada pendapatan sahamnya di pasar modal.
3. Bagi Peneliti dan Pihak Lain
9

23. Suatu wawasan yang dapat memperkaya penerapan teori dalam
praktek yang sebenarnya. Dan dapat menjadi masukan yang
digunakan sebagai acuan penelitian lebih lanjut.
F. RUANG LINGKUP/BATASAN PENELITIAN
Mengingat luasnya lingkup penelitian ini, maka penulis membatasi
penelitian yang dilakukan, adalah sebagai berikut :
1. Batasan masalah pada CAPM dan APT
yang merupakan dua
model diantara Asset Pricing Model yang ada. Dan pada variabelvariabel tertentu, seperti : premi risiko pasar dalam CAPM,
perubahan inflasi, perubahan tingkat suku bunga SBI, perubahan
nilai tukar terhadap dollar Amerika dalam model APT dan return
saham bulanan pada beberapa saham industri manufaktur yang
tercatat di Bursa Efek Indonesia.
2. Ruang lingkup penelitian ini dibatasi hanya pada perusahaanperusahaan sektor industri manufaktur yang tercatat di Bursa Efek
Indonesia
perusahaan
dan
merupakan
manufaktur
kelompok
tersebut
saham
secara
LQ
terus
45,
dan
menerus
menerbitkan laporan keuangan triwulanannya dari TW l/2003
hingga TW lll/2008, sehingga periode penelitian ini mencakup
bulanan yang dilakukan mulai
2008.
10
Januari 2003 hingga Desember

24. G. SISTEMATIKA PENULISAN
Sistematika penulisan thesis ini dibagi menjadi lima bab yang
masing-masing terdiri dari sub bagian yang berkaitan, antara lain :
BAB I : PENDAHULUAN
Dalam bab ini penulis mengemukakan latar belakang masalah, identifikasi
masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, ruang
lingkup / batasan masalah dan sistematika penulisan.
BAB II : TINJAUAN PUSTAKA
Pada bab ini penulis akan menjabarkan teori-teori mengenai Definisi
investasi, return saham, estimasi risiko dan return, Model Penilaian Aset
Modal (Capital Asset Pricing Model / CAPM), APT, perubahan inflasi,
perubahan tingkat suku bunga, perubahan kurs, penelitian – penelitian
sebelumnya, kerangka pemikiran teoritis dan perumusan hipotesis.
BAB III : METODOLOGI PENELITIAN
Bab ini membahas tentang jenis penelitian yang digunakan, populasi dan
sampel penelitian, teknik pengumpulan data, definsi operasional, capital
asset pricing model, arbitrage pricing theory, dan teknik statistic serta
ekonometrik yang digunakan.
BAB IV : GAMBARAN UMUM
Bab ini menggambarkan gambaran umum pasar modal dan perusahaanperusahaan yang termasuk kategori industri manufaktur yang tercatat di
Bursa Efek Indonesia.
11

25. BAB V : ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Bab ini berisikan penjelasan analisis mengenai hasil penelitian dan
pembahasan yang mencakup estimasi alpha dan beta masing-masing
saham, menghitung pendapatan saham yang sesungguhnya perusahanperusahaan manufaktur, menghitung pendapatan pasar, model CAPM,
estimasi variable-variabel dalam model APT, menghitung pendapatan
saham yang diharapkan dengan model CAPM dan APT, dan pembahasan
mengenai rata-rata penyimpangan absolut (mean absolut deviation (mad))
untuk model CAPM dan model APT serta pengujian hipotesis untuk
mengetahui pengaruh premi risiko yang diukur dengan menggunakan
Capital Asset Pricing Model (CAPM), pengaruh inflasi, suku bunga
indonesia dan nilai kurs yang diukur dengan menggunakan model
Arbitrage Pricing Theory (APT), perbedaan expected return yang diukur
dengan menggunakan Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan model
Arbitrage Pricing Theory (APT), dan perbedaan akurasi Capital Asset
Pricing Model dan model Arbitrage Pricing Theory pada saham Industri
Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.
BAB VI : KESIMPULAN DAN SARAN
Merupakan Bab penutup yang memberikan kesimpulan dari hasil
penelitian yang dilakukan penulis. Dan memberikan saran-saran yang
konstruktif yang dapat membangun dan bermanfaat bagi usaha-usaha
penelitian lebih lanjut.
12

26. BAB Il
TINJAUAN PUSTAKA
A. INVESTASI
1. DEFINISI INVESTASI
Investasi dapat didefinisikan sebagai bentuk pengelolaan dana guna
memberikan keuntungan dengan cara menempatkan pada alokasi yang
diperkirakan memberikan
tambahan
keuntungan. Tentunya
proses
pencarian keuntungan dengan investasi membutuhkan analisis dan
perhitungan mendalam dengan tidak mengesampingkan kehatian-hatian.
2. RISIKO INVESTASI
Dalam konteks manajemen investasi, risiko merupakan besarnya
penyimpangan antara tingkat pengembalian yang diharapkan (expected
return) dengan tingkat pengembalian yang dicapai secara nyata (actual
return). Semakin besar penyimpangannya berarti semakin besar tingkat
risikonya. Apabila risiko dinyatakan sebagai seberapa jauh hasil yang
diperoleh bisa menyimpang dari hasil yang diharapkan, maka digunakan
ukuran penyebaran. Alat statistik yang digunakan sebagai ukuran
penyebaran tersebut adalah varians atau deviasi standar.
Bila seorang individu maupun perusahaan melakukan investasi maka
akan dihadapkan pada risiko. Francis (1988), “risiko ada dua macam,
13

27. yaitu risiko sistematis dan risiko tidak sistematis”. Adapun risiko-risiko
tersebut
dapat
didefinisikan
sebagai
kemungkinan
terjadinya
penyimpangan dari sesuatu yang diharapkan atau dengan kata lain
penyimpangan tingkat keuntungan yang terjadi dari tingkat keuntungan
yang diharapkan (Haugen, 1997).
Dalam konteks portofolio risiko dibedakan menjadi dua, yaitu:
(1) Risiko tidak sistematis (unsystematic risk)
Risiko tidak sitematis (unsystematicrisk atau spesific-risk) yaitu
risiko yang hanya dialami oleh investasi tersebut, yang bisa
disebabkan oleh faktor manajemen, ciri khusus jenis industri, jenis
persaingan usaha. Misalnya struktur modal, struktur assets,
tingkat
likuiditas,
tingkat
keuntungan.
Risiko
yang
dapat
dihilangkan dengan melakukan diversifikasi investasi (diversifiedrisk) terhadap berbagai macam saham adalah risiko yang hanya
mempengaruhi perusahaan atau saham tertentu saja tanpa
mempengaruhi perusahaan atau saham lainnya, fluktuasi risiko ini
besarnya berbeda – beda antara satu saham dengan saham
lainnya. Karena perbedaan itulah maka masing – masing saham
memiliki tingkat sensitifitas yang berbeda terhadap setiap
perubahan pasar. Parameter yang digunakan dalam risiko tidak
sistematis adalah standar deviasi. Standar deviasi adalah risiko
yang dihadapi oleh investor saat ini dianggap sama dengan
tingkat
variabilitas
dari
return
14
yang
diharapkan.
Semakin

28. berfluktuasi tingkat harapan return yang akan didapat maka
tingkat risiko juga tinggi.
(2) Risiko sistematis (systematic risk)
Risiko sistematis (systematic-risk atau market-risk) yaitu risiko
yang dialami oleh semua investasi tanpa terkecuali. Risiko ini
disebabkan adanya kemungkinan ketidakstabilan pada kondisi
ekonomi, politik, dan sosial yang akan berpengaruh langsung
pada seluruh saham yang ada di bursa atau dengan kata lain
kondisi tersebut berpengaruh pada pasar secara keseluruhan.
Misalnya, adanya perubahan tingkat suku bunga, kurs valas,
kebijakan pemerintah. Sehingga sifatnya umum dan berlaku bagi
semua saham dalam bursa saham yang bersangkutan. Risiko
yang tidak dapat dihilangkan dengan melakukan diversifikasi
(undiversified-risk) adalah risiko yang mempengaruhi seluruh
saham yang ada di bursa sehingga dengan menginvestasikan
dana ke berbagai macam sekuritas tidak dapat menghilangkan
risiko tersebut.
Parameter yang digunakan dalam mengukur
risiko ini adalah beta. Pengertian beta menurut Jones (2000:178)
adalah “Beta a measure of valatility, or relative systematic risk”.
Dimana pengertian volatilitas adalah sebagai fluktuasi dari return
suatu sekuritas dalam suatu periode tertentu. Jika fluktuasi return
sekuritas secara statistik mengikuti fluktuasi return pasar, maka
beta dari sekuritas tersebut bernilai 1. Misalnya, apabila return
15

29. pasar naik sebesar 5%, maka investor akan menghargapkan
kenaikan return sekuritasnya sebesar 5% pula. Scott et al.
(2000:201) yang menyatakan bahwa “Beta a measure stock’s
volatility relative to an average stock”. Lain halnya dengan
pendapat Brealey, et. al. (2001:290) yang mendefinisikan “beta is
a sensitivity of a stock’s return to the return on the market
portofolio”. Sedangkan menurut Ross et al. (2003:431) beta
adalah “The amount of systematic risk present a particular risky
asset relative to that in an average risky asset”. Dapat
disimpulkan bahwa beta adalah pengukur volatilitas suatu risiko
sistematis pada sekuritas. Beta suatu sekuritas dapat dihitung
dengan titik estimasi yang menggunakan data historis maupun
estimasi secara subjektif. Beta historis dapat dihitung dengan
menggunakan data historis berupa data pasar (return sekuritas
dan return pasar).
(Sumber: Ross, et al. 2003:274)
Gambar 1. Risiko Systematic dan Unsystematic
16

30. Gambar 1 di atas menjelaskan hubungan risiko sistematis dan
risiko tidak sistematis. Risiko tersebut digambarkan melalui risiko
total
yang
merupakan
penjumlahan
dari
risiko
sistematis
(Systematic risk) dan risiko tidak sistematis (Unsystematic risk).
Risiko tersebut dipergunakan karena dapat mengukur secara garis
besar tingkat risiko secara keseluruhan.
Ada beberapa jenis risiko investasi yang mungkin timbul dan perlu
dipertimbangkan dalam membuat keputusan investasi. Menurut Halim
(2003: 47), risiko tersebut adalah sebagai berikut:
(1) Risiko tingkat bunga (interest rate risk), merupakan risiko yang
timbul akibat perubahan tingkat bunga yang berlaku di pasar.
Biasanya risiko ini berjalan berlawanan dengan harga-harga
instrumen pasar modal.
(2) Risiko pasar (market risk), merupakan risiko yang timbul akibat
kondisi
perekonomian
negara
yang
berubah-ubah
yang
dipengaruhi oleh resesi dan kondisi perekonomian lain. Ketika
security market index meningkat secara terus-menerus selama
jangka waktu tertentu, trend yang menaik ini disebut bull market.
Sebaliknya, ketika security market index menurun secara terusmenerus selama jangka waktu tertentu, trend yang menurun ini
disebut bear market. Dengan kekuatan bull market dan bear
market ini cenderung mempengaruhi semua saham secara
sistematis, sehingga imbalan pasar menjadi berfluktuasi.
17

31. (3) Risiko daya beli (purchasing power-risk), merupakan risiko yang
timbul akibat pengaruh perubahan tingkat inflasi, di mana
perubahan ini akan menyebabkan berkurangnya daya beli uang
yang diinvestasikan maupun bunga yang diperoleh dari investasi.
Sehingga menyebabkan nilai riil pendapatan akan lebih kecil.
(4) Risiko mata uang (currency risk), merupakan risiko yang timbul
akibat pengaruh perubahan nilai tukar mata uang domestik
(misalnya rupiah) dengan mata uang negara lain (misalnya dollar
Amerika).
B. RETURN SAHAM
Dalam melakukan investasi seorang investor mengharapkan tingkat
pengembalian tertentu sebagai imbalan dan mengambil risiko tertentu.
Dalam konteks manajemen investasi, return merupakan imbalan yang
diperoleh dari investasi. Return ini dibedakan menjadi dua, pertama return
yang telah terjadi (actual return) yang dihitung berdasarkan data histories,
kedua return yang diharapkan (expected return) akan diperoleh investor di
masa yang akan datang. Menurut Halim (2003: 30), komponen return
meliputi:
(1) capital gain (loss) merupakan keuntungan (kerugian) bagi investor
yang diperoleh dari kelebihan harga jual (harga beli) diatas harga
beli (harga jual) yang keduanya terjadi di pasar sekunder.
18

32. (2) Yield merupakan pendapatan atau aliran kas yang diterima
investor yang diterima investor secara periodik, misalnya berupa
dividen atau bunga. Yield dinyatakan dari persentase dari modal
yang ditanamkan.
Menurut Jogiyanto (2003:109) saham dibedakan menjadi dua: (1)
return realisasi merupakan return yang telah terjadi, (2) return ekspektasi
merupakan return yang diharapkan akan diperoleh oleh investor di masa
yang akan datang. Berdasarkan pengertian return, bahwa return suatu
saham adalah hasil yang diperoleh dari investasi dengan cara menghitung
selisih harga saham periode berjalan dengan periode sebelumnya dengan
mengabaikan dividen, Ross et al. (2003:238)
C. ESTIMASI RISIKO DAN RETURN
Menurut Radcliffe (1997, 217-218), beberapa ukuran statistik yang
dapat digunakan untuk menggambarkan suatu risiko dan return, di
antaranya adalah :
1) Mean Absolute Deviation
Mean Absolute Deviation menunjukkan kemungkinan perbedaan
antara return yang mungkin diterima dengan expected return-nya.
Cara ini cukup masuk akal untuk menunjukkan tingkat risiko suatu
19

33. portofolio untuk mengetahui hubungan atau correlation di antara return
sekuritas.
2) Standard Deviation
Standard deviation mengukur volatilitas dari return, cara ini sering
digunakan untuk mengukur risiko. Secara statistik metode standar
deviasi memiliki beberapa kelebihan diantaranya pengukurannya
dilakukan dengan cara menyebarkan return (memperhitungkan nilai
yang terjadi di atas dan di bawah expected return). Di samping itu
standar deviasi juga dapat digunakan dengan menggunakan data
aktual return masa lalu (ex post standard deviation) atau dari estimasi
potensial returnnya (ex ante standard deviation).
Dalam melakukan estimasi return, harus dibedakan antara return
realisasi yaitu return yang telah terjadi dan return ekspetasi (expected
return) yaitu return yang belum terjadi tetapi yang diharapkan akan terjadi
di masa mendatang. Return realisasi yang dihitung berdasarkan data
historis penting sebagai salah satu ukuran kinerja suatu perusahaan. Rate
of return saham yang merupakan keuntungan dari capital gain dan dividen
dalam periode tertentu diperoleh dengan persamaan berikut :
Di mana:
20

34. Rt = rate of return (return realisasi) saham pada bulan ke-t
Pt = harga saham pada bulan ke-t
Pt-1 = harga saham pada satu bulan sebelum bulan ke-t
D = dividen pada bulan ke-t
Return realisasi ini berguna sebagai dasar penentuan tingkat keuntungan
yang diharapkan (expected return). Expected return sangat mungkin
berlainan
dengan
return
yang
diterima,
karena
adanya
suatu
ketidakpastian.
Perhitungan expected return dapat dilakukan dengan menggunakan
rata-rata aritmatik dan rata-rata geometrik. Metode rata-rata aritmatik
dinyatakan dalam persamaan berikut :
Untuk metode rata-rata geometrik, persamaannya dinyatakan sebagai
berikut :
Penggunaan perhitungan rata-rata aritmatik dan rata-rata geometrik
adalah tergantung pada tujuan investor. Rata-rata aritmatik diterapkan
untuk mengukur kinerja rata-rata selama satu periode, dan merupakan
cara yang bagus untuk memperkirakan expected return pada periode
berikutnya.
21

35. Sedangkan
perhitungan
rata-rata
geometrik
digunakan
untuk
mengukur perubahan kekayaan yang terjadi pada periode-periode
sebelumnya (multiple periods). Rata-rata geometrik mengukur tingkat
pertumbuhan majemuk (compound rate of growth) selama periode yang
ditentukan. Hal ini sering digunakan dalam investasi dan keuangan untuk
merefleksikan tingkat pertumbuhan (growth rate) yang konsisten (steady)
dari dana yang telah diinvestasikan selama periode-periode sebelumnya
(Jones, 2004:153).
Mengacu kepada kedua metode perhitungan tersebut, maka rata-rata
geometrik merupakan metode perhitungan yang sesuai untuk digunakan
dalam penelitian ini. Dengan kata lain, rata-rata aritmatik tidak digunakan.
D. MODEL PENILAIAN ASET MODAL
(CAPITAL ASSET PRICING MODE L - CAPM)
CAPM dikembangkan pertama kali pada tahun 1960 oleh William F
Sharpe, Lintner dan Mossin. Weston, Besley dan Brigham (1996: 193)
mendefinisikan CAPM sebagai berikut : “A Model based on the proposition
that any stock’s required rate of return is equal to the risk free of return
plus a risk premium, where risk reflect diversification”. CAPM merupakan
suatu model yang menghubungkan tingkat pendapatan yang diharapkan
dari suatu aset yang berisiko dengan risiko dari aset tersebut pada kondisi
pasar yang seimbang.
22

36. Menurut teori CAPM tingkat pendapatan yang diharapkan dari suatu
sekuritas dapat dihitung dengan menggunakan rumus:
Keterangan:
E(Ri) = Tingkat pendapatan yang diharapkan dari sekuritas i yang
mengandung risiko
RF
= Tingkat pendapatan bebes risiko
E(RM) = Tingkat pendapatan yang diharapkan dari portofolio pasar.
βi
= Tolak ukur risiko yang tidak bisa terdiversifikasi dari surat
berharga yang ke-i.
Sebagian asumsi yang digunakan untuk CAPM juga digunakan untuk
pendekatan normative dalam investasi yang dijelaskan dalam
bab
terdahulu. Asumsi-asumsi ini adalah sebagai berikut:
(1) Investor mengevaluasi portofolio dengan melihat ekspektasi
return dan standar diviasi (sebagai risiko) portofolio untuk satu
periode.
(2) Investor tidak pernah puas, jadi jika diberi pilihan antara dua
portofolio yang identik, mereka akan memilih portofolio yang
memberi ekspektasi return yang lebih tinggi.
(3) Investor adalah risk averse, jadi jika diberi pilihan antara dua
portofolio identik, mereka memilih portofolio dengan standar
diviasi yang lebih rendah.
23

37. (4) Aset individual dapat dibagi tidak terbatas, artinya investor dapat
membeli sebagian saham jika investor berminat.
(5) Terdapat tingkat bebas risiko dengan investor dapat memberi
pinjaman (berinvestasi) atau meminjam uang.
(6) Pajak dan biaya transaksi tidak relevan.
Asumsi tambahan:
(7) Semua investor memiliki satu periode yang sama.
(8) Tingkat bunga bebas risiko sama untuk semua investor.
(9) Informasi ini bebas diperoleh dan tersedia secara cepat untuk
semua investor.
(10)Investor mempunyai ekspektasi yang homogen (homogeneous
expectation), artinya mereka memiliki persepsi yang sama dalam hal
ekspektasi return, standar diviasi dan kovarian sekurtas.
Dengan memperhatikan asumsi-asumsi ini, CAPM mengubah situasi
ke kasus ekstrim saja. Setiap orang mempunyai informasi yang sama dan
sepakat mengenai prospek sekuritas. Secara implisit hal ini berarti
investor menganalisis dan memproses informasi dengan cara yang sama.
Pasar sekuritas adalah pasar sempurna (perfect market), artinya tidak
ada pertentangan untuk melakukan investasi.
24

38. E. TEORI ARBITRASE HARGA (ARBITRAGE PRICING THEORI - APT)
Capital Asset Pricing Model bukanlah satu-satunya teori yang
mencoba menjelaskan bagaimana suatu aktiva ditentukan harganya oleh
pasar. Ross (1976) merumuskan suatu teori yang disebut sebagai
Arbitrage
Pricing
Theory
(APT).
Seperti
halnya
CAPM,
APT
menggambarkan hubungan antara risiko dan pendapatan, tetapi dengan
menggunakan asumsi dan prosedur yang berbeda. Tiga asumsi yang
mendasari model Arbitrage Pricing Theory (APT) adalah: (Reilly, 2000);
(1) Pasar Modal dalam kondisi persaingan sempurna,
(2) Para Investor selalu lebih menyukai kekayaan yang lebih
daripada kurang dengan kepastian,
(3) Hasil dari proses stochastic artinya bahwa pendapatan asset
dapat dianggap sebagai K model faktor.
Dari asumsi yang menyatakan investor percaya bahwa pendapatan
sekuritas akan ditentukan oleh sebuah model faktorial dengan k faktor
risiko.
Untuk menghitung pendapatan sekuritas yang diharapkan pada model
APT dapat digunakan rumus sebagai berikut:
Keterangan :
E(Ri,t) = Tingkat pendapatan yang diharapkan sekuritas i pada periode t
ai = Konstanta
25

39. bik = Sensitivitas pendapatan sekuritas i terhadap faktor k pada periode t.
Fkt = Faktor k yang mempengaruhi pendapatan pada periode t
eit = random error
1. PERUBAHAN TINGKAT INFLASI
Inflasi adalah kecenderungan barang-barang naik secara umum dan
dalam jangka waktu yang tertentu (Case dan Fair, 1999). Hubungan
antara positif antara inflasi dan harga saham adalah semakin tinggi inflasi
maka semakin tinggi barang dan jasa yang pada akhirnya meningkatkan
profit perusahaan dan harga sahamnya.
Meningkatnya pertumbuhan inflasi merupakan suatu ancaman atau
peluang bagi perusahaan. Jika inflasi ditimbulkan oleh permintaan
masyarakat yang terlalu kuat (demand pull inflation) maka pendapatan
perusahaan
akan
meningkat
dan
akhirnya
akan
meningkatkan
profitabilitas perusahaan. Jika inflasi ditimbulkan oleh kenaikan ongkos
produksi secara terus – menerus (cost push inflation) maka biaya yang
dikeluarkan perusahaan akan meningkat. Investor akan mengharapakan
return yang relatif tinggi pada saat tingkat inflasi sedang tinggi. Dan
sebaliknya investor akan mengharapkan return relatif rendah jika inflasi
rendah. Menurut Jamli (2001), untuk mengukur pertumbuhan inflasi dapat
digunakan formula sebagai berikut:
Pinflasi =
inf lasit  inf lasit 1
inf lasit 1
26

40. Keterangan:
P inflasi
: perubahan inflasi
inflasi t
: inflasi pada periode ke – t
inflasi t-1
: inflasi pada periode sebelum ke – t
2. PERUBAHAN TINGKAT SUKU BUNGA INDOESIA
Tingkat bunga adalah tingkat bunga deposito bulanan bank-bank
pemerintah yang selaku bank sentral mempunyai tugas untuk memelihara
agar sistem moneter dapat bekerja secara efisien melalui kebijakan –
kebijakan yang dibuat oleh bank Indonesia. Dimana hubungan negatif
antara tingkat suku bunga dan harga saham adalah semakin tinggi tingkat
suku bunga maka semakin rendah investasi (biaya modal yang semakin
tinggi) yang pada akhirnya berdampak semakin turunnya harga-harga
saham.
Para investor biasanya melihat BI rate sebagai patokan dalam
berinvestasi pada pasar modal. Karena BI rate merupakan imbalan bebas
risiko sehingga menjadi tolak ukur dalam pengembalian investasi. Nilai BI
rate mempunyai hubungan yang terbalik dengan return saham yang
diharapkan . Jika suku bunga ini lebih tinggi daripada return yang
diarapkan maka investor akan memilih deposito sebagai pilihan
investasinya. Sasanti (2005), “untuk mengetahui perubahan tingkat suku
bunga SBI dapat digunakan formula sebagai berikut:
27

41. Keterangan:
pBI rate : perubahan suku bunga BI rate
BI ratet : suku bunga BI rate periode ke – t
BI ratet-1 : suku bunga BI rate sebelum periode ke – t
3. PERUBAHAN NILAI TUKAR ATAU KURS
Kurs antara dua negara adalah harga di mana penduduk kedua
negara saling melakukan perdagangan. Hal ini disebabkan oleh adanya
kebutuhan barang dari kedua belah pihak tetapi mempunyai mata uang
yang berbeda. Mankiw (2000: 192), membedakan kurs menjadi dua, yaitu:
1) kurs nominal (nominal exchange rate) adalah harga relatif dari mata
uang dua negara.
2) kurs riil (real exchange rate) adalah harga relatif dari barang –
barang kedua negara.
Kurs adalah perbandingan antara mata uang dalam negeri dengan
mata uang luar negeri. Kurs yang dipergunakan dalam penelitian ini
adalah kurs US$ terhadap Rupiah. US$ dipilih penulis karena US$
merupakan hard currency yang paling stabil dan paling diakui sebagai
mata uang untuk transaksi internasional oleh semua negara. Hubungan
negatif antara nilai tukar dan harga saham adalah semakin menguat mata
28

42. uang rupiah terhadap dolar (semakin rendah nilai rupiah per dolar)
menyebabkan meningkatnya aliran modal masuk ke Indonesia yang pada
akhirnya meningkatkan pendapatan nasional dan harga-harga saham.
Dalam penelitian Dahlifah (2005) perubahan kurs dihitung dengan
formula sebagai berikut:
Keterangan:
pKurs : perubahan kurs
Kurst : kurs periode ke – t
Kurst-1 : kurs sebelum periode ke – t
F. PENELITIAN – PENELITIAN SEBELUMNYA
Chen, Roll, dan Ross (1986) melakukan penelitian dalam 2 tahap.
Tahap pertama dengan menggunakan regresi time series yang hasilnya
menyatakan bahwa terdapat empat faktor yang mendasari perubahan
harga saham, yaitu: Tingkat Inflasi, Perbedaan antara tingkat suku bunga
jangka pendek dan jangka panjang, Perbedaan antara tingkat keuntungan
obligasi yang berisiko tinggi dan rendah, Tingkat kegiatan dalam industri.
Tahap kedua, mereka melakukan regresi cross section dengan
menggunakan variabel beta yang didapat dari regresi tahap pertama dari
masing-masing perusahaan dan faktor untuk setiap portofolionya.
29

43. Hasilnya menunjukkan bahwa beta faktor tidak signifikan mempengaruhi
return saham.
Sorensen, Menrich, dan Thun Chee (1989), melakukan penelitian
dengan membuat model untuk Solomon Brother Risk Index Model yang
menyatakan bahwa terdapat tujuh faktor penting yang mempengaruhi
returns saham, yaitu: Economic growth, Business Cycle, Long Term
Interest, Short Term Interest, Inflation, Currency Fluctuastion, dan Market
Index Securities.
Riskianto (1992) seperti yang dikutip oleh Maurin Sitorus (2004),
menggunakan data di BEJ dari tahun 1984 sampai dengan tahun 1988
menguji Capital Asset Pricing Model
(CAPM) dan Arbitrage Pricing
Theory (APT), dimana di dalam pengujian APT digunakan dua faktor yaitu
return pasar dan inflasi. Baik CAPM maupun APT menunjukkan tidak
adanya pola yang jelas antara beta dari return pasar maupun beta dari
inflasi.
Bambang Trisilo (1995) seperti yang dikutip oleh Maurin Sitorus
(2004), melakukan pengujian CAPM yang berorientasi konsumsi dengan
menggunakan
data
triwulan
dan
gabungan
CAPM-APT
dengan
menggunakan data bulanan di BEJ. Variabel bebas pada model APT ialah
deposito berjangka, inflasi yang diharapkan, residual Indeks Harga
Konsumen (IHK) sebagai tingkat inflasi yang tidak diharapkan, return
pasar yang diukur dengan IHSG. Hasil yang didapat pada penelitian ini
ialah koefisien beta pada model CAPM maupun gabungan CAPM-APT
30

44. tidak signifikan, sementara beta konsumsi pada CAPM berorientasi
konsumsi signifikan dalam menjelaskan variasi return saham di BEI.
G. KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS DAN PERUMUSAN HIPOTESIS
1. PENGARUH
PREMI
RISIKO
YANG
DIUKUR
DENGAN
MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL DALAM
MEMPREDIKSI RETURN SAHAM
Dalam model Markowitz sebagaimana telah dibahas dimuka, investor
bisa menentukan pilihan portofolio optimal dari berbagai pilihan portofolio
yang ada pada garis portofolio yang efisien. Akan tetapi, model Markowitz
tersebut membatasi pilihan investor hanya pada portofolio yang terdiri dari
aset berisiko. Padahal dalam kenyataannya, investor bebas memilih
portofolio yang juga terdiri dari aset bebas risiko. Oleh karena itu muncul
teori yang didasari oleh teori portofolio yaitu teori Capital Asset Pricing
Model (CAPM) yang mula-mula dikenalkan oleh Sharpe pada tahun 1964,
kemudian disempurnakan oleh Lintner dan Mossin beberapa tahun
kemudian. Dalam teori ini diajarkan bahwa return yang disyaratkan dari
sebuah investasi pada surat berharga ditentukan oleh dua komponen,
yaitu return investasi bebas risiko (risk free rate) dan premi risiko (risk
premium). Persamaan CAPM menunjukkan bahwa saham dengan risiko
yang besar harus mampu memberikan premi risiko yang besar pula;
demikian sebaliknya.
31

45. Dengan demikian premi risiko yang diukur dengan menggunakan
Capital Asset Pricing Model mempunyai pengaruh tambahan (adjusted
effect), yakni pengaruh positif atau negatif dalam memprediksi return
saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.
Sehingga dapat disusun hipotesis sebagai berikut :
Hipotesis satu : Premi Risiko yang diukur dengan menggunakan Capital
Asset Pricing Model mempunyai “pengaruh tambahan”
dalam memprediksi return saham Industri Manufaktur
yang tercatat di Bursa Efek Indonesia
2. PENGARUH INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN NILAI KURS
YANG DIUKUR DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARBITRAGE
PRICING THEORY (APT) DALAM MEMPREDIKSI RETURN SAHAM
Variabel-variabel makroekonomi (inflasi, suku bunga indonesia dan
kurs) tersebut merupakan variabel yang dapat menggerakkan harga
saham adalah suatu teori yang dapat diterima secara umum (Maysami
dan Sim Kho, 2000). Banyak metode yang dapat dipergunakan untuk
mengkaji hubungan variabel-variabel makroekonomi terhadap pasar
modal suatu negara. Salah satu teori yang sering dipergunakan adalah
konsep Arbitrage Pricing Theory (APT) yang dikembangkan oleh Ross
(1976). Konsep APT ini merupakan konsep model keseimbangan yang
mempergunakan hukum satu harga (the law of one price), dimana dua
kesempatan investasi yang identik sama tidak bisa dijual dengan harga
yang berbeda (Elton et. al., 1995). Dengan menggunakan APT, Chen et.
32

46. al. (1986) membuktikan bahwa variabel-variabel makro ekonomi memiliki
pengaruh yang sistematik terhadap tingkat kembalian (return) pasar
saham.
Dari uraian diatas tentang variabel-variabel makroekonomi yaitu
inflasi, suku bunga indonesia, dan nilai kurs yang diukur dengan
menggunakan model Arbitrage Pricing Theory mempunyai pengaruh
tambahan (adjusted effect), yakni pengaruh positif atau negatif dalam
memprediksi return saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek
Indonesia. Sehingga dapat disusun hipotesis sebagai berikut :
Hipotesis dua : Inflasi, SBI, dan Kurs yang diukur dengan menggunakan
model Arbitrage Pricing Theory mempunyai “pengaruh
tambahan” dalam memprediksi return saham Industri
Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.
3. PERBEDAAN EXPECTED RETURN YANG DIUKUR DENGAN
MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM) DAN
MODEL ARBITRAGE PRICING THEORY (APT)
Harapan keuntungan di masa datang merupakan kompensasi atas
waktu dan risiko yang terkait dengan investasi yang dilakukan. Dalam
konteks investasi, harapan keuntungan tersebut sering disebut sebagai
return. Seorang investor mengharapkan return yang tinggi dari investasi
yang dilakukannya. Namun, untuk mendapatkan return yang tinggi,
investor menghadapi risiko yang tinggi pula. Artinya semakin tinggi return
yang diharapkan semakin tinggi risiko investasi. Penelitian Siegel (1992)
33

47. yang membandingkan return saham dan obligasi di Amerika dalam kurun
waktu hampir seabad (1902-1990) menemukan bahwa return saham jauh
melebihi return obligasi. Hal itu diikuti pula dengan fakta bahwa risiko
saham jauh lebih tinggi dibandingkan risiko obligasi.
Expected return yang diukur dengan menggunakan capital asset
pricing model mempunyai komponen yang terdiri dari premi risiko (Rm-Rf)
yang terdiri dari imbalan pasar (Rm) dan premi bebas risiko (Rf).
Risiko investasi bisa diartikan sebagai kemungkinan terjadinya
perbedaan antara return aktual dengan return yang diharapkan. Dua
konsep ini, risiko maupun return, bagaikan dua sisi mata uang yang selalu
berdampingan. Artinya, dalam berinvestasi, di samping menghitung return
yang diharapkan, investor harus memperhitungkan risikonya. Investor
perlu mencari alternatif investasi yang menawarkan tingkat return yang
paling tinggi dengan tingkat risiko tertentu, atau investasi yang
menawarkan return tertentu pada tingkat risiko terendah.
Pada tahun 1976 Stephen A. Ross merumuskan sebuah teori yang
disebut dengan Arbitrage Pricing Theory (APT), yaitu menyatakan bahwa
harga suatu aset bisa dipengaruhi oleh berbagai faktor, tidak hanya satu
faktor (portofolio pasar) seperti yang telah dikemukakan pada teori CAPM.
Pada model APT faktor – faktor makro ekonomi seperti inflasi, tingkat
suku
bunga,
nilai
tukar
mata
uang
memprediksi return saham.
34
turut
diperhitungkan
dalam

48. Expected return industri manufaktur yang tercatat di bursa efek
indonesia yang diukur dengan menggunakan capital asset pricing model
yang terdiri dari komponen premi risiko berbeda dengan expected return
yang diukur dengan menggunakan model arbitrage pricing model yang
terdiri dari komponen inflasi, suku bunga indonesia, dan nilai kurs.
Sehingga dari uraian tersebut, maka dapat disusun hipótesis sebagai
berikut :
Hipotesis tiga : Expected return capital asset pricing model berbeda
dengan expected return model arbitrage pricing model
pada industri manufaktur yang tercatat di Bursa Efek
Indonesia.
4. PERBEDAAN AKURASI CAPITAL ASSET PRICING MODEL
(CAPM) DAN MODEL ARBITRAGE PRICING THEORY (APT)
Menurut Radcliffe (1997, 217-218), beberapa ukuran statistik yang
dapat digunakan untuk menggambarkan suatu risiko dan return, di
antaranya adalah : Mean Absolute Deviation menunjukkan kemungkinan
perbedaan antara return yang mungkin diterima dengan expected returnnya. Cara ini cukup masuk akal untuk menunjukkan tingkat risiko suatu
portofolio untuk mengetahui hubungan atau correlation di antara return
sekuritas.
Akurasi suatu model ini diukur dengan menggunakan Mean Absolut
Deviation (MAD), model yang mempunyai MAD yang lebih kecil berarti
lebih akurat dibandingkan model yang mempunyai MAD yang lebih besar.
35

49. Maka akan dilakukan pengujian perbedaan rata-rata penyimpangan
absolut Capital Asset Pricing Model dan mdel Arbitrage Pricing Theory
berdasarkan Mean Absolut Deviation (MAD) pada masing-masing model
(capital asset pricing model –CAPM dan model arbitrage pricing theoryAPT) dalam memprediksi return saham Industri Manufaktur yang tercatat
di Bursa Efek Indonesia selama periode 5 tahun (tahun 2003 hingga
2008). Maka dapat disusun hipótesis sebagai berikut :
Hipotesis empat : Expected return capital asset pricing model berbeda
rata-rata penyimpangan absolut dengan expected return
model arbitrage pricing model pada industri manufaktur
yang tercatat di Bursa Efek Indonesia
Uraian pemikiran teoritis inilah yang mengantar peneliti sekaligus
penulis menskemakan kerangka pemikiran tersebut, sebagaimana yang
tersaji pada Gambar 2.
CAPM
Premi Risiko
Pasar
Analisis
Regresi
Tunggal
CAPM
&
APT
Suku Bunga
SBI
APT
Kurs Rupiah
Terhadap
US $
Analisis
Regresi
Berganda
Tingkat Inflasi
Gambar 2. Kerangka Pemikiran
36
MAD
CAPM
&
MAD
APT
Return
Saham

50. BAB Ill
METODE PENELITIAN
A. JENIS PENELITIAN
Berdasarkan pada masalah, tujuan, hipotesis penelitian dan
kerangka pemikiran maka jenis penelitian ini adalah penelitian uji hipótesis
regresi korelasi yang hendak melihat perbedaan akurasi yang signifikan
capital asset
pricing
model
dan
arbitrage
pricing
theory
dalam
memprediksi return saham industri manufaktur yang tercatat di Bursa Efek
Indonesia.
Unit analisis pada penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Time horizone pada penelitian adalah
menggunakan basis bulanan selama 6 tahun, dari tahun 2003 sampai
dengan tahun 2008. Jenis time horizone ini adalah longitudinal study, yaitu
penelitian dimana data diperoleh pada beberapa batas waktu untuk
menjawab sebuah pertanyaan penelitian (Sekaran: 238).
Variabel merupakan apa pun yang dapat membedakan atau
mengubah nilai
(Sekaran: 249). Penelitian ini menggunakan variabel Tingkat Pendapatan
Saham Industri Manufaktur sebagai variabel dependen (terikat) dan
variabel premi risiko pasar yang dimodelkan dalam CAPM, dan variabel
inflasi, tingkat suku bunga SBI, nilai tukar rupiah terhadap dolar yang
dimodelkan dalam APT sebagai variabel independen (bebas).
37

51. B. OBJEK DAN WAKTU PENELITIAN
Obyek penelitian adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar pada
Bursa Efek Indonesia dan tergolong dalam kelompok saham yang
mempunyai nilai pasar (kapitalisasi) yang besar dan tingkat likuiditas yang
tinggi. Perusahaan-perusahaan tersebut terdaftar minimal selama satu
tahun dalam daftar saham indeks LQ 45
selama periode 2003-2008.
Penelitian ini dilaksanakan mulai dari bulan September 2008 - Mei 2009.
C. POPULASI DAN SAMPEL
Pada penelitian ini, populasi yang diambil adalah saham – saham
industri manufaktur yang terdaftar pada kelompok saham indeks LQ 45 di
Bursa Efek Indonesia.
Indeks saham LQ 45 merupakan indeks yang diperkenalkan oleh BEI
sejak 24 April 1997, adapun criteria saham yang masuk dalam
perhitungan indeks LQ 45, antara lain :
1. Perusahaan masuk dalam ranking 60 terbesar dari total transaksi
saham di pasar regular (rata-rata nilai transaksi selama 12 bulan
terakhir).
2. Ranking berdasarkan Kapitalisasi Pasar (rata-rata kapitalisasi pasar
selama 12 bulan terakhir).
3. Perusahaan tercatat di BEI minimum 30 hari bursa.
38

52. Pada penelitian ini, pengambilan sampel disesuaikan dengan kriteria
yang telah ditentukan sebelumnya. Adapun kriterianya :

Saham perusahan yang masuk dalam industri manufaktur selama
periode waktu Januari 2003 - Desember 2008 secara berturutturut dan konsisten dan data keuangan yang lengkap dan dapat
diandalkan kebenarannya pada tahun 2003-2008.
Berdasarkan kriteria diatas, jumlah sampel yang memenuhi syarat
adalah sebanyak 6 perusahaan, sebagaimana yang tersaji pada table 1.
Tabel 1. Data Perusahaan yang Digunakan Sebagai Sampel
No
Nama Perusahaan
Kode
1
PT. Indofood Sukses Makmur Tbk
INDF
2
PT. Kalbe Farma Tbk
KLBF
3
PT. Medco Energi International Tbk
MEDC
4
PT. Unilever Indonesia Tbk
UNVR
5
PT. Aneka Tambang Tbk
ANTM
6
PT. United Tractors Tbk
UNTR
D. TEKNIK PENGUMPULAN DATA
Penelitian ini menggunakan data sekunder harga saham masingmasing perusahaan pada industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia. Selain harga saham yang merupakan variabel dependen,
penelitian ini juga menggunakan data-data tingkat suku bunga SBI
39

53. bulanan untuk mencari imbalan aset bebas risiko, IHSG untuk mencari
imbalan pasar, tingkat inflasi bulanan, serta nilai tukar mata uang rupiah
terhadap dollar Amerika sebagai variabel independen.
Data-data sekunder didapat langsung dari Situs Web Resmi Bank
Indonesia: http://www.bi.go.id, sebagai sumber data untuk memperoleh
tingkat suku bunga SBI, inflasi dan perubahan kurs US$ dalam jangka
waktu 6 tahun. Dan Situs Web Resmi Bursa Efek Indonesia:
http://www.idx.go.id untuk harga saham, Market Capitalization dan Indeks
Harga Saham individual setiap sekuritas yang diteliti, IHSG dan daftar
perusahaan manufaktur yang masuk kategori LQ 45 secara terus menerus
dalam jangka waktu 6 tahun. Data dikumpulkan oleh peneliti bersumber
dari Laporan Keuangan Tahunan emiten yang diperoleh dari buku
Indonesian Capital Market Direktory (ICMD) tahun 2003 -2008 dan
Laporan Penerbitan Indeks Saham LQ 45 oleh BEJ mulai dari tahun 2003
hingga tahun 2008. Data tersebut kemudian dipilih berdasarkan metoda
purpose sampling untuk dijadikan sampel pada penelitian ini.
E. DEFINISI OPERASIONAL
Definisi operasional merupakan penjelasan dan pengertian teoretis
variable untuk dapat diamati dan diukur. Dalam penelitian ini definisi
operasional yang dimaksud adalah sebagai berikut.
(1) Return saham
40

54. merupakan tingkat keuntungan yang diperoleh dari investasi. Dalam
penelitian ini return saham merupakan return saham-saham sampel LQ 45
yang dihitung secara bulanan. Return dalam penelitian ini dapat diperoleh
dengan menggunakan rumus:
keterangan:
Ri = Return saham
Pt = Harga saham pada periode t
Pt-1 = Harga saham pada periode t-1
(2) Varian saham
Merupakan penyimpangan tingkat pengembalian pada penyimpangan
rata-rata pengembalian saham yang diukur dengan persentase (%).
Varian saham (σ2) merupakan kuadrat dari standar deviasi saham (σ).
(3) Return pasar
Adalah tingkat pengembalian yang diperoleh dari investasi pada saham
yang ada di bursa, yang tercermin dari indeks IHSG bulanan yang diukur
dengan persentase (%).
Keterangan :
Rmt = Return pasar periode ke-t
It = Indeks IHSG periode ke-t
It-1 = Indeks IHSG periode ke-t-1
41

55. (4) Risiko sistematis
Risiko sistematis ditunjukkan oleh parameter beta yang merupakan rasio
antara kovarian return saham terhadap return pasar, pada model CAPM,
dan pada model APT, k faktor tersebut antara lain :

Tingkat suku bunga yang tidak diharapkan (unxpected intrest rate)
adalah selisih tingkat suku bunga sesungguhnya dengan tingkat
suku bunga yang diharapkan. Tingkat suku bunga yang diharapkan
dihitung dengan menggunakan metode ARIMA.

Tingkat inflasi yang tidak diharapkan (unexpected inflation) adalah
selisih tingkat inflasi sesungguhnya dengan tingkat inflasi yang
diharapkan. Tingkat inflasi yang diharapkan dihitung dengan
menggunakan metode ARIMA.

Tingkat perubahan kurs yang tidak diharapkan ( unexpected
exchange rate fluctuation) adalah selisih tingkat perubahan kurs
sesungguhnya dengan tingkat perubahan kurs yang diharapkan.
Tingkat
perubahan
kurs
yang
diharapkan
dihitung
dengan
menggunakan metode ARIMA.

Data mengenai tingkat bunga, tingkat inflasi dan perubahan kurs
sesungguhnya, didapat langsung dari Situs Web Resmi Bank
Indonesia: http://www.bi.go.id, secara bulanan dalam jangka waktu
6 tahun.
(5) Return bebas risiko
42

56. Merupakan tingkat pengembalian yang diperoleh dari aktiva bebas risiko.
Dalam penelitian ini yang digunakan sebagai tingkat bunga bebas risiko
adalah tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI) yang diterbitkan
oleh Bank Indonesia periode bulanan dengan ukuran persentase (%).
F. CAPITAL ASSET PRICING MODEL
Dalam penelitian expected return yang diukur dengan menggunakan
Capital Asset Pricing Model dalam memprediksi return saham Industri
Manufaktur
yang
tercatat
di
Bursa
Efek
Indonesia
berdasarkan
perhitungan dan analisis dari premi risiko setiap saham selama periode
tertentu ini berdampak pada keputusan investor.
Untuk menghitung expected return yang menggunakan Capital Asset
Pricing Model memerlukan tahapan pengerjaan sebagai berikut :
1) Menentukan periode estimasi (estimation Period) yang akan
digunakan untuk mengestimasi parameter alpha dan beta tiap-tiap
saham. Periode estimasi dalam penelitian ini dari Januari 2003 Desember 2008.
2) Menghitung pendapatan saham yang sesungguhnya (Actual
Return) perusahaan-perusahaan Manufaktur.
3) Menghitung pendapatan pasar (market return).
4) Menghitung beta (β) dengan menggunakan rumus market model
yang meregresikan antara pendapatan saham yang sesungguhnya
(actual return) dengan pendapatan pasar (market return).
43

57. 5) Setelah beta (β) masing-masing perusahaan diperoleh kemudian
membentuk sebuah model persamaan berdasarkan model CAPM.
6) Menghitung pendapatan saham yang diharapkan (expected return)
dengan menggunakan model CAPM.
7) Menghitung
rata-rata
penyimpangan
absolut
(Mean
Absolut
Deviation (MAD)) untuk model CAPM dengan rumus Model CAPM :
Perhitungan tersebut diterapkan secara individual pada setiap saham
Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia di dalam sampel
penelitian.
G. ARBITRAGE PRICING THEORY
Expected return yang diukur dengan menggunakan model arbitrage
pricing model yang terdiri dari komponen inflasi, suku bunga indonesia,
dan nilai kurs pada saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek
Indonesia dan berdasarkan perhitungan dan analisis tersebut ini pun
berdampak pada keputusan investor.
Untuk menghitung expected return yang menggunakan model
arbitrage pricing model memerlukan tahapan pengerjaan sebagai berikut :
1. Menghitung
a,
b1,
b2,
dan
b3
perusahaanperusahaan Manufaktur.
44
untuk
model
APT
pada

58. 2. Menghitung pendapatan saham yang sesungguhnya (Actual
Return) perusahaan-perusahaan Manufaktur.
3. Menghitung b1, b2, dan b3 yang merupakan hasil ARIMA program
SPSS 13.00 pada perusahaanperusahaan Manufaktur.
4. Menghitung pendapatan saham yang diharapkan (expected return)
dengan menggunakan model APT.
5. Menghitung
rata-rata
penyimpangan
absolut
(Mean
Absolut
Deviation (MAD)) untuk model APT dengan rumus Model CAPM :
Perhitungan tersebut diterapkan secara individual pada setiap saham
Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia di dalam sampel
penelitian.
H. TEKNIK STATISTIK DAN EKONOMETRIK YANG DIGUNAKAN
1. PENGARUH
PREMI
RISIKO
YANG
DIUKUR
DENGAN
MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL DALAM
MEMPREDIKSI RETURN SAHAM
Untuk
menguji
menggunakan
pengaruh
capital
asset
premi
pricing
risiko
yang
model
diukur
dengan
dilakukan
dengan
menggunakan regresi linier tunggal dimana variabel terikatnya expected
return capital asset pricing model sedangkan variabel bebasnya adalah
premi risiko. Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui pengaruh
variabel bebas (premi risiko) yang diukur dengan menggunakan capital
45

59. asset pricing model dalam memprediksi return (variabel terikat, expected
return capital asset pricing model ) saham Indutri Manufaktur yang tercatat
di bursa efek indonesia.
Dalam penelitian ini model regresi sebagai berikut :
Keterangan :
Ri-Rf : pendapatan saham pada perusahaan i
Rf
: imbalan aset bebas risiko
Rm
: imbalan pasar
α
: konstanta
βi
: slope (kepekaan saham i terhadap premium)
℮
: error
Analisis regresi ini dimaksudkan untuk mengetahui besarnya
koefisien
regresi
masing-masing
variabel.
Koefisien
regresi
ini
menunjukkan sensitivitas variable terikat, dalam hal ini expected return
saham capital asset pricing model terhadap perubahan variabel bebas
(premi risiko). Variabel terikat (expected return saham capital asset pricing
model) akan meningkat atau menurun sebesar β unit jika variabel premi
risiko meningkat atau menurun sebesar satu unit.
46

60. 2. PENGARUH INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN NILAI KURS
YANG DIUKUR DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARBITRAGE
PRICING THEORY (APT) DALAM MEMPREDIKSI RETURN SAHAM
Untuk menguji pengaruh inflasi, suku bunga indonesia dan nilai kurs
yang diukur dengan menggunakan model Arbitrage Pricing Theory
dilakukan dengan menggunakan regresi linier berganda dimana variabel
terikatnya expected return Arbitrage Pricing Theory sedangkan variabel
bebasnya adalah inflasi, suku bunga indonesia dan nilai kurs. Tujuan
pengujian ini adalah untuk mengetahui pengaruh variabel – variabel bebas
(inflasi, suku bunga indonesia dan nilai kurs) yang diukur dengan
menggunakan model arbitrage pricing theory (APT) dalam memprediksi
return (variabel terikat, expected return Arbitrage Pricing Theory) saham
Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.
Dalam penelitian ini model regresi sebagai berikut :
Keterangan :
Ri-Rf
: Pendapatan saham pada perusahaan i
α
: konstanta
β
: koefisien korelasi
pInflasi
: perubahan inflasi
pBI Rata
: perubahan tingkat suku bunga SBI
pkurs
: perubahan nilai tukar rupiah terhadap dolar
℮
: error
47

61. Analisis regresi ini dimaksudkan untuk mengetahui besarnya
koefisien
regresi
masing-masing
variabel.
Koefisien
regresi
ini
menunjukkan sensitivitas variable terikat, dalam hal ini expected return
Arbitrage Pricing Theory terhadap perubahan variabel bebas (inflasi, suku
bunga indonesia dan nilai kurs). Variabel terikat (expected return Arbitrage
Pricing Theory) akan meningkat atau menurun sebesar β unit jika variabel
inflasi, suku bunga indonesia dan nilai kurs meningkat atau menurun
sebesar satu unit. Hal yang sama akan terjadi jika variabel bebas lainnya
meningkat atau menurun satu unit, maka variabel terikat akan meningkat
atau menurun sebesar koefisien regresi variabel yang bersangkutan.
3. STATISTIK UJI BEDA DUA RATA-RATA UNTUK INDEPENDENT
SAMPLE EXPECTED RETURN YANG DIUKUR DENGAN
MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM) DAN
MODEL ARBITRAGE PRICING THEORY (APT)
Untuk mengetahui perbedaan expected return yang diukur dengan
menggunakan capital asset pricing model (CAPM) dan model arbitrage
pricing theory (APT) pada saham industri manufaktur yang tercatat di
bursa efek indonesia, dilakukan tahapan-tahapan sebagai berikut:
(1) Menghitung expected return yang diukur dengan menggunakan
capital asset pricing model (CAPM) dan model arbitrage pricing
theory (APT);
(2) Dilakukan uji statistik, yaitu uji rata-rata dua sampel independen (ttest);
48

62. (3) Dari hasil uji statistik tersebut, selanjutnya diambil kesimpulan
tentang expected return yang diukur dengan menggunakan capital
asset pricing model (CAPM) dan model arbitrage pricing theory (APT)
pada saham industri manufaktur yang tercatat di bursa efek
indonesia pada saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa
Efek Indonesia
4. STATISTIK UJI BEDA DUA RATA-RATA UNTUK INDEPENDENT
SAMPLE MEAN ABSOLUT DEVIATION (MAD) CAPM DAN APT
Untuk mengetahui perbedaan rata-rata penyimpangan absolut (mean
absolut deviation (mad)) CAPM dan APT pada saham industri manufaktur
yang tercatat di bursa efek indonesia, dilakukan tahapan-tahapan sebagai
berikut:
i. Menghitung selisih antara actual return dan expected return yang
diukur dengan menggunakan capital asset pricing model (CAPM) dan
model arbitrage pricing theory (APT) dibagi dengan banyaknya
obeservasi pengamatan yang dilakukan peneliti, dengan rumus yang
sama diterapkan sama pada capital asset pricing model (CAPM) dan
model arbitrage pricing theory (APT), yaitu :
ii. Dilakukan uji statistik, yaitu uji rata-rata dua sampel independen (ttest);
49

63. iii. Dari hasil uji statistik tersebut, selanjutnya diambil kesimpulan
tentang perbedaan rata-rata penyimpangan absolut Capital Asset
Pricing Model dan mdel Arbitrage Pricing Theory berdasarkan Mean
Absolut Deviation (MAD) pada masing-masing model (capital asset
pricing model –CAPM dan model arbitrage pricing theory-APT) dalam
memprediksi return saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa
Efek Indonesia.
50

64. BAB IV
GAMBARAN UMUM
A. PASAR MODAL
Pertumbuhan bursa efek pada tahun-tahun berikutnya menjadi
semakin cepat, terutama sejak dilakukan sistim otomasi perdagangan
pada tanggal 25 Mei 1995 seperti yang dikutip dari Panduan Indeks Harga
Saham Bursa Efek Indonesia (2008), semua indikator perdagangan
seperti nilai, volume dan frekuensi transaksi menunjukkan pertumbuhan
yang luar biasa. Pada tahun 2007, rata-rata nilai transaksi telah mencapai
angka di atas Rp 4,3 triliun per hari. Bahkan pada tahun 2008, sampai
dengan semester pertama, rata-rata nilai transaksi harian meningkat
menjadi Rp 5,6 triliun. Meskipun pada Semester II, terjadi penurunan
karena ada krisis “subprime” di Amerika yang mempengaruhi semua
bursa di dunia tidak terkecuali Indonesia, akan tetapi rata-rata nilai
transaksi pada tahun 2008 masih lebih tinggi dari tahun 2007 yaitu
sebesar Rp 4,5 triliun. Angka-angka tersebut meningkat luar biasa jika
dibandingkan dengan awal-awal swastanisasi bursa efek atau sebelum
diberlakukan otomasi perdagangan. Pada tahun 1994, rata-rata nilai
transaksi hanya sebesar Rp 104 miliar per hari. Hal ini berarti dalam kurun
waktu 14 tahun rata-rata nilai transaksi harian telah meningkat sebesar
lebih kurang 4.000%.
51

65. Seiring dengan perkembangan pasar dan tuntutan untuk lebih
meningkatkan efisiensi serta daya saing di kawasan regional, maka efektif
tanggal 3 Desember 2007 secara resmi PT Bursa Efek Jakarta digabung
dengan PT Bursa Efek Surabaya dan berganti nama menjadi PT Bursa
Efek Indonesia.
Selain aktivitas transaksi yang meningkat, dalam kurun yang sama,
Indek Harga Saham Gabungan (IHSG) juga menunjukkan kenaikan yang
luar biasa. Pada akhir tahun 1994, IHSG masih berada pada level
469,640. Meskipun sempat mengalami penurunan pada saat krisis
ekonomi melanda Indonesia tahun 1997, akan tetapi pada era tahun
2000-an IHSG mengalami pertumbuhan yang luar biasa. Pada tanggal 9
Januari 2008, IHSG mencapai level tertinggi sepanjang sejarah Pasar
Modal Indonesia yaitu ditutup pada level 2.830,263 atau meningkat
sebesar 502,65% dibandingkan penutupan tahun 1994.
Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) pertama kali diperkenalkan
pada tanggal 1 April 1983 sebagai indikator pergerakan harga saham
yang tercatat di bursa. Hari dasar perhitungan indeks adalah tanggal 10
Agustus 1982 dengan nilai 100. Sedangkan jumlah emiten yang tercatat
pada waktu itu adalah sebanyak 13 emiten. Sekarang ini (Desember2008)
jumlah emiten yang tercatat di Bursa Efek Indonesia sudah mencapai 396
emiten.
Nilai IHSG yang semakin tinggi merupakan bentuk kepercayaan
investor atas kondisi ekonomi Indonesia yang semakin kondusif.
52

66. Perkembangan IHSG selama tiga tahun terakhir dapat dilihat pada
gambar 3. Perkembangan IHSG
Faktor domestik inilah yang menjadi salah satu factor utama dari
pergerakan IHSG, faktor-faktor fundamental suatu negara seperti inflasi,
pendapatan nasional, jumlah uang yang beredar, suku bunga, maupun
nilai tukar Rupiah. Berbagai faktor fundamental tersebut dianggap dapat
berpengaruh pada ekspektasi investor yang akhirnya berpengaruh pada
pergerakan Indeks.
B. PERUSAHAAN – PERUSAHAAN MANUFAKTUR
1. RETURN SAHAM TERHADAP RETURN PASAR TAHUN 2003
Pada table 1.1 Descriptive Statistic terlihat bahwa pergerakan return
IHSG tertinggi mencapai 13 % pada bulan April 2003, dan return IHSG
terendah sebesar -9% pada bulan Januari 2003. Pergerakan return INDF
tertinggi mencapai 21 % pada bulan April dan Mei 2003, dan return INDF
terendah sebesar -13% pada bulan Agustus 2003. Pergerakan return
53

67. MEDCO tertinggi mencapai 7 % pada bulan Agustus tahun 2003, dan
return MEDCO terendah sebesar -7% pada bulan Mei 2003. Pergerakan
return UNVR tertinggi mencapai 17 % pada bulan April dan Mei 2003, dan
return UNVR terendah sebesar -88 % pada bulan september 2003.
Pergerakan return KLBF tertinggi mencapai 32 % pada bulan April 2003,
dan return KLBF terendah sebesar -11 % pada bulan Oktober 2003.
Tabel 1.1
Descriptive Statistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Variance
IHSG
12
-.09
.13
.0434
.06637
.004
INDF
12
-.13
.21
.0303
.11804
.014
MEDC
12
-.07
.07
.0008
.04199
.002
UNVR
12
-.88
.17
-.0277
.27953
.078
KLBF
12
-.11
.32
.0209
.11680
.014
ANTM
12
-.09
.57
.1125
.17050
.029
UNTR
12
12
-.12
.42
.1404
.19654
.039
Valid N (listwise)
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Pergerakan return ANTM tertinggi mencapai 57 % pada bulan
Desember 2003, dan return ANTM terendah sebesar -9% pada bulan April
2003. Pergerakan return UNTR tertinggi mencapai 42 % pada bulan April
2003, dan return UNTR terendah sebesar -12 % pada bulan Januari 2003.
2. RETURN SAHAM TERHADAP RETURN PASAR TAHUN 2004
Pada table 1.2 Descriptive Statistic terlihat bahwa pergerakan return
IHSG tertinggi mencapai 14 % pada bulan November 2004, dan return
IHSG terendah sebesar -7% pada bulan Mei 2004. Pergerakan return
54

68. INDF tertinggi mencapai 11 % pada bulan November 2004, dan return
INDF terendah sebesar -7% pada bulan Mei 2004. Pergerakan return
MEDCO tertinggi mencapai 25 % pada bulan Oktober 2004, dan return
MEDCO terendah sebesar -6% pada bulan Juli 2004. Pergerakan return
UNVR tertinggi mencapai 9 % pada bulan Juni 2004, dan return UNVR
terendah sebesar -11 % pada bulan Februari 2004. Pergerakan return
KLBF tertinggi mencapai 337 % pada bulan September 2004, dan return
KLBF terendah sebesar -76 % pada bulan Agustus 2004.
Tabel 1.2
Descrip tive Statistics
N
IHSG
INDF
MEDCO
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Valid N (listwise)
12
12
12
12
12
12
12
12
Minimum
-.07
-.07
-.06
-.11
-.76
-.22
-.33
Maxim um
.14
.11
.25
.09
3.37
.18
.28
Mean
.0327
.0013
.0397
-.0061
.1897
-.0016
.0633
St d. Dev iation
.05621
.05559
.08806
.06181
1.04314
.12557
.15354
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Pergerakan return ANTM tertinggi mencapai 18 % pada bulan Maret
2004, dan return ANTM terendah sebesar -22% pada bulan Januari 2004.
Pergerakan return UNTR tertinggi mencapai 28 % pada bulan Oktober
2004, dan return UNTR terendah sebesar -33 % pada bulan Mei 2004.
3. RETURN SAHAM TERHADAP RETURN PASAR TAHUN 2005
Pada table 1.3 Descriptive Statistic terlihat bahwa pergerakan return
IHSG tertinggi mencapai 6 % pada bulan Desember 2005, dan return
IHSG terendah sebesar -5% pada bulan April 2005. Pergerakan return
55

69. INDF tertinggi mencapai 25 % pada bulan Maret 2005, dan return INDF
terendah sebesar -28% pada bulan Agustus 2005. Pergerakan return
MEDCO tertinggi mencapai 47 % pada bulan Juni 2005, dan return
MEDCO terendah sebesar -15% pada bulan Juli 2005. Pergerakan return
UNVR tertinggi mencapai 22 % pada bulan Mei 2005, dan return UNVR
terendah sebesar -11 % pada bulan Juni 2005. Pergerakan return KLBF
tertinggi mencapai 26 % pada bulan Januari 2005, dan return KLBF
terendah sebesar -6 % pada bulan Maret 2005.
Tabel 1.3
Descrip tive Statistics
N
IHSG
INDF
MEDCO
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Valid N (listwise)
12
12
12
12
12
12
12
12
Minimum
-.05
-.28
-.15
-.11
-.06
-.09
-.15
Maxim um
.06
.25
.47
.22
.26
.32
.24
Mean
.0221
.0206
.0516
.0247
.0539
.0685
.0468
St d. Dev iation
.03258
.14269
.16298
.08290
.09417
.11338
.12152
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Pergerakan return ANTM tertinggi mencapai 32 % pada bulan
Desember 2005, dan return ANTM terendah sebesar -9% pada bulan
Agustus 2005. Pergerakan return UNTR tertinggi mencapai 24 % pada
bulan Januari 2005, dan return UNTR terendah sebesar -15 % pada bulan
Maret 2005.
4. RETURN SAHAM TERHADAP RETURN PASAR TAHUN 2006
Pada table 1.4 Descriptive Statistic terlihat bahwa pergerakan return
IHSG tertinggi mencapai 11 % pada bulan April 2006, dan return IHSG
56

70. terendah sebesar -9% pada bulan Mei 2006. Pergerakan return INDF
tertinggi mencapai 27 % pada bulan April 2006, dan return INDF terendah
sebesar -17% pada bulan Mei 2006. Pergerakan return MEDCO tertinggi
mencapai 16 % pada bulan Januari dan April 2006, dan return MEDCO
terendah sebesar -17% pada bulan Mei 2006. Pergerakan return UNVR
tertinggi mencapai 25 % pada bulan November 2006, dan return UNVR
terendah sebesar -12 % pada bulan Mei 2006. Pergerakan return KLBF
tertinggi mencapai 31 % pada bulan Januari 2006, dan return KLBF
terendah sebesar -14 % pada bulan Mei 2006.
Tabel 1.4
Descrip tive Statistics
N
IHSG
INDF
MEDCO
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Valid N (listwise)
12
12
12
12
12
12
12
12
Minimum
-.09
-.17
-.17
-.12
-.14
-.23
-.02
Maxim um
.11
.27
.16
.25
.31
.32
.21
Mean
.0387
.0398
.0083
.0399
.0226
.0781
.0518
St d. Dev iation
.05391
.12008
.09553
.08580
.12988
.14342
.06459
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Pergerakan return ANTM tertinggi mencapai 32 % pada bulan April 2006,
dan return ANTM terendah sebesar -23% pada bulan Mei 2006.
Pergerakan return UNTR tertinggi mencapai 21 % pada bulan April 2006,
dan return UNTR terendah sebesar -2 % pada bulan Desember 2006.
5. RETURN SAHAM TERHADAP RETURN PASAR TAHUN 2007
Pada table 1.5 Descriptive Statistic terlihat bahwa pergerakan return
IHSG tertinggi mencapai 12 % pada bulan Oktober 2007, dan return IHSG
57

71. terendah sebesar -7% pada bulan Agustus 2007. Pergerakan return INDF
tertinggi mencapai 25 % pada bulan April dan Mei 2007, dan return INDF
terendah sebesar -8% pada bulan Februari 2007. Pergerakan return
MEDCO tertinggi mencapai 21 % pada bulan Juli tahun 2007, dan return
MEDCO terendah sebesar -9% pada bulan Agustus 2007. Pergerakan
return UNVR tertinggi mencapai 12 % pada bulan Juli 2007, dan return
UNVR terendah sebesar -11 % pada bulan Januari 2007. Pergerakan
return KLBF tertinggi mencapai 12 % pada Juni 2007, dan return KLBF
terendah sebesar -10 % pada November 2007.
Tabel 1.5
Descrip tive Statistics
N
IHSG
INDF
MEDCO
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Valid N (listwise)
12
12
12
12
12
12
12
12
Minimum
-.07
-.08
-.09
-.11
-.10
-.79
-.06
Maxim um
.12
.25
.21
.12
.12
.40
.34
Mean
.0368
.0598
.0351
.0041
.0070
.0328
.0475
St d. Dev iation
.05472
.10182
.09111
.07120
.06995
.32022
.10154
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Pergerakan return ANTM tertinggi mencapai 40 % pada November
2007, dan return ANTM terendah sebesar -79% pada bulan Juli 2007.
Pergerakan return UNTR tertinggi mencapai 34 % pada bulan Oktober
2007, dan return UNTR terendah sebesar -6 % pada bulan Agustus 2007.
6. RETURN SAHAM TERHADAP RETURN PASAR TAHUN 2008
Pada table 1.6 Descriptive Statistic terlihat bahwa pergerakan return
IHSG tertinggi mencapai 9 % pada Desember 2008, dan return IHSG
58

72. terendah sebesar -31% pada Oktober 2008.
Pergerakan return INDF
tertinggi mencapai 23 % pada Mei 2008, dan return INDF terendah
sebesar -44% pada bulan oktober 2008. Pergerakan return MEDCO
tertinggi mencapai 29 % pada Mei 2008, dan return MEDCO terendah
sebesar -42% pada Oktober 2008. Pergerakan return UNVR tertinggi
mencapai 5 % pada Agustus 2008, dan return UNVR terendah sebesar -1
% pada bulan Oktober 2008. Pergerakan return KLBF tertinggi mencapai
12 % pada bulan November 2008, dan return KLBF terendah sebesar -44
% Oktober 2008.
Tabel 1.6
Descriptive Statistics
N
IHSG
INDF
MEDCO
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Valid N (listwise)
12
12
12
12
12
12
12
12
Minimum
-.31
-.44
-.42
-.01
-.44
-.29
-.67
Maxim um
.09
.23
.29
.05
.12
.15
.26
Mean
-.0509
-.0662
-.0613
.0124
-.0810
-.1007
-.0313
St d. Dev iation
.10691
.16646
.19576
.02114
.12921
.14322
.24323
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Pergerakan return ANTM tertinggi mencapai 15 % pada Februari 2008,
dan return ANTM terendah sebesar -29% pada bulan Oktober 2008.
Pergerakan return UNTR tertinggi mencapai 26 % pada November 2008,
dan return UNTR terendah sebesar -67 % pada bulan Oktober 2008.
59

73. BAB V
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. ANALISIS CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM)
1. ESTIMASI PARAMETER ALPHA DAN BETA TIAP-TIAP SAHAM
Kepekaan return saham terhadap perubahan pasar biasa disebut
dengan beta investasi. Beta secara singkat dapat dihitung berdasarkan
data historis return saham dan proyeksinya serta return pasar saham.
Beta saham positif berarti mempunyai hubungan positif dengan kondisi
pasar, bila return pasar naik maka return saham juga naik dan sebaliknya.
Nilai dari beta (β) tersebut dapat dihitung dengan rumus: Budie et al.
(2006:416)
βi =
Cov ( Ri , Rm )
2
m
Setelah data diolah dengan menggunakan Ms. Excell dan hasil
output SPSS 13, maka sensitivitas return saham terhadap market return
(IHSG), yaitu :
Tabel 1.7 Sensitivitas return saham terhadap market return (IHSG)
Beta
Emiten
2003
2004
2005
2006
2007
2008
INDF
0.322
0.562
-0.040
0.159
-0.178
0.276
MEDCO
0.530
0.083
0.003
-0.042
0.242
0.044
UNVR
-0.025
0.191
0.156
0.481
0.329
0.569
KLBF
ANTM
UNTR
-0.081
-0.061
0.154
0.020
-0.045
0.128
0.145
0.149
0.005
0.206
-0.110
0.308
0.399
0.081
0.178
0.223
0.319
-0.008
Sumber : Hasil Output Ms. Excell dan SPSS 13.00
60

74. 2. MENGHITUNG PENDAPATAN SAHAM YANG SESUNGGUHNYA
(ACTUAL RETURN) PERUSAHAAN-PERUSAHAN MANUFAKTUR
Langkah – langkah penghitungan, sebagai berikut :
 Rate of return saham yang merupakan keuntungan dari capital gain
dan dividen dalam periode tertentu diperoleh dengan persamaan
berikut :
Perhitungan :
Rate of return pada bulan Agustus tahun 2003, dimana terdapat
pembagian deviden, seperti :
Rt =
(675  775)  28
= - 0.0929
775
Dan seterusnya sampai ke perhitungan bulan Desember tahun 2008,
yang dapat dilihat pada lampiran F.
 Kemudian menghitung proporsi saham, dengan persamaan :
Wt =
Market Capitaliza tion
Total Nilai Keseluruha n Market Capitaliza tion
Perhitungan Proporsi saham (W t) INDF, pada bulan Agustus tahun
2003, seperti :
Wt =
7,415,534
= 0.20308
36,514,945
Dan seterusnya sampai ke perhitungan bulan Desember tahun 2008,
yang dapat dilihat pada lampiran C.
61

75.  Kemudian
Ri =
W .R
t
t
Perhitungan :
Setelah diperoleh nilai Rate of return dan proporsi saham, maka Actual
Return bulan Agustus 2003 diperoleh, seperti :
Ri = 0.20308(- 0.0929) = -0.0189
Artinya actual return yang diperoleh mengalami penurunan sebesar
1,89%.
Dan seterusnya sampai ke perhitungan bulan Desember tahun 2008,
yang dapat dilihat pada lampiran G.
Setelah melalui langkah – langkah perhitungan yang merupakan data
bulanan kemudian dirata-ratakan menjadi tahunan yang menggunakan
model CAPM, dan semua data diolah dengan menggunakan Ms.Excell,
maka diperoleh Actual Return tahunan, sebagai berikut :
Tabel 2.1 Actual Return (Ri) Tahunan, Model CAPM
SAHAM
TAHUN
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Ri.INDF
0.00862
0.00054
0.00351
0.00469
0.00797
-0.00602
Ri.MEDC
0.00101
0.00526
0.00888
0.00181
0.00349
-0.00376
Ri.UNVR
-0.02171
-0.00032
0.01318
0.01692
0.00271
0.00603
Ri.KLBF
0.00831
0.01456
0.00532
0.00397
0.00098
-0.00385
Ri.ANTM
0.00642
0.00028
0.00520
0.00931
0.01053
-0.01191
Ri.UNTR
0.00437
0.00683
0.00649
0.00820
0.00890
-0.00294
Sumber : Hasil Output Ms. Excell
62

76. 3. MENGHITUNG PENDAPATAN PASAR (MARKET RETURN)
Rm =
W .R
t
IHSG
Hasil perhitungan dapat dilihat pada lampiran 4.
Setelah
diperoleh
Market
Return, maka
selanjutnya
dilakukan
pengurangan terhadap Free Return (Rf) untuk mengetahui Premi Risiko
setiap saham perusahaan, dan kemudian mencari sensitivitas Premi
Risiko terhadap Actual Return yang artinya mencari nilai beta untuk model
CAPM.
a. Analisis Premi Risiko terhadap Actual Return Tahun 2003
Pada table 3.1 terlihat bahwa sensitivitas Premi Risiko terhadap
actual return saham INDF (Beta) sebesar 0.09, dan R Square Change
sebesar 0.024 atau 2.4%, artinya premi risiko mempengaruhi actual return
hanya sebesar 2.4% saja dan seterusnya.
Tabel 3.1 Alpha, Beta dan R2 Tahun 2003
Saham
Alpha
Beta
R
2
INDF
0.000
0.090
0.024
MEDC
0.003
-0.016
0.020
UNVR
-0.042
0.984
0.025
KLBF
0.008
0.011
0.001
ANTM
0.008
-0.062
0.020
UNTR
0.006
-0.055
0.066
63

77. Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Dan pada table 3.1.1, terlihat bahwa rata-rata beta yang dicapai oleh
perusahaan yang diteliti selama tahun 2003 hanya mencapai 0.1587,
dimana UNVR memiliki beta yang tertinggi sebesar 0.98, dan MEDC yang
memiliki beta negative sebesar -0.016. Dan hanya UNTR yang
mempunyai premi risiko sebesar 7% saja mempengaruhi actual returnnya.
Tabel 3.1.1
Descriptive Statistics
N
Alpha
Beta
Rsquare
Valid N (listwise)
Minimum
-.04
-.06
.00
6
6
6
6
Maxim um
.01
.98
.07
Mean
-.0028
.1587
.0260
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
b. Analisis Premi Risiko terhadap Actual Return Tahun 2004
Pada table 3.2 terlihat bahwa sensitivitas Premi Risiko terhadap actual
return saham UNTR (Beta) sebesar 0.113, dan R Square Change sebesar
0.021 atau 2.1%, artinya premi risiko mempengaruhi actual return hanya
sebesar 2.1% saja dan seterusnya.
Dan pada table 3.2.1, terlihat bahwa rata-rata beta yang dicapai oleh
perusahaan yang diteliti selama tahun 2004 mencapai -0.1728, dimana
UNTR memiliki beta yang tertinggi sebesar 0.11, dan UNVR yang memiliki
beta negative sebesar -0.56. Dan hanya UNVR yang mempunyai premi
risiko sebesar 8% saja mempengaruhi actual returnnya.
64

78. Tabel 3.2 Alpha, Beta dan R2 Tahun 2004
Saham
Alpha
Beta
R
2
INDF
0.008
-0.085
0.048
MEDC
0.005
0.007
0.000
UNVR
0.061
-0.556
0.081
KLBF
0.018
-0.446
0.008
ANTM
0.000
-0.070
0.020
UNTR
0.005
0.113
0.021
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Tabel 3.2.1
Descriptive Statistics
N
Alpha
Beta
Rsquare
Valid N (listwise)
6
6
6
6
Minimum
.00
-.56
.00
Maxim um
.06
.11
.08
Mean
.0162
-.1728
.0297
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
c. Analisis Premi Risiko terhadap Actual Return Tahun 2005
Pada table 3.3 terlihat bahwa sensitivitas Premi Risiko terhadap
actual return saham INDF (Beta) sebesar 0.228, dan R Square Change
sebesar 0.231 atau 23.1%, artinya premi risiko mempengaruhi actual
return sebesar 23.1% dan seterusnya.
Dan pada table 3.3.1, terlihat bahwa rata-rata beta yang dicapai oleh
perusahaan yang diteliti selama tahun 2005 mencapai 0.1630, dimana
UNVR memiliki beta yang tertinggi sebesar 0.26, dan ANTM yang memiliki
beta terendah sebesar 0.07. Dan UNTR yang mempunyai premi risiko
hingga mencapai 32% mempengaruhi actual returnnya.
65

79. Tabel 3.3.1
Descrip tive Statistics
N
Alpha
Beta
Rsquare
Valid N (listwise)
Minimum
.01
.07
.03
6
6
6
6
Maxim um
.04
.26
.32
Mean
.0163
.1630
.1647
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Tabel 3.3 Alpha, Beta dan R2 Tahun 2005
Saham
Alpha
Beta
R
2
INDF
0.015
0.228
0.231
MEDC
0.041
0.100
0.031
UNVR
0.008
0.259
0.088
KLBF
0.009
0.096
0.206
ANTM
0.008
0.067
0.117
UNTR
0.017
0.228
0.315
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
d. Analisis Premi Risiko terhadap Actual Return Tahun 2006
Pada table 3.4 terlihat bahwa sensitivitas Premi Risiko terhadap
actual return saham INDF (Beta) sebesar 0.054, dan R Square Change
sebesar 0.010 atau 1.0%, artinya premi risiko mempengaruhi actual return
hanya sebesar 1.0% saja dan seterusnya.
Dan pada table 3.4.1, terlihat bahwa rata-rata beta yang dicapai oleh
perusahaan yang diteliti selama tahun 2006 mencapai 0.0333, dimana
UNVR memiliki beta yang tertinggi sebesar 0.79, dan KLBF yang memiliki
beta terendah sebesar -0.27. Dan UNVR mempunyai premi risiko hingga
mencapai 42% yang mempengaruhi actual returnnya.
66

80. 2
Tabel 3.4 Alpha, Beta dan R Tahun 2006
Saham
Alpha
Beta
R
2
INDF
0.003
0.054
0.010
MEDC
0.006
-0.229
0.141
UNVR
-0.139
0.791
0.424
KLBF
0.018
-0.272
0.070
ANTM
0.009
-0.013
0.000
UNTR
0.017
-0.131
0.117
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Tabel 3.4.1
Descrip tive Statistics
N
Alpha
Beta
Rsquare
Valid N (listwise)
6
6
6
6
Minimum
-.14
-.27
.00
Maxim um
.02
.79
.42
Mean
-.0143
.0333
.1270
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
e. Analisis Premi Risiko terhadap Actual Return Tahun 2007
Pada table 3.5 terlihat bahwa sensitivitas Premi Risiko terhadap
actual return saham MEDC (Beta) sebesar 0.020, dan R Square Change
sebesar 0.001 atau 0.1%, artinya premi risiko mempengaruhi actual return
hanya sebesar 0.1% saja dan seterusnya. Dan pada table 3.5.1, terlihat
bahwa rata-rata beta yang dicapai oleh perusahaan yang diteliti selama
tahun 2007 mencapai -0.2215, dimana UNVR memiliki beta yang tertinggi
sebesar 0.64, dan ANTM yang memiliki beta terendah sebesar -1.57. Dan
UNVR
mempunyai
premi
risiko
mempengaruhi actual returnnya.
67
hingga
mencapai
23%
yang

81. 2
Tabel 3.5 Alpha, Beta dan R Tahun 2007
Saham
Alpha
Beta
R
2
INDF
0.005
-0.349
0.157
MEDC
0.003
0.020
0.001
UNVR
-0.078
0.643
0.227
KLBF
-0.006
0.128
0.092
ANTM
0.056
-1.569
0.164
UNTR
0.018
-0.202
0.024
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Tabel 3.5.1
Descriptive Statistics
N
Alpha
Beta
Rsquare
Valid N (listwise)
6
6
6
6
Minimum
-.08
-1.57
.00
Maxim um
.06
.64
.23
Mean
-.0003
-.2215
.1108
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
f. Analisis Premi Risiko terhadap Actual Return Tahun 2008
Pada table 3.6. terlihat bahwa sensitivitas Premi Risiko terhadap
actual return saham INDF (Beta) sebesar 0.291, dan R Square Change
sebesar 0.306 atau 30.6%, artinya premi risiko mempengaruhi actual
return hanya sebesar 30.6% saja dan seterusnya.
Dan pada table 3.6.1, terlihat bahwa rata-rata beta yang dicapai oleh
perusahaan yang diteliti selama tahun 2008 mencapai 0.1862, dimana
UNTR memiliki beta yang tertinggi sebesar 0.47, dan UNVR yang memiliki
beta terendah sebesar 0.05. Dan KLBF mempunyai premi risiko hingga
mencapai 32% yang mempengaruhi actual returnnya.
68

82. Tabel 3.6 Alpha, Beta dan R2 Tahun 2008
Saham
Alpha
INDF
Beta
R
2
-0.009
0.291
0.306
MEDC
0.000
0.165
0.202
UNVR
-0.003
0.047
0.133
KLBF
-0.003
0.066
0.322
ANTM
-0.014
0.077
0.027
UNTR
0.009
0.471
0.316
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Tabel 3.6.1
Descriptive Statistics
N
Alpha
Beta
Rsquare
Valid N (listwise)
6
6
6
6
Minimum
-.01
.05
.03
Maximum
.01
.47
.32
Mean
-.0033
.1862
.2177
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
4. EXPECTED RETURN MODEL CAPM
Model Penilaian Aset Modal (CAPM), yang akan digunakan adalah :
Ri – Rf = α + βi (Rm – Rf)
Setelah data diolah dengan menggunakan Ms. Excell dan SPSS 13.00,
maka diperoleh output, sebagai berikut :
a. Analisis Model CAPM INDF tahun 2003-2008
Pada tabel 4.1 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model CAPM INDF tahun 2003-2008, sebagai berikut :
69

83. Ri – Rf = 0.016 – 0.496 (Rm – Rf)
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut :
Intercept bernilai 0.016 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.016.
Tabel 4.1
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
PR.INDF
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.016
.003
-.496
.041
St andardized
Coef f icients
Beta
-.824
t
5.888
-12.182
Sig.
.000
.000
Zero-order
-.824
Correlations
Part ial
-.824
Part
-.824
a. Dependent Variable: ER
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Koefisien regresi Premi Risiko sebesar -0.496, artinya Premi Risiko
mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham. Dalam
hal ini, jika variabel Premi Risiko meningkat satu unit, dengan asumsi
variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan saham
akan turun sebesar -0.496 unit. Sebaliknya jika variabel Premi Risiko turun
satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.496 unit.
b. Analisis Model CAPM MEDC tahun 2003-2008
Pada tabel 4.2 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model CAPM MEDC tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – Rf = 0.017 – 0.741 (Rm – Rf)
70

84. Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut :
Intercept bernilai 0.017 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.017.
Tabel 4.2
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
PR.MEDC
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.017
.003
-.741
.046
St andardized
Coef f icients
Beta
-.885
t
6.311
-15.942
Sig.
.000
.000
Zero-order
-.885
Correlations
Part ial
Part
-.885
-.885
a. Dependent Variable: ER
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Koefisien regresi Premi Risiko sebesar -0.741, artinya Premi Risiko
mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham. Dalam
hal ini, jika variabel Premi Risiko meningkat satu unit, dengan asumsi
variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan saham
akan turun sebesar -0.741 unit. Sebaliknya jika variabel Premi Risiko turun
satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.741 unit.
c. Analisis Model CAPM UNVR tahun 2003-2008
Pada tabel 4.3 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model CAPM UNVR tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – Rf = 0.03 – 0.14 (Rm – Rf)
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut :
71

85. Intercept bernilai 0.003 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.003.
Tabel 4.3
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
PR.UNVR
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.003
.009
-.014
.064
St andardized
Coef f icients
Beta
-.026
t
.338
-.217
Sig.
.736
.828
a. Dependent Variable: ER
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Koefisien regresi Premi Risiko sebesar -0.14, artinya Premi Risiko
mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham. Dalam
hal ini, jika variabel Premi Risiko meningkat satu unit, dengan asumsi
variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan saham
akan turun sebesar -0.14 unit. Sebaliknya jika variabel Premi Risiko turun
satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.14 unit.
d. Analisis Model CAPM KLBF tahun 2003-2008
Pada tabel 4.4 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model CAPM KLBF tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – Rf = 0.017 – 0.870 (Rm – Rf)
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut :
72

86. Intercept bernilai 0.017 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.017.
Koefisien regresi Premi Risiko sebesar -0.870, artinya Premi
Risiko mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham.
Dalam hal ini, jika variabel Premi Risiko meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan turun sebesar -0.870 unit. Sebaliknya jika variabel Premi
Risiko turun satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.870 unit.
Tabel 4.4
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
PR.KLBF
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.017
.002
-.870
.038
St andardized
Coef f icients
Beta
-.940
t
9.704
-22.971
Sig.
.000
.000
a. Dependent Variable: ER
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
e. Analisis Model CAPM ANTM tahun 2003-2008
Pada tabel 4.5 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model CAPM ANTM tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – Rf = 0.010 – 0.922 (Rm – Rf)
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut :
73

87. Intercept bernilai 0.010 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.010.
Tabel 4.5
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
PR.ANTM
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.010
.002
-.922
.062
St andardized
Coef f icients
Beta
-.870
t
4.184
-14.749
Sig.
.000
.000
a. Dependent Variable: ER
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Koefisien regresi Premi Risiko sebesar -0.922, artinya Premi Risiko
mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham. Dalam
hal ini, jika variabel Premi Risiko meningkat satu unit, dengan asumsi
variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan saham
akan turun sebesar -0.922 unit. Sebaliknya jika variabel Premi Risiko turun
satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.922 unit.
f. Analisis Model CAPM UNTR tahun 2003-2008
Pada tabel 4.6 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model CAPM UNTR tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – Rf = 0.013 – 0.644 (Rm – Rf)
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut :
74

88. Intercept bernilai 0.013 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.013.
Tabel 4.6
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
PR.UNTR
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.013
.002
-.644
.039
St andardized
Coef f icients
Beta
-.892
t
6.621
-16.548
Sig.
.000
.000
a. Dependent Variable: ER
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Koefisien regresi Premi Risiko sebesar -0.644, artinya Premi Risiko
mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham. Dalam
hal ini, jika variabel Premi Risiko meningkat satu unit, dengan asumsi
variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan saham
akan turun sebesar -0.644 unit. Sebaliknya jika variabel Premi Risiko turun
satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.644 unit.
5. MENGHITUNG PENDAPATAN SAHAM
(EXPECTED RETURN) MODEL CAPM
YANG
DIHARAPKAN
Persamaan model CAPM untuk memperoleh pendapatan saham yang
diharapkan, yaitu :
E (Ri) – Rf = α + β (Rm –Rf)
Setelah Data tersebut diolah menggunakan model diatas dengan
Kertas Kerja Ms.Excell untuk setiap masing – masing saham (INDF,
75

89. MEDC, UNVR, KLBF, dan UNTR), maka diperoleh Expected Return
tahunan berdasarkan model CAPM Industri Manufaktur yang tercatat di
Bursa Efek Indonesia selama periode tahun 2003-2008, sehingga
diperoleh nilai Expected Returnnya sebagai berikut :
Tabel 4.7 Expected Return (E(Ri)) Tahunan, Model CAPM
TAHUN
SAHAM
2003
2004
2005
2006
2007
2008
E(Ri).INDF
-0.05640
-0.00898
0.06008
-0.00515
-0.01346
0.03254
E(Ri).MEDC
-0.03286
-0.00400
0.08271
-0.01964
-0.01252
0.02261
E(Ri).UNVR
-0.05640
-0.00898
0.06008
-0.00515
-0.01346
0.03254
E(Ri).KLBF
-0.02601
0.00557
0.05261
-0.01744
-0.01573
0.02238
E(Ri).ANTM
-0.02813
-0.00924
0.05229
-0.01303
-0.00577
0.01408
E(Ri).UNTR
-0.03043
-0.00253
0.05327
-0.01416
-0.00711
0.02220
Sumber : Hasil Output Ms. Excell
B. ANALISIS ARBITRAGE PRICING THEORY (APT)
1. MENGHITUNG A, B1, B2, B3 DAN B4 UNTUK MODEL APT PADA
INDUSTRI MANUFAKTUR
Model Penilaian APT multi index model, yang akan digunakan :
Ri – ERi = α + β pInflasi + + β pSBI+ β pkurs
Saham INDF tahun 2003, sensitivitas perubahan Inflasi (B 1) sebesar
0.049 ; sensitivitas perubahan SBI (B2) sebesar -0.075 dan sensitivitas
perubahan Kurs (B3) sebesar 0.34, artinya setiap perubahan B 1, B2, dan
B3 akan menimbulkan dampak perubahan peningkatan atau penurunan
terhadap actual return, dan seterusnya. Setelah diperoleh nilai alpha, B1,
B2, dan B3, nilai – nilai tersebut kemudian dimasukkan dalam model APT.
76

90. Tabel 5.1 Alpha, B1, B2, dan B3
Saham
Alpha
B1
B2
B3
INDF
-0.035
0.049
-0.075
0.347
MEDC
0.019
0.013
0.029
-0.134
UNVR
1.009
0.117
-1.193
-8.606
KLBF
-0.103
0.055
0.009
0.921
ANTM
-0.128
-0.047
0.137
1.104
UNTR
-0.077
-0.005
0.083
0.678
-0.275
Tahun 2003
Tahun 2004
INDF
0.034
-0.058
-0.047
MEDC
-0.15
-0.108
0.446
1.366
UNVR
0.047
0.224
-0.21
-0.455
KLBF
-1.212
-0.544
3.847
10.785
ANTM
0.014
-0.032
0.204
-0.094
UNTR
-0.132
-0.069
0.437
1.221
Tahun 2005
INDF
-0.132
0.032
-0.185
1.303
MEDC
0.002
-0.007
-0.086
0.109
UNVR
-0.385
0.035
-0.002
3.642
KLBF
-0.132
-0.003
0.02
1.266
ANTM
0.082
-0.005
-0.107
-0.661
UNTR
-0.114
-0.004
-0.121
1.166
Tahun 2006
INDF
-0.472
-0.015
0.022
4.115
MEDC
-0.22
0.009
0.242
1.967
UNVR
-0.41
0.006
-0.785
3.54
KLBF
0.163
0
0.242
-1.327
ANTM
-0.397
-0.041
0.091
3.509
UNTR
-0.362
-0.019
0.218
3.231
0.13
Tahun 2007
INDF
-0.003
-0.216
0.219
MEDC
-0.036
0.027
0.066
0.35
UNVR
-0.449
0.133
-0.669
3.819
KLBF
-0.057
-0.041
-0.156
0.48
ANTM
0.184
-0.533
2.596
-1.135
UNTR
-0.208
-0.062
0.492
1.95
-0.137
Tahun 2008
INDF
0.008
0.155
-0.237
MEDC
-0.005
0.088
-0.157
0.012
UNVR
0.02
-0.028
-0.035
-0.106
KLBF
0.026
0.042
-0.077
-0.273
ANTM
0.001
-0.111
-0.104
-0.05
UNTR
0.216
0.39
-0.544
-2.037
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
77

91. 2. MODEL ACTUAL RETURN APT
a. Analisis Model APT INDF tahun 2003-2008
Pada tabel 5.2 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model APT INDF tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – ERi = -0.033 + 0.016 pInflasi – 0.123 pSBI+ 0.309 pkurs
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut :
Intercept bernilai -0.013 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni minus 0.013.
Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar 0,016 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0,016 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0,016 unit.
Tabel 5.2
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
Inf lasi
SBI
Kurs
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
-.033
.021
.016
.007
-.123
.036
.309
.184
a. Dependent Variable: Ri
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
78
St andardized
Coef f icients
Beta
.237
-.466
.214
t
-1.542
2.241
-3.459
1.681
Sig.
.128
.028
.001
.097

92. Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar -0.123, artinya Perubahan
SBI mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham.
Dalam hal ini, jika variabel Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan turun sebesar -0.123 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan
SBI turun satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.123 unit.
Nilai koefisien regresi untuk Perubahan Kurs adalah 0.309, artinya
bahwa jika Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan asumsi variabel
yang lainnya konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham akan
meningkat sebesar 0.309 unit. Jika Perubahan Kurs turun satu unit
maka Pendapatan Saham turun 0.309 unit.
b. Analisis Model APT MEDC tahun 2003-2008
Pada tabel 5.3 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model APT MEDC tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – ERi = -0.017 + 0.003 pInflasi + 0.001 pSBI + 0.167 pkurs
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut :
Intercept bernilai -0.017 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni minus 0.017.
79

93. Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar 0,003 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0,003 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0,003 unit.
Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar 0,001 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0,001 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0,001 unit.
Tabel 5.3
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
Inf lasi
SBI
Kurs
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
-.017
.016
.003
.006
.001
.028
.167
.142
St andardized
Coef f icients
Beta
.069
.009
.183
t
-1.013
.540
.052
1.177
Sig.
.315
.591
.959
.243
a. Dependent Variable: Ri
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Koefisien regresi Perubahan Kurs sebesar 0,167 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0,167 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0,167 unit.
80

94. c. Analisis Model APT UNVR tahun 2003-2008
Pada tabel 5.4 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model APT MEDC tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – ERi = 0.201 + 0.039 pInflasi – 0.286 pSBI – 1.734 pkurs
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut :
Intercept bernilai 0.201 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.201.
Tabel 5.4
Coefficientsa
M
odel
1
(Constant)
Inflasi
SBI
Kurs
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
.201
.049
.039
.017
-.286
.082
-1.734
.425
Standardized
Coefficients
Beta
.265
-.505
-.562
t
4.116
2.318
-3.473
-4.076
Sig.
.000
.023
.001
.000
a. Dependent Vari able: Ri
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar 0,039 memberikan
gambaran bahwa jika Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0,039 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0,039 unit.
Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar -0.286, artinya Perubahan
SBI mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham.
Dalam hal ini, jika variabel Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan
81

95. asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan turun sebesar -0.286 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan
SBI turun satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.286 unit.
Koefisien regresi Perubahan Kurs sebesar -1.734, artinya Perubahan
Kurs mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham.
Dalam hal ini, jika variabel Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan turun sebesar -1.734 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan
SBI turun satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 1.734 unit.
d. Analisis Model APT KLBF tahun 2003-2008
Pada tabel 5.5 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model APT MEDC tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – ERi = -0.027 - 0.012 pInflasi + 0.030 pSBI + 0.281 pkurs
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut :
Intercept bernilai -0.027 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni minus 0.027.
Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar -0.12, artinya Perubahan
Inflasi mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham.
Dalam hal ini, jika variabel Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
82

96. asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan turun sebesar -0.12 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan
SBI turun satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.12 unit.
Tabel 5.5
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
Inf lasi
SBI
Kurs
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
-.027
.041
-.012
.014
.030
.069
.281
.354
St andardized
Coef f icients
Beta
-.106
.072
.124
t
-.664
-.816
.439
.793
Sig.
.509
.418
.662
.431
a. Dependent Variable: Ri
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar 0,030 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0,030 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0,030 unit.
Koefisien regresi Perubahan Kurs sebesar 0,281 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0,281 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0,281 unit.
83

97. e. Analisis Model APT ANTM tahun 2003-2008
Pada tabel 5.6 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model APT MEDC tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – ERi = -0.016 - 0.030 pInflasi + 0.024 pSBI + 0.169 pkurs
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut :
Intercept bernilai -0.016 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni minus 0.016.
Koefisien
Perubahan
regresi
Inflasi
Perubahan
mempunyai
Inflasi
pengaruh
sebesar
yang
-0.030,
negatif
artinya
terhadap
Pendapatan saham. Dalam hal ini, jika variabel Perubahan Inflasi
meningkat satu unit, dengan asumsi variabel lainnya konstan (ceterus
paribus), maka nilai pendapatan saham akan turun sebesar -0.030 unit.
Sebaliknya jika variabel Perubahan SBI turun satu unit, maka Pendapatan
saham naik sebesar 0.030 unit.
Tabel 5.6
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
Inf lasi
SBI
Kurs
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
-.016
.043
-.030
.015
.024
.072
.169
.373
a. Dependent Variable: Ri
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
84
St andardized
Coef f icients
Beta
-.254
.053
.069
t
-.370
-2.006
.330
.453
Sig.
.713
.049
.742
.652

98. Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar 0,024 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0,024 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0,024 unit.
Koefisien regresi Perubahan Kurs sebesar 0,169 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0,169 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0,169 unit.
f. Analisis Model APT UNTR tahun 2003-2008
Pada tabel 5.7 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model APT MEDC tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – ERi = 0.043 + 0.004 pInflasi - 0.171 pSBI - 0.329 pkurs
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut :
Intercept bernilai 0.043 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.043.
85

99. Tabel 5.7
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
Inf lasi
SBI
Kurs
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.043
.031
.004
.011
-.171
.051
-.329
.266
St andardized
Coef f icients
Beta
.040
-.507
-.179
t
1.405
.338
-3.324
-1.239
Sig.
.165
.736
.001
.220
a. Dependent Variable: Ri
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar 0,004 memberikan
gambaran bahwa jika Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0,004 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0,004 unit.
Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar -0.171, artinya Perubahan
SBI mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham.
Dalam hal ini, jika variabel Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan turun sebesar -0.171 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan
SBI turun satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.171 unit.
Koefisien regresi Perubahan Kurs sebesar -0.329, artinya Perubahan
Kurs mempunyai pengaruh yang negatif terhadap Pendapatan saham.
Dalam hal ini, jika variabel Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan turun sebesar -0.329 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan
SBI turun satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar 0.329 unit.
86

100. Setelah Data di substitusikan ke persamaan regresi yang telah
dibahas sebagaimana berikut :
Ri – ERi = α + β pInflasi + β pSBI+ β pkurs
Data tersebut diolah dengan menggunakan Ms.Excell untuk setiap
masing – masing saham (INDF, MEDC, UNVR, KLBF, dan UNTR), maka
diperoleh Actual Return tahunan berdasarkan model APT, sebagai berikut:
Tabel 5.8 Actual Return (Ri) Tahunan, Model APT
SAHAM
TAHUN
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Ri.INDF
0.00862
0.00077
0.00395
0.00466
0.00828
-0.00606
Ri.MEDC
0.00087
0.00496
0.00900
0.00193
0.00336
-0.00378
Ri.UNVR
-0.02178
-0.00017
0.01307
0.01666
0.00294
0.00623
Ri.KLBF
0.00866
0.01485
0.00566
0.00409
0.00093
-0.00388
Ri.ANTM
0.00607
0.00039
0.00488
0.00936
0.01033
-0.01230
Ri.UNTR
0.00441
0.00673
0.00613
0.00824
0.00911
-0.00260
Sumber : Hasil Output Ms. Excell dan SPSS 13.00
3. MENGHITUNG B1, B2, DAN B3 HASIL ARIMA UNTUK EXPECTED
RETURN MODEL APT PADA INDUSTRI MANUFAKTUR
Persamaan model APT untuk memperoleh pendapatan saham yang
diharapkan, yaitu :
87

101. Olahan data ARIMA ini dapat dilihat pada lampiran
Setelah data diolah dengan menggunakan Ms. Excell dan hasil
output SPSS 13.00, maka diperoleh sebagai berikut :
88

102. Tabel 6.1 Alpha, B1, B2, dan B3
Saham
Alpha
B1
B2
B3
Tahun 2003
INDF
-0.059
-0.001
-0.002
0.421
MEDC
-0.029
0.090
-0.017
3.106
UNVR
-0.059
-0.001
-0.002
0.421
KLBF
-0.22
0.087
-0.017
3.077
ANTM
-0.024
0.094
-0.018
3.351
UNTR
-0.027
0.093
-0.018
3.285
Tahun 2004
INDF
0.015
0.282
0.016
1.144
MEDC
0.011
0.182
0.003
0.647
UNVR
0.015
0.282
0.016
1.144
KLBF
0.027
0.254
0.014
0.686
ANTM
0.007
0.195
0.005
0.693
UNTR
0.011
0.167
0.000
0.619
Tahun 2005
INDF
0.038
0.036
0.027
-2.438
MEDC
0.057
0.042
0.033
-3.044
UNVR
0.038
0.036
0.027
-2.438
KLBF
0.026
0.043
0.034
-3.097
ANTM
0.025
0.044
0.035
-3.186
UNTR
0.030
0.037
0.029
-2.672
Tahun 2006
INDF
0.000
0.024
-0.009
0.570
MEDC
-0.024
0.023
0.061
0.428
UNVR
0.000
0.024
-0.009
0.570
KLBF
-0.022
0.024
0.060
0.490
ANTM
-0.017
0.019
0.050
0.360
UNTR
-0.018
0.021
0.057
0.465
Tahun 2007
INDF
-0.015
0.071
-0.040
2.379
MEDC
0.008
0.076
0.041
1.599
UNVR
-0.015
0.071
-0.040
2.379
KLBF
0.001
0.072
0.032
1.605
ANTM
0.055
0.147
0.166
1.447
UNTR
0.018
0.087
0.057
1.701
Tahun 2008
INDF
0.017
0.047
0.054
-0.412
MEDC
0.009
0.047
0.041
-0.357
UNVR
0.017
0.047
0.054
-0.412
KLBF
0.008
0.052
0.045
-0.424
ANTM
0.000
0.053
0.042
-0.466
UNTR
0.014
0.029
0.026
-0.233
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
89

103. 4. MODEL EXPECTED RETURN APT
Setelah diperoleh nilai alpha, b1, b2, dan b3, (hasil ARIMA program
SPSS
13.00)
sebagaimana
yang
tersaji
pada
tabel
6.2,
maka
disubstitusikan kembali dan diinterpretasikan ke dalam expected return
model APT, yaitu :
Ri – ERi = α + β pInflasi + β pSBI+ β pkurs
Tabel 6.2 Alpha, B1, B2, dan B3
(Expected Return APT periode tahun 2003-2008)
Saham
Alpha
INDF
0.006
MEDC
0.012
UNVR
0.007
KLBF
0.009
ANTM
0.007
UNTR
0.008
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
B1
0.080
0.120
0.080
0.105
0.107
0.098
B2
0.020
0.011
0.021
0.008
0.007
0.007
B3
-1.992
0.209
-1.992
-0.237
-0.096
0.582
a. Analisis Expected Return Model APT INDF tahun 2003-2008
Pada tabel 6.2 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model APT INDF tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – ERi = 0.006 + 0.080 pInflasi + 0.020 pSBI - 1.992 pkurs
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut : Intercept bernilai 0.006 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.006.
Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar 0.080 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
90

104. asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0.080 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0.080 unit.
Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar 0.020, artinya Perubahan
SBI mempunyai pengaruh yang positif terhadap Pendapatan saham.
Dalam hal ini, jika variabel Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan naik sebesar 0.020 unit dan begitupun sebaliknya.
Nilai koefisien regresi untuk Perubahan Kurs adalah - 1.992, artinya
bahwa jika Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan asumsi variabel
yang lainnya konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham akan
turun sebesar - 1.992 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan Kurs turun
satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar - 1.992 unit.
b. Analisis Expected Return Model APT MEDCO tahun 2003-2008
Pada tabel 6.2 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model APT MEDCO tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – ERi = 0.012 + 0.120 pInflasi + 0.011 pSBI + 0.209 pkurs
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana berikut :
Intercept bernilai 0.012 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh variabel
91

105. bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah sama
dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.012.
Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar 0.120 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0.120 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0.120 unit.
Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar 0.011, artinya Perubahan
SBI mempunyai pengaruh yang positif terhadap Pendapatan saham.
Dalam hal ini, jika variabel Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan naik sebesar 0.011 unit dan begitupun sebaliknya.
Koefisien regresi Kurs sebesar 0.209 memberikan gambaran bahwa
jika Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan asumsi variabel lain
konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham yang ditunjukkan
oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar 0.209 unit.
Sebaliknya, jika Perubahan Kurs turun sebesar satu unit maka
Pendapatan Saham akan turun sebesar 0.209 unit.
92

106. c. Analisis Expected Return Model APT UNVR tahun 2003-2008
Pada tabel 6.2 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model APT UNVR tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – ERi = 0.006 + 0.080 pInflasi + 0.020 pSBI - 1.992 pkurs
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut : Intercept bernilai 0.006 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.006.
Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar 0.080 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0.080 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0.080 unit.
Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar 0.020, artinya Perubahan
SBI mempunyai pengaruh yang positif terhadap Pendapatan saham.
Dalam hal ini, jika variabel Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan naik sebesar 0.020 unit dan begitupun sebaliknya.
Nilai koefisien regresi untuk Perubahan Kurs adalah - 1.992, artinya
bahwa jika Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan asumsi variabel
yang lainnya konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham akan
93

107. turun sebesar - 1.992 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan Kurs turun
satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar - 1.992 unit.
d. Analisis Expected Return Model APT KLBF tahun 2003-2008
Pada tabel 6.2 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model APT KLBF tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – ERi = 0.009 + 0.105 pInflasi + 0.008 pSBI – 0.237 pkurs
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut : Intercept bernilai 0.009 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.009.
Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar 0.105 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0.105 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0.105 unit.
Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar 0.008, artinya Perubahan
SBI mempunyai pengaruh yang positif terhadap Pendapatan saham.
Dalam hal ini, jika variabel Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan naik sebesar 0.008 unit dan begitupun sebaliknya.
94

108. Nilai koefisien regresi untuk Perubahan Kurs adalah –0.237, artinya
bahwa jika Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan asumsi variabel
yang lainnya konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham akan
turun sebesar -0.237 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan Kurs turun
satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar -0.237 unit.
e. Analisis Expected Return Model APT ANTM tahun 2003-2008
Pada tabel 6.2 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model APT ANTM tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – ERi = 0.007 + 0.107 pInflasi + 0.007 pSBI – 0.096 pkurs
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut : Intercept bernilai 0.007 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.007.
Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar 0.107 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
0.107 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0.107 unit.
Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar 0.007, artinya Perubahan
SBI mempunyai pengaruh yang positif terhadap Pendapatan saham.
95

109. Dalam hal ini, jika variabel Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan naik sebesar 0.007 unit dan begitupun sebaliknya.
Nilai koefisien regresi untuk Perubahan Kurs adalah –0.096, artinya
bahwa jika Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan asumsi variabel
yang lainnya konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham akan
turun sebesar -0.237 unit. Sebaliknya jika variabel Perubahan Kurs turun
satu unit, maka Pendapatan saham naik sebesar -0.096 unit.
f. Analisis Expected Return Model APT UNTR tahun 2003-2008
Pada tabel 6.2 terlihat bahwa koefisien-koefisien yang membentuk
persamaan model APT UNTR tahun 2003-2008, sebagai berikut :
Ri – ERi = 0.008 + 0.098 pInflasi + 0.007 pSBI + 0.582 pkurs
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagaimana
berikut : Intercept bernilai 0.008 dapat diinterpretasikan bahwa jika seluruh
variabel bebasnya bernilai nol, maka besarnya pendapatan saham adalah
sama dengan nilai intercept tersebut, yakni 0.008.
Koefisien regresi Perubahan Inflasi sebesar 0.098 memberikan
gambaran bahwa jika
Perubahan Inflasi meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lain konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham
yang ditunjukkan oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar
96

110. 0.098 unit. Sebaliknya, jika Perubahan Inflasi turun sebesar satu unit
maka Pendapatan Saham akan turun sebesar 0.098 unit.
Koefisien regresi Perubahan SBI sebesar 0.007, artinya Perubahan
SBI mempunyai pengaruh yang positif terhadap Pendapatan saham.
Dalam hal ini, jika variabel Perubahan SBI meningkat satu unit, dengan
asumsi variabel lainnya konstan (ceterus paribus), maka nilai pendapatan
saham akan naik sebesar 0.007 unit dan begitupun sebaliknya.
Koefisien regresi Kurs sebesar 0.582 memberikan gambaran bahwa
jika Perubahan Kurs meningkat satu unit, dengan asumsi variabel lain
konstan (ceterus paribus), maka Pendapatan Saham yang ditunjukkan
oleh saham yang bersangkutan akan meningkat sebesar 0.582 unit.
Sebaliknya, jika Perubahan Kurs turun sebesar satu unit maka
Pendapatan Saham akan turun sebesar 0.582 unit.
5. MENGHITUNG PENDAPATAN SAHAM YANG DIHARAPKAN
(EXPECTED RETURN) DENGAN MENGGUNAKAN MODEL APT
Setelah Data tersebut diolah dengan menggunakan Kertas Kerja
Ms.Excell untuk setiap masing – masing saham (INDF, MEDC, UNVR,
KLBF, dan UNTR), maka diperoleh Expected Return tahunan berdasarkan
model APT Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia
selama periode tahun 2003-2008, sehingga diperoleh nilai Expected
Returnnya sebagai berikut :
97

111. Tabel 6.3 Expected Return (E(Ri)) Tahunan, Model APT
SAHAM
TAHUN
2003
2004
2005
2006
2007
2008
E(Ri).INDF
-0.4078
1.0218
-2.0023
0.6920
2.0553
-0.1596
E(Ri).MEDC
2.2678
0.5155
-2.5818
0.5962
1.3787
-0.1256
E(Ri).UNVR
-0.4078
1.0218
-2.0023
0.6920
2.0553
-0.1596
E(Ri).KLBF
2.0486
0.5759
-2.6645
0.6590
1.3692
-0.1890
E(Ri).ANTM
2.5158
0.5585
-2.7533
0.5249
1.3903
-0.2419
E(Ri).UNTR
2.4470
0.4857
-2.2420
0.6355
1.5054
-0.0138
Sumber : Hasil Output Ms. Excell
C. RATA-RATA PENYIMPANGAN ABSOLUT (MEAN ABSOLUT
DEVIATION (MAD)) UNTUK CAPM DAN APT
Dalam penelitian ini keakuratan suatu model diukur dengan
menggunakan Mean Absolut Deviation (MAD), model yang mempunyai
MAD yang lebih kecil berarti lebih akurat dibandingkan model yang
mempunyai MAD yang lebih besar.
Setelah data diolah dengan persamaan yang di atas dengan
menggunakan program Ms.Excell, maka diperoleh :
98

112. Tabel 6.4 MAD Industri Manufaktur selama 5 tahun (2003-2008)
No
NAMA
MAD CAPM
MAD APT
1
2
3
4
5
6
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
0.0018
0.0033
0.0014
0.0013
0.0016
0.0018
0.1965
0.3391
0.1971
0.2948
0.3293
0.4643
Sumber : Hasil Output Ms. Excell dan output SPSS 13.00
Tabel 6.5
Group Statisti cs
MAD
Model
CAPM
APT
N
6
6
Mean
.0019
.3035
St d. Dev iation
.00073
.10063
St d. Error
Mean
.00030
.04108
Sumber : Hasil output SPSS 13.00
Rata-rata MAD model CAPM dalam memprediksi return saham
industri manufaktur sebesar 0.019 dengan standar deviasi 0.00073.
Adapun rata-rata MAD model APT dalam memprediksi return saham
industri manufaktur sebesar 0.3035 dengan standar deviasi 0.10063.
Secara deskriptif terlihat bahwa rata-rata MAD CAPM lebih kecil
dibandingkan rata-rata MAD APT yang berarti model CAPM lebih akurat
dibandingkan model APT dalam memprediksi return saham industri
manufaktur. Perbedaan Mean Absolut Deviation (MAD CAPM dan MAD
APT) ini perlu diuji secara statistik untuk mengetahui apakah perbedaan
tersebut signifikan.
99

113. D. PEMBAHASAN
1. PENGARUH
PREMI
RISIKO
YANG
DIUKUR
DENGAN
MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL DALAM
MEMPREDIKSI RETURN SAHAM INDUTRI MANUFAKTUR YANG
TERCATAT DI BURSA EFEK INDONESIA
Pada bagian ini akan diuji nilai R2, F-statistic serta significant level.
Nilai R2 menunjukkan bagaimana model yang dibentuk dengan variable
bebas (premi risiko) dimasukkan secara bersamaan, dapat menjelaskan
variabel terikat. Nilai F-statistik dan significant level bertujuan menguji
apakah variable bebas (premi risiko) mempunyai pengaruh dengan
Expected Return Capital Asset Pricing Model sebagai variabel terikat.
Pada INDF, pada Tabel 7.1 terlihat bahwa, nilai R2 sebesar 0,675.
Hal ini menunjukkan 67.5 persen Expected Return Capital Asset Pricing
Model dapat dijelaskan oleh variabel Premi Risiko. Sedangkan sisanya
dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Nilai F-hitung adalah 148.461, dengan
tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000. Karena nilai-p < 0,05 maka H0
ditolak.
2
Tabel 7.1 Summary R , Uji F, Uji T Model CAPM
Industri Manufaktur selama periode 5 tahun (2003-2008)
Uji F
2
No
Nama
R
F
Sig.
1
INDF
0.675
148.461
0.000
2
MEDC
0.784
254.152
0.000
3
UNVR
0.001
0.047
0.828
4
KLBF
0.883
527.666
0.000
5
ANTM
0.757
217.525
0.000
6
UNTR
0.796
273.852
0.000
Sumber : Hasil output Regrssion Program SPSS 13.00
100

114. MEDC, Tabel 7.1 terlihat bahwa, nilai R2 sebesar 0.784. Hal ini
menunjukkan 78.4 persen Expected Return Capital Asset Pricing Model
dapat dijelaskan oleh variabel Premi Risiko. Sedangkan sisanya
dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Nilai F-hitung adalah 254.152, dengan
tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000. Karena nilai-p < 0,05 maka H0
ditolak. UNVR, nilai R2 sebesar 0.001. Hal ini menunjukkan 0.1 persen
Expected Return Capital Asset Pricing Model dapat dijelaskan oleh
variabel Premi Risiko. Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab
lain. Nilai F-hitung adalah 0.047, dengan tingkat probabilitas (nilai-p)
sebesar 0.828. Karena nilai-p > 0,05 maka H0 gagal ditolak. KLBF, nilai
R2 sebesar 0.883. Hal ini menunjukkan 88.3 persen Expected Return
Capital Asset Pricing Model dapat dijelaskan oleh variabel Premi Risiko.
Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Nilai F-hitung
adalah 527.666, dengan tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000.
Karena nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. ANTM, nilai R2 sebesar 0,757. Hal
ini menunjukkan 75.7 persen Expected Return Capital Asset Pricing Model
dapat dijelaskan oleh variabel Premi Risiko. Sedangkan sisanya
dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Nilai F-hitung adalah 217.525, dengan
tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000. Karena nilai-p < 0,05 maka H0
ditolak. UNTR, nilai R2 sebesar 0.796. Hal ini menunjukkan 79.6 persen
Expected Return Capital Asset Pricing Model dapat dijelaskan oleh
variabel Premi Risiko. Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab
lain. Nilai F-hitung adalah 273.852, dengan tingkat probabilitas (nilai-p)
101

115. sebesar 0.000. Karena nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak yang berarti ada
pengaruh variable bebas (Premi Risiko) terhadap Expected Return Capital
Asset Pricing Model. Dengan demikian penelitian mendukung hipotesis
satu, sebagaimana yang tersaji pada table 7.1.1.
Tabel 7.1.1 Keputusan Hipotesis satu
Saham
Keputusan
Hipotesis
INDF
Ho ditolak
MEDC
Ho ditolak
UNVR
Ho gagal ditolak
KLBF
Ho ditolak
ANTM
Ho ditolak
UNTR
Ho ditolak
Kesimpulan
Premi Risiko mempunyai pengaruh dalam memprediksi
return saham
Premi Risiko mempunyai pengaruh dalam memprediksi
return saham
Premi Risiko tidak mempunyai pengaruh dalam
memprediksi return saham
Premi Risiko mempunyai pengaruh dalam memprediksi
return saham
Premi Risiko mempunyai pengaruh dalam memprediksi
return saham
Premi Risiko mempunyai pengaruh dalam memprediksi
return saham
Sumber : Hasil Pengujian-pengujian Hipotesis
2. PENGARUH INFLASI, SUKU BUNGA INDONESIA DAN NILAI KURS
YANG DIUKUR DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ARBITRAGE
PRICING THEORY (APT) DALAM MEMPREDIKSI RETURN SAHAM
INDUSTRI MANUFAKTUR YANG TERCATAT DI BURSA EFEK
INDONESIA
Pada bagian ini akan diuji nilai R2, F-statistic dan significant level,
dan T-statistik serta significant level. Nilai R2 menunjukkan bagaimana
model yang dibentuk dengan variable – variabel bebas (Inflasi, SBI, dan
Kurs) dimasukkan secara bersamaan, dapat menjelaskan variabel terikat.
Nilai F-statistik dan significant level bertujuan menguji apakah variabelvariabel bebas (Inflasi, SBI, dan Kurs) yang dipilih benar-benar
berhubungan dengan Expected Return model Arbitrage Pricing Theory
102

116. sebagai variabel terikat. Adapun table 7.1 dan 7.2 adalah summary table
yang terdapat pada lampiran I.
2
Tabel 7.2 Summary R dan Uji F Model APT
Industri Manufaktur selama periode 5 tahun (2003-2008)
No
Nama
1
2
3
4
5
6
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
R
2
0.699
0.748
0.699
0.801
0.774
0.774
Uji F
F
52.609
67.258
52.609
90.952
77.743
77.616
Sig.
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
Sumber : Hasil output Regrssion Program SPSS 13.00
Pada INDF, pada Tabel 7.2 terlihat bahwa, nilai R2 sebesar 0,699.
Hal ini menunjukkan 69.9 persen Expected Return model Arbitrage Pricing
Theory dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas (Inflasi, SBI, Kurs).
Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Nilai F-hitung
adalah 52.609, dengan tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000. Karena
nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. MEDC, nilai R2 sebesar 0.748. Hal ini
menunjukkan 74.8 persen Expected Return model Arbitrage Pricing
Theory dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas (Inflasi, SBI, Kurs).
Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Nilai F-hitung
adalah 67.258, dengan tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000. Karena
nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. UNVR, nilai R2 sebesar 0,699. Hal ini
menunjukkan 69.9 persen Expected Return model Arbitrage Pricing
Theory dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas (Inflasi, SBI, Kurs).
Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Nilai F-hitung
adalah 52.609, dengan tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000. Karena
103

117. nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. KLBF, nilai R2 sebesar 0.801. Hal ini
menunjukkan 80.1 persen Expected Return model Arbitrage Pricing
Theory dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas (Inflasi, SBI, Kurs).
Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Nilai F-hitung
adalah 90.952, dengan tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000. Karena
nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. ANTM, nilai R2 sebesar 0.774. Hal ini
menunjukkan 77.4 persen Expected Return model Arbitrage Pricing
Theory dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas (Inflasi, SBI, Kurs).
Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Nilai F-hitung
adalah 77.743, dengan tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000. Karena
nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. UNTR, nilai R2 sebesar 0.774. Hal ini
menunjukkan 77.4 persen Expected Return model Arbitrage Pricing
Theory dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas (Inflasi, SBI, Kurs).
Sedangkan sisanya dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Nilai F-hitung
adalah 77.616, dengan tingkat probabilitas (nilai-p) sebesar 0.000. Karena
nilai-p < 0,05 maka H0 ditolak. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan
bahwa model regresi yang mengaitkan Inflasi, SBI, dan Kurs dengan
Expected Return model Arbitrage Pricing Theory memberikan hasil
pengujian yang menyatakan bahwa variabel Inflasi, SBI, dan Kurs secara
bersama-sama dapat menjelaskan Expected Return model Arbitrage
Pricing Theory, sebagaimana yang tersaji pada tabel 7.2.1
104

118. Tabel 7.2.1 Keputusan Hipótesis dua
Hipótesis
Hipótesis
dua
Keputusan
Hipotesis
Kesimpulan
Ho ditolak
Inflasi, SBI, dan Kurs yang diukur dengan menggunakan
model Arbitrage Pricing Theory mempunyai “pengaruh
tambahan” dalam memprediksi return saham Industri
Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.
Sumber : Hasil Pengujian-pengujian Hipótesis
Bagian uji statistik-t digunakan untuk menguji signifikansi variabel –
variable bebas (Inflasi, SBI, dan Kurs), apakah variabel-variabel bebas
(Inflasi, SBI, dan Kurs) tersebut secara parsial memiliki pengaruh terhadap
model regresi. Adapun tabel uji T hasil regresi terdapat pada lampiran J.
Tabel 7.2.2 Uji T Model CAPM Industri Manufaktur
selama periode 5 tahun (2003-2008)
INDF
T
Sig.
6.62
.000
MEDC
T
Sig.
10.135
.000
B2
3.54
.001
1.939
B3
-2.03
.046
.219
B1
UNVR
T
Sig.
6.62
.000
KLBF
T
Sig.
11.840
.000
ANTM
T
Sig.
11.121
.000
UNTR
T
Sig.
11.315
.000
.057
3.54
.001
1.784
.079
1.485
.142
1.756
.084
.827
-2.03
.046
-.331
.741
-.123
.902
.834
.407
Sumber : Hasil output Regrssion Program SPSS 13.00
INDF, uji statistik t tersebut yang terlihat pada tabel 7.2.2 bahwa,
nilai-p Inflasi, SBI, dan Kurs masing-masing adalah 0.00, 0.01, dan 0.46.
Nilai-p Inflasi dan SBI < 0.05 yang berarti dapat digunakan untuk
memprediksi Expected Return model Arbitrage Pricing Theory dan nilai-p
Kurs >0,05 artinya tidak dapat digunakan untuk memprediksi Expected
Return model Arbitrage Pricing Theory. MEDC, nilai-p Inflasi, SBI, dan
Kurs masing-masing adalah 0.000, 0.057, dan 0.827. Nilai-p Inflasi < 0.05
yang berarti dapat digunakan untuk memprediksi Expected Return model
Arbitrage Pricing Theory dan nilai-p SBI dan Kurs >0,05 artinya tidak
dapat digunakan untuk memprediksi Expected Return model Arbitrage
105

119. Pricing Theory. UNVR, nilai-p Inflasi, SBI, dan Kurs masing-masing adalah
0.00, 0.01, dan 0.46. Nilai-p Inflasi dan SBI < 0.05 yang berarti dapat
digunakan untuk memprediksi Expected Return model Arbitrage Pricing
Theory dan nilai-p Kurs >0,05 artinya tidak dapat digunakan untuk
memprediksi Expected Return model Arbitrage Pricing Theory. KLBF,
nilai-p Inflasi, SBI, dan Kurs masing-masing adalah 0.000, 0.079, dan
0.741. Nilai-p Inflasi < 0.05 yang berarti dapat digunakan untuk
memprediksi Expected Return model Arbitrage Pricing Theory dan nilai-p
SBI dan Kurs >0,05 artinya tidak dapat digunakan untuk memprediksi
Expected Return model Arbitrage Pricing Theory. ANTM, nilai-p Inflasi,
SBI, dan Kurs masing-masing adalah 0.00, 0.142, dan 0.902. Nilai-p
Inflasi < 0.05 yang berarti dapat digunakan untuk memprediksi Expected
Return model Arbitrage Pricing Theory dan nilai-p SBI dan Kurs >0,05
artinya tidak dapat digunakan untuk memprediksi Expected Return model
Arbitrage Pricing Theory. UNTR, nilai-p Inflasi, SBI, dan Kurs masingmasing adalah 0.00, 0.084, dan 0.407. Nilai-p Inflasi < 0.05 yang berarti
dapat digunakan untuk memprediksi Expected Return model Arbitrage
Pricing Theory dan nilai-p SBI dan Kurs >0,05 artinya tidak dapat
digunakan untuk memprediksi Expected Return model Arbitrage Pricing
Theory.
106

120. Tabel 7.2.3 Keputusan Hipotesis dua secara parsial
Saham
Hipotesis
Keputusan
Kesimpulan
Ho ditolak
Hipotesis dua
SBI mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Kurs tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Inflasi mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Ho gagal ditolak
SBI tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Kurs tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Inflasi mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Ho gagal ditolak
SBI tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Kurs tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Ho ditolak
UNTR
Ho ditolak
Ho gagal ditolak
Hipotesis dua
Inflasi mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Ho ditolak
ANTM
Kurs tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Ho gagal ditolak
Hipotesis dua
SBI tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Ho ditolak
KLBF
Inflasi mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Ho gagal ditolak
Ho gagal ditolak
Hipotesis dua
Kurs tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Ho ditolak
UNVR
SBI mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Ho gagal ditolak
Hipotesis dua
Ho ditolak
Ho ditolak
MEDC
Hipotesis dua
Inflasi mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Ho gagal ditolak
INDF
Inflasi mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Ho gagal ditolak
SBI tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
Ho gagal ditolak
Sumber : Hasil Pengujian-pengujian Hipotesis
Kurs tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
3. STATISTIK UJI BEDA DUA RATA-RATA UNTUK INDEPENDENT
SAMPLE EXPECTED RETURN YANG DIUKUR DENGAN
MENGGUNAKAN CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM) DAN
MODEL ARBITRAGE PRICING THEORY (APT) PADA SAHAM
INDUSTRI MANUFAKTUR YANG TERCATAT DI BURSA EFEK
INDONESIA
Pada bagian ini akan dilakukan pengujian terhadap Expected Return
Capital Asset Pricing Model dan Expected Return model Arbitrage Pricing
Theory untuk Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia
selama periode 5 tahun (2003-2008).
Ringkasan statistik deskriptif untuk nilai Expected Return Capital Asset
Pricing Model dan Expected Return model Arbitrage Pricing Theory untuk
Industri Manufaktur dapat dilihat pada Tabel 8.1 berikut ini :
107

121. Tabel 8.1 Ringkasan Statistik Deskriptif CAPM dan APT Industri Manufaktur
periode 5 tahun (2003-2008)
Group Statistics
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Expected Return
CAPM dan APT
CAPM
APT
CAPM
APT
CAPM
APT
CAPM
APT
CAPM
APT
CAPM
APT
N
72
72
72
72
72
72
72
72
72
72
72
72
Mean
.0014
.1999
.0060
.3418
.0014
.1999
.0036
.2999
.0017
.3324
.0035
.4696
Std. Dev iat ion
.04402
1.36526
.04709
1.59113
.04402
1.36526
.03952
1.57952
.04029
1.70309
.03625
1.53425
Std. Error
Mean
.00519
.16090
.00555
.18752
.00519
.16090
.00466
.18615
.00475
.20071
.00427
.18081
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS
Pada Tabel 8.1 terlihat bahwa rata-rata Expected Return Capital
Asset Pricing Model untuk INDF, MEDC, UNVR, KLBF, ANTM, dan UNTR
masing-masing sebesar : 0.0014, 0.0060, 0.0014, 0.0036, 0.0017, dan
0.0035. Artinya Expected Return Capital Asset Pricing Model MEDC lebih
besar dari KLBF lebih besar dari UNTR lebih besar dari ANTM lebih besar
dari INDF dan UNVR serta Expected Return model Arbitrage Pricing
Theory untuk INDF, MEDC, UNVR, KLBF, ANTM, dan UNTR masingmasing sebesar : 0.1999, 0.3418, 0.1999, 0.2999, 0.3324, dan 0.4696,
artinya Expected Return model Arbitrage Pricing Theory UNTR lebih besar
dari MEDC lebih besar dari ANTM lebih besar dari KLBF lebih besar dari
INDF dan UNVR.
Selanjutnya dilakukan analisis apakah rata-rata Expected return
capital asset pricing model dengan expected return model arbitrage
pricing model pada industri manufaktur yang tercatat di bursa efek
108

122. indonesia adalah berbeda secara signifikan atau tidak. Dalam hal ini
Digunakan hipotesis, sebagai berikut :
Tabel 8.2 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen
Independent Samples Test
Levene's Test f or
Equality of Variances
F
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
120.586
Sig.
t
Sig. (2-tailed)
df
Mean
Diff erence
Std. Error
Diff erence
95% Confidence
Interv al of the
Diff erence
Lower
Upper
.000
-.51669
.11977
71.148
.222
-.19846
.16098
-.51943
.12252
-1.790
142
.076
-.33577
.18760
-.70661
.03508
71.124
.078
-.33577
.18760
-.70982
.03828
-1.233
142
.220
-.19846
.16098
-.51669
.11977
71.148
.222
-.19846
.16098
-.51943
.12252
-1.591
142
.114
-.29632
.18621
-.66441
.07178
71.089
.116
-.29632
.18621
-.66760
.07496
-1.647
142
.102
-.33069
.20077
-.72757
.06619
71.079
.104
-.33069
.20077
-.73100
.06962
-2.577
142
.011
-.46610
.18086
-.82363
-.10857
-2.577
97.384
.000
.16098
-1.647
87.590
.000
-.19846
-1.591
88.976
.000
.220
-1.233
120.586
142
-1.790
.000
-1.233
-1.233
84.483
.000
t-test for Equality of Means
71.079
.012
-.46610
.18086
-.82672
-.10547
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS 13.00
Hipotesis tiga : Expected return capital asset pricing model berbeda
dengan expected return model arbitrage pricing model
pada industri manufaktur yang tercatat di bursa efek
indonesia
Pada Tabel 8.2 terlihat bahwa T-hitung untuk INDF, MEDC, UNVR,
KLBF, dan ANTM dengan equal variance assumed masing-masing adalah
-1.233, -1.790, -1.233, -1.591, dan -1.647 dengan nilai-p masing-masing
0.220, 0.076, 0.220, 0.114, dan 0.102. Oleh karena nilai-p untuk uji dua
sisi (INDF) 0,220/2 > 0,025, (MEDC) 0.076/2 > 0.025, (UNVR) 0.220/2 >
109

123. 0.025, (KLBF) 0.114/2 > 0.025, dan (ANTM) 0.102/2 > 0.025 maka H0
gagal ditolak, artinya Expected return capital asset pricing model tidak
berbeda dengan expected return model arbitrage pricing model pada
INDF, MEDC, UNVR, KLBF dan ANTM. Dan pada UNTR dengan equal
variance assumed adalah -2.577 dengan nilai-p 0.011. Oleh karena nilai-p
untuk uji dua sisi 0,011/2 < 0,025 maka H0 gagal ditolak, artinya Expected
return capital asset pricing model berbeda dengan expected return model
arbitrage pricing model pada UNTR. Dengan demikian penelitian
mendukung hipotesis tiga, sebagaimana yang tersaji pada table 8.3.
Tabel 8.3 Keputusan Hipótesis tiga
Saham
Keputusan
Hipotesis
INDF
Ho gagal ditolak
MEDC
Ho gagal ditolak
UNVR
Ho gagal ditolak
KLBF
Ho gagal ditolak
ANTM
Ho gagal ditolak
UNTR
Ho ditolak
Kesimpulan
Expected return capital asset pricing model tidak berbeda
dengan expected return model arbitrage pricing model
Expected return capital asset pricing model tidak berbeda
dengan expected return model arbitrage pricing model
Expected return capital asset pricing model tidak berbeda
dengan expected return model arbitrage pricing model
Expected return capital asset pricing model tidak berbeda
dengan expected return model arbitrage pricing model
Expected return capital asset pricing model tidak berbeda
dengan expected return model arbitrage pricing model
Expected return capital asset pricing model berbeda
dengan expected return model arbitrage pricing model
Sumber : Hasil Pengujian-pengujian Hipótesis
4. STATISTIK UJI BEDA DUA RATA-RATA PENYIMPANGAN
ABSOLUT (MAD) CAPM DAN APT PADA SAHAM INDUSTRI
MANUFAKTUR YANG TERCATAT DI BURSA EFEK INDONESIA
Pada bagian ini akan dilakukan pengujian perbedaan rata-rata
penyimpangan absolut Capital Asset Pricing Model dan mdel Arbitrage
Pricing Theory berdasarkan Mean Absolut Deviation (MAD) pada masing-
110

124. masing model (CAPM dan APT) dalam memprediksi return saham Industri
Manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia selama periode 5 tahun.
Tabel 8.4 Hasil Uji Rata-rata Sampel Independen
Independent Samples Test
Levene's Test f or
Equality of Variances
F
MAD
Equal variances
assumed
Equal variances
not assumed
Sig.
9.156
t-test for Equality of Means
t
.013
Sig. (2-tailed)
df
Mean
Dif f erence
Std. Error
Dif f erence
95% Confidence
Interv al of the
Dif f erence
Lower
Upper
-7.342
10
.000
-.30165
.04108
-.39319
-.21011
-7.342
5.001
.001
-.30165
.04108
-.40726
-.19604
Sumber : Pengolahan data dengan SPSS 13.00
Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
Hipotesis empat : Expected return capital asset pricing model berbeda
rata-rata penyimpangan absolut dengan expected return
model arbitrage pricing model pada industri manufaktur
yang tercatat di bursa efek indonesia
Pada tabel 8.4 terlihat bahwa T-hitung dengan equal variance
assumed adalah -7.342 dengan nilai-p 0.000. Oleh karena nilai-p untuk uji
dua sisi 0,000/2 < 0,025 maka H0 ditolak, artinya Expected return capital
asset pricing model berbeda akurasi dengan expected return model
arbitrage pricing model. Dengan demikian penelitian mendukung hipotesis
enam, sebagaimana yang tersaji pada tabel 8.5.
Tabel 8.5 Keputusan Hipótesis empat
Hipótesis
Keputusan
Hipotesis
Hipótesis
empat
Ho ditolak
Kesimpulan
Expected return capital asset pricing model berbeda
rata-rata penyimpangan absolute dengan expected
return model arbitrage pricing model
Sumber : Hasil Pengujian-pengujian Hipótesis
111

125. Model CAPM yang menggunakan pendapatan pasar saham aktual
sebagai variabel, lepas dari unsur bias dalam penentuan variabel dan
semua
investor
jika
menggunakan
model
CAPM
maka
akan
menggunakan pendapatan pasar saham aktual sebagai variabel
(homogen), dan salah satu asumsi model CAPM yang masih berlaku
dalam model APT adalah bahwa Investor mempunyai kepercayaan yang
bersifat homogen (Tande Lilin, 2001; 06), dan model CAPM, perubahan
faktor non ekonomi dan company actions (perusahaan yang mempunyai
kapitalisasi pasar yang besar) sudah tercakup dalam perubahan dari
pendapatan pasar saham. Sedangkan
Pada model APT, penggunaan variabel-variabel makro ekonomi
dalam penelitian tidak bisa menjelaskan variasi pendapatan saham
industri manufaktur yang disebabkan oleh faktor non ekonomi (misalnya
sosial, politik, keamanan dsb), padahal seringkali faktor non ekonomi
merupakan faktor dominan yang mempengaruhi pergerakan harga
saham di Bursa Efek Jakarta. Selain itu, model APT yang digunakan
dalam penelitian ini juga tidak bisa menjelaskan variasi pendapatan
saham industri manufaktur yang disebabkan oleh company actions
(seperti right isue, stock split, warrant dll.). Sedangkan berdasarkan
penelitian yang dilakukan oleh Widyawati (1996), Nisful laila (1996),
Nanang Hamdani (1997) dan Neneng Zumainah (2001) diperoleh
kesimpulan bahwa company actions (right isue, stock split, warrant)
mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pendapatan saham di
112

126. BEI. Hal ini menyebabkan model CAPM lebih akurat dibandingkan
dengan model APT dalam memprediksi pendapatan saham industri
manufaktur yang tercatat di Bursa Efek Indonesia.
113

127. BAB VI
KESIMPULAN DAN SARAN
A. KESIMPULAN
1. Faktor Premi Risiko (Rm-Rf) yang diukur dengan menggunakan
Capital Asset Pricing Model (CAPM) mempunyai pengaruh dalam
memprediksi return saham Industri Manufaktur yang tercatat di Bursa
Efek Indonesia, terutama pada saham INDF, MEDCO, KLBF, ANTM
dan UNTR, Kecuali pada saham UNVR, Faktor Premi Risiko (Rm-Rf)
yang diukur dengan menggunakan Capital Asset Pricing Model
(CAPM) tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
2. Inflasi, SBI, dan Kurs dengan Expected Return model Arbitrage Pricing
Theory memberikan hasil pengujian yang menyatakan bahwa variabel
Inflasi, SBI, dan Kurs secara bersama-sama dapat menjelaskan
Expected Return model Arbitrage Pricing Theory. Faktor Suku Bunga
dan Kurs yang diukur dengan menggunakan model Arbitrage Pricing
Theory tidak mempunyai pengaruh dalam memprediksi return saham
MEDC, KLBF, ANTM dan UNTR, lain halnya pada saham INDF dan
UNTR, hanya faktor kurs yang diukur dengan menggunakan model
Arbitrage
Pricing
Theory
tidak
mempunyai
pengaruh
dalam
memprediksi return saham. Faktor inflasi pada semua saham INDF,
MEDC, UNVR, KLBF, ANTM dan UNTR yang diukur dengan
114

128. menggunakan model Arbitrage Pricing Theory mempunyai pengaruh
dalam memprediksi return saham.
3. T-hitung untuk INDF, MEDC, UNVR, KLBF, dan ANTM dengan equal
variance assumed masing-masing adalah -1.233, -1.790, -1.233, 1.591, dan -1.647 dengan nilai-p masing-masing 0.220, 0.076, 0.220,
0.114, dan 0.102. Oleh karena nilai-p untuk uji dua sisi (INDF) 0,220/2
> 0,025, (MEDC) 0.076/2 > 0.025, (UNVR) 0.220/2 > 0.025, (KLBF)
0.114/2 > 0.025, dan (ANTM) 0.102/2 > 0.025 maka H0 gagal ditolak,
artinya Expected return capital asset pricing model tidak berbeda
dengan expected return model arbitrage pricing model pada INDF,
MEDC, UNVR, KLBF dan ANTM. Dan pada UNTR dengan equal
variance assumed adalah -2.577 dengan nilai-p 0.011. Oleh karena
nilai-p untuk uji dua sisi 0,011/2 < 0,025 maka H0 ditolak, artinya
Expected return capital asset pricing model berbeda dengan expected
return model arbitrage pricing model pada UNTR.
4. T-hitung dengan equal variance assumed adalah -7.342 dengan nilai-p
0.000. Oleh karena nilai-p untuk uji dua sisi 0,000/2 < 0,025 maka H0
ditolak, artinya Expected return capital asset pricing model berbeda
rata-rata penyimpangan absolut dengan expected return model
arbitrage pricing model. Rata-rata MAD model CAPM dalam
memprediksi return saham industri manufaktur sebesar 0,0278 dengan
standar deviasi 0,00327. Adapun rata-rata MAD model APT dalam
memprediksi return saham industri manufaktur sebesar 1.1816 dengan
115

129. standar deviasi 0,12492. Secara deskriptif menunjukkan bahwa model
CAPM lebih akurat dibandingkan model APT dalam memprediksi
return saham industri manufaktur.
B. SARAN - SARAN
1. Pendapatan pasar saham dalam penelitian ini mampu menjelaskan
variasi dari pendapatan saham industri manufaktur kecuali pada
saham UNVR, maka disarankan bagi peneliti selanjutnya untuk
meneliti variabel yang dominan sebagai tolak ukur perusahaan dalam
memprediksi return saham perusahaan tersebut.
2. Faktor-faktor makro ekonomi (Inflasi, SBI, dan Kurs) yang diteliti,
hanya Inflasi yang mampu menjelaskan variasi dari pendapatan saham
industri manufaktur. Maka disarankan bagi penelitian selanjutnya untuk
meneliti faktor penyebab apa variabel-variabel (SBI dan Kurs) tersebut
yang membentuk model APT tidak mampu menjelaskan prediksi return
saham perusahaan.
3. Penelitian ini menggunakan model ARIMA (Box-Jenkin). Pada kondisi
nyata tidak semua investor menggunakan model ARIMA untuk
mengestimasi faktor makro ekonomi tersebut. Ada berbagai macam
metode atau cara yang bisa digunakan untuk mengestimasi data time
series faktor makro tersebut, diantaranya adalah metode least square,
smoothing, exponential smoothing, dekomposisi, moving average dll.
Disarankan bagi penelitian selanjutnya untuk meneliti model yang
116

130. sesuai untuk mencari variabel-veriabel yang dimasukkan dalam model
APT (tingkat bunga yang tidak diharapkan, tingkat inflasi yang tidak
diharapkan dan tingkat pertumbuhan yang tidak diharapkan) adalah
dengan cara mengurangi tingkat bunga aktual, tingkat inflasi aktual
dan tingkat perubahan kurs aktual dengan nilai pengharapan faktorfaktor tersebut. Sehingga hasil dari prediksi faktor makro yang
digunakan dalam pembentukan model APT kemungkinan tidak terjadi
bias dan akurat.
117

131. DAFTAR PUSTAKA
Arianto, E. 1996. Pengujian Standard CAPM di Bursa Efek Jakarta,
Pengamatan selama periode 1994-1995. Majalah Manajemen,
ISSN: 0216-1400, edisi Sep-Okt 1996. Dapat diakses di
http://strategika.wordpress.com
Bank Indonesia. 2005. Sertifikat Bank Indonesia. www.bi.go.id
Bodie, Kane, Marcus.2001.Essentials Of Investment, Fourth Edition,
McGrawHill.
Brealey, Richard A.Stewart C, Myers. Alan J, Marcus. 2001.
Fundamentals of Corporate Finace. Third Edition.Singapore: Mc
Graw-Hill.
Brigham, E.F., and Gapenski, L.C., 1994. Financial Management Theory
and Practice, 7th ed. The Dryden Press. Florida (page 207).
______. Weston. and Besle. 1996. Modern Portofolio, Elevent Edition,
New York: TheDryden Press.
Cagnetti, A. (2002), “Capital Asset Pricing Model and Arbitrage Pricing
Theory in the Italian Stock Market: An Empirical Study”,
unpublished working paper.
Case, K. E. dan R. C. Fair (1999), Principle of Economics, 5th Edition,
Prentice Hall International, Inc., New Jersey
Chen, N.F., R.Roll and S.Ross (1986), “Economic Forces and the Stock
Market”, Journal of Business, Vol.59, pp.383-403.
Corrado, Charles J. and Jordan, Bradford D. 2000. Fundamentals of
Investment Analisis Fourth Edition.Singapore: Mc Graw-Hill.
E.F. Fama, Risk, Return and Equilibrium: Some Clarifying Comments,
Journal of Finance 23, no.1 (Maret 1968) : 29-40.
Eric H.sorensen, Joseph J.Mezrich, dan chee Thum, “The Salomon
Brother U.S Stock Risk Attribute Model,”Salomon Brother,
NY,Oktober 1989.
Francis, Jack C. (1988), Management of Investment, 2nd ed., International
Editions Financial Series, Singapore: McGraw Hill.
118

132. Gloria Gonza´lez-Rivera,1998, “Dynamic Asset Pricing and Statistical
Properties of Risk”, Journal of Economics and Business 1998;
50:461–470 0148-6195 © 1998 Elsevier Science Inc., New York,
New York.
Halim, Abdul, (2003), Analisis Investasi, Jilid 1, Edisi Pertama, Salemba
Empat, Jakarta.
Hamdani, Nanang. 1997. Pengaruh Pengumuman Pemecahan Saham
Terhadap Pendapatan Saham. Skripsi, Fakultas Ekonomi
Universitas Airlangga, Surabaya.
Hermanto, B. (1998); Nominal Stock Return Volatility on the Jakarta Stock
Exchange and Changes in Government Policy; Ph.D Disertation,
Department of Accounting and Finance, University of Birmingham,
UK.
Horne, James C. V. and Wachoviz Jr, John M. 1998. Fundamental of
Financial Management 8th ed, New Jersey: Prentice Hall
International.
Jack L.Treynor,”Toward a Theory Of Market Value Risky Asset”, makalah
tidak diterbitkan, Arthur D.Little, Cambridge, MA, 1961.
Jensen. “Risk, The Pricing of Capital Assets and the Evaluation of
Investment Portfolios”. Journal of Business 42 (April 1969), 167247.
Jogiyanto. 2003. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Edisi Tiga.
Yogyakarta: BPFE
Jones, Charles P. 2000. Investment: Analysis and Management, 7th
edition, New York: John Willey and Sons.Inc.
Kandel, S., Stambaugh, R.F., 1996. On The Predictability Of Stock
Returns: An Asset Allocation Perspective. Journal of Finance 51,
385}424.
Laila, Nisful. 1996. Analisis Dampak Penerbitan Right Issue Terhadap
Tingkat Pengembalian Saham (Studi Kasus BEJ) Periode 19941995. Skripsi, Surabaya: Fakultas Ekonomi Universitas Airlangga
Lintner, J. (1965), “The Valuation of Risk Assets and Selection of Risky
Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets”, Review of
Economics and Statistics, Vol.47, pp.13-37.
119

133. Long, J.B. Jr., 1974. Stock prices, inflation, and the term structure of
interest rates. Journal of Financial Economics 1, 131-170.
Manurung, Adler Haymans (1996c); Pengaruh Variabel Makro, Investor
Asing, Bursa yang Telah Maju terhadap Indeks BEJ; Tesis Magister
Ekonomi, Fakultas Pascasarjana, Universitas Indonesia.
Markowitz, H. M., “Portfolio Selection”, Journal of finance, Volume 7 ,1952
Mossin, J. (1966), “Equilibrium in a Capital Market”, Econometrica,
ol.34,pp.768-783.
Reilly, Frank K & Keith C. Brown. 2000. Investment Analysis and Fortofolio
Management, Sixth Edition, New York: The Dryden Press
Ross, S.A., “The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing”, Journal of
Economic Theory, Vol.13, 1976
_____. Westerfield,Randolph W. Jordan, Bradford D. 2003. Fundamentals
of Corporate Finance.Sixth edition. New York: Mc Graw-Hill
Scott, Besley., Eugene F, Bringham. 2000. Essentials of Managerial
Finance, Twelfth Edition. Orlando:Harcourt Inc
Sitorus, Maurin. 2004. Pengaruh Variabel Makroekonomi Terhadap
Kinerja Saham Pertambangan Minyak Dan Gas Bumi Sebagai
Emiten Di Bursa Efek Indonesia. Tesis, Surabaya: Pascasarjana
Universitas Airlangga.
Sharpe, William. 1999. Investment, Sixth Edition. New Jersey: Prentice
Hall.
_____, “Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under
Conditions of Risk”, Journal of Finance, Vol.19, 1964
_____, Gordon J.Alexander, Jeffery V.Bailey, “INVESTASI”, Edisi keenam
Bahasa Indonesia, Penerbit PT.Indeks Kelompok Gramedia, 2005,
Yakarta.
Syaichu, Mohammad. 2001. Perbandingan Keakuratan Keakuratan
Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Arbitrage Pricing Theory
(APT) dalam Memprediksi Pendapatan Saham Di Bursa Efek
Jakarta, Tesis, Surabaya: Pascasarjana Universitas Airlangga.
Tandelilin, Eduardus, 2001. Analisis Investasi Manajemen Portfolio,
Cetakan Pertama, Yogyakarta: BPFE
120

134. Widyawati. 1996. Analisis Pengaruh Pengumuman Right Issue Terhadap
Perubahan Harga Saham dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Perubahan Harga Saham, Skripsi, Surabaya: .Fakultas Ekonomi
Universitas Airlangga,
Zumainah, Neneng. 1985. Dampak Pengumuman Konversi Waran
Menjadi Saham Biasa Terhadap Pendapatan Abnormal Saham.
Skripsi, Fakultas Ekonomi Universitas Airlangga, Surabaya, 2001.
The Journal of Finance, Vol XL. No. 4 September 1985.
121

135. LAMPIRAN
122

136. LAMPIRAN 1.
DAFTAR IHSG DAN HARGA PENUTUPAN SAHAM PERUSAHAAN
TAHUN 2003
Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
IHSG
388.44
399.22
398.00
450.86
494.77
505.49
507.98
529.67
597.65
625.55
617.08
691.89
INDF
550
575
600
725
875
850
775
675
725
700
675
800
MEDC
1300
1350
1325
1350
1250
1200
1150
1225
1275
1300
1325
1350
UNVR
19400
18200
18000
21000
24500
26700
26600
27800
3350
3225
3175
3625
KLBF
255
285
310
400
550
600
525
600
625
800
800
1000
ANTM
700
800
800
725
825
825
825
850
1050
1150
1225
1925
UNTR
270
290
285
405
525
475
550
495
675
800
900
1250
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
TAHUN 2004
Bulan
IHSG
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Jan
752.93
761.08
735.67
783.41
732.51
732.40
756.98
754.70
820.13
860.48
977.76
1,000.23
850
850
800
750
700
700
700
675
675
675
750
800
1400
1500
1450
1450
1425
1350
1275
1450
1525
1900
2075
2075
3825
3400
3550
3675
3600
3925
3775
3350
3250
3275
3325
3300
475
480
470
460
370
350
395
95
415
465
625
550
1500
1500
1225
1200
1075
1250
1225
1250
1375
1500
1775
1725
1250
1450
1375
1650
1100
1125
1225
1375
1450
1850
2000
2275
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
123

137. TAHUN 2005
Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
IHSG
1045,43
1073,83
1080,17
1029,61
1088,17
1122,38
1182,30
1050,10
1079,27
1066,22
1096,64
1162,63
INDF
870
930
1160
1020
1200
1100
1090
790
730
820
850
910
MEDC
2600
2450
2450
2575
2575
3775
3200
3325
3625
3525
3325
3375
UNVR
3500
3550
3825
3750
4575
4075
4350
4225
4075
4375
4325
4275
KLBF
690
790
740
720
780
880
900
850
850
850
890
990
ANTM
1780
2100
2200
2100
2300
2400
2400
2175
2575
2575
2725
3600
UNTR
2825
3125
2650
2900
3225
3750
4375
3850
3750
3700
3500
3650
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
TAHUN 2006
Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
IHSG
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
1232.32
1230.66
1322.97
1464.41
1329.99
1310.26
1351.65
1431.26
1534.62
1582.63
1718.96
1805.52
880
840
890
1130
940
880
1050
1190
1250
1330
1400
1350
3900
4125
4150
4800
3975
3725
3800
3600
3475
3325
3250
3550
4300
4275
4250
4575
4025
4125
4225
4475
4600
4800
6000
6600
1300
1360
1360
1520
1310
1250
1200
1120
1320
1360
1180
1190
4275
4025
4350
5750
4450
4625
5200
5400
5500
6950
7550
8000
3825
3975
4500
5450
5400
5400
5600
5750
6050
6550
6450
6550
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
124

138. TAHUN 2007
Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
IHSG
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
1757.26
1690
3425
5850
1300
7800
6750
1740.97
1560
3650
5600
1220
9100
6950
1830.92
1520
3575
5700
1210
11850
7400
1999.17
1640
3525
5650
1260
15600
7900
2084.32
1730
3575
6300
1240
14000
7550
2139.28
2025
3525
6700
1390
12550
8250
2348.67
2000
4275
7500
1490
2700
8600
2194.34
1860
3900
6800
1360
2250
8100
2359.21
1930
4150
6800
1330
2775
8200
2643.49
2200
4675
6650
1360
3350
10950
2688.33
2525
5400
6650
1220
4675
11250
2745.83
2575
5150
6750
1260
4475
10900
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
TAHUN 2008
Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
IHSG
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
2627.25
2825
4050
6900
1200
3575
13300
2721.94
2925
4125
6800
1050
4100
13250
2447.29
2325
3325
6900
980
3350
12550
2304.51
2275
3925
6800
910
3500
12050
2444.34
2800
5050
6750
880
3250
14450
2349.1
2400
4725
6750
850
3175
12150
2304.5
2275
4600
6900
800
2475
11400
2165.94
2250
4900
7250
750
1890
10350
1832.5
1960
3625
7500
650
1460
9450
1256.7
1090
2100
7450
365
1040
3150
1241.54
970
1850
7700
410
1020
3975
1355.4
930
1870
7800
400
1090
4400
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
125

139. LAMPIRAN 2.
DAFTAR RETURN IHSG DAN RETURN HARGA PENUTUPAN SAHAM
TAHUN 2003
Bulan
IHSG
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
-0.0860
-0.0830
-0.0370
0.0660
-0.0730
0.1670
-0.1150
0.0280
0.0450
0.0380
-0.0620
0.0000
0.1430
0.0740
-0.0030
0.0430
-0.0190
-0.0110
0.0590
0.0000
-0.0170
0.1330
0.2080
0.0190
0.1670
0.3150
-0.0940
0.4210
0.0970
0.2070
-0.0740
0.1670
0.0140
0.1380
0.2960
0.0220
-0.0290
-0.0400
0.0900
-0.0970
0.0000
-0.0950
0.0050
-0.0880
-0.0420
-0.0040
-0.0310
0.0000
0.1580
0.0430
-0.1290
0.0650
0.0450
0.0160
0.0300
-0.1000
0.1280
0.0740
0.0410
-0.8790
0.1560
0.2350
0.3640
0.0470
-0.0340
0.0200
-0.0370
-0.1080
0.0950
0.1850
-0.0140
-0.0360
0.0190
-0.0160
-0.0150
0.0650
0.1250
0.5710
0.3890
0.1210
0.1850
0.0190
0.1420
0.0150
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
TAHUN 2004
BULAN
IHSG
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
0.0880
0.0630
0.0370
0.0550
-0.5250
-0.2210
0.0000
0.0110
0.0000
0.0710
-0.1110
0.0110
0.0000
0.1600
-0.0330
-0.0590
-0.0330
0.0440
-0.0210
-0.1830
-0.0520
0.0650
-0.0630
0.0000
0.0350
-0.0210
-0.0200
0.2000
-0.0650
-0.0670
-0.0170
-0.0200
-0.1960
-0.1040
-0.3330
0.0000
0.0000
-0.0530
0.0900
-0.0540
0.1630
0.0230
0.0340
0.0000
-0.0560
-0.0380
0.1290
-0.0200
0.0890
-0.0030
-0.0360
0.1370
-0.1130
-0.7590
0.0200
0.1220
0.0870
0.0000
0.0520
-0.0300
3.3680
0.1000
0.0550
0.0490
0.0000
0.2460
0.0080
0.1200
0.0910
0.2760
0.1360
0.1110
0.0920
0.0150
0.3440
0.1830
0.0810
0.0230
0.0670
0.0000
-0.0080
-0.1200
-0.0280
0.1380
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
126

140. TAHUN 2005
BULAN
IHSG
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
0.0450
0.0880
0.2530
0.0610
0.2550
0.0320
0.2420
0.0270
0.0690
-0.0580
0.0140
0.1450
0.1800
0.1060
0.0060
0.2470
0.0000
0.0770
-0.0630
0.0480
-0.1520
-0.0470
-0.1210
0.0510
-0.0200
-0.0270
-0.0450
0.0940
0.0570
0.1760
0.0000
0.2200
0.0830
0.0950
0.1120
0.0310
-0.0830
0.4660
-0.1090
0.1280
0.0430
0.1630
0.0530
-0.0090
-0.1520
0.0670
0.0230
0.0000
0.1670
-0.0120
-0.2750
0.0390
-0.0290
-0.0560
-0.0940
-0.1200
0.0280
-0.0760
0.0900
-0.0360
0.0000
0.1840
-0.0260
-0.0120
0.1230
-0.0280
0.0740
0.0000
0.0000
-0.0130
0.0290
0.0370
-0.0570
-0.0110
0.0470
0.0580
-0.0540
0.0600
0.0710
0.0150
-0.0120
0.1120
0.3210
0.0430
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
TAHUN 2006
BULAN
IHSG
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
0.0600
-0.0330
0.1560
0.0060
0.3130
0.1880
0.0480
-0.0010
-0.0450
0.0580
-0.0060
0.0460
-0.0580
0.0390
0.0750
0.0600
0.0060
-0.0060
0.0000
0.0810
0.1320
0.1070
0.2700
0.1570
0.0760
0.1180
0.3220
0.2110
-0.0920
-0.1680
-0.1720
-0.1200
-0.1380
-0.2260
-0.0090
-0.0150
-0.0640
-0.0630
0.0250
-0.0460
0.0390
0.0000
0.0320
0.1930
0.0200
0.0240
-0.0400
0.1240
0.0370
0.0590
0.1330
-0.0530
0.0590
-0.0670
0.0380
0.0270
0.0720
0.0500
-0.0350
0.0280
0.1790
0.0190
0.0520
0.0310
0.0640
-0.0430
0.0430
0.0300
0.2640
0.0830
0.0860
0.0530
-0.0230
0.2500
-0.1320
0.0860
-0.0150
0.0500
-0.0360
0.0920
0.1000
0.0080
0.0600
0.0160
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
127

141. TAHUN 2007
BULAN
IHSG
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
ANTM
UNTR
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
-0.0270
0.2520
-0.0350
-0.1140
0.0920
-0.0250
0.0310
-0.0090
-0.0770
0.0660
-0.0430
-0.0620
0.1670
0.0300
0.0520
-0.0260
-0.0210
0.0180
-0.0080
0.3020
0.0650
0.0920
0.0790
-0.0140
-0.0090
0.0410
0.3160
0.0680
0.0430
0.0550
0.0140
0.1150
-0.0160
-0.1030
-0.0440
0.0260
0.1710
-0.0140
0.0630
0.1210
-0.1040
0.0930
0.0980
-0.0120
0.2130
0.1190
0.0720
-0.7850
0.0420
-0.0660
-0.0700
-0.0880
-0.0930
-0.0870
-0.1670
-0.0580
0.0750
0.0380
0.0640
0.0000
-0.0220
0.2330
0.0120
0.1200
0.1400
0.1270
-0.0220
0.0230
0.2070
0.3350
0.0170
0.1480
0.1550
0.0000
-0.1030
0.3960
0.0270
0.0210
0.0200
-0.0460
0.0150
0.0330
-0.0430
-0.0310
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
BULAN
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
IHSG
INDF
TAHUN 2008
MEDC UNVR
-0.0430
0.0970
-0.2140
0.0220
-0.0480
-0.2010
0.2200
0.0360
0.0350
0.0190
-0.0140
-0.1250
0.1470
-0.0040
-0.1010
-0.2050
-0.1940
0.0150
-0.0670
-0.1830
-0.0530
-0.0580
-0.0220
0.1800
-0.0140
-0.0710
0.0450
-0.0400
0.0610
0.2310
0.2870
-0.0070
-0.0330
-0.0710
0.1990
-0.0390
-0.1430
-0.0640
0.0000
-0.0340
-0.0230
-0.1590
-0.0190
-0.0520
-0.0260
0.0220
-0.0590
-0.2200
-0.0620
-0.0600
-0.0110
0.0650
0.0510
-0.0630
-0.2360
-0.0920
-0.1540
-0.1290
-0.2600
0.0340
-0.1330
-0.2280
-0.0870
-0.3140
-0.4440
-0.4210
-0.0070
-0.4380
-0.2880
-0.6670
-0.0120
-0.1100
-0.1190
0.0340
0.1230
-0.0190
0.2620
0.0920
-0.0410
0.0110
0.0130
-0.0240
0.0690
0.1070
KLBF
ANTM
UNTR
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
128

142. LAMPIRAN 3.
Market Capitalization dan proporsi
Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
INDF
W1
MEDC
W2
UNVR
TAHUN 2003
W3
KLBF
W4
ANTM
W5
UNTR
W6
Total
5,396,318
0.24039
4,332,187
0.19298
9,931,910
0.44243
1,035,504
0.04613
1,335,384
0.05949
417,312
0.01859
22,448,615
5,396,318
0.20051
4,498,809
0.16716
13,886,600
0.51597
1,157,328
0.04300
1,526,154
0.05671
448,224
0.01665
26,913,433
5,630,940
0.20851
4,415,498
0.16350
13,734,000
0.50855
1,258,848
0.04661
1,526,154
0.05651
440,496
0.01631
27,005,936
6,804,053
0.21977
4,498,809
0.14531
16,023,000
0.51755
1,624,320
0.05247
1,383,077
0.04467
625,968
0.02022
30,959,227
8,212,897
0.23011
4,165,564
0.11671
18,693,500
0.52376
2,233,440
0.06258
1,573,846
0.04410
811,498
0.02274
35,690,745
8,026,779
0.21610
3,998,942
0.10766
20,372,100
0.54847
2,436,480
0.06560
1,573,846
0.04237
735,606
0.01980
37,143,753
7,318,534
0.20325
3,832,319
0.10643
20,295,800
0.56366
2,131,920
0.05921
1,573,846
0.04371
854,984
0.02374
36,007,403
7,415,534
0.20308
3,322,154
0.09098
21,195,250
0.58045
2,132,120
0.05839
1,569,898
0.04299
879,989
0.02410
36,514,945
6,846,370
0.16203
4,248,876
0.10056
25,560,500
0.60493
2,538,000
0.06007
2,003,077
0.04741
1,056,907
0.02501
42,253,730
6,545.120
0.00021
4,322.00
0.00014
25,668,995
0.81248
2,446,121
0.07743
2,221,569
0.07032
1,245,685
0.03943
31,593,237
6,374,207
0.15171
4,415,498
0.10509
24,225,250
0.57659
3,248,640
0.07732
2,336,923
0.05562
1,413,853
0.03365
42,014,371
7,554,616
0.15289
4,498,809
0.09105
27,658,750
0.55976
4,060,800
0.08218
3,672,307
0.07432
1,966,436
0.03980
49,411,718
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell

143. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
UNVR
TAHUN 2004
W3
KLBF
8,026,779
0.15875
4,665,432
0.09227
29,184,750
0.57720
3,857,760
0.07630
2,861,538
0.05659
1,966,544
0.03889
50,562,803
8,026,809
0.16719
4,998,677
0.10412
25,942,000
0.54035
3,898,368
0.08120
2,861,538
0.05960
2,282,046
0.04753
48,009,438
7,554,644
0.15808
4,832,055
0.10111
27,086,500
0.56676
3,817,152
0.07987
2,336,923
0.04890
2,164,218
0.04528
47,791,492
7,082,481
0.14580
4,832,055
0.09947
28,040,250
0.57722
3,735,936
0.07691
2,289,230
0.04712
2,597,951
0.05348
48,577,903
6,610,932
0.14492
4,748,743
0.10410
27,468,000
0.60213
3,004,992
0.06587
2,050,769
0.04496
1,734,636
0.03803
45,618,072
6,610,932
0.13361
4,498,809
0.09093
29,947,750
0.60527
2,842,560
0.05745
2,384,615
0.04820
3,193,342
0.06454
49,478,008
6,610,932
0.13578
4,248,876
0.08727
28,803,250
0.59159
3,208,032
0.06589
2,336,923
0.04800
3,479,814
0.07147
48,687,827
6,374,828
0.13778
4,832,055
0.10444
25,560,500
0.55244
3,208,032
0.06934
2,384,615
0.05154
3,908,275
0.08447
46,268,305
6,374,828
0.13747
5,081,988
0.10959
24,797,500
0.53476
3,370,464
0.07268
2,623,076
0.05657
4,123,697
0.08893
46,371,553
6,374,828
0.12854
6,331,658
0.12767
24,988,250
0.50384
3,776,544
0.07615
2,861,538
0.05770
5,262,751
0.10611
49,595,569
7,083,142
0.13235
6,914,837
0.12920
25,369,750
0.47403
5,076,000
0.09484
3,386,153
0.06327
5,689,936
0.10631
53,519,818
7,555,351
0.14021
6,914,837
0.12832
25,179,000
0.46725
4,466,880
0.08289
3,290,769
0.06107
6,480,447
0.12026
53,887,284
INDF
W1
MEDC
W2
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
130
W4
ANTM
W5
UNTR
W6
Total

144. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
W2
UNVR
TAHUN 2005
W3
KLBF
W4
ANTM
W5
W6
Total
8,216,444
0.13518
8,664,374
0.14255
26,705,000
0.43937
5,603,904
0.09220
3,471,999
0.05712
8,119,173
0.13358
60,780,894
9,112,336
0.14267
8,164,506
0.12783
27,889,250
0.43664
5,985,556
0.09371
4,101,538
0.06422
8,618,695
0.13494
63,871,881
10,955,259
0.16400
8,164,506
0.12223
29,184,750
0.43691
6,009,984
0.08997
4,292,307
0.06426
8,191,922
0.12264
66,798,728
9,633,073
0.14790
8,581,062
0.13174
28,612,500
0.43928
5,847,552
0.08978
4,053,845
0.06224
8,406,354
0.12906
65,134,386
11,333,027
0.14740
10,497,222
0.13653
34,907,250
0.45400
6,334,848
0.08239
4,483,076
0.05831
9,333,161
0.12139
76,888,584
10,388,608
0.13597
12,580,004
0.16465
31,092,250
0.40694
7,147,008
0.09354
4,578,461
0.05992
10,618,746
0.13898
76,405,077
10,294,166
0.13068
10,663,845
0.13537
33,190,500
0.42134
7,309,440
0.09279
4,626,153
0.05873
12,689,660
0.16109
78,773,764
9,675,552
0.12507
10,693,950
0.13823
32,998,250
0.42654
6,998,540
0.09046
3,998,950
0.05169
12,996,850
0.16800
77,362,092
9,675,982
0.13049
10,993,222
0.14825
31,898,950
0.43018
6,568,948
0.08859
3,898,959
0.05258
11,116,858
0.14992
74,152,919
8,216,444
0.11533
10,497,222
0.14734
31,092,250
0.43643
6,334,848
0.08892
4,483,076
0.06293
10,618,746
0.14905
71,242,586
8,027,561
0.10698
11,080,401
0.14766
32,999,750
0.43977
7,228,224
0.09633
5,436,922
0.07245
10,265,793
0.13681
75,038,651
8,594,212
0.10768
11,247,024
0.14092
32,618,250
0.40868
10,054,454
0.12597
6,819,999
0.08545
10,479,663
0.13130
79,813,602
INDF
W1
MEDC
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
131
UNTR

145. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
May
Jun
Jul
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
INDF
Tahun 2006
W3
KLBF
W1
MEDC
W2
UNVR
W5
UNTR
W6
8,310,886
0.0962
12,996,561
0.15045
32,809,000
0.37981
13,202,819
0.15284
8,155,383
0.09441
10,907,405
0.12627
86,382,054
7,933,119
0.0911
13,746,362
0.15778
32,618,250
0.37439
13,812,180
0.15854
7,678,460
0.08813
11,335,146
0.13010
87,123,517
8,405,328
0.0938
13,829,674
0.15434
32,427,500
0.36189
13,812,180
0.15414
8,298,460
0.09261
12,832,241
0.14321
89,605,383
10,672,934
0.1031
15,995,767
0.15451
34,907,250
0.33719
15,437,142
0.14912
10,969,229
0.10596
15,541,270
0.15012
103,523,592
8,877,538
0.0986
13,246,495
0.14714
30,710,750
0.34113
13,304,379
0.14778
8,489,229
0.09430
15,398,689
0.17105
90,027,080
8,310,886
0.0933
12,413,382
0.13930
31,473,750
0.35318
12,695,018
0.14246
8,823,075
0.09901
15,398,689
0.17280
89,114,800
9,919,998
0.1068
12,663,316
0.13632
32,236,750
0.34703
12,187,217
0.13120
9,916,398
0.10675
15,969,011
0.17191
92,892,690
11,238,585
0.1177
11,996,825
0.12568
34,144,250
0.35771
11,374,736
0.11917
10,301,537
0.10792
16,396,752
0.17178
95,452,685
11,805,236
0.1185
11,580,269
0.11623
35,098,000
0.35227
13,405,939
0.13455
10,492,306
0.10531
17,252,235
0.17316
99,633,985
12,560,771
0.1185
11,080,401
0.10452
36,624,000
0.34546
13,812,180
0.13029
13,258,459
0.12506
18,678,040
0.17618
106,013,851
13,221,865
0.1154
10,830,467
0.09450
45,780,000
0.39943
11,984,097
0.10456
14,403,074
0.12567
18,392,879
0.16048
114,612,382
12,749,655
0.1054
11,830,203
0.09780
50,358,000
0.41631
12,085,657
0.09991
15,261,536
0.12617
18,678,040
0.15441
120,963,091
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
132
W4
ANTM
Total

146. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
Tahun 2007
W3
KLBF
INDF
W1
MEDC
W2
UNVR
W4
ANTM
W5
UNTR
W6
15,960,679
0.13374
11,413,646
0.09564
44,635,500
0.37402
13,202,819
0.11063
14,879,997
0.12468
19,248,361
0.16129
119,341,002
14,732,935
0.12361
12,163,448
0.10205
42,728,000
0.35848
12,390,338
0.10395
17,359,997
0.14565
19,818,683
0.16627
119,193,401
14,355,167
0.11415
11,913,514
0.09473
43,491,000
0.34583
12,288,777
0.09772
22,606,150
0.17976
21,101,907
0.16780
125,756,515
15,488,470
0.11437
11,746,891
0.08674
43,109,500
0.31832
12,796,578
0.09449
29,759,994
0.21975
22,527,712
0.16634
135,429,145
16,338,447
0.11913
11,913,514
0.08686
48,069,000
0.35048
12,593,458
0.09182
26,707,687
0.19473
21,529,649
0.15698
137,151,755
19,124,483
0.13320
11,746,891
0.08182
51,121,000
0.35605
14,116,860
0.09832
23,941,534
0.16675
23,525,775
0.16386
143,576,543
18,888,378
0.12096
14,246,230
0.09123
57,606,500
0.36891
15,132,461
0.09691
25,753,841
0.16493
24,523,838
0.15705
156,151,248
17,566,192
0.12474
12,996,561
0.09229
51,884,000
0.36845
13,812,180
0.09808
21,461,534
0.15241
23,098,034
0.16403
140,818,501
18,227,285
0.12374
13,829,674
0.09389
51,884,000
0.35223
13,507,499
0.09170
26,469,226
0.17969
23,383,195
0.15874
147,300,879
20,777,216
0.12662
15,579,211
0.09494
50,739,500
0.30922
13,812,180
0.08418
31,953,840
0.19474
31,225,120
0.19030
164,087,067
23,846,577
0.13128
17,995,238
0.09907
50,739,500
0.27933
12,390,338
0.06821
44,592,299
0.24549
32,080,602
0.17661
181,644,554
24,318,787
0.13545
17,162,125
0.09559
51,502,500
0.28685
12,796,578
0.07127
42,684,607
0.23773
31,082,539
0.17312
179,547,136
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
133
Total

147. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
INDF
W1
MEDC
W2
UNVR
Tahun 2008
W3
KLBF
W4
ANTM
W5
UNTR
W6
Total
26,679,834
0.15070
13,496,428
0.07624
52,647,000
0.29738
12,187,217
0.06884
34,099,994
0.19262
37,926,401
0.21423
177,036,874
27,624,253
0.15278
13,746,362
0.07603
51,884,000
0.28695
10,663,815
0.05898
39,107,685
0.21629
37,783,821
0.20897
180,809,936
21,957,739
0.12183
11,080,401
0.06148
52,647,000
0.29210
9,952,894
0.05522
31,953,840
0.17729
52,647,000
0.29210
180,238,874
21,485,530
0.13146
13,079,872
0.08003
51,884,000
0.31745
9,241,973
0.05655
33,384,609
0.20426
34,361,890
0.21024
163,437,874
26,443,729
0.15032
16,828,880
0.09566
51,502,500
0.29276
8,937,293
0.05080
30,999,994
0.17622
41,205,751
0.23423
175,918,147
22,666,054
0.13865
15,745,833
0.09632
51,502,500
0.31504
8,632,612
0.05281
30,284,610
0.18525
34,647,051
0.21194
163,478,660
21,485,530
0.13979
15,329,277
0.09973
52,647,000
0.34252
8,124,812
0.05286
23,607,688
0.15359
32,508,344
0.21150
153,702,651
21,249,425
0.14352
16,329,012
0.11029
55,317,500
0.37363
7,617,011
0.05145
18,027,689
0.12176
29,514,154
0.19935
148,054,791
18,510,610
0.13242
12,080,137
0.08642
57,225,000
0.40939
6,601,409
0.04723
13,926,151
0.09963
31,438,990
0.22491
139,782,297
9,570,665
0.09814
6,998,148
0.07176
56,843,500
0.58290
3,706,945
0.03801
9,919,998
0.10172
10,479,663
0.10746
97,518,919
8,517,014
0.08470
6,165,035
0.06131
58,751,000
0.58429
4,163,966
0.04141
9,729,229
0.09676
13,224,330
0.13152
100,550,574
8,165,797
0.07927
6,231,684
0.06050
59,514,000
0.57775
4,062,406
0.03944
10,396,921
0.10093
14,638,260
0.14211
103,009,068
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
134

148. LAMPIRAN 4.
DATA PROPORSI (W), RESIKO PERUSAHAAN (R), DAN PENGHITUNGAN Rm
TAHUN 2003
INDF
Bulan
Jan
Feb
W1
MEDC
R1
Rm
0.240
0.322
0.077
0.201
0.322
0.065
Mar
0.209
0.322
Apr
0.220
0.322
Mei
0.230
Jun
Jul
W2
UNVR
R2
Rm
0.193
0.53
0.167
0.53
0.067
0.164
0.071
0.145
0.322
0.074
0.216
0.322
0.203
0.322
Ags
0.203
Sept
Okt
KLBF
ANTM
UNTR
W3
R3
Rm
W4
R4
Rm
W5
R5
Rm
W6
0.102
0.442
-0.025
-0.011
0.046
-0.081
-0.004
0.059
-0.061
-0.004
0.089
0.516
-0.025
-0.013
0.043
-0.081
-0.003
0.057
-0.061
-0.003
0.53
0.087
0.509
-0.025
-0.013
0.047
-0.081
-0.004
0.057
-0.061
0.53
0.077
0.518
-0.025
-0.013
0.052
-0.081
-0.004
0.447
-0.061
0.117
0.53
0.062
0.524
-0.025
-0.013
0.063
-0.081
-0.005
0.044
0.070
0.108
0.53
0.057
0.548
-0.025
-0.014
0.066
-0.081
-0.005
0.065
0.106
0.53
0.056
0.564
-0.025
-0.014
0.059
-0.081
-0.005
0.322
0.065
0.091
0.53
0.048
0.580
-0.025
-0.015
0.058
-0.081
0.162
0.322
0.052
0.101
0.53
0.053
0.605
-0.025
-0.015
0.060
0.000
0.322
0.000
0.000
0.53
0.000
0.812
-0.025
-0.020
0.077
Nov
0.152
0.322
0.049
0.105
0.53
0.056
0.577
-0.025
-0.014
Des
0.153
0.322
0.049
0.091
0.53
0.048
0.560
-0.025
-0.014
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
135
R6
Rm
0.019
0.154
0.003
0.017
0.154
0.003
-0.003
0.016
0.154
0.003
-0.027
0.020
0.154
0.003
-0.061
-0.003
0.023
0.154
0.004
0.042
-0.061
-0.003
0.020
0.154
0.003
0.044
-0.061
-0.003
0.024
0.154
0.004
-0.005
0.043
-0.061
-0.003
0.024
0.154
0.004
-0.081
-0.005
0.047
-0.061
-0.003
0.025
0.154
0.004
-0.081
-0.006
0.070
-0.061
-0.004
0.039
0.154
0.006
0.077
-0.081
-0.006
0.056
-0.061
-0.003
0.034
0.154
0.005
0.082
-0.081
-0.007
0.074
-0.061
-0.005
0.040
0.154
0.006

149. TAHUN 2004
INDF
Bulan
Jan
W1
MEDC
R1
Rm
0.159
0.562
0.089
Feb
0.167
0.562
Mar
0.158
Apr
0.146
Mei
Jun
Jul
W2
UNVR
R2
Rm
0.092
0.083
0.008
0.094
0.104
0.083
0.562
0.089
0.101
0.562
0.082
0.099
0.145
0.562
0.081
0.134
0.562
0.136
0.562
Ags
0.138
Sept
0.137
Okt
Nov
Des
W3
KLBF
R6
Rm
0.577
0.191
0.110
0.076
0.02
0.002
0.057
-0.045
-0.003
0.039
0.128
0.005
0.009
0.540
0.191
0.103
0.081
0.02
0.002
0.060
-0.045
-0.003
0.048
0.128
0.006
0.083
0.008
0.567
0.191
0.108
0.080
0.02
0.002
0.049
-0.045
-0.002
0.045
0.128
0.006
0.083
0.008
0.577
0.191
0.110
0.077
0.02
0.002
0.047
-0.045
-0.002
0.053
0.128
0.007
0.104
0.083
0.009
0.602
0.191
0.115
0.066
0.02
0.001
0.045
-0.045
-0.002
0.038
0.128
0.005
0.075
0.091
0.083
0.008
0.605
0.191
0.116
0.057
0.02
0.001
0.048
-0.045
-0.002
0.065
0.128
0.008
0.076
0.087
0.083
0.007
0.592
0.191
0.113
0.066
0.02
0.001
0.048
-0.045
-0.002
0.071
0.128
0.009
0.562
0.077
0.104
0.083
0.009
0.552
0.191
0.106
0.069
0.02
0.001
0.052
-0.045
-0.002
0.084
0.128
0.011
0.562
0.077
0.110
0.083
0.009
0.535
0.191
0.102
0.073
0.02
0.001
0.057
-0.045
-0.003
0.089
0.128
0.011
0.129
0.562
0.072
0.128
0.083
0.011
0.504
0.191
0.096
0.076
0.02
0.002
0.058
-0.045
-0.003
0.106
0.128
0.014
0.132
0.562
0.074
0.129
0.083
0.011
0.474
0.191
0.091
0.948
0.02
0.019
0.063
-0.045
-0.003
0.106
0.128
0.014
0.140
0.562
0.079
0.128
0.083
0.011
0.467
0.191
0.089
0.083
0.02
0.002
0.061
-0.045
-0.003
0.120
0.128
0.015
136
R4
Rm
W5
UNTR
Rm
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
W4
ANTM
R3
R5
Rm
W6

150. TAHUN 2005
INDF
MEDC
R2
UNVR
Rm
W3
R3
KLBF
UNTR
Bulan
Jan
W1
R1
Rm
W2
Rm
W4
Rm
W5
Rm
W6
0.135
-0.04
-0.005
0.143
0.003
0.00043
0.439
0.156
0.069
0.092
0.145
0.013
0.057
0.149
0.009
0.134
0.005
0.001
Feb
0.143
-0.04
-0.006
0.128
0.003
0.00038
0.437
0.156
0.068
0.094
0.145
0.014
0.064
0.149
0.010
0.135
0.005
0.001
Mar
0.164
-0.04
-0.007
0.122
0.003
0.00037
0.437
0.156
0.068
0.090
0.145
0.013
0.064
0.149
0.010
0.123
0.005
0.001
Apr
0.148
-0.04
-0.006
0.132
0.003
0.00040
0.439
0.156
0.069
0.090
0.145
0.013
0.062
0.149
0.009
0.129
0.005
0.001
Mei
0.147
-0.04
-0.006
0.137
0.003
0.00041
0.454
0.156
0.071
0.082
0.145
0.012
0.058
0.149
0.009
0.121
0.005
0.001
Jun
0.136
-0.04
-0.005
0.165
0.003
0.00049
0.407
0.156
0.063
0.094
0.145
0.014
0.060
0.149
0.009
0.139
0.005
0.001
Jul
0.131
-0.04
-0.005
0.135
0.003
0.00041
0.421
0.156
0.066
0.093
0.145
0.013
0.059
0.149
0.009
0.161
0.005
0.001
Ags
0.125
-0.04
-0.005
0.138
0.003
0.00041
0.427
0.156
0.067
0.090
0.145
0.013
0.052
0.149
0.008
0.168
0.005
0.001
Sept
0.130
-0.04
-0.005
0.148
0.003
0.00044
0.430
0.156
0.067
0.089
0.145
0.013
0.053
0.149
0.008
0.150
0.005
0.001
Okt
0.115
-0.04
-0.005
0.147
0.003
0.00044
0.436
0.156
0.068
0.089
0.145
0.013
0.063
0.149
0.009
0.149
0.005
0.001
Nov
0.107
-0.04
-0.004
0.148
0.003
0.00044
0.440
0.156
0.069
0.096
0.145
0.014
0.072
0.149
0.011
0.137
0.005
0.001
Des
0.108
-0.04
-0.004
0.141
0.003
0.00042
0.409
0.156
0.064
0.126
0.145
0.018
0.085
0.149
0.013
0.131
0.005
0.001
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
137
R4
ANTM
R5
R6
Rm

151. Tahun 2006
INDF
MEDC
UNVR
KLBF
W1
R1
Rm
W2
R2
Rm
W3
R3
Rm
W5
R5
Rm
W6
R6
Rm
Jan
0.096
0.159
0.015
0.150
-0.042
-0.006
0.380
0.481
0.183
0.153
0.206
0.0315
0.094
-0.11
-0.010
0.126
0.308
0.039
Feb
0.091
0.159
0.014
0.158
-0.042
-0.007
0.374
0.481
0.180
0.159
0.206
0.0327
0.088
-0.11
-0.010
0.130
0.308
0.040
Mar
0.094
0.159
0.015
0.154
-0.042
-0.006
0.362
0.481
0.174
0.154
0.206
0.0318
0.093
-0.11
-0.010
0.143
0.308
0.044
Apr
0.103
0.159
0.016
0.155
-0.042
-0.006
0.337
0.481
0.162
0.149
0.206
0.0307
0.106
-0.11
-0.012
0.150
0.308
0.046
May
0.099
0.159
0.016
0.147
-0.042
-0.006
0.341
0.481
0.164
0.148
0.206
0.0304
0.094
-0.11
-0.010
0.171
0.308
0.053
Jun
0.093
0.159
0.015
0.139
-0.042
-0.006
0.353
0.481
0.170
0.142
0.206
0.0293
0.099
-0.11
-0.011
0.173
0.308
0.053
Jul
0.107
0.159
0.017
0.136
-0.042
-0.006
0.347
0.481
0.167
0.131
0.206
0.0270
0.107
-0.11
-0.012
0.172
0.308
0.053
Aug
0.118
0.159
0.019
0.126
-0.042
-0.005
0.358
0.481
0.172
0.119
0.206
0.0245
0.108
-0.11
-0.012
0.172
0.308
0.053
Sep
0.119
0.159
0.019
0.116
-0.042
-0.005
0.352
0.481
0.169
0.135
0.206
0.0277
0.105
-0.11
-0.012
0.173
0.308
0.053
Oct
0.119
0.159
0.019
0.105
-0.042
-0.004
0.345
0.481
0.166
0.130
0.206
0.0268
0.125
-0.11
-0.014
0.176
0.308
0.054
Nov
0.115
0.159
0.018
0.095
-0.042
-0.004
0.399
0.481
0.192
0.105
0.206
0.0215
0.126
-0.11
-0.014
0.160
0.308
0.049
Dec
0.105
0.159
0.017
0.098
-0.042
-0.004
0.416
0.481
0.200
0.100
0.206
0.0206
0.126
-0.11
-0.014
0.154
0.308
0.048
138
R4
Rm
UNTR
Bulan
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
W4
ANTM

152. Tahun 2007
INDF
R1
MEDC
Rm
W2
UNVR
W3
R3
KLBF
UNTR
Bulan
W1
R2
Rm
Rm
W4
Rm
W5
Rm
W6
Jan
0.134
-0.178
-0.024
0.096
0.242
0.023
0.374
0.329
0.123
0.111
0.399
0.044
0.125
0.081
0.010
0.161
0.178
0.029
Feb
0.124
-0.178
-0.022
0.102
0.242
0.025
0.358
0.329
0.118
0.104
0.399
0.041
0.146
0.081
0.012
0.166
0.178
0.030
Mar
0.114
-0.178
-0.020
0.095
0.242
0.023
0.346
0.329
0.114
0.098
0.399
0.039
0.180
0.081
0.015
0.168
0.178
0.030
Apr
0.114
-0.178
-0.020
0.087
0.242
0.021
0.318
0.329
0.105
0.094
0.399
0.038
0.220
0.081
0.018
0.166
0.178
0.030
Mei
0.119
-0.178
-0.021
0.087
0.242
0.021
0.350
0.329
0.115
0.092
0.399
0.037
0.195
0.081
0.016
0.157
0.178
0.028
Jun
0.133
-0.178
-0.024
0.082
0.242
0.020
0.356
0.329
0.117
0.098
0.399
0.039
0.167
0.081
0.014
0.164
0.178
0.029
Jul
0.121
-0.178
-0.022
0.091
0.242
0.022
0.369
0.329
0.121
0.097
0.399
0.039
0.165
0.081
0.013
0.157
0.178
0.028
Ags
0.125
-0.178
-0.022
0.092
0.242
0.022
0.368
0.329
0.121
0.098
0.399
0.039
0.152
0.081
0.012
0.164
0.178
0.029
Sept
0.124
-0.178
-0.022
0.094
0.242
0.023
0.352
0.329
0.116
0.092
0.399
0.037
0.180
0.081
0.015
0.159
0.178
0.028
Okt
0.127
-0.178
-0.023
0.095
0.242
0.023
0.309
0.329
0.102
0.084
0.399
0.034
0.195
0.081
0.016
0.190
0.178
0.034
Nov
0.131
-0.178
-0.023
0.099
0.242
0.024
0.279
0.329
0.092
0.068
0.399
0.027
0.245
0.081
0.020
0.177
0.178
0.031
Des
0.135
-0.178
-0.024
0.096
0.242
0.023
0.287
0.329
0.094
0.071
0.399
0.028
0.238
0.081
0.019
0.173
0.178
0.031
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
139
R4
ANTM
R5
R6
Rm

153. Tahun 2008
INDF
R1
MEDC
R2
UNVR
R3
KLBF
UNTR
Bulan
W1
Rm
W2
Rm
W3
Rm
W4
Rm
W5
Rm
W6
Jan
0.151
0.276
0.042
0.076
0.044
0.003
0.297
0.569
0.169
0.069
0.223
0.015
0.193
0.319
0.061
0.214
-0.008
-0.0017
Feb
0.153
0.276
0.042
0.076
0.044
0.003
0.287
0.569
0.163
0.059
0.223
0.013
0.216
0.319
0.069
0.209
-0.008
-0.0017
Mar
0.122
0.276
0.034
0.061
0.044
0.003
0.292
0.569
0.166
0.055
0.223
0.012
0.177
0.319
0.057
0.292
-0.008
-0.0023
Apr
0.131
0.276
0.036
0.080
0.044
0.004
0.317
0.569
0.181
0.057
0.223
0.013
0.204
0.319
0.065
0.210
-0.008
-0.0017
Mei
0.150
0.276
0.041
0.096
0.044
0.004
0.293
0.569
0.167
0.051
0.223
0.011
0.176
0.319
0.056
0.234
-0.008
-0.0019
Jun
0.139
0.276
0.038
0.096
0.044
0.004
0.315
0.569
0.179
0.053
0.223
0.012
0.185
0.319
0.059
0.212
-0.008
-0.0017
Jul
0.140
0.276
0.039
0.100
0.044
0.004
0.343
0.569
0.195
0.053
0.223
0.012
0.154
0.319
0.049
0.212
-0.008
-0.0017
Ags
0.144
0.276
0.040
0.110
0.044
0.005
0.374
0.569
0.213
0.051
0.223
0.011
0.122
0.319
0.039
0.199
-0.008
-0.0016
Sept
0.132
0.276
0.037
0.086
0.044
0.004
0.409
0.569
0.233
0.047
0.223
0.011
0.100
0.319
0.032
0.225
-0.008
-0.0018
Okt
0.198
0.276
0.055
0.072
0.044
0.003
0.583
0.569
0.332
0.038
0.223
0.008
0.102
0.319
0.032
0.107
-0.008
-0.0009
Nov
0.085
0.276
0.023
0.061
0.044
0.003
0.584
0.569
0.332
0.041
0.223
0.009
0.097
0.319
0.031
0.132
-0.008
-0.0011
Des
0.079
0.276
0.022
0.061
0.044
0.003
0.578
0.569
0.329
0.039
0.223
0.009
0.101
0.319
0.032
0.142
-0.008
-0.0011
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
140
R4
ANTM
R5
R6
Rm

154. LAMPIRAN 5.
DATA Rf, Rm, DAN PENGHITUNGAN PREMI RISIKO PASAR (Rm – Rf)
TAHUN 2003
INDF
Bulan
MEDC
Rf
Rm
Jan
0.000
0.077
0.077
0.000
Feb
-0.035
0.065
0.100
-0.035
Mar
-0.069
0.067
(Rm - Rf)
0.136
Rf
-0.069
Apr
-0.030
0.071
0.101
-0.030
Mei
-0.056
0.074
0.130
-0.056
Jun
-0.087
0.070
0.157
-0.087
Jul
-0.045
0.065
0.111
-0.045
Ags
-0.021
0.065
0.086
-0.021
Sept
-0.028
0.052
0.080
-0.028
Okt
-0.021
0.000
0.021
-0.021
Nov
Des
0.001
-0.021
0.049
0.049
0.048
0.070
0.001
-0.021
Rm
0.102
0.089
0.087
0.077
0.062
0.057
0.056
0.048
0.053
0.000
0.056
0.048
UNVR
(Rm - Rf)
Rf
Rm
0.102
0.000
-0.011
0.124
-0.035
-0.013
0.155
-0.069
0.107
0.118
KLBF
(Rm - Rf)
Rf
Rm
-0.011
0.000
-0.004
0.023
-0.035
-0.003
-0.013
0.056
-0.069
-0.030
-0.013
0.017
-0.056
-0.013
0.043
0.144
-0.087
-0.014
0.102
-0.045
0.069
-0.021
0.081
0.021
ANTM
Rf
Rm
-0.004
0.000
-0.004
0.032
-0.035
-0.003
-0.004
0.065
-0.069
-0.030
-0.004
0.026
-0.056
-0.005
0.051
0.073
-0.087
-0.005
-0.014
0.031
-0.045
-0.015
0.006
-0.021
-0.028
-0.015
0.013
-0.021
-0.020
0.000
0.055
0.001
-0.014
0.069
-0.021
-0.014
UNTR
Rf
Rm
-0.004
0.000
0.003
0.003
0.032
-0.035
0.003
0.038
-0.003
0.065
-0.069
0.003
0.071
-0.030
-0.027
0.003
-0.030
0.003
0.033
-0.056
-0.003
0.053
-0.056
0.004
0.060
0.082
-0.087
-0.003
0.085
-0.087
0.003
0.090
-0.005
0.040
-0.045
-0.003
0.042
-0.045
0.004
0.049
-0.005
0.016
-0.021
-0.003
0.018
-0.021
0.004
0.025
-0.028
-0.005
0.023
-0.028
-0.003
0.025
-0.028
0.004
0.032
-0.021
-0.006
0.015
-0.021
-0.004
0.016
-0.021
0.006
0.027
-0.016
0.001
-0.006
-0.007
0.001
-0.003
-0.005
0.001
0.005
0.004
0.007
-0.021
-0.007
0.015
-0.021
-0.005
0.017
-0.021
0.006
0.027
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
141
(Rm - Rf)
(Rm - Rf)
(Rm - Rf)

155. TAHUN 2004
INDF
Bulan
Rf
Jan
0.000
Feb
-0.048
Mar
-0.008
Apr
-0.012
Mei
-0.001
Jun
0.003
Jul
0.003
Ags
0.001
Sept
0.003
Okt
0.003
Nov
Des
0.000
0.003
Rm
0.089
0.094
0.089
0.082
0.081
0.075
0.076
0.077
0.077
0.072
0.074
0.079
MEDC
(Rm - Rf)
Rf
0.089
0.000
0.142
-0.048
0.097
-0.008
0.094
-0.012
0.083
-0.001
0.072
0.003
0.074
0.003
0.076
0.001
0.075
0.003
0.070
0.003
0.074
0.076
0.000
0.003
Rm
0.008
0.009
0.008
0.008
0.009
0.008
0.007
0.009
0.009
0.011
0.011
0.011
UNVR
(Rm - Rf)
Rf
Rm
0.008
0.000
0.110
0.057
-0.048
0.103
0.016
-0.008
0.020
0.010
KLBF
(Rm - Rf)
Rf
Rm
0.110
0.000
0.002
0.152
-0.048
0.002
0.108
0.116
-0.008
-0.012
0.110
0.122
-0.001
0.115
0.116
0.005
0.003
0.116
0.005
0.003
0.007
0.001
0.006
0.008
ANTM
Rf
Rm
0.002
0.000
-0.003
0.050
-0.048
-0.003
0.002
0.010
-0.008
-0.002
-0.012
0.002
0.014
-0.012
-0.001
0.001
0.003
-0.001
0.113
0.003
0.001
-0.002
0.113
0.110
0.003
0.001
0.106
0.104
0.001
0.001
0.003
0.102
0.099
0.003
0.003
0.096
0.094
0.003
0.011
0.000
0.091
0.091
0.008
0.003
0.089
0.087
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
142
(Rm - Rf)
UNTR
(Rm - Rf)
Rf
Rm
(Rm - Rf)
-0.003
0.000
0.005
0.005
0.046
-0.048
0.006
0.054
0.006
-0.008
0.006
0.014
-0.002
0.010
-0.012
0.007
0.019
-0.002
-0.001
-0.001
0.005
0.006
0.003
-0.002
-0.005
0.003
0.008
0.006
-0.001
0.003
-0.002
-0.005
0.003
0.009
0.006
0.000
0.001
-0.002
-0.004
0.001
0.011
0.009
0.001
-0.001
0.003
-0.003
-0.005
0.003
0.011
0.009
0.002
-0.001
0.003
-0.003
-0.005
0.003
0.014
0.011
0.000
0.019
0.019
0.000
-0.003
-0.003
0.000
0.014
0.014
0.003
0.002
-0.001
0.003
-0.003
-0.005
0.003
0.015
0.013

156. TAHUN 2005
INDF
Bulan
Rf
Rm
MEDC
(Rm - Rf)
Rf
Jan
0.000
-0.005
-0.005
0.000
Feb
0.001
-0.006
-0.007
0.001
Mar
0.001
-0.007
-0.008
0.001
Apr
0.035
-0.006
-0.041
0.035
Mei
0.032
-0.006
-0.038
0.032
Jun
0.038
-0.005
-0.043
0.038
Jul
0.029
-0.005
-0.034
0.029
Ags
0.120
-0.005
-0.125
0.120
Sept
0.052
-0.005
-0.057
0.052
Okt
0.100
-0.005
-0.105
0.100
Nov
Des
0.114
0.041
-0.004
-0.004
-0.118
-0.045
0.114
0.041
Rm
0.00000
-0.00001
-0.00001
-0.00143
-0.00125
-0.00163
-0.00100
-0.01503
-0.00292
-0.01046
-0.01340
-0.00184
UNVR
(Rm - Rf)
Rf
Rm
KLBF
(Rm - Rf)
Rf
Rm
ANTM
(Rm - Rf)
Rf
Rm
UNTR
(Rm - Rf)
Rf
Rm
(Rm - Rf)
0.000
0.000
0.069
0.069
0.000
0.013
0.013
0.000
0.009
0.009
0.000
0.001
0.001
-0.001
0.001
0.068
0.067
0.001
0.014
0.012
0.001
0.010
0.008
0.001
0.001
-0.001
-0.001
0.001
0.068
0.067
0.001
0.013
0.012
0.001
0.010
0.008
0.001
0.001
-0.001
-0.036
0.035
0.069
0.034
0.035
0.013
-0.022
0.035
0.009
-0.026
0.035
0.001
-0.034
-0.034
0.032
0.071
0.038
0.032
0.012
-0.021
0.032
0.009
-0.024
0.032
0.001
-0.032
-0.039
0.038
0.063
0.026
0.038
0.014
-0.024
0.038
0.009
-0.029
0.038
0.001
-0.037
-0.030
0.029
0.066
0.037
0.029
0.013
-0.016
0.029
0.009
-0.020
0.029
0.001
-0.028
-0.135
0.120
0.067
-0.054
0.120
0.013
-0.107
0.120
0.008
-0.112
0.120
0.001
-0.119
-0.054
0.052
0.067
0.016
0.052
0.013
-0.039
0.052
0.008
-0.044
0.052
0.001
-0.051
-0.110
0.100
0.068
-0.032
0.100
0.013
-0.087
0.100
0.009
-0.091
0.100
0.001
-0.099
-0.127
0.114
0.069
-0.045
0.114
0.014
-0.100
0.114
0.011
-0.103
0.114
0.001
-0.113
-0.043
0.041
0.064
0.023
0.041
0.018
-0.023
0.041
0.013
-0.028
0.041
0.001
-0.040
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
143

157. TAHUN 2006
INDF
Bulan
MEDC
Rf
Rm
Jan
0.000
0.015
0.015
0.000
Feb
-0.001
0.014
0.015
-0.001
Mar
-0.001
0.015
(Rm - Rf)
0.016
Rf
-0.001
Apr
0.001
0.016
0.016
0.001
Mei
-0.019
0.016
0.035
-0.019
Jun
0.000
0.015
0.015
0.000
Jul
-0.020
0.017
0.037
-0.020
Ags
-0.041
0.019
0.060
-0.041
Sept
-0.043
0.019
0.061
-0.043
Okt
-0.044
0.019
0.063
-0.044
Nov
Des
-0.047
-0.049
0.018
0.017
0.065
0.066
-0.047
-0.049
Rm
-0.006
-0.007
-0.006
-0.006
-0.006
-0.006
-0.006
-0.005
-0.005
-0.004
-0.004
-0.004
UNVR
(Rm - Rf)
Rf
Rm
-0.006
0.000
0.183
-0.006
-0.001
0.180
-0.006
-0.001
-0.007
0.013
-0.006
KLBF
(Rm - Rf)
Rf
Rm
0.183
0.000
0.031
0.181
-0.001
0.033
0.174
0.175
-0.001
0.001
0.162
0.161
-0.019
0.164
0.183
0.000
0.170
0.170
0.014
-0.020
0.167
0.036
-0.041
0.172
0.038
-0.043
0.040
-0.044
0.043
0.045
ANTM
Rf
Rm
0.031
0.000
-0.010
0.033
-0.001
-0.010
0.032
0.033
-0.001
0.001
0.031
0.030
-0.019
0.030
0.049
0.000
0.029
0.029
0.187
-0.020
0.027
0.213
-0.041
0.025
0.169
0.212
-0.043
0.166
0.211
-0.044
-0.047
0.192
0.239
-0.049
0.200
0.249
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
144
(Rm - Rf)
UNTR
(Rm - Rf)
Rf
Rm
(Rm - Rf)
-0.010
0.000
0.039
0.039
-0.009
-0.001
0.040
0.041
-0.010
-0.009
-0.001
0.044
0.045
0.001
-0.012
-0.012
0.001
0.046
0.045
-0.019
-0.010
0.008
-0.019
0.053
0.072
0.000
-0.011
-0.011
0.000
0.053
0.053
0.047
-0.020
-0.012
0.008
-0.020
0.053
0.073
0.065
-0.041
-0.012
0.029
-0.041
0.053
0.094
0.028
0.070
-0.043
-0.012
0.031
-0.043
0.053
0.096
0.027
0.071
-0.044
-0.014
0.031
-0.044
0.054
0.099
-0.047
0.022
0.068
-0.047
-0.014
0.033
-0.047
0.049
0.096
-0.049
0.021
0.069
-0.049
-0.014
0.035
-0.049
0.048
0.096

158. TAHUN 2007
INDF
Bulan
MEDC
Rf
Rm
Jan
0.000
-0.024
-0.024
0.000
Feb
-0.026
-0.022
0.004
-0.026
Mar
-0.027
-0.020
(Rm - Rf)
0.007
Rf
-0.027
Apr
0.000
-0.020
-0.020
0.000
Mei
-0.028
-0.021
0.007
-0.028
Jun
-0.029
-0.024
0.005
-0.029
Jul
-0.029
-0.022
0.008
-0.029
Ags
0.000
-0.022
-0.022
0.000
Sept
0.000
-0.022
-0.022
0.000
Okt
0.000
-0.023
-0.023
0.000
Nov
0.000
-0.023
-0.023
0.000
Des
-0.030
-0.024
0.006
-0.030
Rm
0.023
0.025
0.023
0.021
0.021
0.020
0.022
0.022
0.023
0.023
0.024
0.023
UNVR
(Rm - Rf)
Rf
Rm
0.023
0.000
0.123
0.051
-0.026
0.118
0.050
-0.027
0.021
0.049
0.048
KLBF
(Rm - Rf)
Rf
Rm
0.123
0.000
0.044
0.144
-0.026
0.041
0.114
0.141
-0.027
0.000
0.105
0.105
-0.028
0.115
0.143
-0.029
0.117
0.146
0.051
-0.029
0.121
0.022
0.000
0.121
0.023
0.000
0.023
0.024
0.053
ANTM
Rf
Rm
0.044
0.000
0.010
0.068
-0.026
0.012
0.039
0.066
-0.027
0.000
0.038
0.038
-0.028
0.037
0.064
-0.029
0.039
0.068
0.151
-0.029
0.039
0.121
0.000
0.039
0.116
0.116
0.000
0.000
0.102
0.102
0.000
0.092
0.092
-0.030
0.094
0.125
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
145
(Rm - Rf)
UNTR
(Rm - Rf)
Rf
Rm
(Rm - Rf)
0.010
0.000
0.029
0.029
0.038
-0.026
0.030
0.056
0.015
0.042
-0.027
0.030
0.057
0.000
0.018
0.018
0.000
0.030
0.030
-0.028
0.016
0.044
-0.028
0.028
0.056
-0.029
0.014
0.042
-0.029
0.029
0.058
0.068
-0.029
0.013
0.043
-0.029
0.028
0.057
0.039
0.000
0.012
0.012
0.000
0.029
0.029
0.037
0.037
0.000
0.015
0.015
0.000
0.028
0.028
0.000
0.034
0.034
0.000
0.016
0.016
0.000
0.034
0.034
0.000
0.027
0.027
0.000
0.020
0.020
0.000
0.031
0.031
-0.030
0.028
0.059
-0.030
0.019
0.050
-0.030
0.031
0.061

159. TAHUN 2008
INDF
Bulan
MEDC
Rf
Rm
Jan
0.000
0.042
0.042
0.000
Feb
-0.009
0.042
0.051
-0.009
Mar
0.004
0.034
(Rm - Rf)
0.030
Rf
0.004
Apr
0.004
0.036
0.033
0.004
Mei
0.040
0.041
0.001
0.040
Jun
0.051
0.038
-0.012
0.051
Jul
0.057
0.039
-0.019
0.057
Ags
0.005
0.040
0.034
0.005
Sept
0.046
0.037
-0.010
0.046
Okt
0.131
0.055
-0.076
0.131
Nov
0.024
0.023
0.000
0.024
Des
-0.036
0.022
0.058
-0.036
Rm
0.003
0.003
0.003
0.004
0.004
0.004
0.004
0.005
0.004
0.003
0.003
0.003
UNVR
(Rm - Rf)
Rf
Rm
0.003
0.000
0.169
0.012
-0.009
0.163
-0.001
0.004
KLBF
(Rm - Rf)
Rf
Rm
0.169
0.000
0.015
0.172
-0.009
0.013
0.166
0.162
0.004
0.012
ANTM
(Rm - Rf)
Rf
Rm
0.015
0.000
0.061
0.022
-0.009
0.069
0.009
0.004
UNTR
(Rm - Rf)
Rf
Rm
(Rm - Rf)
0.061
0.000
-0.002
-0.002
0.078
-0.009
-0.002
0.007
0.057
0.053
0.004
-0.002
-0.006
0.000
0.004
0.181
0.177
0.004
0.013
0.009
0.004
0.065
0.061
0.004
-0.002
-0.005
-0.036
0.040
0.167
0.127
0.040
0.011
-0.029
0.040
0.056
0.016
0.040
-0.002
-0.042
-0.046
0.051
0.179
0.129
0.051
0.012
-0.039
0.051
0.059
0.009
0.051
-0.002
-0.052
-0.053
0.057
0.195
0.138
0.057
0.012
-0.045
0.057
0.049
-0.008
0.057
-0.002
-0.059
-0.001
0.005
0.213
0.207
0.005
0.011
0.006
0.005
0.039
0.033
0.005
-0.002
-0.007
-0.043
0.046
0.233
0.187
0.046
0.011
-0.036
0.046
0.032
-0.015
0.046
-0.002
-0.048
-0.128
0.131
0.332
0.201
0.131
0.008
-0.122
0.131
0.032
-0.098
0.131
-0.001
-0.132
-0.021
0.024
0.332
0.309
0.024
0.009
-0.014
0.024
0.031
0.007
0.024
-0.001
-0.025
0.039
-0.036
0.329
0.365
-0.036
0.009
0.045
-0.036
0.032
0.069
-0.036
-0.001
0.035
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
146

160. LAMPIRAN 6.
DATA DEVIDEN, HARGA SAHAM, DAN PERHITUNGAN HPR (HOLDING PERIOD RETURN)
Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
D
INDF
P
R1
D
MEDC
P
R2
D
Tahun 2003
UNVR
P
R3
D
KLBF
P
R4
D
ANTM
P
R5
D
UNTR
P
R6
550
1300
0.0000
19400
0.0000
255
0.0000
700
0.0000
270
0.0000
575
0.0455
1350
0.0385
18200
-0.0619
285
0.1176
800
0.1429
290
0.0741
600
0.0435
1325
-0.0185
18000
0.0110
310
0.0877
800
0.0000
285
-0.0172
725
0.2083
1350
0.0189
21000
0.1667
400
0.2903
725
-0.0938
405
0.4211
875
0.2069
1250
-0.0741
24500
0.1667
550
0.3750
825
0.1379
525
0.2963
850
-0.0286
1200
0.0488
26700
0.0898
600
0.0909
825
0.0000
475
-0.0952
775
-0.0882
1150
-0.0417
26600
-0.0037
525
-0.1250
825
0.0000
550
0.1579
675
-0.0929
1225
0.0652
27800
0.0639
600
0.1429
850
0.0720
495
-0.1000
725
0.0741
1275
0.0408
3350
-0.8795
625
0.0450
1050
0.2353
675
0.3636
700
-0.0345
1300
0.0196
3225
-0.0373
800
0.2800
1150
0.0952
800
0.1852
675
-0.0357
1325
0.0192
3175
-0.0155
800
0.0000
1225
0.0652
900
0.1250
800
28
0.0000
0.1852
1350
0.0189
3625
0.1417
1000
0.2500
1925
0.5714
1250
0.4069
111
400.00
500.00
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
147
2
34.42
16.23

161. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
D
INDF
P
R1
D
MEDC
P
R2
D
Tahun 2004
UNVR
P
R3
D
KLBF
P
R4
D
ANTM
P
R5
D
UNTR
P
R6
850
1400
0.0370
3825
0.0552
475
-0.5250
1500
-0.2208
1250
0.0000
850
0.0000
1500
0.0714
3400
-0.1111
480
0.0105
1500
0.0000
1450
0.1600
800
-0.0588
1450
-0.0333
3550
0.0588
470
-0.0208
1225
-0.1833
1375
-0.0517
750
-0.0625
1450
0.0000
3675
0.0352
460
-0.0213
1200
-0.0204
1650
0.2000
700
-0.0667
1425
-0.0172
3600
-0.0204
370
-0.1957
1075
-0.1042
1100
-0.3333
700
0.0000
1350
-0.0110
3925
0.0903
350
-0.0541
1250
0.1986
1125
0.0227
700
0.0000
1275
-0.0556
3775
-0.0382
395
0.1286
1225
-0.0200
1225
0.0889
675
0.0043
1450
0.1373
3350
-0.0914
95
-0.7595
1250
0.0204
1375
0.1224
675
0.0000
1525
0.0517
3250
-0.0299
415
3.3789
1375
0.1000
1450
0.0545
675
0.0000
1900
0.2459
3275
0.0077
465
0.1205
1500
0.0909
1850
0.2759
750
0.1111
2075
0.0921
3325
0.0153
625
0.3441
1775
0.1833
2000
0.0811
800
28
0.0625
0.0667
2075
0.0000
3300
0.0135
550
-0.1200
1725
-0.0282
2275
0.1475
59.38
50
80
70.00
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
148
1
38.5
20.00

162. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
D
INDF
P
R1
D
MEDC
P
R2
D
Tahun 2005
UNVR
P
R3
D
KLBF
P
R4
D
ANTM
P
148.08
1780
0.1177
2825
0.2418
R5
D
UNTR
P
R6
870
2600
0.2530
3500
0.0606
690
0.2545
930
0.0690
2450
-0.0577
3550
0.0143
790
0.1449
2100
0.1798
3125
0.1062
1160
0.2473
2450
0.0000
3825
0.0944
740
-0.0633
2200
0.0476
2650
-0.1520
1020
-0.1207
2575
0.0510
3750
-0.0196
720
-0.0270
2100
-0.0455
2900
0.0943
1200
0.1765
2575
0.0000
4575
0.2200
780
0.0833
2300
0.0952
3225
0.1121
1100
-0.0833
3775
0.5062
4075
-0.1093
880
0.1282
2400
0.0435
3750
0.1628
1090
-0.0091
3200
-0.1523
4350
0.0871
900
0.0261
2400
0.0000
4375
0.1760
790
-0.2752
3325
0.0391
4225
-0.0287
850
-0.0556
2175
-0.0938
3850
-0.1200
730
-0.0544
3625
0.0902
4075
-0.0355
850
0.0000
2575
0.1839
3750
-0.0260
820
0.1233
3525
-0.0276
4375
0.0736
850
0.0000
2575
0.0000
3700
-0.0133
850
0.0366
3325
-0.0567
4325
-0.0114
890
0.0471
2725
0.0583
3500
-0.0541
910
17
0.0875
0.0706
3375
0.0150
4275
0.0023
990
0.1124
3575
0.3119
3675
0.0500
103.4
60.00
80.00
60.00
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
149
3
35

163. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
D
INDF
P
R1
D
MEDC
P
R2
D
Tahun 2006
UNVR
P
R3
D
KLBF
P
R4
D
ANTM
P
R5
D
UNTR
P
R6
880
3900
0.1556
4300
0.0058
1300
0.3131
4275
0.1958
3825
0.0408
840
-0.0455
4125
0.0577
4275
-0.0058
1360
0.0462
4025
-0.0585
3975
0.0392
890
0.0595
4150
0.0061
4250
-0.0058
1360
0.0000
4350
0.0807
4500
0.1321
1130
0.2697
4800
0.1566
4575
0.0765
1520
0.1176
5750
0.3218
5450
0.2111
940
-0.1681
3975
-0.1719
4025
-0.1202
1310
-0.1382
4450
-0.2261
5400
-0.0092
880
-0.0638
3725
-0.0368
4125
0.0248
1250
-0.0458
4625
0.0393
5400
0.0204
1050
0.1932
3800
0.0201
4225
0.0533
1200
-0.0399
5200
0.1568
5600
0.0370
1190
0.1381
3600
-0.0526
4475
0.0592
1120
-0.0667
5400
0.0385
5750
0.0268
1250
0.0504
3475
-0.0347
4600
0.0279
1320
0.1786
5500
0.0185
6050
0.0522
1330
0.0640
3325
-0.0432
4800
0.0435
1360
0.0303
6950
0.2636
6550
0.0826
1400
0.0526
3250
-0.0226
6000
0.2500
1180
-0.1324
7550
0.0863
6450
-0.0084
1350
5
-0.0330
-0.0357
3550
0.0923
6600
0.1133
1190
0.0085
8000
0.0596
6550
0.0155
103.7
120.00
80.00
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
150
0.16
150.05
110
45

164. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
D
INDF
P
R1
D
MEDC
P
R2
D
Tahun 2007
UNVR
P
R3
D
KLBF
P
R4
D
ANTM
P
R5
D
UNTR
P
R6
1690
3425
-0.0352
5850
-0.1136
1300
0.0924
7800
-0.0250
6750
0.0305
1560
-0.0769
3650
0.0657
5600
-0.0427
1220
-0.0615
9100
0.1667
6950
0.0296
1520
-0.0256
3575
-0.0205
5700
0.0179
1210
-0.0082
11850
0.3022
7400
0.0647
1640
0.0789
3525
-0.0140
5650
-0.0088
1260
0.0413
15600
0.3165
7900
0.0676
1730
0.0549
3575
0.0142
6300
0.1150
1240
-0.0159
14000
-0.1026
7550
-0.0443
2025
0.1705
3525
-0.0140
6700
0.0635
1390
0.1210
12550
-0.1036
8250
0.0927
2000
0.0030
4275
0.2274
125.00
7500
0.1381
1490
0.0798
2700
-0.7589
8600
0.0630
1860
-0.0700
3900
-0.0877
125.00
6800
-0.0767
1360
-0.0872
2250
-0.1667
8100
-0.0581
1930
0.0376
4150
0.0641
6800
0.0000
1330
-0.0221
2775
0.2333
8200
0.0123
2200
0.1399
4675
0.1265
6650
-0.0221
1360
0.0226
3350
0.2072
10950
0.3354
2525
0.1477
5400
0.1551
6650
0.0000
1220
-0.1029
4675
0.3955
11250
0.0329
2575
31
0.2519
0.0198
5150
-0.0463
6750
0.0286
1260
0.0328
4475
-0.0428
10900
-0.0311
51.71
90.00
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
151
10.9
325.58
170
60

165. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
D
INDF
P
R1
D
MEDC
P
R2
D
Tahun 2008
UNVR
P
R3
D
KLBF
P
R4
D
ANTM
P
R5
D
UNTR
P
R6
2825
4050
-0.2136
6900
0.0222
1200
-0.0476
3575
-0.2011
13300
0.2202
2925
0.0354
4125
0.0185
6800
-0.0145
1050
-0.1250
4100
0.1469
13250
-0.0038
2325
-0.2051
3325
-0.1939
6900
0.0147
980
-0.0667
3350
-0.1829
12550
-0.0528
2275
-0.0215
3925
0.1805
6800
-0.0145
910
-0.0714
3500
0.0448
12050
-0.0398
2800
0.2308
5050
0.2866
6750
-0.0074
880
-0.0176
3250
-0.0714
14450
0.1992
2400
-0.1429
4725
-0.0644
6750
0.0000
850
-0.0341
3175
-0.0231
12150
-0.1488
2275
-0.0521
4600
-0.0265
6900
0.0470
800
-0.0588
2475
-0.2205
11400
-0.0617
2250
0.0079
4900
0.0652
7250
0.0507
750
-0.0625
1890
-0.1494
10350
-0.0921
1960
-0.1289
3625
-0.2515
7500
0.0345
650
-0.1333
1460
-0.2275
9450
-0.0870
1090
-0.4439
2100
-0.4207
7450
-0.0067
365
-0.4385
1040
-0.2877
3150
-0.6667
970
-0.1101
1850
-0.1190
7700
0.0336
410
0.1233
1020
-0.0192
3975
0.2619
930
43
0.0971
-0.0412
1870
0.0108
7800
0.0130
400
-0.0244
1090
0.0686
4400
0.1069
42.66
167.00
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
152
14
215.23
150

166. LAMPIRAN 7.
DATA PROPORSI, HPR (R), DAN PENGHITUNGAN RETURN REALISASI (ACTUAL RETURN / Ri)
Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
W1
INDF
R1
Ri
0.2404
0.0000
0.2005
Tahun 2003
UNVR
R3
Ri
W4
W2
MEDC
R2
KLBF
R4
W5
ANTM
R5
W6
UNTR
R6
Ri
W3
Ri
Ri
Ri
0.0000
0.1930
0.0000
0.0000
0.4424
0.0000
0.0000
0.0461
0.0000
0.0000
0.0595
0.0000
0.0000
0.0186
0.0000
0.0000
0.0455
0.0091
0.1672
0.0385
0.0064
0.5160
-0.0619
-0.0319
0.0430
0.1176
0.0051
0.0567
0.1429
0.0081
0.0167
0.0741
0.0012
0.2085
0.0435
0.0091
0.1635
-0.0185
-0.0030
0.5086
0.0110
0.0056
0.0466
0.0877
0.0041
0.0565
0.0000
0.0000
0.0163
-0.0172
-0.0003
0.2198
0.2083
0.0458
0.1453
0.0189
0.0027
0.5176
0.1667
0.0863
0.0525
0.2903
0.0152
0.0447
-0.0938
-0.0042
0.0202
0.4211
0.0085
0.2301
0.2069
0.0476
0.1167
-0.0741
-0.0086
0.5238
0.1667
0.0873
0.0626
0.3750
0.0235
0.0441
0.1379
0.0061
0.0227
0.2963
0.0067
0.2161
-0.0286
-0.0062
0.1077
0.0488
0.0053
0.5485
0.0898
0.0493
0.0656
0.0909
0.0060
0.0424
0.0000
0.0000
0.0198
-0.0952
-0.0019
0.2033
-0.0882
-0.0179
0.1064
-0.0417
-0.0044
0.5637
-0.0037
-0.0021
0.0592
-0.1250
-0.0074
0.0437
0.0000
0.0000
0.0237
0.1579
0.0037
0.2031
-0.0929
-0.0189
0.0910
0.0652
0.0059
0.5805
0.0639
0.0371
0.0584
0.1429
0.0083
0.0430
0.0720
0.0031
0.0241
-0.1000
-0.0024
0.1620
0.0741
0.0120
0.1006
0.0408
0.0041
0.6049
-0.8795
-0.5320
0.0601
0.0450
0.0027
0.0474
0.2353
0.0112
0.0250
0.3636
0.0091
0.0002
-0.0345
0.0000
0.0001
0.0196
0.0000
0.8125
-0.0373
-0.0303
0.0774
0.2800
0.0217
0.0703
0.0952
0.0067
0.0394
0.1852
0.0073
0.1517
-0.0357
-0.0054
0.1051
0.0192
0.0020
0.5766
-0.0155
-0.0089
0.0773
0.0000
0.0000
0.0556
0.0652
0.0036
0.0337
0.1250
0.0042
0.1529
0.1852
0.0283
0.0910
0.0189
0.0017
0.5598
0.1417
0.0793
0.0822
0.2500
0.0205
0.0743
0.5714
0.0425
0.0398
0.4069
0.0162
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
153

167. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
W1
INDF
R1
Ri
0.1587
0.0625
0.0099
0.1672
0.0000
0.1581
0.1458
Tahun 2004
UNVR
R3
Ri
W4
W2
MEDC
R2
KLBF
R4
W5
ANTM
R5
Ri
W3
0.0923
0.0370
0.0034
0.5772
0.0552
0.0318
0.0000
0.1041
0.0714
0.0074
0.5404
-0.1111
-0.0588
-0.0093
0.1011
-0.0333
-0.0034
0.5668
-0.0625
-0.0091
0.0995
0.0000
0.0000
0.5772
0.1449
-0.0667
-0.0097
0.1041
-0.0172
-0.0018
0.1336
0.0000
0.0000
0.0909
-0.0110
0.1358
0.0000
0.0000
0.0873
0.1378
0.0043
0.0006
0.1044
0.1375
0.0000
0.0000
0.1285
0.0000
0.1323
0.1111
0.1402
0.0667
Ri
0.0763
-0.5250
-0.0401
Ri
0.0566
-0.2208
-0.0125
-0.0600
0.0812
0.0105
0.0009
0.0596
0.0000
0.0588
0.0333
0.0799
0.0352
0.0203
0.0769
-0.0208
-0.0017
0.0489
-0.0213
-0.0016
0.0471
0.6021
-0.0204
-0.0123
0.0659
-0.1957
-0.0129
-0.0010
0.6053
0.0903
0.0546
0.0575
-0.0541
-0.0556
-0.0048
0.5916
0.1373
0.0143
0.5524
-0.0382
-0.0226
0.0659
-0.0914
-0.0505
0.0693
0.1096
0.0517
0.0057
0.5348
-0.0299
-0.0160
0.0727
0.0000
0.1277
0.2459
0.0147
0.1292
0.0921
0.0314
0.5038
0.0077
0.0039
0.0119
0.4740
0.0153
0.0072
0.0093
0.1283
0.0000
0.0000
0.4673
0.0135
0.0063
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
154
W6
UNTR
R6
Ri
0.0389
0.0000
0.0000
0.0000
0.0475
0.1600
0.0076
-0.1833
-0.0090
0.0453
-0.0517
-0.0023
-0.0204
-0.0010
0.0535
0.2000
0.0107
0.0450
-0.1042
-0.0047
0.0380
-0.3333
-0.0127
-0.0031
0.0482
0.1986
0.0096
0.0645
0.0227
0.0015
0.1286
0.0085
0.0480
-0.0200
-0.0010
0.0715
0.0889
0.0064
-0.7595
-0.0527
0.0515
0.0204
0.0011
0.0845
0.1224
0.0103
3.3789
0.2456
0.0566
0.1000
0.0057
0.0889
0.0545
0.0049
0.0761
0.1205
0.0092
0.0577
0.0909
0.0052
0.1061
0.2759
0.0293
0.0948
0.3441
0.0326
0.0633
0.1833
0.0116
0.1063
0.0811
0.0086
0.0829
-0.1200
-0.0099
0.0611
-0.0282
-0.0017
0.1203
0.1475
0.0177

168. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
W1
INDF
R1
Ri
0.1352
0.0875
0.1427
0.0690
Tahun 2005
UNVR
R3
Ri
W4
W2
MEDC
R2
KLBF
R4
Ri
W3
0.0118
0.1426
0.2530
0.0361
0.4394
0.0606
0.0266
0.0098
0.1278
-0.0577
-0.0074
0.4366
0.0143
W5
ANTM
R5
Ri
0.0922
0.2545
0.0062
0.0937
W6
UNTR
R6
Ri
Ri
0.0235
0.0571
0.1177
0.0067
0.1336
0.2418
0.0323
0.1449
0.0136
0.0642
0.1798
0.0115
0.1349
0.1062
0.0143
0.1640
0.2473
0.0406
0.1222
0.0000
0.0000
0.4369
0.0944
0.0412
0.0900
-0.0633
-0.0057
0.0643
0.0476
0.0031
0.1226
-0.1520
-0.0186
0.1479
-0.1207
-0.0178
0.1317
0.0510
0.0067
0.4393
-0.0196
-0.0086
0.0898
-0.0270
-0.0024
0.0622
-0.0455
-0.0028
0.1291
0.0943
0.0122
0.1474
0.1765
0.0260
0.1365
0.0000
0.0000
0.4540
0.2200
0.0999
0.0824
0.0833
0.0069
0.0583
0.0952
0.0056
0.1214
0.1121
0.0136
0.1360
-0.0833
-0.0113
0.1646
0.5062
0.0833
0.4069
-0.1093
-0.0445
0.0935
0.1282
0.0120
0.0599
0.0435
0.0026
0.1390
0.1628
0.0226
0.1307
-0.0091
-0.0012
0.1354
-0.1523
-0.0206
0.4213
0.0871
0.0367
0.0928
0.0261
0.0024
0.0587
0.0000
0.0000
0.1611
0.1760
0.0284
0.1251
-0.2752
-0.0344
0.1382
0.0391
0.0054
0.4265
-0.0287
-0.0123
0.0905
-0.0556
-0.0050
0.0517
-0.0938
-0.0048
0.1680
-0.1200
-0.0202
0.1305
-0.0544
-0.0071
0.1483
0.0902
0.0134
0.4302
-0.0355
-0.0153
0.0886
0.0000
0.0000
0.0526
0.1839
0.0097
0.1499
-0.0260
-0.0039
0.1153
0.1233
0.0142
0.1473
-0.0276
-0.0041
0.4364
0.0736
0.0321
0.0889
0.0000
0.0000
0.0629
0.0000
0.0000
0.1491
-0.0133
-0.0020
0.1070
0.0366
0.0039
0.1477
-0.0567
-0.0084
0.4398
-0.0114
-0.0050
0.0963
0.0471
0.0045
0.0725
0.0583
0.0042
0.1368
-0.0541
-0.0074
0.1077
0.0706
0.0076
0.1409
0.0150
0.0021
0.4087
0.0023
0.0009
0.1260
0.1124
0.0142
0.0854
0.3119
0.0267
0.1313
0.0500
0.0066
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
155

169. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
W1
INDF
R1
Ri
0.0962
-0.0330
0.0911
Tahun 2006
UNVR
R3
Ri
W4
W2
MEDC
R2
KLBF
R4
W5
ANTM
R5
W6
UNTR
R6
Ri
W3
Ri
Ri
Ri
-0.0032
0.1505
0.1556
0.0234
0.3798
0.0058
0.0022
0.1528
0.3131
0.0479
0.0944
0.1958
0.0185
0.1263
0.0408
0.0052
-0.0455
-0.0041
0.1578
0.0577
0.0091
0.3744
-0.0058
-0.0022
0.1585
0.0462
0.0073
0.0881
-0.0585
-0.0052
0.1301
0.0392
0.0051
0.0938
0.0595
0.0056
0.1543
0.0061
0.0009
0.3619
-0.0058
-0.0021
0.1541
0.0000
0.0000
0.0926
0.0807
0.0075
0.1432
0.1321
0.0189
0.1031
0.2697
0.0278
0.1545
0.1566
0.0242
0.3372
0.0765
0.0258
0.1491
0.1176
0.0175
0.1060
0.3218
0.0341
0.1501
0.2111
0.0317
0.0986
-0.1681
-0.0166
0.1471
-0.1719
-0.0253
0.3411
-0.1202
-0.0410
0.1478
-0.1382
-0.0204
0.0943
-0.2261
-0.0213
0.1710
-0.0092
-0.0016
0.0933
-0.0638
-0.0060
0.1393
-0.0368
-0.0051
0.3532
0.0248
0.0088
0.1425
-0.0458
-0.0065
0.0990
0.0393
0.0039
0.1728
0.0204
0.0035
0.1068
0.1932
0.0206
0.1363
0.0201
0.0027
0.3470
0.0533
0.0185
0.1312
-0.0399
-0.0052
0.1068
0.1568
0.0167
0.1719
0.0370
0.0064
0.1177
0.1381
0.0163
0.1257
-0.0526
-0.0066
0.3577
0.0592
0.0212
0.1192
-0.0667
-0.0079
0.1079
0.0385
0.0042
0.1718
0.0268
0.0046
0.1185
0.0504
0.0060
0.1162
-0.0347
-0.0040
0.3523
0.0279
0.0098
0.1346
0.1786
0.0240
0.1053
0.0185
0.0020
0.1732
0.0522
0.0090
0.1185
0.0640
0.0076
0.1045
-0.0432
-0.0045
0.3455
0.0435
0.0150
0.1303
0.0303
0.0039
0.1251
0.2636
0.0330
0.1762
0.0826
0.0146
0.1154
0.0526
0.0061
0.0945
-0.0226
-0.0021
0.3994
0.2500
0.0999
0.1046
-0.1324
-0.0138
0.1257
0.0863
0.0108
0.1605
-0.0084
-0.0013
0.1054
-0.0357
-0.0038
0.0978
0.0923
0.0090
0.4163
0.1133
0.0472
0.0999
0.0085
0.0008
0.1262
0.0596
0.0075
0.1544
0.0155
0.0024
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
156

170. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
W1
INDF
R1
Ri
0.1337
0.2519
0.1236
Tahun 2007
UNVR
R3
Ri
W4
W2
MEDC
R2
KLBF
R4
W5
ANTM
R5
W6
UNTR
R6
Ri
W3
Ri
Ri
Ri
0.0337
0.0956
-0.0352
-0.0034
0.3740
-0.1136
-0.0425
0.1106
0.0924
0.0102
0.1247
-0.0250
-0.0031
0.1613
0.0305
0.0049
-0.0769
-0.0095
0.1020
0.0657
0.0067
0.3585
-0.0427
-0.0153
0.1040
-0.0615
-0.0064
0.1456
0.1667
0.0243
0.1663
0.0296
0.0049
0.1142
-0.0256
-0.0029
0.0947
-0.0205
-0.0019
0.3458
0.0179
0.0062
0.0977
-0.0082
-0.0008
0.1798
0.3022
0.0543
0.1678
0.0647
0.0109
0.1144
0.0789
0.0090
0.0867
-0.0140
-0.0012
0.3183
-0.0088
-0.0028
0.0945
0.0413
0.0039
0.2197
0.3165
0.0695
0.1663
0.0676
0.0112
0.1191
0.0549
0.0065
0.0869
0.0142
0.0012
0.3505
0.1150
0.0403
0.0918
-0.0159
-0.0015
0.1947
-0.1026
-0.0200
0.1570
-0.0443
-0.0070
0.1332
0.1705
0.0227
0.0818
-0.0140
-0.0011
0.3561
0.0635
0.0226
0.0983
0.1210
0.0119
0.1668
-0.1036
-0.0173
0.1639
0.0927
0.0152
0.1210
0.0030
0.0004
0.0912
0.2274
0.0207
0.3689
0.1381
0.0509
0.0969
0.0798
0.0077
0.1649
-0.7589
-0.1252
0.1571
0.0630
0.0099
0.1247
-0.0700
-0.0087
0.0923
-0.0877
-0.0081
0.3684
-0.0767
-0.0282
0.0981
-0.0872
-0.0086
0.1524
-0.1667
-0.0254
0.1640
-0.0581
-0.0095
0.1237
0.0376
0.0047
0.0939
0.0641
0.0060
0.3522
0.0000
0.0000
0.0917
-0.0221
-0.0020
0.1797
0.2333
0.0419
0.1587
0.0123
0.0020
0.1266
0.1399
0.0177
0.0949
0.1265
0.0120
0.3092
-0.0221
-0.0068
0.0842
0.0226
0.0019
0.1947
0.2072
0.0404
0.1903
0.3354
0.0638
0.1313
0.1477
0.0194
0.0991
0.1551
0.0154
0.2793
0.0000
0.0000
0.0682
-0.1029
-0.0070
0.2455
0.3955
0.0971
0.1766
0.0329
0.0058
0.1354
0.0198
0.0027
0.0956
-0.0463
-0.0044
0.2868
0.0286
0.0082
0.0713
0.0328
0.0023
0.2377
-0.0428
-0.0102
0.1731
-0.0311
-0.0054
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
157

171. Bulan
Jan
Feb
Mar
Apr
Mei
Jun
Jul
Ags
Sept
Okt
Nov
Des
W1
INDF
R1
Ri
0.1507
0.0971
0.1528
Tahun 2008
UNVR
R3
Ri
W4
W2
MEDC
R2
KLBF
R4
W5
ANTM
R5
W6
UNTR
R6
Ri
W3
Ri
Ri
Ri
0.0146
0.0762
-0.2136
-0.0163
0.2974
0.0222
0.0066
0.0688
-0.0476
-0.0033
0.1926
-0.2287
-0.0441
0.2142
0.2202
0.0472
0.0354
0.0054
0.0760
0.0185
0.0014
0.2870
-0.0145
-0.0042
0.0590
-0.1250
-0.0074
0.2163
0.0846
0.0183
0.2090
-0.0038
-0.0008
0.1218
-0.2051
-0.0250
0.0615
-0.1939
-0.0119
0.2921
0.0147
0.0043
0.0552
-0.0667
-0.0037
0.1773
-0.1974
-0.0350
0.2921
-0.0528
-0.0154
0.1315
-0.0215
-0.0028
0.0800
0.1805
0.0144
0.3175
-0.0145
-0.0046
0.0565
-0.0714
-0.0040
0.2043
0.1294
0.0264
0.2102
-0.0398
-0.0084
0.1503
0.2308
0.0347
0.0957
0.2866
0.0274
0.2928
-0.0074
-0.0022
0.0508
-0.0176
-0.0009
0.1762
-0.1417
-0.0250
0.2342
0.1992
0.0467
0.1386
-0.1429
-0.0198
0.0963
-0.0644
-0.0062
0.3150
0.0000
0.0000
0.0528
-0.0341
-0.0018
0.1853
0.0410
0.0076
0.2119
-0.1488
-0.0315
0.1398
-0.0521
-0.0073
0.0997
-0.0265
-0.0026
0.3425
0.0470
0.0161
0.0529
-0.0588
-0.0031
0.1536
-0.1877
-0.0288
0.2115
-0.0617
-0.0131
0.1435
0.0079
0.0011
0.1103
0.0652
0.0072
0.3736
0.0507
0.0190
0.0514
-0.0625
-0.0032
0.1218
-0.2282
-0.0278
0.1993
-0.0921
-0.0184
0.1324
-0.1289
-0.0171
0.0864
-0.2515
-0.0217
0.4094
0.0345
0.0141
0.0472
-0.1333
-0.0063
0.0996
-0.2335
-0.0233
0.2249
-0.0870
-0.0196
0.0981
-0.4439
-0.0436
0.0718
-0.4207
-0.0302
0.5829
-0.0067
-0.0039
0.0380
-0.4385
-0.0167
0.1017
-0.1463
-0.0149
0.1075
-0.6667
-0.0716
0.0847
-0.1101
-0.0093
0.0613
-0.1190
-0.0073
0.5843
0.0336
0.0196
0.0414
0.1233
0.0051
0.0968
0.0014
0.0001
0.1315
0.2619
0.0344
0.0793
-0.0412
-0.0033
0.0605
0.0108
0.0007
0.5778
0.0130
0.0075
0.0394
-0.0244
-0.0010
0.1009
0.0332
0.0033
0.1421
0.1069
0.0152
Sumber : IDX Monthly Statistics, data hasil olahan Ms.Excell
158

172. LAMPIRAN 8.
DAFTAR NILAI KURS, SUKU BUNGA INDONESIA, DAN INFLASI
Tahun 2003
BLN
Tahun 2004
Tahun 2005
Tahun 2006
Tahun 2007
Tahun 2008
Kurs
Suku
Bunga
Inflasi
Kurs
Suku
Bunga
Inflasi
Kurs
Suku
Bunga
Inflasi
Kurs
Suku
Bunga
Inflasi
Kurs
Suku
Bunga
Inflasi
Kurs
Suku
Bunga
Inflasi
Jan
4.01
12.69
8.68
3.04
7.86
4.82
0.10
7.42
7.32
-4.28
12.75
17.03
3.24
9.50
6.26
0.64
8.00
7.36
Feb
4.64
12.24
7.60
2.88
7.48
4.60
0.28
7.43
7.15
-5.18
12.74
17.92
2.95
9.25
6.30
0.53
7.93
7.40
Mar
4.23
11.40
7.17
2.31
7.42
5.11
-1.37
7.44
8.81
-3.01
12.73
15.74
2.48
9.00
6.52
-0.21
7.96
8.17
Apr
3.44
11.06
7.62
1.41
7.33
5.92
-0.42
7.70
8.12
-2.66
12.74
15.40
2.71
9.00
6.29
-0.97
7.99
8.96
Mei
3.29
10.44
7.15
0.85
7.32
6.47
0.55
7.95
7.40
-3.10
12.50
15.60
2.74
8.75
6.01
-2.07
8.31
10.38
Jun
2.55
9.53
6.98
0.51
7.34
6.83
0.83
8.25
7.42
-3.03
12.50
15.53
2.73
8.50
5.77
-2.30
8.73
11.03
8.49
7.84
-2.90
12.25
15.15
2.19
8.25
6.06
-2.67
9.23
11.90
Jul
2.83
9.10
6.27
0.16
7.36
7.20
0.65
Ags
2.40
8.91
6.51
0.70
7.37
6.67
1.18
9.51
8.33
-3.15
11.75
14.90
1.74
8.25
6.51
-2.57
9.28
11.85
Sept
2.33
8.66
6.33
1.12
7.39
6.27
0.94
10.00
9.06
-3.30
11.25
14.55
1.30
8.25
6.95
-2.43
9.71
12.14
Okt
2.00
8.48
6.48
1.19
7.41
6.22
-6.89
11.00
17.89
4.46
10.75
6.29
1.37
8.25
6.88
-0.79
10.98
11.77
Nov
2.96
8.49
5.53
1.23
7.41
6.18
-6.13
12.25
18.38
4.98
10.25
5.27
1.54
8.25
6.71
-0.44
11.24
11.68
Des
3.15
8.31
5.16
1.03
7.43
6.40
-4.36
12.75
17.11
3.15
9.75
6.60
1.41
8.00
6.59
-0.23
10.83
11.06
Sumber ; Bank Indonesia. 2005. Sertifikat Bank Indonesia. www.bi.go.id
159

173. LAMPIRAN 9.
DATA HASIL OLAHAN ARIMA INFLASI, SBI, DAN KURS
Bulan
Actual
Interest
Rate
Expected
Interest
Rate
Unexpected
Interest
Rate Ft1
Actual
Inflation
Expected
Inflation
Unexpected
Inflation
(Ft2)
Unexpected
Exchange
Rate
Fluctuation
Expected
Rate
Fluctuation
Unexpected
Rate
Fluctuation
(Ft3)
Jan-03
12.6900
12.9486
-0.2586
8.6800
10.0009
-1.3209
0.1190
0.1146
0.0044
Feb-03
Mar-03
12.2400
11.4000
12.5354
12.0690
-0.2954
-0.6690
7.6000
7.1700
8.8764
7.9439
-1.2764
-0.7739
0.1190
0.1190
0.1185
0.1183
0.0005
0.0008
0.0036
Apr-03
11.0600
11.0180
0.0420
7.6200
7.5395
0.0805
0.1220
0.1184
May-03
10.4400
11.1028
-0.6628
7.1500
7.8686
-0.7186
0.1290
0.1222
0.0068
Jun-03
9.5300
10.0733
-0.5433
6.9800
7.5185
-0.5385
0.1280
0.1293
-0.0013
Jul-03
9.1000
9.2449
-0.1449
6.2700
7.3599
-1.0899
0.1250
0.1243
0.0007
Aug-03
Sep-03
8.9100
8.6600
9.0558
8.8676
-0.1458
-0.2076
6.5100
6.3300
6.7865
6.9376
-0.2765
-0.6076
0.1240
0.1270
0.1230
0.1224
0.0010
0.0046
Oct-03
8.4800
8.5840
-0.1040
6.4800
6.8052
-0.3252
0.1250
0.1266
-0.0016
Nov-03
8.4900
8.4675
0.0225
5.5300
6.9151
-1.3851
0.1240
0.1218
0.0022
Dec-03
8.3100
8.5522
-0.2422
5.1600
6.1697
-1.0097
0.1260
0.1231
0.0029
Jan-04
7.8600
8.2177
-0.3577
7.8600
5.8257
2.0343
0.1260
0.1250
0.0010
Feb-04
Mar-04
7.4800
7.4200
7.7048
7.4080
-0.2248
0.0120
7.4800
7.4200
7.9418
7.7850
-0.4618
-0.3650
0.1260
0.1240
0.1240
0.1245
0.0020
-0.0005
Apr-04
7.3300
7.4889
-0.1589
7.3300
7.7268
-0.3968
0.1230
0.1216
0.0014
May-04
7.3200
7.2989
0.0211
7.3200
7.6515
-0.3315
0.1150
0.1218
-0.0068
Jun-04
7.3400
7.3955
-0.0555
7.3400
7.6385
-0.2985
0.1120
0.1113
0.0007
Jul-04
7.3600
7.3699
-0.0099
7.3600
7.6534
-0.2934
0.1150
0.1130
0.0020
Aug-04
Sep-04
7.3700
7.3900
7.4166
7.4048
-0.0466
-0.0148
7.3700
7.3900
7.6703
7.6794
-0.3003
-0.2894
0.1130
0.1150
0.1160
0.1118
-0.0030
0.0032
-0.0006
Oct-04
7.4100
7.4434
-0.0334
7.4100
7.6958
-0.2858
0.1160
0.1166
Nov-04
7.4100
7.4521
-0.0421
7.4100
7.7128
-0.3028
0.1170
0.1154
0.0016
Dec-04
7.4300
7.4470
-0.0170
7.4300
7.7140
-0.2840
0.1140
0.1173
-0.0033
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
160

174. Bulan
Actual
Interest
Rate
Expected
Interest
Rate
Unexpected
Interest
Rate Ft1
Actual
Inflation
Expected
Inflation
Unexpected
Inflation
(Ft2)
Unexpected
Exchange
Rate
Fluctuation
Expected
Rate
Fluctuation
Unexpected
Rate
Fluctuation
(Ft3)
Jan-05
7.4200
7.4816
-0.0616
7.4200
7.7299
-0.3099
0.1150
0.1124
0.0026
Feb-05
7.4300
7.4453
-0.0153
7.4300
7.7230
-0.2930
0.1140
0.1163
-0.0023
Mar-05
7.4400
7.4826
-0.0426
7.4400
7.7305
-0.2905
0.1110
0.1129
-0.0019
Apr-05
7.7000
7.4763
0.2237
7.7000
7.7389
-0.0389
0.1100
0.1108
-0.0008
May-05
7.9500
7.8907
0.0593
7.9500
7.9456
0.0045
0.1110
0.1106
0.0004
Jun-05
8.2500
8.0405
0.2096
8.2500
8.1578
0.0922
0.1090
0.1120
-0.0030
Jul-05
8.4900
8.4258
0.0642
8.4900
8.4100
0.0800
0.1070
0.1087
-0.0017
Aug-05
9.5100
8.5769
0.9331
9.5100
8.6174
0.8926
0.1030
0.1078
-0.0048
Sep-05
10.0000
10.0987
-0.0987
10.0000
9.4398
0.5602
0.1020
0.1031
-0.0011
Oct-05
11.0000
9.9723
1.0277
11.0000
9.8842
1.1158
0.1040
0.1043
-0.0003
Nov-05
12.2500
11.6268
0.6232
12.2500
10.7070
1.5430
0.1050
0.1063
-0.0013
Dec-05
12.7500
12.6224
0.1276
12.7500
11.7537
0.9963
0.1070
0.1065
0.0005
Jan-06
12.7500
12.8231
-0.0731
12.7500
12.2213
0.5287
0.1120
0.1090
0.0030
Feb-06
12.7400
12.7044
0.0356
12.7400
12.2532
0.4868
0.1150
0.1142
0.0008
Mar-06
12.7300
12.7589
-0.0289
12.7300
12.2475
0.4825
0.1170
0.1153
0.0017
Apr-06
12.7400
12.7108
0.0292
12.7400
12.2392
0.5009
0.1210
0.1173
0.0037
May-06
12.5000
12.7550
-0.2550
12.5000
12.2465
0.2535
0.1150
0.1215
-0.0065
Jun-06
12.5000
12.3498
0.1503
12.5000
12.0568
0.4432
0.1140
0.1115
0.0025
Jul-06
12.2500
12.5896
-0.3395
12.2500
12.0439
0.2061
0.1170
0.1155
0.0015
Aug-06
11.7500
12.0528
-0.3028
11.7500
11.8449
-0.0949
0.1160
0.1173
-0.0013
Sep-06
11.2500
11.5805
-0.3305
11.2500
11.4351
-0.1851
0.1140
0.1150
-0.0010
Oct-06
10.7500
11.0701
-0.3201
10.7500
11.0109
-0.2609
0.1160
0.1136
0.0024
Nov-06
10.2500
10.5823
-0.3323
10.2500
10.5857
-0.3357
0.1150
0.1170
-0.0019
Dec-06
9.7500
10.0811
-0.3311
9.7500
10.1605
-0.4105
0.1170
0.1139
0.0031
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
161

175. Bulan
Actual
Interest
Rate
Expected
Interest
Rate
Unexpected
Interest
Rate Ft1
Actual
Inflation
Expected
Inflation
Unexpected
Inflation
(Ft2)
Unexpected
Exchange
Rate
Fluctuation
Expected
Rate
Fluctuation
Unexpected
Rate
Fluctuation
(Ft3)
Jan-07
9.5000
9.5878
-0.0878
9.5000
9.7353
-0.2353
0.1160
0.1181
-0.0021
Feb-07
9.2500
9.4848
-0.2348
9.2500
9.5081
-0.2581
0.1150
0.1146
0.0004
Mar-07
9.0000
9.1508
-0.1508
9.0000
9.2945
-0.2945
0.1160
0.1151
0.0009
Apr-07
9.0000
8.9535
0.0465
9.0000
9.0819
-0.0818
0.1170
0.1161
0.0009
May-07
8.7500
9.0703
-0.3203
8.7500
9.0674
-0.3173
0.1200
0.1169
0.0031
Jun-07
8.5000
8.6063
-0.1063
8.5000
8.8682
-0.3682
0.1170
0.1204
-0.0034
Jul-07
8.2500
8.4859
-0.2359
8.2500
8.6565
-0.4065
0.1150
0.1147
0.0003
Aug-07
8.2500
8.1622
0.0878
8.2500
8.4440
-0.1940
0.1120
0.1151
-0.0031
Sep-07
8.2500
8.3537
-0.1037
8.2500
8.4295
-0.1795
0.1160
0.1110
0.0050
Oct-07
8.2500
8.2404
0.0096
8.2500
8.4285
-0.1785
0.1160
0.1184
-0.0023
Nov-07
8.2500
8.3075
-0.0575
8.2500
8.4284
-0.1784
0.1130
0.1145
-0.0014
Dec-07
8.0000
8.2678
-0.2678
8.0000
8.4284
-0.4284
0.1120
0.1126
-0.0006
Jan-08
8.0000
7.8963
0.1037
8.0000
8.2303
-0.2303
0.1140
0.1123
0.0017
Feb-08
7.9300
8.1161
-0.1861
7.9300
8.2168
-0.2868
0.1170
0.1151
0.0020
Mar-08
7.9600
7.8755
0.0845
7.9600
8.1604
-0.2004
0.1150
0.1175
-0.0025
Apr-08
7.9900
8.0653
-0.0753
7.9900
8.1803
-0.1903
0.1140
0.1136
0.0004
May-08
8.3100
8.0004
0.3096
8.3100
8.2055
0.1045
0.1130
0.1144
-0.0013
Jun-08
8.7300
8.5443
0.1857
8.7300
8.4608
0.2692
0.1150
0.1127
0.0024
Jul-08
9.2300
8.8859
0.3441
9.2300
8.8110
0.4190
0.1160
0.1162
-0.0001
Aug-08
9.2800
9.4736
-0.1936
9.2800
9.2311
0.0489
0.1160
0.1156
0.0004
Sep-08
9.7100
9.2048
0.5052
9.7100
9.2994
0.4106
0.1130
0.1159
-0.0029
Oct-08
10.9800
10.0431
0.9369
10.9800
9.6448
1.3352
0.0950
0.1118
-0.0168
Nov-08
11.2400
11.5533
-0.3133
11.2400
10.6748
0.5652
0.0860
0.0905
-0.0045
Dec-08
10.8300
11.0704
-0.2404
10.8300
10.9511
-0.1211
0.0960
0.0901
0.0059
Sumber : Hasil Output SPSS 13.00
162

176. LAMPIRAN 10.
TABEL ANOVA INDUSTRI MANUFAKTUR TAHUN 2003-2008
A. UNTUK EXPECTED RETURN CAPM
1.
INDF
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.062
.029
.091
df
Mean Square
.062
.000
1
70
71
F
148.461
Sig.
.000a
a. Predictors: (Const ant), PR.I NDF
b. Dependent Variable: ER
2.
MEDC
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.123
.034
.157
df
Mean Square
.123
.000
1
70
71
F
254.152
Sig.
.000a
a. Predictors: (Const ant), PR.MEDC
b. Dependent Variable: ER
3.
UNVR
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.000
.138
.138
df
1
70
71
Mean Square
.000
.002
F
.047
Sig.
.828a
a. Predictors: (Const ant), PR.UNVR
b. Dependent Variable: ER
4.
KLBF
b
A
NOVA
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.098
.013
.111
df
1
70
71
a. Predictors: (Const ant), PR.KLBF
b. Dependent Variable: ER
163
Mean Square
.098
.000
F
527.666
Sig.
.000a

177. 5.
ANTM
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.087
.028
.115
df
Mean Square
.087
.000
F
217.525
Sig.
.000a
Mean Square
.074
.000
1
70
71
F
273.852
Sig.
.000a
a. Predictors: (Const ant), PR.ANTM
b. Dependent Variable: ER
6.
UNTR
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.074
.019
.093
df
1
70
71
a. Predictors: (Const ant), PR.UNTR
b. Dependent Variable: ER
B. UNTUK EXPECTED RETURN MODEL APT
1. INDF
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.096
.041
.138
df
Mean Square
.032
.001
3
68
71
F
52.609
Sig.
.000a
a. Predictors: (Const ant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasi
b. Dependent Variable: Expected Return APT
2.
MEDCO
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.118
.040
.157
df
3
68
71
Mean Square
.039
.001
a. Predictors: (Const ant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasi
b. Dependent Variable: Expected Return APT
164
F
67.258
Sig.
.000a

178. 3.
UNVR
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.096
.041
.138
df
Mean Square
.032
.001
3
68
71
F
52.609
Sig.
.000a
a. Predictors: (Const ant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasi
b. Dependent Variable: Expected Return APT
4.
KLBF
ANOVAb
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.089
.022
.111
df
3
68
71
Mean Square
.030
.000
F
90.952
Sig.
.000a
a. Predictors: (Const ant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasi
b. Dependent Variable: Expected Return APT
5.
ANTM
b
A
NOVA
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.089
.026
.115
df
3
68
71
Mean Square
.030
.000
F
77.743
Sig.
.000a
a. Predictors: (Const ant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasi
b. Dependent Variable: Expected Return APT
6.
UNTR
b
A
NOVA
Model
1
Regression
Residual
Total
Sum of
Squares
.072
.021
.093
df
3
68
71
Mean Square
.024
.000
a. Predictors: (Const ant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasi
b. Dependent Variable: Expected Return APT
165
F
77.616
Sig.
.000a

180. LAMPIRAN 11.
TABEL MODEL SUMMARY DAN COEFFICIENT INDUSTRI MANUFAKTUR TAHUN 2003-2008
A. UNTUK EXPECTED RETURN CAPM
1. INDF
b
Model Summary
Change Statistics
Model
1
R
.824a
R Square
.680
Adjusted
R Square
.675
St d. Error of
the Estim ate
.02039
R Square
Change
.680
F Change
148.461
df 1
df 2
1
70
Sig. F Change
.000
DurbinWat son
.622
a. Predictors: (Const ant), PR. INDF
b. Dependent Variable: ER
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
PR.INDF
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.016
.003
-.496
.041
St andardized
Coef f icients
Beta
-.824
t
5.889
-12.184
Sig.
.000
.000
95% Conf idence Interv al f or B
Lower Bound
Upper Bound
.010
.021
-.577
-.415
Zero-order
-.824
Correlations
Part ial
-.824
a. Dependent Variable: ER
2. MEDC
b
Model Summary
Change Statistics
Model
1
R
.885a
R Square
.784
Adjusted
R Square
.781
St d. Error of
the Estimate
.02204
R Square
Change
.784
F Change
254.152
a. Predictors: (Const ant), PR. MEDC
b. Dependent Variable: ER
167
df 1
df 2
1
70
Sig. F Change
.000
DurbinWat son
.486
Part
-.824
Collinearity Statistics
Tolerance
VI F
1.000
1.000

181. a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
PR.MEDC
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.017
.003
-.741
.046
St andardized
Coef f icients
Beta
-.885
t
6.311
-15.942
95% Conf idence Interv al f or B
Lower Bound
Upper Bound
.012
.022
-.834
-.648
Sig.
.000
.000
Zero-order
-.885
Correlations
Part ial
Part
-.885
Collinearity Statistics
Tolerance
VI F
-.885
1.000
1.000
a. Dependent Variable: ER
3. UNVR
b
Model Summary
Change Statistics
Model
1
R
.026a
Adjusted
R Square
-.014
R Square
.001
St d. Error of
the Estim ate
.04432
R Square
Change
.001
F Change
.047
df 1
df 2
1
70
DurbinWat son
.348
Sig. F Change
.828
a. Predictors: (Const ant), PR. UNVR
b. Dependent Variable: ER
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
PR.UNVR
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.003
.009
-.014
.064
St andardized
Coef f icients
Beta
-.026
t
.338
-.217
95% Conf idence Interv al f or B
Lower Bound
Upper Bound
-.015
.021
-.142
.114
Sig.
.736
.828
Zero-order
-.026
Correlations
Part ial
Part
-.026
a. Dependent Variable: ER
4. KLBF
b
Model Summary
Change Statistics
Model
1
R
.940a
R Square
.883
Adjusted
R Square
.881
St d. Error of
the Estimate
.01362
R Square
Change
.883
F Change
527.666
a. Predictors: (Const ant), PR. KLBF
b. Dependent Variable: ER
168
df 1
df 2
1
70
Sig. F Change
.000
DurbinWat son
.305
-.026
Collinearity Statistics
Tolerance
VI F
1.000
1.000

182. a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
PR.KLBF
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.017
.002
-.870
.038
St andardized
Coef f icients
Beta
-.940
t
9.704
-22.971
Sig.
.000
.000
95% Conf idence Interv al f or B
Lower Bound
Upper Bound
.013
.020
-.945
-.794
Zero-order
Correlations
Part ial
-.940
-.940
Part
-.940
Collinearity Statistics
Tolerance
VI F
1.000
1.000
a. Dependent Variable: ER
5. ANTM
b
Model Summary
Change Statistics
Model
1
R
.870a
R Square
.757
Adjusted
R Square
.753
St d. Error of
the Estim ate
.02002
R Square
Change
.757
F Change
217.525
df 1
df 2
1
70
Sig. F Change
.000
DurbinWat son
.732
a. Predictors: (Const ant), PR. ANTM
b. Dependent Variable: ER
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
PR.ANTM
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.010
.002
-.922
.062
St andardized
Coef f icients
Beta
-.870
t
4.184
-14.749
Sig.
.000
.000
95% Conf idence Interv al f or B
Lower Bound
Upper Bound
.005
.015
-1.046
-.797
Zero-order
Correlations
Part ial
-.870
-.870
Part
-.870
a. Dependent Variable: ER
6. UNTR
b
Model Summary
Change Statistics
Model
1
R
.892a
R Square
.796
Adjusted
R Square
.794
St d. Error of
the Estim ate
.01647
R Square
Change
.796
F Change
273.852
a. Predictors: (Const ant), PR. UNTR
b. Dependent Variable: ER
169
df 1
df 2
1
70
Sig. F Change
.000
DurbinWat son
.440
Collinearity Statistics
Tolerance
VI F
1.000
1.000

183. a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
PR.UNTR
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.013
.002
-.644
.039
St andardized
Coef f icients
Beta
-.892
t
6.621
-16.548
Sig.
.000
.000
95% Conf idence Interv al f or B
Lower Bound
Upper Bound
.009
.017
-.722
-.566
Zero-order
-.892
Correlations
Part ial
-.892
Part
-.892
Collinearity Statistics
Tolerance
VI F
1.000
1.000
a. Dependent Variable: ER
B. UNTUK EXPECTED RETURN APT
1. INDF
b
Model Summary
Change Statistics
Model
1
R
.836a
R Square
.699
Adjusted
R Square
.686
St d. Error of
the Estim ate
.02469
R Square
Change
.699
F Change
52.609
df 1
df 2
3
68
Sig. F Change
.000
DurbinWat son
1.196
a. Predictors: (Const ant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasi
b. Dependent Variable: Expected Return APT
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
P. Inf lasi
P. SBI
P. Kurs
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.007
.003
.080
.012
.021
.006
-1.992
.978
St andardized
Coef f icients
Beta
.561
.284
-.152
t
2.232
6.628
3.543
-2.037
Sig.
.029
.000
.001
.046
95% Conf idence Interv al f or B
Lower Bound
Upper Bound
.001
.012
.056
.104
.009
.032
-3.943
-.041
a. Dependent Variable: Expected Return APT
170
Zero-order
.785
.643
-.495
Correlations
Part ial
.626
.395
-.240
Part
.441
.236
-.136
Collinearity Statistics
Tolerance
VI F
.618
.688
.792
1.619
1.452
1.262

184. 2. MEDC
b
Model Summary
Change Statistics
Model
1
R
.865a
R Square
.748
Adjusted
R Square
.737
St d. Error of
the Estimate
.02416
R Square
Change
.748
F Change
67.258
df 1
df 2
3
68
Sig. F Change
.000
DurbinWat son
1.420
a. Predictors: (Const ant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasi
b. Dependent Variable: Expected Return APT
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
P. Inf lasi
P. SBI
P. Kurs
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.012
.003
.120
.012
.011
.006
.209
.957
St andardized
Coef f icients
Beta
.785
.142
.015
t
4.217
10.135
1.939
.219
Sig.
.000
.000
.057
.827
95% Conf idence Interv al f or B
Lower Bound
Upper Bound
.006
.018
.096
.144
.000
.023
-1.700
2.119
Zero-order
Correlations
Part ial
.857
.570
-.381
Part
.776
.229
.027
Collinearity Statistics
Tolerance
VI F
.617
.118
.013
.618
.688
.792
1.619
1.452
1.262
a. Dependent Variable: Expected Return APT
3. UNVR
b
Model Summary
Change Statistics
Model
1
R
.836a
R Square
.699
Adjusted
R Square
.686
St d. Error of
the Estim ate
.02469
R Square
Change
.699
F Change
52.609
df 1
df 2
3
68
Sig. F Change
.000
DurbinWat son
1.196
a. Predictors: (Const ant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasi
b. Dependent Variable: Expected Return APT
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
P. Inf lasi
P. SBI
P. Kurs
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.007
.003
.080
.012
.021
.006
-1.992
.978
St andardized
Coef f icients
Beta
.561
.284
-.152
t
2.232
6.628
3.543
-2.037
Sig.
.029
.000
.001
.046
a. Dependent Variable: Expected Return APT
171
95% Conf idence Interv al f or B
Lower Bound
Upper Bound
.001
.012
.056
.104
.009
.032
-3.943
-.041
Zero-order
.785
.643
-.495
Correlations
Part ial
.626
.395
-.240
Part
.441
.236
-.136
Collinearity Statistics
Tolerance
VI F
.618
.688
.792
1.619
1.452
1.262

185. 4. KLBF
b
Model Summary
Change Statistics
Model
1
R
.895a
R Square
.801
Adjusted
R Square
.792
St d. Error of
the Estim ate
.01804
R Square
Change
.801
F Change
90.952
df 1
df 2
3
68
DurbinWat son
1.682
Sig. F Change
.000
a. Predictors: (Const ant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasi
b. Dependent Variable: Expected Return APT
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
P. Inf lasi
P. SBI
P. Kurs
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.009
.002
.105
.009
.008
.004
-.237
.715
St andardized
Coef f icients
Beta
.816
.116
-.020
t
4.052
11.840
1.784
-.331
Sig.
.000
.000
.079
.741
95% Conf idence Interv al f or B
Lower Bound
Upper Bound
.004
.013
.087
.122
-.001
.016
-1.662
1.189
Zero-order
.889
.572
-.422
Correlations
Part ial
.821
.211
-.040
Part
.641
.097
-.018
a. Dependent Variable: Expected Return APT
5. ANTM
b
Model Summary
Change Statistics
Model
1
R
.880a
R Square
.774
Adjusted
R Square
.764
St d. Error of
the Estimate
.01956
R Square
Change
.774
F Change
77.743
a. Predictors: (Const ant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasi
b. Dependent Variable: Expected Return APT
172
df 1
df 2
3
68
Sig. F Change
.000
DurbinWat son
1.758
Collinearity Statistics
Tolerance
VI F
.618
.688
.792
1.619
1.452
1.262

186. a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
P. Inf lasi
P. SBI
P. Kurs
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.007
.002
.107
.010
.007
.005
-.096
.775
St andardized
Coef f icients
Beta
.815
.103
-.008
t
2.953
11.121
1.485
-.123
Sig.
.004
.000
.142
.902
95% Conf idence Interv al f or B
Lower Bound
Upper Bound
.002
.012
.087
.126
-.002
.016
-1.641
1.450
Zero-order
.876
.555
-.405
Correlations
Part ial
.803
.177
-.015
Collinearity Statistics
Tolerance
VI F
Part
.641
.086
-.007
.618
.688
.792
1.619
1.452
1.262
a. Dependent Variable: Expected Return APT
6. UNTR
b
Model Summary
Change Statistics
Model
1
R
.880a
R Square
.774
Adjusted
R Square
.764
St d. Error of
the Estimate
.01761
R Square
Change
.774
F Change
77.616
df 1
df 2
3
68
DurbinWat son
1.660
Sig. F Change
.000
a. Predictors: (Const ant), P.Kurs, P.SBI, P.Inf lasi
b. Dependent Variable: Expected Return APT
a
Coeffi ci ents
Model
1
(Constant)
P. Inf lasi
P. SBI
P. Kurs
Unstandardized
Coef f icients
B
St d. Error
.008
.002
.098
.009
.007
.004
.582
.698
St andardized
Coef f icients
Beta
.830
.122
.054
t
3.990
11.315
1.756
.834
Sig.
.000
.000
.084
.407
95% Conf idence Interv al f or B
Lower Bound
Upper Bound
.004
.013
.080
.115
-.001
.016
-.810
1.974
a. Dependent Variable: Expected Return APT
173
Zero-order
.873
.561
-.355
Correlations
Part ial
.808
.208
.101
Part
.652
.101
.048
Collinearity Statistics
Tolerance
VI F
.618
.688
.792
1.619
1.452
1.262