## ANALISIS DATA PANEL PADA KINERJA REKSADANA SAHAM
I Gede Agus Astapa 1 , Gede Suwardika 2 , I Ketut Putu Suniantara 3
1,3 Program Studi Sistem Informasi-STMIK STIKOM Bali
2 Prodi Statistika – UPBJJ Denpasar – Universitas Terbuka e-mail: agusastapa@gmail.com 1 , isuwardika@ecampus.ut.ac.id 2 , suniantara@stikom-bali.ac.id 3

## Abstract
Mutual funds is another  investment opportunity  with a more measurable risk as well as return high enough with enough capital is affordable for the community. Mutual fund performance can be  measured  by  several  indicators..  Modeling  the  performance  of  mutual  funds  modeled  by regression of the data panel. The regression model estimation data panel will do with the three approaches,  namely  the  approach  of  common  effect,  fixed  effects  and  random  effects.  This research purpose to  know  the  performance  of  mutual  funds  from  stock  selection  skill  variable influences, market timing ability and level of risk with the use of panel data analysis. The results shows that the Fund's performance is affected by the stock selection skill, market timing ability, and  the  level  of  risk.  Model  the  right  approach  to  model  the  performance  of  mutual  funds  by using a random effects model.
Key words: mutual fund, fixed effect model, commom effect, random effect

## Abstrak
Reksa dana merupakan peluang investasi lain dengan risiko yang lebih terukur serta return yang cukup  tinggi  dengan  modal  yang  cukup  terjangkau  bagi  masyarakat.  Kinerja  reksadana  dapat diukur  oleh  beberapa  indikator.  Pemodelan  kinerja  reksadana  dimodelkan  dengan  regresi  data panel. Estimasi  model  regresi  data  panel  akan  dilakukan  dengan  tiga  pendekatan,  yaitu pendekatan common effect, fixed effect dan pendekatan random effect. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja reksa dana dari pengaruh variabel stock selection skill, market timing ability  dan  tingkat  resiko  dengan  menggunakan  analisis  data  panel. Hasil  menunjukkan  bahwa kinerja  reksadana  dipengaruhi  oleh  stock  selection  skill,  market  timing  ability,  dan  tingkat resiko. Model pendekatan yang tepat untuk memodelkan kinerja reksadana dengan menggunakan model random effect model.
Kata kunci: Reksadana saham, fixed effect model, commom effect, random effect

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  reksadana  dewasa  ini semakin  meningkat  seiring  dengan  tumbuh kembangnya  perekonomian  suatu  bangsa  dan berkembangnya pasar modal. Pada tahun 2017 ini merupakan tahun yang baik untuk memulai reksadana.  Melalui  investasi  di  reksadana maka  masyarakat  yang  tidak  memiliki  modal cukup  besar  dapat  melakukan  investasi  di pasar  modal  dan  memperoleh  manfaat  dari perkembangan  pasar  modal.  Perkembangan reksadana  tersebut  juga  didukung dengan
semakin berkembangnya produk-produk investasi  sehingga  tidak  semua  orang  dapat memahami  investasi  dan  memiliki  waktu untuk mengelola investasinya. Dengan mengguna-kan manajer investasi yang profesional dan memiliki pengetahuan tentang efek, maka investasi pada reksa dana semakin berkembang di Indonesia.
Reksadana  merupakan  salah  satu  wadah alternatif  investasi  bagi  para  investor  yang memiliki  beberapa  kendala.  Kendala  yang dialami investor dalam berinvestasi antara lain

## Analisis Data Panel Pada Kinerja Reksadana Saham
pertama, faktor dana atau modal menjadi salah satu  kendala  masyarakat  berinvestasi  di  pasar modal. Untuk  berinvestasi  di  pasar  modal membutuhkan  modal  yang  besar  untuk mendapatkan return yang  besar  pula.  Hal tersebut  sesuai  teori  yang  ada  yaitu high  risk high  return. Kendala  tersebut menjadikan investor  sulit  untuk  melakukan  diversifikasi portofolio untuk memperkecil risiko.
Beberapa penelitian tentang kinerja reksadana dilakukan oleh [1] dalam penelitiannya  menunjukkan  bahwa stock selection  skill dan market  timing  ability berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap kinerja  reksa  dana  saham, expense  ratio berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap kinerja  reksa  dana  saham  sedangkan  tingkat risiko  berpengaruh  positif  namun  tidak signifikan  terhadap  kinerja  reksa  dana  saham. Menurut  [2] menyatakan  bahwa  kinerja  reksa dana  dipengaruhi  secara  positif  oleh  variabel market  timng  ability. Stock  selection  skill berpengaruh  negatif  dan  signifikan  sementara fund  longevity dan fund  size berpengaruh negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  kinerja reksadana.  Sedangkan cash  flow berpengaruh positif  tidak  signifikan  terhadap  kinerja  reksa dana.
Penelitian  selanjutnya  tentang  kinerja reksadana yang dilakukan oleh [3] menunjukkan  bahwa  dari  hasil  penelitian  dari semua  reksa  dana  yang  diuji,  Manajer investasi  tidak  memiliki  kemampuan  dalam memilih  saham,  karena  return  reksa  dana saham  yang  diberikan  justru  lebih  kecil daripada  return  pasar.  Kemampuan  yang negatif  ini  memberikan  penjelasan  bahwa kemampuan  dalam  meramal  pergerakan  harga beberapa  saham  yang  dipilih  masih  kurang. Model yang diajukan dalam penelitian tersebut adalah Model Treynor dan Mazuy.
Menurut Basuki [4] kemampuan reksadana saham  di  Indonesia  sangat  rendah.  Walaupun kinerja penyesuaian risk-return yang ditunjukkan  menghasilkan  hanya  1  produk yang underperformed,  namun  selektivitas saham  sangat  rendah.  Hanya  22%  yang menunjukan  positif  dalam  pengujian  Fama. Selain  itu,  portofolio  menunjukkan  komposisi yang  hampir  serupa.  Untuk market  timing, hanya  sekitar  30%  produk  yang  mampu
menerapkannya dengan  tepat.  Dari  hasil  ini dapat  disimpul-kan  minimnya  kemampuan produk  reksa  dana  saham  di  Indonesia  pada periode  2009 – 2014,  baik  dari  selektivitas saham maupun market timing.
Menurut [5] mengemukakan bahwa penggunaan  Metode  Henriksson  dan  Merton maupun  penggunaan  Metode  Treynor  dan Mazuy  mampu  mengindikasikan  portofolio reksadana yang  memiliki  kinerja  baik. Penggunaan  Metode  Henriksson  dan  Merton maupun  Metode  Treynor  dan  Mazuy,  mampu merekam  kinerja  berdasarkan  kemampuan manajer  dalam  memilih  portfolio  investasi sekaligus kamampuan manajer untuk menentukan waktu yang tepat untuk masuk/keluar  dari  pasar.  Penggunaan  kedua metode tersebut memperbaiki penilaian kinerja portofolio  yang  selama  ini  mendasarkan  pada ketiga  alat  teknik  pengukuran  portofolio  yang dikembangkan  oleh  Treynor  dan  Jensen  [6] [7].
Analisis  regresi  data  panel  merupakan analisis  regresi  yang  menggabungkan data cross-sectional dan  data time-series.  Dalam analisis regresi data panel, model taksiran akan memperhatikan  efek  dari  unit  cross-sectional yaitu  efek  perbedaan wilayah.  Model  regresi data  panel  dengan  memperhatikan  efek perbedaan  wilayah yaitu Fixed  Effect  Model (FEM)  dimana  metode  penaksiran  yang digunakan  adalah Ordinary  Least  Square (OLS) dengan menggunakan Dummy Variable,  jika  efek  dari  unit  crosssectional diasumsikan  fixed. Random  Effect  Model (REM)  dengan  metode penaksiran  yang digunakan  adalah  adalah Generalized  Least Square (GLS),  jika  efek dari  unit cross- sectional diasumsikan  random.  Sedangkan Common  Effect  Model (CEM)  di  estimasi dengan menggunakan (OLS).
Penelitian reksadana dengan metode datapanel pernah  dilakukan  oleh  Tutut  [8]  dalam Analisis  data  panel  untuk  menguji  pengaruh risiko  terhadap  return  saham  sektor  farmasi dengan least square dummy variable menyatakan  bahwa model  yang  paling  tepat digunakan  dalam  pembentukan  model  return saham  sektor  farmasi  adalah  model  satu komponen efek waktu (time effect model) yang dipengaruhi oleh risiko. Model yang terbentuk
menjelaskan  bahwa  variabel dependen  return saham  dipengaruhi oleh  unit  waktu  dan variabel risiko berpengaruh signifikan terhadap  return  saham  di  sektor  farmasi. Sedangkan  uji  pengaruh  perusahaan  di  sektor farmasi  terhadap  return  saham  menunjukkan hasil yang tidak signifikan. Penelitian selanjutnya  mengenai  regresi datapanel  pada kinerja  reksadana  saham  oleh  Astapa  [9] menyatakan  bahwa  kinerja  reksadana  saham dipengaruhi  oleh stock  selection (SC), market timing  ability (MTA),  dan  tingkat  resiko secara  bersama – sama  dan  parsial  yang dilakukan  dengan  pendekatan Fixed Effect Model (FEM)  dengan  koefisien  determinasi 82,23%.
Secara  umum  model  regresi  data  panel dapat didekati melalui pendekatan fixed effect, pendekatan  random  effect  dan  pendekatan common  effect.  Pada  pendekatan  tersebut muncul  suatu  permasalahan  jika  pendekatan yang  digunakan  tersebut  ternyata  ketiganya menghasilkan  model  yang  signifikan.  Jika  hal ini  terjadi,  maka  harus  dipilih  model  regresi terbaik dan efisien yang diperoleh berdasarkan hasil  pengujian  hipotesis.  Pengujian  hipotesis yang  digunakan  untuk  memilih  model  terbaik antara  pendekatan  fixed  effect,  random  effect dan common effect adalah dengan menggunakan  uji  Hausman,  uji  Chow  dan  uji Langrange Multiplier. Berdasarkan latar belakang  masalah  di  atas,  maka  rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana  pengaruh  stock  selection  skill, market  timing  ability,  dan  tingkat  resiko terhadap  kinerja  saham  reksadana?  dan bagaimana  pemodelan  regresi  panel  pada kinerja saham reksadana?

## 1.1 Definisi Reksa Dana
Reksa  dana  merupakan  sarana  untuk berinvestasi  bersama  dengan  orang  lain (kolektif).  Kelebihan  dari  reksa  dana  adalah dana  yang  diinvestasikan  akan  dikelola  oleh fund  manager  profesional  yang  mempunyai tugas  untuk  menjaga  dana  investasi  yang dikelola  dan  membuat  penyesuaian  yang diperlukan (portfolio adjustment) sesuai pengetahuan  dan  pengalamannya.  Reksa  dana memungkinkan investor individu untuk berinvestasi  pada  asset  dengan  nilai  melebihi dana yang dimiliki sehingga akan
mendapatkan  keuntungan  yang  tinggi  pula. Reksa  dana  merupakan  investasi  secara kolektif yang mengumpulkan dana dari banyak investor  dan  diinvestasikan  pada  saham, obligasi  dan  instrumen  investasi  lainnya. Reksa  dana  biasanya  dikelola  oleh fund manager yang bersertifikat profesional sebagai pengelola dana.
Semakin besar dana kelolaan yang dimiliki fund  manager,  semakin  membuka  peluang juga  untuk  melakukan  diversifikasi  dalam rangka  meminimalisir  risiko.  Ada  berbagai macam  variasi  dalam  reksa  dana  tergantung dari  tingkat  risiko  yang  diinginkan  investor yaitu  reksa  dana  pasar  uang,  reksa  dana pendapatan  tetap,  pertumbuhan  nilai,  reksa dana  indeks,  reksa  dana  sektor,  reksa  dana internasional,  dan  varian  lainnya.  Investasi yang  sukses  membutuhkan  waktu.  Investor akan  menemukan  bahwa  secara  keseluruhan, biaya yang investor keluarkan untuk manajemen profesional relatif murah dibandingkan  dengan  hasil  yang  akan  didapat (long term investment).
Adapun  jenis  reksadana  berdasarkan  jatuh temponya dibedakan menjadi tiga yaitu: a. Open-end  funds (reksa  dana  terbuka) adalah reksa dana yang memberi kemungkinan untuk membeli unit penyertaan  (subscription)  sepanjang  tahun dan  dapat  menjual  kembali  (redemption) secara terus-menerus. Investor dapat membeli  dan  menjual  kembali  reksa  dana berdasarkan Net  Asset  Value (NAV) produknya.  Reksa  dana  jenis  ini  tidak memiliki masa jatuh tempo dan mengutamakan likuiditas.
b. Closed-end  funds (reksa  dana  tertutup) mempunyai  masa  jatuh  tempo  khusus. Reksa  dana  jenis  ini  dibuka  untuk pembelian  dengan  penawaran  terbatas setelah penerbitan perdana (initial launch).
Reksa  dana tertutup  juga  terdaftar  pada bursa  efek,  sehingga  untuk  menentukan harga jual unitnya bukan hanya ditentukan oleh  NAV  saja,  tetapi  juga  berdasarkan permintaan  dan  penawaran  (supply  and demand) di pasar sekunder.
c. Interval  fund merupakan  kombinasi  antara reksa  dana  terbuka  dan  tertutup. Interval
I Gede Agus Astapa, Gede Suwardika, I Ketut Putu Suniantara
fund dapat ditransaksikan di bursa efek dan juga  dapat  dijual  berdasarkan  interval waktu yang telah ditentukan sebelumnya. Berinventasi dalam  reksadana  memiliki kelebihan yaitu: 1) Manajemen yang professional,  2)  Diversifikasi,  3)  Kemudahan dan Keterjangkauan dan 3) Likuiditas. Selaian kelebihan di atas, berinvestasi dengan reksadana  memiliki  kekurangan  yaitu:  1) Biaya  yang  menyebabkan return negative,  2) Kontrol  yang  kurang,  dan  3) Ketidakpastian pergerakan harga
2.2 Stock Selection Skill Stock selection skill merupakan kemampuan manajer invesatasi dalam memilih saham yang tepat untuk dimasukkan ke dalam portfolionya  serta  berpotensi  menghasilkan return seperti  yang  di-harapkan  oleh  investor. Stock selec-tion merupakan kemampuan manajer  portofolio  dalam  memilih  sekuritas yang  tepat.  Kemampuan  manajer  investasi dalam membuat portofolio untuk mengantisipasi  terhadap  perubahan  pasar sangat  diperlukan,  khususnya  bagi  pasar berkembang  yang  per-hatian  utamanya  adalah evaluasi  kinerja  Pemilihan  saham-saham  yang tepat  dan  berada  pada  kondisi bullish dimasa yang akan datang akan mampu men-datangkan return yang tinggi [10]
2.3 Market Timing Ability Market timing  ability merupakan ukuran kemampuan  manajer  investasi  mengelola portofolio  dalam  hal  antisipasi  terhadap perubahan  pasar  dimana  bila  pasar  akan menurun  maka  manajer  mengubah  komposisi portofolio  yang  dikelolanya  ke  sekuritas  yang lebih  rendah  volatilitasnya  dan  begitu  pula sebaliknya.  Kemampuan  ini  berhubungan dengan realisasi portofolio di masa mendatang. Pada  intinya  bagaimana  portofolio  dimasa yang  akan  datang  salah  satunya  ditentukan oleh  kemampuan  manajer  investasi  dalam merubah  porto-folionya  dalam  waktu  yang tepat  sehingga  diharapkan  adanya  kenaikan harga diwaktu yang akan datang.

## 2.4 Tingkat Resiko
Risiko  merupakan  ketidakpastian  atas apa  yang  akan  terjadi  di  masa  depan.  Sesuatu yang  tidak  pasti  dapat  menimbulkan  akibat yang merugikan. Risiko terjadi apabila adanya perbedaan  antara  tingkat  pengembalian  yang diharapkan  (expected  return)  dengan  tingkat kembalian  yang  dicapai  secara  nyata  (actual return). Ada beberapa aspek yang menyebabkan  Reksa  Dana  berisiko  yaitu Pertama, dana  yang diperoleh dari masyarakat diinvestasikan  kepada  portofolio  efek.  Kedua, dengan  adanya instrument  yang  bervariasi maka  mempunyai  tingkat  pengembalian  yang berbeda – beda.  Ketiga, di  dalam  Reksa  Dana mempunyai  arus  kas  yang  berubah – ubah setiap  saat. Keempat,  risiko  di  dalam  Reksa Dana  juga  dipengaruhi  oleh  keahlian  manajer investasi dalam mengelola reksa dana [10].

## 2.5 Analisis Data Panel
Data panel merupakan penggabungan antara data yang bersifat cross section dan time series. Unit cross section dapat berupa individu, rumah tangga, perusahaan, kabupaten/kota, sekolah, negara dan lain-lain. Unit cross section tersebut diobservasi secara berulang selama beberapa waktu. Jika setiap unit cross section memiliki jumlah observasi time series yang sama, maka disebut sebagai data panel seimbang (balance panel data). Jika jumlah observasi berbeda untuk setiap unit cross section, maka disebut sebagai data panel tidak seimbang (unbalance panel data).
Keuntungan menggunakan data panel dalam analisis regresi adalah sebagai berikut [11] [12]:
a. Memperoleh  hasil  estimasi  lebih  baik seiring  terjadinya  pening-katan  jumlah observasi  yang  berimplikasi  terhadap peningkatan derajat bebas.
b. Dapat mengontrol heterogenitas individu.
c. Data  panel  lebih  memuaskan  untuk menentukan perubahan dinamis dibandingkan  dengan  studi  berulang cross section.
I Gede Agus Astapa, Gede Suwardika, I Ketut Putu Suniantara
d. Mampu  mengindikasikan/mengukur  efek yang secara sederhana tidak dapat diperoleh dengan data cross section.
e. Dapat  menguji  dan  membangun  model perilaku yang komplek.
Secara  umum  model  regresi  data  panel dituliskan sebagai berikut:
it T it it X Y       (1)
dimana, T t N i , , 2 , 1 ; , , 2 , 1     . it Y merupakan  variabel  dependent  pada cross- section ke-i  dan  waktu  ke-t. T it X adalah variabel  independent  untuk  individu  ke-i  dan waktu  ke-t.  merupakan  intersep  dan  merupakan vector koefisien slope.
it  merupakan error  cross-section ke-i  dan waktu ke-t dan T > k.
Pemodelan regresi data panel dimodelkan  dengan  tiga  pendekatan  yang biasa  digunakan  dalam  mengestimasi model regesi  data  panel,  yakni: pendekatan common effect  model,  fixed  effect  model,  dan random effect model. Estimasi model dengen pendekatan Fixed effect Model (FEM) penaksiran parameternya menggunakan metode Ordinary  Least  Square (OLS). Model fixed  effect pada  data  panel  mengasumsikan bahwa  koefisien slope konstan  tetapi  intersep bervariasi sepanjang unit individu. Istilah fixed effect berasal  dari  kenyataan  bahwa  meskipun intersep i 0  berbeda  antar  individu  namun intersep  antar  waktu  sama  (time  invarian), sedangkan slope tetap sama antar individu dan antar  waktu.  Bentuk  umum  model fixed  effect adalah sebagai berikut:
it k it k n i i it X Y         , 1 0 (2)
Pada  model random  effect digunakan  untuk mengatasi  permasalahan  yang  ditimbulkan oleh  model fixed  model  effect.  Pendekatan model fixed  effect dengan  peubah  semu (dummy)  pada  data  panel  menimbulkan permasalahan  hilangnya  derajat  bebas  dari model
it it k it k n i i it X Y           , 1 0 (3)
Common  effects model (CEM) merupakan pendekatan  data  panel  yang  paling  sederhana. Model  ini  tidak  memperhatikan  dimensi individu maupun waktu sehingga diasumsikan bahwa  perilaku  antar  individu  sama  dalam berbagai  kurun  waktu.  Model  ini  hanya mengkombinasikan  data time  series dancross section dalam  bentuk pool,  mengestimasinya menggunakan pendekatan kuadrat terkecil/pooled  least  square.  Model  dengan pendekatan common  effect sama dengan model  regresi  data  panel  secara  umum (persamaan 1).
Pemilihan  model  terbaik  dilakukan  uji dengan menggunakan  uji  Hausman,  uji Chow dan  uji  Langrange  Multiplier.  Uji  Hausman digunakan  untuk  pemilihan model  efek  acak (random effect model/REM)  dengan  model efek  tetap  (model efek tetap/FEM).  Uji  ini bekerja  dengan  menguji  apakah  terdapat hubungan  antara  galat  pada  model  (galat komposit)  dengan  satu  atau  lebih  variabel penjelas (independen) dalam model. Hipotesis awalnya adalah tidak terdapat hubungan antara galat  model  dengan  satu  atau  lebih  variabel independen. Uji Hausaman mengikuti berdistribusi Chi-squares sebagai berikut:
  q q q m ˆ ] ˆ [var ˆ 1   (4)
Jika  nilai  statistik  Hausman lebih  besar  dari nilai  kritisnya  maka  H 0 ditolak  dan  model yang tepat adalah model Fixed Effect sedangkan  sebaliknya  bila  nilai  statistik Hausman  lebih  kecil  dari  nilai  kritisnya  maka model  yang  tepat  adalah  model Random Effect.
Uji Chow digunakan untuk memilih model pada  regresi  data  panel,  yaitu  antara  model efek  tetap  (fixed effect model/FEM) dengan model koefeisien tetap (pooled regression/CEM).  Hipotesis  awal  dari  uji adalah  model  efek  tetap  sama  bagusnya dengan model koefisien tetap. Dasar penolakan  terhadap  hipotesis  uji Chow adalah dengan membandingkan perhitungan F- statistik  dengan  F-tabel  (p-value  dengan

## Analisis Data Panel Pada Kinerja Reksadana Saham
I Gede Agus Astapa, Gede Suwardika, I Ketut Putu Suniantara
alpha).  Perbandingan  dipakai  apabila  hasil  F hitung  lebih  besar  (>)  dari  F  tabel  maka hipotesis null ditolak  yang berarti model  yang paling  tepat digunakan Fixed Effect Model. Begitu sebaliknya, jika F hitung lebih kecil (<) dari  F  tabel  maka  hipotesis  null  diterima  dan model yang digunakan adalah Common

## Effect Model.
Uji Lagrange  Multiplier  (LM)  adalah  uji untuk  mengetahui  apakah  model Random Effect atau  model Common  Effect (OLS)  yang paling tepat digunakan. Uji LM dikembangkan oleh  Breusch  Pagan.  Metode  Breusch  Pagan untuk uji signifikasi Random Effect didasarkan pada  nilai residual dari  metode  OLS.  Uji  LM ini didasarkan pada distribusi chi squares. Jika nilai  LM  statistik  lebih  besar  dari  nilai  kritis statistik chi-squares maka kita menolak hipotesis nul, yang artinya estimasi yang tepat untuk  model  regresi  data  panel  adalah metode Random Effect dari pada metode Common  Effect.  Sebaliknya  jika  nilai LM  statistik  lebih  kecil  dari  nilai  statistik chi- squares sebagai nilai kritis, maka kita menerima  hipotesis  nul,  yang  artinya  estimasi yang  digunakan  dalam  regresi  data  panel adalah metode Common Effect bukan metode Random Effect [13].

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  STIKOM  Bali, data  penelitian  yang  digunakan  adalah  data sekunder yang diperoleh melalui observasi dan publikasi  yang  diterbitkan  oleh  lembaga keuangan seperti www.ojk.go.id ,
www.bi.go.id , www.idx.co.id , www.portalreksadana.com dan  beberapa  situs lainnya melalui internet. Sampel yang ditetapkan  sebagai  obyek  penelitian  adalah produk  reksa  dana  telah  efektif  sejak  tahun 2013 dan masih tetap aktif hingga tahun 2016 yang  ditentukan  berdasarkan  teknik purposive sampling, dengan jumlah sampel 10 reksadana saham  dan  variabel  dependen  adalah  kinerja reksadana (KRD) serta variabel
independennya  adalah stock  selection (SC), market  timing  ability (MTA),  dan  tingkat resiko  (TR). Pemodelan  kinerja  saham reksadana  dilakukan  dengan  menggunkan pendekatan common  effect  model,  fixed  effect model,  dan random  effect  model. Adapun langkah – langkah  untuk  mencapai  tujuan penelitian tersebut sebagai berikut:
a. Melakukan  uji  asumsi  klasik,  apakah  data yang digunakan layak atau tidak dianalisis dengan  menggunakan  metode  regresi  data panel.
b. Membentuk  model  regresi  data  panel dengan masing – masing pendekatan
c. Pemeriksaan  persamaan  model  regresi, meliputi  a)  uji  hipotesis  yaitu  uji  simultan (uji  F)  dan  b)  uji  parsial  (uji  t)  serta pemeriksaan koefisien determinasi   2 R . d. Interpretasi model regresi
e. Pemilihan  pendekatan  terbaik,  dengan menggunakan  uji  Chow,  uji  Hausman  dan uji Langrangge Multiplier.

## III. PEMBAHASAN
4.1 Uji Asumsi Klasik Pemodelan kinerja reksadana saham dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan common  effect  model,  fixed  effect  model,  dan random effect model langkah pertama dilakukan  adalah  menguji  asumsi  klasik  pada metode  ini.  Hasil  uji  asumsi  klasik  dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
I Gede Agus Astapa, Gede Suwardika, I Ketut Putu Suniantara

## Tabel 1. Uji Asumsi Klasik
Uji Kenormalan Uji Heteroskedastisitas Uji Multikolineritas Uji Autokorelasi K-S test = 0,860 Sig.        = 0,438 R 2 = 0,773 dan n = 10 X 0,95;3 = 7,81 VIF = 1,743 Syarat VIF < 10 DW = 1,499 DL = 1,2848 DU = 1,7209 Data berasala dari distribusi normal Model data tidak mengalami masalah heteroskedastisitas Model data tidak mengalami masalah multikolineritas Model data tidak mengalami masalah autokorelasi
Berdasarkan Tabel  1  di  atas,  bahwa pemodelan reksadana saham layak dimodelkan dengan  menggunakan  model common  effect model,  fixed  effect  model,  dan random  effect model,  karena  syarat  data  yang  digunakan dalam  pemodelan  dengan  metode  tersebut memenuhi syarat, sehingga selanjutnya dilakukan  analisis  reksadana  saham  dengan menggunakan  metode common  effect  model, fixed effect model, dan random effect model.
1. Pendekatan common effect model (CEM) Pendekatan common  effect  model (CEM) pada  kinerja  reksadana  saham  didapatkan model sebagai berikut:
it it it it TR SC MTA KRD 754 , 5 428 , 7 233 , 0 825 , 0     Hasil  uji  estimasi  model  menggunakan  uji simultan  (uji  F),  uji  parsial  (uji    t)  dan koefisien determinasi pada model dan koefisien dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Uji Simultan (F), Uji Parsial (t) dan Koefisien Determinasi (R 2 ) Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Sig MTA 0.233349 0.064960 3.592195 0.0003 SC 7.428379 1.215199 6.113291 0.0000 TR -5.753917 1.526936 -3.768275 0.0006 C 0.825033 0.328279 2.513208 0.0166 Komponen R-squared (R 2 ) 0.772514 F-statistic 40.75059 Sig. 0.000000 Tabel  2  di  atas  menunjukkan  uji  hipotesis yaitu uji simultan (uji F), uji parsial (uji t) serta pemeriksaan  koefisien  determinasi   2 R . Berdasarkan  tabel  tersebut  diperoleh  Uji  F 40,751 dengan signifikan 0,0000. Bila nilai ini dibandingkan  dengan  alpha  0,05  maka  nilai signifikan  kurang  dari  alpha  0,05  sehingga keputusan  dapat  diambil  secara  bersama-sama atau  simultan,  variabel stock  selection (SC), market  timing  ability (MTA),  dan  tingkat resiko  (TR) berpengaruh  terhadap  Kinerja reksadana (KRD).
Hasil  uji  secara  parsial  (uji t)  diperoleh untuk  masing – masing  variabel  independen adalah  variabel stock  selection (SC)  dengan nilai uji 6,113 dan nilai  signifikan 0,000  yang
jika  dibandingkan  dengan  alpha  0,05  maka keputusannya  bahwa  variabel stock  selection (SC)  berpengaruh  terhadap  kinerja  reksadana. Variabel market  timing  ability (MTA)  dengan nilai uji 3,592 dan signifikan 0,0003 yang jika dibandingkan  dengan  alpha  0,05  maka keputusannya market  timing  ability (MTA) berpengaruh  terhadap  kinerja  reksadana. Variabel  tingkat  resiko  (TR)  dengan  nilai  uji 3,768  dan  nilai  signifikan  0,0004  yang  jika dibandingkan  dengan  nilai  alpha  0,05  maka keputusannya  adalah  variabel  Tingkat  resiko berpengaruh terhadap kinerja reksadana.
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk mengukur  sejauh  mana  besar  keragaman variabel  respon  dapat  dijelaskan  oleh  variabel
I Gede Agus Astapa, Gede Suwardika, I Ketut Putu Suniantara
independen.  Koefisisen  determinasi  dilihat dari  nilai  R 2 .  Nilai  R 2 yang  didapatkan  dari memodelkan  regresi  panel  dengan  pendekatan Common  Efect  Model (CEM)  pada  penelitian ini adalah sebesar 0,7725. Hal ini menunjukkan  bahwa  keragaman  nilai  kinerja reksadana dapat dijelaskan oleh variabel stock selection (SC), market  timing  ability (MTA), dan tingkat resiko (TR) sebesar 77,25%.

## 2. Pendekatan fixed effect model (FEM)

## Analisis  data  panel  dengan  metode Fixed
Effect  Model (FEM)  pada stock  selection, market  timing  ability dan  tingkat  resiko terhadap  kinerja  reksadana  saham diperoleh estimasi model sebagai berikut:
it it it it TR SC MTA KRD 550 , 7 574 , 6 141 , 0 533 , 1    
Hasil  uji  estimasi  model  menggunakan  uji simultan  (uji  F),  uji  parsial  (uji    t)  dan koefisien determinasi pada model dan koefisien dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Uji Simultan (F), Uji Parsial (t) dan Koefisien Determinasi (R 2 ) Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Sig MTA 0.140869 0.027694 5.086625 0.0002 SC 6.573713 1.638834 4.011213 0.0004 TR -7.550452 1.878172 -4.020106 0.0004 C 1.532687 0.600537 2.552195 0.0167 Komponen R-squared (R 2 ) 0.822334 F-statistic 10.41423 Sig. 0.000000
Berdasarkan  Tabel  3  di  atas  diperoleh  Uji F  10,414  dengan  signifikan  0,0000.  Bila  nilai ini dibandingkan dengan alpha 0,05 maka nilai signifikan  kurang  dari  alpha  0,05  sehingga keputusan  dapat  diambil  secara  bersama-sama atau  simultan,  variabel stock  selection (SC), market  timing  ability (MTA),  dan  tingkat resiko  (TR) berpengaruh  terhadap  Kinerja reksadana  (KRD).  Hasil  uji  secara  parsial  (uji t)  diperoleh  untuk  masing – masing  variabel independen  adalah  variabel stock  selection (SC) dengan nilai uji 4,011 dan nilai signifikan 0,0004  yang  jika  dibandingkan  dengan  alpha 0,05 maka keputusannya bahwa variabel stock selection (SC)  berpengaruh  terhadap  kinerja reksadana.  Variabel market  timing  ability (MTA)  dengan  nilai  uji  5,087  dan  signifikan 0,0002  yang  jika  dibandingkan  dengan  alpha 0,05 maka keputusannya market timing ability (MTA) berpengaruh terhadap kinerja reksadana.  Variabel  tingkat  resiko  (TR) dengan  nilai  uji  4,021  dan  nilai  signifikan 0,0004  yang  jika  dibandingkan  dengan  nilai alpha 0,05 maka keputusannya adalah variabel
Tingkat  resiko  berpengaruh  terhadap  kinerja reksadana.
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk mengukur  sejauh  mana  besar  keragaman variabel  respon  dapat  dijelaskan  oleh  variabel independen.  Koefisisen  determinasi  dilihat dari  nilai  R 2 .  Nilai  R 2 yang  didapatkan  dari memodelkan  regresi  panel  dengan  pendekatan Fixed  Efect  Model (FEM)  pada  penelitian  ini adalah  sebesar  0.8223.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  keragaman  nilai  kinerja reksadana dapat  dijelaskan  oleh variabel stock  selection (SC), market timing ability (MTA), dan tingkat resiko (TR) sebesar 82,23%.
3. Pendekatan random effect model (REM) Model  ini  mengestimasi  data  panel  yang variabel  residual  diduga  memiliki  hubungan antar waktu  dan  antar  subjek.  Model random effect digunakan  untuk  mengatasi  kelemahan model fixed effect yang menggunakan variabel dummy. Analisis  data  panel  dengan metode Fixed  Effect  Model (FEM)  pada stock selection, market  timing  ability dan  tingkat resiko  terhadap  kinerja  reksadana  saham diperoleh estimasi model sebagai berikut:

## Analisis Data Panel Pada Kinerja Reksadana Saham

## I Gede Agus Astapa, Gede Suwardika, I Ketut Putu Suniantara
it it it it TR SC MTA KRD 754 , 5 428 , 7 232 , 0 825 , 0    
Hasil  uji  estimasi  model  menggunakan  uji simultan  (uji  F),  uji  parsial  (uji    t)  dan
koefisien determinasi pada model dan koefisien dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Uji Simultan (F), Uji Parsial (t) dan Koefisien Determinasi (R 2 ) Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Sig MTA 0.232349 0.066280 3.50557 0.0003 SC 7.428379 1.239976 5.990744 0.0000 TR -5.753917 1.558172 -3.692736 0.0007 C 0.825033 0.334994 2.462828 0.0187 Komponen R-squared (R 2 ) 0.772514 F-statistic 40.75059 Sig. 0.000000
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  pada Tabel  4  diperoleh  Uji  F  40,751  dengan signifikan  0,0000.  Bila  nilai  ini  dibandingkan dengan  alpha  0,05  maka  nilai  signifikan kurang  dari  alpha  0,05  sehingga  keputusan dapat  diambil  secara  bersama-sama  atau simultan, variabel stock selection (SC), market timing ability (MTA), dan tingkat resiko (TR) berpengaruh  terhadap  Kinerja  reksadana (KRD).
Hasil  uji  secara  parsial  (uji t)  diperoleh untuk  masing – masing  variabel  independen adalah variabel market  timing  ability (MTA) dengan  nilai  uji  3,506  dan  signifikan  0,0003 yang  jika  dibandingkan  dengan  alpha  0,05 maka  keputusannya market  timing  ability (MTA) berpengaruh terhadap kinerja reksadana. Variabel stock  selection (SC) dengan  nilai  uji  5,991  dan  nilai  signifikan 0,0000  yang  jika  dibandingkan  dengan  alpha 0,05 maka keputusannya bahwa variabel stock selection (SC)  berpengaruh  terhadap  kinerja reksadana..  Variabel  tingkat  resiko  (TR) dengan  nilai  uji  3,693  dan  nilai  signifikan 0,0007  yang  jika  dibandingkan  dengan  nilai alpha 0,05 maka keputusannya adalah variabel Tingkat  resiko  berpengaruh  terhadap  kinerja reksadana.
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk mengukur  sejauh  mana  besar  keragaman variabel  respon  dapat  dijelaskan  oleh  variabel independen.  Koefisisen  determinasi  dilihat dari  nilai  R 2 .  Nilai  R 2 yang  didapatkan  dari memodelkan  regresi  panel  dengan  pendekatan Fixed  Efect  Model (FEM)  pada  penelitian  ini adalah  sebesar  0,7725.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  keragaman  nilai  kinerja  reksadana dapat  dijelaskan  oleh variabel stock  selection (SC), market timing ability (MTA), dan tingkat resiko (TR) sebesar 77,25%.
4. Pemilihan Model Terbaik
Setelah melakukan uji  signifikansi  dengan tiga  pendekatan  tersebut,  diperoleh  bahwa ketiganya menghasilkan model yang signifikan,  maka  harus  dipilih  model  yang terbaik  di  antara  ketiga  pendekatan  tersebut. Ketiga  model  yang  telah  di-estimasi  akan dipilih  model  mana  yang  paling  tepat/sesuai dengan  tujuan  penelitian.  Ada  tiga  uji  (test) yang  dapat  dijadikan  alat  dalam  memilih model  regresi  data  panel  (CEM,  FEM  dan REM)  berdasarkan  karakteristik  data  yang dimiliki,  yaitu: F  Test (Chow  Test), Hausman Test dan Langrangge  Multiplier (LM) Test. Hasil uji tersebut dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Uji Pemilihan Model
Uji Chow Test Hausman test LM test Statistics 0,841 3,600 27,749 Sig/tabel 0,586 0,308 5,911
I Gede Agus Astapa, Gede Suwardika, I Ketut Putu Suniantara
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  pada Tabel  5  diketahui  bahwa  pada  uji  F  (Chow
Test)  yang  digunakan  untun  menguji  model regresi  data  panel Common  Effect  Model (CEM)  dengan Fixed  Effect  Model (FEM). Berdasarkan  hasil  tersebut  diperoleh  bahwa nilai  signifikan  (0,586)  lebih  besar  dari  0,05 sehingga  dapat  dikatakan  model  CEM  lebih tepat  dibandingkan dengan  model  FEM.  Uji Hausman  digunakan  untuk  menguji  model FEM  dengan  model  REM.  Berdasarkan  hasil pada tabel 5 nilai signifikasi 0,308 lebih besar dari  0,05  sehingga  dapat  dikatakan  model REM  lebih  tepat  daripada  model  FEM. Langrangge  Multiplier (LM) Test digunakan untuk  menguji  model  CEM  dengan  model REM.  Nilai LM hitung  sebesar  27,749  lebih besar  dari Chi-Square tabel  5,911,  sehingga dapat  dikatakan  model  REM  lebih  tepat digunakan untuk mengestimasi kinerja reksadana dibandingkan dengan model CEM.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  sudah dilakukan,  maka  kesimpulan  yang  dapat diambil  adalah  model  regresi  data  panel dengan  pendekatan Common  Effect  Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM)  dan Random  Effect  Model (REM)  bahwa  kinerja reksadana  saham  dipengaruhi  oleh stock selection (SC), market  timing  ability (MTA), dan tingkat resiko secara bersama – sama dan parsial. Model pendekatan yang tepat digunakan untuk mengestimasi kinerja reksadana  dengan  pendekatan Random  Effect Model (REM).

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1] Cicilia Heny  Mungkas  Putri.  Analisis Pengaruh Market  Timing  Ability, Stock Selection  Skill,  Expense  Ratio Dan Tingkat  Risiko  Terhadap  Kinerja  Reksa Dana  Saham  (Studi  Pada  Reksa  Dana Saham  Jenis  KIK  Periode  2009 - 2013). Skripsi. Semarang dan Fakultas
Ekonomika  dan  Bisnis,  Universitas
Diponegoro; 2014
[2] Nur  Syahid.  2015. Analisis  pengaruh stock  selection Skill,  market  timing ability,  fund Longevity,  fund  cash  flow dan fund Size terhadap kinerja reksa dana (studi  kasus:  reksadana  saham  periode tahun  2010-2014). Skripsi  Fakultas
Ekonomi dan Bisnis Universitas Diponegoro. (Tidak dipublikasikan).
[3] Waelan.  2008. Kemampuan  memilih saham  dan  market Timing  manajer investasi reksa dana Saham di bursa efek indonesia. JAAI. VOL.  12  NO.  2, DESEMBER 2008: 167 – 176.
[4] Benny  Kurniawan,.  Hermanto  Siregar dan  Trias  Andati.  2016. Market  timing, Selektivitas  SahamSerta  Kinerja  dari Produk Reksa Dana Saham di Indonesia.
Jurnal  Aplikasi  Bisnis  dan  Manajemen. Vol. 2. No. 1 Januari 2016
[5] Murhadi. 2014. Penilaian Kinerja
Reksadana.
https://www.academia.edu/3173860/Peni laian_Kinerja_Reksadana
[6] Treynor ,  Jack  L.  dan  Mazuy  K.  1966.  “
Can Mutual Funds Outguess the Market?”. Harvard  Business  Review,  44 Juli-Agustus, h 131-136
[7] Jensen, Michael C., 1968, The Performance  of  Mutual  Funds  in  the period  1945-1964, Journal  of  Finance, 23.
[8] Tutut  Dewi  Astuti.,  Di  Asih  Maruddani. (2009).  Analisis  data  panel  untuk menguji  pengaruh  risiko  terhadap  return saham sektor farmasi dengan least square dummy variable.
http://ejournal.undip.ac.id/index.php/med ia_statistika/article/view/2496/2231
[9] I  Gede  Agus  Astapa dan  I  Ketut  Putu Suniantara.  2017. Pemodelan  Fixed Effect  Model  (FEM)  Pada  Kinerja Reksadana  Saham.  Prosiding  KNS&I, STIKOM Bali.
I Gede Agus Astapa, Gede Suwardika, I Ketut Putu Suniantara
[10] Denis,  P.  dan  Manurung.  2004.  Analisis
Determinasi Kinerja Reksa Dana Pendapatan  Tetap  di  Indonesia  Periode 1999 – 2003 (Penggunaan Model Jensen dan  Mode l  Gudikunst)”. Jurnal  Riset
Akuntansi Indonesia, Vol. 7, No. 2. Mei,
Hal. 224-250
[11] Sharpe  F.  William.  Mutual  Fund Performance. Journal of Business. 1995
[12] Baltagi,  B.  H.  (2005).  Econometric Analysis  of  Panel  Data.  Chicester:  John Wiley & Sons Ltd.
[13] Badi  H  Baltagi.  (2008). Econometrics (4th  ed.).  Verlag  Berlin  Heidelberg: Springer