## Pengujian Capital Asset Pricing Model (CAPM) secara Empiris terhadap Kelompok Saham Kompas 100 (K-100)

## Bambang Hendrawan
Politeknik Batam Program studi Akuntansi Parkway Street, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia E-mail: benks@polibatam.ac.id.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini merupakan studi kasus pada 100  saham yang  termasuk  K-100    yang  berjudul;  “Pengujian CAPM untuk saham K-100 di Pasar Modal Indonesia Periode  Tahun  2007”.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk mengetahui apakah Capita Asset Pricing Model (CAPM)  konsisten  diterapkan  di  kelompok  saham K-100.  Hasil  pengujiam  empirik  secara  keseluruhan CAPM  tidak  terbukti  karena  nilai  a 1 seharusnya sebesar f R dan nilai a 2 seharusnya sebesar f M R R − . Namun hasil pengujian menunjukkan nilai a 1 sebesar 10,36%  jauh  lebih  tinggi  dari  perhitungan  teoritik sebesar   0,76%  dan   a 2 sebesar  -22,31%  jauh lebih kecil  dibanding  2,56%.  Dari  hasil  perhitungan tersebut maka dapat disimpulkan bahwa CAPM tidak berlaku  di  Pasar  Modal  Indonesia  khususnya  pada kelompok K-100 selama periode pengamatan Kata  kunci  :  CAPM,  saham  K-100,  Pengujian empiris

## 1 Introduction
Capital  Asset  Pricing  Model  (CAPM)  yang dikembangkan  oleh  Sharpe  (1964),  Lintner  (1965) dan Mossin (1966) telah menjadi model utama dalam bidang  keuangan  sampai  sekarang.    Teori  CAPM mengatakan  bahwa  return  suatu  asset  hanya dipengaruhi oleh systematic risk atau risiko pasar saja karena diasumsikan unsystematic risk atau risiko unik dari suatu asset dapat dihilangkan melalui diversifikasi.
Peran    CAPM  dalam  pengambilan  keputusan manajerial  tentu  akan  dipengaruhi  oleh  keandalan teori  tersebut  dalam  penerapannya  secara  empiris. Pengujian  empiris  pertama  kali  terhadap  model CAPM diawali oleh Lintner .
Penelitian ini ingin mengetahui apakah model CAPM dapat  berlaku  di  pasar  modal  Indonesia  melalui pengujian empiris menggunakan  pendekatan Lintner dan Douglas.

## 2 Tinjauan Pustaka
Capital  Asset  Pricing  Model (CAPM)    merupakan suatu  model  yang  menghubungkan expected  return dari suatu asset yang berisiko dengan risiko dari asset tersebut  pada  kondisi  pasar equilibrium .  CAPM dikembangkan  pertama  kali  pada  tahun  1960  oleh William  F.Sharpe,  Litner  dan  Mossin.  Weston, Copeland  dan  Shastri  (2005)  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,when  risk reflect diversification ”. Atas teori pembentukan harga aset  keuangan  yang  kemudian  disebut Capital  Asset Pricing Model (CAPM), William Sharpe memperoleh nobel ekonomi pada tahun 1990
Bodie  et  al.  (2007)  menjelaskan  bahwa CAPM merupakan  hasil  utama  dari  ekonomi  keuangan modern. CAPM memberikan  prediksi  yang  tepat antara  hubungan  risiko  sebuah  aset  dan  tingkat harapan  pengembalian (expected  return ).  Walaupun CAPM belum  dapat  dibuktikan  secara  empiris, Capital  Asset  Pricing  Model sudah  luas  digunakan karena Capital Asset Pricing Model memiliki akurasi yang cukup pada aplikasi penting.
Model  CAPM  merupakan  pengembangan  teori portofolio  yang   dikemukakan  oleh  Markowitz dengan  memperkenalkan  istilah  baru  yaitu  risiko sistematik  ( systematic  risk )  dan risiko  spesifik/risiko tidak  sistematik  ( spesific  risk  /unsystematic  risk ). Berdasarkan  model  Markowitz,  masing-masing investor  diasumsikan  akan  mendiversifikasikan portfolionya dan memilih portfolio yang optimal atas dasar  preferensi  investor  terhadap  return  dan  risiko pada  titik-titik  portfolio  yang  terletak  di  sepanjang garis portfolio efisien.
Di samping asumsi tersebut, menurut Fabozzi, (1999) terdapat  beberapa  asumsi  lain  dalam  CAPM  yang dibuat  untuk  menyederhanakan  realitas  yang  ada yaitu:
a. Semua investor mempunyai distribusi probabilitas  tingkat return dimasa  depan  yang identik, karena mereka mempunyai harapan atau ekspektasi yang hampir sama mengenai keadaan pasar dan mencari mean-variance dari portofolio yang  optimal.  Semua  investor  menggunakan sumber informasi seperti tingkat return, varians return dan matriks  korelasi yang  sama  dalam kaitannya  dengan  pembentukan  portfolio  yang efisien.
b. Semua investor  mempunyai  satu  periode  waktu yang sama, misalnya satu tahun.
c. Semua  investor  dapat  meminjam  ( borrowing ) atau  meminjamkan  ( lending )  uang  pada  tingkat risk free rate of return .
d. Tidak ada biaya transaksi.
e. Tidak ada pajak pendapatan.
f. Tidak ada inflasi.
g. Semua aktiva bisa diperjualbelikan dalam fraksi
yang kecil.
h. Terdapat  banyak  sekali  investor,  dan  tidak  ada satupun  investor  yang  dapat  mempengaruhi harga  suatu  sekuritas,  semua  investor  adalah price-taker .
i. Pasar dalam keadan seimbang ( equilibrium ).
Asumsi-asumsi model CAPM seperti yang disebutkan di  atas  memang  terlihat  tidak  realistis,  mengingat asumsi  tersebut  sulit  ditemui  di  dalam  dunia  nyata. Namun  demikian,  model  CAPM  merupakan  model yang bisa menggambarkan atau memprediksi realitas di pasar yang bersifat kompleks.
Oleh  karena  itu,  CAPM  sebagai  sebuah  model  yang seimbang, bisa membantu menyederhanakan gambaran  hubungan  return  dan  risiko  dalam  dunia nyata  yang  terkadang  sangat  kompleks.  Jika  semua asumsi-asumsi  terpenuhi,  maka akan terbentuk  suatu pasar  yang equilibrium .  Dalam  kondisi  pasar  yang equilibrium investor  tidak  akan  bisa  memperoleh abnormal  return dari  tingkat  harga  yang  terbentuk, termasuk  bagi  investor  yang  mendorong  semua investor  untuk  memilih  portfolio  pasar,  yang  terdiri dari  semua  asset  berisiko  yang  ada.  Portfolio  pasar tersebut  akan berada  pada  garis efficient  frontier dan sekaligus merupakan portfolio yang optimal.
CAPM menyatakan bahwa dalam keadaan ekuilibrium,  portofolio  pasar  adalah  tangensial  dari rata-rata  varians  portofolio.  Sehingga  strategi  yang efisien  adalah  passive  strategy.  CAPM  berimplikasi bahwa  premium  risiko  dari  sembarang  aset  individu atau  portofolio  adalah  hasil  kali  dari  risk  premium pada portofolio pasar dan koefisien beta.
Keinginan utama dari investor adalah meminimalkan risiko  dan  meningkatkan  perolehan  (minimize  risk and maximize return). Asumsi umum bahwa investor individu  yang  rasional  adalah  seorang  yang  tidak menyukai  risiko  (risk  aversive),  sehingga  investasi yang  berisiko  harus  dapat  menawarkan  tingkat perolehan  yang  tinggi  (higher  rates  of  return),  oleh karena  itu  investor  sangat  membutuhkan  informasi mengenai risiko dan pengembalian yang diinginkan.
Adapun  risiko  investasi  yang  dihadapi  oleh  investor (Rose, Peter Marquis, 2006 ) adalah sebagai berikut
a. Market  Risk (risiko  pasar),  sering  disebut  juga sebagai  interest  rate  risk,  nilai  investasi  akan menjadi  turun  ketika  suku  bunga  meningkat mengakibatkan  pemilik  investasi  mengalami capital loss.
b. Reinvestment  risk ,  risiko  yang  disebabkan sebuah  aset  akan  memiliki  yield  yang  lebih sedikit pada beberapa waktu di masa yang akan datang.
c. Default  risk. Risiko  apabila  penerbit  aset  gagal membayar bunga atau bahkan pokok aset.
d. Inflation  risk .  Risiko  menurunya  nilai  riil  aset karena inflasi.
e. Currency  risk .  Risiko  menurunnya  nilai  aset karena  penurunan  nilai  tukar  mata  uang  yang dipakai oleh aset.
f. Political  risk .  Risiko  menurunya  nilai  aset karena  perubahan  dalam  peraturan  atau  hukum karena  perubahan  kebijakan  pemerintah  atau perubahan penguasa.
Suku  bunga  bank  sentral  tentunya  masih  berpotensi memiliki  semua  risiko,  akan  tetapi  diasumsikan negara tidak mungkin gagal membayar (walaupun ada juga  kemungkinannya),  oleh  karena  itu  biasanya return dari risk free asset (R f ) digunakan suku bunga bank sentral.
Dalam  penilaian  mengenai  risiko,  biasanya  saham biasa  digolongkan  sebagai  investasi  yang  berisiko. Risiko  sendiri  berarti  kemungkinan  penyimpangan perolehan  aktual  dari  perolehan  yang  diharapkan (possibility), sedangkan derajat risiko ( degree of risk ) adalah jumlah dari kemungkinan fluktuasi ( amount of potential fluctuation ). Saham berisiko dapat dikombinasi dalam sebuah portfolio menjadi investasi yang lebih rendah risiko daripada saham biasa tunggal. Diversifikasi  akan  mengurangi  risiko  sistematis ( systematic risk ), tetapi tidak dapat mengurangi risiko yang tidak sistematis ( unsystematic risk ). Unsystematic risk adalah bagian dari risiko yang tidak umum  dalam  sebuah  perusahaan  yang  dapat
dipisahkan. Systematic risks adalah bagian yang tidak dapat  dipisahkan  yang  berhubungan  dengan  seluruh pergerakan pasar saham dan tidak dapat dihindari.
Informasi  keuangan  mengenai  sebuah  perusahaan dapat  membantu  dalam  menentukan  keputusan investasi.  Investor  biasanya  menghindari  risiko, investor menginginkan perolehan tambahan ( additional  returns )  untuk  menanggung  risiko tambahan  ( additional  risks ).  Oleh  karena  itu  saham berisiko tinggi (High-risk securities) harus mempunyai harga yang menghasilkan perolehan lebih tinggi daripada perolehan yang diharapkan dari saham berisiko lebih rendah.
CAPM mencoba untuk menjelaskan hubungan antara risk dan return . Konsep hubungan β (risiko sistematis) dengan  return  dijelaskan  oleh Security  Market  Line (SML). Hubungan expected return dan risiko terletak pada  garis  SML,  dengan  komponen  utama  CAPM meliputi:
o Risk free rate of return
o Premi risiko untuk sekuritas
Hubungan expected  return suatu  investasi  dan risikonya ( β ) dapat disajikan pada gambar berikut:

## Gambar Security Market Line
Sumbu  tegak  menunjukkan expected  return suatu investasi  dan  sumbu  datarnya  adalah  risiko  yang diukur  dengan  beta.  Investasi  pada  seluruh  saham merupakan investasi pada portfolio pasar, karena itu β adalah  1,0.  Garis  yang  menghubungkan expected
return dengan β disebut sebagai Security Market Line (SML). Tingkat expected return dari investasi-investasi  lain  akan  berada  pada  garis tersebut  sesuai  dengan β investasi  tersebut.  Semakin besar β -nya  semakin  besar pula expected  return dari investasi  tersebut.  Jack Treynor, William  Sharpe  dan John Litner pada pertengahan 1960-an
memformulasikan  dan  membuktikan  bahwa Security Market Line (SML) adalah linier
Dalam lingkup CAPM risiko diukur dengan β . Faktor risiko  harus  dimasukan  dalam  penilaian  suatu investasi..  Karena  risiko  suatu  aktiva  bergantung antara lain pada tingkat return yang layak bagi aktiva tersebut,  maka  CAPM  dapat  digunakan  untuk menentukan  berapa  tingkat  return  yang  layak  untuk suatu  investasi  dengan  mengingat  risiko  investasi tersebut.  β  juga  merupakan    ukuran  dari  hubungan paralel  dari  sebuah  saham  biasa  dengan  seluruh  tren dalam  pasar  saham .  Bila nilai  β  =  1  artinya  adanya hubungan  yang  sempurna  dengan  kinerja  seluruh pasar seperti yang diukur indeks pasar (market index), contohnya  nilai  yang  diukur  oleh  Dow-Jones Industrials  dan  Standard  and  Poor’s  500-stock-index atau  IHSG.  Bila  β  >  1,00  ( Aggressive  Stock )  artinya saham cenderung naik dan turun lebih tinggi daripada pasar.  Ini  berarti risiko  saham  lebih  besar  dari risiko pasar.  Sedangkan  jika  β  <  1,00  ( Defensive Stock )artinya  saham  cenderung  naik  dan  turun  lebih rendah daripada indek pasar secara umum atau dengan kata lain risiko saham lebih kecil dari risiko pasar
Perubahan persamaan risiko dan return ( Equation Risk and Return )  dengan memasukan  faktor  β  dinyatakan sebagai:
( ) f M s f s R R E R R E − + = ) ( ) ( β
Dimana: E(R s ) = Expected Return on a given risky security R f = Risk-free rate E(R M )  =  Expected  return  on  the  stock  market  as  a whole β s =  Stock’s  beta,  yang  dihitung  berdasarkan  waktu tertentu
Sesuai  dengan  konsep  CAPM,  maka  jika  kita melakukan suatu pengujian empiris terhadap CAPM, ada beberapa asumsi yang perlu dirumuskan (Brigham, and Gapenski, 2002): (1) Semakin tinggi risiko, maka semakin  tinggi  pula  tingkat  keuntungan  yang diharapkan;  (2)  Tingkat  keuntungan  memiliki hubungan yang linier dengan risiko;  (3) Risiko tidak sistematis tidak relevan,  dalam  artian  tidak  akan  ada imbalan bagi pemodal untuk memperoleh keuntungan yang  lebih  besar  kalau  mereka  menanggung  risiko tidak sistematis; (4) Penyimpangan tingkat keuntungan sekuritas atau portofolio dari equilibrium haruslah bersifat acak dan tidak bisa diketemukan cara untuk memanfaatkan penyimpangan guna memperoleh excess  profit .  (5)  Tidak  ada  biaya transaksi;  (6)  Tidak  ada  pajak;  (7)  Seluruh  investor adalah price  takers ;  (8)  Kuantitas  dari  keseluruhan assets tersedia dan tetap

## 3 Metodologi
Populasi  penelitian  ini  adalah  seluruh  saham  yang tedaftar  di  Bursa  Efek  Jakarta  (BEJ)  s.d  bulan  Nov 2007.  Sampel  yang  diambil    merupakan  100  jenis Saham di BEJ yang tergabung di Kompas 100 dengan periode  Pengamatan  Jan  2003  s.d  Nov  2007. Kompas-100 adalah  saham-saham  yang  terpilih  dari Harian  Kompas  untuk  dimasukkan  dalam  indeks Kompas-100  dengan  kriteria:  (1)  memiliki  likuiditas yang tinggi, (2) nilai kapitalisasi pasar yang besar, (3) saham-saham yang memiliki fundamental dan kinerja yang  baik.  Saham-saham  yang  termasuk  dalam Kompas-100  diperkirakan  mewakili  sekitar  70-80% dari  total  Rp  1.582  triliun  nilai  kapitalisasi  pasar seluruh saham yang tercatat di BEJ. Daftar nama 100 jenis saham yang termasuk K-100 dan digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada lampiran.
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  sumber  data  sekunder,  yaitu  data  yang diperoleh  dari  pihak  lain,  dan  diolah  kembali  untuk kepentingan  penelitian  ini.  Data-data  tersebut meliputi  :  (1)  Data  harga  saham  100  saham  yang masuk dalam kategori K-100, diperoleh dari informasi harga  saham  bulanan  selama  bulan  Januari  2003 hingga  November  2007.  Data  harga  saham  ini
diunduh dari Yahoo! Finance
( http://finance.yahoo.com ); (2) Data indeks aset bebas risiko  (risk  free  rate)  digunakan  data  Sertifikat  Bank Indonesia  (SBI)  bulanan  selama  bulan  Januari  2003 hingga  November  2007,  yang  diperoleh  dari  web Bank Indonesia ( http://www.bi.go.id ); (3) Data indeks pasar,  dipergunakan  data  Indeks  Harga  Saham Gabungan (IHSG) bulanan selama bulan Januari 2003 hingga  November  2007.  Data  ini  diperoleh  dari Yahoo! Finance ( http://finance.yahoo.com ).
Pengolahan  dan   Analisa  data  dilakukan  dengan  dua tahap  proses  regresi,  yaitu first-pass  regression dan s econd-pass  regression ,  seperti  yang telah  dilakukan Lintner  (1965)  dan  Douglas  (1968)  yang  melakukan pengujian CAPM di tahun 1960-an.
- First pass Regression
it Mt i i it e R b R + + = α .....(1)
Menggunakan data time series actual return untuk mencari Beta dan varians residual dari masing-masing saham
- Second pass Regression
i ei i i i S a b a a R η + + + = 2 3 2 .................(2)
Menggunakan data cross-sectional return rata-rata setiap  saham  terhadap  beta  dan  varians  residual hasil  dari  first  pass  regression,  untuk  mencari koefisien parameter a 1 , a 2 dan a 3.
Langkah-langkah  yang  lebih  rinci  dalam  melakukan pengujian adalah sebagai berikut:

## Regresi Tahap I :
a. Mengumpulkan  data  harga  saham-saham  yang termasuk dalam K100 selama periode pengamatan
b. Mengumpulkan  data  IHSG  selama  periode pengamatan
c. Menghitung  return  dari  setiap  saham  dan  IHSG selama  periode  pengamatan.  Rumus  untuk mencari  Return  bulanan  dari  masing-masing saham adalah sebagai berikut:
1 1 − − − = it it it it
P P P R ..........(3)
dimana
R it = return saham i bulan ke-t P it = Harga penutupan saham i bulan ke-t P it-1 =Harga penutupan Saham i bulan ke-(t-1)
Rumus untuk mencari Return  bulanan dari IHSG adalah sebagai berikut:
1 1 − − − = t t t IHSGt IHSG IHSG IHSG R
..............(4) dimana
R t = return IHSG bulan ke-t P t = IHSG penutupan bulan ke-t P t-1 =IHSG penutupan bulan ke-(t-1)
d. Melakukan  regresi  time  series  sederhana  dari setiap  saham,  dimana  variabel  bebasnya  adalah return bulanan dari IHSG dan variabel terikatnya adalah return bulanan dari masing-masing saham. Dari  hasil  regressi  akan  diperoleh  satu  nilai koefisien beta dan satu nilai varians residual dari setiap saham , yang akan digunakan sebagai input dalam regresi tahap II
Regresi Tahap II:
a. Mengumpulkan  data  beta  dan  varians  residual dari masing-masing saham-saham yang termasuk  dalam  K100.  Terdapat  100  beta  dan varians residual dari hasil regresi tahap pertama
b. Menghitung  rata-rata  return  saham  dari  data rata-rata  data  return  bulanan  masing-masing saham selama periode pengamatan
c. Melakukan  regresi  dengan  data cross-sectional antara variabel  terikat yaitu return rata-rata dari setiap saham dengan dua variabel bebasnya yaitu beta dan varians residual dari setiap saham.Dari hasil tersebut akan diketahui koefisien parameter a 1 ,  a 2 dan  a 3 dan  tingkat  signifikansi  dari masing-masing koefisien
Secara  bersamaan  dilakukan  juga  perhitungan  nilai koefisien  a 1 ,  a 2 dan  a 3 secara  teroritikal  berdasarkan teori  CAPM.  Nilai  parameter  secara  teori  yang disyaratkan CAPM adalah sebagai berikut:
a 1 =
f R (rata-rata  Risk  Free  rate  yang  didekati dengan  nilai  rata-rata  data  suku  bunga  SBI  3 bulanan per bulan
a 2 = >0 dan f M
R R − (rata-rata Pasar yang didekati dengan  nilai  rata-rata  IHSG  selama  periode pengamatan  dikurangi  rata-rata  risk  free  rate yang  didekati  dengan  nilai  rata-rata  data  suku bunga SBI 3 bulanan per bulan
a 3 = 0
Dalam melakukan pengolahan data untuk menghasilkan output regresi 2 tahap yang diperlukan, peneliti  menggunakan  alat  bantu  berupa  software Microsof Excel versi  2003.

## 4 Pembahasan Hasil
Rekapitulasi  hasil  pengujian  menggunakan  regresi  2 tahap dapat dilihat pada tabel berikut
*) rincian hasil perhitungan teoritikal dan hasil pengujian regresi tahap 2 dapat dilihat pada lampiran
Hasil  pengujian    menunjukkan  nilai  koefisien variance  residual yang  tidak  signifikan.  Nilai  t statitistik  pada  variance  residual  sebesar  -0,86  dan berada  di  bawah  1.96.  Sehingga  nilai  a 3 adalah  0 (nol). Hal ini sesuai dengan teori.
Namun  secara  keseluruhan  CAPM  tidak  terbukti karena  nilai  a 1 seharusnya  sebesar f R atau  sama dengan  0,76%  dan  nilai  a 2 seharusnya  sebesar
f M R R − atau  sama  dengan  2,56%.  Sementara  hasil pengujian  menunjukkan  nilai  a 1 sebesar  10,36%  dan a 2 sebesar  -22,31%.  Ini  berarti  berdasarkan  hasil pengujian, menunjukkan bahwa bila beta suatu saham semakin besar maka nilai returnnya justru negatif.
Sesuai dengan kritik dari Richard Roll,  CAPM tidak bisa  digunakan  karena  pengambilan  return  pasar dilakukan  hanya  dengan  menggunakan  nillai  IHSG semata.  Sementara  sudah  diketahui  bahwa  pasar modal  di  Indonesia  belum  merupakan  pasar  modal yang  efisien.  Sehingga  menggunakan  IHSG  sebagai parameter  untuk  menjadi  acuan  return  pasar  akan menimbulkan bias yang besar.
5 Kesimpulan
Hasil pengujian yang  telah dilakukan pada saham-saham  yang  tergabung  dalam  K100  di  Bursa Efek  Jakarta  menunjukkan  bahwa  CAPM  tidak berlaku,  setidaknya  selama  masa  pengamatan. Masalah bias dalam pengamatan dan penggunaan data memang  menjadi  kendala  yang  populer  dalam penelitian CAPM.
Penggunaan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG) sebagai  portfolio  pasar  sebenarnya  juga  memiliki kelemahan,  karena  dalam  penghitungan  IHSG  di Bursa  Efek  Jakarta,  juga  ikut  dihitung  saham-saham yang “tidur” alias tidak aktif diperdagangkan
Menurut  Arianto  (1996),  terdapat  berbagai  alasan
yang  memungkinkan  kegagalan  dari  pengujian CAPM  secara  empiris,  antara  lain:  Portofolio  yang dibentuk  tidak  mencerminkan  keseluruhan  dari kemungkinan portofolio yang ada, Beta ( β ) bukanlah alat  ukur  yang  tepat  untuk  mengukur  risiko,  adanya efek  dari  pajak;    adanya  return  yang  tidak  normal, tidak  ada  assets  bebas  risiko  serta  adanya  perbedaan tingkat bunga pinjaman dan simpanan
Namun  demikian,  masih  menurut  Arianto  (1996), CAPM tetap merupakan alat yang bermanfaat, karena dapat dipergunakan sebagai benchmark yang berguna. Kebanyakan alternatif alat analisis selain CAPM juga menggunakan  CAPM  sebagai  dasar,  sehingga formatnya  serupa  dengan  CAPM.  Oleh  karenanya, memahami  konsepsi  matematis  dari  CAPM  tetap merupakan  hal  yang  berguna.  Selain  itu,  CAPM merupakan acuan awal untuk memahami manajemen portofolio dan penilaian kinerjanya.
Perhitungan Teoritikal *) Hasil Pengujian*) Keterangan a 1 =  0,76% 10,36% , sig Hasil  pengujian  > hasil perhitungan teoritik a 2 =  2,56% -22,31%, sig Hasil  pengujian  < hasil perhitungan teoritik, dan bernilai negatif a 3 =  0 -947,76, tdk sig Hasil  pengujian  < hasil perhitungan teoritik
Untuk menghasilkan hasil uji yang lebih komprehensif, disarankan untuk melakukan pengujian dengan  berbagai  pendekatan  pengujian  CAPM  yang lain  seperti  yang  dilakukan  oleh  Black,  Jensen  dan Scholes  (1972)  ataupun  yang  dilakukan  oleh  Fama dan MacBeth (1973).

## Daftar Referensi
[1] Arianto,  E.  1996.  Pengujian  Standard  CAPM  di Bursa  Efek  Jakarta,  Pengamatan  selama  periode
1994-1995. Majalah Manajemen, ISSN: 0216-1400, edisi Sep-Okt 1996
[2] Bodle,  Z,  A.  Kane,  dan  A.J.  Marcus.  2007. “Essential  of  Investment";  Sixth  Edition,  The McGraw-Hill Companies. Inc.. USA
[3] Brigham,  E.F.,  and  Gapenski,  L.C.,  2002. Financial Management: Theory and Practice, 10th ed. Thomson Learning Inc, USA.
[4] Copeland,  T.  and  J.  Weston.  Shastri  2005. Financial  Theory  and  Corporate  Policy.  Fourth edition (Reading, Mass.; Wokingham: Addison-Wesley)
[5] Elton,  Edwin  J.,  M.  Gruber,  S.  Brown,  and  W. Goetzmann. 2003.  Modern  Portfolio Theory  and Investment Analysis. New York: John Wiley and Sons
[6] Fabozzi,  Frank  J.  1999.  Manajemen  Investasi; Edisi Indonesia, Penerbit Salemba Empat, Simon & Schuster (Asia) Pte.Ltd, Prentice-Hall, Jakarta
[7] Gitman,  Lawrence  J.  2000.  Principles  of Managerial  Finance;  Ninth  Edition,  Addison Wesley  Publishing  Company,  United  States  of Amerika
[8] Rose,  Peter  S.,  dan  Marquis,  Milton  H.  2006. Money and Capital Markets, Ninth Edition,
[9] Husnan,  S.,  2000.  Dasar-dasar  Teori  Portofolio dan Analisa Sekuritas di Pasar Modal, UPP-AMP YKPN, Yogyakarta
[10] Situs Resmi Bank Indonesia, http://www.bi.go.id
[11] Yahoo Finance, http://finance.yahoo.com

## Biografi Peneliti
Bambang  Hendrawan,  lahir  di Medan, 25 Juni 1977. Menamatkan  pendidikan  tingkat sarjananya  pada  tahun  1999  dari Jurusan  Teknik  Industri  Institut Teknologi  Bandung.  Mengawali karirnya  sebagai  dosen  tetap  di Program studi Akuntansi
Politeknik  Batam  sejak  tahun 2000,  benks,  begitu  panggilan  akrabnya,  pernah menjabat sebagai Wakil Direktur Bidang Adminstrasi Umum  dan  Sumber  Daya  pada  tahun  2001-2007, sebelum akhirnya melanjutkan pendidian magisternya dan menyelesaikannya baru-baru ini pada tahun 2010 di Program Pascasarjana Ilmu Manajemen Universitas Indonesia.
Semasa  menempuh  pendidikan  magister,  yaitu  pada tahun 2008-2009, pria yang telah dikaruniai dua orang anak  ini,  pernah  terlibat  aktif  sebagai  anggota  tim penelitian bersama skala internasional  mengenai The Competitiveness of Batam, Bintan, Karimun as  Free Trade Zone , kolaborasi Management Research Center , Universitas  Indonesia  dengan Asia  Competitiveness Institute, National University of  Singapore .
Pria  yang  sangat  gemar  mencoba  berbagai    jenis cabang olahraga  ini ,  selama tiga tahun terakhir juga aktif  sebagai Freelance  Expert  Consultant dalam bidang  perencanaan  bisnis  dan  penilaian  kinerja perusahaan,    perencanaan  strategik  e-Government  di beberapa  pemerintah  daerah  dan  pengembangan kurikulum, fasilitas e-learning, serta modul literasi di bidang  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi    (TIK) bagi  PNS  di Kementerian  Komunikasi dan Informatika RI.
Pemegang  Sertifikasi  Nasional  Asessor  Akreditasi Sekolah Menengah dan Sertifikasi Nasional Pengadaan  Barang/Jasa  untuk  Pemerintah  ini, mengampu beberapa mata kuliah yang terkait dengan bidang bisnis dan manajemen, seperti pengantar bisnis manajemen,  manajemen  keuangan,  manajemen industri,  Sistem  informasi  manajemen,  Pengantar Teknologi  Informasi,  Aplikasi  Teknologi  Informasi Bisnis, etika dan komunikasi bisnis.

## Lampiran
1. Daftar Nama Saham yang masuk kategori indeks Kompas 100 (K-100)
2. Hasil Perhitungan Teoritik dan hasil Regresi data
Cross-Sectional tahap 2