Volume XVII No. 3, Desember 2014

## PREDIKSI RISIKO SISTEMATIK SAHAM-SAHAM LQ45 BURSA EFEK INDONESIA

## A An Arief Jusuf
Fakultas Ekonomi Universitas Widya Kartika Surabaya aanjusuf@gmail.com

## ABSTRACT
Beta  has  been  argued,  both  conceptually  as  well  as  empirically.  In  1960's,  many practitioners used superior advantages in calculation attempted atCAPM theory for investing in asset which has high Beta. Many empirical researches on the later years refused  the  existence  of  security  market  line  from  CAPM.  Afterwards,  many practitioners and academicians stated the death of CAPM. Linear regression method could be used to make decision if it had already matched the criteria for Best Linear Unbiased  Estimator.  Prediction  model  is  a  statistic  testing  which  aimsat  knowing whether  there  is  a  relationship  or  effect  between  researched  variables.  Non- parametric method is an alternative action which is taken when the research model does not match normality assumption. This research, as shown by the use of weekly data,  could  be  free  from  technical  trading  problems  in  predicted  systematic  risk. While ASII, HRUM, and TLKM stock returns are affected more by other factors. This condition  has  caused  systematic  risk  not  to  affect  significantly  on  those  stocks. Another  result  has  shown  that  banking  stocks,  which  became  part  of  LQ45,  have higher systematic risk respectively.
Keywords :  CAPM,  linear  regression  method,  best  linear  unbiased  estimator  and non-parametric method

## PENDAHULUAN
Dalam  konteks  investasi,  risiko  yang  dianggap  relevan  adalah  risiko  yang tidak  dapat  dihilangkan  (risiko  sistematik)  yang  lebih  dikenal  dengan  istilah  Beta. Beta sudah banyak digunakan baik  dalam penelitian, maupun dalam praktik namun hasilnya  tidak  konsisten.  Hasil  yang  tidak  konsisten  tersebut  dapat  terjadi  karena ketidakakuratan  dalam  membuat  estimasi  Beta  (Tandelilin  2003).  Penelitian  ini menitikberatkan pada tujuan mengestimasi dan memprediksi Beta. Konsep Beta atau yang  sering  dikenal  melalui  teori Capital  Asset  Pricing  Model masih  banyak digunakan  dalam  Manajemen  Keuangan  dan  Investasi.  Risiko  yang  dapat dihilangkan  dengan  melakukan  diversifikasi  disebut  risiko  taksistematik ( unsystematic  risk ),  sedangkan  risiko  yang  tidak  dapat  dihilangkan  dengan melakukan diversifikasi disebut risiko sistematik ( systematic risk ) atau lebih dikenal
dengan istilah Beta (β). Sejak diperkenalkan pertama kali, teori Capital Asset Pricing Model ( CAPM )  dan  Beta  terus  diperdebatkan  baik  secara  konseptual  maupun empiris.  Ketidaktepatan  dalam  pengukuran  Beta  akan  menimbulkan  masalah  dalam mendesain  penelitian  maupun  penggunaannya  dalam  praktik.  Estimasi  Beta merupakan pusat untuk banyak keputusan finansial, terkait juga dengan manajemen portofolio, penganggaran modal dan penilaian performa (Bartholdy dan Peare 2001). Beta  juga  merupakan  variabel  kunci  dalam  dunia  akademik.  Beta  digunakan  untuk menguji model penilaian aset dan efisiensi pasar.
CAPM menarik  karena  logika  sederhana  yang  kuatdan  secara  intuisi memenuhi  prediksi  pengukuran  risiko  dan  menjelaskan  mengenai  hubungan  antara tingkat keuntungan yang diharapkan dengan risiko. Hal yang disayangkan, mungkin karena  kesederhanaannya,  catatan  empiris  mengenai  model  ini  benar-benar  kurang baik  (Fama  dan  French  2003).  Model  empiris  merefleksikan  kegagalan  model tersebut.  Pada  akhir  tahun  1960-an,  banyak  praktisi  menggunakan  keunggulan kekuatan  perhitungan  yang  superior  pada  waktu  itu  mencoba  untuk  menempatkan teori CAPM untuk  menempatkan  investasi  pada  aset  yang  memiliki  Beta  tinggi. Mereka  berharap  aset-aset  tersebut  akan  menghasilkan  tingkat  pengembalian  yang tinggi  setelah  investasi,  tetapi  mereka  sepenuhnya  dikecewakan  (Malkiel  1990  dan Bernstein  1992).  Pada  masa  itu  para  akademisi  baru  saja  mulai  meneliti  mengenai validitas  dari CAPM .  Penelitian  terkait  dengan CAPM dalam  jumlah  besar  terjadi pada waktu itu (Fama et al .,1969) yang mendukung garis pasar sekuritas dari CAPM (Fama  1971).  Banyak  penelitian  empiris  pada  tahun-tahun  berikutnya  (Chan et al .,1991;  Fama  dan  French  1992)  menolak  keberadaan  garis  pasar  sekuritas  dari CAPM .  Sejak saat itu banyak para praktisi dan para akademisi menyatakan “ CAPM dead ” (Fan 2004).
Penelitian  mengenai  risiko  sistematik  telah  banyak  dilakukan  oleh  banyak peneliti di dalamdan di luar negeri. Pada umumnya untuk penelitian di dalam negeri belum  banyak  yang  mempertimbangkan  permasalahan  uji  asumsi  klasik  dalam mengukur  risiko  sistematik.  Metoda  regresi  linier  dapat  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  jika  telah  memenuhi  kriteria Best  Linear  Unbiased Estimator .  Seiring  dengan  perkembangan  perangkat  lunak  dan  ilmu  pengetahuan, maka  permasalahan  uji  asumsi  klasik  yang  meliputi  normalitas,  multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi tidak dapat diabaikan.
Risiko  merupakan  suatu  hal  yang  dipahami  banyak  pelaku  pasar  modal. Pelaku pasar modal memiliki preferensi  risiko  yang berbeda satu  dengan  yang lain. Sikap  investor  terhadap  risiko  sangat  tergantung  pada  preferensi  mereka  terhadap risiko. Investor yang lebih berani ( less risk averse ) cenderung memilih investasi yang berisiko  tinggi  dengan  harapan  akan  memperoleh return yang  tinggi  pula. Sebaliknya,  investor  yang  tidak  mau  menanggung  risiko  investasi  tinggi  ( more  risk averse ) akan kecil pula  kemungkinannya mendapat return tinggi  (Tandelilin 2003). Saham-saham  yang  termasuk  dalam  Indeks  LQ45  sering  menjadi  referensi  bagi investor  dikarenakan  merupakan  kumpulan  saham-saham  aktif  ditransaksikan dengan  nilai  yang  tinggi,  memiliki  kondisi  keuangan  yang  bagus,  dan  berprospek
Volume XVII No. 3, Desember 2014
untuk  mengalami  pertumbuhan.  Sebelum  melakukan  transaksi  para  pelaku  pasar modal perlu mempertimbangkan risiko sistematik dari saham yang akan dibeli.
Permasalahan  multikolinearitas  dapat  dihindari  dalam  prediksi  risiko sistematik  karena    penggunaan  persamaan  regresi  linier  sederhana.  Dengan  adanya metoda alternatif,  yaitu Partial Least Square , maka permasalahan normalitas dalam Ordinary  Least  Square dapat  diselesaikan  dengan  metoda Partial  Least  Square . Selama memenuhi  kriteria Best  Linear Unbiased Estimator , maka  metoda  alternatif Partial  Least  Square tidak  digunakan.  Dalam  penelitian  yang  pernah  dilakukan menunjukkan  pengembalian  saham  pada  Bursa  Efek  Jakarta  (masa  itu)  tidak memiliki  distribusi  normal  (Manurung  1996).  Metoda non-parametric lebih  sesuai untuk menguji keberadaan CAPM .

## TUJUAN PENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. memprediksi risiko sistematik saham-saham LQ45 berdasarkan metoda Ordinary Least Square,
2. memprediksi  risiko  sistematik  saham-saham  LQ45  berdasarkan  metoda Partial Least  Square untuk  model  persamaan  yang  terkendala  dengan  permasalahan normalitas.

## TINJAUAN TEORI

## Model Indeks Tunggal
Model indeks tunggal dapat digunakan untuk menyederhanakan perhitungan dengan model Markowitz. Model ini didasarkan pada pengamatan bahwa harga dari suatu  sekuritas  berfluktuasi  searah  dengan  indeks  harga  pasar.  Secara  khusus  dapat diamati bahwa kebanyakan saham cenderung mengalami kenaikan harga jika indeks harga  saham  naik,  begitu  pula  sebaliknya.  Hal  ini  menyiratkan  pengembalian  dari sekuritas-sekuritas  mungkin  berkorelasi  karena  adanya  reaksi  umum  terhadap perubahan-perubahan nilai pasar (Hartono 2009). Berikut persamaan indeks pasar:
M i i i R β + α = R ………………………………………………………….……… (1)
Keterangan: R i = return sekuritas ke-i α i =      suatu  variabel  acak  yang  menunjukkan  komponen  dari return sekuritas  ke-i  yang independen terhadap kinerja pasar
β i =    Beta  yang  merupakan  koefisien  yang  mengukur  perubahan  Ri  akibat  dari  perubahan  R M (R M : tingkat return dari indeks pasar).
1 t 1 t t t M, IHSG IHSG IHSG = R    ……..………………………………………….….…… (2)
Keterangan:
R M,t
= tingkat return dari indeks pasar pada waktu ke-t. IHSG t = Indeks Harga Saham Gabungan pada waktu ke-t. IHSG t-1 = Indeks Harga Saham Gabungan pada waktu ke-t-1.
Untuk menghitung tingkat pengembalian saham biasa yang membayar dividen periodik sebesar D t rupiah/ lembar, maka (Hartono 2009):
R i ,t = P i ,t − P i, t − 1 + D i , t P i , t − 1
………………………..…………………………… (3) Keterangan:
R i,t = tingkat return dari saham i pada waktu ke-t. P i,t
= harga saham i pada waktu ke-t. P t-1
= harga saham i pada waktu ke-t-1.
D i,t = dividen saham i pada waktu ke-t.

## Beta
Beta merupakan suatu pengukur volatilitas return suatu sekuritas atau return portofolio  terhadap return pasar.  Beta  sekuritas  ke-i  mengukur  volatilitas return sekuritas  ke-i  dengan return pasar.  Beta  portofolio  mengukur  volatilitas return portofolio  dengan return pasar.  Dengan  demikian  Beta  adalah  pengukur  risiko sistematik dari suatu sekuritas  atau portofolio  relatif terhadap risiko  pasar (Hartono 2009).
Beta  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  teknik  regresi.  Teknik  regresi untuk  mengestimasi  Beta  suatu  sekuritas  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan return sekuritas  sebagai  variabel  dependen  dan return pasar  sebagai  variabel independen.  Persamaan  regresi  yang  dihasilkan  dari  data time  series ini  akan menghasilkan  koefisien  Beta  yang  diasumsikan  stabil  dari  waktu  ke  waktu  selama periode  observasi.  Persamaan  regresi  yang  digunakan  untuk  mengestimasi  Beta didasarkan  pada  model  indeks  tunggal  atau  indeks  pasar  berdasarkan  persamaan berikut:
i M i i i e + R β + α = R ………………………………………………….…………. (4)
Dari  persamaan  di  atas,  koefisien  β i merupakan  Beta  sekuritas  i  yang diperoleh dari teknik regresi. Variabel acak e i pada persamaan regresi menunjukkan bahwa persamaan linier yang dibentuk mengandung kesalahan.
Volume XVII No. 3, Desember 2014

## Perbandingan Model Estimasi dan Model Prediksi
Model estimasi merupakan pengujian statistika yang bertujuan mengestimasi model  teoritikal  yang  dibangun  dengan  mengukur  kelaikan  model  pada  jenjang variabel  laten  dan  parameter  yang  diestimasi  atau  indikatornya.  Konsekuensi penggunaan  model  estimasi  adalah  pengujian  menuntut  basis  teori  yang  kuat, berbagai  asumsi  yang  kaku  dan  kelaikan  model  menjadi  ukuran  utama.  Pengujian model estimasi harus menggunakan teknik analisis berbasis kovarian, misalnya SEM Lisrel atau AMOS (Hartono dan Abdillah 2009).
Model  prediksi  adalah  pengujian  statistika  yang  bertujuan  menguji  efek prediksi antar variabel laten untuk mengetahui adanya hubungan atau pengaruh antar variabel  yang  diteliti.  Konsekuensi  penggunaan  model  prediksi  adalah  pengujian dapat  dilakukan  tanpa  dasar  teori  yang  kuat,  mengabaikan  beberapa  asumsi  dan parameter  ketepatan  model  prediksi  dilihat  dari  nilai  koefisien  determinasi. Pengujian  model  prediksi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  analisis statistika berbasis varian, misalnya PLS.

## Ordinary Least Square
Ordinary Least Square ( OLS ) adalah bagian dari Least Square Method ( LSM ) yang  merupakan  suatu  teknik  statistik  paling  popular  digunakan  dalam  penelitian empiris.  Hal  tersebut  disebabkan  beberapa  alasan,  antara  lain:  (1)  estimator  yang paling umum dapat diukur dengan rerangka LSM ; (2) LSM menggunakan persamaan kuadratik  yang  secara  matematis  sangat  dapat  diukur;  (3)  alat  matematika  dan algoritma yang  terdapat  dalam LSM ,  seperti derivatives dan eigendecomposition (faktorisasi  matrik  ke  dalam  format  kanonikal  yang  dipresentasikan  dengan  nilai eigen  dan  faktor  eigen)  telah  diteliti,  dan  dibahas  melalui  studi  dalam  waktu  yang sangat panjang (Hartono dan Abdillah 2009).
Persamaan regresi linier sederhana: y =  +  x, yang mana koefisien  dan  akan  dicari  koefisiennya  dari  semua  data  yang  diambil.  Secara  statistik,  untuk membuat  model  menjadi  realistik  berdasarkan  data  yang  diambil,  satu random disturbance term yang disimbolkan dengan u ditambahkan dalam persamaan (Brooks 2008). Persamaan menjadi: y t =  +  x t + u t di mana t adalah nomor observasi.
Estimasi OLS memiliki properti statistika yang kuat dengan kriteria: (1) data diambil  melalui  penyampelan  acak  dari  populasi  yang  didefinisi  dengan  baik;  (2) model populasi bersifat linier; (3) kesalahan memiliki nilai ekspektasi sama dengan nol;  (4)  variabel  independen  bersifat  linier;  (5)  kesalahan  prediksi  terdistribusi normaldan tidak berkorelasi dengan variabel independen (asumsi homoskedastisitas); (6) tanpa bias yang sering dikenal dengan Best Linear Unbiased Estimator .

## Partial Least Square
Analisis Partial Least Square ( PLS ) adalah teknik statistika multivariat yang melakukan  pembandingan  antara  variabel  dependen  berganda  dan  variabel independen berganda. PLS adalah salah satu metoda statististika Structural Equation
Modeling berbasis varian yang didesain untuk menyelesaikan regresi berganda ketika terjadi  permasalahan  spesifik  pada  data,  seperti  ukuran  sampel  penelitian  kecil, adanya  data  yang  hilang  dan  multikolinearitas.  Sebaliknya,  regresi Ordinary  Least Square menghasilkan data yang tidak stabil ketika data berukuran kecil, adanya data yang  hilang  dan  multikolinearitas  antar  prediktor  sehingga  meningkatkan  tingkat penyimpangan standar dari koefisien yang diestimasi (Hartono dan Abdillah 2009).
Tabel 1
Perbandingan Analisis antara Partial Least Square dengan Ordinary Least Square Isu Partial Least Square Ordinary Least Square Tujuan analisis secara umum Menguji efek prediksi hipotesis parsial dan hipotesis model yang diukur pada jenjang konstruk atau variabel laten Menguji efek prediksi hipotesis parsial yang diukur pada jenjang variabel laten Tujuan analisis varian Penjelasan varian variabel dependen yang diukur dengan parameter R 2 Penjelasan varian model secara keseluruhan yang diukur dengan parameter R 2 Kebutuhan dasar teori Mensyaratkan teori walaupun tidak dengan dasar yang kuat. Tepat untuk penelitian yang menguji dan/ mengembangkan teori Distribusi asumsi Dapat digunakan pada data yang terkendala asumsi klasik Memenuhi asumsi linearitas, normalitas, tidak ada multikolinearitas (asumsi klasik) Ukuran sampel mimimum 10 sampel untuk tiap jalur 5-10 sampel per konstruk

## Sumber: Hartono dan Abdillah (2009)
Secara  filosofis  perbedaan  antara covariance  based  Structural  Equation Modelling dengan component  based  Partial  Least  Square berasal  dari  tujuan  yang ingin  dicapai.  Pada  kondisi  penelitian  yang  mempunyai  dasar  teori  yang  kuat  dan pengujian  teori  atau  pengembangan  teori  sebagai  tujuan  utama  riset,  maka  metoda dengan covariance based lebih sesuai. Untuk  tujuan prediksi pendekatan  PLS lebih sesuai.  Dengan  pendekatan  PLS  diasumsikan  bahwa  semua  ukuran  varian  adalah varian  yang  berguna  untuk  dijelaskan.  PLS  menggunakan  iterasi  algoritma  yang terdiri  dari  seri  analisis  OLS  sehingga  persoalan  identifikasi  model  tidak  menjadi masalah untuk model recrusive , serta tidak mengasumsikan bentuk distribusi tertentu untuk  skala  ukuran  variabel  (Ghozali  2008).  Perbandingan  analisis  antara Partial Least Square dengan Ordinary Least Square dapat dilihat pada Tabel 1.

## METODA PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan analisis regresi time series yang diproses dengan bantuan  program  statistik Eviews dengan  prosedur Newey-West yang  mana mengkoreksi  permasalahan  autokorelasi  dan  heteroskedastisitas  yang  ada  dalam persamaan  regresi  (Brooks  2008).  Permasalahan  multikolinearitas  tidak  muncul
Volume XVII No. 3, Desember 2014
karena  menggunakan  model  regresi  linier  sederhana  yang  mana  hanya  terdiri  dari satu  variabel  bebas.  Tingkat  signifikansi  yang  digunakan  (  )=5  persen.  Sebelum dapat diinterpretasikan, pengujian normalitas menggunakan teknik Jarque-Bera . Jika nilai  residual  terdistribusi  secara  normal,  angka  statistik Jarque-Bera tidak  akan menunjukkan  angka  yang  signifikan.  p-value  yang  dihasilkan  seharusnya  lebih  dari 0,05 jika nilai residual terdistribusi secara normal. Linearitas dapat diketahui dari p- value  uji-F.  Jika  p-value  lebih  kecil  daripada  0,05,  maka  persamaan  regresi  yang dihasilkan adalah linier. Kebermaknaan koefisien Beta untuk keluaran persamaan ini dapat diketahui dari p- value untuk uji-t. Jika p-value koefisien Beta sama atau lebih besar daripada 0,05, maka Beta tidak berpengaruh secara signifikan terhadap return saham.
Jika asumsi normalitas tidak terpenuhi, maka dilanjutkan dengan pengolahan data  menggunakan  bantuan  program SMART PLS  Ver:  2.0.M3.  Jika  keluaran  t hitung koefisien Beta > t tabel koefisien Beta, maka beta berpengaruh terhadap return saham (koefisien  Beta  dapat  digunakan  untuk  menginterpretasikan  pengaruhnya  terhadap return saham). t tabel dihitung dengan menggunakan program LibreOffice Calc .
Definisi Operasional
Model Indeks Tunggal:
i M i i i e + R β + α = R  ………………………………………………………….…
Return saham  (R i )  adalah return saham  mingguan  saham  LQ45  Bursa  Efek Indonesia.
Konstanta (α i ) adalah suatu variabel  acak  yang  menunjukkan komponen dari return mingguan  saham  LQ45  Bursa  Efek  Indonesia  yang  independen  terhadap  kinerja pasar.  Beta  saham  (β i )  adalah  Beta  yang  merupakan  koefisien  yang  mengukur perubahan  secara  mingguan  dari return saham  akibat  dari  perubahan  pengembalian Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia.
Return Saham:
.
1 1    t i, t i, t i, t i, t i, P D + P P = R ………….………………………………….………………. (6)
Keterangan: Return saham  (R it )  adalah return saham  mingguan  saham  LQ45  Bursa  Efek  Indonesia  pada  minggu ke-t. Harga saham adalah: P i,t =harga penutupan saham “i” LQ45 Bursa Efek Indonesia pada periode ke-t, secara mingguan; P i,t-1 =harga penutupan saham “i” LQ45 Bursa Efek Indonesia pada periode ke-1, secara mingguan.
Dividen  saham  (D it )  adalah  dividen  saham  “i”  LQ45  Bursa  Efek  Indonesia pada periode ke-t (periode cum ).
Return Pasar:
R M ,t = IHSG t − IHSG t − 1
IHSG t − 1 ………………………………………………….………….. (7)
Keterangan: Return pasar (R M,t ) adalah  tingkat return dari Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia pada waktu ke-t.
Indeks Harga Saham Gabungan adalah: IHSG t = Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia pada saat penutupan minggu ke-t; IHSG t-1 = Indeks Harga Saham Gabungan Bursa Efek Indonesia pada saat penutupan minggu ke-t-1.

## METODA PEMILIHAN PERUSAHAAN
Perusahaan-perusahaan  yang  terpilih  dalam  penelitian  ini  merupakan perusahaan  yang  tercatat  dalam  publikasi  Bursa  Efek  Indonesia  (Indonesia Stock Exchange ) sebagai saham-saham yang termasuk dalam indeks LQ45 bulan Februari- Juli  2014.  Metoda  yang  digunakan  adalah  metoda judgement  sampling . Judgement sampling adalah purposive  sampling dengan  kriteria  berupa  suatu  pertimbangan tertentu  (Hartono  2004).  Pertimbangan  dipilihnya  saham-saham  yang  termasuk dalam indeks LQ45 sebagai berikut.
1. Saham-saham  tersebut  aktif  ditransaksikan  dengan  nilai  yang  tinggi,  memiliki kondisi keuangan yang bagus dan berprospek untuk mengalami pertumbuhan.
2. Untuk  mengurangi  bias  pada  data  penelitian  secara  statistik  karena  tidak diperdagangkannya saham selama periode waktu tertentu.
Perusahaan-perusahaan yang terpilih dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2
Perusahaan LQ 45 berdasarkan Bursa Efek Indonesia Periode Februari-Juli 2014
No Kode Saham Nama Perusahaan 1 AALI Astra Agro Lestari Tbk. 2 ADHI Adhi Karya Tbk. 3 ADRO Adaro Energy Tbk. 4 AKRA AKR Corporindo Tbk. 5 ASII Astra International Tbk. 6 ASRI Alam Sutera Realty Tbk. 7 BBCA Bank Central Asia Tbk. 8 BBNI Bank Negara Indonesia Tbk. 9 BBRI Bank Rakyat Indonesia Tbk. 10 BDMN Bank Danamon Tbk.
Tabel 2 (Lanjutan)
Volume XVII No. 3, Desember 2014

## Perusahaan LQ 45 berdasarkan Bursa Efek Indonesia Periode Februari-Juli 2014
No Kode Saham Nama Perusahaan 11 BKSL Sentul City Tbk. 12 BMRI Bank Mandiri Tbk. 13 BMTR Global Mediacom Tbk. 14 BSDE Bumi Serpong Damai Tbk. 15 CPIN Charoen Pokphand Indonesia Tbk. 16 CTRA Ciputra Development Tbk. 17 EXCL XL Axiata Tbk. 18 GGRM Gudang Garam Tbk. 19 HRUM Harum Energy Tbk. 20 ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. 21 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk. 22 INTP Indocement Tunggal Prakasa Tbk. 23 ITMG Indo Tambangraya Megah Tbk. 24 JSMR Jasa Marga Tbk. 25 KLBF Kalbe Farma Tbk. 26 LPKR Lippo Karawaci Tbk. 27 LSIP PP London Sumatera Tbk. 28 MAIN Malindo Feedmill Tbk. 29 MLPL Multipolar Tbk. 30 MNCN Media Nusantara Citra Tbk. 31 PGAS Perusahaan Gas Negara Tbk. 32 PTBA Tambang Batubara Bukit Asam Tbk. 33 PTPP Pembangunan Perumahan Tbk. 34 PWON Pakuwon Jati Tbk. 35 SMGR Semen Indonesia Tbk. 36 SMRA Summarecon Agung Tbk. 37 SSIA Surya Semesta Internusa Tbk. 38 TAXI Express Transindo Utama Tbk. 39 TBIG Tower Bersama Infrastructure Tbk. 40 TLKM Telekomunikasi Indonesia Tbk. 41 UNTR United Tractors Tbk. 42 UNVR Unilever Indonesia Tbk. 43 VIVA Visi Media Asia Tbk. 44 WIKA Wijaya Karya Tbk. 45 WSKT Waskita Karya Tbk. Sumber: Bursa Efek Indonesia

## SUMBER DATA DAN PERIODE PENELITIAN
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah,  (1)  Indeks  Harga Saham Gabungan mingguan diperoleh dari situs finance.yahoo.com ; (2) harga saham mingguan  diperoleh  dari  situs finance.yahoo.com; (3)  data  perusahaan  dan  dividen
saham  diperoleh  dari  publikasi  Bursa  Efek  Indonesia  IDX  LQ45  bulan  Februari 2014.
Periode  penelitian  ini  selama  tiga  tahun  mulai  dari  1  Januari  2010-30 Desember  2013  untuk return saham  mingguan.  Penggunaan  data  harian  akan menghasilkan  bias  yang  berhubungan  dengan non-trading , bid-ask  spread , non- synchronous  trading dan  lain  sebagainya  yang  mungkin  akan  menyebabkan  hasil variance  ratio agak  bias  (Lo  dan  Mackinlay  1988).  Dalam  melakukan  perhitungan untuk return saham 1 Januari 2010 digunakan data satu minggu sebelumnya sebagai acuan, yaitu 28 Desember 2009.  Untuk saham-saham  yang baru listing , maka akan disesuaikan  untuk  pengolahan  data  selama  periode  pengamatan.  Saham-saham tersebut sebagai berikut, (1) Harum Energy Tbk (HRUM) tercatat tanggal 6 Oktober 2010; (2) Pembangunan Perumahan Tbk (PTPP) tercatat tanggal 9 Februari 2010; (3) Express Transindo Utama Tbk (TAXI) tercatat tanggal 2 November 2012; (4) Tower Bersama Infrastructure Tbk (TBIG) tercatat tanggal 26 Oktober 2010; (5) Visi Media Asia  Tbk  (VIVA)  tercatat  tanggal  21  November  2011;  (5)  Waskita  Karya  Tbk (WSKT) tercatat tanggal 19 Desember 2012.

## TAHAPAN PERHITUNGAN DAN PENGOLAHAN DATA

## Perhitungan Data
Berikut adalah tahapan perhitungan data:
1. Penutupan  nilai  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  mingguan  dihitung  dengan rumus return pasar.
2. Penutupan  harga  saham  terpilih  secara  mingguan  dihitung  dengan  rumus return saham.
Alur Pengolahan Data

## Gambar 1 Alur Pengolahan Data
Pengolahan  data  dimulai  dengan  meregresikan  data return IHSG  sebagai variabel bebas dengan data return saham LQ45 yang merupakan variabel dependen. Setelah itu dilakukan uji normalitas. Permasalahan autokorelasi, dan heteroskesdastisitas  telah  teratasi  dengan  menggunakan  metoda Newey-West dalam Eviews .  Persamaan-persamaan  tersebut  kemudian  diuji  dengan  metoda Jarque-
Volume XVII No. 3, Desember 2014
Bera untuk  mengetahui  normalitas.  Persamaan-persamaan  yang  tidak  memenuhi asumsi  normalitas  akan  diproses  ulang  dengan  menggunakan Partial  Least  Square . Secara sederhana proses digambarkan pada Gambar 1.

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Hasil keluaran statistik menunjukkan bahwa semua persamaan bersifat linier. Hal  ini  dapat  diketahui  dari  semua  hasil  probabilitas  uji-F  nilainya  di  bawah  0,05. Hal-hal lain seperti probabilitas uji-t, Jarque-Bera dan nilai probabilitas Jarque-Bera dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3
Hasil Regresi Linier
Method: Least Squares Newey-West HAC Standard Errors & Covariance (lag truncation=4) Program: Eviews No Persamaan Probabilitas (F-statistic) Probabilitas β (t-statistic) Jarque-Bera Probabilitas (Jarque-Bera) 1 R_AALI = 0,0001771223452 + 0,7638536376 R_IHSG 0,000000 0,0004 60,25466 0,000000 2 R_ADHI = 0,005637075976 + 1,441740024 R_IHSG 0,000000 0,0000 83,13169 0,000000 3 R_ADRO = -0,003239148385 + 0,9777300225 R_IHSG 0,000000 0,0001 129,6113 0,000000 4 R_AKRA = 0,005860547679 + 1,233648668 R_IHSG 0,000000 0,0000 7,061859 0,029278 5 R_ASII = -0,003729272689 + 1,372195376 R_IHSG 0,000000 0,0000 163385,8 0,000000 6 R_ASRI = 0,00557953941 + 1,444445972 R_IHSG 0,000000 0,0000 44,06839 0,000000 7 R_BBCA = 0,001236562178 + 1,059105594 R_IHSG 0,000000 0,0000 4,508939 0,104929 (normal) 8 R_BBNI = 0,0009493753489 + 1,344456116 R_IHSG 0,000000 0,0000 321,4508 0,000000 9 R_BBRI = -0,002131098203 + 1,419433185 R_IHSG 0,000000 0,0000 32652,91 0,000000 10  R_BDMN = -0,001486876873 + 0,8157031971 R_IHSG 0,000000 0,0000 3644,691 0,000000 11  R_BKSL = 0,001904395663 + 1,067424693 R_IHSG 0,000000 0,0000 1253,988 0,000000 12  R_BMRI = -0,0004140253387 + 1,490849946 R_IHSG 0,000000 0,0000 175,3571 0,000000 13  R_BMTR = 0,009689398371 + 1,195848571 R_IHSG 0,000000 0,0000 48,07667 0,000000 14  R_BSDE = 0,0003513748761 + 1,314821484 R_IHSG 0,000000 0,0000 81,33651 0,000000 15  R_CPIN = 0,003817280339 + 1,719330468 R_IHSG 0,000000 0,0000 24086,77 0,000000

## Tabel 3 (Lanjutan)
Hasil Regresi Linier
Method: Least Squares
Newey-West HAC Standard Errors & Covariance (lag truncation=4)
Program: Eviews No Persamaan Probabilitas (F-statistic) Probabilitas β (t-statistic) Jarque-Bera Probabilitas (Jarque- Bera) 16  R_CTRA = 0,002255056915 + 1,316026035 R_IHSG 0,000000 0,0000 5907,169 0,000000 17  R_EXCL = 0,004616142082 + 0,7258578485 R_IHSG 0,000001 0,0000 42,57537 0,000000 18  R_GGRM = 0,002415617515 + 0,8855164465 R_IHSG 0,000000 0,0000 26,03798 0,000002 19  R_HRUM = -0,002466541394 + 0,5844020664 R_IHSG 0,001236 0,0612 (tidak signifikan) 2,758205 0,251804 (normal) 20  R_ICBP = 0,003646127269 + 1,016220781 R_IHSG 0,000000 0,0000 35,59867 0,000000 21  R_INDF = 0,001487879072 + 1,081479582 R_IHSG 0,000000 0,0000 6,333703 0,042136 22  R_INTP = -0,0001198360205 + 1,135982533 R_IHSG 0,000000 0,0000 3,048247 0,217812 (normal) 23  R_ITMG = -0,0008750077335 + 0,9813767415 R_IHSG 0,000000 0,0000 46,96017 0,000000 24  R_JSMR = 0,003545588167 + 0,7644110981 R_IHSG 0,000000 0,0000 338,8209 0,000000 25  R_KLBF = 0,001826770619 + 1,320391549 R_IHSG 0,000000 0,0000 79010,60 0,000000 26  R_LPKR = 0,001438201664 + 1,238576385 R_IHSG 0,000000 0,0000 62,13135 0,000000 27  R_LSIP = -0,003755692353 + 0,9382395375 R_IHSG 0,000012 0.0003 24132,75 0,000000 28  R_MAIN = 0,01104631537 + 1,148961434 R_IHSG 0,000048 0,0000 5804,757 0,000000 29  R_MLPL = 0,01188568949 + 1,115486669 R_IHSG 0,000896 0,0000 17036,25 0,000000 30  R_MNCN = 0,01178976998 + 1,21865766 R_IHSG 0,000000 0,0000 121,7349 0,000000 31  R_PGAS = -0,0005510463342 + 1,069256647 R_IHSG 0,000000 0,0000 29,63705 0,000000 32  R_PTBA = -0,003436784997 + 1,056676925 R_IHSG 0,000000 0,0001 121,1486 0,000000 33  R_PTPP = 0,002865964879 + 1,361757679 R_IHSG 0,000000 0,0001 1447,337 0,000000 34  R_PWON = -0,001400512923 + 1,020840297 R_IHSG 0,000000 0,0000 32944,48 0,000000 35  R_SMGR = 0,001473542787 + 1,094357992 R_IHSG 0,000000 0,0000 7,388608 0,024865 36  R_SMRA = 0,0006906721642 + 1,261139617 R_IHSG 0,000000 0,0000 2693,147 0,000000
Volume XVII No. 3, Desember 2014

## Tabel 3 (Lanjutan) Hasil Regresi Linier
Method: Least Squares Newey-West HAC Standard Errors & Covariance (lag truncation=4) Program: Eviews No Persamaan Probabilitas (F-statistic) Probabilitas β (t-statistic) Jarque-Bera Probabilitas (Jarque- Bera) 37  R_SSIA = 0,006498288913 + 1,095800339 R_IHSG 0,000010 0,0001 7449,323 0,000000 38  R_TAXI = 0,01693234908 + 1,494925611 R_IHSG 0,000039 0,0086 2,161495 0,339342 (normal) 39  R_TBIG = 0,005682362653 + 0,4429740062 R_IHSG 0,000701 0,0093 7,775822 0,020488 40  R_TLKM = -0,003767535396 + 0,660069138 R_IHSG 0,000235 0,0000 106566,3 0,000000 41  R_UNTR = -0,0006465210395 + 1,306218058 R_IHSG 0,000000 0,0000 12,52722 0,001904 42  R_UNVR = 0,003636143128 + 0,7225560269 R_IHSG 0,000000 0,0000 69,62094 0,000000 43  R_VIVA = -0,002846619019 + 1,711138202 R_IHSG 0,000098 0,0173 42,67817 0,000000 44  R_WIKA = 0,006554543092 + 1,224481093 R_IHSG 0,000000 0,0000 396,9425 0,000000 45  R_WSKT = 0,002296989986 + 1,903882952 R_IHSG 0,000000 0,0005 2,268051 0,321736 (normal)
Sumber: data diolah peneliti
Kemudian,  setelah  dilakukan  uji  normalitas  dengan  metoda Jarque-Bera , maka  terdapat  40  dari  45  persamaan  terkendala  permasalahan  normalitas.  Nilai probabilitas  untuk Jarque-Bera di  bawah  0,05.  Adapun  persamaan  yang  bebas  dari permasalahan  normalitas  sebagai  berikut  (nilai  probabilitas Jarque-Bera di  atas 0,05):
R_BBCA =  0,001236562178   + 1,059105594 R_IHSG R_HRUM = -0,002466541394   + 0,5844020664 R_IHSG R_INTP = -0,0001198360205   + 1,135982533 R_IHSG R_TAXI =  0,01693234908 + 1,494925611 R_IHSG R_WSKT =  0,002296989986   + 1,903882952 R_IHSG
(Huruf R merupakan simbol dari return )
Dengan  memperhatikan  uji-t  dari  lima  persamaan  di  atas,  maka  koefisien Beta untuk persamaan R_HRUM tidak signifikan dengan nilai signifikansi 0,0612 di atas 0,05.
Empat  puluh  persamaan  yang  lain  diproses  ulang  dengan  metoda Partial Least  Square untuk  memprediksi  nilai  Beta.  Dengan  mempertimbangkan  hasil
keluaran  dan  dengan  membandingkan  besaran  t hitung dengan  t tabel ,  maka  ditemukan persamaan untuk R_ASII dan R_TLKM tidak signifikan. Hal ini  dikarenakan t hitung untuk Beta dalam persamaan R_ASII sebesar 1,968588 dan t hitung untuk Beta dalam persamaan  R_TLKM  sebesar  1,621300  yang  lebih  kecil  daripada  t tabel yang  sebesar 1,971603 dengan derajat tingkat kebebasan ( degree of freedom ) 205. Hasil keluaran statistik  untuk  membandingkan  t hitung dengan  t tabel dalam  menentukan  signifikansi Beta R_IHSG untuk empat puluh persamaan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil Keluaran dengan Metoda Partial Least Square
Method: Partial Least Squares SMART PLS Ver: 2.0.M3 No Kode Saham β R_IHSG t-statistic t-table (α = 5%, df=205, kecuali disebutkan lain) Signifikansi 1 AALI 0,362912 2,835120 1,971603 signifikan 2 ADHI 0,488466 4,997936 1,971603 signifikan 3 ADRO 0,441421 3,664105 1,971603 signifikan 4 AKRA 0,535720 7,121332 1,971603 signifikan 5 ASII 0,451791 1,968588 1,971603 tidak signifikan 6 ASRI 0,529916 4,717323 1,971603 signifikan 7 BBNI 0,698444 9,651404 1,971603 signifikan 8 BBRI 0,653686 6,087332 1,971603 signifikan 9 BDMN 0,385402 3,221104 1,971603 signifikan 10 BKSL 0,368699 3,551784 1,971603 signifikan 11 BMRI 0,801047 21,585864 1,971603 signifikan 12 BMTR 0,447433 4,859544 1,971603 signifikan 13 BSDE 0,520334 5,318070 1,971603 signifikan 14 CPIN 0,484458 3,062422 1,971603 signifikan 15 CTRA 0,430555 2,521784 1,971603 Signifikan 16 EXCL 0,332722 3,114361 1,971603 signifikan 17 GGRM 0,442391 4,360350 1,971603 signifikan 18 ICBP 0,526312 5,919955 1,971603 signifikan 19 INDF 0,615999 6,369502 1,971603 signifikan 20 ITMG 0,468163 4,420253 1,971603 signifikan 21 JSMR 0,517666 5,784597 1,971603 signifikan 22 KLBF 0,448208 2,693647 1,971603 signifikan 23 LPKR 0,493207 4,847107 1,971603 signifikan 24 LSIP 0,299044 2,830956 1,971603 signifikan 25 MAIN 0,278724 3,269930 1,971603 signifikan 26 MLPL 0,229164 2,135851 1,971603 signifikan 27 MNCN 0,410320 4,864316 1,971603 signifikan 28 PGAS 0,599567 9,001862 1,971603 signifikan 29 PTBA 0,499271 4,186589 1,971603 signifikan 30 PTPP 0,435937 3,336482 1,972017 (df = 198) Signifikan
Volume XVII No. 3, Desember 2014
Tabel 4 (Lanjutan) Hasil Keluaran dengan Metoda Partial Least Square
Method: Partial Least Squares SMART PLS Ver: 2.0.M3 No Kode Saham β R_IHSG t-statistic t-table (α = 5%, df=205, kecuali disebutkan lain) Signifikansi 31 PWON 0,341572 2,200154 1,971603 signifikan 32 SMGR 0,636824 8,942018 1,971603 signifikan 33 SMRA 0,471815 2,609651 1,971603 signifikan 34 SSIA 0,301291 2,377967 1,971603 signifikan 35 TBIG 0,262011 2,663275 1,974716 (df = 162) signifikan 36 TLKM 0,253006 1,621300 1,971603 tidak signifikan 37 UNTR 0,653977 9,998156 1,971603 signifikan 38 UNVR 0,428315 3,723572 1,971603 signifikan 39 VIVA 0,364361 2,955464 1,982383 (df = 107) signifikan 40 WIKA 0,524007 5,375237 2,007584 (df = 51) signifikan
Sumber: data diolah peneliti
Nilai  t tabel hasil  perhitungan  dengan  program LibreOffice  Calc dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5
Tabel nilai t dengan α = 5%, uji 2 sisi
df Value df value Df value 205 1,971603 164 1,974535 75 1,992102 204 1,971661 163 1,974625 74 1,992543 203 1,971719 162 1,974716 73 1,992997 202 1,971777 161 1,974808 72 1,993464 201 1,971837 160 1,974902 71 1,993943 200 1,971896 70 1,994437 199 1,971957 110 1,981765 69 1,994945 198 1,972017 109 1,981967 68 1,995469 197 1,972079 108 1,982173 67 1,996008 196 1,972141 107 1,982383 66 1,996564 195 1,972204 106 1,982597 65 1,997138 194 1,972268 105 1,982815 64 1,99773 193 1,972332 104 1,983038 63 1,998341 192 1,972396 103 1,983264 62 1,998972 191 1,972462 102 1,983495 61 1,999624 190 1,972528 101 1,983731 60 2,000298 189 1,972595 100 1,983972 59 2,000995
Tabel 5 (Lanjutan)
Tabel nilai t dengan α = 5%, uji 2 sisi
df Value df value Df value 188 1,972663 99 1,984217 58 2,001717 187 1,972731 98 1,984467 57 2,002465 186 1,9728 97 1,984723 56 2,003241 185 1,97287 96 1,984984 55 2,004045 184 1,972941 95 1,985251 54 2,004879 183 1,973012 94 1,985523 53 2,005746 182 1,973084 93 1,985802 52 2,006647 181 1,973157 92 1,986086 51 2,007584 180 1,973231 91 1,986377 50 2,008559 179 1,973305 90 1,986675 178 1,973381 89 1,986979 177 1,973457 88 1,98729 176 1,973534 87 1,987608 175 1,973612 86 1,987934 174 1,973691 85 1,988268 173 1,973771 84 1,98861 172 1,973852 83 1,98896 171 1,973934 82 1,989319 170 1,974017 81 1,989686 169 1,9741 80 1,990063 168 1,974185 79 1,99045 167 1,974271 78 1,990847 166 1,974358 77 1,991254 165 1,974446 76 1,991673 Sumber: data diolah peneliti
Hasil dari penelitian ini didasarkan pada data mingguan yang berbeda dengan yang  dilakukan  oleh  Pasaribu  (2009)  mengenai  koreksi  Beta  yang  bias.  Dengan menggunakan data mingguan seperti yang disarankan oleh Lo dan Mackinlay (1988).
Dari  45  saham  LQ45  yang  diprediksi  risiko  sistematiknya,  ada  tiga  saham yang tidak berhasil diprediksi secara signifikan. Ada hal-hal lain di luar model yang lebih  berpengaruh  terhadap  saham  Astra  International  Tbk  (ASII),  Harum  Energy Tbk  (HRUM)  dan  Telekomunikasi  Indonesia  Tbk  (TLKM).  Risiko  sistematik terbesar dimiliki oleh Waskita Karya Tbk (WSKT) sebesar 1,903882952, kemudian diikuti  oleh  Express  Transindo  Utama  Tbk  (TAXI),  Indocement  Tunggal  Prakasa Tbk  (INTP),  Bank  Central  Asia  Tbk  (BBCA).  Peringkat  besarnya  risiko  sistematik dapat dilihat pada Tabel 6.
Hasil  nilai  risiko  sistematik  relatif  tinggi  dari  hasil  pengujian  parametrik, namun  hasil  dari  proses  non-parametrik  tidak  dapat  diabaikan.  Saham-saham perbankan memiliki risiko sistematik yang relatif besar dibandingkan dengan saham- saham  lain.  Hal  ini  ditunjukkan  dalam    Tabel  6,  Bank  Central  Asia  Tbk  (BBCA),
Volume XVII No. 3, Desember 2014
Bank  Mandiri  Tbk  (BMRI),  Bank  Negara  Indonesia  Tbk  (BBNI)  dan  Bank  Rakyat Indonesia Tbk (BBRI) menduduki peringkat empat, lima, enam dan delapan dari 42.
Tabel 6
Peringkat Hasil Prediksi Risiko Sistematik (Beta) Peringkat Kode Saham Beta Peringkat Kode Saham Beta 1 WSKT 1,903882952 23 ITMG 0,468163 2 TAXI 1,494925611 24 KLBF 0,448208 3 INTP 1,135982533 25 BMTR 0,447433 4 BBCA 1,059105594 26 GGRM 0,442391 5 BMRI 0,801047 27 ADRO 0,441421 6 BBNI 0,698444 28 PTPP 0,435937 7 UNTR 0,653977 29 CTRA 0,430555 8 BBRI 0,653686 30 UNVR 0,428315 9 SMGR 0,636824 31 MNCN 0,41032 10 INDF 0,615999 32 BDMN 0,385402 11 PGAS 0,599567 33 BKSL 0,368699 12 AKRA 0,53572 34 VIVA 0,364361 13 ASRI 0,529916 35 AALI 0,362912 14 ICBP 0,526312 36 PWON 0,341572 15 WIKA 0,524007 37 EXCL 0,332722 16 BSDE 0,520334 38 SSIA 0,301291 17 JSMR 0,517666 39 LSIP 0,299044 18 PTBA 0,499271 40 MAIN 0,278724 19 LPKR 0,493207 41 TBIG 0,262011 20 ADHI 0,488466 42 MLPL 0,229164 21 CPIN 0,484458 22 SMRA 0,471815 Sumber: data diolah peneliti
Metoda  non-parametrik  merupakan  alternatif  yang  dilakukan  setelah  asumsi normalitas  tidak  terpenuhi  dalam  pengambilan  keputusan  (inferensi)  dalam  model penelitian  ini.  Data outlier yang  sekiranya  mengganggu  terpenuhinya  normalitas tidak dimodifikasi atau dihilangkan. Dengan tidak melakukan treatment seperti yang telah  disebutkan,  masih  ada  lima  persamaan  yang  memenuhi  uji  normalitas  yang digunakan, yaitu Jarque-Bera . Jika menghilangkan atau memodifikasi data yang ada dikhawatirkan akan ada gejala ( symptom ) dari kondisi riil yang tidak terdeteksi.

## SIMPULAN
Berdasarkan seluruh tahapan dalam penelitian ini, maka dapat disimpulkan:
1. Model  data  mingguan  relatif  lebih  terhindar  dari  permasalahan  teknis perdagangan dalam memprediksi risiko sistematik.
2. Adanya  faktor  lain  yang  lebih  berpengaruh  terhadap return saham  ASII, HRUM  dan  TLKM  sehingga  risiko  sistematik  tidak  berpengaruh  secara signifikan.
3. Saham-saham  perbankan  memiliki  risiko  sistematik  yang  relatif  tinggi  dalam emiten yang tergabung dalam indeks LQ45.

## DAFTAR PUSTAKA
Bartholdy,  J.,  dan  P.  Peare.  2001.  The  relative  efficiency  of  beta  estimates. Social Science Research Network. (March): 1-20.
Bernstein,  P.  L.  1992.  Capital  ideas. Dalam Have  we  misinterpreted CAPM for 4years?  A  Theoretical  Proof.  Fan,  S.C.  2004. Social  Science  Research Network : 1-19.
Brooks, C. 2008. Introductory Econometrics for Finance . Edisi ke Dua, New York: Cambridge University Press.
Bursa Efek Indonesia. 2014. IDX LQ45 February 2014 . Jakarta: BEI.
Chan, L. K.C., Y. Hamao, dan J. Lakonishok. 1991. Fundamentals and stock return s
in  Japan. Dalam Have  we  Misinterpreted  CAPM  for  40  years?  A
TheoreticalProof.
Fan,  S.C.  2004. Social  Science  Research  Network :  1-
19.
Fama,  E.  1971.  Efficient  capital  markets:  A  review  of  theory  and  empirical work. DalamHave  we  Misinterpreted  CAPM  for  40  years?  A  Theoretical Proof .  Fan, S.C. 2004. Social Science Research Network : 1-19.
Fama, E.F., dan K. French. 1992. The cross section of expected stock returns. Dalam Have we Misinterpreted CAPM for 40 years? A Theoretical Proof .
Fan, S.C. 2004. Have we Misinterpreted CAPM for 40 years? A Theoretical Proof. Social Science Research Network. ( September ): 1-19.
Fama,  E.  F.,  dan  K.  R.  French.  2003.  The  capital  asset  pricing  model:  Theory  and evidence. CRSP  Working  Paper  No.  550 . Tuck  Business  School  Working Paper No. 03-26 ( August ): 1-35.
Universitas  Gadjah  Mada,  Pidato  Pengukuhan  Jabatan  Guru  Besar  Fakultas Ekonomi.  2003. Risiko  Sistematik  (Beta):Berbagai  Isu  Pengestimasian danKeterterapannya  dalam  Penelitian  Empirik .  Tandelilin,  E.  Yogyakarta: UGM.
Hartono,  J.  2009. Teori  Portofolio  dan  Analisis  Investasi .  Edisi  ke  Enam. Yogyakarta:BPFE.
Volume XVII No. 3, Desember 2014
Fan, S. C. 2004. Have we misinterpreted CAPM for 40 years? A Theoretical Proof.
Social Science Research Network. (September): 1-19.
Fama, E.F., L. Fisher, M. Jensen, dan R. Roll. 1969. The adjustment of stock prices tonew  information. Dalam  Have  we  Misinterpreted  CAPM  for  40  years?  A
Theoretical Proof . Fan, S.C. 2004. Social   Science Research Network.
( September ): 1-19.
Ghozali,  I.  2008. Structural  Equation  Modelling  Metoda  Alternatif  dengan  Partial Least  Square .  Edisi  ke  Dua,  Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro.
Hartono,  J.  2004. Metodologi  Penelitian  Bisnis:  Salah  Kaprah  dan  Pengalaman- pengalaman . Edisi ke Satu, Yogyakarta: BPFE.
Hartono, J., dan W. Abdillah. 2009. Konsep  & Aplikasi  Partial Least  Square untuk Penelitian Empiris . Edisi ke Satu, Yogyakarta: BPFE.
Lo, A., dan A. C. Mackinlay. 1988. Stock market prices do not follow random walk: Evidence from simple specification tests. Dalam Benarkah Pasar Modal Kita Efisien?  Bukti  dari  Jakarta  Stock  Exchange. Utomo,  D.,  dan  Fuad.  2008.
Jurnal  Keuangan dan Perbankan .Vol.12 No.1(Agustus): 43-55.
Malkiel,  B.  G.  1990.  A  random  walk  down  wall  street. Dalam Have  we Misinterpreted CAPM for  40  years?  A  Theoretical  Proof.  Fan,  S.C.  2004.
Social  Science Research Network. ( September ): 1-19.
Manurung.  A.  H.  1996.  Asset  pricing  model  on  the  jakarta  stock  exchange:  A nonparametric analysis. Dalam Bunga Rampai Kajian Teori Keuangan . 2002. Disunting  oleh    S.  Husnan,  E.  Tandelilin,  M.  Asri,  dan  M.M.  Hanafi. Yogyakarta:   BPFE.
Pasaribu,  R.B.F.  2009.  Non-synchronous  trading  in  indonesia  stock  exchange. Journal of Economics and Business. Vol. 3 No.2(July): 81-89.