Abstrak —Salah satu sarana investasi yang berkembang pesat di Indonesia akhir-akhir ini adalah pasar modal. Hal paling mendasar yang harus diketahui oleh seorang investor adalah adanya risiko yang selalu mengikuti return.  Oleh karena itu, investor perlu memprediksi return  yang diharapkan supaya dapat memaksimalkan keuntungan pada tingkat risiko tertentu. Salah satu cara paling populer untuk memprediksinya adalah CAPM (Capital Asset Pricing Model). Karena pasar modal Indonesia saat ini sudah berkembang pesat dan minat investor untuk berinvestasi juga tinggi, penelitian ini dilakukan untuk menilai kembali berlakunya CAPM di pasar modal Indonesia. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode two pass regression dan  teknik  rolling window regression, serta dengan menerapkan pendekatan berupa pembentukan portofolio berdasarkan urutan peringkat beta. Selain itu, tahap kedua regresi dilakukan sebanyak dua kali, yaitu dengan intercept dan tanpa  intercept, untuk melihat pengaruh adanya intercept terhadap kinerja CAPM di pasar modal Indonesia. Data yang digunakan  dalam  penelitian ini adalah data saham 50 perusahaan Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan kapitalisasi pasar tertinggi selama  tahun 2017 hingga tahun 2021. Hasil yang ditemukan  dari penelitian ini adalah CAPM tanpa intercept signifikan untuk 59,18% subperiode dengan pemenuhan syarat market risk premium  harus signifikan dan bernilai positif sebesar 51,72% dan pemenuhan syarat intercept harus bernilai 0 atau tidak signifikan sebesar 100%. Sementara itu, CAPM dengan intercept sama sekali tidak signifikan dengan tidak ada satu pun syarat yang terpenuhi. Oleh karena itu, CAPM tanpa intercept terbukti jauh lebih baik daripada CAPM dengan  intercept.  Berdasarkan model tersebut, sekitar 35,2% hingga 80,79% keragaman pada return yang diharapkan dari saham BEI mampu dijelaskan oleh beta yang mewakili risiko sistematisnya, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Meskipun  hal ini  belum sepenuhnya sesuai dengan prinsip CAPM, CAPM masih bisa digunakan dengan baik pada saham BEI dengan menghilangkan intercept pada regresi tahap kedua.
Kata Kunci —Capital Asset Pricing Model, Two Pass Regression, Rolling Window Regression.

## I. PENDAHULUAN
NVESTASI  pada hakikatnya merupakan penempatan sejumlah dana pada saat ini dalam bentuk pembelian aset dengan harapan untuk memperoleh keuntungan di masa depan. Salah satu sarana investasi yang berkembang pesat di Indonesia akhir-akhir ini adalah pasar modal. Direktur Utama Bursa Efek Indonesia (BEI) Inarno Djajadi mengungkapkan bahwa total jumlah investor di pasar modal telah meningkat hampir 7 kali lipat jika dibandingkan dengan tahun 2017. Hal paling mendasar yang harus diketahui oleh seorang investor adalah adanya risiko yang selalu mengikuti return . Seorang investor pasti berharap untuk mendapatkan return setinggi mungkin dengan risiko serendah mungkin. Oleh karena itu,
investor perlu memprediksi return yang diharapkan supaya dapat memaksimalkan keuntungan pada tingkat risiko tertentu. Salah satu cara paling populer untuk memprediksinya adalah dengan menggunakan Model Penetapan Harga Aset Modal atau yang biasa disebut CAPM ( Capital Asset Pricing Model ) [1]. CAPM adalah bentuk paling sederhana dari model keseimbangan yang memungkinkan kita untuk melihat hubungan antara risiko dan return yang diharapkan dari sebuah aset berisiko pada kondisi pasar seimbang. Model ini pertama kali dikembangkan secara independen oleh Sharpe, Lintner, dan Mossin. Selama puluhan tahun, CAPM masih terus didiskusikan dan dikembangkan karena hasil penelitian yang beraneka ragam terkait validitas model ini. Penelitian- penelitian tersebut menggunakan metode yang sama, yaitu two pass regression (regresi dalam dua tahap). Dengan metode tersebut, Black, Jensen, dan Scholes pada tahun 1972 menemukan bahwa CAPM berlaku, dengan sebelumnya membentuk portofolio terlebih dahulu berdasarkan nilai estimasi beta yang didapatkan dari regresi tahap pertama. Temuan ini juga dikonfirmasi oleh Fama dan French. Setelah temuan tersebut, pendekatan menggunakan portofolio untuk mengurangi error dalam variabel telah menjadi standar dalam literatur penilaian CAPM [1].
Dalam  penelitian lain mengenai penilaian CAPM, menyatakan bahwa penerapan teknik rolling window regression dapat memberikan model yang lebih robust [2]. Selain itu, tahap regresi kedua penilaian CAPM juga dilakukan sebanyak dua kali yaitu dengan adanya intercept maupun tanpa adanya intercept , untuk melihat pengaruh adanya intercept terhadap kinerja model. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa CAPM berlaku sangat signifikan di pasar modal India dan model tanpa intercept memiliki kinerja yang lebih baik daripada model tradisional. Oleh karena itu, penyebab kegagalan CAPM diduga bukan karena tidak mampu menjelaskan hubungan antara risiko dan return yang diharapkan, melainkan karena penggunaan model yang tidak tepat saat pengujian CAPM.
Penelitian terkait validitas CAPM juga sering dilakukan di Indonesia. Hampir semua penelitian tersebut menemukan bahwa CAPM tidak berlaku di pasar modal Indonesia, setidaknya pada periode peneltian. Alasan tidak berlakunya CAPM ini masih  terus diteliti hingga saat ini. Menurut Susanti (2016), menyatakan bahwa kurangnya minat investor untuk berinvestasi di pasar modal pada saat itu merupakan salah satu penyebabnya  [3]. Dengan perkembangan pesat pasar modal Indonesia dan peningkatan minat investor untuk berinvestasi, penilaian CAPM harus kembali dilakukan untuk

## Penilaian CAPM Menggunakan Metode
Two Pass Regression dan Teknik Rolling Window Regression (Studi Kasus pada Saham Bursa Efek Indonesia Periode 2017-2021)
Clarissa Nathania, Galuh Oktavia Siswono, dan Wawan Hafid Syaifudin Departemen Aktuaria, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail: galuh@aktuaria.its.ac.id
I
memberikan gambaran terbaru tentang CAPM dalam situasi pasar modal Indonesia saat ini.
Oleh karena itu, penelitian  ini akan melakukan kembali penilaian CAPM di pasar modal Indonesia dengan menggunakan metode two pass regression , teknik rolling window regression , dan pendekatan berupa pembentukan portofolio. Selain itu, tahap kedua regresi juga akan dilakukan dua kali untuk melihat pengaruh adanya intercept terhadap kinerja CAPM di pasar modal Indonesia. Sebagai perwakilan pasar modal Indonesia, saham-saham perusahaan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) akan menjadi objek penelitian ini. Dari seluruh perusahaan tercatat BEI, akan diambil 50 perusahaan dengan kapitalisasi pasar tertinggi per akhir Desember 2021. Periode penelitian yang diambil adalah 5 tahun ke belakang, yaitu tahun 2017 hingga tahun 2021. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah
berlakunya CAPM pada saham BEI dengan kinerja yang tinggi, sehingga nantinya CAPM bisa digunakan oleh para investor, terutama investor-investor pemula, untuk memperkirakan return yang akan diterima dari pembelian aset berisiko di pasar modal Indonesia.

## II. KAJIAN PUSTAKA

## A. Saham
Saham adalah tanda bukti penyertaan kepemilikan modal/dana pada suatu perusahaan yang berbentuk perseroan terbatas (atau yang biasa disebut emiten). Suatu perusahaan dapat menjual hak kepemilikannya dalam bentuk saham dan investor dapat membelinya. Dengan melakukan pembelian saham suatu perusahaan, investor menjadi pemilik sebagian dari perusahaan tersebut.

## B. Pasar Modal dan Bursa Efek Indonesia
Pasar modal adalah tempat bertemunya dua pihak yaitu pihak yang menawarkan kepada pihak yang memerlukan instrumen keuangan jangka panjang, seperti obligasi, saham, dan surat berharga lain yang memiliki jangka waktu lebih dari satu tahun [1]. Lembaga pasar modal Indonesia yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah Bursa Efek Indonesia (BEI). Saham yang diperdagangkan pada bursa efek disebut sebagai saham terdaftar. Pada akhir tahun 2021, terdapat 766 perusahaan yang terdaftar sahamnya di BEI  [2]. Hal ini menunjukkan betapa pesatnya perkembangan BEI saat ini.

## C. Risiko dan Return
Risiko dapat didefinisikan sebagai peluang dari tidak tercapainya salah satu tujuan investasi karena adanya ketidakpastian dari waktu ke waktu  [1].  Risiko dapat dibedakan menjadi dua, yaitu risiko sistematis ( Systematic Risk/Undiversified Risk ) dan risiko non-sistematis ( Unsystematic Risk ). Risiko non-sistematis dapat dihilangkan dengan melakukan diversifikasi, sedangkan risiko sistematis tidak [3].
Sementara itu, return adalah hasil yang diperoleh dari suatu investasi. Return dapat berupa return yang sudah terjadi ( return realisasi) dan dapat juga berupa return yang diharapkan terjadi di masa mendatang ( return ekspektasi) [1]. Return saham biasanya dihitung menggunakan rumus capital gain (loss) yaitu
𝑅𝑅 𝑖𝑖 , 𝑡𝑡 = 𝑃𝑃 𝑖𝑖 , 𝑡𝑡 −𝑃𝑃 𝑖𝑖 , 𝑡𝑡−1 𝑃𝑃 𝑖𝑖 , 𝑡𝑡−1 (1)
dengan 𝑅𝑅 𝑖𝑖 , 𝑡𝑡 merupakan nilai return saham  individu  ke- 𝑖𝑖 pada observasi ke- 𝑡𝑡 , 𝑃𝑃 𝑖𝑖 , 𝑡𝑡 merupakan harga saham individu ke- 𝑖𝑖 pada  observasi  ke- 𝑡𝑡 , dan 𝑃𝑃 𝑖𝑖 , 𝑡𝑡−1 merupakan harga saham individu ke- 𝑖𝑖 pada observasi sebelumnya yaitu observasi 𝑡𝑡 − 1 [4]. Selain return saham secara individu, return lain yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah return pasar ( market rate ) dan return aset bebas risiko ( risk free rate ). Return pasar adalah tingkat return dari indeks harga pasar. Susanti (2016) menghitung return pasar dengan mencari rata-rata return dari seluruh saham yang dipilih sebagai sampel menggunakan rumus
𝑅𝑅 𝑀𝑀 , 𝑡𝑡 = ∑ 𝑅𝑅 𝑖𝑖 , 𝑡𝑡 𝑁𝑁 (2)
Tabel 1.
Hasil regresi tahap kedua berdasarkan CAPM tanpa intercept Sub- periode Waktu Market Risk Premium ( 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ∗ ) 𝑃𝑃 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 Statistik Uji 𝑡𝑡 ( 𝑡𝑡 𝑘𝑘 ) terhadap 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ∗ 𝑃𝑃 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 Statistik Uji 𝐹𝐹 ( 𝐹𝐹 𝑘𝑘 ) 1 Jan 2017 - Des 2017 -0,0021 0,8042 0,8042 2 Feb 2017 - Jan 2018 0,0035 0,6478 0,6478 3 Mar 2017 - Feb 2018 0,0111 0,1743 0,1743 4 Apr 2017 - Mar 2018 0,0031 0,6952 0,6952 5 Mei 2017 - Apr 2018 0,0025 0,7724 0,7724 6 Juni 2017 - Mei 2018 -0,0015 0,8133 0,8133 7 Juli 2017 - Juni 2018 -0,0047 0,3964 0,3964 8 Agst 2017 - Juli 2018 -0,0158 0,0011*  0,0011* 9 Sept 2017 - Agst 2018  -0,0247 0,0011*  0,0011* 10 Okt 2017 - Sept 2018 -0,0281 0,0042*  0,0042* 11 Nov 2017 - Okt 2018 -0,0307 0,0011*  0,0011* 12 Des 2017 - Nov 2018 -0,0287 0,0007*  0,0007* 13 Jan 2018 - Des 2018 -0,0302 0,0002*  0,0002* 14 Feb 2018 - Jan 2019 -0,0311 0,001* 0,001* 15 Mar 2018 - Feb 2019 -0,0323 0,0005*  0,0005* 16 Apr 2018 - Mar 2019 -0,0273 0,0017*  0,0017* 17 Mei 2018 - Apr 2019 -0,0272 0,0013*  0,0013* 18 Juni 2018 - Mei 2019 -0,0334 0,0002*  0,0002* 19 Juli 2018 - Juni 2019 -0,0181 0,0059*  0,0059* 20 Agst 2018 - Juli 2019 -0,0075 0,113 0,113 21 Sept 2018 - Agst 2019  0,0027 0,5017 0,5017 22 Okt 2018 - Sept 2019 0,0011 0,7886 0,7886 23 Nov 2018 - Okt 2019 0,017 0,0079*  0,0079* 24 Des 2018 - Nov 2019 0,0169 0,0315*  0,0315* 25 Jan 2019 - Des 2019 0,0199 0,0044*  0,0044* 26 Feb 2019 – Jan 2020 0,0114 0,0746 0,0746 27 Mar 2019 - Feb 2020 0,0045 0,6064 0,6064 28 Apr 2019 - Mar 2020 0,0007 0,9156 0,9156 29 Mei 2019 - Apr 2020 0,0034 0,6062 0,6062 30 Juni 2019 - Mei 2020 0,0076 0,3113 0,3113 31 Juli 2019 - Juni 2020 0,0064 0,3856 0,3856 32 Agst 2019 - Juli 2020 0,0218 0,013* 0,013* 33 Sept 2019 - Agst 2020  0,0194 0,0047*  0,0047* 34 Okt 2019 - Sept 2020 0,0176 0,0121*  0,0121* 35 Nov 2019 - Okt 2020 0,0114 0,0319*  0,0319* 36 Des 2019 - Nov 2020 0,0227 0,0013*  0,0013* 37 Jan 2020 - Des 2020 0,0196 0,0021*  0,0021* 38 Feb 2020 - Jan 2021 0,019 0,0034*  0,0034* 39 Mar 2020 - Feb 2021 0,0284 0,0008*  0,0008* 40 Apr 2020 - Mar 2021 0,0315 0,0004*  0,0004* 41 Mei 2020 - Apr 2021 0,0299 0,0002*  0,0002* 42 Juni 2020 - Mei 2021 0,0282 0,0001*  0,0001* 43 Juli 2020 - Juni 2021 0,0218 0,0009*  0,0009* 44 Agst 2020 - Juli 2021 -0,0032 0,5927 0,5927 45 Sept 2020 - Agst 2021  -0,0048 0,2096 0,2096 46 Okt 2020 - Sept 2021 -0,0004 0,9135 0,9135 47 Nov 2020 - Okt 2021 -0,0006 0,8945 0,8945 48 Des 2020 - Nov 2021 -0,0138 0,0125*  0,0125*
49 Jan 2021 – Des 2021 -0,0205 0,0001*  0,0001*
dengan 𝑅𝑅 𝑀𝑀 , 𝑡𝑡 merupakan nilai return pasar pada observasi ke- 𝑡𝑡 , 𝑅𝑅 𝑖𝑖 , 𝑡𝑡 merupakan nilai return saham  individu  ke- 𝑖𝑖 pada observasi ke- 𝑡𝑡 , dan 𝑁𝑁 adalah jumlah sampel  [3]. Selanjutnya, return aset bebas risiko yang disimbolkan dengan 𝑅𝑅 𝑓𝑓 adalah return dari aset finansial  yang tidak berisiko. Dasar pengukuran return aset bebas risiko biasanya berhubungan dengan sekuritas-sekuritas yang dikeluarkan pemerintah karena diasumsikan bahwa negara tidak mungkin gagal membayar (walaupun masih berpotensi memiliki risiko), salah satunya adalah IndONIA yang pernah digunakan pada penelitian Palhamdani (2019) dan Firdaus (2021) [5-6].
Di antara return dan risiko, terdapat hubungan yang searah atau linier yang menunjukkan bahwa semakin besar risiko yang ditanggung maka semakin besar pula tingkat return yang diharapkan  [1].  Pada dasarnya risiko ini tidak bisa
dihilangkan, tetapi hanya bisa dikurangi dengan cara diversifikasi melalui pembentukan portofolio yang efisien. Investor yang memegang portofolio yang terdiversifikasi dengan baik dapat menghilangkan sebagian besar risiko non- sistematis, tapi tidak dengan risiko sistematis [7].

## D. Model Penetapan Harga Aset Modal (CAPM)
CAPM adalah bentuk paling sederhana dari model keseimbangan yang dikembangkan pertama kali pada tahun 1960 oleh William F. Sharpe, Litner dan Mossin [8]. Model ini telah diturunkan dalam berbagai bentuk yang semakin kompleks. Namun karena bentuk yang terlalu kompleks, model-model tersebut tidak bisa menyampaikan intuisi ekonomi semudah bentuk CAPM versi Sharpe-Lintner- Mossin. Oleh karena itu, CAPM tetap menjadi model paling popular yang digunakan oleh masyarakat [1].
Dalam lingkup CAPM, risiko sistematis dari suatu saham/portofolio terhadap risiko pasar dapat diukur dengan beta ( 𝛽𝛽 ). Beta merupakan suatu pengukur volatilitas return
Tabel 2. Hasil regresi tahap kedua berdasarkan CAPM dengan intercept
Sub eriode Waktu Intercept ( 𝛼𝛼 𝑘𝑘 ∗ ) Market Risk Premium ( 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ∗ ) 𝑃𝑃 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 Statistik Uji 𝑡𝑡 ( 𝑡𝑡 𝑘𝑘 ) terhadap 𝛼𝛼 𝑘𝑘 ∗ 𝑃𝑃 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 Statistik Uji 𝑡𝑡 ( 𝑡𝑡 𝑘𝑘 ) terhadap 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ∗ 𝑃𝑃 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 Statisti Uji 𝐹𝐹 ( 𝐹𝐹 𝑘𝑘 1 Jan 2017 - Des 2017 0,0108  -0,0262  0,4183  0,3996  0,3996 2 Feb 2017 - Jan 2018 0,0128  -0,0236  0,3048  0,3874  0,3874 3 Mar 2017 - Feb 2018 0,006 -0,0014  0,6337 0,959 0,959 4 Apr 2017 - Mar 2018  0,0078  -0,0123  0,5649  0,6602  0,6602 5 Mei 2017 - Apr 2018  -0,0018 0,006 0,9085  0,8509  0,8509 6 Juni 2017 - Mei 2018  0,0023  -0,0057  0,8459  0,8022  0,8022 7 Juli 2017 - Juni 2018 0,0017  -0,0077  0,8687  0,6896  0,6896 8 Agst 2017 - Juli 2018  -0,0042  -0,0083  0,4728  0,4541  0,454 9 Sept 2017 - Agst 2018  -0,0074  -0,0116  0,3805  0,4593  0,4593
10 Okt 2017 - Sept 2018  -0,0116  -0,0089  0,3649  0,6856  0,6856
11 Nov 2017 - Okt 2018  -0,0073  -0,0191  0,5248  0,3357  0,3357 12 Des 2017 - Nov 2018  -0,0119  -0,0099  0,1955  0,5086  0,5086 13 Jan 2018 – Des 2018  -0,0109  -0,0132  0,1755  0,3174  0,3174 14 Feb 2018 - Jan 2019 -0,0118  -0,0125  0,2456  0,4569  0,4569 15 Mar 2018 - Feb 2019  -0,0152  -0,0083  0,0701  0,5298  0,5298 16 Apr 2018 - Mar 2019  -0,0175  0,0004  0,0394*  0,9778  0,9778 17 Mei 2018 - Apr 2019  -0,0145  -0,0042  0,1045  0,7676  0,7676 18 Juni 2018 - Mei 2019  -0,0178  -0,0058  0,0294*  0,6248  0,6248 19 Juli 2018 - Juni 2019  -0,0157  0,0063  0,0269* 0,54 0,54 20 Agst 2018 - Juli 2019  -0,0088  0,0063  0,1793  0,5543  0,5543 21 Sept 2018 - Agst 2019  0,0024  -0,0011  0,7124  0,9226  0,9226 22 Okt 2018 - Sept 2019  0,0059  -0,0086  0,3584 0,446 0,446 23 Nov 2018 - Okt 2019  0,0114  -0,0021  0,1007  0,8552  0,8552 24 Des 2018 - Nov 2019  0,0157  -0,0107  0,1137  0,5388  0,5388 25 Jan 2019 - Des 2019 0,0137  -0,0037  0,1061  0,7953  0,7953 26 Feb 2019 - Jan 2020 0,0141  -0,0128  0,1548 0,455 0,455 27 Mar 2019 - Feb 2020 0,0127 -0,017 0,4128  0,5357  0,5357 28 Apr 2019 - Mar 2020  0,0222  -0,0326  0,1025  0,1245  0,1245 29 Mei 2019 - Apr 2020 0,0168  -0,0209 0,225 0,3129  0,3129 30 Juni 2019 - Mei 2020 0,016 -0,0165  0,2771  0,4709  0,4709 31 Juli 2019 - Juni 2020 0,0225  -0,0272  0,1205  0,2179  0,2179 32 Agst 2019 - Juli 2020  0,0309  -0,0241  0,0139*  0,1585  0,1585 33 Sept 2019 - Agst 2020  0,0236  -0,0155  0,013*  0,2178  0,2178 34 Okt 2019 - Sept 2020  0,0277  -0,0224  0,0084*  0,1018  0,1018 35 Nov 2019 - Okt 2020 0,021 -0,0187  0,0229*  0,1357  0,1357 36 Des 2019 - Nov 2020  0,0211  -0,0073  0,0406*  0,5883  0,5883 37 Jan 2020 - Des 2020 0,0187  -0,0062  0,036*  0,5818  0,5818 38 Feb 2020 - Jan 2021 0,0193 -0,008 0,0627  0,5603  0,5603 39 Mar 2020 - Feb 2021 0,0213  -0,0018 0,078 0,9121  0,912 40 Apr 2020 - Mar 2021  0,0138 0,0105  0,2835  0,5981  0,598 41 Mei 2020 - Apr 2021 0,0109 0,0129  0,3187  0,4651  0,465 42 Juni 2020 - Mei 2021  0,0124 0,0092  0,2152  0,5489  0,5489 43 Juli 2020 - Juni 2021 0,0027 0,0177  0,7859  0,2875  0,2875 44 Agst 2020 - Juli 2021  -0,0077  0,0088  0,5554  0,6782  0,6782 45 Sept 2020 - Agst 2021  -0,0046  0,0024  0,5577  0,8503  0,8503 46 Okt 2020 - Sept 2021 -0,01 0,0157  0,1405  0,1672  0,1672
47 Nov 2020 - Okt 2021  -0,0056  0,0085  0,5062  0,5509  0,5509 48 Des 2020 - Nov 2021  -0,0071  -0,0022  0,4521  0,8877  0,8877 49 Jan 2021- Des 2021 -0,0045  -0,0128  0,5505  0,3411  0,341
Tabel 3.
Perbandingan koefisien determinasi antara model tanpa intercept dan model dengan intercept Sub- periode Koefisien Determinasi CAPM tanpa intercept CAPM dengan intercept 1 0,0072 0,0900* 2 0,0242 0,0946* 3 0,1947* 0,0004 4 0,0179 0,0254* 5 0,0098* 0,0047 6 0,0065 0,0083* 7 0,0810* 0,0210 8 0,7134* 0,0718 9 0,7144* 0,0702 10 0,6167* 0,0216 11 0,7109* 0,1159 12 0,7359* 0,0565 13 0,7912* 0,1244 14 0,7191* 0,0710 15 0,7614* 0,0512 16 0,6831* 0,0001 17 0,7015* 0,0116 18 0,7914* 0,0313 19 0,5876* 0,0487 20 0,2552* 0,0455 21 0,0516* 0,0013 22 0,0084 0,0743* 23 0,5616* 0,0044 24 0,4181* 0,0490 25 0,6132* 0,0089 26 0,3111* 0,0715 27 0,0307 0,0497* 28 0,0013 0,2691* 29 0,0307 0,1266* 30 0,1134* 0,0668 31 0,0846 0,1827* 32 0,5141* 0,2321 33 0,6068* 0,1828 34 0,5215* 0,2992 35 0,4168* 0,2559 36 0,7020* 0,0382 37 0,6696* 0,0395 38 0,6326* 0,0441 39 0,7301* 0,0016 40 0,7697* 0,0363 41 0,8040* 0,0685 42 0,8158* 0,0467 43 0,7219* 0,1396 44 0,0330* 0,0226 45 0,1686* 0,0047 46 0,0014 0,2239* 47 0,0021 0,0462* 48 0,5179* 0,0026 49 0,8271* 0,1135
suatu saham atau portofolio terhadap return pasar [3]. Dari formulasi dan pembuktian Jack Treynor, William Sharpe dan John Litner pada pertengahan 1960-an, diketahui bahwa hubungan beta dan return ekspektasi adalah linier. Artinya, semakin tinggi nilai beta sebuah saham/portofolio maka semakin tinggi pula return yang diharapkan [8]. Berdasarkan prinsip CAPM, risiko sistematis yang dilambangkan dengan beta merupakan satu-satunya komponen yang mempengaruhi nilai return ekspektasi dan risiko non-sistematis tidak berperan sama sekali [1].
Selain untuk menentukan nilai return ekspektasi, beta juga merupakan ukuran dari hubungan paralel sebuah saham biasa dengan seluruh tren dalam pasar saham. Nilai 𝛽𝛽 = 1 menunjukkan adanya hubungan yang sempurna antara saham/portofolio tersebut dengan kinerja seluruh pasar. Nilai 𝛽𝛽 > 1 menunjukkan bahwa saham cenderung naik dan turun lebih tinggi daripada pasar, yang berarti risiko saham lebih besar dari risiko pasar. Dengan begitu, diharapkan return ekspektasi saham akan lebih besar dari return ekspektasi pasar. Sebaliknya, nilai 𝛽𝛽 < 1 menunjukkan bahwa saham cenderung naik dan turun lebih rendah dari pasar, yang berarti risiko saham lebih kecil dari risiko pasar. Dengan begitu, diharapkan return ekspektasi saham lebih kecil dari return ekspektasi pasar [8-9].
Selama berpuluh-puluh tahun,  CAPM masih terus diuji validitasnya. Menurut Mashitoh (2017),  ada 2 faktor yang dipertimbangkan dalam melakukan pengujian validitas CAPM yaitu intercept harus bernilai 0 atau tidak signifikan dalam model serta market risk premium harus signifikan dan bernilai positif. Faktor lain yang perlu dipertimbangkan dalam pengujian CAPM adalah penggunaan pendekatan pembentukan portofolio  berdasarkan nilai beta saham  [2]. Penelitian Black, Jensen, dan Scholes (1972) yang kemudian dikonfirmasi oleh penelitian Fama  dan French (1992) menunjukkan bahwa beta portofolio memiliki pengukuran yang lebih baik ketimbang beta saham individu dikarenakan portofolio memiliki varian residual yang rendah [1]. Dari situ, ditemukan hasil bahwa CAPM berlaku di pasar modal.

## E. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan uji prasyarat yang dilakukan sebelum melakukan analisis regresi. Pengujian asumsi klasik ini bertujuan untuk menghasilkan model regresi yang memenuhi kriteria BLUE ( Best Linier Unbiased Estimator ). Dalam uji asumsi klasik, residual harus memenuhi asumsi Independen, Identik, Distribusi Normal (0, 𝜎𝜎 2 ) . Oleh karena itu, perlu dilakukan  uji normalitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi pada model untuk memeriksa pemenuhan asumsi tersebut [10].
Uji  normalitas  bertujuan untuk  menguji  apakah  residual dalam model regresi berdistribusi normal. Model regresi yang baik seharusnya memiliki residual yang berdistribusi normal. Uji  normalitas dapat dilakukan dengan menggunakan  Uji Kolmogorov-Smirnov dengan rumus pengujian sebagai berikut:
a. Hipotesis 𝐻𝐻 0 : Residual berdistribusi normal 𝐻𝐻 1 : Residual tidak berdistribusi normal b. Statistik Uji
𝐷𝐷 = sup| 𝐹𝐹 0 ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖 ) − 𝑆𝑆 𝑛𝑛 ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖 )| ; 𝑖𝑖 = 1,2, … , 𝑛𝑛
dengan 𝐹𝐹 0 ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖 ) merupakan   fungsi distribusi frekuensi kumulatif teoritis, 𝑆𝑆 𝑛𝑛 ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖 ) merupakan fungsi distribusi frekuensi kumulatif pengamatan sebanyak sampel, dan n merupakan jumlah pengamatan c. Kriteria Keputusan dan Kesimpulan 𝐻𝐻 0 ditolak jika | 𝐷𝐷 | > 𝑞𝑞 ( 1−𝛼𝛼 ) atau 𝑃𝑃 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 < 𝛼𝛼 pada taraf signifikansi 𝛼𝛼 . Artinya, residual tidak berdistribusi normal [11]. Selanjutnya,  uji autokorelasi bertujuan untuk  menguji apakah dalam model regresi terdapat korelasi antara error pada pengamatan satu dengan error pada pengamatan sebelumnya.  Apabila ditemukan korelasi antar pengamatan dalam runtut waktu, artinya terdapat autokorelasi pada model. Model regresi yang  baik  seharusnya  tidak  mengandung autokorelasi. Uji autokorelasi hanya dilakukan pada data time series [10]. Uji autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan Uji Durbin-Watson dengan rumus pengujian sebagai berikut:
a. Hipotesis 𝐻𝐻 0 : Residual independen/Tidak terdapat autokorelasi 𝐻𝐻 1 : Residual tidak independen/Terdapat autokorelasi b. Statistik Uji
𝑑𝑑 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑣𝑣𝑛𝑛𝑖𝑖 = ∑ ( 𝑒𝑒 𝑖𝑖 − 𝑒𝑒 𝑖𝑖−1 ) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=2 ∑ 𝑒𝑒 𝑖𝑖 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1
dengan n merupakan  jumlah pengamatan dan 𝑒𝑒 𝑖𝑖 merupakan residual ke- 𝑖𝑖 c. Kriteria Keputusan dan Kesimpulan Keputusan dan kesimpulan diambil dengan cara membandingkan nilai 𝑑𝑑 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑣𝑣𝑛𝑛𝑖𝑖 dengan nilai batas bawah ( 𝑑𝑑 𝐿𝐿 ) dan nilai batas atas ( 𝑑𝑑 𝑈𝑈 ) pada taraf signifikansi 𝛼𝛼 dari Tabel Durbin Watson dengan kriteria berikut:  (1) 𝐻𝐻 0 ditolak jika 𝑑𝑑 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑣𝑣𝑛𝑛𝑖𝑖 < 𝑑𝑑 𝐿𝐿 atau 𝑑𝑑 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑣𝑣𝑛𝑛𝑖𝑖 > 4 − 𝑑𝑑 𝐿𝐿 . Artinya, terdapat autokorelasi atau residual tidak independen. (2) 𝐻𝐻 0 diterima jika 𝑑𝑑 𝑈𝑈 < 𝑑𝑑 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑣𝑣𝑛𝑛𝑖𝑖 < 4 − 𝑑𝑑 𝑈𝑈 . Artinya, tidak terdapat autokorelasi atau residual independen. (3) Tidak ada keputusan yang bisa diambil jika 𝑑𝑑 𝐿𝐿 ≤ 𝑑𝑑 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑣𝑣𝑛𝑛𝑖𝑖 ≤ 𝑑𝑑 𝑈𝑈 atau 4 − 𝑑𝑑 𝑈𝑈 ≤ 𝑑𝑑 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑣𝑣𝑛𝑛𝑖𝑖 ≤ 4 − 𝑑𝑑 𝐿𝐿 . Artinya, tidak dapat disimpulkan ada tidaknya autokorelasi [12].
Apabila hasil yang didapat dari Uji Durbin-Watson adalah tidak dapat disimpulkan ada tidaknya autokorelasi, perlu dilakukan pengujian lanjutan menggunakan Runs Test. Dalam Runs Test, kriteria keputusan dan kesimpulan diambil berdasarkan nilai signifikansi. Jika signifikansi < 𝛼𝛼 , artinya 𝐻𝐻 0 ditolak sehingga disimpulkan bahwa terdapat autokorelasi atau residual tidak independen [10].
Terakhir, uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Heteroskedastisitas  adalah  kejadian ketika varians  antar pengamatan tersebut  berbeda.  Model regresi yang baik seharusnya  tidak  mengandung heteroskedastisitas. Karena residual dibandingkan antar pengamatan, uji heteroskedastisitas hanya akurat jika dilakukan untuk data cross sectional .  Uji heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan  menggunakan Uji Glejser dengan rumus pengujian sebagai berikut:
a. Hipotesis 𝐻𝐻 0 : Residual identik/Tidak terdapat heteroskedastisitas 𝐻𝐻 1 : Residual tidak identik/Terdapat heteroskedastisitas
b. Statistik Uji
𝐹𝐹 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑣𝑣𝑛𝑛𝑖𝑖 = [ ∑ (| 𝑒𝑒 𝑖𝑖 | − | 𝑒𝑒̅ | 2 ) 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ] ( 𝑘𝑘 ) ⁄ [ ∑ (| 𝑒𝑒 𝑖𝑖 | − | 𝑒𝑒̅ | 2 ) 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 ] ( 𝑛𝑛 − 𝑝𝑝 ) ⁄ = 𝑀𝑀𝑆𝑆𝑅𝑅 𝑀𝑀𝑆𝑆𝑀𝑀
dengan 𝑀𝑀𝑆𝑆𝑅𝑅 merupakan Mean Square Regression dan 𝑀𝑀𝑆𝑆𝑀𝑀 merupakan Mean Square Error . c. Kriteria Keputusan dan Kesimpulan 𝐻𝐻 0 ditolak jika 𝐹𝐹 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑣𝑣𝑛𝑛𝑖𝑖 > 𝐹𝐹 𝛼𝛼 ( 𝑘𝑘𝑛𝑛−𝑝𝑝 ) atau 𝑃𝑃 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 < 𝛼𝛼 pada taraf signifikansi 𝛼𝛼 . Artinya, terdapat heteroskedastisitas atau residual tidak identik.
Apabila terdapat uji asumsi yang belum terpenuhi, perlu diperlakukan perbaikan data. Metode yang dapat digunakan untuk mengatasi residual tidak normal dan residual tidak identik adalah transformasi data, sedangkan metode yang dapat digunakan untuk mengatasi residual tidak independen adalah Cochrane-Orcutt dan Prais Winsten [14].

## F. Two Pass Regression
Metode two pass regression adalah metode pengujian CAPM yang dilakukan dalam 2 tahap regresi. Regresi Tahap Pertama  ( First Pass Regression )  merupakan  pemodelan menggunakan data series return saham/portofolio dengan tujuan untuk mendapatkan nilai beta (koefisien dari variabel independen return pasar yang diduga mempengaruhi return saham).  Regresi Tahap Kedua  ( Second Pass Regression ) merupakan pemodelan menggunakan data cross-sectional excess return saham/portofolio dengan tujuan untuk mendapatkan signifikansi  CAPM yang ditunjukkan oleh market risk premium (koefisien dari variabel independen estimasi beta yang didapatkan dari Regresi Tahap Pertama). Penelitian mengenai penilaian CAPM menggunakan metode two pass regression , baik penelitian nasional maupun penelitian internasional.
Regresi  Tahap  Pertama dilakukan dengan tujuan untuk menghitung nilai beta portofolio dengan cara menempatkan return realisasi masing-masing  saham/portofolio sebagai variabel dependen dan return pasar sebagai variabel independen.  Persamaan yang digunakan dalam Regresi Tahap Pertama adalah
𝑅𝑅 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 , 𝑣𝑣 𝑘𝑘 = 𝛼𝛼 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 + 𝛽𝛽 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 𝑅𝑅 𝑀𝑀 , 𝑘𝑘 , 𝑣𝑣 𝑘𝑘 + 𝜀𝜀 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 , 𝑣𝑣 𝑘𝑘 ; 𝑗𝑗 = 1,2, … ,10, 𝑘𝑘 = 1,2, … ,49, 𝑙𝑙 𝑘𝑘 = 1,2, … , 𝑛𝑛 𝑘𝑘 (3) dengan 𝑗𝑗 merupakan  saham/portofolio ke- 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 merupakan subperiode ke- 𝑘𝑘 , 𝑙𝑙 𝑘𝑘 merupakan observasi dalam subperiode ke- 𝑘𝑘 , 𝑛𝑛 𝑘𝑘 merupakan jumlah observasi dalam subperiode ke- 𝑘𝑘 , 𝑅𝑅 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 , 𝑣𝑣 𝑘𝑘 merupakan  nilai return saham/portofolio ke- 𝑗𝑗 dalam subperiode ke- 𝑘𝑘 pada  observasi  ke- 𝑙𝑙 𝑘𝑘 , 𝑅𝑅 𝑀𝑀 , 𝑘𝑘 , 𝑣𝑣 𝑘𝑘 merupakan  nilai return pasar  dalam subperiode ke- 𝑘𝑘 pada observasi  ke- 𝑙𝑙 𝑘𝑘 , 𝛼𝛼 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 merupakan  koefisien intercept p ersamaan regresi yang mewakili komponen return yang tidak terpengaruh oleh pasar  dari portofolio ke- 𝑗𝑗 dalam subperiode ke- 𝑘𝑘 , 𝛽𝛽 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 merupakan koefisien slope persamaan regresi yang mewakili risiko sistematis (beta)  dari saham/portofolio ke- 𝑗𝑗 dalam subperiode ke- 𝑘𝑘 , dan 𝜀𝜀 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 , 𝑣𝑣 𝑘𝑘 merupakan residual persamaan regresi dari saham/portofolio ke- 𝑗𝑗 dalam subperiode ke- 𝑘𝑘 pada observasi ke- 𝑙𝑙 𝑘𝑘 [2].
Regresi  Tahap  Kedua  dilakukan  untuk mendapatkan signifikansi CAPM dengan cara menempatkan excess return portofolio sebagai variabel dependen dan estimasi beta yang dihasilkan dari Regresi Tahap Pertama  sebagai variabel
independen. Persamaan yang digunakan dalam regresi tahap kedua adalah
𝑌𝑌 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 = 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ∗ 𝑋𝑋 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 + 𝜀𝜀 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 (4) untuk 𝑗𝑗 = 1, 2, …, 10 dan 𝑘𝑘 = 1, 2, …, 49 dengan 𝑌𝑌 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 = 𝑅𝑅� 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 − 𝑅𝑅� 𝑓𝑓 , 𝑘𝑘 . 𝑅𝑅� 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 merupakan  nilai  rata-rata return portofolio ke- 𝑗𝑗 pada subperiode ke- 𝑘𝑘 , 𝑅𝑅� 𝑓𝑓 , 𝑘𝑘 merupakan nilai rata-rata return aset bebas risiko pada subperiode ke- 𝑘𝑘 , 𝑌𝑌 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 merupakan nilai excess return portofolio ke- 𝑗𝑗 pada subperiode ke- 𝑘𝑘 , 𝑋𝑋 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 merupakan  nilai beta portofolio ke- 𝑗𝑗 pada subperiode ke- 𝑘𝑘 yang didapatkan dari hasil Regresi Tahap Pertama, dimana pada Regresi Tahap Pertama dinotasikan sebagai 𝛽𝛽 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 , 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ∗ merupakan koefisien slope persamaan regresi yang mewakili nilai market risk premium pada subperiode ke- 𝑘𝑘 , dan 𝜀𝜀 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 merupakan  residual persamaan regresi  dari portofolio ke- 𝑗𝑗 dalam subperiode ke- 𝑘𝑘 . Berdasarkan literatur, seharusnya terdapat intercept pada model regresi tahap kedua dan intercept tersebut harus bernilai nol atau tidak signifikan pada model. Namun terlihat jelas bahwa tidak terdapat intercept pada (4). Oleh karena itu, persamaan tersebut dimodifikasi dengan menambahkan intercept menjadi
𝑌𝑌 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 = 𝛼𝛼 𝑘𝑘 ∗ + 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ∗ 𝑋𝑋 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 + 𝜀𝜀 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 (5)
dengan 𝛼𝛼 𝑘𝑘 ∗ merupakan koefisien intercept persamaan regresi pada  subperiode ke- 𝑘𝑘 [2]. Dengan demikian, regresi tahap kedua dilakukan sebanyak 2 kali, yaitu tanpa adanya intercept seperti (4) dan dengan adanya intercept seperti (5). Setelah  kedua model dibentuk, dilakukan perbandingan berdasarkan  3  aspek,  yaitu: a)  besar persentase subperiode yang signifikan berdasarkan Uji Serentak (Uji 𝐹𝐹 ); b) besar persentase subperiode yang signifikan berdasarkan Uji Parsial (Uji 𝑡𝑡 ); dan c) besar nilai koefisien determinasi pada setiap subperiode ( 𝑅𝑅 2 ). Untuk data cross sectional, nilai 𝑅𝑅 2 sebesar 0,2 atau 0,3 dikatakan sudah cukup baik [15]. Mashitoh (2017)  menemukan bahwa model tanpa intercept memiliki signifikansi yang lebih tingi daripada model dengan intercept [2]. Selain itu, nilai 𝑅𝑅 2 pada model tanpa intercept lebih tinggi daripada model dengan intercept pada sebagian besar subperiode.
G. Rolling Window Regression Teknik Rolling Window Regression (RWR) merupakan teknik analisis yang digunakan untuk menilai stabilitas koefisien/parameter model dalam ukuran sampel. Pada umumnya, model deret waktu ( time series ) yang berkaitan dengan perekonomian mengasumsikan bahwa koefisien/parameter model konstan sepanjang waktu. Namun kenyataannya kondisi ekonomi tidak selalu stabil sehingga variabel-variabel ekonomi juga pasti selalu berfluktuasi. Dengan bantuan teknik RWR, ketidakstabilan koefisien/parameter model dapat diperkirakan dengan mengatur ukuran rolling window [16]. Dengan menggunakan notasi 𝑚𝑚 sebagai ukuran subsampel/ rolling window dan 𝑇𝑇 sebagai jumlah sampel, teknik RWR berdasarkan Zivot & Wang (2006) dapat diterapkan dalam 2 langkah  [13]. Langkah pertama adalah memilih  ukuran  subsampel/ rolling window ( 𝑚𝑚 ). Ukuran subsampel/ rolling window ( 𝑚𝑚 ) adalah jumlah observasi yang diinginkan dalam setiap subsampel/ rolling window . Nilai 𝑚𝑚
dipilih berdasarkan jumlah sampel ( 𝑇𝑇 ) dan periode data. Secara umum, data dengan interval pendek menggunakan nilai 𝑚𝑚 yang kecil dan data dengan interval panjang menggunakan nilai 𝑚𝑚 yang besar. Nilai 𝑚𝑚 yang besar cenderung menghasilkan perkiraan rolling window yang lebih halus daripada nilai 𝑚𝑚 yang kecil. Langkah kedua adalah membagi sampel menjadi subsampel. Jika jarak antar subsampel/ rolling window adalah 1 periode, sampel akan dibagi menjadi 𝑇𝑇 − 𝑚𝑚 + 1 subsampel/ rolling window yang saling tumpang tindih. Hasilnya, akan didapatkan Subsampel 1 yang berisi observasi periode 1 hingga periode 𝑚𝑚 , Subsampel 2 yang berisi observasi periode 2 hingga periode 𝑚𝑚 + 1 , dan seterusnya.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berikut: (a) Data 50 perusahaan dengan kapitalisasi pasar tertinggi di Bursa Efek Indonesia (BEI) per bulan Desember 2021 yang diunduh dari portal resmi BEI (idx.co.id). (b) Data harga penutupan harian ( daily closing price ) 50 saham perusahaan sampel selama periode 1 Januari 2017 hingga 31 Desember 2021 yang diunduh dari Yahoo Finance (finance.yahoo.com). (c) Data indeks suku bunga IndONIA selama periode 1 Januari 2017 hingga 31 Desember 2021 yang diunduh dari portal resmi Bank Indonesia (bi.go.id).

## B. Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 𝑅𝑅 𝑖𝑖 , 𝑡𝑡 yang merupakan nilai return saham individu  ke- 𝑖𝑖 pada observasi  ke- 𝑡𝑡 dan 𝑅𝑅 𝑓𝑓 , 𝑡𝑡 yang merupakan nilai return aset bebas risiko pada observasi ke- 𝑡𝑡 .

## C. Langkah Analisis
Analisis dilakukan dengan menggunakan bantuan perangkat lunak RStudio dan Microsoft Excel. Langkah analisis dalam penelitian ini dilakukan sebagai berikut: (1) Mengumpulkan data daily closing price saham sampel dan data indeks suku bunga IndONIA.  (2)  Memeriksa kelengkapan data. (3) Menghitung return saham sampel dan return aset bebas risiko dengan menggunakan persamaan (1) serta return pasar dengan menggunakan persamaan (2). (4) Membagi periode data 5 tahun menjadi subperiode 1 tahun dengan teknik Rolling Window Regression. (5) Menemukan beta saham sampel dengan first pass  regression menggunakan persamaan (3). (6) Membentuk 10 portofolio berdasarkan  urutan peringkat beta saham sampel. (7) Menemukan nilai return portofolio dengan menghitung rata- rata return saham anggota portofolio. (8)  Membentuk model Regresi Tahap Pertama menggunakan  persamaan  (3). (9) Melakukan  Uji  Normalitas dan Uji  Autokorelasi pada residual model Regresi Tahap Pertama. (10) Melakukan perbaikan data jika ada asumsi yang tidak terpenuhi. (11) Menganalisis model Regresi Tahap Pertama. (12) Menghitung excess return portofolio dari setiap subperiode. (13)  Membentuk model Regresi Tahap Kedua berdasarkan CAPM tanpa intercept menggunakan  persamaan  (4) dan berdasarkan CAPM dengan intercept menggunakan persamaan  (5). (14) Melakukan  Uji  Normalitas dan Uji
Heteroskedastisitas  residual model Regresi Tahap Kedua. (15) Melakukan perbaikan data jika ada asumsi yang tidak terpenuhi. (16) Menganalisis model Regresi Tahap Kedua. (17) Melakukan perbandingan antara CAPM tanpa intercept dan CAPM dengan intercept. (18) Menarik kesimpulan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Persiapan Data
Sebelum masuk ke tahap analisis, terlebih dahulu dilakukan persiapan data berupa pemeriksaan kelengkapan data, penghitungan return , pembentukan subperiode hingga pembentukan portofolio. Dari 50 perusahaan BEI  yang memiliki kapitalisasi pasar terbesar, 8 perusahaan harus dieliminasi dari sampel karena tidak memiliki data saham yang lengkap selama 5 tahun. Selanjutnya, data  42  saham sampel yang tersisida dan data indeks suku bunga IndONIA dihitung dengan menggunakan  persamaan  (1)  untuk mendapatkan nilai return saham sampel dan return aset bebas risiko. Kemudian, nilai return pasar diambil dari rata-rata nilai return saham sampel sesuai dengan  persamaan  (2). Jumlah data return yang terkumpul selama 5 tahun adalah sebanyak 1209 observasi.
Persiapan selanjutnya adalah penerapan teknik Rolling Window Regression untuk membagi data dengan periode 5 tahun menjadi subperiode saling tumpang tindih  yang masing-masing terdiri dari periode 1 tahun. Penerapan teknik ini dilakukan dengan menggerakkan rolling window per bulan. Dengan kata lain, selisih antar subperiode  yang digunakan adalah 1 bulan, sehingga dihasilkan Subperiode 1 yang berisi data periode Januari 2017 hingga Desember 2017, Subperiode 2 yang berisi data periode Februari 2017 hingga Januari 2018, dan seterusnya. Karena jumlah periode asli (T) adalah 5 tahun/60 bulan dan ukuran rolling window (m) adalah 1 tahun/12 bulan, jumlah subperiode yang dihasilkan adalah 49 (yang didapatkan dari T-m+1 = 60-12+1 = 49).
Dalam setiap subperiode, nilai beta saham individu sampel dihitung untuk digunakan dalam pembentukan portofolio. Dari nilai beta pada 49 subperiode tersebut, diketahui bahwa rata-rata nilai beta setiap saham individu sampel adalah 1, dengan nilai beta terbesar adalah 3,6279 dan nilai beta terkecil adalah -0.2808. Dengan demikian, tidak ada saham individu sampel yang memiliki nilai beta tidak wajar. Berdasarkan nilai beta saham individu sampel yang telah didapatkan, 42 saham sampel diurutkan dari nilai beta terbesar hingga nilai beta terkecil dalam setiap subperiode. Dengan menggunakan urutan tersebut, dibentuk 10 portofolio dalam setiap subperiode dengan komposisi Portofolio 1 hingga  Portofolio 8 terdiri dari 4 saham dan Portofolio 9 hingga Portofolio 10 terdiri dari 5 saham. Dengan demikian, Portofolio 1 berisi saham-saham dengan nilai beta terbesar sedangkan Portofolio 10 berisi saham-saham dengan nilai beta terkecil. Karena nilai beta saham terus berubah seiring berjalannya waktu, kombinasi saham portolio dalam setiap subperiode bisa saja berbeda-beda.
Setelah portofolio terbentuk, nilai return portofolio diambil dari rata-rata nilai return saham anggotanya. Nilai ini kemudian digabungkan dengan data return pasar dan return aset bebas risiko sesuai dengan urutan waktunya menjadi data final. Dengan demikian, terbentuklah data final 49 subperiode yang masing-masing berisi 10 return portofolio beserta
return pasar dan return aset bebas risiko sesuai dengan urutan waktunya.

## B. Regresi Tahap Pertama
Pemodelan Regresi Tahap Pertama dilakukan dengan data final yang telah terbentuk. Sebelum masuk ke bagian analisis, terlebih dahulu dilakukan Uji Asumsi Klasik terhadap model regresi tahap pertama.  Karena regresi tahap pertama merupakan time series regression , uji asumsi yang perlu dilakukan adalah Uji Normalitas dan Uji Autokorelasi. Uji dilakukan untuk setiap portofolio dalam setiap subperiode sehingga ada 490 portofolio yang harus diuji.
Dengan taraf signifikansi 0,05, ditemukan bahwa 171 dari 490 portofolio belum memenuhi asumsi residual berdistribusi normal.  Oleh karena itu,  perlu dilakukan perbaikan data dengan cara melakukan transformasi data. Berbagai jenis transformasi diterapkan pada  data  untuk menentukan transformasi  yang  paling efektif dalam mengubah residual tidak normal menjadi normal, dan ditemukan bahwa transformasi Cube Root dan Yeo Johnson adalah yang paling efektif. Kombinasi dari kedua transformasi ini mampu mengubah seluruh residual menjadi normal. Karena seluruh portofolio  yang berjumlah 490 telah memenuhi asumsi residual berdistribusi normal, uji autokorelasi akan dilakukan terhadap residual model regresi tahap pertama.
Selanjutnya, dengan taraf signifikansi 0,05, ditemukan bahwa 47 dari 490 portofolio belum memenuhi asumsi residual  independen. Oleh karena itu, dilakukan perbaikan data dengan metode Prais Winsten. Greene pada tahun 2003 menyatakan bahwa metode Prais Winsten bisa menghindari kehilangan informasi dari observasi pertama, tidak seperti metode Cochrane-Orcutt. Metode ini juga lebih akurat dalam mengoreksi standard error ketika terjadi kasus autokorelasi [14]. Setelah penerapan metode Prais Winsten, pengujian ulang Durbin-Watson menunjukkan bahwa seluruh portofolio  yang berjumlah 490 telah memenuhi asumsi residual independen. Dengan demikian, model regresi tahap pertama bisa digunakan untuk analisis karena sudah memenuhi baik uji normalitas maupun uji autokorelasi.
Berdasarkan model regresi tahap pertama yang telah memenuhi Uji Asumsi Klasik, nilai beta portofolio dalam setiap subperiode bisa didapatkan. Karena portofolio dalam setiap subperiode disusun berdasarkan urutan nilai beta tertinggi hingga terendah, hampir semua nilai beta portofolio yang dihasilkan juga berurutan dari tertinggi hingga terendah. Adanya beberapa nilai-nilai  tidak berurutan bisa  terjadi karena data telah melalui proses transformasi yang sedikit banyak pasti menyebabkan perubahan pada data return portofolio dan return pasar. Namun, karena selisih antara nilai-nilai yang tertukar tersebut tidak terlalu besar, hal ini tidak menjadi masalah. Hal lain yang bisa dianalisis dari nilai beta portofolio adalah hubungan risiko dan return yang diharapkan dari portofolio berisi kombinasi beberapa saham Bursa Efek Indonesia (BEI). Seluruh beta portofolio bernilai kurang dari 1, yang menunjukkan bahwa seluruh portofolio cenderung naik dan turun lebih rendah dari pasar. Artinya, risiko portofolio lebih kecil dari risiko pasar sehingga return ekspektasi portofolio juga lebih kecil dari return pasar. Bagi investor yang menginginkan investasi dengan risiko rendah hingga sedang, portofolio-portofolio ini patut dipertimbangkan. Terlebih, saham-saham dalam portofolio
ini merupakan saham perusahaan dengan kapitalisasi pasar tertinggi di BEI. Tentunya portofolio ini cukup aman untuk dijadikan investasi karena memiliki kinerja keuangan yang relatif stabil. Bagi investor yang lebih menyukai investasi dengan risiko lebih tinggi, investor dapat melakukan diversifikasi dengan menambahkan portofolio ini ke portofolio yang berisiko tinggi.

## C. Regresi Tahap Kedua
Untuk masuk ke Regresi Tahap Kedua, excess return portofolio ( 𝑌𝑌 𝑗𝑗 , 𝑘𝑘 ) terlebih dahulu dihitung dari selisih nilai rata- rata return portofolio dengan nilai rata-rata return aset bebas risiko. Selanjutnya dilakukan pemodelan  Regresi  Tahap Kedua. Sebelum masuk ke bagian analisis, Uji Asumsi Klasik akan dilakukan terhadap residual model regresi tahap kedua. Karena regresi tahap kedua merupakan cross sectional regression , uji asumsi yang perlu dilakukan adalah Uji Normalitas dan Uji Heteroskedastisitas. Uji dilakukan untuk setiap subperiode sehingga ada 49 subperiode yang harus diuji.
Dengan taraf signifikansi 0,05, ditemukan bahwa seluruh subperiode telah memenuhi asumsi residual berdistribusi normal dan asumsi residual identik. Dengan demikian, model regresi tahap kedua bisa digunakan untuk analisis karena sudah memenuhi baik uji normalitas maupun uji heteroskedastisitas.
Karena residual model Regresi Tahap Kedua  telah memenuhi Uji Asumsi Klasik, nilai koefisien intercept ( 𝛼𝛼 𝑘𝑘 ∗ ), nilai  koefisien slope yang mewakili market risk premium ( 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ∗ ), serta nilai statistik Uji 𝐹𝐹 dan Uji 𝑡𝑡 yang telah didapatkan dari hasil regresi bisa digunakan. Penelitian ini menggunakan taraf signifikansi 0,05 sehingga model untuk setiap subperiode dapat dikatakan signifikan jika nilai 𝑃𝑃 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 Uji 𝐹𝐹 lebih  kecil  dari 0,05. Selain itu, intercept dan market risk premium juga dapat dikatakan signifikan jika nilai 𝑃𝑃 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 Uji 𝑡𝑡 lebih kecil dari 0,05. Hasil regresi pada CAPM tanpa i ntercept disajikan pada Tabel 1. Signifikansi nilai pada tabel tersebut ditandai dengan simbol bintang (*). Berdasarkan Tabel 1, diketahui bahwa 29 dari 49 subperiode memiliki statistik Uji F yang signifikan sehingga  dapat dikatakan bahwa CAPM tanpa intercept sesuai untuk 59,18% subperiode. Seluruh subperiode yang signifikan juga memiliki statistik Uji t terhadap 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ∗ yang signifikan. Namun, hanya 15 dari 29 subperiode signifikan tersebut  yang  memiliki nilai market risk premium positif. Artinya, syarat pengujian CAPM yang menyatakan bahwa market risk premium harus signifikan dan bernilai positif hanya terpenuhi 51,72% sedangkan syarat intercept harus bernilai 0 atau tidak signifikan terpenuhi 100% karena model ini merupakan CAPM tanpa intercept .  Meskipun CAPM tanpa intercept sudah signifikan untuk sebagian besar subperiode, hanya sebagian subperiode  yang benar-benar memenuhi syarat pengujian CAPM. Dengan demikian, CAPM tidak sepenuhnya berlaku di saham Bursa Efek Indonesia (BEI) menurut CAPM tanpa intercept. Selanjutnya, hasil regresi pada CAPM dengan intercept disajikan pada Tabel 2. Signifikansi nilai pada tabel 2 tersebut ditandai dengan simbol bintang (*).  Berdasarkan  Tabel  2, terlihat bahwa tidak ada satu pun subperiode yang memiliki statistik Uji F yang signifikan sehingga dapat dikatakan bahwa CAPM dengan intercept sama sekali tidak sesuai
untuk seluruh subperiode. Selain itu, terlihat pula bahwa tidak ada satu pun subperiode yang memiliki statistik Uji t terhadap 𝛽𝛽 𝑘𝑘 ∗ yang signifikan. Artinya, syarat pengujian CAPM yang menyatakan bahwa market risk premium harus signifikan dan bernilai positif sama sekali tidak terpenuhi. Dari Tabel 2 juga terlihat bahwa 9 dari 49 subperiode memiliki statistik Uji 𝑡𝑡 terhadap 𝛼𝛼 𝑘𝑘 ∗ yang signifikan. Hal ini bertentangan dengan syarat  pengujian CAPM lainnya yang menyatakan bahwa intercept harus bernilai 0 atau tidak signifikan. Dengan hasil perbandingan seperti yang telah disebutkan di atas, CAPM tanpa intercept terbukti jauh lebih baik daripada CAPM dengan intercept . Pernyataan ini juga bisa dibuktikan dengan hasil perbandingan koefisien determinasi antara kedua model seperti yang disajikan pada Tabel 3. Pada tabel 3, nilai koefisien determinasi yang lebih tinggi ditandai dengan simbol bintang (*) dan nilai koefisien determinasi pada subperiode yang signifikan ditandai dengan warna lebih gelap.
Dari Tabel 3, diketahui bahwa nilai koefisien determinasi CAPM tanpa intercept lebih baik daripada CAPM dengan intercept pada 38 dari 49 subperiode, atau dengan kata lain pada  77,55% subperiode. Selain itu, terlihat pula bahwa koefisien determinasi CAPM tanpa intercept pada subperiode yang signifikan memiliki nilai tinggi, dengan nilai paling rendah adalah 0,4168 dan nilai paling tinggi adalah 0,8271. Berdasarkan nilai tersebut, dapat dikatakan bahwa sekitar 41,68% hingga 82,71% keragaman pada return yang diharapkan dari saham Bursa Efek Indonesia mampu dijelaskan oleh beta yang mewakili risiko sistematisnya, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain.
Meskipun hasil ini sudah cukup baik, hubungan antara risiko dan return yang diharapkan dari saham Bursa Efek Indonesia belum sepenuhnya sesuai dengan prinsip CAPM karena prinsip CAPM menyatakan bahwa risiko sistematis merupakan satu-satunya komponen yang mempengaruhi nilai return yang diharapkan. Namun demikian, faktor lain yang mampu menjelaskan keragaman tersebut juga  bukan koefisien intercept yang mewakili komponen return yang tidak terpengaruh oleh pasar, karena adanya intercept justru membuat model semakin buruk dan bahkan 100% gagal. Oleh karena itu, meskipun tidak sepenuhnya sesuai, CAPM masih bisa digunakan dengan baik pada saham Bursa Efek Indonesia dengan menghilangkan intercept pada Regresi Tahap Kedua, yaitu regresi cross-sectional.

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Kesimpulan yang didapatkan adalah sebagai berikut: (1) CAPM tanpa intercept signifikan untuk 59,18% subperiode pada saham Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan pemenuhan syarat market risk premium harus signifikan dan bernilai positif sebesar 51,72% dan pemenuhan syarat intercept harus bernilai 0 atau tidak signifikan sebesar 100%. Sementara itu, CAPM dengan intercept sama sekali tidak signifikan pada saham BEI dengan tidak ada satu pun syarat yang terpenuhi. Oleh karena itu, CAPM tanpa intercept terbukti jauh lebih
baik daripada CAPM dengan intercept .  (2)  Berdasarkan CAPM  tanpa intercept ,  sekitar  41,68% hingga  82,71% keragaman pada return yang diharapkan dari saham Bursa Efek Indonesia (BEI) mampu dijelaskan oleh beta yang mewakili risiko sistematisnya, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Meskipun hal ini belum sepenuhnya sesuai dengan prinsip CAPM, CAPM masih bisa digunakan dengan baik pada saham BEI dengan menghilangkan intercept pada regresi tahap kedua, yaitu regresi cross-sectional.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E. J. Elton, M. J. Gruber, S. J. Brown, & W. N. Goetzmann. Modern Portfolio Theory and Investment Analysis (9th ed.). San Fransisco: John Wiley & Sons, Inc, 2014.
[2]  S. Bajpai, and A. K. Sharma, "An Empirical Testing of Capital Asset Pricing Model in India," Procedia - Social and Behavioral Science, vol. 189, pp. 259-265, 2015. doi: 10.1016/j.sbspro.2015.03.221. .
[3]  Susanti, "Analisis Pengunaan Capital Asset Pricing Model (CAPM) sebagai Dasar Pengambilan Keputusan Investasi Saham pada Sub Sektor Perbankan di Bursa Efek Indonesia (BEI)," Prodi Manajemen, Universitas Muhammadiyah Palembang, 2016.
[4]  L.  Masithoh, "Pengujian Validitas Capital Asset Pricing Model (CAPM), Islamic Capital Asset Pricing Model (ICAPM), dan Arbitrage Pricing Theory (APT) dalam Memprediksi Return Saham Syariah di Jakarta Islamic Index Periode Tahun 2012-2016 , " Prodi Manajemen, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, 2017.
[5]  Y.  Palhamdani,  ”Pengujian Keakurasian Model Arbitrage Pricing Theory (APT) dalam Menganalisis Return Portofolio Saham yang Tergabung dalam LQ45,"  Prodi Manajemen, Universitas Pelita Bangsa, 2019.
[6]  A. P. Firdaus,  "Analisis  pengaruh sentimen investor terhadap return saham sektoral BEI pada masa pandemi covid-19," Khazanah Intelektual, vol. 2, no. 3, pp. 1107-1127, 2021. doi: 10.37250/newkiki.v5i2.121.
[7]  C. M. Sari, and N. H.  Ryandono, "Pengujian  capital asset pricing model (CAPM) dalam menilai risiko dan return saham jakarta islamic index (JII) dengan two pass regression," Jurnal Ekonomi Syariah Teori dan Terapan, vol. 5, no. 9, pp. 771-786, 2018.  doi: 10.20473/vol5iss20189pp775-790.
[8]  B. Hendrawan, "Pengujian capital asset pricing model (CAPM) secara empiris terhadap kelompok saham kompas 100 (k-100)," Jurnal Integrasi, vol. 2, no. 1, pp. 10-17, 2010.
[9]  Y. M. Simangunsong, and D. G. Wirama, "Pengujian Validitas empiris capital asset pricing model di pasar modal Indonesia. Jurnal Ilmiah Akuntansi dan Bisnis, vol. 9, no. 1, pp., 57-64, 2014.
[10]  P. E. P. Setiawan,  "Analisis Pengaruh Perubahan Harga Komoditas Kopi dan Perubahan Valuta Asing terhadap Return Saham Perusahaan Kopi yang Go Public pada Tahun 2014-2019,"  Prodi Manajemen, Universitas Katolik Soegijapranata, 2020.
[11]  H. W. Canta,  "Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Hasil Tangkapan Ikan di Jawa Timur Tahun 2016 dengan Menggunakan Regresi Linier Berganda,"  Departemen Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2018.
[12]  D. N. Gujarati, Basic Econometrics (4th ed.). New York: The McGraw- Hill Companies, Inc, 2003.
[13]  E. Zivot, and J. Wang. Modelling Financial Time Series with S-Plus. Now York: Springer Science, 2006.  ISBN: 978-0-387-32348-0.
[14]  A. N. Habibah,  "Perbandingan Akurasi Penduga Generalized Least Square menggunakan Penduga Koefisien Autokorelasi Cochrane- Orcutt Iterative dan Prais Winsten pada Kasus Autokorelasi ," Prodi Statistika, Univesitas Brawijaya, 2017.
[15]  S.  Abi,  "Pengaruh Customer Intimacy dan Aksesibilitas terhadap Loyalitas  Konsumen di Gerai Pro You,"  Prodi Ekonomi Islam, Universitas Islam Indonesia, 2019.
[16]  Q. M. Hye,  and M. Mashkoor,  "Import demand function for Bangladesh: A rolling window analysis," African Journal of Business Management , vol. 4, no. 10, pp. 2150-2156, 2010.