FAKTOR MAKRO EKONOMI (VARIABEL CRR) PADA RETURN PORTOFOLIO PASAR SAHAM DI INDONESIA SAAT
BULLISH DAN BEARISH
Elizabeth Lucky Maretha Sitinjak (adeklucky@yahoo.com) Fakultas Ekonomi Unika Soegojapranata Semarang

## ABSTRACT
Stock market conditions in Indonesia since 1998 until 2008 is increasing with the 500 IDX Composite can be inflated into 2000s. This becomes interesting factor associated with macro-economic factors that affect the variabel CRR (Chen Roll and Ross). Researchers exam which we form portofiolio into 3 classes, large, medium, and large size companies from multiplying shares outstanding by its stock price. This research periodesasi long enough so that the portfolio is formed only by 15 issuers, this is caused by mergers or acquisitions from the issuer, the issuer is listed on the Stock Exchange from 1998-2008. However, with 11 years of data is very good for macro economic conditions in Indonesia. Independen variabels of this study consisted of changes in inflation expectations (DEIt), unexpected inflation (Uit), unexpected risk free rate (URFt), and the rate of economic growth (GMT) have a significant effect on portfolio return of capital market conditions are bullish for all forms of portfolio. Meanwhile, bearish market conditions only for the portfolio of small and large sizes only. Economic growth rate did not significantly affect the three portfolios in the bearish market conditions, this is because the movement of our stock in Indonesia is still largely influenced by foreign investors.
Keywords: bearish, bullish, portfolio, variabel CRR
Kondisi pasar saham sangat erat hubungannya dengan kondisi perekonomian. Hubungan yang erat ini dapat dicontohkan dengan hubungan negatif return saham dengan inflasi. Bila ada kenaikan tingkat inflasi, maka return saham mengalami penurunan. Hal ini terjadi karena investor cenderung akan menanamkan dananya kepada Sertifikat Bebas Risiko (SBI) yang memberikan return yang besar daripada menanamkan dananya di pasar saham, ini membuat pasar saham lesu tidak bergairah (bullish). Sebaliknya bila suku bunga turun, maka ada kemungkinan para investor mulai menanamkan kembali dananya kepada pasar saham, ini membuat pasar saham kembali bergairah (bearish).
Kondisi ekonomi nasional biasanya dinilai dengan produk domestik bruto (PDB), tingkat inflasi, dan tingkat bunga sebagai pengukur aktivitas riil ekonomi. Sedangkan kondisi pasar saham menggunakan indeks harga saham gabungan (IHSG) sebagai indikator untuk membagi keadaan pasar sedang aktif (bullish) atau sedang lesu (bearish) (Bhardwaj & Brooks, 1993). Perubahan kondisi ekonomi mempengaruhi perubahan pasar saham, hal ini membuat suatu ketidakpastian bagi investor untuk menanamkan dananya.
Investor merupakan salah satu pemain utama dalam pasar saham, sebagai pihak yang memiliki kelebihan dana (dana yang tidak mempengaruhi likuiditas perusahaan), dengan kata lain dana–dana yang menganggur (idle fund). Dana ini akan disalurkan kepihak yang memerlukan dana
untuk ekspansi perusahaannya. Walaupun demikian investor tetap mencari keuntungan dalam pasar modal.
Kondisi pasar saham maupun kondisi perekonomian nasional selalu berubah-ubah membuat ketidakpastian bagi investor untuk memperoleh keuntungan. Hal ini membuat investor akan selalu keep in touch dengan perkembangan pasar saham maupun perubahan Undang-Undang/ Peraturan dan kebijakan pemerintah untuk mendapat menentukan tindakan strategi mana yang harus dilakukan dalam berinvestasi.
Strategi investasi secara garis besar merupakan suatu cara untuk mencapai tujuan investasi yang dilakukan. Salah satu tujuan melakukan investasi adalah memperoleh capital gain (perubahan harga yang positif dari hasil jual beli saham), biasanya investor melakukan strategi aktif. Strategi berpindah dari satu saham ke saham lain atau mengganti saham dalam portofolionya, mengambil posisi beli dan jual saham secara bertahap dengan melihat kondisi pasar sedang bullish atau bearish. Hal ini membutuhkan perhatian terhadap perkembangan informasi pasar modal maupun perekonomian yang terjadi secara terus-menerus.
Hal ini membuat investor melakukan estimasi terhadap variabel makro untuk dapat mengurangi risiko investasi. Risiko investasi pada saham diantaranya adalah kemungkinan mengalami kerugian (capital loss), kehilangan kesempatan untuk melakukan investasi di instrumen lainnya (opportunity loss), dan adanya kemungkinan emiten akan dilikuidasi. Kemungkinan investor mengalami kerugian timbul karena adanya fluktuasi harga saham. Fluktuasi harga saham dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya adalah kondisi makro ekonomi, kekuatan pasar dan faktor-faktor lainnya yang tidak dapat dijelaskan.
Risiko saham yang terlalu besar, akibat fluktuasi harga dapat dikurangi dengan melakukan pendekatan portofolio. Pendekatan ini ditemukan oleh Markowitz, yang mengatakan: “Don’t put all your eggs in one basket.” Risiko saham disebarkan pada semua sektor yang terdapat pada portofolio saham. Untuk mengantisipasi segala kemungkinan yang dapat terjadi pada kondisi pasar, berarti tidak hanya sebuah portofolio yang akan diantisipasi, tetapi perlu beberapa portofolio untuk dapat berinvestasi dalam mengurangi risiko. Berkaitan dengan ketidakpastian pada kondisi pasar saham yang terus berubah, seorang manajer portofolio harus dapat menilai risiko pada tiap-tiap faktor yang mempengaruhinya (Lockwood & Ahmed, 1998). Hal ini menyebabkan peneliti lebih menfokuskan risiko pada portofolio, karena lebih akurat dibanding dengan risiko saham. Perhitungan risiko saham tidak terlepas dari kesalahan pengukuran (measurement error) atau kesalahan acak (random error). Pembentukan acak satu saham mungkin akan ditiadakan oleh kesalahan acak saham lainnya. Dengan demikian risiko portofolio akan lebih tepat dibanding risiko individual saham (Jones, 1998).
Penelitian yang dilakukan Chen, Roll, dan Ross (CRR) (1986) mengemukakan bahwa perubahan harga saham biasanya merupakan respon dari kekuatan eksternal (variabel makro). CRR juga menemukan perubahan dalam produksi nasional, inflasi, tingkat bunga jangka pendek, term structure, dan risk premium merupakan faktor-faktor ekonomi yang penting dalam menentukan ekspektasi return sekuritas. Sementara ada masalah dengan teknik statistik analisis faktor pada waktu mengestimasi Arbitrage Pricing Theory (APT) (Drhymes et al., 1984, 1985; pada Ahmed & Lockwood, 1998), yaitu ada kemungkinan tidak dapat melakukan interprestasi ekonomi pada faktor yang diestimasikan, dengan kata lain faktor-faktor yang diidentifikasi dalam APT tidak bisa dikenali. Akibatnya, para peneliti mencoba untuk melakukan identifikasi hubungan antara return saham dengan faktor-faktor yang diobservasi, dimana sumber potensial risiko sistematik seperti variabel ekonomi makro yang terkenal dengan variabel CRR nantinya (unexpected inflation, expected inflation, default risk, term structure, dan industrial production).
Chan, Roll, dan Ross (1986) menggunakan model multi faktor untuk mengukur risk exposure (beta) pada periode pasar yang berbeda. Khususnya pengujian dilakukan terpisah pada saat kondisi pasar sedang bull dan bear. Faktor beta disini merupakan koefisien dari hasil regresi antara return saham dengan variabel CRR. Dalam penelitiannya juga mengungkapkan bahwa return saham menyerap informasi ekonomi, khususnya tentang ekonomi makro.
Pengujian yang sama dilakukan di Malaysia dengan menyesuaikan variabel-variabel makro ekonomi yang dikemukakan oleh Chen, Roll, dan Ross (1986) dengan menghilangkan default risk dan menambah perubahan faktor bunga bebas risiko (risk free rate) (Clare & Priestley, 1998). Formulasi untuk mendapatkan perubahan risk free yang digunakan oleh Clare dan Priestley (1998) hampir sama dengan perubahan unexpected term structure of interest rates yang digunakan oleh Chen, Roll, dan Ross (1986) sehingga peneliti menggunakan empat variabel makro ekonomi sebagai variabel independen. Variabel industrial production di Indonesia tidak ada, sehingga sesuai dengan fungsi variabel tersebut peneliti menggantinya dengan tingkat pertumbuhan ekonomi (pernah dilakukan oleh Darmanto, 1999).
Ketidakpastian perubahan variabel makro dan kondisi pasar modal bagi investor membuat peneliti ingin membahas pengaruh hubungan variabel makro (variabel CRR) terhadap return portofolio. Return portofolio maupun variabel CRR ini ditinjau dari kondisi pasar saham yang didasarkan pada penelitian Ahmed dan Lockwood (1998) disesuaikan dengan kondisi perekonomian di Indonesia. Tujuan umum penelitian ini memberikan pengertian pada investor maupun manajer portofolio seberapa besar pengaruh variabel macro (CRR) berpengaruh terhadap return portofolio. Tujuan khusus penelitian ini adalah mengetahui beta faktor yang dihasilkan oleh variabel-variabel CRR terhadap return portofolio pada saat pasar bullish dan bearish, dan mengetahui variabel CRR yang signifikan berpengaruh pada saat pasar bullish dan bearish.
Penelitian ini menggunakan data sekunder dalam pola time series, yang diambil dari beberapa sumber baik melalui internet (soft copy laporan keuangan di www.idx.co.id maupun hardcopy yang telah tersedia (ICMD). Peneliti akan membuat portofolio dari perusahaan-perusahaan yang ada di Bursa Efek Indonesia (BEI), kemudian menganalisa faktor beta  dengan menggunakan model multi-factor, sedangkan risk premium diuji dengan cross-sectional regression. Data-data yang diperlukan tersebut meliputi data mengenai indeks harga saham gabungan (IHSG) yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia (BEI); tingkat inflasi yang diwakili indeks harga konsumen (IHK), tingkat suku bunga bebas risiko (Rf) dari Sertifikat Bank Indonesia (SBI), dan tingkat pertumbuhan ekonomi diperoleh dari Laporan Bank Indonesia dan Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia (SEKI).
Data dikumpulkan dalam bentuk data bulanan, mulai dari bulan Januari 1998 sampai bulan Desember 2008. Penilaian periode waktu didasarkan pada perkembangan bursa dan kondisi ekonomi di Indonesia. Pemilihan jangka waktu ini mempertimbangkan kondisi perekonomian Indonesia. Dimulainya tahun 1998 dikarenakan peneliti membutuhkan 11 tahun sebagai periode observasi dalam penentuan pasar saham sedang bull atau bear, sedangkan pemilihan tahun 2008 sebagai akhir jangka waktu penelitian dikarenakan pada tahun 2008 merupakan 1 tahunnya Bursa Efek Jakarta dan Bursa Efek Surabaya melakukan merger menjadi Bursa Efek Indonesia pada akhir 2007, sehingga menunjukkan adanya kepastian dalam perekonomian salah satunya pasar modal yang semakin kuat.
Populasi yang digunakan sebagai pembuatan portofolio adalah perusahaan yang telah go public dan listed di Bursa Efek Indonesia. Pembentukkan portofolio yang akan menjadi sampel (Tabel 1) tersebut didasarkan pada:
1. Kelengkapan data selama periode penelitian. Dikarenakan kemungkinan perusahaan baru saja go publik pada saat pertengahan periode penelitian.
2. Ranking yang digunakan berdasarkan ukuran perusahaan yang diperoleh jumlah saham yang beredar dikalikan dengan harga saham pada pertengahan tahun akhir periode penelitian (bulan Desember).
3. Lima ranking ukuran perusahaan terkecil menjadi portofolio pertama sampai dengan lima rangking ukuran perusahaan terbesar menjadi portofolio terakhir.
4. Pembentukkan portofolio berdasarkan besarnya ukuran perusahaan yang terpilih menjadi sampel, dari 314 sampel perusahaan publik tersebut diseleksi lagi (melewati tahun 1998-2008) menjadi  15 saham perusahaan publik karena disesuaikan dengan banyaknya portofolio yang dibuat dan lamanya periode pengamatan.
Tabel 1.  Ranking Berdasarkan Ukuran Perusahaan dari Pengujian Regresi Return Bulanan 15
Emiten
Sing. Beta
Size Prh.
TOTAL ASET (Juataan Rupiah) Jumlah saham yang beredar Harga saham Size Perusahaan; Nilai transaksi (Juta Rupiah) Rata-rata Size (dlm Juta Rupiah) NIPS -0.0110 325,008 20,000,000 1,000 20,000,000,000 AHAP 0.0020 80,173 500,000,000 50 25,000,000,000 HERO -0.0010 2,127,692 329,420,000 500 164,710,000,000 TRST 0.0050 2,138,991 2,808,000,000 100 280,800,000,000 ISAT 0.0000 51,693,323 5,433,933,499 100 543,393,349,900 206,780 NISP 0.0000 34,245,838 5,814,574,345 125 726,821,793,125 UNTR 0.0320 22,847,721 3,326,877,283 250 831,719,320,750 INDF 0.0000 39,594,264 8,780,426,500 100 878,042,650,000 ANTM -0.0020 10,245,040,780 9,538,459,749 100 953,845,974,900 JIHD -0.0060 5,487,044 1,930,039,200 500 965,019,600,000 871,089 BBCA 0.0010 245,569,856 12,327,505,000 125 1,540,938,125,000 ASII 0.0020 80,740,000 4,048,355,314 500 2,024,177,657,000 BDMN 0.0000 107,268,363 5,023,730,700 500 2,511,865,350,000 PNLF -0.0040 5,921,019 24,033,971,185 125 3,004,246,398,125 TLKM -0.0010 91,256,000 20,159,999,279 250 5,039,999,819,750 2,824,245
Sumber: Data Sekunder Diolah tahun 2009
Variabel dependent adalah return portofolio (R pt ), sedangkan variabel independen adalah variabel-variabel makro ekonomi beserta beta disesuaikan dengan apa yang diselidiki. Bila perubahan faktor beta yang diteliti berarti variabel-variabel makro ekonomi dengan beta saham portofolio. Variabel-variabel makro ekonomi diuji dengan formula, sebagai berikut (Darmanto, 1999):
1) Tingkat Pertumbuhan Ekonomi:
GM t = ln (pertumbuhan pada saat t/ pertumbuhan pada saat t-1) (1) 2)   Perubahan Ekspektasi inflasi: DEI t = Ekspektasi inflasi pada saat t – ekspektasi inflasi pada saat t-1 (2)
3)   Unexpected inflasi:
UI t = Inflasi aktual saat t – ekspektasi inflasi pada saat t-1 (3) 4)   Unexpected risk free rate:
URF t = risk free rate pada saat t – Ekspektasi risk free rate pada saat t (4)
Ekspektasi inflasi maupun aset bebas risiko dihitung dengan menggunakan rumus: Eks. X = (0,6 x X t ) + (0,3 x X t-1 ) + (0,1 x X t-2 ), dimana X t , X t-1 , X t-2 adalah inflasi atau aset bebas risiko pada saat t, t-1, dan t-2, secara berurutan.
Berdasarkan pemikiran diatas, pemilihan faktor-faktor yang akan digunakan dalam penelitian ini mengacu kepada model yang telah digunakan oleh Clare dan Priestly (1998), yaitu :
Rm = a + b GM GM + b DEI DEI + b UI UI + b URF URF + e (5)
Kemudian persamaan diatas ini dibuat dalam bentuk persamaan multi-factor untuk menguji faktor beta:
R pt = b po + b p,GN GM t + b p,DEI DEI t + b p, UI UI t + b p, URF URF +  pt (6)
Dimana:  R pt = return portofolio GM = tingkat pertumbuhan ekonomi UI = unexpected inflation DEI = perubahan expected inflation URF = unexpected risk free rate b x = sensitivitas market return terhadap faktor x b po = konstanta
Konstanta faktor beta bull dan bear markets dapat diuji dengan membagi semua variabel kedalam periode bullish maupun bearish
R pbullish =b pbullish +b GMbullish GM t +b DEIbullish DEI t +b UIbullish UI t +b URFbullish URF+  p (7)
R pbearish =b pbearish +b GNbearish GM t +b DEIbearish DEI t +b UIbearish UI t +b URF bearish URF+  p (8)

## Hipotesis Faktor beta pada saat bullish
Faktor beta pada saat bullish ditentukan oleh pengaruh return portofolio dengan variabel CRR yang terdiri dari pertumbuhan ekonomi (GW), unexpected inflasi (UI), perubahan expected inflasi (DEI), dan unexpected riskfree (URF) pada saat kondisi pasar sedang bullish. Dimana portofolio dibentuk berdasarkan ukuran perusahaan (jumlah saham yang beredar dikalikan dengan harga saham pada saat pertengahan tahun akhir periode penelitian) (Ahmed & Lockwood, 1998), beta pada ukuran perusahan yang besar akan memiliki beta kecil pada saat periode sedang bullish. Sebaliknya beta pada perusahaan dengan ukuran kecil akan memiliki beta besar (Bhardwaj & Brooks, 1993).
H1 :  Variabel CRR pada saat pasar saham bullish berpengaruh terhadap return portofolio. Faktor beta pada saat bearish
Faktor beta pada saat bearish ditentukan oleh pengaruh return portofolio (berdasarkan ukuran perusahaan) dengan variabel CRR yang terdiri dari pertumbuhan ekonomi (GW), unexpected inflasi (UI), perubahan expected inflasi (DEI), dan unexpected riskfree (URF) pada saat kondisi pasar sedang bearish. Beta pada ukuran perusahan yang kecil akan memiliki beta kecil pada saat periode sedang bearish, sebaliknya beta pada ukuran perusahan besar akan memiliki beta besar pada periode bearish (Bhardwaj & Brooks, 1993).

## H2 :  Variabel CRR pada saat pasar saham bearish berpengaruh terhadap return potofolio. Perubahan Faktor beta pada saat bullish dan bearish
Ada perubahan risiko sistematik (beta) dari perbedaan beta saat bullish dan bearish, hal ini dikarenakan return portofolio yang dibentuk berdasarkan ukuran perusahaan maupun variabel makro (variabel CRR) dipisahkan berdasarkan periode bullish maupun bearish. Perubahan tersebut diperoleh dari selisih faktor beta sedang bearish dengan faktor beta sedang bullish (Bhardwaj & Brooks, 1993), menunjukkan berapa besar kenaikan maupun penurunan yang diperoleh faktor beta masing-masing variabel  CRR.
Pada penelitian Ahmed dan Lockwood  (1998) ada perubahan faktor beta antara pasar sedang bullish dan bearish secara signifikan ditunjukkan pada faktor beta unexpected inflasi (UI) dengan portofolio berisikan ukuran perusahaan kecil, menunjukkan bahwa penurunan maupun kenaikan selisih inflasi yang tidak diharapkan dapat menjadi indikator manajer untuk menanamkan investasinya atau tidak.

## H3 :   Faktor  beta berbeda secara signifikan antara periode pasar saham sedang  bullish dan
bearish.
Uji Asumsi Klasik

## Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas tujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adany akorelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen, Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesame variabel independen sama dengan nol.

## Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode-t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan  satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan penganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu (time series) karena “gangguan” pada seseorang individu/ kelompok cenderung mempengaruhi “gangguan” pada individu/ kelompok yang sama pada periode berikutnya. Pada data crossection (silang waktu) masalah autokorelasi relative jarang terjadi karena “gangguan pada observasi yang berbeda berasal dari individu kelompok yang berbeda. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari residul satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut homoskedasitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskesdatisitas atau tidak terjadi heteroskesdatisitas. Kebanyaakan data crossection mengandung situasi heteroskedatisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran (kecil, sedang, dan besar).

## Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untukmenguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistic menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan dibahas mengenai analisis-analisis terhadap hipotesis-hipotesis yang telah diajukan. Analisis ini berupa hasil statistik yang merupakan hasil dari serangkaian prosedur penelitian dengan menggunakan formulasi-formulasi yang telah dikemukakan pada bab sebelumnya. Uji hipotesis dilakukan dengan menggunakan serangkaian uji statistika.

## H.1.   Pembentukan Portofolio dan Penghitungan Tingkat Pengembalian Saham dan Portofolio
Pada tahap awal dilakukan pembentukan portofolio berdasarkan ukuran perusahaan. Penentuan ukuran perusahaan menggunakan market value (kapitalisasi pasar), dimana kapitalisasi ini diperoleh dengan cara mengalikan jumlah saham beredar dengan harga saham pada akhir tahun sebelumnya. Penggunaan ukuran perusahaan berdasarkan kapitalisasi telah dilakukan oleh banyak peneliti sebelumnya, seperti Lamoureux dan Sanger (1989), Bhardwaj dan Brooks (1992), Seyhun (1988), dan peneliti-peneliti lainnya.
IHSG Periode 1998-2008 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 01 /2 8/ 19 98 05 /2 9/ 19 98 10 /3 0/ 19 98 03 /3 0/ 19 99 08 /3 1/ 19 99 01 /2 8/ 20 00 06 /3 0/ 20 00 12 /2 2/ 20 00 05 /3 1/ 20 01 10 /3 1/ 20 01 03 /2 8/ 20 02 07 /2 6/ 20 02 12 /2 7/ 20 02 12 /5 /2 00 3 09 /3 0/ 20 03 02 /2 7/ 20 04 07 /3 0/ 20 04 12 /3 0/ 20 04 05 /3 1/ 20 05 10 /3 1/ 20 05 03 /2 9/ 20 06 08 /3 1/ 20 06 01 /3 1/ 20 07 06 /2 9/ 20 07 11 /3 0/ 20 07 10 /3 1/ 20 08 Periode Bulanan IH S G IHSGBN
Sumber: Data Sekunder diolah 2009
Gambar 1. Pergerakan trend dari IHSG 1998-2008
Masing-masing portofolio yang terbentuk terdiri dari lima saham, yang berasal dari berbagai industri. Portofolio  diurutkan dari portofolio dengan ukuran terkecil ke terbesar. Setelah terbentuk portofolio, selanjutnya dicari tingkat pengembalian masing-masing portofolio meliputi tingkat pengembalian per tahun, yaitu dari tahun 1998 sampai dengan tahun 2008. Sedangkan untuk
menganalisis hipotesis yang ketiga, saham-saham terbagi atas 3 portofolio berdasarkan kelompok ukuran dan kondisi pasar modal Indonesia.
Sebelumnya peneliti terlebih dahulu menentukan kondisi pasar modal buulish atau bearish. Di hitung dengan mencari nilai median dari nilai pasar yang diwakilkan oleh IHSG. Adapun pergerakan IHSG dapat terlihat pada gambar 4 dibawah ini. Nilai median dari IHSG periode 1998- 2008 adalah 583,8. Jika IHSG di bawah 583,8, maka dikatakan kondisi pasar sedang bearish, sebaliknya bila nilai IHSG di atas 583,8, maka kondisi pasar modal Indonesia sedang bullish.
Pembentukan portofolio, data-data yang kita butuhkan bebas dari penyakit klasik, yaitu melakukan uji asumsi klasik, sebagai berikut:

## (a) Uji Multikoloniertitas
Uji multikoloniaritas tujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Maka data-data mentah pembentukan portofolio penelitian ini, sebagai berikut:
Tabel 2. Korelasi Koefisien Portofolio ke-1
Coefficient Correlations a Model SBI (RF) R_PASAR (RM) 1 Correlations SBI (RF) 1,000 0,042 R_PASAR (RM) 0,042 1,000 Covariances SBI (RF) 4,758E-9 9,234E-8 R_PASAR (RM) 9,234E-8 0,001
a. Dependent Variabel: R_Port_1
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Melihat dari besaran korelasi antar variabel independen secara keseluruhan portofolio ke-1 tidak ada korelasi yang lebih dari 95% dengan kata lain berada di bawah 95%, karena paling tinggi saja hanya sebesar 0,042 yaitu variabel return pasar.
Tabel 3. Koefisien Portofolio ke-1
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 0,000 0,001 -0,813 0,417 R_PASAR (RM) -0,009 0,032 -0,024  -0,279 0,781 0,998 1,002 SBI (RF) 0,000 0,000 0,252  2,951 0,004 0,998 1,002
a. Dependent Variabel: R_Port_1
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Perhitungan nilai Tolerance juga menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang sama tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Maka dapat
disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel independen dalam model regresi Portofolio ke-1 ini.
Tabel 4. Korelasi Koefisien Portofolio ke-2
Coefficient Correlations a Model SBI (RF) R_PASAR (RM) 1 Correlations SBI (RF) 1,000 0,042 R_PASAR (RM) 0,042 1,000 Covariances SBI (RF) 6,156E-9 1,195E-7 R_PASAR (RM) 1,195E-7 0,001
a. Dependent Variabel: R_Port_2 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Melihat dari besaran korelasi antar variabel independen pada portofolio ke-2 secara keseluruhan tidak ada korelasi yang lebih dari 95% dengan kata lain berada di bawah 95%, karena paling tinggi saja hanya sebesar 0,042 yaitu variabel return pasar.
Tabel 5. Koefisien Portofolio ke-2
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 0,000 0,001 -0,285  0,776 R_PASAR (RM) -0,007 0,036 -0,016  -0,189  0,851 0,998 1,002 SBI (RF) 0,000 0,000 0,176  2,033  0,044 0,998 1,002
a. Dependent Variabel: R_Port_2 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Tabel 6. Korelasi Koefisien Portofolio ke-3
Coefficient Correlations a Model SBI (RF) R_PASAR (RM) 1 Correlations SBI (RF) 1,000 0,042 R_PASAR (RM) 0,042 1,000 Covariances SBI (RF) 2,617E-8 5,079E-7 R_PASAR (RM) 5,079E-7 0,006
a. Dependent Variabel: R_Port_3
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Perhitungan nilai tolerance juga menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang sama tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel independen dalam model regresi Portofolio ke-2 ini. Melihat dari besaran korelasi antar independen pada portofolio ke-3 secara
keseluruhan tidak ada korelasi yang lebih dari 95% dengan kata lain berada di bawah 95%, karena paling tinggi saja hanya sebesar 0,042 yaitu variabel return pasar.
Tabel 7. Koefisien Portofolio ke-3
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 0,003 0,002 1,146 0,254 R_PASAR (RM) -0,007 0,074 -0,008  -0,090 0,929 0,998 1,002 SBI (RF) -2,483E-6 0,000 -0,001  -0,015 0,988 0,998 1,002
a. Dependent Variabel: R_Port_3 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Hasil perhitungan nilai Tolerance juga menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang sama tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel independen dalam model regresi Portofolio ke-3 ini.

## Uji Autokorelasi
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa nilai DW sebesar 2,088. nilai ini kita bandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikan 5%, jumlah sampel 132 (n) dan jumlah variabel independen 1 (k=1), maka tabel Durbin Watson akan kita dapatkan nilai sebagai berikut:
Tabel 8. Model Summary Portofolio ke-1
Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 0,254 a 0,064 0,050 0,0062190 2,088
a. Predictors: (Constant), SBI (RF), R_PASAR (RM)
b. Dependent Variabel: R_Port_1
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009

## Tabel 9. Durbin Watson Test Bound
K=1 n d L d U 132 1,720 1,746 Sumber: Ghozali, I. (2007)
Oleh karena nilai DW 2,088 berada diatas (du) 1,746 dan kurang dari 4-1,76 (4-du), maka dapat disimpulkan tidak bisa menolak H0 yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi positif atau negative (pada Tabel 12), yang berarti terdapat tidak terdapat autokorelasi pada portofolio ke-1.
Tabel 10. Model Summary Portofolio ke-2
Model Summary b Model R R Square  Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 0,178 a 0,032 0,017 0,0070734 1,734
a. Predictors: (Constant), SBI (RF), R_PASAR (RM)
b. Dependent Variabel: R_Port_2
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Nilai DW sebesar 1,734, nilai ini kita bandingkan dengan nilai table dengan menggunakan nilai signifikan 5%, jumlah sampel 132 (n) dan jumlah variabel independen 1 (k=1), maka tabel Durbin Watson seperti terlihat pada Tabel 9. Oleh karena nilai DW 1,734 berada dibawah (du) 1,746 dan diatas dari 1,720 (dl), maka dapat disimpulkan tidak ada autokorelasi positif yang berarti terdapat tidak terdapat autokorelasi pada portofolio ke-2.
Tabel 11. Model Summary Portofolio ke-3
Model Summary b Model R R Square  Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 0,008 a 0,000 -0,015 0,0145857 2,019
a. Predictors: (Constant), SBI (RF), R_PASAR (RM)
b. Dependent Variabel: R_Port_3
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Nilai DW sebesar 2,019, nilai ini kita bandingkan dengan nilai table dengan menggunakan nilai signifikan 5%, jumlah sampel 132 (n) dan jumlah variabel independen 1 (k=1), maka table Durbin Watson seperti terlihat pada tabel 9. Oleh karena nilai DW 2,019 berada diatas (du) 1,746 dan kurang dari 4-1,76 (4-du), maka dapat disimpulkan tidak bisa menolak H0 yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi positif atau negatif (pada Tabel 9), yang berarti terdapat tidak terdapat autokorelasi pada portofolio ke-3.

## Uji Heteroskedastisitas
Hasil tampilan output SPSS memberikan koefisien parameter untuk variabel independen tidak ada yang signifikan, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi portofolio ke-1 tidak terdapat heteroskedastisitas.
Hasil tampilan output SPSS memberikan koefisien parameter untuk variabel independen tidak ada yang signifikan, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi portofolio ke-2 tidak terdapat heteroskedastisitas.
Tabel 12. Koefisien Uji Park Portofolio ke-1
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -12,222 0,338 -36,149 0,000 R_PASAR (RM) -3,401 11,204 -0,026  -0,304 0,762 SBI (RF) 0,042 0,024 0,149 1,706 0,090
a. Dependent Variabel: LnU2i1 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Tabel 13. Koefisien Uji White Portofolio ke-2
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -3,821 0,872 -4,383 0,000 logsbi 1,250 0,834 0,232 1,499 0,142 logrm -0,038 0,112 -0,052  -0,335 0,740
a. Dependent Variabel: logy2
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Hasil tampilan output SPSS memberikan koefisien parameter untuk variabel independen tidak ada yang signifikan, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi portofolio ke-3 tidak terdapat heteroskedastisitas.
Tabel 14. Koefisien Uji Park Portofolio ke-3
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -11,954 0,339 -35,289 0,000 SBI (RF) 0,033 0,024 0,118 1,359 0,177 R_PASAR (RM) -10,921 11,225 -0,085  -0,973 0,332
a. Dependent Variabel: lnU2i3
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009

## Analisis Portofolio Ke-1
Tabel 15. Deskriptif Statistik Portofolio ke-1 periode 1998-2008
Descriptive Statistics N Minimum  Maximum Mean Std. Deviation R_Port_1 132 -,0212 0,0245 0,001520 0,0063800 Perubahan Ekspektasi Inflasi  132 -4,7169E2  689,3058  5,804635E0  117,7461391 Unexpected Inflasi 132 -5,2378E2  894,4615  3,906734E0  143,7008191 Unexpected Risk Free 132 -5,9710 8,0470 0,041038 1,6193896 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi 132 -0,0447 0,1706 0,013603 0,0311345 Valid N (listwise) 132
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Hasil statistik portofolio 1 menunjukkan sebagian besar tingkat unekspektasi risk free lebih tinggi dari return portofolio1, serta koefisiennya dengan uji T juga signifikan, hal ini menandakan bahwa portofolio dengan ukuran kecil ini (206.780 dalam juta Rupiah) sangat rentang akan ketidakpastian tingkat bebas risiko yang dikendalikan sepenuhnya oleh Bank Indonesia. Adapun salah satu emiten yang merupakan bagian dari portofolio 1 adalah ISAT. Semakin tidak pastinya tingkat bebas risko, semakin sulit ISAT untuk melakukan kegiatan ekspansi teknologi telekomunikasi. Demikian juga pertumbuhan ekonominya, yang menandakan bahwa perekonomian Indonesia berangsur-angsur membaik dari tahun 1998 saat krisis melanda Indonesia dan negara-negara ASEAN sampai dengan tahun 2008 yang merupakan krisis negara maju yaitu AS, kita tidak terpuruk seperti yang kita alami ditahun 1998. Ini menandakan pertumbuhan ekonomi sangatlah relevan terhadap portofolio 1.
Tabel 16. Hasil Uji T Portofolio ke-1
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -11,618 0,274 -42,328 0,000 Kond_PASAR -0,262 0,384 -0,059 -0,682 0,496 Perubahan Ekspektasi Inflasi 0,003 0,002 0,166 1,544 0,125 Unexpected Inflasi -4,824E-5 0,002 -0,003 -0,029 0,977 Unexpected Risk Free -0,243 0,120 -0,178 -2,025 0,045 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi -1,051 6,279 -0,015 -0,167 0,867

## a. Dependent Variabel: LnU2i1
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Hasil uji-F tidak menunjukkan signifikan (Tabel 17), dikarenakan portofolio 1 volatilitasnya tidak terlalu banyak dibandingkan portofolio 2 dan 3, dengan kata lain tingkat perdagangannya relatif
stabil. Hal ini dapat kita lihat juga pada Gambar 2, yang memperlihatkan perbedaan pergerakan return portofolio yang relatif stabil tersebut terhadap perubahan pertumnuhan ekonomi dan ekpektasi perubahan inflasi yang lebih bergejolak volatilitasnya. Hal ini menunjukkan adanya ekonomi makro volatilitasnya lebih tinggi dibanding return portofolio ke-1 ini.
Tabel 17. Hasil Uji F Portofolio ke-1
ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 38,624 5 7,725 1,616 0,160 a Residual 602,179 126 4,779 Total 640,803 131
a. Predictors: (Constant), Tingkat Pertumbuhan Ekonomi, Unexpected Inflasi, Kond_PASAR, Unexpected Risk Free, Perubahan Ekspektasi Inflasi b. Dependent Variabel: LnU2i1 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Gambar 2. Volatilitas dari Portofolio ke-1
Maka hipotesis pertama yang mengatakan variabel CRR pada saat pasar saham bullish berpengaruh terhadap return portofolio ditolak. Hal ini terjadi karena tidak semua emiten yang terdaftar di bursa akan bereaksi terhadap kenaikan volatilitas yang tiba-tiba dikarenakan ada “news” atau investor hanya ikut terpengaruh pasar tanpa melihat fundamental dari emiten (perilaku herding).

## Analisis Portofolio Ke-2
Hasil statistik portofolio 2 menunjukkan bahwa sebagian unekspektasi tingkat bebas risiko sama halnya dengan portofolio 1, ini juga dikarenakan tingkat ketidakpastian akan tingkat bebas risiko dalam hal ini SBI, yang dapat berubah secara drastis, seperti tahun 1998 bisa sampai 18-20% dan berlangsung lama, kemudian mulai stabil tahun setelah memasuki tahun 2004, dengan kebijakan-kebijakan moter yang dilakukan oleh Bank Indonesia.
Uji T tidak ada yang signifikan, disebabkan potofolio kategori sedang ini terdiri dari Aneka Tambang (ANTM); Jakarta Internasional hotel & Develompment (JIHD); Bank NISP; Indofood (INDF); dan United Tractor (UNTR) merupakan portofolio yang berkorelasi negatif yang artinya masing-
masing emiten saling meniadakan tapi dengan risiko yang positip relatif besar dibanding dengan portofolio 1.
Tabel 18. Deskriptif Statistik Portofolio ke-2
Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation logy2 79 -3,70 -1.45 -2.4713 .44686 Perubahan Ekspektasi Inflasi 132  -4,7169E2 689,3058 5,804635E0 117,7461391 Unexpected Inflasi 132  -5,2378E2 894,4615 3,906734E0 143,7008191 Unexpected Risk Free 132 -5,9710 8,0470 0,041038 1,6193896 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi 132 -0,447 0,1706 0,013603 0,0311345 Valid N (listwise) 79 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Tabel 19. Hasil Uji T Portofolio ke-2
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -2,406 0,071 -34,023 0,000 Kond_PASAR -,165 0,103 -0,186 -1,596 0,115 Perubahan Ekspektasi Inflasi 0,001 0,001 0215 1,441 0,154 Unexpected Inflasi 0,000 0,000 -0,084 -0,573 0,568 Unexpected Risk Free 0,020 0,030 0,073 0643 0,522 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi 0,396 2,122 0,022 0,187 0,852
a. Dependent Variabel: logy2 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Uji F portofolio 2 ini juga tidak signifikan berpengaruh, karena didalam portofolio 2 ini mengandung emiten-emiten yang saling meniadakan, sehingga variabel macro tidak terlalu signifikan berpengaruh. Walaupun demikian volatilitas transaksi portofolio ini lebih tinggi dibandingkan portofolio 1, dapat terlihat pada Gambar 3.
Tabel 20. Hasil Uji F Portofolio 2
ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 0,967 5 0,193 0,966 0,444 a Residual 14,609 73 0,200 Total 15,575 78
a. Predictors: (Constant), Tingkat Pertumbuhan Ekonomi, Unexpected Risk Free, Unexpected Inflasi, Kond_PASAR, Perubahan Ekspektasi Inflasi
b. Dependent Variabel: logy2 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009

## Gambar 3. Volatilitas Portofolio ke-2
Maka hipotesis dua yang mengatakan variabel CRR pada saat pasar saham bearish berpengaruh terhadap return potofolio ditolak. Hal ini dikarenakan ada perilaku pasar yang tidak dapat dibidik dengan analisa tradisional, banyak faktor perilaku yang melekat pada investor (psikologi) yang membuat pasar menjadi tidak dapat diukur dengan single index model, CAPM, dan lain sebagainya. Hal ini merupakan tantangan buat peneliti untuk meneliti lebih lanjut akan fenomena-fenomena perilaku herding yang hanya ikut-ikut bertransaksi tanpa menganalisis lebih tajam.

## Analisis Portofolio ke-3
Hasil statistik portofolio 3 menunjukkan bahwa uneskpektasi terhadap bebas risiko sangat tinggi rata-ratanya dibandingkan rata-rata portofolio 3, demikian juga pertumbuhan ekonomi. Hal ini sangat jelas karena portofolio dengan ukuran yang besar ini (2.824.245 dalam juta Rupiah) yang terdiri dari BBCA, ASII, BDMN, PNLF, dan TLKM sangat sensitif terhadap tingkat bebas risiko dan pertumbuhan ekonomi yang tinggi sangat membuat portofolio 3 ini lebih fluktuatif volatilitasnya (Gambar 4). Namun demikian uji T dan uji F signifikan, hal ini dikarenakan variabel independen yang mempengaruhi pergerakan portofolio yang fluktuatif ini, seperti good news pengumuman laba, serta kegiatan-kegiatan coporate action lainnya dapat menangkap pergerakan yang fluktuatif juga di faktor makro.
Tabel 21. Deskriptif Statistik Portofolio 3
Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation lnU2i3 132 -21,04 -3.77 -11.5924 2,21467 Perubahan Ekspektasi Inflasi 132 -4,7169E2 689,3058 5,804635E0 117,7461391 Unexpected Inflasi 132 -5,2378E2 894,4615 3,906734E0 143,7008191 Unexpected Risk Free 132 -5,9710 8,0470 0,041038 1,6193896 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi 132 -0,0447 0,1706 0,013603 0,0311345 Valid N (listwise) 132
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Tabel 22. Uji T Portofolio ke-3
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -11,168 0,272 -41,005 0,000 Kond_PASAR -0,894 0,381 -0,203 -2,346 0,021 Perubahan Ekspektasi Inflasi 0,004 0,002 0,203 1,914 0,058 Unexpected Inflasi -0,003 0,002 -0,214 -2,022 0,045 Unexpected Risk Free -0,064 0,119 -0,047 -0,540 0,590 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi 0,694 6,230 0,010 0,111 0,911
a. Dependent Variabel: lnU2i3
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Disamping itu juga portofolio dengan ukuran besar, besar juga untuk mengantisipasi risiko yang dihadapi, sehingga risiko portofolio ke-3 ini sangat tinggi. Hanya saja variabel makro (CRR) signifikan berpengaruh terhadap besaran return portofolio 3 ini, terutama faktor perubahan ekspektasi inflasi 0,058 (signifikan pada  =10%) dan unexpected inflasi 0,045 (signifikan pada  =5%) pada kondisi pasar modal sedang bullish maupun bearish.
Tabel 23. Uji F Portofolio ke-3
ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 49,629 5 9,926 2,109  0,069 a Residual 592,894 126 4,706 Total 642,524 131
a.  Predictors: (Constant), Tingkat Pertumbuhan Ekonomi, Unexpected Inflasi,
Kond_PASAR, Unexpected Risk Free, Perubahan Ekspektasi Inflasi b. Dependent Variabel: lnU2i3
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Tingginya volatilitas mengukapkan tingginya akan minat investor akan emiten-emiten di dalam portofolio ini. Artinya juga banyak “news” yang terjadi dalam perdagangan akan emiten-emiten di dalam portofolio 3 ini.

## Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009

## Gambar 4. Volatilitas portofolio 3

## Perubahan Beta Faktor pada Portofolio ke-1
Portofolio ke-1 secara bersama-sama tidak signifikan, maka kita melihat lebih rinci beta faktor pada portofolio ke-1 ini dengan t-test. Pada Tabel 31 kedaaan pasar saham sedang bullish, variabel CRR yang signifikan terlihat pada perubahan ekspektasi inflasi portofolio ke-1, ini menandakan pada saat inflasi sangat berpengaruh terhadap return portofolio ke-1.
Tabel 24. Beta Faktor Portofolio ke-1 pada saat Pasar sedang Bullish
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -11,721 0,308 -38,030 0,000 Perubahan Ekspektasi Inflasi 0,003 0,002 0,257 1,686 0,097 Unexpected Inflasi 0,000 0,002 -0,053  -0,339 0,736 Unexpected Risk Free 1,472 1,179 0,162 1,249 0,216 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi -8,450 8,427 -0,125  -1,003 0,320
a. Dependent Variabel: LnU2i1 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Pada saat kondisi pasar sedang bearish, ada satu variabel CRR yang signifikan, yaitu unexpected risk free, seperti terlihat pada Tabel 32. Hal ini dapat memperlihatkan variabel makro saat bearish portofolio dengan kapitalisasi kecil disbanding portofolio 2 dan 3 keadaan bullish maupun bearish ada variabel CRR yang berpengaruh.
Tabel 25. Beta Faktor Portofolio ke-1 pada saat Pasar sedang Bearish
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -11,721 0,286 -40,922  0,000 Perubahan Ekspektasi Inflasi -0,003 0,040 -0,018 -0,071  0,944 Unexpected Inflasi -0,008 0,025 -0,080 -0,320  0,750 Unexpected Risk Free -0,282 0,123 -0,287 -2,297  0,025 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi 7,312 9,541 0,097 0,766  0,446
a. Dependent Variabel: LnU2i1 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Pada Tabel 26 dapat kita lihat perbedaan dari beta faktor pada saat bullish maupun bearish, perubahan beta faktor ada pada keadaan bullish dan keadaan bearish, yaitu perubahan ekspektasi inflasi pada saat bullish dan unexpected risk free pada saat bearish. Disamping itu juga kita dapat melihat arah negative dari unexpected risk free, semakin tinggi perubahan return portofolio ke-1 maka akan bergerak turun variabel tersebut, demikian juga sebaliknya. Akan tetapi untuk perubahan ekspektasi inflasi memiliki tanda positip, ini mengartikan semakin tinggi perubahan ekspektasi inflasi terjadi semakin tinggi juga return portofolio ke-1 terjadi.
Tabel 26. Perbandingan Beta Faktor Portofolio ke-1
Beta Faktor CRR t-test sig.
Bullish t-test sig. Bearish t-test sig. Perubahan Ekspektasi Inflasi 0,003 1,544 0,125 0,003 1,686 0,097 -0,003 -0,071 0,944 Unexpected Inflasi -4,82E-05 -0,029 0,977 0 -0,339 0,736 -0,008 -0,32 0,75 Unexpected Risk Free -0,243 -2.025 0,045 1,472 1,249 0,216 -0,282 -2,297 0,025 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi -1,051 -0,167 0,867 -8,45 -1,003 0,32 7,312 0,766 0,446
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009

## Perubahan Beta Faktor pada Portofolio ke-2
Portofolio ke-2 secara bersama-sama tidak signifikan, maka kita dapat melihat lebih rinci beta faktor pada portofolio ke-2 ini, dengan t-test. Pada Tabel 27 kedaaan pasar saham sedang bullish, variabel CRR yang signifikan terlihat pada perubahan ekspektasi inflasi dan tingkat pertumbuhan ekonomi pada portofolio ke-2, ini menandakan pada saat perubahan ekspektasi inflasi dan tingkat pertumbuhan ekonomi sangat berpengaruh terhadap return portofolio ke-3. Hanya saja arah keduanya berbeda pada pertumbuhan arahnya negative, ini menunjukkan pertumbuhan ekonomi lemah maka return portofolio tetap naik, kemungkinan disebabkan pergerakan saham dipengaruhi oleh investor asing, sehingga pertumbuhan ekonomi Indonesia turun, tapi investor asing tetap menanamkan modalnya di Indonesia.
Tabel 27. Beta Faktor Portofolio ke-2 pada saat Pasar sedang Bullish
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -2,512 0,068 -36,766 0,000 Perubahan Ekspektasi Inflasi 0,001 0,001 0,401 1,923 0,063 Unexpected Inflasi 0,000 0,000 -0,134 -0,616 0,542 Unexpected Risk Free -0,076 0,230 -0,056 -0,330 0,743 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi -3,953 2,300 -0,280 -1,719 0,095
a. Dependent Variabel: logy2 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Berbeda dengan keadaan bearish, portofolio ke-2 tidak ada yang signifikan (Tabel 28), dikarenakan kemungkinan lebih dipengaruhi corporate action dan kedaan politik negara Indonesia. Pada Tabel 29 memperlihatkan adanya perbandingan pada saat bullish maupun bearish, pada portofolio ke-2 ini lebih cenderung berpengaruh pada saat bullish disbanding bearish, hal ini sama halnya dengan keadaan pada portofolio ke-3.
Tabel 28. Beta Faktor Portofolio ke-2 pada saat Pasar sedang Bearish
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -2,433 0,081 -30,146 0,000 Perubahan Ekspektasi Inflasi 0,004 0,011 0,129 0,368 0,715 Unexpected Inflasi -0,001 0,009 -0,048 -0,137 0,892 Unexpected Risk Free 0,026 0,034 0,118 0,744 0,462 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi 5,931 3,681 0,262 1,611 0,116 a. Dependent Variabel: logy2 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009

## Tabel 29. Perbandingan Beta Faktor Portofolio ke-2
Beta Faktor CRR t-test sig. Bullish t-test sig. Bearish t-test sig. Perubahan Ekspektasi Inflasi 0,001 1,441  0,154 0,001 1,923  0,063 0,004 0,368 0,715 Unexpected Inflasi 0 -0,573  0,568 0 -0,616  0,542 -0,001 -0,137 0,892 Unexpected Risk Free 0,02 0,643  0,522 -0,076 -0,33  0,743 0,026 0,744 0,462 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi 0,396 0,187  0,852 -3,953 -1,719  0,095 5,931 1,611 0,116
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009

## Perubahan Beta Faktor pada Portofolio ke-3
Portofolio ke-3 secara bersama-sama signifikan, maka kita dapat melihat lebih rinci beta faktor pada portofolio ke-3 ini. Pada Tabel 30 kedaaan pasar saham sedang bullish, variabel CRR yang signifikan terlihat pada perubahan ekspektasi inflasi dan unexpected inflasi portofolio ke-3, ini menandakan pada saat inflasi inflasi sangat berpengaruh terhadap return portofolio ke-3.
Tabel 30. Beta Faktor Portofolio ke-3 pada saat Pasar sedang Bullish
Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -12,009 0,297 -40,378 0,000 Perubahan Ekspektasi Inflasi 0,004 0,002 0,303 1,981 0,052 Unexpected Inflasi -0,003 0,002 -0,276 -1,743 0,086 Unexpected Risk Free -0,696 1,137 -0,080 -0,612 0,543 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi -3,381 8,132 -0,052 -0,416 0,679
a. Dependent Variabel: lnU2i3 Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Pada saat kondisi pasar sedang bearish, tidak ada satu pun variabel CRR yang signifikan, sperti terlihat pada tabel 31. Hal ini dapat memperlihatkan variabel makro saat bullish tidak terlalu berpengaruh terhadap return portofolio, tetapi kemungkinkan dikarenakan variabel corporate action atau situasi politik.
Tabel 31. Beta Faktor Portofolio ke-3 pada saat Pasar sedang Bearish
Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -11,270 0,294 -38,328 0,000 Perubahan Ekspektasi Inflasi 0,007 0,041 0,043 0,169 0,867 Unexpected Inflasi -0,022 0,026 -0,215 -0,837 0,406 Unexpected Risk Free -0,074 0,126 -0,075 -0,584 0,561 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi 7,479 9,795 0,099 0,764 0,448
a. Dependent Variabel: lnU2i3
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Pada Tabel 32 dapat kita lihat perbedaan dari beta faktor pada saat bullish maupun bearish, perubahan beta faktor cenderung kepada keadaan bullish disbanding keadaan bearish. Disamping itu juga kita dapat melihat arah negative dari unexpected inflasi dan unexpected risk free kedua variabel ini, semakin tinggi perubahan return portofolio ke-3 makan akan bergerak turun kedua variabel tersebut, demikian juga sebaliknya. Akan tetapi untuk perubahan ekspektasi inflasi dan tingkat pertumbuhan ekonomi memiliki tanda positip, ini mengartikan semakin tinggi perubahan
ekspektasi inflasi terjadi akan semakin tinggi juga return portofolio ke-3 terjadi, demikian juga halnya dengan pertumbuhan ekonomi.
Tabel 32. Perbandingan Beta Faktor Portofolio ke-3
Beta Faktor CRR Keadaan umum t-test sig. Bullish t-test sig. Bearish t-test sig. Perubahan Ekspektasi Inflasi 0,004 1,914 0,058 0,004 1,981 0,052 0,007 0,169 0,867 Unexpected Inflasi -0,003 -2,022 0,045 -0,003 -1,743 0,086 -0,022 -0,837 0,406 Unexpected Risk Free -0,064 -0,54 0,59 -0,696 -0,612 0,543 -0,074 -0,584 0,561 Tingkat Pertumbuhan Ekonomi 0,694 0,111 0,911 -3,381 -0,416 0,679 7,479 0,764 0,448
Sumber: Hasil Statistik diolah tahun 2009
Maka hipotesis ketiga yang berbunyi faktor beta berbeda secara signifikan antara periode pasar saham sedang bullish dan bearish diterima. Hal ini dikarenakan beta faktor CRR menjadi ukuran dalam bertransaksi pada portofolio 1,2, dan 3 baik pada bullish maupun bearish. Sedangkan pada kondisi bearish hanya portofolio ke-2 saja yang tidak berpengaruh signifikan, hal ini dimungkinkan adanya variabel lain yang berpengaruh seperti corporate action dan kondisi politik.

## PENUTUP
Hipotesis 1 dan 2 tidak signifikan berpengaruh. Hal ini kemungkinan besar periode yang panjang dalam membuat portofolio tidak menangkap dengan jelas variabel mana atau faktor beta apa yang mempengaruhinya. Periode yang panjang ini sesuai untuk penelitian perilaku pasar modal atau para investor dalam bertransaksi, karena perilaku herding yang sering muncul belakangan ini membuat bubble ekonomi pada tahun 2008. Ini Dikarenakan investor tidak jeli akan analisis fundamental, hanya mengandalkan trend yang terjadi pada analisis teknikal.
Hipotesis 3 signifikan berpengaruh, terutama untuk portofolio ke-3 hal ini kemungkinan besar dikarenakan kapitalisasi yang besar sangat sensitive terhadap perubahan faktor makro yang ada di Indonesia. Terutama pada inflasi, sangat berpengaruh baik itu ekpektasi yang akan datang maupun yang tidak di ekspektasikan sangat berpengaruh dalam return portofolio ke-3 ini. Semakin besar kapitalisasi yang ada semakin sensitif melakukan perubahan terhadap variabel factor CRR. Secara keseluruhan portofolio 1,2, dan 3 pada keadaan bullish beta faktor CRR berpengaruh terhadap return portofolio. Kondisi pasar bullish, beta faktor CRR berpengaruh hanya pada return portofolio 1 dan 3 saja. Hal ini sesuai dengan penelitian terdahulu (Sitinjak. 2001).
Penelitian selanjutnya periode lebih dari 11 tahun sebenarnya bagus untuk periode penelitian variabel makro ekonomi, karena semakin lama-akan semakin baik, sesuai jurnal utama penelitian ini Ahmed dan Lockwood (1998) periode pengamatannya 30 tahun. Peneliti menyarankan untuk tidak membentuk portofolio, tetapi langsung terhadap indeks pasar modal itu sendiri.

## REFERENSI
Ahmed, P. &  Lockwood, L. J. (1998). Changes in factor betas and risk premium over varying market conditions. Financial review, 33, 149-168.
Bharwaj, R. K., & Brooks, L. D. (1993). Dual betas from bull and bear markets: Reversal of the size effect.  Journal of Financial research, 16, 269-283.
Chan, L. K. C. (1994). Consumption, inflation risk, and real interest rates: An empirical analysis.
Journal of business, 67(1), 69-96.
Chen, N. F., Roll, R., & Ross, S. A. (1986). Economic forces and the stock. Journal of Business, 59,
383-403.
Darmanto. I.S.N. (1999). Analisis pengaruh variabel makro ekonomi terhadap market return di asia pasifik dengan menggunakan APT. Gadjah Mada University Working Paper, 1-67. Jones, C. (1998). Investments: Analysis and management, (6 th ed). New York: John Wiley & Sons, Inc.
Sitinjak, E.L.M. (2001). Beta faktor pada variabel CRR ditinjau dari kondisi pasar saham di Indonesia. Jurnal ekonomi dan bisnis, Salatiga.