QE Journal │ Vol.04 - No.04 December 2015 - 201

## PENGARUH MODEL TIGA FAKTOR FAMA DAN FRENCH
TERHADAP EXPECTED RETURN: STUDI PADA TUJUH SAHAM PERBANKAN KONVENSIONAL DI INDONESIA
Alfi Muflikhah Lestari Setyo Tri Wahyudi
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya Malang Jl. MT Haryono 165 Malang, Telp. 0341-551396 email: alfie.tary@gmail.com, setyo81@gmail.com

## Abstract
This  research  aims  to  look  at  the  influence  of  three  factors  model  of  Fama  and Frencagainst  the expected return  on  a stock  of  conventional  bankaing  with  seven best performance in Indonesia the period 2010-2014. The data used are secondary data  with quantitative  research  approach  by  using  a classic  assumption test.  The research result showed that (1) Return the market has a positive influence but not significantly to your expected return, (2) Size SMB has a positive and significant influence against the expected return and (3) Book to market value (HML) has a positive and significant influence against expected return. _________________________________ Keywords: Expected Return, Market Return, Firm size, Book to market

## PENDAHULUAN
erinvestasi  di  pasar  modal  merupakan  investasi  yang  memiliki resiko  tinggi.  Adanya  resiko  tinggi  ini  membuat  para  investor sangat  berhati-hati  dalam  menanamkan  modalnya  karena  setiap investor tentunya ingin mendapatkan keuntungan yang maksimal (expected return).  Oleh  karena  itu,  penting  bagi  investor  untuk  mendapatkan berbagai  informasi  mengenai  faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi pengembalian keuntungan tersebut.
B
QE Journal │ Vol.04 - No.04 December 2015 - 202
E (ri) = rf + βi (E(rm) – rf)            (1)
r = rf + β1f1 + β2f2 + β3f3 + ⋅⋅ (2)
Pada CAPM (1) menyatakan bahwa investor hanya mendapat kompensasi atas  resiko  market  yang  ditanggungnya.  Dimana  resiko  market  diukur dengan  beta,  besaran  angka  beta  menunjukkan  berapa  besar  perubahan return  suatu  saham  terhadap  market.  Asumsi  dasar  model  CAPM  adalah investor  menginginkan  tingkat  return  setinggi-tingginya  tetapi  tidak menyukai  resiko.  Sedangkan  pada  model  APT  (2)  beranggapan  bahwa returns  bisa  diprediksi  berdasarkan  hubungan  antar  resiko  aset  yang bersangkutan  dan  beberapa  resiko  makro  ekonomi.  Faktor-faktor  resiko aset seperti tingkat pengeluaran konsumen dan risk premium atas sejumlah faktor makro ekonomi seperti tingkat bunga dan pertumbuhan ekonomi.
Fama  dan  French  (1995)  selanjutnya  mengembangkan  model  penentuan harga  saham  dan  berpendapat  bahwa  faktor  size  dan  book  to  market merupakan  faktor  dominan  dalam  memprediksi  return.  Fama  dan  French (1995) menduga bahwa size dan book-to-market mungkin merupakan proksi atas  faktor  resiko  yang  mempengaruhi  return.  Size  memiliki  korelasi negatif dimana semakin kecil kapitalisasi perusahaan memberikan tingkat return  yang  semakin  tinggi  sedangkan  book-to-market  berasosiasi  positif yang  berarti  book-to-market  yang  tinggi  menunjukkan  saham  yang mengalami  undervalue  dan  memiliki  peluang  memberikan  return  lebih tinggi  dimasa  yang  akan  datang.  Dengan  beberapa  hasil  penelitiannya three factor model Fama dan French dapat dilihat dari persamaan berikut
R it – R ft = α it + β im (R Mt - R ft ) + β is SMB t +β ih HML t + ε it (3)
Dimana R it – R ft adalah excess return saham yang merupakan selisih return rata-rata  saham  setelah  dikurangi  risk  free  rate. β im (R Mt -  R ft )  merupakan expected  market  premium,  suatu  kompensasi  atas  resiko  market  yang  di tanggung oleh pemegang saham. Angka tersebut merupakan pengurangan market  return  dengan  risk  free  rate.  SMB  adalah  singkatan  dari  small  minus big.  SMB  merupakan  faktor  access  return  diperoleh  dengan  menghitung return rata-rata dari perusahaan kecil dikurangi return rata-rata perusahaan besar.  HML  adalah  singkatan  dari  high  minus  low.  Faktor  ini  diperoleh dengan  mengkalkulasi  return  rata-rata  dari  portofolio  saham  high  book  to market dikurangi dengan return rata-rata dari portofolio saham dengan low book to market.
QE Journal │ Vol.04 - No.04 December 2015 - 203
Beberapa penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan model tiga faktor dilakukan  oleh  Davis,  Fama  dan  French  (2000)  pada  United  Stated  Stock Portfolios  selama  816  bulan  dengan  rentang  waktu  tahun  1926 – 1997 dengan hasil beta, firm size, dan book to market ratio berhubungan signifikan terhadap  return  saham  (Bodie  Z,  et  al  2005).  Selanjutnya  penelitian Sudiyatno dan Irsad (2011) menunjukan pengaruh positif signifikan antara premi risiko dengan return saham, sedangkan ukuran perusahaan dan book to market  ratio  berpengaruh  negatif,  tetapi  tidak  signifikan  terhadap  return saham.  Selain  itu  penelitian  Ima  Triani  (2012)  menunjukan  bahwa  faktor book  to  market  (HML)  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat pengembalian (expected return), sedangkan risiko pasar (IHSG) dan firm size (SMB)  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  expected  return.  Beberapa penelitian sebelumnya menunjukan tidak semua variabel pada model tiga faktor Fama dan Franch memiliki pengaruh pada return saham.
Pada penelitian ini akan mencoba mengaplikasikan tiga faktor model Fama dan  Franch  pada  saham  perbankan.  Saham-saham  perbankan  yang  di pilihan adalah pada saham perbankan yang memiliki rasio kinerja terbaik dari  periode  tahun  2010 – 2014,  diantaranya  BBCA  (Bank  Central  Asia), BBRI  (Bank  Rakyat  Indonesia),  BBTPN  (Bank  Tabungan  Pensiunan Negara),  BDMN  (Bank  Danamon),  BMRI  (Bank  Mandiri),  BNGA  (Bank CIMB  Niaga),  dan  BBNI  (Bank  Negara  Indonesia).  Pemilihan  saham perbankan dengan rasio kinerja terbaik ini didasarkan pada (Siamat, 2005):
1) Tingkat profitabilitas, biasa disebut “rentabilitas”. Tingkat profitabilitas ini diukur berdasarkan tiga rasio, yakni net interest margin (NIM), return on  asset  (ROA),  dan  return  on  equity  (ROE).  Semakin  tinggi  tiga  rasio tersebut,  maka  semakin  tinggi  kemampuan  bank  yang  bersangkutan dalam mencetak laba.
2) Tingkat  kekuatan  modal  yang  diukur  dari  capital  adequacy  ratio  (CAR). Semakin  tinggi  CAR,  maka  semakin  kuat  modal  bank  yang bersangkutan.  Kuat  tidaknya  posisi  modal  suatu  bank  menentukan kemampuan  bank  yang  bersangkutan  dalam  berekspansi  dan memperluas jaringan usahanya.
3) Pertumbuhan, dimana bank yang bagus adalah yang bertumbuh yakni, modal serta laba bersihnya naik. Semakin besar presentase kenaikannya, maka semakin baik.
QE Journal │ Vol.04 - No.04 December 2015 - 204
4) Kualitas  Kredit,  dimana  pendapatan  utama  bank  berasal  dari  bunga kredit/pinjaman  yang  mereka  salurkan,  namun  pinjaman  itu  sendiri memiliki  risiko  tidak  di  bayar  oleh  peminjamnya  atau  disebut  kredit macet  atau  non  performing  loan  (NPL).  Semakin  besar  nilai  NPL,  maka semakin  buruk  kulaitas  banknya  dan  sebaliknya.  Selain  itu  rasio  yang perlu  diperhatikan  adalah  loan  to  deposit  (LDR)  yang  menggambarkan jumlah kredit yang disalurkan dibanding DPK yang diterima bank dan sebaliknya.
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  latar  belakang  diatas  maka  pada  penelitian ini penulis tertarik melakukan penelitian dengan menggunakan model tiga faktor Fama dan French, yaitu dengan mengetahui pengaruh faktor-faktor penentu  tingkat  expected  return  yaitu  market,  firm  size,  dan  book-to-market pada  tujuh  saham  perbankan  konvensional  di  Indonesia  pada  periode 2011-2014.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  pendekatan  penelitian  yang  digunakan  adalah penelitian kuantitatif. Sumber data yang digunakan adalah data sekunder dengan tipe data runtut waktu (time series). Data runtut waktu (time series) merupakan sekumpulan observasi data yang dikumpulkan dalam interval waktu  secara  kontinu.  Tahun  yang  dijadikan  sebagai  data  analisis  adalah tahun 2010 – 2014.
Populasi  dari  penelitian  ini  adalah  Jakarta  Stock  Exchange  Composite  Index (JKSE), Bursa Efek Indonesia dan Bank Indonesia. Sample yang digunakan terdiri dari tujuh saham perbankan dengan rasio kinerja terbaik yaitu BCA, BRI,  BTPN,  DANAMON,  MANDIRI,  CIMB  NIAGA,  BNI  dengan  kurun waktu 2010 – 2014 yang diambil berdasarkan purposive sampling.

## Definisi Operasional
Menurut  Nazir  (2005)  definisi  operasional  merupakan  suatu  definisi  yang diberikan  kepada  suatu  variabel  atau  konstrak  dengan  cara  memberikan arti,  atau  menspesifikasikan  kegiatan  ataupun  memberikan  suatu operasional  yang  diperlukan  untuk  mengukur  konstrak  atau  variabel tersebut. Berdasarkan konsep di atas, definisi operasional dalam penelitian ini dijabarkan sebagai berikut :

## Tabel 1: Definisi dan Pengukuran Variabel Penelitian
Variabel Pengukuran Keterangan Expected Ecess Return Expected Excess return Saham  =rata-rata  return bulanan portofolio Rf/month Selisih dari return portofolio bulanan dengan risk free rate bulanan Market Return Market return = rataratareturn bulanan dari seluruh saham- Rf/month Selisih  dari  average  setiap bulan  dariseluruh  saham dengan risk-free rate bulanan Small  Minus  Big (SMB) SMB = (average returnsetiap  bulan  S/L  + S/M+  S/H)  -  (averagereturn setiap  bulan  B/L+  B/M  + B/H) Selisih  dari  average  setiap bulan  return  perusahaan small dengan average setiapbulan returnperusahaan big. High Book-to Market Equity  minus  Low Book-to Market Equity (HML) HML = (average returnsetiap  bulan  S/H  + B/H)- (average return setiapbulan S/L + B/L) Selisih  dari  average  setiap bulan  return  perusahaan dengan  high  book-to-market equity dengan averagesetiap bulan returnperusahaan dengan low  book-to-arket equity.
Sumber: Berbagai sumber diolah (2016)

## Metode Analisis Data
Menurut  Sugiyono  (2012),  kegiatan  dalam  analisis  data  adalah pengelompokan  data  berdasarkan  variabel  dan  jenis  responden, mentabulasi  data  berdasarkan  variabel  yang  diteliti,  melakukan perhitungan  untuk  menjawab  rumusan  masalah,  dan  melakukan perhitungan untuk menguji data yang telah dikumpulkan. Pada penelitian ini  analisis  yang  digunakan  adalah  uji  asumsi  klasik  dengan  model penelitian dinyatakan sebagai berikut:
R it – R ft = α it + β im (R Mt - R ft ) + β is SMB t +β ih HML t + ε it
QE Journal │ Vol.04 - No.04 December 2015 - 206
Keterangan
R it – R ft : Expected Excess Return
R Mt - R ft : Market Return
SMB : Return Small Minus Big
HML      : Return High Minus Low
α it : Konstanta
β im, β is, β ih : Koefisien Regresi
ε it : Error Term

## Hasil dan Pembahasan

## Uji Asumsi Klasik
Pengujian normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data yang telah diperoleh  berdistribusi  normal.  Pada  program  E-views  hal  tersebut  dapat dilakukan  dengan  melihat  uji  Jarque-Bera  Test,  dan  pada  penelitian  ini hasil uji normalitas, adalah sebagai berikut
Tabel 2: Hasil Uji Normalitas

## Sumber: Data diolah, 2016
Pada  hasil  uji  diatas  dapat  dilihat  nilai  Jarque-Bera  menunjukkan  angka 0.908186 dimana  angka  ini  lebih  besar  dari  tingkat  signifikansi  α  =  5%,
QE Journal │ Vol.04 - No.04 December 2015 - 207
yang  artinya  bahwa  data  yang  digunakan  sudah  signifikan  dan  telah terdistribusi secara normal.
Pengujian  multikolinearitas  dilakukan  untuk  menguji  apakah  model regresi  ditemukan  adanya  korelasi  antar  variabel  bebas  (independen).  Uji multikolinearitas  dilakukan  dengan  menggunakan  Correlation  Matrix  dari variabel bebas, sebagai berikut
Tabel 3: Hasil Uji Multikolinearitas ReturnPasar SMB HML ReturnPasar 1.000000 0.533863 0.717233 SMB 0.533863 1.000000 0.577670 HML 0.717233 0.577670 1.000000

## Sumber: Data diolah, 2016
Pada  tabel  3  diatas,  dapat  diketahui  bahwa  tidak  ada  masalah multikolinearitas,  hal  ini  dikarenakan  nilai  matriks  korelasi  dari  semua variabel adalah kurang dari 0,8.
Pengujian  autokorelasi  dilakukan  karena  adanya  masalah  serial  korelasi akibat  residual  tidak  bebas  dari  suatu  observasi  ke  observasi  lainnya. Masalah tersebut sering ditemukan pada data time series. Pada E-views, uji autokorelasi  dijelaskan  pada  hasil  Uji  Breusch-Godfrey  (LM  Test)  adalah sebagai berikut.

## Tabel 4: Hasil Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.720716      Prob. F(2,54) 0.4910 Obs*R-squared 1.559950      Prob. Chi-Square(2)  0.4584 Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 01/03/16   Time: 11:19 Sample: 2010M01 2014M12 Included observations: 60
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C 0.476442  4.622364 0.103073 0.9183 Return Pasar 2.01E-05 0.000528 0.038182 0.9697 SMB 0.009810  0.353465 0.027755 0.9780 HML -0.114909  0.995456 -0.115433 0.9085 RESID(-1) -0.016154  0.135074 -0.119592 0.9053 RESID(-2) -0.163529  0.136602 -1.197116 0.2365 R-squared 0.025999      Mean dependent var  1.31E-15 Adjusted R-squared -0.064186      S.D. dependent var 3.261686 S.E. of regression 3.364736      Akaike info criterion  5.359216 Sum squared resid 611.3582      Schwarz criterion 5.568650 Log likelihood -154.7765      Hannan-Quinn criter.  5.441137 F-statistic 0.288286      Durbin-Watson stat  1.890798 Prob(F-statistic) 0.917465

## Sumber: Data diolah, 2016
Pada hasil tabel 4 diatas, nilai prob chi-square sebesar 0. 4584. Dimana nilai ini lebih besar dari tingkat signifikansi α = 5%, berarti tidak terjadi masalah autokorelasi.
Pengujian  heteroskedastisitas  dilakukan  bertujuan  menguji  apakah  dalam model  regresi  terjadi  ketidaksamaan  varians  dari      residual    satu pengamatan  ke  pengamatan  lain.  Heteroskedastiditas  terjadi  apabila variabel  gangguan  tidak  mempunyai  varians  yang  samauntuk  semua observasi.  Hasil  uji  heteroskedastisitas  dijelaskan  pada  hasil  Uji  White, sebagai berikut:

## Tabel 5: Hasil Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedasticity Test: White F-statistic 1.890729      Prob. F(3,56) 0.1416 Obs*R-squared 5.518390      Prob. Chi-Square(3)  0.1375 Scaled explained SS 12.60998      Prob. Chi-Square(3)  0.0056
QE Journal │ Vol.04 - No.04 December 2015 - 209
Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 01/03/16   Time: 11:20 Sample: 2010M01 2014M12 Included observations: 60
Variable Coefficient Std. Error  t-Statistic Prob. C -3.959802  16.10039 -0.245944 0.8066 Return Pasar^2 -2.15E-07  1.81E-07 -1.185707 0.2407 SMB^2 -0.341892  0.204173 -1.674519 0.0996 HML^2 1.138298  0.555530 2.049030 0.0452 R-squared 0.091973      Mean dependent var  10.46129 Adjusted R-squared 0.043329      S.D. dependent var 24.16374 S.E. of regression 23.63445      Akaike info criterion  9.227628 Sum squared resid 31280.87      Schwarz criterion 9.367251 Log likelihood -272.8288      Hannan-Quinn criter.  9.282242 F-statistic 1.890729      Durbin-Watson stat  2.044003 Prob(F-statistic) 0.141632 Sumber: Data diolah, 2016
Dengan  melihat  prob  Obs*R-squared  =  0.1375 dimana  lebih  dari  α  =  5%,
maka dengan tingkat keyakinan 99% tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.

## Pengujian Model
Pengujian model yang harus dilakukan, yakni dengan uji koefisien (R 2 ), uji F, dan uji t. Hasil Uji Goodness of fit, sebagai berikut:

## Tabel 6: Hasil Uji Goodness of fit
Dependent Variable: Expected Return Method: Least Squares
QE Journal │ Vol.04 - No.04 December 2015 - 210
Expected Return = 3.708770 (ReturnPasar) + 116.4939 (SMB) + 70.99878 (HML)
Date: 01/03/16   Time: 11:15 Sample: 2010M01 2014M12 Included observations: 60
Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. Return Pasar 3.708770 5.706952 0.649869 0.5184 SMB 116.4939 21.58460 5.397081 0.0000 HML 70.99878 4.985625 14.24070 0.0000 C 249216.4 11159.23 22.33276 0.0000 R-squared 0.896140 Mean dependent var 447319.7 Adjusted R-squared 0.890577 S.D. dependent var 80380.71 S.E. of regression 26589.31 Akaike info criterion 23.27875 Sum squared resid 3.96E+10 Schwarz criterion 23.41837 Log likelihood -694.3624 Hannan-Quinn criter. 23.33336 F-statistic 161.0632 Durbin-Watson stat 0.461593 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Data diolah, 2016
Berdasarkan  hasil  regresi  diatas,  menunjukkan  market  return,  SMB,  dan HML memiliki hubungan yang positif dengan expected excess return. Model persamaan regresi yang dihasilkan sebagai berikut :
Dalam  hasil  regresi  di  atas,  nilai  R-Square  menunjukkan  angka  0.896140 atau  89%.  Hal  ini  berarti  sebesar  89%  dari  variabel  independen  mampu menjelaskan  varibel  dependennya  yaitu  market  return,  SMB,  dan  HML terhadap  expected  excess  return.  Dan  sisanya  yaitu  sebesar  11%  dijelaskan oleh variabel lain diluar model.
Pada  hasil  regresi  di  atas  nilai  F-statistik  menunjukkan  angka 161.0632.Dalam hal ini F-Hitung > F-Tabel = 161.0632 > 3.16, maka variabel
QE Journal │ Vol.04 - No.04 December 2015 - 211
independen  yaitu  market  return,  SMB,  dan  HML  berpengaruh  secara bersama-sama  terhadap variabel  dependennya yaitu  expected  excess return. Sedangkan  uji  t,  hasil  regresi  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel SMB  dengan  nilai  probabilitas  sebesar  0.0000  dan  variabel  HML  dengan nilai  probabilitas  sebesar  0.0000  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap expected  excess  return.  Sedangkan  returnpasar  dengan  nilai  probabilitas sebesar  0.5184  memiliki  pengaruh  yang  tidak  signifikan  terhadap  expected excess return dikarenakan standar deviasinya lebih dari α = 5%.

## Kaitan antara Return Pasar dengan expected return
Besarnya koefisien return pasar adalah 0.649869 sehingga bertanda positif dengan  nilai  probabilitasnya  sebesar  0.5184,  yang  artinya  terdapat pengaruh  positif  namun  tidak  signifikan  antara  return  pasar  terhadap expected  return,  pada  tinggkat  signifikansi  kurang  dari  1  %.  Dengan demikian,  maka  semakin  tinggi  return  pasar,  maka  belum  tentu  expected return saham akan tinggi.
Hasil  penelitian  ini  sama  dengan  penelitian  Ima  Triani  (2012)  yang menunjukan  bahwa  risiko  pasar  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  expected  return.  Nilai  koefisien  return  pasar  menunjukkan  arah yang  positif  tetapi  tidak  signifikan,  maka  jika  return  pasar  naik,  belum tentu akan dikuti oleh kenaikan  expectedreturn saham. Return  pasar dalam hal  ini  adalah  merupakan  risk  premium  pada  protofolio  pasar  yang menggambarkan besar kecilnya risiko. Pada penelitian ini, jika risk premium tinggi,  maka  belum  dapat  dipastikan  risiko  investasi  juga  tinggi.  Hal  ini dikarenakan pada periode penelitian antara tahun 2010 -2014 saham-saham perbankan dengan kinerja terbaik seharusnyaberesiko tinggi namun belum dapat  di  pastikan  akan  menghasilkan  tingkat  pengembalian  sahamnya akan tinggi pula.

## Kaitan antara SMB dengan expected return
Besarnya koefisien return pasar adalah 5.397081 sehingga bertanda  positif dengan  nilai  probabilitasnya  sebesar  0.0000,  yang  artinya  terdapat pengaruh  positif  dan  signifikan  antara  size  SMB  terhadap  expected  return, pada tinggkat signifikansi kurang dari 1 %.
QE Journal │ Vol.04 - No.04 December 2015 - 212
Hasil  penelitian  ini  sama  dengan  Davis,  Fama  dan  French  (2000)  dengan hasil firm size berhubungan signifikan terhadap return saham (Bodie Z, et al 2005).  Size  SMB  merupakan  ukuran  perusahaan  yang  merepresentasikan return portofolio saham kecil (firm size kecil) dengan portofolio saham besar (firm size besar), dan diproksi dengan nilai kapitalisasi pasar modal sendiri.
Nilai  koefisien  size  SMB  menunjukkan  arah  yang  positif  dan  signifikan, maka  artinya  signifikannya  nilai  kapitalisasi  pasar  terhadap  expected returnsaham  menunjukkan  bahwa  investor  menggunakan  indikator  ini sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  untuk  investasinya.  Saham-saham perbankan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menunjukan  kinerja  yang baik  selama  periode  2010 – 2014  sehingga  investor  tertarik  untuk melakukan investasi pada saham-saham tersebut.

## Kaitan antara HML dengan expected return
Besarnya  koefisien  book  to  market  value  (HML)  adalah  14.24070  bertanda positif  dengan  nilai  probabilitasnya  sebesar  0.0000,  yang  artinya  terdapat pengaruh positif dan signifikan antara book to market value (HML) terhadap expected return, pada tinggkat signifikansi kurang dari 1 %.
Hasil penelitian ini sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Ima Triani (2012)  yang  menunjukan  bahwa  faktor  book  to  market  (HML)  berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengembalian. Book-to-market value(HML) disini merepresentasikan  return  portofoliosaham  dengan  book-to-market  ratio tinggi  denganbook-to-market  ratio  rendah  yang  diproksi  dengannilai  buku (shareholders equity) dibagi denganharga pasar saham.
Nilai  koefisien  book  to  market  (HML)  menunjukkan  arah  yang  positif  dan signifikan,  maka  apabila  book  to  market  ratio  naik  maka  expected returnsaham  akan  naik.  Hal  ini  menunjukkan  tingkat  optimisme  investor terhadap masa depan perusahaan semakin baik.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan, bahwa  (1)  Return  Pasar  memiliki  pengaruh  yang  positif  tetapi  tidak signifikan  terhadap  expected  return,  (2)  Size  SMB  memiliki  pengaruh positif dan signifikan terhadap expected return,  dan (3) Book to market value
QE Journal │ Vol.04 - No.04 December 2015 - 213
(HML)  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  expected  return. Oleh  karena  itu,  keseluruhan  variabel  three  faktor  model  Fama  dan  French terbukti  memiliki  pengaruh  terhadap  expected  return  saham  perbankan konvensional dalam periode 2010-2014.
Kinerja  perbankan  yang  baik  akan  membuat  saham  perbankan  di  minati oleh  para  investor  sehingga  perbankan  perlu  meningkatkan  kinerjanya. Bagi para investor yang akan melakukan investasi pada saham perbankan tentu  harus  memilih  saham-saham  perbankan  yang  memberikan keuntungan lebih dengan cara mempertimbangkan terlebih dahulu ketika akan memutuskan berinvestasi dengan melihat adanya  return saham, firm size,  dan  book  to  marketseperti  yang  telah  dirumuskan  pada  model  tiga faktor Fama dan French.

## DAFTAR PUSTAKA
Bank  Indonesia.  2015.  “ Market  Data  dan  Info ”. www.bi.go.id .  Diakses  30 Desember 2015.
Bursa  Efek  Indonesia.  2015.  “IDX  Fact  Book”. www.idx.co.id .  Diakses  30
Desember 2015.
Bodie,  Z.  Kane,  A,  Marcus.  AJ.  2005.  “ Investment ”.  Terjemahan  Zuliani  D dan Budi Wiboeo. Jakarta Salemba Empat.
Ghozali,  Imam.  2006.  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  SPSS. Semarang : Universitas Diponegoro.
Fama,  French.  1992.  “ The  Cross-Section  of  Expected  Stock  Return ”. Journal  of Finance, Volume 47 Nomor 2.
Fama, French. 1995. “ Size and Book to Market Factors in Earning and Return ”.

## Journal of Finance, Volume 50 Nomor 2
Jakarta  Composite  Index.  2015.  “ Historical  Price ”. www.investing.com .
Diakses 30 Desember 2015.
Nazir, Muhammad. 2005. Metode Penelitian. Jakarta : Ghalia Indonesia
Sugiyono. 2012. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif Dan R & D. Cetakan ke 17. Bandung : CV. Alfabeta
QE Journal │ Vol.04 - No.04 December 2015 - 214
Sudiyatno,  Bambang.  Irsad,  Moch.  2011.  “ Menguji  Model  Tiga  Faktor  Fama dan  French  Dalam  Mempengaruhi  Return  Saham  Studi  Pada  Saham LQ45  Di  Bursa  Efek  Indonesia ”.  Jurnal  Bisnis  dan  Ekonomi
September 2011 Hal 126-136 Volume 18 No 2.
Susanti,  Neneng.  2013. “Pengujian  Fama  French  Three  Factor  Model  Pada Perusahaan  Di  Indonesia  Yang  Sahamnya  Terdapat  di  LQ  45  Tahun
2005 – 2009” . Jurnal Forum Keuangan dan Bisnis II.
Siamat,  Dahlan.2005.” Manajemen  Lembaga  Keuangan  Kebijakan  Moneter  dan Perbankan.”. Edisi  kelima.Jakarta:Lembaga  Penerbit  Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia
Triani,  Ima.  “Analisis  Pengaruh Three  Factor  Model  Fama  dan  French Terhadap Expected Return Pada Reksa Dana Top Five Star Monthly Data  Periode  2009 – 2011”.  Skripsi  Di  Terbitkan.  Yogyak arta  :
Universitas Atma Jaya