## Eksis: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, 11(1), Mei 2020, 25-39

## Perspektif Asset Pricing Model dan Pengembangannya Pada Pasar Modal Indonesia
Yunan Surono 1 , Akhmad Irwansyah Siregar 2 , R. Adisetiawan 3
1,2,3 Dosen Fakultas Ekonomi Univesitas Batanghari Correspondence email: suronoyunan@gmail.com
Abstract. Every investor will pay attention to return and risk in investing in portfolios. In portfolio investment, this is known as the principle of high return high risk. To see this return and risk, 4 (four) models are known, namely 1) Capital Asset Pricing Model (CAPM) with beta factors (market risk), 2) French Fama models with beta, size and value factors, 3) Carhart model with factors beta, size, value and momentum, 4) the Arbitrage Pricing Theory (APT) model in this study, in addition to factors such as the model above, macro economic factors include economic growth, inflation, interest rates, the rupiah exchange rate against US dollars and the  money  supply.  Models  1,  2  and  3  analyze  from  the  fundamental  side  of  the  company  while  models  4  analyze  from  the macroeconomic  side.  Based  on  the  theory  of  Ying  (1966),  Tauchen  &  Pitts  (1983),  Blume  (1994),  Lee  &  Swaminathan  (2000), Gervais (2001) and Kaniel (2003) that the total trading volume affects the movement of stock indexes, stock prices and affects the magnitude of the level return and investment risk, then in this study the researchers added the total volume of activity factor as an effort to overcome the weaknesses found in the Carhart model  where in calculations using the three sequential sort method, this model has not been able to record a holding period (the length of shares in the hands of investors) which in this study. The model with the addition of the total volume activity variable as a five factor pricing model is a model of the researcher's development. From the test results it can be concluded that the development model turned out to be better precision in estimating return and risk and its accuracy is more accurate than existing models.
Keywords: market excess return, size, book to market, momentum, CAPM, three factors pricing model, four factors pricing model, five factors pricing model, macroeconomic variables.

## Pendahuluan
Asset  Pricing  Model terus  berkembang    seiring dengan    banyaknya    kritik    yang    ditujukan  terhadap model    pertama    yaitu Capital    Asset    Pricing    Model (CAPM).    CAPM  merupakan single  index  model yang dikembangkan  oleh William Sharpe (1964), John Lintner (1965),  Jan  Mossin  (1966)  dan  Fischer  Black  (1972). Banyak kritik yang ditujukan kepada model tersebut  yang menyebabkan  berkembangnya multifactor  asset  pricing model seperti Abritrage  Pricing  Model (1976), Fama French Three Factor Model (1992), Carhart Four Factor Model (1997)  dan  Surono  (2018),  dimana  peneliti menggunakan  model  tersebut  dalam  penelitian  yang menyimpulkan return dan  risiko  pasar,  harga  saham  di Indonesia juga dipengaruhi oleh size premium dan value premium , serta faktor momentum . Berdasarkan kontribusi variabel    independen  penyusunnya,  secara  signifikan CAPM, Three  Factors  Pricing  Model ,  maupun Four Factors  Pricing  Model dapat  menjadi  model  dalam melakukan estimasi harga saham maupun estimasi return . Meskipun  berdasarkan  uji  kelayakan  model Three Factors Pricing Model memiliki adjusted R Square lebih besar dibanding CAPM dan Four Factors Pricing Model memiliki adjusted  R  Square lebih  besar  dibandingkan Three Factors Pricing Model , namun ketiganya memiliki kekuatan penjelas yang lemah serta perbedaan yang tidak signifikan.
Peneliti akan mengembangkan beberapa penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti lain terutama mengenai asset  pricing dengan  menambahkan  faktor Total Volume Activity (TVA), pada model Carhart Four
Factor  Model. Variabel total  volume  activity ini ditambahkan  sebagai  upaya  untuk  melengkapi  dan menyempurnakan  kekurangan  yang  ditemukan  dari penelitian Carhart  Four  Factor  Model dimana  dalam perhitungan dengan menggunakan metode three sequential sort, model ini belum mampu merekam adanya holding period (lamanya  saham  ditangan  investor)  yang ada  pada penelitian  ini,  oleh  sebab  itu  peneliti  berupaya untuk menutupi kelemahan tersebut dengan menambahkan  variabel total  volume  activity yang diharapkan  mampu  memberi  kontribusi  demi  lebih baiknya  hasil  penelitian  ini.  Model  dengan  penambahan variabel total volume activity sebagai variabel penghitung ini, merupakan model pengembangan.
Penelitian  ini  mendasarkan  diri  pada  penelitian yang  dilakukan  oleh  Blume et  al (1994)  yang menemukan  bahwa  aktivitas  perdagangan  memberikan informasi dengan cara berbeda. Fenomena ini memberikan  gambaran  hubungan  kausalitas  antara aktivitas perdagangan dan harga saham, dan bila aktivitas perdagangan  saham  dapat  mempengaruhi  harga  saham, maka  aktivitas  perdagangan  dapat  digunakan  untuk memprediksi return yang  diperoleh  dimasa  depan. Brennan et  al (1998)  menemukan  bahwa  aktivitas perdagangan  yang  besar  cenderung  diikuti  dengan expected return yang rendah. Berdasarkan pada beberapa pandangan  mengenai  pengaruh  transaksi  perdagangan terhadap expected return ,  penelitian  ini  akan  menguji bahwa  aktivitas  perdagangan  dapat  digunakan  untuk memprediksikan expected return . Aktivitas perdagangan yang  sangat  tinggi  pada  perusahaan  dengan  nilai
kapitalisasi besar dan perusahaan dengan nilai kapitalisasi kecil  akan  diikuti  oleh return yang  positif  pada  periode berikutnya, dan aktivitas perdagangan yang sangat rendah pada  perusahaan  dengan  kapitalisasi  besar  dan perusahaan  dengan  kapitalisasi  kecil  akan  diikuti  oleh return yang negatif pada periode berikutnya.
Penelitian ini didasari hasil Lee dan Swaminathan (2000), Chan et al (2000), Gervais et al (2001), Kaniel et al (2003)  yang  menguji  peranan  aktivitas  perdagangan yang dapat digunakan untuk memprediksi return saham. Terdapat dua alasan penting expected return dan aktivitas perdagangan yang dapat bermanfaat bagi penelitian yaitu: 1)  memberi  usulan  bagi  penggunaan  kombinasi  data aktivitas  perdagangan  dan return dalam  menarik simpulan yang digambarkan, apakah perubahan aktivitas perdagangan  menggerakkan expected  return ,  dan  2) memberi kontribusi analisis teknikal dalam membaca dan menilai perilaku pasar saham. Dengan demikian, maka penelitian ini mempunyai arah untuk mengetahui faktor- faktor  yang  masih  diperdebatkan  yang  mempengaruhi return , risk dan  harga  saham  serta  memilih  model asset pricing yang lebih presisi, dalam hal kemampuan estimasi tingkat pengembalian saham yang diharapkan dan premi risiko. Return saham  adalah  tingkat  keuntungan  yang dinikmati pemodal atau investor atas suatu investasi yang dilakukannya. Risiko merupakan kemungkinan perbedaan  antara return aktual  yang  diterima  dengan return yang diharapkan, Jones (2002). Ukuran perbedaan antara expected  return asset  berisiko  di  pasar  saham dengan return aktual tidak berisiko, misalnya suku bunga SBI disebut risk premium atau excess return, Bodie et al . (2011). Di Bursa Efek  Indonesia (BEI), saham biasanya mendominasi  aktivitas,  sehingga  secara  riil  transaksi terlihat  pada  besarnya  aktivitas  perdagangan  saham  dan harga saham.
Kajian  Penelitian  Terdahulu  dan  Pengembangan Hipotesis
𝐶𝐴𝑃𝑀 mendasarkan  diri  pada  risiko  sistematis dalam  mengestimasikan  tingkat  pengembalian  yang diharapkan dan satu-satunya risiko yang dihadapi investor adalah  risiko  yang  berkaitan  dengan  portofolio  pasar. Persamaan 𝐶𝐴𝑃𝑀 menyatakan  bahwa expected  return atas asset berisiko merupakan fungsi linear dari beta ( 𝛽 ) yang  mengukur  besarnya  kecenderungan    asset  berisiko tersebut  untuk covariance dengan  portofolio  pasar. Market atau  beta  pasar  merupakan  ukuran  dari  risiko sistematis, yaitu risiko yang tidak dapat dikurangi melalui diversifikasi. Semakin stabil return saham, maka semakin tinggi  pula return yang  diharapkan  investor.  Sejumlah hasil empiris termasuk Black et al (1972) serta Fama & MacBeth (1973) mendukung 𝐶𝐴𝑃𝑀 . Berdasarkan uraian di  atas,  maka  hipotesis  pertama  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
𝐻 1 :  Dalam capital  asset  pricing  model, faktor excess market  return berpengaruh  signifikan  positif  terhadap return saham.
Penelitian empiris di masa lalu telah menyajikan bukti-bukti  yang  membantah  prediksi  model 𝐶𝐴𝑃𝑀 Sharpe  (1964),  Lintner  (1965)  dan  Black  (1972)  bahwa tingkat pengembalian yang diharapkan secara menyeluruh  cukup  dijelaskan  oleh  beta.  Penelitian sebelumnya  menyatakan  bahwa  penyimpangan  dari resiko trade-off dan  tingkat  pengembalian 𝐶𝐴𝑃𝑀 memiliki  hubungan  terhadap  variabel  lainnya  seperti ukuran  perusahaan  (Banz,  1981), earnings  per  Price (Basu,  1983), leverage (Bhandari,  1988)  dan  rasio  nilai buku  perusahaan  terhadap  nilai  pasar-nya  (Stattman, 1980).  Secara  umum,  telah  ditemukan  suatu  hubungan positif  antara  tingkat  pengembalian  saham  dan earning yield ,  arus  kas yield dan  rasio book  to  market serta hubungan antara tingkat pengembalian saham dan ukuran perusahaan.
Pada  tahun  1992,  Fama  dan  French  membuat sebuah  penelitian  yang  sangat  berpengaruh  hingga sekarang  dengan  mengkombinasikan  faktor size, leverage,  E/P,  book-to-market, dan  beta  dalam  sebuah penelitian single  cross-sectional .  Berbeda  dengan penelitiannya  pada  tahun  1973  yang  sependapat  dengan adanya  hubungan  linear  positif expected  return dengan beta portofolio pasar, penelitian tahun 1992 menghasilkan hubungan antara ukuran perusahaan ( firm size ) dan beta, sedangkan  korelasi  beta  dan return justru  tidak  tampak. Fama  dan  French  membandingkan  kekuatan  dari size, leverage,  E/P,  book  to  market  equity, dan  beta  dalam cross-sectional  regressions selama  periode  1963-1990. Hasil  penelitian  tersebut  adalah  bahwa book-to-market equity dan size memiliki  hubungan  paling  kuat  dengan return .
Menjawab keraguan atas beta pasar sebagai satu- satunya faktor penjelas dalam estimasi return , maka Fama dan French (1993) memperluas model satu faktor menjadi model  tiga  faktor,  dengan  menambahkan  rata-rata sensititivitas  tingkat  pengembalian  saham  ke  ukuran perusahaan  dan  rasio book-to-market . Return bulanan saham diregres terhadap market premium, size premium, dan book  to  market  premium.  Size  premium merupakan selisih return portofolio saham  berkapitalisasi pasar kecil dan  saham  berkapitalisasi  pasar  besar,  yang  dinotasikan sebagai 𝑆𝑀𝐵 ( small minus big ). Fama dan French (1992) selaras dengan Banz (1981) menemukan hubungan antara return dengan size, saham  berkapitalisasi  pasar  kecil memiliki return lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan saham  berkapitalisasi  besar. Book  to  market  premium merupakan  selisih return portofolio  saham  dengan book to  market tinggi  dan  portofolio  saham  dengan book  to market rendah  yang  dinotasikan  sebagai 𝐻𝑀𝐿 ( high minus low ).
Sepakat dengan penelitian Stattman (1980), Fama dan  French  (1992)  memperoleh  hubungan  positif  antara average return dan book to market, artinya bahwa saham dengan  rasio book  to  market tinggi  cenderung  memiliki rata-rata  pengembalian  yang  lebih  tinggi  dibandingkan perusahaan  dengan  rasio book  to  market rendah,  seperti
yang diungkap oleh Fama dan French (1996), Tandelilin (2003). Berdasarkan uraian di atas, maka hipotesis kedua penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝐻 2 :  Dalam three  factors  asset  pricing  model, faktor excess  market  return, 𝑆𝑀𝐵 ,  dan 𝐻𝑀𝐿 berpengaruh signifikan positif terhadap return saham.
Jika strategi investasi momentum bekerja dengan baik,  maka  portofolio  saham  pemenang  ( winner ) seharusnya menghasilkan rata-rata abnormal return yang positif dan portofolio saham pecundang ( loser ) memiliki rata-rata abnormal return yang negatif. Perbedaan antara abnormal return portofolio  tersebut  seharusnya  positif secara  signifikan.  Momentum  yang  memberikan return positif  mengimplikasikan  bahwa  saham  yang  memiliki kinerja di atas rata-rata saham pada periode sebelumnya akan  melebihi  kinerja  rata-rata  saham  pada  periode berikutnya. Carhart (1997) sepakat dengan Jegadeesh dan Titman  (1993),  bahwa  investor  sebaiknya  menghindari sekuritas  dengan  kinerja  buruk  di  masa  lampau.  Aset dengan  kinerja  baik  di  masa  lalu  berlanjut  memberikan kinerja yang baik di masa mendatang pada jangka waktu periode  yang  sama.  Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka hipotesis ketiga penelitian ini adalah sebagai berikut: 𝐻 3 : Dalam four factors asset pricing model, faktor excess market  return, 𝑆𝑀𝐵 , 𝐻𝑀𝐿 ,  dan 𝑊𝑀𝐿 berpengaruh signifikan positif terhadap return saham.
Dasar  keputusan  investasi  terdiri  atas  tingkat return yang  diharapkan,  tingkat  risiko  serta  hubungan antara return dan risiko. Suatu hal yang sangat wajar jika investor menuntut tingkat return tertentu atas dana yang telah diinvestasikannya. Return yang diharapkan investor dari investasi yang dilakukan merupakan kompensasi atas biaya  kesempatan  dan  risiko.  Aktivitas  perdagangan memberikan  gambaran  intensitas  sebuah  pergerakan harga  yang  terjadi.  Tingkat  aktivitas  perdagangan  yang rendah  adalah  karakteristik  dari  keragu-raguan  investor, sedangkan aktivitas perdagangan yang tinggi terjadi bila terjadi  bila  terdapat  keyakinan  yang  kuat  akan  kenaikan harga.  Ying  (1966)  menemukan  peningkatan/penurunan dalam aktivitas perdagangan harian di NYSE cenderung diikuti  oleh  kenaikan/penurunan  indeks.  Penelitian tersebut  menemukan  bahwa  aktivitas  perdagangan  yang besar  akan  diikuti  dengan  kenaikan  harga,  begitu  juga sebaliknya, aktivitas perdagangan yang kecil akan diikuti dengan penurunan harga 𝐻 4 : Dalam five factors asset pricing model, faktor excess market  return, 𝑆𝑀𝐵 , 𝐻𝑀𝐿 , 𝑊𝑀𝐿 dan 𝐻𝑉𝑀𝐿𝑉 berpengaruh signifikan positif terhadap return saham.
Asset pricing model dan model arbitrage pricing theory ( 𝐴𝑃𝑇 )  merupakan  model  yang  dipakai  oleh  para ahli  ekonomi  dalam  merumuskan return saham.  Pada 𝐴𝑃𝑇 terdapat faktor makroekonomi yang mempengaruhi tingkat return sekuritas,  sedangkan  pada  model asset pricing tingkat  pengembalian  saham  ditentukan  dengan menggunakan risiko sistematis (beta). Berdasarkan uraian tersebut,  maka  hipotesis  keempat  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
𝐻 5 :  Dalam  model Arbitrage  Pricing  Theory, faktor makroekonomi berpengaruh  signifikan  terhadap return saham.
Penelitian  mengenai  model asset  pricing yang dapat  menjadi  pedoman  keputusan  investasi  masih menjadi diskusi yang belum menemukan satu kesimpulan yang  konsisten.  Lebih  dari  50  tahun, 𝐶𝐴𝑃𝑀 masih menjadi  model  yang  paling  popular  dan  banyak digunakan  oleh  investor.  Namun,  hal  ini  cenderung karena  metode  estimasinya  yang  paling  sederana. Sedangkan validitas model ini masih menjadi perdebatan. Beberapa hal yang mendasari keraguan terhadap 𝐶𝐴𝑃𝑀 antara lain karena model ini bekerja dalam asumsi kondisi pasar  saham  ideal  yang  tidak  terjadi  dalam  kenyataan. Selain  itu  keraguan  lain  atas  keakuratan 𝐶𝐴𝑃𝑀 adalah mengenai  keakuratan  beta  sebagai  faktor  penjelas. Menurut  Tandelilin  (2003),  terdapat  kemungkinan error yang berasal dari (1) beta berubah sesuai lamanya periode observasi  yang  digunakan  dalam  analisis  regresi  (2) indeks  pasar  yang  digunakan  sebagai  proksi  dari portofolio  pasar  belum  merepresentasikan  keseluruhan marketable  asset dalam  perekonomian  (3)  perubahan 27ndustry  fundamental  perusahaan  seperti earning, arus kas,  dan leverage akan  merubah  nilai  dari  beta.  Melihat kondisi riil pasar, validitas 𝐶𝐴𝑃𝑀 seringkali dipertanyakan. Kritikan terhadap 𝐶𝐴𝑃𝑀 juga dinyatakan dengan  tegas  Fama  (1996)  dalam  penelitian  berjudul CAPM  is  wanted,  dead,  or  alive yang  sekaligus menyatakan bahwa model asset pricing tiga faktor lebih kuat dalam menjelaskan return saham . Penelitian serupa juga  ditemukan  di  Indonesia  seperti  dikemukakan  oleh Tandelilin  (2003).  Berdasarkan  uraian  tersebut,  maka hipotesis kelima penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝐻 6 : Asset  pricing  model lebih  baik  dalam  menjelaskan return ekspektasi  saham  dibandingkan  model arbitrage pricing theory. .
Populernya strategi investor yang
mempertimbangkan posisi winner-loser saham menjadikan Four Factors Pricing Model juga dipertimbangkan.  Carhart  (1997)  menemukan  bahwa model  empat  27ndust  lebih  baik  dalam  menjelaskan return mutual  fund. Hal  ini  juga  didukung  positif  oleh L’Her et  al (2004)  pada  pasar  saham  di  Kanada.  Bello (2008)  membandingkan 𝐶𝐴𝑃𝑀 , three  factors  pricing model, dan four  factors  pricing  model dan  menemukan bahwa  berdasarkan  hasil  uji  kelayakan three  factors pricing  model lebih  baik  dalam  memprediksi return dibandingkan 𝐶𝐴𝑃𝑀 dan four  factors  pricing  model lebih  baik  dalam  memprediksi return dibandingkan bahwa three  factors  pricing  model meskipun  perbedaan di antara ketiga model tersebut tidak signifikan. Penelitian empiris  dalam  penerapan  multi-factor 𝐶𝐴𝑃𝑀 dengan menggunakan  beta  dan  faktor    fundamental  sebagai pengukur risiko telah dilakukan, diantaranya Banz (1981) yang menguji firm size sebagai faktor fundamental; Chen dkk  (1986)  yang  menggunakan  4  (empat)  faktor  yang
mempengaruhi return sekuritas,  yaitu  tingkat  inflasi, premi risk-default ,  dan  tingkat  suku  bunga;  Premananto dan  Madyan  (2004)  meneliti  mengenai  perbandingan keakuratan 𝐶𝐴𝑃𝑀 dan 𝐴𝑃𝑇 dalam memprediksi tingkat pendapatan  saham  industri  manufaktur  sebelum  dan semasa  krisis  ekonomi,  yang  hasilnya  membuktikan bahwa  model 𝐶𝐴𝑃𝑀 lebih  akurat  dibandingkan 𝐴𝑃𝑇 baik  sebelum  dan  semasa  krisis  ekonomi.  Berdasarkan uraian  di  atas,  maka  hipotesis  keenam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
𝐻 7 : Asset pricing model lebih akurat dalam memprediksi return ekspektasi  saham  dibandingkan  model arbitrage pricing theory.

## Metode
Desain  penelitian  ini  adalah hypothesis  testing dan  uji  kelayakan  model.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  data  sekunder.  Jenis  data sekunder  adalah  jenis  data  penelitian  yang  diperoleh peneliti  secara  tidak  langsung  melalui  media  perantara. Sumber  data  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini meliputi:  1) Monthly  closing  price indeks  LQ45  dan Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  bulanan diperoleh dari website Bursa Efek Indonesia.; 2) Tingkat inflasi,  BI rate ,  jumlah  uang  beredar  (M2),  nilai  tukar rupiah bulanan diperoleh website Bank Indonesia; 3) Data market capitalization dan book value diperoleh dari fact book Bursa Efek Indonesia; 4) Data total volume activity diperoleh dari website finance.yahoo.com .
Adapun prosedur pembentukan portofolio meliputi  proses  yang  dijelaskan  secara  terperinci  di bawah ini.
a. Mengurutkan saham-saham yang lolos sesuai kriteria sampel  berdasarkan  besarnya book  to  market  value tiap bulan pada setiap tahun dalam periode penelitian mulai 2005 hingga 2016. Urutan saham berdasarkan book  to  market  value mulai  nilai  terendah  hingga tertinggi  dibagi  berdasarkan tritile, sehingga  pada setiap  bulan  pada  setiap  tahun  diperoleh  tiga portofolio book to market sebagai berikut: .
1) High, yaitu  saham-saham  yang  termasuk  dalam kategori  1/3  saham  dengan book  to  market tertinggi.
2) Medium, yaitu  saham  yang  termasuk  1/3  saham dengan nilai book to market sedang, yaitu berada diantara kategori saham high dan low.
3) Low ,  yaitu  saham-saham  yang  termasuk  dalam kategori  1/3  saham  dengan book  to  market terendah.
b. Setelah  diperoleh  tiga  portofolio  saham  berdasarkan book  to  market ,  yaitu high,  medium, dan low, kemudian  dilakukan re-sort atau  pengurutan  ulang berdasarkan  kapitalisasi  pasar  pada  tiap  portofolio book  to market tersebut.  Dengan  demikian,  masing- masing  kategori book  to  market dibagi  kembali berdasarkan  urutan  kapitalisasi  pasar  ke  dalam  tiga sub kategori size sebagai berikut:
1) Small, yaitu saham-saham yang termasuk dalam kategori  1/3  saham  dengan  kapitalisasi  pasar terkecil.
2) Medium, yaitu  saham  yang  termasuk  1/3  saham dengan  nilai  kapitalisasi  pasar sedang,  yaitu berada diantara kategori saham small dan big.
3) Big, yaitu  saham-saham  yang  termasuk  dalam kategori  1/3  saham  dengan  kapitalisasi  pasar terbesar.
dengan demikian, setelah dilakukan sorting berdasarkan  kapitalisasi  pasar  untuk  tiap  kategori book  to  market telah  terbentuk  9  portofolio book  to market – size setiap bulan pada tiap tahunnya . c. Tiap  portofolio book  to  market-size diurutkan kembali  dengan  strategi  momentum  berdasarkan urutan return pada  bulan t- 12 .  Return strategi momentum dihitung dengan rumus sebagai berikut: Return = 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑢𝑡𝑢𝑝𝑎𝑛 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑡 −𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑢𝑡𝑢𝑝𝑎𝑛 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑡−12 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑒𝑛𝑡𝑢𝑝𝑎𝑛 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑡−12 Dengan  pengurutan  ulang  berdasarkan past  year’s return di atas, maka tiap portofolio book to market - size dibagi  lagi  menjadi  tiga  kategori  berdasarkan past year’s return sebagai berikut:
1) Losers, yaitu saham-saham yang termasuk dalam kategori  1/3  saham  dengan past  year’s  return terendah
2) Medium, yaitu  saham  yang  termasuk  1/3  saham dengan past  year’s  return sedang,  yaitu  berada diantara kategori saham winners dan losers.
3) Winners, yaitu  saham-saham  yang  termasuk dalam  kategori  1/3  saham  dengan past  year’s return tertertinggi.
d. Portofolio  momentum  diurutkan  kembali  dengan strategi volume  activity berdasarkan  urutan return pada  bulan t- 12 .  Return  volume  activity dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Trend = 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑡 −𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑡−12 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑡−12 Dengan  pengurutan  ulang  berdasarkan past  year’s return di atas, maka tiap portofolio momentum dibagi lagi  menjadi  tiga  kategori  berdasarkan past  year’s return sebagai berikut:
1) Up, yaitu  saham-saham  yang  termasuk  dalam kategori  1/3  saham  dengan past  year’s  return meningkat
2) Medium, yaitu  saham  yang  termasuk  1/3  saham dengan past  year’s  return sedang,  yaitu  berada diantara kategori saham up dan down.
3) Down, yaitu saham-saham yang termasuk dalam kategori  1/3  saham  dengan past  year’s  return menurun.
e. Setelah proses four sequential sort ini lengkap, maka telah  terbentuk  27  portofolio  (P1  sampai  P27) berdasarkan book  to  market,  size,  momentum ,  dan volume  activity setiap  bulan  seperti  tampak  pada Tabel  3.1.  Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung
value  weighted  return untuk  masing-masing portofolio dengan rumus sebagai berikut: 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑒𝑑 𝑟𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑝𝑜𝑟𝑡𝑜𝑓𝑜𝑙𝑖𝑜 𝑛 = ∑ 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑖 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 𝑝 𝑛 𝑖=1 x 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑖
Penghitungan return portofolio  dengan value weighted penting  artinya  karena  dapat  mengurangi variasi  serta  dapat  merepresentasikan  perbedaan prilaku  portofolio  berkaitan  dengan  perbedaan size (Fama,  1993). Dengan  demikian  telah  diperoleh  27 return per bulan pada setiap tahun.
Portofolio  yang  telah  terbentuk  dipergunakan untuk  menghitung  nilai  faktor 𝑆𝑀𝐵 , 𝐻𝑀𝐿 , 𝑊𝑀𝐿 ,  dan 𝐻𝑉𝑀𝐿𝑉 bulanan dengan prosedur sebagai berikut:
1. Penghitungan nilai faktor 𝐻𝑀𝐿 ( High Minus Low ) HML  adalah  perbedaan  antara  rata-rata  tingkat pengembalian  portfolio  saham  dengan  rasio book  to market yang  dan  rata-rata  tingkat  pengembalian portfolio  saham  dengan  rasio book  to  market yang rendah.  Berdasarkan  portofolio  yang  telah  dibentuk pada Tabel 3.1, 𝐻𝑀𝐿 dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝐻𝑀𝐿 = 1/17{(P1 – P35) + (P2 – P36) + (P3 – P37) +
(P4 – P38) + (P5 – P39) + (P6 – P40) + (P7 – P41) + (P8 – P42) + (P9 – P43) + (P10 – P44) + (P11 – P45) + (P12 – P46) + (P13 – P47) + (P14 – P48) + (P15 – P49) + (P16 – P50) + (P17 – P51)}
2. Penghitungan nilai faktor 𝑆𝑀𝐵 ( Small Minus Big ) 𝑆𝑀𝐵 adalah  selisih  nilai  rata-rata  tertimbang portofolio saham berkapitalisasi pasar kecil dan rata- rata tingkat pengembalian portfolio saham berkapitalisasi  pasar  besar.  Berdasarkan  portofolio yang  telah  dibentuk, 𝑆𝑀𝐵 dihitung  dengan  rumus sebagai berikut:
𝑆𝑀𝐵 = 1/18{(P1 – P12) + (P2 – P13) + (P3 – P14) + (P4 – P15) + (P5 – P16) + (P6 – P17) + (P18 – P29) + (P19 – P30) + (P20 – P31) + (P21 – P32) + (P22 – P33) + (P23 – P34) + (P35 – P46) + (P36 – P47) + (P37 – P48) + (P38 – P49) + (P39 – P50) + (P40 – P51)}
3. Penghitungan  Nilai  Faktor 𝑊𝑀𝐿 ( Winner  minus Looser ) 𝑊𝑀𝐿 adalah  perbedaan  rata-rata  pengembalian portofolio  saham winner dikurangi  pengembalian portofolio saham loser . Berdasarkan portofolio yang telah dibentuk pada Tabel 3.1, WML dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝑊𝑀𝐿 = 1/18{(P5 – P1) + (P6 – P2) + (P10 – P7) + (P11 – P8) + (P16 – P12)  + (P17 – P13) + (P22 – P18) + (P23 – P19) + (P27 – P24) + (P28 – P25) + (P33 – P29) + (P34 – P30) + (P39 – P35) + (P40 – P36) + (P44 – P41) +
(P45 – P42) + (P50 – P46) + (P51 – P47)}
4. Penghitungan  Nilai  Faktor 𝐻𝑉𝑀𝐿𝑉 ( High  Volume minus Low Volume )
𝐻𝑉𝑀𝐿𝑉 adalah  perbedaan  rata-rata  pengembalian portofolio  saham up dikurangi  pengembalian portofolio saham down . Berdasarkan portofolio yang telah dibentuk pada Tabel 3.1, 𝑈𝑀𝐷 dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝐻𝑉𝑀𝐿𝑉 = 1/24{(P2 – P1) + (P4 – P3) + (P6 – P5) + (P8  –  P7)  +  (P11  –    P10)  +  (P13  –  P12)  + (P15 – P14) + (P17 – P16) + (P19 – P18) + (P21 – P20) + (P23 – P22) + (P25 – P24) + (P28 – P27) + (P30 – P29) + (P32 – P31) + (P34 – P33) + (P36 – P35) + (P38 – P37) + (P40 – P39) + (P42 – P41)}
Sebelum melakukan perhitungan faktor 𝐻𝑉𝑀𝐿𝑉 sebagai  pembentuk  hipotesis  model,  ada beberapa tahap yang harus terlebuh dahulu dilakukan, diantaranya:
a. Melakukan Uji Stasioner
Pengujian  stasioner  data  yang  akan  dianalisis dilakukan  dengan  menggunakan Augmented Dickey-Fuller (ADF).  Hal  ini  perlu  dilakukan agar  data  menjadi  stasioner  mengingat  dalam penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data yang  sifatnya time  series. Suatu  data time series dapat  cenderung non -stasioner disebabkan karena trend waktu  pengamatannya  linier  atau eksponensial. Stasioneritas merupakan salah satu pra-syarat  penting  dalam  model  ekonometrika untuk  data  runtun  waktu  ( time  series )  (Dickey &  Fuller,  1981). Augmented  dickey  fuller memiliki persamaan:
∆𝑌 𝑡 = 𝜗𝑌 𝑡−1 + 𝛼 𝑖 ∑ ∆ 𝑚 𝑖=1 𝑌 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 dimana: 𝑌 𝑡 = variabel yang diteliti; 𝜗 = koefisien regresi;  t  =  periode;  m  =  panjang  lag;  dan 𝜀 𝑡 = error  term .  Dengan  menggunakan  tabel  yang sesuai dengan salah satu model time series , maka hipotesis yang akan di uji:
H0 : δ= 0 , model tersebut tidak stasioner Ha : δ ≠ 0 , model tersebut stasioner Jika kita tidak menolak hipotesis δ = 0, maka ρ = 1.  Artinya  kita  memiliki  unit  root,  dimana  data time  series  Yt  tidak  stasioner. Null  hypothesis yang  menyatakan  tidak  adanya  sifat  stasioner dalam  model  akan  ditolak,  apabila  nilai  t- statistik  yang  diperoleh  berkaitan  dengan koefisien regresi model ini lebih kecil dari nilai t- tabel  pada  tingkat  signifikan  tertentu.  Apabila nilai probabilitas yang dihasilkan lebih kecil dari α  =  5%,  maka  terjadi  penolakan  H0  atau  Ha diterima  yang  berarti  data  bersifat  stasioner. Sebaliknya, bila nilai probabilitas lebih besar dari α  =  5%,  maka  terjadi  penerimaan  H0  yang mengindikasikan  bahwa  data  bersifat non- stationer , maka  akan  dilakukan differencing 1 kali.
b. Metode Vector Auto Regression (VAR)
Pendekatan  VAR  merupakan  rangkaian  model time  series multivariat yang dikembangkan Sims (1980). VAR adalah suatu sistem persamaan yang memperlihatkan  setiap  peubah  sebagai  fungsi linier  dari  konstanta  dan  nilai lag dari  peubah- peubah  yang  ada  dalam  sistem  (Enders,  2004). Dalam  model  VAR,  semua  variabel  yang digunakan  dalam  analisis  dianggap  berpotensi menjadi  variabel  endogen,  dengan  mengabaikan pemisahan  antara  variabel eksogen dan endogen atau dalam  arti lain  yaitu semua variabel berhak menjadi  variabel dependent dan independent.
Perbedaan keduanya terletak pada
kestasioneritasan  data  yang  digunakan.  Model umum  VAR  sebagai  berikut  (Achsani et  al , 2005):
𝑋 𝑡 = 𝜇 𝑡 + i + 𝑋 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 dimana: 𝑋 𝑡 =  vektor  dari  variabel  endogen dengan dimensi (n x 1); 𝜇 𝑡 = vektor dari variabel eksogen, termasuk konstanta (intersep) dan tren; Ai = koefisien matriks dimensi (n x n); dan 𝜀 𝑡 = vektor  dari  residual.  Uji  ini  akan  dilakukan dengan  metode trial  and  error dimana lag yang akan  dipilih  melalui  serangkaian  percobaan sampai  pada lag maksimum  yang  tidak  bisa diterima  lagi  oleh  model/  yang  membuat  model tidak  stabil.  Melalui  VAR stability  condition check ,  dengan  menghitung  akar-akar  fungsi polinominal atau roots of characteristic polinominal .  Jika  semua  akar  dari  fungsi polinominal tersebut berada di dalam unit  circle atau  jika  nilai  absolutnya < 1 maka model VAR tersebut dianggap stabil
5. Perhitungan variabel makroekonomi, diantaranya laju inflasi, BI rate , jumlah uang beredar ( 𝑀2 ), nilai tukar IDR/USD,  dan  pertumbuhan  ekonomi  ( 𝐼𝐻𝑆𝐺 )  yang diharapkan  dihitung  dengan  menggunakan  metode 𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 .  Model  dan  persamaan  yang  digunakan untuk peramalan adalah sebagai berikut:
1. Moving Average ( 𝑀𝐴 ) dengan orde 𝑞 : 𝑍 𝑡 = ∂ + 𝑎 𝑡 -  1 𝑎 𝑡−1 -  2 𝑎 𝑡−2 - …. -  𝑞 𝑎 𝑡−𝑞
2. Autoregressive ( 𝐴𝑅 ) dengan orde 𝑝 : 𝑍 𝑡 = ∂ +  1 𝑍 𝑡−1 +  2 𝑍 𝑡−2 + …. +  𝑝 𝑍 𝑡−𝑝 3. Campuran Autoregressive dan Moving  Average dengan orde (p,q): 𝑍 𝑡 = ∂ +  1 𝑍 𝑡−1 +  2 𝑍 𝑡−2 + .. +  𝑝 𝑍 𝑡−𝑝 + 𝑎 𝑡 -  1 𝑎 𝑡−1 -  2 𝑎 𝑡−2 - .. -  𝑞 𝑎 𝑡−𝑞 Keterangan: 𝑍 𝑡 =  nilai 𝑍 yang  diharapkan  pada periode 𝑡 ; ∂ = konstanta;  1,2 𝑍 𝑡−𝑝 = koefisien 𝑍 pada  periode  masing-masing 𝑡 − 1 , 𝑡 − 2 , 𝑡 − 𝑝 ;  1,2,𝑞 = koefisien pada periode masing-masing 𝑡 − 1 , 𝑡 − 2 , 𝑡 − 𝑞 ; 𝑍 𝑡−1 , 𝑍 𝑡−2 , 𝑍 𝑡−𝑝 = nilai 𝑍 pada  periode  masing-masing 𝑡 − 1 , 𝑡 − 2 , 𝑡 −
𝑞 ; dan 𝑎 𝑡 , 𝑎 𝑡−1 , 𝑎 𝑡−2 , 𝑎 𝑡−𝑞 = faktor penggangu pada periode masing-masing 𝑡 , 𝑡 − 1 , 𝑡 − 2 , 𝑡 − 𝑞 .
Proses  yang  dilakukan  untuk  menggunakan  metode 𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 adalah:
1. Identifikasi, model 𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 berprinsip pada hal- hal sebagai berikut:
a. Membuat deret  stasioner, analisis sementara terhadap  data  mentah  dapat  dengan  mudah memperlihatkan apakah suatu deret berskala stasioner  pada  nilai  tengah.  Perbedaan  orde pertama  ( 𝑑 = 1 )  atau  orde  kedua  ( 𝑑 = 2 ) biasanya  akan  mengenal  non-stasioner  nilai tengah.  Transformasi  data  agar  menjadi stasioner,  dilakukan  pembedaan  pada  data berskala 𝑌 1 , 𝑌 2 , 𝑌 3 , …., 𝑌 𝑛 dengan rumus:
𝑍 𝑡 = 𝑌 𝑡 – 𝑌 𝑡−1 untuk 𝑡 = 2, 3, 4,….., 𝑛 Keterangan: 𝑍 𝑡 =  nilai 𝑌 pada  periode 𝑡 setelah  dilakukan  pembedaan  pertama; 𝑌 𝑡 = nilai 𝑌 pada  periode 𝑡 ;  dan 𝑌 𝑡−1 =  nilai 𝑌 pada periode 𝑡 − 1
Apabila  dengan  pembedaan  pertama  masih belum stasioner, maka dilakukan pembedaan kedua dengan rumus:
𝑍 𝑡 = 𝑌 𝑡 – 𝑌 𝑡−1 – 𝑌 𝑡−2 untuk 𝑡 = 3, 4,….., 𝑛 b. Mempertimbangkan aspek-aspek autokorelasi,  autokorelasi  parsial  dari  deret stasioner  yang  diperoleh  dengan  tahap identifikasi (butir 1,a) dapat mengungkapkan apakah terdapat sifat sebagai berikut:
𝐴𝑅 (1)  =  satu  autokorelasi  parsial  yang signifikan;
𝐴𝑅 (2)  =  dua  autokorelasi  parsial  yang signifikan;
𝑀𝐴 (1) = satu autokorelasi yang signifikan; 𝑀𝐴 (2)  =  dua  autokorelasi  yang  signifikan; dan
𝐴𝑅𝑀𝐴 (1,1) = autokorelasi dan autokorelasi parsial  masing-masing  diambil  satu  yang signifikan.
2. Estimasi  Parameter,  ada  2  (dua)  cara  untuk mendapatkan parameter tersebut:
a. Dengan cara mencoba-coba menguji beberapa nilai yang berbeda dan memilih satu nilai tersebut (atau sekumpulan nilai) apabila terdapat lebih dari kuadrat nilai sisa.
b. Perbaikan  secara  iteratif  dengan  memilih taksiran awal
3. Uji  Diagnostik,  untuk  melihat  apakah  estimasi residual model tersebut saling berhubungan atau tidak,  dengan  melakukan  perbandingan  antar nilai statistic  Q  box  –  pieree dan  nilai  tabel  kai kuadrat ( 𝑋 2 ) dengan degree of freedom = 𝑚 – 𝑝 – 𝑞 . statistik 𝑄 dapat dihitung:
𝑄 = n ∑ 𝑟𝑘 𝑚 𝑘=1 2
Keterangan: 𝑚 = 𝑙𝑎𝑔 maksimum; 𝑛 =  jumlah pengamatan asli; dan 𝑟𝑘 = autokorelasi 𝑙𝑎𝑔 𝑘
Bila  nilai 𝑄 <  dari  nilai 𝑋 2 berarti  nilai  antar residual tidak saling berhubungan. Hal ini berarti model 𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 sudah tepat dan digunakan untuk peramalan.  Sebaliknya,  jika  nilai 𝑄 >  dari  nilai tabel 𝑋 2 berarti  model 𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 tidak  tepat  dan tidak  dapat  digunakan  dalam  peramalan. Peramalan, hasil estimasi parameter dalam model
𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 ,  selanjutnya  dapat  digunakan  untuk peramalan  sesuai  dengan  model  yang  telah dipilih.

## Hasil

## Pengujian Hipotesis
a) Pengujian Hipotesis 1 Hipotesis  1:  Dalam  model 𝐶𝐴𝑃𝑀 ,  variabel excess return pasar berpengaruh terhadap return saham.

## Tabel 1
Hasil Uji t dan Uji F Model Regresi 𝑪𝑨𝑷𝑴 Variabel Independen Model Persamaan 𝑅 𝑖 - 𝑅 𝑓 = 𝛼 + 𝑏 𝑖 [ 𝐸 ( 𝑅 𝑚 ) - 𝑅 𝑓 ] + 𝜀 𝑖 Unstandardized Coefficients t Sig. 𝑅 𝑚 −   𝑅 𝑓 .995122 15.31001 .0000 F statistics Sig-F : 234.3963 : .000000
Sumber: Olahan data
Tabel  1  tampak  nilai  probabilitas  signifikansi return pasar  sebesar  0.0000000  yang  berada  di  bawah nilai  0,01  (tingkat  signifikansi 𝛼 1%)  dengan  koefisien regresi  sebesar  0,995122.  Hasil  tersebut  menunjukkan hipotesis  1  terdukung,  bahwa  terdapat  pengaruh  positif yang  signifikan market  premium sebagai  satu-satunya variabel  independen  model 𝐶𝐴𝑃𝑀 terhadap return
saham.  Hal  ini  sesuai  dengan  teori  bahwa  faktor  pasar (risiko sistematis) berpengaruh positif terhadap return . b) Pengujian Hipotesis 2 Hipotesis  2:  Dalam  model three  factors  pricing model ,  variabel  beta  pasar, 𝑆𝑀𝐵 ,  dan 𝐻𝑀𝐿 berpengaruh terhadap return saham.

## Tabel 2

## Hasil Uji t dan Uji F Model Regresi Three Factors Pricing Model
Variabel Independen Model Persamaan 𝑅 𝑖 - 𝑅 𝑓 = 𝛼 + 𝑏 𝑖 [ 𝐸 ( 𝑅 𝑚 ) - 𝑅 𝑓 ] + 𝑠 𝑖 𝐸 ( 𝑆𝑀𝐵 ) + ℎ 𝑖 𝐸 ( 𝐻𝑀𝐿 ) + 𝜀 𝑖 Unstandardized Coefficients
t Sig.
𝑅 𝑚 −  𝑅 𝑓 𝐻𝑀𝐿 𝑆𝑀𝐵 .952358 .290554 .172349 21.46044 12.69727 5.232564 .0000 .0000 .0000 F statistics Sig-F : 233.3346 : .000000
Sumber: Olahan data
Tabel 2 menunjukkan nilai probabilitas signifikansi faktor return pasar, 𝐻𝑀𝐿 dan 𝑆𝑀𝐵 sebesar 0.00000  yang  berada  di  bawah  nilai  0.01  (tingkat masing- masing  sebesar  0,952358;  0,290554;  dan  0,172349. Secara simultan, variabel-variabel independen berpengaruh  secara  signifikan  dengan  probabilitas signifikansi  sebesar  0.000000  yang  bernilai  di  bawah 0,01; sehingga model regresi three factors pricing model dapat  digunakan  untuk    memprediksikan return saham. Dengan  demikian,  hipotesis  2  terdukung,  bahwa  dalam three  factors  pricing  model ,  faktor market  premium, 𝑆𝑀𝐵 , dan 𝐻𝑀𝐿 berpengaruh signifikan terhadap return saham.
c) Pengujian Hipotesis 3 Hipotesis 3: Dalam model four factors pricing model , variabel  beta  pasar, 𝑆𝑀𝐵 , 𝐻𝑀𝐿 ,  dan 𝑊𝑀𝐿 berpengaruh terhadap return saham.
Tabel 3 menunjukkan nilai probabilitas signifikansi  variabel return pasar, 𝐻𝑀𝐿 , 𝑆𝑀𝐵 dan 𝑊𝑀𝐿 sebesar  0.0000  yang  berada  di  bawah  nilai  0.01 (tingkat  signifikansi 𝛼 1%)  dengan  koefisien  regresi berturut-turut sebesar 0,931669; 0,166399; 0,154581 dan 0,226409. Secara simultan, variabel-variabel independen juga  berpengaruh  secara  signifikan  dengan  probabilitas signifikansi  sebesar  0.000000  yang  bernilai  di  bawah 0,01;  sehingga  model  regresi four  factors  pricing  model dapat  digunakan  untuk  memprediksikan return saham.
Dengan  demikian,  hipotesis  3  terdukung,  bahwa  dalam four factors pricing model , faktor market premium, 𝑆𝑀𝐵 , 𝐻𝑀𝐿 ,  dan 𝑊𝑀𝐿 berpengaruh  secara  positif  signifikan terhadap return saham.

## Tabel 3
Hasil Uji t dan Uji F Model Regresi Four Factors Pricing Model Variabel Independen Model Persamaan 𝑅 𝑖 - 𝑅 𝑓 = 𝛼 + 𝑏 𝑖 [ 𝐸 ( 𝑅 𝑚 ) - 𝑅 𝑓 ] + 𝑠 𝑖 𝐸 ( 𝑆𝑀𝐵 ) + ℎ 𝑖 𝐸 ( 𝐻𝑀𝐿 ) + 𝑤 𝑖 𝐸 ( 𝑊𝑀𝐿 ) + 𝜀 𝑖 Unstandardized Coefficients t Sig.
𝑅 𝑚 −  𝑅 𝑓 𝐻𝑀𝐿 𝑆𝑀𝐵 𝑊𝑀𝐿
.931669 .166399 .154581 .226409 24.83251 6.585123 5.546209 7.609510 .0000 .0000 .0000 .0000 F statistics Sig-F : 260.6083
: .000000 Sumber: Olahan data signifikan 𝛼 1%
d) Pengujian Hipotesis 4
Hipotesis 4: Dalam model four factors pricing model , variabel  beta  pasar, 𝑆𝑀𝐵 , 𝐻𝑀𝐿 , 𝑊𝑀𝐿 dan 𝐻𝑉𝑀𝐿𝑉 berpengaruh terhadap return saham.
Tabel 4 menunjukkan nilai probabilitas signifikansi  variabel return pasar, 𝐻𝑀𝐿 , 𝑆𝑀𝐵 , 𝑊𝑀𝐿 , dan 𝐻𝑉𝑀𝐿𝑉 sebesar  0.000000  yang  berada  di  bawah nilai  0.01  (tingkat  signifikansi 𝛼 1%)  dengan  koefisien regresi  berturut-turut  sebesar  0,922047;  0,199227; 0,131891;  0,218196;  dan  0,139.  Secara  simultan,
variabel-variabel  independen  juga  berpengaruh  secara signifikan  dengan  probabilitas  signifikansi  sebesar 0.000000  yang  bernilai  di  bawah  0,01;  sehingga  model regresi five factors pricing model dapat digunakan untuk memprediksikan return saham.  Dengan  demikian, hipotesis  4  terdukung,  bahwa  dalam five  factors  pricing model , faktor market premium, 𝑆𝑀𝐵 , 𝐻𝑀𝐿 , 𝑊𝑀𝐿 dan 𝐻𝑉𝑀𝐿𝑉 berpengaruh  secara  positif  signifikan  terhadap return saham.

## Tabel 4

## Hasil Uji t dan Uji F Model Regresi Five Factors Pricing Model
Variabel Independen Model Persamaan 𝑅 𝑖 - 𝑅 𝑓 = 𝛼 + 𝑏 𝑖 [ 𝐸 ( 𝑅 𝑚 ) - 𝑅 𝑓 ] + 𝑠 𝑖 𝐸 ( 𝑆𝑀𝐵 ) + ℎ 𝑖 𝐸 ( 𝐻𝑀𝐿 ) + 𝑤 𝑖 𝐸 ( 𝑊𝑀𝐿 ) + 𝑤 𝑖 𝐸 ( 𝐻𝑉𝑀𝐿𝑉 ) + 𝜀 𝑖
Unstandardized Coefficients
t Sig.
𝑅 𝑚 −   𝑅 𝑓
𝐻𝑀𝐿 𝑆𝑀𝐵 𝑊𝑀𝐿
𝐻𝑉𝑀𝐿𝑉 .922047 .199227 .131891 .218196 .139000 25.90860 7.906486 4.894888 7.728475 4.140513 .0000* .0000* .0000* .0000* .0000* F statistics Sig-F : 236.1296 : .000000 Sumber: Olahan data
signifikan 𝛼 1%
e) Pengujian Hipotesis 5
Hipotesis  5:  Dalam  model arbitrage  pricing  theory , variabel  makroekonomi  ( 𝑈𝐼𝐹 , 𝑈𝐼𝑅 , 𝑈𝐵𝑀 , 𝑈𝐸𝑅 , dan 𝑈𝐸𝐺 ) berpengaruh terhadap return saham.

## Tabel 5
Hasil Uji t dan Uji F Model Regresi Arbitrage Pricing Theory Variabel Independen Model Persamaan 𝑅 𝑝 = 𝛼 0 + 𝛽 1 𝑈𝐼𝐹 𝑡 + 𝛽 2 𝑈𝐼𝑅 𝑡 + 𝛽 3 𝑈𝐵𝑀 𝑡 + 𝛽 4 𝑈𝐸𝑅 𝑡 + 𝛽 5 𝑈𝐸𝐺 + 𝜀 𝑡 Unstandardized Coefficients t Sig. 𝑈𝐼𝐹 𝑈𝐼𝑅 -.002 -.007 -.223 -1.010 .824 .314
𝑆𝐵𝑀 𝑈𝐸𝑅 𝑈𝐸𝐺 .002 -.034 .027 .324 -4.717 3.945 .747 .000 .000 F statistics Sig-F : 16.202 : .000
Sumber: Olahan data signifikan 𝛼 1%
Tabel 5 menunjukkan nilai probabilitas signifikansi  variabel nilai  tukar IDR/USD  dan pertumbuhan  ekonomi  sebesar  0.000  yang  berada  di bawah  nilai  0.01  (tingkat  signifikansi 𝛼 1%)  dengan koefisien regresi berturut-turut sebesar -0,034 dan 0,027. Sedangkan  variabel  laju  inflasi,  tingkat  suku  bunga  dan jumlah  uang  beredar  menunjukkan  nilai  probablitas signifikansi  secara  berurutan  bernilai  0,824;  0,314  dan 0,747 yang berada di atas nilai 0,10 (tingkat signifikansi 𝛼 10%) dengan koefisien regresi masing-masing sebesar -0,002;  -0,007  dan  0,002.  Secara  simultan,  variabel- variabel  independen  juga  berpengaruh  secara  signifikan
dengan  probabilitas  signifikansi  sebesar  0.000  yang bernilai di bawah 0,01; sehingga regresi model arbitrage pricing theory juga dapat digunakan untuk memprediksikan return saham.  Dengan  demikian, hipotesis  5  terdukung,  bahwa  dalam  model arbitrage pricing  theory ,  faktor makroekonomi  dalam  hal  ini  laju inflasi, BI rate , 𝑀2 , nilai tukar rupiah dan pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  secara  positif  signifikan  terhadap return saham.
f) Pengujian Hipotesis 6 Hipotesis  6: Asset  pricing  model lebih  responsif dalam memprediksi expected return saham.
Tabel 6
Perbandingan Adjusted R Square dan Standard Deviation pada Asset Pricing Model dan model Arbitrage Pricing
Theory ( 𝑨𝑷𝑻 ) 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒𝑑 𝑅 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 Standard Deviation 𝐶𝐴𝑃𝑀 .620 0.06276 𝑇𝐹𝑃𝑀 .830 0.04172 𝐹𝐹𝑃𝑀 .879 0.03505 Model Pengembangan .892 0.03306 𝐴𝑃𝑇 .347 0.05391 Sumber: Olahan data
Berdasarkan  hasil  uji  regresi  pada  Tabel  6, diperoleh  hasil  bahwa asset  pricing  model memiliki adjusted R Square lebih besar, jika dibandingkan dengan model arbitrage  pricing  theory .  Dengan  demikian Hipotesis  6  dalam  penelitian  diterima,  dengan  kata  lain asset  pricing  model dalam  hal  ini 𝐶𝐴𝑃𝑀 , three  factor pricing  model ,  dan four  factors  pricing  model lebih respon  dalam  menjelaskan  variasi return saham  jika dibandingkan arbitrage pricing theory .
g) Pengujian Hipotesis 7
Hipotesis  7: Asset  pricing  model lebih  akurat  dalam memprediksi expected return saham.
Tabel 7 membuktikan bahwa model asset pricing model memiliki  standar  deviasi  yang  lebih  kecil  jika dibandingkan  dengan  standar  deviasi arbitrage  pricing theory ( 𝐴𝑃𝑇 ).  Dengan  demikian  Hipotesis  7  dalam penelitian  ini  diterima,  dengan  kata  lain  bahwa model asset  pricing  model lebih  akurat  jika  dibandingkan 𝐴𝑃𝑇 dalam  memprediksi return saham.  Hasil  uji  beda dengan ANOVA pada Tabel 7. menunjukkan nilai p value sebesar 0,627779 lebih besar dari alpha yang digunakan, yaitu  1%.  Dengan  demikian,  tidak  terdapat  perbedaan signifikan antara keempat model asset pricing .

## Tabel 7
Hasil Uji Beda Residual dengan ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 0.746605 143 0.005221 1.477253 0.627779 Within Groups 0.793983 144 0.005514 Total 1.540588 287 Sumber: Olahan data
Hipotesis  1  terdukung  yaitu  bahwa  dalam 𝐶𝐴𝑃𝑀 ,  faktor  pasar  sebagai  satu-satunya  variabel
penjelas  berpengaruh  positif  terhadap return saham. Penemuan  ini  mendukung  penelitian  Sharpe  (1964),
Lintner (1965), Bello (2008), dan Bismark (2009) bahwa perilaku risk  averse investor,  sehingga  kenaikan  beta pasar  sebagai  proksi  dari  risiko  sistematis  mendorong investor meningkatkan besarnya  risiko yang  disyaratkan sebagai  kompensasi  atas  kenaikan  derajat  risiko  yang dihadapi.  Namun,  hal  ini  tidak  sepakat  dengan  Fama (1992)  dan  Tandelilin  (2003)  yang  menemukan  bahwa baik ketika digunakan sendiri atau ketika dikombinasikan dengan  variabel  lain,  beta  pasar  tidak  memiliki  daya penjelas  yang  signifikan  terhadap  return  ekspektasi saham.
Pada penelitian ini menemukan bahwa hubungan size dengan return ini ditunjukkan dengan koefisien SMB yang positif. Seperti halnya Fama (1993, 1995, dan 1996), penelitian  ini  menghasilkan  koefisien SMB yang  positif. Portofolio 𝑆𝑀𝐵 diperoleh  dari return portofolio  saham perusahaan dengan kapitalisasi kecil yang memiliki harga saham  fluktuatif  dikurangi return portofolio  saham dengan  kapitalisasi  besar  yang  memiliki  harga  saham relatif stabil. Jika baik saham berukuran besar atau kecil tidak  ada  yang  dominan,  maka  tidak  menghasilkan size premium dengan  kata  lain  tidak  berpengaruh  dalam pembentukan  harga  saham.  Penemuan  koefisien 𝑆𝑀𝐵 yang  positif  berarti return saham  berkapitalisasi  kecil ( small )  lebih  besar  dibanding return perusahaan berkapitalisasi  besar,  sehingga  menghasilkan size premium positif.  Dengan  kata  lain,  pembentukan  harga saham  pada  saham  LQ45  di  Indonesia  didominasi  oleh pergerakan saham perusahaan berkapitalisasi pasar kecil. Semakin dominan saham berkapitalisasi kecil, maka nilai 𝑆𝑀𝐵 akan semakin besar, sehingga akan menggerakkan harga  saham  menjadi  naik.  Sebaliknya  jika  pergerakan harga saham besar lebih dominan, maka nilai 𝑆𝑀𝐵 akan semakin  kecil  sehingga  harga  saham  akan  turun.  Hal sesuai penemuan Banz (1981) mengenai hubungan positif antara return dan  ukuran  perusahaan.  Berkaitan  dengan faktor book to market ratio, penelitian ini juga konsisten dengan  Fama  (1992)  dan  Stattman  (1980)  yang menemukan  hubungan  positif book  to  market dengan return saham.  Rasio book  to  market menunjukkan seberapa jauh suatu perusahaan mampu menciptakan nilai perusahaan  relatif  terhadap  jumlah  modal  yang diinvestasikan.
Strategi  momentum  dalam  memprediksi return ekspektasi  saham  diukur  dengan  menghitung  selisih antara value  weighted  return portofolio  saham winners dengan value weighted return portofolio saham losers, yang dinotasikan sebagai 𝑊𝑀𝐿 ( Winners Minus Losers ) . Jegadeesh dan Titman (1993) berpendapat bahwa terdapat bukti-bukti substansial yang menunjukkan bahwa kinerja saham  yang  baik  atau  buruk  selama  3  sampai  12  bulan cenderung tidak mengalami perubahan berarti (tetap baik atau  buruk)  atas  periode  berikutnya.  Hal  ini  juga didukung positif oleh L’Her et al (2004) pada pasar saham di  Kanada.  Konsisten  dengan  Jegadeesh  dan  Titman (1993) serta L’Her et al (2004), penelitian ini menemukan hubungan  positif  strategi  momentum  dengan return
saham.  Jika  strategi  momentum  bekerja  dengan  baik, maka portofolio saham winner seharusnya menghasilkan return yang lebih besar dibanding saham loser. Portofolio 𝑊𝑀𝐿 diperoleh dengan menghitung selisih antara value weighted  return portofolio  saham winners dengan value weighted  return portofolio  saham losers .  Jika return saham winner maupun  saham loser tidak  ada  yang dominan,  maka  strategi  momentum  tidak  berpengaruh terhadap pembentukan harga saham. Dalam penelitian ini 𝑊𝑀𝐿 memiliki  koefisien  positif  dan  signifikan  pada 𝛼 1%  sebesar  0.000.  Hal  ini  berarti  sesuai  dengan  konsep momentum  bahwa  saham  yang  memiliki  kinerja  masa lalu  di  atas  rata-rata  (saham winner )  akan  berlanjut memiliki  kinerja  yang  baik  pada  periode  berikutnya sehingga memiliki return lebih  besar  dibanding  saham loser sehingga harga saham akan terus naik.
Terjawabnya  hipotesis  1,  2,  3,  4  dan  5;  maka diperoleh  dua  implikasi  penting  dalam  penelitian  ini, diantaranya: pertama ,  penelitian  ini  menemukan  bahwa selain  dipengaruhi  pasar,  faktor size,  book  to  market, strategi  momentum, volume  activity dan  faktor makroekonomi,  dapat  memberikan  kontribusi  pada pembentukan  harga  saham  di  Indonesia. Kedua , penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa  dilihat  dari kontribusi  variabel-variabel  pembentuk asset  pricing model ( 𝐶𝐴𝑃𝑀 , three factors pricing model , four factors pricing  model dan five  factors  pricing  model )  dapat menjadi alternatif model estimasi harga dan return saham di  Indonesia,  maka  pertanyaan  selanjutnya  yang  harus dijawab  adalah  dari  kelima  alternatif  model  tersebut, model manakah yang dapat memberikan estimasi return dengan  lebih  baik,  maka  hipotesis  selanjutnya  bertujuan untuk menentukan model yang secara statistik lebih baik dalam  melakukan  estimasi return .  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah semakin besar nilai adjusted  R-Square dan  semakin  rendah  nilai  standar deviasinya,  maka  model  tersebut  lebih  baik  dibanding model lainnya (Pierre dan Bartholdy, 2004).
Hasil  pengujian  pada  Tabel  7  menunjukkan bahwa adjusted  R  square 𝐴𝑃𝑇 sebesar  37,4%  lebih rendah  jika  dibandingkan  dengan adjusted  R  square 𝐶𝐴𝑃𝑀 sebesar 62% dan lebih rendah jika dibandingkan dengan adjusted  R  square  three  factors  pricing  model sebesar  83%. Adjusted  R  square three  factor  pricing model lebih rendah jika dibandingkan dengan adjusted R square  four  factors  pricing  model sebesar  87,9%  dan lebih  rendah  lagi  jika  harus  dibandingkan  dengan adjusted  R  square  five  factors  pricing  model sebesar 89,6%. Sehingga Adjusted R square dalam penelitian ini secara statistik dapat dituliskan sebagai berikut: adjusted R square 𝐴𝑃𝑇 (37,4%) < 𝐶𝐴𝑃𝑀 (62%) < 𝑇𝐹𝑃𝑀 (83%) < 𝐹𝐹𝑃𝑀 (87,9%) < 𝐹𝐹’𝑃𝑀 (89,6%); dengan demikian hipotesis  6  diterima  atau  dengan  kata  lain  model asset pricing lebih  baik  dalam  mengestimasi expected  return jika dibandingkan dengan model arbitrage pricing theory (APT) di Indonesia selama periode 2005.1 – 2016.12
Di  sisi  lain,  standar  deviasi 𝐹𝐹′𝑃𝑀 sebesar 0,03306  lebih  kecil  jika  dibandingkan  dengan  standar deviasi four  factors  pricing  model (FFPM)  sebesar 0,03505 dan lebih kecil jika dibandingkan dengan standar deviasi three  factors  pricing  model sebesar  0,04172. Standar  deviasi three  factors  pricing  model lebih  kecil jika  harus  dibandingkan  dengan  standar  deviasi 𝐴𝑃𝑇 sebesar  0,05391;  dan  lebih  besar  lagi  jika  harus dibandingkan  dengan  standar  deviasi 𝐶𝐴𝑃𝑀 sebesar 0,0676;  bila  secara  statistik  standar  deviasi  dalam penelitian  ini  dapat  dituliskan  sebagai  berikut:  standar deviasi  CAPM  (0,0672)  >  APT  (0,05391)  >  TFPM (0,04172) > FFPM (0,03506) > FF’PM (0,03306); dengan demikian, hipotesis 7 diterima, bahwa asset pricing model lebih akurat dalam memprediksi return ekspektasi saham di  Indonesia  jika  dibandingkan  dengan  model arbitrage pricing theory selama periode 2005.1 – 2016.12.
Meskipun  nilai adjusted  R  Square dan  standar deviasi menunjukkan perbaikan dari model CAPM yang paling  sederhana  hingga  model  pengembangan  variabel dalam penelitian ini ( five factors pricing model ), namun penelitian ini hanya memperoleh nilai adjusted R Square yang  kecil  hanya  berkisar  62%  hingga  89,6%.  Artinya keempat model asset pricing ini meskipun semua variabel independennya  berpengaruh  secara  signifikan,  namun hanya  mampu  menjelaskan  kurang  dari  90%  variasi variabel dependennya, sedangkan sekitar 10% dijelaskan oleh  variabel-variabel  yang  tidak  terwakilkan  dalam penelitian ini. Selain nilai adjusted R square yang masih dikatakan  rendah,  perbedaan  persentase adjusted  R square antar  model four  factors  pricing dengan  model pengembangan  ( five  factors  pricing  model )  dalam penelitian ini sangat tipis, hanya sekitar 1% saja. Secara sederhana telah tampak bahwa ditemukan perbedaan yang signifikan antara ketiga model asset pricing sebelumnya. Hal  ini  diperkuat  dengan  hasil  uji  beda  residual  antara keempat  model  dengan  ANOVA.  Residual  dari persamaan  regresi  merepresentasikan  penyimpangan return aktual  dengan return ekspektasi  yang  ditentukan model.  Uji  beda  menghasilkan  standar  deviasi  yang meskipun  makin  kecil  untuk  model  CAPM  hingga  5 (lima)  faktor,  namun  selisihnya  tidak  ada  1%.  Tabel ANOVA juga menunjukkan F hitung sebesar 0,000 lebih kecil dari F tabel, dan nilai signifikansi sebesar 0,627779 (lebih besar dari 𝛼 ), dapat disimpulkan bahwa perbedaan antara keempat model tidak signifikan.
Hasil penelitian ini sepakat dengan Bello (2008) dalam  membandingkan 𝐶𝐴𝑃𝑀 , three  factors  pricing model, dan four  factors  pricing  model dan  menemukan bahwa  berdasarkan  hasil  uji  kelayakan three  factors pricing model lebih baik dalam memprediksi return jika dibandingkan 𝐶𝐴𝑃𝑀 ,  dan four  factors  pricing  model lebih  baik  dalam  memprediksi return dibandingkan bahwa three  factors  pricing  model. Namun  demikian, perbedaan  di  antara  ketiga  model  tersebut  tidak signifikan. Roger dan Securato dengan sampel penelitian di Brazil juga sepakat bahwa three factors pricing model
lebih  baik  menjelaskan return dibanding 𝐶𝐴𝑃𝑀 , meskipun  secara  parsial book  to  market memiliki pengaruh  yang  tidak  signifikan  dan  perbedaan  antara model-model  tersebut  juga  tidak  signifikan.  Peare  dan Bartholdy  (2004)  senada  dengan  penelitian  ini  juga menemukan bahwa three factors pricing model tidak jauh lebih  baik  dibanding 𝐶𝐴𝑃𝑀 dengan  angka 𝑅 2 hanya berkisar 5%.  Di sisi lain, hasil penelitian ini menemukan bahwa asset  pricing  model lebih  kuat  pengaruhnya dibandingkan  model 𝐴𝑃𝑇 dalam  memprediksi return saham di Indonesia selama periode 2005 – 2016.12. Asset pricing  model lebih  akurat  dari 𝐴𝑃𝑇 disebabkan  1) ketidaksesuaian  atau  ketidakcocokan  variabel-variabel pembentuk model 𝐴𝑃𝑇 itu sendiri, tidak semua investor menggunakan  model 𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 dalam  memprediksi variabel-variabel  makroekonomi  dan  ketidakmampuan model 𝐴𝑃𝑇 menjelaskan  variasi return saham  yang disebabkan oleh faktor non-ekonomi dan company action ; 2) ketidakmampuan model 𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 ( Box-Jenkins ) untuk memprediksi  perubahan  tingkat  inflasi,  perubahan  BI rate ,  perubahan  jumlah  uang  beredar,  perubahan  nilai tukar  IDR/USD  dan  pertumbuhan  ekonomi  selama periode pengamatan, karena model 𝐴𝑅𝐼𝑀𝐴 tersebut pada saat itu laju tingkat inflasi, perubahan BI rate , pergerakan jumlah  uang  beredar,  pergerakan  nilai  tukar  IDR/USD dan  IHSG,  pergerakannya  sangat  berfluktuasi  sehingga hasil prediksinya pun memiliki pola-pola ketidakstabilan. Sedangkan  pola  periode  prediksi  (peramalam)  antara 2012  sampai  dengan  2016  dalam  memprediksikan perubahan  laju  tingkat  inflasi,  perubahan  BI rate , pergerakan  jumlah  uang  beredar,  pergerakan  nilai  tukar IDR/USD  dan  IHSG  pergerakannya  relatif  stabil, sehingga  perubahan  laju  tingkat  inflasi  yang  tidak diharapkan,  perubahan  BI rate yang  tidak  diharapkan, pergerakan  jumlah  uang  beredar  yang  tidak  diharapkan, pergerakan  nilai  tukar  IDR/USD  yang  tidak  diharapkan dan pergerakan IHSG yang tidak diharapkan relatif stabil. Apabila hasil tersebut dimasukkan ke dalam model APT yang dibentuk pada saat laju tingkat inflasi, perubahan BI rate ,  pergerakan  jumlah  uang  beredar,  pergerakan  nilai tukar  IDR/USD  dan  IHSG,  pergerakannya  yang berfluktuasi,  maka  hasil  prediksinya  pun  tidak  akurat, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  model 𝐴𝑃𝑇 yang dibentuk  selama  periode  pengamatan  tidak  dapat digunakan  untuk  memprediksi return saham.  Berbeda dengan  penggunaan  model asset  pricing dalam memprediksi return saham  selama  periode  pengamatan, sejak awal variabel bebas pembentuk model asset pricing adalah return saham  yang  diukur  dengan return indeks LQ45 di Bursa Efek Indonesia, tidak terlibat pada proses prediksi,  artinya return pasar  yang  digunakan  adalah return pasar aktual, sehingga besarnya adjusted R squa re model asset  prici ng  selama  periode  pengamatan  jauh lebih  besar  dibandingkan  dengan adjusted  R  square model 𝐴𝑃𝑇 ,  artinya  faktor  determinasi  model asset
pricing jauh lebih baik dibandingkan model 𝐴𝑃𝑇 dalam memprediksi return saham.
Hasil dari penelitian ini menemukan bahwa selain ditentukan  oleh return dan  risiko  pasar,  harga  saham  di Indonesia juga dipengaruhi oleh faktor size premium dan value  premium, faktor  momentum  dan  faktor volume activity serta  faktor  makroekonomi.  Berdasarkan kontribusi  variabel  independen  penyusunnya,  secara statistik 𝐶𝐴𝑃𝑀 , three factors pricing model, four factors pricing  model maupun  model  pengembangan  dalam penelitian  ini  dapat  menjadi  alternatif  model  dalam melakukan estimasi harga saham maupun estimasi return . Hal ini diperkuat hasil uji kelayakan model three factors pricing  model memiliki adjusted  R  square lebih  besar dibanding  CAPM, four  factors  pricing  model memiliki adjusted  R  square lebih  besar  dibanding three  factors pricing  model, dan  model  pengembangan  dalam penelitian ini memiliki adjusted R square lebih besar dari four factors pricing model , namun keempatnya memiliki kekuatan  penjelas  yang  kuat  serta  perbedaan  yang  tidak signifikan.
Hasil  penelitian  ini  juga  membuktikan  bahwa pasar  saham  Indonesia  mendukung  model  Markowitz (1952)  yang  mengungkapkan  bahwa return ekspektasi sekuritas merupakan fungsi linear positif dari beta pasar, yaitu slope regresi  dari return sekuritas  terhadap return pasar.  Dengan  kata  lain, asset  pricing  model ini menunjukkan  bahwa  variasi  lintas  sektor  dalam  tingkat pengembalian  yang  diharapkan  dapat  dijelaskan  dengan beta pasar. Hasil penelitian ini juga mendukung penelitian Adisetiawan  dan  Yunan  (2016)  sebelumnya  yang mengungkapkan  bahwa  kategorikan  pasar  modal Indonesia sebagai pasar modal yang efisien bentuk lemah, yang  artinya  pola  pergerakan  IHSG  di  pasar  modal Indonesia bersifat dapat diprediksi, hal ini dimungkinkan setiap  sektor  usaha  yang  ada  di  Bursa  Efek  Indonesia memiliki  pola  yang  khas  (cenderung  homokedastisitas), bahkan  menjaga  volatilitasnya  tidak  terlalu  tinggi. Misalnya  sektor  pertambangan, demand akan  energi selalu  tersedia  dan  relatif  stabil,  dan  terkhusus  minyak, terdapat  organisasi  OPEC  yang  turut  menjaga  stabilitas harga minyak dunia. Untuk sektor properti dan keuangan yang cenderung sensitif terhadap tingkat suku bunga dan isu  global,  regional,  maupun  nasional,  volatilitasnya cenderung  rendah,  karena  suku  bunga  cenderung  stabil. Sehingga  perubahan  harga  saham  dimasa  lalu  dapat digunakan untuk memperkirakan perubahan harga saham dimasa depan. Sehubungan dengan teori Efficient Market Hypothesis ,  maka  hal  ini  menandakan  bahwa  investor masih  dapat  memperoleh  keuntungan  di  atas  normal ( abnormal ),  apabila  dapat  menggunakan  informasi  dan alat-alat  peramalan  yang  tepat.  Sementara  dalam  teori pasar  modal  yang  efisien  ( Efficient  Market  Hypothesis ) disebutkan bahwa  harga  saham yang berfluktuasi secara acak disekitar nilai instrisiknya. Harga saham menyesuaikan secara cepat terhadap informasi baru yang terjadi  secara  acak  pula.  Demikian  juga  dalam  hipotesis
efisiensi  pasar  bentuk  lemah  ( weak-form-efficiency ); dalam pasar yang efisien, perubahan harga akan bersifat independent dan random . Artinya, informasi baru terjadi secara random dan independent ,  dan  harga  saham menyesuaikan  secara  cepat  terhadap  informasi  tersebut. Oleh karena itu, pasar modal Indonesia bisa dikategorikan sebagai  pasar  modal  yang  tidak  efisien  bentuk  lemah. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan teori Efficient Market  Hypothesis (EMH)  yang  menyatakan  bahwa investor akan mengalami kesulitan untuk memperkirakan harga  saham  dimasa  mendatang.  Artinya,  investor  tidak dapat memanfaatkan perubahan harga dimasa lalu untuk mendapatkan  keuntungan  di  atas  normal  ( abnormal profit ) pada saat ini dan dimasa yang akan datang.

## Simpulan
Hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  beberapa  hal sebagai berikut:
1. Hasil  dari  penelitian  ini  menemukan  bahwa  selain ditentukan oleh return dan risiko pasar, harga saham di  Indonesia  juga  dipengaruhi  oleh  faktor size premium dan value premium, faktor momentum, dan faktor volume  activity serta  faktor  makroekonomi. Sesuai dengan hipotesis yang dikemukakan penelitian ini  ditemukan  bahwa  faktor  pasar  berpengaruh signifikan  positif  terhadap return . Size berpengaruh signifikan  terhadap return ,  ditandai  dengan 𝑆𝑀𝐵 yang  bernilai  koefisien  positif,  saham  dengan kapitalisasi  pasar  kecil  cenderung  memiliki return lebih  tinggi  dibanding  saham  berkapitalisasi  besar. Book  to  market berpengaruh  positif  terhadap return ditandai 𝐻𝑀𝐿 memiliki  koefisien  positif  dan signifikan,  sehingga  saham undervalue cenderung menghasilkan return lebih  tinggi  dibanding  saham overvalue. Strategi  momentum  juga  berpengaruh positif  signifikan  terhadap return ditandai 𝑊𝑀𝐿 yang positif dan signifikan.
2. Berdasarkan kontribusi variabel independen penyusunnya, secara statistik asset pricing model dan model  arbitrage  pricing  theory dapat  menangkap perilaku return ekspektasi  saham  LQ45  pada  pasar saham Indonesia.
3. Meskipun berdasarkan nilai adjusted R square model asset  pricing terbukti  lebih  baik  jika  dibandingkan model 𝐴𝑃𝑇 dalam  memprediksi return saham , dan kelima  model  tersebut  memiliki  kekuatan  penjelas yang kuat yaitu 𝛼 1%; dan berbanding lurus dengan tingkat keakuratan, model asset pricing lebih akurat jika dibandingkan dengan model 𝐴𝑃𝑇 dan memiliki perbedaan  yang  tidak  signifikan  (kurang  dari  1%), sehingga  manfaat  dari  model-model  tersebut  dalam mengestimasi return ekspektasi  saham  di  Indonesia masih dipertanyakan.

## Daftar Pustaka
Adisetiawan,  R.  dan  Yunan  Surono,  2016,  Indonesia Capital  Market  Efficiency, British  Journal  of
Economics, Finance and Management Sciences , 11(1), 108-121 Achsani,  N.A.,  O.  Holtemöller  and  H.  Sofyan,  2005. Econometric and Fuzzy Modelling of Indonesian  Money  Demand.  in:  Pavel  Cizek ,
Wolfgang H., and Rafal W. Statistical Tools For Finance  and  Insurance.  Berlin  Heidelberg, Germany: Springer-Verlag Ang,  Robert,  1997, The  Intelligent  Guide  to  Indonesian Capital  Market ,  First  Edition,  Mediasoft Indonesia.
Banz, Rolf W., 1981. The relationship between return and market  value  of  common  stocks. Journal  of Financial Economics 9, 3-18.
Bartholdy, J. dan Peare, P. 2005. Estimation of expected return: CAPM vs Fama and French.
International Review of Financial Analysis, 14, 407-427.
Bello,  Zakrie.  2008.  A  Statistical  Comparison  Of  The Capm To The Fama-French Three Factor Model And  The  Cahart’s  Model. Global  Journal  Of Finance And Banking 2(2), 14-24.
Black,  Fisher.  1972.  Capital  Market  Equilibrium  with Restricted  Borrowing. Journal  of  Business 45, 444-455.
Blume,  L.,  Easley,  D  and  O’hara,  M.,  1994,  Market
Statistics and Technical Analysis: The Role  of Volume,  The  Journal  of  Finance,  49(1),  153- 181
Bodie, Zvi.,  Alex  Kane,  and  Alan  J.  Marcus.  2011.
Investments  and  Portfolio  Management .  New York: McGraw-hill
Brennan,  Michael  J.,  Choedia,  Tanun.,  Subrahmanyam, A.,  1998.  Alternative  Factor  Specification Security Characteristics and The Cross Section of  Expected  Return, Journal  of  Financial Economics , 345-373
Badan  Pengawas  Pasar  Modal  dan  Lembaga  Keuangan Departemen  Keuangan  Republik  Indonesia. (2008). Analisis  hubungan  kointegrasi  dan kausalitas  serta  hubungan  dinamis  antara aliran modal asing, perubahan nilai tukar dan pergerakan  IHSG  di  Pasar  Modal  Indonesia . Retrieved December 31, 2011, from http://www.bapepam.go.id/pasar_modal/publik asi_pm/kajian_pm/studi2008/Aliran_Dana_Asi ng.pdf
Carhart,  M.M.  1997.  On  persistence  on  mutual  fund performance. Journal of Finance 52, 57-82.
Chan,  K.  C.,  Nai-fu  Chen  and  David  Hsieh,  1985.  An exploratory investigation of the firm size effect. Journal of Financial Economics 14, 451-471.
Chan,  K.  and  Fong,  W.  2000,  Trade  Size,  Order- Limbalance,  and  the  Volatility  Volume Relation, Journal  of  Financial  Economics ,  57, 247-273
Chen,  N.,  Roll,  R.  and  Ross,  S.A.,  1986,  Economic  the Stock Market, Journal of Business , 59, 383-403 Chen,  N,  1983,  Some  Empirical  Test  of  the  Theory  of Arbitrage  Pricing, Journal  of  Finance ,  38(5), 1392-1414
Conrad, Jennifer., and Kaul, Gautam., 1993. Long Terem
Market  Overreaction  or  Biases  in  Computed Return?, The Journal of Finance , 48(1), 39-63 Conrad,  J.S., Hameed,  A.,  and  Niden,  C.  1994. Voleme and Autocovariances in Short Horizon Individual  Security  Return, The  Journal  of Finance , 49(4), 1305-1329
Dickey, David A.  & Fuller, Wayne A. 1981. Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with  a Unit  Root, Econometrica, 49(4), Retrieved July 2, 2013, from http://www.u.arizona.edu/~rlo/readings/27880 0.pdf
Enders,  Walter.,  2004. Applied  Econometric  Times Series ,  International  Edition,  Wiley  &  Sons, Incorporated, John
Fama, E.F. dan French, R.F. 1992. The Cross-Section Of
Expected  Stock    Returns. Journal  of  Finance 47, 427-465.
Fama, E.F. dan French, R.F. 1993. Common Risk Factors In The Returns On Stocks And Bonds . Journal of financial Economics 33, 3-56.
Fama,  E.F.  dan  French,  R.F.  1995.  Size  and  Book  to Market Factors in earning  and Return. Journal of Finance 50 (1), 131-155.
Fama,  E.F.  dan  French,  R.F.  1996.  Multifactors Explanations  of  Asset  Pricing  Anomalies. Journal of Finance 51(1), 55-83.
Fama,  E.F.,  French,  K.R.,  1996.  The  CAPM  is  wanted, dead or alive. The Journal of Finance 51, 1947- 1958.
Fama,  E.F.  dan  French,  R.F.  2004.  The  Capital  Asset Pricing Model: Theory And Evidence. Working
Paper , University of Chicago. Ferdinand, Augusty. 2006. Metode Penelitian Manajemen. Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gervais, S., Kaniel, R., and Mingelgrin, D.H., 2001. The High-Volume Return Premium, The Journal of Finance , 56(3), 877-919
Gitman, J. 2009. Principles of Managerial  Finance  Fifth Edition. Prentice Hall.
Graham,  J.R  dan  Harvey,  C.R.  2001.  The  theory  and practice of corporate finance: evidence from the field. Journal of Financial Economic 60, 18724. Hartono, J. 2008. Teori Portofolio dan Analisis Investasi . Edisi Kelima,  Yogyakarta: BPFE.
Ikeda,  Shinsuke,  1991,  Arbitrgae  Asset  Pricing  Under Exchange Risk, Journal of Finance , 46(1), 447- 455
Isnurhadi,  2014.  Analisis  Model  CAPM  dalam Memprediksi  Tingkat  Return  Saham  Syariah
dan Konvensional (Studi kasus Saham di Bursa Efek  Indonesia), Jurnal  Ilmiah  Manajemen Bisnis Dan Terapan , 11(1)
Jegadeesh,  N.  dan  Titman,  S.  1993.  Returns  To  Buying
Winners  And  Selling  Losers:  Implications  For Stock  Market  Efficiency. Journal  of  Finance ,
48, 65-91.
Jegadeesh,  N.,  Titman,  S.,  2001.  Profitability  of momentum  strategies:  an  evaluation  of alternative  explanations. The  Journal  of Finance 56, 699720.
Jones,  Charles  P.  2004. Investment  Analysis  and Management ,  9 th Edition,  John  Wiley  &  Sonc Inc, New York
Juwana,  C.,  2015.  Studi  Perbandingan  Metode  CAPM dan  APT  Pada  Perusahaan  Sektor  Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2008  –  2013 .  Kajian  Ilmiah  Mahasiswa Manajemen , 3(1), 31-30
Kaniel, Ron., Dong Li, and Laura Stark. 2003. The High
Volume Return Premium and Investor Recognition Hypothesis: International Evidence  and  Determinant, Working  Paper , University of Texas.
Lee,  Charles  M.C,  and  Swaminathan,  Bhaskaran,  2000.
Price  Momentum  and  Trading  Volume. The Journal of Finance , 55(5), 2017-2069
L’Her, J.F., Masmoudi, T. dan Suret, J.M. 2004. Evidence
To  Support  The  Four-  Factor  Pricing  Model From  The  Canadian  Stock  Market. Journal  of International  Financial  Markets,  Institutions and Money 14, 313-328.
Liew,  J.  dan  Vassalou,  M.  2000.  Can  Book-To-Market Size  And  Momentum  Be  Risk  Factors  That Predict Economic Growth? Journal of
Financial Economic 57, 221-245.
Lintner, John. 1965. Security Prices, Risk, and Maximal Gains from Diversification. Journal of Finance 4, 587-615.
Lemiyana, 2015. Analisis Model CAPM dan APT dalam Memprediksi  Tingkat  Return  Saham  Syariah (Studi kasus Saham di Jakarta  Islamic  Index ). Jurnal I-Finance , 1(1), 1-19
Longstaff,  Francis  A.,  2002,  Arbitrage  and  the Expectations  Hypothesis, Journal  of  Finance , 55(2), 989-994
Markowitz, Harry. 1952. Portfolio Selection. The Journal of Finance 1, 77-91.
Merton, Robert C. 1973. An Intertemporal Capital Asset
Pricing Model. Journal of Econometrica , 41:5, pp. 867-887
Mossin,  Jan.  1969.  Security  Pricing  and  Investment Criteria in Competitive Markets. The American Economics Review 5, 748-756.
Nel.,  W.S.,  2011.  The  application  of  the  Capital  Asset Pricing  Model  (CAPM):  A  South  African
perspective .  African  Journal  of  Business Management , 5(13), 5336-5347.
Porras,  David.  1998.  The  CAPM  vs.  The  Fama  and French  Three  Factors  Pricing  Model:  A Comparison  Using  Value  Line  Investment Survey. SRRN Working Paper .
Reilly, F. dan Brown, K. 2002. Investment Analysis and
Portfolio Management. 7 th
Edition.
Southwestern College.
Ross, Stephen A., 1976. The Arbitrgae Theory of Capital Asset  Pricing, Journal  of  Economic  Theory , 13(2), 341-360
Roll,  R.,  and  Ross,  S.A.,  1984.  The  Arbitrage  Pricing Theory approach to strategic portfolio planning. Financial Analysis Journal . 51(1), 122-131 Samuelson,  Paul  A.,  and  Nordhaus,  William  D.,  1992,
Macroekconomics , New York: McGraw-Hill Sharpe,  W.F.  1964.  Capital  Asset  Prices:  A  Theory  Of Market Equilibrium Under Conditions Of Risk. Journal of Finance 19, 425-442.
Shanken, Jay. 1982. The Arbitrage Pricing Theory:  Is  It Testable?. Journal  of  Finance ,  37(5),  1129- 1140
Securato,  R.  dan  Rogers,  P.  Comparative  Study  of CAPM, Fama and French  Model, and Reward Beta  Approach  in  The  Brazilian  Market. Working Paper. University of Sao Paulo, 1-18. Sims,  C.  A.,  1980,  Macroeconomics  and  reality,
Econometric a, 48(1):1-48
Stulz,  Rene  M.,  1981,  A  Model  of  Internatinal  Asset Pricing, Journal  of  financial  Economics ,  9(4), 383-406
Setyasmoro, Rahardian, 2009. Analisis Cointegration dan Error  Correction  Model  Indeks  Bursa  Global dan  Regional  Asia  Terhadap  Indeks  Harga Saham Gabungan  (Studi Empiris: 2004-2008) . Retrieved December 5, 2011, from http://www.lontar.ui.ac.id/file?file=digital/1305 19-T%2027251-Analisis%20cointegration-

## Metodologi.pdf
Suartini,  Ni  Kadek  Ayu  dan  Mertha,  I  Made,  2013.
Perbandingan  CAPM  Dengan  APT  Dalam Memprediksi  Return  Saham. E  –  Jurnal Akuntansi , 2(3), 579-593 Surono Y., 2018. Model Asset Pricing Yang Berlaku Di Indonesia:  Studi  Kasus  Saham  Unggulan.  J- MAS, Vol 3, No 2, PP. 146-159
Tauchen, G.E., and Pitts, M., 1983, The Price Variability Volume  Relationship  on  Speculative  Markets, Econometrica , 51, 485-505
Tandelilin,  Eduardus.  2010. Portofolio  dan  Investasi; Teori  dan  Aplikasi. Yogyakarta:  Penerbit Kanisius
Tandelilin,  E.,  dan  Karambe.  2003.  Validitas  CAPM  di Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  dan Bisnis Indonesia , 261-268.
Wang,  Jiang.,  1994.  A  Model  of  Competitive  Stock Trading Volume, Journal of Political Economy , 102, 127-168 Ying, Charles C. 1966. Stock Market Prices and Volume of Sales, Econometrica , 34(3), 676-685 Zainul.,  K  and  Shintabelle.  R.,  2015.  The  Validity  of Capital  Asset  Pricing  Model  (CAPM)  and Arbitrage  Pricing  Theory  (APT)  in  Predicting the  Return  of  Stocks  in  Indonesia  Stock Exchange  2008-2010. American  Journal  of Economics,  Finance  and  Management ,  1(3), 184-189.