## Mampukah Model Enam Faktor Fama and French menggungguli Model Tiga Faktor Fama and French dengan Proksi Indeks Kompas 100
Yuki Dwi Darma 1* , Petiana Indriati 2 , Pujiharta 3 , Nani Hartati 4 , Meika Indriani 5
1,3,4,5 Program Studi Manajemen, Universitas Pelita Bangsa, Indonesia 2 Program Studi Akuntansi, Universitas Pancasila, Indonesia

## ARTICLE INFO
JEL Classification: D24, G10, G11
Korespondensi: Yuki Dwi Darma (yukidwidarma2012@gmail.com)
Received : 07 - 06 - 2023 Revised 1 : 23 - 07 - 2023 Revised 2 : 06 - 02 - 2024 Accepted : 09 - 02 - 2024 Published : 13 - 02 - 2024
Keywords: Fama Models, French Model, Investment, Portofolio
Sitasi: Dasril, Y. D. D., Indriati, P., Pujiharta, P., Hartati, N., & Indriani, M. (2024). Mampukah Model Enam Faktor Fama and French menggungguli Model Tiga Faktor Fama and French dengan Proksi Indeks Kompas 100. Jurnal Riset Akuntansi & Perpajakan (JRAP) , 11 (1), 89 - 104. https://doi.org/10.35838/jrap.2024.01 1.01.07
This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License .

## ABSTRACT
Since  the  discovery  of  models  connecting  the  level  of  investment  returns  with accompanying  risks,  many  researchers  have  attempted  to  find  financial  asset valuation  models.  One  of  the  most  popular  ones  today  is  the  Fama  and  French model.  The  initial  model  introduced  was  the  Fama  and  French  3 - factor  model, which  encountered  various  failures  in  some  emerging  market  capital  markets.  In response,  Fama  and  French improved  their model,  transforming  it  into  a  6 - factor model  by  adding  aspects  of  profitability,  investment,  and  momentum.  This adjustment  aimed  to  capture  the  relationship  between  the returns of  securities or portfolios  formed  with  systematic  risk.  However,  the  Fama  and  French  6 - factor model did not perform well in some emerging market capital markets. The objective of this research is to test the accuracy of the Fama and French 6 - factor model in the Indonesian  Capital  Market  from  2017  to  2021.  The  research  method  employed  is multiple linear regression, forming portfolios based on the framework established by the Fama and French 6 - factor model. The research findings indicate evidence that the  Fama  and  French  6 - factor  model  can  explain  the  returns  of  the  formed portfolios.  Market  risk,  book - to - market  ratio,  and  investment  aspect  significantly impact the performance of the formed portfolio returns.

## ABSTRAK
Semenjak  ditemukannya  model  yang  mengkaitkan  tingkat  Imbal  hasil investasi  dengan  risiko  yang  menyertai,  banyak  peneliti  yang  berupaya menemukan  model  penilaian  aset  keuangan,  salah  yang  paling  populer dewasa ini adalah model Fama dan French. Model awal yang pertama kali diperkenalkan  adalah  Fama  and  French  3  Factor  Model  yang  ternyata menemui berbagai kegagalan di beberapa pasar modal negara berkembang, sehingga Fama dan French melakukan perbaikan versi awal model menjadi Fama  and  French  6  Factor  Model  atau  dikenal  sebutan  FF6FM  dengan penambahan  aspek  profitabilitas,  aspek  investasi,  dan  aspek  momentum, diharapkan dapat menangkap hubungan antara tingkat pengembalian aset keuangan  serta  portofolio  sekuritas  yang  dibentuk  terhadap  resiko sistematis,  akan  tetapi  model  Fama  and  FF6FM  kurang  handal  dan  tidak akurat  pada  beberapa  pasar  modal  negara  berkembang.  Penelitian  yang dilakukan  bertujuan  menguji  akurasi  model  Fama  and  French  model  6 Faktor  di  Pasar  Modal  Indonesia  selama  tahun 2017  sampai  2021.  Metode penelitian  yang  digunakan  adalah  regresi  linier  berganda  dengan membentuk  portofolio  berdasarkan  kerangka  kerja  yang  telah  ditentukan oleh  Fama  dan  French  model  6  faktor.  Hasil  penelitian  menemukan  bukti bahwa  model  FF6FM  mampu  menjelaskan  imbal  hasil  portofolio  yang dibentuk,  dimana  resiko  pasar,  Book  Value/Market  Value  dan  aspek investasi  berdampak  signifikan  terhadap  kinerja  imbah  hasil  portofolio yang dibentuk.
JRAP (Jurnal Riset Akuntansi dan Perpajakan)
https://journal.univpancasila.ac.id/index.php/jrap

## 1. PENDAHULUAN
Investor  akan  berusaha  mendapatkan keuntungan  tertentu  dengan  resiko  rendah dengan  pembentukan  portofolio,  terutama investasi  pada  sekuritas  di  pasar  modal (Sudiyatno  &  Irsyad,  2011).  Keputusan investasi sering dikaitkan dengan keuntungan yang  akan  didapat  investor  (Acaravci  & Karaomer,  2017)  dengan  resiko  yang  melekat dari investasi tersebut. Maka dari itu, berbagai peneliti  diseluruh  dunia  berupaya  mencari disain paling tepat dalam mengkaitkan  imbal hasil  yg  di  inginkan  investor  dari  aset investasi  dengan  risiko  yang  melekat (Amyulianthy et al., 2023).
Penemuan model penilaian aset modal ini sangat  penting  dalam  menilai  kelayakan investasi  saham  maupun  pembentukan portofolio.  Semenjak  ditemukannya  teori portofolio  modern  oleh  Hendri  Markowisz (Markowitz,
1952), kemudian diperkenalkannya teori yang
menghubungkan  tingkat  resiko  dan return yang  pertama  diusulkan  kali  dengan  dengan sebutan Capital  Asset  Pricing  Model (CAPM), dimana model ini diperkenalkan oleh (Sharpe, 1964),  (Lintner,  1965),  dan  (Mossin,  1966) merupakan  tonggak  awal  pengembangan pengembangan  model  hubungan  antara tingkat  keuntungan  dengan  resiko  investasi. CAPM sendiri merupakan disain menjelaskan keterkiatan  erat  risiko  sistematis,  dalam  hal ini  adalah  resiko  pasar  dengan  level  imbal hasil yang  disyaratkan  pemilik  modal terhadap  aset  investasi - sekuritas  ataupun sekumpulan  aset  keuangan  (Yuki  &  Siyami, 2022).  Risiko  yang  berdampak  terhadap sekeluruhan  sekuritas  yang  lebih  sering disebut  risiko  sistematis  sering  diproksikan dengan beta pasar, sedangkan resiko spesipik bisa  dengan  mudah  ditiadakan  melakukan diversifikasi  sempurna  (Komara  &  Yulianti, 2019).
Setelah  penemuan CAPM, model CAPM menjadi  daya  tarik  berbagai  penelitian. Beerbagai peneliti yang melakukan penelitian empiris dan mencari kelemahan model CAPM (Banz,  1981),  Stattman  (1980),  (Roll,  1981), (Basu,  1983)  dan  (Barr  Rosenberg,  Kenneth Reid,  1985).  Pengujian  empiris  terhadap keandalan  model  CAPM  hampir  disemua
aspek kurang layak dalam menjelaskan return saham ataupun portofolio sekuritas, meskipun  model  CAPM  masih  memiliki manfaat dalam mengukur kelayakan investasi sampai  saat  ini.  Pada  model  CAPM  Imbal hasil dari aset finansial hanya ditentukan oleh maket beta,  dimana  imbal  hasil  yang diharapkan  ( expected  return )0  aset  berisiko berkaitan  erat  dan  searak  degan  beta. Kelemahan  model  CAPM  karena  hanya menggunakan faktor  sistematis  tunggal  yaitu resiko pasar,  kelemahan ada faktor resiko lain yang  mesti  dipertimbangkan    terkait keuntungan  sekuritas  investasi  mengungguli model  CAPM,  oleh  sebab  itu  peneliti selanjutnya mengembangkan model penilaian sekuritas yang lebih baik, unggul, akurat dan komrehensif.
Seiring  berjalannya  waktu  banyak peneliti  melakukan  berbagai  pengujian terhadap  penyempurnaan  model  model CAPM  seperti  Fama  &  French  (Fama  & French,  1992);  (Fama  &  French,  1993)  and (Fama & French, 1996) memperkenalkan Fama and  French  3  Factor  Model ,  (Liew  &  Vassalou, 2005)  memperkenalkan  model  CAPM  yang dimodifikasi,  kemudian  (Griffin  &  Lemmon, 2002) dikenal dengan model Fama dan French 3  faktor  dengan  penambahan Financial Distress .  Seseorang  peneliti  (Ross,  1976) mengatakan  bahwa  CAPM  kurang  mampu menjelaskan  hubungan  imbal  balik  sekuritas dengan  resiko  pasar,  karena  imbal  hasil dipengaruhi  oleh  resiko  lain  selain  resiko pasar  sehingga  Ross  (1976)  memperkenalkan model  yang  menyaingi  model  CAPM  yang disebut Model Harga Arbiterase (APT) (Ross, 1976),  model  ini  sangat  elegan  ketimbang CAPM,  penggunaannya  juga  sudah  banyak diterapkan  pada  berbagai  pasar  modal (Sutrisno et al ., 2016). Pada tahun 1992, Fama dan French  (1992, 1993 dan 1996)
Menggabungkan  model  penentuan  harga sekuritas  dengan  memadukan  CAPM  dan APT  dapat  meningkatkan  pemahaman mengenai  return  saham.  Meskipun  beta saham  sebagai  ukuran  risiko  pasar  mungkin tidak  sepenuhnya  mencakup  imbal  hasil  aset keuangan,  faktor - faktor  seperti  ukuran perusahaan  dan  rasio  buku  ke  nilai  ( book - to - market  ratio )  dapat  lebih  baik  menjelaskan
variasi  return  saham.  Selanjutnya  Fama  dan French (1992, 1993 dan 1996)
menyempurnakan  model  CAPM  dengan penambahan kapitalisasi pasar ( size ) , dan book Value(BV)  to  market  value(MV)  ratio (Sutrisno, 2016).  Setelah  melalui  serangkaian  percobaan model, disimpulkan bahwa Three Factor Model merupakan model keseimbangan pasar modal yang mampu menjelaskan variasi pengembalian  sekuritas  lebih  baik  daripada model CAPM.
Tidak  berhenti  sampai  disitu  (model Fama  and  French  3  faktor  model),  Fama  & French melanjutkan penyelidikannya terhadap faktor
momentum yang menggabungkan  Fama - French  Four  Model (FF4F) pada tahun 2012. Menggunakan faktor Fama  sebagai  model  Perancis  (FF5F)  dengan penambahan  FF3F  dan  dua  faktor  imitasi yang  menangkap  pengembalian  premi berdasarkan investasi dan profitabilitas, Fama dan  French  melakukan  penelitian  tambahan pada  tahun  2014.  mFama  dan  French  (2015) menguji  kinerja  FF5F  untuk  pasar  Amerika dengan  menggunakan  information  Juli  1963 hingga Desember 2013, hasilnya menunjukkan  bahwa  FF5F  mempunyai kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan metode  FF3F.  (Fama  &  French,  2015).  Sejak saat  itu,  para  peneliti  di  bidang  keuangan melakukan  penelitian  dengan  menggunakan metode  Fama - France  Five  Variable  Model. Para peneliti tersebut antara lain (Zada et al., 2018) menguji  FF5F dari periode 2004 hingga 2014  untuk  Pakistan,  (Martins  dan  Jr.,  2015) menguji  FF5F  dari  periode  2002  hingga  2014 untuk  Brasil,  (Nguyen,  2015)  menguji  FF5F dari periode 2008 hingga 2015 untuk Vietnam, (Chiah  et  al.,  2015),  Heaney  et  al.,  (2016) menguji  FF5F  periode  1982 - 2013  dan  periode 1993 - 2015  untuk  Australia,  berdasarkan  hasil analisa  diperoleh  secara  umum  ditemukan bahwa  FF5F  berkinerja  lebih  baik  daripada FF3F  dalam  menjelaskan  rata  return  saham. Penelitian juga dilakukan oleh Ekaputra et al., (2016) dan menghasilkan temuan bahwa Fama and  French Five  Factors  Model lebih  mampu menjelaskan excess return portofolio saham di Indonesia  dibandingkan  dengan  Fama  and French Three  Factors  Model .  Berbeda  dengan Kubota  dan  Takehara  (2018);  (Kubota  dan
Takehara,  2018)  menemukan  bahwa  model lima  faktor  FF  berkinerja  buruk  dalam pengembalian aset, bahwa profitabilitas RMW dan  investasi  CMA  tidak  signifikan  secara statistik  ketika  pengujian  GMM  dilakukan dengan ukuran Hansen - Jagannathan.
Sebelum Fama dan French
mengembangkan  penelitiannya,  pada  tahun 1997 Carhart mengembangkan penelitian Four Factor Fama  &  French  dengan  menambahkan satu  faktor  yaitu  momentum.  Momentum pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Jagadeesh dan  Titman  (1993)  di  mana return saham  di AS menunjukkan momentum. Selama setahun terakhir  saham - saham  memiliki  kinerja  yang terus  membaik.  Adanya  efek  momentum dapat  didefinisikan  sebagai  kecenderungan saham - saham yang memiliki kinerja baik dan kecenderungan saham - saham yang kinerjanya buruk dalam satu periode sampai berkelanjutan yang memiliki kinerja abnormal selama  /,periode  tersebut  (Bodie et  al .,  2008). Faktor  momentum  diyakini  Carhart  dapat mengurangi error  pricing  return portofolio. Hasil  dari  model  Carhart  dalam  penelitian (Candika, 2017) menyatakan bahwa kekuatan model  Carhart  dari Four  Factor Excess  Return saham  di  Indonesia  mempengaruhi excess return dan  dapat  digunakan  dalam  menilai harga saham.
Penyempurnaan Fama - French Four Model (FF4F) menjadi Fama - French Five Model (FF5F) diperkenalkan tahun 2015 dengan
menambahkan  dua  variabel  baru  yaitu profatibilitas  dan  investasi.  Model  ini  dilatar belakangi  oleh  model  diskonto  dividen temuan empiris sebelumnya yang menemukan  bahwa  faktor  profatibilitas  dan investasi  berpengaruh  terhadap  tingkat pengembalian  asset(Fama  &  French,  2018). Five  Factors  model  Fama  and  French (FF5F) menjelaskan excess return portofolio saham di Indonesia  dengan  lebih  baik  dibandingkan dengan Three  Factors  model  Fama  and  French (FF3F) . Beberapa peneliti  yang menggunakan FF5F  seperti  (Acaravci  &  Karaomer,  2017) menemukan  bahwa  model  ini  tidak  hanya menjelaskan  dengan  baik  untuk  Borsa Istanbul (BIST), tetapi juga dapat menjelaskan variasi pengembalian portofolio yang berlebihan.  Temuan  ini  sejalan  dengan
penelitian  (Yang et  al .,  2017)  dan  (Yufang, 2017).  Peneliti  Indonesia,  (Yuki  &  Siyami, 2022)  menemukan  bahwa  FF5F  lebih menjelaskan  dengan  baik excess  return portofolio  saham  di  Indonesia  dibandingkan dengan FF3F. Temuan ini juga sejalan dengan penelitian (Munawaroh & Sunarsih, 2017).
Adanya model baru, Five Factor Fama and French yang  muncul  setelah  CAPM  dan  APT serta  penyempurnaan Fama  and  French  Three Factor Model  merupakan  alternatif  untuk mengetahui  tingkat  pengembalian  investasi atau return yang  semakin  representatif. Kemudian  peneliti  berasumsi  bahwa  faktor momentum perlu  diuji  untuk  mengetahui sejauh  mana  respon  investor  terhadap return saham. Six Factor Fama and French (FF6F) yang telah  diuji  berulang - ulang  oleh  (Jegadeesh  & Titman,  1993).  Sejak  saat  itu  para  peneliti  di bidang  keuangan  melakukan  penelitian menggunakan  metode Fama - French  Six  Factor Model (FF6F) peneliti tersebut  seperti (Novak, 2021)  menguji  analisis Six  Faktor  Fama  dan French  Model (FF6F)  untuk  saham  pasar Jerman,  dengan  mempertimbangkan  data yang  tersedia  untuk  semua  saham  dari periode  tahun  1982  hingga  2021  Berdasarkan hasil analisis secara umum ditemukan bahwa FF6F  mempunyai  kinerja  yang  lebih  baik dibandingkan  FF5F  dalam  menjelaskan  rata - rata  return  saham.  Penelitian  yang  juga dilakukan  di  Indonesia  menunjukkan  bahwa Six  Factor  Fama  dan  French Model  (FF6F) menjelaskan  kelimpahan  return  portofolio saham  lebih  baik  dibandingkan  FF5F (Munawaroh dan Sunarsih, 2017).

## 2. TELAAH TEORI DAN HIPOTESIS
2.1. Capital Assets Pricing Model (CAPM)
Capital  Asset  Pricing  Model (CAPM) didasarkan  oleh  teori  portofolio  Markowitz (1952)  yang  menyatakan  bahwa  portofolio yang  efisien  adalah  portofolio  yang  berada disepanjang kurva efficient frontier . Tata kelola portofolio  modern  yang  pertama  memiliki bentuk  sederhana  dalam  model  CAPM  dan diuji  terpisah  oleh  beberapa  peneliti  seperti Sharpe (1964), dan Lintner (1965). Capital Asset Pricing  Model (CAPM)  juga  disebut  sebagai pondasi ilmu keuangan dan investasi modern oleh  (Bodie  et  al.,  2014).  Pada  intinya  CAPM
merupakan  model  untuk  menentukan  suatu harga  aset  yang  mana  model  ini  didasarkan pada  kondisi  ekruibium  atau  pada  saat kondisi  seimbang.  Asumsi - asumsi  kunci  dari CAPM meliputi hal - hal berikut:
a. Tidak  terdapat  biaya  perdagangan,  pajak tidak  dikenakan,  dan  sekuritas  dapat dipecah menjadi unit terkecil.
b. Semua  peserta  dianggap  sebagai  pesaing yang sempurna.
c. Investor  memiliki  pandangan  investasi yang seragam.
d. Keputusan  investasi  investor  didasarkan pada  harapan  keuntungan  dan  standar deviasi portofolio.
e. Harapan  umum  dimiliki  oleh  semua investor.
2.2. Arbiterage Pricing Theory (APT) Model Arbitrage  Pricing  Theory (APT) diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Ross  pada tahun  1976.  Struktur  kerangka  model  APT secara  umum  mengilustrasikan  keterkaitan linier  antara  return  yang  diharapkan  dan sejumlah  faktor  umum.  Faktor - faktor  ini didasarkan  pada  asumsi  bahwa  ekspektasi investor  bersifat  homogen,  memaksimalkan utilitas bagi pemegang saham, dan melibatkan  pasar  yang  bersaing  secara sempurna tanpa adanya arbitrase (Ross, 1976).
Arbitrase,  dalam  konteks  ini,  mengacu pada  eksploitasi  kesalahan  harga  pada  suatu sekuritas  dengan  cara  tertentu.  Tindakan  ini memungkinkan untuk mendapatkan keuntungan tanpa risiko, melibatkan aktivitas pembelian dan penjualan sekuritas yang sama secara simultan untuk mendapatkan laba dari perbedaan harga yang terjadi. Hal yang perlu diperhatikan,  bahwa  peluang  arbitrase  yang muncul  akan  cepat  terkoreksi  oleh  pasar modal (Rjoub et al., 2009).
Model  multifaktor  ini  diterapkan  untuk menilai  dan  mengelola  paparan  terhadap berbagai  faktor  ekonomi  makro  yang melibatkan  risiko  dalam  skala  besar,  seperti risiko siklus bisnis, risiko tingkat suku bunga, risiko  inflasi,  risiko  harga  energi,  dan sebagainya.  Model  faktor  ini  kemudian digabungkan  dengan  kondisi  tanpa  peluang arbitrase,  yang  mengarah  pada  hubungan yang sederhana antara return yang
diharapkan  dan  risiko  yang  dikenal  sebagai Arbitrage  Pricing  Theory (APT).  Lebih arbiterase
diartikan sebagai sebuah tindakan/kegiatan yang menghasilkan keuntungan yang positif tanpa mengeluarkan modal  dan  tanpa  resiko  yang  akan ditanggung.
Dalam  model Arbitrage  Pricing  Theory (APT),  umumnya  lebih  dari  satu  faktor dimasukkan dengan tujuan untuk mengamati bagaimana  perilaku  saham  berhubungan dengan  faktor - faktor  tersebut.  Model  ini sering dikenal sebagai model multifaktor, dan memiliki  kegunaan  yang  sangat  besar  dalam analisis keuangan modern. Dengan model ini, eksposur  sekuritas  terhadap  berbagai  risiko ekonomi dapat diukur secara lebih komprehensif.  Selain  itu,  model  multifaktor ini dapat membentuk dasar bagi pembentukan  portofolio  yang  dirancang untuk melindungi nilai terhadap risiko - risiko tersebut..  Seperti  contoh  misalkan  hanya  ada model  2  faktor,  maka  persamaan    dijelaskan sebagai berikut:
𝑟 𝑖 = 𝐸(𝑟 𝑖 ) + 𝛽 𝑖1 𝐹 1 + 𝛽 𝑖2 𝐹 2+ 𝜀 𝑖 Sehingga premi resiko pertama menggambarkan
eksposur terhadap portofolio disebabkan faktor pertama, dimana beta  tingkat  pertama  dikali  dengan  premi diterima  portofolio  pertama  atas  faktor pertama ( 𝛽 𝑖1 [𝐸(𝑟 1 ) − 𝑟 𝑓 ]) ditambah beta kedua dikalikan  premi  diperoleh  atas  portofolio pertama  terhadap  faktor  kedua  ( 𝛽 𝑖2 [𝐸(𝑟 2 ) − 𝑟 𝑓 ]) .

## 2.3.  Model  Fama  and  French 3  Factor Model (FF3FM)
Faktor  sistematis  model  FF  merupakan firm  size dan  rasio book  value/  market  value selain nilai indeks pasar. Fama  menyarankan ukuran  perusahaan  maupun  B/M  sebagai proksi dari paparan resiko fundamental yang tidak  ada  sebelumnya  pada  model  beta CAPM.  Lebih  lanjut  FF  membangun portofolio  yang  dapat  melacak firm  size dan rasio  B/M  dimana  FF  mengurutkan perusahaan  sektoral  berdasarkan  ukuran ( market capitalization ) dan menurut rasio B/M. Sekelompok  perusahaan  kecil  (kelompok S= Small )  mencakup  semua  perusahaan  yang terdapat  dibawah  median  dan  group
perusahaan  besar  memiliki  kapitalisasi  pasar (kelompok B= Big ) diatas median. Selanjutnya tiap  tahun  perusahaan  diurutkan  menjadi  3 kelompok  yaitu  33,33%  memiliki  rasio  B/M rendah  (Kelompok  L= Low ),  33,33%  rasio menengah  (Kelompok  M= Medium )  dan 33,33%  kelompok  rasio  tinggi  (Kelompok H= High )  dimana  B/M  tinggi  dikenal  dengan entitas bisnis yang prospektus jika dijual pada nilai  buku  rendah.  Persilangan  dua  grup ukuran  dan  tiga  grup  nilai  akan  diperoleh  6 kelompok  perusahaan  (S/L,  S/M,  S/H,  B/L, B/M,  B/H)  yang  dibentuk  tiap  tahun sepanjang  periode  sehingga  menghasilkan  6 return bulanan deret waktu tahun 1929 - 1977 . Setiap tahun, kelebihan risiko
fundamental  terhadap  aset  bebas  risiko diukur  sebagai  perbedaan  antara  tingkat pengembalian perusahaan kecil dan perusahaan besar. Perbedaan tingkat pengembalian ini dihitung dengan membentuk  portofolio  yang  terdiri  dari  tiga perusahaan  kecil  dengan  bobot  yang  sama dan  portofolio  lain  yang  terdiri  dari  tiga perusahaan  besar  dengan  bobot  yang  sama, lalu mengambil selisih dari tingkat pengembalian kedua portofolio tersebut. SMB ( Small Minus Big ) dihitung:
𝑆𝑀𝐵 = 1 3 ( S/L+S/M+S/H) - 1 3 ( B/L+B/M+B/H)
Selanjutnya,  dampak  dari  rasio  B/M dihitung  dengan  mengambil  selisih  antara tingkat  pengembalian  perusahaan  yang memiliki rasio B/M tinggi dengan perusahaan yang memiliki rasio B/M rendah. Selanjutnya, HML  (High  Minus  Low)  diperoleh  dengan menghitung  tingkat  pengembalian  portofolio berbobot sama pada posisi short dengan rasio B/M  tinggi  dan  portofolio  berbobot  sama pada  posisi  long  dengan  rasio  B/M  rendah. Nilai  bulanan  HML  dihitung  berdasarkan tingkat pengembalian bulanan dari portofolio B/M rendah dan tinggi sebagai berikut:
𝐻𝑀𝐿 = 1 2 ( S/H+B/H) - 1 2 ( S/L+B/L)
Dalam  hal  ini  return  bulanan  portofolio pasar  dihitung  dengan  acuan  seluruh  saham tercatat  di  NYSE,  AMEX  dan  Nasdaq.  Suku bunga  bebas  resiko  adalah T - bills bulanan. Sehingga  persamaan  model  penetapan  harga
aset 3 faktor  (Fama dan French, 2004) adalah sebagai berikut:
𝐸(𝑟 𝑖 ) − 𝑟 𝑓 = 𝑎 𝑖 + 𝑏 𝑖 [𝐸(𝑟 𝑀 ) − 𝑟 𝑓 ] + 𝑠 𝑖 𝐸(𝑆𝑀𝐵) + ℎ 𝑖 (𝐻𝑀𝐿)
Dalam  konteks  ini,  koefisien 𝑏 𝑖 , 𝑠 𝑖 , ℎ 𝑖 merupakan  beban  faktor  (Faktor  Loading) dari  tiga  faktor  yang  relevan.  Menurut  APT, intercept a_i seharusnya nol karena portofolio yang  memiliki  beta  faktor  nol  pada  ketiga faktor  tersebut  diharapkan  memiliki  return sebesar nol. Persamaan ini diestimasi melalui regresi  tahap  pertama  selama  816  bulan  dari 1926  sampai  1997,  menggunakan  model persamaan regresi sebagai berikut:
𝐸(𝑟 𝑖 ) − 𝑟 𝑓 = 𝑎 𝑖 + 𝑏 𝑖 [𝑟 𝑀 − 𝑟 𝑓 ] + 𝑠 𝑖 𝐸(𝑆𝑀𝐵) + ℎ 𝑖 (𝐻𝑀𝐿) + 𝑒 𝑖 Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan bahwa  perusahaan - perusahaan  kecil  dengan rasio nilai buku/nilai pasar yang tinggi secara signifikan menghasilkan tingkat pengembalian  yang  lebih  tinggi.  Selanjutnya, SMB ( Small Minus Big ) dan HML ( High Minus Low )  bersifat  positif,  yang  berarti  bahwa portofolio perusahaan kecil (S) dan perusahaan bernilai (H) secara signifikan akan mencapai  tingkat  pengembalian  rata - rata yang lebih tinggi.
Selanjutnya  FF  menyatakan  bahwa statistik R - kuadrat seluruhnya diatas 0,91 dan memperlihatkan bahwa return sangat dijelaskan  oleh  portofolio  tiga  faktor  dan pembebanan  pada  faktor  ukuran  dan  nilai memperlihatkan bahwa faktor - faktor tersebut memberikan kekuatan penjelas yang signifikan,  disamping  itu  hanya  satu  dari sembilan  portofolio  yang  mempunyai  titik potong  yang  signifikan  secara  statistik  dan ekonomi.
Dari  uraian  diatas  bahwa  ukuran  dan nilai  relatif  (diukur  dengan  rasio  B/M) menjadi  proksi  resiko  yang  tidak  dicakup dalam  beta  CAPM  sehingga  penjelasan  ini konsisten  dengan  APT  mengatakan  bahwa ukuran  dan  nilai  merupakan  faktor  resiko yang  dihargai  sehingga  premi  atas  hal  ini tidak menunjukkan kesalahan harga.
Sisi  kanan  persamaan  mencerminkan premi  resiko  suatu  aset  tertentu,  kemudian beta - beta  yang  ada  mencerminkan  bahwa sensitifitas  aset  tersebut  terhadap  masing - masing faktor resiko dan notasi dalam kurung
merupakan  premi  resiko  terkait  masing - masing faktor resiko tersebut.
2.4.  Model  Fama  and  French 6  Factor Model (FF6FM)
Fama  and  French  memperkenalkan Six Factors  Model dengan  menambahkan  variabel momentum  atau  UMD  ( Up  Minus  Down ). Momentum  juga  merupakan  fenomena pergerakan  saham  dimana  harga  saham  saat ini  dipengaruhi  oleh  harga  saham  masa  lalu. Teori  ini  sejalan  dengan  teori  efisiensi  pasar dalam bentuk lemah (Ross et al ., 2015).
Fama and French (2018) mencatat bahwa dengan  penambahan  keenam  faktor  tersebut, model  enam  faktor  dapat  menghasilkan tingkat keakuratan yang signifikan lebih baik daripada  Five  Factors  Model.  Faktor-faktor yang  dimasukkan  dalam  Six  Factors  Model melibatkan:  tingkat  pengembalian  pasar berlebih  (market  excess  return),  ukuran perusahaan  (size  atau  SMB  -  Small  Minus Big),  rasio  nilai  buku  terhadap  nilai  pasar (book-to-market  atau  HML  -  High  Minus Low),  serta  penambahan  faktor-faktor  lain seperti  profitabilitas  (RMW  -  Robust  Minus Weak)  dan  investasi  (CMA  -  Conservative Minus  Aggressive). Berikut  rumus Six  Factor dengan (Fama and French, 2018):
E (𝑹 𝒊 )𝑹 𝒓 = 𝑹 𝒓 + 𝜷 𝒎 [E (𝑹 𝒎 )Rf ] + 𝜷 𝒔 SMB+ 𝜷 𝑹 RMW + 𝜷 𝑪 CMA+ 𝜷 𝒖 UMD
Dimana: E(Ri)   = Expected Return Portofolio
Rf = Return yang  tidak  terpengaruh  oleh risiko pasar E(Rm)  = Expected Return indeks pasar βm = Beta indeks pasar SMB   = Small  Minus  Big  (SMB) merupakan perbedaan  setiap  bulan  antara  rata-rata  dari tingkat  pengembalian  pada  portofolio  saham kecil  (S/L,  S/H)  dan  rata-rata  dari  tingkat pengembalian  pada  portofolio  saham  besar (B/L, B/H). Dengan kata lain, SMB mengukur performa relatif antara saham-saham perusahaan kecil
dan saham-saham perusahaan  besar  pada  setiap  bulan. Perbedaan ini memberikan gambaran tentang apakah  saham-saham  perusahaan  kecil  atau perusahaan  besar  cenderung  menghasilkan return  yang  lebih  tinggi  pada  suatu  periode waktu tertentu .
βs
=  sensitifitas  faktor  resiko  SMB terhadap imbal hasil portofolio/ sekuritas. HML   = High Minus Low (HML) adalah hasil penjumlahan antara intercept dan nilai residu dari regresi HML dengan faktor-faktor pasar, ukuran  perusahaan,  profitabilitas,  dan  pola investasi.
βh =  Sensitivitas  faktor  resiko  HML terhadap imbal hasil portofolio atau sekuritas. RMW   = Robust  Minus  Weak  (RMW) adalah selisih  setiap  bulan  antara  rata-rata  tingkat pengembalian pada portofolio dengan tingkat profitabilitas  tinggi  (S/R  dan  B/R)  dan  rata- rata  tingkat  pengembalian  pada  portofolio dengan  tingkat  profitabilitas  rendah  (S/W dan B/W).
βr =  Sensitivitas  faktor  resiko  RMW terhadap imbal hasil portofolio atau sekuritas.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  mengambil  opbjek  penelitian pada  saham-saham  emiten  yang  tergabung dalam  Indeks  Kompas  100  selama  lima tahunan
yaitu 2017 sampai 2021
menggunakan purposive  Sampling diperoleh sebanyak 46 entitas bisnis yang lolos dijadikan sampel  dengan  syarat  perusahaan  tersebut secara konsisten selalu menjadi anggota tetap selama periode pengamatan.
Devinisi  operasional  variabel  penelitian yang  digunakan  dalam  kerangka  acuan terdapat  7  variabel  yang  terdiri  dari  satu variabel dependent dan  enam independent dengan  rincian  dijelaskan  menggunakan tahapan  berikut  :  Variabel  terikat  ( predicted/ Dependent ) dapat dijelaskan melalui penggunaan  imbal  hasil  portofolio  saham yang  dibentuk  dari  sampel  yang  diperoleh, terdiri atas excess Return Portofolio saham.
3.1. Excess Return Portofolio Kelebihan return merujuk pada perbedaan  yang  terjadi  dalam  suatu  periode tertentu  antara  tingkat  pengembalian  suatu aset  dan  tingkat  pengembalian  yang diharapkan  jika  dana  tersebut  ditempatkan dalam aset bebas risiko (Bodie et al., 2013).
Kelebihan return dapat  dihitung  dengan mengambil selisih antara tingkat
pengembalian  portofolio  dan  tingkat  suku bunga pada aset bebas resiko ( risk free assets ) .
Ri = ri – rf Keterangan: Ri = kelebihan Imbal Hasil sekuritas ri = Imbal hasil aktual rf = Imbal hasil aset bebas resiko
Variabel  independen  kedua  dijelaskan menggunakan  resiko  pasar  dengan  proksi Kompas  100,  kemudian  merangking  ukuran resiko  saham  berdasarkan  ukuran  beta dengan  mencari  premi  pasar  menggunakan Market Excess Return .
3.2. Market Excess Return Market  excess  return  (MKT) adalah perbedaan antara tingkat pengembalian pasar (Rm) dan tingkat suku bunga pada aset bebas resiko  (Rf) . Dalam  penelitian  ini  peneliti menggunakan  data  harga  saham  dari  Indeks Kompas  100,  sedangkan  tingkat  imbal  hasil aset bebas resiko (Rf) diproksikan dengan SBI. Adapun  rumus  kelebihan  imbal  hasil portofolio  pasar  (MKT)  dicari  menggunakan persamaan:
MKT= Rm – Rf Keterangan: MKT   =  kelebihan market  return portofolio pasar Rm =  Imbal  hasil  portofolio  pasar,  dalam hal  ini  adalah return Indeks  Kompas  100 selama periode pengamatan.
Rf = Imbal hasil aset bebas resiko, dalam hal  ini  adalah  SBI  bulanan  selama  perode pengamatan.
Variabel  independen  ketiga  dijelaskan menggunakan  Ukuran  Perusahaan  ( size ) berdasarkan  kapitalisasi  pasar,  yaitu  harga pasar emiten yang dijadikan sampel dikalikan dengan  jumlah  saham  beredar  ( market capitalization ),  selanjutnya  di  urutkan  dari yang  terbesar  ke  yang  terkecil.  Kemudian dikelompokkan  berdasarkan  kerangka Small Minus Big (SMB)
3.3. Small Minus Big (SMB) Small  Minus  Big (SMB)  adalah  variabel yang  diukur  dengan  besar  kecilnya  ukuran perusahaan ( firm size ), selanjutnya pengukuran  besar  atau  kecilnya  perusahaan dilihat dari kapitalisasi pasar (Avaravci et al., 2017).
Rumus  untuk  menghitung Small  Minus  Big (SMB) menggunakan formala dibawah:
SMB = 𝟏 𝟑 ( 𝑺 𝑳 + 𝑺 𝑴 + 𝑺 𝑯 ) – 𝟏 𝟑 ( 𝑩 𝑳 + 𝑩 𝑴 + 𝑩 𝑯 ) Keterangan: S/L   =  Portfolio firm  Size kecil  dibagi BE/ME low S/M  =  Portfolio firm  Size kecil  dibagi BE/ME medium S/H   =  Portfolio firm  Size kecil  dibagi BE/ME high B/L   =  Portfolio firm  Size besar  dibagi BE/ME low B/M   =  Portfolio firm  Size besar  dibagi BE/ME medium B/H   =  Portfolio firm  Size besar  dibagi BE/ME high
Berikut  langkah-langkah  pembentukan portofolio Small Minus Big (SMB):
Menentukan
ukuran perusahaan berdasarkan  besar  dan  kecilnya  dapat dilakukan  dengan  melihat  total market  equity atau nilai pasar keseluruhan perusahaan. Nilai  Ekuitas  Pasar  emiten  =  Harga  saham entitas bisnis dikalikan jumlah saham beredar pada periode t.
Perusahaan  dalam  sampel  diurutkan berdasarkan market  equity (ME)  dari  yang terkecil  ke  yang  terbesar.  Setelah  itu,  ukuran perusahaan  dibagi  menjadi  dua  kelompok: 50% perusahaan dengan market equity di atas median  ME  termasuk  dalam  portofolio ukuran " Big (B)", dan 50% perusahaan dengan market  equity di  bawah  median  ME  termasuk dalam portofolio ukuran " Small (S)".
Portofolio  Small  Minus  Big  (SMB) kemudian  dibagi  menjadi  delapan  belas portofolio  berdasarkan  nilai  kapitalisasi perusahaan (SMB), nilai Book to Market (HML), nilai Return  on  Equity sebagai  proksi  (RMW), dan  nilai Asset  Growth perusahaan  sebagai proksi  (CMA). Breakpoints untuk  masing- masing variabel adalah 30% teratas (kelompok high, robust, dan aggressive), 40% medium  (medium  ME,  medium  ROE, medium  AG),  dan  30%  terbawah  ( low,  weak , dan conservative ).  Sehingga,  terbentuklah kelompok  portofolio  small,  meliputi  SH,  SL, SR,  SW,  SC,  dan  SA,  portofolio  medium  SM, BM, SM, BM, SM, dan BM, serta portofolio big BH, BL, BR, BW, BC, dan BA.
Variabel prekusor keempat
menggunakan pengelompokkan saham menjadi  portofolio  berdasarkan  nilai  buku yang  tercatat  di  laporan  posisi  keuangan dengan  memperhatikan  nilai  pasar  ekuitas dari saham yang dijadikan sampel berdasarkan kriteria High Minus Low (HML).
3.4. High Minus Low (HML) High Minus Low (HML) merupakan faktor yang  berdasarkan  pada  rasio  nilai  buku terhadap  nilai  pasar  (B/M),  dimana  HML digunakan  untuk  mengindikasikan  faktor risiko pada tingkat pengembalian yang terkait dengan nilai perusahaan atau, dalam konteks ini, Book Value to Market Value . Penilaian HML melibatkan pengelompokan perusahaan berdasarkan  tingginya  atau  rendahnya  nilai rasio buku terhadap nilai pasar (B/M) dalam sampel perusahaan. Rasio buku terhadap nilai pasar  (B/M)  mengukur  perbandingan  antara nilai buku ( book value ) dan nilai pasar ( market value )  emiten  pasar  modal.  Selanjutnya, Emiten dikelompokkan menjadi dua kategori, yaitu  perusahaan  dengan  tingkat  B/M  tinggi (high)  dan  perusahaan  dengan  tingkat  B/M rendah (low) . Formula perhitungan kelompok High Minus Low (HML):
HML = 𝟏 𝟐 ( 𝑺 𝑯 + 𝑩 𝑯 + 𝑺 𝑯 ) - 𝟏 𝟐 ( 𝑺 𝑳 + 𝑩 𝑳 ) Keterangan: S/H  =  Portfolio  yang  terdiri  emiten berukuran kecil terhadap emiten dengan rasio BE/ME high S/L = Portfolio yang terdiri emiten berukuran kecil  terhadap  emiten  dengan  rasio  BE/ME

## low
B/H  =  Portfolio  yang  terdiri  emiten berukuran  besar  terhadap  emiten  dengan rasio BE/ME high
B/L = Portfolio yang terdiri emiten berukuran besar    terhadap  emiten  dengan  rasio  BE/ME low Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam menyusun portofolio High. Minus Low (HML): Menentukan ukuran perusahaan dengan book- to-market equity Book-to-market = Book value of Equity Market value of Equity Perusahaan dalam sampel diurutkan dari yang  terkecil  ke  yang  terbesar  berdasarkan Book-to-market  equity (BE/ME).  Setelah  itu,
ukuran  perusahaan  yang  sudah  diurutkan berdasarkan  Book-to-market  equity  dibagi menjadi tiga kelompok dengan menggunakan breakpoints,  yakni  High  30%,  Medium  40%, Low 30%.
Portofolio High  Minus  Low (HML)  akan dibagi  menjadi  enam  portofolio  yang diperoleh  dari  nilai Book-to-market  equity perusahaan (HML) dan nilai kapitalisasi pasar perusahaan  (SMB).  Keenam portofolio tersebut  terdiri  dari  SH  dan  BH  yang  masuk ke  dalam  perusahaan  high,  sedangkan portofolio SM dan BM yang masuk ke dalam perusahaan  medium,  dan  portofolio  SL  dan BL yang masuk ke dalam kelompok low.
Variabel Independen kelima menggunakan pengelompokkan saham menjadi  portofolio  berdasarkan  kriteria profitabilitas  menggunakan  proksi Return  on Equity (ROE).

## 3.5. Robust Minus Weak (RMW)
Pada  penelitian  (Fama  &  French,  2015) menambahkan  variabel Robust  Minus  Weak (RMW)  pada  Five  Factors  Model,  RMW adalah  variabel  yang  menggambarkan  faktor risiko  pada  tingkat  pengembalian  yang berhubungan dengan profitability perusahaan, dimana  dalam  penelitian  ini  diwakili  oleh ROE.  Nilai return  on  equity (ROE)  dalam penelitian  ini  menunjukkan  seberapa  besar kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba  sebelum  pajak  dengan  menggunakan modal sendiri yang dimiliki perusahaan.
Untuk menentukan nilai portofolio RMW adalah sebagai:
RMW = 𝟏 𝟐 ( 𝑺 𝑹 + 𝑩 𝑹 ) - 𝟏 𝟐 ( 𝑺 𝑾 + 𝑩 𝑾 )
Keterangan: S/R   =  Portfolio  emiter  ukuran  kecil  dibagi rasio profitabilitas kriteria robust S/W   =  Portfolio  emiter  ukuran  kecil  dibagi rasio profitabilitas kriteria weak B/R   = Portfolio emiter ukuran besar dibagi rasio profitabilitas kriteria robust B/W   = Portfolio emiter ukuran  besar dibagi rasio profitabilitas kriteria weak Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam menyusun  portofolio Robust  Minus  Weak (RMW):
Proksi  penetapan  ukuran  emiten  dengan profitability adalah sebagai berikut.
Profitability menggunakan formula:
ROEt = Net Income t Total Ekuitas t Perusahaan dalam sampel diurutkan dari yang  terkecil  ke  yang  terbesar  berdasarkan Profitability.  Setelah  itu,  ukuran  perusahaan yang sudah diurutkan berdasarkan Profitability dibagi  menjadi  tiga  kelompok dengan  menggunakan  breakpoints,  yakni Robust 30%, Medium 40%, Weak 30%. Portofolio Robust  Minus  Weak (RMW) akan  dibagi  menjadi  enam  portofolio  yang diperoleh  dari  nilai Profitability perusahaan (RMW) dan nilai kapitalisasi pasar perusahaan  (SMB).  Keenam portofolio tersebut terdiri dari SR dan BR yang masuk ke dalam perusahaan Robust , sedangkan portofolio SM dan BM yang masuk ke dalam perusahaan medium ,  dan  portofolio  SW  dan BW yang masuk ke dalam kelompok weak . Variabel  resiko  fundamental  keenam menggunakan pengelompokkan saham menjadi  portofolio  berdasarkan  kriteria investasi  berdasarkan  pertumbuhan  aset, kemudian  di  urutkan  sesuai  kriteria Conservative Minus Aggressive (CMA).
3.6. Conservative Minus Aggressive (CMA) Dalam  penelitian  ini,  faktor  risiko  pada tingkat  pengembalian  yang  terkait  dengan investment  diindikasikan  oleh Conservative Minus  Aggressive (CMA).  Investment  yang dimaksud dalam konteks ini adalah nilai dari pertumbuhan  aset  ( Asset  Growth -  AG) perusahaan, di mana nilai AG mencerminkan sejauh  mana  perusahaan  dapat  berkembang dibandingkan  dengan  periode  sebelumnya. Dengan  demikian,  perusahaan  dengan  nilai AG  rendah  akan  dikategorikan  sebagai kelompok conservative ,  sementara  perusahaan dengan nilai AG tinggi akan termasuk dalam kelompok aggressive . Formula yang digunakan pada kelompok Conservative Minus Aggressive (CMA) (Acaravci., 2017):
CMA = 𝟏 𝟐 ( 𝑺 𝑪 + 𝑩 𝑪 ) - 𝟏 𝟐 ( 𝑺 𝑨 + 𝑩 𝑨 ) Keterangan: S/C = Portfolio emiten kapitalisasi pasar kecil dibagi pertumbuhan aset kategori conservative
S/A = Portfolio emiten kapitalisasi pasar kecil dibagi pertumbuhan aset kategori aggresive B/C  =  Portfolio  emiten  kapitalisasi  pasar besar  dibagi  pertumbuhan  aset  kategori conservative
B/A  =  Portfolio  emiten  kapitalisasi  pasar besar  dibagi  pertumbuhan  aset  kategori

## Aggresive
Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam menyusun  portofolio Conservative  minus Aggresive (CMA):
Menentukan  ukuran  perusahaan  dengan Investment perusahaan. Investment diukur dengan Asset Growth.
AG = Total Aset t - Total Aset t-1 Total Aset t-1 Mengelompokkan  ukuran  perusahaan yang telah diurutkan berdasarkan Investment dilakukan  dengan  membaginya  menjadi  tiga kelompok  menggunakan breakpoints ,  yaitu Conservative 30%, Medium 40%, Aggressive 30%.
Portofolio Conservative  Minus  Aggressive (CMA)  kemudian  dibagi  menjadi  enam portofolio yang diperoleh dari nilai Investment perusahaan (CMA) dan nilai kapitalisasi pasar perusahaan  (SMB).  Keenam portofolio tersebut terdiri dari SC dan BC yang masuk ke dalam  kelompok  perusahaan Conservative , sedangkan portofolio SM dan BM yang masuk ke  dalam  kelompok  perusahaan medium ,  dan portofolio  SA  dan  BA  yang  masuk  ke  dalam kelompok Aggressive . Variabel Independen ketujuh menggunakan pengelompokkan saham
menjadi  portofolio  berdasarkan  urutan momentum,  didasarkan  kepada  kerangka Carhart (Gregoriou et al., 2019).
3.7. Up Minus Down (UMD)
Penelitian  (Fama  &  French,  2018) menyebutkan  faktor  momentum  merupakan hasil  perhitungan  return  saham  update  per- bulan bukan per-tahun. Pembentukan portofolio  pada  bulan  terakhir  pada  t-1 berdasarkan Mom, ialah rata-rata return dari t- 12  sampai  dengan  t-2.  Model  Carhart  (1997) menggunakan rumus Up Minus Down (UMD). UMD  merupakan return portofolio  saham winner dengan return portofolio saham losers.
Rumus  perhitungan  kelompok Up  Minus Down (UMD) adalah sebagai berikut:
Tabel  1 .  Pengelompokkan  Portofolio Up  Minus Down (UMD) Sort 2x3 sort on Breakpoint Faktor dan Komponen UMD 30%, 40%, 30% CMA= (SC+BU)/2- (SD+BD)/2 Sumber: Data Diolah (2023)
Keterangan:
UMD  =  Perbedaan  setiap  bulan  antara  rata- rata  dari  return  portofolio winner dengan losser
SU =  Portofolio market  capitalization small dengan return up ( winner ) SM =  Portofolio market  capitalization small dengan return medium SD =  Portofolio market  capitalization small dengan return down (loser) BU =  Portofolio market  capitalization big dengan return up ( winner ) BM =  Portofolio market  capitalization big dengan return medium BD =  Portofolio market  capitalization big dengan return down (loser)
Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam menyusun portofolio Up Minus Down (UMD): Menetukan  momentum  dengan  memprediksi return ekspetasi saham yang diukur dengan 𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑅 = 𝑃𝑡 − 𝑃𝑡 − 1 𝑃𝑡 − 1
Emiten  dalam  yang  terpilih  menjadi sampel  penelitian  kemudian  diurutkan kembali  dari  yang  terkecil  sampai  ke  yang besar  berdasarkan  imbal  hasil.  Setelah  itu dimensi  industri  yang  sudah  diurutkan bersumber  pada  momentoum  dipecah  jadi  3 kelompok memakai kriteria breakpoints ialah Up 30%, Medium 40%, Down 30%. Portofolio UMD  hendak  dipecah  jadi  6  portofolio  yang diperoleh  dari  nilai  Momentum  industri (UMD)  serta  nilai  return  ekspetasi  saham. Keenam  portofolio  tersebut  terdiri  dari  SU serta  BU  masuk  kedalam  industri  up, sebaliknya  portofolio  SM  serta  BM  masuk kedalam industri medium, serta portofolio SD serta BD masuk kedalam kelompok down.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 2. Statistik Deskriptif Model 6 Faktor Fama and French dengan Portofolio 2x3
EXCESS RETURN MRP SMB HML RMW CMA UMD Mean -0,0168 -0,0104 0,0217 -0,0145 0,0039 0,0154 0,0099 Median -0,0055 -0,0178 0,0378 -0,0223 0,0064 0,0144 0,0076 Maximum 0,0105 0,0324 0,0697 0,0087 0,0872 0,0987 0,2456 Minimum -0,0255 -0,0199 0,0015 -0,0174 -0,0183 -0,0076 -0,0159 Std. Dev. 6,47 8,32 3,78 5,80 1,141 4,09 5,55 Observations 60 60 60 60 60 60 60 Sumber: Data Diolah (2023) Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa dengan menggunakan pembentukan portofolio dengan mantrik 3x2 disajikan pada tabel berikut:
Tabel 3. Perbandingan Hasil Uji Model 6 Faktor Fama and French dengan Model Sebelumnya dengan Proksi yang sama yaitu Kompas 100
Beta
(Rm – Rf) Size (SMB) BV/MV (HML) RMW CMA UMD Adj R2 Model FF3FM (Ratna Dewi & Suartana, 2018) Koefisien 0,89 Prob (t) 0,000*** Koefisien 0,28 Prob (t) 0,000*** Koefisien 0,062 Prob (t) 0,105 0,5491 Atau 54,91% F-Statistik 439,03 Probability (F-Ststistik) 0,000 Model FF5FM (Yuki & Siyami, 2022) Koefisien 0,64 Prob (t) 0,000** Koefisien 0,345 Prob (t) 0,021** Koefisien 0,393 Prob (t) 0,001** Koefisien -0,079 Prob (t) 0,667 Koefisien 0,317 Prob (t) 0,118 0,8948 Atau 89,48% F-Statistik 101,336 Probability (F-Ststistik) 0,000 Model FF6FM Penelitian Koefisien 0,639 Prob (t) 0,002** Koefisien 0,301 Prob (t) 0,060 Koefisien 0,850 Prob (t) 0,000** Koefisien -0,077 Prob (t) 0,208 Koefisien -0,405 Prob (t) 0,002** Koefisien 0,213 Prob (t) 0,029** 0,7532 atau 75,32% F-Statistik 76,97
Probability (F-Ststistik) 0,000 *** Taraf signifikansi pada level 10% **   Taraf signifikansi pada level 5% *     Taraf signifikansi pada level 1% Sumber: Data Diolah (2023)
Koefisien determinasi disesuaikan ( Adjust R ) adalah sebesar 0,7532, hal ini menunjukkan bahwa variabel MKT, SMB (Small Minus Big) , HML (High Minus  Low) ,  RMW (Robust Minus Weak) ,  CMA (Conservative  MinusAggressive) , UMD (Up  Minus  Down) mampu  menjelaskan pengaruh  terhadap  kelebihan  imbal  hasil saham  sebesar  75,32%  sedangkan  24,68% sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang tidak  digunakan  dalam  model  penelitian  ini. Penelitian  ini  hanya  menggunakan  6  faktor yang dirumuskan (Fama & French, 2018) yaitu
MKT,  SMB (Small  Minus  Big) ,  HML (High Minus Low) , RMW (Robust Minus Weak) , CMA (Conservative  Minus  Aggressive) ,  UMD (Up Minus Down) . Berdasarkan  penjelasan  pada  tabel  3 menunjukkan  bahwa  Model  6  Faktor  yang diteliti  dengan  menggunakan  proksi  yang sama  yaitu  Indeks  Kompas  100,  menemukan bahwa  model  Fama  and  French  dengan  6 faktor mampu mengungguli Model Fama and French  versi  awal  yaitu  model  3  faktor  yang diteliti  (Ratna  Dewi  &  Suartana,  2018)  dalam
menjelaskan  hubungan  antara  imbal  hasil portofolio  saham  yang  dibentuk  dengan faktor  resiko  sistematis,  dimana  model  3 Faktor  hanya  mampu  memberikan  kekuatan penjelas  sebesar  54,91  persen.  Sedangkan dalam  penelitian  ini  menggunakan  model Fama  6  Faktor  mampu  menghasilkan kekuatan penjelas sebesar 75,32 persen. Akan tetapi,  model  Fama  6  Faktor  yang  diteliti belum  mampu  mengungguli  model  Fama  5 Faktor  dengan  menggunakan  proksi  Kompas 100  pada  periode  yang  berbeda  yang  diteliti peneliti  sebelumnya  (Yuki  &  Siyami,  2022), dengan  kekuatan  penjelas  yang  unggul sebesar 89,48%. Selanjutnya dari tabel 3 diatas dapat  dijelaskan  hubungan  model  6  faktor dengan  imbal  hasil  portofolio  yang  dibentuk menggunakan kriteria FF6FM sebagai berikut:

## Pengaruh  MRP  terhadap Excess  Return Portofolio Saham
Bersumber  pada  hasil analisis  pada  tabel 2  menampilkan  kalau  pengujian  hipotesis MRP  terhadap  excess  return  diperoleh nilai  t statistic sebesar - 3.198526 dengan probabilitas sebesar  0.0023  &  lt;  0,05.  Sehingga disimpulkan  kalau  H1  diterima  maksudnya MKT  mempengaruhi  positif  signifikan terhadap  excess  return  portofolio  saham. Hasil  riset  ini  sejalan  dengan  riset  lebih dahulu  yang  dicoba  oleh  U’um  Munawaroh dan  Sunarsih  (2020)  dengan  hasil  riset  kalau MKT  mempengaruhi  serta  signifikan  secara parsial  terhadap  excess  return  saham. Mengindikasikan  bahwa  resiko  pasar  yang diproksikan  dengan  Kompas  100  merupakan ukuran  yang  tepat  menggambarkan  dalam mengambarkan  resiko  pasar  sebagai  resiko sistematis  yang  mesti  di  pertimbangkan investor,  temuan  ini  konsisten  dengan  teori Fama  and  French  model  6 Faktor  dan  model CAPM  yang  menyebutkan  bahwa  resiko pasar  memiliki  peran  terhadap  imbal  hasil sekuritas atau portofolio sekuritas.
Pengaruh  SMB  ( Small  Minus  Big )  terhadap Excess Return Portofolio Saham Bersumber  pada  hasil analisis  pada  tabel 2  menampilkan  kalau  pengujian  hipotesis SMB( Small Minus Big) terhadap excess return diperoleh  nilai  t  statistic  sebesar  1.  925071
dengan  probabilitas  sebesar  0,  0596  >  0,05. Sehingga  bisa  disimpulkan  kalau  H2  ditolak maksudnya SMB( Small Minus Big) mempengaruhi  positif  signifikan  terhadap excess return portofolio saham. Hasil riset ini menentaang  riset  lebih  dahulu  yang  dicoba oleh  Philipp  Dirkx  serta  Franziska  J.  Peter( 2020)  dengan  hasil  riset  kalau  SMB(  Small Minus  Big)  mempengaruhi  positif  signifikan terhadap  excess  return  saham.  Penemuan  ini bertolak  balik  dengan  model  FF6FM  yang berkata  kalau  tidak hanya  efek  pasar,  kinerja industri pula mesti dipertimbangkan memakai  dimensi  nilai  pasar  ekuitas,  ini diakibatkan  terdapatnya  fase  transisi  dari siklus  ekonomi  perluasan  ke  siklus  ekonomi resisi,  sebab  tahun  2020  hingga  2021  di Indonesia  lagi  hadapi  wabah  virus  Covid  19, besar mungkin dimensi nilai ekuitas jadi tidak relevan.
Pengaruh  HML  ( High  Minus  Low )  terhadap Excess Return Portofolio Saham Bersumber  pada  hasil analisis  pada  tabel 2  menampilkan  kalau  pengujian  hipotesis HML (High Minus Low) terhadap excess return diperoleh  nilai  t  statistic  sebesar  5.525982 dengan probabilitas sebesar 0,0000 & lt; 0, 05. Sehingga bisa disimpulkan kalau H3 diterima maksudnya  HML (High Minus Low) mempengaruhi  positif  signifikan  terhadap excess return saham. Hasil riset ini menunjang riset lebih dahulu yang dicoba oleh Rahul Roy serta Santhakumar Shijin( 2018) dengan fakta riset  kalau  HML (High  Minus  Low) mempengaruhi  positif  signifikan  terhadap excess return portofolio saham. Penemuan ini tidak  berubah - ubah  dengan  teori  FF3FM sebab perbandingan dimensi industri memakai  dimensi  nilai  novel  terhadap  nilai pasar ekuitas nyatanya membagikan cerminan  yang  pas  terhadap  saham - saham yang tergabung dalam Indeks Kompas 100.
Pengaruh  RMW  ( Robust  Minus  Weak ) terhadap Excess Return Portofolio Saham Bersumber  pada  hasil analisis  pada  tabel 2  menunjukkanbahwa  pengujian  hipotesis RMW (Robust  Minus  Weak) terhadap excess return diperoleh  nilai  t  statistic  sebesar - 1.273474 dengan probabilitas sebesar 0,2084 >
0,05.  Sehingga  bisa  disimpulkan  kalau  H4 ditolak  maksudnya  RMW  ( Robust  Minus Weak )  tidak  mempengaruhi  positif  signifikan terhadap excess return saham.  Hasil  riset  ini menunjang  riset  lebih  dahulu  yang  dicoba oleh U’ um Munawaroh serta Sunarsih (2020) fakta  riset  kalau  RMW  ( Robust  Minus  Weak ) tdak berpenganruh signifikan terhadap excess return  saham.  Temuan  ini  bertentangan dengan teori FF3FM yang mengatakan bahwa ukuran  dalam  menentukan Robust  Minus Weak (RMW)  dengan  proksi  ROE  menjadi kurang  akurat  saat  terjadinya  perbedaan siklus  ekonomi  yang  esktrim  selama  periode pengamatan.
Pengaruh  Minus  CMA  ( Conservative  Minus Aggressive ) terhadap Excess Return Berdasarkan  analisis  pada  Tabel  2, pengujian  hipotesis  tentang  pengaruh  CMA ( Conservative Minus Aggressive ) terhadap excess return menunjukkan  hasil  sebagai  berikut, Nilai t statistik sebesar - 3.251030. Probabilitas sebesar  0.0020,  yang  lebih  kecil  dari  0.05. Sehingga  Hipotesis  nol  (H0)  diterima,  yang berarti  bahwa  CMA  ( Conservative  Minus Aggressive ) tidak berpengaruh terhadap excess return  saham.  Hipotesis  alternatif  (H1) ditolak. Temuan ini sejalan dengan penelitian sebelumnya  oleh  U'um  Munawaroh  dan Sunarsih  (2020)  yang  menunjukkan  bahwa CMA  ( Conservative  Minus  Aggressive )  tidak berpengaruh  terhadap  excess  return  saham. Kesimpulan ini konsisten dengan teori Fama - French  3 - Factor  Model  (FF3FM)  yang menyatakan bahwa ukuran pertumbuhan aset tidak  menjadi  pertimbangan  utama  investor dalam  menentukan  struktur  portofolio mereka.
Pengaruh  UMD  ( Up  Minus  Down )  terhadap Excess Return
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  tabel  2 menunjukkan  bahwa  pengujian  hipotesis UMD  ( Up  Minus  Down )  terhadap  excess return  diperoleh  nilai  t  statistic  sebesar 2.243977 dengan probabilitas sebesar 0,0290 < 0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  H6 diterima  artinya  UMD  ( Up  Minus  Down ) berpengaruh positif signifikan terhadap excess return saham.  Hasil  penelitian  ini  sejalan
dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Philipp Dirkx dan Franziska J. Peter  (2020)  dengan  hasil  penelitian  bahwa UMD  ( Up  Minus  Down )  berpengaruh  positif signifikan  terhadap excess  return portofolio saham.
Analisis pada Tabel 2 menunjukkan hasil pengujian  hipotesis  tentang  pengaruh  UMD (Up  Minus  Down) terhadap  excess  return sebagai  berikut:  Nilai  t  statistik  sebesar 2.243977.  Probabilitas  sebesar  0.0290,  yang lebih kecil dari 0.05.
Dapat  ditarik  kesimpulan  Hipotesis  nol (H0)  ditolak,  yang  berarti  bahwa  UMD  (Up Minus  Down)  berpengaruh  terhadap  excess return  saham.  Hipotesis  alternatif  (H1) diterima.  Temuan  ini  sejalan  dengan penelitian sebelumnya oleh Philipp Dirkx dan Franziska  J.  Peter  (2020)  yang  menunjukkan bahwa  UMD (Up  Minus  Down) berpengaruh positif  signifikan  terhadap  excess  return portofolio saham. Kesimpulan ini menunjukkan  bahwa  strategi  UMD,  yang berfokus  pada  pemilihan  saham  dengan kinerja  masa  lalu  yang  baik,  dapat menghasilkan excess  return yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  strategi  portofolio tradisional.
Temuan  ini  sejalan  dengan  teori  FF3FM yang  menyatakan  bahwa  UMD  berdampak terhadap  kinerja  portofolio  berdasarkan kapitalisasi  pasar  ekuitas  masing - masing emiten yang membangun portofolio. Investor akan  lebih  mempertimbangkan  portofolio saham  dengan  ukuran  kapitasisasi  besar dibandingkan  dengan  portofolio  dengan ukuran  yang  kecil,  terutama  di  Pasar  Modal Indonesia dengan proksi Kompas 100.

## 5. KESIMPULAN
MKT  berpengaruh  dan  signifikan  secara parsial  terhadap excess  return saham. Mengindikasikan  bahwa  resiko  pasar  yang diproksikan  dengan  Kompas  100  merupakan ukuran  yang  tepat  menggambarkan  dalam mengambarkan  resiko  pasar  sebagai  resiko sistematis  yang  mesti  di  pertimbangkan investor,  temuan  ini  konsisten  dengan  teori Fama  and  French  model  6  Faktor  dan  model CAPM  yang  menyebutkan  bahwa  resiko
pasar  memiliki  peran  terhadap  imbal  hasil sekuritas atau portofolio sekuritas.
bahwa SMB (Small Minus Big)
berpengaruh  positif  signifikan  terhadap excess  return  saham.  Temuan  ini  bertolak belakang  dengan  model  FF6FM  yang mengatakan  bahwa  selain  resiko  pasar, kinerja perusahaan juga mesti dipertimbangkan  menggunakan  ukuran  nilai pasar  ekuitas,  ini  disebabkan  adanya  fase transisi dari siklus ekonomi ekspansi ke siklus ekonomi  resisi,  karena  tahun  2020  sampai 2021  di  Indonesia  sedang  mengalami  wabah virus  Covid  19,  besar  kemungkinan  ukuran nilai ekuitas menjadi tidak relevan.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Rahul  Roy  dan  Santhakumar  Shijin  (2018) dengan  bukti  penelitian  bahwa  HML  (High Minus  Low)  berpengaruh  positif  signifikan terhadap  excess  return  portofolio  saham. Temuan  ini  konsisten  dengan  teori  FF3FM karena  perbandingan  ukuran  perusahaan menggunakan  ukuran  nilai  buku  terhadap nilai  pasar  ekuitas  ternyata  memberikan gambaran  yang  tepat  terhadap  saham - saham yang tergabung dalam Indeks Kompas 100.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh U’um  Munawaroh  dan  Sunarsih  (2020)  bukti penelitian bahwa RMW (Robust Minus Weak) tdak berpenganruh signifikan terhadap excess return  saham.  Temuan  ini  bertentangan dengan teori FF3FM yang mengatakan bahwa ukuran  dalam  menentukan  Robust  Minus Weak  (RMW)  dengan  proksi  ROE  menjadi kurang  akurat  saat  terjadinya  perbedaan siklus  ekonomi  yang  esktrim  selama  periode pengamatan.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh U’um  Munawaroh  dan  Sunarsih  (2020) dengan  hasil  penelitian  bahwa  CMA (Conservative  Minus  Aggressive) berpengaruh positif  signifikan  terhadap excess  return saham.  Temuan  ini  konsisten  dengan  teori FF3FM  yang  mengatakan  bahwa    ukuran pertumbuhan  aset  menjadi  proksi  yang  tepat sebagai pertimbangan investor dalam menentukan struktur portofolio mereka.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Philipp  Dirkx  dan  Franziska  J.  Peter  (2020) dengan  hasil  penelitian  bahwa  UMD (Up Minus  Down) berpengaruh  positif  signifikan terhadap excess  return portofolio  saham. Temuan ini sejalan dengan teori FF3FM yang menyatakan bahwa UMD berdampak terhadap  kinerja  portofolio  berdasarkan kapitalisasi  pasar  ekuitas  masing - masing emiten yang membangun portofolio. Investor akan  lebih  mempertimbangkan  portofolio saham  dengan  ukuran  kapitasisasi  besar dibandingkan  dengan  portofolio  dengan ukuran  yang  kecil,  terutama  di  Pasar  Modal Indonesia dengan proksi Kompas 100.
Untuk  keakuratan  model  penelitian terkait  resiko  sistematis  yang  menjelaskan imbal hasil portofolio saham pada pada Pasar Modal  Indonesia  dengan  menggunakan Indeks  Kompas  100  pada  model  FF6FM, belum mampu menggunguli model sebelumnya (FF5FM).

## REFERENSI
Acaravci, S. K., & Karaomer, Y. (2017). Fama - French  Five  Factor  Model:  Evidence from  Turkey. International  Journal  of Economics and Financial Issues , 7 (6), 130– 137. https://www.econjournals.com/index. php/ijefi/article/view/5822 Amyulianthy,  R.,  Astuti,  T.,  Wahyudi,  A.,
Harnovinsah,  Sopanah, A., &  Sulistyan, R. B. (2023). Diamond Fraud
Determinants:  An  Implementation  of Indonesia’s Wisdom Value. International Journal  of  Professional  Business  Review ,
8 (8), e02938. https://doi.org/10.26668/businessrevie
w/2023.v8i8.2938
Banz, R. W. (1981). The Relationship Between Return  and  Market  Value  of  Common Stocks. Journal of Financial Economic , 9 (3),
3–18.
Barr  Rosenberg,  Kenneth  Reid,  R.  L.  (1985).
Persuasive Evidence of Market Inefficiency. Journal of Portofolio
Management , 9 (5), 9–16.
Basu,  S.  (1983).  The  relationship  between earnings’ yield, market value and return
for  NYSE  common  stocks.  Further evidence. Journal  of  Financial  Economics , 12 (1), 129–156. https://doi.org/10.1016/0304 - 405X(83)90031 - 4
Candika,  Y.  I.  (2017).  Pengujian  Kekuatan Model  Carhart  Empat  Faktor  terhadap Excess  Return  Saham  di  Indonesia. The International  Journal  of  Applied  Business ,
1 (1), 60–74. Chiah,  M.,  Chai,  D.,  &  Zhong,  A.  (2015).  A Better Model? An Empirical Investigation  of  the  Fama - French  Five -
Factor  Model  in  Australia. SSRN Electronic Journal , 6 (3), 1–33. https://doi.org/10.2139/ssrn.2557841
Fama, E. F., & French, K. R. (1992). The Cross ‐ Section  of  Expected  Stock  Returns. The Journal  of  Finance , 47 (2),  427–465.
https://doi.org/10.1111/j.1540 - 6261.1992.tb04398.x Fama, E. F., & French, K.  R. (1993). Common Risk Factors in stocks and bonds. Jurnal of  Financial  Economic , 21 (4),  1–56. https://doi.org/10.1093/rof/rfx003 Fama, E. F., & French, K. R. (1996). Multifactor explanations of asset pricing anomalies. Journal  of  Finance , 51 (1),  55–84. https://doi.org/10.1111/j.1540 -
6261.1996.tb05202.x
Fama,  E.  F.,  &  French,  K.  R.  (2015).  A  five - factor  asset  pricing  model. Journal  of Financial Economics , 116 (1), 1–22. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.1
0.010
Fama, E. F., & French, K. R. (2018). Choosing factors. Journal  of  Financial  Economics ,
128 (2), 234–252.
https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2018.0 2.012
Gregoriou,  A.,  Healy,  J.  V.,  &  Le,  H.  (2019).
Prospect  theory  and  stock  returns:  A seven  factor  pricing  model. Journal  of Business  Research , 101 (April),  315–322. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.0 4.038
Griffin, J. M., & Lemmon, M. L. (2002). Book - to - market equity, distress risk, and stock returns. Journal  of  Finance , 57 (5),  2317–
2336. https://doi.org/10.1111/1540 -
6261.00497
Jegadeesh, N., & Titman, S. (1993). Returns to Buying  Winners  and  Selling  Losers: Implications for Stock Market Efficiency. The  Journal  of  Finance , 48 (1),  65. https://doi.org/10.2307/2328882
Komara,  E.  F.,  &  Yulianti,  E.  (2019).  Analisis Perbandingan  Capm  Dengan  Tfmff Dalam  Mengestimasi  Return  Saham Pada  Jii  Periode  2014 - 2016. Jurnal
MANAJERIAL , 18 (1), 41–53. https://doi.org/10.17509/manajerial.v1 8i1.16297
Kubota,  K.,  &  Takehara,  H.  (2018).  Does  the Fama  and  French  Five - Factor  Model Work Well in Japan? International Review of Finance , 18 (1), 137–146. https://doi.org/10.1111/irfi.12126
Liew, J., & Vassalou, M. (2005). Can Book - to - Market,  Size,  and  Momentum  Be  Risk Factors That Predict Economic Growth? SSRN  Electronic  Journal , April ,  1–46. https://doi.org/10.2139/ssrn.159293
Lintner,  J.  (1965).  Separation  theorems:  The valuation of risk assets and the selection of  risky  investments  in  stock  portfolios and capital budgets. Stochastic Optimization  Models  In  Finance  (2006 Edition) , 47 (1), 131–155. https://doi.org/10.1142/9789812773654 _0010 Markowitz, H. (1952). Portfolio  Selection. The Journal of Finance , 7 (1), 77–91. https://doi.org/10.1111/j.1540 -
6261.1952.tb01525.x
Martins,  C.  C.,  &  Jr.,  W.  E.  (2015).  Pricing Assets with Fama and French 5 - ­ - Factor Model:  a  Brazilian  market  novelty. Financial  Management  and  Portofolio Analysys , 7 (July), 23–25.
Mossin,  J.  (1966).  Equilibrium  in  a  Capital Asset  Market. Econometrica , 34 (4),  768. https://doi.org/10.2307/1910098
Munawaroh, U., & Sunarsih. (2017). Fama and French Six Factor Model: Evidence from Indonesia  Sharia  Stock  Index  (ISSI). Financial  and  Capital  Market , 5 (2),  149–
200.
Nguyen, N. (2015). The Fama and French Five Factor  Model:  Evidance  from  Vietnam. Financial  Accounting  and  Capital  Market ,
3 (1), 1–27.
Novak, D. G. (2021). The Fama and French six - factor  model - evidence  for  the  German market. Master Thesis , 1 (November), 52. Ratna Dewi, N. P. D., & Suartana, I. W. (2018).
Komparasi  Capital  Asset Pricing Model Dan  Fama - French  Three  Factor  Model Dalam  Memprediksi  Return  Saham. E - Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis  Universitas Udayana , 3 , 747. https://doi.org/10.24843/eeb.2018.v07.i
03.p05
Rjoub, H., Türsoy, T., & Günsel, N. (2009). The effects  of  macroeconomic  factors  on stock  returns:  Istanbul  stock  market. Studies  in  Economics  and  Finance , 26 (1), 36–45. https://doi.org/10.1108/1086737091094 6315
Roll,  R.  (1981).  A  Possible  Explanation  of  the Small Firm Effect. The Journal of Finance , 36(4), 879–888.
Ross,  S.  A.  (1976).  The  arbitrage  theory  of capital  asset  pricing  (Working  Paper Version). Journal  of  Economic  Theory ,
13 (3), 341–360. http://www.investmentanomalies.com /articles/031.pdf Sharpe, W. F. (1964). of FINANCE. The Journal of Finance , 19 (3), 425–442. https://doi.org/10.1111/j.1540 -
6261.1984.tb03646.x
Sudiyatno,  B.,  &  Irsyad,  M.  (2011).  Study  of The  Three  Factor  Model  Fama  and French  in  Indonesia  Stock  Exchange. Jurnal  Bisinis  Dan  Ekonomi  (JEB) , 18 (2), 126–136.
http://jp.feb.unsoed.ac.id/index.php/s ca - 1/article/viewFile/195/200 Sutrisno, B. (2016). Fama - French Di Indonesia. Jurnal  Keuangan  Dan  Perbankan , 20 (3),
343–357.
Yuki, D. D., & Siyami, V. (2022). Fama - French Five  Factors  Model  pada  Excess  Return Indeks  Kompas  100  Saham. Jurnal  Riset Akuntansi Dan Perpajakan , 9 (01), 88–100. Zada, H., Rehman, M. U., Ghani, M., Zulfikar, S.,  &  Bhutto,  A.  (2018).  Application  of Fama  and  French  Five  Factor  Model  of Asset  Pricing:  Evidence  From  Pakistan Stock  Market. International  Journal  of Economics,  Management  and  Accounting ,
26 (1), 1–23.