Analisis Pengaruh Return Pasar dan Beberapa Variabel Makro Ekonomi terhadap Return Saham Individual  dan Portofolio
Hasan

## ANALISIS  PENGARUH RETURN PASAR  DAN  BEBERAPA VARIABEL    MAKRO  EKONOMI  TERHADAP
RETURN SAHAM INDIVIDUAL DAN PORTOFOLIO (Perbandingan Model Pasar, Model Makro-Ekonomi dan Gabungannya)

## Hasan
Fakultas Ekonomi Universitas Wahid Hasyim

## ABSTRACT
The controversy about superiority of market model or multi-factors model keeps as interesting research theme in finance. This paper try to analyse some return generating models using several individual stocks and a portfolio composed from six listed stocks in Jakarta Islamic Index. The result shows that market model outperforms multifactors or macro model. In other words, market is reliable enough in generating predicted return.
Keywords : return, market model, multifactors model,

## PENDAHULUAN
Capital Asset Pricing Model (CAPM) merupakan salah satu model untuk menentukan harga suatu aset, dimana tingkat keuntungan yang disyaratkan oleh pemodal untuk suatu saham akan dipengaruhi oleh risiko saham yang diukur  dengan  Beta  (=â).  Model  ini  menggunakan  beberapa  asumsi penyederhanaan.  Meskipun  dengan  penyederhanaan,  baik  tidaknya  suatu model  bukan  pada  realistis  tidaknya  asumsi-asumsi  yang  dipergunakan, tetapi pada seberapa jauh model tersebut mampu menjelaskan keadaan dunia nyata (Husnan, 2005). Dengan kata lain, perlu dilakukan pengujian terhadap model tersebut. Selain CAPM, dikenal pula Arbitrage Pricing Theory (APT) yang dikemukakan  oleh  Ross  (1976).  Teori  ini  tidak  didasarkan  atas  asumsi pembentukan investasi (portofolio) yang efisien sebagaimana CAPM, namun lebih  mengacu  pada  hukum  satu  harga  yaitu  aktiva  yang  berkarakteristik sama tidak dapat dijual dengan harga yang berbeda karena adanya proses arbitrase. APT mengasumsikan bahwa tingkat keuntungan ini dipengaruhi oleh  berbagai  faktor  perekonomian  dan  industri.  Namun  tidak  dijelaskan lebih  lanjut  mengenai  faktor-faktor  spesifik  yang  mempengaruhinya (Husnan, 2005).
Beberapa pembahasan mengenai single-factor market model (CAPM) dan multifactor  model sebagaimana  APT  telah  dirangkum  oleh  Chang  (1991). Diantaranya adalah pembahasan oleh Ross (1967), Rosenberg-Guy (1976), dan Sharpe (1997) yang menyatakan bahwa market-return dapat disusun ulang menjadi  kombinasi  linier  beberapa  faktor  fundamental  ekonomi  makro. Sedangkan Chen (1983) menyatakan  bahwa multi-beta pricing dapat  selalu tercakup dalam single-beta relation . Chang sendiri pada hasil studi empirisnya
menyatakan  bahwa market-return  generating  model cenderung  dominan daripada multifactor economic model . Pertentangan single faktor dan multifaktor ini tetap menjadi topik yang yang menarik dibahas. Hampir selalu dijumpai dalam  jurnal-jurnal  penelitian  keuangan,  penelitian-penelitian  yang membahas  mengenai  biaya/  harga  suatu  aset.  Oleh  karena  itu,  masih relevan  untuk  memprediksi  harga  aset  yang  diukur  dari return -nya  di Indonesia.
Salah  satu  indeks  yang  ada  di  Indonesia  adalah  yang  dikenal  dengan Jakarta Islamic Index (JII). JII merupakan indeks di Bursa Efek Indonesia yang terdiri atas saham-saham yang sesuai dengan syariah. Indeks ini dibuat untuk menarik masyarakat Indonesia yang sebagian besar beragama Islam, untuk turut berinvestasi di pasar modal. Hal ini dikarenakan masih adanya kepercayaan  di  kalangan  muslim  bahwa  berinvestasi  di  pasar  modal, termasuk  pasar  saham  adalah subhat dan  bahkan haram .  Untuk  itu, disusunlah  saham-saham  yang  berasal  dari  perusahaan-perusahaan  yang sesuai  dan  tidak  bertentangan  dengan  syariah  Islam.  Saham-saham  ini selalu dievaluasi tiap enam bulan dan disesuaikan dengan kondisi masing- masing  emiten,  apakah  masih  layak  masuk  dalam  daftar  saham  syariah yang dinamakan Jakarta Islamic Index. Kelayakan masuk dalam indeks ini diantaranya,  namun  tidak  terbatas  pada  kesesuaian  dengan  fatwa  Dewan Syariah  Nasional-Mejelis  Ulama  Indonesia.
Secara ekonomis, JII ternyata juga tidak kalah kinerjanya dibandingkan pasar. Hal ini terlihat pada tahun 2007, return JII lebih tinggi daripada IHSG. Saat pasar sedang bearish di tahun 2008, meskipun return negatif, namun tetap lebih besar daripada return pasar yang diukur dari IHSG. Meskipun masih perlu  diuji  ulang,  namun  data  ini  dapat  menjadi  cerminan  cukup menguntungkannya saham-saham JII. Hal ini dimungkinkan karena adanya syarat-syarat  khusus  untuk  masuk  JII,  diantaranya  struktur  modal  yang baik,  dalam  arti  tidak  terlalu  banyak  menggunakan  hutang.  Maraknya perkembangan  produk-produk  keuangan  islami  tidak  hanya  terjadi  di Indonesia dan negara-negara yang sebagian masyarakatnya beragama Islam. Di  negara-negara  maju  yang  sebagian  besar  bukan  beragama  Islam-pun berlomba-lomba  untuk  membuat  produk-produk  keuangan  yang  sesuai dengan syariah Islam. Hal ini  dilakukan karena pertimbangan permintaan dan minat produk-produk ini yang tinggi. Karena itu, cukup menarik untuk menggunakan  indeks  semacam  ini  dalam  penelitian-penelitian  pengujian return  saham.
Dari paparan diatas, penelitian ini untuk menganalisis beberapa model pembangun return ( return generating model ) dari beberapa saham dan portofolio dari saham-saham yang masuk dalam JII dari berbagai sektor industri yang berbeda.  Tujuan  penelitian ini  adalah  menganalisa  pengaruh  return pasar dan beberapa variabel makro ekonomi (BI-rate, inflasi, dan kurs) terhadap return saham  individual dan  portofolio;  menganalisa market model ,  makro model, dan gabungannya dalam memprediksi return yang baik ; menganalisa penggunaan saham individu dan portofolio dalam memprediksi return
Analisis Pengaruh Return Pasar dan Beberapa Variabel Makro
Ekonomi terhadap Return Saham Individual  dan Portofolio
Hasan

## LANDASAN TEORI
Capital Asset Pricing Model (CAPM) dapat didefiniskan sebagai sebuah model yang menggambarkan hubungan antara risiko dan return yang diharapkan, model  ini  digunakan  dalam  penilaian  harga  sekuritas (www.investopedia.com).  CAPM  menjelaskan  hubungan  antara  risiko  dan return . Persamaan risiko dan return ini adalah :
Rs = Rf + Rp ; dimana Rp = βs (Rm – Rf); maka Rs = Rf + βs (Rm – Rf)
Keterangan:
Rs = Expected Return on a given risky security
Rf = Risk-free rate
Rm = Expected return on the stock market as a whole
βs = Stock’s beta
Beta memperlihatkan risiko sistematis suatu aset (sekuritas). Bila nilai Beta  ( β )  =  1 artinya  adanya  hubungan  yang  sempurna  antara  risiko  saham individual dengan kinerja portofolio pasar yang diukur dengan indeks pasar ( market index ), atau dengan kata lain risiko sekuritas tersebut adalah sama dengan risiko sistematis pasar. Beta inilah yang sering disebut juga dengan faktor pasar, sehingga model penentuan harga sekuritas dengan model ini disebut dengan market model . Biasanya nilai beta berkisar 0,5 – 1,5.
CAPM pada dasarnya merupakan one factor model dalam menaksir harga sekuritas  (satu-satunya  faktor  yang  mempengaruhi  adalah  risiko). Pelonggaran bisa dilakukan dengan mengintrodusir faktor tambahan (Husnan, 1994).  Tambahan  ini  ditawarkan  oleh Arbitrage  Pricing  Theory (APT)  yang diperkenalkan  oleh  Ross  pada  tahun  1967.  Teori  ini  menawarkan  adanya multi-faktor  model.  Teori  ini  tidak  didasarkan  atas  asumsi  pembentukan investasi (portofolio) yang efisien sebagaimana CAPM, namun lebih mengacu pada  hukum  satu  harga,  yaitu  apabila  aktiva  yang  berkarakteristik  sama tidak dapat dijual dengan harga yang berbeda karena adanya proses arbitrase. APT  mengasumsikan  bahwa  tingkat  keuntungan  ini  dipengaruhi  oleh berbagai faktor perekonomian dan industri (Husnan, 2005). Peneliti-peneliti lain  kemudian  mengembangkan  berbagai  model  untuk  menjelaskan  harga aset  ini.  Banyak  diantara  mereka  kemudian  memasukkan  faktor  ekonomi makro dalam analisanya.
Haryanto dan Riyatno (2007) menyebutkan beberapa penelitian tentang variabel makro yang mempengaruhi risiko. Penelitian Tandelilin (1997) ingin membuktikan  bahwa  variabel  makro  juga  mempengaruhi  risiko.  Variabel yang dipakai adalah tingkat inflasi, tingkat suku bunga dan perubahan GDP. Walaupun secara bersama-sama variabel-variabel tersebut tidak berpengaruh signifikan  terhadap  risiko  sistematik  namun  tingkat  suku  bunga  secara parsial terbukti berpengaruh signifikan terhadap risiko sistematis. Widjaja
(2004) menenunjukkan bahwa variabel inflasi mempengaruhi risiko saham. Penelitiannya  menggunakan  saham  yang  tergolong  dalam  LQ-45  dengan periode penelitian dari tahun 2001 sampai 2002.
Meskipun  penelitian-penelitian  diatas  yang  melihat  adanya  pengaruh variabel-variabel  makro  ekonomi  terhadap  risiko,  namun  dalam  teori keuangan  diketahui  bahwa  return  sangat  terkait  dengan  risiko.  Semakin tinggi  risiko,  maka  akan  semakin  tinggi  pula  return  yang  diminta  oleh investor.  Sehingga  dengan  melihat  risiko,  dapat  diperkirakan  pergerakan ekspektasi  investor  terhadap  risiko.  Analisa  terhadap return ,  tidak  dapat dipisahkan dari  analisa  terhadap risiko.  Karena  sulit  menggunakan return expected , maka digunakan return ex-post sebagai proksi dari risiko ini.
Tandelilin dan Lantara (2001) meneliti stabilitas dan prediktabilitas beta saham di Bursa Efek Jakarta. Mereka menjelaskan bahwa beta saham bisa diprediksikan.  Beta  portofolio  saham  cenderung  lebih  kuat  dibanding prediktabilitas beta saham individual. Hasil penelitian dengan menggunakan indikator koefisien korelasi mengindikasikan bahwa koefisien korelasi beta portofolio saham cenderung meningkat seiring dengan semakin banyaknya jenis  saham  yang  dimasukkan  dalam  portofolio.  Terlihat  adanya kecenderungan  koefisien  korelasi  beta  portofolio  saham  terus  meningkat sampai  mencapai  beta  portofolio  yang  terdiri  dari  15  jenis  saham,  dan selanjutnya cenderung menurun pada saat beta portofolio terdiri dari 20 jenis saham.

## DATA DAN METODOLOGI
Saham  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  saham-saham perusahaan (emiten) lintas industri yang sering masuk dalam indeks LQ-45 dan Jakarta Islamic Index (JII). Pertimbangan memasukkannya LQ-45 dalam analisa  ini  adalah  untuk  menghindari  adanya  bias  akibat thin-trading sebagaimana yang disampaikan Husnan (1994). Dengan kondisi saham yang thin-trading (jarang diperdagangkan) dapat mengakibatkan bias prediksi yang dilakukan.
Saham-saham  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  :  Astra International  (ASII),  Bumi  Resources  (BUMI),  Kalbe  Farma  (KLBF),  Timah (TINS),  Telekomunikasi  Indonesia  (TLKM),  United  Tractor  (UNTR),  Unilever Indonesia (UNVR). Pada awalnya dipilih 10 saham, termasuk Aneka Tambang (ANTM),  Adaro  Energy  (ADRO),  dan  Semen  Gresik  (SMGR). Namun  karena keterbatasan  data,  hanya  digunakan  7  saham  terpilih.  Data  harga  saham dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  Yahoo!Finance  (finance.yahoo.com). Return saham  dan return pasar  dihasilkan  61  perhitungan  bulanan  dari Februari 2005 – Februari 2010. Hal ini diperoleh dari data 62 pengamatan harga  saham  dan  indeks  IHSG  bulanan  selama  periode  Januari  2005  - Februari 2010. Sedangkan return portofolio bulanan disusun dari rata-rata return bulanan  ketujuh  saham  yang  dianalisa.    Untuk  variabel  makro ekonomi, digunakan nilai bulanan dari BI-rate , Inflasi bulanan ( Year-on-year ), dan kurs 1 US Dollar terhadap rupiah (nilai tengah kurs beli-jual pada awal
Analisis Pengaruh Return Pasar dan Beberapa Variabel Makro Ekonomi terhadap Return Saham Individual  dan Portofolio Hasan
bulan) yang diperoleh dari data Bank Indonesia (www.bi.go.id) selama periode Februari 2005 – Februari 2010.
Analisa data dilakukan dengan melakukan regresi dengan 3 persamaan untuk masing-masing saham dan portofolio:
R it = α 1 + β 1 (IHSG) t +  ε t R it = α 2 + β 2 (BIRATE) t + β 2 (INFLASI) t + β 3 (KURS) t + ε t R it = α 3 + β 4 (IHSG) t + β 5 (BIRATE) t + β 6 (INFLASI) t + β 7 (KURS) t + ε t Dimana: R it = Return saham atau portofolio i pada bulan t; return saham diperoleh dari harga saham pada saat t dikurangi harga saham saat t-1 (bulan sebelumnya), dibagi harga saham t-1. Sedangkan return portofolio merupakan rata-rata return dari ketujuh saham yang digunakan.
IHSG t = Return pasar ( market ) pada bulan t, diproksikan dari return Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Return pasar diperoleh dari IHSG pada saat t dikurangi IHSG saat t-1 (bulan sebelumnya), dibagi IHSG t-1.
α = konstanta / intercept masing-masing persamaan 1,2,3
β 1,2,...,7
= slope / parameter estimasi dari masing-masing variabel 1-7 pada masing-masing  persamaan. BIRATE t = tingkat bunga Sertifikat Bank Indonesia pada bulan t INFLASI t = tingkat inflasi pada bulan t KURS t =  kurs  tengah  nilai beli  dan  jual  1  US  dollar  atas  rupiah  di awal bulan t ε t
= error-term pada saat t Pengolahan data dilakukan dengan tahapan :
1.  Menyusun data pada masing-masing variabel : return saham dan port- ofolio, return pasar, BI-Rate, Inflasi, dan Kurs.
2.    Melakukan  regresi pada  tiap persamaan  untuk  masing-masing  saham individual  dan  portofolio.  Tiap  persamaan  dilakukan  regresi  untuk masing-masing saham (7 regresi untuk tujuh saham), dan (1) portofolio, sehingga ada 24 regresi (8 regresi x 3 persamaan).
3.   Dilakukan analisa untuk melihat goodness of fit model dan konsistensi tanda  pada  masing-masing  persamaan,  termasuk  uji  signifikansi  dari masing-masing  model.
4.   Dilakukan uji asumsi klasik untuk persamaan yang terpilih, yaitu unified model (model gabungan - antara market dan makro model).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ringkasan hasil pengolahan data dapat dilihat pada tabel di bagian akhir tulisan ini. Dari hasil olah data sebagaimana tampak pada Panel A ( market-
model ), semua koefisien b (Beta) terlihat signifikan pada level 0,01 (6 saham dan 1 portofolio) dan 0,05 (UNVR). Dengan kata lain, berarti beta dapat menjadi penaksir return yang  signifikan.  Sedangkan  untuk  kebaikan  model,  dapat dilihat pada nilai R-square sebagai koefisien determinasi. Nilai R-square semua saham  individual,  nilainya  bervariasi  antara  0,095  yang  terendah  (UNVR) dan  tertingggi  0,706  (ASII),  sedangkan  portofolio  memiliki  kemampuan memprediksi yang paling baik (dengan nilai t-statsitik 204,0636 dan R-square tertinggi = 0,7757) dibandingkan saham individual pada market model . Hal ini  sesuai  dengan  Tandelilin  dan  Lantara  (2001)  yang  mengatakan  bahwa portofolio akan lebih stabil dan lebih baik daripada saham individual. Risiko (diukur  dengan    beta)  pada  saham  individual  biasanya  akan  sangat bargantung  pada  kondisi  internal  perusahaan,  sehingga  akan  lebih  stabil jika  menggunakan  portofolio  daripada  saham  individual.  Penggunaan portofolio  akan  menghilangkan  risiko  non-sistematis  (spesifik  perusahaan) dan  hanya  mengikutkan  risiko  sistematis  pasar.  Dengan  portofolio,  risiko non-sistematis  menjadi  tidak  relevan.
Pada macro-economic  model (Panel  B)  untuk  saham  individual,  banyak koefisien yang tidak signifikan. Sedangkan untuk portofolio memperlihatkan pengaruh  yang  signifikan  pada  ketiga  variabel  makro  yang  digunakan terhadap return portofolio, dengan tingkat signifikansi adalah pada level 1% untuk ketiga variabel. Untuk kebaikan model digunakan adjusted-R-square (karena  variabel  independen  lebih  dari  satu)  yang  nilainya  relatif  rendah. Meskipun  rendah,  nilai  tertinggi  adalah  pada  portofolio  sebesar  0,20 (signifikan  pada  level  1%;  dilihat  dari  signifikansi  /  probabilitas  F-hitung) yang  dapat  diterjemahkan  secara  umum  bahwa  kemampuan  model  untuk menjelaskan variasi return portofolio dengan menggunakan variabel BI-rate, Inflasi, dan Kurs adalah 20%, sedangkan selebihnya (80%) dijelaskan oleh variabel  yang  lain.  Hal  ini  memperlihatkan  kelemahan  makro-model  yang digunakan dalam penelitian ini dibandingkan dengan market model.
Spesifikasi  makro-model  tampaknya  perlu  ditingkatkan  dengan memasukkan variabel-variabel lain yang lebih mewakili. Apalagi ditemukan adanya multikolinieritas pada variabel-variabel makro yang digunakan, yaitu antara BI-rate dan Inflasi. Hal ini diketahui dari koefisien korelasi (positif) yang besar hingga 0,87 antara kedua variabel tersebut (tidak ditampilkan, mengingat keterbatasan space artikel). Hubungan linier yang kuat ini sangat dimungkinkan  terjadi  karena BI-rate memang  ditentukan  oleh  Bank Indonesia  (sebagai  otoritas  moneter)  dengan  salah  satu  faktor  yang dipertimbangkan  adalah  tingkat  inflasi  yang  terjadi.  Dengan  kata  lain, memasukkan  keduanya  sekaligus  dalam  model  memang  sangat  riskan. Inilah  yang  tampaknya  menyebabkan  tanda  koefisien  regresinya  menjadi bias/ salah arah. BI-rate yang seharusnya berpengaruh negatif menjadi positif. Hal  ini  dibuktikan,  ketika  inflasi  dihilangkan,  pengaruh  BI- rate menjadi negatif  sebagaimana  diharapkan  (sekali  lagi,  tidak  ditampilkan).  Argumen rasional pengaruh BI-rate yang negatif karena dengan naiknya BI- rate , akan cenderung menaikkan tingkat bunga, sehingga menurunkan kinerja emiten yang  umumnya  menggunakan  pinjaman.  Dengan  naikknya  suku  bunga,
Analisis Pengaruh Return Pasar dan Beberapa Variabel Makro
Ekonomi terhadap Return Saham Individual  dan Portofolio
Hasan
akan  menaikkan  suku  bunga  pinjaman  pula.Peningkatan BI-rate ,  akan diikuti  peningkatan  suku  bunga  deposito  dan  investasi  pendapatan  tetap lainnya, sehingga akan menurunkan gairah perdagangan di bursa, dengan kecenderungan mengalihkan investasi dari saham ke investasi pendapatan tetap, seperti obligasi dan deposito.
Persamaan  berikutnya  coba  dilakukan  dengan  menghilangkan  BI- rate , sebagai bentuk koreksi model yang terkena multikolinieritas. Penghilangan BI- rate daripada inflasi karena BI- rate signifikansi pengaruhnya lebih kecil dan  lebih  terdapat  arah  yang  berkebalikan.  Hal  ini  dicoba  dilakukan  baik pada macro-model maupun unified-model Pada  model  makro,  justru signifikansi  pengaruhnya  yang  semakin  mengecil  dengan  probabilitasnya menjadi signifikan pada level 10% dan tidak signifikan pada 5%, hal ini juga terjadi pada unified model . Adjusted R-Square juga berkurang menjadi hanya 8,2% (0,082) saja pada model makro, sedangkan pada unified-model , relatif tidak berpengaruh karena kuatnya pengaruh faktor pasar yang diproksikan dengan return IHSG.
Panel C lampiran 1 memperlihatkan model gabungan antara market dan macro  economic  model ( unified  model ).  Hal  ini  dilakukan  untuk  melihat kemampuan  variabel-variabel  makro  ekonomi  ketika  digabungkan  dengan variabel pasar. Hasilnya terlihat bahwa faktor pasar relatif tetap konsisten pengaruh  dan  signifikasinya.  Sedangkan  tiga  faktor  makro  ekonomi  yang digunakan,  pengaruhnya  menjadi  tidak  beraturan  dan  signifikansinya melemah  hingga  cenderung  tidak  signifikan.  Inflasi  yang  semula  negatif pengaruhnya  menjadi  tidak  beraturan,  dengan  signifikansi  yang  makin melemah.  Jika  pada macro-economic model  pengaruh  siginifikan  inflasi terdapat pada portofolio dan 5 saham individual (portofolio dan 2 saham pada level 1%, 1 saham pada level 5%, dan 2 saham pada level 10%), sedangkan pada  model  gabungan,  hanya  1  saham  (TINS)  dan  portofolio  saja  yang signifikan,  itupun  menurun  pada  level  5%.  Sedangkan  pada  variabel  kurs Rupiah atas US Dollar juga memperlihatkan pola yang sama.  Jika semula variabel  ini  berpengaruh  signifikan  terhadap return pada  portofolio  dan  5 saham (portofolio dan 1 saham signifikan pada level 1%, 3 saham pada level 5%, dan 1 saham pada level 10%) terlihat pengaruhnya menjadi banyak yang tidak signifikan, kecuali hanya pada 1 saham (TLKM) tetap signifikan pada level  5%.  Bahkan  pengaruh  kurs  yang  digunakan  untuk  portofolio  pun menjadi  tidak  signifikan.  Meskipun  analisa  pada  BI- rate tidak  dilakukan karena  terdapat  korelasi  yang  besar  (multikolinieritas)  dengan  inflasi sebagaimana  dijelaskan  diatas,  namun  sekilaspun  terlihat  bahwa signifikansinya  melemah.  Hal  ini  menandakan  bahwa  kekuatan  variabel pasar  begitu  dominan  dan  konsisten  dalam  mempengaruhi  return  saham atau  portofolio.  Sedangkan  sebaliknya  pada  variabel  ekonomi-makro  yang terpilih disini, memperlihatkan pengaruh yang kecil dan sering menjadi tidak konsisten  ketika  dibarengkan  dengan  variabel  pasar.  Hal  ini  menandakan bahwa  variabel-variabel  makro  ekonomi  yang  digunakan  dalam  penelitian ini tidak dapat menggantikan ataupun melengkapi variabel pasar. Bahkan variabel-variabe makro tersebut bisa dikatakan sudah termasuk dalam faktor
pasar sebagaimana banyak disampaikan oleh para peneliti sebelumnya yang cenderung pada market model daripada multifactor macro-economic model (Chang, 1991).
Godness-of-fit model pun relatif tidak berbeda dibandingkan market -model murni. Nilai R2 (adjusted R2 untuk model dengan multi-variabel independen atau multiple  regression )  terlihat  tidak  jauh  berbeda  antara  model  pasar dibandingkan  dengan    model  gabungan  yang  memasukkan  variabel  pasar dan  makroekonomi  dalam  penelitian  ini  sekaligus.  Dengan  kata  lain,  hal ini semakin menegaskan analisa sebelumnya yang memperlihatkan bahwa variabel  makro-ekonomi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  tidak  dapat melengkapi variabel pasar, namun justru sudah termasuk dalam faktor pasar. Hal ini sesuai dengan penelitian Chang (1991).
Namun untuk interpretasi hasil output data ini tampaknya harus hati- hati karena dijumpai beberapa “ketidaklulusan” dari uji asumsi klasik. Uji asumsi  klasik  perlu  dilakukan  pada  penggunaan  metode  kuadrat  terkecil ( Ordinary Least Square ) sebagaimana yang digunakan pada penelitian ini. Uji asumsi  klasik  ini  sering  disebut  uji  orde  II  karena  sebelum  melakukan pengujian ini, model penelitian terlebih dahulu harus memenuhi syarat uji statistik (Uji orde I) yang terdiri atas Uji t, Uji F, dan Uji Adjusted R2 (Harahap, 2009).    Hal  ini  dilakukan  untuk  menghindari  kesalahan  spesifikasi  pada asumsi Classical Linier Regression Model (CLRM), yaitu dengan menggunakan beberapa test seperti pengujian residual, Durbin-Watson d Statistic, Ramsey Reset Test dan Lagrange Multiplier Test (Gujarati dan Porter, 2009).

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan di atas, dapat ditarik beberapa kesimpulan  sebagai  berikut  :
1.    Return pasar  yang  diproksikan  dengan  IHSG  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap return saham  individual  dan  portofolio.  Sedangkan variabel-variabel  makroekonomi  pada macroeconomic  model juga berpengaruh signifikan terhadap return portofolio. Dalam hal ini, BI- rate berpengaruh positif dan signifikan terhadap return portofolio. Sedangkan inflasi  berpengaruh negatif  terhadap return portofolio.  Sedangkan  kurs berpengaruh positif dan signifikan terhadap return portofolio.
2.   Variabel-variabel makro ekonomi dalam penelitian ini sudah termasuk dalam  faktor  pasar.  Faktor  pasar  lebih  dominan  daripada  multifaktor makro-ekonomi. Hal ini terlihat dari hasil analisa dimana ketika faktor pasar  digabungkan  dengan  variabel-variabel  makroekonomi,  tidak menambah  kemampuan  model  dalam  menjelaskan  return  saham/ portofolio. Hal ini terlihat dari tidak bertambahnya nilai adjusted R-square secara ‘signifikan’ dibandingkan dengan market model . 3.    Prediksi return portofolio saham akan lebih baik dan lebih stabil digunakan daripada prediksi return saham individual. Secara teoritis, return saham sangat  dipengaruhi  oleh  karakteristik  masing-masing  perusahaan,
Analisis Pengaruh Return Pasar dan Beberapa Variabel Makro Ekonomi terhadap Return Saham Individual  dan Portofolio
sehingga dengan membentuk portofolio, risiko individual saham menjadi tidak relevan. Selain itu, dengan membentuk portofolio akan lebih mudah melakukan  prediksi  dan  analisa  berdasarkan  faktor  pasar  dan makroekonomi.
Sebagai  penutup,  miniriset  ini  memiliki  banyak  keterbatasan,
diantaranya:
-      Variabel-variabel  makro  yang  dimasukkan  dalam  model  perlu dispesifikasikan ulang. Re-spesifikasi ini diantaranya : perlu dimasukkan variabel lain yang lebih mewakili dan melengkapi (manaikkan kebaikan model- goodness  of  fit  – R  Square  dan  adjustednya ),  perlu  dihindarinya variabel-variabel  yang  berkorelasi  tinggi  (sebagaimana  BI-rate  dan inflasi), dan penyesuaian ukuran-ukuran seperti variabel kurs (dengan diubah  menjadi  variabel  perubahan  kurs),  sehingga  diharapkan  akan dapat memperbaiki model yang lebih sesuai dengan metode/ model OLS.
-      Perlu dilakukan analisa yang lebih mendalam mengenai kebaikan mo- del  secara  menyeluruh,  termasuk  dengan  menggunakan  uji  asumsi klasik selama itu dianggap diperlukan.Penggunaan sampel saham dapat ditingkatkan  kuantitasnya  untuk  mengetahui  kehandalan  pengujian.

## DAFTAR PUSTAKA
Chang, SJ, 1991, “A Study of Empirical Return Generating Model : A Market Model, A Multifactor Model, and A Unified Model”, Journal of Business Finance and Accounting , vol 18 (3) pp. 337-391
Gujarati, Damodar N., Dawn C. Porter, 2009, Basic Econometrics 5th Edition , Mc Graw Hill International Edition.
Harahap, Poltak “Polsky”, 2009, Tutorial Ekonometri Poltak “Polsky” Harahap , Bahan  Asistensi Kuliah  Ekonometri.
Husnan, Suad, 2005, Edisi Keempat Dasar-dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas, , UPP AMP YKPN, Yogyakarta.
Husnan, Suad, 1998, “Pengujian CAPM  Di BEJ Periode 1994-1997: Standard CAPM ataukah Zero Beta?” Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia , Volume
13 No.4
Tandelilin,  Eduardus,  I  Wayan  Nuka  Lantara,  2001,  “Stabilitas  dan Prediktabilitas  Beta  Saham:  Studi  Empiris  Di  Bursa  Efek  Jakarta”, Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia Vol. 16, No. 2, hal 164 - 176
Haryanto, M.Y.Dedi, Riyatno, 2007, “Pengaruh Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia  Dan  Nilai  Kurs  Terhadap  Risiko  Sistematik  Saham Perusahaan Di BEJ”, Jurnal Keuangan dan Bisnis , Vol.5,No.1, Hal 24 – 40
Karambe, Edwi; Eduardus Tandelilin 2003 :  “The Falidity of The CAPM: The Case From JSX”, Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, Volume 18, No.3
Analisis Pengaruh Return Pasar dan Beberapa Variabel Makro
Ekonomi terhadap Return Saham Individual  dan Portofolio
Hasan