JURNAL AKUNTANSI , 12 (1), 58-79.©Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya Gedung Karol Wojtyla, Jalan Jenderal Sudirman 51 Jakarta 12930
PENGARUH HUMAN CAPITAL (LABOR INCOME) TERHADAP EXPECTED STOCK RETURNS
Caecilia Atmini Susilandari * 1

## ABSTRACT
This  research  intended  to  analyse  the  use  of  premium  as  the  proxy  of  human  capital (labor income) in the industry level as one of the factors to measure the expected  stock returns  other  than  market,  smb,  hml,  umd  and  liquidity  variable  that  can  be  applied  in Indonesia.The analysis coveres the human capital (labor income) in the industry level to cross  section  of  stock  return  and  the  effect  of  human  capital  (labor  income)  to idiosyncratic  risk  in  the  asset  pricing  model.  It  usesincome  percapita  to  measure  the premium variabel in the period of 2001 – 2011 and 30 stocks portfolio chosen based on the biggest market capitalization value in six sector in the period of 2001 – 2011.
Keywords : premium, panel data,idioscyncratic risk

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan  investasi  saham  oleh  seorang  calon  investor  dipengaruhi  oleh kemungkinan hasil yang diharapkan diterima (expected returns) dan tingkat risiko yang akan dihadapi (variance) . Jika seorang calon investor berinvestasi pada satu jenis saham saja, risiko dan hasil yang akan diterima ditentukan oleh satu saham yang  dipilih.  Jika  harga  saham  turun  dibandingkan  saat  dibeli,  investor  otomatis merugi,  tetapi  jika  harga  saham  naik,  investor  otomatis  akan  mendapat keuntungan.
Untuk  meminimalkan  tingkat  risiko  yang  dialami  oleh  investor, Markowitz  (1952)  menyarankan  diversifikasi  investasi.  Diversifikasi  pada investasi  saham  dapat  dilakukan  dengan  membentukportofolio  saham.  Dalam
* FE Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, caecilia.atmini@atmajaya.ac.id
[ CAECILIA ATMINI SUSILANDARI]
suatu portofolio saham, secara otomatis tingkat risiko dari masing-masing saham dapat  saling  meniadakan.  Risiko  suatu  portofolio  saham  terdiri  atas  risiko sistematis  dan  risiko  tidak  sistematis.  Risiko  sistematis  bersifat  sistematik  dan sulit  dihindari.  Risiko  pasar  merupakan  risiko  sistematik,misalnya    kenaikan tingkat  suku  bunga,  inflasi,  dan  volatilitas  pasar  yang  tinggi.  Risiko  tidak sistematis  dapat  dikelola  dengan  melakukan  diversifikasi  saham  (membentuk portofolio saham).
Markowitz  (1952)  menyarankan  untuk  melakukan  diversifikasi  berupa pembentukan  portofolio  saham  untuk  memaksimalkan  hasil  yang  diharapkan dengan  tingkat  risiko  tertentu  atau  meminimalkan  tingkat  risiko  yang  dihadapi dengan menentukan tingkat hasil yang diharapkan. Hubungan antara tingkat hasil yang  diharapkan  dan  tingkat  risiko  dapat  ditentukan  dengan  menggunakanmodel keseimbangan  berupa  faktor-faktor tradable atau nontradable .  Eiling  (2013) melakukan  penelitian    mengenaihubungan  keragaman human  capital  (labor income) pada  tingkat  industri  terhadap  tingkat  hasil  yang  diharapkan.  Dalam Eiling  (2013)  menurut  Heaton  dan  Lucas  (2000), human  capital  (labor  income) merupakan komponen  penting dari kekayaan seorang investor dan baru sebagian kecil digunakan untuk investasi pada saham (Lustiq et al. , 2010).
Data statistik menunjukkan pertumbuhan pendapatan per kapita  Indonesia pada periode 2000–2011 mengalami kenaikan positif pada kisaran 4%-6%.Hal ini dapat  diartikan  bahwa  rata-rata  pendapatan  perkapita  penduduk  Indonesia  pada periode  tersebut  mengalami  kenaikan  yang  menggembirakan.Berdasarkan  tren pertumbuhan  pendapatan  perkapita  pada  periode  tersebut  dan  sesuai  dengan penelitian  yang  dilakukan  olehEiling  (2013),  penulis  mencoba  untuk  melakukan penelitian  apakah  keragaman human  capital  (labor  income) pada  tingkat  industri di  Indonesia  berpengaruh  pada cross  section tingkat  pengembalian  saham  pada portofolio saham terpilih yang diperdagangkan di BEI selama periode 2001--2011 dan  apakah human  capital  (labor  income) memengaruhi  risiko  idiosinkratik (idiosyncratic risk) dalam asset pricing model .
Menurut  Hady  (2004), human  capital  (labor  income) di  Indonesia  dapat diukur  melalui  laju  pendapatan  perkapita  Indonesia,  yaitu  PDB  teritorial  dibagi jumlah  penduduk.  Dari  sembilan  sektor  pengelompokan  saham  yang diperdagangkan  di  BEI,  penulis  menggunakan  enam  sektor  industri  yang  sesuai dengan  pengelompokan  industri  berdasarkan  PDB  dengan  menggunakan  periode penelitian  2001—2011,  yaitu  pertambangan  dan  penggalian,  pertanian/ peternakan/  kehutanan/perikanan,  manufaktur,  perdagangan  dan hospitality , infrastruktur/  jasa  nonkeuangan/telekomunikasi/transportasi,  serta  properti  dan real estate .
Tabel 1. Data pertumbuhan PDB Indonesia 2000 sd 2012 menurut lapangan usaha atas dasar harga konstan 2000 (data dari www.bi.go.id)
Tabel 2. Jumlah penduduk berusia 15 tahun ke atas yang bekerja selama seminggu menurut
penggolongan umur dan lapangan pekerjaan utama.
TERHADAP EXPECTED STOCK RETURNS [ CAECILIA ATMINI SUSILANDARI]

## 2. TINJAUAN LITERATUR

## Teori Portofolio
Proses  investasi  mencakup  penilaian  risiko  dan expected  returns atas kemungkinan aset investasi terpilih dan pembentukan portofolio yang optimal atas aset  dengan  mempertimbangkan  risiko  dan return yang  terbaik  (Bodie et  al. , 2012). Expected  return didefinisikan  sebagai  kemungkinan  rata-rata  tertimbang return dari aset pada semua kondisi. Secara empiris expected return portofolio:
E(R p ) = w a .E(R a ) + w b .E(R b )
Keterangan:
w a ,w b = bobot dalam portofolio
R a , R b = return aset/saham a dan b
Risiko  ( variance )  didefinisikan  sebagai  peluang/kemungkinan  hasil  yang sesungguhnya  berbeda  dengan  hasil  yang  diharapkan,  termasuk  hilang  sebagian atau  semua  dari  investasi  awal.Untuk  risiko  portofolio:  σ 2 p = w 2 a σ 2 a +  w 2 b σ 2 b +
2w a w b cov(r a ,r 2b )
Keterangan:
w a ,w b = probabilitas terjadinya risiko investasi aset a dan b
σ a ,σ b = risiko aset a dan b
Pembentukan portofolio yang optimal dengan pertimbangan investor mendapatkan return tertentu dengan tingkat risiko (variance) yang paling minimal atau  mendapatkan return maksimal  dengan  tingkat  risiko  tertentu  (Markowitz, 1952).  Diversifikasi  portofolio  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  kombinasi antar- securities dengan  nilai variance yang  saling  meniadakan  sehingga  dapat meminimalkan risiko atau memaksimalkan expected returns .
Capital Asset Pricing Model (CAPM) oleh Sharpe - Lintner - Black
Asumsi  yang  berlaku  adalah  (a)  semua  investasi  mempunyai  risiko,  (b)  semua perencanaan  investor  untuk  satu  periode  waktu  yang  sama,  (c)  investasi  dibatasi untuk semua financial asset yang diperdagangkan secara umum, (d) investor tidak membayar  pajak  atas return dan  tidak  ada  biaya  transaksi  atas  saham  yang diperdagangkan,  (e)  semua  investor  bersifat  rasional,  yaitu  mengoptimalkan mean-variance sesuai dengan model yang digunakan oleh Markowitz.Dalam teori CAPM  terdapat  hubungan  yang  linear  antara  premi expected  return dalam  suatu aset dan risiko sistematisnya atau beta pasar:
E(R p ) = R f + β p (R m – R f )
Keterangan :
E(R p ) = expected return portofolio p
R f = risk free rate
R m = expected market return
β p = beta portofolio p
Penelitian  selanjutnya  menemukan  bukti  empiris  bahwa  beta  pasar  tidak cukup memadai untuk menjelaskan tingkat pengembalian saham yang diharapkan. Fama  dan  French  (1992)  menunjukkan  bahwa  beta  pasar  (βp)  tidak  terbukti menjadi  faktor  dominan  dalam  menentukan expected  return, tetapi  masih  ada

## TERHADAP EXPECTED STOCK RETURNS
[ CAECILIA ATMINI SUSILANDARI]
faktor  lain,  yaitu size dan book  to  market  value. Penelitian  Ross  (1976)  dalam Arbitrage  Pricing  Theory (APT)  bergantung  pada  tiga  dalil,  yaitu return surat berharga dapat didiskripsikan menggunakan model faktor, tersedia surat berharga yang  cukup  untuk  mendiversifikasi  risiko  idiosinkratik (idiosyncratic  risk) ,  dan tidak  ada  kesempatan  melakukan arbitrage (Bodie et  al. ,  2012).  Model  faktor digunakan supaya model dapat memperhitungkan beberapa faktor sehingga dapat memberikan informasi yang lebih baik mengenai return dari surat-surat berharga. CAPM  juga  dipandang  tidak  dapat  menjangkau nontradable  asset  (human capital) sehinggaperlu  memperluas proxy dengan  menambahkan return pada human capital (Jagannathan & Wang, 1996).
Pengaruh Nontradable Asset (Human Capital ) pada Asset Pricing Model
Menurut  Schultz  (1960)  dalam  Eiling  (2013), human  capital didefinisikan sebagaipengukuran  nilai  ekonomis  dari  keahlian  pekerja (economic  value  of  an employee’s  skill  set) dengan  pertimbangan  tidak  semua  pekerja  mempunyai keahlian yang sama dan kualitas setiap pekerja  dapat dikembangkan dengan cara investasi pada pekerja (pengembangan keahlian pekerja). Adapun definisi human capital dari  sisi  perspektif individual  investor adalah  nilai  sekarang  ( present value) dari  semua  gaji/ wage yang  akan  diterima  pada  masa  yang  akan  datang . Dari  definisi  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  hal  yang  dilakukan  untuk menambah kemampuanuntuk mendapatkan gaji/ wage yang lebih tinggi pada masa yang akan datang dapat dianggap melakukan investasi pada human capital.
Penentuan labor income berbeda untuk setiap investor, tergantung pada umur, pendidikan,  pekerjaan,  dan  industri  dimana  investor  bekerja.  Keragaman  pada human  capital mengakibatkan  perbedaan  permintaan  lindung  nilai  saham antarinvestor.  Misalnya,  perbedaan  tingkat  risiko  pada  setiap  tingkatan  upah pekerja  atau  perbedaan  hubungan  antara human  capital dan equity  returns . Dampak keragaman human capital terhadap putusan portofolio investor dipelajari oleh  Davis  dan  Willen(2000),  yang  melakukan  analisis  portofolio  yang  optimal bagi para pekerja yang berbeda jenis pekerjaannya.
Menurut  Mayers  (1972),  sebanyak75% human  capital  (labor  income) dipergunakan  untuk  konsumsi  dan  signifikan  sebagai  komponen  dari  kekayaan. Human  capital  (labor  income) merupakan  bagian  yang  penting  dari  total  modal pada perekonomian, sehingga proxy market return ditambah return human capital . Diasumsikan return  human  capital merupakan  fungsi  linier  dari  rata-rata pertumbuhan per kapita:
Labor Income (Lt) = (1+g) L t-1
Keterangan:
g = rata-rata pertumbuhan per kapita
Besar kekayaan yang disebabkan oleh human capital adalah
(W t ) = L t / r - g
Keterangan:
r = expected rate of return dari human capital .
Tingkat pertumbuhan dari perubahan pendapatan perkapita yang merupakan proxy dari human capital adalah sebagai berikut: (R labor t ) = (L t - L t-1 ) / L t-1
Perhitungan expected return dengan menggunakan variabel human capital adalah sebagai berikut: E(R it ) = c 0 + c labor β labor i
Keterangan: R mt diasumsikan konstan,
β labor i = Var (R labor t )

## TERHADAP EXPECTED STOCK RETURNS
[ CAECILIA ATMINI SUSILANDARI]
Penelitian Terdahulu tentang Human Capital (Labor Income )
Tabel 3. Rangkuman Hasil-Hasil Penelitian Terdahulu
No. Peneliti
Ringkasan Penelitian 1.
2. Jagannathan, Kubota, Takehara (1998)
Santos  dan  Veronesi (2006) Tujuan Penelitian: Memeriksa seberapa jauh faktor size merupakan proxy bagi risiko labor income dan book  to  price sebagai proxy dari  risiko  faktor lain,  yang  sifatnya  tidak  dapat  didiversifikasi secara keseluruhan (aggregate nondiversifiable risk) dengan  pendapatan  pekerja  pada  masa yang akan datang (future labor income). Variabel Penelitian: Beta yang diteliti adalah beta dari a) Stock index (Sharpe-Lintner-Black – 1964) b) Labor income (Mayers -1972) c) Book to price (Fama & French -1992) d) Size (Fama & French -1992) Hasil Penelitian: Hubungan antara rata-rata return dan beta flat , tetapi book  to  price  ratio dan size mampu menjelaskan cross  section dari  rata-rata return lebih baik.
Tujuan Penelitian: Membuktikan  bahwa  fluktuasi  konsumsi  yang berasal  dari labor  income dapat  ditambahkan sebagai  faktor  yang  memengaruhi  prediksi return saham. Variabel Penelitian: a) Labor  Income  dan  Dividen (Lettau  &
Ludvigson -2001a) b) Book to Market (Fama & French – 1993) Hasil Penelitian: a) Perhitungan  variasi  beta  yang  dihasilkan dari  fluktuasi  hasil  bagi  antara labor income dan tingkat konsumsi sebagai satu- satunya  variabel  makro  ekonomi  dengan menggunakan  portofolio  menurut  Fama  – French lebih besar daripada menggunakan unconditional version CAPM. b) Model  yang  dipakai  dapat  menciptakan magnitudes yang  dapat  diperbandingkan dengan bukti empiris lainnya.
3. Eiling (2013) Tujuan Penelitian:
a) Mengetahui  hubungan  antara  Industri khususnya human  capital dan cross section of returns . b) Mengetahui hubungan antara idiosyncratic
risk dari human capital dan expected stock
returns . Variabel Penelitian: Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah a) Human  Capital  -labor  income (Mayers  – 1972) b) Size (Fama&French– 1993) c) Book  to  Market  equity (Fama&French– 1993) d) Momentum (charhart – 1997) e) Liquidity (Pastor and Stambaugh – 2003). Hasil Penelitian: a) Industri  khususnya human  capital secara
significant berpengaruh pada cross section of return . b) Covariance dari capital  asset  pricing model  idiosyncratic  return dan  industri khususnya human  capital  return secara significant berdampak  pada cross  section
expected stock returns.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  tersebut,  hipotesis  yang  dapat  dikemukakan adalah H1: Human capital berpengaruh pada expected stock returns.
Pengaruh Nontradable Asset (Human Capital) terhadap Idiosyncratic Risk
Idiosyncratic  risk adalah  risiko  yang  secara  khusus  digunakan  oleh  aset  atau sebagian kecil kelompok aset. Idiosyncratic risk hanya sedikit  atau bahkan tidak berkorelasi dengan risiko pasar; karena itu, secara substansi dapat dikurangi atau dihilangkan dari portofolio dengan menggunakan diversifikasi atau hedging yang memadai .
Menurut  teori  modern  portofolio  investor  tidak  seharusnya  menerima kompensasi  atas idiosyncratic  risk saham.  Beberapa  bukti  empiris  hasil penelitianmenyatakan  hubungan cross  sectional antara idiosyncratic  risk

## TERHADAP EXPECTED STOCK RETURNS
[ CAECILIA ATMINI SUSILANDARI]
mengikuti CAPM dan Fama &French three factor model pada residual volatility dan expected returns (King et al. , 1994) .
Eiling  menyimpulkan  dari  beberapa  penelitian  empiris  sebelumnya  bahwa idioscyncratic  risk tergantung  pada covariance antara stock dan human  capital returns .  Beberapa  model  secara  teoretis  menunjukkan  bahwa uninsurable idioscyncratic  risk dari labor  income berpengaruh  pada asset  pricing dan membantu  menjelaskan equity  premium ketika  investor  menghadapi  biaya transaksi  yang  tinggi  (Heaton  &Lucas,  1996)  atau  ketika  ada  guncangan labor income yang  kuat  dan  kenaikan  perubahan labor  income pada  saat  kondisi ekonomi turun (Mankiw, 1986).
Jika  risiko labor  income pada  tingkat  industri  dapat  didiversifikasi, seharusnya  risiko labor  income secara  keseluruhan  dapat  dinilai.  Jika  perbedaan industri  dengan  investor  bekerja  mengakibatkan  investor  tidak  dapat  membagi risiko labor  income pada  tingkat  industri  dengan  sempurna,  risiko  idiosinkratik pada labor income pada tingkat industri mungkin dapat dinilai dengan baik.
H2: Human capital(labor income) berpengaruh pada risiko idiosinkratik.

## 3. METODE PENELITIAN

## Variabel penelitian
Pada  penelitian  ini  portofolio  saham  per  sektor  (sebagai  variabel  dependen) diwakili  masing-masing  lima    saham  dengan market  capitalization terbesar  per triwulan  yang  diperdagangkan  selama  periode  penelitian  sehingga  didapat  tiga puluh  saham  terpilih. Expected  returns dari  tiga  puluh  saham  terpilih  dihitung berdasarkan  hasil  bagi  selisih  harga  penutupan  bulan  ketiga  dikurangi  harga penutupan  bulan  pertama  dengan  harga  penutupan  bulan  pertama  untuk  setiap kuartalnya.
Variabel  independen  terdiri  atas  variabel  pasar (market) dihitung  dari  selisih antara risiko pasar dan risk free rate . Risiko pasar dihitung dari hasil bagi selisih indeks  harga  saham  sektoral  bulan  ketiga  dikurangi  indeks  harga  saham  sektoral bulan pertama dengan indeks harga saham  bulan  pertama. Risk free rate diambil dari  rata-rata  SBI  satu/tiga/  enam  bulan.  Variabel premium sebagai proxy dari human capital (labor income) dihitung dari laju (selisih) pertumbuhan pendapatan per kapita setiap sektor per triwulanan (kuartal). Premium per kuartaldihitung dari hasil  bagi  selisih  pendapatan  per  kapita  bulan  ketiga  dikurangi  pendapatan perkapita bulan pertama dengan pendapatan perkapita bulan pertama. Pendapatan perkapita  triwulanan  dihitung  dari  hasil  bagi  pendapatan  domestik  bruto  (PDB) setiap  sektor  per  triwulan  dengan  jumlah  angkatan  kerja  berdasarkan  golongan umur dan lapangan usaha setiap sektor yang dihitung dengan teknik interpolasi.
Data  variabel  SMB  sebagai proxy dari size perusahaan,  data  HML  sebagai proxy dari book  to  market  value sesuai  dengan  penelitian  Fama  dan  French (1993).  Data  variabel  UMD  sebagai proxy dari  momentum  sesuai  dengan penelitian yang dilakukan oleh Carhart (1997). Variabel liquidity dihitung dengan menggunakan dasar log dari volume perdagangan per sektoral per triwulan sesuai dengan penelitian Lubos dan Stambaugh (2003).
Nilai  risiko  idiosinkratik  sebagai  risiko  dari  variabel human  capital  (labor income) dihitung dari selisih nilai residu atas regresi yang dilakukan dalam model dengan  memasukkan  variabel premium sebagai  faktor  yang  mewakili human capital (labor income) dengan regresi tanpa memasukkan variabel premium .

## Alat Analisis
Penelitian ini menggunakan metode analisis OLS ( ordinary least square) tipe data panel  dengan  jumlah  observasi  720(30  portofolio  saham  per  triwulan  selama  24 kuartal).  Data  panel  adalah  data  yang  terdiri  atas  beberapa  objek,  yang  meliputi beberapa  periode  waktu,  atau  dengan  kata  lain,  merupakan  gabungan  dari  data times series dan cross section . Keuntungan penggunaan metode data panel antara
[ CAECILIA ATMINI SUSILANDARI]
lain mampu mengakomodasi jumlah pengamatan yang besar, meningkatkan degree  of  freedom ( derajat  kebebasan ),  memiliki variabilitas data yang  besar,  mengurangi kolinieritas di  antara  variabel  penjelas,  menghasilkan estimasi ekonometri yang efisien, memberikan informasi lebih banyak  yang tidak dapat  diberikan  hanya  oleh data  cross  section atau time  series ,  dan  memberikan
penyelesaian yang lebih baik dalam inferensi perubahan dinamis
dibandingkan data cross section .
Pada  dasarnya  metode  analisis  regresi  untuk  tipe  data  panel  terdiri  atas metode data pooled leastsquare dan metode data panel. Metode data panel terdiri atas  dua  pendekatan,  yaitu  pendekatan fixed  effect dan random  effect .    Untuk mengetahui  metode  yang  paling  tepat  digunakan  yang  sesuai  dengan  tipe  data penelitian, dilakukan uji Hausman dan uji redundant fixed effect .
Model yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah
E (r tr , i ) = c 0 + c mkt β mkt,i + c prem β prem,i + c smb β smb,i + c hml β hml,i + c umd β umd,i + c liq β liq, i + e i, Keterangan:
r tr , I = expected return pada portofolio i β mkt,I = risiko pasar (slope coefficient hasil regresi beta variabel market)
β prem,I =  risiko  premium (slope  coefficient hasil  regresi  beta  variabel human capital)
β smb,I = risiko smb (slope coefficient hasil regresi beta variabel SMB (size)) β hml,I =  risiko  hml (slope  coefficient hasil  regresi  beta  variabel HML (valuefactor))
β umd,I = risiko umd (slope coefficient hasil regresi beta variabel momentum) β liq,I =  risiko liquidity(slope  coefficient hasil  regresi  beta  variabel liquidity (volume perdagangan)
\ e i = error

## Spesifikasi Model Ekonometrik
Berdasarkan  model  penelitian  yang  telah  dikembangkan  sebelumnya,  pengujian hipotesis dilakukan dalam beberapa tahapan berikut.
1. Melakukan  regresi  secara times  series antara  variabel  dependen  dan  setiap variabel  independen  dengan  rentang  periode  lima  tahun  (dua  puluh  kuartal) untuk setiap kali melakukan regresi mulai dari tahun 2001 kuartal satu sampai dengan  tahun  2011  kuartal  empat,  sehingga  didapat  beta  (β)  setiap  variabel independen  mulai  dari  tahun  2006  kuartal  satu  sampai  dengan  tahun  2011 kuartal empat.
2. Beta yang diperoleh dari regresi tahap pertama digunakan sebagai dasar untuk regresi  kedua,  yaitu  mencari  pengaruh  secara  bersama-sama  semua  variabel independen  terhadap  variabel  dependen  untuk  mengetahui  apakah  variabel human capital (labor income) berpengaruh pada expected stock returns .
3. Memilih model terbaik dengan menggunakan uji Hausman dan uji redundant fixed Effect berdasarkan beta hasil regresi tahap pertama.
4. Mengestimasi model dengan menggunakan pendekatan fixed effect
5. Mengestimasi model dengan menggunakan pendekatan pooled least square
6. Melakukan  perhitungan  risiko  idiosinkratik  pada  model  dengan  melihat
selisih  nilai  residu  hasil  regresi  secara  bersama-sama  dengan  menggunakan variabel premium dan tanpa menggunakan variabel premium .
TERHADAP EXPECTED STOCK RETURNS [ CAECILIA ATMINI SUSILANDARI]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Statistik
Berdasarkan data return dari tiga puluh saham, terpilih sebagai variabel dependen dan  variabel  pasar,  premium,  smb,  hml,  umd,  dan  loq  liq  sebagai  variabel independen  selama  kurun  waktu  2001Q1-  2011Q4,  diperoleh  nilai  rata-rata variabel returns 0.041455,  nilai  rata-rata  variabel  pasar  0.006306,  nilai  rata-rata variabel  premium  0.006508,  nilai  rata-rata  variabel  smb  0.027058,  nilai  rata-rata variabel hml 0.035296, nilai rata-rata variabel umd -0.056520, dan nilai  rata-rata variabel log liq 11.835171 dari total jumlah observasi 1320 untuk setiap variabel.
Tabel 4. Deskriptif statistik data regresi time series untuk mencari beta (β) 30 saham periodetahun 2001 – 2011
Return Rm-Rf Premium SMB HML UMD Log Liq Mean 0.041455 0.006306 0.006508 0.027058 0.035296 -0.056520 11.835171 Median 0.015889 0.012281 0.013498 0.031125 0.023087 -0.051546 11.924110 Max. 4.375000 0.653024 0.267143 0.485261 0.328398 0.115870 13.110077 Min. -0.948044 -0.419317 -0.315305 -0.368572 0.220587 -0.359581 9.517686 Std.Dev. 0.288096 0.138447 0.077493 0.177426 0.161163 0.095884 0.581815 Sumber: Hasil Olah Data
Dengan  menggunakan  regresi time  series antara  variabel returns dan  setiap variabel  independen  secara  parsial,  diperoleh  beta  untuk  setiap  variabel independen sebagai berikut:
Tabel 5. Deskriptif statistik regresi beta (β) 30 saham periode tahun 2006 – 2011
RETURN β RM_RF β PREMIUM β SMB β HML β UMD β LOG LIQ Mean 0.039783 0.947253 0.467193 -0.214464   0.188648 -0.149949   0.024490 Median 0.022779 0.968031 0.165651 -0.194538   0.121412 -0.146586   0.007905 Maximum   2.500000 2.900661 7.206269 3.548885 1.909942 2.395251 0.970323 Minimum  -0.948044  -0.724887 -6.261170 -1.604994  -0.821906 -2.738729  -0.519978 Std. Dev. 0.246274 0.591014 2.078792 0.492197 0.364102 0.709634 0.179192 Sumber: hasil olah data
Beta  merupakan  besar  tingkat  risiko  atas  setiap  variabel  yang  diperhitungkan untukmenentukan tingkat hasil yang diharapkan atas suatu portofolio saham. Beta atas  suatu  variabel  di  bawah  satu  berarti  tingkat  risiko  pada  variabel  tersebut rendah; beta suatu variabel di atas satu berarti tingkat risiko pada variabel tersebut tinggi.  Tingkat  risiko  yang  tinggi  berbanding  lurus  dengan  tingkat  hasil  yang diharapkan;  demikian  pula  sebaliknya.  Beta  positif  dapat  diartikan  bahwa pergerakan tingkat hasil yang diharapkan searah dengan pergerakan tingkat risiko pada  masing-masing  variabel  independen;  beta  negatif  berartipergerakan  tingkat hasil yang diharapkan berlawanan dengan pergerakan tingkat risiko pada masing- masing variabel independen.
Berdasarkan  Tabel  5,  rata-rata  tingkat  risiko(beta)untuk  variabel  pasar (0.947), premium (0.467), hml (0.189) dan log liq (0.0245) positif  dibawah satu, artinya  tingkat  risiko  pada  variabel  pasar,  premium,  hml,  dan  log  liq  rendah  dan tingkat pengembalian saham yang diharapkan pada portofolio terpilih berbanding lurus  dengan  tingkat  risiko  pada  variabel  pasar,  premium,  hml,  dan  log  liq.Rata- rata tingkat risiko pada variabel smb (-0.215) dan umd (-0.150) negatif di bawah satu, artinya pergerakan tingkat risiko variabel smb dan umd berbanding terbalik dengan pergerakan tingkat pengembalian saham yang diharapkan pada portofolio terpilih.

## Pengujian Model
Pemilihan  metode  yang  paling  tepat  untuk  menganalisis  pengaruh  variabel independen  secara  bersama-sama  terhadap  variabel  dependen  berdasarkan  hasil uji Hausman dan redundant test adalah sebagai berikut.
Tabel 6. Hasil Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 23.887162 6 0.0005
[ CAECILIA ATMINI SUSILANDARI]
Sumber: hasil olah data eviews
Hasil  uji  Hausman  menunjukkan  nilai  probabilitas  uji  Hausman  sebesar  0.0005 atau  lebih  kecil  dari  nilai  α  (pada  tingkat  signifikansi  10%  dan  5%)  atau signifikan,  sehingga  H 0 ditolak  dan  model fixed  effect dapat  digunakan. Selanjutnya,  dilakukan  uji redundant  fixed  effect untuk  menguji  apakah fixed effect terdapat pada data penelitian.
Tabel 7. Hasil Uji Redundant FixedEffect
Redundant Fixed Effects Tests
Pool: CA Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 1.328506 (29,684) 0.1176 Cross-section Chi-square 39.453413 29 0.0933 Sumber: hasil olah data
Hasil  uji redundant  fixed  effect menunjukkan  39.45  dengan  tingkat  signifikansi 10%,  maka  nilai cross  section  chi-square signifikan,  artinya  model fixedeffect dapat  digunakan  untuk  pengujian  t-statistik  dan  F-statistik.  Namun,  pada  tingkat signifikansi  5%, model  yang dapat  digunakan adalah pooled least square karena H 0 diterima.Berdasarkan hasil uji redundant fixed effect, penulis akan melakukan analisis  dengan  model fixed  effect dan  model pooled  least  square karena  pada tingkat  signifikansi  10%  dan  5%  metode  terbaik  yang  disarankan  menunjukkan hasil yang berbeda.
Dari  hasil  uji  diagnostik,  data  penelitian  tidak  menunjukkan  masalah multikolinearitas;  semua  nilai  koefisien  korelasi  antarvariabel  independen dibawah 0.8 dan asumsi dalam model regresi yang digunakan dapat menghasilkan estimator BEST atau tidak mengandung masalah heteroskedastisitas serta terbebas dari  masalah  autokorelasi  yang  ditunjukkan  dari  nilai  uji  Durbin  Watson  1.996 berada diareal du dan 4-du.

## Pengujian Statistik Model

## Model Fixed Effect
Hasil  regresi  data  panel  dengan  menggunakan  model fixedeffect adalah  sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Regresi Data Panel Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.082677 0.039003 2.119762 0.0344 RM_RF -0.038710 0.033110 -1.169129 0.2428 PREMIUM -0.000203 0.007558 -0.026805 0.9786 SMB 0.043534 0.037951 1.147105 0.2517 HML 0.034352 0.056610 0.606822 0.5442 UMD -0.001861 0.025840 -0.072009 0.9426 LOGLIQ -0.145121 0.072101 -2.012754 0.0445 R-squared 0.052919     Durbin-Watson stat 1.995505 F-statistic 1.091984 Prob(F-statistic) 0.331071

## Sumber: hasil olah data
Dengan  menggunakan  tingkat  signifikansi  10%,  df  =  720-2  =  718,  nilat  t-tabel sebesar 0.82 (two tail). Hasil regresi metode fixed effect menunjukkan bahwasecara parsial  variabel  pasar  signifikan  berpengaruh  pada  tingkat  hasil  yang  diharapkan pada  portofolio  saham  terpilih.  Hal  ini  sesuai  dengan  teori  CAPM,  yaitu  pasar sangat  memengaruhi  tingkat  hasil  yang  diharapkan.  Hasil  t-statistik  variabel premium  menunjukkan  bahwa  secara  parsial  laju  pertumbuhan  pendapatan  per kapita  setiap  sektor  per  triwulanan  di  Indonesia  tidak  secara  signifikan memengaruhi  tingkat  hasil  yang  diharapkan  pada  portofolio  saham  terpilih.  Hal ini menunjukkan inkonsistensi dengan penelitian Ester Eiling (2013).
Konsisten  dengan  penelitian  Fama    danFrench  (1993),  variabel size perusahaan  secara  parsial  juga  signifikan  berpengaruh  pada  tingkat  hasil  yang diharapkan pada portofolio saham terpilih. Adapun variabel B/M ratio jika dilihat dari hasil t-statistik secara parsial tidak berpengaruh secara signifikan pada tingkat hasil  yang  diharapkan  pada  portofolio  saham  terpilih  atau  inkonsisten  dengan penelian Famma-French.
Secara  parsial  momentum  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap tingkat  hasil  yang diharapkan pada portofolio saham  terpilih  berdasarkan  hasil t- statistik.  Hal  ini  inkonsisten  dengan  penelitian  Charhart  (1997).  Sementara  itu,
[ CAECILIA ATMINI SUSILANDARI]
penelitian  ini  konsisten  dengan  Pastor  dan  Stambaugh  (2003)  bahwa  volume perdagangan  secara  statistik  signifikan  memengaruhi  tingkat  hasil  yang diharapkan pada portofolio saham terpilih.
Dengan menggunakan tingkat signifikansi 10%, nilai F-tabel dengan df 1 = k-1; df 2 = n-k dengan k = 7, n = 720, maka nilai F-tabel adalah sebesar 1.782 (one tail). Hasil  regresi  data  panel  dengan  menggunakan  metode fixed  effect menunjukkan  nilai  F-statistik  sebesar  1.091984  berada  pada  daerah  insignifikan atau  variabel  premium  bersama-sama  dengan  variabel  independen  lain  secara signifikan  tidak  berpengaruh  pada  tingkat  hasil  yang  diharapkan  pada  portofolio saham terpilih.

## Model Pooled Least Square
Tabel 9. Hasil Regresi Pooled Least Square Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RM_RF? -0.004729 0.016770 -0.281961 0.7781 PREMIUM? -0.004300 0.004735 -0.908098 0.3641 SMB? 0.008550 0.020111 0.425172 0.6708 HML? 0.013230 0.027539 0.480396 0.6311 UMD? -0.006651 0.013091 -0.508039 0.6116 LOGLIQUIDITY? -0.064884 0.058555 -1.108095 0.2682 C 0.046201 0.018056 2.558730 0.0107 R-squared 0.004773 F-statistic 0.569941 Prob(F-statistic) 0.754445 Sumber: hasil olah data
Dengan menggunakan hipotesis dan kriteria yang sama pada uji t-statistik dengan menggunakan  model fixed  effect ,  diperoleh  nilai  t-tabel  0.9816 (two  tail) pada tingkat  signifikansi  5%.  Dari  hasil  t-statistik  dengan  metode pooled leastsquare hanya  variabel liquidity yang  berada  pada  daerah  signifikan  dengan nilai t-statistik -1.108095. Dengan kata lain, secara parsial hanya variabel liquidity yang  berpengaruh  secara  signifikan  pada  tingkat  hasil  yang  diharapkan  pada portofolio terpilih.
Dengan menggunakan hipotesis dan kriteria yang sama pada uji F-statistik dengan menggunakan model fixed effect , pada tingkat signifikansi 5%, df 1 = 6, df 2 =  713  diperoleh  nilai  F-tabel  2.111 (one  tail). Dengan  nilai  F-statistik  sebesar
0.569941,  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  premium  bersama  dengan  variabel independen  lain  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  pada  tingkat  hasil  yang diharapkan pada portofolio saham terpilih. Artinya, dengan metode fixed effect dan pooled  least  square H1    yang  menyatakan  bahwa human  capital(labor income) berpengaruh  pada expected  stock  returns tidak  terbukti  jika  diterapkan pada tiga saham terpilih di Indonesia.

## Analisis Risiko Idiosinkratik
Risiko  idiosinkratik  merupakan  risiko  sistematik  pada  variabel  premium.  Dari hasil selisih nilai residu regresi dengan menggunakan variabel premium dan nilai residu  regresi  tanpa  menggunakaan  variabel  premium,  diperoleh  nilai  risiko idiosinkratik pada Tabel 10.
Tabel 10. Nilai Risiko Idiosinkratik
Panel Kuartal Emiten w w/o Selisih 1 06Q1-11Q4 AALI -0,00001 0,00002 -0,00003 2 06Q1-11Q4 ANTM -0,00001       0,00000 -0,00001 3 06Q1-11Q4 ASII 0,00000 0,00002 -0,00002 4 06Q1-11Q4 UNTR -0,00001   -0,00001 -0,00000 5 06Q1-11Q4 BKSL 0,00002    -0,00001 0,00003 6 06Q1-11Q4 CMNP 0,0000 -0,00001 0,00002 7 06Q1-11Q4 LSIP -0,00000 0,00001 -0,00001 8 06Q1-11Q4 INCO -0,00000 0,00000 0,00000 9 06Q1-11Q4 GGRM -0,00001 0,00001 -0,00002 10 06Q1-11Q4 RALS -0,00001       0,00000 -0,00001 11 06Q1-11Q4 LPKR -0,00000 0,00001 -0,00001 12 06Q1-11Q4 ISAT -0,00003 0,00000 -0,00003 13 06Q1-11Q4 SMAR 0,00002    -0,00001 0,00003 14 06Q1-11Q4 MEDC -0,00001 0,00001 -0,00002 15 06Q1-11Q4 HMSP -0,00001 0,00001 -0,00002 16 06Q1-11Q4 MPPA 0,00001 0,00000 0,00001 17 06Q1-11Q4 PLIN 0,00001 0,00000 0,00001 18 06Q1-11Q4 TLKM -0,00001 0,00000 -0,00001 19 06Q1-11Q4 TBLA 0,00001    -0,00001 0,00002 20 06Q1-11Q4 TINS -0,00001   -0,00001 -0,00000 21 06Q1-11Q4 UNVR 0,00000 0,00000 0,00000 22 06Q1-11Q4 BMTR -0,00003   -0,00002 -0,00001 23 06Q1-11Q4 PWON -0,00002   -0,00001 -0,00001

## [ CAECILIA ATMINI SUSILANDARI]
24 06Q1-11Q4 BLTA -0,00001    -0,00003 0,00002 25 06Q1-11Q4 UNSP -0,00002 0,00002 -0,00004 26 06Q1-11Q4 BUMI 0,00001       0,00000 0,00001 27 06Q1-11Q4 INTP 0,00001 0,00000 0,00001 28 06Q1-11Q4 BNBR 0,00001    -0,00001 0,00002 29 06Q1-11Q4 SMRA 0,00000 0,00002 -0,00002 30 06Q1-11Q4 HITS -0,00002   -0,00002 -0,00000 IR -0,00011 -0,00002 -0,00009
Hasil nilai risiko idiosinkratik menunjukkan nilai -0,00009. Nilai ini relatif sangat kecil  atau  mendekati  nol,  artinya  penggunaan  variabel  premium  relatif  tidak berpengaruhpada  risiko  idiosinkratik.  Atau  H2  yang  menyatakan human  capital (labor  income) berpengaruh  pada  risiko  idiosinkratik  tidak  terbukti  pada penelitian ini.

## 5. SIMPULAN, KETERBATASAN, SARAN

## Simpulan
Hasil analisis data dengan menggunakan metode fixed effect approach atau pooled least  square menunjukkan  bahwa  variabel  premium  sebagai proxy dari human capital-labor  income baik  secara  parsial  maupun  secara  bersama-sama  dengan variabel  independen  lain  tidak  dapat  menjelaskan  variabel expected  returns sebagai  variabel  dependen.  Artinya,  penghitungan  nilai expected  return dengan menggunakan  variabel  premium  tidak  dapat/belum  dapat  diterapkan  pada  tiga puluh saham terpilih di Indonesia.
Dari  hasil  analisis  dengan  menggunakan  pendekatan fixed  effect , penggunaan  variabel human  capital (premium)  tidak  memengaruhi  nilai  risiko idiosinkratik  dalam asset  pricing  model .  Hal  ini  terlihat  dari  selisih  nilai  residu secara  total  selama  periode  penelitian  pada  model  yang  menggunakan  variabel premium dan model tanpa menggunakan variabel premium relatif mendekati nol. Jika  menggunakan  model pooled  least  square, nilai  risiko  idiosinkratik  tidak dapat  ditangkap  karena  pada  regresi  dengan  menggunakan  model pooled  least square tidak terdapat nilai residu.

## Keterbatasan
Data  perhitungan income/capita di  Indonesia  belum  tersedia  secara  resmi, sehingga  perhitungan income/capita berdasarkan  rumusan  PDB  dibagi  jumlah tenaga  kerja  walaupun  dapat  dianggap  mewakili  nilai income/capita ,  dapat berbeda dengan nilai sesungguhnya. Data PDB yang tersedia pada periode2001-- 2011 hanya dapat menghasilkan data beta sebagai dasar regresi cross section untuk periode2006–2011.  Perbedaan  dasar  pengelompokan  perhitungan  PDB,  jumlah tenaga  kerja  tahunan,  dan  sektor  perdagangan  di  BEI  dapat  memengaruhi  nilai variabel premium . Konsistensi perdagangan saham pada tiga puluh saham terpilih pada  periode  penelitian  masih  belum  merata  karena  pada  triwulan  tertentu beberapa  saham  tidak  ada  perdagangan  saham  atau market  capitalization nol.
Keterbatasan tersebut dapat memengaruhi signifikansi penelitian.

## Saran
Atas simpulan diatas, saran yang dapat diberikan sesuai dengan tujuan penelitian adalah  bahwa  di  Indonesia  dalam  mengambil  putusan  atas  investasi  pada  tiga puluh saham terpilih belum dapat menggunakan variabel premium sebagai proxy dari  variabel human  capital-labor  income ,  karena  berdasarkan  hasil  penelitian, penggunaan  variabel  premium  tidak  signifikan  berpengaruh  pada  variabel expected return. Ketersediaan data pendukung sesuai dengan penelitian-penelitian yang  dilakukan  sebelumnya  mungkin  dapat  menghasilkan  hasil  penelitian  yang berbeda.

## DAFTAR RUJUKAN
Bodie,  Z.,  Kane,  A.,  Markus,  A.  J.  (2012).  Investments.  9 th edition. McGraw- Hill/Irwin .
Carhart,  M.  M.  (1997).  On  persistence  in  mutual  fund  performance. Journal  of Finance 52 , 57-82.
Davis,  S.  J.,  dan  Willen,  P.  (2000).  Occupation-level  income  shocks  and  asset returns:  Their  covariance  and  implications  for  portfolio  choice, NBER Working paper 7905, University of Chicago .
[ CAECILIA ATMINI SUSILANDARI]
Eiling, E. (Februari 2013). Industry-specific human capital, and the cross sections of expected stock returns. Journal of Finance , vol. 68, issue 1, 43-84.
Fama, E. F., dan French, K. R. (June 1993). The cross section of expected stock returns. The Journal of Finance, vol. 47, issue 2, 427-465.
Fama,  E.  F.,  dan  MacBeth,  J.  D.  (May  –  June  1973).  Risk,  returns  and equilibrium:  Empirical  test. Journal  of  Political  Economy , vol.  81,  no.  3,  pp. 607-636.
Hady,  H.  (2004).  Manajemen  keuangan  internasional . Edisi  3 .  Mitra  Wacana Media.
Jagannathan,  R.,  dan  Wang,  Z.  (1996).  The  conditional  CAPM  and  the  cross section of expected returns. Journal of Finance , 51, 3–53.
Jagannathan, R., Kubota, K. dan Takehara, H. (1998). Relationship between labor income risk and average return: Empirical  evidence from the Japanese stock market. Journal of Business, 71 , 319-347.
King,  M.,  Sentana,  E.  dan  Wadhwani,  S.  (1994).  Volatility  and  links  between national stock markets. Econometrica, 62 , 901-933.
Mankiw,  Nicholas  G.  (1986),  The  equity  premium  and  the  concentration  of aggregate shocks, Journal of Financial Economics, 17, 211-219 . Markowitz,  Harry,  March.  (1952).  Portfolio  selection. The  Journal  of Finance, 2012, 7 , 1, 77-91 Mayers,  D.  (1972). Nonmarketable  assets  and  capital  market  equilibrium  under uncertainty. In  Michael  C.  Jensen,  ed. Studies  in  the  theory  of  capital markets.New York: Praeger publishers, pp. 223-248 . Pastor,  L.,  dan.  Stambaugh,  R.  F.  (2003). Likuidity  risk  and  expected  stock teturns . Journal of Political Economy, 111 , 642-685. Santos, T., dan Veronesi, P. (2006). Labor income and predictable stock returns . Review of Financial Studies 19, 425-442.
Ross A. Sthephen (1976), The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing, Journal of Economic Theory, 13, 341-360.