DOI : https://doi.org/10.35838/jrap.2022.009.01.07
Fama-French  Five  Factors  Model  pada  Excess  Return    Saham Indeks Kompas 100
Yuki Dwi Darma 1 , Valentina Siyami Anggi Lestari 2
1 Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, Jawa Barat
2 Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, Jawa Barat

## ARTICLE INFO
JEL Classification: G14, D82
Key words: Excess Return, Five Factor Model,
Indeks Kompas 100

## ABSTRACT
In accordance with the title of this study, namely Empirical Test of the Effect of the Fama-French Five Factor Model on Excess Returns on Stocks listed on the Kompas 100 Index for the 2015-2019 period, this study aims to partially re-test the Fama- France Five Factor Model method. This study uses return data from stocks listed on the Kompas 100 Index from January 2015 to December 2019 which are then formed into  time  series  data  with  excess  monthly  stock  portfolios.  This  study  adapts  the methodology of Fama and French (2015) using 2X2 and 2x3 constructions to form a portfolio and applying Ordinary Least Square (OLS) with monthly data frequencies to test the relevance of the model to the excess stock returns of 56 companies listed on the Kompas 100 Index. The results showed that Market Excess Return (MKT), the size  of  which  was  proxied  by  Small  Minus  Big  (SMB),  the  book-to-market  ratio proxied by High Minus Low (HML) had a significant positive effect on the Excess Return of the stock portfolio of companies listed on the Kompas 100 Index. , while Profitability proxied by RMW (Robust Minus Weak) has a significant negative effect on  Excess  Return,  and  Investment  proxied  by  Conservative  Minus  Aggressive (CMA) does not affect the expected Excess Return of the stock.

## ABSTRAK
Sesuai  dengan judul  dari  penelitian  ini  yaitu  Uji  Empiris  Pengaruh Fama- French Five Factor Model terhadap Excess Return pada Saham yang terdaftar di Indeks Kompas 100 periode 2015-2019 maka penelitian ini bertujuan untuk menguji  kembali  metode  Fama-France  Five  Factor  Model  secara  parsial. Penelitian ini menggunakan data return dari saham yang terdaftar di Indeks Kompas  100  mulai  dari  Januari  2015 sampai  dengan  Desember  2019  yang kemudian  dibentuk  menjadi  data  time  series  dengan  kelebihan  portofolio saham bulanan. Penelitian ini mengadaptasi metodologi Fama dan French (2015) menggunakan konstruksi 2X2 dan 2x3 untuk membentuk portofolio dan  menerapkan  Ordinary  Least  Square  (OLS)  dengan  frekuensi  data bulanan untuk menguji relevansi model terhadap Excess return saham dari 56  perusahaan  yang  terdaftar  di  Indesk  Kompas  100.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa  Market Excess  Return  (MKT),  size  yang  diproksikan dengan  Small  Minus  Big  (SMB),  rasio  book-tomarket  yang  diproksikan dengan  High  Minus  Low  (HML)  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap Excess  Return  portofolio  saham  perusahaan  yang  terdaftar  di  Indeks Kompas  100,  sedangkan  Profitability  yang  diproksikan  dengan  RMW (Robust  Minus  Weak)  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  Excess Return,  dan  Investment  yang  diproksikan  dengan  Conservative  Minus Aggressive  (CMA)  tidak  mempengaruhi  Excess  Return  saham  yang diharapkan.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam berinvestasi tentunya investor akan  membentuk  portofolio  saham dengan  tujuan  untuk  meminimalisir risiko,  hal  ini  dikarenakan  investasi  di pasar modal memiliki risiko yang sangat tinggi (Sudiyatno et al., 2011). Keputusan untuk penetapan berinvestasi tergantung pada  tingkat  keuntungan  dan  profil
investor  yang  dihadapi  ,  dan  tingkat keuntungan  yang  akan  didapat  oleh investor  (Acaravci  et  al.,  2017).  Oleh sebab  itu  banyak  peneliti  berusaha menemukan sebuah model yang menghubungkan return yg  di  harapkan dari  tingkat  investasi  aset  keuangan dengan risiko yg menyertainya. (Bodie et al, 2018)
Setelah diperkenalkannya teori portofolio modern oleh Hendry
Markowitz (1950), kemudian pada tahun 1964  diperkenalkanlah  model  yang menghubungkan  imbal  hasil  ( Return ) investasi dengan . Setelah di perkenalkan model  CAPM,  model  ini  menjadi  topik banyak  peneliti.  Beberapa  peneliti  yang melakukan penelitian empiris diantaranya adalah Banz (1981), Bhandari  (1983),  Stattman  (1980),  Basu (1983) dan Rosenberg et al. (1985). Dalam hasil  studi  empiris,  ditekankan  bahwa CAPM  sebagian  besar  tidak  memadai dalam menjelaskan return saham, meskipun  umumnya  digunakan  untuk studi akademis dan empiris. Imbal hasil dari  suatu  aset  dalam  model  CAPM hanya  ditentukan  oleh  risiko  sistematik, yaitu beta pasar. Return harapan ( expected return )  pada  aset  berisiko  berhubungan positif  dengan  beta.  Setelah  seiring berkembangnya  jaman  banyak  peneliti yang
berlomba-lomba
untuk mengembangkan metode tersebut, karena  peneliti  menyadari  bahwa  tidak hanya  beta  yang  dapat  menjelaskan imbal  hasil  saham,  tetapi  ada  faktor- faktor penjelas lain yang dapat menjelaskan  imbal  hasil  saham  dan akhirnya  mengembangkan  model  asset pricing  lain.  Peneliti  yang  melakukan pengembangan metode tersebut diantaranya adalah Fama & French (1996,
1998), Liew & Vassalou (2000), Griffin &
Lemmon (2002), dan Lettau & Ludvigson. Kemudian Fama dan French (1993, 1995 dan 1996) mempresentasikan model  tiga  faktor  empiris  (FF3F)  yang memasukkan  faktor size dan  BE/ME selain  faktor  pasar.  Hasilnya,  mereka menemukan  bahwa  FF3F  menjelaskan variasi  pengembalian  saham  lebih  baik daripada  CAPM.  Sejak  saat  itu  model tiga  faktor  Fama-French  telah  dijadikan model acuan dalam literatur asset pricing . Tidak  berhenti  pada  tiga  faktor model saja, Fama & French melanjutkan penelitian lagi pada tahun 2012 menjadi
Fama-French Four  Model (FF4F)  yang menambahkan faktor momentum. Fama dan French melakukan penelitian kembali pada tahun 2014 dan mengahasilkan model lima faktor Fama- French  (FF5F)  dengan  menambahkan FF3F  dengan  dua  faktor  peniruan  yang menangkap  premi  pengembalian  yang terkait dengan profitabilitas dan investasi.  Fama  dan  French  (2015) menguji  kinerja  FF5F  untuk  pasar  AS menggunakan  data dari Juli 1963 hingga Desember  2013,  hasil  menunjukkan bahwa FF5F hasil kinerja yang lebih baik dari  metode  FF3F.  Sejak  saat  itu  para peneliti  di  bidang  keuangan  melakukan penelitian  menggunakan  metode  Fama- France Five Factor Model peneliti tersebut diantarnya  adalah  Abbas  dkk.  (2015) menguji  FF5F  dari  periode  2004  hingga 2014 untuk Pakistan, Clarice dan William (2015)  menguji  FF5F  dari  periode  2002 hingga 2014 untuk Brasil, Nguyen et al., (2015)  menguji  FF5F  dari  periode  2008 hingga 2015 untuk Vietnam, Chiah et al., (2016), Heaney dkk., (2016) menguji FF5F periode 1982-2013 dan periode 1993-2015 untuk  Australia  berdasarkan  hasil analisis secara umum ditemukan bahwa FF5F  memiliki  kinerja  lebih  baik daripada  FF3F  dalam  menjelaskan  rata- rata return saham.  Penelitian  juga dilakukan  di  Indonesia  dan  hasil menunjukkan  bahwa  model  lima  faktor FF  lebih    menjelaskan excess  return portofolio  saham  di  Indonesia  jika dibandingkan  dengan  model  tiga  faktor FF  Ekaputra  et  al.,  (2016).  Sebaliknya 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 pengukuran Hansen-Jagannathan. Mengingat  pentingnya  pengestimasian return.
2. TELAAH TEORI DAN

## PENGEMBANGAN HIPOTESIS
2.2  TELAAH TEORI

## Return dan Excess Return
Bodie  et  al.,  (2013)  menjelaskan bahwa  return  merupakan  penghasilan yang diperoleh selama periode investasi atas semua dana yang telah diinvestasikan.  Secara  umum, return pada  suatu  investasi  adalah  persentase dari  penghasilan  total  selama  periode investasi  dibandingkan  harga  beli investasi tersebut. Ketika harga jual lebih besar dari harga beli maka disebut capital gain .  Demikian  sebaliknya,  ketika  harga jual  lebih  kecil  dari  harga  beli  maka disebut capital  loss .  Rumus  untuk menghitung return saham adalah (Bodie et  al.,  2013)  harga  saham  atau  indeks pasar  pada  bulan  ke-t  dikurangkan dengan  harga  saham  dan  atau  indeks pasar  pada  bulan  ke  t-1  lalu  di  dibagi dengan  harga  saham  dan  atau  indeks pasar pada bulan ke t-1.
Dalam
proses pembentukan portofolio,  diperlukan  pengukuran  bagi para  investor  atas actual  return yang diterima  dari  portofolio  dibandingkan jika  investor  menginvestasikan  dalam aset  bebas  risiko  seperti  suku  bunga  BI. Maka  dari  itu  actual return yang  akan diterima  investor  adalah  selisih  dari return portofolio  dengan risk-  free  rate atau  disebut excess  return . Excess  return adalah perbedaan yang terjadi pada satu periode  tertentu  antara  tingkat  return suatu  aset  dengan  tingkat  return  yang akan  didapatkan  dibandingkan  ketika menempatkan  dananya  pada  aset  bebas risiko. (Bodie et al., 2013).

## Market Excess Return (MKT)
Menurut Franke (1984) dan Fama dan French (1993), market excess return (MKT) merupakan  selisih  antara return pasar (Rm) dengan return aset bebas risiko atau risk-free  rate (Rf).  Premi  risiko  pasar digambarkan dengan beta pasar, di mana risiko  yang  tidak  dapat  dihilangkan
melalui diversifikasi. Beta adalah pengukur risiko sistematis suatu sekuritas atau portofolio relatif terhadap risiko  pasar.  Beta  sendiri  menunjukkan sensitivitas antara pengembalian keamanan  dan  pengembalian  pasar. Penggunaan  beta  ini  berada  di  bawah teori portofolio yang menyatakan bahwa jika  pemodal  melakukan  diversifikasi dengan baik, maka pengukur risiko akan dimasukkan  sebagai  kontribusi  risiko dari saham tambahan ke dalam portofolio.  Archaravci  et  al.,  (2017) menjelaskan bahwa beta mampu menjelaskan keterhubungan antara return pasar dengan return portofolio jika return pasar bergerak naik (turun), return sekuritas  atau  portofolio  juga  bergerak naik  (turun)  sebanyak  mengikuti return pasar.  Dalam  portofolio  pasar  yang dimiliki  investor,  beta  merupakan kontribusi dari risiko itu sendiri, semakin tinggi beta, semakin sensitif pengembalian saham terhadap perubahan pasar dan semakin tinggi beta maka  semakin  tinggi  pula  volatilitas saham  tersebut,  sehingga  investor  akan meminta  tambahan return atas  saham tersebut  Tzu-Lun  Huang  et  al.,  (2019). Penelitian tentang pengaruh risk premium  terhadap excess portfolio returns  banyak  dilakukan  di  Indonesia, seperti  yang  dilakukan  oleh  Bambang Sutrisno dan Irwan Ardi Ekaputra (2016). Penelitian  serupa  juga  telah  dilakukan oleh  U’um  Munawaroh  dan  Sunarsih (2020)  yang  menunjukkan  bahwa  premi risiko  berpengaruh  positif  terhadap excess return di Indonesia.
Di  Indonesia  untuk  mencari return pasar  (Rm)  dapat  menggunakan  indeks harga  saham  gabungan  (IHSG)  atau market  price untuk  keseluruhan  industri di  Indonesia,  maka  dalam  penelitian  ini peneliti  menggunakan market  price Indeks  Kompas  100. Risk-free  rate (Rf) merupakan tingkat bunga yang diperoleh  investor  apabila  berinvestasi pada aset bebas risiko, misalnya obligasi
jangka  pendek  yang  dikeluarkan  oleh pemerintah.  Untuk  tingkat  aset  bebas risiko (Rf) dalam penelitian ini menggunakan  Sertifikat  Bank  Indonesia (SBI).
Small Minus Big (SMB) Small  Minus  Big (SMB)  merupakan salah satu variabel dalam penilaian return portofolio  berdasarkan Five  Factor  Model Fama-French. SMB merupakan selisih dari return saham  perusahaan  dengan  nilai kapitalisasi  pasar  kecil  ( small  caps )  pada periode t dengan return saham perusahaan dengan  nilai  kapitalisasi  pasar  besar  ( big caps )  pada  periode  t.  SMB  sendiri dimaksudkan  untuk  menggambarkan faktor  risiko  pada  tingkat  pengembalian yang berkaitan dengan ukuran perusahaan ( firm  size ).  Menurut  Fama  dan  French (1993), size adalah  ukuran  kapitalisasi suatu  perusahaan  dipasar  modal  yang diukur  dengan  nilai  saham  perusahaan keseluruhan  di  bursa.  Cara  menentukan perusahaan yang masuk golongan big size dan small  size adalah  dengan  meranking nilai kapitalisasi pasar seluruh perusahaan yang  ada  di  bursa  dari  yang  terbesar sampai  yang  terkecil.  Perusahaan  yang memiliki  nilai  yang  besar  akan  masuk golongan big  size ,  sedangkan  perusahaan dengan  nilai  yang  kecil  akan  masuk golongan small size .  Ukuran  perusahaan ( size ) menggambarkan besar kecilnya suatu perusahaan  yang  ditunjukkan  oleh  total aktiva, total penjualan, atau total kapitalisasi  pasar.  Kapitalisasi  pasar dihitung  dengan  mengalikan  jumlah saham perusahaan yang beredar ( outstanding shares ) dengan harga sekarang dari saham tersebut.
Menurut Fama dan French (1995), firm size (kapitalisasi  pasar)  secara  parsial berpengaruh  terhadap return .  Adapun tingkat pertumbuhan pendapatan perusahaan  kecil  ( small  caps )  cenderung lebih besar daripada perusahaan besar ( big caps ).  Hal  ini  dikarenakan return saham perusahaan kecil cenderung lebih
fluktuatif, dibandingkan dengan perusahaan besar yang lebih stabil. Harga saham  perusahaan  besar  yang  stabil menyebabkan volatilitas yang kecil sehingga return yang  dihasilkan  pun  juga kecil.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa SMB  berhubungan  positif  dengan return portofolio.
Menurut  Songul  Kakilli  Acaravci  dan Yunus Karaomer (2017) Ekuitas pasar (ME) digunakan  sebagai  faktor  ukuran.  ME adalah nilai pasar dari ekuitas perusahaan pada  akhir  Juni  tahun  "t."  Itu  dihitung dengan mengalikan harga saham perusahaan  dengan  jumlah  saham  yang beredar  dari  perusahaan.  Nilai  pasar perusahaan  setiap  tahun  “t”  untuk  setiap saham diperoleh dengan menghitung nilai pasar  pada  akhir  Juni  tahun  ke  t.  Setelah nilai  pasar  untuk  bulan  Juni  adalah dihitung  dengan  cara  semua  perusahaan dalam  sampel,  pertama,  diurutkan  dari kecil  ke  besar  sesuai  dengan  nilai  pasar bulan Juni tahun “t.” Kemudian, perusahaan yang diurutkan dikelompokkan  menjadi  dua  kelompok berdasarkan  nilai  pasar,  kecil  dan  besar. Perusahaan  dengan  nilai  pasar  di  atas median nilai pasar sampel pada akhir Juni tahun  "t"  dimasukkan  dalam  portofolio ukuran  " Big (B)"  dan  perusahaan  dengan pasar  nilai  di  bawah  nilai  pasar  rata-rata sampel  pada  akhir  Juni  tahun  "t" dimasukkan  dalam  portofolio  ukuran " Small (S)". Terakhir, perusahaan- perusahaan ini termasuk dalam nilai pasar yang relevan portofolio sampai Juli tahun “t”  sampai  Juni  tahun  “t+1.”  Pada  akhir Juni  tahun  “t+1”,  portofolio  diperbarui berdasarkan nilai pasar saat itu.

## High Minus Low (HML)
Variabel  selanjutnya  yang  ada  pada Five Factor Model Fama-French adalah High Minus Low (HML). HML dalam Five Factor Model Fama-French  berkaitan  dengan tinggi  atau  rendahnya  nilai book-to-market (B/M) dari perusahaan. Menurut Fama dan French (1993), book-
to-market  ratio adalah  rasio  perbandingan antara book value of equity suatu perusahaan dengan market  value  of  equity .  Rasio  ini menunjukkan seberapa jauh suatu perusahaan  mampu  menciptakan  nilai perusahaan relatif terhadap jumlah modal yang  diinvestasikan. Book-to-market  ratio dapat menjadi indikator bahwa perusahaan  tersebut under  value atau over value .  Apabila book  value suatu  sekuritas lebih kecil dibanding market value (book-to- market ratio <  1), maka saham perusahaan tersebut over  value .  Sebaliknya,  bila book value sekuritas lebih lebih besar dibanding market value (book-to-market ratio > 1), maka saham  perusahaan  tersebut under  valued . Persamaan untuk mendapatkan nilai book- to-market  ratio adalah Book  value  of    Equity dibagi dengan Market value of Equity . HML  merupakan  selisih  dari return saham  perusahaan  dengan  nilai    B/M tinggi dengan return saham dari perusahaan  dengan  nilai  B/M  rendah. Batas tengah untuk menentukan nilai B/M tergolong  tinggi  atau  rendah  diperoleh berdasarkan  rata-  rata  nilai  B/M  dari keseluruhan sampel yang diteliti.
Fama  dan  French  (1995)  menyatakan bahwa  perusahaan  dengan  nilai  B/M tinggi  mempunyai  profitability  lebih rendah daripada perusahaan dengan nilai B/M  yang  lebih  rendah.  Nilai  B/M  yang tinggi juga menunjukkan bahwa perusahaan sedang dalam kondisi distress . Dengan kondisi seperti ini, pada akhirnya akan  terjadi  yang  namanya over  reaction . Dimana  pada  akhirnya  investor  akan menilai  saham  perusahaan  sedang  dalam kondisi under value . Under value merupakan kondisi dimana book value perusahaan lebih tinggi dibandingkan dengan market value nya.  Perusahaan under  value tidak selalu menandakan bahwa kinerja perusahaan tidak  baik,  akan tetapi  hal  ini bisa  diakibatkan  oleh  investor  yang menilai saham perusahaan terlalu rendah. Maka dari itu, nantinya dapat dimungkinkan adanya koreksi harga naik mendekati nilai wajarnya. Dengan adanya
persepsi  (positif)    koreksi  harga  tersebut, akan  mendorong  investor  untuk  membeli saham dari perusahaan-perusahaan dengan  nilai  B/M  yang  tinggi  dengan harapan  mengalami  kenaikan  harga  yang akan mendorong kenaikan return . Sehingga  berdasarkan  analisis  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  B/M berpengaruh  positif  terhadap return portofolio.

## Robust Minus Weak (RMW)
Robust Minus Weak (RMW) merupakan salah satu variabel baru dari dua variabel tambahan  yang  ada  dalam Five  Factor Model Fama-French.  Variabel  RMW berkaitan  erat  dengan  faktor profitability perusahaan.
Profitability adalah kemampuan perusahaan untuk
menghasilkan  keuntungan  pada  tingkat penjualan, aset, dan modal saham tertentu. Ada  tiga  rasio  yang  sering  dibicarakan, yaitu: profit  margin , return on  asset  (ROA) dan return on equity (ROE).
Berdasarkan  Hou  et  al.  (2014)  dan Chiah  et  al.  (2015),  variabel profitability pada Five Factor Model diproksikan dengan ROE.  Perusahaan  dengan  nilai  ROE  yang tinggi  nantinya  akan  masuk  dalam kelompok robust ,  sedangkan  perusahaan dengan  nilai  ROE  yang  rendah  nantinya akan  masuk  dalam  kelompok weak . Menurut  Horne  &  Wachowicz  (2008), Return on  Equity (ROE)  membandingkan laba  bersih  setelah  pajak  (dikurangi dividen  saham  preferen,  jika  ada)  dengan ekuitas  yang  telah  diinvestasikan  oleh pemegang saham di perusahaan. Return on Equity (ROE)  yang  tinggi  mencerminkan penerimaan perusahaan terhadap peluang investasi yang kuat dan pengelolaan biaya yang  efektif.  Semakin  tinggi  nilai  ROE, maka  semakin  efisien  pula  penggunaan modal  sendiri  yang  dilakukan  oleh  pihak manajemen perusahaan. Sehingga investor lebih percaya untuk menanamkan modalnya  pada  perusahaan  dengan  nilai ROE yang tinggi, dimana mereka percaya bahwa perusahaan akan mampu
menyisakan  atau  memberikan  margin tertentu  (dalam  hal  ini  adalah  dividen) sebagai  kompensasi  yang  wajar  untuk investor yang telah menanamkan modalnya.  Bagi  investor  semakin  tinggi ROE  menunjukkan  risiko  investasi  yang semakin  kecil.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan bahwa nilai ROE
berpengaruh  positif  terhadap return portofolio.

## Conservative Minus Aggressive (CMA)
Variabel  baru  selanjutnya  dalam Five Factor Model Fama-French adalah
Conservative Minus Aggressive (CMA), yang berkaitan  dengan  faktor investment .  CMA merupakan  selisih  dari return saham perusahaan dengan conservative investment dengan return saham  perusahaan  dengan aggressive investment.
Berdasarkan Gray dan Johnson (2011), dan Chiah et al. (2015), variabel investment dalam  model Five  Factor  Model Fama- French  dapat  diproksikan  dengan asset growth (AG). Jadi, perusahaan dengan nilai AG  tinggi  nantinya  akan  masuk  pada kelompok aggressive dan  perusahaan dengan nilai AG rendah akan masuk pada kelompok conservative .
Gray  dan  Johnson  (2011)  dalam penelitiannya  menjelaskan  bahwa asset growth (AG)  merupakan  prediktor  kuat terhadap abnormal return di  masa  yang akan datang. Asset
growth mempertahankan  kemampuan  peramalan bahkan  pada  saham  kapitalisasi  besar. Perusahaan  yang  sedang  dalam  tahap pertumbuhan  akan  membutuhkan  dana yang  besar.  Dikarenakan  kebutuhan  dana yang  makin  besar  tersebut,  maka perusahaan  akan  lebih  cenderung  untuk menahan  sebagian  besar  pendapatannya. Semakin  besar  pendapatan  yang  ditahan dalam perusahaan, dapat diartikan bahwa semakin rendah  dividen yang  dibayarkan kepada para pemegang saham. Rendahnya pembayaran  dividen  akan  menjadikan perusahaan  makin  kurang  menarik  bagi investor. Tingkat pertumbuhan yang cepat
mengidentifikasikan  bahwa  perusahaan tersebut  sedang  mengadakan  ekspansi. Sehingga  berdasarkan  analisis  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  AG berpengaruh  positif  terhadap return portofolio. Berdasarkan Gray dan Johnson (2011),  nilai asset  growth (AG)  suatu perusahaan  dapat  dihitung  dengan  total aset  pada  periode  t  dikurangkan  dengan total  aset  periode  t-1  dan  dibagi  dengan total aset pada periode t-1.

## 2.2  Hipotesis Penelitian:
Hipotesis pertama (H1) : dinyatakan  bahwa Market  Excess Return (MKT) diduga akan berpengaruh positif signifikan terhadap Excess  Return saham  Indeks
Kompas 100 periode 2015-2019. Hipotesis kedua (H2) : dinyatakan  bahwa Small  Minus  Big (SMB)    diduga  akan  berpengaruh positif    signifikan  terhadap Excess Return saham  Indeks  Kompas  100 periode 2015-2019.
Hipotesis ketiga (H3) : dinyatakan  bahwa High  Minus  Low (HML)  diduga  akan  berpengaruh positif    signifikan  terhadap Excess Return saham  Indeks  Kompas  100 periode 2015-2019.
Hipotesis ke-empat (H4) : dinyatakan bahwa Robust  Minus  Weak (RMW)  diduga  akan  berpengaruh positif    signifikan  terhadap Excess Return saham  Indeks  Kompas  100 periode 2015-2019.
Hipotesis ke-lima (H5) : dinyatakan  bahwa Conservative  Minus Aggresive (CMA) diduga akan berpengaruh positif signifikan terhadap Excess Return saham  Indeks Kompas 100 periode 2015-2019.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Fama-French Five  Factors  Model dengan
tujuan  untuk  menjelaskan excess  return portofolio saham. Portofolio saham yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah saham-saham  yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia dan yang masuk ke dalam Indeks Kompas 100 periode 2015 sampai 2019.  Variabel  dalam  penelitian  ini meliputi Market  excess  return (MKT), Small  Minus  Big (SMB), High  Minus  Low (HML), Robust  Minus  Weak (RMW), Conservative Minus Aggresive (CMA) dan Excess  Return Potofolio.  Adapun  data yang  digunakan  adalam  penelitian  ini adalah data-data kuantitatif.
Sampel  yang  digunakan  untuk penelitian  ini  diambil  menggunakan teknik purposive sampling. Pada
penelitian  ini  objek  yang  dijadikan sampel adalah perusahaan yang terdaftar pada  Indeks  Kompas  100.  Kriteria  yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perusahaan yang secara konsisten terdaftar  dan  masuk  sebagai anggota  Indeks  Kompas  100 selama periode 2015 – 2019.
2. Perusahaan yang memiliki laporan keuangan tahunan lengkap selama periode  2015-2019.  Metode  pada penelitian ini menggunakan analisis  deskriptif,  uji  normalitas, uji multikolonieritas, uji autokorelasi, analisis linear berganda dan uji hipotesa.

## Pembentukan Portfolio
Pembentukan portofolio Small Minus Big (SMB):
Tabel 1. Informasi Kelompok Portofolio berdasarkan portofolio size-ME
1. Menentukan  ukuran  perusahaan berdasarkan  besar  dan  kecilnya dlihat  dari  total market  equity .  Total market  equity =  Harga  saham dikalikan  dengan  jumlah  saham yang beredar pada periode t.
2. Perusahaan  yang  termasuk  dalam sampel diurutkan dari kecil ke besar menurut market equity (ME).
3. Membagi  ukuran  perusahaan  yang sudah diurutkan berdasarkan market equity menjadi  dua  kelompok,  50% perusahaan  dengan market  equity di atas market  equity median  termasuk
dalam  portofolio  ukuran  " Big (B)" dan 50% perusahaan dengan market equity di bawah market equity median termasuk  dalam  portofolio  ukuran " Small (S)".
4. Portofolio SMB akan dibagi menjadi delapan belas portofolio, hal tersebut  dikukur  dengan  nilai kapitalisasi perusahaan (SMB), nilai Book  to  Market (HML),  nilai  ROE (RMW),    dan  nilai Asset  Growth perusahaan  (CMA).  Breakpoints untuk masing-masing variable adalah 30% teratas (untuk kelompok Sort 2x3 sort on Breakpoints Faktor dan Komponen Size -BE/ME 30%, 40%, 30% SMB BE/ME = (SL+SM+SH)/3-(BL+BM+BH)/3 Size -Op 30%, 40%, 30% SMB Op = (SR+SM+SW)/3-(BR+BM+BW)/3 Size -Invs 30%, 40%, 30% SMB Invs = (SC+SM+SA)/3-(BC+BM+BA)/3 SMB - SMB = SMB BE/ME+ SMB Op+ SMB Invs Sort 2x2 sort on Breakpoints Faktor dan Komponen Size -BE/ME 50%, 50% SMB = (SH+SL+SR+SW+SC+SA)/6- (BH+BL+BR+BW+BC+BA)/6
high,robust,  dan  aggressive),  40% medium  (medium  ME,  medium ROE,  medium  AG),  dan  30% terbawah (low, weak, dan conservative),  maka  terbentuklah kelompok  portofolio  small  meliputi SH,  SL,  SR,  SW,  SC,  dan  SA, sedangkan pada kelompok portofolio medium SM, BM, SM, BM, SM,  dan  BM,  dan  pada  kelompok portofolio  big  BH,  BL, BR,  BW,  BC, dan BA.
Pembentukan Portofolio High Minus Low (HML):
Tabel 2. Informasi Kelompok Portofolio berdasarkan portofolio size-BE/ME
1. Menentukan  ukuran  perusahaan dengan book-to-market equity Book-to- market equity:
Book-to-market = Book value of Equity Market value of Equity
2. Perusahaan  yang  termasuk  dalam sampel diurutkan dari kecil ke besar menurut market Book-to-market equity (BE/ME).
3. Membagi  ukuran  perusahaan  yang sudah  diurutkan  berdasarkan Book- to-market equity menjadi tiga kelompok  berdasarkan breakpoints yaitu High 30%, Medium 40%, Low
30%. 4. Portofolio 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  masuk  kedalam perusahaan high, sedangkan portofolio  SM  dan  BM  masuk kedalam  perusahaan medium, dan portofolio  SL  dan  BL  masuk kedalam kelompok low.
Pembentukan Portofolio Robust Minus Weak (RMW):
Tabel 3. Informasi Kelompok Portofolio berdasarkan portofolio size-Profitability
1. Menentukan ukuran perusahaan dengan profitability perusahaan. Profitability diukur dengan ROE 𝑹𝑶𝑬𝒕 = Net Income 𝒕 Sort 2x3 sort on Breakpoints Faktor dan Komponen RMW 30%, 40%, 30% RMW=(SR+BR)/2-(SW+BW)/2 Sort 2x2 sort on Breakpoints Faktor dan Komponen RMW 50%, 50% RMW=(SR+BR)/2-(SW+BW)/2 Sort 2x3 sort on Breakpoints Faktor dan Komponen HML 30%, 40%, 30% HML=(SH+BH)/2-(SL+BL)/2 Sort 2x2 sort on Breakpoints Faktor dan Komponen HML 50%, 50% HML=(SH+BH)/2-(SL+BL)/2
Total Ekuitas 𝒕
2. Perusahaan  yang  termasuk  dalam sampel  diurutkan  dari  kecil  ke  besar menurut Profitability. 3. Membagi  ukuran  perusahaan  yang sudah diurutkan berdasarkan Profitability menjadi  tiga  kelompok berdasarkan breakpoints yaitu Robust 30%, Medium 40%, Weak 30%. 4. Portofolio 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 masuk kedalam perusahaan Robust, sedangkan portofolio SM dan BM masuk kedalam perusahaan medium, dan  portofolio SW  dan  BW  masuk  kedalam kelompok weak.
Pembentukan Conservative Minus Aggresive (CMA):
Tabel 4. Informasi Kelompok Portofolio berdasarkan portofolio size-Investment
1. Menentukan ukuran perusahaan dengan Investment perusahaan. Investment diukur  dengan Asset Growth.
AG = Total Aset t-Total Aset t-1
Total Aset t-1 2. Membagi  ukuran  perusahaan  yang sudah diurutkan berdasarkan Investment menjadi  tiga  kelompok berdasarkan breakpoints yaitu Conservative 30%, Medium 40%, Aggresive 30%. 3. Portofolio RMW akan 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 masuk kedalam perusahaan Conservative, sedangkan portofolio SM dan BM masuk kedalam perusahaan medium, dan portofolio SA dan  BA  masuk  kedalam  kelompok Aggresive.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 5. Summary Deskriptif Statistik Panel A Hasil statistik 3 Faktor Model dengan Portofolio 2x2 Sort 2x3 sort on Breakpoints Faktor dan Komponen CMA 30%, 40%, 30 % CMA=(SC+BC)/2-(SA+BA)/2 Sort 2x2 sort on Breakpoints Faktor dan Komponen CMA 50%, 50% CMA=(SC+BC)/2-(SA+BA)/2 Var Excess Return MKT SMB HML RMW CMA Mean -0,0012 0,0293 -0,0137 -0,0093 0,0067 0,0047 Med 0,0036 0,0409 -0,0218 -0,0085 0,0093 0,0040 Max 0,1419 0,0698 0,0855 0,1787 0,0812 0,0941 Min -0,0997 -0,1019 -0,1275 -0,1342 -0,0618 -0,0409 Std. Dev. 0,0521 0,0340 0,0382 0,0560 0,0319 0,0274 Obs 60 60 60 60 60 60

## Panel B Hasil statistik 3 Faktor Model dengan Portofolio 2x3
Var Excess Return MKT SMB HML RMW CMA Mean -0,0012 -0,0024 -0,0042 -0,0093 -0,0022 0,0091 Med 0,0036 0,0019 -0,0037 -0,0085 0,0237 0,0054 Max 0,1419 0,0797 0,1597 0,1787 0,6100 0,2020 Min -0,0997 -0,1019 -0,1552 -0,1342 -0,5709 -0,1628 Std. Dev. 0,0521 0,0392 0,0668 0,0560 0,2102 0,0837 Obs 60 60 60 60 60 60 Tabel 6. Summary Hasil Model Regresi
Portofolio 2x2 Portofolio 2x3
Pada  tabel  6  menunjukkan  bahwa  hasil uji  koefisien  determinasi  (Adjusted  R 2 ) dari portofolio  2x3  lebih  baik  dibandingkan dengan  portofolio  2x2,  yang  artinya kontruksi portofolio 2x3 mampu menjalaskan dengan  sangat  baik  pengaruh Market  excess return (MKT), Small  Minus  Big (SMB), High Minus  Low (HML), Robust  Minus  Weak (RMW), Conservative Minus Aggresive (CMA)
terhadap Excess  Return Potofolio  saham dibandingkan  dengan  kontruksi  portofolio 2x2. Mengingat hasil kontruksi portofolio 2x3 lebih  baik  dari  kedua  versi  tersebut,  maka dalam  uji  parsial  hanya  akan  menjelaskan hasil  t-statistik  uji  faktor  yang  terbentuk dalam  versi  2x3  secara  rinci.  Berikut  adalah hasil uji t-statistik pada tabel 6 yang diperoleh dari masing-masing variabel independen:
Variable Coef Std. Error t-Statistic Prob. MKT 1.119216 0.061985 18.05630 0.0000 SMB 0.254393 0.033585 7.574702 0.0000 HML 0.126180 0.044331 2.846325 0.0062 RMW -0.024271 0.012033 -2.017063 0.0487 CMA 0.013496 0.028657 0.470947 0.6396 C 0.003501 0.002258 1.550369 0.1269 F 8.759715 Prob>F 0.000004 R-squared 0.447845 Adjusted R- squared 0.396719 Variable Coef Std. Error t-Statistic Prob. MKT 0.643166 0.157214 4.091036 0.0001 SMB 0.345684 0.145276 2.379501 0.0209 HML 0.392906 0.105961 3.708026 0.0005 RMW -0.079251 0.183212 -0.432561 0.6671 CMA 0.317016 0.199317 1.590511 0.1176 C -0.012687 0.007485 -1.695082 0.0958 F 101.3360 Prob>F 0.000000 R-squared 0.903688 Adjusted R- squared 0.894771
• Pengaruh MKT terhadap Excess Return Saham Indeks Kompas 100 Berdasarkan hasil analisis pada tabel 6 menunjukkan bahwa pengujian hipotesis  MKT  terhadap excess  return diperoleh nilai t statistic sebesar 18.05630 dengan  probabilitas  sebesar  0,0000  < 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H 01 ditolak dan H a1 diterima artinya MKT berpengaruh  positif  signifikan  terhadap excess return saham kompas 100.
Hasil  penelitian  ini  mendukung penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Eugene  Fama  dan Kanneth  French (2015)  dalam  jurnal  yang  berjudul  “ A Five-Factor  Asset  Pricing  Model .”  dengan hasil penelitian bahwa MKT berpengaruh  dan  signifikan  secara parsial terhadap excess return saham.
• Pengaruh  SMB  ( Small  Minus  Big) terhadap Excess  Return Saham  Indeks Kompas 100 Berdasarkan hasil analisis pada tabel 6 menunjukkan bahwa pengujian hipotesis  SMB (Small  Minus  Big) terhadap excess  return diperoleh  nilai t statistic sebesar 7,574702 dengan
probabilitas  sebesar  0,0000  <  0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H 02 ditolak  dan  H a2 diterima  artinya  SMB (Small  Minus  Big) berpengaruh  positif signifikan terhadap excess return saham.
Hasil  penelitian  ini  mendukung penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Eugene  Fama  dan Kanneth  French (2015)  dalam  jurnal  yang  berjudul  “ A Five-Factor  Asset  Pricing  Model .”  dengan hasil penelitian bahwa SMB (Small Minus Big) berpengaruh  positif  signifikan terhadap excess return saham.
• Pengaruh  HML  ( High  Minus  Low) terhadap Excess  Return Saham  Indeks Kompas 100 Berdasarkan hasil analisis pada tabel 6 menunjukkan bahwa pengujian hipotesis  HML  ( High  Minus  Low)
terhadap excess  return diperoleh  nilai t statistic sebesar 2,846325 dengan
probabilitas  sebesar  0,0062  <  0,05.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa H 03 ditolak  dan  H a3 diterima  artinya  HML ( High  Minus  Low) berpengaruh  positif signifikan terhadap excess return saham. Hasil  penelitian  ini  mendukung penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Eugene  Fama  dan Kanneth  French (2015)  dalam  jurnal  yang  berjudul  “ A Five-Factor  Asset  Pricing  Model .”  dengan hasil penelitian bahwa HML ( High Minus Low) berpengaruh  positif  signifikan terhadap excess return saham.
• Pengaruh RMW ( Robust Minus Weak) terhadap Excess Return Saham Indeks Kompas 100
Berdasarkan hasil analisis pada tabel 6 menunjukkan bahwa pengujian
hipotesis  RMW  ( Robust  Minus  Weak) terhadap excess  return diperoleh  nilai t statistic sebesar  -2,017063  dengan probabilitas  sebesar  0,0487  <  0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H 04 ditolak  dan  H a4 diterima  artinya  RMW ( Robust Minus Weak) berpengaruh negatif signifikan terhadap excess return saham.Hasil  penelitian  ini  mendukung penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Eugene  Fama  dan Kanneth  French (2015)  dalam  jurnal  yang  berjudul  “ A Five-Factor  Asset  Pricing  Model .”  dengan hasil  penelitian  bahwa  RMW  ( Robust Minus  Weak) berpengaruh  negatif signifikan terhadap excess return saham.
• Pengaruh  CMA  ( Conservative  Minus Aggressive) terhadap Excess  Return Saham Indeks Kompas 100 Berdasarkan hasil analisis pada tabel 6 menunjukkan bahwa pengujian hipotesis  CMA  ( Conservative  Minus Aggressive) terhadap excess  return
diperoleh nilai t statistic sebesar 0,470947 dengan  probabilitas  sebesar  0,6396  > 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H 05 diterima  dan  H a5 ditolak  artinya CMA  ( Conservative  Minus  Aggressive) tidak  berpengaruh  positif  signifikan terhadap excess return saham.
Hasil penelitian ini bertolak belakang dengan  penelitian  sebelumnya  yang
dilakukan  oleh  Eugene  Fama  dan Kanneth French (2015) dalam jurnal yang berjudul  “ A  Five-Factor  Asset  Pricing Model .”  dengan hasil  penelitian  bahwa RMW ( Robust Minus Weak) berpengaruh positif  signifikan  terhadap excess  return saham.

## 5. SIMPULAN
Berdasarkan hasil uji hipotesa diperoleh kesimpulan  sebagai  berikut  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa Market  Excess  Return (MKT), size yang  diroksikan  dengan Small Minus  Big (SMB) , rasio book-tomarket yang diproksikan dengan High Minus Low (HML) berpengaruh  positif  signifikan  terhadap Excess  Return portofolio  saham  perusahaan yang  terdaftar  di  Indeks  Kompas  100, sedangkan Profitability yang  diproksikan dengan Robust  Minus  Weak (RMW)
berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap
Excess  Return, dan Investment yang diproksikan  dengan Conservative  Minus
Aggressive (CMA)  tidak  mempengaruhi Excess Return saham yang pada saham yang terdaftar di Indeks  Kompas 100. Hasil penelitian ini memberikan informasi  yang  relevan  tentang  hubungan antara risiko dan return saham menggunakan Fama  and  French Five  Factors  Model dari Prancis, terutama pada saham yang terdaftar di  Indeks  Kompas  100  selama  tahun  2015 hingga 2019.

## REFERENSI
Acaravci1,  Songul  Kakilli,  dan  Yunus
Karaomer2**.  “Fama -French  Five Factor Model: Evidence from Turkey*.” International  Journal  of
Economics  and  Financial  Issues ,  2017: 130-137.
Chiah  M,  Chai  D,  Zhong  A,  Li  S.  “A  Better Model? An Empirical Investigation of the Fama-French Five-Factor Model in Australia.” International  Review  of Finance , 2015.
Eduardus,  Tendelilin. Portofolio  dan  Investasi Teori  dan  Aplikasi  (Edisi  pertama). Yogyakarta: Kanisius, 2010.
Eugene F. Fama a, Kenneth R.French. “A Five Factor Ass et Pricing Model.” Journal of Financial  Economics,  Elsevier ,  2015:  1-
22.
Ghozali,  Imam.  “Analisis  Multivariant  dan
Ekonometrika.” Dalam Analisis Multivariant dan Ekonometrika , oleh Dr. Dwi Hatmono Prof H. Imam Ghozali. Semarang:  Universitas  Diponegoro, 2013.
Harshitaa,  Singh,  S.a,  Yadav,  Surendra  S.a. “Indian  stock  market  and  the  asset pricing  model.” Procedia  Economics and Finance, Elsevier Journal. , 2015.
https://www.idnfinancials.com/.  “Laporan Keuangan  Perusahaan  Tahunan.” 2014-2019.
https://www.idx.co.id/data- pasar/ringkasan- perdagangan/ringkasan-saham/. “Laporan  Saham  Beredar  .”  2014 - 2019.
https://www.investing.com/.
“Laporan Close  Price  Seluruh  Saham  Indeks
Kompas 100.” Bulanan 2014 -2019.
Huang,  Tzu- Lun.  “Is  the  Fama  and  French five-factor  model  robust  in  the Chinese  stock  market?  .” Asia  Pacific Management  Review,  Elsevier  Journal. , 2019.
Johnson,  Gray  and.  “The  relationship between  asset  growth  and  cross- section  of  stock  returns.” Journal  of Bangking and Finance , 2011: 670-680.
Marx,  Novy.  “The  other  side  of  value:  The gross  profitability  premium.” Journal of Financial , 2013: 1-28.

## Nisa,  Aminatun.  “Pengaruh  Pemahaman
Investasi,  Modal  minimal  Investasi dan  Motivasi  Terhadap  Minat Mahasiswa  Berinvestasi  di  Pasar Modal.” Jurnal  Penelitian  Teori  dan Terapan Akuntansi , 2017.
P., Jones C. Investment Principles and Concepts.
Singapore:  John  Wiley  and  Sons Singapore Pte. Ltd., 2014.
Pondaag,  Rianty  Nikita  Lotazia,  dan  Erni
Ekawati. “Accounting Information In the  Fama  and  French  Three-Factors
Model.” Jurnal Akuntansi dan Keuangan  Indonesia ,  2020:  Volume  17 Nomor 2 hal 197-220.
Pte.Ltd.,  John  Wiley  and  Sons  Singapore. “Investment Principle and Concepts.”
Dalam Investment  Principle  and
Concepts , 22. Singapore, 2014.
rate/data/Default.aspx, http://www.bi.go.id/en/moneter/b i. “BI Rate.” 2014 -2019.
Sudiyatno,  irsad  m.  “Study  of  The  Three Factor  Model  Fama  and  French  in
Indonesia  Stock  Exchage.” Jurnal Bisnis dan Ekonomi , 2011: 126-136.
Sutrisno, Bambang, dan Irwan Adi Ekaputra. “Uji  Empiri s  Model  Asset  Pricing Lima  Faktor  Fama  and  French  di Indonesia.” Jurnal  Keuangan  dan Perbankan , 2016: 343-357.
Tekehara, Kubota dan. “Does the Fama and French Five Factor Model Work Well in  Japan?” International  Review  of Finance , 2017.
U'um Munawaroh, Sunarsih. “Pengaruh lima faktor  Fama-French  dan  faktor momentum.” Jurnal  Ekonomi  dan Keuangan Islam , 2020: 119-133.
Vera Ch. O. Manoppo, Bernard Tewal, Arrazi Bin Hasan. “Pengaruh Current Ratio, DER, ROA dan NPM Terhadap Harga Saham  pada  Perusahaan  Food  And Beverages  yang  Terdaftar  di  BEI.” Jurnal Manajemen , 2017.