BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Bab ini akan menjelaskan tentang data-data yang digunakan, sumber data, dan tahapan-tahapan pengolahan data dalam upaya mengestimasi hasil yang dapat menjawab tujuan penelitian. Bab ini akan terbagi ke dalam dua subbab besar antara lain : 3.1 Data Penelitian Data yang yang digunakan pada penelitian dari kemampuan selectivity dan market timing ini merupakan data sekunder yang bersifat time-series. Objek penelitian yang digunakan adalah reksa dana saham terbuka non-syariah. Penggunaan reksa dana non-syariah dikarenakan jumlah reksa dana non-syariah yang aktif lebih banyak dibandingkan dengan reksa dana syariah yang aktif pada periode penelitian yang digunakan. Selain itu para manajer investasi dari reksa dana non-syariah memiliki lebih banyak alternatif pilihan saham ketika melakukan kegiatan selektivitas dalam proses pembentukkan portofolionya. Periode pengamatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah data lima tahun terakhir dengan menggunakan interval data harian, pemilihan periode ini dikarenakan dalam lima tahun terakhir reksa dana berkembang dengan baik terutama reksa dana saham. Penelitian ini juga menilai kemampuan manajer investasi dalam dua periode berbeda yaitu ketika pasar dianggap sedang mengalami masa bullish dan bearish. Pengategorian periode bullish dan bearish tersebut mengacu kepada literatur yang telah dipaparkan pada bab sebelumnya. 3.1.1 Kriteria Pemilihan Sampel Kriteria pemilihan dari sampel data yang akan digunakan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Reksa dana saham non-syariah. 2. Reksa dana yang digunakan adalah reksa dana terbuka (open-end funds). Identifikasi kemampuan..., Finanda Marsalina L., FE UI, 2009 47 Universitas Indonesia
48 3. Reksa dana yang digunakan harus aktif diperdagangkan dalam periode lima tahun terakhir yang dimulai dari Bulan Januari 2004 sampai dengan Bulan Desember 2008. Berdasarkan kriteria di atas diperoleh empat belas reksa dana saham yang memenuhi kriteria yang akan dijadikan sampel penelitian. Berikut ini merupakan tabel rangkuman dari sampel reksa dana yang memenuhi kriteria yang akan dijadikan sebagai sampel penelitian. Tabel 3.1 : Sampel Penelitian NO Nama Reksa Dana 1 Bahana Dana Prima 2 BNI Berkembang 3 Dana Sentosa 4 Danareksa mawar 5 Fortis Ekuitas 6 Maestro Dinamis 7 Manulife Dana Saham 8 Nikko Saham Nusantara Panin Dana Maksima 9 10 Phinisi Dana Saham 11 Rencana Cerdas 12 Schroder Dana Prestasi Plus Kode BDP BNIB DS DM FE MD MDS NSN PDM PDS RC SDPP Manajer Investasi PT. Bahana TWC Investment Management PT. BNI Securities PT. Equity Development Securities PT. Danareksa Investment Management PT. Fortis Investment PT. AXA Asset Management Indonesia PT. Manulife Aset Manajemen Indonesia PT. Nikko Securities Indonesia PT. Panin Sekuritas PT. Manulife Aset Manajemen Indonesia PT. Ciptadana Aset Manajemen PT. Schroder Investment Management Indonesia PT. Batavia Prosperindo Aset Manajemen PT. Trimegah Securities Tbk. 13 Si Dana Saham 14 Trim Kapital SDS TK Sumber : Bapepam-LK Namun pada saat proses pengumpulan data dari sampel penelitian, reksa dana Si Dana Saham (SDS) dengan manajer investasi PT. Batavia Prosperindo Aset Manajemen harus dikeluarkan dari sampel penelitian. Hal ini dikarenakan adanya keterbatasan ketersediaan data di lapangan. Sehingga jumlah sampel reksa dana saham yang dapat digunakan dalam penelitian ini hanya berjumlah tiga belas reksa dana. Pada periode peneletian terdapat tiga sampel reksa dana yang mengalami perubahan nama antara lain: 1) Reksa dana Citireksadana Ekuitas berubah menjadi Fortis Ekuitas. 2) Reksa dana Master Dinamis berubah menjadi Maestro Dinamis. Identifikasi kemampuan..., Finanda Marsalina L., FE UI, 2009 Universitas Indonesia
49 3) Reksa dana Megah Kapital berubah menjadi Trim Kapital. 3.1.2 Sumber dan Spesifikasi Data Data dan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini antara lain : 1) Nilai Aktiva Bersih (NAB) reksa dana yang diperoleh dari situs 2) Nilai dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) yang diperoleh dari situs 3) Nilai dari tingkat suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI rate) satu bulanan yang diperoleh dari situs Sebelum dilakukan pengolahan lebih lanjut data mentah yang digunakan harus memenuhi syarat sebagai berikut: 1) Equi Space, dimana data memiliki lag yang sama antar data satu dengan data lainnya. Dengan kata lain selisih tenggang waktu antara t dengan t-1 harus sama dengan selisih tenggang waktu antara t-1 dan t-2. 2) Data time series yang digunakan telah white noise, dimana error pada data telah begerak secara acak (random). Uji Unit root test dengan metode Augmented Dickey-Fuller (ADF) merupakan langkah yang harus dilakukan untuk mencapai syarat ini. Jika nilai probabilitasnya lebih kecil dari nilai kritis dengan tingkat kepercayaan 95%, maka data sudah tidak mengandung unit root atau error pada data telah bergerak secara acak (random). 3) Data time series telah stationer yang berarti data telah bergerak pada titik rata- ratanya. Jika terdapat volatilitas yang besar pada data, maka data dapat dikatakan belum stationer, sehingga perlu dilakukan diferencing terlebih dahulu pada data. 3.2 Metode Penelitian Pengolahan data dari penelitian ini menggunakan program E-views 4.1 dan program Microsoft Excel. Model, variabel, dan prosedur penelitian akan dibahas lebih mendalam pada subbab berikut ini. Identifikasi kemampuan..., Finanda Marsalina L., FE UI, 2009 Universitas Indonesia
50 3. 2. 1 Model dan Variabel Penelitian Pada penelitian ini penulis menggunakan model parametrik Herikson dan Merton untuk mengukur kemampuan selectivity dan market timing dari para manajer investasi dalam mengelola reksa dana saham. Ri,t=αi + β1i (Rm,t) + γD(Rm,t) + ε i,t Keterangan variabel dan koefisien parameter dari model Herikson dan Merton: Varibel Dependen dan Independen: Ri,t = variabel dependen yang merupakan excess return dari reksa dana i pada saat t. Rm,t = variabel independen yang merupakan excess return dari market return pada saat t. D = variable dummy yang bernilai 1 jika Rm,t > Rf, dan bernilai 0 jika Rm,t < Rf. ε i,t = variabel error yang merupakan risiko spesifik dari reksa dana saham. Parameter Model : αi = parameter ukuran dari kemampuan selectivity yang dimiliki oleh manajer investasi reksa dana i (risk-adjusted return). Semakin besar nilai positif yang dihasilkan maka semakin besar kemampuan selectivity dari manajer investasi. β1i = parameter yang mengukur systematic risk dari reksa dana. Semakin besar risiko yang dimiliki maka semakin besar return yang dihasilkan. γ = parameter yang mengukur market timing dari manajer investasi reksa dana i. 3. 2. 2 Prosedur Pengolahan Data Sebelum proses pengolahan sampel dilakukan maka data yang digunakan harus memiliki kriteria data BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) berdasarkan asumsi-asumsi teori Gauss-Markov antara lain: 1) E(ut) = 0, nilai rata-rata error nol 2) Var (Ut) = σ2 ,variance dari error bersifat konstan dan finite untuk setiap xt 3) Cov (ut,uj) = 0, error bersifat independen 4) Cov (ut,xj) = 0, tidak ada hubungan antara error dengan x Identifikasi kemampuan..., Finanda Marsalina L., FE UI, 2009 Universitas Indonesia
51 5) Ut ~ N (0, σ2 ), Ut memiliki distribusi normal Apabila error dari asumsi pertama sampai keempat terpenuhi, maka dapat dikatakan parameter yang digunakan sudah memiliki karakteristik BLUE. Best berarti parameter yang digunakan sudah merupakan parameter yang terbaik dengan standar error terkecil, Linear berarti parameter duga dari alpha dan beta merupakan estimator yang linear, Unbiased berarti secara rata-rata nilai aktual dari sampel parameter alpha dan beta akan sama dengan nilai sesungguhnya, sedangkan Estimator memiliki arti bahwa alpha dan beta duga merupakan estimator dari nilai alpha dan beta populasi sesungguhnya. Kemudian data yang telah BLUE akan melalui beberapa uji statistik untuk sampai pada hasil yang akan dianalisis, proses pengolahan data secara garis besar tergambar pada bagan 3.1. 1) Uji Stationeritas Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah data yang digunakan sudah bersifat stationer. Data time series dikatakan stationer jika rata-rata dan varians konstan sepanjang waktu dari nilai kovarian antara dua periode waktu tergantung dari jarak atau lag antara kedua periode itu dan bukan dari waktu sesungguhnya dimana kovarian itu dihitung. Stationeritas dari data sangat diperlukan untuk memperoleh estimasi variabel-variabel independen yang signifikan. Uji stationeritas dapat dilakukan dengan menggunakan uji Unit root test, dimana hipotesis yang digunakan yaitu : H0 : β = 0, Xt non-stationarity H1 : β ≠ 0, Xt ≈ I (0) stationarity Kriteria daripenolakan yang digunakan dalam pengujian ini adalah: Tolak H0 jika t stat > t critical, dimana dengan di tolaknya H0 menunjukkan data telah stationer. Namun jika t stat < t critical maka H0 tidak dapat ditolak dan menunjukkan data tersebut belum stationer. Data yang belum stationer harus dideferensiasikan terlebih dahulu untuk mencapai syarat stationeritas. 2) Regresi Tahapan pengolahan berikutnya adalah dengan melakukan regresi terhadap data yang telah dinyatakan stationer. Model Herikson Merton digunakan Identifikasi kemampuan..., Finanda Marsalina L., FE UI, 2009 Universitas Indonesia
52 untuk meregresi data untuk melakukan pengujian dari kemampuan selectivity dan market timing dari manager investasi reksa dana. 3) Uji Heterokedastisitas Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat kesamaan antarvarians error dari model regresi yang diuji. Jika terdapat ketidaksamaan maka dianggap varians error tidak konstan dan terjadi heterocedasticity dalam error. Pengujian ini dilakukan untuk memenuhi asumsi kedua dari teori Gauss-Markov. Konsekuensi dari heterocedasticity antara lain : 1. Estimator yang dihasilkan tetap konsisten, tetapi tidak lagi efisien. Masih ada estimator lain yang memiliki varians yang lebih kecil. 2. Standar error perhitungan menjadi tidak akurat. Cara mendeteksi terjadinya heterocedasticity dapat dilakukan dengan dua cara, formal dan informal. Cara informal dapat dilakukan dengan memplot residual kuadrat dengan ŷ atau dengan memplot salah satu residual kuadrat dengan salah satu variabel independen. Sedangkan cara formal yang dapat dilakukan adalah dengan menggunakan uji White-heterocedasticity, hipotesis yang digunakan dalam pengujian ini yaitu H0 : Var (Ut) = σ2, No heteroscedasticity H1 : Var (Ut) ≠ σ2, heteroscedasticity Kriteria penolakan H0 jika n.R2>X2 tabel atau dengan menggunakan kriteria p-value<0.05. Jika H0 gagal ditolak, berarti varians error dari model homocedastis atau sudah bergerak secara konstan. Namun jika H0 gagal diterima, maka distribusi error bersifat heterocedastic. Remedial yang dapat dilakukan dengan menggunakan uji White dengan cara mengubah standard error dari OLS dengan asumsi adanya variasi dari residual/error yang mengikuti pola regressors, kuadrat regressors, dan hasil perkalian dari regressors. 4) Uji Autokorelasi Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi linear yang digunakan terdapat korelasi antara error satu observasi dengan observasi lainnya. Apabila terdapat korelasi antar error diantara observasi maka Identifikasi kemampuan..., Finanda Marsalina L., FE UI, 2009 Universitas Indonesia
53 akan menyebabkan timbulnya autokorelasi dan melanggar asumsi OLS ketiga. Adapun konsekuensi jika terdapat autokorelasi yaitu: 1. Estimator yang dihasilkan tetap konsisten, tetapi tidak lagi efisien. Masih ada estimator lain yang memiliki varians yang lebih kecil. 2. Standar error perhitungan menjadi tidak akurat. Terdapat dua cara untuk menguji autokorelasi, pertama dengan menggunakan uji Durbin Watson (uji-DW), pengujian ini mengukur autokorelasi pertama yaitu antara error sekarang dengan error satu periode ke belakang. Hipotesis yang digunakan adalah H0 : p = 0, No autocorrelation H1 : p ≠ 0, autocorrelation Adapun kriteria penolakan dari hipotesis yaitu Nilai DW dibawah dua berarti terdapat autokorelasi (tolak H0) Nilai DW mendekati dua berarti tidak terdapat autokorelasi Nilai DW diatas dua berarti terdapat autokorelasi (tolak H0) Tolak H0 : Tidak dapat Tidak dapat Tidak dapat Tolak H0 : Autokorelasi disimpulkan menolak Ho: disimpulkan Autokorelasi Positif Tidak Ada negatif Autokorelasi 0 dL du 2 4 - du 4 - dL 4 Adapun syarat untuk melakukan uji-Dw: 1. Harus ada intercept/konstan pada regresi 2. Variabel independen harus non-stochastic 3. Tidak ada lag dari variabel dependen pada regresi. Sedangkan pengujian autokorelasi pada tingkat yang lebih tinggi dapat dilakukan dengan menggunakan uji residual pada E-views, dimana kriteria penolakannya adalah Tolak H0 jika p-value<0,025 ( dua arah pada 5%), ataupun dengan Identifikasi kemampuan..., Finanda Marsalina L., FE UI, 2009 Universitas Indonesia
54 menggunakan Serial Correlation LM Test dengan kriteria penolakan, Tolak H0 jika p-value < 0,05. Remedial yang dapat dilakukan dengan menggunakan metode Newey-West yang mengakomodasi bentuk heterocedastiscity dan autokorelasi yang 'unknown'. Cara lain dapat menggunakan pemodelan ARMA. 5) Uji Kemampuan Selectivity Pengujian ini dilakukan untuk mengukur kemampuan manajer investasi dalam melakukan pemilihan sekuritas yang dapat meningkatkan value bagi investor. Pengukuran signifikansi koefisien dari selectivity ini digunakan uji-t dengan hipotesis pengujian sebagai berikut: H0 : α = 0 (no selectivity) H1 : α ≠ 0 (selectivity) Kriteria α dinyatakan signifikan secara statistik apabila hipotesis nol gagal untuk diterima, dimana tolak H0 jika t-stat > t α/2. Kriteria penolakan lain yang dapat digunakan untuk pengujian signifikansi adalah dengan menggunakan nilai probabilitas, dimana tolak H0 jika p-value < 0,05. Interpretasi dari pengujian ini sebagai berikut: 1. Apabila α = 0 (Accept H0) dapat interpretasikan tidak terdapat keahlian selectivity dari manajer reksa dana. 2. Apabila α > 0 (Reject H0) dapat interpretasikan terdapat keahlian selectivity dari manajer reksa dana yang dapat meningkatkan value bagi investor. 3. Apabila α < 0 (Reject H0) dapat interpretasikan terdapat keahlian selectivity dari manajer reksa dana tetapi belum mampu meningkatkan value bagi investor. 6) Uji Kemampuan Market Timing Pengujian ini dilakukan untuk mengukur kemampuan manajer investasi dalam mengukur waktu pasar dalam keadaan bullish atau bearish. Pengukuran signifikansi koefisien dari market timing menggunakan uji-t dengan hipotesis pengujian sebagai berikut: H0 : γ = 0 (no market timing) H1 : γ ≠ 0 (market timing) Identifikasi kemampuan..., Finanda Marsalina L., FE UI, 2009 Universitas Indonesia
55 Kriteria γ dinyatakan signifikan secara statistik apabila hipotesis nol gagal untuk diterima, dimana tolak H0 jika t-stat > t α/2. Kriteria penolakan lain yang dapat digunakan untuk pengujian signifikansi adalah dengan menggunakan nilai probabilitas, dimana tolak H0 jika p-value < 0,05. Interpretasi dari pengujian ini sebagai berikut: 1. Apabila γ = 0 (Accept H0) dapat interpretasikan tidak terdapat kemampuan market timing dari manajer reksa dana. 2. Apabila γ > 0 (Reject H0) dapat interpretasikan terdapat kemampuan market timing dari manajer reksa dana yang dapat menambah value bagi investor. 3. Apabila γ < 0 (Reject H0) dapat interpretasikan terdapat kemampuan market timing dari manajer reksa dana tetapi belum dapat meningkatkan value bagi investor. 7) Uji Korelasi Pengujian dilakukan untuk melihat apakah terdapat korelasi antara parameter α dan γ dan sifat dari hubungan diantara keduanya. Pengukuran korelasi dilakukan dengan menggunakan persamaan sebagai berikut : ρ = Cov γ σασγ... (3.1) Interpretasi dari pengujian ini sebagai berikut: 1. Apabila ρ = 0 (Accept H0) dapat diinterpretasikan tidak terdapat korelasi antara parameter α dan γ. 2. Apabila ρ > 0 (Reject H0) dapat interpretasikan terdapat korelasi positif antara parameter α dan γ. Dengan kata lain jika terjadi peningkatan kemampuan selectivity maka akan terjadi peningkatan pula dalam kemampuan market timing dari manajer investasi, begitu pula sebaliknya jika terjadi penurunan pada kemampuan selectivity maka akan terjadi penurunan juga pada kemampuan market timing dari manajer investasi. 3. Apabila ρ < 0 (Reject H0) dapat interpretasikan terdapat korelasi negatif antara parameter α dan γ. Dengan kata lain jika terjadi peningkatan kemampuan selectivity maka akan terjadi penurunan kemampuan market timing, Identifikasi kemampuan..., Finanda Marsalina L., FE UI, 2009 Universitas Indonesia
56 sedangkan jika terjadi penurunan pada kemampuan selectivity maka akan terjadi peningkatan pada kemampuan market timing dari manajer investasi. Setelah data melalui tahap pengolahan, kemudian dilakukan analisis dari hasil regresi. Analisis data difokuskan pada dua tahapan utama yaitu: 1. Analisis hasil regresi secara menyeluruh yang dilakukan dengan menggunakan model Henrikson Merton. Tahap ini merupakan analisa hasil dari pengukuran kinerja reksa dana berdasarkan kemampuan market timing dan selectivity. Dari analisis pada tahap ini dapat dilihat reksa dana apa sajakah yang telah memiliki kemampuan market timing dan selectivity yang superior dan telah memberikan kontribusi positif terhadap return reksa dana tersebut. 2. Pengujian pada tahap kedua bertujuan untuk melihat apakah sampel reksa dana penelitian juga memiliki kemampuan market timing dan selectivity yang superior ketika pasar dalam keadaan bullish dan bearish. Pada tahap ini sebelum dilakukan pengolahan data harus ditentukan terlebih dahulu bulan yang termasuk ke dalam kategori bullish atau bearish. Penentuan bulan bearish dan bullish berdasarkan kepada salah satu definisi periode bearish dan bullish yang dikemukakan oleh Frank J. Fabozzy dan Jack C. Francis (1977), yaitu substantial up dan down (SUD) markets. Berdasarkan definisi ini, bulan-bulan dimana terjadi penurunan imbal hasil pasar yang substansial, yakni setengah kali lebih besar daripada standar deviasi tingkat imbal hasil pasar selama total periode yang menjadi sampel dikategorikan sebagai pasar bearish. Begitu juga sebaliknya untuk pasar bullish. Setelah dilakukan proses perhitungan, nilai dari standar deviasi tingkat imbal hasil pasar (IHSG) selama total sampel penelitian adalah sebesar 7,38%, dari nilai tersebut dapat dihitung setengah nilai dari standar deviasinya sebesar 3,69%. Sehingga dapat ditentukan bulan yang memiliki penurunan tingkat imbal hasil pasar lebih dari 4,26% akan dikategorikan sebagai pasar bearish, sedangkan bulan yang memiliki peningkatan tingkat imbal hasil pasar lebih dari 3,69% akan dikategorikan sebagai pasar bullish. Berdasarkan pengamatan jumlah bulan bullish antara tahun 2004 hingga 2008 adalah sebanyak 24 bulan. Sedangkan Identifikasi kemampuan..., Finanda Marsalina L., FE UI, 2009 Universitas Indonesia
57 jumlah bulan bearish antara tahun 2004 hingga 2008 adalah sebanyak 12 bulan. Berikut merupakan bulan - bulan yang dikategorikan sebagai bulan bearish dan bullish di dalam penelitian. Tabel 3.2 : Pembagian Bulan Bullish dan Bearish Tahun 2004 2005 2006 Bearish Mei April, Agustus Mei Bullish Januari, April, September, Oktober, November Januari, Mei,Juli, Desember Januari, Maret, April, Agustus, September, November, Desember Maret, April, Mei, Juli, September, Oktober 2007 2008 Jumlah Bulan Agustus Januari, Maret, April, Juni, Agustus, September, Oktober 12 Mei, Desember 24 Identifikasi kemampuan..., Finanda Marsalina L., FE UI, 2009 Universitas Indonesia
58 Gambar 3.1 : Prosedur Pengolahan Data IHSG NAB Reksa Dana SBI Rate Uji Stationeritas Regresi dengan Model Herikson-Merton Uji Heteroskedastisitas Uji Autokorelasi Selectivity (α) Market Timing (γ) α≠0 α=0 γ=0 γ≠0 α<0 No Selectivity No Market Timing γ<0 α<0 Korelasi (ρ) γ>0 ρ>0 ρ=0 ρ<0 Analisis Tahap I. Melihat Kinerja Keseluruhan Periode (1 Jan 2004-31 Des 2008) Analisis Tahap II. Melihat Kinerja Pada Periode Pasar Bullish dan Bearish kesimpulan Identifikasi kemampuan..., Finanda Marsalina L., FE UI, 2009 Universitas Indonesia