SKRIPSI ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA CRYPTOCURRENCY

SKRIPSI

ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA CRYPTOCURRENCY BITCOIN,

SAHAM, DAN EMAS SEBAGAI ALTERNATIF INVESTASI

OLEH

CHRISTOPHER LUMBANTOBING

160502168

PROGRAM STUDI STRATA-1 MANAJEMEN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2020





i

ABSTRAK

ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA CRYPTOCURRENCY BITCOIN,

SAHAM, DAN EMAS SEBAGAI ALTERNATIF INVESTASI

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis perbandingan

kinerja kriptokurensi bitcoin, saham, dan emas. Populasi dalam penelitian ini adalah

harga penutupan bulanan dari bitcoin, saham LQ45, dan emas dari bulan Agustus

2014 – Desember 2019, yaitu sebanyak 252 data. Teknik pengambilan sampel dari

penelitian ini adalah teknik pengambilan sampel jenuh. Metode analisis yang

digunakan adalah metode komparatif dan data yang digunakan adalah data

sekunder. Data dikalkulasikan dengan menggunakan program Microsoft Excel

berdasarkan formula dari masing-masing variabel. Data diolah secara statistic

menggunakan aplikasi SPSS, yaitu Uji Kruskall-Wallis. Hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang nyata antara bitcoin, saham

LQ45, dan emas bila dilihat dari return dan ukuran kinerja Jensen. Kemudian,

terdapat perbedaan yang nyata antara bitcoin, saham LQ45, dan emas bila dilihat

dari risiko, ukuran kinerja Sharpe, dan ukuran kinerja Treynor.

Kata kunci: Investasi, kriptokurensi, bitcoin, saham, emas, imbal hasil, risiko,

kinerja


ii

ABSTRACT

COMPARATIVE ANALYSIS PERFORMANCE OF CRYPTOCURRENCY

BITCOIN, STOCK, AND GOLD AS INVESTMENT ALTERNATIVE

The purpose of this research is to find out and analyze the comparison of the

performance of bitcoin cryptocurrency, stocks, and gold. The population in this

study is the monthly closing price of bitcoin, LQ45 shares, and gold from August

2014 - December 2019, which is 252 datas. The sampling technique of this research

is saturated samples. The analytical method used is the comparative method and the

data used are secondary data. Data is calculated using the Microsoft Excel program

based on the formula of each variable. The data was processed statistically using

the SPSS application, the Kruskall-Wallis Test. The results of this study indicate

that there is no significant difference between bitcoin, LQ45 stocks, and gold when

measured from return and Jensen's performance measure. Then, there are

significant differences between bitcoin, LQ45 stocks, and gold when measured

from risk, Sharpe performance’s measure, and Treynor’s performance’s measure.

Keywords: Investment, Cryptocurrency, Bitcoin, Stock, Gold, Return, Risk,

Performance


iii

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur peneliti panjatkan kehadirat Tuhan yang Maha Esa atas

segala berkat dan karunia-Nya kepada peneliti sehingga dapat menyelesaikan

perkuliahan dan penulisan skripsi ini, dengan judul “Analisis Perbandingan

Kinerja Cryptocurrency Bitcoin, Saham, dan Emas sebagai Alternatif

Investasi”, guna memenuhi salah satu syarat dalam memperoleh gelar Sarjana

Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

Peneliti mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada kedua

orang tua, yakni Ayahanda Hotman L. Tobing dan Ibunda Novrita Fenty

Nasution yang telah membesarkan peneliti dengan segala kekuatan luar biasa yang

tidak dapat terbalas, peneliti mengucapkan terima kasih yang tak terhingga kepada

kedua orang tua peneliti. Pada kesempatan ini peneliti juga mengucapkan terima

kasih kepada:

1. Bapak Prof. Dr. Ramli, SE, M.S, selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Universitas Sumatera Utara.

2. Bapak Dr. Amlys Syahputra Silalahi, SE, M.Si., dan Bapak Doli Muhammad

Jafar Dalimunthe, SE, M.Si., selaku Ketua dan Sekretaris Program Studi

Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

3. Ibu Prof. Dr. Isfenti Sadalia, SE, M.E., selaku Dosen Pembimbing yang telah

banyak meluangkan waktunya untuk memberikan bimbingan, arahan dan saran

dalam penulisan skripsi ini.

4. Ibu Beby Kendida, SE, M.Si., dan Ibu Aryanti Sariartha Sianipar, SE, M.Sc.,

selaku Dosen Penguji I dan Dosen Penguji II yang telah membantu dan


iv

memberikan saran untuk kesempurnaan dalam skripsi ini.

5. Bapak Ishbir Mujahid Adha, SE, M.Si., selaku dosen yang selalu membantu

dan memberikan saran kepada saya.

6. Kakek dan nenek dari ayah saya, Alm. Yan Saidi Lumbantobing dan Alm.

Ruminartin Br Hutasoit.

7. Kakek dan nenek dari ibu saya, Alm. Drs. Usman Nasution dan Umi Kalsum.

8. Seluruh Dosen dan Staf di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera

Utara untuk segala jasanya selama perkuliahan.

9. Teman-teman saya, anggota grup Kental, JS Big Family, serta teman-teman

sekelas Manajemen C dan D.

Peneliti menyadari sepenuhnya skripsi ini masih jauh dari sempurna, oleh

karena itu kritik yang bersifat membangun sangat peneliti harapkan demi

kesempurnaan skripsi ini.

Medan,… Mei 2020

Peneliti,

Christopher Lumbantobing

160502168


v

DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK ............................................................................................. i ABSTRACT ........................................................................................... ii KATA PENGANTAR ........................................................................... iii

DAFTAR ISI .......................................................................................... v DAFTAR TABEL ................................................................................. vii DAFTAR GAMBAR ............................................................................. viii DAFTAR LAMPIRAN ......................................................................... ix

BAB I PENDAHULUAN ............................................................... 1 1.1 Latar Belakang ............................................................ 1 1.2 Perumusan Masalah .................................................... 7

1.3 Tujuan Penelitian ........................................................ 7 1.4 Manfaat Penelitian ...................................................... 8

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ..................................................... 9 2.1 Landasan Teori ........................................................... 9

2.1.1 Pengertian Investasi ........................................ 9 2.1.2 Bentuk-Bentuk Investasi ................................. 9

2.2 Pengertian Cryptocurrency ......................................... 10 2.3 Bitcoin ......................................................................... 11 2.4 Pengertian Saham ....................................................... 12

2.5 Emas ......................................................................... 13 2.6 Risk and Return ........................................................... 14

2.6.1 Return .............................................................. 15 2.6.2 Risiko .............................................................. 15

2.7 Kinerja Portofolio ....................................................... 16 2.7.1 Model Pengukuran Sharpe .............................. 17 2.7.2 Model Pengukuran Treynor ............................ 17 2.7.3 Model Pengukuran Jensen .............................. 17

2.8 Penelitian Terdahulu ................................................... 18 2.9 Kerangka Konseptual .................................................. 20 2.10 Hipotesis ..................................................................... 21

BAB III METODE PENELITIAN .................................................. 22

3.1 Jenis dan Sumber Data ................................................ 22 3.1.1 Jenis Penelitian ................................................ 22 3.1.2 Jenis dan Sumber Data .................................... 22

3.2 Populasi dan Sampel Penelitian .................................. 23 3.2.1 Populasi ........................................................... 23 3.2.2 Sampel ............................................................. 23 3.3 Definisi Operasional Variabel .................................... 23 3.4 Teknik Analisis Data .................................................. 25

3.4.1 Return .............................................................. 25 3.4.2 Risk (Standar Deviasi) ..................................... 26


vi

3.4.3 Ukuran Kinerja Sharpe ................................... 27

3.4.4 Ukuran Kinerja Treynor .................................. 27 3.4.5 Ukuran Kinerja Jensen .................................... 28 3.4.6 Analisis Deskriptif .......................................... 28 3.5 Uji Normalitas ............................................................ 29 3.6 Uji Homogenitas ......................................................... 29

3.7 Uji Hipotesis ............................................................... 29 3.7.1 Uji Kruskal-Wallis .......................................... 29

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ................ 31 4.1 Analisis Deskriptif ...................................................... 31

4.2 Uji Normalitas ............................................................ 42 4.3 Uji Homogenitas ......................................................... 44 4.4 Uji Kruskall-Wallis ..................................................... 45

4.5 Pembahasan ................................................................ 48 4.5.1 Perbandingan Return Bitcoin, Saham, dan

Emas ................................................................ 48 4.5.2 Perbandingan Risiko Bitcoin, Saham, dan

Emas ................................................................ 49 4.5.3 Perbandingan Kinerja Bitcoin, Saham, dan

Emas dengan Metode Sharpe .......................... 50 4.5.4 Perbandingan Kinerja Bitcoin, Saham, dan

Emas dengan Metode Treynor. ....................... 51

4.5.5 Perbandingan Kinerja Bitcoin, Saham, dan

Emas dengan metode Jensen. ......................... 52

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN .......................................... 54 5.1 Kesimpulan ................................................................. 54

5.2 Saran ........................................................................... 54

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................ 55

DAFTAR LAMPIRAN ......................................................................... 57


vii

DAFTAR TABEL

No. Tabel Judul Halaman

2.1 Penelitian Terdahulu ............................................................... 18 3.2 Objek Penelitian ..................................................................... 23 3.2 Definisi Operasional Variabel Penelitian ............................... 24

4.1 Uji Normalitas ........................................................................ 42 4.2 Uji Homogenitas ..................................................................... 45 4.3 Peringkat Uji Kruskal-Wallis ................................................. 46 4.4 Uji Kruskall-Wallis................................................................. 47


viii

DAFTAR GAMBAR

No. Gambar Judul Halaman

1.1 Hasil Survey TNS ................................................................... 3 1.2 Grafik Harga Bitcoin .............................................................. 4 1.3 Grafik Indeks Harga Saham Gabungan .................................. 4

1.4 Grafik Harga Emas ................................................................. 5 1.5 Kerangka Konseptual ............................................................. 20


ix

DAFTAR LAMPIRAN

No. Lampiran Judul Halaman

1. Return Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas periode

Agustus 2014 – Desember 2019 ............................................. 57 2. Risiko (Standar Deviasi) Bitcoin, Saham LQ45, dan

Emas periode Agustus 2014 – Desember 2019 ...................... 58 3. Nilai Sharpe Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas

periode Agustus 2014 – Desember 2019 ................................ 59 4. Nilai Treynor Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas

periode Agustus 2014 – Desember 2019 ................................ 60 5. Nilai Jensen Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas

periode Agustus 2014 – Desember 2019 ................................ 61

6. Return Rata-Rata Bulanan Bitcoin, Saham LQ45, dan

Emas Periode Agustus 2014 – Desember 2014 ...................... 62 7. Return Pasar CRIX, IHSG, dan COMEX Periode

Agustus 2014 – Desember 2019 ............................................. 63

8. Return Rata-Rata Pasar Bulanan CRIX, IHSG,

COMEX Periode Agustus 2014 – Desember 2019 ................ 64

9. Risk-Free Rate Indonesia Periode Agustus 2014 –

Desember 2019 ....................................................................... 65 10. Beta (Risiko Pasar) Cryptocurrency, Saham, dan

Emas Periode Agustus 2014 – Desember 2019 ...................... 66 11. Jumlah Data Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas ....................... 67

12. Grafik Perbandingan Return Bulanan dari Bitcoin,

Saham LQ45, dan Emas ......................................................... 67

13. Distribusi Frekuensi Return Bulanan dari Bitcoin,

Saham LQ45, dan Emas ......................................................... 68 14. Grafik Perbandingan Risiko Bulanan dari Bitcoin,

Saham LQ45, dan Emas ......................................................... 68

15. Distribusi Frekuensi Risiko Bulanan dari Bitcoin,

Saham LQ45, dan Emas ......................................................... 68 16. Grafik Perbandingan Kinerja Bulanan dengan Metode

Sharpe pada Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas ....................... 69 17. Distribusi Frekuensi Kinerja Bulanan dengan Metode

Sharpe pada Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas ....................... 69 18. Grafik Perbandingan Kinerja Bulanan dengan Metode

Treynor pada Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas .................... 69 19. Distribusi Frekuensi Kinerja Bulanan dengan Metode

Treynor pada Bitcoin, Saham, dan Emas ................................ 70 20. Grafik Perbandingan Kinerja Bulanan dengan Metode

Jensen pada Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas ....................... 70

21. Distribusi Frekuensi Kinerja Bulanan dengan Metode

Jensen pada Bitcoin, Saham, dan Emas .................................. 70 22. Hasil Uji Normalitas Data ...................................................... 72


x

23. Hasil Uji Homogenitas Data ................................................... 72

24. Peringkat Kruskall-Wallis ...................................................... 73 25. Uji Kruskall-Wallis................................................................. 74


1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Setiap orang dihadapkan pada berbagai pilihan dalam menentukan proporsi

dana atau sumber daya yang mereka miliki untuk konsumsi saat ini dan di masa

akan datang. Menurut Fahmi (2015), tujuan dari investasi, yaitu menciptakan

keberlanjutan dalam investasi, mendapatkan profit maksimum, dan menciptakan

kemakmuran bagi investor. Pada zaman sekarang, sudah banyak instrumen-

instrumen investasi, seperti saham, obligasi, emas, property, dan yang terbaru

adalah cryptocurrency (mata uang kripto).

Berdasarkan artikel dari coinvestasi.com (2018), cryptocurrency (mata uang

crypto) merupakan sebuah mata uang digital atau virtual yang dirancang sebagai

alat tukar. Cryptocurrency menggunakan sistem kriptografi untuk mengamankan

dan memverifikasi setiap transaksi, serta untuk mengontrol pembuatan unit-unit

(token) baru dari suatu cryptocurrency tertentu. Pada dasarnya, cryptocurrency

adalah entri yang terbatas dalam basis data yang tidak dapat diubah kecuali kondisi

tertentu terpenuhi. Bitcoin merupakan salah satu cryptocurrency yang pertama

sekali dikenal orang dan menjadi coin yang memiliki market capital terbesar

sampai saat ini. Bitcoin adalah mata uang virtual yang diciptakan pada tahun 2009

oleh seseorang dengan nama samaran Satoshi Nakamoto. Mata uang ini seperti

halnya rupiah atau dollar, namun hanya tersedia di dunia digital. Bitcoin tidak

dikontrol oleh lembaga atau pemerintah apapun. Bitcoin menggunakan database

blockchain yang tidak dikontrol oleh suatu pihak, melainkan sangat terbuka untuk


2

umum sehingga sangat tidak mungkin bagi seseorang untuk memalsukan transaksi

di blockchain. Seluruh transaksi tercatat secara langsung, transparan dan tersebar

ke jutaan server. Bitcoin menggunakan teknologi jaringan peer-to peer di mana

setiap pengguna bisa menerima dan mendapatkan transaksi tanpa adanya perantara

pihak ketiga dan juga dengan identitas pseudonymous. Serta adanya teknologi anti

double-spending, yang berarti bitcoin tidak dapat diklaim oleh orang lain jika

berada pada wallet pengguna. Ide dasar dari bitcoin adalah untuk menggunakan

kombinasi kunci cryptography public dan jaringan peer to peer untuk membuat

analogi virtual dari emas. Menurut Mahessara & Kartawinata (2018), algoritma

pada bitcoin menciptakan coin baru pada rate yang dapat diprediksi dengan jumlah

maksimum bitcoin yang beredar sebanyak 21 juta sehingga dijadwalkan sampai pada

tahun 2140.

Di Indonesia, Badan pengawas perdagangan berjangka komoditi (Bappebti)

menetapkan cryptocurrency (mata uang kripto) sebagai subjek komoditas yang

dapat diperdagangkan di bursa perdagangan berjangka (Kontan.co.id, 2018).

Menurut Nandana, Country Manager Luno Indonesia (dalam wartaeknomi.co.id,

2018), bitcoin dianggap cukup menarik untuk dijadikan mata uang dan instrumen

investasi yang modern dan canggih. Dilihat dari banyaknya website exchanger

Bitcoin di Indonesia dan juga banyaknya forum-forum yang membicarakan tentang

Bitcoin di Indonesia. Bitcoin sering dibandingkan dengan instrumen investasi

lainnya, seperti saham dan emas.

Ia mengemukakan hasil riset TNS yang menyatakan bahwa masyarakat

Indonesia menunjukkan minat tingginya terhadap cryptocurrency, di mana 2 dari 5


3

responden Indonesia yang mengenal cryptocurrency sudah memilikinya, dan 1 dari

3 orang yang belum memiliki aset kripto tertarik untuk memiliki. Jenis

cryptocurrency yang paling banyak dimiliki orang Indonesia adalah Bitcoin,

sebanyak 83 persen responden sudah memiliki aset ini. Selain di Indonesia, Bitcoin

juga mendominasi pasar negara-negara lain. Jenis aset kripto lain yang populer di

Indonesia adalah Ethereum (36 persen).

Sumber: Ilustrasi oleh Peneliti

Gambar 1.1

Hasil Survey TNS

Menurut Astaman, Business Development Manager of Bitcoin Indonesia

(dalam wartaeknomi.co.id, 2018), dalam dunia Bitcoin, harga satuannya juga sangat

dipengaruhi oleh hal yang sama dengan saham, yaitu peningkatan dan penurunan

demand, serta press yang beredar di masyarakat. Bursa Efek Indonesia

mendefinisikan saham sebagai surat berharga yang diperjualbelikan di pasar modal

di mana orang yang menjadi pemegang saham akan mendapatkan kesempatan

untuk mendapatkan dividen dan capital gain. Perolehan capital gain inilah yang

biasanya membuat orang berpikir bahwa jual beli Bitcoin sama halnya dengan

saham karena mereka mendapatkan keuntungan dari perbedaan harga jual dengan

harga ketika mereka membeli Bitcoin.


4

Sumber: coinmarketcap.com

Gambar 1.2

Grafik Harga Bitcoin

Harga bitcoin cenderung stabil pada bulan Januari tahun 2016 hingga bulan

Juni tahun 2017. Kemudian, harga bitcoin mengalami sedikit peningkatan dimulai

dari bulan Juni hingga bulan Desember tahun 2017. Bitcoin mengalami peningkatan

harga yang sangat tinggi pada bulan Desember tahun 2017 serta mencetak record

harga tertinggi (All Time High) sepanjang sejarahnya, yaitu $20,089.00 USD pada

tanggal 17 Desember 2017.

Sumber: Google Finance

Gambar 1.3

Grafik Indeks Harga Saham Gabungan


5

IHSG cenderung mengalami peningkatan pada awal tahun 2016 hingga

akhir tahun 2017. Ini berarti pasar modal Indonesia memiliki sentimen positif

selama 2 tahun tersebut serta mengindikasikan bahwa investor memiliki trust yang

kuat terhadap bursa saham di Indonesia.

Sumber: Goldprice.org

Gambar 1.4

Grafik Harga Emas

Berbeda dengan harga emas pada awal tahun 2016 hingga akhir tahun 2017.

Harga komoditas emas cenderung fluktuatif bila dilihat dari grafik tersebut. Pada

awal tahun 2016 hingga kuartal ke-2 pada tahun 2016, harga emas mengalami

peningkatan kemudian mengalami penurunan yang cukup tajam hingga akhir tahun

2016. Pada tahun 2017, harga emas cenderung mengalami peningkatan hingga

akhir tahun 2017. Ini mengindikasikan bahwa adanya inkonsistensi harga emas

selama 2 tahun tersebut.


6

Berdasarkan data dari grafik tersebut, Bitcoin mengalami peningkatan

harga yang sangat tinggi, yaitu sebesar 3.775,26 persen dari awal Januari 2016

hingga Januari 2018 dibandingkan dengan emas yang meningkat 19,46 persen,

sedangkan IHSG meningkat sebesar 39,08 persen pada periode yang sama.

Beberapa peneliti telah melakukan penelitian terhadap bitcoin, saham, dan emas.

Menurut Nurcahya (2019), bitcoin dan saham memiliki tingkat return dan risiko

yang lebih tinggi dibandingkan dengan instrument futures, seperti emas dan forex.

Mahessara & Kartawinata (2018) melakukan penelitian terhadap return, risiko,

dan kinerja pada bitcoin, saham, dan emas. Hasil penelitannya menyatakan bahwa

bitcoin, saham, dan emas memiliki kinerja yang sama, namun hasil analisisnya

menyatakan bahwa Bitcoin adalah instrumen investasi terbaik berdasarkan

perbandingan menggunakan model Sharpe, Treyner, dan Jensen. Hasil penelitian

tersebut berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Liu & Tsyvinki (2018)

melakukan penelitian yang membandingkan 3 jenis cryptocurrency, yaitu Bitcoin,

Ethereum, dan Ripple dengan saham, forex, dan logam mulia. Hasil penelitiannya

menyatakan bahwa ketiga cryptocurrency tersebut berbeda dengan saham, forex,

dan logam mulia. Meiyura & Azib (2020) melakukan penelitian terhadap bitcoin

dan emas, hasil penelitiannya menyatakan bahwa terdapat perbedaan return dan

risiko antara bitcoin dengan emas. Oleh karena latar belakang tersebut, peneliti

mencoba untuk menganalisis perbandingan kinerja bitcoin dengan instrumen

investasi lainnya, yaitu saham dan emas sehingga dapat diketahui juga mana

instrumen investasi yang baik bagi investor.


7

1.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, terlihat adanya perbedaan

antara instrumen investasi bitcoin, saham, dan emas, serta terdapat perbedaan hasil

penelitian maka pertanyaan penelitian ini, yaitu:

1. Apakah terdapat perbedaan yang nyata antara return bitcoin, saham, dan emas?

2. Apakah terdapat perbedaan yang nyata antara risiko bitcoin, saham dan emas?

3. Apakah terdapat perbedaan yang nyata antara kinerja bitcoin, saham dan emas

dengan metode Sharpe?

4. Apakah terdapat perbedaan yang nyata antara kinerja bitcoin, saham, dan emas

dengan metode Treynor?

5. Apakah terdapat perbedaan yang nyata antara kinerja bitcoin, saham, dan emas

dengan metode Jensen?

1.3 Tujuan Penelitian

Berdasarkan pertanyaan penelitian yang telah dipaparkan, maka tujuan

dilakukan penelitian ini, yaitu:

1. Untuk menganalisis apakah terdapat perbedaan yang nyata antara return

bitcoin, saham, dan emas.

2. Untuk menganalisis apakah terdapat perbedaan yang nyata antara risiko

bitcoin, saham dan emas.

3. Untuk menganalisis apakah terdapat perbedaan yang nyata antara kinerja

bitcoin, saham dan emas dengan metode Sharpe.


bitcoin, saham, dan emas dengan metode Treynor.


8


bitcoin, saham, dan emas dengan metode Jensen.

1.4 Manfaat Penelitian

Adapun manfaat dari penelitian ini, yaitu:

1. Bagi Investor

Sebagai bahan masukan dan tambahan informasi bagi investor untuk

mengetahui apakah terdapat perbedaan dari kinerja instrumen investasi

sehingga diketahui mana alternatif investasi yang terbaik bagi investor.

2. Bagi Peneliti

Untuk meningkatkan pengetahuan dan wawasan mengenai perbedaan investasi

di bitcoin disbanding dengan investasi pada saham dan emas.

3. Bagi Pihak Lain

Penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan masukan ataupun referensi untuk

melakukan penelitian yang lebih mendalam tentang instrumen investasi ini

ataupun yang berhubungan dengan penelitian sejenis.


9

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Landasan Teori

2.1.1 Pengertian Investasi

Menurut Jones (2016), investasi adalah komitmen atas sejumlah dana atau

sumber daya lainnya yang dilakukan pada saat ini dengan tujuan memperoleh

sejumlah keuntungan di masa mendatang. Pada dasarnya tujuan orang melakukan

investasi adalah untuk memperoleh keuntungan. Secara khusus, ada beberapa

alasan mengapa seseorang melakukan investasi, yaitu:

1. Untuk mendapatkan kehidupan yang lebih layak di masa mendatang

2. Mengurangi tekanan inflasi

3. Dorongan untuk menghemat pajak

2.1.2 Bentuk-Bentuk Investasi

Menurut Gumanti (2011), ada 2 bentuk investasi, yaitu investasi pada aset

fisik (physical assets) dan aset keuangan (financial assets).

1. Aset Fisik

Aset fisik adalah asset yang dapat dilihat secara jelas Nilai dari aset fisik sering

dikaitkan dengan bentuk, ukuran, berat, atau sifat fisik. Contoh aset fisik adalah

gedung, tanah, logam, perhiasan, dll.

2. Aset Keuangan

Aset keuangan adalah aset yang tidak dapat dilihat secara jelas bentuk fisiknya

serta nilai yang terkandung dalam aset keuangan tidak dapat dilihat dari wujud


10

dan bentuknya karena ukuran dan bentuknya tidak mencerminkan nilainya.

Contoh dari aset keuangan adalah obligasi, saham, waran, atau opsi.

Aset keuangan memiliki ciri-ciri yang berbeda dengan aset fisik. Menurut

Gumanti (2011), terdapat 4 ciri khusus yang membedakan aset keuangan dengan

aset fisik, yaitu:

1. Mudah dibagi atau dipecah

Aset keuangan mudah dipecah-pecah, artinya aset dapat dibeli atau dijual

dengan jumlah yang kecil, besar, sebagian, atau keseluruhan. Hal ini berbeda

dengan aset fisik yang tidak dapatdengan mudah dibagi

2. Mudah dipasarkan

Aset keuangan dapat mudah diperjual-belikan ketika pemilik aset

menginginkannya, sedangkan aset fisik perlu waktu yang lama untuk dipasarkan.

3. Periode kepemilikan yang fleksibel

Aset keuangan memiliki periode pegangan (holding period) yang relative stabil

dibandingkan dengan aset fisik yang memiliki keeeterbatasan akses untuk

dijual.

4. Ketersediaan informasi

Informasi yang berkaitan dengan aset keuangan sangat terbuka dan dapat

diperoleh dengan mudah.

2.2 Pengertian Cryptocurrency

Menurut Aves (2018), cryptocurrency adalah media pertukaran peer-to-

peer digital yang menggunakan kriptografi untuk memproses dan mengamankan

transaksi. Istilah cryptocurrency pertama kali dikemukakan oleh Wei Dan pada


11

tahun 1998 di artikel internet dengan nama cypherpunks. Banyak cryptocurrency

dirancang decentralized, di mana pencatatan transksi dikelola oleh selurung

jaringan computer di dunia. Cryptocurrency pada umumnya dirancang

menggunakan teknologi blockchain. Blockchain adalah daftar catatan yang

dihubungkan bersama menggunakan kriptografi. Cryptocurrency adalah mata uang

digital yang sering dibangun menggunakan teknologi blockchain untuk mengontrol

pembayaran dan transaksi. Cryptocurrency adalah digital cash. Setiap orang yang

memiliki akses internet dapat membuat digital wallet sehingga dapat mengirim,

menerima, dan menyimpan cryptocurrency. Salah satu tujuan utama

cryptocurrency adalah untuk mencapai inklusi keuangan.

2.3 Bitcoin

Menurut Khameswara, Hidayatullah, & Purbo (2014), bitcoin adalah

cryptocurrency pertama. Whitepaper yang ditulis oleh Satoshi Nakamoto pada tahun

2008 menguraikan proposal untuk uang tunai digital terdesentralisasi peer-to-peer.

Bitcoin adalah mata uang digital terdesentralisasi yang tidak memiliki otoritas pusat

dan dapat dikirim dari satu orang ke orang lain. Setiap transaksi yang pernah terjadi

di jaringan. Bitcoin dapat dilacak di blockchain yang menyimpan catatan transaksi

yang terus meningkat yang terjadi dalam serangkaian blok. Setiap blok memiliki

informasi mengenai transaksi termasuk waktu dan rincian blok sebelumnya. Bitcoin

menggunakan protokol proof of work yang berarti dapat didapatkan melalui mining

atau penambangan. Miners menggunakan komputer untuk menyelesaikan soal

matematika untuk mengkonfirmasi transaksi. Jika berhasil, maka miners akan

mendapatkan Bitcoin dan dapat melanjutkan ke transaksi berikutnya.


12

Menurut Aves (2018), bitcoin dipandang sebagai mata uang digital yang

dapat menyediakan platform aman dan berbiaya rendah untuk pembayaran digital,

Menurut Glaser (dalam Henriques & Sadorsky, 2018) sebagian besar pengguna

bitcoin memperlakukan investasi bitcoin mereka sebagai aset spekulatif daripada

sebagai alat pembayaran. Bitcoin dapat diklasifikasikan di antara mata uang dan

komoditas dengan keuntungan finansial terkait. Bitcoin melakukan halving setiap 4

tahun sekali atau setiap 210.000 blok terbentuk Setelah halving terjadi maka reward

untuk miners akan berkurang setengah dari reward sebelum halving. Halving akan

terus terjadi hingga supply bitcoin mencapai 21.000.000 bitcoin.

2.4 Pengertian Saham

Saham adalah bukti kepemilikan suatu perusahaan. Saham yang dapat

diperdagangkan adalah saham yang sudah terdaftar di pasar modal. Di Indonesia,

pasar modal adalah PT. Bursa Efek Indonesia (BEI). BEI memiliki Indeks Harga

Saham Gabungan (IHSG). BEI juga memiliki berbagai indeks saham sektoral

berdasarkan bidang perusahaannya (Fahmi, 2015).

Menurut Fahmi (2015), saham terdapat beberapa karakteristik saham, yaitu:

1. Dividen dibayar bila perusahaamn memperoleh laba

2. Memiliki hak suara dalam Rapat Umum Pemegang Saham (RUPS)

3. Memiliki hak terakhir dalam pembagian kekayaan perusahaan bila perusahaan

tersebut dilikuidasi.

4. Memiliki tanggung jawab terhadap klaim pihak lain sebesar proporsi dananya.

5. Hak untuk mengalihkan kepemilikan saham


13

2.5 Emas

Emas merupakan logam yang mempunyai nilai yang sangat tinggi di semua

kebudayaan di dunia, bahkan dalam bentuk mentahnya sekalipun. Menurut Dipraja

(dalam Mahessara & Kartawinata, 2018), emas sering disebut dengan istilah

Barometer of Fear. Dibandingkan dengan jenis logam lain, emas memiliki kelebihan

karena berbeda dengan logam-logam lainnya yang mudah berkarat, berubah warna,

atau memudar. Sifat-sifat alamiah inilah yang menyebabkan nilai atau harga emas

menjadi sangat bernilai. Pada saat orang-orang cemas dengan situasi perekonomian,

mereka cenderung untuk membeli emas untuk melindungi nilai kekayaan mereka.

Dua macam situasi ekonomi yang sering membuat orang cemas adalah inflasi dan

deflasi. Emas telah terbukti sebagai sarana penyimpanan kekayaan yang tahan baik

terhadap inflasi maupun deflasi.

Emas memiliki supply yang terbatas dan tidak mudah didapat, sementara

permintaan terhadap emas tidak pernah berkurang, akibatnya harga emas cenderung

mengalami kenaikan dari tahun ke tahun. Pada kenyataan sehari-hari, harga emas

tidak hanya tergantung kepada situasi permintaan dan penawaran, atau supply dan

demand. Harga emas juga dipengaruhi oleh situasi perekonomian secara

keseluruhan. Terdapat beberapa situasi ekonomi yang dapat mendorong naiknya

harga emas, yaitu:

1. Kepanikan finansial secara global

2. Angka inflasi naik tidak terkendali.

3. Kejadian politik besar yang mempengaruh.

4. Kurs dollar menguat.


14

5. Kenaikan harga minyak dan harga komoditas pada umumnya.

6. Naiknya permintaan emas sebagai cadangan devisa negara.

7. Naiknya konsumsi emas dunia dan permintaan emas di pasar lokal

Menurut Fahmi (2015), emas memiliki berbagai macam bentuk, yaitu:

1. Emas batangan

Emas batangan adalah emas yang masih dalam bentuk asli dan belum dibentuk.

Emas kategri ini memiliki yang cenderung memiliki nilai yang lebih tinggi

dibandingkan dengan emas lainnya.

2. Emas Koin

Emas koin adalah emas yang sudah dibentuk menjadi koin dan diedarkan ke

pasaran untuk dijadikan sebagai salah satu alat tukar dalam setiap transaksi jual

beli.

3. Emas Perhiasan

Emas perhiasan adalah emas yang sudah dibentuk menjadi perhiasan dan

komposisi emasnya sudah mengalami penurunan jumlah persentase karena jika

murni emas seluruhnya menjadi sulit untuk dibentuk ke perhiasan, seperti

cincin, kalung, dan lain sebagainya.

2.6 Risk and Return

Menurut Fahmi (2015), risk dan return merupakan kondisi yang dialami

investor atas keputusan investasinya baik berupa keuntungan maupun kerugian

dalam suatu periode. Dalam dunia investasi, hubungan risk dan return sangat kuat.

Jika risikonya tinggi, maka imbal hasil yang diterima juga tinggi, sebaliknya bila

risikonya rendah, maka imbal hasil yang diterima juga rendah.


15

2.6.1 Return

Menurut Fahmi (2015), return merupakan salah satu faktor yang memotivasi

investor berinvestasi dan juga merupakan imbalan atas keberanian investor

menanggung risiko atas investasi yang dilakukannya. Menurut Tandelilin (2014),

sumber-sumber return investasi terdiri dari dua komponen, yaitu sebagai berikut:

1. Untung atau rugi modal (capital gain/loss) merupakan keuntungan atau

kerugian bagi investor yang diperoleh dari kelebihan harga jual atau harga beli

di atas harga atau harga jual yang keduanya terjadi di pasar sekunder, dalam

kata lain capital gain/loss.

2. Imbal hasil (yield) merupakan pendapatan atau aliran kas yang diterima

investor secara periodik, misalnya berupa deviden atau bunga.

Return dibedakan menjadi dua jenis menurut Jones (2016), yaitu:

1. Return realisasi (actual return) merupakan return yang telah terjadi. Return

realisasi dihitung berdasarkan data histori. Return realisasi digunakan sebagai

salah satu pengukur kinerja dari investasi. Return historis ini juga berguna

sebagai dasar penentuan return ekspektasi (expected return) dan risiko di masa

mendatang.

2. Return ekspektasi (expected return) adalah return yang diharapkan akan

diperoleh oleh investor pada masa mendatang. Berbeda dengan return realisasi

yang sifatnya sudah terjadi, return ekspektasi masih berupa gambaran dan

belum terjadi.

2.6.2 Risiko

Menurut Jones (2016), risiko merupakan tingkat potensi kerugian yang akan


16

timbul karena return aktual tidak sesuai dengan return yang diharapkan. Setiap

keputusan investasi berkaitan dengan risiko karena perangkat keputusan investasi

tidak selamanya lengkap dan dapat dianggap sempurna. Namun, dalam keputusan

tersebut terdapat berbagai kelemahan yang tidak dianalisis dengan baik. Kelemahan

itu terjadi karena digunakannya data masa lalu untuk memprediksi kondisi yang

akan terjadi di masa depan, sementara kondisi dan situasi di masa depan tidak

diketahui secara pasti sehingga risiko selalu dijadikan barometer utama untuk

menganalisis keputusan investasi yang dilakukan.

Menurut Tandelilin (2014), risiko terbagi atas dua jenis, yaitu risiko

sistematis dan tidak sistematis.

1. Risiko Sistematis (General Risk)

Risiko sistematis merupakan risiko yang berkaitan dengan perubahan yang

terjadi di pasar secara keseluruhan. Perubahan terebut akan mempengaruhi

variabilitas return investasi. Risiko ini merupakan risiko yang tidak dapat

dikontrol.

2. Risiko Tidak Sistematis

Risiko tidak sistematis merupakan risiko yang tidak terkait dengan perubahan

pasar secara keseluruhan. Risiko ini dapat diminimalkan dengan melakukan

diversifikasi portofolio.

2.7 Kinerja Portofolio

Menurut Jones (2016), kinerja portofolio investasi merupakan hal yang

penting bagi investor dalam berinvestasi. Dalam menghitung kinerja, terdapat

faktor yang dipertimbangkan, yaitu risk dan return dari portofolio tersebut.


17

Berdasarkan konsep teori pasar modal, beberapa peneliti telah mengembangkan

teknik pengukuran kinerja, yaitu Sharpe, Treynor, dan Jensen.

2.7.1 Model Pengukuran Sharpe

William F. Sharpe merupakan penemu dari formula Sharpe. Ia

memperkenalkan teknik pengukuran kinerja portofolio yang disebut Reward to

Variability Ratio (RVAR) berdasarkan teori pasar modal. Ia membandingkan antara

return dengan dispersi return. Semakin tinggi nilai sharpe, maka semakin baik

kinerja investasi dibanding dengan resikonya. Rasio Sharpe juga bisa bernilai

negatif yang menandakan bahwa tingkat risiko bebas lebih besar dibanding dengan

tingkat pengembalian portofolio (Jones, 2016).

2.7.2 Model Pengukuran Treynor

Jack L. Treynor adalah orang pertama yang menyediakan pengukur

komposit kinerja portofolio yang juga memperhitungkan risiko. Ia menyarankan

bahwa ada komponen risiko, yakni risiko yang dihasilkan dari fluktuasi di pasar

dan risiko yang muncul dari fluktuasi sekuritas individual. Jack Treynor

memperkenalkan perhitungan yang mirip dengan Sharpe. Pengukuran ini disebut

Reward to Volatility Ratio (RVOL). Treynor juga membandingkan return dengan

risiko. Perbedaannya adalah pada model Treynor menggunakan risiko sistematis

(Jones, 2016).

2.7.3 Model Pengukuran Jensen

Perhitungan ini ditemukan oleh Michael C. Jensen, pengukuran Jensen

memperhitungkan kelebihan hasil (excess return) yang diperoleh sebuah portofolio


18

melebihi hasil yang diharapkan. Model pengukuran Jensen mirip seperti pengukuran

Treynor yang berdasarkan perhitungan Capital Asset Pricing Model (CAPM). Jensen

sangat memperhatikan CAPM dalam mengukur kinerja portofolio tersebut yang sering

disebut dengan Jensen Alpha (Jones, 2016).

2.8 Penelitian Terdahulu

Penelitian ini merujuk pada penelitian terdahulu, yaitu penelitian yang telah

dilakukan oleh Mahessara & Kartawinata (2018) dengan judul Comparative

Analysis of Cryptocurrency in Forms of Bitcoin, Stock, and Gold as Alternative

Investment Portfolio in 2014 –2017. Hasil penelitiannya menyatakan bahwa kinerja

bitcoin sama dengan saham, kinerja bitcoin sama dengan emas, dan kinerja saham

sama dengan emas. Kemudian, hasil penelitiannya juga menyatakan bahwa

instrument dengan performa terbaik berdasarkan ukuran kinerja sharpe, treynor,

dan jensen adalah bitcoin Penelitian ini juga merujuk ke beberapa penelitian lainnya

yang terangkum pada Tabel 2.1 berikut:

Tabel 2.1

Penelitian Terdahulu

No Peneliti Judul Penelitian Variabel Metode

Penelitian Hasil Penelitian

1 Arifa Prita

Meiyura &

Azib (2020)

Analisis

Perbandingan

Return dan Risk

Investasi antara

Emas dan Bitcoin

Periode Juli 2016

– Juni 2019

Risk dan

Return

Analisis

Komparatif

Terdapat perbedaan

yang signifikan

antara return dan

risiko investasi pada

bitcoin dengan

emas.

2 Jiaqi Liang,

Linjing Li,

Weiyun

Chen, dan

Daniel Zeng

(2019)

Towards an

Understanding of

Cryptocurrency: A

Comparative

Analysis of

Cryptocurrency,

Foreign Exchange,

and Stock

Volatility,

Centrality,

Clustering

Structure,

Robustness

Analisis

Komparatif

Karakteristik

Cryptocurrency lebih

menyerupai saham

dibanding forex


19

Lanjutan Tabel 2.1



3 Nurcahya

(2019)

Perbandingan

Tingkat Risiko

dan Keuntungan

dari Investasi

Foreign Exchange

dan Emas pada

PT. Valbury Asia

Futures Terhadap

Investasi Saham

dan Bitcoin

Risk dan

Return

Analisis

Komparatif

Saham dan bitcoin

memiliki tingkat

risiko dan return

yang sangat tinggi

dibandingkan

dengan instrumen

futures, seperti forex

dan emas. Intrumen

futures sangat

direkomendasikan

untuk investasi

jangka pendek bagi

investor karena

sangat fluktuatif.

4 Irene

Henriques

dan Perry

Sadorsky

(2018)

Can Bitcoin

Replace Gold in

an Investment

Portfolio?

Multivariate

GARCH

Analisis

Komparatif

Bitcoin lebih baik

dari pada emas

berdasarkan model

GARCH

5 Tony Klein,

Hien Pham

Thu, dan

Thomas

Walther

(2018)

Bitcoin is not the

New Gold – A

Comparison of

Volatility,

Correlation, and

Portfolio

Performance

Volatilitas,

Korelasi,

Kinerja

Analisis

Komparatif

Bitcoin lebih

menyerupai emas dan

perak dibandingkan

WTI, S&P 500, MSCI

World or MSCI EM50

Bitcoin berperilaku

sangat berbeda dari

Emas, khususnya

dalam kesulitan pasar.

Bitcoin sebagai aset

tidak menyerupai aset

konvensional mana

pun dari sudut

pandang ekonometrik.

6 Radinka

Dynand

Mahessara

dan Budi

Rustandi

Kartawinata

(2018)

Comparative

Analysis of

Cryptocurrency in

Forms of Bitcoin,

Stock, and Gold

as Alternative

Investment

Portfolio in 2014

–2017

Kinerja Analisis

Komparatif

Bitcoin dan Saham

memiliki kinerja

yang sama

Bitcoin dan emas

memiliki kinerja

yang sama

Saham dan Emas

memiliki kinerja

yang sama

Bitcoin merupakan

instrumen terbaik

berdasarkan model

Sharpe, Treynor, dan

Jensen.


20

Lanjutan Tabel 2.1



7 Yukun Liu

dan Aleh

Tsyvinki

(2018)

Risks and

Returns of

Cryptocurrency

Risk dan

Return

Analisis

Komparatif

Bitcoin, Ripple, dan

Ethereum berbeda

dari saham, forex,

dan logam mulia.

8 Anne Haubo

Dyhrberg

(2016)

Bitcoin, gold

and the dollar –

A GARCH

Volatility

Analysis

GARCH Analisis

Komparatif

Sebagian besar aspek

bitcoin mirip dengan

emas karena bereaksi

terhadap variabel

serupa dalam model

GARCH

2.9 Kerangka Konseptual

Kerangka konseptual adalah suatu model yang menerangkan bagaimana

hubungan suatu teori dengan faktor-faktor yang telah diketahui dalam suatu

masalah tertentu. Kerangka konseptual dimaksudkan untuk menggambarkan

paradigma penelitian sebagai jawaban atas masalah penelitian. (Sugiyono, 2017).

Gambar 2.1

Kerangka Konseptual

Instrumen Investasi

Bitcoin Saham Emas

- Return

- Risk

- Nilai Sharpe

- Nilai Treynor

- Nilai Jensen

- Return

- Risk

- Nilai Sharpe

- Nilai Treynor

- Nilai Jensen

- Return

- Risk

- Nilai Sharpe

- Nilai Treynor

- Nilai Jensen

Uji Beda


21

2.10 Hipotesis

Menurut Lind, Marchal, & Wathen (2011), hipotesis adalah istilah yang

memungkinakan peneliti menghubungkan teori dengan pengamatan atau

sebaliknya, pengamatan dengan teori. hipotesis adalah suatu pernyataan yang

menghubungkan 2 variabel dan memberi arah pada pengumpulan dan penafsiran

data. Hipotesis dalam penelitian ini, yaitu:

1. Terdapat perbedaan yang nyata antara return bitcoin, saham, dan emas.

2. Terdapat perbedaan yang nyata antara risiko bitcoin, saham dan emas.

3. Terdapat perbedaan yang nyata antara kinerja bitcoin, saham dan emas dengan

metode Sharpe.

4. Terdapat perbedaan yang nyata antara kinerja bitcoin, saham, dan emas dengan

metode Treynor.


metode Jensen.


22

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Jenis dan Sumber Data

3.1.1 Jenis Penelitian

Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif menggunakan metode

komparatif. Dalam penelitian ini tidak terjadi sebuah manipulasi dari peneliti

sehingga datanya benar-benar akurat. Penelitian ini dilakukan sealami mungkin

dengan melakukan pengumpulan data dengan suatu perintah dan hasilnya dapat

dianalisa secara statistik untuk mencari suatu perbedaan dari variabel yang sedang

diteliti. Jenis penelitian ini menurut tingkat eksplanasi adalah penelitian komparatif.

Penelitian ini disebut dengan penelitian komparatif karena menguji parameter

populasi yang berbentuk perbandingan. Penelitian ini dilakukan untuk

membandingkan return, risiko, dan kinerja investasi bitcoin, saham, dan emas.

3.1.2 Jenis dan Sumber Data

Penelitian ini menggunakan data time series, yaitu data yang dikumpulkan

dari waktu ke waktu pada suatu objek dengan tujuan untuk menggambarkan

perkembangan dari objek tersebut. Dalam penelitian ini jenis data yang digunakan

berupa data sekunder yaitu berupa data historis perdagangan bitcoin, saham, dan

emas periode 2013–2019. Data yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu data

penutupan harga bulanan (monthly closing price) dari masing-masing variabel tahun

2013-2019. Data historis harga penutupan bitcoin, saham LQ45, dan emas diambil

dari investing.com


23

3.2 Populasi dan Sampel Penelitian

3.2.1 Populasi

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang

mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang diterapkan oleh peneliti untuk

dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2017). Populasi dalam

penelitian ini adalah harga penutupan bulanan (monthly closing price) bitcoin,

saham LQ45, dan emas tahun 2013 – 2019, yaitu sebanyak 252 data.

3.2.2 Sampel

Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh

populasi tersebut (Sugiyono, 2017). Teknik pengambilan sampel dalam penelitian

ini adalah teknik pengambilan sampel jenuh, artinya penelitian ini mengambil

seluruh harga penutupan bulanan (monthly closing price) dari bitcoin, saham

LQ45, dan emas tahun 2013 – 2019, yaitu sebanyak 84 data dari masing-masing

instrumen sehingga diperoleh jumlah observasi sebanyak 252 data. Untuk lebih

jelasnya, peneliti merangkumnya pada Tabel 3.2 berikut ini:

Tabel 3.2

Objek Penelitian

Objek Jumlah Data

Bitcoin 84

Saham LQ45 84

Emas 84

Jumlah Observasi 252

3.3 Definisi Operasional Variabel

Tujuan utama pemberian defenisi operasional adalah suatu defenisi yang

diberikan pada suatu variabel dengan cara memberikan arti atau menspesifikasikan


24

kegiatan ataupun memberikan suatu operasional yang diperlukan untuk mengukur

variabel tersebut. Defenisi variabel akan memberikan atau menurunkan arah

peneliti untuk memenuhi unsur penelitian yang memberitahukan bagaimana

caranya mengukur suatu variabel. Peneliti telah menyusun variabel-variabel yang

digunakan dalam penelitian ini. Untuk lebih jelasnya, peneliti telah menyajikannya

dalam tabel berikut:

Tabel 3.2

Definisi Operasional Variabel Penelitian

Variabel Definisi Subjek

Penelitian Formula

Skala

Ukur

Return Perbandingan

return periode t

dengan return

periode t-1

Bitcoin 𝑅𝑡

𝐵𝑇𝐶 =𝑃𝑡 − 𝑃𝑡−1

𝑃𝑡−1

Rasio Saham

𝑅𝑡𝐿𝑄45 =

𝑃𝑡 − 𝑃𝑡−1

𝑃𝑡−1

Emas 𝑅𝑡

𝐺𝑜𝑙𝑑 =𝑃𝑡 − 𝑃𝑡−1

𝑃𝑡−1

Standar

Deviasi

(Risiko)

Nilai statistik

yang mengukur

dispersi dataset

relatif terhadap

rata-rata dan

dihitung sebagai

akar kuadrat dari

varians.

Bitcoin

𝜎𝐵𝑇𝐶 = √∑ (𝑥𝑖 − �̅�)2𝑛

𝑖=1

𝑛 − 1

Rasio

Saham

𝜎𝐿𝑄45 = √∑ (𝑥𝑖 − �̅�)2𝑛

𝑖=1

𝑛 − 1

Emas

𝜎𝐺𝑜𝑙𝑑 = √∑ (𝑥𝑖 − �̅�)2𝑛

𝑖=1

𝑛 − 1

Sharpe Perbandingan

risk-free rate dari

return dengan

standar deviasi

Bitcoin 𝑆𝐵𝑇𝐶 =

�̅�𝑝𝑖 − �̅�𝑓

𝜎𝑝𝑖

Rasio Saham

𝑆𝐿𝑄45 =�̅�𝑝𝑖 − �̅�𝑓

𝜎𝑝𝑖

Emas 𝑆𝐺𝑜𝑙𝑑 =

�̅�𝑝𝑖 − �̅�𝑓

𝜎𝑝𝑖

Treynor Perbandingan

rata-rata return

dan rata-rata

return of risk-free

rate dengan beta

Bitcoin 𝑇𝐵𝑇𝐶 =

�̅�𝑝𝑖 − �̅�𝑓

𝛽𝑝𝑖

Rasio Saham

𝑇𝐿𝑄45 =�̅�𝑝𝑖 − �̅�𝑓

𝛽𝑝𝑖

Emas 𝑇𝐺𝑜𝑙𝑑 =

�̅�𝑝𝑖 − �̅�𝑓

𝛽𝑝𝑖


25

Lanjutan Tabel 3.2

Variabel Definisi Subjek

Penelitian Formula

Skala

Ukur

Jensen Perbedaan antara

return nyata yang

diperoleh selama

periode evaluasi

dan return

harapan dengan

menggunakan

CAPM

Bitcoin 𝐽𝐵𝑇𝐶 = (�̅�𝑝𝑖 − �̅�𝑓) − (�̅�𝑚

− �̅�𝑓)𝛽𝑝𝑖

Rasio

Saham 𝐽𝐿𝑄45 = (�̅�𝑝𝑖 − �̅�𝑓) − (�̅�𝑚


Emas 𝐽𝐺𝑜𝑙𝑑 = (�̅�𝑝𝑖 − �̅�𝑓) − (�̅�𝑚


3.4 Teknik Analisis Data

Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis

kuantitatif yang digunakan untuk menganalisis ukuran kinerja bitcoin, saham, dan

emas. Peneliti terlebih dahulu mencari data historis dari bitcoin, saham LQ45, dan

emas di internet. Return, standar deviasi, dan pengukuran kinerja dengan metode

Sharpe, Treynor, dan Jensen berdasarkan diolah dengan menggunakan program

Microsoft Excel. Kemudian, peneliti melakukan uji normalitas untuk melihat

apakah data berdistribusi normal atau tidak, uji homogenitas untuk melihat apakah

varians data bersifat homogen atau tidak. Selanjutnya, jika asumsi normalitas dan

homogenitas terpenuhi maka uji hipotesis menggunakan uji statistic parametris,

yaitu uji one way ANOVA Jika asumsi normalitas atau homogenitas tidak terpenuhi

maka uji hipotesis dilakukan dengan menggunakan uji statistic non-parametris,

yaitu uji Kruskall-Wallis. Pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi

Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) lalu menganalisis hasilnya.

3.4.1 Return

Menurut Jones (2016), Return mingguan dari sampel dihitung dengan


26

formula berikut:

Rt = 𝑃𝑡−𝑃𝑡−1

𝑃𝑡−1

Di mana:

Rt = Return periode ke t

Pt = Harga pada periode ke t

Pt-1 = Harga pada periode ke t - 1

3.4.2 Risk (Standar Deviasi)

Menurut Jones (2016), model perhitungan risiko yang paling sering

digunakan dalam dunia investasi adalah standar deviasi. Standar deviasi adalah nilai

statistik yang digunakan untuk menentukan bagaimana sebaran data dalam sampel,

dan seberapa dekat titik data individu ke rata-rata. Dalam dunia investasi, standar

deviasi disebut juga sbeagai dispersi return, Semakin tinggi nilai standar deviasi,

maka semakin tinggi ketidakpastian atau risiko semakin besar dan sebaliknya.

Formula standar deviasi, yaitu:

𝜎 = √∑ (𝑥𝑖 − �̅�)2𝑛

𝑖=1

𝑛 − 1

Di mana:

σ = Standar Deviasi

xi = Return pada hari ke i

�̅� = Rata-rata return harian dalam satu bulan

n = Jumlah data


27

3.4.3 Ukuran Kinerja Sharpe

Rasio Sharpe identik dengan pengukuran Treynor, tetapi bukan

mempertimbangkan risiko sistematik, yang ditampilkan oleh beta (volatilitas).

Pengukuran ini dikembangkan oleh oleh William Forsyth Sharpe. Pengukuran ini

berkaitan erat dengan pekerjaannya pada model penetapan Capital Asset Pricing

Model (CAPM) dan diperjelas dengan menggunakan risiko total untuk

membandingkan portofolio terhadap garis pasar modal (Reilly & Brown, 2019).

Formula Sharpe (S), yaitu:

𝑆 =�̅�𝑝𝑖 − �̅�𝑓

𝜎𝑝𝑖

Di mana:

�̅�𝑝𝑖 = Rata-rata return portofolio i selama periode pengamatan

�̅�𝑓 = Rata-rata tingkat bunga bebas risiko selama periode pengamatan

𝜎𝑝𝑖 = Standar deviasi dari return portofolio i

3.4.4 Ukuran Kinerja Treynor

Treynor memperkenalkan konsep Security Market Line (SML) yang

mendefinisikan hubungan antara hasil portofolio dan tingkat hasil pasar, di mana

kemiringan garis mengukur volatilitas relatif antara portofolio dan pasar yang

diwakili dengan beta. Koefisien beta secara sederhana mengukur volatilitas saham,

portofolio, atau pasar itu sendiri (Reilly & Brown, 2019).

Formula Treynor (T) adalah sebagai berikut:

𝑇 =�̅�𝑝𝑖 − �̅�𝑓

𝛽


28

Di mana:

�̅�𝑝𝑖 = Rata-rata return portofolio selama perode waktu pengamatan

�̅�𝑓 = Rata-rata tingkat bunga bebas risiko selama perode pengamatan

𝛽 = Tingkat volatilitas pasar (systematic risk)

3.4.5 Ukuran Kinerja Jensen

Pengukuran Jensen juga didasarkan pada CAPM (Capital Asset Pricing

Model). Pengukuran ini juga dikenal sebagai alpha. Portofolio dengan kelebihan

hasil yang positif akan mempunyai alpha yang positif, sedangkan portofolio yang

secara konsisten memberikan kelebihan hasil yang negatif akan mempunyai alpha

yang negatif (Jones, 2016).

Formula Jensen, yaitu:

𝐽 = (�̅�𝑝𝑖 − �̅�𝑓) − (�̅�𝑚 − �̅�𝑓)𝛽

Di mana:

�̅�𝑝𝑖 = Rata-rata return portofolio i selama periode pengamatan

�̅�𝑓 = Rata-rata tingkat bunga bebas risiko selama periode pengamatan

�̅�𝑚 = Rata=rata return pasar selama periode pengamatan

𝛽 = Tingkat volatilitas pasar

3.4.6 Analisis Deskriptif

Menurut Lind, Marchal, & Wathen (2011), statistik deskriptif adalah suatu

metode yang digunakan untuk mendeskripsikan data dengan cara mengumpulkan

data, meringkas data, dan menyajikan data dengan cara yang informatif.


29

3.5 Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan data agar tidak melanggar asumsi dasar dari alat

statistik yang digunakan, yaitu dengan menggunakan uji kolmogrov-smirnov.

Pengujian ini dimaksudkan untuk mendeteksi apakah data yang akan digunakan

sebagai pangkal tolak pengujian hipotesis merupakan data empirik yang memenuhi

asumsi normalitas (Kasmadi & Sunariah, 2014). Pengambilan keputusan dalam uji

normlaitas, yaitu:

1. Jika nilai signifikansi (𝜌) > α (0,05) maka data berdistribusi normal

2. Jika nilai signifikansi (𝜌) < α (0,05) maka data berdistribusi tidak normal

Apabila asumsi normalitas tidak terpenuhi, maka uji hipotesis akan dilanjutkan

dengan menggunakan uji statistik non-parametrik.

3.6 Uji Homogenitas

Uji homogenitas merupakan pengujian asumsi untuk membuktikan data

yang dianalisis berasal dari populasi yang tidak jauh berbeda dari variance-nya

(Sujarweni, 2015). Pengambilan keputusan dalam uji homogenitas, yaitu:

1. Jika nilai signifikansi (𝜌) > α (0,05) maka data homogen

2. Jika nilai signifikansi (𝜌) < α (0,05) maka data tidak homogen

Apabila asumsi homogenitas tidak terpenuhi, maka uji hipotesis akan dilakukan

menggunakan uji statistik non-parametrik.

3.7 Uji Hipotesis

3.7.1 Uji ANOVA (Analysis of Variance)

Uji ANOVA adalah alat uji statistik inferensial parametrik yang digunakan


30

untuk menguji dua atau lebih sampel yang saling berhubungan (Sujarweni, 2015).

Menurut Lind, et al (2011), terdapat 3 asumsi yang harus terpenuhi sebelum

melakukan uji ANOVA, yaitu:

1. Populasi harus terdistribusi normal

2. Populasi harus bersifat homogen

3. Populasi adalah independen (bebas)

Dasar pengambilan keputusan uji ANOVA adalah sebagai berikut:

1. Jika nilai signifikansi > α (0,05) maka H0 diterima

2. Jika nilai signifikansi < α (0,05) maka H0 ditolak

3.7.2 Uji Kruskal Wallis

Uji Kruskal Wallis adalah alat uji statistik inferensial non-parametrik yang

digunakan untuk menguji dua atau lebih kelompok variabel independent pada

variabel dependen. Uji ini merupakan alternatif bagi uji One Way Anova apabila

tidak memenuhi asumsi normalitas (Sujarweni, 2015). Menurut Lind, Marchal, &

Wathen (2011), dasar pengambilan keputusan uji Kruskal-Wallis adalah sebagai

berikut ini:

1. Jika nilai signifikansi > α (0,05) maka H0 diterima

2. Jika nilai signifikansi < α (0,05) maka H0 ditolak


31

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis Deskriptif

Tabel 4.1

Ringkasan Jumlah Data

Intrument

Cases

Valid Missing Total

N % N % N %

Return BTC 65 100.0 0 0.0 65 100.0

LQ45 65 100.0 0 0.0 65 100.0

GOLD 65 100.0 0 0.0 65 100.0

Risk BTC 65 100.0 0 0.0 65 100.0

LQ45 65 100.0 0 0.0 65 100.0

GOLD 65 100.0 0 0.0 65 100.0

Sharpe BTC 65 100.0 0 0.0 65 100.0

LQ45 65 100.0 0 0.0 65 100.0

GOLD 65 100.0 0 0.0 65 100.0

Treynor BTC 65 100.0 0 0.0 65 100.0

LQ45 65 100.0 0 0.0 65 100.0

GOLD 65 100.0 0 0.0 65 100.0

Jensen BTC 65 100.0 0 0.0 65 100.0

LQ45 65 100.0 0 0.0 65 100.0

GOLD 65 100.0 0 0.0 65 100.0

Sumber: Lampiran 11

Berdasarkan Tabel 4.1, seluruh variabel memiliki jumlah data yang sama,

yaitu 65 data yang berarti tidak ada data yang hilang pada tiap instrumen. Ini berarti

data sudah valid dan dapat dilanjutkan pada tahap berikutnya. Analisis berikutnya,

yaitu perbandingan return, risiko, sharpe, treynor, dan jensen dari bitcoin, saham,

dan emas. Peneliti telah mengolahnya dan menyajikannya dalam bentuk grafik dan

tabel berikut:


32

Sumber: Lampiran 12

Gambar 4.1

Grafik Perbandingan Return Bulanan dari Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas

Berdasarkan Gambar 4.1, return bulanan yang diberikan bitcoin sangat

fluktuatif dibandingkan dengan saham dan emas. Rincian berdasarkan Gambar 4.1,

yaitu:

1. Return bulanan rata-rata bitcoin sebesar 6,28 persen selama periode penelitian

Agustus 2014 – Desember 2019. Return bulanan bitcoin tertinggi sebesar 65,2

persen yang terjadi pada bulan Agustus 2017, sedangkan return terendah (loss)

sebesar -36,59 persen yang terjadi pada bulan November 2018.

2. Return bulanan rata-rata saham sebesar 0,31 persen selama periode penelitian

Agustus 2014 – Desember 2019. Return bulanan saham tertinggi sebesar 8,79

persen yang terjadi pada bulan Desember 2017, sedangkan return terendah

(loss) sebesar -9,62 persen yang terjadi pada bulan April 2015.

3. Return bulanan rata-rata emas sebesar 0,18 persen selama periode penelitian

Agustus 2014 – Desember 2019. Return bulanan emas tertinggi sebesar 9,93

-60.00%

-40.00%

-20.00%

0.00%

20.00%

40.00%

60.00%

80.00%

Aug-14 Mar-15 Oct-15 May-16 Dec-16 Jul-17 Feb-18 Sep-18 Apr-19 Nov-19

BTC Stock Gold


33

persen yang terjadi pada bulan Februari 2016, sedangkan return terendah (loss)

sebesar 7,28 persen yang terjadi pada bulan November 2018.

Tabel 4.1

Distribusi Frekuensi Return Bulanan dari Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas

Return (%) Frekuensi (Persentase)

Bitcoin % Saham LQ45 % Emas %

<0 30 46,15 26 40 32 49,23

0.1 - 25 22 33,85 39 60 33 50,77

26 - 50 9 13,85 0 - 0 -

51 - 75 4 6,15 0 - 0 -

76 - 100 0 - 0 - 0 -

Sumber: Lampiran 13

Berdasarkan Tabel 4.1, distribusi frekuensi return bulanan dari masing-

masing instrumen, yaitu:

1. Bitcoin memberikan return negatif (loss) sebanyak 30 kali, return antara 0,1 –

0,25 persen sebanyak 22 kali, return antara 26 – 50 persen sebanyak 9 kali, dan

return antara 51 – 75 persen sebanyak 4 kali.

2. Saham memberikan return negatif (loss) sebanyak 26 kali dan return antara 0,1

– 25 persen sebanyak 39 kali.

3. Emas memberikan return negatif (loss) sebanyak 32 kali dan return antara 0,1

– 25 persen sebanyak 33 kali.

Saham lebih banyak memberikan return positif terbanyak, yaitu 39 kali

kemudian disusul oleh bitcoin sebanyak 35 kali dan emas sebanyak 33 kali. Emas

memberikan return bulanan negatif terbanyak, yaitu sebanyak 32 kali kemudian

disusul oleh bitcoin sebanyak 30 kali dan saham sebanyak 26 kali. Dari ketiga

instrumen investasi tersebut, hanya bitcoin yang memberikan return bulanan di atas

26 persen sebanyak 13 kali.


34

Sumber: Lampiran 14

Gambar 4.2

Grafik Perbandingan Risiko Bulanan dari Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas

Berdasarkan Gambar 4.2, nilai risiko (standar deviasi) dari investasi bitcoin

sangat tinggi dibandingkan dengan saham dan emas. Hal ini terlihat dari posisi garis

risiko bitcoin yang berada di atas saham dan emas. Rincian pada grafik tersebut,

yaitu:

1. Nilai risiko rata-rata bitcoin sebesar 0,0356 selama periode penelitian Agustus

2014 – Desember 2019. Nilai risiko bitcoin tertinggi sebesar 0,0868 yang

terjadi pada bulan Desember 2017, sedangkan nilai risiko terendah, yaitu

0,0101 yang terjadi pada bulan Agustus 2016.

2. Nilai risiko rata-rata saham sebesar 0.0106 selama periode penelitian Agustus

2014 – Desember 2019. Nilai risiko saham tertinggi sebesar 0,0254 yang terjadi

pada bulan Agustus 2015, sedangkan nilai risiko terendah, yaitu 0,0048 yang

terjadi pada bulan September 2017.

3. Nilai risiko rata-rata emas sebesar 0,0118 selama periode penelitian Agustus

2014 – Desember 2019. Nilai risiko emas tertinggi sebesar 0,0268 yang terjadi

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

Aug-14 Apr-15 Dec-15 Aug-16 Apr-17 Dec-17 Aug-18 Apr-19 Dec-19

BTC Stock Gold


35

pada bulan Januari 2015, sedangkan nilai risiko terendah, yaitu 0,0049 yang

terjadi pada bulan Desember 2019.

Tabel 4.2

Distribusi Frekuensi Risiko Bulanan dari Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas

Risiko (Standar Deviasi) Bitcoin Saham LQ45 Emas

0,01 – 0,02 13 63 61

> 0,02 - 0,04 29 2 4

> 0,04 – 0,06 16 0 0

> 0,06 – 0,08 6 0 0

> 0,08 – 0,1 1 0 0

Sumber: Lampiran 15

Berdasarkan Tabel 4.2, distribusi frekuensi risiko bulanan dari masing-

masing instrumen, yaitu:

1. Bitcoin memiliki frekuensi nilai risiko paling banyak pada kelompok data >

0,02 – 0,04, yaitu sebanyak 29 kali dan paling sedikit pada kelompok data >

0,08 – 0,01, yaitu sebanyak 1 kali.

2. Saham memiliki frekuensi nilai risiko paling banyak pada kelompok data >



3. Saham memiliki frekuensi nilai risiko paling banyak pada kelompok data >



Bila dilihat secara keseluruhan, bitcoin memiliki nilai risiko

(penyimpangan) dari setiap kelompok data. Saham dan emas cenderung memiliki

nilai risiko yang sangat rendah dan tidak pernah mencapai nilai dari kelompok data

pada rentang > 0,04. Saham hanya mencapai nilai risiko pada kelompok data > 0,02

- 0,04 sebanyak 2 kali dan emas menapai nilai risiko pada kelompok data > 0,02 -


36

0,04 sebanyak 4 kali.

Sumber: Lampiran 16

Gambar 4.3

Grafik Perbandingan Kinerja Bulanan dengan Metode Sharpe pada Bitcoin,

Saham LQ45, dan Emas

Berdasarkan Gambar 4.3, kinerja bulanan berdasarkan ukuran sharpe dari

investasi bitcoin cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan saham dan emas. Hal

ini terlihat dari posisi garis bitcoin yang berada di atas saham dan emas. Rincian

pada grafik tersebut, yaitu:

1. Nilai sharpe rata-rata bitcoin sebesar -0,5731 selama periode penelitian

Agustus 2014 – Desember 2019. Nilai sharpe bitcoin tertinggi sebesar 14,9137

yang terjadi pada bulan April 2017, sedangkan nilai sharpe terendah, yaitu -

14,001 yang terjadi pada bulan September 2014.

2. Nilai sharpe rata-rata saham sebesar -7,3126 selama periode penelitian

Agustus 2014 – Desember 2019. Nilai sharpe saham tertinggi sebesar 3,3571

yang terjadi pada bulan Desember 2017, sedangkan nilai sharpe terendah, yaitu

-16,3122 yang terjadi pada bulan Maret 2018.

3. Nilai sharpe rata-rata emas sebesar -7,5087 selama periode penelitian Agustus

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

20


BTC Stock Gold


37

2014 – Desember 2019. Nilai sharpe emas tertinggi sebesar 1,0937 yang terjadi

pada bulan Februari 2016, sedangkan nilai sharpe terendah, yaitu -20,6504

yang terjadi pada bulan Juni 2018.

Tabel 4.3

Distribusi Frekuensi Kinerja Bulanan dengan Metode Sharpe pada Bitcoin,


Nilai Sharpe Frekuensi

Bitcoin Saham LQ45 Emas

(-21) – (-14) 1 4 11

> (-14) – (-5) 23 48 37

> (-5) – 4 28 13 17

> 4 – 13 11 0 0

> 13 – 22 2 0 0

Sumber: Lampiran 17

Berdasarkan Tabel 4.3, distribusi frekuensi nilai sharpe bulanan dari

masing-masing instrumen, yaitu:

1. Bitcoin memiliki frekuensi nilai sharpe terbanyak pada kelompok data > (-5) –

4, yaitu sebanyak 28 kali dan paling sedikit pada kelompok data (-21) – (-14),

yaitu hanya 1 kali.

2. Saham memiliki frekuensi nilai sharpe terbanyak pada kelompok data > (-14)

– (-5), yaitu sebanyak 48 kali dan paling sedikit pada kelompok data > (-21) –

(-14), yaitu sebanyak 4 kali.

3. Emas memiliki frekuensi nilai sharpe terbanyak pada kelompok data > (-14) –

(-5), yaitu sebanyak 37 kali dan paling sedikit pada kelompok data > (-21) – (-

14), yaitu sebanyak 11 kali.

Secara keseluruhan, bitcoin memiliki nilai sharpe yang berbeda-beda dan

mencapai kelompok data tertinggi, yaitu >13 - 22. Saham dan emas tidak pernah


38

mencapai nilai sharpe pada kelompok data > 4.

Sumber: Lampiran 18

Gambar 4.4

Grafik Perbandingan Kinerja Bulanan dengan Metode Treynor pada

Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas

Berdasarkan Gambar 4.4, kinerja berdasarkan ukuran treynor dari investasi

bitcoin cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan saham dan emas. Hal ini

terlihat dari posisi garis bitcoin yang berada di atas saham dan emas. Rincian pada

grafik tersebut, yaitu:

1. Nilai treynor rata-rata bitcoin sebesar 0,0025 selama periode penelitian

Agustus 2014 – Desember 2019. Nilai treynor bitcoin tertinggi sebesar 1,1605

yang terjadi pada bulan Mei 2017, sedangkan nilai treynor terendah, yaitu –

0,4942 yang terjadi pada bulan Maret 2018.

2. Nilai treynor rata-rata saham sebesar -0,07215 selama periode penelitian

Agustus 2014 – Desember 2019. Nilai treynor saham tertinggi sebesar 0,0047

yang terjadi pada bulan Desember 2017, sedangkan nilai treynor terendah,

yaitu -0,1596 yang terjadi pada bulan September 2015.

3. Nilai treynor rata-rata emas sebesar -0,0824 selama periode penelitian Agustus

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5


BTC Stock Gold


39

2014 – Desember 2019. Nilai treynor emas tertinggi sebesar 0,0078 yang

terjadi pada bulan April 2016, sedangkan nilai treynor terendah, yaitu -0,1922

yang terjadi pada bulan Juli 2015.

Tabel 4.4

Distribusi Frekuensi Kinerja Bulanan dengan Metode Treynor pada Bitcoin,

Saham, dan Emas

Nilai Treynor Frekuensi


(-0,5) – (-0,3) 5 0 0

> (-0,3) – 0 31 64 64

> 0 – 0,3 22 1 1

> 0,3 – 0,6 3 0 0

> 0,6 – 0,9 2 0 0

> 0,9 – 1,2 2 0 0

Sumber: Lampiran 19

Berdasarkan Tabel 4.4, distribusi frekuensi nilai treynor bulanan dari


1. Bitcoin memiliki frekuensi nilai treynor terbanyak pada kelompok data > (-0,3)

– 0 yaitu sebanyak 31 kali dan paling sedikit pada kelompok data > 0,6 – 0,9

dan > 0,9 – 1,2, yaitu 2 kali pada masing-masing kelompok.

2. Saham memiliki frekuensi nilai Sharpe terbanyak pada kelompok data > (-0,3)

– 0, yaitu sebanyak 64 kali dan paling sedikit pada kelompok data > 0 – 0,3,

yaitu hanya 1 kali.

3. Emas memiliki frekuensi nilai Sharpe terbanyak pada kelompok data > (-0,3)

– 0, yaitu sebanyak 64 kali dan paling sedikit pada kelompok data > 0 – 0,3,

yaitu hanya 1 kali.

Secara keseluruhan, bitcoin memiliki nilai treynor dari setiap kelompok

data. Saham dan emas memiliki frekuensi yang sama pada kelompok yang sama


40

juga dan tidak mencapai nilai pada kelompok data > 0,3.

Sumber: Lampiran 20

Gambar 4.5

Grafik Perbandingan Kinerja Bulanan dengan Metode Jensen pada Bitcoin,


Berdasarkan Gambar 4.5, kinerja berdasarkan ukuran jensen dari investasi

bitcoin cenderung mirip dengan saham dan emas, akan tetapi bitcoin pernah

memiliki nilai jensen yang jauh lebih rendah dibanding saham dan emas. Rincian

pada grafik tersebut, yaitu:

1. Nilai jensen rata-rata bitcoin sebesar -0,0395 selama periode penelitian

Agustus 2014 – Desember 2019. Nilai jensen bitcoin tertinggi sebesar 0,2423

yang terjadi pada bulan Oktober 2016, sedangkan nilai jensen terendah, yaitu -

2,0065 yang terjadi pada bulan September 2016.

2. Nilai jensen rata-rata saham sebesar 0,0027 selama periode penelitian Agustus

2014 – Desember 2019. Nilai jensen saham tertinggi sebesar 0,2552 yang

terjadi pada bulan Desember 2017, sedangkan nilai jensen terendah, yaitu -

0,0578 yang terjadi pada bulan Oktober 2015.

3. Nilai jensen rata-rata emas sebesar -0,0044 selama periode penelitian Agustus

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5


BTC Stock Gold


41

2014 – Desember 2019. Nilai jensen emas tertinggi sebesar 0,2125 yang terjadi

pada bulan April 2015, sedangkan nilai jensen terendah, yaitu -0,3539 yang

terjadi pada bulan April 2016.

Tabel 4.5

Distribusi Frekuensi Kinerja Bulanan dengan Metode Jensen pada Bitcoin,

Saham, dan Emas

Nilai Jensen Frekuensi


(-2,4) – (-2) 1 0 0

> (-2) – (-1,6) 0 0 0

> (-1,6) – (-1,2) 0 0 0

> (-1,2) – (-0,8) 0 0 0

> (-0,8) – (-0,4) 0 0 0

> (-0,4) – 0 42 33 36

0 – 0,4 22 32 29

Sumber: Lampiran 21

Berdasarkan Tabel 4.5, distribusi frekuensi nilai jensen bulanan dari


1. Bitcoin memiliki frekuensi nilai jensen terbanyak pada kelompok data > (-0,4)

– 0, yaitu sebanyak 42 kali dan paling sedikit pada kelompok data (-2,4) – (-2),

yaitu hanya 1 kali.

2. Saham memiliki frekuensi nilai jensen terbanyak pada kelompok data > (-0,4)

– 0, yaitu sebanyak 33 kali dan paling sedikit pada kelompok data 0 – 0,4, yaitu

sebanyak 32 kali.

3. Emas memiliki frekuensi nilai jensen terbanyak pada kelompok data > (-0,4) –

0, yaitu sebanyak 36 kali dan paling sedikit pada kelompok data > 0 – 0,3, yaitu

sebanyak 29 kali.

Secara keseluruhan, hanya bitcoin yang pernah menyentuh nilai jensen


42

terendah pada kelompok data (-2,4) – (-2). Saham dan emas memiliki nilai Jensen

pada kelompok data > (-0,4).

4.2 Uji Normalitas

Tabel 4.1

Uji Normalitas

Intrument

Kolmogorov-Smirnova

Statistic df Sig.

Return BTC .108 65 .058

LQ45 .128 65 .010

GOLD .069 65 .200*

Risk BTC .091 65 .200*

LQ45 .161 65 .000

GOLD .110 65 .048

Sharpe BTC .092 65 .200*

LQ45 .043 65 .200*

GOLD .080 65 .200*

Treynor BTC .130 65 .008

LQ45 .101 65 .095

GOLD .078 65 .200*

Jensen BTC .394 65 .000

LQ45 .334 65 .000

GOLD .159 65 .000

*. This is a lower bound of the true significance.

a. Lilliefors Significance Correction

Sumber: Lampiran 22

Rincian uji normalitas berdasarkan Tabel 4.1, yaitu:

1. Hasil uji normalitas variabel return masing-masing instrumen pada tingkat

kesalahan 5 persen, yaitu:

a. Bitcoin memiliki nilai signifikansi sebesar 0,058 > 0,05. Artinya tidak

terdapat perbedaan data return bitcoin dengan distribusi normal.

b. Saham LQ45 memiliki nilai signifikansi sebesar 0,010 < 0,05. Artinya


43

terdapat perbedaan data return saham LQ45 dengan distribusi normal.

c. Emas memiliki nilai signifkansi sebesar 0,200 > 0,05. Artinya tidak

terdapat perbedaan return emas dengan distribusi normal.

2. Hasil uji normalitas variabel risiko pada masing-masing instrumen pada tingkat

kesalahan 5 persen, yaitu:


terdapat perbedaan risiko bitcoin dengan distribusi normal.


terdapat perbedaan risiko saham LQ45 dengan distribusi normal.

c. Emas memiliki nilai signifikansi sebesar 0,048 < 0,05. Artinya terdapat

perbedaan risiko emas dengan distribusi normal.

3. Hasil uji normalitas variabel Sharpe pada masing-masing instrumen pada

tingkat kesalahan 5 persen, yaitu:


terdapat perbedaan nilai Sharpe bitcoin dengan distribusi normal.

b. Saham LQ45 memiliki nilai signifikansi sebesar 0,200 > 0,05. Artinya

tidak terdapat perbedaan nilai Sharpe saham LQ45 dengan distribusi

normal.

c. Emas memiliki nilai signifkansi sebesar 0,200 > 0,05. Artinya tidak

terdapat perbedaan nilai Sharpe emas dengan distribusi normal.

4. Hasil uji normalitas variabel Treynor pada masing-masing instrumen pada


a. Bitcoin memiliki nilai signifikansi sebesar 0,008 < 0,05. Artinya terdapat


44

perbedaan nilai Treynor bitcoin dengan distribusi normal.

b. Saham LQ45 memiliki nilai signifikansi sebesar 0,095 > 0,05. Artinya

tidak terdapat perbedaan nilai Treynor saham LQ45 dengan distribusi

normal.

c. Emas memiliki nilai signifikansi sebesar 0,200 > 0,05. Artinya tidak

terdapat perbedaan nilai Treynor emas dengan distribusi normal.

5. Hasil uji normalitas variabel Jensen pada masing-masing instrumen pada


a. Bitcoin memiliki nilai signifikansi sebesar 0,000 < 0,05. Artinya terdapat

perbedaan nilai Jensen bitcoin dengan distribusi normal.


terdapat perbedaan nilai Jensen saham LQ45 dengan distribusi normal.

c. Emas memiliki nilai signifikansi sebesar 0,000 < 0,05. Artinya terdapat

perbedaan nilai Jensen emas dengan distribusi normal.

4.3 Uji Homogenitas

Berdasarkan Tabel 4.2, statistik yang diinterpretasikan adalah statistik

berdasarkan rata-rata, maka kesimpulan yang dapat diambil, yaitu:

1. Variabel return memiliki nilai signifikansi 0,000 < 0,05, maka H0 diterima. Ini

berarti variansi dari variabel retrun tidak sama.

2. Variabel risk memiliki nilai signifikansi 0,000 < 0,05, maka H0 diterima. Ini

berarti variansi dari variabel risk tidak sama.

3. Varaibel sharpe memiliki nilai signifikansi 0,000 < 0,05, maka H0 diterima. Ini

berarti variansi dari variabel sharpe tidak sama.


45

4. Varaibel treynor memiliki nilai signifikansi 0,000 < 0,05, maka H0 diterima.

Ini berarti variansi dari variabel treynor tidak sama.

5. Variabel jensen memiliki nilai signifikansi 0,044 < 0,05, maka H0 diterima. Ini

berarti variansi dari variabel jensen tidak sama.

Tabel 4.2

Uji Homogenitas

Levene Statistic df1 df2 Sig.

Return Based on Mean 80.122 2 192 .000

Based on Median 68.990 2 192 .000

Based on Median and with

adjusted df

68.990 2 71.476 .000

Based on trimmed mean 78.970 2 192 .000

Risk Based on Mean 55.693 2 192 .000

Based on Median 48.583 2 192 .000


adjusted df 48.583 2 85.315 .000


Sharpe Based on Mean 12.101 2 192 .000

Based on Median 10.466 2 192 .000


adjusted df

10.466 2 150.729 .000


Treynor Based on Mean 53.145 2 192 .000

Based on Median 45.207 2 192 .000


adjusted df

45.207 2 66.810 .000


Jensen Based on Mean 3.169 2 192 .044

Based on Median 1.988 2 192 .140


adjusted df

1.988 2 71.793 .144


Sumber: Lampiran 23

4.4 Uji Kruskall-Wallis

Setelah melakukan uji normalitas dan homogenitas, data dari masing-

masing variabel tidak memenuhi asumsi distribusi normal dan tidak homogen. Oleh


46

karena itu, uji yang dilakukan adalah uji statistic non parametris. Peneliti

menggunakan Uji Kruskall-Wallis untuk menjawab hipotesis.

Tabel 4.3

Peringkat Kruskal-Wallis

Ranks

Intrument N Mean Rank

Return BTC 65 103.17

LQ45 65 98.03

GOLD 65 92.80

Total 195

Risk BTC 65 157.08

LQ45 65 64.00

GOLD 65 72.92

Total 195

Sharpe BTC 65 136.57

LQ45 65 77.74

GOLD 65 79.69

Total 195

Treynor BTC 65 102.05

LQ45 65 102.84

GOLD 65 89.12

Total 195

Jensen BTC 65 85.88

LQ45 65 110.88

GOLD 65 97.25

Total 195

Sumber: Lampiran 24

Berdasarkan Tabel 4.3, disimpulkan bahwa:

1. Return bitcoin memiliki peringkat tertinggi, yaitu sebesar 103,17. Peringkat ke-

2 adalah saham LQ45, yaitu sebesar 98,03. Peringkat terendah adalah emas,

sebesar 92,80.

2. Bitcoin memiliki risiko yang tertinggi dengan nilai 157,08. Peringkat kedua,


47

yaitu emas dengan nilai 72,92. Risiko terendah dimiliki oleh saham LQ45

dengan nilai 64.

3. Nilai Sharpe tertinggi dimiliki oleh bitcoin dengan nilai 136,57. Peringkat

kedua adalah emas dengan nilai 79,69. Peringkat terakhir adalah LQ45 dengan

nilai 77,74.

4. Nilai Terynor tertinggi dimiliki oleh LQ45 dengan nilai 102,84. Peringkat

kedua adalah bitcoin dengan nilai 102,05. Peringkat terakhir adalah emas

dengan nilai 89,12.

5. Nilai Jensen tertinggi dimiliki oleh LQ45 dengan nilai 110,88. Peringkat kedua

adalah emas dengan nilai 97,25. Peringkat terakhir adalah bitcoin dengan nilai

85,88.

Tabel 4.4

Uji Kruskall-Wallis

Return Risk Sharpe Treynor Jensen

Kruskal-Wallis H 1.097 107.652 45.577 2.423 6.395

df 2 2 2 2 2

Asymp. Sig. .578 .000 .000 .298 .041

a. Kruskal Wallis Test

b. Grouping Variable: Intrument

Sumber: Lampiran 25

Berdasarkan Tabel 4.4, disimpulkan bahwa

1. Variabel return memiliki nilai signifikansi sebesar 0,578 > 0,05. Maka H0

diterima. Artinya, tidak terdapat perbedaan yang nyata antara return bitcoin,

saham LQ45, dan emas.

2. Variabel risiko memiliki nilai signifikansi sebesar 0,000 < 0,05. Maka H0

ditolak. Artinya, terdapat perbedaan yang nyata antara risiko bitcoin, saham

LQ45, dan emas.


48

3. Variabel Sharpe memiliki nilai signifikansi 0,000 < 0,05. Maka H0 ditolak.

Artinya terdapat perbedaan yang nyata antara nilai Sharpe bitcoin, saham

LQ45, dan emas.

4. Variabel Treynor memiliki nilai signifikansi sebesar 0,298 > 0,05. Maka H0

diterima. Artinya, tidak terdapat perbedaan yang nyata antara nilai Treynor

bitcoin, saham LQ45, dan emas.

5. Variabel Jensen memiliki nilai signifikansi sebesar 0,041 < 0,05. Maka H0

ditolak. Artinya, tidak terdapat perbedaan yang nyata antara nilai Jensen

bitcoin, saham LQ45, dan emas.

4.5 Pembahasan

4.5.1 Perbandingan Return Bitcoin, Saham, dan Emas

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa return yang diberikan oleh bitcoin,

saham dan emas tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Hal ini terlihat dari nilai

signifikansi 0,578 > 0,05. Artinya, tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara

return bitcoin, saham, dan emas. Bila dilihat dari peringkat rata-ratanya, return yang

diberikan bitcoin berada pada urutan pertama, yaitu sebesar 103.17, kemudian saham

LQ45, yaitu sebesar 98,07, dan yang terakhir adalah emas, yaitu sebesar 92,80. Hasil

penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Mahessara & Kartawinata

(2018) yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan signifikan antara return bitcoin,

saham, dan emas. Kemudian hasil uji peringkat Kruskall-wallis menyatakan bahwa

return bitcoin berada pada peringkat pertama, hal ini sesuai dengan hasil penelitian

Nurcahya (2019) yang menyatakan bahwa bitcoin merupakan instrumen investasi

yang memberikan return tertinggi. Menurut Fahmi (2015), return merupakan salah


49

satu faktor yang memotivasi investor berinvestasi dan juga merupakan imbalan atas

keberanian investor menanggung risiko atas investasi yang dilakukannya. Menurut

Aves (2018), bitcoin diklasifikasikan antara mata uang dan komoditas dengan

keuntungan finansial terkait dan sebagian besar orang yang memiliki bitcoin

menggunakannya sebagai aset spekulatif dibandingkan sebagai alat pembayaran

sehingga ini yang membuat harga bitcoin volatile. Pada analisis deskriptif, bitcoin

dapat memberikan return yang sangat tinggi dan memberikan loss yang tinggi juga.

Bila dilihat dari distribusi frekuensi return-nya, mayoritas return yang diberikan oleh

bitcoin hampir sama dengan mayoritas return yang diberikan oleh sama dan emas,

yaitu berada pada kategori 25 persen ke bawah. Secara teori, menurut Aves (2018),

bitcoin mirip dengan mata uang dan komoditas. Bila dibandingkan dari sisi returnnya,

berdasarkan penelitian ini, bitcoin, saham, dan emas memiliki kesamaan dari sisi

return yang diberikan terhadap investor. Hal ini dapat terjadi karena pergerakan harga

bitcoin sangat mengikuti demand dari pelaku pasar. Pergerakan harga dari bitcoin,

saham, dan emas sama-sama dipengaruhi oleh pemberitaan yang beredar.

4.5.2 Perbandingan Risiko Bitcoin, Saham, dan Emas

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa risiko yang dimiliki oleh bitcoin,

saham, dan emas memiliki perbedaan yang signifikan. Hal ini terlihat dari nilai

signifikansi 0,000 < 0,05. Artinya, terdapat perbedaan yang signifikan antara risiko

bitcoin, saham, dan emas. Bila dilihat dari peringkat rata-ratanya, risiko yang

diberikan bitcoin berada pada peringkat pertama, yaitu sebesar 157,08, kemudian

emas, yaitu sebesar 72,92, dan yang terakhir adalah saham LQ45, yaitu sebesar

64,00. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Liu &


50

Tsyvinki (2018) yang menyatakan bahwa bitcoin, saham, dan emas berbeda.

Penelitian yang dilakukan oleh Meiyura & Azib (2020) juga menyatakan bahwa

risiko antara bitcoin dan emas berbeda. Menurut Jones (2016), risiko merupakan

tingkat potensi kerugian yang akan timbul karena return aktual tidak sesuai dengan

return yang diharapkan. Dari hasil analisis deskriptif risiko, posisi garis bitcoin

cenderung berada di atas garis saham dan emas. Ini berarti risiko yang dimiliki

bitcoin jauh lebih tinggi dibandingkan saham dan emas. Hal ini sesuai pernyataan

Nurcahya (2019) yang menyatakan bahwa investasi pada bitcoin sangat berisiko.

Bitcoin tidak memiliki bentuk fisik yang jelas dan belum dapat dijadikan sebagai

alat transaksi yang sah, khususnya pada negara Indonesia. Saham memiliki bentuk

fisik dan diawasi oleh Badan Pengawas Pasar Modal dan Lembaga Keuangan

(BAPEPAM-LK) serta memiliki batas pergerakan harga sehingga memiliki risiko

yang lebih rendah dibandingkan dengan bitcoin. Emas memiliki bentuk fisik,

fluktuasi harga emas sangat tergantung pada perekonomian dan keadaan pasar

secara keseluruhan serta memiliki nilai yang lebih stabil dibandingkan instrumen

investasi lainnya.

4.5.3 Perbandingan Kinerja Bitcoin, Saham, dan Emas dengan Metode

Sharpe

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kinerja bitcoin, saham, dan emas

dengan metode sharpe memiliki perbedaan yang signifikan. Hal ini terlihat dari nilai

signifikansi 0,000 < 0,05. Artinya, terdapat perbedaan yang signifikan antara kinerja

Bitcoin, saham, dan emas dengan menggunakan metode sharpe. Bila dilihat dari

peringkat rata-ratanya, nilai sharpe tertinggi dimiliki oleh bitcoin dengan nilai


51

136,57, kemudian emas dengan nilai 79,69, dan yang terakhir adalah saham LQ45

dengan nilai 77,74. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh

Mahessara & Kartawinata (2018) dan Henriques & Sadorsky (2018) yang

menyatakan bahwa bitcoin memiliki performa terbaik. Metode Sharpe digunakan

untuk membandingkan antara return yang dimiliki suatu instrument terhadap standar

deviasi/dispersi return-nya. Bitcoin menyerupai komoditas atau mata uang menurut

Aves (2018). Bila dilihat dari data penelitian, hanya bitcoin saja yang memiliki nilai

sharpe di atas angka 4, artinya bitcoin dapat memberikan return yang di atas risk-

free rate yang lebih tinggi di atas risikonya dibandingkan dengan emas dan saham.

Dilihat dari sisi kinerjanya dengan menggunakan pengukuran metode Sharpe,

bitcoin, saham, dan emas memiliki perbedaan. Hal ini tidak sesuai dengan pendapat

Aves (2018). Berdasarkan hasil penelitian, bitcoin, saham, dan emas memiliki

perbedaan bila dilihat dari kinerja masing-masing instrumen menggunakan metode

treynor. Kinerja yang ditunjukkan oleh bitcoin selama periode penelitian sangat

fluktuatif dan memiliki nilai yang jauh dibandingkan saham dan emas. Hal ini terjadi

akibat return yang fluktuatif setiap waktu berdasarkan data yang telah diperoleh

sehingga menyebabkan dispersi return yang tinggi pula, berbeda dengan emas dan

saham. Return yang diberikan oleh bitcoin lebih tinggi dibandingkan dispersi return-

nya sehingga menempati urutan pertama, kemudian emas, lalu saham.

4.5.4 Perbandingan Kinerja Bitcoin, Saham, dan Emas dengan Metode

Treynor.


dengan metode treynor tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Hal ini terlihat


52

dari nilai signifikansi 0,298 > 0,05. Artinya, tidak terdapat perbedaan yang

signifikan antara kinerja Bitcoin, saham, dan emas dengan menggunakan metode

treynor. Bila dilihat dari peringkat rata-ratanya, nilai treynor tertinggi dimiliki

oleh saham LQ45 dengan nilai 102,84, kemudian bitcoin dengan nilai 102,05, dan

yang terakhir adalah emas dengan nilai 89,12. Ukuran kinerja Treynor adalah

perbandingan antara return yang diberikan oleh suatu investasi dengan volatilitas

pasar (systematic risk). Menurut Aves (2018), bitcoin menyerupai komoditas atau

mata uang. Bila dilihat dari analisis deskriptifnya, bitcoin memiliki nilai Treynor

tertinggi dan terendah dibandingkan saham dan emas akan tetapi tidak berbeda

jauh dengan saham dan emas. Berdasarkan data yang diperoleh, tiga instrumen

tersebut memiliki kinerja yang hampir sama bila dibandingan dengan risiko pasar

dari masing-masing instrumen. Akan tetapi, akibat dari return fluktuatif yang

diberikan oleh bitcoin, serta nilai beta cryptocurrency yang lebih fluktuatif, maka

nilai Treynor dari bitcoin ini juga fluktuatif sehingga memiliki nilai treynor yang

tertinggi dan terendah dibandingkan saham dan emas. Hal ini sejalan dengan teori

dari Aves (2018) jika ketiga instrumen ini dibandingkan dengan menggunakan

pengukuran kinerja metode Treynor. Hasil yang tidak signifikan ini dikarenakan

pelaku pasar secara keseluruhan pada pasar cryptocurrency, saham, dan

komoditas berperilaku sama terhadap berita-berita ataupun kejadian-kejadian

yang terjadi secara global.

4.5.5 Perbandingan Kinerja Bitcoin, Saham, dan Emas dengan metode

Jensen.



53

dengan metode jensen memiliki perbedaan yang signifikan. Hal ini terlihat dari nilai

signifikansi 0,041 < 0,05. Artinya, terdapat perbedaan yang signifikan antara kinerja

bitcoin, saham, dan emas dengan menggunakan metode treynor. Bila dilihat dari

peringkat rata-ratanya, nilai jensen tertinggi dimiliki oleh saham LQ45 dengan nilai

110,88, kemudian emas dengan nilai 97,25, dan yang terakhir adalah bitcoin dengan

nilai 85,88. Nilai Jensen digunakan untuk melihat selisih return yang diberikan oleh

suatu instrument investasi terhadap market return. Bila nilai Jensen bernilai positif,

maka kinerja instrumen investasi tersebut baik, sebaliknya jika bernilai negatif maka

kinerja dari instrumen investasi tersebut buruk. Menurut Aves (2018), Bitcoin

menyerupai komiditas dan mata uang. Berdasarkan analisis deskriptifnya, bitcoin,

saham, dan emas memiliki nilai jensen yang hampir sama selama periode penelitian.

Bitcoin adalah satu-satunya instrumen yang pernah memiliki nilai Jensen paling rendah

dibandingkan saham dan emas, yaitu sebesar -2,0065. Nilai beta untuk

cryptocurrency market pada saat itu juga tinggi sehingga menyebabkan nilai Jensen

dari bitcoin bernilai negatif. Return yang diberikan bitcoin pernah berada jauh di

bawah market return. Bitcoin pernah memberikan return negatif (loss) yang paling

tinggi. Selain itu, secara rata-rata nilai Jensen bitcoin bernilai negatif, nilai Jensen

saham bernilai positif, dan nilai Jensen emas bernilai negatif. Perbedaan-perbedaan

tersebut yang memberikan hasil bahwa bitcoin, saham, dan emas memiliki kinerja yang

berbeda berdasarkan pengukuran kinerja Jensen. Hasil ini tidak sesuai dengan pendapat

yang dikatakan oleh Aves (2018). Bitcoin, saham, dan emas memiliki kinerja yang

berbeda bila diukur dengan menggunakan pengukuran kinerja metode Jensen.


54

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, maka kesimpulannya adalah

sebagai berikut:

1. Tidak terdapat perbedaan yang nyata antara return bitcoin, saham, dan emas.

2. Terdapat perbedaan yang nyata antara risiko bitcoin, saham dan emas.

3. Terdapat perbedaan yang nyata antara kinerja bitcoin, saham dan emas dengan

metode Sharpe.

4. Tidak terdapat perbedaan yang nyata antara kinerja bitcoin, saham, dan emas

dengan metode Treynor.


metode Jensen.

5.2 Saran

Berdasarkan kesimpulan yang diperoleh dalam penelitian ini, maka saran

dalam penelitian ini adalah:

1. Bitcoin sebagai investasi yang memberikan return yang terbesar dibandingkan

dengan saham dan emas, tetapi diikuti oleh risiko yang tinggi pula. Hal ini perlu

diperhatikan oleh investor sebelum melakukan investasi.

2. Untuk penelitian yang akan datang, disarankan untuk menambah periode

penelitiannya dan menambah variabel lain agar hasil yang didapatkan lebih

akurat dan dapat memberikan informasi yang layak.


55

DAFTAR PUSTAKA

Astaman, S. A. (2014, 12 11). Indodax.com. Retrieved from blog.indodax.com:

https://blog.indodax.com/bitcoin-vs-saham-dan-forex-manakah-sarana-

investasi-yang-paling-baik/

Aves, A. (2018). How to Get Started in Cryptocurrency. Quoine Liquid.

bitcoin.org. (n.d.). FAQ. Retrieved from bitcoin.org:

https://bitcoin.org/id/faq#umum

Chen, J. (2019, November 21). Financial Ratios. Retrieved from investopedia.com:

https://www.investopedia.com/terms/j/jensensmeasure.asp

coinvestasi.com. (2018, July 9). Belajar: Coinvestasi. Retrieved from Coinvestasi:

https://coinvestasi.com/belajar/apa-itu-cryptocurrency/

Dyhrberg, A. H. (2016). Bitcoin, gold, and the dollar - A GARCH volatility

analysis. Finance Research Letters, 85-92.

Fahmi, I. (2015). Manajemen Investasi Teori dan Soal Jawab (2 ed.). Jakarta,

Indoensia: Salemba Empat.

Gumanti, T. A. (2011). Manajemen Investasi: Konsep, Teori, dan Aplikasi. Jember:

Mitra Wacana Media.

Hargrave, M. (2019, Mei 17). Financial Ratios. Retrieved from investopedia.com:

https://www.investopedia.com/terms/s/sharperatio.asp

Henriques, I., & Sadorsky, P. (2018). Can Bitcoin Replace Gold in an Investment

Portfolio? Journal of Risk and Financial Management.

Henriques, I., & Sadorsky, P. (2018). Can Bitcoin Replace Gold in an Investment

Portfolio? Journal of Risk and Financial Management.

Jones, C. P. (2016). Investments Analysis and Management. New York: Wiley.

Kasmadi, & Sunariah, N. S. (2014). Panduan Modern Penelitian Kuantitatif.

Bandung: Alfabeta.

Kenton, W. (2019, Juni 25). Financial Ratios. Retrieved from Investopedia.com:

https://www.investopedia.com/terms/t/treynorratio.asp

Khameswara, T. D., Hidayatullah, W., & Purbo, O. W. (2014). Bitcoin Uang

Digital Masa Depan. Serpong.

Kleim, T., Thu, H. P., & Walther, T. (2018). Bitcoin is not the New Gold - A

Comparison of Volatility, Correlation, and Portofolio Performance. 1.

Kontan.co.id. (2018, Juni 9). Fokus. Retrieved from fokus.kontan.co.id:

https://fokus.kontan.co.id/news/bappebti-menetapkan-kripto-jadi-

komoditi-apakah-investasi-kripto-sudah-legal

Liang, J., Li, L., Chen, W., & Zeng, D. (2019). Towards an Understanding of

Cryptocurrency: A Comparative Analysis of Cryptocurrency, Foreign


56

Exchange, and Stock. IEEE.

Lind, D. A., Marchal, W. G., & Wathen, S. A. (2011). Statistical Techniques in

Business & Economics (15th ed.). New York: McGraw-Hill.

Liu, Y., & Tsyvinki, A. (2018). Risk and Returns Cryptocurrency.

Mahessara, R. D., & Kartawinata, B. R. (2018). Comparative Analysis of

Cryptocurrency in Forms of Bitcoin, Stock, and Gold as Alternative

Investment Portfolio in 2014 –2017. 38-51.

May, E. (2019). SMART TRADER RICH INVESTOR. Jakarta: PT Gramedia

Pustaka Utama.

Meiyura, A. P., & Azib. (2020). Analisis Perbandingan Return dan Risk Investasi

antara Emas dan Bitcoin Periode Juli 2016 – Juni 2019. Prosiding

Manajemen.

Mumpuni, M., & Darmawan, H. (2017). Panduan Berinvestasi Saham Untuk

Pemula. In Panduan Berinvestasi Saham Untuk Pemula. PT. Solusi

Finansialku Indonesia.

Nurcahya, E. (2019). Perbandingan Tingkat Risiko dan Keuntungan dari Investasi

Foreign Exchange dan Emas pada PT. Valbury Asia Futures Terhadap

Investasi Saham dan Bitcoin. Universitas Teknologi Yogyakarta.

Rachmat. (2013, January 4). Artikel. Retrieved from seputarforex.com:

https://www.seputarforex.com/artikel/perdagangan-emas-di-era-modern-

114178-32

Reilly, F. K., & Brown, K. C. (2019). Investment Analysis and Portfolio

Management (11th ed.). California: South-Western College.

Santoso, S. (2016). Panduan Lengkap SPSS Versi 23. Jakarta: Elex Media

Komputindo.

Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Pendidikan (Pendekatan Kuantitatif,

Kualitatif, dan R&D). Bandung: Alfabeta.

Sugiyono. (2017). Metodologi Penelitian Bisnis (Pendekatan Kuantitatif Kualitatif

dan R & D). Bandung: Alfabeta.

Sujarweni, V. W. (2015). SPSS Untuk Penelitian. Yogyakarta: Pustaka Baru Press.

Syahyunan. (2015). Analisis Investasi. In Syahyunan, Analisis Investasi. Medan:

USU Press.

Syahyunan. (2015). Manajemen Keuangan Edisi Dedua - Perencanaan, Analisis,

dan Pengendalian Keuangan. In Syahyunan. Medan: USU Press.

Tandelilin, E. (2014). Portofolio dan Investasi . In E. Tandelilin, Portofolio dan

Investasi Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: KANISIUS.

Wartaeknomi.co.id. (2018, Oktober 17). Warta Ekonomi. Retrieved from

wartaekonomi.co.id: https://www.wartaekonomi.co.id/read199460/49-

orang-indonesia-ingin-jadikan-cryptocurrency-sebagai-investasi.html


57

DAFTAR LAMPIRAN

1. Return Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas periode Agustus 2014 – Desember

2019

Date Return

Date Return

BTC LQ45 GOLD BTC LQ45 GOLD

Aug-14 0.0274 0.0010 -0.0006 Jul-17 0.1798 -0.0036 0.0197

Sep-14 -0.3493 0.0045 -0.0524 Aug-17 0.6520 0.0033 0.0367

Oct-14 -0.1295 -0.0058 -0.0530 Sep-17 -0.0744 0.0022 -0.0237

Nov-14 0.1179 0.0211 -0.0037 Oct-17 0.4789 0.0130 -0.0095

Dec-14 -0.1585 0.0138 0.0033 Nov-17 0.5340 -0.0001 0.0056

Jan-15 -0.3142 0.0150 0.0563 Dec-17 0.3930 0.0879 0.0261

Feb-15 0.1761 0.0382 -0.0435 Jan-18 -0.2548 0.0244 0.0287

Mar-15 -0.0445 0.0159 -0.0291 Feb-18 0.0030 -0.0050 -0.0149

Apr-15 -0.0336 -0.0962 0.0006 Mar-18 -0.3286 -0.0860 0.0030

May-15 -0.0314 0.0399 0.0078 Apr-18 0.3342 -0.0470 -0.0051

Jun-15 0.1495 -0.0719 -0.0079 May-18 -0.1898 -0.0050 -0.0159

Jul-15 0.0820 -0.0310 -0.0706 Jun-18 -0.1462 -0.0468 -0.0384

Aug-15 -0.1867 -0.0520 0.0293 Jul-18 0.2095 0.0274 -0.0259

Sep-15 0.0222 -0.0854 -0.0248 Aug-18 -0.0912 0.0193 -0.0228

Oct-15 0.3362 0.0777 0.0159 Sep-18 -0.0580 -0.0060 -0.0079

Nov-15 0.1927 -0.0056 -0.0602 Oct-18 -0.0377 -0.0248 0.0158

Dec-15 0.1383 0.0484 -0.0023 Nov-18 -0.3659 0.0474 0.0046

Jan-16 -0.1481 0.0101 0.0388 Dec-18 -0.0515 0.0168 0.0446

Feb-16 0.2015 0.0434 0.0993 Jan-19 -0.0860 0.0572 0.0286

Mar-16 -0.0527 0.0067 0.0060 Feb-19 0.1122 -0.0316 -0.0067

Apr-16 0.0735 -0.0093 0.0474 Mar-19 0.0703 0.0129 -0.0183

May-16 0.1883 -0.0150 -0.0520 Apr-19 0.3436 0.0003 -0.0098

Jun-16 0.2714 0.0496 0.0837 May-19 0.5239 -0.0358 0.0146

Jul-16 -0.0757 0.0373 0.0278 Jun-19 0.2592 0.0316 0.0775

Aug-16 -0.0314 0.0360 -0.0341 Jul-19 -0.0611 0.0084 0.0089

Sep-16 0.0116 -0.0030 0.0039 Aug-19 -0.0460 -0.0261 0.0681

Oct-16 0.1522 0.0053 -0.0294 Sep-19 -0.1343 -0.0277 -0.0365

Nov-16 0.0496 -0.0753 -0.0728 Oct-19 0.1026 0.0172 0.0285

Dec-16 0.3080 0.0319 -0.0090 Nov-19 -0.1726 -0.0285 -0.0323

Jan-17 -0.0004 -0.0082 0.0473 Dec-19 -0.0515 0.0603 0.0342

Feb-17 0.2307 0.0175 0.0335

Mar-17 -0.0903 0.0323 -0.0034

Apr-17 0.3268 0.0209 0.0128

May-17 0.5272 0.0180 0.0011

Jun-17 0.1044 0.0208 -0.0256


58

2. Risiko (Standar Deviasi) Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas periode Agustus

2014 – Desember 2019

Date Risk

Date Risk


Aug-14 0.02527 0.007177 0.019471 Jul-17 0.069913 0.007845 0.012459

Sep-14 0.030948 0.007394 0.017606 Aug-17 0.039548 0.007073 0.005544

Oct-14 0.031247 0.012409 0.008681 Sep-17 0.062533 0.004785 0.011743

Nov-14 0.038019 0.007062 0.023668 Oct-17 0.036009 0.005693 0.005287

Dec-14 0.024009 0.008197 0.025694 Nov-17 0.047975 0.007814 0.014258

Jan-15 0.072975 0.008721 0.026791 Dec-17 0.086798 0.007387 0.014789

Feb-15 0.037744 0.00689 0.015391 Jan-18 0.0659 0.009871 0.018415

Mar-15 0.033289 0.007868 0.007725 Feb-18 0.071659 0.008755 0.013935

Apr-15 0.023939 0.012764 0.011023 Mar-18 0.046163 0.009361 0.007722

May-15 0.015348 0.008142 0.015294 Apr-18 0.04588 0.014262 0.00706

Jun-15 0.018415 0.012261 0.006857 May-18 0.029417 0.018914 0.014421

Jul-15 0.028334 0.012117 0.018867 Jun-18 0.037021 0.017655 0.005637

Aug-15 0.073075 0.025424 0.008176 Jul-18 0.032717 0.012464 0.012381

Sep-15 0.014164 0.016003 0.016218 Aug-18 0.027962 0.015074 0.006655

Oct-15 0.018448 0.021067 0.00863 Sep-18 0.024618 0.016891 0.009408

Nov-15 0.047126 0.014722 0.011486 Oct-18 0.017509 0.012031 0.008321

Dec-15 0.035834 0.015422 0.01024 Nov-18 0.046035 0.013337 0.010729

Jan-16 0.046316 0.012223 0.012264 Dec-18 0.047232 0.008991 0.009479

Feb-16 0.021171 0.014036 0.015453 Jan-19 0.028023 0.006452 0.011349

Mar-16 0.014524 0.007201 0.014522 Feb-19 0.029213 0.009462 0.008888

Apr-16 0.013405 0.00773 0.009837 Mar-19 0.013395 0.008969 0.007304

May-16 0.025004 0.008547 0.014146 Apr-19 0.037145 0.008493 0.006617

Jun-16 0.047336 0.009062 0.011953 May-19 0.044291 0.014483 0.006554

Jul-16 0.025475 0.012303 0.012295 Jun-19 0.052125 0.009282 0.009214

Aug-16 0.010051 0.011814 0.005873 Jul-19 0.051272 0.0063 0.006635

Sep-16 0.013068 0.012006 0.013916 Aug-19 0.034257 0.011229 0.009123

Oct-16 0.014006 0.007866 0.008579 Sep-19 0.029854 0.008158 0.009696

Nov-16 0.016454 0.016355 0.016584 Oct-19 0.040854 0.010242 0.006542

Dec-16 0.020226 0.012205 0.017829 Nov-19 0.026671 0.010007 0.006859

Jan-17 0.049426 0.005824 0.023986 Dec-19 0.02592 0.00839 0.004948

Feb-17 0.022318 0.004892 0.01566

Mar-17 0.047611 0.006936 0.006498

Apr-17 0.017199 0.007941 0.014851

May-17 0.042066 0.00916 0.0135

Jun-17 0.050733 0.007075 0.006125


59

3. Nilai Sharpe Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas periode Agustus 2014 –

Desember 2019

Date Sharpe

Date Sharpe


Aug-14 -2.16857 -11.3144 -4.25246 Jul-17 1.577678 -9.31815 -3.99695

Sep-14 -14.0008 -10.752 -7.74737 Aug-17 14.79702 -8.97766 -5.4289

Oct-14 -6.72067 -6.9544 -15.3783 Sep-17 -2.22923 -13.1246 -7.55319

Nov-14 1.075786 -7.9161 -3.4097 Oct-17 11.41116 -9.6606 -14.6584

Dec-14 -9.87145 -7.89323 -2.92678 Nov-17 9.773862 -8.34415 -4.17316

Jan-15 -5.27031 -6.35233 -0.52629 Dec-17 3.800757 3.357058 -2.50192

Feb-15 2.83757 -4.47035 -7.30967 Jan-18 -4.82549 -3.93057 -1.87346

Mar-15 -3.56276 -7.39705 -13.3601 Feb-18 -0.87776 -8.09853 -5.79816

Apr-15 -4.61586 -13.5614 -6.92194 Mar-18 -8.56307 -16.3122 -8.24928

May-15 -7.36883 -5.13365 -4.83205 Apr-18 5.778067 -8.1407 -10.5097

Jun-15 3.567774 -12.6987 -13.3738 May-18 -8.8521 -3.99695 -5.99825

Jul-15 -0.14117 -9.65619 -8.30027 Jun-18 -6.05603 -7.06876 -20.6504

Aug-15 -3.7578 -5.50269 -7.16729 Jul-18 4.034579 -4.01969 -8.35178

Sep-15 -5.22463 -11.3476 -7.4608 Aug-18 -6.169 -4.11297 -15.6435

Oct-15 13.45371 -0.48892 -8.3548 Sep-18 -5.69098 -5.21579 -9.56676

Nov-15 2.262008 -6.22883 -12.7376 Oct-18 -7.06489 -9.20948 -8.43658

Dec-15 1.384154 -2.6132 -8.88647 Nov-18 -9.65785 -2.34692 -6.90642

Jan-16 -4.98532 -5.94756 -3.58781 Dec-18 -2.77992 -7.00683 -3.71349

Feb-16 5.625531 -2.77859 1.093668 Jan-19 -5.94148 -3.61137 -4.57312

Mar-16 -8.93669 -9.77678 -4.89608 Feb-19 1.17072 -11.583 -9.52968

Apr-16 -0.26855 -11.1767 -3.01931 Mar-19 -0.47778 -7.11362 -13.0064

May-16 4.383382 -10.9624 -9.23921 Apr-19 7.150373 -9.14854 -13.2682

Jun-16 4.1575 -2.75869 0.761335 May-19 10.01774 -8.00916 -10.0092

Jul-16 -5.69572 -2.60916 -3.38343 Jun-19 3.558747 -4.53549 0.412413

Aug-16 -10.2275 -2.99633 -17.965 Jul-19 -2.63108 -10.3807 -9.78177

Sep-16 -4.52237 -6.13838 -4.80021 Aug-19 -3.4883 -8.86987 -0.59191

Oct-16 5.683121 -8.55635 -11.8898 Sep-19 -6.94383 -12.3444 -11.2938

Nov-16 -1.95703 -9.60577 -9.32212 Oct-19 0.797963 -5.15527 -6.34334

Dec-16 11.30205 -3.89177 -4.95821 Nov-19 -9.12242 -9.91336 -15.0165

Jan-17 -1.55385 -14.525 -1.2132 Dec-19 -4.72602 -1.27528 -7.43765

Feb-17 6.958463 -11.8357 -2.67562

Mar-17 -3.37317 -5.47871 -11.3421

Apr-17 14.91371 -6.22115 -3.87168

May-17 10.8806 -5.62252 -5.06654

Jun-17 0.715513 -6.68565 -15.2979


60

4. Nilai Treynor Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas periode Agustus 2014 –

Desember 2019

Date Treynor

Date Treynor


Aug-14 -0.26133 -0.0728 -0.0927 Jul-17 -0.15249 -0.0676 -0.0478

Sep-14 -0.26779 -0.0839 -0.1463 Aug-17 0.661884 -0.0628 -0.0637

Oct-14 -0.21436 -0.0898 -0.0886 Sep-17 -0.21979 -0.0587 -0.0673

Nov-14 0.075082 -0.0651 -0.1177 Oct-17 0.204996 -0.0502 -0.0475

Dec-14 -0.1489 -0.0635 -0.1548 Nov-17 0.613232 -0.074 -0.0707

Jan-15 -0.39798 -0.0585 -0.1038 Dec-17 0.931207 0.0047 -0.0343

Feb-15 0.054688 -0.0386 -0.0433 Jan-18 -0.3028 -0.0239 -0.0447

Mar-15 -0.14571 -0.0616 -0.1255 Feb-18 -0.13201 -0.0672 -0.0844

Apr-15 -0.11414 -0.1552 -0.0196 Mar-18 -0.49422 -0.1286 -0.0743

May-15 -0.09969 -0.0562 -0.1087 Apr-18 0.524372 -0.1005 -0.0449

Jun-15 0.076317 -0.1424 -0.0665 May-18 -0.32072 -0.0724 -0.0581

Jul-15 -0.03665 -0.108 -0.1922 Jun-18 -0.29132 -0.1088 -0.1144

Aug-15 -0.2723 -0.1489 -0.0972 Jul-18 0.114345 -0.0538 -0.1006

Sep-15 -0.09464 -0.1596 -0.1304 Aug-18 -0.29574 -0.0675 -0.1007

Oct-15 0.200979 -0.0332 -0.0925 Sep-18 -0.09892 -0.0891 -0.0646

Nov-15 0.106408 -0.0881 -0.1587 Oct-18 -0.17724 -0.1102 -0.1096

Dec-15 0.056162 -0.0557 -0.1198 Nov-18 -0.40927 -0.0402 -0.0863

Jan-16 -0.20791 -0.078 -0.0998 Dec-18 -0.1473 -0.057 -0.1506

Feb-16 0.159623 -0.0486 -0.0989 Jan-19 -0.182 -0.0259 -0.0282

Mar-16 -0.06236 -0.0615 -0.0392 Feb-19 0.069302 -0.0917 -0.0698

Apr-16 -0.03951 -0.0785 0.0078 Mar-19 0.013969 -0.0728 -0.0804

May-16 0.137188 -0.0873 -0.0808 Apr-19 0.092091 -0.0801 -0.0843

Jun-16 0.161017 -0.0288 -0.0335 May-19 0.527264 -0.1183 -0.1158

Jul-16 -0.12938 -0.0297 -0.1207 Jun-19 0.274516 -0.0496 -0.0486

Aug-16 -0.14093 -0.0388 -0.0893 Jul-19 -0.29963 -0.0688 -0.0825

Sep-16 0.002083 -0.0747 -0.0397 Aug-19 -0.11145 -0.0832 -0.0983

Oct-16 0.017894 -0.0618 -0.0778 Sep-19 -0.21128 -0.0982 -0.0629

Nov-16 -0.04068 -0.1323 -0.0688 Oct-19 0.073239 -0.0604 -0.0513

Dec-16 0.199085 -0.0507 -0.0618 Nov-19 -0.22553 -0.1055 -0.0975

Jan-17 -0.05396 -0.0769 -0.0755 Dec-19 -0.14777 -0.0231 -0.022

Feb-17 0.160893 -0.0579 -0.0737

Mar-17 0.041693 -0.0366 -0.0975

Apr-17 0.31136 -0.0493 -0.086

May-17 1.160548 -0.0602 -0.0836

Jun-17 0.090338 -0.0521 -0.0708


61

5. Nilai Jensen Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas periode Agustus 2014 –

Desember 2019

Date Jensen

Date Jensen


Aug-14 -0.06923 0.009098 -0.01233 Jul-17 -0.11271 0.005374 0.002777

Sep-14 0.055208 -0.0042 -0.00101 Aug-17 -0.00678 0.00072 -0.03372

Oct-14 -0.00151 -0.00296 0.038958 Sep-17 -0.02236 0.0043 0.019762

Nov-14 -0.03357 -0.01034 -0.02266 Oct-17 0.065497 0.00622 0.041001

Dec-14 0.044604 0.001429 -0.03819 Nov-17 -0.01351 -0.00737 -0.00975

Jan-15 -0.00206 -0.00354 -0.05789 Dec-17 -0.03524 0.255217 0.004736

Feb-15 0.062956 -0.01323 0.104645 Jan-18 0.002324 0.037655 -0.01377

Mar-15 -0.0131 -0.00389 -0.01254 Feb-18 -0.03202 0.003435 -0.00252

Apr-15 -0.00235 0.00841 0.212519 Mar-18 -0.01148 0.011838 -0.00905

May-15 0.010636 -0.01986 -0.02479 Apr-18 -0.03202 0.010235 0.04295

Jun-15 -0.01124 0.007459 0.030297 May-18 -0.01264 0.00303 0.033102

Jul-15 -0.07381 0.006803 -0.01482 Jun-18 -0.01698 0.010605 0.001304

Aug-15 0.003059 -0.00492 -0.0333 Jul-18 0.011551 -0.00506 0.002126

Sep-15 -0.02027 0.012598 -0.00641 Aug-18 -0.03242 -0.00626 0.002634

Oct-15 0.019885 -0.05776 -0.01851 Sep-18 0.032355 -0.00081 0.030667

Nov-15 4.98E-06 0.003411 -0.00616 Oct-18 -0.0251 0.000483 -0.02955

Dec-15 -0.00987 -0.02319 -0.02032 Nov-18 0.005792 -0.01657 -0.01062

Jan-16 0.008971 -0.00533 -0.04405 Dec-18 -0.00827 0.00796 -0.05817

Feb-16 -0.02007 -0.01544 -0.09219 Jan-19 -0.00665 -0.00772 0.064387

Mar-16 0.080594 0.010634 0.05997 Feb-19 -0.03795 0.014421 0.015825

Apr-16 -0.06774 0.007392 -0.35338 Mar-19 -0.10823 -0.009 0.013273

May-16 -0.01515 0.005506 0.046375 Apr-19 0.140442 -0.00221 0.003105

Jun-16 0.015795 -0.00939 -0.09063 May-19 -0.01199 -0.00144 -0.03322

Jul-16 0.008115 0.005296 -0.04327 Jun-19 -0.02233 -0.01038 -0.07559

Aug-16 -0.02057 -0.00596 0.012349 Jul-19 -0.03819 -0.00349 -0.01505

Sep-16 -2.00649 -0.00088 0.046019 Aug-19 0.005105 0.013841 -0.06656

Oct-16 0.242307 0.006157 0.021493 Sep-19 -0.00121 0.001779 0.051466

Nov-16 -0.01525 0.014604 0.097216 Oct-19 -0.03714 -0.0084 -0.01279

Dec-16 0.011364 -0.00475 0.032706 Nov-19 0.005346 -0.00399 0.004085

Jan-17 0.030993 0.007289 -0.0447 Dec-19 -0.01163 -0.03615 0.045478

Feb-17 -0.00251 -5.3E-06 -0.03088

Mar-17 -0.32539 0.002572 -0.01638

Apr-17 -0.01181 0.000152 -0.02201

May-17 -0.03823 -0.00952 -0.01199

Jun-17 -0.03846 -0.00584 0.021018


62

6. Return Rata-Rata Bulanan Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas Periode

Agustus 2014 – Desember 2014

Date Average Return

Date Average Return


Aug-14 -0.0055 0.0001 -0.00398 Jul-17 0.0075 -0.0002 0.00101

Sep-14 -0.0069 0.0002 0.001836 Aug-17 0.0171 0.0002 0.001596

Oct-14 -0.0040 -0.0002 -0.00232 Sep-17 -0.0007 0.0001 -0.00103

Nov-14 0.0044 0.0011 9E-05 Oct-17 0.0133 0.0006 -0.00042

Dec-14 -0.0053 0.0007 0.000443 Nov-17 0.0155 0.0000 0.00035

Jan-15 -0.0093 0.0007 0.002722 Dec-17 0.0143 0.0047 0.001333

Feb-15 0.0063 0.0020 -0.00199 Jan-18 -0.0073 0.0012 0.001342

Mar-15 -0.0009 0.0008 -0.0013 Feb-18 0.0026 -0.0002 -0.00062

Apr-15 -0.0009 -0.0047 9.09E-05 Mar-18 -0.0117 -0.0042 0.000162

May-15 -0.0009 0.0021 0.000473 Apr-18 0.0107 -0.0022 -0.00021

Jun-15 0.0048 -0.0035 -0.00034 May-18 -0.0063 -0.0001 -0.00056

Jul-15 0.0030 -0.0016 -0.00301 Jun-18 -0.0046 -0.0035 -0.00184

Aug-15 -0.0038 -0.0024 0.001395 Jul-18 0.0067 0.0013 -0.00112

Sep-15 0.0008 -0.0041 -0.00097 Aug-18 -0.0027 0.0010 -0.00098

Oct-15 0.0096 0.0038 0.000759 Sep-18 -0.0017 -0.0002 -0.00034

Nov-15 0.0070 -0.0002 -0.00289 Oct-18 -0.0011 -0.0010 0.000713

Dec-15 0.0048 0.0026 -4.5E-05 Nov-18 -0.0140 0.0023 0.000268

Jan-16 -0.0041 0.0006 0.001871 Dec-18 -0.0006 0.0010 0.002133

Feb-16 0.0066 0.0022 0.004418 Jan-19 -0.0025 0.0025 0.001246

Mar-16 -0.0016 0.0003 0.000361 Feb-19 0.0042 -0.0016 -0.00028

Apr-16 0.0025 -0.0004 0.002257 Mar-19 0.0023 0.0007 -0.00085

May-16 0.0059 -0.0007 -0.00234 Apr-19 0.0105 0.0000 -0.00044

Jun-16 0.0091 0.0022 0.003723 May-19 0.0146 -0.0016 0.000625

Jul-16 -0.0023 0.0024 0.001318 Jun-19 0.0090 0.0021 0.003775

Aug-16 -0.0025 0.0017 -0.00149 Jul-19 -0.0007 0.0004 0.000404

Sep-16 0.0020 -0.0001 0.000265 Aug-19 -0.0009 -0.0011 0.002841

Oct-16 0.0047 0.0003 -0.0014 Sep-19 -0.0044 -0.0013 -0.00166

Nov-16 0.0030 -0.0034 -0.00331 Oct-19 0.0039 0.0008 0.001243

Dec-16 0.0089 0.0016 -0.00024 Nov-19 -0.0060 -0.0013 -0.00132

Jan-17 0.0012 -0.0004 0.002283 Dec-19 -0.0014 0.0031 0.001545

Feb-17 0.0077 0.0009 0.001705

Mar-17 -0.0019 0.0015 -0.00011

Apr-17 0.0096 0.0013 0.000735

May-17 0.0146 0.0009 0.000138

Jun-17 0.0046 0.0014 -0.00116


63

7. Return Pasar CRIX, IHSG, dan COMEX Periode Agustus 2014 –

Desember 2019

Date Market Return

Date Market Return


Aug-14 -0.1791 0.0094 -0.0105 Jul-17 -0.0830 0.0019 0.0217

Sep-14 -0.1838 0.0001 -0.0623 Aug-17 0.7287 0.0040 0.0031

Oct-14 -0.1339 -0.0093 -0.0081 Sep-17 -0.1548 0.0063 -0.0023

Nov-14 0.1521 0.0119 -0.0407 Oct-17 0.2730 0.0178 0.0205

Dec-14 -0.0704 0.0150 -0.0763 Nov-17 0.6783 -0.0089 -0.0056

Jan-15 -0.3276 0.0119 -0.0334 Dec-17 0.9943 0.0678 0.0288

Feb-15 0.1237 0.0304 0.0257 Jan-18 -0.2396 0.0393 0.0185

Mar-15 -0.0716 0.0125 -0.0514 Feb-18 -0.0661 -0.0013 -0.0185

Apr-15 -0.0372 -0.0783 0.0573 Mar-18 -0.4275 -0.0619 -0.0076

May-15 -0.0180 0.0255 -0.0270 Apr-18 0.5935 -0.0314 0.0242

Jun-15 0.1601 -0.0586 0.0173 May-18 -0.2501 -0.0018 0.0125

Jul-15 0.0494 -0.0220 -0.1062 Jun-18 -0.2133 -0.0308 -0.0364

Aug-15 -0.1844 -0.0610 -0.0093 Jul-18 0.1918 0.0237 -0.0231

Sep-15 0.0016 -0.0634 -0.0342 Aug-18 -0.2144 0.0138 -0.0194

Oct-15 0.2890 0.0548 -0.0045 Sep-18 -0.0168 -0.0070 0.0175

Nov-15 0.1925 -0.0020 -0.0726 Oct-18 -0.0912 -0.0242 -0.0236

Dec-15 0.1449 0.0330 -0.0311 Nov-18 -0.3306 0.0385 -0.0076

Jan-16 -0.1251 0.0048 -0.0170 Dec-18 -0.0675 0.0228 -0.0708

Feb-16 0.2420 0.0338 -0.0165 Jan-19 -0.1015 0.0546 0.0523

Mar-16 0.0147 0.0156 0.0379 Feb-19 0.1473 -0.0137 0.0082

Apr-16 0.0376 -0.0014 0.0849 Mar-19 0.0907 0.0039 -0.0037

May-16 0.2159 -0.0086 -0.0021 Apr-19 0.1701 -0.0021 -0.0063

Jun-16 0.2356 0.0458 0.0411 May-19 0.6075 -0.0381 -0.0356

Jul-16 -0.0600 0.0397 -0.0513 Jun-19 0.3482 0.0241 0.0251

Aug-16 -0.0695 0.0326 -0.0179 Jul-19 -0.2258 0.0050 -0.0087

Sep-16 0.0728 -0.0040 0.0310 Aug-19 -0.0379 -0.0097 -0.0248

Oct-16 0.0905 0.0108 -0.0052 Sep-19 -0.1383 -0.0252 0.0101

Nov-16 0.0411 -0.0505 0.0130 Oct-19 0.1432 0.0096 0.0187

Dec-16 0.2785 0.0287 0.0176 Nov-19 -0.1548 -0.0348 -0.0268

Jan-17 0.0224 -0.0005 0.0009 Dec-19 -0.0768 0.0479 0.0490

Feb-17 0.2363 0.0175 0.0017

Mar-17 0.1120 0.0337 -0.0272

Apr-17 0.3817 0.0210 -0.0157

May-17 1.2300 0.0093 -0.0141

Jun-17 0.1584 0.0160 -0.0027


64

8. Return Rata-Rata Pasar Bulanan CRIX, IHSG, COMEX Periode Agustus


Date Average Market Return

Date Average Market Return


Aug-14 -0.00586 0.000409 -0.00049 Jun-17 0.005784 0.001067 -0.00011

Sep-14 -0.00631 1.25E-05 -0.00304 Jul-17 -0.00067 0.00011 0.001095

Oct-14 -0.0042 -0.00037 -0.00032 Aug-17 0.018211 0.000191 0.00017

Nov-14 0.005354 0.000615 -0.00213 Sep-17 -0.0033 0.000342 -9.5E-05

Dec-14 -0.00216 0.00076 -0.00356 Oct-17 0.008039 0.000809 0.000936

Jan-15 -0.00993 0.000586 -0.00166 Nov-17 0.017859 -0.00039 -0.00025

Feb-15 0.004844 0.001595 0.0014 Dec-17 0.024815 0.003667 0.00145

Mar-15 -0.00196 0.000577 -0.00235 Jan-18 -0.00612 0.001786 0.000895

Apr-15 -0.001 -0.00382 0.002577 Feb-18 0.000257 -3.2E-05 -0.00095

May-15 -0.00049 0.001358 -0.00132 Mar-18 -0.01699 -0.003 -0.00035

Jun-15 0.005105 -0.00284 0.000814 Apr-18 0.016824 -0.00147 0.001167

Jul-15 0.001813 -0.00113 -0.00505 May-18 -0.0086 0 0.000568

Aug-15 -0.00611 -0.00296 -0.00036 Jun-18 -0.00722 -0.00232 -0.00175

Sep-15 0.000137 -0.00303 -0.00161 Jul-18 0.006131 0.001114 -0.00106

Oct-15 0.00838 0.002652 -0.00018 Aug-18 -0.00712 0.000719 -0.00084

Nov-15 0.007098 -4.8E-05 -0.00375 Sep-18 9.47E-05 -0.00028 0.000916

Dec-15 0.004875 0.001758 -0.00138 Oct-18 -0.00283 -0.00103 -0.00102

Jan-16 -0.0035 0.00029 -0.00084 Nov-18 -0.01198 0.001848 -0.00028

Feb-16 0.00765 0.001725 -0.00077 Dec-18 -0.00115 0.001278 -0.00362

Mar-16 0.000545 0.000757 0.001727 Jan-19 -0.00297 0.002423 0.002452

Apr-16 0.001289 -4.3E-05 0.003948 Feb-19 0.005373 -0.00071 0.000453

May-16 0.006507 -0.00043 -6.7E-05 Mar-19 0.002914 0.000215 -0.00017

Jun-16 0.0081 0.002064 0.001886 Apr-19 0.005906 -8.4E-05 -0.00029

Jul-16 -0.00177 0.002469 -0.00259 May-19 0.016497 -0.00179 -0.00163

Aug-16 -0.00172 0.001505 -0.00075 Jun-19 0.011066 0.001607 0.001255

Sep-16 0.002398 -0.00014 0.00149 Jul-19 -0.00695 0.000235 -0.00037

Oct-16 0.002861 0.000529 -0.00023 Aug-19 -0.00069 -0.00041 -0.00111

Nov-16 0.001493 -0.00227 0.000662 Sep-19 -0.0046 -0.0012 0.00055

Dec-16 0.008105 0.00147 0.000857 Oct-19 0.004994 0.000448 0.000817

Jan-17 0.001804 -9.5E-06 0.00007 Nov-19 -0.00531 -0.00165 -0.00134

Feb-17 0.00784 0.000921 8.95E-05 Dec-19 -0.00229 0.002474 0.00229

Mar-17 0.004578 0.001518 -0.00118

Apr-17 0.010975 0.001241 -0.00083

May-17 0.027229 0.000485 -0.00062


65

9. Risk-Free Rate Indonesia Periode Agustus 2014 – Desember 2019

Date Risk Free (%) Date Risk Free (%)

Aug-14 8.22 Sep-17 6.50

Sep-14 8.40 Oct-17 6.80

Oct-14 8.05 Nov-17 6.51

Nov-14 7.70 Dec-17 6.31

Dec-14 7.85 Jan-18 6.32

Jan-15 7.04 Feb-18 6.59

Feb-15 6.90 Mar-18 6.67

Mar-15 7.41 Apr-18 6.91

Apr-15 7.69 May-18 7.06

May-15 8.17 Jun-18 7.80

Jun-15 8.38 Jul-18 7.75

Jul-15 8.60 Aug-18 8.13

Aug-15 8.79 Sep-18 8.21

Sep-15 9.62 Oct-18 8.60

Oct-15 8.80 Nov-18 7.87

Nov-15 8.61 Dec-18 7.98

Dec-15 8.87 Jan-19 8.05

Jan-16 8.28 Feb-19 7.80

Feb-16 8.24 Mar-19 7.67

Mar-16 7.71 Apr-19 7.80

Apr-16 7.71 May-19 8.02

May-16 7.87 Jun-19 7.37

Jun-16 7.46 Jul-19 7.38

Jul-16 6.94 Aug-19 7.35

Aug-16 7.14 Sep-19 7.30

Sep-16 7.07 Oct-19 7.00

Oct-16 7.26 Nov-19 7.07

Nov-16 8.18 Dec-19 7.10

Dec-16 7.94

Jan-17 7.64

Feb-17 7.54

Mar-17 7.03

Apr-17 7.03

May-17 6.95

Jun-17 6.81

Jul-17 6.95

Aug-17 6.68


66

10. Beta (Risiko Pasar) Cryptocurrency, Saham, dan Emas Periode Agustus


Date Beta

Date Beta

Crypto Stock Comex Crypto Stock Comex

Aug-14 0.209695 1.115385 0.893204 Jul-17 -0.72333 1.081361 1.041841

Sep-14 1.618035 0.947557 0.932331 Aug-17 0.884143 1.011146 0.472527

Oct-14 0.979642 0.961024 1.506772 Sep-17 0.634251 1.069847 1.317979

Nov-14 0.544737 0.858679 0.685641 Oct-17 2.004431 1.095618 1.631579

Dec-14 1.59165 1.018898 0.485788 Nov-17 0.764637 0.881081 0.841584

Jan-15 0.96637 0.947009 0.135838 Dec-17 0.354271 5.276596 1.078717

Feb-15 1.958386 0.797927 2.598152 Jan-18 1.050201 1.623431 0.771812

Mar-15 0.813933 0.944805 0.822311 Feb-18 0.476465 1.05506 0.957346

Apr-15 0.968091 1.115335 3.892857 Mar-18 0.799852 1.187403 0.857335

May-15 1.134479 0.743772 0.679853 Apr-18 0.505557 1.155224 1.652561

Jun-15 0.860879 1.093399 1.378947 May-18 0.811933 1.044199 1.488812

Jul-15 0.109155 1.083333 0.814776 Jun-18 0.769607 1.147059 1.017483

Aug-15 1.008455 0.939557 0.602881 Jul-18 1.154405 0.931227 1.027833

Sep-15 0.781888 1.137845 0.927914 Aug-18 0.583289 0.918519 1.033764

Oct-15 1.234952 0.310241 0.779459 Sep-18 1.416312 0.988777 1.393189

Nov-15 1.001808 1.040863 0.921865 Oct-18 0.697935 1.005445 0.640511

Dec-15 0.883165 0.723519 0.759599 Nov-18 1.086336 0.778607 0.858633

Jan-16 1.110599 0.932051 0.440882 Dec-18 0.891364 1.105263 0.233732

Feb-16 0.746131 0.802469 -0.17088 Jan-19 0.914858 0.899614 1.840426

Mar-16 2.081342 1.144715 1.813776 Feb-19 0.493496 1.195202 1.213467

Apr-16 0.091105 1.100637 -3.80769 Mar-19 -0.45814 0.876374 1.181592

May-16 0.798906 1.07331 1.617574 Apr-19 2.88409 0.970037 1.041518

Jun-16 1.222229 0.868056 -0.27164 May-19 0.841515 0.980558 0.566494

Jul-16 1.121531 1.080808 0.344656 Jun-19 0.675734 0.84879 -0.07819

Aug-16 0.72942 0.912371 1.181411 Jul-19 0.450223 0.950581 0.786667

Sep-16 -28.3715 0.986613 1.68262 Aug-19 1.072275 1.197115 0.054934

Oct-16 4.448365 1.088997 1.311054 Sep-19 0.981151 1.025458 1.740859

Nov-16 0.791521 1.187453 2.247093 Oct-19 0.445117 0.874172 0.808967

Dec-16 1.148254 0.936884 1.430421 Nov-19 1.078809 0.940284 1.05641

Jan-17 1.423317 1.10013 0.38543 Dec-19 0.829014 0.463203 1.672727

Feb-17 0.965235 1 0.568521

Mar-17 -3.85196 1.038251 0.755897

Apr-17 0.823806 1.002028 0.668605

May-17 0.394383 0.855482 0.818182

Jun-17 0.401825 0.907869 1.323446


67

11. Jumlah Data Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas

Intrument

Cases

Valid Missing Total

N % N % N %

Return BTC 65 100.0 0 0.0 65 100.0

LQ45 65 100.0 0 0.0 65 100.0

GOLD 65 100.0 0 0.0 65 100.0

Risk BTC 65 100.0 0 0.0 65 100.0

LQ45 65 100.0 0 0.0 65 100.0

GOLD 65 100.0 0 0.0 65 100.0

Sharpe BTC 65 100.0 0 0.0 65 100.0

LQ45 65 100.0 0 0.0 65 100.0

GOLD 65 100.0 0 0.0 65 100.0

Treynor BTC 65 100.0 0 0.0 65 100.0

LQ45 65 100.0 0 0.0 65 100.0

GOLD 65 100.0 0 0.0 65 100.0

Jensen BTC 65 100.0 0 0.0 65 100.0

LQ45 65 100.0 0 0.0 65 100.0

GOLD 65 100.0 0 0.0 65 100.0

12. Grafik Perbandingan Return Bulanan dari Bitcoin, Saham LQ45, dan

Emas

-60.00%

-40.00%

-20.00%

0.00%

20.00%

40.00%

60.00%

80.00%

Aug-14 Mar-15 Oct-15 May-16 Dec-16 Jul-17 Feb-18 Sep-18 Apr-19 Nov-19

BTC Stock Gold


68

13. Distribusi Frekuensi Return Bulanan dari Bitcoin, Saham LQ45, dan

Emas

Return (%) Frekuensi (Persentase)

Bitcoin % Saham LQ45 % Emas %

<0 30 46,15 26 40 32 49,23

0.1 - 25 22 33,85 39 60 33 50,77

26 - 50 9 13,85 0 - 0 -

51 - 75 4 6,15 0 - 0 -

76 - 100 0 - 0 - 0 -

14. Grafik Perbandingan Risiko Bulanan dari Bitcoin, Saham LQ45, dan

Emas

15. Distribusi Frekuensi Risiko Bulanan dari Bitcoin, Saham LQ45, dan Emas

Risiko (Standar Deviasi) Bitcoin Saham LQ45 Emas

0,01 – 0,02 13 63 61

> 0,02 - 0,04 29 2 4

> 0,04 – 0,06 16 0 0

> 0,06 – 0,08 6 0 0

> 0,08 – 0,1 1 0 0

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1


BTC Stock Gold


69

16. Grafik Perbandingan Kinerja Bulanan dengan Metode Sharpe pada


17. Distribusi Frekuensi Kinerja Bulanan dengan Metode Sharpe pada


Nilai Sharpe Frekuensi


(-21) – (-14) 1 4 11

> (-14) – (-5) 23 48 37

> (-5) – 4 28 13 17

> 4 – 13 11 0 0

> 13 – 22 2 0 0

18. Grafik Perbandingan Kinerja Bulanan dengan Metode Treynor pada


-30

-20

-10

0

10

20

Aug-14 May-15 Feb-16 Nov-16 Aug-17 May-18 Feb-19 Nov-19

BTC Stock Gold

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5


BTC Stock Gold


70

19. Distribusi Frekuensi Kinerja Bulanan dengan Metode Treynor pada

Bitcoin, Saham, dan Emas

Nilai Treynor Frekuensi


(-0,5) – (-0,3) 5 0 0

> (-0,3) – 0 31 64 64

> 0 – 0,3 22 1 1

> 0,3 – 0,6 3 0 0

> 0,6 – 0,9 2 0 0

> 0,9 – 1,2 2 0 0

20. Grafik Perbandingan Kinerja Bulanan dengan Metode Jensen pada


21. Distribusi Frekuensi Kinerja Bulanan dengan Metode Jensen pada

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5


BTC Stock Gold


71

Bitcoin, Saham, dan Emas

Nilai Jensen Frekuensi


(-2,4) – (-2) 1 0 0

> (-2) – (-1,6) 0 0 0

> (-1,6) – (-1,2) 0 0 0

> (-1,2) – (-0,8) 0 0 0

> (-0,8) – (-0,4) 0 0 0

> (-0,4) – 0 42 33 36

0 – 0,4 22 32 29


72

22. Hasil Uji Normalitas Data

Intrument

Kolmogorov-Smirnova

Statistic df Sig.

Return BTC .108 65 .058

LQ45 .128 65 .010

GOLD .069 65 .200*

Risk BTC .091 65 .200*

LQ45 .161 65 .000

GOLD .110 65 .048

Sharpe BTC .092 65 .200*

LQ45 .043 65 .200*

GOLD .080 65 .200*

Treynor BTC .130 65 .008

LQ45 .101 65 .095

GOLD .078 65 .200*

Jensen BTC .394 65 .000

LQ45 .334 65 .000

GOLD .159 65 .000

*. This is a lower bound of the true significance.

a. Lilliefors Significance Correction

23. Hasil Uji Homogenitas Data

Levene Statistic df1 df2 Sig.

Return Based on Mean 80.122 2 192 .000

Based on Median 68.990 2 192 .000


adjusted df

68.990 2 71.476 .000


Risk Based on Mean 55.693 2 192 .000

Based on Median 48.583 2 192 .000


adjusted df

48.583 2 85.315 .000


Sharpe Based on Mean 12.101 2 192 .000

Based on Median 10.466 2 192 .000


73


adjusted df

10.466 2 150.729 .000


Treynor Based on Mean 53.145 2 192 .000

Based on Median 45.207 2 192 .000


adjusted df

45.207 2 66.810 .000


Jensen Based on Mean 3.169 2 192 .044

Based on Median 1.988 2 192 .140


adjusted df

1.988 2 71.793 .144


24. Peringkat Kruskall-Wallis

Ranks

Intrument N Mean Rank

Return BTC 65 103.17

LQ45 65 98.03

GOLD 65 92.80

Total 195

Risk BTC 65 157.08

LQ45 65 64.00

GOLD 65 72.92

Total 195

Sharpe BTC 65 136.57

LQ45 65 77.74

GOLD 65 79.69

Total 195

Treynor BTC 65 102.05

LQ45 65 102.84

GOLD 65 89.12

Total 195

Jensen BTC 65 85.88

LQ45 65 110.88

GOLD 65 97.25

Total 195


74

25. Uji Kruskall-Wallis

Return Risk Sharpe Treynor Jensen

Kruskal-Wallis H 1.097 107.652 45.577 2.423 6.395

df 2 2 2 2 2

Asymp. Sig. .578 .000 .000 .298 .041

a. Kruskal Wallis Test

b. Grouping Variable: Intrument


Documents

SKRIPSI ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA CRYPTOCURRENCY