PUSPA ERVILLIA
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul Analisis Portofolio Saham–Saham Terpilih Indeks LQ 45 adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam daftar pustaka di bagian akhir tesis ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, Juli 2013
RINGKASAN
PUSPA ERVILLIA. Analisis Portofolio Saham – Saham Terpilih Indeks LQ 45. Dibimbing oleh ABDUL KOHAR IRWANTO dan MA‟MUN SARMA.
Tujuan investasi adalah untuk mendapatkan tingkat pengembalian yang besar (return). Semakin tinggi return yang diharapkan maka semakin tinngi juga risiko yang akan ditanngung. Risiko investasi dapat diperkecil dengan membentuk portofolio investasi. Saham merupakan salah satu pilihan investasi. Tujuan penelitian adalah untuk (1) Menganalisis nilai return dan risiko portofolio saham dari kombinasisaham-saham terpilihdengan metode Mean Variance dan metode Mean Absolute Deviation, (2) Menganalisis nilaiValue at Risk dari portofolio saham yang terbentuk(3) Menganalisis korelasi antara penghitungan returnportofolio pada metode Mean Variance dan metode Mean Absolute Deviationsertakorelasi penghitungan risikoportofolio antara metode Mean Variancedan metode Mean Absolute Deviation dan (4) Menganalisis perbedaan penghitungan returnportofolio pada metode Mean Variance dan metode Mean Absolute Deviationsertaperbedaan penghitungan risikoportofolio antara metode Mean Variancedan metode Mean Absolute Deviation.
Penelitianini mempunyai empat skenario investasi. Setiap skenario terdiri dari 84 portofolio yang terbentuk dari tiga saham terpilih. Saham–saham terpilih dari Indeks LQ 45 periode Februari–Juli 2013. Saham–saham terpilih itu adalah LSIP, ITMG, INTP, ASII, GGRM, LPKR, JSMR, BBNI, dan UNTR. Saham– saham ini dipilih karena saham–saham ini stabil di Indeks LQ 45 selama 3 tahun dan memiliki nilai return tertinggi pada masing–masing sektornya. Proporsi nilai investasi pada skenario kesatu dan skenario ketiga pada semua saham sama yaitu 33, 33%. Skenariokedua dan skenario keempat, proporsi nilai investasi tergantung pada peringkat return saham di masing-masing portofolio. saham yang memiliki nilai return tertinggi proporsi nilai investasinya adalah 50%, selanjutnya untuk peringkat kedua proporsi nilai investasinya 30% dan terkecil proporsi nilai investasinya 20%. Data yang digunakan pada skenario kesatu dan skenario kedua adalah data harga saham bulanan dari tahun 2008–2012. Padaskenario ketiga dan keempat datayang digunakan adalah data harga saham harian selama 100 hari dari bulan Januari–Juni 2013.
Portofolio–portofolio yang terbentuk dihitung nilai return dan risiko berdasarkan skenario yang dibuat dengan metode Mean Variancedan Mean Absolute Deviation. Nilai return portofolioyang dihasilkan pada semua skenario lebih tinggi daripada nilai return saham–saham pembentuknya. Nilai return yang dihasilkan metode Mean Variancesama dengan Mean Absolute Deviation. Nilairisiko portofolio yang dihasilkan oleh metode Mean Variancelebih kecil dibandingkan nilai risiko yang dihasilkan oleh metode Mean Absolute Deviation.
Penelitian ini juga meneliti nilai risiko maksimal yang dihasilkan oleh portofolio–portofolio yang dibentuk sesuai dengan empat skenario yang ada. Nilai risiko maksimal atau biasa disebut dengan Value at Risk dicari dengan metode kovarian. Portofolio yang dibentuk oleh saham-saham yang memiliki nilai risiko besar mempunyai nilai VaR yang besar.
kedua metode tersebut. Hal ini sejalan dengan uji beda penghitungan return pada metode Mean Variancedan metode Mean Absolute Deviationdi mana tidak ada perbedaan anatara kedua metode tersebut dalam penghitungan return.Ujikorelasi penghitungan risikopada metode Mean Variancedan metode Mean Absolute Deviationmenghasilkan tidak ada hubungan antara kedua metode tersebut dalam penghitungan risiko portofolio. Sehingga uji beda yang dilakukan menunjukkan adanya perbedaan penghitungan risikopada metode Mean Variancedan metode Mean Absolute Deviation.
SUMMARY
PUSPA ERVILLIA. Analysis of Selected Portfolio Stocks Index LQ 45. Supervised byABDUL KOHAR IRWANTO and MA‟MUN SARMA.
Investment objective is to get a great rate of return. The higher the expected return, the higher the risk. Investment risk can be minimized by establishing an investment portfolio. Stock is one investment option.Research objectives are, (1) to analyze the return value and the risk of a stock portfolio combinations of stocks chosen by Mean Variance and Mean Absolute Deviation method, (2) to analyze Value at Risk of a portfolio of stocks that is formed, (3) to analyze the correlation between the portfolio return calculation of Mean Variance and Mean Absolute Deviation method as well as the correlation between the portfolio risk calculation of Mean Variance and Mean Absolute Deviation method, and (4) to analyze the differences in calculating portfolio return of Mean Variance and Mean Absolute Deviation method as well as calculating the difference between the portfolio risk of Mean Variance and Mean Absolute Deviation method.
This study consists of four investment scenarios. Each scenario consists of 84 portfolios, which are formed from three selected stocks. Stocks selected from LQ 45 period from February to July 2013. The selected stocks are LSIP, ITMG, INTP, ASII, GGRM, LPKR, JSMR, BBNI, and UNTR. Stocks have been because these stocks stable at LQ 45 for 3 years and has the highest return on the value of each sector. Proportion of investment in the first scenario and three scenarios at all equal stocks, namely 33,33%. Secondscenario and the fourth scenario, the proportion of the value of the investment depends on the ranking of stock returns in each portfolio. Stocks that have the highest proportion of the value of its investment return is 50%, then to the second rank, the proportion of 30% of the investment value and the smallest proportion of 20% of its investment. The data used in the first scenario and the second scenario is the monthly stock price data from the year 2008 to 2012. While the data used in the third and fourth scenario is the daily stock price data for 100 days from January - June 2013.
Portfolios are formed calculated values return and risk based scenarios created by the method of mean variance and mean absolute deviation. The resulting portfolio return value in all scenarios is higher than return value of the constituent stocks. Value return who generated method of mean variance equal with the mean absolute deviation.Valueof the portfolio risk generated by mean variance is smaller than value of risk generated by the mean absolute deviation. Value of portfolio risk in the first and second scenario almost all less than value of the risk of its constituent stocks. Therisk value of the portfolio at second and third scenario is greater than risk of its constituent stocks. Proportion value of investment and the amount of of data which used one of the factors determinants of value of risk the portfolio.
Correlation test of calculation of return on mean variance method and mean absolute deviationmethode result that there is a significant relationship between the two methods. This is consistent with calculation of return on the different test mean variance and mean absolute deviation method in which there are no differences between the two methods in calculating returns.Correlationof risk calculation on the mean variance method and the mean absolute deviation method produces no correlation between the two methods in calculating portfolio risk. So that different test conducted showed the difference in the risk calculation method of mean variance and mean absolute deviation method.
© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2013
Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan IPB.
ANALISIS PORTOFOLIO SAHAM-SAHAM TERPILIH
INDEKS LQ 45
PUSPA ERVILLIA
Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Sains
pada
Program Studi Ilmu Manajemen
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Judul Tesis : Analisis Portofolio Saham–Saham Terpilih Indeks LQ 45 Nama : Puspa Ervillia
NIM : H251090181
Disetujui oleh
Komisi Pembimbing
Dr IrAbdul Kohar Irwanto, MSC Ketua
Dr Ir Ma‟mun Sarma,MS,MEC Anggota
Diketahui oleh
Ketua Program Studi Ilmu Manajemen
Dr IrAbdul Kohar Irwanto, MSC
Dekan Sekolah Pascasarjana
Dr Ir Dahrul Syah, MScAgr
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Februari 2013 ini ialah portofolio saham, dengan judul Analisis Portofolio Saham– Saham Terpilih Indeks LQ 45.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Ir Abdul Kohar dan
Bapak Dr Ir Ma‟mun Sarma selaku pembimbing. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada Almarhum ayahanda Bapak Achmad Buchori, ibu Sudarnani, suami saya Agustiawan Hidayat, adik-adik saya Nita, Septi dan Enggar serta seluruh keluarga, atas segala doa dan kasih sayangnya.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Juli 2013
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL v
DAFTAR GAMBAR vi
DAFTAR LAMPIRAN vi
1 PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 1
Perumusan Masalah 3
Tujuan Penelitian 4
Ruang Lingkup Penelitian 4
2 TINJAUAN PUSTAKA 4
Investasi 4
Pasar Keuangan 5
Pasar Modal 5
Tingkat Pengembalian (Return) dan Risiko 6
Menghitung Return Yang Diharapkan 7
Menghitung Risiko 7
Portofolio 8
Mean Absolute Deviation 9
Menghitung Return yang Diharapkan dari Portofolio 10
Menghitung Risiko Portofolio 10
Penelitian Terdahulu 11
3 METODE 13
Kerangka Pemikiran Penelitian 13
Waktu Penelitian 14
Jenis dan Sumber Data 15
Jumlah Sampel dan Metode Penarikan Sampel 15
Teknik Pengambilan Data 15
Pengolahan dan Analisis Data 16
4 HASIL DAN PEMBAHASAN 18
Kondisi Umum Objek Penelitian 18
Tingkat Pengembalian (Return) Portofolio 23
Mean Variance 26
Mean Absolute Deviation 28
Value at Risk (VaR) 30
Uji Statistik 31
SIMPULAN dan SARAN 43
DAFTAR PUSTAKA 44
DAFTAR TABEL
1. Nilai return dan risiko saham-saham terpilih 18
2. Nilai retun rata-rata dan risiko rata-rata saham-saham terpilih 100 hari 25 3. Hasil uji korelasi penghitungan return portofolio metode Mean
Variance dan penghitungan return portofolio metode Mean Absolute
Deviation skenario kesatu 32
4. Hasil uji korelasi penghitungan risiko portofolio metode Mean Variance dan penghitungan risiko portofolio metode Mean Absolute
Deviation skenario kesatu 33
5. Hasil uji beda penghitungan return metode Mean Variance dan penghitungan return metode Mean Absolute Deviation skenario kesatu 34 6. Hasil uji beda penghitungan risiko metode Mean Variance dan
penghitungan risiko metode Mean Absolute Deviation skenario kesatu 35 7. Hasil uji korelasi penghitungan return portofolio metode Mean
Variance dan penghitungan return portofolio metode Mean Absolute
Deviation skenario kedua 36
8. Hasil uji korelasi penghitungan risiko portofolio metode Mean Variance dan penghitungan risiko portofolio metode Mean Absolute
Deviation skenario kedua 36
9. Hasil uji beda penghitungan return metode Mean Variance dan penghitungan return metode Mean Absolute Deviation skenario kedua 37 10. Hasil uji beda penghitungan risiko metode Mean Variance dan
penghitungan risiko metode Mean Absolute Deviation skenario kedua 37 11. Hasil uji korelasi penghitungan return portofolio metode Mean
Variance dan penghitungan return portofolio metode Mean Absolute
Deviation skenario ketiga 38
12. Hasil uji korelasi penghitungan risiko portofolio metode Mean Variance dan penghitungan risiko portofolio metode Mean Absolute
Deviation skenario kedua 39
13. Hasil uji beda penghitungan return metode Mean Variance dan penghitungan return metode Mean Absolute Deviation skenario ketiga 39 14. Hasil uji beda penghitungan risiko metode Mean Variance dan
penghitungan risiko metode Mean Absolute Deviation 40
15. Hasil uji korelasi penghitungan return portofolio metode Mean Variance dan penghitungan return portofolio metode Mean Absolute
Deviation skenario ketiga 41
16. Hasil uji korelasi penghitungan risiko portofolio metode Mean Variance dan penghitungan risiko portofolio metode Mean Absolute
Deviation skenario kedua 41
17. Hasil uji beda penghitungan return metode Mean Variance dan penghitungan return metode Mean Absolute Deviation skenario ketiga 42 18. Hasil uji beda penghitungan risiko metode Mean Variance dan
DAFTAR GAMBAR
1. Hubungan return dan risiko instrumen keuangan (Tendelilin 2001) 1 2. Grafik pergerakan harga saham-saham yang stabil di Indeks LQ 45 dari
Tahun 2008 - 2012 2
3. Kerangka Pemikiran 14
DAFTAR LAMPIRAN
1. Hasil penghitungan return dan risiko saham-saham yang stabil di Indeks
LQ 45 dari Agustus 2010 - Juli 2013 46
2. Hasil penghitungan nilai return, risiko dan VaR pada skenario kesatu 47 3. Hasil penghitungan nilai return, risiko dan VaR pada skenario kedua 49 4. Hasil penghitungan nilai return, risiko dan VaR pada skenario ketiga 51 5. Hasil penghitungan nilai return, risiko dan VaR pada skenario keempat 53
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Tujuan utama orang melakukan investasi adalah untuk menghasilkan sejumlah uang. Menurut Alwi (2007) investasi adalah penanaman uang atau modal dalam suatu perusahaan atau proyek untuk tujuan memperoleh keuntungan. Konsep dasar investasi yang akan menjadi dasar pijakan dalam setiap tahap pembuatan keputusan investasiadalah tingkat pengembalian (return) yang diharapkan dan risiko yang akan ditanggung oleh investor. Return dan risiko mempunyai hubungan yang searah dan linier. Artinya semakin besar risiko yang harus ditanggung, maka semakin tinggi tingkat return yang diharapkan (Husnan 2003).
Tendelilin (2001) menggambarkan hubungan return dan risiko pada pilihan instrumen keuangan yang dapat dijadikan pilihan investasi. Salah satu instrumen keuangan adalah saham, di mana nilai return saham lebih besar dibandingkan obligasi. Sedangkan obligasi adalah instrumen keuangan yang paling kecil tingkat pengembaliannya. Walaupun saham memiliki risiko yang lebih besar daripada obligasi, tetapi risiko pada saham lebih kecil dibandingkan instrumen keuangan lainnya seperti opsi dan kontrak future. Ilustrasi hubungan return dan risiko pada instrumen keuangan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1Hubungan return dan risiko instrumen keuangan (Tendelilin 2001)
Transaksi jual dan beli saham di Indonesia dilakukan di Bursa Efek Indonesia (BEI).Bursa Efek Indonesia mempunyai sembilan sektor usaha yaitu 1. Pertanian
2. Pertambangan
3. Industri dasar dan kimia 4. Aneka industri
5. Barang konsumsi
6. Properti, real estate dan konstruksi bangunan
7. Infrastruktur, utilitas dan transportasi 8. Perbankan
9. Perdangan, Jasa dan investasi.
Bursa Efek Indonesia jugamempunyai 11 indeks harga saham. Indeks harga saham adalah indikator atau cerminan pergerakan harga saham. Indeks merupakan salah satu pedoman bagi investor untuk melakukan investasi di pasar modal, khususnya saham (BEI 2011). Salah satuindeks pada Bursa efek Indonesia adalah Indeks LQ 45 yaituindeks yang terdiri dari 45 saham perusahaan tercatat (emiten) yang dipilih berdasarkan pertimbangan likuiditas dan kapitalisasi pasar, dengan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan. Review dan penggantian saham dilakukan setiap 6 bulan.Dalam Buku Panduan Indeks 2010 kriteria pemilihan saham-saham yang termasuk dalam Indeks LQ 45 yaitu
1. Telah tercatat di BEI minimal 3 bulan.
2. Aktivitas transaksi di pasar reguler yaitu nilai, volume dan frekuensi transaksi. 3. Jumlah hari perdagangan di pasar reguler.
4. Kapitalisasi pasar pada periode waktu tertentu.
5. Selain mempertimbangkan kriteria likuiditas dan kapitalisasi pasar tersebut di atas, akan dilihat juga keadaan keuangan dan prospek pertumbuhan perusahaan tersebut.
Saham-saham pada Indeks LQ 45 akan menjadi pilihan investasi bagi investor karena nilai likuiditas dan kapaitalisasi pasar yang tinggi menjadi jaminan bagi investor. Gambar 2 merupakan grafik pergerakan harga saham-saham yang stabil di Indeks LQ 45 dari Tahun 2008–2012. Bisa dilihat pergerakan saham–saham pada Indeks LQ 45 hampir sama di mana pada Tahun 2008 ketika sebagian besar negara–negara di dunia mengalami krisis, harga saham–saham pun menurun tetapi semakin hari harga saham pun meningkat. Hal ini mengindikasikan bahwa masih banyak investor yang berminat berinvestasi pada saham–saham ini karena kinerja perusahaan yang bagus.
Jika seseorang telah menginvestasikan seluruh dananya hanya dalam bentuk saham tunggal, maka bisa dipastikan dia akan mengalami kebangkrutan jika harga saham yang dimiliki mengalami penurunan. Risiko pada saham tunggal diharapkan dapat diminimalis dengan menggabungkannya dalam portofolio. Husnan (2003) portofolio berarti sekumpulan investasi. Teori portofolio membahas proses seleksi berbagai portofolio yang optimum, yaitu portofolio yang memberikan hasil pengembalian tertinggi pada suatu tingkat risiko tertentu, atau tingkat risiko rendah dengan suatu hasil tertentu. Hary M. Markowitz (1952) telah membuktikan bahwa risiko berinvestasi dapat dikurangi dengan menggabungkan beberapa aset-aset keuangan dalam suatu portofolio. Model portofolio Markowitz memang bisa membantu investor dalam menghitung nilai return yang diharapkan dan risiko yang akan ditanggung, tetapi model yang dikenal dengan Mean Variance(MV) memerlukan perhitungan dengan menggunakan kovarians yang terlalu kompleks. Selain dengan menggunakan MeanVariance, Konno dan Yamazaki (1991) mengenalkan metode Mean Absolute Deviation (MAD) sebagai alternatif dari model yang dikenalkan oleh Markowitz. Model MAD menggunakan absolute deviation sebagai parameter untuk risiko.
Pembentukan portofolio merupakan salah satu usaha memaksimalkan return yang diharapkan pada tingkat risiko tertentu. Salah satu alat ukur untuk mengestimasi risiko adalah Value at Risk. Menurut Best (1998) Value at Riskadalah metode pengukuran risiko secara statistik yang memperkirakan kerugian maksimum yang mungkin terjadi atas suatu portofolio pada tingkat kepercayaan (level of confident) tertentu. Nilai VaR selalu disertai dengan nilai kemungkinan yang menunjukkan seberapa mungkin kerugian yang terjadi apakah lebih besar atau lebih kecil dari nilai VaR.
Perumusan Masalah
Tingkat pengembalian (return) bagi seorang investor sangatlah penting, tetapi investor harus melihat risiko yang akan ditanggungnya juga. Hal itu yang akan menjadi pertimbangan seorang investor akan memilih berinvestasi pada saham tunggal atau beberapa saham dalam portofolio. Dari alasan tersebut penelitian ini dilakukan dengan perumusan masalah sebagai berikut:
1. Bagaimana nilai return dan risiko portofoliosaham dari kombinasisaham-saham terpilihdengan metode Mean Variance dan metode Mean Absolute Deviation?
3. Bagaimana korelasi antara penghitungan returnportofolio pada metode Mean Variance dan metode Mean Absolute Deviationsertakorelasi penghitungan risikoportofolioantara metode Mean Variancedan metode Mean Absolute Deviation?
4. Apakah terdapat perbedaan penghitungan returnportofolio pada metode Mean Variance dan metode Mean Absolute Deviationsertaperbedaan penghitungan risikoportofolioantara metode Mean Variancedan metode Mean Absolute Deviation?
Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini ada beberapa antara lain:
1. Menganalisis nilai return dan risiko portofolio saham dari kombinasisaham-saham terpilihdengan metode Mean Variance dan metode Mean Absolute Deviation.
2. Menganalisis nilaiValue at Risk dari portofolio saham yang terbentuk.
3.Menganalisiskorelasi antara penghitungan returnportofolio pada metode Mean Variance dan metode Mean Absolute Deviationsertakorelasi penghitungan risikoportofolio antara metode Mean Variancedan metode Mean Absolute Deviation.
4.Menganalisisperbedaan penghitungan returnportofolio pada metode Mean Variance dan metode Mean Absolute Deviationsertaperbedaan penghitungan risikoportofolio antara metode Mean Variancedan metode Mean Absolute Deviation.
Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian menggunakan data sekunder dan hanya pada perusahaan-perusahaan yang tergabung di Indeks LQ 45di Bursa Efek Jakarta periode Februari–Juli 2013. Penelitian ini dilaksanakan lebih mendalam hanya pada saham–saham terpilih yang dilakukan pada penelitian ini dengan beberapa kriteria yang sudah ditentukan.
2
TINJAUAN PUSTAKA
Investasi
pada aset riil (tanah, emas, mesin atau bangunan), maupun aset finansial (deposito, saham ataupun obligasi) merupakan aktivitas investasi yang umum dilakukan. Bagi investor yang pintar dan lebih berani menanggung risiko, aktivitas investasi yang mereka lakukan juga bisa mencakup investasi pada aset-aset finansial lainnya yang lebih kompleks seperti warrants, option, dan futures maupun ekuitas internasional.
Pasar Keuangan
Perpindahan dana dari unit yang surplus tabungan atau perolehan dana dari unit yang defisit tabungan menciptakan aktiva keuangan (financial asets) dan kewajiban keuangan (financial liabilities). Misalnya, dana yang disimpan dalam rekening tabungan di sebuah bank merupakan aktiva keuangan pada neraca pribadi spemegang rekening tetapi merupakan perkiraan kewajiban bagi lembaga keuangan tersebut. Sebaliknya, suatu pinjaman ke lembaga keuangan merupakan aktiva keuangan pada neracanya tetapi merupakan kewajiban keuangan bagi peminjamnya. Bermacam-macam klaim keuangan, termasuk surat promes (sory notes), obligasi, dan saham biasa, diterbitkan oleh unit-unit defisit tabungan (Copeland dan Weston 1997).
Perbedaan segmen pasar keuangan dicirikan oleh perbedaan pengaruh permintaan dan penawaran. Jika harta dan kewajiban keuangan diperjual-belikan mempunyai jatuh tempo kurang satu tahun, maka transaksi itu tergolong pasar uang (money market). Jika jatuh tempo lebih dari satu tahun, maka transaksinya tergolong pasar modal (capital market). Walaupun modal yang sebenarnya dalam arti ekonomi biasanya dinyatakan dalam bentuk barang (seperti pabrik, mesin dan alat-alat), instrumen keuangan jangka panjang pada akhirnya dianggap sebagai hak atau klaim atas sumberdaya yang sebenarnya dalam sistem perekonomian. Berdasarkan alasan tersebut, pasar di mana instrumen keuangan jangka panjang diperdagangkan dianggap sebagai pasar modal (Copeland dan Weston 1997).
Pasar Modal
Pasar modal adalah pertemuan antara pihak yang memiliki kelebihan dana dengan pihak yang membutuhkan dana dengan cara memperjualbelikan sekuritas. Dengan demikian, pasar modal juga bisa diartikan sebagai pasar untuk memperjualbelikan sekuritas yang umumnya memiliki umur lebih dari satu tahun, seperti saham dan obligasi. Sedangkan tempat di mana terjadinya jual beli sekuritas disebut bursa efek (Tendelilin 2001). Menurut Husnan (2003), secara formal pasar modal dapat didefinisikan sebagai pasar untuk berbagai instrument keuangan (atau sekuritas) jangka panjang yang bisa diperjualbelikan, baik dalam bentuk hutang ataupun modal sendiri, baik diterbitkan oleh pemerintah, public authorities, maupun perusahaan swasta. Dengan demikian pasar modal merupakan konsep yang lebih sempit dari pasar keuangan (financial market).
kelebihan dana. Disamping itu, pasar modal dapat mendorong terciptanya alokasi dana yang efisien, karena dengan adanya pasar modal maka pihak yang kelebihan dana (investor) dapat memilih alternatif investasi yang memberikan return yang paling optimal (Tendelilin 2001).
Tendelilin (2001) mengatakan dana yang didapatkan perusahaan melalui penjualan sekuritas (saham) merupakan hasil perdagangan saham-saham perusahaan yang dilakukan di pasar perdana. Di pasar perdana inilah perusahaan untuk pertama kalinya menjual sekuritasnya dan prose situ disebut dengan istilah Initial Public Offering (IPO) atau penawaran umum. Setelah sekuritas tersebut dijual perusahaan di pasar perdana, barulah kemudian sekuritas diperjualbelikan oleh investor-investor di pasar sekunder atau dikenal juga dengan pasar regular. Transaksi yang dilakukan investor di pasar sekunder tidak akan memberikan tambahan dana lagi bagi perusahaan yang menerbitkan sekuritas (emiten), karena transaksi hanya terjadi atar investor, bukan dengan perusahaan.
Tingkat Pengembalian (Return) dan Risiko
Bagian yang sulit dalam pengambilan keputusan dalam ketidakpastian adalah berapa banyak hasil pengembalian ekstra yang dibutuhkan untuk menerima suatu tingkat risiko yang terukur. Tujuan investor dalam berinvestasi adalah memaksimalkan return, tanpa melupakan faktor risiko investasi yang harus dihadapinya. Menurut Tandelilin (2001) return merupakan salah satu faktor yang memotivasi investor berinvestasi dan juga merupakan imbalan atas keberanian investor untuk menanggung risiko atas investasi yang dilakukannya. Sumber-sumber return investasi terdiri dari dua komponen utama, yaitu yield dan capital gain (loss). Yield merupakan komponen return yang mencerminkan aliran kas atau pendapatan yang diperoleh secara periodic dari suati investasi. Sedangkan capital gain (loss) sebagi komponen kedua dari return merupakan kenaikan (penurunan)harga suatu surat berharga, yang bisa memberikan keuntungan (kerugian) bagi investor.
Selain return, investor juga mempertimbangkan tingkat risiko suatu investasi sebagai dasar keputusan investasi. Tandelilin (2001) mengatakan risiko merupakan kemungkinan perbedaan antara return actual yang diterima dengan return yang diharapkan. Semakin besar kemungkinan perbedaannya, berarti semakin besar risiko investasi tersebut. Menurut Keown et all (2005) risiko adalah penyimpangan arus kas yang mungkin terjadi di masa yang akan datang. Semakin besar rentang penyimpangan yang mungkin terjadi, maka akan semakin besar risikonya.
yang kurang mengandung risiko. Sementara itu seorang yang acuh terhadap risiko tidak akan peduli akan jenis investasi mana yang akan diambil.
Menghitung Return Yang Diharapkan
Tendelilin (2001) untuk mengestimasi return sekuritas sebagai aset tunggal (stand-alone risk), investor harus memperhitungkan setiap kemungkinan terwujudnya tingkat return tertentu, atau yang lebih dikenal dengan probabilitas kejadian. Sedangkan hasil perkiraan return yang akan terjadi dan probabilitasnya disebut sebagai distribusi probabilitas. Dengan kata lain, distribusi probabilitas menunjukkan spesifikasi berapa tingkat return yang akan diperoleh dan berapa probabilitas terjadinya return tersebut.
Estimasi return suatu sekuritas dilakukan dengan menghitung return yang diharapkan atas sekuritas tersebut. Perhitungan return yang diharapkan bisa dilakukan dengan menghitung rata-rata dari semua return yang mungkin terjadi, dan setiap return yang mungkin terlebih dahulu sudah diberi bobot berdasarkan probabalitas kejadiannya. Secara matematis, rumus untuk menghitung return yang diharapkan dari sebuah sekuritas bisa dituliskan dalam persamaan berikut:
...(1) Di mana
E(R) = return yang diharapkan dari suatu sekuritas Ri = return ke-I yang mungkin terjadi
pri = probabilitas kejadian return ke-i
n = banyaknya return yang mungkin terjadi
Menghitung Risiko
Investor harus mampu menghitung risiko dari suatu investasi. Untuk menghitung besarnya risiko total yang dikaitkan dengan return yang diharapkan dari suatu investasi, bisa kita lakukan dengan menghitung varians dan standar deviasi return investasi bersangkutan. Varians maupun standar deviasi merupakan ukuran besarnya penyebaran distribusi probabilitas, yang menunjukkan seberapa besar varians atau standar deviasi investasi tersebut.
Untuk menghitung varians, maupun standar deviasi (merupakan akar kuadarat varians), kita harus menghitung terlebih dahulu distribusi return yang diharapkan. Secara matematis, rumus untuk menghitung varians dan standar deviasi, biasa dituliskan sebagai berikut:
- ...(2) Dan
... (3) Di mana
σ2 = varians return
σ = standar deviasi
pri = probabilitas kejadian return ke-i
Dalam pengukuran risiko sekuritas kita juga perlu menghitung risiko relatif sekuritas tersebut. Risiko relatif ini menunjukkan risiko per unit return yang diharapkan. Hal ini diperlukan karena informasi risiko yang hanya berupa varians dan standar deviasi kadangkala bisa menyesatkan, terutama jika terdapat penyebaran return diharapkan yang sangat besar. Ukuran risiko relatif yang biasa dipakai adalah koefisien variasi. Rumus untuk menghitung koefisien variasi adalah:
...(4)
...(5)
Portofolio
Pemodal menghadapi kesempatan investasi yang berisiko, pilihan investasi tidak dapat hanya mengandalkan pada tingkat keuntungan yang diharapkan. Apabila pemodal mengharapkan untuk memperoleh tingkat keuntungan yang tinggi, maka ia harus bersedia menanggung risiko yang tinggi pula. Salah satu karakteristik investasi pada sekuritas adalah kemudahan untuk membentuk portofolio investasi. Artinya, pemodal dapat dengan mudah menyebar (melakukan divesifikasi) investasinya pada berbagai kesempatan investasi (Husnan 2003).
Copeland dan Weston (1997) mengemukan kombinasi beberapa aktiva yang mengandung risiko, dalam bentuk portofolio, merupakan sekumpulan peluang investasi bagi para investor. Yang dimaksud dengan portofolio adalah kombinasi atau gabungan berbagai aktiva. Teori portofolio membahas proses seleksi berbagai portofolio yang optimim, yaitu portofolio yang memberikan hasil pengembalian tertinggi pada suatu tingkat risiko tertentu, atau tingkat risiko
rendah dengan suatu hasil tertentu. Markowirz (1952), ”Portfolio of securities is an integrated whole, each security complementing the other”. Husnan (2003) portofolio berarti sekumpulan investasi. Tahapan awal dalam pembentukan portofolio menyangkut identifikasi sekuritas-sekuritas mana yang akan dipilih, dan berapa proporsi dana yang akan ditanamkan pada masing-masing sekuritas tersebut.
Investor untuk menurunkan risiko portofolio perlu melakukan diversifikasi. Diversifikasi dalam pernyataan tersebut bisa bermakna bahwa investor perlu membentuk portofolio sedemikian rupa hingga risiko dapat diminimalkan tanpa mengurangi return yang diharapkan. Mengurangi risiko tanpa mengurangi return adalah tujuan investor dalam berinvestasi. Beberapa investor berpendapat bahwa diversifikasi portofolio bisa saja dilakukan dengan memfokuskan pilihan hanya pada satu kelas aset, saham misalnya. Pertanyaan yang muncul adalah, saham perusahaan mana saja yang harus dimasukkan dalam portofolio, dan berapa dana yang akan dialokasikan dalam masing-masing saham yang dipilih. Berdasarkan kedua gambar dan situasi tersebut, terlihat bahwa investor perlu melakukan diversifikasi pada berbagai aset untuk meminimalkan risiko. Diversifikasi dibagi dua yaitu :
Diversifikasi random terjadi ketika investor menginvestasikan dananya secara acak pada berbagai jenis saham yang berbeda atau pada berbagai jenis aset yang berbeda dan berharap bahwa varians return sebagai ukuran risiko portofolio tersebut akan bisa diturunkan. Dalam hal ini, investor memilih aset-aset yang akan dimasukkan kedalam portofolio tanpa terlalu memperhatikan karakteristik aset-aset bersangkutan.
2. Diversifikasi Markowitz.
Untuk memperoleh manfaat pengurangan risiko yang lebih optimal dari diversifikasi, tentunya kita tidak bisa mengabaikan begitu saja informasi-informasi penting tentang karakteristik aset-aset yang akan dimasukkan dalam portofolio, seperti yang dilakukan dalam diversifikasi random. Diversifikasi yang lebih efisien dari diversifikasi secara random, adalah diversifikasi berdasarkan model Henry Markowitz. Kontribusi penting dari ajaran Markowitz adalah bahwa risiko portofolio tidak boleh dihitung dari penjumlahan semua risiko aset-aset yang ada dalam portofolio, tetapi harus dihitung dari kontribusi risiko aset tersebut terhadap risiko portofolio, atau diistilahkan dengan kovarians. Kovarians adalah suatu aturan absolut yang menunjukkan sejauh mana return dari kedua sekuritas dalam portofolio cenderung untuk bergerak secara bersama-sama.
Kovarian adalah suatu aturan absolut yang menunjukkan sejauh mana dua variabel mempunyai kecenderungan untuk bergerak secara bersama-sama. Dalam konteks manajemen portofolio, kovarians menunjukkan sejauh mana return dari kedua sekuritas dalam portofolio cenderung untuk bergerak secara bersama-sama. Kovarians bisa berbentuk angka positif, negatif ataupun nol. Sebagai contoh, misalnya kita menggabungkan dua sekuritas A dan B. Kovarians positif berarti kecenderungan dua sekuritas bergerak dalam arah yang sama, jika return sekuritas A naik, maka return sekuritas B juga akan mengalami kenaikan, demikian sebaliknya. Kovarians negatif berarti bahwa return dua buah sekuritas cenderung untuk bergerak menuju arah yang berkebalikan, jika return sekuritas A naik, maka returnsekuritas B turun, demikian sebaliknya. Sedangkan kovarian nol mengindikasikan bahwa pergerakan dua buah sekuritas bersifat independen satu dengan lainnya.
Secara matematis, rumus untuk menghitung kovarians dua buah sekuritas A dan B adalah:
- - ...(6) Di mana
σAB= kovarians antara sekuritas A dan B RA,i = return sekuritas A pada saat i
E(RA) = nilai yang diharapkan dari return sekuritas A
m = jumlah hasil sekuritas yang mungkin terjadi pada periode tertentu pri = probabilitas kejadian return ke-i
Mean Absolute Deviation
fitur-fitur positif dari model Mean Variance (MV), menghemat waktu proses komputasi dan tidak membutuhkan Matriks Covariance. Simaan (1997) pada jurnalnya menunjukkan bahwa mengabaikan hasil dari Matriks Covariancedalam model MAD akan menghasilkan kehilangan informasi yang dapat menimbulkan kesalahan estimasi yang lebih besar. Pada kedua model, kesalahan estimasi lebih besar terjadi pada bentuk sampel yang lebih kecil (pengamatan yang kecil tergantung juga terhadap jumlah aset) dan untuk investor yang tidak takut dengan risiko tinggi. Model MV dengan estimasi risiko terendah sangat cocok untuk sampel yang kecil dan untuk investor yang memilih risiko rendah.
Menghitung Return yang Diharapkan dari Portofolio
Return yang diharapkan dari portofolio bisa diestimasi dengan menghitung rata-rata tertimbang dari return yang diharapkan dari masing-masing aset individual yang ada dalam portofolio. Persentase nilai portofolio yang diinvestasikan dalam setiap aset-aset individual dalam portofolio disebut sebagai
“bobot portofolio”, yang dilambangkan dengan W. Jika seluruh bobot portofolio dijumlahkan, akan berjumlah total 100% atau 1,0, artinya seluruh dana telah diinvestasikan dalam portofolio.
Rumus untuk menghitung return yang diharapkan dari portofolio adalah sebagai berikut:
...(7) Di mana:
E(Rp) = return yang diharapkan dari portofolio
Wi = bobot portofolio sekuritas ke-i
E(Ri) = return yang diharapkan dari sekuritas ke-i
N = jumlah sekuritas-sekuritas yang ada dalam portofolio
Menghitung Risiko Portofolio
Menghitung risiko portofolio tidak sama dengan menghitung return portofolio, karena risiko portofolio bukan merupakan rata-rata tertimbang risiko masing-masing sekuritas individual dalam portofolio. Penelitian ini akan mengukur tingkat risiko portofolio dengan menggunakan metode Value at Risk(VAR). VaR adalah metode pengukuran risiko yang mempunyai kelebihan yaitu dapat diaplikasikan ke seluruh produk-produk finansial yang diperdagangkan. Angka yang didapatkan merupakan hasil perhitungan secara agregrat atau menyeluruh terhadap risiko produk-produk sebagai satu kesatuan. VaR juga memberikan estimasi kemungkinan atau probabilitas mengenai timbulnya kerugian yang telah ditentukan. Var juga memperhatikan perubahan harga aset-aset yang ada dan pengaruhnya terhadap aset-aset yang lain. Hal ini memungkinkan dilakukan pengukuran terhadap berkurangnya risiko yang diakibatkan oleh diversifikasi kelompok produk atau portofolio (Sartono dan setiawan 2006).
besarnya risiko portofolio, baik yang terdiri dari dua buah sekuritas maupun n sekuritas. Dalam menghitung risiko portofolio, ada tiga hal yang perlu ditentukan, yaitu varians setiap sekuritas, kovarians antara satu sekuritas dengan sekuritas lainnya dan bobot portofolio untuk masing-masing sekuritas
1. Dua sekuritas
Untuk mengukur risiko portofolio yang terdiri dari dua sekuritas, kita bisa menghitung standar deviasi return kedua sekuritas tersebut. Secara matematis, rumus yang dipakai adalah:
...(8) Di mana:
σp = standar deviasi portofolio WA = bobot portofolio pada aset A ρAB = koefisien korelasi aset A dan B 2. N-sekuritas
Rumus untuk mengitung standar deviasi untuk dua buah sekuritas di atas bisa diperluas untuk menghitung risiko portofolio yang terdiri dari n-sekuritas. Ukuran yang dipakai adalah varians return dan n-sekuritas adalah:
...(9)
Di mana:
σ2
p = varians return portofolio σ2
i = varians return sekuritas i σ2
j = varians return sekuritas j
Wi = bobot atau porsi dana yang diinvestasikan pada sekuritas i
Penelitian Terdahulu
Markowitz (1952) mengatakan proses dari pemilihan portofolio dapat dibagi menjadi dua tahap. Tahap pertama dimulai dengan pengamatan dan pengalaman danberakhir dengan keyakinan tentang kinerja masa depan sekuritas yang tersedia. Tahap kedua dimulai dengan keyakinan yang relevan tentang kinerja masa depan dan diakhiri dengan pilihan portofolio. Dalam jurnalnya lebih ke proses tahapan kedua. Di mana Markowitz pertama mempertimbangkan aturan bahwa investor harus memaksimalkan diskon yang diharapkan, atau pengantisipasian tingkat pengembalian. Aturan ini ditolak baik sebagai hipotesis untuk menjelaskan perilaku investasi, dan untuk memaksimumkan perilaku investasi. Selanjutnya mempertimbangkan aturan bahwa investor harus mempertimbangkan kembali hal yang diharapkan atau diinginkan dan variasi pengembalian yang tidak diinginkan. Aturan ini memiliki poin suara banyak, baik untuk memaksimumkan dan sebagai hipotesis tentang perilaku investasi. Markowitz menggambarkan hubungan geometris antara keyakinan dan pilihan portofolio dalam aturan varians pengembalian yang diharapkan dari tingkat pengembalian (return).
Indraty (2002) dalam penelitiannya berjudul, “Optimalisasi pemanfaatan
Bank Haga yang berjudul, “Analisis perhitungan risiko nilai tukar atas posisi
devisa neto PT. Bank Haga dengan metode Value at Risk” menghasilkan bahwa efek korelasi yang terjadi antar mata uang dapat menekan potensi kerugian yang timbul. Hal ini dibuktikan dengan nilai VAR portofolio yang lebih kecil dari total penjumlahan masing-masing VAR aset dalam portofolio tersebut. Selain mengukur potensi kerugian metode VAR juga digunakan untuk mengukur jumlah modal yang harus dicadangkan untuk menutup potensi kergian yang terjadi.
Sartono dan Setiawan (2006) dalam jurnalnya yang ber judul, “VAR
portfolio optimal: perbandingan antara metode markowitz dan Mean Absolute Deviation”, menghasilkan:
1. Metode optimalisasi portofolio yangdikenalkan oleh Markowitz (1952) yaitu metode Mean Variance menghasilkan portofolio-portofolio yang komposisinya berbeda dengan portofolio-portofolio yang dihasilkan oleh metode optimalisasi Mean Absolute Deviation yang dikenalkan oleh Konno dan Yamazaki (1991).
2. Metode Mean Variance menghasilkan portofolio-portofolio yangnilai standar deviasinya rata-rata sedikit lebih kecil daripada portofolio-portofolio yang dihasilkan dengan metode Mean Absolute Deviation. Dengan kata lain, tingkat risiko yang dihasilkan kedua metode optimalisasi tersebut berbeda satu dengan yang lainnya.
3. Ada korelasi positif antara standar deviasi dan return portofolio, baik pada portofolio-portofolio yang dihasilkan metode Mean Variance maupun metode Mean Absolute Deviation. Namun secara statistik, korelasi ini tidak cukup kuat. Dapat disimpulkan bahwa standar deviasi tidak cukup baik sebagai tolok ukur risiko suatu portofolio.
4. Pada analisa hasil perhitungan nilai VaR dengan metode delta normal didapat bahwa portofolio-portofolio hasil metode Mean Variance memiliki nilai VaR delta normal yang rata-rata lebih rendah bila dibandingkan dengan portofolio-portofolio yang dihasilkan dengan metode Mean Absolute Deviation. Bila dibandingkan dengan analisa hasil perhitungan standar deviasi, dapat dilihat sebuah kesamaan di mana nilai standar deviasi secara rata-rata pada metode Mean-Variance lebih rendah daripada nilai standar deviasi pada metode Mean-Absolute Deviation. Hal ini memungkinkan karena perhitungan nilai VaR delta normal didasarkan pada nilai standar deviasi. 5. Pada analisa hasil perhitungan nilai VaR dengan metode simulasi historis
didapat bahwa tidak ada perbedaan nilai VaR simulasi historis antara portofolio-portofolio hasil metode Mean-Variance dan Mean Absolute Deviation. Karena perhitungan nilai VaR simulasi historis menggunakan data-data historis yang aktual, dapat dikatakan bahwa nilai VaR yang dihasilkan pada metode ini lebih akurat bila dibandingkan dengan nilai VaR hasil metode delta normal.
Penelitian yang berjudul, “Analisis investasi portofolio saham kelompok LQ
sebelas bentuk portofolio, sedangkan model index tunggal membentuk satu macam portofolio.
Rijal (2011) dalam penelitiannya yang berjudul “ pembentukan portofolio
optimal terhadap reksadana saham dan reksadana pendapatan tetap menggunakan
metode single index model dan teori Markowitz” menghasilkan dalam pengukuran kinerja portofolio dengan pengukuran Treynor measure, Sharpe‟s measure, Jensen‟s measure, kombinasi dan proporsi portofolio yang lebih baik dipilih adalah portofolio yang dihasilkan teori Markowitz. Di mana metode single index model menghasilkan portofolio optimal yang terdiri dari 6 unit reksadana pendapatan tetap dengan expected returnsebesar 0.89% dan standar deviasi sebesar 0.07%, sedangkan teori Markowitz menghasilkan portofolio optimal terdiri dari 13 unit reksadana pendapatan tetap dengan expected return sebesar 0.85% dan standar deviasi sebesar 0.03%.
3
METODE
Kerangka Pemikiran Penelitian
Penelitian ini membuat skenario investasi pada saham–saham Indeks LQ 45 periode Februari–Juli 2013 yang dipilih berdasarkan dua kriteria yaitu berada dalam Indeks LQ 45 minimal selama tiga tahun (6 periode) dan mempunyai nilai tingkat pengembalian (return) terbesar pada sektornya. Asumsi investasi pada penelitian ini bahwa investor hanya menginginkan return dan tidak menyukai risiko. Asumsi ini berlaku pada strategi pasif dalam berinvestasi di pasar modal terutama investasi padasaham.Investor pada strategi pasif cenderung hanya mengikuti indeks pasar di mana investor tidak aktif mencari informasi ataupun melakukan jual beli saham untuk menghasilkan return yang besar. Berdasarkan kriteria pemilihan saham maka ada 9 saham terpilih yang menjadi objek penelitian ini. Penelitian ini membentuk portofolio dari kombinasi tiga saham terpilih. Portofolio–portofolio yang terbentuk dihitung nilai return dan risikonya menggunakan dua metode yaitu metode Mean Variancedan metode Mean Absolute Deviation. Hasil–hasil penghitungan ini menjadi bahan pertimbangan dan rekomendasi untuk investor.
Objek penelitian ini dari keempat skenario adalah sama yaitu 9 saham terpilih sesuai krteria, yang membedakannya adalah pada skenario kesatu dan kedua data yang digunakan adalah data harga saham bulanan dari tahun 2008– 2012 sedangkan pada skenario ketiga dan keempat adalah data harga saham harian selama 100 hari kerja dari Januari–Juni 2013. Selain itu proporsi investasi juga membedakannya, pada skenario kesatu dan skenario ketiga proporsi masing– masing saham pada setiap portofolio adalah sama yaitu 33,33%. Sedangkan pada skenario kedua dan skenario keempat proporsi nilai investasi pada setiap saham di masing–masing portofolio berdasarkan nilai return sahamnya. Untuk saham yang memiliki nilai return tertinggi mempunyai proporsi nilai investasi 50%, nilai return tertinggi kedua 30% dan terendah 20%.
informasi risiko maksimal yang akan ditanggung oleh investor pada portofolio– portofolio terbentuk dengan nilai Value at Risk (VaR).Penghitungan VaR menggunakan metode kovarian. Selain itu penelitian ini juga menganalisis korelasi dan perbedaan antara penghitungan return dan risiko pada metode Mean Variance dan Mean Absolute Deviation.
Gambar 3Kerangka Pemikiran
Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada bulan Februari–Mei 2013.
Investor Bursa Efek Indonesia Saham
Portofolio Saham
Mean Absolute Deviation
Rekomendasi
Uji korelasi dan uji beda
Mean Variance
Strategi pasif Strategi aktif
Indeks LQ 45 periode Februari – Juli 2013
Return Risiko
Return portofolio Skenario investasi 1
Skenario investasi 2
Skenario investasi3
Skenario investasi 4
Risiko portofolio
Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder berupa harga saham pada Indeks LQ 45 periode Februari-Juli 2013 dari Desember 2007-Juni 2013 yang didapat dari Bursa Efek Indonesia, serta literatur-literatur lainnya yang menunjang penelitian ini.
Jumlah Sampel dan Metode Penarikan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah saham-saham yang tergabung dalam Indeks LQ 45 periode Februari–Juli 2013. Dari 45 emiten yang tergabung akan dipilih emiten yang stabil dalam Indeks LQ 45 selama 3 tahun. Dari 45 emiten hanya ada 26 emiten yang memenuhi kriteria pertama. Dari 26 emiten tersebut, ada tiga emiten yang pernah tidak melakukan transaksi pada waktu tertentu sehingga yang dihitung return dan risiko ada 23 saham. Data yang digunakan untuk penghitungan return dan risiko adalah data harga saham selama lima tahun dari bulan Desember 2007 sampai bulan Desember tahun 2012. Hasil dari penghitungan return dan risiko ke-23 saham dapat dilihat pada Lampiran 1. Dari nilai return yang dihasilkan dipilih satu emiten dari masing–masing sektor sehingga sampel pada penelitian ini ada sembilan.
Rumus Return yang digunakan adalah:
...(10) Di mana:
E(Ri) = return saham
Rij = selisih keuntungan dari bulan n dam n-1
N = periode yang dilihat (60 bulan)
Rumus risiko saham yang digunakan adalah:
-- ...(11)
Di mana:
α = standar deviasi (risiko saham)
Teknik Pengambilan Data
Pengolahan dan Analisis Data
Data yang diambil masih dalam bentuk data mentah yang dipakai sebagai dasar penghitungan dan analisis. Metode yang digunakan dalam melakukan analisis adalah:
a. Deskriptif, yaitu dengan melukiskan/menggambarkan keadaan obyek penelitian berdasarkan informasi yang didapat.
b. Kuantitatif
Penelitian ini membentuk empat skenario investasi yaitu:
1. Skenario kesatu adalah nilai investasi masing–masing saham sama yaitu 33,33% di mana data yang digunakan dari tahun 2008–2012
2. Skenario kedua adalah nilai investasi masing–masing saham berbeda berdasarkan nilai return. Nilai investasi return tertinggi adalah 50%, posisi kedua 30% dan posisi ketiga 20%di mana data yang digunakan dari tahun 2008–2012
3. Skenario ketiga adalah nilai investasi masing–masing saham sama yaitu 33,33% di mana data yang digunakan data harian 100 hari dari bulan Januari–Juni 2013
4. Skenario keempat adalah nilai investasi masing–masing saham berbeda berdasarkan nilai return. Nilai investasi return tertinggi adalah 50%, posisi kedua 30% dan posisi ketiga 20%di manadata harian 100 hari dari bulan Januari–Juni 2013
Pada penelitian ini ada tiga metode yangdigunakan dan ketiga metode ini menggunakan Microsoft Office Excel 2007 sebagai alat dalam mengolah datanya. Ketiga metode tersebut adalah:
1. Metode Mean Variance
Minimize ...(12) Dengan kendala-kendala sebagai berikut:
Notasi:
α = suku bunga SBI
wi = proporsi investasi pada saham i
2. MetodeMean Absolute Deviation
Langkahselanjutnya adalah menghitung nilai VaR kedua golongan portofolio tersebut.
3. Value at Risk (VaR)
Portofolio yang terbentuk dari metode Mean Variancedan Mean Absolute Deviation akan dihitung juga nilai Value at Risk dengan menggunakan metode Varian-Kovarian. Rumus penghitungan VaR dengan metode varian-kovarian adalah:
Var = ασiW
Di mana αsenilai 1,645 karena confidence level 95%. σiadalah standar
deviasi dari saham-saham tunggal dalam portofolioterbentuk.
Penelitian ini juga menambah beberapa analisis yang diuji menggunakan software SPSS (statistical product and service solution) 19. Analasis statistik yang akan digunakan yaitu:
a. Analisis korelasi antara return portofolio optimal yang dihasilkan oleh metode Mean Variance dan metode Mean Absolute Deviation
Analisa ini dilakukan dengan menghitung pearson correlation coefficient antara nilai return portofolio optimal yang dihasilkan oleh metode Mean Variance (MV) dan metode Mean Absolute Deviation(MAD). Uji statistik dilakukan dengan menggunakan selang kepercayaan 95%.
H0 : Tidak ada hubungan antara penghitungan return MAD dengan penghitungan return MV
H1 : Ada hubungan antara penghitungan return MAD dengan penghitungan return MV
b. Analisis korelasi antara risiko portofolio optimal yang dihasilkan oleh metode Mean Variance dan metode Mean Absolute Deviation
Analisa ini dilakukan dengan menghitung pearson correlation coefficient antara nilai risiko portofolio optimal yang dihasilkan oleh metode Mean Variance (MV) dan metode Mean Absolute Deviation(MAD). Uji statistik dilakukan dengan menggunakan selang kepercayaan 95%.
H0 : Tidak ada hubungan antara penghitungan risiko MAD dengan penghitungan risiko MV
H1 : Ada hubungan antara penghitungan risiko MAD dengan penghitungan risiko MV
c. Perbandingan uji beda antara nilai return hasil metode optimalisasi portofolio Mean-Variance dan Mean-Absolute Deviation
Uji statistik yang dilakukan adalah uji F dan uji T dilakukan dengan menggunakan selang kepercayaan 95%.Hipotesis untuk uji beda adalah sebagai berikut:
H0: Tidak ada perbedaan antara penghitungan return MAD dengan penghitungan return MV
H1: Ada perbedaan antara penghitungan return MAD dengan penghitungan return MV
d. Perbandingan uji beda antara nilai risiko hasil metode optimalisasi portofolio Mean-Variance dan Mean-Absolute Deviation
H0: Tidak ada perbedaan antara penghitungan risiko MAD dengan penghitungan risiko MV
H1: Ada perbedaan antara penghitungan risiko MAD dengan penghitungan risiko MV.
4
HASIL DAN PEMBAHASAN
Kondisi Umum Objek Penelitian
Objek penelitian ini adalah sembilan saham indeks LQ 45 periode Februari– Juli 2013 yang terpilih dari dua kriteria yaitu stabil di Indeks LQ 45 dalam waktu tiga tahun (6 periode) terakhir dan memiliki nilai return rata-rata tertinggi pada sektornya. Nilai return dan risiko kesembilan saham terpilih dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1 disusun berdasarkan nilai return tertinggi pada saham – saham terpilih. Nilai return tertinggi terdapat pada saham GGRM senilai 3.39% dan nilai risiko tertinggi terdapat pada saham ITMG senilai 18.05%. Saham yang memiliki nilai return terkecil adalah saham LPKR senilai 1.31% dan saham yang memiliki nilai risiko terkecil adalah saham JSMR senilai 9.79%
Tabel 1Nilai return dan risiko saham-saham terpilih
No Kode Emiten Nama Emiten Sektor E(R) Risiko
1 GGRM PT Gudang Garam Tbk 5 3.93% 12.84%
2 ITMG PT Indo Tambangraya Megah Tbk 2 3.08% 18.05%
3 ASII PT Astra International Tbk 4 2.50% 12.14%
4 INTP PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk 3 2.41% 11.67%
5 UNTR PT United Tractors Tbk 9 2.37% 14.71%
6 JSMR PT Jasa Marga Tbk 7 2.26% 9.79%
7 BBNI PT Bank Negara Indonesia Tbk 8 2.21% 15.53%
8 LSIP PT PP London Sumatra Indonesia Tbk 1 1.35% 15.41%
9 LPKR PT Lippo Karawaci Tbk 6 1.31% 12.23%
Kondisi umum tentang saham – saham terpilih tersebut adalah sebagai berikut:
PT PP London SumatraIndonesia Tbk
PT PP London Sumatra Indonesia Tbk memiliki visi menjadi perusahaan agribisnis terkemuka yang berkelanjutan dalam hal tanaman, biaya, lingkungan yang berbasis penelitian dan pengembangan. Dengan misinya menambah nilai bagi stakeholders di bidang agribisnis. Perusahaan ini memiliki tiga nilai perusahaan yaitu integritas (jujur dan bertanggung jawab), kerjasama (saling menghormati dan peduli) dan unggul (disiplin dan perbaikan terus menerus).
karet dan kemudian beralih ke kalapa sawit di era tahun 1980. Pada akhir dekade berikutnya, kelapa sawit telah menggantikan karet sebagai komoditas utama perusahaan. Lonsum memiliki perkebunan inti dan perkebunan plasma di Sumatera, Jawa, Kalimantan dan Sulawesi, yang memanfaatkan keunggulan perusahaan di bidang penelitian dan pengembangan, keahlian di bidang agro– manajemen, serta tenaga kerja terampil dan profesional.
Tahun 1994, Harrisons & Crosfield menjual seluruh kepemilikan sahamnya di lonsum kepada PT Pan London Sumatra Plantations (PPLS) yang kemudian mencatatkan Lonsum kepada perusahaan publik melalui pencatatan saham di Bursa Efek Jakarta dan Surabaya pada tahun 1996. Pada bulan Oktober 2007, Indofood Agri Resources Ltd (IndoAgri), anak perusahaan PT Indofood Sukses Makmur Tbk dibidang agribisnis, menjadi pemegang saham mayoritas perusahaan melalui anak perusahaannya di Indonesia, PT Salim Ivormas Pratama Tbk (SIMP), sehingga perusahaan menjadi bagian dari Grup Indofood. Di bulan Desember 2010, IndoAgri melepaskan 8% kepemilikannya di Lonsum, di mana 3,1% dijual ke SIMP. Pelepasan kepemilikan ini telah meningkatkan porsi saham bagi investor publik menjadi sebesar 40,5% dari 35,6% (LSIP 2012).
PT Indo Tambangraya Megah Tbk
PT Indo Tambangraya Megah mempunyai visi menjadi perusahaan energi batubara terkemuka di Indonesia dengan pertumbuhan berkesinambungan yang dicapai melalui profesionalisme dan kepedulian terhadap karyawan, masyarakat dan lingkungan. Dengan beberapa visinya adalah (1) mengembangkan keunggulan pada semua lini operasi untuk melayani pelanggan dengan kualitas dan kuantitas produk dan jasa yang konsisten, (2) mengembangkan karyawan yang piawai, sistem dan infrastruktur yang efisien berdasarkan budaya yang berinovasi, berintegritas, berkepedulian dan bersinergi, (3) berinvestasi dalam bisnis energi berbasis batubara yang berkesinambungan memperkuat posisi perusahaan, dan (4) untuk mendorong dan berkontribusi bagi perkembangan masyarakat dengan bertindak sebagai warga yang baik dan berkontribusi terhadap ekonomi dan masyarakat.
PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk
Visi dari PT Indocement Tunggal Prakarsa adalah pemain dalam bisnis semen domestik dan pemimpin pasar di bidang usaha beton siap pakai, agregat dan pasir di Jawa. Dengan moto perusahaannya turut membangun kehidupan bermutu, perusahaan mempunyai misi berkecimpung dalam bisnis penyediaan semen dan bahan bangunan berkualitas dengan harga kompetitif dan tetap memerhatikanpembangunan berkelanjutan.
PT Indocement Tunggal Prakarsa adalah perusahaan yang memproduksi semen juga memiliki beberapa anak perusahaan yang memproduksi beton siap pakai serta mengelola tambang agregat dan trass. Berdiri sejak 16 Januari 1985, perusahaan merupakan penggabungan dari enam perusahaan semen yang saat itu memiliki delapan pabrik. Selama 37 tahun pabrik beroperasi, Indocement terus meningkatkan kapasitas produksinya dan merupakan salah satu produsen semen terbesar di Indonesia. Indocement pertama kali mencatatkan sahamnya di Bursa Efek Indonesia dengan kode transaksi INTP pada 5 Desember 1989. Sejak 2001, mayoritas saham dimiliki HeidebergCement Group yang berbasis di Jerman melalui anak perusahaannya Kimmeridge enterprise Pte. Ltd.
Tahun 2003 Kimmeridge enterprise Pte. Ltd. mengalihkan kepemilikan sahamnya di Indocement kepada HC Indocement GmbH. Di tahun 2005 penggabungan usaha dilakukan antara HC Indocement GmbH dengan HeidebergCement South-East GmbH, di mana HeidebergCement South-East GmbH menjadi pemegang saham mayoritas langsung Indocement. HeidebergCement South-East GmbH melakukan penggabungan usaha di tahun 2006 dengan HeidebergCement AG sehingga HeidebergCement AG mengguasai 65.14% saham Indocement. Kepemilikan saham HeidebergCement AG dialihkan seluruhnya kepada Birchwood Omnia Ltd. di mana 100% perusahaan itu dimiliki oleh HeidebergCement Group di tahun 2008. Birchwood Omnia Ltd. menjual 14.1% sahamnya kepada publik pada tahun 2009 (INTP 2012).
PT Astra International Tbk
Astra berdiri pada tahun 1957 sebagai perusahaan perdagangan. Seiring dengan perjalanan waktu, Astra membentuk kerja sama dengan sejumlah perusahaan kelas dunia. Sejak tahun 1990 Perseroan menjadi perusahaan publik yang tercatat di Bursa Efek Indonesia, dengan kapitalisasi pasar pada akhir tahun 2011 sebesar Rp 300 triliun. Saat ini Astra bergerak dalam enam bidang usaha yaitu otomotif, jasa keuangan, alat berat dan pertambangan, agribisnis, infrastruktur dan logistik, serta teknologi informasi. Pada tanggal 31 Desember 2011 jumlah karyawan Grup Astra mencapai 168.703 orang yang tersebar di 158 perusahaan, termasuk anak perusahaan, perusahaan asosiasi dan jointly controlled entities.
bagi bangsa dan negara, memberikan pelayanan terbaik kepada pelanggan, menghargai individu dan membina kerjasama, dan senantiasa berusaha mencapai yang terbaik (ASII 2012).
PT Gudang Garam Tbk
Perusahaan rokok Gudang Garam adalah salah satu industri rokok terkemuka di tanah air yang telah berdiri sejak tahun 1958 di kota Kediri, jawa Timur. Gudang Garam mempunyai visi menjadi perusahaan terkemuka kebanggaan nasional yang bertanggung jawab dan memberikan nilai tambah bagi para pemegang saham, serta manfaat bagi segenap pemangku kepentingan secara berkesinambungan. Dengan catur dharma yang merupakan misi perusahaan adalah (1) kehidupan yang bermakna dan berfaedah bagi masyarakat luas merupakan suatu kebahagiaan, (2) kerja keras, ulet, jujur, sehat dan beriman adalah persyaratan kesuksesan, (3) kesuksesan tidak dapat terlepas dari peranan dan kerja sama dengan orang lain, dan (4) karyawan adalah mitra usaha yang utama. Tahun 1990 Gudang Garam mencatatkan saham pertamanya di Bursa Efek Jakarta dan Bursa Efek Surabaya (GGRM 2012).
Lippo Karawaci Tbk
PT Lippo Karawaci Tbk merupakan perusahaan terkemuka dalam industri real estat di Indonesia dan sebagai perusahaan properti terbuka terbesar berdasarkan aset, pendapatan, dan laba bersih. Dengan model bisnis yang unik, terfokus, terintegrasi dan dengan brand recognition yang kuat, Lippo Karawaci terus meningkatkan kinerja dan komitmennya untuk memberikan dampak positif dan menyentuh seluruh aspek kehidupan masyarakat luas. Sentuhan positif tersebut terlihat dalam setiap proyek berkesinambungan Perseroan yang menjadi dasar kuat bagi perkembangan komunitas di mana proyek-proyek Perseroan dikembangkan dan sekaligus menjadi pendukung perkembangan perekonomian nasional.
Visi dari Lippo Karawaci adalah menjadi perusahaan properti terkemuka di Indonesia dan secara regional dengan tekad untuk menyentuh kehidupan masyarakat luas disemua lini bisnis dan senantiasa menciptakan nilai tambah bagi pemegang saham. Misi-misinya adalah memenuhi kebutuhan masyarakat Indonesia kelas menengah dan atas di bidang perumahan, pusat perbelanjaan dan komersial, layanan kesehatan, hiburan, infrastruktur dan jasa perhotelan, memelihra kelangsungan pertumbuhan usaha melalui pengembangan sumber pendapatan berkesinambungan dan kegiatan pengembangan yang berkelanjutan, dan memberikan lingkungan hidup berkualitas yang meningkatkan pengalaman sosial dan spritual bagi para pelanggan, serta menyediakan suasana ramah lingkungan terbaik pada setiap proyek pengembangannya (LPKR 2012).
PT Jasa Marga Tbk
yaitumenjadi perusahaan pengembang dan operator jalan tol terkemuka di Indonesia. Sedangkan visi 2022 adalahmenjadi salah satu perusahaan terkemuka di Indonesia. Untuk misinya antara lain (1) mewujudkan percepatan pembangunan jalan tol, (2) menyediakan jalan tol yang efisien dan andal, dan (3) meningkatkan kelancaran distribusi barang dan jasa. Salah satu cara untuk mewujudkan visinya tersebut PT Jasa Marga mendaftarkan sahamnya pada Tahun 2007 (JSMR 2012).
Bank Negara Indonesia Tbk
Berdiri sejak tahun 1946, BNI yang dahulu dikenal sebagai Bank Negara Indonesia merupakan bank pertama yang didirikan dan dimiliki oleh Pemerintah Indonesia. Tahun 1955 status BNI diubah menjadi bank komersial milik pemerintah sehubungan dengan penambahan modal. Perubahan ini melandasi pelayanan yang lebih baik dan tuas bagi sektor usaha nasional. Sejalan dengan keputusan penggunaan tahun pendirian sebagai bagian dari identitas perusahaan, nama Bank Negara Indonesia 1946 resmi digunakan mulai akhir tahun 1968.
Perubahan ini menjadikan Bank Negara Indonesia lebih dikenal sebagai “BNI 46”. Pada tahun 1992, status hukum dan nama BNI berubah menjadi PT Bank
Negara Indonesia (Persero), sementara keputusan untuk menjadi perusahaan publik diwujudkan melalui penawaran saham perdana di pasar modal pada tahun 1996.
Kemampuan BNI untuk beradaptasi terhadap perubahan dan kemajuan lingkungan sosial budaya serta teknologi dicerminkan melalui penyempurnaan identitas perusahaan yang berkelanjutan dari masa ke masa. Hal ini juga menegaskan dedikasi dan komitmen BNI terhadap perbaikan kualitas kinerja secara terus-menerus. Pada tahun 2004, identitas perusahaan yang diperbaharui mulai digunakan untuk menggambarkan prospek masa depan yang lebih baik. Pada akhir tahun 2011, Pemerintah Republik Indonesiamemegang 60% saham BNI, sementara 40% saham selebihnya dimiliki oleh pemegang saham publik baik individu maupun institusi domestik dan asing.
BNI bertekad untuk memberikan pelayanan yang terbaik bagi negeri, serta senantiasa menjadi kebanggaan negara. Dengan visinya menjadi bank yang unggul, terkemuka dan terdepan dalam layanan dan kinerja. Misi BNI ada lima yaitu memberikan layanan prima dan solusi yang bernilai tambah kepada seluruh nasabah, dan selaku mitra pilihan utama, meningkatkan nilai investasi yang unggul bagi investor, menciptakan kondisi terbaik sebagai tempat kebanggaan untuk berkarya dan berprestasi, meningkatkan kepedulian dan tanggung jawab terhadap lingkungan dan sosial, menjadi acuan pelaksanaan kepatuhan dan tata kelola perusahaan yang baik (BBNI 2012).
United TractorsTbk
