SKRIPSI
ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN
INVESTASI (SAHAM LQ-45 DI BURSAEFEK INDONESIA)
OLEH:
JESIKA SEMBIRING 150521083
PROGRAM STUDI S1 MANAJEMEN EKSTENSI DEPARTEMEN MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2017
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
DEPARTEMEN MANAJEMEN
PENANGGUNG JAWAB SKRIPSI
Nama : Jesika Sembiring
NIM : 150521083
Program Studi : S1- Manajemen Ekstensi Konsentrasi : Manajemen Keuangan
Judul : Analisis Pembentukan Portofolio Optimal Menggunakan Model Indeks Tunggal Untuk Pengambilan Keputusan Investasi (Saham LQ-45 Di Bursa Efek Indonesia)
Medan, September 2017
NIM. 150521083 Jesika Sembiring
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
DEPARTEMEN MANAJEMEN
LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI
Nama : Jesika Sembiring
NIM : 150521083
Program Studi : S1- Manajemen Ekstensi Konsentrasi : Manajemen Keuangan
Judul : Analisis Pembentukan Portofolio Optimal Menggunakan Model Indeks Tunggal Untuk Pengambilan Keputusan Investasi (Saham LQ-45 Di Bursa Efek Indonesia)
Penguji I Penguji II
Drs. Syahyunan, M.Si Dra. Nisrul Irawati, MBA NIP. 19660904 199109 1 003 NIP. 19621204 198903 2 003
Pembimbing
Dra.Lisa Marlina, M.Si NIP. 19570314 198503 2 00
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
DEPARTEMEN MANAJEMEN
PERSETUJUAN ADMINISTRASI AKADEMIK
Nama : Jesika Sembiring
NIM : 150521083
Program Studi : S1- Manajemen Ekstensi Konsentrasi : Manajemen Keuangan
Judul : Analisis Pembentukan Portofolio Optimal Menggunakan Model Indeks Tunggal Untuk Pengambilan Keputusan Investasi (Saham LQ-45 Di Bursa Efek Indonesia)
Medan, September 2017
a.n Ketua Program Studi Manajemen
NIP. 19660406 199303 1 013
LEMBAR PERNYATAAN
Saya yang bertanda tangan dibawah ini menyatakan dengan sesungguhnya
bahwa skripsi saya yang berjudul “Analisis Pembentukan Portofolio Optimal
Menggunakan Model Indeks Tunggal Untuk Pengambilan Keputusan Investasi
(Saham LQ-45 Di Bursa Efek Indonesia)” adalah benar hasil karya tulis saya
sendiri yang disusun sebagai tugas akademik guna menyelesaikan beban
akademik pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.
Bagian atau data tertentu yang saya peroleh dari perusahaan atau lembaga,
dan/atau saya kutip dari hasil karya orang lain telah mendapat izin, dan/atau
dituliskan sumbernya secara jelas sesuai norma, kaidah dan etika penulisan ilmiah
Apabila kemudian hari ditemukan adanya kecurangan dan plagiat dalam
skripsi ini, saya bersedia menerima sanksi sesuai dengan peraturan yang berlaku.
Medan, September 2017
NIM. 150521083 Jesika Sembiring
KEMENTRIAN RISET, TEKNOLOGI DAN PENDIDIKAN TINGGI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
Jln. Prof.T.M.Hanafiah,SH,Kampus USU Medan 20155
Telp (061) 8218532, (061) 8214545, Faks (061) 8218532, (061) 8214545
TANDA TERIMA SKRIPSI
NAMA JESIKA SEMBIRING
NIM 150521083
DEPARTEMEN MANAJEMEN
JUDUL SKRIPSI
ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI (SAHAM LQ-45 DI BURSA EFEK INDONESIA)
Skripsi tersebut di terima:
NO NAMA JABATAN TANDA
TERIMA
1 Dr. Amlys Syahputra
Silalahi, M.Si
Ketua
Departemen/Program Studi 2 Dra. Lisa Marlina, M.Si Pembimbing
3 Drs. Syahyunan, M.Si Penguji I
4 Vina Administrasi Departemen
5 Perpustakaan FEB USU
Diketahui, Medan, September 2017
A.n Ketua Program Studi Mahasiswa yang bersangkutan
Dr. Amlys Syahputra Silalahi, M.Si
NIP. 19660406 199303 1 013 NIM. 150521083
ABSTRAK
ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN
INVESTASI (SAHAM LQ-45 DI BURSA EFEK INDONESIA)
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui saham-saham apa saja yang dapat membentuk portofolio optimal, mengetahui proporsi masing-masing saham yang membentuk portofolio optimal, mengetahui besarnya tingkat pengembalian yang diharapkan dan risiko dari portofolio yang terbentuk berdasarkan Model Indeks Tunggal. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Populasi yang digunakan adalah saham indeks LQ-45 periode Februari 2015 sampai dengan Januari 2017 dengan jumlah sampel yang terpilih sebanyak 39 (tigapuluh sembilan) saham. Hasil penelitian menunjukkan dari 39 (tigapuluh sembilan) saham terdapat 9 (Sembilan) saham yang layak masuk portofolio optimal diantaranya: AKRA dengan proporsi 17.06%, WSKT dengan proporsi 14.33%, ADRO dengan proporsi 8.45%, GGRM dengan proporsi 16.87%, BBTN dengan proporsi 9.03%, TLKM dengan proporsi 12.76%, PTBA dengan proporsi 7.58%, UNVR dengan proporsi 8.86%, UNTR dengan proporsi 5.07%. Portofolio ini memberikan expected return 1.73% per bulan dengan tingkat risiko 3.46% per bulan.
ABSTRACT
OPTIMAL PORTPOLIO CONSTRUCTION USING SHARPE SINGLE INDEX MODEL (LQ-45 STOCKS INDEX FROM BURSA EFEK
INDONESIA)
The purposes of this study is to find stocks that meet the criteria for establish of the optimal portfolio, to determine the proportion of each stock which formed an optimal portfolio, to determine the level of expected return and risk of the portfolio established based Single Index Model. The method used in this research is descriptive research with quantitative approach. The population used is LQ-45 stocks index period February 2015 until January 2017 and samples selected are 39 (thirty nine) stocks. The results showed from 39 (thirty nine) samples selected, there are 9 (eight) stocks included in the optimal portfolio: AKRA with the proportion of 17.06%, WSKT with the proportion of 14.33%, ADRO with the proportion of 8.45%, GGRM with the proportion of 16.87%, BBTN with the proportion of 9.03%, TLKM with the proportion of 12.76%, PTBA with the proportion of 7.58%, UNVR with the proportion of 8.86%, UNTR with the proportion of 5.07%. Portfolio gives expected return 1.73% per month with 3.46% the rate of risk per month.
KATA PENGANTAR
Segala puji syukur bagi Tuhan yang Maha Esa atas segala berkat dan
hikmat yang telah diberikanNya sehingga peneliti dapat menyelesaikan skripsi ini
dengan baik. Dalam penyusunan skripsi ini, ada banyak hal yang peneliti alami
serta peneliti menerima banyak dukungan dari pihak-pihak yang tak henti
memberikan semangat dan dukungannya. Pada kesempatan ini peneliti ingin
menyampaikan rasa terimakasih kepada:
1. Bapak Prof. Dr. Ramli, SE, M.Si, selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Universitas Sumatera Utara.
2. Bapak Dr. Amlys Syahputra Silalahi, M.Si, selaku Ketua Program Studi S-1
Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.
3. Ibu Dra. Lisa Marlina, M.Si, selaku Dosen Pembimbing peneliti yang selalu
mendukung, memotivasi, dan memberikan arahan selama skripsi ini dalam
proses penyelesaian.
4. Bapak Drs. Syahyunan, M.Si, selaku Dosen Penguji 1. Peneliti mengucapkan
terimakasih atas kesediaan Bapak dalam memberikan saran serta nasehat
sehingga skripsi ini dapat terselesaikan dengan baik.
5. Ibu Dra. Nisrul Irawati, MBA, selaku Dosen Penguji 2. Peneliti mengucapkan
terimakasih atas kesediaan Ibu dalam memberikan saran serta nasehat
sehingga skripsi ini dapat terselesaikan dengan baik.
6. Teristimewa rasa terimakasih terdalam untuk kedua orangtua, Ayahanda Setia
Sembiring dan Ibunda Tirmayalin Br Sitohang yang selalu mendukung dan
7. terlebih saat menyelesaikan proses perkuliahan.
8. Kepada Kakak Nova Sembiring, Immanuel Sembiring, Gunawan Sembiring,
Elisabeth Sinaga, Ervina Saragih, Chaterine Girsang, Joen Sihaloho serta
keluarga besar Opung Astrid Sitohang terimakasih atas doa dan motivasinya
selama ini.
9. Kepada seluruh teman-teman Manajemen Ekstensi angkatan 2015 dan
Consolatio Choir yang telah memberikan dukungan dan semangat dalam
menyelesaikan skripsi ini.
10. Kepada pihak-pihak lain baik keluarga, saudara, dan teman yang tak dapat
disebutkan satu per satu terimakasih atas doa dan dukungan yang telah
diberikan sehingga peneliti dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik.
Akhir kata peneliti berharap semoga skripsi ini bermanfaat bagi pembaca
dan peneliti lainnya.
Medan, September 2017 Peneliti
150521083 Jesika Sembiring
DAFTAR ISI
Halaman
ABSTRAK ... i
ABSTRACT ... ii
KATA PENGANTAR ... iii
DAFTAR ISI ... v
DAFTAR TABEL ... vii
DAFTAR GAMBAR ... viii
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Rumusan Masalah ... 4
1.3 Tujuan Penelitian ... 5
1.4 Manfaat Penelitian ... 5
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 LandasanTeori ... 6
2.1.1 Investasi ... 6
2.1.2 Return ... 8
2.1.3 Risiko ... 9
2.1.4 Portofolio ... 10
2.1.5 Model Indeks Tunggal ... 12
2.2 Penelitian Terdahulu ... 14
2.3 Kerangka Konseptual ... 16
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian ... 18
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian ... 18
3.3 Batasan Operasional ... 18
3.4 Populasi dan Sampel ... 19
3.5 Jenis dan Sumber Data ... 22
3.6 Metode Pengumpulan Data ... 23
3.7 Teknik Analisis Data ... 23
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Perhitungan Return Saham (Ri) dan Expected Return Saham E(𝑅𝑅𝑖𝑖) ... 31
4.2 Perhitungan Return Pasar (𝑅𝑅𝑚𝑚 ) dan Expected Return Pasar 𝐸𝐸(𝑅𝑅𝑚𝑚 ) ... 32
4.3 Perhitungan Varian Return Pasar ... 32
4.4 Perhitungan Beta, Alpha, Varians dari Kesalahan Residu, dan Excess Return to Beta (ERB) Masing- Masing Saham ... 32
4.5 Perhitungan Cut off Rate dan Cut Off Point ... 34
4.6 Penentuan Kandidat Portofolio Optimal ... 35
4.8 Perhitungan Expected Return dan Risiko dari
Kombinasi Portofolio yang Terpilih ... 41
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan ... 43
5.2 Saran ... 44
DAFTAR PUSTAKA ... 45
DAFTAR TABEL
No.Tabel Judul Halaman
1.1 Return LQ-45 Tahun 2012 hingga 2016 ... 3
2.1 Penelitian Terdahulu ... 14
3.1 Daftar Populasi dan Sampel Perusahaan LQ-45 yang Terdaftar di BEI Salama 4 Periode Penelitian ... 20
3.2 Jumlah Sampel Berdasarkan Kriteria Seleksi Sampel ... 21
3.3 Daftar Saham LQ-45 yang Menjadi Sampel Pada Penelitian ... 21
4.1 Return dan Expected Return... 31
4.2 Hasil Perhitungan Nilai β, α, 𝜎𝜎𝑒𝑒𝑖𝑖2, dan ERB ... 33
4.3 Hasil perhitungan Cut Off Rate dan Cut Off Point ... 34
4.4 Kandidat Saham Indeks LQ-45 Dalam Portofolio Optimal …... ... 35
4.5 Proporsi Dana Portofolio Optimal ... 41
DAFTAR GAMBAR
No.Tabel Judul Halaman
2.1 Portofolio Optimal ... 11 2.2 Prosedur Pembuatan Portofolio Optimal ... 17
LAMPIRAN
Lampiran Judul Halaman
1 Harga Penutupan Saham Per bulannya ... 48 2 Hargta Penutupan Saham LQ-45 ... 66 3 BI Rate ... 67
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Investasi adalah komitmen atas sejumlah dana atau sumberdaya lainnya
yang dilakukan pada saat ini, dengan tujuan memperoleh sejumlah keuntungan di
masa mendatang (Syahyunan, 2015:1). Seorang investor membeli sejumlah saham
saat ini dengan harapan memperoleh keuntungan dari kenaikan harga saham
ataupun sejumlah dividen di masa mendatang, sebagai imbalan atas waktu dan
risiko yang terkait dengan investasi tersebut.
Keputusan investasi bagi seorang investor menyangkut masa yang akan
datang yang mengandung ketidakpastian, yang mengandung unsur risiko bagi
investor oleh karena itu investor perlu membuat portofolio sahamnya. Portofolio
saham adalah investasi yang terdiri dari berbagai saham perusahaan yang berbeda
dengan harapan bila harga salah satu saham menurun, sementara yang lain
meningkat, maka investasi tersebut tidak mengalami kerugian (Zubir, 2011:2).
Pembentukan portofolio pada dasarnya sangat penting bagi para investor
digunakan sebagai dasar dalam melakukan diversifikasi saham agar dapat
membentuk portofolio yang optimal. Ada beberapa cara untuk membentuk
portofolio optimal, salah satunya dengan menggunakan model indeks tunggal.
Model indeks tunggal dipilih karena lebih sederhana untuk diterapkan,
yaitu dengan menyederhanakan perhitungan model Markowitz dengan
menyediakan parameter-parameter input yang dibutuhkan dalam perhitungan
dapat juga digunakan untuk menghitung return ekspektasian dan risiko portofolio.
Single index model adalah sebuah teknik untuk mengukur return dan risiko sebuah
saham atau portofolio (Zubir, 2011:97). Model tersebut mengasumsikan bahwa
pergerakan return saham hanya berhubungan dengan pergerakan pasar. Jika pasar
bergerak naik, dalam arti pergerakan terhadap saham meningkat, maka harga saham
di pasar akan naik juga. Sebaliknya, jika pasar bergerak turun, maka harga saham
akan turun juga.
Perhitungan untuk menentukan portofolio optimal akan sangat dimudahkan
jika hanya didasarkan pada sebuah angka yang dapat menentukan apakah suatu
sekuritas dapat dimasukkan kedalam portofolio optimal tersebut. Angka tersebut
adalah rasio antara akses return dengan beta (excess return to beta ratio). Portofolio
yang optimal akan berisi dengan aktiva-aktiva yang mempunyai nilai excess return to
beta ratio (ERB) yang tinggi. Aktiva-aktiva dengan nilai rasio ERB yang rendah
tidak akan dimasukkan kedalam portofolio optimal. Dengan demikian diperlukan
sebuah titik pembatas (cut-off point) yang menentukan batas nilai ERB berapa yang
dikatakan tinggi (Hartono, 2014:430).
Banyaknya saham yang terdaftar dalam bursa sering membuat investor
bingung dalam memilih saham yang baik untuk dimasukkan kedalam portofolionya.
Oleh karena itu, Bursa Efek Indonesia (BEI) menerbitkan indeks saham dengan
kriteria-kriteria tertentu untuk mengatasi kesulitan yang dialami para investor. Salah
satu dari indeks saham tersebut adalah Indeks liquid45 (LQ-45).
Indeks liquid45 (LQ-45) adalah indeks yang terdiri dari 45 (empat puluh
serta lolos seleksi menurut beberapa kriteria pemilihan (Tandelilin, 2010:87).
Kriteria-kriteria berikut digunakan untuk memilih ke-45 saham yang masuk dalam
indeks LQ-45 sebagai berikut:
1. Masuk dalam urutan 60 terbesar dari total transaksi saham di pasar regular
(rata-rata nilai transaksi selama 12 bulan terakhir).
2. Urutan berdasarkan kapitalisasi pasar (rata-rata nilai kapitalisasi pasar selama
12 bulan terakhir).
3. Telah tercatat di BEI selama paling sedikit 3 bulan.
4. Kondisi keuangan dan prospek pertumbuhan perusahaan, frekuensi dan
jumlah hari transaksi di pasar regular.
Penggantian saham dilakukan setiap enam bulan sekali, yaitu pada awal
bulan Februari dan Agustus. Apabila terdapat saham yang tidak memenuhi kriteria
seleksi, maka saham tersebut dikeluarkan dari perhitungan indeks dan diganti
dengan saham lain yang memenuhi kriteria. Meskipun diisi oleh saham
perusahaan-perusahaan yang memiliki banyak kelebihan jika dibandingkan
dengan saham perusahaan-perusahaan lain, indeks LQ-45 tidak luput dari naik
turunnya return. Hal tersebut dapat dilihat dari return indeks LQ-45 tahun 2012
hingga 2016 pada Tabel 1.1.
Tabel 1.1
Return LQ-45 Tahun 2012 hingga 2016 Tahun Return LQ-45 (%) 2012 6,58 2013 9,40 2014 8,23 2015 -0,14 2016 3,66
Berdasarkan data pada Tabel 1.1 tersebut dapat disimpulkan bahwa return
pasar yang dilihat dari return LQ-45 mengalami fluktuasi dan sempat mengalami
penurunan hingga -0,14% pada tahun 2015, hal ini mengindikasikan bahwa terdapat
unsur risiko dalam investasi tersebut. Meskipun saham-saham LQ-45 merupakan
sekumpulan saham yang memiliki likuiditas tinggi, memiliki frekuensi perdagangan
tinggi namun tidak lepas dari ketidakpastian akan tingkat pengembalian yang akan
diterima investor sehingga para investor harus mempertimbangkan berbagai
ketidakpastian yang mungkin terjadi dan mengantisipasinya dengan cara membuat
portofolio optimal terhadap investasinya.
Fluktuasi return saham yang cukup tinggi yang terjadi terhadap saham-saham
liquid dalam indeks LQ-45 di dalam menghadapi kondisi pasar membuat peneliti
tertarik membahas lebih lanjut tentang risiko dan return dalam portofolio saham
dengan judul: “Analisis Pembentukan Portofolio Optimal Menggunakan Model
Indeks Tunggal Untuk Pengambilan Keputusan Investasi (Saham LQ-45 di Bursa Efek Indonesia)”.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang, maka dirumuskan masalah sebagai berikut:
1. Saham-saham apa saja yang dapat membentuk portofolio optimal pada saham
LQ-45 di Bursa Efek Indonesia?
2. Seberapa besar proporsi masing-masing saham yang membentuk portofolio
optimal pada saham LQ-45 di Bursa Efek Indonesia?
3. Seberapa besar tingkat pengembalian yang diharapkan dan risiko dari portofolio
1.3 Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk:
1. Mengetahui saham-saham apa saja yang dapat membentuk portofolio optimal
pada saham LQ-45 di Bursa Efek Indonesia.
2. Mengetahui proporsi masing-masing saham yang membentuk portofolio
optimal pada saham LQ-45 di Bursa Efek Indonesia.
3. Mengetahui besarnya tingkat pengembalian yang diharapkan dan risiko dari
portofolio yang terbentuk pada saham LQ-45 di Bursa Efek Indonesia.
1.4 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat penelitian ini adalah:
1. Investor dan Calon Investor
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi para investor
untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam membentuk portofolio
optimal saham sehingga para investor dan calon investor dapat memilih
alternatif investasi terbaik.
2. Peneliti
Untuk menambah wawasan mengenai investasi di pasar modal juga melatih
untuk lebih memahami informasi yang dapat dijadikan pedoman dalam
membentuk suatu portofolio.
3. Peneliti Selanjutnya
Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai salah satu referensi bagi
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Landasan Teori 2.1.1 Investasi
Investasi adalah komitmen atas sejumlah dana atau sumberdaya lainnya
yang dilakukan pada saat ini, dengan tujuan memperoleh sejumlah keuntungan di
masa mendatang (Syahyunan, 2015:1). Seorang investor membeli sejumlah saham
saat ini dengan harapan memperoleh keuntungan dari kenaikan harga saham
ataupun sejumlah dividen di masa mendatang, sebagai imbalan atas waktu dan
risiko yang terkait dengan investasi tersebut.
Keputusan investasi bagi seorang investor menyangkut masa yang akan
datang yang mengandung ketidakpastian, yang mengandung unsur risiko bagi
investor. Seorang investor harus mempertimbangkan dua hal, yaitu pendapatan
yang diharapkan (expected return) dan risiko (risk) yang terkandung dalam
investasi yang dilakukan.
Proses keputusan investasi terdiri dari 5 (lima) tahap keputusan yang
berjalan terus-menerus sampai tercapai keputusan investasi yang terbaik.
Tahap-tahap keputusan investasi tersebut adalah sebagai berikut (Tandelilin, 2010:12):
1. Penentuan Tujuan Investasi
Tujuan masing-masing investor bisa berbeda-beda tergantung pada investor
yang membuat keputusan tersebut. Misalnya, lembaga dana pensiun yang
bertujuan untuk memperoleh dana untuk membayar dana pensiun nasabahnya
Sedangkan bagi institusi penyimpanan dana seperti bank misalnya,
mempunyai tujuan untuk memperoleh return yang lebih tinggi di atas
biaya investasi yang dikeluarkan. Mereka biasanya lebih menyukai
investasi pada sekuritas yang mudah diperdagangkan ataupun pada
penyaluran kredit yang lebih beresiko tetapi memberikan harapan return
yang tinggi.
2. Penentuan Kebijakan Investasi
Tahap kedua ini merupakan tahap penentuan kebijakan untuk memenuhi
tujuan investasi yang telah ditetapkan. Tahap ini dimulai dengan
penentuan keputusan alokasi aset. Keputusan ini menyangkut
pendistibusian dana yang dimiliki pada berbagai kelas asset yang tersedia
(saham, obligasi, real estat ataupun sekuritas luar negeri). Investor juga
harus memperhatikan berbagai batasan mempengaruhi kebijakan investasi
seperti seberapa besar dana yang dimiliki dan proporsi pendistribusian
dana tersebut serta beban pajak dan pelaporan yang harus ditanggung.
3. Pemilihan stategi portofolio
Strategi portofolio yang dipilih harus konsisten dengan dua tahap
sebelumnya. Ada dua srategi portofolio yang bisa dipilih, yaitu strategi
portofolio aktif dan stategi portofolio pasif. Strategi portofolio aktif
meliputi kegiatan penggunaan informasi yang tersedia dan teknik-teknik
peramalan secara aktif untuk mencari kombinasi portofolio yang lebih
baik. Strategi portofolio pasif meliputi aktivitas investasi pada portofolio
4. Pemilihan aset
Setelah strategi portofolio ditentukan, tahap selanjutnya adalah pemilihan
aset-aset yang akan dimasukkan dalam portofolio. Tahap ini memerlukan
pengevaluasian setiap sekuritas yang ingin dimasukkan dalam portofolio.
Tujuan tahap ini adalah untuk mencari kombinasi portofolio yang efisien,
yaitu portofolio yang menawarkan return diharapkan yang tertinggi dengan
tingkat resiko tertentu atau sebaliknya menawarkan return diharapkan
tertentu dengan tingkat risiko terendah.
5. Pengukuran dan evaluasi kinerja portofolio
Proses keputusan investasi merupakan proses keputusan yang
berkesinambungan dan terus-menerus. Artinya jika tahap pengukuran dan
evaluasi kinerja telah dilewati dan ternyata hasilnya kurang baik, maka proses
keputusan investasi harus dimulai lagi dari tahap pertama, demikian
seterusnya sampai dicapai keputusan investasi yang paling optimal.
2.1.2 Return
Return (kembalian) adalah tingkat keuntungan yang dinikmati oleh
pemodal atas suatu investasi yang dilakukannya (Hadi, 2013:194). Sumber return
dalam investasi terdiri dari dua komponen utama, yaitu yield dan capital gains.
Yield merupakan komponen return yang mencerminkan aliran kas atau
pendapatan yang diperoleh secara periodik dari suatu investasi. Sedangkan capital
gains (loss) merupakan kenaikan (penurunan) harga dari surat berharga yang bisa
memberikan keuntungan (kerugian) bagi investor.
investasi pada saham, return saham dihitung dengan rumus (Hartono, 2014: 265):
𝑅𝑅𝑖𝑖 = 𝑃𝑃𝑡𝑡−𝑃𝑃𝑃𝑃𝑡𝑡−1𝑡𝑡−1+𝐷𝐷𝑡𝑡
di mana:
𝑅𝑅𝑖𝑖 = return saham i
𝑃𝑃𝑡𝑡 = harga saham periode t 𝑃𝑃𝑡𝑡−1 = harga saham periode lalu 𝐷𝐷𝑡𝑡 = deviden pada periode t
Secara matematis, rumus untuk menghitung return yang diharapkan dari
suatu sekuritas bisa dituliskan dalam persamaan berikut ini (Zubir, 2011:5):
E(𝑅𝑅𝑖𝑖) = ∑𝑛𝑛𝑡𝑡=1𝑅𝑅𝑖𝑖𝑡𝑡 𝑛𝑛 di mana:
E(𝑅𝑅𝑖𝑖) = expected return saham i 𝑅𝑅𝑖𝑖𝑡𝑡 = return saham i pada hari ke t
n = periode waktu atau jumlah hari observasi
2.1.3 Risiko
Risiko adalah kemungkinan terjadinya kerugian atau return negatif dari
suatu investasi (Syahyunan, 2015:74). Risiko investasi di pasar modal pada
dasarnya terdiri atas risiko sitematis (systematic risk) dan risiko tidak sistematis
(unsystematic risk). Risiko sistematis merupakan risiko yang tidak dapat
dihilangkan dengan melakukan diversifikasi, karena fluktuasi risiko yang
dipengaruhi oleh faktor-faktor makro yang dapat mempengaruhi pasar secara
pemerintah, dan sebagainya. Risiko sistematis sering dinyatakan dengan beta (β). Risiko tidak sistematis merupakan risiko yang dapat dihilangkan dengan
melakukan diversifikasi.
Harry M. Markowits di tahun 1950-an (dalam Hartono, 2014:313)
menunjukkan bahwa secara umum risiko mungkin dapat dikurangi dengan
menggabungkan beberapa sekuritas tunggal kedalam bentuk portofolio.
Persyaratan utama untuk dapat mengurangi risiko didalam portofolio ialah
return untuk masing-masing sekuritas tidak berkorelasi secara positif dan
sempurna. Selanjutnya, Hartono (2014:314) juga mengatakan salah satu
pengukur risiko adalah deviasi standar (standard deviation) atau varian
(variance) yang merupakan kuadrat dari deviasi standar risiko yang diukur
dengan ukuran ini mengukur risiko dari seberapa besar nilai dari tiap-tiap item
menyimpang dari rata-ratanya. Risiko portofolio juga dapat diukur dengan
besarnya deviasi standar atau varian dari nilai-nilai return sekuritas-sekuritas
tunggal yang ada di dalamnya.
2.1.4 Portofolio
Portofolio merupakan kombinasi atau gabungan atau sekumpulan aset,
baik berupa real assets maupun financial assets yang dimiliki oleh investor
(Syahyunan, 2015:206). Hakikat pembentukan portofolio adalah untuk
mengurangi risiko dengan cara diversifikasi, yaitu mengelola sejumlah dana
pada berbagai alternatif investasi yang berkorelasi negatif.
Portofolio saham adalah investasi yang terdiri dari berbagai saham
menurun, sementara yang lain meningkat maka investasi tersebut tidak
mengalami kerugian. (Zubir, 2011: 2).
1 Portofolio Optimal
Perhitungan untuk menentukan portofolio optimal akan sangat
dimudahkan jika hanya didasarkan pada sebuah angka yang dapat menentukan
apakah suatu sekuritas dapat dimasukkan kedalam portofolio optimal tersebut.
Angka tersebut adalah rasio antara akses return dengan beta (excess return to beta
ratio). Portofolio yang optimal akan berisi dengan aktiva-aktiva yang mempunyai
nilai excess return to beta ratio (ERB) yang tinggi. Aktiva-aktiva dengan nilai
rasio ERB yang rendah tidak akan dimasukkan kedalam portofolio optimal.
Dengan demikian diperlukan sebuah titik pembatas (cut-off point) yang
menentukan batas nilai ERB berapa yang dikatakan tinggi (Hartono, 2014:430).
Portofolio optimal secara umum adalah portofolio dititik M di Gambar 2.1.
E(Rp) M E(Rp) 𝑅𝑅𝐵𝐵𝑅𝑅 θ Σp σp
Gambar 2.1 Portofolio Optimal
Portofolio optimal ini merupakan hasil persinggungan garis lurus dari titik 𝑅𝑅𝐵𝐵𝑅𝑅 dengan kurva efficient set. Titik persinggungan M ini merupakan titik
persinggungan antara kurva efficient set dengan garis lurus yang mempunyai sudut atau slope (θ) terbesar. Slope ini nilainya adalah sebesar return ekspektasian portofolio dikurangi dengan return aktiva bebas risiko dibagi dengan deviasi
standar return dari portofolio.
2.1.5 Model Indeks Tunggal
Pembentukan portofolio pada dasarnya sangat penting bagi para investor
digunakan sebagai dasar dalam melakukan diversifikasi saham agar dapat
membentuk portofolio yang optimal. Ada beberapa cara untuk membentuk
fortofolio optimal, salah satunya dengan menggunakan model indeks tunggal.
Model indeks tunggal dipilih karena lebih sederhana untuk diterapkan,
yaitu dengan menyederhanakan perhitungan di model Markowitz dengan
menyediakan parameter-parameter input yang dibutuhkan dalam perhitungan
model Markowitz (Hartono, 2014:407). Di samping itu, model indeks tunggal
dapat juga digunakan untuk menghitung return ekspektasian dan risiko portofolio.
Single index model adalah sebuah teknik untuk mengukur return dan risiko
sebuah saham atau portofolio (Zubir, 2011:97). Model tersebut mengasumsikan
bahwa pergerakan return saham hanya berhubungan denga pergerakan pasar. Jika
pasar bergerak naik, dalam arti pergerakan terhadap saham meningkat, maka
harga saham di pasar akan naik juga. Sebaliknya, jika pasar bergerak turun, maka
harga saham akan turun juga.
Hartono (2014: 407) mengatakan bahwa model indeks tunggal didasarkan
pada pengamatan bahwa harga dari suatu sekuritas berfluktuasi searah dengan
mengalami kenaikan harga jika indeks harga saham naik. Hal ini menyatakan
bahwa return-return dari sekuritas mungkin berkorelasi karena adanya reaksi
umum (common response) terhadap perubahan-perubahan nilai pasar. Dengan
dasar ini, return dari suatu sekuritas dan return dari indeks pasar yang umum
dapat dituliskan:
𝑅𝑅𝑖𝑖=𝑎𝑎𝑖𝑖+𝛽𝛽𝑖𝑖.𝑅𝑅𝑀𝑀+ 𝑒𝑒𝑖𝑖 di mana:
𝑅𝑅𝑖𝑖 = return sekuritas ke-i
𝑎𝑎𝑖𝑖 = ekspektasi dari return sekuritas yang independen terhadap return pasar 𝛽𝛽𝑖𝑖 = beta merupakan koefisien yang mengukur perubahan 𝑅𝑅𝑖𝑖 akibat dari
Perubahan 𝑅𝑅𝑀𝑀
𝑅𝑅𝑀𝑀 = tingkat return dari indeks pasar, juga merupakan suatu variabel acak
𝑒𝑒𝑖𝑖 = kesalahan residu yang merupakan variabel acak dengan nilai ekspektasiannya sama dengan nol atau E(𝑒𝑒𝑖𝑖) = 0
Model indeks tunggal membagi return dari suatu sekuritas ke dalam 2
(dua) komponen, yaitu:
1. Komponen return yang unik diwakili oleh alpha(𝑎𝑎𝑖𝑖) yang independen terhadap return pasar
2. Komponen return yang berhubungan dengan return pasar yang diwakili oleh 𝛽𝛽𝑖𝑖.𝑅𝑅𝑀𝑀
Model indeks tunggal dapat juga dinyatakan dalam bentuk ekspektasian
return sebagai berikut:
2.2 Penelitian Terdahulu
Penelitian terdahulu dapat dilihat pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu
No Peneliti / Tahun Judul Penelitian Teknik Analisis
Data Hasil Penelitian
1 Margana dan Artini
(2017) Pembentukan Portofolio Optimal Menggunakan Model Indeks tunggal Pembentukan portofolio optimal menggunakan model indeks tunggal
Hasil penelitian ini
menunjukkan dari 45 saham terdapat 9 saham layak masuk portofolio optimal diantaranya: CPIN dengan proporsi 12.45%, INDF dengan proporsi 7.7%, HMSP dengan proporsi 12.63%, GGRM dengan proporsi 20.8%, PTPP dengan proporsi 17.99%, SMGR dengan proporsi 14.98%, AKRA dengan proporsi 7.16%, TELKOM dengan proporsi 3.66%, BBTN dengan proporsi 2.63%. portofolio ini
memberikan expected return 4.87% dengan tingkat risiko 0.01%.
2 Sathyaprijaya
(2016)
Optimum Portfolio Construction Using Sharpe Index Model with Reference to Infrastucture Sector and pharmaceutica Sectorl Sharpe index model
Kinerja saham dari 20 perusahaan infrastruktur dan parmasi, 10 dari masing-masing perusahaan dihitung. Ditemukan bahwa sektor farmasi melakukan 80% lebih baik dari sektor infrastruktur. Dari analisis akhir penelitian ini diketahui Dr Reddy dari sektor Farmasi memiliki saham terbesar yaitu 56%, Cipla 25%, Gmr 7%, Ranbaxy 6%, dan Lupin 5%.
3 Wijaya, et al (2016) Analisis Pembentukan
Portofolio Optimal Menggunakan Model Indeks Tunggal (Studi Pada Saham Indeks Bisnis 27 Yang Listing di BEI Tahun 2013-2015) Analisis pembentukan portofolio optimal menggunakan model indeks tunggal
Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 16 sampel yang terpilih terdapat 3 saham perusahaan pembentuk portofolio optimal, yaitu BSDE, BBRI, dan BBCA. Proporsi dana masing-masing saham pembentuk portofolio adalah BSDE (27.96%), BBRI (64.16%), dan BBCA (17.88%). Berdasarkan portofolio yang terbentuk maka tingkat pengembalian ekspektasi sebesar 1.920.008%)% dan risiko portofolio 4 Qur’anitasari, et al (2016) Analisis Pembentukan Portofolio Optimal Dalam Meminimalkan Tingkat Risiko Analisis pembentukan portofolio optimal dengan model indeks tunggal
Dari 29 sampel penelitian ,kandidat saham yang termasuk dalam portofolio optimal adalah UNVR, BBRI, ICBP, KLBF, INDF pada tahun 2013 PTBA, BBCA, ICBP,
LanjutanTabel 2.1
No Peneliti / Tahun Judul Penelitian Teknik Analisis
Data Hasil Penelitian
Investasi Dengan Menggunakan Model Indeks Tunggal (Studi Kasus Saham LQ-45 di BEI Periode Jan 2013-Juli 2015)
KLBF, BBNI, GGRM, TLKM, PGAS, JSMR, BBRI, INTP pada tahun 2014 dan AKRA, UNVR, LPKR pada bulan Januari-Juli 2015. Basarnya proporsi dana pembentuk portofolio optimal pada tahun 2013 adalah UNVR (47.56%), BBRI (10.62%), ICBP (24.78%), KLBF (10.70%), INDF (6.34%), tahun 2014 adalah PTBA (4.48 %), BBCA (11.53%), ICBP (4.46%), KLBF (15.87%), BBNI (23.50), GGRM (6.51%), TLKM (5.22%), PGAS (18.42 %), JSMR (4.78 %), BBRI (4.37%), INTP (0.51%) dan bulan Januari-Juli 2015 adalah AKRA (5.98%), UNVR (84.92%) dan LPKR (9.10%). Berdasarkan potofolio optimal yang terbentuk maka return ekspektasi adalah sebesar 2.19 % tahun 2013, 3.3124 % tahun 2014 dan 3.3208% bulan Januari-Juli 2015. Risiko portofolio adalah sebesar 0.1436% tahun 2013, 0.0163% tahun 2014 dan 0.0542% bulan Januari-Juli 2015.
5 Marlina (2015) Formation of Stock
Portofolio Using Single Index Model (Case Study on Banking Shares In The Indonesia Stock Exchange)
Single Index Model SDRA. Dengan proporsi masing-masing saham, yaitu MAYA sebesar 2.77%, MCOR sebesar 12.69%, BACA sebesar 12.85%, BBCA sebesar 70.04%, dan SDRA sebesar 1.64%.
6 Suroto (2015) Analisis Portofolio
Menerut Model Indeks Tunggal (Studi Empiris Pada Saham LQ-45 di BEI Periode Agustus 2012-Juli 2015
Model indeks tunggal
Terdapat 8 saham yang masuk dalam portofolio optimal dengan proporsi masing-masing sahm, yaitu ICBP sebesar 2.32%, GGRM sebesar 2.19%, PTBA sebesar 2.17%, UNVR sebesar 44.59%, EXCL sebesar 1.62%, AALI 1.88%, AKRA sebesar 12.91%, dan BBCA sebesar 32.33%. Portofolio yang dibentuk menjanjikan tingkat pengembalian yang
diharapkan sebesar 2.7% per bulan dengan resiko sebesar 7.75%. investor yang bersikap menghindari risiko lebih menyukai melakukan diversivikasi dari pada investasi sepenuhnya pada saham individual.
7 Mary and Rathika
(2014)
The Single Index Model and The Construction of Optimal Portofolio With CNXPharma
The single index model
Dari analisis empiris dapat disimpulkan bahwa dari 10 perusahaan yang dipilih untuk tujuan investasi atas dasar
Lanjutan Tabel 2.1
No Peneliti / Tahun Judul Penelitian Teknik Analisis
Data Hasil Penelitian
8 Nalini (2014) Optimal Portpolio
Construction Using Sharpe’s Single Index Model Study Of Selected Stocks From BSE
Sharpe’s single index model
sampel, hanya 4 perusahaan yang dipilih untuk membentuk portofolio optimal
menggunakan model indeks tunggal. 9 Varadharajan and Ganesh (2012) Construction Of Equity Portfolio Of Large Caps Companies Of Selected Sectors in India With With Reference to The Sharpe Index Model
Sharpe index model
Portofolio yang terbentuk dari 18 (delapan belas)
perusahaan yang dipilih ada lima perusahaan yaitu Jayaprakash Power Ventures 33%, Gujarat Industries Power Corp. 28%, Mercator Lines Ltd 12%, NTPC 23%, dan Patspin Limited 4%. Portofolio yang optimal dibentuk denan sharpe
index model. Sifat uang yang
telah diinvestasikan pada efek ini juga dihitung. Keputusan akhir dari investasi harus dilakukan hanya setelah mempertimbangkan semua faktor yang mempengaruhi sekuritas. Ini dapat menjadi faktor makroekonomi ekonomi secara umum yang mengatur gerakan dan tindakan dari efek tersebut dipasar.
10 Eko (2008) Analisis Dan
Penilaian Kinerja Portofolio Optimal Saham-saham LQ45
Model indeks tunggal dan model korelasi konstan
Kombinasi saham-saham pembentuk portofolio optimal ditentukan dengan melihat peringkat masing-masing saham berdasarkan nilai ERB (model indeks tunggal) dan ERS (model korelasi konstan). Portofolio optimal yang dibentuk dengan
menggunakan model indeks tunggal maupun model korelasi konstan
mengindikasikan bahwa investor harus mengalokasikan dana terbesarnya pada saham TLKM.
2.3 Kerangka Konseptual
Dalam menentukan keputusan investasi, seorang investor harus melakukan
seleksi saham untuk menentukan saham-saham apa saja yang akan dipilih. Saham
yang dipilih yaitu yang memberikan return maksimal dengan resiko tertentu, atau
return tertentu dengan risiko minimal. Sebagai pedoman dalam menyeleksi
dengan membentuk portofolio optimal menggunakan model indeks tunggal.
Portofolio yang optimal akan berisi aktiva-aktiva yang mempunyai nilai rasio
ERB yang tinggi. Aktiva-aktiva dengan nilai rasio ERB yang rendah tidak akan
dimasukkan kedalam portofolio optimal. Dengan demikian diperlukan sebuah titik
pembatas (cut-off point) yang menentukan batas nilai ERB berapa yang dikatakan
tinggi (Hartono, 2014:430).
Investor yang rasional akan memilih saham-saham yang masuk kandidat
portofolio (ERB>𝐶𝐶∗). Setelah itu investor dapat melakukan penilaian terhadap kinerja portofolionya, baik pada aspek tingkat keuntungan yang diperoleh maupun
risiko yang ditanggung. Kemudian investor mengetahui proporsi dana untuk
diinvestasikan pada saham yang terpilih.
Gambar 2.2 adalah prosedur pembuatan portofolio optimal berdasarkan
model indeks tunggal.
Menghitung Excess return to beta ratio (ERB)
Gambar 2.2
Prosedur pembuatan portofolio optimal
Menghitung nilai cut of rate (Ci)
Menentukah saham yang masuk dalam portofolio optimal (ERB>𝐶𝐶∗)
Menghitung proporsi dana
Menghitung expected return dan risiko portofolio optimal saham c
c
c
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian
deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Penelitiaan deskriptif adalah desain
penelitian yang disusun dalam rangka memberikan gambaran secara sistematis
tentang informasi ilmiah yang berasal dari subjek atau objek penelitian (Sanusi,
2011:13). Penelitian deskriptif berfokus pada penjelasan sistematis tentang fakta
yang diperoleh pada saat penelitian dilakukan. Deskriptif yang digambarkan pada
penelitian ini adalah segala sesuatu yang berkaitan dengan pembentukan
portofolio saham-saham LQ-45 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan
menggunakan model indeks tunggal.
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Bursa Efek Indonesia dengan mengakses
www.investing.com, www.idx.co.id, dan www.bi.go.id. Penelitian ini dilakukan
mulai bulan Mei 2017 sampai dengan Agustus 2017.
3.3 Batasan Operasional
Batasan operasional digunakan untuk pemusatan pembahasan terhadap
tujuan penelitian yang ingin dicapai, sehingga arah tujuan tidak keluar dari
batasan yang akan diteliti. Berdasarkan hal tersebut maka fokus penelitian ini
adalah menentukan saham-saham yang akan membentuk portofolio optimal,
optimal menggunakan model indeks tunggal, dan juga menghitung tingkat
pengembalian yang akan diterima dan seberapa besar risikonya.
3.4 Populasi dan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek
yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh
peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono,
2009:61).
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh saham perusahaan go
public yang terdaftar dalam kelompok saham LQ-45 di Bursa Efek Indonesia
selama 4 (empat) periode indeks LQ-45 yaitu periode Februari 2015 sampai
dengan Juli 2015, Agustus 2015 sampai dengan Januari 2016, Februari 2016
sampai dengan Juli 2016, Agustus 2016 sampai dengan Januari 2017.
Sampel adalah sebagian atau wakil dari populasi yang akan diteliti
(Arikunto, 2010:174). Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini
menggunakan kriteria tertentu. Adapun kriteria pengambilan sampel yaitu
1. Perusahaan yang secara berturut-turut terdaftar dalam 4 (empat) periode
indeks LQ-45 yaitu periode Februari 2015 sampai dengan Juli 2015,
Agustus 2015 sampai dengan Januari 2016, Februari 2016 sampai dengan
Juli 2016, Agustus 2016 sampai dengan Januari 2017.
2. Perusahaan yang tidak melakukan stock split selama periode penelitian.
Tabel 3.1
Daftar Populasi dan Sampel Perusahaan LQ-45 Yang Terdaftar di BEI selama 4 Periode Penelitian
No Kode Nama Perusahaan Kriteria 1 Kriteria
2 Sampel P1 P2 P3 P4
1 AALI Astra Agro Lestari Tbk √ √ √ √ √ 1 2 ADHI Adhi Karya (Persero) Tbk √ √ √ √ √ 2
3 ADRO Adaro Energy Tbk √ √ √ √ √ 3
4 AKRA AKR Corporindo Tbk √ √ √ √ √ 4
5 ANTM Aneka Tambang Tbk √ √ √ √
6 ASII Astra Interational Tbk √ √ √ √ √ 5 7 ASRI Alam Sutera Realty Tbk √ √ √ √ √ 6 8 BBCA Bank Central Asia Tbk √ √ √ √ √ 7 9 BBNI Bank Negara Indonesia
(Persero) Tbk √ √ √ √ √
8
10 BBRI Bank Rakyat Indonesia
(Persero) Tbk √ √ √ √ √
9
11 BBTN Bank Tabungan Negara
(Persero) Tbk √ √ √ √ √
10
12 BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk √ √ √ √ √ 11 13 BMTR Global Mediacom Tbk √ √ √ √ √ 12 14 BSDE Bumi Serpong Damai Tbk √ √ √ √ √ 13 15 CPIN Charoen Pokphand Indonesia
Tbk √ √ √ √ √
14
16 CTRA Ciputra Development Tbk √ √
17 ELSA Elnusa Tbk √ √
18 EXCL Xl Axiata Tbk √ √ √
19 GGRM Gudang Garam Tbk √ √ √ √ √ 15
20 HMSP HM Sampoerna Tbk √ √ √
21 ICBP Indofood CBP Sukses Makmur
Tbk √ √ √ √
22 INCO Vale Indonesia Tbk √ √ √ √ √ 16 23 INDF Indofoot Sukses Makmur Tbk √ √ √ √ √ 17 24 INTP Indocement Tunggal Prakasa
Tbk √ √ √ √ √
18
25 ITMG Indo Tambangraya Megah Tbk √ √ √
26 JSMR Jasa Marga (Persero) Tbk √ √ √ √ √ 19 27 KLBF Kalbe Farma Tbk √ √ √ √ √ 20 28 LPKR Lippo Karawaci Tbk √ √ √ √ √ 21 29 LPPF Matahari Departement Store
Tbk √ √ √ √ √
22
30 LSIP PP London Sumatera Tbk √ √ √ √ √ 23 31 MNCN Media Nusantara Citra Tbk √ √ √ √ √ 24 32 MPPA Matahari Putra Prima Tbk √ √ √ √ √ 25 33 MYRX Hanson International Tbk √ √ √
34 PGAS Perusahaan Gas Negara
(Persero) Tbk √ √ √ √ √
26
35 PTBA Tambang Batubara Bukit Asam
(Persero) Tbk √ √ √ √ √
27
Lanjutan Tabel 3.1
No Kode Nama Perusahaan Kriteria 1 Kriteria 2 Sampel P1 P2 P3 P4
37 PWON Pakuwon Jati Tbk √ √ √ √ √ 29 38 SCMA Surya Citra Media Tbk √ √ √ √ √ 30 39 SILO Siloam International Hospitals
Tbk √ √ √ √ √
31
40 SMGR Semen Indonesia (Persero) Tbk √ √ √ √ √ 32 41 SMRA Summarecon Agung Tbk √ √ √ √ √ 33 42 SRIL Sri Rejeki Isman Tbk √ √ √ √
43 SSMS Sawit Sumbermas Sarana Tbk √ √ √ √ √ 34 44 TBIG Tower Bersama Infrastructure
Tbk √ √ √ √
45 TLKM Telekomunikasi Indonesia
(Persero) Tbk √ √ √ √ √
35
46 UNTR United Ttractors Tbk √ √ √ √ √ 36 47 UNVR Unilever Indonesia Tbk √ √ √ √ √ 37 48 WIKA Wijaya Karya (Persero)Tbk √ √ √ √ √ 38 49 WSKT Waskita Karya (Persero) Tbk √ √ √ √ √ 39 50 WTON Wijaya Karya Beton Tbk √ √
Sumber: www.idx.co.id (data diolah)
Tabel 3.2
Jumlah Sampel Berdasarkan Kriteria Seleksi Sampel
No Kriteria Sampel Jumlah
1. Perusahaan yang terdaftar dalam indeks LQ-45 periode Februari 2015 sampai dengan Januari 2017 secara berturut-turut
40
2. Perusahaan yang melakukan stock split selama penelitian (1)
Jumlah sampel penelitian 39
Sumber: www.idx.co.id (data diolah)
Data perusahaan yang menjadi sampel pada penelitian ini terlihat pada
Tabel 3.3 dibawah ini.
Tabel 3.3
Daftar saham LQ-45 yang menjadi sampel pada penelitian ini
No Kode Nama emitem
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 AALI ADHI ADRO AKRA ASII ASRI BBCA BBNI BBRI BBTN BMRI
Astra Argo Lestari Tbk Adhi Karya (Persero) Tbk Adaro Energy Tbk AKR Corporindo Tbk Astra International Tbk Alam Sutera Realty Tbk Bank Central Asia Tbk
Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk Bank Mandiri (Persero) Tbk
Lajutan Tabel 3.3
No Kode Nama emitem
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 BMTR BSDE CPIN GGRM INCO INDF INTP JSMR KLBF LPKR LPPF LSIP MNCN MPPA PGAS PTBA PTPP PWON SCMA SILO SMGR SMRA SSMS TLKM UNTR UNVR WIKA WSKT Global Mediacom Tbk Bumi Serpong Damai Tbk
Charoen Pokphand Indonesia Tbk Gudang GaramTbk
Vale Indonesia Tbk
Indofood Sukses Makmur Tbk Indocement Tunggal Prakasa Tbk Jasa Marga (Persero) Tbk Kalbe Farma Tbk
Lippo Karawaci Tbk
Matahari Departement Store Tbk PP London Sumatera Tbk Media Nusantara Citra Tbk Matahari Putra Prima Tbk
Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk Tambang Batubara Bukit Asam (Persero) Tbk PP (Persero) Tbk
Pakuwon Jati Tbk Surya Citra Media Tbk
Siloam Internasional Hospitals Tbk Semen Indonesia (Persero) Tbk Summarecon Agung Tbk Sawit Sumbermas Sarana Tbk
Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk United Tractors Tbk
Unilever Indonesia Tbk Wijaya Karya (Persero) Tbk Waskita Karya (Persero) Tbk
Sumber: www.idx.co.id (data diolah)
3.5 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data
sekunder berupa daftar harga-harga saham indeks LQ-45 selama 4 (empat)
periode, yaitu: periode Februari 2015 sampai dengan Juli 2015, Agustus 2015
sampai dengan Januari 2016, Februari 2016 sampai dengan Juli 2016, Agustus
2016 sampai dengan Januari 2017 dan juga BI rate yang di keluarkan oleh
Bank Indonesia.
Sumber data yang diperoleh pada penelitian ini merupakan data
sekunder berupa daftar harga-harga saham perusahaan yang tercatat pada
Bank Indonesia. Data diperoleh dari www.investing.com, www.idx.co.id, dan
www.bi.go.id.
3.6 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan
menggunakan studi dokumentasi, yaitu mencari data mengenai hal-hal atau variabel
yang berupa catatan, buku, suratkabar, majalah, prasasti, notulen rapat, lengger,
agenda, dan sebagainya (Arikunto, 2010:274).
Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini dengan melakukan teknik
dokumtasi yaitu dengan mengumpulkan data dari literature, penelitian terdahulu, dan
data yang berasal dari hasil publikasi Bursa Efek Indonesia.
3.7 Teknik Analisis Data
Analisis data dilakukan dengan menggunakan program Microsoft Excel 2007.
Metode yang digunakan untuk menentukan portofolio yang optimal adalah metode
indeks tunggal. Adapun langkah-langkah yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Mengumpulkan data saham perusahaan.
Mengumpulkan data perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini, yaitu
data harga penutupan saham setiap bulan.
2. Menghitung return dan expected return dari masing-masing saham.
Return saham adalah tingkat pengembalian yang didapat melalui sejumlah
investasi pada saham, return saham dihitung dengan rumus (Hartono, 2014,
265):
di mana:
𝑅𝑅𝑖𝑖 = return saham i
𝑃𝑃𝑡𝑡 = harga saham periode t 𝑃𝑃𝑡𝑡−1= harga saham periode lalu 𝐷𝐷𝑡𝑡 = deviden pada periode t
Expected return adalah return yang diharapkan oleh investor akan dapat
dihasilkan oleh investasi yang dilakukannya, dihitung dengan rumus (Zubir,
2011:5):
E(𝑅𝑅𝑖𝑖) = ∑𝑛𝑛𝑡𝑡=1𝑅𝑅𝑖𝑖𝑡𝑡 𝑛𝑛 di mana:
E(𝑅𝑅𝑖𝑖) = expected return saham i 𝑅𝑅𝑖𝑖𝑡𝑡 = return saham i pada hari ke t
n = periode waktu atau jumlah hari observasi
3. Menghitung return expected return dari masing-masing pasar.
Return pasar adalah indeks pasar yang dapat dipilih untuk pasar BEI misalnya
adalah IHSG (indeks harga saham gabungan) atau untuk saham-saham yang
aktif saja (misalmya LQ-45). Jika digunakan LQ-45, maka return pasar dapat
dihitung dengan rumus (Hartono, 2014:408):
𝑅𝑅𝑀𝑀𝑡𝑡 = 𝐿𝐿𝐿𝐿−45𝐿𝐿𝐿𝐿−45𝑡𝑡−𝐿𝐿𝐿𝐿−45𝑡𝑡−1
𝑡𝑡−1
di mana:
𝑅𝑅𝑀𝑀𝑡𝑡 = return pasar periode t 𝐿𝐿𝐿𝐿 − 45𝑡𝑡 = indeks pasar LQ-45 periode t
Expected return pasar adalah return yang diharapkan oleh investor dapat
dihasilkan oleh pasar, dapat dihitung dengan rumus:
E(𝑅𝑅𝑚𝑚) = ∑𝑛𝑛𝑡𝑡=1𝑅𝑅𝑚𝑚𝑡𝑡 𝑛𝑛
di mana:
E(𝑅𝑅𝑚𝑚) = expected return pasar 𝑅𝑅𝑚𝑚𝑡𝑡 = return pasar pada hari ke t
N = periode waktu atau jumlah hari observasi
4. Menghitung varian return pasar
Risiko pasar adalah selisih antara expected return pasar dengan return pasar
dan dapat dihitung dengan rumus:
𝜎𝜎𝑀𝑀2 = ∑ [𝑅𝑅𝑀𝑀−𝐸𝐸(𝑅𝑅𝑀𝑀)] 2 𝑛𝑛−1 𝑛𝑛 𝑡𝑡=1 di mana:
𝜎𝜎𝑀𝑀2 = varian return pasar 𝑅𝑅𝑀𝑀 = return pasar
𝐸𝐸(𝑅𝑅𝑀𝑀) = expected return pasar 𝑛𝑛 = jumlah hari observasi
5. Menghitung beta dan alpha masing-masing saham
Beta merupakan koefisien yang mengukur pengaruh return pasar terhadap
perubahan yang terjadi pada return saham. Beta dapat dihitung dengan
dengan rumus (Hartono, 2014:451):
𝛽𝛽𝑖𝑖 = 𝜎𝜎𝜎𝜎𝑖𝑖𝑀𝑀
Alpha merupakan variabel yang tidak dipengaruhi oleh return pasar dan dapat
dihitung dengan rumus (Hartono, 2014:410):
𝛼𝛼𝑖𝑖 = E(𝑅𝑅𝑖𝑖) - 𝛽𝛽𝑖𝑖 . E(𝑅𝑅𝑚𝑚) di mana:
𝛼𝛼𝑖𝑖 = alpha saham i
E(𝑅𝑅𝑖𝑖) = expected return saham i 𝛽𝛽𝑖𝑖 = beta saham i
E(𝑅𝑅𝑚𝑚) = expected return pasar i
6. Menghitung varians dari kesalahan residu.
Varians dari kesalahan residu merupakan variabel yang menunjukkan
besarnya risiko tidak sistematis yang unik terjadi dalam perusahaan, dapat
dihitung dengan rumus (Tandelilin, 2010:178):
𝜎𝜎𝑒𝑒𝑖𝑖2 = 1
𝑡𝑡 ∑𝑡𝑡𝑡𝑡=1 [𝑅𝑅𝑖𝑖𝑡𝑡 – (𝛼𝛼𝑖𝑖 + 𝛽𝛽𝑖𝑖 𝑅𝑅𝑚𝑚𝑡𝑡)]2 di mana:
𝜎𝜎𝑒𝑒𝑖𝑖2 = varians dari kesalahan residu
𝑡𝑡 = periode waktu atau jumlah hari observasi 𝑅𝑅𝑖𝑖𝑡𝑡 = return saham i pada hari ke t
𝛼𝛼𝑖𝑖 = alpha saham i 𝛽𝛽𝑖𝑖 = beta saham i
𝑅𝑅𝑚𝑚𝑡𝑡 = return pasar pada hari ke t
7. Menghitung Excess Return to Beta (ERB) masing-masing saham.
Excess Return to Beta berarti mengukur kelebihan return relative terhadap satu
Excess Return to Beta (ERB) dapat dihitung dengan rumus (Hartono, 2014:430):
𝐸𝐸𝑅𝑅𝐵𝐵𝑖𝑖 = 𝐸𝐸(𝑅𝑅𝑖𝑖 )− 𝑅𝑅𝛽𝛽𝑖𝑖 𝐵𝐵𝑅𝑅 𝐸𝐸𝑅𝑅𝐵𝐵𝑖𝑖 = Excess Return to Beta sekuritas ke i 𝐸𝐸(𝑅𝑅𝑖𝑖 ) = expected return saham i
𝑅𝑅𝐵𝐵𝑅𝑅 = return aktiva bebas risiko 𝛽𝛽𝑖𝑖 = beta sekuritas ke i
8. Menghitung cut-off rate (𝐶𝐶𝑖𝑖).
Cut off rate (Ci) merupakan titik pembatas yang digunakan untuk menentukan
apakah suatu saham dapat dimasukkan ke dalam portofolio atau tidak. Ci dapat
dihitung dengan terlebih dahulu menghitung niai 𝐴𝐴𝑖𝑖 dan 𝐵𝐵𝑖𝑖 untuk masing-masing sekuritas ke-i sabagai berikut (Hartono, 2014:431):
𝐴𝐴𝑖𝑖 = [𝐸𝐸(𝑅𝑅𝑖𝑖)− 𝑅𝑅𝜎𝜎 𝐵𝐵𝑅𝑅 ] .𝛽𝛽𝑖𝑖
𝑒𝑒𝑖𝑖 2
di mana:
𝐸𝐸(𝑅𝑅𝑖𝑖)= expected return saham i 𝑅𝑅𝐵𝐵𝑅𝑅 = return aktiva bebas risiko 𝛽𝛽𝑖𝑖 = beta sekuritas ke i
𝜎𝜎𝑒𝑒𝑖𝑖2 = varians dari kesalahan residu
𝐵𝐵𝑖𝑖 = 𝛽𝛽𝑖𝑖
2
𝜎𝜎𝑒𝑒𝑖𝑖 2 di mana:
𝛽𝛽𝑖𝑖 = beta sekuritas ke i
𝜎𝜎𝑒𝑒𝑖𝑖2 = varians dari kesalahan residu
dengan rumus (Hartono, 2014, 431): Ci = 𝜎𝜎𝑀𝑀2 ∑ 𝐴𝐴𝑗𝑗 𝑖𝑖 𝑗𝑗=1 1+𝜎𝜎𝑀𝑀2 ∑𝑖𝑖𝑗𝑗=1𝐵𝐵𝑗𝑗 di mana:
𝜎𝜎𝑀𝑀2 = varian dari return indeks pasar 9. Menentukan cut-off point (𝐶𝐶∗)
Besarnya cut off point adalah nilai Ci yang terbesar (Hartono, 2014:435)
10. Menentukan kandidat portofolio optimal
Portofolio optimal ditentukan dengan kriteria jika ERB saham 𝐶𝐶≥ ∗ 11. Menghitung proporsi masing-masing saham dalam portofolio.
Menghitung besarnya proporsi dana dilakukan setelah portofolio terbentuk, dan
dihitung dengan rumus (Hartono, 2014:434):
Wi = 𝑍𝑍𝑖𝑖 ∑𝑘𝑘𝑗𝑗=1𝑍𝑍𝑗𝑗 𝑍𝑍𝑖𝑖 sebesar : 𝑍𝑍𝑖𝑖 = 𝛽𝛽𝜎𝜎𝑖𝑖 𝑒𝑒𝑖𝑖 2 (𝐸𝐸𝑅𝑅𝐵𝐵𝑖𝑖 − 𝐶𝐶∗) di mana:
Wi = proporsi sekuritas ke-i
K = jumlah sekuritas di portofolio optimal 𝛽𝛽𝑖𝑖 = beta sekuritas ke-i
𝜎𝜎𝑒𝑒𝑖𝑖2 = varian dari kesalahan residu sekuritas ke-i
𝐸𝐸𝑅𝑅𝐵𝐵𝑖𝑖 = excess return to beta sekuritas ke i
𝐶𝐶∗ = nilai cut off point yang merupakan nilai Ci terbesar
12. Menghitung expected return E(𝑅𝑅𝑝𝑝) dan varians (𝜎𝜎𝑝𝑝2) yang selanjutnya dapat digunakan untuk mengukur risiko portofolio.
Expected return portofolio merupakan rata-rata tertimbang dari return individual
masing-masing saham pembentuk portofolio, (Hartono, 2014:425):
E(𝑅𝑅𝑝𝑝) = 𝛼𝛼𝑝𝑝 + 𝛽𝛽𝑝𝑝 . E(𝑅𝑅𝑀𝑀) Alpha dan beta portofolio dapat dicari dengan rumus:
𝛼𝛼𝑝𝑝 = ∑𝑛𝑛𝑖𝑖=1 Wi . 𝛼𝛼𝑖𝑖 di mana:
𝛼𝛼𝑝𝑝 = alpha portofolio 𝑊𝑊𝑖𝑖 = proporsi sekuritas ke-i 𝛼𝛼𝑖𝑖 = alpha sekuritas ke-i
𝛽𝛽𝑝𝑝 = ∑𝑛𝑛𝑖𝑖=1 Wi . 𝛽𝛽𝑖𝑖 di mana:
𝛽𝛽𝑝𝑝 = beta portofolio
𝑊𝑊𝑖𝑖 = proporsi sekuritas ke-i 𝛽𝛽𝑖𝑖 = beta sekuritas ke-i
Sedangkan risiko dapat dihitung dengan rumus (Hartono, 2014: 425): 𝜎𝜎𝑝𝑝2 = 𝛽𝛽𝑝𝑝2 . 𝜎𝜎𝑀𝑀2 + (∑𝑛𝑛𝑖𝑖=1𝑤𝑤𝑖𝑖2 .𝜎𝜎𝑒𝑒𝑖𝑖2)
di mana:
𝜎𝜎𝑝𝑝2 = varians portofolio
𝛽𝛽𝑝𝑝2 . 𝜎𝜎𝑀𝑀2 = risiko yang berhubungan dengan pasar
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Perhitungan Return Saham (𝐑𝐑𝐢𝐢) dan Expected Return Saham E(𝑹𝑹𝒊𝒊) Return saham dihitung dengan mengurangkan harga saham periode saat ini
dengan harga saham periode terdahulu dibagi dengan periode terdahulu dimana,
harga saham individual ini didasarkan pada perubahan closing price saham per
bulannya. Expected return dihitung berdasarkan penjumlahan dari return realisasi
suatu saham yang dijadikan sampel yang kemudian dibagi dengan periode
penelitian. Dengan memasukkan return saham dalam rumus perhitungan maka
diperoleh return dan expected return masing-masing saham pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1
Return dan Expected Return
No Kode Ri E(Ri) 1 AALI -0.2620 -0.0109 2 ADHI -0.3589 -0.0150 3 ADRO 0.8323 0.0347 4 AKRA 0.4229 0.0176 5 ASII 0.1500 0.0062 6 ASRI -0.3602 -0.0150 7 BBCA 0.1282 0.0053 8 BBNI -0.0432 -0.0018 9 BBRI 0.0366 0.0015 10 BBTN 0.7137 0.0297 11 BMRI 0.0084 0.0004 12 BMTR -0.8906 -0.0371 13 BSDE -0.0888 -0.0037 14 CPIN 0.0342 0.0014 15 GGRM 0.2478 0.0103 16 INCO -0.0217 -0.0009 17 INDF -0.2569 -0.0107 18 INTP -0.3130 -0.0130 19 JSMR -0.4454 -0.0186 20 KLBF -0.1364 -0.0057 21 LPKR -0.3670 -0.0153 22 LPPF -0.0935 -0.0039 23 LSIP 0.0997 0.0042 24 MNCN -0.2664 -0.0111
Lanjutan Tabel 4.1 No Kode Ri E(Ri) 25 MPPA -1.0286 -0.0429 26 PGAS -0.3907 -0.0163 27 PTBA 0.4505 0.0188 28 PTPP -0.0531 -0.0022 29 PWON 0.1571 0.0065 30 SCMA -0.1294 -0.0054 31 SILO 0.1092 0.0046 32 SMGR -0.3811 -0.0159 33 SMRA -0.1606 -0.0067 34 SSMS -0.0248 -0.0010 35 TLKM 0.3460 0.0144 36 UNTR 0.2043 0.0085 37 UNVR 0.2056 0.0086 38 WIKA -0.2295 -0.0096 39 WSKT 0.4128 0.0172 Sumber: Hasil Penelitian, 2017 (Data Diolah)
4.2 Perhitungan Return Pasar (𝑹𝑹𝒎𝒎 ) dan Expected Return Pasar 𝑬𝑬(𝑹𝑹𝒎𝒎 ) Return pasar (𝑅𝑅𝑚𝑚 ) dapat dihitung menggunakan data saham LQ-45. Hal
ini dikarenakan penelitian ini menggunaka saham LQ-45 sebagai objek penelitian
sehingga indeks pasar yang digunakan sesuai dengan objek penelitian. Hasil
perhitungan LQ-45 menunjukkan return pasar sebesar -0.0507 dan expected
return pasar diperoleh sebesar -0.0021.
4.3 Perhitungan Varian Return Pasar
Risiko pasar adalah selisih antara expected return pasar dengan return
pasar. Berdasarkan data yang telah diolah peneliti maka varian return pasar
diperoleh sebesar 0.0022.
4.4 Perhitungan Beta, Alpha, Varians dari Kesalahan Residu, dan Excess Return to Beta (ERB) masing-masing Saham
dipengaruhi oleh return pasar. Varians dari kesalahan residu merupakan variabel
yang mennjukkan besarnya risiko tidak sistematis yang unik terjadi dalam
perusahaan. Excess return to beta berarti mengukur kelebihan return relatif
dengan beta, dimana untuk mengukur ERB ini di perlukan return aktiva bebas
risiko (𝑅𝑅𝐵𝐵𝑅𝑅).
Dalam penelitian ini return aktiva bebas risiko diukur dari aktiva bebas
risiko seperti Sertifikat Bank Indonesia (SBI) yang memiliki risiko nol dan return
yang diperoleh bersifat pasti. 𝑅𝑅𝐵𝐵𝑅𝑅 dalam penelitian ini menggunakan BI Rate periode Februari 2015 sampai dengan januari 2017. Return aktiva bebas risiko
dihitung dari jumlah rata-rata suku bunga (BI Rate) selama periode penelitian ini
dibagi dengan jumlah periode penelitian, berdasarkan data yang telah diolah
menggunakan rumus tersebut maka diperoleh 𝑅𝑅𝐵𝐵𝑅𝑅 sebesar 0.0055. Tabel 4.2 berikut ini menunjukkan rangkuman hasil perhitungan Nilai Beta, Alpha, Varians
dari kesalahan residu, dan Excess return to beta:
Tabel 4.2
Hasil Perhitungan nilai β, α, 𝜎𝜎𝑒𝑒𝑖𝑖2 , dan ERB
No Kode β Α 𝜎𝜎𝑒𝑒𝑖𝑖2 ERB 1 AALI 0.7731 -0.0093 0.001899 -0.0213 2 ADHI 0.5338 -0.0138 0.004212 -0.0384 3 ADRO 1.5023 0.0379 0.031584 0.0194 4 AKRA 0.2598 0.0182 0.007278 0.0465 5 ASII 1.5575 0.0095 0.002006 0.0005 6 ASRI 1.2042 -0.0125 0.003423 -0.0171 7 BBCA 0.8723 0.0072 0.001138 -0.0002 8 BBNI 1.5705 0.0015 0.000051 -0.0047 9 BBRI 1.4184 0.0045 0.000451 -0.0028 10 BBTN 1.4478 0.0328 0.023713 0.0167 11 BMRI 1.3536 0.0032 0.000227 -0.0038 12 BMTR 1.2139 -0.0345 0.026297 -0.0351 13 BSDE 1.4938 -0.0005 0.000006 -0.0062 14 CPIN 1.4027 0.0044 0.000425 -0.0029 15 GGRM 0.2497 0.0109 0.002596 0.0192
Lanjutan Tabel 4.2 No Kode Β α 𝜎𝜎𝑒𝑒𝑖𝑖2 ERB 16 INCO 0.2965 -0.0003 0.000002 -0.0217 17 INDF 0.6229 -0.0094 0.001943 -0.0261 18 INTP 0.9954 -0.0109 0.002637 -0.0187 19 JSMR 0.8989 -0.0167 0.006117 -0.0268 20 KLBF 1.0404 -0.0035 0.000267 -0.0108 21 LPKR 0.7187 -0.0138 0.004180 -0.0290 22 LPPF 1.1201 -0.0015 0.000051 -0.0084 23 LSIP 0.5986 0.0054 0.000647 -0.0023 24 MNCN 1.6399 -0.0076 0.001285 -0.0101 25 MPPA 1.4838 -0.0397 0.034781 -0.0326 26 PGAS 1.3259 -0.0135 0.004002 -0.0164 27 PTBA 1.6989 0.0224 0.011023 0.0078 28 PTPP 0.3490 -0.0015 0.000048 -0.0222 29 PWON 1.2020 0.0091 0.001821 0.0008 30 SCMA 0.7410 -0.0038 0.000323 -0.0147 31 SILO 0.0142 0.0046 0.000463 -0.0687 32 SMGR 0.9014 -0.0140 0.004304 -0.0238 33 SMRA 1.5782 -0.0034 0.000248 -0.0077 34 SSMS 1.3875 0.0019 0.000080 -0.0047 35 TLKM 0.7231 0.0159 0.005603 0.0123 36 UNTR 0.6014 0.0098 0.002110 0.0050 37 UNVR 0.4328 0.0095 0.001981 0.0070 38 WIKA 1.1033 -0.0072 0.001152 -0.0137 39 WSKT 0.5865 0.0184 0.007494 0.0199
sumber: Hasil Penelitian, 2017 (Data Diolah)
4.5 Perhitungan Cut off Rate dan Cut of Point
Cut off rate merupakan titik pembatas yang digunakan untuk menentukan
apakah suatu saham dapat dimasukkan ke dalam portofolio atau tidak. Ci dapat
dihitung dengan terlebih dahulu menghitung nilai Ai dan Bi untuk masing-masing
sekuritas. Sementara Cut off Point adalah nilai Cut off rate tertinggi. Tabel 4.3
menunjukkan rangkuman hasil perhitungan Cut off Rate dan Cut of Point.
Tabel 4.3
Hasil Perhitungan Cut off Rate dan Cut of Point No Kode Ai Bi Ci C* 1 AALI -6.6953 314.7348 -0.0086 2 ADHI -2.5956 67.6442 -0.0110 3 ADRO 1.3865 71.4609 -0.0020 4 AKRA 0.4316 9.2726 0.0034 C*
Lanjutan Tabel 4.3 No Kode Ai Bi Ci C* 5 ASII 0.5580 1208.9948 0.0006 6 ASRI -7.2255 423.6885 -0.0032 7 BBCA -0.1446 668.7512 -0.0047 8 BBNI -226.3326 48489.9337 -0.0046 9 BBRI -12.5904 4460.0723 -0.0045 10 BBTN 1.4781 88.3924 -0.0022 11 BMRI -30.8381 8059.1508 -0.0034 12 BMTR -1.9682 56.0391 -0.0038 13 BSDE -2131.2237 344951.0773 -0.0062 14 CPIN -13.5483 4630.3989 -0.0061 15 GGRM 0.4613 24.0210 -0.0026 16 INCO -1136.0679 52361.9044 -0.0215 17 INDF -5.2054 199.7320 -0.0215 18 INTP -7.0108 375.7812 -0.0118 19 JSMR -3.5398 132.0913 -0.0109 20 KLBF -43.6373 4049.5238 -0.0102 21 LPKR -3.5795 123.5601 -0.0102 22 LPPF -205.2167 24387.7011 -0.0084 23 LSIP -1.2731 553.6502 -0.0081 24 MNCN -21.2286 2093.3018 -0.0072 25 MPPA -2.0643 63.2977 -0.0089 26 PGAS -7.2247 439.2682 -0.0096 27 PTBA 2.0409 261.8528 -0.0045 28 PTPP -56.2836 2536.6334 -0.0166 29 PWON 0.6720 793.6284 -0.0147 30 SCMA -25.0834 1701.7616 -0.0083 31 SILO -0.0301 0.4377 -0.0116 32 SMGR -4.4836 188.7761 -0.0069 33 SMRA -77.6513 10025.9655 -0.0077 34 SSMS -114.2543 24161.1136 -0.0055 35 TLKM 1.1467 93.3121 -0.0046 36 UNTR 0.8502 171.4671 0.0027 37 UNVR 0.6632 94.5258 0.0021 38 WIKA -14.4523 1056.5380 -0.0085 39 WSKT 0.9133 45.9001 -0.0087
Sumber: Hasil Penelitian, 2017 (Data Diolah)
4.6 Penentuan Kandidat Portofolio Optimal
Portofolio optimal ditentukan dengan kriteria ERB ≥ C* dan dapat dilihat pada tabel 4.4.
Tabel 4.4
Kandidat Saham Indeks LQ-45 dalam portofolio Optimal
No Kode ERB Ci Kandidat
1 AKRA 0.0465 0.0034 Kandidat 2 WSKT 0.0199 -0.0087 Kandidat 3 ADRO 0.0194 -0.0020 Kandidat 4 GGRM 0.0192 -0.0026 Kandidat 5 BBTN 0.0167 -0.0022 Kandidat
