Analisis Optimalisasi Portofolio dengan Capital Asset Pricing Model pada Indeks IDX30 di Indonesia

(1)

Analisis Optimalisasi Portofolio dengan Capital Asset Pricing Model pada Indeks IDX30 di Indonesia

Muchamad Viky Ayudin¹, Sukma Irdiana², Ainun Jariah³ STIE Widya Gama Lumajang

Abstrak

Pasar Indonesia yang masih menjadi pasar potensial di Asia, hal inilah yang menjadi salah satu alasan tingginya investasi tahun 2018, dengan instrumen pasar modal yang dapat dijadikan sebagai tujuan investasinya. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan analisis tingkat pengembalian dan risiko serta menjelaskan analisis optimalisasi saham padas Indeks IDX30 dengan metode Capital Asset Pricing Model (CAPM) dalam pembentukan portofolio optimal periode 2016-2019. Penelitian ini menggunaan jenis penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh saham yang masuk dalam Indeks IDX30 periode 2016-2019. Sampel yang digunakan dalam penelelitian ini sebanyak 18 saham yang secara konsisten tergabung dalam Indeks IDX30 periode 2016-2019. Teknik pengambilan sampel penelitian ini menggunakan metode purposive sampling. Variabel dalam penelitian ini adalah return saham, return pasar, risiko saham, dan risiko pasar. Perhitungan expected return menggunakan capital asset pricing model. Berdasarkan hasil penelitian untuk menentukan portofolio optimal saham dengan capital asset pricing model menunjukkan bahwa: (1) saham efisien dengan IDX30 sebagai proksi pasar berjumlah 8 perusahaan Sedangkan dengan IHSG sebagai proksi pasar menunjukkan semua sampel termasuk dalam saham tidak efisien. (2) dari 8 saham yang termasuk dalam saham efisien, seluruhnya tidak dapat digunakan sebagai penyusun portofolio karena ERB≤0, dan dapat disimpulkan bahwa saham-saham IDX30 pada periode 2016-2019 tidak dapat dimasukkan untuk menyusun portofolio yang optimal.

Kata Kunci: Investasi, Portofolio, CAPM, Optimalisasi

Abstract

The Indonesian market is still a potential market in Asia, this is one of the reasons for the high investment in 2018, with capital market instruments that can be used as investment destinations. This study aims to explain the analysis of returns and risks and explain the analysis of stock optimization on the IDX30 Index with the Asset Pricing Model (CAPM) method in the formation of optimal portfolios for the 2016-2019 period. This study uses a type of descriptive research with a quantitative approach. The population in this study are all shares included in the IDX30 Index for the period 2016-2019. The sample used in this study is 18 stocks that are consistently incorporated in the IDX30 Index for the period of 2016-2019.

The sampling technique of this study used a purposive sampling method. The variables in this study are stock returns, market returns, stock risk, and market risk. The expected return calculation uses the capital asset pricing model. Based on the results of the study to determine the optimal stock portfolio with capital asset pricing model, it shows that: (1) efficient shares with IDX30 as a market proxy amount to 8 companies While the JCI as a market proxy shows all samples included in inefficient stocks. (2) of the 8 shares included in the efficient stock, all of them cannot be used as portfolio compilers because of ERB≤0, and it can be concluded that IDX30 shares in the 2016-2019 period cannot be included to compile an optimal portfolio.

(2)

Keywords: Investment, Portfolio, CAPM, Optimization

PENDAHULUAN

Pasar Indonesia bisa dikatakan sebagai surganya para investor baik itu lokal maupun mancanegara. Hal ini dikarenakan, negara Indonesia menjadi salah satu pasar paling potensial di kawasan Asia, dimana pada tahun 2018 perkembangan investasi di Indonesia meningkat.

Lantaran, negara Indonesia masih masuk ke dalam kategori negara berkembang di dunia, hal ini pula yang mendorong banyaknya terjadi kapitalisasi pasar yang dilakukan baik itu oleh investor ataupun perusahaan asing yang ingin memperluas jaringan pemasaran produk atau jasa yang mereka miliki ke Indonesia

Pasar modal merupakan suatu sarana yang efektif dalam menggerakkan dana dari masyarakat untuk selanjutnya disalurkan pada kegiatan-kegiatan yang produktif. Investor sebagai pihak yang memiliki kelebihan dana dapat mengorbankan kekayaannya dalam bentuk dana ataupun barang pada masa sekarang untuk mendapatkan keuntungan pada masa yang akan datang dengan tingkat resiko tertentu (Samsul, 2015:57)

Strategi yang digunakan oleh investor untuk mengurangi risiko adalah dengan melakukan diversifikasi (pengombinasian) berbagai sekuritas dalam investasinya atau dengan kata lain membentuk portofolio dikarenakan semakin besar return yang ingin dicapai maka semakin besar pula kandungan risiko didalamnya..Serangkaian kombinasi beberapa aktiva yang diinvestasikan dan dipegang oleh pemodal, baik perorangan maupun lembaga, kombinasi tersebut dapat berupa aktiva riil atau aktiva finansial ataupun kombinasi keduanya juga disebut portofolio (Sunariyah, 2011:190).

Investor menanamkan modalnya dengan membeli saham peusahaan yang telah go public.

Investor kadang mengalami kesulitan dalam memprediksi saham mana saja yang mampu menghasilkan keuntungan besar dengan tingkat risiko yang kecil. Menghitung tingkat keuntungan (return) dengan risiko (risk) sekuritas,ada beberapa metode yang dapat digunakan.salah satunya yaitu menggunakan metode Capital Asset Pricing Model (CAPM)

Metode CAPM menjelaskan keseimbangan antara tingkat risiko yang sistematis dan tingkat keuntungan yang disyaratkan sekuritas portofolio. Tujuan penggunaan CAPM adalah memberikan prediksi yang tepat mengenai hubungan antara resiko suatu aset dengan return yang diharapkan, juga menentukan harga suatu aset, oleh karena itu CAPM dapat digunakan untuk memperkirakan keuntungan suatu sekuritas yang di anggap sangat penting.Penggunaan konsep CAPM berdasarkan pada asumsi bahwa pasar modal adalah efisien yaitu semua aset dapat dibagi-bagi secara sempurna dan dapat diperjualbelikan setiap saat artinya investor dapat melakukan jual beli saham setiap saat.

Beberapa penelitian yang menganalisis portofolio dalam penentuan investasi optimal dengan Capital Asset Pricing Model (CAPM) menunjukkan hasil yang bervariatif seperti penelitian yang dilakukan oleh Suhartono, Sugito, dan Rackmawati (2015), dengan judul “Analisis Kinerja Portofolio Optimal dengan Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Model Black Litterman. Berdasarkan uraian di atas, maka peneliti tertarik untuk menganalisis portofolio untuk menentukan investasi yang optimal pada Indeks IDX30 periode 2016-2019 dengan judul “Analisis Optimalisasi Portofolio dengan Capital Asset Pricing Model pada Indeks IDX30 di Indonesia”

(3)

METODE PENELITIAN

Jenis penelitian yang digunakan dalam peneltian ini adalah deskriptif. Penelitian deskriptif merupakan penelitian yang berusaha memberikan gambaran secara sistematis dan cermat mengenai fakta-fakta aktual dan sifat-sifat populasi tertentu (Sudaryono, 2017:82). Penelitian ini dipilih pendekatan kuantitatif karena peneliti melibatkan teknik analisis melalui perhitungan angka, menganalisis dan menguji teori terhadap hasil yang dilakukan. Populasi dalam penelitian ini adalah emiten saham Indeks IDX30 periode 2016-2018 di Indonesia.

Penentuan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode purposive sampling dan dalam penelitian ini terdapat 18 saham perusahaan yang menjadi sampel penelitian.

Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dokumentasi dan studi pustaka. Alat analisis yang dipakai dalam penelitian ini adalah menggunakan metode analisis kuantitatif.

Secara terperinci proses pengolahan data pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

a. Menghitung tingkat pengembalian saham individu b. Menghitung tingkat pengembalian pasar

c. Menghitung tingkat pengembalian bebas risiko d. Menghitung risiko sistematis atau beta

e. Menghitung tingkat pengembalian yang diharapkan f. Menggunakan Security Market Line (SML)

g. Pengelompokkan dan keputusan saham yang optimal

HASIL DAN PEMBAHASAN

Tingkat Pengembalian Saham Individu (Ri)

Seorang investor yang rasional akan selalu mempertimbangkan besarnya Ri yang diterima, maka dalam proses analisisnya Ri negatif tidak dipergunakan dalam analisis selanjutnya.

Berikut adalah saham perusahaan yang memiliki nilai Ri positif.

Tabel 1. Tingkat Pengembalian Saham Individu (Ri) Periode 2016-2019

No Kode Saham Ri

1 ADRO 0,0339

2 ASSI 0,0090

3 BBCA 0,0225

4 BBNI 0,0200

5 BBRI 0,0168

6 BMRI 0,0136

7 GGRM 0,0117

8 ICBP 0,0124

9 INDF 0,0080

10 INTP 0,0050

11 KLBF 0,0068

12 PGAS 0,0113

13 SMGR 0,0083

14 TLKM 0,0078

15 UNTR 0,0143

16 UNVR 0,0104

Sumber: Data diolah, 2019

Dari tabel 1. dapat disimpulkan bahwa tingkat pengembalian saham individu tertinggi pada ADRO (PT Adaro Energy Tbk) sebesar 0,0339 atau 3,39%, sedangkan INTP (Indocement

(4)

Hasil Analisis Market Return. Tingkat pengembalian pasar merupakan tingkat pengembalian yang didasarkan pada perkembangan indeks saham. indeks saham yang digunakan dalam penelitian ini adalah IHSG dan Indeks IDX30 di Indonesia

Tabel 2. Analisis Return Market dan Market Variance dengan IHSG

E(Rm) 0,0036

0,0055

SD 0,0741

Tabel 2. menunjukkan bahwa rata-rata bernilai positif yaitu 0,0036 (0,36%) perbulan, variance pasar sebesar 0,0055 (0,55%) dengan standar deviasi 0,0741 atau 7,41%. Hal ini berarti bahwa return market akan terjadi pada kisaran 0,0036 + 0,0741 = 0,0777 atau 7,77%

dan 0,0036 – 0,0777 = -0,0741 atau -7,41%. Nilai standart deviasi 0,0741 atau 7,41%

memiliki arti bahwa perbedaan return market antara suatu bulan dengan bulan sebelumnya sekitar 7,41 %.

Tabel 3. Hasil analisis return market dan market variance dengan menggunakan Indeks IDX30.

E(Rm) 0,0093

0,0014

SD 0,0377

Tabel 3. menunjukkan bahwa rata-rata Rm bernilai positif yaitu 0,0093 atau 0,93% perbulan.

Market variance sebesar 0,0014 atau 0,14% dengan standart deviasi 0,0377. Hal ini berarti bahwa return market akan terjadi pada kisaran 0,0093 + 0,0377 = 0,0470 dan 0,0093 -0,0377

=-0,0284. Nilai standar deviasi 0,0377 memiliki arti bahwa perbedaan return market antara suatu bulan dengan bulan sebelumnya sekitar 3,77%.

Hasil Analisis Risk Free Rate. Risk free rate (Rf) adalah tingkat pengembalian atas investasi bebas risiko dengan menggunakan tingkat suku bunga Bi rate

Tabel 4.. Hasil Analisis Risk Free Rate

Bulan Risk Free Rate Presentase

Februari 2016-Januari 2017 0,0600 6,00%

Rata-rata 0,0523 5,23%

Tabel 4. menunjukkan bahwa tingat suku bunga periode Februari 2016- Januari 2017 yaitu 6% pertahun, pada periode Februari 2017- Januari 2018 yaitu 4,565 pertahun dan pada akhir penelitian yaitu Februari 2018-Januari 2019 sebesar 5,19%. Maka dapat diperoleh risk free rate sebesar 5,25%, data tersebut diartikan bahwa investor menamkan modalnya di pasar uang pada periode Februari 2016- Januari 2019, maka keuntungan yang diperoleh investor sebesar 5,25% pertahun dengan risiko 0%.

Hasil Analisis Risiko Sistematis Masing-masing Saham Individu. beta atau risiko sistematis merupakan sensitivitas return suatu sekuritas terhadap return pasar. Beta menunjukkan

(5)

hubungan antara tingkat pengembalian suatu saham dengan tingkat pengembalian pasar karena merupakan hasil bagi antara kovarian pasar dengan varian pasar.

Tabel 5. Risiko Sistematis saham dengan menggunakan IHSG dan Indeks IDX30

No Kode Saham

1 ADRO 0,2090 1,1459

2 ASSI 0,0772 0,9792

3 BBCA 0,1533 0,8742

4 BBNI 0,1787 1,4571

5 BBRI 0,1967 1,2170

6 BMRI 0,1909 0,9613

7 BSDE -0,0521 1,0336

8 GGRM 0,1085 0,6838

9 ICBP 0,0165 0,5802

10 INDF 0,2696 0,9248

11 INTP 0,2304 1,5702

12 KLBF 0,1671 1,0172

13 LPPF -0,2230 0,9448

14 PGAS 0,5438 1,0184

15 SMGR 0,0865 1,4150

16 TLKM 0,0272 0,3123

17 UNTR 0,2499 0,4376

18 UNVR -0,0139 0,8523

Tabel 5. dapat disimpulkan bahwa saham PGAS (Perusahaan Gas Negara Tbk) memiliki beta tertinggi sebesar 0,5438 atau 54,38% dengan menggunakan IHSG sebagai proksi return market. Hal ini dapat diartikan apabila return market meningkat satu satuan, maka akan ada peningkatan return saham PGAS (Perusahaan Gas Negara Tbk) sebesar 0.5593 satuan. Saham INTP (Indocement Tbk) memiliki beta tertinggi sebesar 1,5702 atau 157,02% dengan menggunakan proksi indeks IDX30 sebagai proksi return market. Hal ini dapat diartikan apabila return market meningkat satu satuan, maka akan ada peningkatan return saham INTP (Indocement Tbk) sebesar 1,5702 satuan.

Hasil Analisis Tingkat Pengembalian yang Diharapkan

Tingkat pengembalian yang diharapkan adalah besarnya keuntungan yang diharapkan oleh investor dari investasi saham yang dilakukan.

Tabel 6. tingkat pengembalian yang Diharapkan menggunakan IHSG dan Indeks IDX30

No Kode Saham

1 ADRO 0,2090 1,1459

2 ASSI 0,0772 0,9792

3 BBCA 0,1533 0,8742

4 BBNI 0,1787 1,4571

5 BBRI 0,1967 1,2170

(6)

No Kode Saham

6 BMRI 0,1909 0,9613

7 BSDE -0,0521 1,0336

8 GGRM 0,1085 0,6838

9 ICBP 0,0165 0,5802

10 INDF 0,2696 0,9248

11 INTP 0,2304 1,5702

12 KLBF 0,1671 1,0172

13 LPPF -0,2230 0,9448

14 PGAS 0,5438 1,0184

15 SMGR 0,0865 1,4150

16 TLKM 0,0272 0,3123

17 UNTR 0,2499 0,4376

18 UNVR -0,0139 0,8523

Tabel 6. menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode CAPM dengan IHSG sebagai proksi market, dari 18 perusahaan yang terpilih sebagai sampel penelitian. Nilai E(Ri) paling rendah dimliki oleh PGAS (Perusahaan Gas Negara Persero Tbk) dengan angka 0.0258 atau 2.58%. sedangkan LPPF (Matahari Department Store Tbk) memiliki nilai E(Ri) paling tinggi di antara 18 perusahaan lainnya, yaitu sebesar 0.0632 atau 6,32%. Sedangkan dengan menggunakan indeks IDX30 sebagai proksi market, saham INTP (Indocement Tunggal Prakasa) mempunyai E(Ri) terendah dengan angka -0.0152 atau -1,52% sedangkan yang mempunyai E(Ri) tertinggi adalah TLKM (Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk) dengan nilai 0.0389 atau 38,9%.

Hasil penggambaran Grafik Security Market Line (SML). Security market line (SML) merupakan penggambaran secara grafis model capital asset pricing model (CAPM).

Gambar 1. Grafik SML dengan menggunakan IHSG Sumber: Data diolah,2019

Gambar 2. Grafik SML dengan menggunakan IDX30

-0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

E(Ri) IHSG Beta IHSG

-0,5 0 0,5 1 1,5 2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

E(Ri) IDX30 Beta IDX30

(7)

Berdasarkan gambar 1. dan 2. dapat diketahui bahwa semakin besar risiko sistematis atau beta (β), semakin kecil tingkat pengembalian yng diharapkan [E(Ri)]. Hal tersebut menunjukkan terdapat hubungan yang tidak searah antara beta dengan [E(Ri)].

Hasil Analisis Variance Error Residual dan Excess Return to Beta. Excess return to beta (ERB) adalah mengukur kelebihan return relative terhadap suatu unit risiko yang tidak dapat di-diversifikasi-kan yang diukur dengan beta. Rasio ERB menunjukkan hubungan antara faktor investasi yaitu return dan risiko.

Tabel 7. Variance Error Residual dan Excess Return to Beta dengan menggunakan IHSG dan Indeks IDX30

Kode Saham IDX30

ERB

ADRO 0,0040 -0,0427

INTP 0,0179 -0,0427

PGAS 0,0072 -0,0427

BBCA 0,0112 -0,0430

BBNI 0,0118 -0,0430

BBRI 0,0129 -0,0430

BMRI 0,0146 -0,0430

SMGR 0,0198 -0,0485

Dari tabel 7. dapat disimpulkan bahwa 8 saham yang termasuk ke dalam saham efisien dengan IDX30 sebagai proksi pasar memiliki ERB<0 hal ini mengakibatkan 8 saham tersebut tidak dapat dimasukkan untuk menyusun portofolio optimal. Dari tabel 7. juga dapat diambil kesimpulan bahwa ketimpangan yang terjadi antara tingginya E(Ri) dan risk free rate menjadi penyebab 8 saham tersebut memperoleh ERB<0.

Hasil Analisis Pembentukan Portofolio Optimal. Penentuan pembentukan portofolio optimal dilakukan dengan penyusunan peringkat excess return to beta (ERB) dari nilai yang tertinggi ke nilai terendah dengan ERB≥0. Penentuan ERB ini memerlukan analasis terhadap expected return, beta, dan risk free rate. Tabel 7. menunjukkan hasil ERB setelah adanya penyusunan peringkat dari nilai yang terbesar ke nilai terkecil. Hasil ERB yang menunjukkan nilai negatif tidak akan diikutkan dalam langkah selanjutnya.

Dari tabel 7. menunjukkan bahwa hasil ERB 8 saham perusahaan berada pada posisi negatif ERB≤0, maka dari 8 saham perusahaan tersebut tidak bisa untuk melanjutkan ketahap selanjutnya dan tidak dapat dilakukan pembentukan portofolio yang optimal. Excess return to beta yang negatif juga dapat disebabkan oleh tingginya expected return pada saham-saham yang tergabung dalam Indeks IDX30, hal ini wajar karena emiten saham yang tergabung di Indeks IDX30 merupakan perusahaan yang bonafit dann memiliki kapitalisasi pasar yang besar sehingga ingin mendapat expected return yang tinggi sehingga di ikuti oleh beta yang tinggi pula sedangkan return realisasi tidak menunjukkan angka yang lebih baik dari pada expected return itu sendiri. Excess return to beta yang negatif juga dapat terjadi karena rendahnya return relatif yang berbanding terbalik dengan besarnya beta yang mengikuti expected return emiten saham pada periode 2016-2018. Hal ini sesuai dengan teori risk dan return yang menyatakan bahwa semakin besar return yang ingin dicapai maka semakin besar

(8)

pula kandungan risiko didalamnya atau bisa dikatakan bahwa return yang tinggi berbanding lurus dengan risiko yang tinggi pula (Fahmi,2017).

KESIMPULAN

Berdasarkan analisis dengan perhitungan menggunakan metode asset pricing model pada saham-saham yang masuk dalam IDX30 di Indonesia periode 2016-2019 dan pembahasan, maka dapat ditarik kesimpulan: Dari 18 emiten saham yang digunakan sebagai sampel, semua sampel tidak dapat digunakan sebagai penyusun portofolio optimal karena ERB≤0. Setelah melakukan analisis dan pembahan terhadap analisis pembentukan portofolio optimal pada saham-saham yang masuk dalam IDX30 di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2019, maka saran-saran dari penelitian ini adalah: Investor dianjurkan untuk tidak melakukan pembentukan portofolio yang hanya didasarkan pada emiten saham penyusun IDX30 dan mencari saham-saham lain pada Indeks lain untuk dijadikan sebagai alternatif pilihan investasi. Bagi perusahaan yang sahamnya belum masuk dalam kriteria portofolio optimal, diharapkan lebih meningkatkan kinerjanya agar nilai sahamnya dapat meningkat secara signifikan. Bagi akademisi, penelitian ini dapat menjadi salah satu referensi ilmiah pengembangan ilmu manajemen keuangan khususnya bidang pasar modal. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan melanjutkan penelitian ini dengan menggunakan periode terbaru, metode penghitungan yang bervariasi, dan sampel perusahaan yang lebih beragam, dan menghindari menggunakan suatu indeks saham yang hanya menampilkan emiten-emiten saham unggulan ataupun non unggulan saja, karena hal tersebut dapat memicu gagalnya pembentukan portofolio optimal.

DAFTAR PUSTAKA

Fahmi, I. (2017). Pengantar Pasar Modal. Bandung: ALFABETA.

Fahmi, I. (2018). Pengantar Manajemen Keuangan. Bandung: ALFABETA Gumanti, T. A. (2011). Manajemen Investasi. Jakarta: Mitra Wacana Media.

Gumanti, T. A., Moeljadi, & Utami, E. S. (2018). Metode Penelitian Keuangan. Jakarta:

Mitra Wacana Media.

Hartono, J. (2016). Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Yogyakarta: BPPE.

Husnan, S. (2015). Teori Portofolio & Analisis Sekuritas. Yogyakarta: UPP-STIM YKPN.

Martono, N. (2010). Metodologi Penelitian Kuantitatif. Jakarta: Rajagrafindo Persada.

Samsul, M. (2015). Pasar Modal dan Manajemen Portofolio. Jakarta: Erlangga.

Sunariyah. (2011). Pengantar Pengetahuan Pasar Modal. Yogyakarta: UPP-STIM YKPN.

Sudaryono. (2017). Metodologi Penelitian. Depok: Rajagrafindo Persada.

Tandelilin, E. (2010). Portofolio dan Investasi. Yogyakarta: KANISIUS.

Umam, K., & Sutanto, H. (2017). Manajemen Investasi. Bandung: Pustaka Setia.

Utari, D., Purwanti, A., & Prawironegoro, D. (2014). Manajemen Keuangan. Jakarta: Mitra Wacana Media.

Juliasari, D., & Liyundira, F. S. (2016, October). ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL PADA PERUSAHAAN MAKANAN DAN MINUMAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) PERIODE 2011–2014.

In Seminar Nasional Fakultas Ekonomi UNIBA Surakarta (Vol. 2, No. 1, pp. 3-13)