analisis pembentukan portofolio...
TRANSCRIPT
ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL PADA
SAHAM LQ 45 DAN JII DI BURSA EFEK INDONESIA
DENGAN METODE CUT OFF POINT
Skripsi
Oleh
Yuliati
NIM : 106081002517
JURUSAN MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
1432 H/2011 M
iii
ABSTRACT
This research is purpose to analyze the optimal forming portofolio instocks LQ 45 and stocks JII by using method cut off point in the IDX stock.Variable this research is composite stock price index to stocks LQ 45 and stocksJII.The sample in this research is a company listed in the IDX stock such as LQ45 stocks and JII stocks from period 2006 to 2010. LQ 45 is selected as many as15 stock while the stock as much 8 stock in JII. This analysis tool compares theexcess return to beta wih the cut off point in determining the optimal portofolioERB stock that have greather than cut off point is a stock that will entry to thecandidate optimal portofolio, which certainly has a right proportion in eachstocks. This results showed that there were thirteen stocks in LQ 45 stock andseven stock of JII that became candidate portofolio because ERB has greaterappeal in cut off point.
Keywords : ERB, Cut Off Point, Syari’ah Portofolio
iv
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pembentukan portofolio yangoptimal pada saham LQ 45 dan saham JII dengan menggunakan cut off point diBEI. Variabel pada penelitian ini adalah IHSG terhadap saham LQ 45 dan sahamJII. Sampel dalam penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di BEI yaitusaham LQ 45 dan saham JII periode 2006-2010. Saham LQ 45 dipilih sebanyak15 saham sedangkan saham JII sebanyak 8 saham. Alat analisis inimembandingkan excess return to beta dengan cut off point dalam menentukanportofolio optimal. Saham yang memiliki ERB lebih besar dari pada cut off pointadalah saham yang akan masuk ke dalam kandidat portofolio optimal, yangtentunya memiliki proporsi yang tepat pada setiap saham. Hasil penelitianmenunjukkan bahwa terdapat tiga belas saham pada LQ 45 dan tujuh saham padasaham JII yang menjadi kandidat portofolio karena memiliki ERB lebih besar dibanding cut off point-nya.
Kata kunci : ERB, Cut Off Point, Portofolio Syari’ah
v
KATA PENGANTAR
Segala puji bagi Allah SWT yang menguasai alam semesta dan yang telah
begitu banyak memberikan rahmat dan kasih sayang-Nya. Rangkaian kata syukur
tak akan pernah cukup untuk menggambarkan rasa terima kasih penulis kepada
Allah SWT, sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan judul
“ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL PADA SAHAM LQ 45
DAN JII DI BURSA EFEK INDONESIA DENGAN METODE CUT OFF
POINT”.
Shalawat serta salam semoga selalu tercurah kepada Rasulullah Muhammad
SAW sebagai tauladan terbaik, keluarga, sahabat, serta para pengikutnya, yang
telah merubah dari zaman jahiliyah menjadi zaman yang penuh dengan ilmu
pengetahuan dengan membawa risalah bagi seluruh umat manusia.
Sepenuhnya penulis menyadari bahwa dalam penulisan skripsi ini masih
banyak kekurangan akibat dari keterbatasan penulis. Dan penulis juga menyadari
skripsi ini juga tidak lepas dari bantuan dan motivasi berbagai pihak. Oleh karena
itu penulis ingin mengucapkan banyak terima kasih kepada:
1. Ibu dan Ayah yang sangat Aku cintai yang memiliki peran yang begitu
penting dan tak terkira, yang telah memberikan doa tulus ikhlas, motivasi,
dan kasih sayang serta dukungan moril dan materil kepada penulis agar tetap
terus bersemangat dan selalu memberikan nasehat dengan penuh kesabaran
kepada penulis, semoga amal Ibunda dibalas dengan yang lebih baik oleh
Allah SWT, amiin!!
2. Bapak Prof. Dr. H. Abdul Hamid, MS selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan
Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
3. Bapak Prof. Dr. Ahmad Rodoni, MM selaku Pembantu Dekan Fakultas
Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
4. Bapak Prof. Dr. Ahmad Rodoni, MM selaku dosen pembimbing I dan Bapak
Indoyama Nasarudin SE, MAB selaku dosen pembimbing II, terima kasih
atas bimbingan, pengarahan dan dorongan dengan penuh kesabaran serta
vi
memberikan ilmu yang berharga dan pengalaman yang tak terlupakan di hati
penulis.
5. Bapak Suhendra, S. Ag., MM selaku Ketua Jurusan Manajemen Fakultas
Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
6. Untuk para Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri
Syarif Hidayatullah Jakarta, staff akademik, karyawan dan petugas
perpustakaan, terima kasih, semoga Allah SWT memberikan rahmat dan
hidayah-Nya.
7. Untuk Kakakku Iyus, Aris, Hani yang turut memberikan dukungan dan do’a
yang begitu tulus kepada penulis, semoga Allah SWT memberikan
kemudahan dan kebahagiaan kepada kalian semua.
8. Untuk Ahmad Dahlan yang sudah banyak meluangkan waktunya untuk adik
selama penyelesaian skripsi ini, terima kasih tak hingga atas semuanya yang
sudah kamu berikan. Semoga kelak adik bisa membalas semua pengorbanan
kakak yang begitu besar kepada adik. Amien..!
9. Untuk Ijang, Tria, Uwi, Kiki, Eni, Siti, dan semua teman-temanku di kelas
Manajemen E 2006 dan Manajemen keuangan yang tidak bisa di sebutkan
satu-persatu, semoga persahabatan kita semua tetap terjalin sampai kapanpun.
10. Dan untuk semua teman-teman di Fakultas Ekonomi dan Bisnis yang telah
banyak memberikan peran penting dalam setiap melangkah untuk selalu tetap
semangat, semoga kelak ilmu yang kita dapat di kampus ini dapat berguna
dan bermanfaat baik untuk saat ini maupun untuk masa mendatang.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini jauh dari sempurna. Oleh karena itu,
penulis mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun untuk
pencapaian yang lebih baik. Penulis berharap semoga skripsi ini bermanfaat
khususnya bagi penulis dan umumnya bagi para pembaca semua, amiin.
Jakarta, Maret 2011
Yuliati
vii
DAFTAR ISI
DAFTAR RIWAYAT HIDUP.................................................................... i
ABSTRACT ................................................................................................ iii
ABSTRAK .................................................................................................. iv
KATA PENGANTAR................................................................................. v
DAFTAR ISI ............................................................................................... vii
DAFTAR TABEL ....................................................................................... x
DAFTAR GAMBAR................................................................................... xii
DAFTAR LAMPIRAN ............................................................................... xiii
BAB I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Penelitian ............................................................. 1
B. Perumusan Masalah ...................................................................... 11
C. Tujuan dan Manfaat Penelitian ..................................................... 11
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
A. Landasan Teori ............................................................................. 14
1. Investasi.................................................................................... 14
2. Tingkat Keuntungan.................................................................. 15
3. Tingkat Risiko .......................................................................... 16
4. Portofolio.................................................................................. 18
5. Portofolio Efisien...................................................................... 25
6. Seleksi Portofolio Optimal ........................................................ 26
viii
7. Indeks Harga Saham Gabungan ................................................ 28
8. LQ 45 ....................................................................................... 29
9. Pasar Modal Syari’ah ................................................................ 31
a. Portofolio Syari’ah .............................................................. 32
b. Jakarta Islamic Index ........................................................... 33
B. Penelitian Sebelumnya.................................................................. 35
C. Kerangka Pemikiran ..................................................................... 40
D. Hipotesis ..................................................................................... 41
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian............................................................. 43
B. Metode Penentuan Sampel ............................................................ 44
C. Metode Pengumpulan Data ........................................................... 46
D. Teknik Analisis Data .................................................................... 47
E. Operasional Variabel Penelitian .................................................... 55
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Sampel............................................................. 56
1. Pasar Modal .............................................................................. 56
2. Bursa Efek Indonesia ................................................................ 58
B. Penemuan dan Pembahasan .......................................................... 59
1. Analisis Deskriptif ................................................................... 59
a. Analisis Deskriptif Objek Penelitian ..................................... 59
b. Analisis Deskriptif Variabel Penelitian ................................ 59
C. Proses Analisis ............................................................................. 61
ix
1. Mendeskripsikan Perkembangan Harga Saham IHSG dan SBI.. 61
2. Menghitung Realized Return, Expected Return Standar Deviasi
dan Varian dari Masing-masing saham Individual, IHSG, dan
SBI.......................................................................................... 66
3. Menghitung Alpha, Beta, dan variance error masing-masing
Saham ...................................................................................... 69
4. Menghitung Nilai Excess Return to Beta (ERB) dan Nilai Ci
Masing-masing saham .............................................................. 73
5. Menentukan Cut Off Point (C*) ............................................... 75
6. Menentukan Saham Kandidat Portofolio ................................... 77
7. Menentukan Portofolio Optimal dan Proporsi Dana Masing-
masing Saham Pembentuk Portofolio ....................................... 77
8. Menentukan Koefisien Korelasi dan Covariance Antar Saham
Pembentuk Portofolio Optimal ................................................. 79
9. Menghitung Tingkat Pengembalian dan Risiko Portofolio......... 82
D. Hasil Analisis .............................................................................. 86
E. Interpretasi ................................................................................. 89
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan .................................................................................. 91
B. Implikasi....................................................................................... 92
C. Saran ............................................................................................ 93
DAFTAR PUSTAKA.................................................................................. 95
LAMPIRAN-LAMPIRAN
x
DAFTAR TABEL
Nomor Keterangan
2.1 Perkembangan IHSG di Asia-Pasifik 2005-2007 ................... 29
2.2 Hasil Penelitian Terdahulu ................................................... 38
3.1 Data Perusahaan LQ 45 ........................................................ 45
3.2 Data Perusahaan JII .............................................................. 45
3.3 Operasional Variabel Penelitian ............................................ 55
4.1 Data IHSG ............................................................................ 62
4.2 Data Return IHSG ................................................................ 63
4.3 Data SBI ............................................................................... 64
4.4 E(Ri), STDev, dan Varian Saham Individual LQ 45 .............. 67
4.5 E(Ri), STDev, dan Varian Saham Individual JII .................... 68
4.6 Alpha, Beta, dan Variance Error Saham Individual LQ 45 .... 69
4.7 Alpha, Beta, dan Variance Error Saham Individual JII .......... 71
4.8 Saham-Saham LQ 45 yang Memiliki (β > 1) dan (β < 1)........ 72
4.9 Saham-Saham JII yang Memiliki (β > 1) dan (β < 1) ............ 72
4.10 Hasil Penghitungan ERB dan Peringkat ERB Saham
LQ 45 periode 2006-2010 .................................................... 73
4.11 Hasil Penghitungan ERB dan Peringkat ERB Saham
JII yang Terbesar sampai Terkecil Periode 2006-2010 ......... 74
4.12 Perbandingan Nilain ERB dengan Cut off Point pada
LQ 45 Masing-Masing Saham Periode 2006-2010................. 75
4.13 Perbandingan Nilain ERB dengan Cut off Point pada
JII Masing-Masing Saham Periode 2006-2010....................... 76
4.14 Perhitungan Skala Tertimbang (Zi) dan (Xi) pada saham
LQ 45 ................................................................................... 78
4.15 Perhitungan Skala Tertimbang (Zi) dan (Xi) pada saham
JII ......................................................................................... 79
4.16 Koefisien Korelasi dan Kovarians Saham LQ 45
xi
Pembentuk Portofolio ........................................................... 80
4.17 Koefisien Korelasi dan Kovarians Saham JII
Pembentuk Portofolio ........................................................... 81
4.18 Perhitungan Return Portofolio Saham LQ 45 ........................ 82
4.19 Perhitungan Return Portofolio Saham JII ............................... 83
4.20 Perhitungan Risiko Portofolio Saham LQ 45 ......................... 84
4.21 Perhitungan Risiko Portofolio Saham JII ............................... 85
xii
DAFTAR GAMBAR
Nomor Keterangan
2.1 Kerangka Pemikiran ............................................................. 41
4.1 Grafik Data Variabel Return Pasar (IHSG / Rm) .................... 63
4.2 Grafik Data SBI (Rf).............................................................. 65
xiii
DAFTAR LAMPIRAN
Nomor Keterangan
1 Nama-nama Perusahaan LQ 45 dan JII yang Menjadi Sampel
Penelitian .............................................................................. 98
2 Data Return LQ 45 Setelah di Olah........................................ 99
3 Data Return JII Setelah di Olah.............................................. 105
4 Data IHSG Sebelum di Olah.................................................. 107
5 Data SBI Sebelum di Olah..................................................... 108
6 Data Return IHSG (Rm) Setelah di Olah................................ 108
7 Data Return SBI (Rf) Setelah di Olah.................................... 109
8 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ45. 110
9 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return JII....... 118
10 Saham-saham LQ 45 Sebelum Menjadi Kandidat Portofolio
Optimal Periode 2006-2010 dengan Metode Cut Off Point..... 122
11 Saham-saham LQ 45 Setelah Menjadi Kandidat Portofolio
Optimal Periode 2006-2010 dengan Metode Cut Off Point..... 123
12 Saham-saham JII Sebelum Menjadi Kandidat Portofolio
Optimal Periode 2006-2010 dengan Metode Cut Off Point..... 124
13 Saham-saham JII Setelah Menjadi Kandidat Portofolio
Optimal Periode 2006-2010 dengan Metode Cut Off Point..... 125
1
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Penelitian
Prospek pertumbuhan pasar modal di Indonesia saat ini sangat pesat,
hal ini ternyata didorong oleh minat para investor asing yang masuk ke
dalam pasar modal Indonesia. Pasar modal Indonesia dalam beberapa tahun
terakhir ini telah menjadi perhatian banyak pihak, khususnya masyarakat
yang melakukan bisnis. Selain itu pasar modal di Indonesia memiliki peran
besar bagi perekonomian negara. Hal ini disebabkan oleh kegiatan pasar
modal yang semakin berkembang dan meningkatnya keinginan masyarakat
dalam dunia bisnis, dimana investor sebagai pihak yang memiliki kelebihan
dana dapat menginvestasikan dananya pada berbagai sekuritas dengan
harapan memperoleh imbalan (return). Sedangkan perusahaan sebagai
pihak yang memerlukan dana dapat menerbitkan saham dan menjualnya di
pasar modal untuk memanfaatkan dana tersebut dalam mengembangkan
proyek-proyeknya, tanpa harus membayar beban bunga tetap seperti jika
meminjam dana ke bank.
Melalui alternatif pendanaan dari pasar modal, perusahaan dapat
beroperasi untuk mengembangkan bisnisnya dan pemerintah dapat
membiayai berbagai kegiatannya sehingga meningkatkan kegiatan
perekonomian negara dan kemakmuran masyarakat luas.
2
Banyaknya alternatif investasi yang tersedia sangat dipengaruhi oleh
pasar modal khususnya pada faktor investasi saham yang mencakup
berbagai informasi yang berhubungan dengan harga saham yang
diperjualbelikan. Dalam hal ini para investor diharuskan dapat membuat
analisis investasi sebelum menanamkan dananya (investasi). Rasionalitas
investor dapat diukur sejauh mana mereka dapat menunjukkan pilihannya
untuk mendapatkan hasil yang maksimum pada risiko tertentu. Selain itu
peningkatan kemampuan analisis bagi investor sangatlah penting mengingat
belum terjaminnya kemampuan manajer investasi dalam pengelolaan dana,
sehingga investor dituntut mampu membentuk sendiri portofolio yang
efisien di berbagai alternatif investasi.
Pada saat ini investasi dapat diartikan sebagai komitmen untuk
menanamkan sejumlah dana dengan tujuan memperoleh keuntungan di
masa yang akan datang. Dengan kata lain, investasi merupakan komitmen
untuk mengorbankan konsumsi sekarang (sacrifice current consumption)
dengan tujuan memperbesar konsumsi di masa yang akan datang. Investasi
dapat berkaitan dengan penanaman sejumlah dana pada asset real seperti:
tanah, emas, rumah dan asset real lainnya atau pada asset financial seperti:
deposito, saham, obligasi, dan surat berharga lainnya (Eduardus Tandelilin,
2010:1). Investasi pada hakikatnya merupakan penempatan sejumlah dana
pada saat ini dengan harapan untuk memperoleh keuntungan dimasa
mendatang (Abdul Halim, 2003:17).
3
Investor dalam melakukan investasi saham di pasar modal bertujuan
memperoleh tingkat pengembalian (return) berupa deviden dan capital
gain. Investor yang rasional tentunya akan mengharapkan suatu tingkat
pengembalian yang semakin tinggi dari investasi yang dilakukannya
dengan mempertimbangkan risiko atau kemungkinan terjadinya
penyimpangan dari tingkat pengembalian yang akan diperoleh karena unsur
ketidakpastian (Business & Management Journal Bunda Mulia, Vol: 4, No.
1, Maret 2008:2).
Pada umumnya investor adalah risk averse (Reilly dan Brown,
2003:13). Risk Averse adalah investor yang jika dihadapkan pada dua
pilihan investasi dengan tingkat pengembalian yang diharapkan sama dan
risiko berbeda, maka ia memilih investasi dengan tingkat risiko lebih
rendah dan jika mempunyai beberapa pilihan portofolio efesien, maka
portofolio yang optimal yang dipilih (Fabozzi, 1999:63).
Untuk memperoleh tingkat keuntungan investasi yang maksimal
dengan tingkat risiko tertentu maka sebaiknya investor memegang beberapa
saham (portofolio) dari perusahaan (emiten) yang berbeda (sektor
industrinya). Hal ini sesuai dengan teori portofolio Markowitz (don’t put
your eggs into one basket) “Jangan taruh telur dalam satu ranjang’’ ini
menyatakan bahwa dengan memegang beberapa saham maka akan terjadi
proses diversifikasi (penyebaran risiko). Artinya apabila salah satu saham
investor mengalami penurunan harganya maka investor tidak akan
mengalami kerugian. Karena risiko kerugian saham yang menurun
4
harganya masih bisa di-cover oleh saham-saham lain yang harganya tidak
menurun. Bila diibaratkan saham-saham itu eggs maka portofolio adalah
basket. Satu basket jatuh sehingga eggs rusak tetapi masih ada basket-
basket lain yang tidak rusak (Suherman dan I Roni Setyawan, 2006:52).
Untuk itu dalam portofolio investasi seorang manajer investasi perlu
melakukan pengelolaan secara baik agar menghasilkan return yang
maksimal. Pengelolaan portofolio ini pada dasarnya merupakan bentuk
manajemen portofolio dimana bagian yang terpenting adalah pemilihan dan
pembentukan portofolio optimal.
Banyak pakar finance merumuskan bahwa tujuan pembentukan
portofolio secara umum ada dua. Dimana dua-duanya bertujuan untuk
memberikan kepuasan yang maksimum kepada para pemegang saham. Para
pemegang saham selalu saja menuntut secara maksimal kepada pihak
manajemen untuk bekerja dan mampu meningkatkan keuntungan setiap
tahunnya, dan jika pihak manajemen tidak mampu untuk meningkatkan
keuntungan maka pihak pemegang saham khususnya komisaris perusahaan
bisa langsung mendapat teguran. Ini disebabkan komisaris perusahaan
adalah memiliki karakteristik sebagai para penghindar risiko. Adapun
tujuan pembentukan portofolio adalah berusaha untuk memberikan
keuntungan yang maksimum sesuai dengan yang diharapkan atau adanya
return yang diharapkan (expected return), menciptakan risiko yang
minimum, menciptakan continuity dalam bisnis (Irham dan Yovie, 2009:3).
5
Masalah yang sering terjadi adalah investor berhadapan dengan
ketidakpastian ketika harus memilih saham-saham untuk dibentuk menjadi
portofolio pilihannya. Hal ini tergantung dari preferensi risiko para investor
itu sendiri. Para investor berhadapan dengan banyak kombinasi saham
dalam portofolio. Pada akhirnya harus mengambil keputusan portofolio
mana yang seharusnya dipilih oleh seorang investor (Mokhamad Sukarno,
2007:2). Seorang investor yang rasional tentu akan memilih portofolio yang
optimal (Jogianto, 2003:27).
Portofolio optimal adalah portofolio yang dipilih investor dari sekian
banyak pilihan yang ada pada portofolio efisien sedangkan portofolio
efisien adalah portofolio yang menyediakan return maksimal bagi investor
dengan tingkat risiko tertentu, atau portofolio yang menawarkan risiko
terendah dengan tingkat return tertentu (Eduardus Tandelilin, 2010:160).
Bila investor memiliki portofolio maka perlu menaksir jumlah tingkat
keuntungan yang diharapkan sebanyak jumlah saham yang membentuk
portofolio tersebut (Husnan, 2001:102).
Untuk mendapatkan portofolio yang optimal investor memerlukan
suatu alat analisis yang dapat menghasilkan return yang optimal. Salah satu
alternatif yang bisa digunakan investor adalah dengan menggunakan single
index model. Single index model merupakan penyederhanaan dari model
Markowitz, penghitungan single index model lebih sederhana karena
jumlah parameter yang digunakan lebih sedikit sehingga investor dapat
6
mengambil keputusan investasi lebih cepat (Hendrawati Vivin Dwi,
2007:1).
Secara garis besar model ini menyimpulkan bahwa return sekuritas
merupakan hasil dari pengaruh perubahan indeks harga pasar (berhubungan
linier). Salah satu sekuritas yang dapat dianalisis dengan model ini adalah
saham. Saham sebagai salah satu instrumen pasar modal yang paling aktif
diperjualbelikan dan bisa dijadikan pilihan bagi para investor untuk
mengalokasikan dana yang mereka miliki. Saham juga merupakan objek
investasi yang sangat rentan terhadap perubahan yang terjadi.
Oleh karena itu analisis terhadap portofolio saham dengan
menggunakan data-data tahun 2006 sangat tepat mengingat pada tahun
tersebut berbagai perubahan yang semula tidak diprediksikan terjadi akibat
adanya ketidakpastian (Uncertainty). Pertumbuhan ekonomi tahun 2006
diperkirakan mencapai 5,8 persen yang sudah direvisi dari proyeksi semula
6,2 persen. Walaupun angka pertumbuhan masih di bawah 6 persen, tapi
bisa membuat kita lebih optimis di tahun mendatang. Selain pertumbuhan
ekonomi yang relatif baik, tingkat inflasi terlihat membaik pula, tahun ini
diperkirakan 7 persen. Pada tahun ini, sampai dengan Juli tingkat inflasi
sebesar 3,29 persen, dengan tingkat inflasi tertinggi terjadi pada Januari
sebesar 1,36 persen, yang merupakan dampak ikutan (carry over) dari
tahun 2005. Lalu, stabilitas nilai rupiah terjadi di 9.200 per dolar AS,
surplus berjalan mencapai 4,5 milyar dolar AS, cadangan devisa 42,4
milyar serta suku bunga Bank Indonesia (BI rate) 10,75 persen.
7
Dengan demikian secara umum kinerja ekonomi Indonesia telah
menunjukkan keadaan yang stabil, seperti terlihat melalui
berbagai indikator makro di luar laju pertumbuhan ekonomi
(www. rullyindrawan.wordpress.com/.../evaluasi-ekonomi-tahun-2006/ ).
Analisis portofolio dengan model indeks tunggal yang dilakukan
secara konsisten dapat digunakan untuk menentukkan return maksimal
pada risiko yang minimal, dengan cara menghitung koefisien beta yang
mencerminkan tingkat risiko masing-masing saham yang diamati, dan
return saham yang bisa dilihat dari deviden yang dibagikan dan capital
gain saham dalam beberapa periode pengamatan (Ryan Oktanto, 2007:1).
Beta merupakan suatu pengukuran volatilitas (Volatility return) suatu
sekuritas/return portofolio terhadap return pasar (Jogiyanto, 2003:265).
Indeks beta merupakan salah satu alat ukur yang akurat untuk mengukur
suatu portofolio yang mempunyai risiko rendah, maka saham yang dipilih
adalah saham-saham yang memiliki covariance dengan portofolio yang
rendah, portofolio saham dapat mengurangi risiko yang timbul (Yuli
Kurniyati, 2007:5).
Untuk menganalisis portofolio, diperlukan sejumlah prosedur
perhitungan melalui sejumlah data sebagai input tentang struktur portofolio.
Salah satu teknik analisa portofolio optimal yang dilakukan oleh Elton
Gruber (1995), adalah menggunakan single index model. Analisis atas
sekuritas dilakukan dengan membandingkan excess return to beta (ERB)
8
dengan Cut off Rate-nya (Ci) dari masing-masing saham. Saham yang
memiliki ERB lebih besar dari Ci dijadikan kandidat portofolio, sedang
sebaliknya yaitu Ci lebih besar dari ERB tidak diikutkan dalam portofolio.
Pemilihan saham dan penentuan portofolio optimal yang dilakukannya
didasari oleh pendahulunya Markowitz (1952) yang dimulai dari data
historis atas saham individual yang dijadikan input, dan dianalisis untuk
menjadikan keluaran yang menggambarkan kinerja setiap portofolio,
apakah tergolong portofolio optimal atau sebaliknya.
Penelitian ini mencoba menerapkan model indeks tunggal yang
merupakan penyederhanaan dari model Markowitz. Metode indeks tunggal
juga dapat digunakan untuk menghitung return ekspektasi dan risiko
portofolio, hal tersebut yang dijadikan peneliti sebagai alasan dalam
penggunaan indeks tunggal sebagai alat analisis untuk membentuk
portofolio optimal pada saham-saham LQ 45 dan Jakarta Islamic Index.
Saham-saham yang harganya berfluktuasi berasal dari saham LQ 45
yang mempunyai kapitalisasi (volume transaksi) dan Likuiditas (frekuensi
transaksi) yang tinggi. Indeks LQ 45 hanya terdiri dari 45 saham terpilih
setelah melalui beberapa kriteria pemilihan yang juga didasarkan pada
saham-saham dengan tingkat likuiditas yang tinggi dan mempertimbangkan
kapitalisasi pasar terhadap saham-saham. Selain saham LQ 45 juga terdapat
saham aktif yang diperdagangkan dengan frekuensi tinggi yang merupakan
kelompok saham dengan tingkat likuiditas lebih tinggi. Dengan alasan
tersebut maka penulis berkeinginan untuk melakukan penilaian kinerja pada
9
portofolio optimal saham LQ 45 dan saham JII (Jakarta Islamic Index) atau
indeks syariah yang akan sangat berguna sebagai dasar pertimbangan
investor dalam menanamkan modalnya di bursa saham, sehingga mereka
mengetahui saham mana yang mampu memberikan kinerja terbaik dan
dapat memberikan hasil yang juga terbaik atas dana dan waktu yang
mereka korbankan.
Saham LQ 45 yang menjadi objek penelitian ini adalah saham-saham
yang favorit para investor di BEI (Bursa Efek Indonesia) dan terdaftar
kembali selama periode 2006-2010 sebanyak 15 saham yang dipilih. Selain
saham LQ 45 umumnya memiliki kapitalisasi saham. Saham LQ 45 juga
memiliki prospek pertumbuhan usaha yang sangat tinggi begitu pula
dengan bid-ask spread yang makin rendah secara otomatis akan membuat
daya saham tersebut di bursa menjadi semakin tinggi.
Indeks Syariah atau JII (Jakarta Islamic Index) merupakan indeks
terakhir yang dikembangkan oleh BEI bekerja sama dengan Danareksa
Investment Management. Indeks ini merupakan indeks yang
mengakomodasi syariat investasi dalam Islam atau indeks yang berdasarkan
syariah Islam. Saham-saham yang masuk dalam indeks syariah adalah
emiten yang kegiatan usahanya tidak bertentangan dengan syariah islam.
Jakarta Islamic Index dimaksudkan untuk digunakan sebagai tolak
ukur (bencmark) untuk mengukur kinerja suatu investasi pada saham
dengan basis syariah. Melalui indeks diharapkan dapat meningkatkan
10
kepercayaan investor untuk mengembangkan investasi dalam ekuiti secara
syariah (Burhanudin Susanto, 2008:128).
Pemilihan obyek penelitian dengan menggunakan saham-saham yang
tercatat dalam Jakarta Islamic Index didasarkan pada pertimbangan bahwa
masih minimnya literatur yang membahas investasi syariah di pasar modal
dan Jakarta Islamic Index merupakan satu-satunya indeks yang
menggunakan syariat Islam pertama kali di Indonesia. Keberhasilan Jakarta
Islamic Index sebagai indeks yang memiliki kapitalisasi pasar terbesar yang
terlihat dari nilai agregat saham-saham JII cukup signifikan dibandingkan
kapitalisasi seluruh saham yang aktif diperdagangkan.
Indeks harga saham setiap hari dihitung menggunakan harga saham
open dan close yang terjadi di bursa. Dua macam indeks yang digunakan di
Bursa Efek Indonesia adalah Indeks Harga Saham Individual yang
mencerminkan perkembangan harga suatu saham dan Indeks Harga Saham
Gabungan (IHSG) yang mencerminkan perkembangan pasar secara
keseluruhan. Harga saham yang digunakan dalam perhitungan indeks di
bursa adalah harga saham yang terjadi di pasar reguler. Dengan kesimpulan
bahwa nilai kapitalisasi pasar adalah nilai seluruh saham yang dihitung
berdasarkan harga yang terakhir terjadi. Nilai dasar adalah nilai yang
dihitung berdasarkan harga perdana dari masing-masing saham atau
berdasarkan harga yang telah dikoreksi jika perusahaan telah melakukan
right issue, stock split atau pemberian saham bonus/deviden saham.
11
Berdasarkan latar belakang tersebut maka penulis membuat hasil
penelitiannya yang berjudul : “Analisis Pembentukan Portofolio Optimal
Pada Saham LQ 45 dan Portofolio Syariah Pada JII di Bursa Efek
Indonesia dengan Metode Cut off Point”.
B. Perumusan Masalah
Dalam penelitian ini penulis akan menganalisis pembentukan
portofolio saham LQ 45 dan portofolio optimal saham JII (Jakarta Islamic
Index) di Bursa Efek Indonesia pada Tahun 2006-2010, dan berdasarkan
latar belakang diatas penulis memberikan perumusan masalah sebagai
berikut:
Bagaimana proses pembentukan portofolio optimal saham LQ 45 dan
JII di Bursa Efek Indonesia berdasarkan metode cut off point?
C. Tujuan dan Manfaat Penelitian
Berdasarkan permasalahan yang dikemukakan di atas maka untuk
menganalisis portofolio yang optimal dengan menggunakan metode cut off
point tujuan yang ingin dicapai adalah:
12
Untuk mengetahui cara pembentukan portofolio yang optimal pada
saham LQ 45 dan JII dengan menggunakan metode cut off point di
BEI.
Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat baik
bagi para pembaca maupun penyusun khususnya. Adapun manfaat dari
penelitian ini adalah:
1. Bagi Penulis
Manfaat bagi penulis adalah menerapkan ilmu selama masa studi dan
memperluas informasi serta wawasan yang luas mengenai portofolio
optimal dengan menggunakan Single Index Model.
2. Manfaat bagi investor dan masyarakat
a. Memberikan informasi dan pengetahuan tentang pembentukan
portofolio yang optimal.
b. Sebagai bahan pertimbangan bagi para investor dalam melakukan
pemilihan portofolio saham dalam melakukan diversifikasi yang
dimaksudkan untuk mengurangi resiko yang ditanggung.
c. Hasil penelitian ini dapat di maanfaatkan oleh perusahaan public
sebagai pengambilan dasar keputusan keuangannya, terutama
dalam menetapkan portofolio syariah berdasarkan tuntunan
Al-Qur’an dan Hadits.
13
3. Bagi Kalangan Akademis
Untuk pengembangan ilmu pengetahuan secara teoritis sebagaimana
yang telah dipelajari didalam perkuliahan dan sebagai pengetahuan
tentang pasar modal dan investasi. Bagi civitas akademika menambah
informasi, sumbangan penelitian bahan kajian dalam penelitian.
14
14
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. Landasan Teori
1. Investasi
Setiap orang dihadapkan pada berbagai pilihan dalam menentukan
proporsi dana atau sumber daya yang mereka miliki untuk konsumsi saat
ini dan di masa yang akan datang. Investasi dapat diartikan sebagai
komitmen untuk menanamkan sejumlah dana pada saat ini dengan tujuan
memperoleh keuntungan di masa yang akan datang. Dengan kata lain,
investasi merupakan komitmen untuk mengorbankan konsumsi sekarang
(sacrifice current consumption) dengan tujuan memperbesar konsumsi di
masa yang akan datang. Investasi dapat berkaitan dengan penanaman
sejumlah dana pada asset real seperti: tanah, emas, rumah dan asset real
lainnya atau pada asset financial seperti: deposito, saham, obligasi, dan
surat berharga lainnya (Eduardus Tandelilin, 2010:2).
Investasi adalah penundaan konsumsi sekarang untuk digunakan
didalam produksi yang efisien selama periode waktu yang tertentu
(Jogiyanto, 2000:5). Sedangkan menurut (Iswantoro, 2006:121) investasi
adalah tindakan menanamkan uang dalam bentuk tunai, aset dan surat-
surat berharga lainnya dengan harapan akan mendapatkan keuntungan di
masa yang akan datang sebagai pendapatan dari investasi tersebut.
15
Investasi menurut Jones (2007:3) yaitu ”investment is the
commitment of funds to one or more assets thet will be held over some
future time period” sedangkan menurut Bodie (2009:1) yaitu ”an
Investment is the current commitment of money or other resourches in
the expectation of reaping future benefits”.
Menurut Irham dan Yovie (2009:6) tujuan investasi yaitu untuk
mencapai suatu efektifitas dan efisiensi dalam keputusan maka
diperlukan ketegasan akan tujuan yang diharapkan. Begitu pula halnya
dalam bidang investasi kita perlu menetapkan tujuan yang hendak
dicapai yaitu:
a. Terciptanya keberlanjutan (continuity) dalam investasi tersebut.
b. Terciptanya profit yang maksimum atau keuntungan yang
diharapkan (profit actual).
c. Terciptanya kemakmuran bagi para pemegang saham.
d. Turut memberikan andil bagi pembangunan bangsa.
2. Tingkat Keuntungan
Menurut Mohammad Samsul (2006:219) return saham adalah
pendapatan yang dinyatakan dalam persentase dari modal awal investasi.
Pendapatan dalam saham ini meliputi keuntungan jual beli saham, di
mana jika untung disebut capital gain dan jika rugi capital loss. Dari
return saham ini kita dapat mengetahui expected return suatu saham.
16
Expected return adalah keuntungan yang diharapkan oleh seorang
investor dikemudian hari terhadap sejumlah dana yang telah
ditempatkannya. Pengharapan menggambarkan sesuatu yang bisa saja
terjadi di luar dari yang diharapkannya (Irham dan Yovie, 2009:6).
Tingkat keuntungan yang di harapkan pemodal dari investasi
saham adalah adanya keuntungan yang diterima di masa depan. Karena
investasi saham mengandung resiko, maka keuntungan yang diharapkan
belum tentu sama dengan keuntungan yang sesungguhnya. Keuntungan
dan pendapatan investasi saham, berupa Capital Gain dan Deviden.
Capital gain diperoleh dari selisih harga jual dengan harga beli,
sedangkan deviden diperoleh dari pembagian laba bersih perusahaan.
3. Tingkat Risiko
Menurut teori portofolio risiko didefinisikan suatu keuntungan yang
menyimpang dari yang diharapakan (Suad Husnan, 2001:52). Baik
menyimpang lebih besar ataupun menyimpang lebih kecil. Semakin
besar penyimpangan antara hasil sesungguhnya dengan yang diharapkan
berarti semakin besar risiko yang ditanggung. Risiko dapat didefinisikan
sebagai kemungkinan untuk luka, rusak, atau hilang. Dalam investasi
risiko selalu dikaitkan dengan variabilitas return yang dapat diperoleh
dengan surat berharga (Ahmad Kammarudin, 2003:100).
17
Menurut (Eduardus Tandelilin, 2010:105) dalam teori portofolio
modern telah diperkenalkan bahwa risiko investasi total dapat dipisahkan
menjadi dua jenis risiko yaitu:
a. Risiko Sistematik
Risiko sistematis atau risiko pasar merupakan risiko yang berkaitan
dengan perubahan yang terjadi di pasar secara keseluruhan.
Perubahan pasar tersebut akan mempengaruhi variabelitas return
suatu investasi. Dengan kata lain, risiko sistematis merupakan risiko
yang tidak dapat didiversifikasikan (undiversifiable).
b. Risiko Tidak Sistematik
Disebut juga risiko khusus yang terdapat pada masing-masing
perusahaan, adalah risiko yang tidak terkait dengan perubahan pasar
secara keseluruhan. Risiko perusahaan lebih terkait pada perubahan
kondisi mikro perusahaan penerbit sekuritas. Dalam manajemen
portofolio disebutkan bahwa risiko perusahaan bisa diminimalkan
dengan melakukan diversifikasi aset dalam suatu portofolio.
Risiko selalu ada dalam aktivitas ekonomi, dalam bisnis kita akan
mengenal pepatah no risk no return. Secara sederhana risiko disamakan
dengan ketidakpastian. Dalam islam ketidakpastian itu adalah gharar.
Dan gharar dilarang, oleh karenanya sangat penting melakukan upaya
pembebanan terhadap gharar, atau resiko atau ketidakpastian (Achsein,
2000: 50).
18
4. Portofolio
a. Pengertian Portofolio
Menurut Irham dan Yovie ( 2009:2) portofolio adalah sebuah
bidang ilmu yang khusus mengkaji bagaimana cara yang dilakukan
oleh seorang investor untuk menurunkan risiko dalam berinvestasi
secara seminimal mungkin, termasuk salah satunya dengan
menganekaragamkan risiko tersebut. Teori ini disebut teori
portofolio karena mempunyai cara mengestimasikan dana kedalam
bentuk surat-surat berharga, teori ini didasarkan pada kenyataan
bahwa pemilik modal akan menginvestasikan uangnya kedalam
berbagai jenis surat berharga dengan tujuan mengurangi risiko yang
harus ditanggung dan kemudian ingin mendapatkan santunan
(penghasilan) yang lebih tinggi. Dalam teori ini risiko investasi
dalam saham didefinisikan sebagai investasi standar dan tingkat
keuntungan. Menurut Jones (2002:3),“ Portfolio is the securities
held by an investor taken as a unit.” Artinya portofolio adalah
sejumlah sekuritas yang dipertahankan oleh investor dalam satu
kesatuan.
Risiko pasar dari masing-masing saham yang di masukkan
dalam portofolio tersebut, dengan kata lain jika ingin membentuk
portofolio yang memiliki risiko rendah, maka saham-saham yang
dipilih bukanlah saham-saham yang memiliki covariance dengan
portofolio yang rendah, apabila portofolio tersebut mewakili
19
kesempatan investasi yang ada, dengan proporsi sesuai dengan bobot
investasi tersebut, maka portofolio tersebut disebut sebagai
portofolio pasar (Husnan, 2001:104). Manajer uang yang ingin
mengubah risiko pasar yang dihadapinya dapat melakukan hal
tersebut dengan jalan merevisi beta dari portofolio.
Hal ini dapat dilakukan dengan jalan menyeimbangkan kembali
portofolio saham yang akan menghasilkan beta yang diinginkan
dalam proses minimisasi risiko portofolio, varian (standar deviasi)
pengembalian merupakan alat ukur risiko portofolio, sebagai
tambahan kemungkinan tidak tercapainya pengembalian diharapkan
dapat dihitung. Jenis analisis ini disebut analisis risiko kerugian.
Portofolio normal merupakan tolak ukur yang disesuaikan terdiri dari
sekumpulan sekuritas yang umumnya dipilih dan ditimbang manajer
yang umumnya dilakukan. Pembentukan portofolio normal bukanlah
merupakan hal yang mudah dilakukan. Kesimpulan yang didapat
portofolio adalah serangkaian kombinasi dari beberapa aktiva yang
diinvestasi dan dipegang oleh pemodal, baik perorangan maupun
lembaga.
b. Prosedur Pembentukan Portofolio Optimal dengan
Menggunakan Single Index Model
Model indeks tunggal adalah model yang dikembangkan oleh
Sharpe, yang merupakan pengembangan dari index model yang
20
dikemukakan oleh Markowitz. Model ini diperkenalkan terutama
untuk mengatasi kelemahan Mean Variance Model yaitu terlalu
banyaknya variabel yang harus ditaksir dalam portofolio dan
kesulitan menilai koefisien korelasi yang menggunakan data historis
karena koefisien korelasi yang lalu mungkin sekali sangat berbeda
dengan korelasi saat ini.
Persamaan dasar Single Index Model :
Ri = α+βi(Rm)+ei
Dimana :
α = Bagian dari tingkat keuntungan saham I yang tidak dipengaruhi
oleh perubahan pasar (unique return sekuritas/saham i)
Rm = Tingkat keuntungan indeks pasar
βi = Ukuran kepekaan return sekuritas I terhadap perubahan return
pasar
Ri = Return sekuritas i
ei = Elemen random dari α
Persamaan tersebut diatas merupakan persamaan regresi liniear
sederhana yang dihitung dengan Ri sebagai variabel tergantung dan
Rm sebagai variabel bebas.
Beberapa langkah untuk menentukan saham mana yang dapat
dimasukkan ke dalam portofolio optimal berdasarkan single index
model.
21
1) Memeringkatkan saham
Dalam membuat peringkat saham di sini, maka akan sangat
berkaitan langsung dengan rasio excess return to beta (rasio
ERB). Excess return adalah perbedaan antara return yang
diharapkan (expected rate return) dalam saham dengan tingkat
suku bunga tanpa risiko (risk free return) seperti tingkat bunga
dalam deposito. Rasio ERB mengukur return tambahan diatas
risk return yang diterima per-unit risiko saham (Elton & Gruber,
1995:182).
Menentukan cut off rate (C*): adalah dilakukan
pemeringkatan berdasarkan rasio ERB dari nilai tertinggi ke
rendah, kemudian untuk menentukan saham-saham mana yang
akan dimasukkan ke dalam portofolio, maka digunakan suatu
peringkat pembatas (cut off rate=C*) maka cari dahulu nilai-nilai
Ci. Setelah mendapatkan nilai-nilai Ci dari saham-saham yang
ada, maka dapat dicari C*. Tujuan penentuan C* ini adalah
untuk memisahkan antara saham-saham yang akan masuk ke
dalam portofolio optimal atau keluar dari portofolio optimal.
Cara menentukan adalah dengan membandingkan antara rasio
ERB dengan C* yang telah ada. Apabila nilai rasio ERB lebih
besar dari nilai C*, maka saham tersebut masuk ke dalam
portofolio optimal.
22
2) Menentukan proporsi portofolio optimal
Setelah melakukan pemeringkatan saham dan kemudian
menentukan cut off rate maka dilanjutkan dengan menentukan
masing-masing saham yang akan membentuk portofolio optimal.
Proporsi investasi untuk masing-masing saham dicari dengan
membagi masing-masing nilai Zi dengan total nilai Zi. Dengan
demikian ditemukan proporsi yang merupakan alokasi dana yang
akan di investasikan pada masing-masing saham terpilih yang
akan membentuk portofolio optimal dengan menggunakan single
index model.
c. Penentuan Portofolio Optimal
Penentuan portofolio optimal dengan menggunakan single index
model (SIM)
1) Investasi Portofolio
Teori portofolio pertama kali dikembangkan oleh Harry
Markowitz (1952). Menurut Markowitz, portofolio adalah
mengajarkan tentang berinvestasi dengan cara memecah dana
yang diinvestasikan tersebut untuk kemudian meletakannya
bukan pada satu jalur namun pada jalur yang berbeda-beda
(Irham dan Yovi, 2009:58).
Dengan demikian, portofolio merupakan investasi dalam
bentuk sekuritas saham-saham yang memiliki risiko, sehingga
23
investor harus dapat memperkirakan berapa keuntungan yang
diharapkan, serta berapa penyimpangan yang terjadi dari hasil
yang diharapkan. Jika investor mengharapkan tingkat
pengembalian yang besar, maka besar pula risiko yang dihadapi.
Tingkat keuntungan yang diharapkan (Expected Return) dari
portofolio secara sederhana adalah rata-rata tertimbang dari
tingkat keuntungan yang diharapkan dari masing-masing saham.
Faktor penimbang adalah proporsi dana yang di investasikan
pada masing-masing saham (Abdul Halim, 2006:37).
Dalam hal ini expected return dari portofolio atau tingkat
keuntungan yang diharapkan dari portofolio adalah proporsi dana
yang diinvestasikan pada saham I dengan tingkat keuntungan
yang diharapkan dari saham i (Abdul Halim, 2006:37).
2) Proses Investasi
Proses investasi menunjukkan bagaimana investor
seharusnya melakukan investasi dalam sekuritas yaitu sekuritas
apa yang akan dipilih, seberapa banyak investasi tersebut dan
kapan investasi akan dilakukan. Pengambilan keputusan investasi
memerlukan langkah-langkah sebagai berikut (Suad Husnan,
1996:48).
(a) Menentukan Kebijakan Investasi
Disini pemodal perlu menentukan tujuan investasinya
tersebut akan dilakukan. Karena ada hubungan yang positif
24
antara risiko dan keuntungan investasi, maka pemodal tidak
bisa mengatakan bahwa tujuan investasinya adalah
mendapatkan keuntungan sebesar-besarnya, tetapi menyadari
bahwa ada kemungkinan untuk menderita rugi, jadi tujuan
investasi harus dinyatakan baik dalam keuntungan maupun
risiko.
(b) Analisis Sekuritas
Dalam tahap ini investor melakukan analisis terhadap suatu
efek atau sekelompok efek. Salah satu tujuan penilaian ini
adalah untuk mengidentifikasikan efek yang salah harga
(mispriced), apakah harganya terlalu tinggi atau terlalu
rendah, dan analisis ini dapat mendeteksi sekuritas-sekuritas
tersebut.
(c) Pembentukan Portofolio
Portofolio berarti sekumpulan investasi, tahap ini
menyangkut identifikasi sekuritas-sekuritas mana yang akan
dipilih, dan berapa proporsi dana yang akan ditanamkan pada
masing-masing sekuritas tersebut. Pemilihan banyak
sekuritas dimaksudkan untuk mengurangi risiko yang
ditanggung. Pemilihan sekuritas dipengaruhi antara lain:
preferensi risiko, pola kebutuhan kas, status pajak dan
sebagainya.
25
(d) Melakukan Revisi Portofolio
Tahap ini merupakan pengulangan terhadap tiga tahap
sebelumnya, dengan maksud kalau perlu melakukan
perubahan portofolio yang telah dimiliki. Apabila portofolio
sekarang tidak optimal atau tidak sesuai dengan preferensi
risiko pemodal, maka pemodal dapat melakukan perubahan
terhadap sekuritas yang membentuk portofolio tersebut.
(e) Evaluasi Kinerja
Dalam tahap ini pemodal atau investor melakukan penilaian
terhadap kinerja (performance) portofolio, baik dalam aspek
tingkat keuntungan yang diperoleh maupun risiko yang
ditanggung. Tidak benar kalau portofolio yang memberikan
keuntungan yang lebih tinggi mesti lebih baik dari potofolio
lainnya (Husnan, 2000:49).
5. Portofolio Efisien
Menurut Jogianto (2008:503) portofolio efisien (Efficient
Portofolio) adalah portofolio yang berada di dalam kelompok (set) yang
layak menawarkan kepada para investor ekspektasi return maksimum
atas berbagai level risiko dan juga risiko minimum untuk berbagai level
ekspektasi return. Efisien selalu dilihat dari segi biaya, maka portofolio
yang efisien juga melihat dari segi biaya yang paling efektif dari
berbagai portofolio yang ditawarkan, karena setiap investor tidak
26
menginginkan menginvestasikan dananya pada tempat-tempat yang
dianggap tidak efisien.
Investor dapat menentukan kombinasi dari aspek-aspek dan
membentuk portofolio, baik yang efisien maupun yang tidak efisien.
Yang penting bagi investor adalah bagaimana menentukan portofolio
yang dapat memberikan kombinasi tingkat risiko dan keuntungan yang
optimal.
Suatu portofolio dikatakan efisien apabila portofolio tersebut
ketika dibandingkan dengan portofolio lain memenuhi kondisi berikut:
(Abdul Halim, 2005:54).
a. Memberikan ER (Expected Return) terbesar dengan risiko yang
sama, atau
b. Memberikan risiko terkecil dengan ER (Expected Return) yang
sama.
6. Seleksi Portofolio Optimal
Portofolio optimal adalah portofolio yang dapat memaksimalkan
preferensi investor sehubungan dengan pengembalian dan risiko. Salah
satu prosedur penetuan portofolio optimal adalah single index model
(Elton dan Gruber, 2003:183). Untuk membentuk portofolio optimal,
berbagai saham disusun menurut peringkat tertinggi sampai terendah
berdasarkan rasio dari kelebihan pengembalian terhadap beta (excess
return to beta).
27
Kelebihan pengembalian adalah selisih antara pengembalian yang
diperkirakan atas suatu asset dengan penengembalian bebas risiko.
Dengan demikian, Excess Return to Beta (ERB) merupakan ukuran
tambahan pengembalian dari suatu aset di atas pengembalian yang
ditawarkan oleh aset bebas risiko. Peringkat saham ditentukan oleh ERB
yang dirumuskan sebagai berikut: (Elton dan Gruber, 2003:184).
Rasio ERB diukur dengan membagi excess return dengan risiko
yang ditunjuk dengan koefisien beta.
Keterangan:
ERB = Rasio excess retun to beta
= Return yang diharapkan saham i
= Return saham bebas risiko
= Perubahan yang diharapkan di atas rate of return saham I yang
berhubungan dengan 1 % perubahan return pasar yang merupakan
ukuran sensitivitas return saham I terhadap return saham.
Jika saham disusun berdasarkan ERB yang dimiliki mulai dari
yang tertinggi sampai yang terendah, hal ini menggambarkan peringkat
keinginan investor dalam memilih saham yang akan dimasukkan ke
dalam portofolio. Diantara saham-saham yang memiliki ERB positif,
maka pemilihan selanjutnya dilakukan atas saham-saham yang
memberikan hasil optimal melalui pembatasan pada tingkat tertentu,
dimana batasan tersebut dinamakan Cut Off Rate.
28
Dengan demikian, apabila suatu saham memiliki ERB lebih besar
dari cutt of rate-nya (Ci), maka saham tersebut akan dimasukkan dalam
portofolio. Untuk menentukan Ci digunakan rumus: (Elton dan Gruber,
2003:186).
Keterangan :
Ci = Nilai-nilai yang dihitung untuk menentukan C
= Variansi return pasar
i = Variansi random error yang merupakan ukuran unsystematic risk
Ri = Expected return
= Beta saham i
Rf = Return asset bebas risiko
7. Indeks Harga Saham Gabungan
Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) atau composite stock price
index menggunakan seluruh saham tercatat sebagai komponen
penghitungan indeks. Masing–masing pasar modal memiliki indeks yang
dibentuk berdasarkan saham-saham yang dipakai sebagai dasar dalam
perhitungan indeks harga. Sebagai contoh IHSG di masing-masing
Negara memiliki tingkat perkembangan yang berbeda. Tabel di bawah
ini menyajikan perkembangan IHSG di Asia Afrika termasuk Indonesia
selama 2006-2010.
29
Tabel 2.1Perkembangan IHSG di Asia Pasifik 2005-2007
Sumber : Eduardus Tandelilin, 2010:86
Dalam dua tahun tersebut perkembangan IHSG di Indonesia
menunjukkan pertumbuhan yang baik mencapai lebih dari 51% dan
berada pada pringkat ketiga. Hal ini menunjukkan bahwa perkembangan
pasar modal di Indonesia semakin baik.
8. LQ 45
Perusahaan yang terdaftar pada Indeks LQ 45 adalah perusahaan
yang memiliki profit yang cukup tinggi dan memiliki saham yang cukup
besar. Perusahaan yang terdaftar pada LQ 45 terdiri dari 45 merupakan
perusahaan yang masuk ke dalam perusahaan yang telah Go public. Di
dalam indeks LQ 45 terdiri dari 45 perusahaan yang bervariasi dari
berbagai sektor yang telah memenuhi persyaratan dalam indeks LQ 45.
Intensitas transaksi setiap sekuritas di pasar modal berbeda-beda.
No Negara 29 Des 06 29 Des 07 %1 Shenzen 550,59 1.453,47 163,982 Shanghai 2.675,47 5.308,89 98,433 Indonesia 1.805,52 2.739,704 51,744 Mumbai 13.786,91 20.216,72 46,645 Hong Kong 19.964,72 27.824,93 39,466 Malaysia 1.096,24 1.437,82 31,167 Thailand 679,84 852,06 25,338 Philipina 2.982,54 3.667,64 22,979 Singapura 2.985,83 3.447,20 16,4610 DownJones 12.463,15 13.359,61 7,1911 Taiwan 7.823,72 8.313,72 6,2612 Jepang 17.225,83 15.564,69 (9,64)
30
Sebagian sekuritas memiliki frekuensi yang sangat tinggi dan aktif
diperdagangkan di pasar modal, namun sebagian sekuritas lainnya relatif
sedikit frekuensi transaksi dan cenderung bersifat pasif. Hal ini
menyebabkan perkembangan dan tingkat likuiditas IHSG menjadi
kurang mencerminkan kondisi real yang terjadi di bursa efek. Di
Indonesia persoalan tersebut dipecahkan dengan menggunakan indeks
LQ 45. Kriteria-kriteria berikut digunakan untuk memilih ke-45 saham
yang masuk dalam indeks LQ 45 sebagai berikut.
a. Masuk dalam urutan 60 terbesar dari total transaksi saham di pasar
regular (rata-rata nilai transaksi selama 12 bulan terakhir).
b. Urutan berdasarkan kapitalisasi pasar (rata-rata nilai kapitalisasi
pasar selama 12 bulan terakhir).
c. Telah tercatat di BEI selama paling sedikit 3 bulan.
d. Kondisi keuangan dan prospek pertumbuhan perusahaan, frekuensi,
dan jumlah hari transaksi di pasar regular.
Indeks LQ 45 pertama kali diluncurkan pada tanggal 24 februari
1997. Hari dasar untuk penghitungannya adalah 13 juli 1994 dengan
nilai dasar 100. Selanjutnya bursa efek secara rutin memantau
perkembangan kinerja masing-masing ke-45 saham yang masuk dalam
penghitungan Indeks LQ 45. Penggantian saham dilakukan setiap 6
bulan sekali, yaitu pada awal bulan Februari dan Agustus. Apabila
terdapat saham yang tidak memenuhi kriteria seleksi, maka saham
31
tersebut dikeluarkan dari penghitungan indeks dan diganti dengan saham
lain yang memenuhi kriteria.
9. Pasar Modal Syari’ah
Berkaitan dengan peran modal sebagai suatu faktor produksi pada
dunia usaha dan kebutuhan masyarakat untuk menyalurkan dana dalam
investasi, keberadaan pasar modal yang berfungsi baik tentu sangat
dibutuhkan (Metwally, 1994:177) mengatakan pasar modal dalam
ekonomi harus melaksanakan fungsi-fungsi sebagai berikut:
a. Memungkinkan para penabung berpartisipasi penuh pada
kepemilikan kegiatan bisnis, dengan memperoleh bagian dari
keuntungan dan risikonya.
b. Memungkinkan para pemegang saham mendapat likuiditas dengan
menjual sahamnya sesuai dengan aturan bursa efek.
c. Memungkinkan kegiatan bisnis meningkatkan modal dari luar untuk
membangun dan mengembangkan lini produksinya.
d. Memisahkan operasi kegiatan bisnis dari fluktuasi jangka pendek
pada harga saham yang merupakan ciri umum pada pasar modal non-
islami.
e. Memungkinkan investasi pada ekonomi itu ditentukan oleh kinerja
kegiatan bisnis sebagaiman pada harga saham.
32
a. Portofolio Syari’ah
Menurut Abdul adziz (2010) Portofolio efek adalah kumpulan
efek yang dimiliki secara bersama (kolektif) oleh para pemodal
dalam reksadana. Sementara efek syari’ah menurut fatwa Dewan
Syari’ah Nasional No:40/DSN-MUI/MUI/X/2003 yaitu efek
sebagaimana dimaksud dalam peraturan perundang-undangan di
bidang pasar modal yang akad, pengelolaan perusahaan, maupun
cara penerbitannya memenuhi prinsip-prinsip syaria’ah. Efek
syari’ah mencakup saham syari’ah, obligasi syari’ah, reksa dana
syari’ah, kontrak investasi kolektif efek beragun asset (KIK EBA)
syari’ah, dan surat berharga lainnya yang sesuai dengan prinsip-
prinsip syari’ah.
Saham syariah adalah bukti kepemilikan atas suatu perusahaan
yang memenuhi kriteria sebagaimana tercantum dalam pasal 3, dan
tidak termasuk saham yang memiliki hak-hak istimewa. Obligasi
syari’ah adalah surat berharga jangka panjang berdasarkan prinsip
syariah yang dikeluarkan emiten kepada pemegang obligasi syari’ah
yang mewajibkan emiten untuk membayar pendapatan kepada
pemegang obligasi syari’ah berupa bagi hasil/margin/fee serta
membayar kembali dana obligasi pada saat jatuh tempo. Reksa dana
syariah adalah reksa dana yang beroperasi menurut ketentuan dan
prinsip syari’ah islam, baik dalam bentuk akad antara pemodal
sebagai pemilik harta (shahib al-mal/rabb al-mal) dengan manajer
33
investasi, begitu pula pengelolaan dana investasi sebagai wakil
shahib al-mal, maupun antara manajer investasi wakil shahib al-mal
dengan pengguna investasi. Efek beragun aset syari’ah adalah efek
yang diterbitkan oleh kontrak investasi kolektif EBA syari’ah yang
portofolio-nya terdiri dari aset keuangan berupa tagihan yang timbul
dari surat berharga komersial, tagihan yang timbul dikemudian hari,
jual beli pemulikan aset fisik oleh lembaga keuangan, efek bersifat
investasi yang dijamin oleh pemerintah, sarana peningkatan
investasi/ arus kas serta aset keuangan setara, yang sesuai dengan
prinsip-prinsip syari’ah. Surat berharga komersial syari’ah adalah
surat pengakuan atas suatu pembiayaan dalam jangka waktu tertentu
yang sesuai dengan prinsip-prinsip syari’ah.
b. Jakarta Islamic Index
Jakarta Islamic Indeks adalah indeks yang mewakili saham-
saham yang sesuai syariah. Pengkategoriannya dilakukan oleh
pengawas syariah PT. Danareksa Invesment Management. Mereka
menetapkan jenis kegiatan utama suatu badan usaha yang tidak
memenuhi syariah Islam:
1). Kegiatan usaha perjudian dan permainan yang tergolong judi
atau perdagangan yang dilarang
2). Keuangan konvensional (ribawi) termasuk perbankan atau
asuransi konvensional
34
3). Kegiatan usaha produksi, mendistribusi atau menyediakan
barang-barang yang tergolong haram.
Kegiatan usaha yang memproduksi, mendistribusi atau
menyediakan barang-barang ataupun jasa yang termasuk moral
dan bersifat mudharat. Untuk menetapkan saham-saham yang
akan masuk dalam perhitungan indeks syariah ini dilakukan
seleksi sebagai berikut:
(a). Memilih kumpulan saham dengan jenis usaha utama yang
tidak bertentangan dengan prinsip syariah dan sudah dicatat
lebih dari tiga bulan, kecuali termasuk dalam sepuluh
kapitalisasi pasar terbesar.
(b). Memilih saham berdasarkan laporan keuangan tahunan atau
tengah tahun terakhir yang memiliki rasio kewajiban
terhadap aktiva maksimal 90 %.
(c). Memilih 60 saham dari susunan saham saham diatas
berdasrkan urutan rata-rata kapitalisasi pasar terbesar
selama satu tahun terakhir.
(d). Memilih 30 saham dengan urutan berdasarkan tingkat
likuiditas, dilihat dari rata-rata nilai perdagangkan regular
selama satu tahun terakhir (library research BEI).
Saat ini di Bursa Efek Indonesia terdapat lima kelompok pasar dari
seluruh jenis saham yang ditransaksikan. Yakni, kelompok gabungan
keseluruhan saham (IHSG), kelompok 45 jenis saham pilihan (LQ), dan
35
kelompok 134 jenis saham papan atas (Main Board Index/MBX). Kemudian
kelompok 205 jenis saham papan pengembangan (Development Board
Index/DBX), dan kelompok 30 jenis saham pilihan islami (JII). Sepanjang
tahun 2007, pertumbuhan indeks JII melebihi pertumbuhan indeks LQ 45
dan IHSG. Pertumbuhan indeks JII mencapai 58,38%, sedangkan
pertumbuhan indeks LQ 45 dan IHSG masing-masing 52,58% dan 52,08%.
Mengamati perkembangan tersebut, terlihat perkembangan keuntungan
pasar rata-rata pada saham yang tergabung di JII lebih tinggi dari
perkembangan keuntungan pasar di kelompok pasar LQ 45 (eduardus
Tandelilin, 2010:89).
B. Penelitian Sebelumnya
Penelitian yang dilakukan oleh Suherman dan I Roni Setyawan
(2006), mengenai “Pembentukan Portofolio Optimal Saham Unggulan di
BEI dengan menggunakan Cut off Point “. Dalam analisis ini variabel yang
diteliti yaitu Return pasar (IHSG) terhadap Return sekuritas. Dengan
menggunakan metode single index model Peneliti menemukan 3 saham
yang membentuk portofolio optimal yaitu BBNI, BDMN, PNAI.
Penelitian yang dilakukan oleh Saptono Budi Satryo (2004), mengenai
“Optimisasi Portofolio Saham Syariah (Studi Kasus BEJ Tahun 2002-
2004)”. Dalam analisis ini variabel yang diteliti yaitu Return pasar (IHSG)
terhadap Return sekuritas. Berdasarkan kriteria-kriteria dan penghitungan
yang dilakukan, dengan menggunakan metode single indeks model. Peneliti
36
menemukan saham-saham syariah yang dapat dimasukkan sebagai
penghitungan portofolio optimal adalah AALI, ASGR, GJTL, INDF, INTP,
SMCB, SMGR, TINS, TLKM, dan UNTR.
Penelitian yang dilakukan oleh Yuli Kuriyati (2007), mengenai
“Analisis Portofolio yang Optimal di BEI dengan Menggunakan Indeks
Beta”. Dalam analisis ini variabel yang diteliti yaitu return pasar (IHSG)
terhadap return sekuritas. Hasil penelitiannya yaitu Tingkat keuntungan
portofolio dapat dilakukan dengan mencari beta portofolio dengan
menggunakan indeks tunggal yaitu sebesar 0,115579866 dan resiko
sekuritas saham individual sebesar -1,97555871.
Penelitian yang dilakukan oleh Mokhamad Sukarno (2008), mengenai
”Analisis pembentukan portofolio optimal saham dengan menggunakan
single indeks di Bursa Efek Jakarta”. Dalam analisis ini variabel yang diteliti
adalah return pasar (IHSG) terhadap return sekuritas. Hasil penelitian
menunjukkan terdapat 14 saham yang menjadi kandidat portofolio dari 33
saham yang diteliti dengan nilai cut off point. Portofolio optimal dibentuk
oleh 2 saham yang mempunyai excess returns to beta (ERB) terbesar, yaitu
saham AALI dan PGAS dengan nilai ERB 0,86% dan 0,37%.
Penelitian yang dilakukan oleh Yansen Ali (2008), mengenai
“Simplifying the Portofolio Optimization Process via Single Index Model”.
Dalam analisis ini variabel yang diteliti adalah Model Markowitz return dan
dow jones return. Peneliti menemukan Model Index tunggal bekerja dengan
baik dalam menaksir input pada model optimisasi Markowitz dasar. Ini
37
ditunjukkan oleh return yang dapat diperbandingkan, yang dihasilkan oleh
model Markowitz dan Dow Jones AIG-CI.
Penelitian yang dilakukan oleh Niels Bekkers, Ronald Q Doswijk,
Trevin wlam (2009), mengenai “Strategic Asset Allocation : Determining
The Optimal Portofolio with Ten Asset Classes”. Dalam analisis ini
penelitian berdasarkan pada Mean variance model dengan menggunakan
data indeks pasar US sebagai variabel independen dan perusahaan real
estate sebagai variabel dependen. Hasil penelitian menemukan investor
dapat mengkombinasikan saham dengan menggunakan Mean variance
model dengan portofolio pasar dan investor harus menentukan batasan
individu mereka sendiri dalam penentuan portofolio pasar dan saham yang
dioptimalkan oleh mean-variance sebagai batasan-batasan sebagai alokasi
aset.
Penelitian yang dilakukan oleh Jaksa Cvitanicy and Semyon
Malamudz (2010) mengenai “Nonmyopic Optimal Portfolios in Viable
Market”. Dalam analisis ini penelitian menggunakan data 31 saham. Data
yang digunakan yaitu tingkat suku bunga stochastic sebagai variabel
independen dan volatilitas non myopic sebagai dependen.
Hasil penelitian ini menyoroti mekanisme umum di belakang
fenomena countercyclicality MPR, nonmyopic (berlebihan) volatilitas, dan
portofolio optimal nonmyopic. Secara khusus, penelitian ini menunjukkan
bahwa volatilitas nonmyopic ditentukan oleh interaksi antara MPR dan
siklus suku bunga.
38
Tabel 2.2Hasil Penelitian Terdahulu
NoNama
PenelitiJudul
PenelitianPopulasi Sampel
Variabelyang diteliti
Hasil Penelitian
1Su
herm
an d
an I
Ron
iSe
tyaw
an(2
006)
PembentukanPortofolioOptimalSahamUnggulan diBEI denganmenggunakanCut off Point
Jumlah sampel 15saham unggulandengan criterialikuiditasfundamentalperiode2002-2003
Variabeldependen
Returnsekuritas
VariabelIndependen
Return asar(IHSG)
Peneliti menemukan 3saham yangmembentuk portofoliooptimal yaitu BBNI,BDMN, PNAI
2
Sapt
ono
Bud
i Sat
ryo
(200
4)
OptimisasiPortofolioSahamSyariah(Studi KasusBEJ Tahun2002-2004)
Jumlah sampelyang di ambil 10karena sahamtersebut telahterseleksi sebagaisaham syariahyang terdaftarsecara konsisten
Variabeldependen
Returnsekuritas JII(JakartaIslamic Index)
VariabelIndepende
Return pasar(IHSG)
Berdasarkan kriteria-kriteria danpenghitungan yangdilakukan, makasaham-saham syariahyang dapat dimasukkansebagai penghitunganportofolio optimaladalah AALI, ASGR,GJTL, INDF, INTP,SMCB, SMGR, TINS,TLKM, dan UNTR
3
Yul
i Kur
iyat
i(2
007)
AnalisisPortofolioyang Optimaldi BEI denganMenggunakanIndeks Beta
Sampel yang diambil dalampenelitian iniadalahproportionalcluster randomsampling. Jumlahyang diambil 187perusahaan
Variabeldependen
Returnsekuritas
VariabelIndependen
Return pasar(IHSG)
Tingkat keuntunganportofolio dapatdilakukan denganmencari beta portofoliodengan menggunakanideks tunggal yaitusebesar 0,115579866dan resiko sekuritassaham individualsebesar -1,97555871
4
Mok
ham
ad S
ukar
no(2
008)
Analisispembentukanportofoliooptimal sahamdenganmenggunakansingle indeksdi Bursa EfekJakarta
Jumlah sampel 33sampel
Variabeldependen
Returnsekuritas
VariabelIndependen
Return pasar(IHSG)
Hasil penelitianmenunjukkan terdapat14 saham yang menjadikandidat portofolio dari33 saham yang ditelitidengan nilai cut offpoint. Portofoliooptimal dibentuk oleh 2saham yangmempunyai excessreturns to beta (ERB)terbesar, yaitu sahamAALI dan PGASdengan nilai ERB0,86% dan 0,37%.
39
No NamaPeneliti
JudulPenelitian
Populasi Sampel
Variabelyang diteliti
Hasil Penelitian
5
Yan
sen
Ali
(200
8)
Simplifyingthe PortofolioOptimizationProcess viaSingle IndexModel
Jumlah sampel 48industri
ModelMarkowitzreturn dandow jonesreturn
Model Index tunggalbekerja dengan baikdalam menaksir inputpada model optimisasiMarkowitz dasar. Iniditunjukkan oleh returnyang dapatdiperbandingkan, yangdihasilkan oleh modelMarkowitz dan DowJones AIG-CI.
6
Nie
ls B
ekke
rs, R
onal
d Q
Dos
wijk
,T
revi
n w
lam
(200
9)
StrategicAssetAllocation :DeterminingThe OptimalPortofoliowith Ten AssetClasses
Data yangdigunakan adalahberjumlah 10kelas aset
Data yangdigunakanadalah indekspasar USsebagaivariabelindependendanperusahaanreal estatesebagaivariabeldependen
Investor dapatmengkombinasikansaham denganmenggunakan Meanvariance modeldengan portofolio pasardan investor harusmenentukan batasanindividu mereka sendiridalam penentuanportofolio pasar dansaham yangdioptimalkan olehmean-variance sebagaibatasan-batasansebagai alokasi asset.
7
Jaks
a C
vita
nic
and
Sem
yon
Mal
amud
(201
0)
NonmyopicOptimalPortfolios inViableMarkets
Data yangdigunakan 31saham
Data yangdigunakanyaitu tingkatsuku bungastochasticsebagaivariableindependentdan volatilitasnon myopicsebagaidependen
Hasil penelitian inimenyoroti mekanismeumum di belakangfenomenacountercyclicalityMPR, nonmyopic(berlebihan) volatilitas,dan portofolio optimalnonmyopic. Secarakhusus, penelitian inimenunjukkan bahwavolatilitas nonmyopicditentukan olehinteraksi antara MPRdan siklus suku bunga.
Sumber : Hasil Kesimpulan Penelitian Terdahulu
40
C. Kerangka Pemikiran
Investasi dapat diartikan sebagai cara penanaman modal, baik langsung
maupun tidak langsung yang bertujuan mendapatkan manfaat (keuntungan)
tertentu sebagai hasil penanaman modal tersebut. Investasi dapat dilakukan
dengan berbagai cara. Salah satu cara yaitu dengan melakukan investasi
pada surat-surat berharga (saham, obligasi, dan sebagainya) untuk memilih
berbagai jenis surat berharga sehingga mereka dikatakan membentuk
portofolio.
Definisi portofolio optimal adalah yang mampu memberikan tingkat
keuntungan tertentu dengan risiko yang lebih rendah untuk membentuk
suatu portofolio yang optimal maka dilakukan terlebih dahulu adalah
memilih saham-saham berdasarkan dengan kriteria, memeringkatkan saham
dengan menentukan cut off rate (C*), setelah saham-saham tadi dapat
dikatakan optimal dengan menentukan proporsi masing-masing saham yang
akan memberikan portofolio optimal.
41
Gambar 2.1Kerangka Pemikiran
D. Hipotesis
Berdasarkan tujuan penelitian maka hipotesis yang digunakan dalam
penelitian ini adalah regresi liniear sederhana sebagai berikut:
1. Hipotesis perbandingan antara ERB (Excess Return to Beta) dengan C*
(Cut Off Point) pada saham LQ 45 dengan menggunakan metode Single
Index Model (SIM)
Bank Indonesia Bursa Efek Indonesia
Return Pasar (IHSG)
Return Saham(LQ45 dan JII)
Varian Saham dan Pasar
Risiko Saham Sistematis dan Tidak SistematisSBI
ERB Cut Off Point (C*)
ERB < C*ERB > C*
Masuk Kandidat Portofolio Optimal Tidak Masuk Kandidat Portofolio Optimal
Kesimpulan
Regresi Linier Sederhana
42
H0 : ERB < C* Tidak termasuk kandidat saham portofolio optimal
saham LQ 45.
Ha : ERB > C* Termasuk kandidat saham portofolio optimal saham
LQ 45.
2. Hipotesis perbandingan antara ERB (Excess Return to Beta) dengan C*
(Cut Off Point) pada saham JII dengan menggunakan metode Single
Index Model (SIM)
H0 : ERB < C* Tidak termasuk kandidat saham portofolio optimal
saham JII.
Ha : ERB > C* Termasuk kandidat saham portofolio optimal saham
JII.
43
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup dalam penelitian ini adalah saham-saham yang terdapat
dalam Bursa Efek Indonesia. Data yang digunakan adalah data sekunder
yaitu yang diperoleh dari publikasi berupa data harga saham penutupan
volume perdagangan saham bulanan publikasi BI berupa data SBI 1 bulanan
selama tahun 2006-2010, dan IHSG (Indeks Harga Saham Gabungan).
Adapun saham-saham yang dipilih yaitu dengan menggunakan teknik
purposive sampling artinya harus terkategori paling likuid selama tahun
2006-2010. Saham-saham ini di bagi menjadi dua kelompok yaitu saham
yang mengalami pembentukan portofolio optimal di LQ 45 dan JII.
Kriteria saham yang masuk ke dalam LQ 45 adalah saham-saham yang
paling likuid dan saham yang terdaftar di Jakarta Islamic Index (JII) selama
Januari 2006 sampai bulan Desember 2010. Permasalahan ini dibatasi pada
15 saham unggulan dengan kriteria likuiditas fundamental yakni
berkapitalisasi pasar terbesar selama 2006-2010 yang termasuk ke dalam
kelompok LQ 45. Ini dipilih sebagai objek penelitian karena saham-saham
tersebut merupakan jenis-jenis saham favorit para investor di BEI.
Sedangkan kriteria saham-saham yang tercatat dalam daftar Jakarta Islamic
Index yang dipilih adalah selama periode Januari 2006 sampai Desember
44
2010 dan masuk kembali dalam daftar Jakarta Islamic Index Januari 2009
sampai Juni 2009 dengan kriteria tersebut hasil penelitian dapat
dipergunakan keputusan investasi pada semester satu Tahun 2009.
B. Metode Penentuan Sampel
Populasi sampel dalam penelitian ini adalah saham-saham unggulan
yang terdapat pada Bursa Efek Jakarta (BEJ). Saham-saham tersebut dipilih
berdasarkan data yang diperoleh dari pertama, saham emiten yang masuk
dalam perhitungan Jakarta Islamic Index yang terdiri dari 30 saham emiten.
Komponen saham yang masuk dalam perhitungan JII ini selalu dievaluasi
setiap enam bulan.
Oleh sebab itu setiap periode per enam bulan saham emiten yang
tercatat selalu berubah-ubah sedangkan saham emiten yang masuk dalam
perhitungan LQ 45, indeks ini terdiri atas 45 saham. Dan penentuan jenis-
jenis saham yang masuk sebagaimana JII, ditentukan per enam bulan sekali
Jumlah sampel perusahaan LQ 45 dan JII terdapat dalam tabel 3.1 dan 3.2
45
Tabel 3.1Data Perusahaan LQ 45
LQ 45
No. Perusahaan Kode Saham1 Astra Agro Lestari Tbk AALI2 Astra International Tbk ASII3 Bank Central Asia Tbk BBCA4 Bank Danamon Tbk BDMN5 Berlian Laju Tanker Tbk BLTA6 Bank Mandiri (Persero) Tbk BMRI7 Bakrie & Brothers Tbk BNBR8 Bank CIMB Niaga Tbk BNGA9 Bank International Ind. Tbk BNII10 Indofood Sukses Makmur Tbk INDF11 Indah Kiat Pulp and Paper Tbk INKP12 Indosat Tbk ISAT13 Kawasan Industri Jababeka Tbk KIJA14 Perusahaan Gas Negara Tbk PGAS15 Medco Energi International Tbk MEDC
Sumber : Indonesian Capital Market Directory
Tabel 3.2Data Perusahaan JII
JII
No. Perusahaan Kode Saham1 Bumi Resources Tbk BUMI2 International Nickel Indonesia INCO3 Indocement Tunggal Prakasa Tbk INTP4 Kalbe Farma Tbk KLBF5 Tambang Batubara Bukit AsamTbk PTBA6 Telekomunikasi Indonesia Tbk TLKM7 United Tractors Tbk UNTR8 Unilever Indonesia Tbk UNVR
Sumber : Indonesian Capital Market Directory
46
C. Metode Pengumpulan Data
Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini terdiri atas;
1. Data indeks JCI Jakarta Composite Index / IHSG (Indeks Harga Saham
Gabungan). Merupakan indeks gabungan seluruh saham yang tercatat di
Bursa Efek Jakarta.
2. Data indeks LQ 45. Yaitu indeks yang mewakili saham-saham yang
likuid dan berkapitalisasi besar.
3. Data indeks JII (Jakarta Islamic Index). Merupakan indeks yang
mewakili saham-saham berkategori syariah.
4. Tingkat suku bunga sertifikat bank Indonesia. Merupakan suku bunga
tahunan. Sekuritas ini termasuk yang bebas resiko.
Data saham-saham yang tercatat dalam JII empat kali atau lebih serta
tercatat dibawah empat kali.
Data yang diperoleh dan digunakan dalam penelitian ini mencakup
periode waktu Januari 2006 sampai Desember 2010. Selain data-data diatas,
penulis menggunakan data indeks bulanan IHSG, JII, dan LQ 45.
47
D. Teknik Analisis Data
Dalam penelitian ini perhitungan return dan resiko saham secara
individual berdasarkan pada harga saham rata-rata dan indeks harga saham.
Metode ini digunakan untuk mencari persamaan regresi. Beta sekuritas dapat
dilakukan dengan menggunakan return sekuritas sebagai variabel dependen
dan return pasar sebagai variabel independen. Persamaan regresi yang
dihasilkan dari data ini akan menghasilkan koefisien beta yang diasumsikan
stabil dari waktu kewaktu selama periode observasi, akan tetapi bila periode
observasi terlalu lama, anggapan beta konstan dan stabil adalah kurang tepat,
karena sebenarnya beta berubah dari waktu kewaktu (Jogianto, 2003:270).
Persamaan regresi yang digunakan untuk mengasumsikan beta dapat
didasarkan pada model indeks tunggal dengan rumus:
Ri = α+βi(Rm)+ei
Dimana :
α = Bagian dari tingkat keuntungan saham I yang tidak dipengaruhi
oleh perubahan pasar (unique return sekuritas/saham i)
Rm = Tingkat keuntungan indeks pasar
βi = Ukuran kepekaan return sekuritas I terhadap perubahan return
pasar
Ri = Return sekuritas i
ei = Elemen random dari α
48
Persamaan tersebut diatas merupakan persamaan regresi linier
sederhana yang dihitung dengan Ri sebagai variabel tergantung dan Rm
sebagai variabel bebas.
Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut :
1. Memilih saham sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan, yaitu
saham-saham yang memiliki kapitalisasi pasar terbesar yang
berpengaruh terhadap IHSG dan selanjutnya perhitungan-perhitungan
yang diperlukan sebagai berikut :
a. Menghitung return saham
atau
Keterangan :
Ri = Return Sekuritas
Pt = Harga Saham Penutup (close)
Pt-1 = Harga Saham Pembuka (open)
b. Menghitung return pasar
1
1
t
ttm IHSG
IHSGIHSGR atau
Keterangan :
Rm = Return pasar
49
IHSG t = Harga Saham Penutup (close)
IHSG t-1 = Harga Saham Pembuka (open)
c. Menghitung Standar Deviasi (SD) digunakan untuk mengukur risiko
dari realized return, yang dapat dihitung rumus:
Keterangan:
= Standar deviasi (SD)
Xi = Realized Return ke-i saham i
= Rata-rata realized return saham i
N = Jumlah realized return sahan i
Varian digunakan untuk mengukur risiko expected return saham i.
Varian dapat dihitung dengan cara, yaitu mengkuadratkan standar
deviasi.
d. Menghitung risiko sistematis saham dilambangkan dengan beta. Beta
adalah risiko unik dari saham individual, menghitung keseorangan
(slope) realized return suatu saham dengan realized return pasar
(IHSG) dalam periode tertentu. Beta digunakan untuk menghitung
excess return to beta (ERB) dan βi yang diperlukan untuk
menghitung cut off point. Beta dapat dihitung dengan program excel
menggunakan rumus di bawah ini atau menggunakan SPSS 17.
50
Keterangan :
βi = Beta Saham i
= Standar deviasi saham i
= standar deviasi pasar
rm = korelasi realized return saham i dengan realized return pasar
e. Menghitung alpha. Alpha merupakan intecept realized return saham
i dengan realized return pasar (IHSG), membandingkan perhitungan
realized return pasar (IHSG) dalam periode waktu tertentu. Alpha
dihitung dengan rumus atau menggunakan program SPSS 17.
Keterangan:
= Alpha saham i
= Beta saham i
Rm = Return pasar
2. Menentukan peringkat, saham berdasarkan ERB tertinggi sampai
terendah.
a. Menghitung excess return to beta (ERB). ERB digunakan untuk
mengukur return premium saham relatif terhadap 1 unit risiko yang
51
tidak dapat didiversifikasikan yang diukur dengan beta. ERB
menunjukkan hubungan antara return dan risiko yang merupakan
faktor penentu investasi.
Keterangan :
ERB = Excess Return to beta
E(Ri) = Expected return
Rf = Risk free rate of return
b. Menentukan Cut Off Point (C*) yaitu titik pembatas (Ci) yang
merupakan nilai C untuk saham ke i yang dihitung dari akumulasi
nilai-nilai A1 samapai dengan nilai Ai dan nilai-nilai B1 sampai
dengan Bi. Nilai Ci merupakan hasil bagi varian pasar dan sensitifitas
saham individual terhadap variance error saham. Cut off point (C*)
merupakan nilai Ci terbesar dari sederetan nilai Ci saham. Unique cut
off point ini menunjukkan batas pemisah antara penerimaan dan
penolakan saham untuk portofolio efisien.
52
c. Menentukan portofolio optimal
Jika ERB ≥ C* maka saham masuk kedalam portofolio optimal. Jika
ERB < C* maka saham-saham tidak masuk dalam portofolio ptimal.
d. Menentukan skala timbangan saham atau investasi relatif saham (Zi)
Keterangan:
βi = Beta saham i
= Variance error saham i
ERB = Excess return to beta saham i
C* = Cut off point
e. Menentukan proporsi dana untuk potofolio optimal.
Keterangan rumus :
Xi = Prosentase dana saham i
Zi = Proporsi dana saham i
= Jumlah Xi
f. Menentukan alpha portofolio yang merupakan rata-rata tertimbang
dari alpha masing-masing saham. Alpha ini akan digunakan untuk
menghitung expected return portofolio atau tingkat keuntungan
yang diharapkan. Persamaannya adalah:
53
= Alpha portofolio saham
Xi = Proporsi saham i
= Alpha saham i
g. Menentukan beta portofolio yang merupakan rata-rata tertimbang
dari beta individual masing-masing saham pembentuk portofolio,
dihitung dengan menggunakan rumus:
Keterangan :
= Beta portofolio
= Proporsi dana saham i
βi = Beta saham i
h. Menentukan expected return portofolio E(Rp) merupakan rata-rata
tertimbang dari return individual masing-masing saham pembentuk
portofolio, dihitung dengan rumus:
E(Rp) = Expected return portofolio
= Proporsi dana saham i
E(Ri) = Expected return saham i
54
i. Menentukan risiko suatu portofolio optimal yang dihitung
berdasarkan model indeks tunggal menggunakan persamaan
sebagai berikut (Jogianto, 1998:176):
Keterangan:
= Risiko portofolio saham
= Beta portofolio saham
= Risiko indeks pasar
= Proporsi saham i
= Varian dari kesalahan residu saham i
55
E. Operasional Variabel Penelitian
Tabel 3.3Operasional Variabel Penelitian
Variabel Independen Variabel Dependen
Definisi operasional variabel
penelitian ini adalah return pasar
(Market Return) yaitu IHSG (Indeks
Harga Saham Gabungan) selama
periode 2006-2010. Data IHSG
mewakili data pasar, diperlukan untuk
menghitung tingkat return (Rm) dan
risiko pasar. Dalam penelitian ini
konsep return yang digunakan adalah
market return (Rm) adalah prosentasi
perubahan harga penutupan bulanan
indeks sekarang pada bulan ke t
dikurangi harga penutupan indeks
sebelumnya pada hari ke t-1 kemudian
hasilnya dibagi dengan harga
penutupan saham A pada hari ke t-1.
Rm =
Definisi operasional variabel
penelitian ini adalah return saham.
Dalam penelitian ini konsep return
yang digunakan adalah realized
return (Rt) adalah prosentasi
perubahan harga penutupan saham A
pada bulan ke t dikurangi harga
penutupan saham A pada hari ke t-1
kemudian hasilnya dibagi dengan
harga penutupan saham A pada hari
ke t-1.
Return =
Sumber : Tabel Operasional Penelitian
56
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Sampel
1. 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 dengan bursa efek. Oleh karena itu, bursa efek merupakan arti
dari pasar modal secara fisik. Untuk kasus di Indonesia terdapat satu
bursa efek, yaitu Bursa Efek Indonesia (BEI). Sejak tahun 2007, Bursa
Efek Jakarta (BEJ) dan Bursa Efek Surabaya (BES) bergabung dan
berubah nama menjadi Bursa Efek Indonesia (BEI).
Pasar modal dapat juga berfungsi sebagai lembaga perantara
(intermediaries). Fungsi ini menunjukkan peran penting pasar modal
dalam menunjang perekonomian karena pasar modal dapat
menghubungkan pihak yang membutuhkan dana dengan pihak yang
mempunyai kelebihan dana. Di samping itu, pasar modal dapat
mendorong terciptanya alokasi dana yang efesien, karena dengan
57
adanya pasar modal maka pihak yang kelebihan dana (investor) dapat
memilih alternatif investasi yang memberikan return yang paling
optimal. Asumsinya, investasi yang memberikan return relatif besar
adalah sektor-sektor yang paling produktif yang ada di pasar. Dengan
demikian, dana yang berasal dari investor dapat digunakan secara
produktif oleh perusahaan-perusahaan tersebut.
Instrumen pasar modal dalam konteks praktis lebih banyak
dikenal dengan sebutan sekuritas. Sekuritas (securities), atau juga
disebut efek atau surat berharga, merupakan aset finansial (financial
asset) yang menyatakan klaim keuangan. Undang-undang Pasar Modal
No.8 tahun 1995 mendefinisikan efek adalah surat berharga, yaitu surat
pengakuan hutang, surat berharga komersial, saham, obligasi, tanda
bukti hutang, unit penyertaan investasi kolektif, kontrak berjangka atas
efek, dan setiap derivatif dari efek. Sekuritas diperdagangkan di pasar
finansial (financial market), yang terdiri dari pasar modal dan pasar
uang.
Pasar uang (money market) pada dasarnya merupakan pasar
untuk sekuritas jangka pendek baik yang dikeluarkan oleh bank dan
perusahaan umumnya maupun pemerintah. Di pasar uang, sekuritas
yang diperjualbelikan antara lain adalah Sertifikat Bank Indonesia
(SBI), surat berharga pasar uang, commercial paper, promissory notes,
call money, repurchase agreement, banker’s acceptance, surat
perbendaharaan negara, dan lain-lain.
58
Pasar modal (capital market) pada prinsipnya merupakan pasar
untuk sekuritas jangka panjang baik berbentuk hutang maupun ekuitas
(modal sendiri) serta berbagai produk turunannya. Berbagai sekuritas
jangka panjang yang saat ini diperdagangkan di pasar modal Indonesia
antara lain adalah saham biasa dan saham preferen, obligasi
perusahaan dan obligasi konversi, obligasi negara, bukti right, waran,
kontrak opsi, kontrak berjangka, dan reksa dana. Sekuritas di pasar
modal ini mempunyai karakteristik berjatuh tempo lebih dari satu
tahun untuk secara mudahnya dibedakan dengan sekuritas di pasar
uang yang berjatuh tempo kurang dari satu tahun.
2. Bursa Efek Indonesia
Bursa Efek Indonesia (BEI) disebut juga Jakarta Stock Exchange
(JSX) merupakan perseroan terbatas swasta yang sahamnya dimiliki
oleh anggota bursa dan mendapat perizinan operasional dari bapepam
(Badan Pengawas Pasar Modal). Bursa Efek Jakarta merupakan
institusi yang terpusat dan mempertemukan kekuatan penawaran dan
permintaan efek. Kemajuan pasar modal juga ditentukan oleh kualitas
dan efisiensi bursa efeknya. Master Plan Pasar Modal Indonesia 2005-
2009 yang disusun Bapepam merencanakan untuk melakukan
penggabungan BEJ dan BES pada tahun 2008. Melalui penggabungan
ini dan implementasi dari program-program yang terarah, maka
diharapkan terdapat pengembangan pasar yang lebih terfokus dan
terpadu, efisiensi dalam pengembangan dan pemasaran produk,
59
penghematan biaya pengembangan teknologi informasi, serta
perbaikan infrastruktur perdagangan. Hal ini diharapkan dapat
berdampak pada pengenaan biaya jasa pelayanan yang semakin murah
kepada pelaku pasar yang pada akhirnya akan meningkatkan daya
saing pasar modal Indonesia.
B. Penemuan dan Pembahasan
1. Analisa Deskriptif
a. Analisis Deskriptif Obyek Penelitian
Pada penelitian ini yang dijadikan sebagai obyek adalah
perusahaan yang 15 saham yang termasuk ke dalam kelompok LQ 45
ini dipilih sebagai objek penelitian karena saham-saham tersebut
merupakan jenis-jenis saham favorit para investor di BEI. Sedangkan
kriteria saham-saham yang tercatat dalam daftar Jakarta Islamic Index
sebanyak 8 saham. Saham yang dipilih adalah Januari 2006 sampai
Desember 2010.
b. Analisis Deskriptif Variabel Penelitian
1) Variabel Return Saham Individual
Deskripsi variabel utama dalam penelitin ini adalah return
saham individual. Return saham individual adalah return yang
diperoleh investasi yaitu capital gain. Return saham individual di
peroleh dari return perusahaan yang listing di LQ 45. Indeks ini
60
terdiri dari 45 saham dengan likuiditas (liquid) tinggi, yang
diseleksi melalui beberapa kriteria pemilihan. Selain penilaian
atas likuiditas, seleksi atas saham-saham tersebut
mempertimbangkan kapitalisasi pasar. Perusahaan-perusahaan
LQ 45 yang dipilih hanya 15 perusahaan yaitu saham AALI
(Astra Agro Lestari), ASII (Astra), BBCA (Bank Central Asia),
BDMN (Bank Danamon Tbk), BLTA (Berlian Laju), BMRI
(Bank Mandiri), BNBR (Bakrie & Brothers), BNGA (Bank
Niaga), BNII (Bank Negara Indonsia), INDF (Indofood Sukses
Makmur), INKP (Indah Kiat), ISAT (Indosat tbk), KIJA
(Kawasan Industri), PGAS (Perusahaan Gas), MEDC (Medco
Energi). Selain itu saham lain yang di pilih dalam menentukkan
return invidual yaitu saham JII. Jakarta Islamic Index terdiri dari
30 jenis saham yang dipilih dari saham-saham yang sesuai
dengan syariah islam. Penentuan kriteria pemilihan saham dalam
Jakarta Islamic index melibatkan pihak Dewan Pengawas
Syariah PT Danareksa Investment Management (DIM). Saham
yang dipilih dalam penelitian ini hanya sebanyak 8 saham yaitu
BUMI (Bumi Resources), INCO (International), INTP
(Indocement), KLBF (Kalbe Farme), PTBA (Tambang Batu
Bara), TLKM (Telekomunikasi), UNTR (United Tractors),
UNVR (Unilever).
61
2) Variabel Return Pasar
Return pasar diperoleh dari investasi pada saham yang ada
di bursa saham yang mencerminkan dari perubahan IHSG
(Indeks Harga Saham Gabungan) pada periode tertentu. Indeks
Harga Saham Gabungan (IHSG) atau composite stock price
menggunakan seluruh saham tercatat sebagai komponen
penghitugan indeks. Masing-masing pasar modal memiliki
indeks yang dibentuk berdasarkan saham-saham yang dipakai
sebagai dasar dalam perhitungan indeks harga. Return pasar
yang di gunakan adalah IHSG bulanan dari tahun 2006 sampai
2010.
C. Proses Analisis
Adapun indikator untuk melakukan pemilihan saham-saham yang
menjadi kandidat portofolio dengan model indeks tunggal penghitungannya
menggunakan program Excel dan SPSS 17.
Langkah-langkah penghitungannya adalah sebagai berikut:
1. Mendeskripsikan perkembangan harga saham, IHSG dan SBI
Data harga saham adalah sejumlah dana yang harus dilakukan
investor untuk mendapatkan saham. Harga saham dalam penelitian ini
adalah selisih harga saham penutupan (closing price) dengan harga
62
saham pembukaan (opening price). Harga pasar saham yaitu harga bursa
yang diperjualbelikan dilantai bursa setiap bulan selama periode 2006-
2010.
Data kedua yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data
Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) selama periode tahun 2006-2010
yang diperoleh dari laporan Bursa Efek Indonesia (BEI). Data IHSG
mewakili data pasar yang diperlukan untuk menghitung tingkat return
pasar (Rm) dan risiko pasar (σ²m). Untuk menghitung tingkat return
pasar (Rm) digunakan rumus:
1
1
t
ttm IHSG
IHSGIHSGR (Jogiyanto, 2003:232)
Tabel di bawah ini menunjukkan data IHSG tahun 2006-2010
Tabel 4.1DATA IHSG
2006 2007 2008 2009 2010Bulan
Open Close Open Close Open Close Open Close Open Close
Jan 1161,98 1232,32 1813,45 1757,26 2739,59 2627,25 1377,45 1332,67 2533,95 2610,8
Feb 1233,96 1230,66 1765,87 1740,97 2657,16 2721,94 1330,02 1285,48 2610,59 2549,03
Mar 1222,81 1322,97 1752,11 1830,92 2651,88 2447,3 1285,48 1434,07 2548,83 2777,3
Apr 1322,47 1464,41 1837,18 1999,17 2463,74 2304,52 1434,07 1722,77 2777,7 2971,25
Mei 1468,29 1330 1995,17 2084,32 2333,56 2444,35 1722,77 1916,83 2971,75 2796,96
Jun 1340,17 1310,26 2100,68 2139,28 2447,63 2349,1 1917,45 2026,78 2796,66 2913,68
Jul 1310,58 1351,65 2140,62 2348,67 2361,48 2304,51 2026,88 2323,24 2912,88 3069,28
Agust 1352,74 1431,26 2318,7 2194,34 2283,02 2165,94 2323,85 2341,54 3070,28 3081,88
Sept 1431,54 1534,61 2194,43 2359,21 2157,02 1832,51 2341,43 2467,59 3081,49 3501,3
Okt 1531,98 1582,63 2366,61 2643,49 1766,94 1256,7 2467,9 2367,7 3501,2 3635,32
Nov 1582,7 1718,96 2692,51 2688,33 1281,51 1241,54 2365,65 2415,84 3635,52 3531,21
Des 1720,15 1805,52 2703,72 2745,83 1240,85 1355,41 2416,04 2534,36 3530,93 3703,51Sumber : Laporan BEI Tahun 2006-2010
63
Tabel 4.2DATA RETURN IHSG
Return IHSG (Rm)TAHUN
Bulan2006 2007 2008 2009 2010
Januari 70,34 -56,19 -112,34 -0,03251 0,030328Febuari -3,3 -24,9 64,78 -0,03349 -0,02358Maret 100,16 78,81 -204,58 0,115591 0,089637April 141,94 161,99 -159,22 0,201315 0,06968Mei -138,29 89,15 110,79 0,112644 -0,05882Juni -29,91 38,6 -98,53 0,057018 0,041843Juli 41,07 208,05 -56,97 0,146215 0,053693Agustus 78,52 -124,36 -117,08 0,007612 0,003778September 103,07 164,78 -324,51 0,053882 0,136236Oktober 50,65 276,88 -510,24 -0,0406 0,038307November 136,26 -4,18 -39,97 0,021216 -0,02869Desember 85,37 42,11 114,56 0,048973 0,048877
Sumber : Hasil olah data
Gambar 4.1 berikut ini menunjukkan data return IHSG (rm) yang digunakan
dalam penelitian ini selama periode 2006-2010.
-600
-500
-400
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
TAHUN 2006
TAHUN 2007
TAHUN 2008
TAHUN 2009
TAHUN 2010
Gambar 4.1Grafik Data Variabel Return Pasar (IHSG)
64
Data di atas adalah data return IHSG (Rm) dapat dilihat bahwa
skor terendah atau minimum adalah -510,24. Dari nilai tersebut bisa
dilihat nilai terendah untuk return IHSG (Rm) pada bulan oktober tahun
2008 sedangkan nilai tertinggi (maksimum) adalah 276,88. dari nilai
tersebut bisa dilihat nilai tertinggi untuk return IHSG (Rm) pada bulan
oktober 2007.
Data ketiga yang diperlukan adalah data tingkat suku bunga SBI
per bulan, diperoleh dari laporan BI selama periode tahun 2006-2010.
Data SBI per bulan ini digunakan sebagai proxy return aktiva bebas
risiko atau risk free rate of return (Rf) dengan pertimbangan bahwa
return dan risiko saham juga dihitung secara bulanan. Seperti terlihat
pada tabel 4.3 berikut ini.
Tabel 4.3DATA SBI
TAHUNBULAN
2006 2007 2008 2009 2010Januari 12.75% 9.50% 8.00% 8.75% 6.50%Pebruari 12.75% 9.25% 8.00% 8.25% 6.50%Maret 12.75% 9.00% 8.00% 7.75% 6.50%April 12.75% 9.00% 8.00% 7.50% 6.50%Mei 12.50% 8.75% 8.25% 7.25% 6.50%Juni 12.50% 8.50% 8.50% 7.00% 6.50%Juli 12.25% 8.25% 8.75% 6.75% 6.50%Agustus 11.75% 8.25% 9.00% 6.50% 6.50%September 11.25% 8.25% 9.25% 6.50% 6.50%Oktober 10.75% 8.25% 9.50% 6.50% 6.50%November 10.25% 8.25% 9.50% 6.50% 6.50%Desember 9.75% 8.00% 9.25% 6.50% 6.50%Jumlah 5,97Rata-Rata SBI/Tahun 1,194Rata-Rata SBI/Bulan 0,0995
Sumber : Laporan BI setelah di olah tahun 2006-2010
65
Gambar 4.2 berikut ini menunjukkan data SBI yang digunakan
dalam penelitian ini selama periode 2006-2010.
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
TAHUN 2006
TAHUN 2007
TAHUN 2008
TAHUN 2009
TAHUN 2010
Gambar 4.2 Grafik Data SBI (Rf)
Berdasarkan tabel 4.1 dan 4.3 di atas setelah melakukan
pengolahan data melalui SPSS 17 antara tingkat Return Pasar (Rm)
dengan return sekuritas saham LQ 45 dan JII maka memiliki hasil
Expected Return market sebesar 0.025117 (2,5117%). Hal ini bisa
dilihat dari lampiran 8 dan 9. Apabila Expected Return positif, dapat
disimpulkan bahwa pasar modal memberikan return bagi para investor.
Selanjutnya dalam menghitung tingkat pengembalian bebas risiko (Risk
free rate) digunakan tingkat suku bunga SBI yang berjangka waktu 1
bulan, dengan alasan bahwa suku bunga SBI merupakan sertifikat yang
bebas risiko. Untuk penghitungan risk free rate dilakukan secara
66
perbulan, yaitu dengan cara mencari rata-rata tertimbang dari tingkat
suku bunga SBI selama periode 2006-2010 tersebut.
Dari tabel data 4.3 di atas didapatkan rata-rata risk free rate
pertahun sebesar 1,194% artinya apabila investor menanamkan dananya
pada SBI berjangka 1 bulan, maka secara rata-rata pertahun investor
akan memproleh bunga sebesar 1,194% dari dana yang ditanamkannnya.
Dalam penelitian ini, karena harga saham yang dpergunakan adalah data
saham per bulan. Maka dari itu antara expected return E(Rm) dan tingkat
suku bunga dibandingkan untuk menentukkan portofolio optimal dalam
1 bulanan. Jika tingkat E(Rm) > SBI maka di pasar modal lebih
memberikan tingkat keuntungan yang lebih besar dengan Rf yaitu rata-
rata risk free rate per tahun dibagi 12 bulan, dan didapatkan nilai sebesar
0,0995 % per bulan. Adanya tingkat pengembalian bebas risiko sebesar
0,0995 % per bulan, serta tingkat pengembalian pasar sebesar 2,5117 %.
Menurut Suherman dan I Roni Setyawan (2006:61) menunjukkan
bahwa jika pasar modal (BEJ) dapat memberikan tingkat pengembalian
yang lebih besar dari pada tingkat pengembalian investasi bebas risiko
(Rf) maka investasi di pasar modal layak dalam kondisi pasar saat itu.
2. Menghitung realized return, expected return, standar deviasi dan varian
dari masing-masing saham individual, IHSG dan SBI menggunakan
program Excel atau SPSS 17.
67
Realized return diperoleh dari prosentase perubahan harga
penutupan saham i pada bulan ke t dikurangi harga penutupan saham i
pada bulan ke t-1 kemudian hasilnya dibagi dengan harga penutupan
saham i pada bulan ke t-1 Expected return dihitung dengan rumus
Average, standar deviasi dihitung dengan rumus STDev dan varian
dihitung dengan rumus Var. Hasil penghitungan realized return masing-
masing saham diperlihatkan pada lampiran.
Dalam penelitian ini yang menjadi alat investasi adalah saham-
saham LQ 45 dan JII pada periode 2006-2010 dengan menggunakan
single index model dalam menganalisis.
Berikut ini hasil penghitungan tingkat pengembalian (expected
return) dan risiko (standar deviasi) dan varian dari masing-masing
saham individual terlihat dalam tabel 4.4 dan tabel 4.5 berikut ini:
Tabel 4.4E(Ri), STDev DAN VARIAN SAHAM INDIVIDUAL LQ 45
No PERUSAHAANLQ 45
E(Ri) STDev σ² (Varian)
1 AALI 0,033176 0,14122 0,019942 ASII 0.033291 0,12902 0,016643 BBCA 0.019173 0,17122 0,029314 BDMN 0,015601 0,12955 0,016785 BLTA -0,00266 0,16340 0,026696 BMRI 0,030631 0,12627 0,015947 BNBR 0,022143 0,18878 0,035638 BNGA 0,035022 0,14010 0,019629 BNII 0,032384 0,16964 0,0287710 INDF 0,035659 0,13698 0,0187611 INKP 0,028425 0,22452 0,05040
68
No PERUSAHAANLQ 45
E(Ri) STDev σ² (Varian)
12 ISAT 0,013399 0,13989 0,0195613 KIJA 0,019275 0,16936 0,0286814 PGAS 0,027256 0,11624 0,0135115 MEDC 0,06759 0,12602 0,01588
Sumber : Hasil olah data
Saham yang memiliki tingkat pengembalian E(Ri) yang positif
terdapat 14 saham pada saham LQ 45 sedangkan saham yang negatif
hanya terdapat 1 saham perusahaan saja yaitu saham BLTA. Sehingga
dapat diperoleh kesimpulan bahwa Expected return E(Ri) positif
menunjukkan bahwa saham itu layak untuk dijadikan alternatif dalam
berinvestasi. Sedangkan STdev digunakan untuk mengukur risiko dari
realized return. STdev yang paling tinggi terdapat pada perusahaan
INKP sebesar 0,22452.
Tabel 4.5E(Ri), STDev DAN VARIAN SAHAM INDIVIDUAL JII
No PERUSHAANJII
E(Ri) STDev σ²(Varian)
1 BUMI 0.115610 0,19319 0,037322 INCO 0.019234 0,19664 0,038663 INTP 0.031431 0,12331 0,015204 KLBF 0.029376 0,14363 0,020625 PTBA 0.054125 0,15678 0,024576 TLKM 0.002001 0,09141 0,008357 UNTR 0.046237 0,14470 0,020938 UNVR 0.022534 0,0770 0,00592
Sumber : Hasil olah data
Dengan melihat tabel di atas maka dapat diambil kesimpulan
bahwa:
69
Saham yang memiliki tingkat pengembalian E(Ri) yang positif
terdapat 8 saham pada saham JII. Karena semua saham pada saham JII
memiliki Expected return E(Ri) positif sehingga menunjukkan bahwa
saham itu layak untuk dijadikan alternatif dalam berinvestasi. Sedangkan
STdev pada saham JII yang memiliki nilai tertinggi adalah saham
0,19664 . Hal ini menunjukkan bahwa risiko pada saham INCO sangat
besar.
3. Menghitung alpha, beta, dan variance error masing-masing saham.
Untuk menghitung alpha dan beta saham menggunakan program
SPSS 17. Sedangkan variance error masing-masing saham
menggunakan program Excel. Alpha dihitung dengan rumus intercept,
merupakan perbandingan return realisasi suatu saham dengan return
pasar pada suatu periode tertentu. Beta dihitung dengan rumus slope,
mencerminkan volatilitas return suatu saham terhadap return pasar.
Variance error merupakan risiko unik atau unsystematic risk suatu
saham. Hasil perhitungan alpha, beta, dan variance error masing-masing
saham individual terlihat pada tabel 4.6 dan tabel 4.7 berikut ini:
Tabel 4.6ALPHA, BETA DAN VARIANCE ERROR SAHAM INDIVIDUAL LQ 45
No SAHAM LQ 45 Alpha (αi) Beta (βi) STd ei
1 AALI 0,009 0,969 0,0162 ASII 0 1,311 0,0103 BBCA -0,007 1,046 0,0204 BDMN -0,012 1,114 0,0135 BLTA -0,032 1,185 0,018
70
No SAHAM LQ 45 Alpha (αi) Beta (βi) STd ei
6 BMRI 0 1,205 0,0117 BNBR -0,003 0,982 0,0238 BNGA 0,006 1,142 0,0149 BNII 0,03 0,098 0,01410 INDF 0,007 1,158 0,02311 INKP 0,002 1,059 0,02812 ISAT 0,002 0,460 0,01813 KIJA -0,013 1,301 0,01814 PGAS 0,008 0,776 0,01315 MEDC -0,17 0,932 0,014
Sumber : Hasil olah data
Tabel di atas menunjukkan bahwa regresi tersebut akan
menghasilkan nilai (merupakan ukuran return sekuritas I yang tidak
terkait dengan return pasar atau nilai yang menunjukkan pengharapan
dari bagian tingkat dari bagian tingkat saham i yang tidak dipengaruhi
oleh perubahan pasar) dan β (menunjukkan besarnya slope yang
mengindikasikan peningkatan return harapan pada sekuritas I untuk
setiap kenaikan return pasar sebesar 1% atau alat pengukur sistematik
dari suatu sekuritas atau portofolio relatif terhadap risiko pasar).
Variance error merupakan varian dari kesalahan residu sekuritas ke i.
Perusahaan yang memiliki nilai alpha tertinggi dari saham LQ 45 adalah
saham BNII sebesar 0,03 sedangkan Perusahaan yang memiliki nilai
beta tertinggi pada saham LQ 45 adalah saham ASII sebesar 1,311.
71
Tabel 4.7ALPHA, BETA DAN VARIANCE ERROR SAHAM INDIVIDUAL JII
No SAHAM JII Alpha (αi) Beta (βi) STd ei
1 BUMI 0,107 0,341 0,0262 INCO -0,014 1,250 0,0233 INTP 0,005 1,034 0,0124 KLBF 0,007 0,903 0,0175 PTBA 0,026 1,139 0,0176 TLKM -0,013 0,606 0,0117 UNTR 0,014 1,294 0,0148 UNVR 0,014 0,350 0,010
Sumber : Hasil olah data
Tabel 4.7 di atas menunjukkan bahwa Perusahaan yang memiliki
nilai alpha tertinggi dari saham JII adalah saham BUMI sebesar 0,107.
sedangkan untuk saham JII adalah saham UNTR sebesar 1,294.
Dilihat dari tabel di atas secara umum saham yang peka terhadap
kondisi pasar ditunjukkan oleh koefisien beta (β). Koefisien beta dapat
bernilai positif dan negatif. Jika beta positif, maka kenaikkan return
pasar akan menyebabkan kenaikan return saham. Sebaliknya jika beta
negatif maka kenaikkan return pasar akan menyebabkan penurunan
return saham. Saham yang memiliki beta (β) secara keseluruhan bernilai
positif baik saham yang terdapat dalam saham LQ 45 maupun JII.
Besarnya koefisien beta yang normal adalah β = 1. Bila β < 1 disebut
sebagai saham yang lemah (defensive stock), yang berarti jika ada
kenaikan return pasar sebesar X %, maka return saham akan naik
kurang dari X % dan begitu pula sebaliknya. β > 1 disebut saham agresif
(aggressive stocks), yang berarti jika return pasar naik sebesar X %
72
maka return saham akan mengalami kenaikan lebih dari X % dan begitu
pula sebaliknya saham dalam penelitian ini semuanya bernilai positif,
maka kenaikan return pasar akan menyebabkan kenaikan return saham.
Yang termasuk dalam saham yang lemah (β < 1) dan kuat (β >1) adalah:
Tabel 4.8
SAHAM-SAHAM LQ 45 YANG MEMILIKI (β >1) Dan (β <1)
NoKODE SAHAM
LQ 45 Beta (β >1) KODE SAHAMLQ 45 Beta (β <1)
1 ASII 1,311 10 AALI 0,9692 BBCA 1,046 11 BNBR 0,9823 BDMN 1,114 12 BNII 0,0984 BLTA 1,185 13 ISAT 0,465 BMRI 1,205 14 PGAS 0,7766 BNGA 1,142 15 MEDC 0,9327 INDF 1,1588 INKP 1,0599 KIJA 1,301
Sumber: Hasil olah data
Dilihat pada tabel 4.8 menunjukkan bahwa saham LQ 45 yang
memiliki saham agresif (aggressive stocks) atau β > 1 hanya terdapat 8
saham saja sedangkan saham yang lemah (defensive stock) atau β < 1
hanya terdapat 7 saham.
Tabel 4.9SAHAM-SAHAM JII YANG MEMILIKI (β >1) Dan (β <1)
No KODE SAHAMJII
Beta (β >1) KODE SAHAMJII
Beta (β <1)
1 INCO 1,25 5 BUMI 0,3412 INTP 1,034 6 KLBF 0,9033 PTBA 1,139 7 TLKM 0,6064 UNTR 1,294 8 UNVR 0,35
Sumber: Hasil olah data
73
Dilihat pada tabel 4.8 menunjukkan bahwa saham JII yang
memiliki saham agresif (aggressive stocks) atau β > 1 hanya terdapat 4
saham saja sedangkan saham yang lemah (defensive stock) atau β < 1
hanya terdapat 4 saham.
4. Menghitung nilai exces return to beta (ERB) dan nilai Ci masing-masing
saham.
Tabel 4.10Hasil Perhitungan Excess Return to Beta (ERB) & Peringkat ERB Saham
LQ 45 periode 2006-2010
NoPERUSHAAN
LQ 45E(Ri) Risk free (SBI) (E(Ri)-Rf) βi ERB
1 AALI 0,033176 0,000995 0,03218 0,969 0,033211
2 ASII 0,033291 0,000995 0,0323 1,311 0,024635
3 BBCA 0,019173 0,000995 0,01818 1,046 0,017379
4 BDMN 0,015601 0,000995 0,01461 1,114 0,013111
5 BMRI 0,030631 0,000995 0,02964 1,205 0,024594
6 BNBR 0,022143 0,000995 0,02115 0,982 0,021536
7 BNGA 0,035022 0,000995 0,03403 1,142 0,029796
8 BNII 0,032384 0,000995 0,03139 0,098 0,320296
9 INDF 0,035659 0,000995 0,03466 1,158 0,029934
10 INKP 0,028425 0,000995 0,02743 1,059 0,025902
11 ISAT 0,013399 0,000995 0,0124 0,46 0,026965
12 KIJA 0,019275 0,000995 0,01828 1,301 0,014051
13 PGAS 0,027256 0,000995 0,02626 0,776 0,033841
14 MEDC 0,06759 0,000995 0,0666 0,932 0,071454
Sumber: Hasil olah data
Dilihat dari perhitungan pada tabel 4.10 Berdasarkan hasil
perhitungan di atas kemudian dihitung nilai excess return to beta (ERB)
dan nilai Ci masing-masing saham. Nilai ERB yang diperoleh diurutkan
atau diranking dari nilai ERB terbesar ke nilai ERB yang terkecil. Nilai
Ci merupakan hasil bagi varian pasar dan return premium terhadap
74
variance residual error saham dengan varian pasar pada sensitivitas
saham individual terhadap variance residual error saham. Nilai ERB
yang dipilih untuk masuk ke dalam portofolio optimal adalah saham-
saham yang memiliki ERB positif. Pada saham LQ 45 terdapat 14 saham
yang memiliki ERB positif. Sedangkan untuk saham yang ERB-nya
bernilai negatif hanya 1 saham saja yaitu saham BLTA. Saham-saham
yang memiliki ERB negatif tidak memenuhi syarat untuk membentuk
portofolio yang optimal.
Tabel 4.11Hasil Perhitungan Excess Return to Beta (ERB) & Peringkat ERB Saham
JII dari yang Terbesar Sampai yang Terkecil padaperiode 2006-2010
NoPERUSHAAN
JIIE(Ri) Risk free (BI) (E(Ri)-Rf) βi ERB
1 BUMI 0,11561 0,000995 0,114615 0,341 0,336114
2 INCO 0,019234 0,000995 0,018239 1,25 0,014591
3 INTP 0,031431 0,000995 0,030436 1,034 0,029435
4 KLBF 0,029376 0,000995 0,028381 0,903 0,03143
5 PTBA 0,054125 0,000995 0,05313 1,139 0,046646
6 TLKM 0,002001 0,000995 0,001006 0,606 0,00166
7 UNTR 0,046237 0,000995 0,045242 1,294 0,034963
8 UNVR 0,022534 0,000995 0,021539 0,35 0,06154
Sumber: Hasil olah data
Dilihat dari perhitungan pada tabel 4.11 tersebut, terdapat 8 saham
pada saham JII yang nilai ERB-nya positif. Saham yang memiliki nilai
ERB positif tersebut memiliki peluang untuk menjadi bagian dari
portofolio yang optimal. Untuk menentukan saham-saham mana dari
75
saham yang akan menjadi bagian portofolio optimal, harus terlebih
dahulu dibandingkan antara ERB dengan cut-off point (Ci) dari ke-2
saham tersebut yaitu saham LQ 45 dan JII.
5. Menentukan cut off point (C*)
Nilai cut off point (C*) adalah nilai Ci maksimum dari sederetan
nilai Ci saham. Nilai cut off point digunakan sebagai titik pembatas
untuk menentukan saham yang masuk kandidat dengan yang tidak
masuk kandidat portofolio.
Tabel 4.12Perbandingan Nilai ERB dengan Cut off point pada LQ 45
Masing-masing Saham pada Periode 2006-2010
No PERUSHAAN LQ 45 ERB C*1 AALI 0,033210526 > 0,0001567832 ASII 0,02463463 > 0,0111213313 BBCA 0,017378585 > 0,0119021394 BDMN 0,013111311 > 0,0121183545 BMRI 0,024594191 > 0,0127378576 BNBR 0,021535642 > 0,0132072687 BNGA 0,029795972 > 0,0149653848 BNII 0,320295918 > 0,0152034999 INDF 0,02993437 > 0,01611916810 INKP 0,025901794 > 0,01651980411 ISAT 0,026965217 > 0,01664386612 PGAS 0,033841495 > 0,01713299813 MEDC 0,071453863 > 0,019960072
Sumber : Hasil olah data = C* = 0,019960072
Setelah didapat hasil perhitungan cut off point (Ci), maka nilai ERB
yang positif diperbandingkan dengan nilai cut off point tersebut. Jika
ERB suatu saham lebih besar dari cut off point-nya (Ci), maka saham
tersebut memenuhi kriteria untuk masuk ke dalam portofolio optimal
76
dan jika ERB suatu saham lebih kecil dari cut off point-nya (Ci), maka
saham tersebut tidak memenuhi kriteria untuk masuk dalam
pembentukan portofolio optimal. Dari tabel 4.12 diatas dapat diketahui
bahwa ada 13 saham pada saham LQ 45 yang memenuhi kriteria untuk
masuk ke dalam pembentukan portofolio yang optimal, karena nilai
ERB dari masing-masing saham tersebut lebih besar dari nilai masing-
masing cut off point-nya (Ci). 13 saham yaitu AALI, ASII, BBCA,
BDMN, BMRI, BNBR, BNGA, BNII, INDF, INKP, ISAT, PGAS,
MEDC. Untuk penentuan unique cut-off point (C*) yang merupakan
nilai Ci tertinggi (optimum) berada pada angka 0,019960072 atau pada
saham MEDC pada saham LQ 45. Unique cut off point ini menunjukkan
batas pemisah antara penerimaan dan penolakan saham untuk portofolio
efisien.
Tabel 4.13Perbandingan Nilai ERB dengan Cut off point pada JII
Masing-masing Saham pada Periode 2006-2010
No PERUSHAAN JII ERB C*1 BUMI 0,33611437 > 0,007142042 INCO 0,0145912 > 0,0077006233 INTP 0,029435 > 0,0096467024 KLBF 0,03143 > 0,0106484265 PTBA 0,046646 > 0,0131026356 UNTR 0,034963 > 0,0148573187 UNVR 0,06154 > 0,015302494
Sumber: Hasil olah data = C* = 0,015302494
77
Dari tabel diatas yaitu tabel 4.13 dapat diketahui bahwa ada 7
saham pada JII yang memenuhi kriteria untuk masuk ke dalam
pembentukan portofolio yang optimal, karena nilai ERB dari masing-
masing saham tersebut lebih besar dari nilai masing-masing cut off
point-nya (Ci). sedangkan unique cut off point pada saham JII yaitu
saham BUMI sebesar 0,015302494.
6. Menentukan saham kandidat portofolio
Saham yang menjadi kandidat portofolio adalah saham yang
mempunyai nilai excess return to beta lebih besar atau sama dengan
nilai cut off point. Tabel 4.12 dan 4.13 telah memperlihatkan saham-
saham yang menjadi kandidat portofolio optimal berdasarkan ERB > C*.
7. Menentukan portofolio optimal dan proporsi dana masing-masing saham
pembentuk portofolio.
Setelah mengetahui ke dua saham dari LQ 45 dan JII yang terpilih
untuk masuk ke dalam pembentukan portofolio yang optimal, maka akan
dihitung besarnya proporsi (Xi) yang layak diinvestasikan pada saham-
saham terpilih tersebut. Terlebih dahulu akan ditentukan skala
tertimbang dari masing-masing saham (Zi) yang akan ditunjukkan oleh
tabel 4.14 dan 4.15.
78
Tabel 4.14Perhitungan Skala Tertimbang (Zi) dan Proporsi Dana (Xi)
Pada Saham LQ 45
NoPERUSHAAN
LQ 45βi σ2ei
βiσ2ei
ERB Zi Xi
1 AALI 0,969 0,016 60,5625 0,03321 0,802448765 0,016484878
2 ASII 1,311 0,01 131,1 0,02463 3,2296 0,066346367
3 BBCA 1,046 0,02 52,3 0,01738 0,908974 0,018673248
4 BDMN 1,114 0,013 85,69230 0,01311 1,123538462 0,023081092
5 BMRI 1,205 0,011 109,54545 0,0245942 2,694181818 0,055347156
6 BNBR 1,114 0,023 48,434782 0,02154 1,043285217 0,021432433
7 BNGA 0,982 0,014 70,1428571 0,0298 2,090257143 0,042940602
8 BNII 1,142 0,014 81,57142857 0,3203 26,12732857 0,53673933
9 INDF 1,158 0,023 50,34782609 0,02993 1,506910435 0,030956785
10 INKP 0,46 0,028 16,42857143 0,0259 0,4255 0,008741138
11 ISAT 1,301 0,018 72,27777778 0,02697 1,949331667 0,04004554
12 PGAS 0,776 0,013 59,69230769 0,03384 2,019987692 0,041497042
13 MEDC 0,932 0,014 66,57142857 0,07145 4,756528571 0,097714389
Jumlah 48,67787234 1
Sumber: Hasil olah data
Dilihat dari tabel 4.14 mengenai perhitungan skala tertimbang (Zi)
dan proporsi dana (Xi). Proporsi dana pada 13 saham yang terdapat pada
saham LQ 45 yaitu saham AALI sebesar 1,65%, ASII sebesar 6,63%,
BBCA sebesar 1,86%, BDMN sebesar 2,31%, BMRI sebesar 5,5%,
BNBR sebesar 2,14%, BNGA sebesar 4,3%, BNII sebesar 53,7%, INDF
sebesar 3,09%, INKP sebesar 0,9%, ISAT sebesar 4%, PGAS sebesar
4,15%, MEDC sebesar 9,77% .
79
Tabel 4.15Perhitungan Skala Tertimbang (Zi) dan Proporsi Dana (Xi)
Pada Saham JII
NoPERUSHAAN
JIIβi σ2ei
βi
σ2eiERB Zi Xi (100%)
1 BUMI 0,341 0,026 13,115385 0,336114 4,20756629 0,237485746
2 INCO 1,25 0,023 54,34782609 0,0145912 0,793 0,044758938
3 INTP 1,034 0,012 86,166667 0,029435 2,536315833 0,143156118
4 KLBF 0,903 0,017 53,117647 0,03143 1,669487647 0,09423013
5 PTBA 1,139 0,017 67 0,046646 3,125282 0,176398867
6 UNTR 1,294 0,014 92,428571 0,034963 3,231580143 0,182398605
7 UNVR 0,35 0,01 35 0,06154 2,1539 0,121571596
Jumlah 100%Sumber: Hasil olah data
Dilihat dari tabel 4.15 mengenai perhitungan skala tertimbang (Zi)
dan proporsi dana (Xi). Proporsi dana pada 7 saham yang terdapat pada
saham JII yaitu saham BUMI sebesar 23,8%, INCO sebesar 4,48%,
INTP sebesar 14,3%, KLBF sebesar 9,42%, PTBA sebesar 17,6%,
UNTR sebesar 18,24%, UNVR sebesar 12,16%.
8. Menentukan koefisien korelasi dan covariance antar saham pembentuk
portofolio optimal.
Setelah menentukan saham-saham pembentuk portofolio kemudian
dihitung koefisien korelasi diperlukan untuk mengetahui hubungan
return saham-saham pembentuk portofolio dan hubungan return saham
dengan return pasar yang dihitung dengan SPSS 17. Covariance
merupakan perbandingan perhitungan realized return saham A dengan
realized return saham B. Covariance dihitung dengan program SPSS 17.
Hasil penghitungan koefisien korelasi antar saham pembentuk portofolio
ditunjukkan pada tabel 4.16 dan 4.17 di bawah ini:
80
Tabel 4.16KOEFISIEN KORELASI DAN KOVARIANS SAHAM LQ 45 PEMBENTUK
PORTOFOLIO
No PERUSHAAN LQ 45 Korelasi(Ri,Rihsg) Cov(Ri,Rihsg)
1 AALI 0,555 0,006332 ASII 0,821 0,00863 BBCA 0,494 0,006844 BDMN 0,695 0,07275 BMRI 0,771 0,007866 BNBR 0,42 0,00647 BNGA 0,649 0,007468 BNII 0,683 0,009369 INDF 0,047 0,0005210 INKP 0,381 0,0069111 ISAT 0,266 0,00312 PGAS 0,54 0,0050713 MEDC 0,597 0,00608
Sumber : Hasil olah data
Dilihat dari tabel 4.16 menunjukkan bahwa korelasi memiliki nilai
positif dari masing-masing saham LQ 45 dengan IHSG. Dimana dalam
konteks diversifikasi, ukuran ini akan menjelaskan sejauh mana return
dari sekuritas terkait satu dengan yang lainnya hal ini sesuai dengan teori
jika penggabungan dua sekuritas berkorelasi positif sempurna (+1,0)
tidak akan memberikan manfaat pengurangan risiko. Risiko portofolio
yang dihasilkan dari penggabungan ini hanya merupakan rata-rata
tertimbang dari risiko individual sekuritas yang ada di portofolio. Oleh
karena itu, investor tidak akan bisa menghilangkan sama sekali risiko
portofolio. Hal ini yang bisa dilakukan adalah mengurangi risiko
portofolio (Eduardus Tandelilin, 2010:118).
81
Saham LQ 45 yang memiliki korelasi positif yang bernilai tinggi
adalah saham ASII sebesar 0,0821 sementara korelasi positif rendah
yaitu saham INDF yaitu sebesar 0,047. Sedangkan untuk kovarians yang
positif dimana kecenderungan dua sekuritas bergerak dalam arah yang
sama. Jika return LQ 45 naik maka return sekuritas IHSG naik,
demikian sebaliknya. Saham yang memiliki kovarians positif yang
memiliki bernilai tinggi BDMN sebesar 0,0727.
Tabel 4.17KOEFISIEN KORELASI DAN KOVARIANS SAHAM JII PEMBENTUK
PORTOFOLIO
No PERUSHAAN JII Korelasi(Ri,Rihsg) Cov(Ri,Rihsg)1 BUMI 0,143 0,002232 INCO 0,511 0,008123 INTP 0,678 0,009964 KLBF 0,508 0,005895 PTBA 0,587 0,007436 UNTR 0,723 0,008457 UNVR 0,367 0,0228
Sumber : Hasil olah data
Dilihat dari tabel 4.17 menunjukkan bahwa korelasi memiliki nilai
positif dari masing-masing saham JII dengan IHSG. Saham JII yang
memiliki korelasi positif yang bernilai tinggi adalah saham UNTR
sebesar 0,723 sementara korelasi positif rendah yaitu saham BUMI yaitu
sebesar 0,143. Sedangkan untuk kovarians yang positif dimana
kecenderungan dua sekuritas bergerak dalam arah yang sama. Jika
return JII naik maka return sekuritas IHSG naik, demikian sebaliknya.
Saham yang memiliki kovarians yang bernilai tinggi pada saham JII
adalah saham UNVR sebesar 0,0228.
82
9. Menghitung Tingkat Pengembalian dan Risiko Portofolio
Return harapan dari suatu portofolio dapat diestimasi dengan
menghitung rata-rata tertimbang dari return harapan 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.
Berikut ini adalah tabel yang menunjukkan perhitungan alpha
portofolio, beta portofolio serta return portofolio :
Tabel 4.18Perhitungan Return Portofolio Saham LQ 45
NoPERUSAHAAN
LQ 45α βi Xi E(Rm) α Portofolio βi Portofolio
1 AALI 0,009 0,969 0,016484878 0,025117 0,000148364 0,015973847
2 ASII 0 1,311 0,066346367 0 0,086980087
3 BBCA -0,007 1,046 0,018673248 -0,000130713 0,019532217
4 BDMN -0,012 1,114 0,023081092 -0,000276973 0,025712336
5 BMRI 0 1,205 0,055347156 0 0,066693323
6 BNBR -0,003 1,114 0,021432433 -6,42973E-05 0,02387573
7 BNGA 0,006 0,982 0,042940602 0,000257644 0,042167671
8 BNII 0,03 1,142 0,53673933 0,01610218 0,612956315
9 INDF 0,007 1,158 0,030956785 0,000216697 0,035847957
10 INKP 0,002 0,46 0,008741138 1,74823E-05 0,004020923
11 ISAT 0,002 1,301 0,04004554 8,00911E-05 0,052099248
12 PGAS 0,008 0,776 0,041497042 0,000331976 0,032201705
13 MEDC -0,017 0,932 0,097714389 -0,001661145 0,091069811
Total 1 0,015021307 1,10913117
Return Portofolio E(Rp) = 0,042879354Sumber : Hasil olah data
83
Dapat dilihat hasil perhitungan pada tabel 4.18 diatas menunjukkan
bahwa return portofolio saham LQ 45 sebesar 0,042879354 atau
4,2879354 % per bulan.
Tabel 4.19 Perhitungan Return Portofolio Saham JII
No PERUSAHAAN α βi Xi E(Rm) α Portofolio βi Portofolio
1 BUMI 0,107 0,341 0,237485746 0,025117 0,025410975 0,080982639
2 INCO -0,014 1,25 0,044758938 -0,000626625 0,055948672
3 INTP 0,005 1,034 0,143156118 0,000715781 0,148023426
4 KLBF 0,007 0,903 0,09423013 0,000659611 0,085089808
5 PTBA 0,026 1,139 0,176398867 0,004586371 0,20091831
6 UNTR 0,014 1,294 0,182398605 0,00255358 0,236023795
7 UNVR 0,014 0,35 0,121571596 0,001702002 0,042550059
Total 0,035001695 0,849536708
Return Portofolio E(Rp) = 0,05634
Sumber : Hasil olah data
Dapat dilihat hasil perhitungan pada tabel 4.19 diatas menunjukkan
saham JII memiliki return portofolio sebesar 0,05634 atau 5,634%.
Return tersebut merupakan return yang cukup menjanjikan, karena
return portofolio tersebut diatas tingkat pengembalian pasar E(Rm) yang
besarnya adalah 2,5117 %, dan masih berada diatas tingkat
pengembalian bebas risiko yang besarnya adalah 0,0995 % per bulan.
Sedangkan untuk mencari risiko dari portofolio, kita harus menghitung
varian dari portofolio (σp2), terlebih dahulu kita harus menghitung beta
dari portofolio (systematik risk) yang dikuadratkan, varian pasar (σm2),
serta unsystematik risk dari portofolio (σep2).
84
Tabel 4.20Perhitungan Risiko Portofolio Saham LQ 45
Sumber : Hasil olah data
Dari hasil perhitungan tabel 4.20 diatas tersebut didapatkan risiko
portofolio pada saham LQ 45 sebesar 0,1114 atau 11,14 %. Risiko
portofolio tidak bisa dihitung hanya dengan menjumlahkan risiko
masing-masing sekuritas yang ada dalam portofolio. Menghitung risiko
portofolio tidak sama dengan menghitung return portofolio, karena
risiko portofolio bukan rata-rata tertimbang risiko masing-masing
sekuritas individual dalam portofolio.
Dengan menggunakan ukuran kovarians seperti yang telah dibahas
di muka, kita bisa menghitung besarnya risiko portofolio, baik yang
terdiri dari dua buah sekuritas maupun n sekuritas. Dalam menghitung
risiko portofolio, ada tiga hal yang perlu ditentukan, yaitu:
No PERUSHAAN LQ 45 βi2 Portofolio
1 AALI 1,230171953 0,00653 0,000271751 0,016 4,34802E-06
2 ASII 0,00440184 0,01 4,40184E-05
3 BBCA 0,00034869 0,02 6,9738E-06
4 BDMN 0,000532737 0,013 6,92558E-06
5 BMRI 0,003063308 0,011 3,36964E-05
6 BNBR 0,000459349 0,023 1,0565E-05
7 BNGA 0,001843895 0,014 2,58145E-05
8 BNII 0,288089108 0,014 0,004033248
9 INDF 0,000958323 0,023 2,20414E-05
10 INKP 7,64075E-05 0,028 2,13941E-06
11 ISAT 0,001603645 0,018 2,88656E-05
12 PGAS 0,001722004 0,013 2,23861E-05
13 MEDC 0,009548102 0,014 0,000133673
Total 0,004374695
Varians Portofolio (σp2) = β2 σm2 + σep2 = 0,012407718
Risiko Portofolio 0,1114
85
1. Varians setiap sekuritas
2. Kovarians antara satu sekuritas dengan sekuritas lainnya.
3. Bobot portofolio untuk masing-masing sekuritas.
Tabel 4.21Perhitungan Risiko Portofolio Saham JII
No PERUSAHAAN JII βi2 Portofolio
1 BUMI 0,721712619 0,00653 0,05639948 0,026 0,001466386
2 INCO 0,002003362 0,023 4,60773E-05
3 INTP 0,020493674 0,012 0,000245924
4 KLBF 0,008879317 0,017 0,000150948
5 PTBA 0,03111656 0,017 0,000528982
6 UNTR 0,033269251 0,014 0,00046577
7 UNVR 0,014779653 0,01 0,000147797
Total 0,003051884
Varians Portofolio (σp2) = β2 σm2 + σep2 = 0,007764667
Risiko Portofolio 0,088117347Sumber : Hasil olah data
Dari hasil perhitungan tabel 4.21 diatas tersebut didapatkan risiko
portofolio saham JII yaitu sebesar 0,088117347 atau 8,82%. Risiko
portofolio dilihat dari standar deviasi yaitu akar dari varian portofolio.
Risiko portofolio LQ 45 dan JII lebih kecil dari tingkat risiko saham
individul. Hal ini berarti risiko investasi dapat diperkecil dengan
mengadakan penganekaragaman saham (portofolio saham) sesuai
dengan penelitian (Poerwanto dan sylvanata, 2005:96).
86
D. Hasil Analisis
Penelitian yang dilakukan dengan sampel sebanyak 23 saham selama
periode tahun 2006-2010 yaitu saham LQ 45 dan saham JII dengan
menggunakan model indeks tunggal diperoleh dua kandidat portofolio.
Dari perhitungan expected return tertinggi dari saham LQ 45
E(Ri) MEDC = 0.06759
E(Ri) INDF = 0.03565
E(Ri) BNGA = 0.035022
Dari perhitungan expected return tertinggi dari saham JII
E(Ri) BUMI = 0.01156
E(Ri) PTBA = 0.05412
E(Ri) UNTR = 0.04623
Saham dengan expected return terendah dari saham LQ 45
E(Ri) BLTA = -0.0026
E(Ri) ISAT = 0.01399
E(Ri) BDMN = 0.0156
Saham dengan expected return terendah dari saham JII
E(Ri) TLKM = 0.0020
E(Ri) INCO = 0.01922
E(Ri) UNVR = 0.02253
Dari perhitungan standar deviasi tertinggi dari saham LQ 45
SD INKP = 0.2245
SD BNBR = 0.18878
87
SD BBCA = 0.1712
Dari perhitungan standar deviasi tertinggi dari saham JII
SD INCO= 0.1966
SD BUMI= 0.1931
SD PTBA = 0.1567
Dari perhitungan standar deviasi terendah dari saham LQ 45
SD PGAS = 0.1162
SD MEDC = 0.1260
SD BMRI = 0.1262
Dari perhitungan standar deviasi terendah dari saham JII
SD UNVR= 0.0770
SD TLKM= 0.09141
SD INTP = 0.1233
Dan perhitungan excess return to beta (ERB) dari 15 saham LQ 45 dan 8
saham JII diperoleh sebagai berikut:
Saham dengan ERB tertinggi dari saham LQ 45
ERB MEDC = 0,320296
Saham dengan ERB tertinggi dari saham JII
ERB BUMI = 0,336114
Nilai excess return to beta (ERB) mencerminkan besarnya return yang
dapat dihasilkan oleh suatu saham relatif terhadap suatu unit resiko yang
tidak dapat didiversifikasikan yang diukur dengan beta. Beta mencerminkan
volatilitas return pasar, mengukur systematic risk dari suatu saham relatif
88
terhadap resiko pasar. Dengan demikian berarti masing-masing saham
memiliki kepekaan yang berbeda terhadap perubahan pasar. Semakin besar
koefisien beta saham berarti semakin peka terhadap perubahan pasar dan
disebut sebagai saham yang agresif. Sedangkan βi = 1 berarti saham
memiliki risiko yang sama dengan risiko rata-rata pasar. Oleh karena
systematic risk tidak dapat dihilangkan melalui diversifikasi, maka dalam
pembentukan portofolio investor perlu mempertimbangkan nilai ERB tiap
saham kandidat.
Diversifikasi yang dilakukan berhasil menurunkan risiko dilihat dari
risiko portofolio yang relatif lebih kecil dibandingkan dengan risiko
individual saham. Hal ini sesuai dengan teori yang menyatakan bahwa
faktor penting dalam diversifikasi portofolio adalah korelasi yang rendah
antar return asset pembentuk portofolio. Semakin rendah koefisien korelasi
maka semakin besar pula potensi manfaat dari diversifikasi tersebut.
Untuk mengetahui bahwa portofolio maka perlu dihitung ERB tiap
saham dengan menggunakan basis periode per tahun. Hasil perhitungan
ERB yang sudah diurutkan (diperingkat) dari nilai ERB terbesar ke nilai
ERB terkecil kemudian dibandingkan dengan rangking ERB tiap saham
kandidat yang dihitung menggunakan basis periode lima tahun. Hal ini
dilakukan untuk melihat konsistensi nilai ERB saham pembentuk portofolio
yang dihitung dengan basis periode berbeda.
89
Hasil perhitungan menunjukkan untuk tiap basis periode waktu nilai
ERB tiap saham mengalami perubahan sehingga saham yang menjadi
kandidat potofolio juga mengalami perubahan. Hal ini disebabkan oleh
fluktuasi harga saham antar waktu yang menyebabkan perubahan return
saham antar waktu dan selanjutnya menjadikan perbedaan koefisien beta
antar waktu. Beta saham yang tidak stabil tersebut akan mempengaruhi
nilai ERB tiap saham yang menjadi faktor penentu kandidat portofolio.
E. INTERPRETASI
Berdasarkan hasil penelitian ini menunjukkan bahwa saham-saham
yang yang memiliki ERB terbesar yaitu ERB yang bernilai positif lebih
layak masuk ke dalam portofolio optimal dan menjadi kandidat portofolio
berikutnya. Emiten-emiten yang masuk kandidat portofolio optimal dari
saham LQ 45 sebanyak 13 saham yaitu saham AALI, ASII, BBCA, BDMN,
BMRI, BNBR, BNGA, BNII, INDF, INKP, ISAT, PGAS, MEDC.
sedangkan dari JII sebanyak 7 saham yaitu BUMI, INCO, INTP, KLBF,
PTBA,UNTR dan UNVR. Hal ini sesuai dengan penelitian Suherman dan I
Roni Setyawan pada tahun 2006 yang menyatakan bahwa berdasarkan
excess return to beta (ERB) terdapat 12 saham yang mempunyai ERB
positif sehingga saham tersebut masuk ke dalam portofolio optimal.
Hasil penelitian yang lainnya yaitu Muhammad Yunus kasim pada
tahun 2004 yang menyatakan bahwa saham-saham yang membentuk
90
portofolio optimal adalah saham yang mempunyai ERB lebih besar atau
sama dengan niali ERB di titik cut off rate, sedangkan saham-saham yang
mempunyai nilai ERB lebih kecil dari pada cut off rate tidak di ikut sertakan
dalam pembentukkan portofolio optimal. Dari 31 saham yang
direkomendasikan oleh BNI securities, hanya 15 saham yang dapat
menghasilkan portofolio optimal.
Hal ini sesuai dengan teori salah satu teknik analisa portofolio
optimal yang dilakukan oleh Elton Gruber (2003:185), adalah menggunakan
single index model. Analisis atas sekuritas dilakukan dengan
membandingkan excess return to beta (ERB) dengan Cut-off Rate-nya (Ci)
dari masing-masing saham. Saham yang memiliki ERB lebih besar dari Ci
dijadikan kandidat portofolio, sedang sebaliknya yaitu Ci lebih besar dari
ERB tidak diikutsertakan dalam portofolio.
91
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Proses pembentukkan portofolio saham LQ 45 dan JII melalui
beberapa penyeleksian saham dengan menggunakan cut off point yang
terlebih dahulu dibandingkan dengan ERB. Sekuritas yang membentuk
portofolio optimal adalah sekuritas yang memiliki nilai ERB lebih besar
dibandingkan cut off point atau nilai ERB yang memiliki nilai positif.
Dari perhitungan dengan menggunakan model indeks tunggal terhadap 15
saham pada saham LQ 45 dan 8 saham pada saham JII, hasilnya
menunjukkan 13 saham pada saham LQ 45 dan 7 saham pada saham JII
yang memiliki nilai excess return to beta lebih besar dari cut off point dan
akan menjadi kandidat portofolio. Jadi dalam penelitian portofolio optimal
bentuk oleh 13 saham pada saham LQ 45 yaitu saham AALI, ASII, BBCA,
BDMN, BMRI, BNBR, BNGA, BNII, INDF, INKP, ISAT, PGAS, MEDC
dan 7 saham pada saham JII yaitu saham BUMI, INCO, INTP, KLBF,
PTBA, UNTR, UNVR.
Penggunaan metode model indeks tunggal untuk menentukkan portofolio
efisien berdasarkan besarnya nilai cut off point dan excess return to beta
mempunyai kelebihan karena mempertimbangkan juga systematic risk
saham yang di ukur dengan beta. Saham yang mempunyai koefisien beta
antar waktu relatif stabil berarti mempunyai excess return beta antar waktu
92
relatif stabil juga. Oleh karena itu investor perlu membandingkan nilai
excess return to beta tiap saham kandidat dengan basis periode waktu yang
berbeda. Investasi pada saham selalu mengandung unsur risiko, baik
unsystematic risk maupun systematic risk. Unsystematic risk dapat dihindari
investor melalui diversifikasi, yaitu dengan membentuk portofolio,
sedangkan systematic risk dapat dihindari investor dengan memilih saham-
saham yang mempunyai nilai excess return to beta yang besar. Informasi
nilai beta dan nilai excess return to beta dapat dimanfaatkan untuk
mempertimbangkan alternatif investasi dan mengoptimalkan penyusunan
portofolio saham.
B. Implikasi
Implikasi yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah :
1. Bagi penulis penelitian ini dapat menambah wawasan dalam bidang
pasar modal khususnya mengenai instrument pasar modal saham. Serta
mengetahui bagaimana pentingnya memilih saham dan pembentukan
portofolio optimal.
2. Bagi akademisi untuk menambah pengetahuan mengenai keuangan dan
pasar modal khususnya mengenai investasi dalam portofolio.
3. Bagi investor penelitian ini dijadikan bahan acuan dalam
mempertimbangkan suatu keputusan investasi dari berbagai alternatif
investasi yang ditawarkan ketika investor menginginkan kekayaannya
diinvestasikan.
93
4. Bagi perusahaan sebagai pihak yang memerlukan dana dapat
menerbitkan saham dan menjualnya di pasar modal untuk memanfaatkan
dana tersebut dalam mengembangkan proyek-proyeknya, tanpa harus
membayar beban bunga tetap seperti jika meminjam dana ke bank.
5. Bagi pemerintah dapat meningkatkan kegiatan perekonomian negara dan
kemakmuran masyarakat luas.
C. Saran
1. Data harga saham, Indeks Harga Saham Gabungan dan Suku Bunga
Indonesia yang dugunakan adalah harga saham bulanan sehingga kurang
mencerminkan keadaan pada harian pengamatan. Penelitian selanjutnya
sebaiknya menggunakan harga saham harian sehingga kemungkinan
dapat memberikan hasil yang baik.
2. Perluasan penggunaan sampel dengan memperhatikan sektor industrinya
dapat dilakukan agar diketahui pengaruh sektor industrinya dapat
dilakukan agar diketahui pengaruh sektor industri terhadap hasil
penelitian.
3. Periode pengamatan penelitian cukup pendek hanya lima tahun, yaitu
dari tahun 2006-2010. Oleh karena itu perlu untuk memperpanjang
waktu pengamatan agar hasil penelitian lebih akurat.
94
4. Bagi perusahaan yang sahamnya belum memenuhi syarat untuk masuk
dalam portofolio optimal, dapat melakukan perbaikan kinerja
perusahaannya, agar performa sahamnya meningkat.
95
DAFTAR PUSTAKA
Achsein, Iggi.” Investasi Syariah di Pasar Modal Menggagas Konsep dan PraktekManejemen Portofolio Syariah”, PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, .2000.
Ahmad, Kamaruddin. “Dasar-Dasar Manajemen Investasi”, Rineka Cipta,Jakarta. 2003.
Aziz, Abdul. “ Manajemen Investasi Syari’ah”, Alfabeta, Bandung. 2010.
Bodie, Z.A, Kane, A.J.Marcus. “Investment”, Singapore, Irwin/Mc Graw Hill,2009.
Cvitanic Jaksa and Semyon Malamud. “Nonmyopic Optimal Portfolios in ViableMarkets”2010.
Eduardus, Tandelilin. “Analisis Investasi dan Manajemen Portofolio”, BPFE,Yogyakarta, 2010.
Elton, E.J. and M.J. Gruber. ”Modern Portofolio Theory & InvestmentManagement”, Fourth Edition, Horizon Pubs & Distributor Inc, 1995.
Elton, E.J. and M.J. Gruber. ”Modern Portofolio Theory & InvestmentManagement”, Fourth Edition, Horizon Pubs & Distributor Inc, 2003.
Fabozzi, F.J. “Manajemen Investasi”, Salemba Empat. Pearson Education AsiaPte.Ltd.Prentice Hall,Inc. 1996.
Feijoo Colomine Duran, Carlos Cotta, dan Antonio J. Fernandez,” On the Use ofSharpe’s Index in Evolutionary PortfolioOptimization Under Markowitz’sModel”, 2003
Fahmi, Irham dan Yovi Lavianti Hadi. “Teori Portofolio dan Analisis Investasi”,Penerbit, Bandung, 2009.
Halim, Abdul. “Analisis Investasi”, Salemba Empat, Jakarta, 2006.
Hamid, Abdul. “Buku Panduan Penulisan Skripsi”, FEIS UIN SyariefHidayatullah, Jakarta, 2007.
Husnan, S. “Dasar-Dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas”, BPFE,Yogyakarta, 2006.
96
Ghozali, Imam. “Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS”,Universitas di Ponegoro, Semarang, 2008.
Iswantoro, H. W. “Kamus Istilah Populer”, Penerbit Buku Kompas, Jakarta, 2006.
Jogiyanto, H. M. ” Teori Portofolio dan Analisis Investasi”, BPFE, Yogyakarta,2008.
Jones, Charles. P. ”Analisis Kredit Untuk Account Officer, PT. Gramedia PustakaUtama, Jakarta, 2002.
Jones, Charles. P. ”Analisis Kredit Untuk Account Officer, PT. Gramedia PustakaUtama, Jakarta, 2007.
Markowitz, M. Harry. “Portofolio Selection”, Efficient Diversification OffInvestment, The John Wiley and son. Inc, 1952.
Mokhamad Sukarno. ” Analisis Pembentukan Portofolio Optimal Saham denganMenggunakan Single Indeks di Bursa Efek Jakarta”, Tesis UniversitasDiponegoro, 2007.
Niels Bekkers, Ronald Q Doswijk, Trevin wlam. ““Strategic Asset Allocation :Determining The Optimal Portofolio with Ten Asset Classes”. 2009
Oktanto, Ryan. “ Aplikasi Single Index Model Untuk Menentukan Saham-SahamPembentuk Portofolio Optimal dalam Pengambilan KeputusanInvestasi Saham di Bursa Efek Jakarta”, Theses Airlangga University,2007.
Poerwanto, dan Sylvanata Heru. “ Analisis Portofolio Saham Syariah PadaJakarta Islamic Indeks Pada Bursa Efek Jakarta”, Jurnal Manajemen &Bisnis, Volume 4, Nomor 2, 2005.
Reilly Frank K, dan Keith C Brown. ”Investment Analysis and PortofolioManagement”, Edisi ke-5, USA: The Dryden Press, 2003.
Samsul Mohammad. “Pasar Modal dan Manajemen Portofolio”, PT. GeloraAksara Pratama, 2006.
Saptono Budi Satryo. ” Optimisasi Portofolio Saham Syariah (Studi Kasus BEJTahun 2002-2004)”, Jurnal Ekonomi Keuangan dan Bisnis Islami, 2004.
Suherman dan I Roni Setyawan.” Pembentukan Portofolio Optimal SahamUnggulan di BEI dengan Menggunakan Cutt off Point “, EconosainsVol.IV Nomor 1, 2006.
97
Susanti, Hendrawati Vivin Dwi,” Aplikasi Model Indeks Tunggal DalamMenghasilkan Portofolio Optimal Pada Saham yang Aktif diPerdagangkan di Bursa Efek Jakarta”, Theses Airlangga University,2008.
Susanto, Burhanuddin. “Pasar Modal Syariah (Tinjauan Hukum)”, UII Press,Yogyakarta, 2008.
Trihendradi, C. “7 Langkah Mudah Melakukan Analisis Statistik MenggunakanSPSS 17”, Edisi 1, C.V Andi Offset, 2009.
Yansen Ali. ” Simplifying the Portofolio Optimization Process via Single IndexModel”, Industrial Engineering Northwestern University, 2008.
Yuli Kuriyati. ” Analisis Portofolio yang Optimal di BEI dengan MenggunakanIndeks Beta”, Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang, 2007.
Yunus Muhammad, Kasim. “ Analisis Risk dan Return Portofolio Saham PadaBursa Efek Indonesia”.Jurnal Ilmiah Santina Vol.2 No. 2, 2005.
www.bi.go.id
www.yahoofinance.com
www. rullyindrawan.wordpress.com/.../evaluasi-ekonomi-tahun-2006.
www.Business & Management Journal Bunda Mulia, Vol: 4, No. 1, Maret2008:2.com
98
Lampiran 1
Nama-Nama Perusahaan LQ 45 dan JII yang Menjadi Sampel Penelitian
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD)
LQ 45NO. Perusahaan Kode Saham
1 Astra Agro Lestari Tbk AALI
2 Astra International Tbk ASII
3 Bank Central Asia Tbk BBCA
4 Bank Danamon Tbk BDMN
5 Berlian Laju Tanker Tbk BLTA
6 Bank Mandiri (Persero) Tbk BMRI
7 Bakrie & Brothers Tbk BNBR
8 Bank CIMB Niaga Tbk BNGA
9 Bank International Ind. Tbk BNII
10 Indofood Sukses Makmur Tbk INDF
11 Indah Kiat Pulp and Paper Tbk INKP
12 Indosat Tbk ISAT
13 Kawasan Industri Jababeka Tbk KIJA
14 Perusahaan Gas Negara Tbk PGAS
15 Medco Energi International Tbk MEDC
JIINO. Perusahaan Kode Saham
1 Bumi Resources Tbk BUMI
2 International Nickel Indonesia INCO
3 Indocement Tunggal Prakasa Tbk INTP
4 Kalbe Farma Tbk KLBF
5 Tambang Batubara Bukit AsamTbk PTBA
6 Telekomunikasi Indonesia Tbk TLKM
7 United Tractors Tbk UNTR
8 Unilever Indonesia Tbk UNVR
99
Lampiran 2
Data Return LQ 45 Setelah di Olah
RETURN LQ 45Tahun AALI ASII BBCA BDMN BLTA BMRI BNBR BNGA
Dec-10 0.08488613 0.04202483 0.04202483 -0.1230769 0.04761905 0.015625 -0.057971 0.15757576
Nov -10 -0.034 -0.1012987 -0.1012987 -0.0298507 -0.1818182 -0.0985915 0.27777778 0.22058824
Oct -10 0.20581114 -0.0121317 -0.0121317 0.1166667 0.375 -0.0277778 -0.0181818 0.04615385
Sep -10 0.05343511 0.18619247 0.18619247 0.09433962 0.1666667 0.22033898 0.08 0.04
Aug 10 0.00769231 -0.0684932 -0.0684932 -0.0183486 0 -0.0247934 0 0.12612613
Jul-10 0.00775194 0.05625 0.05625 0.00943396 -0.2727273 0 -0.1071429 0.04716981
Jun-10 -0.0177665 0.12325581 0.12325581 0.05882353 -0.1428571 0.14285714 -0.0806452 0.01904762
May 10 -0.1158129 -0.0779915 -0.0779915 -0.112069 -0.4253731 -0.0614035 -0.1285714 -0.009434
Apr-10 -0.1048387 0.1120283 0.1120283 0.08411215 0.08064516 0.0943962 -0.0540541 0.1777778
Mar-10 0.02074689 0.14794521 0.14794521 0.04 0.03278689 0.1888889 -0.0519481 0.17105263
Feb-10 0.01894737 0.0240113 0.0240113 0.03645833 -0.0895522 -0.0427807 -0.0722892 0.0555556
Jan-10 0.05764967 0.03751804 0.03751804 0.06593407 0.04545455 -0.0157895 -0.0232558 0.04225352
Dec- 09 0.015625 0.072642968 0.072642968 0.045977011 -0.029850746 0.068181818 -0.04494382 0
Nov -09 0.079903148 0.060655738 0.060655738 0 -0.029411765 -0.01111111 -0.01111111 0.106060606
Oct -09 0.028503563 -0.06006 -0.06006006 -0.085427136 -0.101265823 0.010582011 -0.251908397 -0.014492754
Sep-09 -0.018648019 0.106135987 0.106135987 0.058823529 0.067567568 0.13939393939 -0.007575758 0.029411765
Aug -09 0.096938776 0.029010239 0.029010239 -0.030927835 -0.108433735 -0.023809524 0.245283019 -0.028169014
Jul-09 0.142011834 0.233684211 0.233684211 0 -0.023529412 0.325396825 0.16666667 0.129032258
Jun-09 -0.069060773 0.117370892 0.117370892 0.253246753 0.024096386 0.049586777 0 -0.114285714
100
May- 09 -0.126582278 0.165266106 0.165266106 0.2 0.261538462 0.081818182 0.11494253 -0.054794521
Apr-09 0.112676056 0.232876712 0.232876712 0.275510204 0.226415094 0.241791011 0.7 0.4583333
Mar-09 0.105882353 0.261061947 0.261061947 0.19047619 0.04 0.25 0 0.175
Feb-09 0.173515982 -0.13740458 -0.13740458 0.1666667 0.052631579 -0.043956044 0 -0.048192771
Jan-09 0.058252427 0.181818182 0.1818182 -0.27777778 -0.221311475 -0.13333333 0 -0.141414141
Dec-08 0,1597633 0,055 0,2149533 0,1923077 0,348837209 0,35 -0,0740741 0,1785714
Nov -08 0,3203125 -0,0285714 -0,027027 -0,0366972 -0,307692308 -0,06875 -0,5496183 -0,16
Oct -08 -0,4958333 -0,4333333 -0,0689655 -0,4747475 -0,4921875 -0,38823529 -0,3409091 -0,3472222
Sep-08 -0,2845304 -0,173913 -0,015625 -0,0841121 -0,24 -0,05357143 -0,2794118 -0,1910112
Aug -08 -0,1728111 -0,0693512 0,0495868 -0,0181818 -0,053763441 -0,04237288 -0,1265823 -0,0631579
Jul-08 -0,2613828 0,1653747 0,21 0,1808511 -0,015706806 0,133333333 -0,2307692 0
Jun-08 0,134357 -0,1004673 -0,1160714 -0,1754386 -0,074698795 -0,10344828 0,0192308 0
May 08 0,1020833 0,0243902 -0,0901639 -0,0086957 0 0 0,0392157 0,4117647
Apr-08 -0,0988593 -0,1803279 -0,0839695 -0,1617647 0 -0,1015625 0,02 -0,0933333
Mar-08 -0,152459 -0,1181818 -0,0714286 -0,0482759 -0,127659574 -0,015625 0,5223881 0,0135135
Feb-08 0,0360656 0,0127273 0 0,0625 0,043010753 -0,02962963 0,1311475 0,0555556
Jan-08 0,0747331 0,0018382 -0,5136986 -0,1 -0,122641509 -0,05 0,0517241 -0,2111111
Dec- 07 0,0852713 0,092 0,028169 -0,047619 0,204545455 -0,02777778 0 0,0588235
Nov -07 0,1065217 -0,0384615 -0,0405405 -0,0621469 -0,022727273 -0,07792208 -0,0634921 -0,0229885
Oct -07 0,3313609 0,3298701 0,168 0,0297619 0,121134021 0,070921986 0,05 -0,0114943
Sep-07 0,1748252 0,0784314 0,025 0,0496894 0,258064516 0,084615385 0,1320755 -0,0333333
Aug -07 -0,0466667 -0,0403226 -0,0322581 -0,0301205 -0,175531915 -0,0647482 -0,1 -0,0217391
Jul-07 0,1123188 0,1094675 0,1559633 0,2246377 -0,066666667 0,128 0,0166667 0,1325301
Jun-07 -0,089404 0,0242424 0,0380952 -0,0212766 0,051282051 -0,04580153 -0,0166667 -0,0574713
101
May -07 -0,0382166 0,1388889 -0,009434 0,1023622 -0,025 0,056910569 0,25 0,0481928
Apr-07 0,2352941 0,0909091 0,0291262 -0,0152672 0,071428571 0,23 0,2765957 0,1351351
Mar-07 0 -0,0604982 0,035533 0,1293103 0,074285714 0,063829787 0,0331492 -0,038961
Feb-07 -0,0456274 -0,0538721 -0,0343137 -0,0416667 0,054216867 -0,10576923 0,04 -0,1444444
Jan-07 0,0153846 -0,0747664 -0,0192308 -0,1323529 -0,045977011 -0,11206897 0,1096774 -0,0217391
Dec -06 0,1830986 -0,0125786 -0,0280374 0,08 0,005780347 0,045045045 0,1481481 -0,0891089
Nov -06 0,0979381 0,1902985 0,1397849 0,0416667 -0,064516129 0,018348624 -0,1612903 0,1494253
Oct -06 0,0714286 0,0763052 -0,0362694 0,1226415 -0,12 0,172043011 0,0333333 0,1756757
Sep-06 -0,0108696 0,1216216 0,0662983 0,0816327 0,067839196 0,107142857 -0,0909091 0,0724638
Aug 06 0,1017964 0,1502591 0,0833333 0,1529412 0,117977528 0,193181818 0 0,09375
Jul-06 0,2945736 -0,0153846 0,0182927 0,0625 0,028901734 0,023255814 0,1333333 0,1636364
Jun-06 -0,0076336 -0,0101523 -0,0060606 -0,1405405 -0,064864865 0,005847953 -0,0909091 -0,0517241
May 06 0,0731707 -0,1764706 -0,0628571 -0,1067961 0,115853659 -0,11518325 0,030303 -0,0806452
Apr-06 0,0423729 0,0622222 0,0479042 0,0618557 0,146853147 0,136094675 0,030303 0,3052632
Mar-06 0,1683168 0,1804124 0,1597222 0,1294118 0,028985507 0,080745342 0,3076923 0,1898734
Feb-06 0,020202 -0,062201 -0,0068966 -0,0806452 0,230088496 -0,08988764 0 -0,0705882
Jan-06 0 0,0097087 0,0820896 -0,026178 0,096153846 0,085365854 0,1304348 0,037037
Jumlah 1,236896 0,265114 0,289004 -0,10845 0,04560482 0,4923284 0,380787 0,511138
Average 0,034358 0,007364 0,008028 -0,00285 0,00123256 0,0133062 0,009287 0,013815
102
(Lanjutan Lampiran 2)
Lanjutan Data Return LQ 45 Setelah di OlahRETURN LQ 45
Tahun BNII INDF INKP ISAT KIJA PGAS MEDC
Dec -10 0.1641791 0.05978261 -0.08888889 0 -0.0243902 0.02906977 -0.0217391
Nov -10 0.91304348 -0.1201923 -0.1219512 -0.1 -0.075188 0.0617284 -0.1829268
Oct -10 0.06153846 -0.0458716 -0.1075269 0.07142857 0.02290076 0.05194805 0.20740741
Sep-10 0.06557377 0.19125683 0.14814815 0.25 0.09322034 -0.0375 0.08130081
Aug -10 0.01666667 -0.026738 0.13764045 -0.0927835 0.24468085 -0.00062112 0.025
Jul-10 0.05263158 0.12804878 -0.0434783 -0.020202 0.01075269 0.05882353 0.01694915
Jun-10 0.0363664 0.1292517 0.01648352 -0.038835 -0.0210526 0.0130719 0.04424779
May -10 -0.1129032 -0.0580645 -0.1685393 -0.1271186 -0.2519685 -0.0429448 -0.0338983
Apr-10 0 0.04 0.04494382 0.05357143 0.17592593 -0.0465116 0.14563107
Mar-10 0.18867925 -0.0320513 0.08536585 0.06796117 0.03883495 0.17241379 0.05050505
Feb-10 -0.1333333 0.05555556 -0.0574713 -0.0892857 -0.1344538 -0.033333 0.04210526
Jan-10 -0.0757576 0.00699301 0.31818182 0.18518519 -0.0165289 -0.0320513 -0.0204082
Dec -09 -0.043478261 0.118110236 0.023529412 -0.030769231 0.008474576 0.068493151 -0.02
Nov -09 -0.041666667 0.03361445 -0.005714286 -0.058252427 0.044247788 0.028169014 -0.038461538
Oct -09 -0.076923077 0.008196721 -0.005524862 -0.055045872 -0.120300752 -0.006849315 -0.068376068
Sep-09 0 0.21 0.028248588 0.028301887 0.0390625 0.042857143 0
Aug -09 -0.093023256 0.086956522 -0.032786885 -0.036697248 -0.030534351 -0.007142857 -0.126865672
Jul-09 0.131578947 0.210106383 0.040229885 0.079207921 0.247619048 0.111111 0.127118644
103
Jun-09 -0.05 0.05 0.035714286 -0.070093458 0.039215686 0.086206897 -0.102941176
May 09 -0.120879121 0.390625 0.469026549 -0.061946903 0.315789474 0.105769231 0.257142857
Apr-09 0.409090909 0.361702128 0.284090909 0.185185185 0.52 0.209302326 0.1666667
Mar-09 0.084745763 0.093023256 -0.021978022 0.152439024 0 0.162162162 0.023255814
Feb-09 -0.117647059 -0.0833333 0.058139535 -0.263157895 0 -0.126436782 0.226190476
Jan-09 -0.105263158 0.031578947 0.157894737 -0.034188034 0 0.182795699 -0.105263158
Dec-08 -0,244898 -0,0792079 -0,075 0,0267857 0 0,021978022 0,0108108
Nov -08 0,0537634 -0,1565217 -0,1208791 -0,0555556 -0,090909091 0,268965517 -0,1395349
Oct -08 0,1204819 -0,4293194 -0,4675325 -0,1092437 -0,353658537 -0,35632184 -0,3823529
Sep-08 -0,2619048 -0,1191011 -0,3086957 0 -0,220338983 -0,14705882 -0,2676768
Aug 08 -0,2619048 -0,010989 -0,2539683 -0,0390625 -0,118518519 0,053719008 0,0652174
Jul-08 0 -0,0618557 0,23 -0,037037 0,046875 -0,0651341 -0,026455
Jun-08 0 -0,1428571 -0,1061947 0,173913 -0,104895105 -0,08127208 -0,0643564
May-08 0,021978 0,2173913 1,3333333 -0,0650407 0,324074074 0,157024793 0,2625
Apr-08 -0,0107527 -0,0319149 0,2580645 -0,1538462 -0,207407407 -0,15087719 0,1716418
Mar-08 0,3880597 -0,1769912 0,0108696 0,0757576 -0,2 0,063909774 -0,16875
Feb-08 0,1333333 0,0263158 0,010989 -0,0486111 -0,059459459 0,014705882 0,0185185
Jan-08 0,0526316 0,1078431 0,0952381 -0,183908 -0,213043478 -0,12703583 -0,2211538
Dec-07 0,0555556 0,019802 0,0120482 0,0421687 0,18556701 -0,09171598 -0,0550459
Nov- 07 0,0384615 0,1348315 -0,0869565 -0,0568182 -0,191666667 0,190140845 0,1368421
Oct -07 0,106383 0,1340206 -0,0107527 0,1298701 -0,157894737 0,161825726 0,1197605
Sep-07 0,175 0,0376344 0 0,062069 0,295454545 0,175609756 0,0641026
Aug -07 0,0631579 -0,0582278 -0,1621622 -0,0204082 -0,137254902 0,108108108 -0,0714286
Jul-07 0,0670391 -0,0123457 -0,0087719 0,1153846 0,23255814 -0,02116402 0,212766
Jun-07 -0,0725389 0,1571429 -0,0258621 -0,0441176 -0,044444444 -0,07804878 -0,0208333
104
May 07 0,0105263 0,0613497 0,0654206 0 0,125 -0,01442308 0,0141844
Apr-07 -0,0208333 0,0718954 0,244186 0,088 -0,113636364 0,111111111 4,875
Mar-07 0,0157895 -0,0318471 -0,0224719 0,0504202 0,208791209 0,038888889 -0,0272109
Feb-07 -0,1333333 -0,0823529 0,0113636 -0,0166667 0,052941176 -0,05291005 0,0503597
Jan-07 -0,0816327 0,2335766 -0,0645161 -0,1111111 0,070967742 -0,18965517 -0,0352113
Dec 06 0,0212766 -0,0357143 0 0,173913 0,291666667 0,074074074 0,0923077
Nov 06 0,1463415 0,0447761 -0,0105263 0,1165049 0 -0,04385965 -0,0225564
Oct -06 0,0789474 0,064 0,0561798 0,0196078 -0,04 -0,0617284 -0,05
Sep-06 0,0540541 0,0504202 -0,0217391 0,1638418 0 -0,0511811 -0,0347222
Aug-06 0,0277778 0,1442308 0,0337079 0,0292398 -0,038461538 0,072033898 -0,0463576
Jul-06 -0,027027 0,1931818 0,0229885 0,0118343 0 0,048888889 0,0201342
Jun-06 0,0277778 -0,0833333 -0,1111111 -0,1363636 0,083333333 -0,08536585 -0,0745342
May-06 -0,027027 -0,1607143 -0,125 -0,0740741 -0,2 -0,01209677 -0,171875
Apr-06 0,1212121 0,2840909 0,0754717 0,0485437 0,148148148 0,233830846 0,1566265
Mar-06 0,0666667 0,0595238 0,04 -0,0096154 0,181818182 0,03626943 0,0181818
Feb-06 -0,0322581 -0,0344828 -0,0648148 -0,1025641 0,222222222 0,162650602 0,0443038
Jan-06 0,0666667 -0,032967 0,0588235 0,0357143 -0,1 0,220588235 0,1555556
Jumlah 0,738771 0,301284 0,511729 0,099525 -0,12217178 0,5844747 4,608758
Average 0,104413 0,008369 0,014215 0,00269 -0,00313261 0,0162354 0,124561Sumber : Hasil olah data
105
Lampiran 3
Data Return JII Setelah di OlahRETURN JII
Tahun BUMI INCO INTP KLBF PTBA TLKM UNTR UNVR
Dec 08 -0,254901961 -0,015306122 0,314285714 -0,024390244 0 0,210526316 0,106918239 0,012987013
Nov 08 -0,488607595 0,138728324 -0,054054054 0,108108108 0,232142857 0,063636364 0,135714286 -0,025316456
Oct 08 -0,243478261 -0,450406504 -0,416666667 -0,411290323 -0,391666667 -0,244755245 -0,65 -0,032467532
Sep-08 -0,412844037 -0,168918919 -0,0625 -0,133333333 -0,355172414 -0,100628931 -0,082524272 0,034482759
Aug 08 -0,153846154 -0,181318681 0,040650407 -0,050632911 0,058394161 0,066666667 -0,115384615 0,058394161
Jul-08 -0,186746988 -0,239669421 0,138888889 -0,058823529 -0,182634731 0,040540541 -0,069387755 0,029850746
Jun-08 0,012345679 -0,008196721 -0,113821138 -0,034090909 0,100671141 -0,098765432 -0,15625 0
May 08 0,192592593 -0,082706767 0,088495575 -0,022222222 0,370892019 8,529411765 0,179591837 -0,01459854
Apr-08 0,055555556 -0,05 -0,211267606 -0,080808081 0,04950495 -0,082901554 -0,051181102 -0,014492754
Mar-08 -0,173333333 -0,239130435 -0,06 -0,048543689 -0,102678571 0,005208333 -0,034615385 0,037593985
Feb-08 0,184615385 0,159509202 -0,032258065 -0,139344262 -0,004347826 0,053763441 -0,025735294 -0,021582734
Jan-08 0,066666667 -0,174025974 -0,025157233 -0,05511811 -0,033898305 -0,088669951 0,209090909 0,022222222
Dec 07 0,043478261 0,020137785 0,064935065 0,032786885 -0,024390244 -0,009756098 -0,031111111 0,007462687
Nov 07 0,153061224 0,01344086 -0,083333333 -0,115942029 0,315217391 -0,077272727 0,013513514 -0,022058824
Oct 07 0,342657343 0,409375 0,344262295 0,014925373 0,371212121 -0,027149321 0,335365854 -0,043165468
Sep-07 0,401960784 0,163003663 -0,046875 -0,022058824 0,149122807 0,009174312 0,012345679 0
Aug 07 -0,055555556 -0,064236111 -0,007751938 -0,081081081 -0,128787879 -0,013636364 -0,058139535 -0,093333333
Jul-07 0,186813187 0,028776978 0,023622047 0,079710145 0,015267176 0,137055838 0,042424242 0,126865672
Jun-07 0,3 0,009090909 0,116071429 0,120967742 0,235849057 0,031413613 0,085526316 0,063492063
106
May 07 0,25 -0,098360656 -0,026315789 -0,015873016 0,346153846 -0,081730769 -0,019480519 0,115044248
Apr-07 0,037593985 0,105454545 0,106796117 0,041322314 0,130434783 0,065989848 0,067567568 -0,017391304
Mar-07 0,108333333 0,391805378 -0,113043478 0 0,037593985 0,076502732 0,072463768 0,017857143
Feb-07 0,12037037 0,175757576 0,064814815 -0,06870229 0,047619048 -0,068062827 0,01459854 -0,050847458
Jan-07 0,2 0,064516129 -0,069565217 0,083333333 -0,11971831 -0,064356436 0,015037594 -0,133333333
Dec 06 0,111111111 0,127272727 0,074766355 0,008474576 0,084615385 0,02020202 0,015503876 0,1
Nov 06 0,065789474 0,041666667 0,091836735 -0,132352941 -0,057971014 0,171597633 -0,015267176 0,25
Oct 06 0,040540541 10,40997831 0,025641026 0,03030303 0,022222222 0,005988024 0,073770492 0,043478261
Sep-06 -0,013333333 0,045454545 0,076502732 0,178571429 -0,007352941 0,069620253 0,052173913 0,027932961
Aug 06 -0,096385542 0,1 0,089285714 -0,058823529 0,038167939 0,060402685 0,026785714 0,052941176
Jul-06 0,077922078 0,012690355 0 -0,04 0,031496063 0,013605442 0,037037037 0,030487805
Jun-06 -0,072289157 -0,0126 0,076923077 -0,060150376 0,932333333 0,027972028 -0,009174312 0
May 06 -0,077777778 -0,0125 -0,245098039 -0,138157895 0,116666667 -0,084415584 -0,027027027 -0,120218579
Apr-06 0,02247191 0,146131805 0,104972376 0,117647059 0,463414634 0,094202899 0,211111111 0,076470588
Mar-06 0,072289157 0,106451613 -0,011299435 0,007407407 0,012195122 0,131147541 0,106918239 0,00591716
Feb-06 -0,011764706 0,072164948 0,120253165 0,046153846 0,045918367 -0,015873016 0,039215686 -0,011560694
Jan-06 0,118421053 0,106463878 0,128571429 0,313131313 0,088888889 0,058823529 0,040816327 0,005847953
Jumlah 0,92372529 11,0504949 0,51256797 -0,60889703 2,88737506 8,88547757 0,54821264 0,51896159
Average 0,02565904 0,30695819 0,014238 -0,01691381 0,08020486 0,24681882 0,01522813 0,0144156Sumber : Hasil olah data
107
Lampiran 4
Data IHSG Sebelum di Olah
2006 2007 2008 2009 2010BulanOpen Close Open Close Open Close Open Close Open Close
Januari 1161,98 1232,32 1813,45 1757,26 2739,59 2627,25 1377,45 1332,67 2533,95 2610,8Febuari 1233,96 1230,66 1765,87 1740,97 2657,16 2721,94 1330,02 1285,48 2610,59 2549,03Maret 1222,81 1322,97 1752,11 1830,92 2651,88 2447,3 1285,48 1434,07 2548,83 2777,3April 1322,47 1464,41 1837,18 1999,17 2463,74 2304,52 1434,07 1722,77 2777,7 2971,25Mei 1468,29 1330 1995,17 2084,32 2333,56 2444,35 1722,77 1916,83 2971,75 2796,96Juni 1340,17 1310,26 2100,68 2139,28 2447,63 2349,1 1917,45 2026,78 2796,66 2913,68Juli 1310,58 1351,65 2140,62 2348,67 2361,48 2304,51 2026,88 2323,24 2912,88 3069,28
Agustus 1352,74 1431,26 2318,7 2194,34 2283,02 2165,94 2323,85 2341,54 3070,28 3081,88September 1431,54 1534,61 2194,43 2359,21 2157,02 1832,51 2341,43 2467,59 3081,49 3501,3
Oktober 1531,98 1582,63 2366,61 2643,49 1766,94 1256,7 2467,9 2367,7 3501,2 3635,32November 1582,7 1718,96 2692,51 2688,33 1281,51 1241,54 2365,65 2415,84 3635,52 3531,21Desember 1720,15 1805,52 2703,72 2745,83 1240,85 1355,41 2416,04 2534,36 3530,93 3703,51
Sumber : Data sebelum di olah
108
Lampiran 5
Data SBI Sebelum di OlahTAHUN
BULAN 2006 2007 2008 2009 2010Januari 12.75% 9.50% 8.00% 8.75% 6.50%Februari 12.75% 9.25% 8.00% 8.25% 6.50%Maret 12.75% 9.00% 8.00% 7.75% 6.50%April 12.75% 9.00% 8.00% 7.50% 6.50%Mei 12.50% 8.75% 8.25% 7.25% 6.50%Juni 12.50% 8.50% 8.50% 7.00% 6.50%Juli 12.25% 8.25% 8.75% 6.75% 6.50%Agustus 11.75% 8.25% 9.00% 6.50% 6.50%September 11.25% 8.25% 9.25% 6.50% 6.50%Oktober 10.75% 8.25% 9.50% 6.50% 6.50%November 10.25% 8.25% 9.50% 6.50% 6.50%Desember 9.75% 8.00% 9.25% 6.50% 6.50%
Sumber : Data sebelum di olah
Lampiran 6
Return IHSG (Rm) Setelah di Olah
Return IHSG (Rm)TAHUN
Bulan2006 2007 2008 2009 2010
Januari 70,34 -56,19 -112,34 -0,03251 0,030328Febuari -3,3 -24,9 64,78 -0,03349 -0,02358Maret 100,16 78,81 -204,58 0,115591 0,089637April 141,94 161,99 -159,22 0,201315 0,06968Mei -138,29 89,15 110,79 0,112644 -0,05882Juni -29,91 38,6 -98,53 0,057018 0,041843Juli 41,07 208,05 -56,97 0,146215 0,053693Agustus 78,52 -124,36 -117,08 0,007612 0,003778September 103,07 164,78 -324,51 0,053882 0,136236Oktober 50,65 276,88 -510,24 -0,0406 0,038307November 136,26 -4,18 -39,97 0,021216 -0,02869Desember 85,37 42,11 114,56 0,048973 0,048877
Sumber : Hasil olah data
109
Lampiran 7
Data SBI (Rf) Setelah di OlahTAHUN
BULAN 2006 2007 2008 2009 2010Januari 12.75% 9.50% 8.00% 8.75% 6.50%Februari 12.75% 9.25% 8.00% 8.25% 6.50%Maret 12.75% 9.00% 8.00% 7.75% 6.50%April 12.75% 9.00% 8.00% 7.50% 6.50%Mei 12.50% 8.75% 8.25% 7.25% 6.50%Juni 12.50% 8.50% 8.50% 7.00% 6.50%Juli 12.25% 8.25% 8.75% 6.75% 6.50%Agustus 11.75% 8.25% 9.00% 6.50% 6.50%September 11.25% 8.25% 9.25% 6.50% 6.50%Oktober 10.75% 8.25% 9.50% 6.50% 6.50%November 10.25% 8.25% 9.50% 6.50% 6.50%Desember 9.75% 8.00% 9.25% 6.50% 6.50%Jumlah 5,97Rata-Rata SBI 0,0995
Sumber: Hasil olah data
Lampiran 8Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
110
1) AALI 2) ASII
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .009 .016 .551 .5841
R_IHSG .969 .191 .555 5.076 .000
a. Dependent Variable: R_AALI
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .000 .010 .036 .9711
R_IHSG 1.311 .120 .821 10.954 .000
a. Dependent Variable: R_ASII
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_AALI .033176 .1412268 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_ASII .033291 .1290243 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Lampiran 8Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
111
3) BBCA
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) -.007 .020 -.349 .7281
R_IHSG 1.046 .242 .494 4.323 .000
a. Dependent Variable: R_BBCA
4) BDMN
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_IHSG .025117 .0808047 60
R_BBCA .019173 .1712212 60
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) -.012 .013 -.974 .3341
R_IHSG 1.114 .151 .695 7.361 .000
a. Dependent Variable: R_BDMN
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_BDMN .015601 .1295548 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Lampiran 8Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
112
5) BLTA
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) -.032 .018 -1.795 .0781
R_IHSG 1.185 .215 .586 5.509 .000
a. Dependent Variable: R_BLTA
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_BLTA -.002667 .1634012 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
6) BMRI
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .000 .011 .033 .9741
R_IHSG 1.205 .131 .771 9.224 .000
a. Dependent Variable: R_BMRI
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_BMRI .030631 .1262739 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Lampiran 8Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
113
7) BNBR
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_BNBR .022143 .1887887 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
8) BNGA
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) -.003 .023 -.108 .9141
R_IHSG .982 .278 .420 3.529 .001
a. Dependent Variable: R_BNBR
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .006 .014 .440 .6621
R_IHSG 1.142 .171 .659 6.671 .000
a. Dependent Variable: R_BNGA
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_BNGA .035022 .1401025 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Lampiran 8Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
114
9) BNII10) INDF
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .030 .023 1.289 .2031
R_IHSG .098 .276 .047 .355 .724
a. Dependent Variable: R_BNII
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_BNII .032384 .1696495 59
R_IHSG .025117 .0808047 60
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .007 .014 .482 .6321
R_IHSG 1.158 .163 .683 7.120 .000
a. Dependent Variable: R_INDF
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_INDF .035659 .1369880 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Lampiran 8Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
115
11) INKP 12) ISAT
13) KIJA
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .002 .028 .064 .9491
R_IHSG 1.059 .337 .381 3.140 .003
a. Dependent Variable: R_INKP
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_INKP .028425 .2245268 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .002 .018 .100 .9201
R_IHSG .460 .219 .266 2.099 .040
a. Dependent Variable: R_ISAT
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_ISAT .013399 .1398920 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Lampiran 8Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
116
14) PGAS
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) -.013 .018 -.740 .4621
R_IHSG 1.301 .216 .621 6.030 .000
a. Dependent Variable: R_KIJA
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_KIJA .019275 .1693968 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .008 .013 .581 .5631
R_IHSG .776 .159 .540 4.880 .000
a. Dependent Variable: R_PGAS
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_PGAS .027256 .1162403 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Lampiran 8Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
117
15) MEDC
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) -.017 .014 -1.207 .2321
R_IHSG .932 .164 .597 5.673 .000
a. Dependent Variable: R_MEDC
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_MEDC .006759 .1260262 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Lampiran 9Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return JII
118
1) BUMI 2) INCO
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .107 .026 4.102 .0001
R_IHSG .341 .311 .143 1.098 .277
a. Dependent Variable: R_BUMI
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_INCO .019234 .1966441 59
R_IHSG .025117 .0808047 60
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_BUMI .115610 .1931972 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) -.014 .023 -.612 .5431
R_IHSG 1.250 .279 .511 4.488 .000
a. Dependent Variable: R_INCO
Lampiran 9Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return JII
119
3) INTP 4) KLBF
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .005 .012 .441 .6611
R_IHSG 1.034 .147 .678 7.016 .000
a. Dependent Variable: R_INTP
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_INTP .031431 .1233163 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .007 .017 .396 .6931
R_IHSG .903 .201 .508 4.493 .000
a. Dependent Variable: R_KLBF
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_KLBF .029376 .1436376 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Lampiran 9Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return JII
120
5) PTBA 6) TLKM
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) -.013 .011 -1.256 .2141
R_IHSG .606 .125 .536 4.833 .000
a. Dependent Variable: R_TLKM
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_TLKM .002001 .0914142 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .026 .017 1.473 .1461
R_IHSG 1.139 .206 .587 5.524 .000
a. Dependent Variable: R_PTBA
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_PTBA .054125 .1567813 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Lampiran 9Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return JII
121
7) UNTR 8) UNVR
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .014 .014 1.006 .3191
R_IHSG 1.294 .163 .723 7.964 .000
a. Dependent Variable: R_UNTR
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_UNTR .046237 .1447064 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Model B Std. Error Beta t Sig.
(Constant) .014 .010 1.404 .1661
R_IHSG .350 .117 .367 3.006 .004
a. Dependent Variable: R_UNVR
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
R_UNVR .022534 .0770865 60
R_IHSG .025117 .0808047 60
Lampiran 9Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return JII
122
122
Lampiran 10
SAHAM-SAHAM LQ 45 SEBELUM MENJADI KANDIDAT PORTOFOLIO OPTIMALPERIODE 2006-2010 DENGAN METODE CUT OFF POINT
PERUSHAAN E(Ri)Risk Free
(SBI)ExcessReturn βi Ai Bi σm
2 Aij Bij ERB C*
AALI 0,033176 0,000995 0,032181 0,969 1,948962 58,68506 0,00653 0,033211 58,68506 0,033211 0,000157
ASII 0,033291 0,000995 0,032296 1,311 4,234006 171,8721 0,00653 4,267216 230,5572 0,024635 0,011121
BBCA 0,019173 0,000995 0,018178 1,046 0,950709 54,7058 0,00653 5,217926 285,263 0,017379 0,011902
BDMN 0,015601 0,000995 0,014606 1,114 1,251622 95,46123 0,00653 6,469547 380,7242 0,013111 0,012118
BLTA -0,00266 0,000995 -0,003655 1,185 -0,24062 78,0125 0,00653 6,228927 458,7367 -0,00308 0,01018
BMRI 0,030631 0,000995 0,029636 1,205 3,246489 132,0023 0,00653 9,475416 590,739 0,024594 0,012738
BNBR 0,022143 0,000995 0,021148 0,982 0,902928 41,92713 0,00653 10,37834 632,6661 0,021536 0,013207
BNGA 0,035022 0,000995 0,034027 1,142 2,775631 93,15457 0,00653 13,15397 725,8207 0,029796 0,014965
BNII 0,032384 0,000995 0,031389 0,098 0,219723 0,686 0,00653 13,3737 726,5067 0,320296 0,015203
INDF 0,035659 0,000995 0,034664 1,158 1,745257 58,30278 0,00653 15,11895 784,8095 0,029934 0,016119
INKP 0,028425 0,000995 0,02743 1,059 1,037442 40,05289 0,00653 16,1564 824,8623 0,025902 0,01652
ISAT 0,013399 0,000995 0,012404 0,46 0,316991 11,75556 0,00653 16,47339 836,6179 0,026965 0,016644
KIJA 0,019275 0,000995 0,01828 1,301 1,321238 94,03339 0,00653 17,79463 930,6513 0,014051 0,016419
PGAS 0,027256 0,000995 0,026261 0,776 1,56758 46,32123 0,00653 19,3622 976,9725 0,033841 0,017133
MEDC 0,06759 0,000995 0,066595 0,932 4,433324 62,04457 0,00653 23,79553 1039,017 0,071454 0,01996Sumber : Saham LQ 45 sebelum menjadi kandidat portofolio optimal periode 2006-2010
123
Lampiran 11
SAHAM-SAHAM LQ 45 SETELAH MENJADI KANDIDAT PORTOFOLIO OPTIMALPERIODE 2006-2010 DENGAN METODE CUT OFF POINT
PERUSHAAN E(Ri)RiskFree(BI)
ExcessReturn
Beta(βi)
Ai Bi σm2 Aij Bij ERB C* Zi Xi E(Rm) α Portofolio
βi
Portofolio
AALI 0,033176 0,000995 0,032181 0,969 1,948962 58,685063 0,00653 0,0332105 58,685063 0,0332105 0,0001568 0,8024488 0,01648488 0,025117 0,000148364 0,015973847
ASII 0,033291 0,000995 0,032296 1,311 4,234006 171,8721 0,00653 4,2672161 230,55716 0,0246346 0,0111213 3,2296 0,06634637 0 0,086980087
BBCA 0,019173 0,000995 0,018178 1,046 0,950709 54,7058 0,00653 5,2179255 285,26296 0,0173786 0,0119021 0,908974 0,01867325 -0,000130713 0,019532217
BDMN 0,015601 0,000995 0,014606 1,114 1,251622 95,461231 0,00653 6,4695474 380,72419 0,0131113 0,0121184 1,1235385 0,02308109 -0,000276973 0,025712336
BMRI 0,030631 0,000995 0,029636 1,205 3,246489 132,00227 0,00653 9,4754156 590,73897 0,0245942 0,0127379 2,6941818 0,05534716 0 0,066693323
BNBR 0,022143 0,000995 0,021148 0,982 0,902928 41,92713 0,00653 10,378343 632,6661 0,0215356 0,0132073 1,0432852 0,02143243 -6,43E-05 0,02387573
BNGA 0,035022 0,000995 0,034027 1,142 2,775631 93,154571 0,00653 13,153974 725,82067 0,029796 0,0149654 2,0902571 0,0429406 0,000257644 0,042167671
BNII 0,032384 0,000995 0,031389 0,098 0,219723 0,686 0,00653 13,373697 726,50667 0,3202959 0,0152035 26,127329 0,53673933 0,01610218 0,612956315
INDF 0,035659 0,000995 0,034664 1,158 1,745257 58,302783 0,00653 15,118954 784,80945 0,0299344 0,0161192 1,5069104 0,03095679 0,000216697 0,035847957
INKP 0,028425 0,000995 0,02743 1,059 1,037442 40,052893 0,00653 16,156396 824,86234 0,0259018 0,0165198 0,4255 0,00874114 1,75E-05 0,004020923
ISAT 0,013399 0,000995 0,012404 0,46 0,316991 11,755556 0,00653 16,473387 836,6179 0,0269652 0,0166439 1,9493317 0,04004554 8,01E-05 0,052099248
PGAS 0,027256 0,000995 0,026261 0,776 1,56758 46,321231 0,00653 19,362205 976,97252 0,0338415 0,017133 2,0199877 0,04149704 0,000331976 0,032201705
MEDC 0,06759 0,000995 0,066595 0,932 4,433324 62,044571 0,00653 23,795529 1039,0171 0,0714539 0,0199601 4,7565286 0,09771439 -0,001661145 0,091069811
48,677872 1 0,015021307 1,10913117
E(Rp) = 0,042879354
Sumber : Saham LQ 45 setelah menjadi kandidat portofolio optimal periode 2006-2010
124
Lampiran 12
SAHAM-SAHAM JII SEBELUM MENJADI KANDIDAT PORTOFOLIO OPTIMALPERIODE 2006-2010 DENGAN METODE CUT OFF POINT
PERUSAHAAN E(Ri)Risk Free
(BI)ExcessReturn
Beta(βi) Ai Bi σm
2 Aij Bij ERB C*
BUMI 0,11561 0,000995 0,11462 0,341 1,50322 4,4723462 0,00653 5,985255 684,8922 0,3361144 0,007142
INCO 0,019234 0,000995 0,01824 1,25 0,99125 67,934783 0,00653 6,976505 752,827 0,0145912 0,0077006
INTP 0,031431 0,000995 0,03044 1,034 2,62257 89,096333 0,00653 9,599074 841,9233 0,0294352 0,0096467
KLBF 0,029376 0,000995 0,02838 0,903 1,50753 47,965235 0,00653 11,10661 889,8886 0,0314297 0,0106484
PTBA 0,054125 0,000995 0,05313 1,139 3,55971 76,313 0,00653 14,66632 966,2016 0,0466462 0,0131026
TLKM 0,002001 0,000995 0,00101 0,606 0,05542 33,385091 0,00653 14,72174 999,5867 0,0016601 0,0127712
UNTR 0,046237 0,000995 0,04524 1,294 4,18165 119,60257 0,00653 18,90339 1119,189 0,0349629 0,0148573
UNVR 0,022534 0,000995 0,02154 0,35 0,75387 12,25 0,00653 19,65726 1131,439 0,06154 0,0153025
Sumber : Saham JII sebelum menjadi kandidat portofolio optimal periode 2006-2010
125
Lampiran 13
SAHAM-SAHAM JII SETELAH MENJADI KANDIDAT PORTOFOLIO OPTIMALPERIODE 2006-2010 DENGAN METODE CUT OFF POINT
PERUSAHAAN E(Ri)RiskFree(BI)
ExcessReturn
Beta(βi)
Ai Bi σm2 Aij Bij ERB C* Zi Xi (100%) E(Rm) α Portofolio βi Portofolio
BUMI 0,11561 0,000995 0,11462 0,341 1,50322 4,4723462 0,00653 5,985255 684,8922 0,3361144 0,007142 4,2075663 0,23748575 0,02512 0,025410975 0,080982639
INCO 0,019234 0,000995 0,01824 1,25 0,99125 67,934783 0,00653 6,976505 752,827 0,0145912 0,0077006 0,793 0,04475894 -0,000626625 0,055948672
INTP 0,031431 0,000995 0,03044 1,034 2,62257 89,096333 0,00653 9,599074 841,9233 0,0294352 0,0096467 2,5363158 0,14315612 0,000715781 0,148023426
KLBF 0,029376 0,000995 0,02838 0,903 1,50753 47,965235 0,00653 11,10661 889,8886 0,0314297 0,0106484 1,6694876 0,09423013 0,000659611 0,085089808
PTBA 0,054125 0,000995 0,05313 1,139 3,55971 76,313 0,00653 14,66632 966,2016 0,0466462 0,0131026 3,125282 0,17639887 0,004586371 0,20091831
UNTR 0,046237 0,000995 0,04524 1,294 4,18165 119,60257 0,00653 18,90339 1119,189 0,0349629 0,0148573 3,2315801 0,18239861 0,00255358 0,236023795
UNVR 0,022534 0,000995 0,02154 0,35 0,75387 12,25 0,00653 19,65726 1131,439 0,06154 0,0153025 2,1539 0,1215716 0,001702002 0,042550059
100% 0,035001695 0,849536708
E(Rp) = 0,05634
Sumber : Saham JII setelah menjadi kandidat portofolio optimal periode 2006-2010