ANALISIS OPTIMALISASI PORTOFOLIO MENGGUNAKAN CAPM PADA SAHAM LQ-45 Yuli Subandi Univ. Bina Nusantara, Jl H. Murthado No. 84, 081293920486 Ngarap Imanuel Manik Universitas Bina Nusantara, Jln Syahdan No 9,(021)5345830 Tri Djoko Wahjono Universitas Bina Nusantara, Jln Syahdan no 9,(021)5345830 Investasi saham merupakan suatu kegiatan penempatan dana pada saham produktif agar mendapatkan expected return maksimal dengan risiko yang minimal. LQ45 adalah salah satu indeks harga saham yang beranggotakan saham dengan likuiditas dan kapitalisasi pasar yang besar. Investor pada umumnya menanamkan modal dalam beberapa saham untuk membentuk suatu portofolio saham, tujuan dari keputusan tersebut adalah untuk meminimalkan risiko. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang suatu program berorientasi object (OOP) dengan Delphi untuk menghitung expected return dengan metode Capital Asset Pricing Model (CAPM), lalu membentuk portofolio saham optimal dengan metode markowitz. Markowitz menunjukkan bahwa secara umum risiko mungkin dapat dikurangi dengan menggabungkan beberapa sekuritas tunggal ke dalam bentuk portofolio, sedangkan CAPM menjelaskan hubungan antara risk dan return dalam portofoli. Berdasarkan analisis CAPM dan Portofolio markowitz yang telah dilakukan, maka saham yang paling menguntungkan untuk berinvestasi adalah saham ADRO, LSIP, AALI, GGRM dan BBNI. ABSTRACT A stock investment fund placement activities on productive stocks in order to get the maximum expected return with minimal risk. LQ45 is one of the stock price index consisting of stocks with liquidity and large market capitalization. Investors generally invest in some stock to form a stock portfolio, the purpose of these decisions is to minimize the risk. The purpose of this study is to design an object-oriented program (OOP) with Delphi to calculate the expected return to the method of Capital Asset Pricing Model (CAPM), and form the optimal stock portfolio with markowitz method. Markowitz showed that the overall risk may be reduced by combining several single securities in the portfolio, while the CAPM describes the relationship between risk and return in portofoli. Based on the CAPM and Portfolio markowitz analysis has been done, then the most profitable stocks to invest is stock ADRO, LSIP, AALI, GGRM and BBNI
PENDAHULUAN
Latar Belakang Investasi merupakan suatu usaha seseorang untuk menanamkan modalnya pada satu atau lebih aktivas dengan harapan akan mendapatkan keuntungan dari penanaman modal tersebut (Sunariyah:2011). Portofolio saham merupakan suatu kombinasi atau gabungan dari sekumpulan investasi saham dan disusun berdasarkan komposisi. Portofolio saham dikatakan efisien apabila portofolio tersebut ketika dibandingkan dengan portofolio lain mempunyai tingkat pengembalian terbesar yang diharapkan dengan risiko yang sama atau memberikan risiko terkecil dengan tingkat pengembalian yang diharapkansama. Pada hakekatnya pembentukan portofolio adalah untuk mengurangi risiko dengan diversifikasi, yaitu dengan mengalokasikan sejumlah dana pada berbagai alternatif investasi yang berkorelasi negatif. (Musnadi, Muhammad dan Sulaiman:2001). Dari tinjauan pustaka yang dilakukan diperoleh beberapa informasi dan data yang berkaitan dengan topik penelitian ini antara lain : Pembentukan portofolio dengan menggunakan Single IndexModeldapat melakukan seleksi terhadap jumlah saham yang banyak dan merangking berdasarkan ExcessReturn to beta (ERB) dan menentukan saham yang layak masuk portofolio melalui penetapan cut-off point.Single Index Model merupakan penyederhanaan dari teori markowitz yang memperkecil input analisis teori portofolio dan mereduksi jumlah variable yang perlu ditaksir, di samping itu model ini juga dapat digunakan untuk menghitung returnekspektasi dan risiko portofolio. Asumsi yang dipakai dalam Single Index Modeladalah bahwa sekuritas akan berkorelasi hanya jika sekuritas-sekuritas tersebut mempunyai respon yang sama terhadap returnpasar. Sekuritas akan bergerak menuju arah yang sama hanya jika sekuritas-sekuritas tersebut mempunyai hubungan yang sama terhadap return pasar. (Hanggi Rarastiti, Siti Ragil Handayani, dan Nengah Sudjana:2013). Metode lainnya untuk membentuk protofolio optimal adalah Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Arbitrage Pricing Theory (APT).CAPM mengasumsikan bahwa return saham dipengaruhi oleh returnpasar, sedangkan APT mengasumsikan jika investor memiliki peluang untuk meningkatkan return tanpa meningkatkan risiko maka investor akan memanfaatkan peluang tersebut. Pada penelitian tahun 2009, peneliti melakukan perbandingan keakuratan Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Arbitrage Pricing Theory (APT), dalam memprediksi tingkat pendapatan saham industri perbankan dan lembaga keuangan selain bank sebelum dan semasa krisis ekonomi di bursa efek jakarta. Keakuratan suatu model diukur dengan menggunakan Mean Absolut Deviation (MAD), model yang mempunyai MAD lebih kecil berarti lebih akurat dibanding model dengan MAD lebih besar.Hasil penelitian menemukan bahwa model CAPM lebih akurat dibandingkan APT, baik sebelum maupun selama krisis ekonomi, karena rata-rata MAD CAPM adalah 0.0799 sedangkan
MAD APT adalah sebesar 0.5020.(Sulistiarini Widianita. Analisis Perbandingan Keakuratan Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Arbitrage Pricing Theory (APT) dalam Memprediksi Return Saham LQ-45 di Bursa Efek Indonesia). Penelitian pada tahun 2013 menunjukkan bahwa The Capital Asset Pricing Model model merupakan model yang paling tepat untuk menentukan tingkat pengembalian yang diharapkan dari suatu investasi. Model ini dibangun secara konseptual dengan memperhitungan tingkat pengembalian dan risiko serta memungkinkan investor untuk membuat portofolio optimal yang menghilangkan risiko investasi. (Petra Gavlaková dan Elena Gregová:2013) Pada tahun 2012 terdapat penelitian untuk menilai secara empiris buy dan hold strategy, market timing strategy, dan hubungannya dalam seleksi portofolio. Penelitian ini membuktikan bahwa investasi dalam sektor saham memberikan keuntungan lebih besar daripada sektor lainnya. Kekurangan dari penelitian ini adalah analisisnya menggunakan model Holding Period Return yaitu total pengembalian aset atau portofolio selama suatu periode, sehingga tidak dapat digunakan untuk memaksimalkan portofolio dengan meminimalkan risiko untuk tingkat keuntungan yang diharapkan. (S.Praveena dan Dr.K.Mahendran:2012). Terdapat penelitian pada tahun 2013 untuk menggambarkan optimasi portofolio dan model evaluasi serta menerapkannya dalam model portofolio yang berbeda di Bursa Pasar Vilnius dan membandingkan model portofolio tersebut dalam faktor konservatif. Dalam untuk mengoptimalkan portofolio investasi, penelitian ini menggunakan model Markowitz Model klasik , Mean Absolute Deviation Model dan Model Minimax. Hasil dari penelitian ini ditemukan bahwa model Markowitz dan Rata-rata Absolute Deviation menciptakan portofolio yang lebih konservatif dan optimal dibandingkan dengan model Minimax, serta lebih cocok untuk investor yang agresif dan spekulatif. (Edverdas Vaclovas Bartkus dan Aiste Paleviciene:2013). Dengan melihat riwayat dari penelitian sebelumnya, maka penulis akan melakukan penelitian untuk membuat pemodelan perangkat lunak untuk menganalisis tingkat pengembalian dan risiko dari suatu investasi dengan menerapkan model indeks tunggal dan Capital Assets Pricing Model (CAPM) untuk digunakan dalam menentukan tingkat pengembalianyang diharapkan dari masing-masing saham dengan menggunakan metode CAPM. Sedangkan untuk meminimalkan risiko dalam berinvestasi saham dapat dilakukan dengan cara menanamkan dana ke lebih dari satu jenis saham (membentuk portofolio). Namun permasalahannya adalah berapa besar proporsi dana yang harus diinvestasikan pada masing-masing saham agar diperoleh tingkat pengembalian seperti yang diharapkan dengan risiko minimum. Oleh karena itu penulis akan melakukan pembentukan
portofolio optimal model Markowitz untuk
menjawab permasalahan tersebut. Adapun saham yang digunakan sebagai sampel pada penelitian ini adalah Indeks LQ 45.Indeks LQ 45 adalah deretan 45 saham yang merupakan saham-saham dengan transaksi perdagangan terbanyak di BEI.
Mengingat pentingnya melakukan pertimbangan dalam pengambilan keputusan investasi, maka penulis melakukan penelitian untuk membentuk dan menganalisa suatu Portofolio efisien optimal, untuk itu diangkat judul dalam penelitian ini yakni, “ANALISIS OPTIMALISASI PORTOFOLIO MENGGUNAKAN CAPM PADA SAHAM LQ-45”.
Rumusan Masalah Adapun masalah yang dirumuskan dalam penelitian skripsi ini ialah : 1. Bagaimana hasil tingkat pengembalian yang diharapkan pada tiap saham dengan CAPM? 2. Bagaimana memilih saham terbaik dengan kriteria Coefficient of Variation (CV) minimum? 3. Bagaimana komposisi portofolio saham optimal dengan Markowitz ? 4. Dapatkah dibuat sebuah program yang baik secara teknis dan konsep untuk tujuan pemilihan dan pembentukan portofolio saham? 5. Dapatkah program digunakan untuk membentuk portofolio dari hasil analisis saham LQ45 Bursa Efek Indonesia?
Tujuan Dan Manfaat Tujuan umum dari perancangan ini ialah untuk mengetahui tingkat pengembalian yang diharapkan tiap saham dengan menggunakan metode CAPM.Sementara tujuan khusus dari perancangan ini ialah untuk mencari komposis yang tepat dalam mendapatkan kombinasi saham yang optimal berdasarkan batasan-batasan yang ada
METODE PENELITIAN Metode penelitian yang dilakukan 1. Metode Klasik yang mencakup metode garis lurus, saldo menurun, dan jumlah angka tahun 2. Capital Assets Pricing Model (CAPM) dan Markowitz 3. Waterfall Model Tahapan penelitian akan dilakukan dengan cara sebagai berikut: 1. Menghitung tingkat pengembalian masing-masing saham Ri
=
(IHSIt – IHSIt-i) / IHSIt-i
Ri
=
Tingkat Pengembalian dari saham i
IHSIt
=
Indeks Harga Saham Individual pada periode t
IHSIt-1
=
Indeks Harga Saham Individual pada periode t -1
Dimana :
2. Menghitung Varians dan Kovarians dari masing-masing saham σi²
=
Σ[E(Ri) – Ri]² / N
σi²
=
Varians dari investasi i
E(Rit)
=
Tingkat keuntungan yang diharapkan dari investasi i
Rit
=
Tingkat keuntungan investasi i
N
=
Jumlah periode pengamatan
σi
=
√σi²
σi
=
Kovarians dari investasi i
σi²
=
Varians dari investasi i
Dimana :
Dimana :
3. Menghitung tingkat pengembalian pasar Rm
=
(IHSGt – IHSGt-i) / IHSGt-i
Rm
=
Tingkat Pengembalian dari pasar
IHSGt
=
Indeks Harga Saham Gabungan periode t
IHSGt-1
=
Indeks Harga Saham Gabungan periode t -1
Dimana :
4. Menghitung tingkat pengembalian yang diharapkan dari pasar =
ΣRmt / N
E(Rmt)
=
Tingkat keuntungan yang diharapkan dari pasar periode t
Rmt
=
Tingkat keuntungan pasar periode t.
N
=
Jumlah periode pengamatan
E(Rm) Dimana :
5. Menghitung Varians dan Kovarians dari pasar σm²
=
Σ[E(Rm) – Rm]² / N
σm²
=
Varians dari pasar
E(Rm)
=
Tingkat keuntungan yang diharapkan dari pasar
Rm
=
Tingkat keuntungan dari pasar
N
=
Jumlah periode pengamatan
Dimana :
σm
=
√σm²
σm
=
Kovarians dari pasar
σm²
=
Varians dari pasar
Dimana :
6. Menghitung beta/risiko dari masing-masing saham βi
=
(σim/σm²)
βi
=
Beta dari Saham
σim
=
Kovarians dari Saham dan Pasar
σm²
=
Varians dari pasar
Dimana :
7. Menghitung tingkat pengembalian yang diharapkan dari masing-masing saham dengan motode CAPM =
RF + βi [ E (RM) - RF ]
E (Ri)
=
Tingkat pendapatan yang diharapkan dari sekuritas i.
RF
=
Suku Bunga SBI
E (RM)
=
Tingkat keuntungan yang diharapkan dari pasar
βi
=
Beta Saham
E (Ri) Dimana :
8. Menyeleksi tingkat pengembalian saham terbaik untuk pendefinisian portofolio saham dengan metode Coefficient of Variation (CV) CV
=
S / Ri
S
=
Standar Deviasi Saham
Ri
=
Tingkat Pengembalian Saham
Dimana :
9. Menentukan bobot/Weight saham Max 100%
10. Menghitung tingkat pengembalian yang diharapkan dari suatu portofolio dengan menggunakan metode Markowitz =
∑ Wi . E(Ri)
E(Rp)
=
Tingkat Pengembalian Portofolio yang diharapkan
Wi
=
Bobot/Weight saham Max 100%
E(Rp) Dimana :
E(Ri)
=
Tingkat Pengembalian Saham
11. Menghitung Varians dari suatu portofolio
Dimana : σp²
=
Varian Portofolio
Wi
=
Bobot/Weight saham Max 100%
σi^2
=
Varian saham
σij
=
Kovarian antar 2 saham
12. Menghitung Risiko dari suatu portofolio Risk
=
√σp²
=
Varian Portofolio
Dimana : σp²
HASIL DAN BAHASAN Diambil contoh kasus, seorang investor ingin menginvestasikan uangnya dalam bentuk investasi saham. Pada awalnya sang investor memilih 20 saham dari indeks LQ45, saham saham tersebut adalah Tabel 1. Data 20 Saham No
Kode
Nama Perusahaan
Sector
1
AALI
Astra Agro Lestari Tbk [S]
Agriculture Property, Real Construction Mining
2
ADHI
Adhi Karya (Persero) Tbk [S]
3
ADRO
Adaro Energy Tbk [S]
4
AKRA
AKR Corporindo Tbk [S]
Trade, Services & Investment
5
ASII
Astra International Tbk [S]
6
ASRI
Alam Sutera Realty Tbk [S]
7
BBCA
Bank Central Asia Tbk
Miscellaneous Industry Property, Real Estate Construction Finance
8
BBNI
Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk
Finance
9
BMTR
Global Mediacom Tbk [S]
Trade, Services & Investment
10
CPIN
Charoen Pokphand Indonesia Tbk [S]
Basic Industry And Chemicals
11
EXCL
XL Axiata Tbk [S]
Infrastructure, Utilities And Transportation
12
GGRM
Gudang Garam Tbk
Consumer Goods Industry
13
HRUM
Harum Energy Tbk [S]
Mining
14
ICBP
Indofood CBP Sukses Makmur Tbk [S]
Consumer Goods Industry
15
INTP
Indocement Tunggal Prakasa Tbk [S]
Basic Industry And Chemicals
16
JSMR
Jasa Marga (Persero) Tbk
Infrastructure, Utilities And Transportation
Estate
And
Building
And
Building
Property, Real Construction Agriculture
Estate
And
Building
17
LPKR
Lippo Karawaci Tbk [S]
18
LSIP
PP London Sumatera Tbk [S]
19
MNCN
Media Nusantara Citra Tbk [S]
Trade, Services & Investment
20
PGAS
Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk [S]
Infrastructure, Utilities And Transportation
Dari tabel di atas, sebanyak 2 saham dari industri pertanian (10%), 2 saham dari industri dasar dan kimia, 2 saham industri bahan konsumsi (10%), 2 saham keuangan (10%), 3 saham dari industri infrastruktur, utilitas dan transportasi (15%), 2 saham pertambangan (10%), 1 saham aneka industri (5%), 3 saham Properti, Real Estate Dan Konstruksi Bangunan (15%), serta 3 saham perdagangan, jasa dan investasi (15%).
Tingkat Pengembalian Saham (Return) Selanjutnya 20 saham tersebut, akan dihitung tingkat pengembalian hariannya dengan menggunakan data closing price hariannya mulai dari tanggal 1 Agustus 2013 - 28 Februari 2014. Dari tingkat pengembalian harian tersebut, kemudian dihitung untuk mendapatkan tingkat pengembalian perbulan dan standard deviation per bulan. Tabel 2. Tingkat pengembalian dan Standar Deviasi Saham No
Saham
Return
Standar Deviasi
1
AALI
7.23%
2.33%
2
ADHI
-2.53%
3.23%
3
ADRO
19.09%
3.84%
4
AKRA
0.48%
2.43%
5
ASII
1.11%
2.36%
6
ASRI
-2.27%
3.84%
7
BBCA
0.49%
1.69%
8
BBNI
1.69%
2.41%
9
BMTR
-0.39%
2.42%
10
CPIN
1.45%
3.23%
11
EXCL
1.17%
2.61%
12
GGRM
2.43%
2.10%
13
HRUM
-1.70%
2.81%
14
ICBP
0.60%
2.18%
15
INTP
1.34%
2.36%
16
JSMR
-1.42%
2.20%
17
LPKR
-4.17%
2.38%
18
LSIP
8.36%
2.67%
19
MNCN
-3.53%
2.53%
20
PGAS
-1.69%
1.98%
Saham LPKR memiliki tingkat pengembalian yang paling rendah (-4,17%) denganrisiko sebesar (2.38%), serta saham ASRI memiliki tingkat pengembalian -2.27% dengan resiko paling tinggi yaitu 3.84%, Maka saham LPKR dan ASRI merupaka saham yangpaling tidak menguntungkan dari 20 saham yang terpilih. Saham ADRO memiliki tingkat pengembalian yang paling besar dari 19 saham yang terpilih.Return average saham UNTR adalah 19.09% dengan risiko yang dimiliki saham UNTR yaitu 3.84%.
Komponen Bebas Risiko Sertifikat Bank Indonesia (SBI) dapat dijadikan acuan sebagai komponen yang bebas risiko mengingat SBI dijamin oleh Bank Indonesia, sehingga dapat diasumsikan bahwa SBI bebas dari risiko default. Tabel 3. Tingkat Suku Bunga SBI Periode 1 September 2013 - 28 Februari 2014 Tanggal
SBI
13 Februari 2014
7.50%
9 Januari 2014
7.50%
12 Desember 2013
7.50%
12 Nopember 2013
7.50%
8 Oktober 2013
7.25%
12-Sep-13
7.25%
Rata-rata
7.42%
Standar Deviasi
0.001291
Beta Saham Beta digunakan dalam model CAPM untuk menghitung tingkat pengembalian ekspektasi. Beta itu sendiri merupakan suatu pengukur volatilitas tingkat pengembalian suatu sekuritas atau tingkat pengembalian portofolio terhadap tingkat pengembalian pasar. Dengan kata lain beta adalah pengukur risiko sistematik dari suatu sekuritas atau portofolio relative terhadap risiko pasar. Tabel 4. Tabel Daftar Nilai Beta Masing-masing Saham No 1 2 3 4 5 6 7
Saham AALI ADHI ADRO AKRA ASII ASRI BBCA
ΣRit 0.4338 -0.1516 1.1452 0.0291 0.0667 -0.1359 0.0293
E(Ri) 0.0723 - 0.0253 0.1909 0.0048 0.0111 - 0.0227 0.0049
σi² 0.0132 0.0283 0.0216 0.0050 0.0013 0.0144 0.0022
σi 0.1150 0.1681 0.1469 0.0705 0.0367 0.1199 0.0465
σm 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915
σim 0.0105 0.0154 0.0134 0.0064 0.0034 0.0110 0.0043
σm² 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084
βi 1.2568 1.8380 1.6061 0.7702 0.4012 1.3107 0.5084
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
BBNI BMTR CPIN EXCL GGRM HRUM ICBP INTP JSMR LPKR LSIP MNCN PGAS
0.1013 -0.0235 0.0869 0.0699 0.1458 -0.1019 0.0360 0.0802 -0.0851 -0.2504 0.5017 - 0.2116 - 0.1014
0.0169 - 0.0039 0.0145 0.0117 0.0243 - 0.0170 0.0060 0.0134 - 0.0142 - 0.0417 0.0836 - 0.0353 - 0.0169
0.0049 0.0022 0.0067 0.0031 0.0035 0.0171 0.0024 0.0018 0.0026 0.0017 0.0121 0.0021 0.0025
0.0699 0.0466 0.0819 0.0555 0.0588 0.1308 0.0490 0.0426 0.0506 0.0415 0.1101 0.0461 0.0496
0.0915 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915 0.0915
0.0064 0.0043 0.0075 0.0051 0.0054 0.0120 0.0045 0.0039 0.0046 0.0038 0.0101 0.0042 0.0045
0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084 0.0084
0.7639 0.5095 0.8957 0.6070 0.6425 1.4299 0.5355 0.4655 0.5534 0.4535 1.2041 0.5035 0.5418
Berdasarkan tabel di atas, 70% dari 20 saham-saham yang telah terpilih memiliki beta kurang dari 1, hal ini menunjukkan bahwa 14 saham tersebut termasuk saham yang lemah. Sedangkan untuk 6 saham yang memiliki beta diatas 1 termasuk saham yang agresif, hal ini karena 18 saham tersebut mengalami kenaikan lebih cepat dari pasar secara keseluruhan dimana situasi pasar sedang menunjukkan gejala bullish (meningkat) dan saham tersebut mengalami penurunan lebih cepat dibandingkan dengan pasar secara keseluruhan dimana pasar dalam keadaan bearish (menurun).
Tingkat Pengembalian yang Diharapkan dengan Metode CAPM Model yang dikembangkan CAPM menjelaskan bahwa tingkat tingkat pengembalian yang diharapkan adalah penjumlahan dari risk free rate dan premium risiko. Perlu diambil perhatian bahwa tingkat tingkat pengembalian yang diharapkan dapat bernilai negative karena 2 hal yaitu saham yang memiliki beta negatif dan tingkat market risk nya lebih kecil dari risk free rate yang ada. Tabel 5. Tabel Daftar CAPM Masing-masing Saham No
Saham
Beta
Expected Return
Realized Return
Kesimpulan
1
AALI
1.2568
0.0021
0.0723
Undervalued
2
ADHI
1.8380
-0.0312
-0.0253
Overvalued
3
ADRO
1.6061
-0.0179
0.1909
Undervalued
4
AKRA
0.7702
0.0300
0.0048
Overvalued
5
ASII
0.4012
0.0512
0.0111
Overvalued
6
ASRI
1.3107
-0.0009
-0.0227
Overvalued
7
BBCA
0.5084
0.0450
0.0049
Overvalued
8
BBNI
0.7639
0.0304
0.0169
Overvalued
9
BMTR
0.5095
0.0450
-0.0039
Overvalued
10
CPIN
0.8957
0.0228
0.0145
Overvalued
11
EXCL
0.6070
0.0394
0.0117
Overvalued
12
GGRM
0.6425
0.0373
0.0243
Overvalued
13
HRUM
1.4299
-0.0078
-0.0170
Overvalued
14
ICBP
0.5355
0.0435
0.0060
Overvalued
15
INTP
0.4655
0.0475
0.0134
Overvalued
16
JSMR
0.5534
0.0425
-0.0142
Overvalued
17
LPKR
0.4535
0.0482
-0.0417
Overvalued
18
LSIP
1.2041
0.0052
0.0836
Undervalued
19
MNCN
0.5035
0.0453
-0.0353
Overvalued
20
PGAS
0.5418
0.0431
-0.0169
Overvalued
Keterangan : Beta > 1 disebut saham Agresif. Saham dengan fluktuasi tingkat pengembalian dipengaruhi tingkat pengembalian pasar Beta <1 disebut Saham Lemah. Saham dengan fluktuasi tingkat pengembalian lebih rendah daripada tingkat pengembalian pasar Beta = 1 disebut Saham Netral. Saham dengan fluktuasi tingkat pengembalian secara rata-rata sama dengan tingkat pengembalian pasar Saham dikatakan undervalued apabila Expected Return (E(Ri))
Realized Return (Ri) sehingga investor dapat menjual saham tersebut
Coefficient of Variation (CV) Selanjutnya penulis melakukan penyeleksian kembali menggunakan 20 saham tersebut untuk dimasukan ke dalam portofolio.Penyeleksian ini berdasarkan perhitungan CV (Coefficient of Variation). Dan hasil dari penyeleksian, penulis akan melakukan perhitungan expected return dari portofolio 10 saham, yang nantinya akan dipilih untuk digunakan dalam perhitungan selanjutnya guna mendapatkan portofolio yang optimal Tabel 6. Return Average, Standar Deviasi dan CV 20 Saham Periode 1 September 2013 – 28 Februari 2014 No
Saham
Return
Standar Deviasi
CV
1
LPKR
-4.17%
2.38%
-57.05%
2
MNCN
-3.53%
2.53%
-71.75%
3
ADHI
-2.53%
3.23%
-127.70%
4
ASRI
-2.27%
3.84%
-169.62%
5
HRUM
-1.70%
2.81%
-165.21%
6
PGAS
-1.69%
1.98%
-117.39%
7
JSMR
-1.42%
2.20%
-155.37%
8
BMTR
-0.39%
2.42%
-619.82%
9
AKRA
0.48%
2.43%
501.37%
10
BBCA
0.49%
1.69%
347.46%
11
ICBP
0.60%
2.18%
364.14%
12
ASII
1.11%
2.36%
212.04%
13
EXCL
1.17%
2.61%
224.31%
14
INTP
1.34%
2.36%
176.19%
15
CPIN
1.45%
3.23%
222.70%
16
BBNI
1.69%
2.41%
142.91%
17
GGRM
2.43%
2.10%
86.63%
18
AALI
7.23%
2.33%
32.17%
19
LSIP
8.36%
2.67%
31.94%
20
ADRO
19.09%
3.84%
20.10%
Penulis memilih 10 saham dengan tingkat pengembalianpositif dan CV minimum yang nantinya akan dimasukan portofolio. Berikut ini daftar 10 saham yang akhirnya terpilih Tabel 7. Daftar 10 Saham Terbaik Berdasarkan CV No
Saham
Return
Standar Deviasi
CV
1
ADRO
19.09%
3.84%
20.10%
2
LSIP
8.36%
2.67%
31.94%
3
AALI
7.23%
2.33%
32.17%
4
GGRM
2.43%
2.10%
86.63%
5
BBNI
1.69%
2.41%
142.91%
6
INTP
1.34%
2.36%
176.19%
7
ASII
1.11%
2.36%
212.04%
8
CPIN
1.45%
3.23%
222.70%
9
EXCL
1.17%
2.61%
224.31%
10
BBCA
0.49%
1.69%
347.46%
Covariance Matrix Tabel 8. Covariance Matrix ADRO
LSIP
AALI
GGRM
BBNI
INTP
ASII
CPIN
EXCL
BBCA
ADRO
2.16%
1.62%
1.69%
0.86%
1.03%
0.63%
0.54%
1.20%
0.82%
0.68%
LSIP
1.62%
1.21%
1.27%
0.65%
0.77%
0.47%
0.40%
0.90%
0.61%
0.51%
AALI
1.69%
1.27%
1.32%
0.68%
0.80%
0.49%
0.42%
0.94%
0.64%
0.53%
GGRM
0.86%
0.65%
0.68%
0.35%
0.41%
0.25%
0.22%
0.48%
0.33%
0.27%
BBNI
1.03%
0.77%
0.80%
0.41%
0.49%
0.30%
0.26%
0.57%
0.39%
0.32%
INTP
0.63%
0.47%
0.49%
0.25%
0.30%
0.18%
0.16%
0.35%
0.24%
0.20%
ASII
0.54%
0.40%
0.42%
0.22%
0.26%
0.16%
0.13%
0.30%
0.20%
0.17%
CPIN
1.20%
0.90%
0.94%
0.48%
0.57%
0.35%
0.30%
0.67%
0.45%
0.38%
EXCL
0.82%
0.61%
0.64%
0.33%
0.39%
0.24%
0.20%
0.45%
0.31%
0.26%
BBCA
0.68%
0.51%
0.53%
0.27%
0.32%
0.20%
0.17%
0.38%
0.26%
0.22%
Portofolio 10 Saham Setelah mendapatkan nilai covariance, selanjutnya menentukan alokasi saham sementara untuk menghitung tingkat pengembalian portofolio dan risiko portofolio yaitu dengan menentukan weight tiap-tiap saham sebagai kadar proporsi portofolio. 10 saham tersebut dibagi weight nya secara rata sebesar 10 % untuk setiap saham. Berikut adalah tabel hasil perhitungan Tingkat pengembalian portofolio menggunakan alokasi saham sementara : Tabel 9. Varian dan Risk Portofolio 10 Saham No
Saham
Weight
Return
Expected Return Portofolio
1
ADRO
10.00%
19.09%
1.9087%
2
LSIP
10.00%
8.36%
0.8361%
3
AALI
10.00%
7.23%
0.7230%
4
GGRM
10.00%
2.43%
0.2430%
5
BBNI
10.00%
1.69%
0.1688%
6
INTP
10.00%
1.34%
0.1337%
7
ASII
10.00%
1.11%
0.1112%
8
CPIN
10.00%
1.45%
0.1449%
9
EXCL
10.00%
1.17%
0.1166%
10
BBCA
10.00%
0.49%
0.0488%
Total
100.00%
4.43%
Varian
0.58%
Risk Portofolio
7.64%
RANCANGAN APLIKASI
Use Case Diagram Berikut adalah use case diagram dari aplikasi yang akan dikembangkan:
Gambar 1. Use Case Diagram Pada use case diagram di atas digambarkan bahwa admin dapat melakukan seperti Manage Accounts dan Manage Data. Terdapat pula user yang hanya dapat melakukan Manage Data.
HASIL EVALUASI Setelah melakukan penghitungan numerik secara manual dan melalui implementasi lewat program aplikasi, didapatkan hasil dari kedua metode tersebut : Tabel 4.12 Tabel Perbandingan Hasil No
Saham
Beta
Beta
(Manual)
(Program)
Expected
Expected
Realized
Realized
return
return
Return
Return
(Manual)
(Program)
(Manual)
(Program)
Kesimpulan
1
AALI
1.2568
1.2527
0.0021
0.0024
0.0723
0.0723
Undervalued
2
ADHI
1.838
1.8311
-0.0312
-0.0307
-0.1516
-0.0253
Overvalued
3
ADRO
1.6061
1.6002
-0.0179
-0.0175
0.1909
0.1909
Undervalued
4
AKRA
0.7702
0.7679
0.03
0.0302
0.0048
0.0049
Overvalued
5
ASII
0.4012
0.3998
0.0512
0.0513
0.0111
0.0111
Overvalued
6
ASRI
1.3107
1.3061
-0.0009
-0.0006
-0.0227
-0.0226
Overvalued
7
BBCA
0.5084
0.5065
0.045
0.0452
0.0049
0.0049
Overvalued
8
BBNI
0.7639
0.7614
0.0304
0.0306
0.0169
0.0169
Overvalued
9
BMTR
0.5095
0.5065
0.045
0.0452
-0.0039
-0.0039
Overvalued
10
CPIN
0.8957
0.8932
0.0228
0.023
0.0145
0.0145
Overvalued
11
EXCL
0.607
0.6046
0.0394
0.0396
0.0117
0.0117
Overvalued
12
GGRM
0.6425
0.6394
0.0373
0.0376
0.0243
0.0243
Overvalued
13
HRUM
1.4299
1.4248
-0.0078
-0.0074
-0.017
-0.017
Overvalued
14
ICBP
0.5355
0.5338
0.0435
0.0436
0.006
0.006
Overvalued
15
INTP
0.4655
0.464
0.0475
0.0476
0.0134
0.0134
Overvalued
16
JSMR
0.5534
0.5523
0.0425
0.0426
-0.0142
-0.0142
Overvalued
17
LPKR
0.4535
0.451
0.0482
0.0484
-0.0417
-0.0417
Overvalued
18
LSIP
1.2041
1.1993
0.0052
0.0055
0.0836
0.0836
Undervalued
19
MNCN
0.5035
0.5011
0.0453
0.0455
-0.0353
-0.0353
Overvalued
20
PGAS
0.5418
0.5392
0.0431
0.0433
-0.0169
-0.0169
Overvalued
Dari perbandingan perhitungan secara manual dan program, terdapat selisih rata-rata 0.023 dikarenakan hasil rounding yang dihasilkan, namun hasil akhir dari kedua percobaan baik secara manual ataupun menggunakan program menandakan program aplikasi dapat diandalkan untuk menghitung optimasi pemilihan portofolio saham.
Kesimpulan Kesimpulan dari penelitian dan pengujian terhadap program ini adalah : 1. Berdasarkan analisis CAPM, return yang diharapkan pada masing-masing 20 saham tersebut terdapat 3 saham dengan return yang diharapkan lebih rendah dari pada return yang diperoleh, hal ini berarti 3 saham tersebut memiliki harga yang murah. Serta sisanya yaitu 17 saham dengan return yang diharapka lebi tinggi daripada return yang diperoleh. 2. Berdasarkan hasil seleksi dengan metode Coefficient of Variation terpilih 10 saham dengan return positif yaitu ADRO (20.12%), LSIP (31.94%), AALI (32.23%), GGRM (86.42%), BBNI (142.6%), CPIN (222.76%),INTP (176.12%), EXCL (223.08%), ASII (212.61%),dan ICBP (363.33%). 3. Penerapan teori Markowitz untuk menentukan portofolio optimal dari 10 saham hasil seleksi metode Coefficient of Variation (CV) menunjukkan bahwa portofolio tersebut memiliki return sebesar 4.43% dan risiko sebesar 7.64%. 4. Berdasarkan analisis CAPM dan Portofolio Markowitz yang telah dilakukan, maka saham yang paling menguntungkan untuk berinvestasi adalah saham ADRO, LSIP, AALI, GGRM dan BBNI. 5. Hasil perhitungan dalam program simulasi ini dapat dipertanggung jawabkan secara teknis, namun tingkat pengembalian suatu saham dipengaruhi oleh berbagai factor
external seperti inflasi, bencana alam dan sebagainya, oleh sebab itu hasil perhitungan dari program ini tidak selalu sesuai dengan kenyataan.
REFERENSI Bank Indonesia. (2014). Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia. Retrieved from http://www.bi.go.id/ Bartkus, E.V., dan Aiste Paleviciene. (2013). The Optimization and Evaluation of Investment Portfolio. Economics Of Engineering Decisions, Volume 24(No 4), hal 1-9. Bodie, et al.(2003).Essential of Investments, (International Edition).New York :McGrawn-Hill. Bursa Efek Indonesia.(2014).Saham LQ-45 Periode September 2013 – Februari 2014.Retrieved fromhttp://www.idx.co.id/ Darmadji, Tjiptono, danHendy M. Fakhruddin.(2006). Pasar Modal di Indonesia Pendekatan Tanya Jawab,(Edisi Kedua).Jakarta :Salemba Empat. Eduardus, Tandelilin. (2010). Analisis dan
Manajemen
Portofolio,
(Edisi
Pertama).
Yogyakarta: BPFE. Jogiyanto, Hartono. (2010). Analisis dan Desain Sistem Informasi, (Edisi III). Yogyakarta: ANDI. Kasmir, dan Jakfar.(2012). Studi Kelayakan Bisnis, (Edisi Revisi).Jakarta : Kencana Prenada Media Grup. Musnadi, Muhammad & Sulaiman.(2001). Analisis Manfaat Diversifikasi Portofolio Saham Antar Industri Di Bursa Efek Jakarta. Jurnal Manajemen dan Bisnis, Volume III (No.3), hal 245254. Praveena, S., dan Dr.K.Mahendran.(2012). Role of Return, Risk and Correlation in Investment Decisions. IJRFM, Volume 2 (No 2), hal 2-18. Rarastiti, H., Siti Ragil Handayani, dan Nengah Sudjana. (2013). Pembentukan Portofolio Optimal dengan Menggunakan Single Index Model.Jurnal Administrasi Bisnis, Volume 6(No 1), hal 1-10. Simamora, H. (2000).Akuntansi Basis Pengambilan Keputusan Bisnis, Jakarta: Salemba Empat. Stephens, M., & Rosenberg, D. (2007). Use Case Driven Object Modeling with UML Theory and Practice . New York, NY, United States: Apress. Sunariyah, S.E. M.Si. (2011). Pengantar Pengetahuan Pasar Modal, (Edisi 6). Yogyakarta: UPP STIM YKPN. Team
Penyusun
Modul
Delphi.
(2006).
Modul
Delphi
7.
Retrieved
from
http://shirotholmustaqim.files.wordpress.com/2010/05/modul-delphi-7.pdf Wahana Komputer. (2002). Pemrograman Borland Delphi 7.0.Yogyakarta : Andi Offset. Widianita, S. (2009).Analisis Perbandingan Keakuratan Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Arbitrage Pricing Theori (APT) dalam Memprediksi Return Saham LQ-45 di Bursa Efek Indonesia. Yahoo Finance.(2014). Historical Price. Retrieved from http://finance.yahoo.com/
