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
ABSTRACT This research is purpose to analyze the optimal forming portofolio in stocks 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 stocks JII.The sample in this research is a company listed in the IDX stock such as LQ 45 stocks and JII stocks from period 2006 to 2010. LQ 45 is selected as many as 15 stock while the stock as much 8 stock in JII. This analysis tool compares the excess return to beta wih the cut off point in determining the optimal portofolio ERB stock that have greather than cut off point is a stock that will entry to the candidate optimal portofolio, which certainly has a right proportion in each stocks. This results showed that there were thirteen stocks in LQ 45 stock and seven stock of JII that became candidate portofolio because ERB has greater appeal in cut off point.
Keywords : ERB, Cut Off Point, Syari’ah Portofolio
iii
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pembentukan portofolio yang optimal pada saham LQ 45 dan saham JII dengan menggunakan cut off point di BEI. Variabel pada penelitian ini adalah IHSG terhadap saham LQ 45 dan saham JII. Sampel dalam penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di BEI yaitu saham LQ 45 dan saham JII periode 2006-2010. Saham LQ 45 dipilih sebanyak 15 saham sedangkan saham JII sebanyak 8 saham. Alat analisis ini membandingkan excess return to beta dengan cut off point dalam menentukan portofolio optimal. Saham yang memiliki ERB lebih besar dari pada cut off point adalah saham yang akan masuk ke dalam kandidat portofolio optimal, yang tentunya memiliki proporsi yang tepat pada setiap saham. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat tiga belas saham pada LQ 45 dan tujuh saham pada saham JII yang menjadi kandidat portofolio karena memiliki ERB lebih besar di banding cut off point-nya.
Kata kunci : ERB, Cut Off Point, Portofolio Syari’ah
iv
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 v
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 vi
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 vii
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 viii
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 Masingmasing 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 ix
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 ....................................................
4.11
Hasil Penghitungan ERB dan Peringkat ERB Saham JII yang Terbesar sampai Terkecil Periode 2006-2010 .........
4.12
78
Perhitungan Skala Tertimbang (Zi) dan (Xi) pada saham JII .........................................................................................
4.16
76
Perhitungan Skala Tertimbang (Zi) dan (Xi) pada saham LQ 45 ...................................................................................
4.15
75
Perbandingan Nilain ERB dengan Cut off Point pada JII Masing-Masing Saham Periode 2006-2010.......................
4.14
74
Perbandingan Nilain ERB dengan Cut off Point pada LQ 45 Masing-Masing Saham Periode 2006-2010.................
4.13
73
79
Koefisien Korelasi dan Kovarians Saham LQ 45 x
Pembentuk Portofolio ........................................................... 4.17
80
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
xi
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
xii
DAFTAR LAMPIRAN
Nomor
1
Keterangan
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
xiii
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.
1
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).
2
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 3
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 basketbasket 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).
4
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
5
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. 6
Dengan demikian secara umum kinerja ekonomi Indonesia telah menunjukkan berbagai
keadaan
indikator
yang
makro
di
stabil, luar
seperti laju
terlihat
melalui
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) 7
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 8
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 9
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.
10
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:
11
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.
12
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.
13
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 suratsurat berharga lainnya dengan harapan akan mendapatkan keuntungan di masa yang akan datang sebagai pendapatan dari investasi tersebut.
14
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.
15
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).
16
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). 17
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 18
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 19
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.
20
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.
21
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 22
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 23
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.
24
(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 25
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). 26
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. 27
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. 28
Tabel 2.1 Perkembangan IHSG di Asia Pasifik 2005-2007
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Negara Shenzen Shanghai Indonesia Mumbai Hong Kong Malaysia Thailand Philipina Singapura DownJones Taiwan Jepang
29 Des 06 550,59 2.675,47 1.805,52 13.786,91 19.964,72 1.096,24 679,84 2.982,54 2.985,83 12.463,15 7.823,72 17.225,83
29 Des 07 1.453,47 5.308,89 2.739,704 20.216,72 27.824,93 1.437,82 852,06 3.667,64 3.447,20 13.359,61 8.313,72 15.564,69
% 163,98 98,43 51,74 46,64 39,46 31,16 25,33 22,97 16,46 7,19 6,26 (9,64)
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. 29
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
30
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 nonislami. e. Memungkinkan investasi pada ekonomi itu ditentukan oleh kinerja kegiatan bisnis sebagaiman pada harga saham.
31
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 prinsipprinsip 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 32
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 sahamsaham 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 33
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 34
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 20022004)”. 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 35
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 36
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. 37
Tabel 2.2 Hasil Penelitian Terdahulu
1
Nama Peneliti
Suherman dan I Roni Setyawan (2006)
No
Saptono Budi Satryo (2004)
2
Yuli Kuriyati (2007)
3
Mokhamad Sukarno (2008)
4
Judul Penelitian Pembentukan Portofolio Optimal Saham Unggulan di BEI dengan menggunakan Cut off Point
Populasi Variabel Sampel yang diteliti Jumlah sampel 15 Variabel saham unggulan dependen dengan criteria Return likuiditas sekuritas fundamental Variabel periode Independen 2002-2003 Return asar (IHSG)
Optimisasi Portofolio Saham Syariah (Studi Kasus BEJ Tahun 2002-2004)
Jumlah sampel yang di ambil 10 karena saham tersebut telah terseleksi sebagai saham syariah yang terdaftar secara konsisten
Variabel dependen Return sekuritas JII (Jakarta Islamic Index) Variabel Independe Return pasar (IHSG)
Analisis Portofolio yang Optimal di BEI dengan Menggunakan Indeks Beta
Sampel yang di ambil dalam penelitian ini adalah proportional cluster random sampling. Jumlah yang diambil 187 perusahaan
Variabel dependen Return sekuritas Variabel Independen Return pasar (IHSG)
Analisis pembentukan portofolio optimal saham dengan menggunakan single indeks di Bursa Efek Jakarta
Jumlah sampel 33 sampel
Variabel dependen Return sekuritas Variabel Independen Return pasar (IHSG)
Hasil Penelitian Peneliti menemukan 3 saham yang membentuk portofolio optimal yaitu BBNI, BDMN, PNAI
Berdasarkan kriteriakriteria dan penghitungan yang dilakukan, maka saham-saham syariah yang dapat dimasukkan sebagai penghitungan portofolio optimal adalah AALI, ASGR, GJTL, INDF, INTP, SMCB, SMGR, TINS, TLKM, dan UNTR Tingkat keuntungan portofolio dapat dilakukan dengan mencari beta portofolio dengan menggunakan ideks tunggal yaitu sebesar 0,115579866 dan resiko sekuritas saham individual sebesar -1,97555871 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%.
38
No
Nama Peneliti
6
Niels Bekkers, Ronald Q Doswijk, Trevin wlam (2009)
Yansen Ali (2008)
5
Jaksa Cvitanic and Semyon Malamud (2010)
7
Judul Penelitian
Populasi Sampel
Variabel yang diteliti
Simplifying the Portofolio Optimization Process via Single Index Model
Jumlah sampel 48 industri
Model Markowitz return dan dow jones return
Strategic Asset Allocation : Determining The Optimal Portofolio with Ten Asset Classes
Data yang digunakan adalah berjumlah 10 kelas aset
Data yang digunakan adalah indeks pasar US sebagai variabel independen dan perusahaan real estate sebagai variabel dependen
Nonmyopic Optimal Portfolios in Viable Markets
Data yang digunakan 31 saham
Data yang digunakan yaitu tingkat suku bunga stochastic sebagai variable independent dan volatilitas non myopic sebagai dependen
Hasil Penelitian Model Index tunggal bekerja dengan baik dalam menaksir input pada model optimisasi Markowitz dasar. Ini ditunjukkan oleh return yang dapat diperbandingkan, yang dihasilkan oleh model Markowitz dan Dow Jones AIG-CI. 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 asset. 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.
Sumber : Hasil Kesimpulan Penelitian Terdahulu
39
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.
40
Bursa Efek Indonesia
Bank Indonesia
Return Pasar (IHSG)
Return Saham (LQ45 dan JII)
Varian Saham dan Pasar Risiko Saham Sistematis dan Tidak Sistematis
SBI
Cut Off Point (C*)
ERB
ERB > C*
ERB < C*
Masuk Kandidat Portofolio Optimal
Tidak Masuk Kandidat Portofolio Optimal
Regresi Linier Sederhana Kesimpulan Gambar 2.1 Kerangka 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) 41
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.
42
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 43
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 jenisjenis 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
44
Tabel 3.1 Data Perusahaan LQ 45 LQ 45
No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Perusahaan Astra Agro Lestari Tbk Astra International Tbk Bank Central Asia Tbk Bank Danamon Tbk Berlian Laju Tanker Tbk Bank Mandiri (Persero) Tbk Bakrie & Brothers Tbk Bank CIMB Niaga Tbk Bank International Ind. Tbk Indofood Sukses Makmur Tbk Indah Kiat Pulp and Paper Tbk Indosat Tbk Kawasan Industri Jababeka Tbk Perusahaan Gas Negara Tbk Medco Energi International Tbk
Kode Saham AALI ASII BBCA BDMN BLTA BMRI BNBR BNGA BNII INDF INKP ISAT KIJA PGAS MEDC
Sumber : Indonesian Capital Market Directory
Tabel 3.2 Data Perusahaan JII JII
No. 1 2 3 4 5 6 7 8
Perusahaan Bumi Resources Tbk International Nickel Indonesia Indocement Tunggal Prakasa Tbk Kalbe Farma Tbk Tambang Batubara Bukit AsamTbk Telekomunikasi Indonesia Tbk United Tractors Tbk Unilever Indonesia Tbk
Kode Saham BUMI INCO INTP KLBF PTBA TLKM UNTR UNVR
Sumber : Indonesian Capital Market Directory
45
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.
46
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
47
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
Rm
IHSG t IHSG IHSG t 1
t 1
atau
Keterangan : Rm
= Return pasar 48
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. 49
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 50
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.
51
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: 52
= 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
53
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
54
E.
Operasional Variabel Penelitian Tabel 3.3 Operasional Variabel Penelitian Variabel Independen
Definisi
operasional
Variabel Dependen
variabel
Definisi
operasional
variabel
penelitian ini adalah return pasar
penelitian ini adalah return saham.
(Market Return) yaitu IHSG (Indeks
Dalam penelitian ini konsep return
Harga
selama
yang
IHSG
return
periode
Saham
Gabungan)
2006-2010.
Data
digunakan (Rt)
adalah
adalah
realized prosentasi
mewakili data pasar, diperlukan untuk
perubahan harga penutupan saham A
menghitung tingkat return (Rm) dan
pada bulan ke t dikurangi harga
risiko pasar. Dalam penelitian ini
penutupan saham A pada hari ke t-1
konsep return yang digunakan adalah
kemudian hasilnya dibagi dengan
market return (Rm) adalah prosentasi
harga penutupan saham A pada hari
perubahan harga penutupan bulanan
ke t-1.
indeks sekarang pada bulan ke t dikurangi harga penutupan indeks
Return =
sebelumnya pada hari ke t-1 kemudian hasilnya
dibagi
dengan
harga
penutupan saham A pada hari ke t-1. Rm = Sumber : Tabel Operasional Penelitian
55
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
56
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. 57
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 20052009 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, 58
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 59
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).
60
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 61
saham pembukaan (opening price). Harga pasar saham yaitu harga bursa yang diperjualbelikan dilantai bursa setiap bulan selama periode 20062010. 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:
Rm
IHSG t IHSG IHSG t 1
t 1
(Jogiyanto, 2003:232)
Tabel di bawah ini menunjukkan data IHSG tahun 2006-2010 Tabel 4.1 DATA IHSG 2006
2007
2008
2009
2010
Bulan 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 Sumber : Laporan BEI Tahun 2006-2010
2745,83
1240,85
1355,41
2416,04
2534,36
3530,93
3703,51
62
Tabel 4.2 DATA RETURN IHSG
Bulan Januari Febuari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember
2006 70,34 -3,3 100,16 141,94 -138,29 -29,91 41,07 78,52 103,07 50,65 136,26 85,37
Return IHSG (Rm) TAHUN 2007 2008 -56,19 -112,34 -24,9 64,78 78,81 -204,58 161,99 -159,22 89,15 110,79 38,6 -98,53 208,05 -56,97 -124,36 -117,08 164,78 -324,51 276,88 -510,24 -4,18 -39,97 42,11 114,56
2009 -0,03251 -0,03349 0,115591 0,201315 0,112644 0,057018 0,146215 0,007612 0,053882 -0,0406 0,021216 0,048973
2010 0,030328 -0,02358 0,089637 0,06968 -0,05882 0,041843 0,053693 0,003778 0,136236 0,038307 -0,02869 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. 400 300 200 100
TAHUN 2006
0
TAHUN 2007
-100
TAHUN 2008
-200
TAHUN 2009
-300
TAHUN 2010
-400 -500 -600
Gambar 4.1 Grafik Data Variabel Return Pasar (IHSG)
63
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 4.3 DATA SBI
BULAN
2006 Januari 12.75% Pebruari 12.75% Maret 12.75% April 12.75% Mei 12.50% Juni 12.50% Juli 12.25% Agustus 11.75% September 11.25% Oktober 10.75% November 10.25% Desember 9.75% Jumlah Rata-Rata SBI/Tahun Rata-Rata SBI/Bulan
2007 9.50% 9.25% 9.00% 9.00% 8.75% 8.50% 8.25% 8.25% 8.25% 8.25% 8.25% 8.00%
TAHUN 2008 8.00% 8.00% 8.00% 8.00% 8.25% 8.50% 8.75% 9.00% 9.25% 9.50% 9.50% 9.25%
2009 8.75% 8.25% 7.75% 7.50% 7.25% 7.00% 6.75% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50%
2010 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 5,97 1,194 0,0995
Sumber : Laporan BI setelah di olah tahun 2006-2010
64
Gambar 4.2 berikut ini menunjukkan data SBI yang digunakan dalam penelitian ini selama periode 2006-2010.
0,8 0,7 0,6 0,5
TAHUN 2006
0,4
TAHUN 2007
0,3
TAHUN 2008
0,2 0,1
TAHUN 2009
0
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
65
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 ratarata 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.
66
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 masingmasing saham diperlihatkan pada lampiran. Dalam penelitian ini yang menjadi alat investasi adalah sahamsaham 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 4.4 E(Ri), STDev DAN VARIAN SAHAM INDIVIDUAL LQ 45
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
PERUSAHAAN LQ 45 AALI ASII BBCA BDMN BLTA BMRI BNBR BNGA BNII INDF INKP
E(Ri)
STDev
σ² (Varian)
0,033176 0.033291 0.019173 0,015601 -0,00266 0,030631 0,022143 0,035022 0,032384 0,035659 0,028425
0,14122 0,12902 0,17122 0,12955 0,16340 0,12627 0,18878 0,14010 0,16964 0,13698 0,22452
0,01994 0,01664 0,02931 0,01678 0,02669 0,01594 0,03563 0,01962 0,02877 0,01876 0,05040 67
No 12 13 14 15
PERUSAHAAN E(Ri) LQ 45 ISAT 0,013399 KIJA 0,019275 PGAS 0,027256 MEDC 0,06759
STDev
σ² (Varian)
0,13989 0,16936 0,11624 0,12602
0,01956 0,02868 0,01351 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 4.5 E(Ri), STDev DAN VARIAN SAHAM INDIVIDUAL JII
No 1 2 3 4 5 6 7 8
PERUSHAAN JII BUMI INCO INTP KLBF PTBA TLKM UNTR UNVR
E(Ri)
STDev
σ²(Varian)
0.115610 0.019234 0.031431 0.029376 0.054125 0.002001 0.046237 0.022534
0,19319 0,19664 0,12331 0,14363 0,15678 0,09141 0,14470 0,0770
0,03732 0,03866 0,01520 0,02062 0,02457 0,00835 0,02093 0,00592
Sumber : Hasil olah data
Dengan melihat tabel di atas maka dapat diambil kesimpulan bahwa: 68
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 4.6 ALPHA, BETA DAN VARIANCE ERROR SAHAM INDIVIDUAL LQ 45
No 1 2 3 4 5
SAHAM LQ 45 AALI ASII BBCA BDMN BLTA
Alpha (αi) 0,009 0 -0,007 -0,012 -0,032
Beta (βi) 0,969 1,311 1,046 1,114 1,185
STd ei 0,016 0,010 0,020 0,013 0,018 69
No 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
SAHAM LQ 45 BMRI BNBR BNGA BNII INDF INKP ISAT KIJA PGAS MEDC
Alpha (αi) 0 -0,003 0,006 0,03 0,007 0,002 0,002 -0,013 0,008 -0,17
Beta (βi) 1,205 0,982 1,142 0,098 1,158 1,059 0,460 1,301 0,776 0,932
STd ei 0,011 0,023 0,014 0,014 0,023 0,028 0,018 0,018 0,013 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.
70
Tabel 4.7 ALPHA, BETA DAN VARIANCE ERROR SAHAM INDIVIDUAL JII
No 1 2 3 4 5 6 7 8
SAHAM JII BUMI INCO INTP KLBF PTBA TLKM UNTR UNVR
Alpha (αi) 0,107 -0,014 0,005 0,007 0,026 -0,013 0,014 0,014
Beta (βi) 0,341 1,250 1,034 0,903 1,139 0,606 1,294 0,350
STd ei 0,026 0,023 0,012 0,017 0,017 0,011 0,014 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 % 71
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)
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9
KODE SAHAM LQ 45 ASII BBCA BDMN BLTA BMRI BNGA INDF INKP KIJA
KODE SAHAM LQ 45 10 AALI 11 BNBR 12 BNII 13 ISAT 14 PGAS 15 MEDC
Beta (β >1) 1,311 1,046 1,114 1,185 1,205 1,142 1,158 1,059 1,301
Beta (β <1) 0,969 0,982 0,098 0,46 0,776 0,932
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 4.9 SAHAM-SAHAM JII YANG MEMILIKI (β >1) Dan (β <1)
No 1 2 3 4
KODE SAHAM JII INCO INTP PTBA UNTR
Beta (β >1) 1,25 1,034 1,139 1,294
5 6 7 8
KODE SAHAM JII BUMI KLBF TLKM UNVR
Beta (β <1) 0,341 0,903 0,606 0,35
Sumber: Hasil olah data
72
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 4.10 Hasil Perhitungan Excess Return to Beta (ERB) & Peringkat ERB Saham LQ 45 periode 2006-2010 PERUSHAAN LQ 45 AALI
E(Ri)
Risk free (SBI)
(E(Ri)-Rf)
βi
ERB
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
0,06759
0,000995
0,0666
0,932
0,071454
No 1
14 MEDC 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 73
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 sahamsaham 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 4.11 Hasil Perhitungan Excess Return to Beta (ERB) & Peringkat ERB Saham JII dari yang Terbesar Sampai yang Terkecil pada periode 2006-2010 E(Ri)
Risk free (BI)
(E(Ri)-Rf)
βi
ERB
1
PERUSHAAN JII 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
0,022534
0,000995
0,021539
0,35
0,06154
No
8 UNVR 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 74
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 4.12 Perbandingan Nilai ERB dengan Cut off point pada LQ 45 Masing-masing Saham pada Periode 2006-2010 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
PERUSHAAN LQ 45 AALI ASII BBCA BDMN BMRI BNBR BNGA BNII INDF INKP ISAT PGAS MEDC
ERB 0,033210526 0,02463463 0,017378585 0,013111311 0,024594191 0,021535642 0,029795972 0,320295918 0,02993437 0,025901794 0,026965217 0,033841495 0,071453863
> > > > > > > > > > > > >
C* 0,000156783 0,011121331 0,011902139 0,012118354 0,012737857 0,013207268 0,014965384 0,015203499 0,016119168 0,016519804 0,016643866 0,017132998 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 75
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 masingmasing 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 4.13 Perbandingan Nilai ERB dengan Cut off point pada JII Masing-masing Saham pada Periode 2006-2010 No 1 2 3 4 5 6 7
PERUSHAAN JII BUMI INCO INTP KLBF PTBA UNTR UNVR
ERB 0,33611437 0,0145912 0,029435 0,03143 0,046646 0,034963 0,06154
> > > > > > >
C* 0,00714204 0,007700623 0,009646702 0,010648426 0,013102635 0,014857318 0,015302494
Sumber: Hasil olah data = C* = 0,015302494
76
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 masingmasing 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 sahamsaham 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 sahamsaham terpilih tersebut. Terlebih dahulu akan ditentukan skala tertimbang dari masing-masing saham (Zi) yang akan ditunjukkan oleh tabel 4.14 dan 4.15.
77
Tabel 4.14 Perhitungan Skala Tertimbang (Zi) dan Proporsi Dana (Xi) Pada Saham LQ 45 ERB
Zi
Xi
0,016
βi σ2ei 60,5625
0,03321
0,802448765
0,016484878
0,01
131,1
0,02463
3,2296
0,066346367
0,02
52,3
0,01738
0,908974
0,018673248
0,013
85,69230
0,01311
1,123538462
0,023081092
0,011
109,54545
0,0245942
2,694181818
0,055347156
1,114
0,023
48,434782
0,02154
1,043285217
0,021432433
BNGA
0,982
0,014
70,1428571
0,0298
2,090257143
0,042940602
BNII
1,142
0,014
81,57142857
0,3203
26,12732857
0,53673933
βi
σ2ei
1
PERUSHAAN LQ 45 AALI
0,969
2
ASII
1,311
3
BBCA
1,046
4
BDMN
1,114
5
BMRI
1,205
6
BNBR
7 8
No
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
48,67787234
1
Jumlah 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% .
78
Tabel 4.15 Perhitungan Skala Tertimbang (Zi) dan Proporsi Dana (Xi) Pada Saham JII βi
1
PERUSHAAN JII BUMI
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
No
βi
σ2ei
0,341
σ2ei
ERB
Zi
Xi (100%)
0,026
13,115385
0,336114
4,20756629
0,237485746
100%
Jumlah 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: 79
Tabel 4.16 KOEFISIEN KORELASI DAN KOVARIANS SAHAM LQ 45 PEMBENTUK PORTOFOLIO
No PERUSHAAN LQ 45 Korelasi(Ri,Rihsg) Cov(Ri,Rihsg) 1 AALI 0,555 0,00633 2 ASII 0,821 0,0086 3 BBCA 0,494 0,00684 4 BDMN 0,695 0,0727 5 BMRI 0,771 0,00786 6 BNBR 0,42 0,0064 7 BNGA 0,649 0,00746 8 BNII 0,683 0,00936 9 INDF 0,047 0,00052 10 INKP 0,381 0,00691 11 ISAT 0,266 0,003 12 PGAS 0,54 0,00507 13 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).
80
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 4.17 KOEFISIEN KORELASI DAN KOVARIANS SAHAM JII PEMBENTUK PORTOFOLIO
No 1 2 3 4 5 6 7
PERUSHAAN JII BUMI INCO INTP KLBF PTBA UNTR UNVR
Korelasi(Ri,Rihsg) Cov(Ri,Rihsg) 0,143 0,00223 0,511 0,00812 0,678 0,00996 0,508 0,00589 0,587 0,00743 0,723 0,00845 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. 81
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 4.18 Perhitungan Return Portofolio Saham LQ 45 No 1
PERUSAHAAN LQ 45 AALI
α
βi
Xi
E(Rm)
α Portofolio
βi Portofolio
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
MEDC
-0,017
0,932
0,097714389
-0,001661145
0,091069811
1
0,015021307
1,10913117
13 Total
Return Portofolio E(Rp) = Sumber : Hasil olah data
0,042879354
82
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)
1 2
BUMI
0,107
0,341
0,237485746
0,025117
INCO
-0,014
1,25
0,044758938
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
0,035001695
0,849536708
Total Return Portofolio E(Rp) =
α Portofolio
βi Portofolio
0,025410975
0,080982639
-0,000626625
0,055948672
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).
83
Tabel 4.20 Perhitungan Risiko Portofolio Saham LQ 45 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 2
2
2
2
Varians Portofolio (σp ) = β σm + σep =
0,012407718
Risiko Portofolio Sumber : Hasil olah data
0,1114
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: 84
1. Varians setiap sekuritas 2. Kovarians antara satu sekuritas dengan sekuritas lainnya. 3. Bobot portofolio untuk masing-masing sekuritas.
Tabel 4.21 Perhitungan Risiko Portofolio Saham JII No
PERUSAHAAN JII
βi2 Portofolio
1
BUMI
0,721712619
2
INCO
3
INTP
4 5
0,05639948
0,026
0,001466386
0,002003362
0,023
4,60773E-05
0,020493674
0,012
0,000245924
KLBF
0,008879317
0,017
0,000150948
PTBA
0,03111656
0,017
0,000528982
6
UNTR
0,033269251
0,014
0,00046577
7
UNVR
0,014779653
0,01
0,000147797
Total Varians Portofolio (σp2) = β2 σm2 + σep2 = Risiko Portofolio Sumber : Hasil olah data
0,00653
0,003051884 0,007764667 0,088117347
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).
85
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 86
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 87
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.
88
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 89
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.
90
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 91
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 sahamsaham 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. 92
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.
93
4. Bagi perusahaan yang sahamnya belum memenuhi syarat untuk masuk dalam
portofolio
optimal,
dapat
melakukan
perbaikan
kinerja
perusahaannya, agar performa sahamnya meningkat.
94
DAFTAR PUSTAKA
Achsein, Iggi.” Investasi Syariah di Pasar Modal Menggagas Konsep dan Praktek Manejemen 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 Viable Markets”2010. Eduardus, Tandelilin. “Analisis Investasi dan Manajemen Portofolio”, BPFE, Yogyakarta, 2010. Elton, E.J. and M.J. Gruber. ”Modern Portofolio Theory & Investment Management”, Fourth Edition, Horizon Pubs & Distributor Inc, 1995. Elton, E.J. and M.J. Gruber. ”Modern Portofolio Theory & Investment Management”, Fourth Edition, Horizon Pubs & Distributor Inc, 2003. Fabozzi, F.J. “Manajemen Investasi”, Salemba Empat. Pearson Education Asia Pte.Ltd.Prentice Hall,Inc. 1996. Feijoo Colomine Duran, Carlos Cotta, dan Antonio J. Fernandez,” On the Use of Sharpe’s Index in Evolutionary PortfolioOptimization Under Markowitz’s Model”, 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 Syarief Hidayatullah, Jakarta, 2007. Husnan, S. “Dasar-Dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas”, BPFE, Yogyakarta, 2006.
95
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 Pustaka Utama, Jakarta, 2002. Jones, Charles. P. ”Analisis Kredit Untuk Account Officer, PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2007. Markowitz, M. Harry. “Portofolio Selection”, Efficient Diversification Off Investment, The John Wiley and son. Inc, 1952. Mokhamad Sukarno. ” Analisis Pembentukan Portofolio Optimal Saham dengan Menggunakan Single Indeks di Bursa Efek Jakarta”, Tesis Universitas Diponegoro, 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-Saham Pembentuk Portofolio Optimal dalam Pengambilan Keputusan Investasi Saham di Bursa Efek Jakarta”, Theses Airlangga University ,2007. Poerwanto, dan Sylvanata Heru. “ Analisis Portofolio Saham Syariah Pada Jakarta Islamic Indeks Pada Bursa Efek Jakarta”, Jurnal Manajemen & Bisnis, Volume 4, Nomor 2, 2005. Reilly Frank K, dan Keith C Brown. ”Investment Analysis and Portofolio Management”, Edisi ke-5, USA: The Dryden Press, 2003. Samsul Mohammad. “Pasar Modal dan Manajemen Portofolio”, PT. Gelora Aksara Pratama, 2006. Saptono Budi Satryo. ” Optimisasi Portofolio Saham Syariah (Studi Kasus BEJ Tahun 2002-2004)”, Jurnal Ekonomi Keuangan dan Bisnis Islami, 2004. Suherman dan I Roni Setyawan.” Pembentukan Portofolio Optimal Saham Unggulan di BEI dengan Menggunakan Cutt off Point “, Econosains Vol.IV Nomor 1, 2006.
96
Susanti, Hendrawati Vivin Dwi,” Aplikasi Model Indeks Tunggal Dalam Menghasilkan Portofolio Optimal Pada Saham yang Aktif di Perdagangkan 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 Menggunakan SPSS 17”, Edisi 1, C.V Andi Offset, 2009. Yansen Ali. ” Simplifying the Portofolio Optimization Process via Single Index Model”, Industrial Engineering Northwestern University, 2008. Yuli Kuriyati. ” Analisis Portofolio yang Optimal di BEI dengan Menggunakan Indeks Beta”, Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang, 2007. Yunus Muhammad, Kasim. “ Analisis Risk dan Return Portofolio Saham Pada Bursa 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, Maret 2008:2.com
97
Lampiran 1 Nama-Nama Perusahaan LQ 45 dan JII yang Menjadi Sampel Penelitian
LQ 45 NO.
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
JII NO.
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
Sumber : Indonesian Capital Market Directory (ICMD)
98
Lampiran 2 Data Return LQ 45 Setelah di Olah RETURN LQ 45 Tahun
BBCA
BDMN
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
Dec-10
AALI
ASII
99
BLTA
BMRI
BNBR
BNGA
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
100
May -07
-0,0382166
0,1388889
-0,009434
0,1023622
-0,025
0,056910569
0,25
0,0481928
Apr-07 Mar-07
0,2352941
0,0909091
0,0291262
-0,0152672
0
-0,0604982
0,035533
0,1293103
0,071428571
0,23
0,2765957
0,1351351
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
Oct -06
0,0714286
0,1902985
0,1397849
0,0416667
-0,064516129
0,018348624
-0,1612903
0,1494253
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
101
(Lanjutan Lampiran 2) Lanjutan Data Return LQ 45 Setelah di Olah RETURN 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
-0.1129032
-0.0580645
-0.1685393
-0.1271186
-0.2519685
-0.0429448
-0.0338983
May -10 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
-0.093023256
0.086956522
-0.032786885
-0.036697248
-0.030534351
-0.007142857
-0.126865672
0.131578947
0.210106383
0.040229885
0.079207921
0.247619048
0.111111
0.127118644
Aug -09 Jul-09
102
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
103
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 Sumber : Hasil olah data
0,008369
0,014215
0,00269
-0,00313261
0,0162354
0,124561
104
Lampiran 3 Data Return JII Setelah di Olah RETURN 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
105
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 Sumber : Hasil olah data
0,30695819
0,014238
-0,01691381
0,08020486
0,24681882
0,01522813
0,0144156
106
Lampiran 4
2006 Open Close Januari 1161,98 1232,32 Febuari 1233,96 1230,66 Maret 1222,81 1322,97 April 1322,47 1464,41 Mei 1468,29 1330 Juni 1340,17 1310,26 Juli 1310,58 1351,65 Agustus 1352,74 1431,26 September 1431,54 1534,61 Oktober 1531,98 1582,63 November 1582,7 1718,96 Desember 1720,15 1805,52 Bulan
Data IHSG Sebelum di Olah 2007 2008 Open Close Open Close 1813,45 1757,26 2739,59 2627,25 1765,87 1740,97 2657,16 2721,94 1752,11 1830,92 2651,88 2447,3 1837,18 1999,17 2463,74 2304,52 1995,17 2084,32 2333,56 2444,35 2100,68 2139,28 2447,63 2349,1 2140,62 2348,67 2361,48 2304,51 2318,7 2194,34 2283,02 2165,94 2194,43 2359,21 2157,02 1832,51 2366,61 2643,49 1766,94 1256,7 2692,51 2688,33 1281,51 1241,54 2703,72 2745,83 1240,85 1355,41
Sumber : Data sebelum di olah
107
2009 Open Close 1377,45 1332,67 1330,02 1285,48 1285,48 1434,07 1434,07 1722,77 1722,77 1916,83 1917,45 2026,78 2026,88 2323,24 2323,85 2341,54 2341,43 2467,59 2467,9 2367,7 2365,65 2415,84 2416,04 2534,36
2010 Open Close 2533,95 2610,8 2610,59 2549,03 2548,83 2777,3 2777,7 2971,25 2971,75 2796,96 2796,66 2913,68 2912,88 3069,28 3070,28 3081,88 3081,49 3501,3 3501,2 3635,32 3635,52 3531,21 3530,93 3703,51
Lampiran 5 Data SBI Sebelum di Olah TAHUN BULAN 2006 2007 2008 2009 Januari 12.75% 9.50% 8.00% 8.75% Februari 12.75% 9.25% 8.00% 8.25% Maret 12.75% 9.00% 8.00% 7.75% April 12.75% 9.00% 8.00% 7.50% Mei 12.50% 8.75% 8.25% 7.25% Juni 12.50% 8.50% 8.50% 7.00% Juli 12.25% 8.25% 8.75% 6.75% Agustus 11.75% 8.25% 9.00% 6.50% September 11.25% 8.25% 9.25% 6.50% Oktober 10.75% 8.25% 9.50% 6.50% November 10.25% 8.25% 9.50% 6.50% Desember 9.75% 8.00% 9.25% 6.50%
2010 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50%
Sumber : Data sebelum di olah
Lampiran 6 Return IHSG (Rm) Setelah di Olah
Return IHSG (Rm) Bulan Januari Febuari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember
2006 70,34 -3,3 100,16 141,94 -138,29 -29,91 41,07 78,52 103,07 50,65 136,26 85,37
2007 -56,19 -24,9 78,81 161,99 89,15 38,6 208,05 -124,36 164,78 276,88 -4,18 42,11
TAHUN 2008 -112,34 64,78 -204,58 -159,22 110,79 -98,53 -56,97 -117,08 -324,51 -510,24 -39,97 114,56
Sumber : Hasil olah data
108
2009 -0,03251 -0,03349 0,115591 0,201315 0,112644 0,057018 0,146215 0,007612 0,053882 -0,0406 0,021216 0,048973
2010 0,030328 -0,02358 0,089637 0,06968 -0,05882 0,041843 0,053693 0,003778 0,136236 0,038307 -0,02869 0,048877
Lampiran 7
BULAN Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Jumlah Rata-Rata SBI
Data SBI (Rf) Setelah di Olah TAHUN 2006 2007 2008 2009 12.75% 9.50% 8.00% 8.75% 12.75% 9.25% 8.00% 8.25% 12.75% 9.00% 8.00% 7.75% 12.75% 9.00% 8.00% 7.50% 12.50% 8.75% 8.25% 7.25% 12.50% 8.50% 8.50% 7.00% 12.25% 8.25% 8.75% 6.75% 11.75% 8.25% 9.00% 6.50% 11.25% 8.25% 9.25% 6.50% 10.75% 8.25% 9.50% 6.50% 10.25% 8.25% 9.50% 6.50% 9.75% 8.00% 9.25% 6.50%
Sumber: Hasil olah data
109
2010 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 6.50% 5,97 0,0995
Lampiran 8 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
2) ASII
1) AALI
a
a
Coefficients
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Standardized
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
(Constant)
.009
.016
R_IHSG
.969
.191
t
Beta
.555
Sig.
.551
.584
5.076
.000
Model
1
B
(Constant)
R_IHSG
t
Beta
Sig.
.000
.010
.036
.971
1.311
.120
.821 10.954
.000
a. Dependent Variable: R_ASII
a. Dependent Variable: R_AALI Descriptive Statistics
Mean
Std. Error
Std. Deviation
Descriptive Statistics
N
Mean
Std. Deviation
N
R_AALI
.033176
.1412268
60
R_ASII
.033291
.1290243
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
110
Lampiran 8 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
3) BBCA
4) BDMN a
a
Coefficients
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Standardized
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
(Constant)
-.007
.020
R_IHSG
1.046
.242
t
Beta
.494
Model
Sig.
-.349
.728
4.323
.000
1
Std. Error
t
Beta
Sig.
(Constant)
-.012
.013
-.974
.334
R_IHSG
1.114
.151
.695 7.361
.000
a. Dependent Variable: R_BDMN
a. Dependent Variable: R_BBCA
Descriptive Statistics
Mean
B
Descriptive Statistics
Std. Deviation
N
Mean
Std. Deviation
N
R_IHSG
.025117
.0808047
60
R_BDMN
.015601
.1295548
60
R_BBCA
.019173
.1712212
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
111
Lampiran 8 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
5) BLTA
6) BMRI a
Coefficients
Model
1
a
Coefficients
Unstandardized
Standardized
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
(Constant)
-.032
.018
R_IHSG
1.185
.215
t
Beta
.586
Sig.
-1.795
.078
5.509
.000
Model
1
B
(Constant)
R_IHSG
a. Dependent Variable: R_BLTA
.000
.011
1.205
.131
t
Beta
.771
Sig.
.033
.974
9.224
.000
a. Dependent Variable: R_BMRI
Descriptive Statistics
Mean
Std. Error
Descriptive Statistics
Std. Deviation
N
Mean
R_BLTA
-.002667
.1634012
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
112
Std. Deviation
N
R_BMRI
.030631
.1262739
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
Lampiran 8 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
7) BNBR
8) BNGA a
a
Coefficients
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Standardized
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Coefficients
Coefficients
B
(Constant)
R_IHSG
Std. Error
-.003
.023
.982
.278
t
Beta
.420
Model
Sig.
-.108
.914
3.529
.001
1
B
(Constant)
R_IHSG
.006
.014
1.142
.171
t
Beta
.659
Sig.
.440
.662
6.671
.000
a. Dependent Variable: R_BNGA
a. Dependent Variable: R_BNBR
Descriptive Statistics
Descriptive Statistics
Mean
Std. Error
Std. Deviation
Mean
N
Std. Deviation
N
R_BNBR
.022143
.1887887
60
R_BNGA
.035022
.1401025
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
113
Lampiran 8 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
9) BNII 10) INDF a
a
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Standardized
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Coefficients
Coefficients
B
(Constant)
R_IHSG
Coefficients
Std. Error
.007
.014
1.158
.163
t
Beta
.683
Sig.
Model
.482
.632
7.120
.000
1
a. Dependent Variable: R_INDF
B
(Constant)
.030
.023
R_IHSG
.098
.276
t
Beta
.047
Sig.
1.289
.203
.355
.724
a. Dependent Variable: R_BNII
Descriptive Statistics
Mean
Std. Error
Descriptive Statistics
Std. Deviation
N
Mean
Std. Deviation
N
R_BNII
.032384
.1696495
59
R_INDF
.035659
.1369880
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
114
Lampiran 8 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
12) ISAT
11) INKP
a
a
Coefficients
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Standardized
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Coefficients
Coefficients
B
(Constant)
R_IHSG
Std. Error
.002
.028
1.059
.337
t
Beta
.381
Model
Sig.
.064
.949
3.140
.003
1
.028425
(Constant)
.002
.018
R_IHSG
.460
.219
Std. Deviation
.025117
.266
Sig.
.100
.920
2.099
.040
.2245268
Descriptive Statistics
N
60 Mean
R_IHSG
t
Beta
13) KIJA
Descriptive Statistics
R_INKP
Std. Error
a. Dependent Variable: R_ISAT
a. Dependent Variable: R_INKP
Mean
B
.0808047
Std. Deviation
N
60
115
R_ISAT
.013399
.1398920
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
Lampiran 8 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
a
a
Coefficients
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Standardized
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
(Constant)
-.013
.018
R_IHSG
1.301
.216
t
Beta
.621
Model
Sig.
-.740
.462
6.030
.000
1
a.
a. Dependent Variable: R_KIJA
B
(Constant)
.008
.013
R_IHSG
.776
.159
Dependent Variable: R_PGAS
DescriptiveDescriptive Statistics Statistics
Mean
MeanStd. Deviation Std. Deviation N
N
R_KIJA
R_PGAS
.019275
.027256
.1693968 .1162403
60
60
R_IHSG
R_IHSG
.025117
.025117
.0808047 .0808047
60
60
116
Std. Error
14) PGAS
t
Beta
.540
Sig.
.581
.563
4.880
.000
Lampiran 8 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return LQ 45
15) MEDC a
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
B
(Constant)
R_IHSG
Std. Error
-.017
.014
.932
.164
t
Beta
.597
Sig.
-1.207
.232
5.673
.000
a. Dependent Variable: R_MEDC
Descriptive Statistics
Mean
Std. Deviation
N
R_MEDC
.006759
.1260262
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
117
Lampiran 9 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return JII
1) BUMI
2) INCO a
a
Coefficients
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Standardized
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
(Constant)
.107
.026
R_IHSG
.341
.311
t
Beta
.143
Model
Sig.
4.102
.000
1.098
.277
1
B
(Constant)
-.014
.023
R_IHSG
1.250
.279
t
Beta
.511
Sig.
-.612
.543
4.488
.000
a. Dependent Variable: R_INCO
a. Dependent Variable: R_BUMI
Descriptive Statistics
Descriptive Statistics
Mean
Std. Error
Std. Deviation
Mean
N
Std. Deviation
N
R_BUMI
.115610
.1931972
60
R_INCO
.019234
.1966441
59
R_IHSG
.025117
.0808047
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
118
Lampiran 9 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return JII
3) INTP
4) KLBF a
Coefficients
a
Coefficients
Unstandardized Coefficients Model
1
B
(Constant)
R_IHSG
Std. Error
.005
.012
1.034
.147
Standardized
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Coefficients
t
Beta
.678
Model
Sig.
.441
.661
7.016
.000
1
B
(Constant)
.007
.017
R_IHSG
.903
.201
t
Beta
.508
Sig.
.396
.693
4.493
.000
a. Dependent Variable: R_KLBF
a. Dependent Variable: R_INTP
Descriptive Statistics
Descriptive Statistics
Mean
Std. Error
Std. Deviation
Mean
N
Std. Deviation
N
R_INTP
.031431
.1233163
60
R_KLBF
.029376
.1436376
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
119
Lampiran 9 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return JII
5) PTBA
6) TLKM a
a
Coefficients
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Standardized
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Coefficients
Coefficients
B
(Constant)
R_IHSG
Std. Error
.026
.017
1.139
.206
t
Beta
.587
Model
Sig.
1.473
.146
5.524
.000
1
B
(Constant)
R_IHSG
-.013
.011
.606
.125
t
Beta
.536
Sig.
-1.256
.214
4.833
.000
Descriptive Statistics
Descriptive Statistics
Mean
Std. Error
Std. Deviation
Mean
N
Std. Deviation
N
R_PTBA
.054125
.1567813
60
R_TLKM
.002001
.0914142
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
a. Dependent Variable: R_TLKM
a. Dependent Variable: R_PTBA
120
Lampiran 9 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return JII
7) UNTR
8) UNVR a
a
Coefficients
Coefficients
Model
1
Unstandardized
Standardized
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Coefficients
Coefficients
B
(Constant)
R_IHSG
Std. Error
.014
.014
1.294
.163
t
Beta
.723
Model
Sig.
1.006
.319
7.964
.000
1
B
(Constant)
.014
.010
R_IHSG
.350
.117
t
Beta
.367
Sig.
1.404
.166
3.006
.004
a. Dependent Variable: R_UNVR
a. Dependent Variable: R_UNTR Descriptive Statistics
Mean
Std. Error
Descriptive Statistics
Std. Deviation
N
Mean
R_UNTR
.046237
.1447064
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
121
Std. Deviation
N
R_UNVR
.022534
.0770865
60
R_IHSG
.025117
.0808047
60
Lampiran 9 Hasil SPSS 17 Antara Return IHSG Terhadap Return JII
122
Lampiran 10 SAHAM-SAHAM LQ 45 SEBELUM MENJADI KANDIDAT PORTOFOLIO OPTIMAL PERIODE 2006-2010 DENGAN METODE CUT OFF POINT PERUSHAAN
E(Ri)
AALI ASII BBCA BDMN BLTA BMRI BNBR BNGA BNII INDF INKP ISAT KIJA PGAS MEDC
0,033176 0,033291 0,019173 0,015601 -0,00266 0,030631 0,022143 0,035022 0,032384 0,035659 0,028425 0,013399 0,019275 0,027256 0,06759
Risk Free (SBI) 0,000995 0,000995 0,000995 0,000995 0,000995 0,000995 0,000995 0,000995 0,000995 0,000995 0,000995 0,000995 0,000995 0,000995 0,000995
Excess Return 0,032181 0,032296 0,018178 0,014606 -0,003655 0,029636 0,021148 0,034027 0,031389 0,034664 0,02743 0,012404 0,01828 0,026261 0,066595
βi
Ai
Bi
σm 2
Aij
Bij
ERB
C*
0,969 1,311 1,046 1,114 1,185 1,205 0,982 1,142 0,098 1,158 1,059 0,46 1,301 0,776 0,932
1,948962 4,234006 0,950709 1,251622 -0,24062 3,246489 0,902928 2,775631 0,219723 1,745257 1,037442 0,316991 1,321238 1,56758 4,433324
58,68506 171,8721 54,7058 95,46123 78,0125 132,0023 41,92713 93,15457 0,686 58,30278 40,05289 11,75556 94,03339 46,32123 62,04457
0,00653 0,00653 0,00653 0,00653 0,00653 0,00653 0,00653 0,00653 0,00653 0,00653 0,00653 0,00653 0,00653 0,00653 0,00653
0,033211 4,267216 5,217926 6,469547 6,228927 9,475416 10,37834 13,15397 13,3737 15,11895 16,1564 16,47339 17,79463 19,3622 23,79553
58,68506 230,5572 285,263 380,7242 458,7367 590,739 632,6661 725,8207 726,5067 784,8095 824,8623 836,6179 930,6513 976,9725 1039,017
0,033211 0,024635 0,017379 0,013111 -0,00308 0,024594 0,021536 0,029796 0,320296 0,029934 0,025902 0,026965 0,014051 0,033841 0,071454
0,000157 0,011121 0,011902 0,012118 0,01018 0,012738 0,013207 0,014965 0,015203 0,016119 0,01652 0,016644 0,016419 0,017133 0,01996
Sumber : Saham LQ 45 sebelum menjadi kandidat portofolio optimal periode 2006-2010
122
Lampiran 11 SAHAM-SAHAM LQ 45 SETELAH MENJADI KANDIDAT PORTOFOLIO OPTIMAL PERIODE 2006-2010 DENGAN METODE CUT OFF POINT Excess Return
Beta (βi)
Ai
Bi
σm2
Aij
Bij
ERB
C*
Zi
Xi
E(Rm)
α Portofolio
0,033176
Risk Free (BI) 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
PERUSHAAN
E(Ri)
AALI
βi Portofolio
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) =
Sumber : Saham LQ 45 setelah menjadi kandidat portofolio optimal periode 2006-2010
123
0,042879354
Lampiran 12 SAHAM-SAHAM JII SEBELUM MENJADI KANDIDAT PORTOFOLIO OPTIMAL PERIODE 2006-2010 DENGAN METODE CUT OFF POINT Excess Return 0,11462
Beta (βi) 0,341
Ai
Bi
σm2
Aij
Bij
ERB
C*
0,11561
Risk Free (BI) 0,000995
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
PERUSAHAAN
E(Ri)
BUMI 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
124
Lampiran 13 SAHAM-SAHAM JII SETELAH MENJADI KANDIDAT PORTOFOLIO OPTIMAL PERIODE 2006-2010 DENGAN METODE CUT OFF POINT
Excess Return
Beta (βi)
Ai
Bi
σm2
Aij
Bij
ERB
C*
Zi
Xi (100%)
E(Rm)
α Portofolio
βi Portofolio
0,11561
Risk Free (BI) 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
PERUSAHAAN
E(Ri)
BUMI
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) =
Sumber : Saham JII setelah menjadi kandidat portofolio optimal periode 2006-2010
125
0,05634
