OPTIMALISASI PORTOFOLIO PADA INDEX LQ-45 DENGAN MEMBANDINGKAN METODE SINGLE INDEX MODEL DAN CONSTANT CORRELATION PERIODE AGUSTUS 2009-JULI 2012
Edgar Pandu Putra, Dosen pembimbing Sarwo Edy Handoyo, Universitas Bina Nusantara Jalan Pramuka Sari 3, Rawasari, Jakarta 10570 Telp : 085691806900 Email :
[email protected]
Abstrak
The purpose of this study to determine the combination of stocks that can form the optimal portfolio and analyze the different levels of return and risk portfolios are formed using the method of single index models and constant correlation. This research method is to simulate the formation of optimal portfolios using the single index model and the constant correlation, by taking shares incorporated in the LQ-45 index during the period August 2009 to July 2012. Portfolios are formed by the method of single index model consists of UNTR, GGRM, KLBF, ASII, BBRI, BBCA, INDF, BBNI, and BMRI. Obtained from the portfolio expected return of 18.828% and a risk of 2.494%. While portfolios are formed by the constant correlation method consist of ASII, GGRM, INTP, JSMR, KLBF, PTBA, SMGR, and UNTR. Obtained from the portfolio expected return of 19.707% and a risk of 1.584%. Based on portfolio performance assessment conducted, showed that portfolios formed with constant correlation method is superior portfolio formed by the method of
single index models, but based on the hypothesis test average difference (t test) showed that the rate of return and risk resulting from the two methods did not differ significantly. (EPP)
Keywords: Method of single index models, constant correlation method, the optimal portfolio.
Abstrak
Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui kombinasi saham yang dapat membentuk portofolio optimal dan menganalisis perbedaan tingkat return dan risk portofolio yang dibentuk dengan menggunakan metode single index model dan constant correlation. Metode penelitian ini adalah dengan melakukan simulasi pembentukan portofolio optimal menggunakan metode single index model dan constant correlation, dengan mengambil saham yang tergabung dalam index LQ-45 selama periode Agustus 2009 sampai dengan Juli 2012. Portofolio yang dibentuk oleh metode single index model terdiri dari UNTR, GGRM, KLBF, ASII, BBRI, BBCA, INDF, BBNI, dan BMRI. Dari portofolio tersebut didapat expected return sebesar 18,828% dan risk sebesar 2,494%. Sedangkan portofolio yang dibentuk oleh metode constant correlation terdiri dari ASII, GGRM, INTP, JSMR, KLBF, PTBA, SMGR, dan UNTR. Dari portofolio tersebut didapat expected return sebesar 19,707% dan risk sebesar 1,584%. Berdasarkan penilaian kinerja portofolio yang dilakukan, didapatkan hasil bahwa portofolio yang dibentuk dengan metode constant correlation lebih unggul dibandingkan portofolio yang dibentuk dengan metode single index model, namun berdasarkan uji hipotesis beda rata-rata (uji T)
menunjukan bahwa tingkat return dan risk yang dihasilkan dari kedua metode tidak berbeda secara signifikan. (EPP)
Kata Kunci : Metode single index model, metode constant correlation, portofolio optimal
PENDAHULUAN Latar Belakang Penelitian Guna menciptakan kehidupan yang lebih baik di masa depan, perlu adanya sebuah upaya untuk mempersiapkannya, salah satu caranya adalah dengan berinvestasi. Secara umum investasi dikenal sebagai suatu bentuk penundaan konsumsi saat ini untuk konsumsi di masa yang akan datang. Atau dapat disimpulkan bahwa investasi adalah kegiatan untuk menanamkan harta ataupun modal baik pada aktiva riil maupun aktiva finansial pada suatu unit usaha atau pendanaan dengan maksud memperoleh keuntungan pada masa yang akan datang. Dalam berinvestasi ada dua faktor yang paling dipertimbangkan oleh investor, yaitu tingkat pengembalian (return) dan risiko (risk). Dua faktor ini merupakan hal yang berlawanan, dalam arti investor menyukai return yang tinggi dan tidak begitu menyukai risiko yang tinggi. Pada kenyataan terdapat hubungan yang alami antara besarnya pengembalian dan besarnya risiko, karena semakin besar pengembalian yang diharapkan maka akan semakin besar pula risiko yang akan dihadapi atau tingkat pengembalian yang tinggi akan selalu diikuti dengan tingkat risiko yang tinggi pula. Pasar modal merupakan suatu alternative investasi yang dapat mendatangkan keuntungan financial bagi investor individual maupun institusional. Namun agar memperoleh keuntungan financial, dibutukan suatu pemahaman karena menurut Pasaribu (2008:2) : “Shares of companies that go public is a commodity-risk investment, because it is sensitive to changes - changes that occur, whether the change in the country and change from outside the country. These change certainly a risk for investors”. Yang artinya : ”Saham perusahaan yang go public adalah komoditi investasi yang berisiko, karena bersifat peka terhadap perubahan yang terjadi, baik perubahan di dalam negeri maupun perubahan dari luar negeri. Perubahan-perubahan ini tentunya merupakan risiko bagi investor”.
Untuk itulah sebagai seorang investor yang pintar, penting untuk memperhatikan bagaimana investasi dapat menghasilkan pengembalian yang optimal pada tingkat risiko yang dapat diterima. Hal seperti ini bisa kita dapatkan jika kita membentuk sebuah portofolio, dengan membentuk portofolio maka saham-saham pilihan kita dapat terdiversifikasi sehingga berguna sebagai alat untuk meminimalisir risiko yang dapat di timbulkan oleh berbagai kondisi. Sedangkan untuk memaksimalkan return yang didapat, diperlukan suatu metode untuk memilih saham-saham yang kemudian dimasukan kedalam portofolio yang dibuat. Oleh karena itu memilih suatu metode tersebut harus dilakukan secara cermat agar nantinya diperoleh suatu metode yang tepat guna mengoptimalkan pembentukan portofolio. Metode single index model dan constant corellation dapat menjadi alternative investor guna memilih metode dalam membentuk suatu portofolio yang optimal nantinya. Kedua metode ini cukup familiar serta relative lebih mudah digunakan dalam membentuk suatu portofolio yang optimal. Menurut Pasaribu (2010:1) : “Likuiditas saham berhubungan positif terhadap harga ekuitas. Likuiditas yang semakin meningkat akan menurunkan biaya modal ekuitas dengan mengurangi kompensasi yang diminta investor untuk atas susahnya untuk menjual saham yang dimilikinya tersebut”. Index LQ-45 dipilih karena saham-saham yang berada di index tersebut merupakan saham-saham yang memiliki karakteristik cenderung stabil. Atau dengan kata lain saham-saham tersebut termasuk sahamsaham yang mudah diperjual-belikan (liquid) baik dalam kondisi pasar lemah maupun kuat, sehingga dengan mudahnya saham-saham LQ-45 diperjual-belikan maka akan dapat menunjukkan suatu portofolio yang optimal. Berdasarkan uraian di atas maka dilakukan penelitian dengan judul “Optimalisasi Portofolio pada Index LQ-45 dengan Membandingkan Metode Single Index Model dan Constant Correlation Periode Agustus 2009-Juli 2012”.
Ruang Lingkup Penelitian Untuk mempersempit pembahasan agar tidak terlalu luas dan menjadi tidak relevan dengan object permasalahan, maka permasalahan yang dibahas sebagai berikut: 1.
Menyusun portofolio yang berasal dari saham-saham index LQ-45 selama periode Agustus 2009-Juli 2012, dengan single index model dan constant correlation menggunakan excess return to beta dan excess return to standard deviation, serta cut-off point.
2.
Membandingkan metode mana yang lebih baik untuk digunakan dalam pembentukan portofolio optimal, dengan menganalisis perbedaan tingkat return serta risk dari portofolio yang dibentuk menggunakan single index model dan constant correlation.
Tujuan dan Manfaat Penelitian 1.
Mengetahui kombinasi saham apa saja yang dapat membentuk portofolio optimal.
2.
Menganalisis perbedaan tingkat return dan risk portofolio yang dibentuk dengan menggunakan metode single index model dan constant correlation.
METODE PENELITIAN Jenis dan Sumber Data Mengacu pada pendapat Supranto (2009) penelitian yang dalam pengumpulan data dan pengungkapan hasilnya menggunakan angka, maka penelitian tersebut dinamakan penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif menggunakan pendekatan saintifik yang berfungsi untuk menguji hipotesis dan menjawab pertanyaan penelitian dengan menggunakan pengujian statistic. Masih mengacu pada pendapat Supranto (2009) data yang telah diperoleh dan telah diolah oleh pihak lain, yang biasanya telah dipublikasi disebut data sekuder. Sehingga sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, kerena sumber data dalam penelitian ini berupa index LQ-45, harga saham,
dan BI rate yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia, Bank Indonesia, dan
www.duniainvestasi.com. Adapun data yang diperoleh guna penelitian ini antara lain: 1.
Index LQ 45: Index ini terdiri dari 45 saham yang memiliki likuiditas dan kapitalisasi yang cukup tinggi karena sebelum tercatat saham-saham tersebut telah melalui beberapa kriteria tertentu. Penelitian ini difokuskan pada data saham yang terdaftar pada index LQ-45, selama periode pengamatan Agustus 2009-Juli 2012 yang di terbitkan Bursa Efek Indonesia, setiap 6 bulan.
2.
Harga saham: Harga saham yang digunakan adalah harga penutupan (close price), dari masingmasing perusahaan yang diteliti merupakan saham-saham yang termasuk dalam index LQ-45, selama periode pengamatan Agustus 2009-Juli 2012.
3.
Risk free: Risk free yang digunakan didapat dari BI rate yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia (BI). BI rate adalah suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau arah kebijakan moneter yang ditetapkan oleh bank Indonesia dan diumumkan kepada publik.
Penentuan Jumlah Sampel Metode sampling sistematis yang digunakan yaitu pengambilan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut. Pengambilan anggota populasi dilakukan dengan beberapa seleksi. Untuk itu, data (saham) yang diambil sebagai sampel adalah data-data yang lolos seleksi dan sesuai dengan kriteria pemilihan, yaitu: saham yang masuk selama 6 periode secara berturut-turut kedalam index LQ-45, dengan asumsi bahwa saham tersebut adalah saham yang memiliki kapitalisasi pasar dan likuiditas sesuai dengan kriteria yang ditetapkan index LQ-45.
Metode Pengambilan Sampel Pengumpulan data adalah suatu prosedur yang sistematik dan standar untuk memperoleh data yang diperlukan. Dengan kata lain pengumpulan data merupakan salah satu bagian dalam penelitian, yaitu suatu kegiatan pengadaan data untuk keperluan penelitian. Mengacu pada pendapat Supranto (2009) suatu cara pemilihan element-element dari populasi untuk menjadi anggota sampel dimana setiap element tidak mendapat kesempatan yang sama untuk dipilih kembali disebut bukan cara acak (nonrandom/nonprobability sampling). Mengacu pada pendapat tersebut, penelitian ini menggunakan metode nonprobability sampling, karena metode ini melakukan seleksi sampel berdasarkan pada kriteria tertentu atau judgement sampling, sehingga tidak memungkinkan setiap element dari populasi untuk dipilih kembali.
Metode Analisis Data Metode yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan microsoft excell, dan juga rumus yang sesuai dengan penelitian pembentukan portofolio optimal. Metode ini terbagi ke dalam empat tahapan, yang pertama adalah tahapan analisis saham individual, kemudian yang kedua adalah analisis pembentukan portofolio dengan single index model, dan selanjutnya tahap yang ketiga adalah analisis
pembentukan portofolio dengan constant correlation. Serta tahapan yang terakhir adalah tahap penilaian kinerja portofolio.
Metode Penyajian Data Mengacu pada Supranto (2009) data yang didapat tidak hanya cukup dikumpulkan dan diolah, tetapi juga perlu disajikan dalam bentuk yang mudah dibaca dan dimengerti oleh pengambil keputusan. Mengacu pada pendapat tersebut sehingga data yang disajikan dalam penelitian ini berbentuk tabel, gambar, maupun grafik yang digunakan untuk memudahkan pemahaman terhadap penelitian ataupun untuk mendukung penelitian lebih lanjut. Data yang disajikan terdapat dalam bagian isi penelitian maupun dalam bagian lampiran yang dapat memberikan gambaran serta informasi yang jelas.
Uji Statistik Analisis statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji normalitas dan uji beda rata-rata (Paired sample t-test) untuk mengetahui apakah tingkat return dan risiko portofolio yang terbentuk menggunakan single index model berbeda secara signifikan atau tidak signifikan dengan portofolio yang terbentuk dengan constant correlation. Adapun dalam perhitungannya menggunakan software statistical package for the social sciences ke 21 atau yang lebih dikenal SPSS 21.0.
ANALISIS DAN BAHASAN Pembentukan Portofolio dengan Single Index Model Untuk dapat menilai kinerja suatu saham, perlu dilakukan suatu seleksi berdasarkan kriteria excess return to betta (ERB). Hanya saham yang memiliki ERB yang akan digunakan. Setelah mengetahui saham yag memiliki ERB positive langkah selanjutnya adalah menghitung cut-off point untuk mengetahui saham apa saja yang dimasukan kedalam portofolio. Berikut adalah perhitungan ERb dan nilai cut-off point.
Tabel 2 Menentukan ERB dan Batas Cut-Off Point No
Kode Efek
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
UNVR PTBA SMGR INTP JSMR UNTR GGRM KLBF AALI ASII
ERB
0,94802 0,68144 0,60807 0,25686 0,23424 0,21739 0,20557 0,19672 0,19042 0,13604
C*
0,00174 0,00138 0,00123 0,00072 0,00050 0,00043 0,00041 0,00040 0,00040 0,00035
No
Kode Efek
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
BBRI BBCA INDF ITMG BBNI BMRI INDY ADRO LPKR ENGR
ERB
0,09370 0,08946 0,08468 0,08320 0,07825 0,06701 0,06245 0,05488 0,02375 0,01795
C*
0,00030 0,00026 0,00025 0,00025 0,00023 0,00020 0,00020 0,00020 0,00020 0,00019
Menentukan Persentase Optimal Alokasi Dana Setelah mendapat batasan cut-off point dan memilih saham yang masuk kedalam portofolio, langkah selanjutnya adalah menghitung persentase alokasi dana yang diberikan pada tiap saham. Namun Untuk dapat meningkatkan efisiensi serta optimalisasi dari portofolio yang terbentuk, maka dilakukan penambahan kriteria saham yang akan dimasukan kedalam portofolio. Saham yang memiliki alokasi persentase di bawah 5% tidak akan dimasukan kedalam portofolio. Kriteria ini ditentukan dengan 2 asumsi. Pertama dalam melakukan investasi di pasar modal, terutama saham, transaksi yang dilakukan harus memenuhi batas minimal pembelian maupun penjualan dengan satuan minimal yang disebut lot (500 lembar). Persentase alokasi yang terlalu kecil tidak akan menghasilkan kentungan yang maksimal. Hal ini dikarenakan setiap transaksi dikenakan fee baik membeli dan menjual, sehingga yang berdampak secara langsung kepada pendapatan yang diterima. Asumsi kedua adalah dengan jumlah saham yang dipersempit akan memberikan kesempatan investor untuk berkonsentrasi lebih dalam proses pengamatan portofolio yang dimiliki. Namun jika hal ini dilakukan maka terdapat beberapa alokasi yang tidak terpakai. Guna mencapai persentase maksimal (100%) maka dilakukan kembali proses perhitungan persentase alokasi dana dengan saham yang memenuhi kriteria yang telah disebutkan di atas. Berikut adalah persentase alokasi dana saham pembentuk portofolio ;
Tabel 3 Alokasi Dana Saham yang Memenuhi Kriteria Tambahan No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total
Kode Efek
Zi
Xi
UNTR GGRM KLBF ASII BBRI BBCA INDF BBNI BMRI
28,95606 12,22715 12,56496 20,97245 16,91175 22,43086 11,02991 12,84965 32,42704 170,3698
16,996% 7,177% 7,375% 12,310% 9,926% 13,166% 6,474% 7,542% 19,033% 100%
Optimalisasi Portofolio dengan Constant Correlation Sama seperti perhitungan dengan menggunakan excess return to betta pada metode single index model, perhitungan dengan motoda constant correlation yang menggunakan excess return to standart deviation dalam memilih saham pembentuk portofolio yang optimal, juga hanya mengambil saham yang memiliki ERS yang positive. Namun Perhitungan cut-off point pada metode constant correlation sedikit berbeda dengan metode single index model. Pada metode constant correlation, terlebih dahulu dilakukan perhitungan ρ, yang diartikan sebagai koefisien korelasi. Mengacu pada pendapat Wardani (2009), perhitungan koefisien korelasi dapat menngunakan rumus excel correl. Correl menghitung koefisien korelasi antar realized return saham A dengan realized return saham B. Berikut tabel perhitungan ERS dan nilai cut-off point :
Tabel 4 Menentukan ERS dan Batas Cut-Off Point
No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Kode Efek
ERB
C*
AALI ADRO ANTM ASII BBCA BBNI BBRI BMRI BUMI GGRM INDF INDY
0,48097 0,90744 0,99619 2,50167 1,88723 1,52137 1,81117 1,57988 0,32125 2,97372 1,54527 0,43116
0,09962 0,15570 0,14589 0,31957 0,21377 0,15480 0,16726 0,13357 0,02504 0,20054 0,09763 0,02562
No 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Kode Efek
INTP ITMG JSMR KLBF LSIP PTBA SMGR UNTR UNVR
ERB
1,90045 1,19155 3,14546 3,91448 1,29577 1,75270 2,73411 3,97191 1,51044
C*
0,10660 0,06329 0,15864 0,18794 0,05676 0,07356 0,11012 0,15378 0,05630
Menentukan Persentase Optimal Alokasi Dana Setelah mengetahui nilai cut-off point dan memilih saham yang masuk kedalam portofolio, langkah berikutnya adalah menghitung persentase alokasi dana yang diberikan pada tiap saham. Berikut adalah tabel yang menampilkan persentase alokasi dana masing-masing saham.;
Tabel 5 Alokasi Dana Saham yang Memenuhi Kriteria Tambahan No 1 2 3 4 5 6 7 8
Kode Efek
Zi
ASII GGRM INTP JSMR KLBF PTBA SMGR UNTR
Xi
31,10252 28,87215 28,71421 50,81715 78,39798 35,79395 57,04750 93,30580 404,05120
Total
7,70% 7,15% 7,11% 12,58% 19,40% 8,86% 14,12% 23,09% 100,00%
Sama seperti metode single index model, metode constant correlation juga melakukan kriteria tambahan, dengan asumsi yang sebelumnya telah disebutkan pada metode single index model sebelumnya.
Evaluasi Kinerja Portofolio dengan Index Sharpe Ukuran kinerja portofolio sebaiknya menjadi aspek kunci dalam proses pengambil keputusan investasi. Hal ini dikarenakan perangkat tersebut memberikan informasi yang diperlukan bagi investor dalam memilih metode portofolio mana yang sebaiknya digunakan. Untuk itu perlu adanya suatu tolak ukur dalam melakukan penilaian kinerja.
Tabel 6 Perbandingan Kinerja Portofolio Berdasarkan Rasio Index Sharpe Portofolio Pasar Single Index Model Constant Correlation
Return
Risk
0,091453 0,188284 0,19707
0,042936 0,024942 0,015835
Risk Free
7,67E-05 7,67E-05 7,67E-05
Hasil Kinerja
2,128185773 7,545795208 12,44028424
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa portofolio terbaik tidak hanya dilihat dari return yang dihasilkan, tetapi juga melihat hasil risiko yang disesuaikan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa
portofolio terbaik adalah portofolio yang terbentuk dengan metode constant correlation, metode ini bukan hanya memiliki tingkat pengembalian yang relative lebih tinggi, melaikan juga memiliki risiko yang lebih bisa diterima.
Uji Statistik Untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara portofoio yang dibentuk oleh metode single index model dam constant correlation maka dilakukan uji analisis perbandingan rata-rata (paired sample t-test). Metode tersebut dilakukan untuk menguji perbandingan dua rata-rata sample yang berpasangan. Berikut tabel yang berisi uji perbandingan dua rata-rata antara expected return dari portofolio yang dibentuk dengan menggunakan metode single index model dan constant correlation :
Tabel 7 Uji Beda Return Portofolio yang Dibentuk dengan SIM dan CC
Return Paired Samples Test Paired Differences Mean
t
Std.
Std. Error
Deviation
Mean
Lower
Upper
.01827
.00646
-.01911
.0114
-.0038
df
Sig. (2tailed)
95% Convidence
-,593
7
,572
Pair 1 Sim-CC
Tabel 8 Uji Beda Risk Portofolio yang Dibentuk dengan SIM dan CC Risk Paired Samples Test Paired Differences Mean
Pair 1 Sim- CC
.00353
Std.
Std. Error
t
Sig. df (2-tailed)
95% Confidence
Deviation
Mean
Lower
Upper
.00584
.0020
-.0013
.0084
1,709
7
,131
Dari kedua metode pengujian dalam menyusun paired sampel T test juga disimpulkan bahwa Ha2 tidak dapat diterima. Hal ini mengartikan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara risk yang terbentuk dengan metode single index model dan constant correlation menurut olah data statistic paired sample t-test.
Simpulan dan Saran Simpulan Penelitian ini telah melakukan pembentukan portofolio optimal dengan metode single index model dan constant correlation, dengan menggunakan data saham per 6 bulan selama periode Agustus 2009 sampai dengan Juli 2012. Saham pembentuk portofolio optimal diambil dari index LQ-45 dimana index tersebut memiliki 70% dari nilai kapitalisasi pasar. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat diambil suatu kesimpulan, yaitu : 1.
Dengan menggunakan metode single index model dihasilkan 9 saham pembentuk portofolio optimal yaitu; UNTR, GGRM, KLBF, ASII, BBRI, BBCA, INDF, BBNI, dan BMRI. Dari portofolio tersebut didapat expected return sebesar 18,828% dan risk sebesar 2,494%.
2.
Dengan menggunakan metode constant correlation dihasilkan 8 saham pembentuk portofolio optimal yaitu; ASII, GGRM, INTP, JSMR, KLBF, PTBA, SMGR, dan UNTR. Dari portofolio tersebut didapat expected return sebesar 19,707% dan risk sebesar 1,584%. yang sebagian besar didominasi oleh saham dari industri konsumsi serta industri perdagangan, jasa, dan investasi. Portofolio tersebut memiliki expected return sebesar 19,707%, dan risk sebesar 1,584%.
3.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan terdapat perbedaan return dan risk antara portofolio optimal yang dibentuk dengan metode single index model dan constant correlation. Portofolio optimal yang dibentuk dengan metode constant correlation memiliki kinerja yang lebih baik jika dibandingkan dengan portofolio optimal yang dibentuk dengan metode single index model. Hal ini terlihat dari return yang lebih kecil 0,910% dibandingkan Portofolio optimal yang dibentuk dengan metode constant correlation. Dilihat dari risk yang dihasilkan portofolio yang dibentuk dengan constant correlatin juga mempunyai kinerja yang lebih baik jika dibandingkan dengan portofolio optimal yang dibentuk dengan metode single index model. Hal ini dapat dilihat dari risk yang dihasilkan portofolio yang dibentuk dengan constant correlation lebih kecil 0,879% dibandingkan risk yang didapat dari portofolio optimal yang dibentuk dengan metode single index model. Berdasarkan uji paired sampel t-test disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara expected return dan risk yang dibentuk dengan metode single index model dan constant correlation. Sehingga hipotesis alternative dalam penelitian ini ditolak.
Saran Menyadari banyaknya kekurangan dari penelitian ini. Untuk itu diperlukan beberapa saran untuk penelitian selanjutnya guna memperbaiki dan menyempurnakannya. Berikut beberapa saran yang diberikan : 1.
Pada penelitian selanjutnya disarankan untuk memperhitungkan kondisi fundamental setiap saham, volume perdagangan, serta variabel mikro lainnya. Karena diharapkan penentuan portofolio optimal lebih akurat.
2.
Menggunakan index lainnya dalam pemilihan saham pembentuk portofolio, seperti bisnis-27, pefindo-25, serta JII.
3.
Untuk menguji apakah terdapat perbedaan antara portofolio yang dibentuk dengan metode single index model dan constant correlation, maka saham pembentuk portofolio sebaiknya lebih diperbanyak. Hal ini bisa dilakukan dengan cara menghilangkan criteria tambahan yang dilakukan dalam penelitian ini. Namun jika hal ini dilakukan maka peneliti diharapkan menggunakan metode lain guna memantau portofolio yang dimilikinya.
Referensi Angela H.Y Leung. (2009). Portofolio selection and risk management : an introduction empiral demonstration and R- application, for stock portofolio. Thesis S2. University of California, Los Angeles. Bank Indonesia. (2013). http://www.bi.go.id/web/id/Moneter/BI+Rate/Data+BI+Rate Bursa Efek Indonesia. (2013). http://www.idx.co.id/id/berandaperusahaantercata/pengumumanemite en.aspx. Darmadji. T., Fakhruddin. H. M. (2011). Pasar modal di Indonesia. (edisi-3). Jakarta: Salemba Empat Duniainvestasi.com. (2013). http://www.duniainvestasi.com/bei/. Felix. (2011). Optimalisasi portofolio saham index LQ-45 dengan single index model pada periode Januari 2008-Desember 2010. Skripsi S1. Universitas Bina Nusantara,Jakarta. Hartono, Jogianto. (2011). Teori portofolio dan analisis investasi. (edisi-7). Yogyakarta:BPFE. Hirt, Geoffrey A. dan Block, Stanley B. (2008). Fundamentals of Investment Management (9th ed.). New York: McGraw-Hill. Pasaribu, B.F Rowland. (2009). Stock Portfolio With Fama-French Model In Indonesia Stock Exchange. Journal of Accounting and Business, 9(1),1-12.
Pasaribu, B.F Rowland. (2008). The Influence Of Corporate Fundamentals To ITS Stock Price. Journal of Economic, and Business, 2(2), 101-113. Pasaribu, B.F Rowland. (2010). Value at Risk- Portfolio : and Stock Liquidity. Journal of Economic, and Business, 21(2), 105-127. Priyatno, Duwi. (2012). Belajar cepat olah data statistic dengan SPSS. (edisi-1).Yogyakarta: Andi Offset Rosdiana, Riska. (2012). Analisis optimalisasi portofolio saham syariah. Skripsi S1. Universitas Diponegoro, Semarang. Sunariyah, S.E. M.Si. (2011). Pengantar pengetahuan pasar modal. (edisi-6). Yogyakarta:UPP STIM YKPN. Supranto, J. (2009). Statistik teori dan aplkasi. (edisi-7). Jakarta: Erlangga. Tandelilin, Eduardus. (2010). Portofolio dan investasi. (edisi-1). Yogyakarta: Kanisius. Umanto, Eko. (2008). Analisis dan penilaian kinerja portofolio optimal saham-saham LQ-45. Jurnal ilmu Organisasi dan Administrasi, 15(3), 178-187. Widyantini, Rahayu. (2005). Single index model and constant correlation untuk optimalisasi portofolio: Analisa saham di Bursa Efek Jakarta. Tesis S2 tidak dipublikasikan. Universitas Indonesia,Depok.
Riwayat Penulis Edgar Pandu Putra lahir di kota Jakarta pada 17 Juni 1991. Penulis menamatkan pendidikan S1di Universitas Bina Nusantara dalam bidang akuntansi pada tahun 2013.
