Tpm Artikel (google Sor).docx

Halaman 1

ICVHE ke-2 Konferensi Internasional ke-2 tentang Pendidikan Tinggi Kejuruan (ICVHE) 2017 "Pentingnya Memajukan Pendidikan Vokasi untuk Memenuhi Tuntutan Buruh Kontemporer ” Volume 2018 Kertas konferensi Efektivitas Pemilihan Portofolio Menggunakan Model dan Broker Markowitz Rekomendasi di Bursa Indonesia Pertukaran (Penambangan, Pertanian, dan Industri Infrastruktur) Vindaniar Y. Putri Program Vokasi, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia Abstrak Artikel ini menganalisis efektivitas Pemilihan Portofolio Menggunakan Markowitz Model dan rekomendasi broker di Bursa Efek Indonesia (Pertambangan, Pertanian, dan Industri Infrastruktur) pada 2016. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan yang lebih efektif antara Model Markowitz dan rekomendasi broker untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan pengembalian yang diharapkan dalam portofolio investor. Penelitian telah digunakan pendekatan kuantitatif dan kualitatif. Model penelitian yang digunakan adalah Model Markowitz untuk membagi dan menentukan proporsi stok secara kuantitatif. Di samping itu, rekomendasi broker juga digunakan untuk menentukan stok secara kualitatif komparatif dengan Model Markowitz. Setelah itu, saham dari Markowitz Model dan rekomendasi broker diamati selama tiga bulan setiap minggu untuk hitung stok dan pengembalian portofolio. Selain itu, regresi OLS dilakukan untuk menganalisis efektivitas Model Markowitz dan rekomendasi broker. Itu Hasil artikel ini menunjukkan bahwa Model Markowitz lebih efektif untuk digunakan sebagai alat pemilihan portofolio daripada rekomendasi broker. Kata kunci: Model Markowitz, broker, pemilihan portofolio, regresi OLS, saham pasar 1. Perkenalan Ada banyak jenis sekuritas di pasar modal saat ini internasional atau lokal dapat menyebabkan perluasan sekuritas aset bagi investor. Kondisi ini menjadikan investor

memiliki risiko dan tingkat pengembalian pada tingkat yang sama atau bahkan risiko lebih kecil dari tingkat kembali. Selain itu, investor yang baik akan dapat mendiversifikasi aset mereka di antara industri mencoba / sektor, yang akan menghasilkan risiko yang lebih rendah dan pengembalian yang diharapkan lebih tinggi untuk portalnya folio. Kemungkinan untuk mencapai risk-return-trade-off dalam beberapa jenis sekuritas yang didukung Cara mengutip artikel ini : Vindaniar Y. Putri, (2018), “Efektivitas Pemilihan Portofolio Menggunakan Model Markowitz dan Rekomendasi Pialang di Bursa Efek Indonesia (Industri Pertambangan, Pertanian, dan Infrastruktur) ”dalam Konferensi Internasional ke-2 tentang Pendidikan Tinggi Kejuruan (ICVHE) 2017 “Pentingnya di Memajukan Pendidikan Kejuruan untuk Bertemu Tuntutan Buruh Kontemporer”, KNE Ilmu Sosial, halaman 1603- 1615 . DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1603 Penulis yang sesuai: Vindaniar Y. Putri [email protected] Diterima: 8 Juni 2018 Diterima: 17 Juli 2018 Diterbitkan: 8 Agustus 2018 Layanan penerbitan disediakan oleh Pengetahuan E Vindaniar Y. Putri. Artikel ini didistribusikan berdasarkan ketentuan yang Creative Commons Lisensi Atribusi , yang memungkinkan penggunaan tanpa batas dan redistribusi dengan ketentuan bahwa penulis asli dan sumbernya adalah dikreditkan. Seleksi dan Peer-review di bawah tanggung jawab ke-2 Komite Konferensi ICVHE. Halaman 2

ICVHE ke-2 dengan pengembalian tahunan dan standar deviasi dari masing-masing saham akan menghasilkan pengembalian optimal secara keseluruhan.

Secara umum, investasi portofolio adalah diversifikasi dalam beberapa instrumen investasi dilakukan oleh investor atau institusi individu. Tujuan investor untuk membentuk portofolio lio oleh instrumen investasi apa pun hanya untuk mengurangi risiko. Diversifikasi sangat Penting untuk dilakukan karena sebagian besar investor masih menghindari risiko. Lebih banyak instrumen investasi dipilih, maka semakin banyak risiko dapat diminimalkan. Fokus artikel ini adalah pada investasi saham yang dapat diperdagangkan melalui saham bertukar. Oleh karena itu, ada beberapa modifikasi dari teori pengembangan Robert Ang. oping portofolio investasi. 2. Tinjauan Sastra 2.1. Portofolio Ketika mengelola aset, investor harus memilih dan menggabungkan dalam komposisi tertentu dan proporsi sehingga dapat mencapai titik optimal antara risiko dan yang dibutuhkan kembali. Kombinasi aset dalam kesatuan disebut investasi portofolio (Bayumashudi, 2006). Selain itu, Frank J. Fabozzi (1999) menyatakan bahwa teori portofolio dikaitkan dengan pemilihan portofolio, yang dapat memaksimalkan pengembalian investasi sesuai dengan risikonya itu bisa diterima. Melalui model kuantitatif dan data historis, teori ini adalah mampu menghitung tingkat pengembalian portofolio yang diharapkan dan risiko portofolio yang dapat diterima, juga menunjukkan cara membentuk portofolio yang optimal (Nuraida, 2004). Portofolio juga memiliki tingkat pengembalian dan tingkat risiko yang sama dengan aset investasi lainnya. Namun, membentuk portofolio adalah upaya untuk membuat trade-off terbaik antara risiko dan kembali. Risiko rendah tidak berarti akan memuaskan investor karena cenderung menghasilkan pengembalian rendah. Sebaliknya, pengembalian tinggi biasanya berkorelasi dengan tingkat pengembalian tinggi. Rasional investor akan mencari kombinasi terbaik antara risiko dan pengembalian untuk portofolionya (Bayumashudi, 2006). 2.2. Model portofolio Markowitz

Harry Markowitz memperkenalkan teori portofolio untuk pertama kalinya. Bersama temannya, William Sharpe, pendiri teori pasar modal, mendapat gelar bangsawan pada Oktober 1990. Secara kuantitatif, Markowitz menunjukkan bagaimana portofolio yang terdiversifikasi mampu meminimalkan risiko. Pelabuhanrisiko folio tidak hanya tentang rata-rata tertimbang dari setiap saham / aset dalam portofolio, tetapi DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1604 Halaman 3

ICVHE ke-2 juga mempertimbangkan korelasi antar saham. Konsep statistik seperti koefisien korelasi dan kovarian dalam hal ini sangat penting. Pendekatan Markowitz dalam mengembangkan portofolio adalah bahwa investor harus mengevaluasi mereka portofolio berdasarkan pengembalian yang diharapkan dan risiko, yang diukur dengan standar penyimpangan. Markowitz kemudian menerbitkan konsep yang disebut portofolio efisien. Efisien portofolio adalah portofolio, yang memiliki risiko terkecil untuk pengembalian yang diharapkan sama, atau pengembalian yang diharapkan terbesar untuk risiko yang sama. 3. Metodologi Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Adapun data dilakukan dengan dua cara, yaitu studi literatur dan studi lapangan. Studi literatur dilakukan oleh buku-buku dan lainnya makalah ilmiah dan jurnal yang dapat mendukung penelitian. Studi lapangan dilakukan oleh mengumpulkan data sekunder yang akan digunakan untuk proses data. Penelitian ini menggunakan data mingguan dengan periode selama September 2014 hingga September 2016. Semua data dalam Rupiah Indonesia dan dari database Datastream. 3.1. Model penelitian Saham untuk dimasukkan ke dalam portofolio harus memiliki korelasi negatif satu sama lain. Sanakedepan, pertama-tama kita harus menghitung korelasi antar sektor di Indonesia

bursa efek (BEI). BEI membagi anggota perusahaan mereka menjadi 10 sektor, seperti pertanian, pertambangan, industri dasar, aneka barang, barang konsumsi, properti dan nyata perkebunan, infrastruktur, keuangan, perdagangan dan jasa, dan sektor manufaktur. Setelah kami membuat perhitungan korelasi melalui Microsoft excel, memperoleh data yang dimiliki korelasi negatif adalah sektor: T 1: Korelasi negatif antara industri di Bursa Efek Indonesia (BEI). Industri Korelasi Koefisien Pertanian - barang bagus –0.271421004 Pertanian - Properti –0.037056805 Pertanian - Infrastruktur –0.170266747 Penambangan - Barang konsumen –0.643719949 Penambangan - Perdagangan –0.030515168 Lain-lain - Barang konsumsi –0.228777374 DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1605 Halaman 4

ICVHE ke-2 Dari Tabel 1, kita dapat memilih beberapa perusahaan dari setiap industri yang memiliki korelasi negatif seperti pertanian, pertambangan, dan industri infrastruktur. Yang dipilih perusahaan adalah perusahaan dalam posisi dewan 1 atau saham blue chip, modal pasar besarisasi dalam setiap, nilai perdagangan tinggi, dan berdasarkan rekomendasi pialang. Makelar rekomendasi didasarkan pada laporan analis ekuitas dari Juli 2016 hingga September 2016. Rinciannya adalah sebagai berikut: T 2: Kapitalisasi pasar dan nilai perdagangan dari pertanian, pertambangan, dan industri infrastruktur.

PERUSAHAAN KODE TV (dalam Bio Rp) CAPT PASAR (dalam Bio Rp) Adaro Energy, Tbk ADRO 9.198 16.473 Bayan Resources, Tbk BYAN 18 26.250 Vale Indonesia, Tbk INCO 6.858 16.246 Aneka Tambang (Persero), Tbk ANTM 5.387 7.546 Tambang Batubara Bukit Asam (Persero), Tbk PTBA 7.109 10.426 Astra Agro Lestari, Tbk AALI 7.681 24.960 PP London Sumatra Indonesia, Tbk LSIP 8.970 9.006 SMART, Tbk SMAR 3 12.063 Jasa Marga (Persero), Tbk

JSMR 2.446 35.530 Perusahaan Gas Negara, Tbk PGAS 36.449 66.543 Tower Bersama Infrastruktur, Tbk TBIG 9.753 28.180 Sarana Menara Nusantara, Tbk TOWR 967 48.464 Telekomunikasi Indonesia (Persero), Tbk TLKM 67.354 312.984 Delta Dunia Makmur, Tbk DOID 401 447 Sumber: Data Statistik BEI 2015. Dari Tabel 2, dapat dilihat bahwa saham dari saham yang dipilih ada di Indonesia Papan utama Bursa Efek, yang berarti saham ini adalah saham dari liner pertama. Saham dari liner pertama memiliki karakteristik nilai perdagangan yang tinggi. Perdagangan nilai yang diperoleh berdasarkan perhitungan perdagangan saham pada periode tertentu dikalikan oleh harga stok pada saat itu. Saham liner pertama juga memiliki yang besar jumlah kapitalisasi pasar. Itu dapat dilihat dari Tabel 2 juga. DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1606 Halaman 5

ICVHE ke-2

Sebelum kita menentukan bobot untuk setiap saham, pertama-tama hitunglah mini global portofolio varians ibu (batas investor rasional) dan portofolio berisiko optimal (kritis antarmuka antara jalur alokasi modal terbaik (CAL) dan batas efisien oleh Markowitz. Berikut ini adalah ilustrasi portofolio minimum global varian dan portofolio berisiko optimal): Gambar 1: Ragam Perbatasan dan Perbatasan Efisien. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan antara model portofolio Markowitz kinerja dan kinerja rekomendasi pialang. Jadi, ada dua unit pengamatan dalam penelitian ini. Yang pertama didasarkan pada model portofolio Markowitz yang kedua berdasarkan rekomendasi broker. Bagikan pilihan untuk Markowitz portofolio didasarkan pada nilai perdagangan dan kapitalisasi pasar sebagaimana disebutkan sebelumnya. Di sisi lain, laporan analis ekuitas dari Trimegah Securities, Tbk digunakan sebagai proksi untuk rekomendasi pialang. DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1607 Halaman 6

ICVHE ke-2 T 3: Portofolio Markowitz. PERUSAHAAN KODE Adaro Energy, Tbk ADRO Bayan Resources, Tbk BYAN Vale Indonesia, Tbk INCO Aneka Tambang (Persero), Tbk ANTM Tambang Batubara Bukit Asam (Persero), Tbk PTBA Astra Agro Lestari, Tbk AALI PP London Sumatra Indonesia, Tbk LSIP SMART, Tbk

SMAR Jasa Marga (Persero), Tbk JSMR Perusahaan Gas Negara, Tbk PGAS Tower Bersama Infrastructure, Tbk TBIG Sarana Menara Nusantara, Tbk TOWR 3.2. Metode penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini didasarkan pada penelitian Elton & Gruber (1977) hasil. Penelitian Elton & Gruber (1977) adalah tentang pengurangan risiko dan ukuran portofolio. Penelitian ini menggunakan data mingguan periode Juni 1974 dengan 3,290 sampel saham. Itu Kesimpulan penelitian menyatakan bahwa semakin banyak saham dalam portofolio, maka semakin rendah risiko yang bisa menghasilkan. 4. Hasil 4.1. Model Markowitz Langkah pertama untuk mengembangkan portofolio optimal berdasarkan model Markowitz adalah membentuk a portofolio aset berisiko. Kemudian, data korelasi dan data kovarian diperlukan menghitung untuk memproses data. Berdasarkan tabel di atas, kita dapat menyimpulkan bahwa korelasi tertinggi adalah ADRO - PTBA (0,616). Saham-saham itu berasal dari industri yang sama, yang artinya jika harga saham ADRO menurun, harga saham PTBA juga menurun. Yang negatif korelasi berasal dari ADRO - BYAN, ADRO - SMAR, ADRO - TOWR, BYAN AALI, DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1608 Halaman 7

ICVHE ke-2 T 4: Laporan aksi beli analis ekuitas. TANGGAL NAMA PERUSAHAAN KODE ALASAN UNTUK MEMBELI

25-Jul-16 Perusahaan Gas Negara, Tbk PGAS Dengan indikator stochastic membentuk emas menyeberang, kami mengharapkan pergerakan ke atas PGAS hari ini berada di kisaran 2880-3070 2-Agu-16 Astra Agro Lestari, Tbk AALI Dengan indikator stochastic membentuk emas cross, kami mengharapkan rebound teknis untuk AALI hari ini di kisaran 14400-15300 3-Agu-16 Adaro Energy, Tbk ADRO ADRO diharapkan untuk melanjutkan penguatan dalam dukungan dan level resistance 1080-1150 4-Agu-16 PP London Sumatra Indonesia, Tbk LSIP LSIP masih dalam bullish jangka panjang pola. Dengan formasi doji dan indf potensi emas-silang pada stochasticnya osilator LSIP adalah Beli Spekulatif. LSIP tingkat dukungan dan bantuan mulai antara 1560-1670 untuk hari ini. 29-Agu-16 Vale Indonesia, Tbk INCO LSIP masih dalam bullish jangka panjang pola. Dengan formasi doji dan indf potensi emas lintas pada stochastic osilator LSIP adalah Beli Spekulatif. LSIP tingkat dukungan dan bantuan mulai antara 1560-1670 untuk hari ini. 1-Sep-16 Telekomunikasi Indonesia (Persero), Tbk

TLKM Indikator palang emas TLKM, dan positif sinyal dari ADX. Beli TLKM dengan dukungan resistance di 4150-4260 1-Sep-16 Delta Dunia Makmur, Tbk DOID Lilin bawah penjepit DOID dengan emas sinyal silang. Beli perdagangan DOID dengan kisaran perdagangan di 230-265 Sumber: Laporan Analisitas Ekuitas, 2016. dan BYAN - TBIG. ADRO - BYAN dan BYAN - AALI berasal dari industri yang berbeda, sehingga mereka bisa saling melengkapi. Dari tabel tersebut di atas, kita dapat melihat bahwa tingkat pengembalian masingmasing saham umumnya tinggi kecuali untuk BYAN. Namun, risiko masing-masing saham juga tinggi. Itu risiko tertinggi berasal dari ADRO dan INCO. Kedua bagian itu berasal dari sama industri, yaitu industri pertambangan. Seperti kita ketahui bahwa industri pertambangan saat ini cukup tidak stabil, cenderung menurun. Sehingga, meski industri pertambangan mampu berproduksi tinggi return (INCO dengan 73,34%), juga menghasilkan tingkat risiko tertinggi (74,97%). Tujuan pemilihan portofolio adalah untuk meminimalkan risiko dengan tingkat pengembalian yang dapat diterima, yang kami sebut portofolio optimal. Untuk mencapai titik itu, kita perlu menentukan proporsi yang sesuai untuk setiap saham. Ini dapat dilakukan oleh aplikasi solver di Microsoft Unggul. Diperoleh dari aplikasi solver dengan standar deviasi minimal sebagai target, Berat yang ingin dipecahkan adalah mengubah sel, jumlah berat = 1, dan masingmasing DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1609 Halaman 8

ICVHE ke-2 T 5: Korelasi dan matriks kovarians, portofolio Markowitz. KODE CORR COV

ADRO-BYAN –8.916% –0.015% ADRO-INCO 28,783% 0,153% ADRO-ANTM 26,380% 0,122% ADRO-PTBA 61,635% 0,287% ADRO-AALI 28,020% 0,128% ADRO-LSIP 27.679% 0,111% ADRO-SMAR –8,838% –0,035% ADRO-JSMR 27,940% 0,080% ADRO-PGAS 22,217% 0,088% ADRO-TBIG 20,732% 0,064% ADRO-TOWR –7.927% –0,013% BYAN-INCO 0,674% 0,001% BYAN-ANTM 18.151% 0,026% BYAN-PTBA –0.342%

0,000% BYAN-AALI –7,040% –0.010% BYAN-LSIP 0,230% 0,000% BYAN-SMAR 7,219% 0,009% BYAN-JSMR 7.102% 0,006% BYAN-PGAS 5,417% 0,007% BYAN-TBIG –2.698% –0,003% BYAN-TOWR 20.255% 0,011% INCO-ANTM 42,123% 0,196% INCO-PTBA 46,744% 0,218% berat 0> = sebagai kendala. Kemudian, kami mendapatkan rata-rata tertimbang untuk setiap saham seperti yang dinyatakan sebelumnya. Terakhir, kita dapat menghitung berapa pengembalian dan risiko minimum untuk portofolio ini. Berdasarkan Tabel 7, kita dapat menyimpulkan bahwa proporsi sahamnya menggunakan Markowitz Model dibagi secara proporsional untuk setiap bagian. Selain itu, kita juga bisa menyimpulkan itu risiko yang ditanggung investor akan menurun jika investor mendiversifikasikan portofolionya. itu terbukti oleh risiko masing-masing saham yang tetap dalam kisaran hingga 70% sebelum terdiversifikasi

menjadi 5,1% setelah diversifikasi. Selain itu, tingkat pengembalian saham portofolio juga DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1610 Halaman 9

ICVHE ke-2 T 6: Resiko dan kembalikan setiap saham menggunakan portofolio Markowitz Model. Tidak. KODE E (Ri) RISIKO PROPORSI 1 ADRO 37,07% 74,68% 2,62% 2 BYAN 7,39% 23,43% 26,63% 3 INCO 73,34% 74,97% 2,60% 4 ANTM 58,17% 65,23% 3,43% 5 PTBA 46,27% 65,38% 3,42% 6 AALI 56,91%

64,33% 3,53% 7 LSIP 28,66% 56,48% 4,58% 8 SMAR 62,16% 56,38% 4,60% 9 JSMR 31,18% 40,22% 9,04% 10 PGAS 79,42% 55,46% 4,75% 11 TBIG 40,84% 43,10% 7,87% 12 TOWR 8,20% 23,30% 26,92% Sumber: Diproses oleh penulis, 2016. T 7: Pengembalian dan portofolio risiko menggunakan portofolio pilihan Markowitz. TIDAK KODE PROPORSI R RISIKO 1 ADRO

2,62% 0,97% 0,0% 2 BYAN 26,63% 1,97% 0,4% 3 INCO 2,60% 1,91% 0,0% 4 ANTM 3,43% 2,00% 0,1% 5 PTBA 3,42% 1,58% 0,0% 6 AALI 3,53% 2,01% 0,1% 7 LSIP 4,58% 1,31% 0,1% 8 SMAR 4,60% 2,86% 0,1% 9 JSMR 9,04%

2,82% 0,1% 10 PGAS 4,75% 3,78% 0,1% 11 TBIG 7,87% 3,21% 0,1% 12 TOWR 26,92% 2,21% 0,4% TOTAL 100,00% 26,63% 5,1% DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1611 Halaman 10

ICVHE ke-2 perubahan. Investor yang melakukan diversifikasi memiliki tingkat pengembalian 26,63% dari portalnya folio. Sedangkan investor yang tidak terdiversifikasi mengalami kerugian karena tidak mendapatkan tingkat pengembalian optimal. 4.2. Rekomendasi pialang Broker biasanya menawarkan investor untuk membeli atau menjual saham pada harga tertentu pada saat tertentu. Beberapa investor bergantung pada rekomendasi ini karena mereka tidak dapat mengelola portofolio mereka sendiri setiap hari. Ini sangat umum untuk mengikuti pernyataan broker, tetapi sejak itu broker tidak pernah menyatakan berapa banyak aset yang perlu kita tambahkan dalam portofolio kita, jadi untuk pro-

porsi kita masih menggunakan aplikasi solver dari Microsoft Excel. Sebelum itu, korelasi dan data kovarian juga diperlukan untuk ditampilkan dalam metode ini. Dari tabel tersebut di atas, kita dapat melihat bahwa korelasi tertinggi adalah dari AALILSIP (0.69). Baik AALI dan LSIP berasal dari industri yang sama, yaitu Pertanian. Artinya, jika harga saham AALI turun, harga LSIP juga turun. Namun berdasarkan pada rekomendasi broker kita dapat menyimpulkan bahwa tidak ada korelasi negatif antar saham. Ini mungkin mempengaruhi portofolio nanti karena tidak ada satupun dari saham itu yang bisa saling melengkapi satu sama lain. Tabel 9 menunjukkan bahwa pengembalian setiap saham umumnya tinggi kecuali TLKM. Tertinggi pengembalian adalah dari PGAS dengan 79,42% bersama dengan risiko tinggi juga (55,99%). Yang negatif pengembalian untuk TLKM adalah sinyal buruk untuk portofolio kami karena dapat memengaruhi tingkat portofolio pengembalian. Namun, risiko saham ADRO dalam metode ini lebih tinggi daripada di Markowitz portofolio (75,4%). Apalagi untuk mendapatkan proporsi masing-masing stok, kita bisa menggunakan solver aplikasi dengan standar deviasi minimal sebagai target, berat badan yang ingin jadi dipecahkan adalah mengubah sel, jumlah berat = 1, dan setiap bobot adalah 0> = sebagai batasan. Kemudian, kami mendapatkan rata-rata tertimbang untuk setiap saham seperti yang dinyatakan sebelumnya. Terakhir, kita bisa menghitung berapa banyak pengembalian dan risiko minimum untuk portofolio ini. Berdasarkan Tabel 7, kita dapat menyimpulkan bahwa proporsi sahamnya menggunakan Markowitz Model dibagi secara proporsional untuk setiap bagian. Selain itu, kita juga bisa menyimpulkan itu risiko yang ditanggung investor akan menurun jika investor mendiversifikasikan portofolionya. Itu terbukti oleh risiko masing-masing saham yang tetap dalam kisaran hingga 79% sebelum terdiversifikasi menjadi 6,29% setelah diversifikasi. Selain itu, tingkat pengembalian saham portofolio juga perubahan. Investor yang melakukan diversifikasi memiliki tingkat pengembalian 8,51% dari portofolio mereka. Sedangkan investor yang tidak terdiversifikasi mengalami kerugian karena tidak mendapatkan yang optimal

tingkat pengembalian. DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1612 Halaman 11

ICVHE ke-2 T 8: Korelasi dan portofolio rekomendasi broker matriks kovarians. KODE CORR COVAR PGAS-AALI 0,18 0,00061 PGAS-ADRO 0,22 0,00088 PGAS-LSIP 0,24 0,00072 PGAS-INCO 0,29 0,00115 PGAS-TLKM 0,20 0,00031 PGAS-DOID 0,19 0,00090 AALI-ADRO 0,28 0,00128 AALI-LSIP 0,69 0,00240 AALI-INCO 0,47 0,00217 AALI-TLKM 0,02 0,00003 AALI-DOID

0,21 0,00114 ADRO-LSIP 0,28 0,00111 ADRO-INCO 0,29 0,00153 ADRO-TLKM 0,32 0,00068 ADRO-DOID 0,15 0,00095 LSIP-INCO 0,56 0,00224 LSIP-TLKM 0,11 0,00018 LSIP-DOID 0,14 0,00067 INCO-TLKM 0,16 0,00033 INCO-DOID 0,28 0,00178 TLKM-DOID 0,19 0,00049 Namun, kedua portofolio Markowitz dan rekomendasi broker menghasilkan tingkat pengembalian dan risiko yang berbeda. Metode portofolio Markowitz menghasilkan tingkat yang lebih tinggi dari pengembalian dari portofolio rekomendasi broker. Kondisi ini mungkin terjadi karena Portofolio Markowitz mengandung lebih banyak saham daripada rekomendasi broker. Bahkan, dalam rekomendasi broker ada pengembalian negatif dari saham TLKM yang mungkin

mempengaruhi pengembalian portofolio keseluruhan. Meskipun melalui diversifikasi risiko dapat berkurang, tetapi efek negatifnya cukup kuat. Alasan mengapa hanya ada beberapa saham saja pertanian, pertambangan, dan industri infrastruktur yang direkomendasikan oleh broker Sinyal bagi para investor bahwa industri-industri itu tidak cukup baik dewasa ini. Yang seperti itu, DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1613 Halaman 12

ICVHE ke-2 T 9: Risiko dan kembalikan setiap saham menggunakan rekomendasi broker. Tidak. KODE KEMBALI RISIKO PROPORSI 1 PGAS 79,42% 55,99% 13% 2 AALI 56,91% 64,95% 10% 3 ADRO 37,07% 75,40% 7% 4 LSIP 28,66% 57,02% 13% 5 INCO 73,34%

75,69% 7% 6 TLKM -45,72% 30,35% 45% 7 DOID 27,27% 91,73% 5% T 10: Pengembalian dan portofolio risiko menggunakan rekomendasi broker. Tidak. KODE PROPORSI R PORTOFOLIO PORTOFOLIO RISIKO 1 PGAS 13% 10,47% 0,55% 2 AALI 10% 5,58% 0,41% 3 ADRO 7% 2,70% 0,30% 4 LSIP 13% 3,64% 0,53% 5 INCO 7%

5,29% 0,30% 6 TLKM 45% –20,52% 1,86% 7 DOID 5% 1,34% 0,20% TOTAL 100% 8,51% 6,29% investor rasional harus melihat ke industri lain seperti industri aneka atau barang-barang konsumen, yang memiliki korelasi negatif. 5. Kesimpulan Portofolio diversifikasi adalah saran yang paling memenuhi syarat untuk berinvestasi di pasar saham. Investor yang mendiversifikasi sahamnya dengan tujuan untuk mengurangi risiko karena kerugian di satu saham dapat ditutupi dengan keuntungan di saham lainnya. Kinerja a portofolio sangat ditentukan oleh pengembalian harapan dan risiko bersamanya. Portofolio risiko sangat dipengaruhi oleh risiko setiap saham, persentase / berat masing-masing saham dan juga korelasi antar saham dalam pembentukan portofolio. Pemilihan metode dalam melakukan penilaian portofolio juga mempengaruhi tingkat pengembalian suatu portofolio. Pemilihan metode dalam melakukan penilaian portofolio juga mempengaruhi tingkat pengembalian suatu portofolio. Dalam artikel ini, dapat dilihat bahwa portofolio penilaian dalam model Markowitz lebih besar dari broker DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1614 Halaman 13

ICVHE ke-2 rekomendasi. Ini karena dalam model Markowitz ada 12 saham yang dimasukkan

portofolio mereka sedangkan dalam rekomendasi broker hanya menggunakan 7 saham. Karena itu, bisa saja menyimpulkan bahwa semakin banyak saham dalam portofolio investor akan dapat mengurangi risiko yang harus ditanggung dan menghasilkan lebih besar tingkat pengembalian juga. Referensi [1] Bayumashudi, A. (2006). Analisis Pembentukan Portofolio Model Pemilihan Portofolio Markowitz Terhadap Saham-Saham LQ-45 di Bursa Efek Jakarta. Jakarta: Universitas Indonesia. [2] Bodie, Z., Kane, A., & Marcus, A. (2011). Investasi dan Manajemen Portofolio (Ed. 9). New York: McGraw-Hill. [3] Dahlan, S., Topowijono, ZA, Zahroh. (2013). Penggunaan Single Index Model Dalam Analisis Untuk Meminimumkan Risiko Bagi Investor Di Pasar Modal (Studi Pada Saham Perusahaan yang Tercatat Dalam Indeks LQ 45 di Bursa Efek Indonesia Periode 2010-2012). Jurnal Administrasi Bisnis, Vol 6 No. 2. [4] Eko, Umanto. (2008). Analisis dan Penilaian Kinerja Portofolio Saham Optimal Saham LQ- 45. Jurnal Ilmu Administrasi dan Organisasi, Vol 15 No. 3: 178-187. [5] Jones, CP, Utama, B. Frensidy, IA Ekaputra, R. Untung. (2009). Investasi Analisis dan Manajemen, Adaptasi Indonesia. John Willey & Sons dan Salemba Empat. Jogiyanto, HM 2008. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Edisi 2008. Yogyakarta: BPFE. [6] Laporan Nusantara Februari 2014: Perkembangan Terkini, Prospek, dan Tantangan Kedepannya, kajian Bank Indonesia. [7] Nuraida, D. (2004). Analisis Variabel yang Mempengaruhi Pemilihan Saham Oleh Manajer Investasi Untuk Membentuk Portofolio yang Optimal di BEJ Periode 20002002. Depok: Universitas Indonesia. [8] Divisi Pengembangan Produk & Penelitian. (2013). Statistik BEI 2008. Bekerja Paper, Indonesia. [9] Saragih, Ferdinand D., Nugroho. (2008). Keuangan Internasional. Depok: Departemen Ilmu Administrasi Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas Indonesia. Warsini, S. (2009). Manajemen Investasi. Jakarta: Penerbit Semesta Media. DOI 10.18502 / kss.v3i11.2872 Halaman 1615