Analisis  Kinerja  Portofolio  Global  Minimum  Variansi  Saham-Saham  Dalam  Indeks LQ45 Menggunakan Indeks Sharpe Selama Pandemi Covid-19 Periode 2020-2021

## Nurwahidah
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, nurwahidah.abidin@uin-alauddin.ac.id
ABSTRAK , Dampak  Covid-19  terhadap  IHSG mengakibatkan  diperlukannya  strategi  dalam  berinvestasi yang dapat meminimalkan risiko. Penelitian ini melakukan analisis  kinerja  portofolio  yang  global  minimum variansi dari saham-saham LQ45 dengan melakukan pengelompokan  saham  penyusun  portofolio  yang  terdiri dari 2, 3, dan 4 saham. Portofolio global minimum variansi dibentuk  menggunakan  pendekatan  tradisional  dengan aljabar matriks.  Berdasarkan perhitungan expected return dan  standar  deviasi  portofolio  diperoleh  bahwa  semakin banyak  saham  yang  terlibat  dalam  portofolio  maka  akan semakin  kecil  risiko  dan  semakin  besar  imbal  hasil portofolio.  Apabila  ditinjau  dari  segi  kinerja  portofolio, maka nilai indeks sharpe negatif yang berarti tingkat risk free  rate lebih  besar  daripada  tingkat  imbal  hasil portofolio.  Hal  ini  diakibatkan  karena  keadaan  ekonomi yang  belum  stabil  pada  masa  pandemi  Covid-19  periode 2020-2021.  Nilai  index sharpe pada  portofolio  sangat bergantung dengan saham yang terlibat dalam portofolio. Kata  Kunci:  stock,  portfolio,  LQ45,  global  minimum variansi, sharpe index

## 1. PENDAHULUAN
Investasi merupakan suatu aktivitas penanaman  modal  yang  bertujuan  untuk memperoleh  keuntungan  di  masa  yang  akan datang. Berinvestasi di pasar modal berarti suatu kegiatan  penanaman  modal  atau  aset  pada instrumen investasi yang tersedia di pasar modal, baik untuk memenuhi kebutuhan jangka panjang maupun jangka pendek.
Pada  umumnya,  investor  yang  berinvestasi di  pasar  modal  tidak  hanya  menempatkan dananya  pada  satu  tempat.  Seorang  investor biasanya memiliki beberapa aset di pasar modal. Hal ini bertujuan untuk meminimalisir risiko dan memaksimalkan  keuntungan.  Sekumpulan  aset riil  atau  finansial  yang  dimiliki  investor  untuk mengurangi  risiko  disebut  portofolio  aset (Febriyanto, 2018). Teori portofolio pertama kali diperkenalkan  oleh  Markowitz  (Fabozzi  et  al., 2012).  Teori  portofolio  ini  bertujuan  untuk menentukan  bobot  aset  dengan  meninjau  nilai risiko  dan  imbal  hasil (return) dari  masing- masing  saham  yang  berada  dalam  sebuah portofolio.
Penelitian yang berhubungan dengan pembentukan portofolio sudah sangat berkembang. Terdapat banyak sekali modifikasi- modifikasi  yang  dilakukan  oleh  peneliti  pada model portofolio Markowitz demi meminimalkan  risiko  dan  meningkatkan  imbal hasil investor.
Salah  satu  pengembangan  dari  portofolio Markowitz  adalah  portofolio  Global  Minimum Variansi  (GMV).  Portofolio  GMV  memiliki tujuan  untuk  meminimalkan  nilai  variansi  yang mewaliki  ukuran  risiko  dari  sebuah  portofolio atau  aset.  GMV  merupakan  portofolio  yang terletak di ujung kiri efficient frontier dan yang menghasilkan  risiko  minimum  bagi  investor (Yang et al., 2015). Hal ini dapat juga dinyatakan bahwa  portofolio  GMV  mempunyai  variansi yang paling kecil diantara semua portofolio yang ada  dalam efficient  frontier. Pembentukan portofolio  GMV  dapat  dilakukan  dengan berbagai  macam  pendekatan.  Pendekatan  yang paling popular adalah pendekatan tradisional dan pendekatan  OLS.  Selain  itu,  pembentukan portofolio GMV juga dapat dilakukan menggunakan  pendekatan  estimasi  Bayesian (Bodnar  et  al.,  2017).  Pembentukan  portofolio GMV untuk beberapa model risiko tertentu juga dapat  dilakukan  melalui  pendekatan robust regression (Maillet et al., 2015).
Pada  awal  tahun  2020,  pandemic  Covid-19 sangat  mempengaruhi  turunnya  Indeks  Harga Saham  Gabungan  (IHSG).  IHSG  mengalami penurunan sebesar 302 poin. Sebelum pengumuman  Covid-19  masuk  di  Indonesia yakni 24 Januari 2020, IHSG berada pada 6.244 dan menurun ke 5.942 pada tanggal 20 Februari 2020.  Pengaruh  Covid-19  terhadap  penurun drastis  IHSG  mengakibatkan  perlunya  sebuah strategi  investasi  yang  diharapkan  dapat meminimalkan  nilai  risiko.  Penelitian  ini  akan menganalisis  kinerja  portofolio  GMV  pada saham-saham  LQ45  selama  masa  pandemi Covid-19 periode 2020-2021.
Analisis Kinerja Portofolio Global Minimum Variansi Saham-Saham Dalam Indeks LQ45 Menggunakan Indeks Sharpe Selama Pandemi Covid-19 Periode 2020-2021 • 110

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Imbal Hasil (Return)
Hasil  atau  tingkat  keuntungan  yang diperoleh  investor  dari  sebuah  investasi disebut imbal  hasil (return) (Mangantar  et  al.,  2020). Ada  2  jenis  return,  yakni realized  return dan expected  return .  Realized  return  merupakan imbal hasil yang telah terjadi dan dapat dihitung menggunakan data historis. Sedangkan expected return merupakan  imbal  hasil  yang  diharapkan diperoleh investor pada masa yang akan datang. Semakin besar nilai return berarti semakin besar imbal hasil yang diperoleh. Sebaliknya, semakin kecil  nilai return artinya  semakin  kecil  imbal hasil yang diperoleh.

## Efficient Frontier
Efficient  frontier merupakan  grafik  yang mendeskripsikan  kumpulan  portofolio  yang memaksimalkan  setiap  tingkatan  imbal  hasil yang  diharapkan  ( expected  return )  dari  setiap tingkatan  risiko  portofolio.  Efficient  frontier dapat  pula  dikatakan  sebagai  kurva  yang menghubungkan expected  return dan  standar deviasi portofolio. Efficient frontier terdiri dari 3 jenis (Supandi et al., 2016), yakni:
1) Model Minimum-Variance ,  model  untuk investor yang ingin meminimalkan risiko.
2) Model Tangency , model untuk investor yang ingin memaksimalkan nilai sharpe ratio .
3) Model Mean-Variance ,  gabungan  dari model minimum-variance dan tangency untuk  investor  yang  ingin  meminimalkan risiko dan memaksimalkan return .

## Metode Markowitz
Usaha  yang  dilakukan  untuk  menentukan elemen terbaik dari suatu kumpulan elemen yang tersedia  disebut  optimasi.  Optimasi  dalam matematika  merupakan  suatu  usaha  yang bertujuan  untuk  mencari  nilai  maksimum  atau minimum dari sebuah fungsi tujuan berdasarkan daerah  asal  yang  telah  terdefinisi.  Portofolio investasi  merupakan  salah  satu  terapan  dari metode  optimasi  dalam  bidang  keuangan. Portofolio  dengan  kombinasi  imbal  hasil  yang diharapkan (expected  return) maksimum  dan
risiko yang minimum disebut portofolio optimal. Pembentukan portofolio optimal dapat dilakukan menggunakan metode Markowitz dengan memperhatikan 3 hal berikut:
1) Investasi dilakukan dalam satu periode
2) Tidak ada biaya transaksi
3) Investor hanya dihadapkan pada pilihan yang terkait dengan nilai imbal hasi dan risiko.

## Portofolio Global Minimum Variansi
Portofolio  GMV  merupakan  portofolio  yang mengalokasikan  dana  dalam  beberapa  aset finansial agar risiko portofolio dibuat seminimal mungkin  (Klimenka  &  Wolter,  2017).  Dengan kata lain, portofolio GMV merupakan portofolio dengan variansi return yang paling rendah dalam kurva efficient frontier . Sebuah studi menunjukkan  bahwa  melakukan  investasi  pada portofolio GMV lebih baik daripada melakukan investasi  pada tangency portofolio  (Kempf  & Memmel, 2006).

## Kinerja Portofolio
Evaluasi  kinerja  portofolio  menjadi  salah  satu aspek penting dalam proses keputusan investasi. Dengan demikian, evaluasi atau kinerja portofolio perlu dilakukan setiap periode tertentu (Iskandar et al., 2020). Jika evaluasi kinerja tidak dilakukan,  maka  akan  sulit  bagi  investor  untuk melihat deskripsi investasi.
Metode sharpe  ratio merupakan  salah  satu metode  penilaian  kinerja  portofolio  yang sering digunakan. Sharpe ratio merupakan sebuah rasio yang  memperlihatkan  besarnya return investasi setelah dikurangi dengan return aset bebas risiko (risk  free  rate) kemudian  disesuaikan  dengan total  risiko  portofolio  (Priyanti  et  al.,  2021). Semakin besar nilai indeks Sharpe maka semakin baik  kinerja  portofolio.  Sebaliknya,  semakin kecil  nilai  indeks Sharpe ,  maka  semakin  buruk kinerja portofolio.

## 3. METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan metode analisis data  kuantitatif.  Populasi  dalam  penelitian  ini adalah indeks saham pada Bursa Efek Indonesia (BEI),  sedangkan  indeks  LQ45  merupakan sampelnya.  Teknik non  probability  sampling dengan  metode purposive  sampling merupakan
metode  pengambilan  sampel  yang  digunakan. Dengan demikian, pemilihan sampel didasarkan pada  kriteria  tertentu.  Setiap  anggota  populasi tidak  mempunyai  peluang  yang  sama  untuk menjadi  bagian  dari  sampel.  Pemilihan  sampel pada  penelitian  ini  didasarkan  pada  kriteria saham-saham  yang  konsisten  terdaftar  pada indeks  LQ45  dan  memiliki  rata-rata return positif sepanjang tahun 2020-2021.
Data harga harian penutupan saham pada indeks LQ45  sepanjang  tahun  2020-2021  merupakan data yang digunakan dalam penelitian ini. Selain itu,  data  penutupan  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG)  serta  BI Rate periode  2020- 2021  juga  diaplikasikan  dalam  penelitian  ini. Semua data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari laman yahoo finance dan Badan Pusat Statistika Indonesia (BPS).

## Prosedur Analisis
Prosedur  analisis  data  dalam  penelitian  ini terdiri atas 2 bagian utama, yakni pembentukan portofolio  dan  perhitungan  kinerja  portofolio. Langkah-langkah  analisis  data  dalam  penelitian ini dapat dituliskan sebagai berikut:
1. Menghitung return (imbah hasil) setiap saham.
𝑅 𝑡𝑖 = 𝑝 𝑡𝑖 − 𝑝 (𝑡−1)𝑖 𝑝 (𝑡−1)𝑖 (2.1)
Keterangan:
𝑅 𝑡𝑖 : return (imbal  hasil)  aset 𝑖 saat waktu 𝑡 𝑝 𝑡𝑖 :  harga  penutupan  saham 𝑖 saat waktu 𝑡 𝑝 (𝑡−1)𝑖 :  harga  penutupan  saham 𝑖 saat waktu 𝑡 − 1
2. Menentukan expected return (imbal hasil yang diharapkan) dari setiap saham.
𝐸(𝑅 𝑖 ) = ∑ 𝑅 𝑡𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 (2.2)
3. Menentukan variansi return setiap saham.
𝜎 𝑖 2 = ∑ (𝑅 𝑡𝑖 − 𝐸(𝑅 𝑖 )) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 (2.3)
4. Menentukan standar deviasi setiap saham.
𝜎 𝑖 = √𝜎 𝑖 2 (2.4)
5. Menentukan kovariansi antar 2 saham pada portofolio.
𝜎 𝑖𝑗 = ∑ [(𝑅 𝑖𝑡 − 𝐸(𝑅 𝑖 )) ∙ (𝑅 𝑗𝑡 − 𝐸(𝑅 𝑗 ))] 𝑛 𝑖=1 𝑛 (2.5)
Keterangan:
𝜎 𝑖𝑗 : kovariansi return saham 𝑖 dan 𝑗 𝑅 𝑖𝑡 : return saham 𝑖 pada waktu 𝑡 𝑅 𝑗𝑡 : return saham 𝑗 pada waktu 𝑡 𝐸(𝑅 𝑖 ) : expected return saham 𝑖 𝐸(𝑅 𝑗 ) : expected return saham 𝑗 𝑛 : banyaknya data return pada periode pengamatan
6. Menentukan koefisien korelasi.
𝜌 𝑖𝑗 = 𝜎 𝑖𝑗 𝜎 𝑖 ∙ 𝜎 𝑗 (2.6)
Keterangan: 𝜎 𝑖𝑗 : kovariansi return saham 𝑖 dan 𝑗 𝜎 𝑖 : Standar deviasi saham 𝑖 𝜎 𝑗 : Standar deviasi saham 𝑗
7. Menentukan bobot saham dalam portofolio.
𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑓 = 1 2 𝑥 𝑇 Σ𝑥 𝐾𝑒𝑛𝑑𝑎𝑙𝑎 ∑ 𝑥 𝑖 = 1 𝑛 𝑖=1 , 𝑖 = 1, … 𝑛 𝐸[𝑅 𝑝 ] ≥ 𝐸[𝑅 𝑖 ] ̅̅̅̅̅̅̅ (2.7) Masalah optimasi diselesaikan
menggunakan  metode  tradisional  dengan pendekatan  aljabar  matriks.  Bobot  saham 𝑥 𝑖 dalam  portofolio  ditentukan  dengan meminimalkan  fungsi  tujuan 𝑓 terhadap kendala sebagai berikut:
a. ∑ 𝑥 𝑖 = 1 𝑁 𝑖=1 menyatakan  jumlah  bobot saham  dalam  portofolio  sama  dengan  1. 𝑥 𝑖 merupakan  bobot  saham 𝑖 dalam portofolio.
b. 𝐸[𝑅 𝑝 ] ≥ 𝐸[𝑅 𝑖 ] ̅̅̅̅̅̅̅ menyatakan expected return portofolio  lebih  besar  dari  atau sama  dengan  rata-rata expected  return saham individu.
8. Menghitung expected return portofolio.
𝐸[𝑅 𝑝 ] = ∑ 𝑥 𝑖 × 𝐸[𝑅 𝑖 ] 𝑁 𝑖=1 (2.8)
9. Menentukan standar deviasi portofolio.
Analisis Kinerja Portofolio Global Minimum Variansi Saham-Saham Dalam Indeks LQ45 Menggunakan Indeks Sharpe Selama Pandemi Covid-19 Periode 2020-2021 • 112
𝜎 𝑝 = √∑ ∑ 𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 𝜎 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 (2.9) 10. Menentukan Indeks Sharpe untuk mengukur kinerja portofolio.
𝑆 𝑝 = 𝐸(𝑅 𝑝 )−𝑟 𝑓 𝜎 𝑝 (2.10)
Keterangan: 𝑆 𝑝
:  Indeks Sharpe 𝐸(𝑅 𝑝 ) :  Imbal hasil portofolio yang diharapkan 𝑟 𝑓 :  tingkat bunga bebas risiko
𝜎 𝑝 :  standar deviasi portofolio

## 4. PEMBAHASAN

## Profile Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan data harga penutupan harian saham- saham yang berasal dari indeks LQ45 sepanjang tahun  2020-2021.  Saham-saham  yang  dijadikan sampel untuk indeks LQ45 dalam penelitian ini adalah ADRO, BBCA, ANTM, dan EXCL.
Gambar 4.1. Grafik harga penutupan saham- saham indeks
Pergerakan harga penutupan saham ADRO, BBCA,  ANTM,  dan  EXCL  serta  IHSG  dapat dilihat  pada  Gambar  1. Pada  grafik  terlihat adanya  penurunan  harga  saham  secara  drastic pada  awal  tahun  2020  sebagai  pengaruh  dari
pandemi covid-19. Harga saham mulai meningkat perlahan pada tahun 2021.

## Portofolio Saham-Saham Indeks LQ45
Hasil  analisis  data  harga  harian  saham  ADRO, BBCA, ANTM, dan EXCL. Tabel 1 menunjukkan expected  return dan  standar deviasi dari setiap saham.
Tabel 4.1. Portofolio saham pada indeks LQ45
Saham 𝑬(𝑹 𝒊 ) 𝝈 𝒊 ADRO 0,0013650 0,032710 BBCA 0,0003732 0,019896 ANTM 0,0027925 0,040043 EXCL 0,0004564 0,031546
Pada  penelitian  ini  dibentuk  portofolio  yang terdiri  dari  2  saham,  3  saham,  dan  4  saham. Saham-saham penyusun portofolio dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 4.2. Saham Penyusun Portofolio
Kombinasi Saham Penyusun Kode Saham
1 2 saham ADRO BBCA 2 ADRO ANTM 3 ADRO
EXCL
4 BBCA ANTM 5 BBCA EXCL 6 ANTM EXCL 7 3 saham ADRO BBCA
ANTM
8 ADRO BBCA EXCL 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 02/01/2020 02/01/2021 Harga Penutupan ADRO, BBCA, ANTM, & EXCL Tahun 2020-2021 ADRO BBCA ANTM EXCL
IHSG
9
BBCA ANTM EXCL 10 4 saham ADRO BBCA ANTM EXCL
Berdasarkan  Tabel  2,  dapat  diketahui  bahwa portofolio yang terdiri atas 2 saham sebanyak 6. Terdapat  3  portofolio  yang terdiri  atas  3  saham
dan  1  portofolio  yang  dapat  terbentuk  dari  4 saham.
Hasil  pembentukan  portofolio  dari  10 kombinasi pada Tabel 2 dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Berdasarkan Tabel 3 dapat diketahui bahwa dari 10 kombinasi saham pada Tabel 2, hanya 9 yang dapat  dibuat  portofolio.  Kombinasi  ke  2,  yakni ADRO-ANTM tidak dapat dibentuk portofolio
Tabel 4.3 . Bobot, Expected Return , Standar Deviasi dan Kinerja Portofolio Saham Penyusun Kode Saham Bobot Portofolio E(Rp) 𝝈 𝒑 Indeks
Sharpe 2 saham ADRO BBCA 0,132 0,868 0,000503 0,01949 -2,026 ADRO EXCL 0,466 0,534 0,00088 0,0275 -1,423 BBCA ANTM 0,9225 0,0775 0,000561 0,01968 -2,004 BBCA EXCL 1,2208 -0,2208 0,000355 0,01938 -2,046 ANTM EXCL 0,3126 0,6874 0,001187 0,02892 -1,342
3 saham
ADRO BBCA ANTM 0,1117 0,843 0,0453 0,000593 0,01942 -2,029 ADRO BBCA EXCL 0,0919 0,7973 0,1108 0,000473 0,01926 -2,052 BBCA ANTM EXCL 0,8237 0,0482 0,1282 0,0005 0,01935 -2,041 4 saham ADRO BBCA ANTM EXCL 0,0809 0,7852 0,0306 0,1033 0,0005352 0,01923 -2,052
GMV  karena  matriks  varian  kovarian  yang terbentuk  bersifat  tidak positive  definite .  Pada Tabel 3 juga ditunjukkan bahwa portofolio yang terbentuk dari saham BBCA-EXCL mengandung bobot yang negatif. Hal ini berarti diperbolehkannya short  sale pada  portofolio GMV tersebut. Ditijnau dari segi expected return portofolio  untuk  saham  penyusun  sebanyak  2, portofolio saham ADRO-EXCL memiliki return terbesar (0,0008798), diikuti oleh BBCA-ANTM
Analisis Kinerja Portofolio Global Minimum Variansi Saham-Saham Dalam Indeks LQ45 Menggunakan Indeks Sharpe Selama Pandemi Covid-19 Periode 2020-2021 • 114
(0,0005607),
ADRO-BBCA
(0,0005033), BBCA-EXCL  (0,0003549),  dan  ANTM-EXCL (0.001187). Sedangkan apabila portofolio GMV yang terdiri dari 2 saham penyusun dintinjau dari segi risiko, maka BBCA-EXCL memiliki risiko terkecil  dengan  nilai  standar  deviasi  0,01938, diikuiti  oleh  ADRO-BBCA  (0.01949),  BBCA- ANTM  (0,01968),  ADRO-EXCL  (0,0275),  dan ANTM-EXCL (0,02892).
Pada kelompok portofolio yang terdiri dari 3 saham  penyusun,  tidak  ada  aset  yang  memiliki bobot negatif. Portofolio yang terdiri dari saham ADRO-BBCA-ANTM memiliki expected return paling  besar  (0,0005928),  diikuti  oleh  BBCA- ANTM-EXCL (0,0004995), dan ADRO-BBCA- EXCL (0,0004728). Sedangkan jika ditinjau dari segi  risiko,  maka  portofolio  yang  terdiri  atas saham  ADRO-BBCA-EXCL  mempunyai  risiko yang  paling  kecil  yang  ditandai  dengan  nilai standar  deviasi  sebesar  0,01926.  Selanjutnya urutan  risiko  terkecil  kedua  untuk  portofolio  3 saham  dimiliki  oleh  portofolio  saham  BBCA- ANTM-EXCL  dengan  nilai  standar  deviasi 0,01935 dan terakhir diikuti oleh ADRO-BBCA- ANTM dengan nilai standar deviasi 0,01942. Portofolio  yang  terdiri  dari  4  saham  penyusun hanya 1 yang terdiri dari saham ADRO-BBCA- ANTM-EXCL  dengan  nilai expected  return portofolio sebesar 0,0005352 dan standar deviasi sebesar 0,01923.
Apabila  dilakukan  perbandingan expected return dari  ke  3  kelompok  portofolio,  maka portofolio  yang  terdiri  atas  3  saham  (ADRO- BBCA-ANTM)  yang  memiliki expected  return terbesar. Jika dilakukan perbandingan risiko dari ke 3 kelompok portofolio, maka portofolio yang terdiri dari 4 saham yang memiliki risiko paling kecil.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  nilai  standar deviasi  sebesar  0,01923.  Sehingga  portofolio yang  memiliki  risiko  paling  kecil  dan  nilai expected  return yang  cukup  besar  adalah portofolio  yang  terdiri  dari  4  saham,  ADRO- BBCA-ANTM-EXCL. Berdasarkan perbandingan ketiga kelompok portofolio, maka dapat  diketahui  bahwa  semakin  banyak  saham yang berada dalam sebuah portofolio maka risiko cenderung  lebih  kecil  dan  nilai expected  return cenderung lebih besar.

## Evaluasi Kinerja Portofolio
Kinerja  portofolio  sangat  berperan  dalam membuat  keputusan  yang  berhubungan  dengan pemilihan  aset  untuk  berinvestasi.  Tabel  4.3 menunjukkan bahwa nilai indeks sharpe negatif yang  berarti  tingkat risk  free  rate lebih  besar daripada  tingkat  imbal  hasil  portofolio.  Hal  ini diakibatkan karena keadaan ekonomi yang belum stabil  pada  masa  pandemi  Covid-19  periode 2020-2021.  Nilai  indeks sharpe yang  negatif diharapkan  bisa  menjadi  positif  seiring  dengan membaiknya perekonomian.
Berdasarkan  Tabel  4.3  dapat  diketahui bahwa indeks Sharpe paling besar dari kelompok portofolio  yang  terdiri  dari  2  saham  adalah  - 1,342  yang  dimiliki  oleh  portofolio  ANTM- EXCL. Selanjutnya diikuti oleh ADRO-EXCL (- 1,423),  BBCA-ANTM  (-2,004),  ADRO-BBCA (-2,026),  BBCA-EXCL  (-2,046).  Dengan  kata lain,  portofolio  dengan  kinerja  terbaik  dari kelompok  yang  terdiri  dari  2  saham  penyusun adalah portofolio ANTM-EXCL.
Tabel  3  memperlihatkan  bahwa  indeks  sharpe paling  besar  dari  portofolio  yang  terdiri  dari  3 saham  adalah  senilai  -2,029  yang  dimiliki  oleh portofolio  ADRO-BBCA-ANTM.  Selanjutnya diikuti  oleh  BBCA-ANTM-EXCL  (-2,041)  dan ADRO-BBCA-EXCL  (-2,052).  Hal  ini  berarti bahwa  portofolio  dengan  kinerja  terbaik  dalam kelompok  yang  terdiri  dari  3  saham  penyusun adalah ADRO-BBCA-EXCL.
Apabila  dilakukan  perbandingan  kinerja  dari ketiga  kelompok  portofolio,  maka  portofolio dengan kinerja terbaik adalah ANTM-EXCL dan portofolio  dengan  indeks sharpe paling  kecil dimiliki  oleh  portofolio  ADRO-BBCA-EXCL dan ADRO-BBCA-ANTM-EXCL.

## 5. KESIMPULAN
Pembahasan  hasil  menunjukkan  bahwa semakin  banyak  saham  yang  terlibat  dalam portofolio  maka  akan  semakin  kecil  risiko  dan semakin  besar  imbal  hasil  portofolio.  Apabila ditinjau  dari  segi  kinerja  portofolio,  maka  nilai indeks sharpe negatif  yang  berarti  tingkat risk free rate lebih besar daripada tingkat imbal hasil portofolio.  Hal  ini  diakibatkan  karena  keadaan ekonomi yang belum stabil pada masa pandemi Covid-19 periode 2020-2021. Nilai index sharpe
pada portofolio sangat bergantung dengan saham yang  terlibat  dalam  portofolio.  Nilai  indeks sharpe yang  negatif  diharapkan  bisa  menjadi positif seiring dengan membaiknya perekonomian.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Bodnar,  T.,  Mazur,  S.,  &  Okhrin,  Y. (2017). Bayesian estimation of the global minimum  variance  portfolio. European Journal of Operational Research , 256 (1),
292–307. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.05.04
4
[2] Fabozzi, F. J., Markowitz, H. M., Kolm, P.  N.,  &  Gupta,  F.  (2012).  Mean- Variance  Model for Portfolio Selection. Encyclopedia of Financial Models.
[3] Febriyanto, F. (2018). Keputusan Diversifikasi Portofolio Investasi Di Era MEA. FIDUSIA : Jurnal Keuangan Dan Perbankan ,
1 (2).
https://doi.org/10.24127/jf.v1i2.306
[4] Iskandar, D., Martalena, M., & Julianto, N.  D.  (2020).  Perbandingan  Kinerja Portofolio yang Dibentuk dengan Single Index  Model  pada  Saham-Saham  yang Terdaftar    dalam  Indeks  LQ45  dan
Kompas  100    Tahun  2018. Jurnal Akuntansi  Maranatha , 12 (1),  73–83. https://doi.org/10.28932/jam.v12i1.2041
[5] Kempf,  A.,  &  Memmel,  C.  (2006). Estimating the Global Minimum Variance Portfolio.
Schmalenbach
Business Review , 58 (4), 332–348.
https://doi.org/10.1007/bf03396737
[6] Klimenka,  F.,  &  Wolter,  J.  (2017). Focused  Shrinkage  Estimators  for  the Global  Minimum  Variance  Portfolio. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.2991992
[7] Maillet,  B.,  Tokpavi,  S.,  &  Vaucher,  B. (2015). Global minimum variance portfolio optimisation under some model risk: A robust regression-based approach.
European Journal of Operational
Research , 244 (1), 289–299. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.01.01 0
[8] Mangantar, A. A. A., Mangantar, M., &
Baramuli, D. N. (2020). Pengaruh Return on  Asset,  Return  on  Equity  dan  Debt to Equity  Ratio  Terhadap  Return  Saham pada  Subsektor  Food  and  Beverage    di Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  EMBA: Jurnal  Riset  Ekonomi,  Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 8 (1), 272–281.
[9] Priyanti, A., Nurhayati, I., Aminda, R. S., & Rasiman, R. (2021). Analisis Evaluasi Kinerja Portofolio Saham dengan Metode Sharpe. Jurnal Ilmu Manajemen (Manager) , 4 (2), 174–181. [10] Supandi, E. D., Rosadi, D., & Abdurahman. (2016). Karakteristik Kurva Efisien Frontier dalam Menentukan  Portofolio  Optimal. Jurnal Teknik Industri , 18 (1), 43–49. https://doi.org/10.9744/jti.18.1.43-50 [11] Yang, L., Couillet, R., & McKay, M. R. (2015). A Robust Statistics Approach to Minimum Variance Portfolio Optimization. IEEE  Transactions  on
Signal  Processing , 63 (24),  6684–6697. https://doi.org/10.1109/tsp.2015.247429 8