How to cite: Hardiyanti, Dudi Rudianto (2022) Analisis Pembentukan Portofolio Optimal Indeks Saham LQ45 Dengan Pendekatan  Model  Indeks  Tunggal  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  Periode  2018  –  2021, (7)  10. Doi: 10.36418/syntax-literate.v7i10.13326 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 10, Oktober 2022
ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL INDEKS SAHAM LQ45 DENGAN  PENDEKATAN  MODEL  INDEKS  TUNGGAL  DI  BURSA  EFEK INDONESIA (BEI) PERIODE 2018 – 2021

## Hardiyanti, Dudi Rudianto
Magister Manajemen, Universitas Bakrie, Indonesia E-mail: hardiyantis123@gmail.com, dudi.rudianto@bakrie.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  saham-saham  portofolio  optimal, proporsi dana pada masing-masing saham tersebut, dan menghitung risk and return portofolio dari Indeks LQ45 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2018 – 2021. Penelitian ini menggunakan Model Indeks Tunggal dan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kuantitatif. Pengambilan sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan purposive  sampling .  Hasil  penelitian menunjukan dari 28 saham yang dijadikan sampel penelitian, terdapat 7 saham yang termasuk kategori portofolio optimal. Proporsi dari 7 saham tersebut adalah BBCA sebesar 46%, ANTM sebesar 12%, PTBA sebesar 14%, ADRO sebesar 12%, INCO sebesar 11%, BBRI sebesar 4%, dan TLKM sebesar 1%. Ketujuh saham tersebut menghasilkan expected return sebesar 1.67% dan risiko sebesar 0.564%. Portofolio saham  ini  merupakan  yang  paling  optimal  sebab  jika  persentase  proporsi  diubah hasilnya  akan  tetap  sejalan  yaitu return lebih  besar  dibandingkan  risiko  yang ditanggung  oleh  investor.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  investasi  yang  paling optimal  proporsinya  terdiri  dari  beragam  sektor  dengan  kondisi  yang  harus diperhatikan  yaitu  mengutamakan  nilai  ERB  ( Expected  Return  to  Beta )  saham paling  besar  diantara  saham  yang  lainnya,  tentunya  ERB  yang  besar  menujukan Actual Return saham yang besar pula yang menjadi pilihan saham terbaik.
Kata Kunci: Portofolio Saham Optimal, Model Indeks Tunggal, Indeks LQ45

## Abstract
This  study  aimed  to  determine  the  optimal  portfolio  of  stocks,  the  proportion  of funds in  each  of  these stocks,  and calculate  risk and return  portfolio from  LQ45 Index listed in Indonesia Stock Exchange (IDX) period 2018 – 2021. This research uses a Single Index Model and the method used in this research is a quantitative descriptive  method.  Sample  in  this  study  using  purposive  sampling.  The  results showed that of the 28 stocks that were used as research samples, there were only 7
stocks that included in the optimal portfolio. The proportions of the 7 shares are BBCA  46%,  ANTM  12%,  PTBA  14%,  ADRO  12%,  INCO  11%,  BBRI  4%,  and TLKM 1%. The seven stocks generate an expected return of 1.67% and a possible risk of 0.564%. This stock portfolio is the most optimal because if the percentage proportion is changed the results will remain in line, namely the return is greater than the risk borne by the investor. This proves that the most optimal investment proportion  consists  of  various  sectors  with  conditions  that  must  be  considered, namely prioritizing the largest share ERB (Expected Return to Beta) value among other stocks, of course a large ERB leads to a large actual stock return which is also the best stock.

## Keywords: Stock Optimal Portfolio, Single Index Model, LQ 45

## Pendahuluan
Pasar  modal  Indonesia  yaitu  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  atau Indonesia  Stock Exchange (IDX) memiliki peran penting bagi perekonomian suatu negara karena pasar modal menjalankan dua fungsi, yaitu pertama sebagai sarana bagi pendanaan usaha atau sebagai  sarana  bagi  perusahaan  untuk  mendapatkan  dana  dari  masyarakat  pemodal ( investor ). Dana yang diperoleh dari pasar modal dapat digunakan untuk pengembangan usaha, ekspansi, dan penambahan modal kerja. Kedua pasar modal menjadi sarana bagi masyarakat  untuk  berinvestasi  pada  instrumen  keuangan  seperti  saham,  obligasi, reksadana, dan lain-lain. Dengan demikian, masyarakat dapat menempatkan dana yang dimilikinya sesuai dengan karakteristik keuntungan dan risiko masing-masing instrumen (Darmawan, 2018).
Menurut  Halim  (2018),  investasi  yaitu  menempatkan  sebuah  dana  pada  masa sekarang  dengan  berharap  mendapatkan  keuntungan  di  masa  yang  akan  datang,  pihak yang melakukan investasi biasa disebut sebagai investor. Meningkatnya jumlah investor setiap tahunnya tidak terlepas dari instrumen investasi dalam pasar modal yang tersedia salah  satunya  adalah  investasi  pada  saham,  yaitu  sertifikat  yang  menunjukkan  bukti kepemilikan suatu perusahaan dan pemegang saham memiliki hak klaim atas keuntungan dan aktiva perusahaan. Saham merupakan instrumen investasi yang banyak dipilih para investor  karena  saham  mampu  memberikan  tingkat  keuntungan  yang  menarik  salah satunya pada saham yang terdaftar indeks LQ45 (Indriana, 2020).
Bursa Efek Indonesia (BEI) menjelaskan bahwa indeks LQ45 merupakan suatu indeks yang mengukur kinerja dari 45 harga saham yang memiliki likuiditas yang tinggi dan  kapitalisasi  pasar  besar  serta  didukung  oleh  fundamental  perusahaan  yang  baik. Perusahaan  yang  termasuk  dalam  perhitungan  Indeks  LQ45  terdiri  dari  saham-saham dengan tingkat likuiditas dan kapitalisasi pasar yang pergerakan nya tinggi serta memiliki prospek pertumbuhan dan keuangan yang baik. Indeks saham LQ45 ini dibentuk untuk melengkapi IHSG, selain itu tujuannya memberikan sarana yang obyektif dan terpercaya bagi analisis keuangan, investor, manajer investasi, serta pengamat pasar modal. Dengan adanya indeks ini tentu sangat membantu para investor untuk memilih mana saham yang
tepat,  namun  bukan  berarti  tidak  perlu  melakukan  analisis  lagi,  karena  saham-saham perusahaan  yang  masuk  dalam  LQ45  tidak  lepas  dari  naik  turunnya return dan  risiko (Suroto, 2015).
Hubungan tingkat risiko dan return yang diharapkan merupakan hubungan yang bersifat  searah  dan  linier,  artinya  semakin  besar  risiko  suatu  aset,  semakin  besar  pula return yang  diharapkan  atas  aset  tersebut,  demikian  sebaliknya.  Untuk  itulah  sebagai pemodal  yang  rasional  hal  yang  paling  penting  untuk  diperhatikan  adalah  bagaimana investasi dapat menghasilkan return optimal pada tingkat risiko tertentu, maka dari itu investor harus memahami risiko  yang mereka tanggung dalam  pengambilan keputusan berinvestasi (Jogiyanto, 2017).
Menurut  Jogiyanto  (2017),  penggunaan  metode  analisis  kelayakan  investasi melalui  pembentukan  portofolio  optimal  akan  membantu  investor  dalam  mengambil keputusan untuk memilih portofolio mana yang layak diambil, sehingga memberi tingkat return yang  diharapkan  terbesar  dengan  risiko  tertentu,  atau  yang  mempunyai  risiko terkecil  dengan  tingkat  keuntungan  yang  diharapkan  tertentu  dari  portofolio  yang dibentuk.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  penting  dilakukan  untuk  memberikan pengetahuan  mengenai  teknik  analisis  dalam  mengestimasi  besaran return dan  risiko investasi saham yang akan diperoleh investor.
Disisi lain, dengan asumsi menurut Jayati et al (2017) menyatakan bahwa return antara dua saham atau lebih akan berkorelasi yang artinya akan bergerak dan memiliki reaksi yang sama terhadap satu faktor atau indeks tunggal yang dimasukan dalam model. Faktor  atau  indeks  tersebut  adalah  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  Menurut Pratama  (2019)  Model  Indeks  Tunggal  ( Single  Index  Model) adalah sebuah  model analisis dalam pembentukan portofolio yang menjelaskan bagaimana cara pembentukan portofolio  saham  yang  optimal  dari  beberapa  pilihan  portofolio  yang  efisien.  Metode Single Index Model merupakan metode yang relatif sederhana karena dapat mengurangi variabel  yang  dihitung,  namun  tetap  dengan  perhitungan  periode  yang  lebih  lama  dan sampel  yang  lebih  banyak,  sehingga  akan  diperoleh  hasil  yang  lebih  akurat  dan  dapat menjawab  masalah  atas  ketidakpastian  investasi  saham  di  pasar  modal.  Asumsi  yang dipakai  dalam Single Index Model adalah bahwa sekuritas  akan berkorelasi  hanya jika sekuritas-sekuritas  tersebut  mempunyai  respon  yang  sama  terhadap return pasar (Oktaviani dan Wijayanto, 2016).
Penelitian  ini  diambil  berdasarkan  data  yang  tersedia  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI)  khususnya  terhadap  saham-saham  yang  terdaftar  di  indeks  pasar  LQ45.  Alasan peneliti  memilih  indeks  LQ45,  karena  saham-saham  LQ45  merupakan  saham-saham yang paling diminati oleh investor di pasar modal Indonesia, memiliki tingkat liquiditas tinggi, dan nilai kapitalisasi pasar besar, serta dijadikan sebagai patokan naik turunnya harga  saham  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Pertimbangan  lainnya  yang  mendasari pemilihan  pengambilan  sampel  per-semester  yaitu  karena  indeks  LQ45  diperbarui  tiap enam bulan sekali (per-semester), yaitu pada awal bulan Februari dan Agustus. Periode yang akan diambil dalam penelitian ini adalah periode 2018  – 2021 karena merupakan
data  terbaru,  sehingga  akan  bermanfaat  untuk  investor  dalam  mengambil  keputusan ketika berinvestasi pada periode berikutnya.
Alasan pemilihan portofolio optimal dibandingkan dengan portoflio efisien yaitu karena  menurut  Nila  Firdausi  Nuzula,  PhD  dalam  bahan  ajar  materinya  menuliskan bahwa  portofolio  efisien  merupakan  portofolio  dengan return tertinggi  pada  risiko tertentu,  ataupun  sebaliknya.  Portofolio  efisien  merupakan  portofolio  yang  baik,  tetapi bukan  yang  terbaik,  sebab  portofolio  yang  terbaik  adalah  portofolio  yang  optimal. Portofolio efisien hanya mempunyai satu dari faktor terbaik, yaitu faktor expected return atau  faktor  risikonya.  Sementara,  portofolio  yang  optimal  adalah  portofolio  yang memiliki kombinasi expected return dan risiko yang terbaik.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  saham-saham  yang  membentuk portofolio  optimal  dengan  menggunakan  metode  Single  Index  Model  pada  perusahaan yang terdaftar dalam indeks LQ45 selama periode 2018-2021. Selain itu, penelitian ini juga  bertujuan  untuk  menganalisis  proporsi  masing-masing  saham  dalam  portofolio optimal,  serta  mengevaluasi  potensi  pengembalian  dan  risiko  dari  kombinasi  saham- saham  tersebut  dalam  konteks  perusahaan  yang  tergabung  dalam  indeks  LQ45  selama periode yang sama.
Penelitian ini memiliki manfaat praktis yang luas. Bagi investor, hasil penelitian diharapkan  dapat  memberikan  panduan  yang  berharga  dalam  pengambilan  keputusan investasi.  Informasi  yang  dihasilkan  juga  berguna  bagi  masyarakat  yang  berminat berinvestasi  di  pasar  modal.  Bagi  perusahaan  yang  terlibat,  penelitian  ini  diharapkan memberikan wawasan yang mendalam untuk memperbaiki kinerja perusahaan dan dapat menjadi  landasan  bagi  perusahaan  yang  termasuk  dalam  Indeks  LQ45.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  memberikan  kontribusi  pada  aspek  regulasi  pasar  modal,  di  mana diharapkan  hasilnya  dapat  mendorong  pembentukan  industri  pasar  modal  yang  lebih transparan  dan  akuntabel,  meningkatkan  perlindungan  bagi  investor,  dan  membangun ekosistem yang kuat guna mempertahankan kepercayaan masyarakat.

## Metode Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian deskriptif kuantitatif (Sugiyono, 2017). Horizon waktu yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi cross  sectional .  Adapun  unit  analisis  yang  dijadikan  sampel  dalam  penelitian  ini yaitu perusahaan yang mengungkapkan laporan keuangan dan annual report pada saham- saham yang terdaftar pada saham indeks LQ45 di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2018 – 2021. Adapun subjek penelitiannya adalah saham-saham yang terdaftar dalam indeks LQ45 di  Bursa Efek  Indonesia  periode 2018  –  2021. Pada penelitian ini yang menjadi populasi  yaitu  saham-saham  terdiri  dari  45  saham  emiten  yang  masuk  tiap  tahunnya dalam  Indeks  saham  LQ45  dengan  periode  yang  di  ambil  dalam  penelitian  ini  yaitu periode 2018 – 2021.
Teknik penentuan sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah didasarkan pada  metode non  probability  sampling yaitu  teknik  pengambilan  sampel  yang  tidak memberikan  peluang  atau  kesempatan  sama  bagi  setiap  unsur  atau  anggota  populasi
untuk  dipilih  menjadi  sampel,  dengan  menggunakan  pendekatan purposive  sampling . Pemilihan sampel dengan menggunakan purposive sampling (Sugiyono, 2017).
Berdasarkan  pertimbangan  kriteria  tersebut  diperoleh  28  (dua  puluh  delapan) daftar nama emiten yang menjadi sampel dalam penelitian ini, sebab merupakan saham perusahaan  yang  terdaftar  secara  tetap  di  indeks  LQ45  selama  periode  2018  –  2021. Metode  yang  digunakan  dalam  mengumpulkan  data  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode dokumentasi.

## Hasil dan Analisis

## A. Harga Penutupan Saham
Data harga saham yang diteliti adalah harga saham penutupan ( closing price ) pada setiap akhir bulan  selama periode 2018  – 2021. Nilai return dan risiko  saham diambil dari perubahan harga saham bulanan. Data harga saham penutupan ( closing price )  bulanan  dari  28  (sua  puluh  delapan)  saham  tersebut  diperoleh  dari  situs https://finance.yahoo.com/ terlampir pada Lampiran 2.
1. Indeks Harga Saham Gabungan
Data kedua yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) selama periode 2018 – 2021 yang diperoleh dari situs https://finance.yahoo.com/.  Data  IHSG  mewakili  data  pasar  yang  diperlukan untuk menghitung tingkat return pasar (Rm) dan risiko pasar (σm). Data  IHSG yang digunakan adalah Closing Price bulanan tahun 2018 – 2021. Berikut daftar Closing Price bulanan IHSG tahun 2018 – 2021, yaitu:
Tabel 1 Daftar Closing Price bulanan Bulan Closing Price IHSG 2018 2019 2020 2021 January 6,597.22 6,443.35 5,452.70 6,241.80 February 6,188.99 6,468.75 4,538.93 5,985.52 March 5,994.60 6,455.35 4,716.40 5,995.62 April 5,983.59 6,209.12 4,753.61 5,947.46 May 5,799.24 6,358.63 4,905.39 5,985.49 June 5,936.44 6,390.50 5,149.63 6,070.04 July 6,018.46 6,328.47 5,238.49 6,150.30 August 5,976.55 6,169.10 4,870.04 6,286.94 September 5,831.65 6,228.32 5,128.23 6,591.35 October 6,056.12 6,011.83 5,612.42 6,533.93 November 6,194.50 6,299.54 5,979.07 6,581.48 December 6,532.97 5,940.05 5,862.35 6,631.15 IHSG tahun 2018 – 2021 S umber: www.finance.yahoo.com

## 2. Sertifikat Bank Indonesia
Sertifikat  Bank  Indonesia  digunakan  untuk  mendapatkan  suku  bunga bebas risiko atau risk free rate . Data SBI diakses dari situs resmi Bank Indonesia yaitu www.bi.go.id. SBI periode 2018 – 2021 dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 2

## Data Tingkat Bunga SBI Periode 2018 – 2021
No  Tanggal SBI (Bulanan) No Tanggal SBI (Bulanan) 1 15 Februari 2018 4.25 % 25 23 Januari 2020 5.00 % 2 22 Maret 2018 4.25 % 26 20 Februari 2020 4.75 % 3 19 April 2018 4.25 % 27 19 Maret 2020 4.50 % 4 17 Mei 2018 4.50 % 28 14 April 2020 4.50 % 5 30 Mei 2018 4.75 % 29 19 Mei 2020 4.50 % 6 29 Juni 2018 5.25 % 30 18 Juni 2020 4.25 % 7 19 Juli 2018 5.25 % 31 16 Juli 2020 4.00 % 8 15 Agustus 2018 5.50 % 32 19 Agustus 2020 4.00 % 9 27 September 2018  5.75 % 33 17 September 2020  4.00 % 10 23 Oktober 2018 5.75 % 34 13 Oktober 2020 4.00 % 11 15 November 2018  6.00 % 35 19 November 2020  3.75 % 12 20 Desember 2018 6.00 % 36 17 Desember 2020 3.75 % 13 17 Januari 2019 6.00 % 37 21 Januari 2021 3.75 % 14 21 Februari 2019 6.00 % 38 18 Februari 2021 3.50 % 15 21 Maret 2019 6.00 % 39 18 Maret 2021 3.50 % 16 25 April 2019 6.00 % 40 20 April 2021 3.50 % 17 16 Mei 2019 6.00 % 41 25 Mei 2021 3.50 % 18 20 Juni 2019 6.00 % 42 17 Juni 2021 3.50 % 19 18 Juli 2019 5.75 % 43 22 Juli 2021 3.50 % 20 22 Agustus 2019 5.50 % 44 19 Agustus 2021 3.50 % 21 19 September 2019  5.25 % 45 21 September 2021  3.50 % 22 24 Oktober 2019 5.00 % 46 19 Oktober 2021 3.50 % 23 21 November 2019  5.00 % 47 18 November 2021  3.50 % 24 19 Desember 2019 5.00 % 48 16 Desember 2021 3.50 % Sumber: www.bi.go.id
3. Analisis Data
Pembentukan  portofolio  optimal  ini  menggunakan  proses  analisis matematis.  Metode  yang  digunakan  dalam  pembentukan  portofolio  optimal adalah Model Indeks Tunggal. Penentuan portofolio model Indeks Tunggal yaitu berdasarkan besarnya nilai  ERB dan cut-off rate , apabila nilai  ERB lebih besar atau  sama  dengan cut-off  rate ,  maka  saham  tersebut  dimasukkan  kedalam kandidat portofolio optimal. Begitupun sebaliknya, apabila nilai ERB lebih kecil
dari nilai cut-off rate , maka saham tidak dimasukkan kedalam kandidat portofolio optimal  saham.  Penggunaan  nilai  ERB  dan cut-off  rate mempunyai  kelebihan yaitu mempertimbangkan risiko sistematis (beta). Risiko sistematis memang tidak dapat dihindari akan tetapi investor dapat memilih saham dengan nilai ERB yang tinggi. Beta dan nilai ERB dapat digunakan untuk mempertimbangkan alternatif investasi  dan  mengoptimalkan  portofolio.  Langkah  pembentukan  portofolio optimal menggunakan single index model adalah sebagai berikut:
Tahap Pertama. Menghitung Expected Return , Alpha, Beta, dan Variance Error dari masing-masing saham individual
Expected return dihitung dengan menjumlahkan realized return kemudian dibagi  dengan  jumlah  periode  penelitan  atau  dengan  fungsi Average pada microsoft excel. Realized return itu sendiri dihitung dengan mengurangkan harga saham pada periode sekarang dengan harga saham pada periode sebelumnya dan dibagi dengan harga saham periode sebelumnya. Beta diperoleh dari total return saham  individual  dikali  dengan return  market yang  dirata-rata  dan  kemudian dibagi  dengan variance market . Variance error  residual merupakan risiko  unik atau unsystematic  risk suatu  saham.  Berikut  merupakan  hasil  perhitungan expected  return ,  beta  dan variance  error dari  masing-masing  saham  individual terlihat dalam Tabel berikut ini:

## Tabel 3
Expected Return, Alpha, Beta dan Variance Error Individual Emiten E(Ri) αi Βi α²i ADRO 0.01504 0.01290 1.11820 0.01597 AKRA -0.00025 -0.00397 1.94022 0.01221 ANTM 0.03297 0.02783 2.68194 0.03284 ASII -0.00024 -0.00274 1.30204 0.00814 BBCA 0.01440 0.01268 0.89767 0.00309 BBNI 0.00560 0.00152 2.13221 0.01409 BBRI 0.00981 0.00705 1.43812 0.00691 BBTN 0.00014 -0.00482 2.58502 0.02960 BMRI 0.00537 0.00287 1.30329 0.00645 BSDE -0.01000 -0.01312 1.62995 0.01069 EXCL 0.00628 0.00402 1.17807 0.01273 GGRM -0.01186 -0.01368 0.94681 0.00888 HMSP -0.02588 -0.02795 1.08131 0.00645 ICBP 0.00294 0.00257 0.19389 0.00368 INCO 0.01826 0.01482 1.79327 0.01623 INDF 0.00155 0.00059 0.50014 0.00505 INTP -0.00439 -0.00675 1.23588 0.01317 JSMR -0.00190 -0.00518 1.71098 0.01259 KLBF 0.00445 0.00319 0.65797 0.00462
MNCN -0.00150 -0.00488 1.76273 0.01913 PGAS 0.00217 -0.00302 2.70698 0.02395 PTBA 0.01295 0.01125 0.88977 0.01152 PTPP -0.00481 -0.01136 3.42176 0.03411 SMGR -0.00040 -0.00350 1.62007 0.01527 TLKM 0.00651 0.00492 0.83182 0.00466 UNTR 0.00087 -0.00043 0.67614 0.01025 UNVR -0.01787 -0.01841 0.28200 0.00422 WIKA 0.00194 -0.00314 2.65088 0.02465 Sumber: data diolah Dari  28  sampel penelitian tersebut,  saham  yang  memberikan  tingkat expected  return paling  besar  adalah  saham  ANTM  yaitu  sebesar  0.03297, sedangkan  saham  yang  memberikan expected  return terendah  adalah  saham HMSP yaitu sebesar -0.02588. Dari perhitungan variance error saham individual, saham yang mempunyai variance error paling besar adalah saham PTPP sebesar 0.03411.
Tahap Kedua. Menghitung Market Return
Market  return dihitung  dengan  cara  mengurangkan  IHSG  periode sekarang  dengan  IHSG periode sebelumnya  kemudian  dibagi  dengan  IHSG periode  sebelumnya. Expected  return dihitung  dari  jumlah return realisasian dibagi dengan jumlah data, sedangkan varian dihitung dengan rumus Var, Hasil penghitungan expected  return dan  varian  dari  masing-masing  saham  individual terlihat dalam Tabel berikut ini:

## Tabel 4
Expected Return dan Variance IHSG E(Rm) 0.00192 Varians 0.00196 Sumber: data diolah
Berdasarkan  perhitungan  tersebut,  data  IHSG  yang  digunakan  untuk memperoleh expected return market sebesar 0.00192 perbulan. Sedangkan risiko pasar  yang  ditanggung  sebesar  0.00196. Expected return market yang  bernilai positif  ini  membuktikan  bahwa  investasi  pada  pasar  modal  memberikan return bagi investor.
Tahap Ketiga. Menghitung Risk Free Rate
Menggunakan data BI rate , Suku bunga Bank Indonesia digunakan untuk mendapatkan suku bunga bebas risiko. Berdasarkan tabel 4. Jumlah Tingkat  BI rate periode  2018  sampai  2021  adalah  sama  yaitu  sebesar  222.25%.  Data  ini diambil  dari  website  Bank  Indonesia  yang  bisa  diakses  melalui  www.bi.go.id. Rata-rata  BI rate per  annual  adalah  4.63%  (per  tahun)  diperoleh  dari  jumlah
tingkat BI rate selama 4 tahun dibagi dengan jumlah seluruh data. Sedangkan rata- rata Bi rate per bulan diperoleh dari rata-rata BI rate per tahun yaitu 4.63% dibagi dengan 12 bulan, maka diperoleh rata-rata return bebas risiko per bulan sebesar 0.0039 atau 0.39%. Risk free rate yang digunakan dalam menghitung portofolio optimal  saham  dengan  Metode  Indeks  Tunggal  yaitu Risk  free  rate bulanan sebesar  0.0039. Risk  free  rate Bulanan  ini  dipilih  karena  harga  saham  yang dipergunakan adalah data saham bulanan.
Tabel 5 Risk Free Rate Jumlah SBI 4thn 222.25% Rata-rata SBI /tahun 4.63% Rata-rata SBI /bulan 0.39% Sumber: data diolah
Tahap Keempat. Menghitung Excess Return to Beta (ERB)
ERB merupakan kelebihan pengembalian atas return bebas risiko terhadap aset lain. Hasil perhitungan Excess Return to Beta (ERB) dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 5

## Hasil Perhitungan Excess Return to Beta (ERB)
Emiten E(Ri) E(Rf) βi ERB [(E(Ri) – E(Rf))/ βi] ADRO 0.01504 0.00386 1.11820 0.01000 AKRA -0.00025 0.00386 1.94022 -0.00212 ANTM 0.03297 0.00386 2.68194 0.01085 ASII -0.00024 0.00386 1.30204 -0.00315 BBCA 0.01440 0.00386 0.89767 0.01174 BBNI 0.00560 0.00386 2.13221 0.00082 BBRI 0.00981 0.00386 1.43812 0.00414 BBTN 0.00014 0.00386 2.58502 -0.00144 BMRI 0.00537 0.00386 1.30329 0.00116 BSDE -0.01000 0.00386 1.62995 -0.00850 EXCL 0.00628 0.00386 1.17807 0.00206 GGRM -0.01186 0.00386 0.94681 -0.01661 HMSP -0.02588 0.00386 1.08131 -0.02750 ICBP 0.00294 0.00386 0.19389 -0.00473 INCO 0.01826 0.00386 1.79327 0.00803 INDF 0.00155 0.00386 0.50014 -0.00461 INTP -0.00439 0.00386 1.23588 -0.00667 JSMR -0.00190 0.00386 1.71098 -0.00336
KLBF 0.00445 0.00386 0.65797 0.00090 MNCN -0.00150 0.00386 1.76273 -0.00304 PGAS 0.00217 0.00386 2.70698 -0.00062 PTBA 0.01295 0.00386 0.88977 0.01022 PTPP -0.00481 0.00386 3.42176 -0.00253 SMGR -0.00040 0.00386 1.62007 -0.00263 TLKM 0.00651 0.00386 0.83182 0.00319 UNTR 0.00087 0.00386 0.67614 -0.00442 UNVR -0.01787 0.00386 0.28200 -0.07704 WIKA 0.00194 0.00386 2.65088 -0.00072 Sumber: data diolah
Untuk memperoleh kandidat portofolio dari Saham yang termasuk dalam penelitian  ini  maka  diperlukan  perhitungan excess  return  to  beta (ERB).  Rasio ERB  mencerminkan  hubungan  antara return dan  risiko  dalam  berinvestasi. Berdasarkan Tabel 4.7 di atas menunjukan perhitungan excess return to beta dari 28  saham  individu  yang  diteliti,  diperoleh  saham  dengan  ERB  tertinggi  yaitu BBCA sebesar 0.01174, sedangkan saham perusahaan dengan ERB terendah yaitu UNVR  sebesar  -0.07704.  Portofolio  optimal  berisikan  kumpulan  saham-saham yang mempunyai rasio ERB yang tinggi.
Tahap Kelima. Menghitung Cut-Off Rate (Ci) & Menentukan Cut-Off Point (C*) Menghitung Cut-Off Rate (Nilai Ci) merupakan hasil bagi variance market dan return premium terhadap variance error saham dengan variance market pada sensitivitas  saham  individual  terhadap variance  error  residual saham.  Hasil perhitungan Ci digunakan untuk menentukan Unique Cut-Off Point . Nilai unique cut-off point (C*) adalah nilai Ci maksimum dari sederetan nilai Ci saham. Pada model indeks tunggal langkah-langkah yang dilakukan yaitu mengurutkan saham- saham yang mempunyai ERB tertinggi ke ERB terendah yang ditunjukkan pada Tabel berikut ini:
Tabel 6 Perbandingan Nilai ERB dengan Cut-Off Rate (Ci) Emiten ERB Ci C* Keputusan BBCA 0.01174 0.00297 0.00297 Kandidat ANTM 0.01085 0.00251 0.00297 Kandidat PTBA 0.01022 0.00109 0.00297 Kandidat ADRO 0.01000 0.00118 0.00297 Kandidat INCO 0.00803 0.00176 0.00297 Kandidat BBRI 0.00414 0.00112 0.00297 Kandidat TLKM 0.00319 0.00059 0.00297 Kandidat EXCL 0.00206 0.00031 0.00297 Kandidat BMRI 0.00116 0.00030 0.00297 Kandidat
KLBF 0.00090 0.00012 0.00297 Kandidat BBNI 0.00082 0.00023 0.00297 Kandidat PGAS (0.00062) (0.00017) 0.00297 - WIKA (0.00072) (0.00019) 0.00297 - BBTN (0.00144) (0.00034) 0.00297 - AKRA (0.00212) (0.00058) 0.00297 - PTPP (0.00253) (0.00073) 0.00297 - SMGR (0.00263) (0.00053) 0.00297 - MNCN (0.00304) (0.00059) 0.00297 - ASII (0.00315) (0.00071) 0.00297 - JSMR (0.00336) (0.00080) 0.00297 - UNTR (0.00442) (0.00033) 0.00297 - INDF (0.00461) (0.00038) 0.00297 - ICBP (0.00473) (0.00009) 0.00297 - INTP (0.00667) (0.00104) 0.00297 - BSDE (0.00850) (0.00210) 0.00297 - GGRM (0.01661) (0.00236) 0.00297 - HMSP (0.02750) (0.00572) 0.00297 - UNVR (0.07704) (0.00265) 0.00297 - Sumber: data diolah
Dari tabel 6 di atas dapat dilihat bahwa hanya ada 11 saham yang termasuk kandidat  saham  portofolio  optimal.  Saham  yang  termasuk  kedalam  kandidat saham  portofolio optimal yaitu  saham  yang  mempunyai  ERB  lebih  besar  atau sama  dengan  nilai cut-off  rate (Ci).  Sedangkan  saham-saham  yang  mempunyai ERB  lebih  kecil  dari cut-off  rate (Ci)  tidak  dimasukkan  ke  dalam  kandidat portofolio optimal. Namun karena ada saham kandidat yang memiliki nilai ERB lebih rendah dari pada nilai Cut-off Point (C*) yaitu diantaranya EXCL, BMRI, KLBF, dan BBNI tidak saya masukan kedalam daftar saham portofolio optimal sebab  hasil  proporsi  dana  menjadi  bias.  Sehingga  disimpulkan  ada  7  saham portofolio optimal yang terpilih yaitu diantaranya BBCA, ANTM, PTBA, ADRO, INCO, BBRI, dan TLKM.
Tahap Keenam. Perhitungan Skala Tertimbang dan Proporsi Dana Setelah  mengetahui  ada  7  saham  yang  terpilih  untuk  masuk  ke  dalam pembentukan portofolio optimal,  maka  dapat  dihitung  besarnya  proporsi  (Wi) yang  layak  diinvestasikan  pada  saham-saham  yang  terpilih  tersebut.  Terlebih dahulu  menentukan  skala  tertimbang  dari  masing  masing  saham  (Zi).  Tabel 7merupakan perhitungan dari skala tertimbang dan proporsi dana.
Tabel 7 Perhitungan skala tertimbang (Zi) dan proporsi dana (Wi) Emiten Ci Zi Wi
BBCA 0.297% 168.606% 46.293% ANTM 0.251% 45.021% 12.361% PTBA 0.109% 49.320% 13.541% ADRO 0.118% 42.674% 11.717% INCO 0.176% 40.247% 11.050% BBRI 0.112% 15.292% 4.199% TLKM 0.059% 3.054% 0.838% Total 364.213% 100.0% Sumber: data diolah
Tabel  di  atas  menunjukkan  komposisi  proporsi  dana  (Wi)  untuk membentuk  portofolio  yang  optimal:  BBCA sebesar 46.293% , ANTM sebesar 12.361%,  PTBA  sebesar  13.541%,  ADRO  sebesar  11.717%,  INCO  sebesar 11.050%, BBRI sebesar 4.199%, dan TLKM sebesar 0.838%. Berdasarkan tabel 4.9 di atas, dapat dilihat bahwa persentase dana terbesar ada pada PT Bank Central Asia  (BBCA)  sebesar  46.293%,  Sedangkan  persentase  dana  terkecil  ada  pada perusahaan  PT  Telekomunikasi  Indonesia  (TLKM)  yaitu  sebesar  0.838%. Persentase  dana  terbesar  merupakan  alternative  investasi  yang  baik  karena menurut  perhitungan  saham-saham  tersebut  mempunyai  ERB  lebih  besar  atau sama dengan Cut-off Rate (Ci) dan Cut-off Point (C*).
Tahap Ketujuh. Perhitungan Return Portofolio
Setelah  mengetahui  saham-saham  yang  terpilih  dalam  pembentukan portofolio  beserta  proporsi  dananya,  maka  dapat  dihitung expected  return portofolio.  Untuk  menghitung return portofolio,  terlebih  dahulu  menghitung alpha dan beta dari portofolio. Alpha portofolio diperoleh dari rata-rata tertimbang dari  alpha  tiap  saham  individual.  Berikut  ini  adalah  tabel  yang  menunjukkan perhitungan alpha portofolio dan beta portofolio:
Tabel 8 Perhitungan Return Portofolio Emiten αp βp BBCA 0.59% 41.56% ANTM 0.34% 33.15% PTBA 0.15% 12.05% ADRO 0.15% 13.10% INCO 0.16% 19.82% BBRI 0.03% 6.04% TLKM 0.00% 0.70% Total 1.43% 126.41% E(Rm) 0.192% E(Rp)=αp+(βp*E(Rm)) 1.67% Sumber: data diolah
Dapat dilihat dari hasil perhitungan pada Tabel 4.10 menunjukkan bahwa return portofolio sebesar 1.67% per bulan. Untuk menentukan keputusan dalam berinvestasi  tidak  terlepas  dari  berbagai  asumsi.  Investor  akan  memilih risk averse ,  yaitu  menghindari  risiko  dan  mengharapkan  tingkat return yang  tinggi. Return portofolio yang dihitung dari 7 saham  yang menjadi kandidat portofolio optimal  adalah  1.67%. Return portofolio  tersebut  cukup  menjanjikan  karena return  portofolio  tersebut  di  atas  tingkat  pengembalian  pasar  E(Rm)  sebesar 0.192% dan di atas tingkat return bebas risiko sebesar 0.196% per bulan.
Tahap Kedelapan. Hasil Perhitungan Risiko Portofolio
Untuk menentukan risiko dari portofolio, terlebih dahulu harus diketahui beta dari portofolio ( systematic risk)  yang dikuadratkan, variance market , serta unsystematic dari  portofolio.  Tabel  9  adalah  hasil  perhitungan  risiko  portofolio sebagai berikut:
Tabel 9 Perhitungan Risiko Portofolio Emiten Wi Zi Wi (Wi x α²ei) BBCA 46.29% 0.47% 0.100% ANTM 12.36% 4.70% 0.072% PTBA 13.54% 1.31% 0.024% ADRO 11.72% 1.84% 0.025% INCO 11.05% 2.25% 0.028% BBRI 4.20% 1.10% 0.002% TLKM 0.84% 0.60% 0.000% Total 0.251% βp² 159.80% α²m 0.196% αp²= βp² x α²m + α²ep 0.564% Sumber: data diolah
Dari  perhitungan  tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa variance portofolio atau  risiko  portofolio  sebesar  0.564%.  Dapat  dilihat  bahwa return antara berinvestasi  pada  saham  secara  individual  dengan  berinvestasi  dengan membentuk portofolio yaitu, terdapat saham yang secara individual menghasilkan return yang lebih besar dari pada return portofolio tetapi risiko yang ditanggung lebih besar daripada risiko portofolio. Selain itu juga tidak ada saham yang return - nya lebih besar dari pada portofolio optimal, namun risiko yang ditanggung lebih kecil dari pada risiko portofolio.

## Pembahasan

## A. Analisis Penentuan Portofolio Optimal
Pada  dasarnya  tujuan  orang  melakukan  investasi  adalah  untuk  memperoleh keuntungan  di  masa  depan.  Untuk  mengurangi  risiko  yang  mungkin  terjadi  dalam berinvestasi dapat dilakukan dengan cara diversifikasi, yaitu mengalokasikan sejumlah dana  pada  berbagai  alternatif  investasi  yang  berkorelasi  negatif.  Salah  satu  cara diversifikasi  yaitu  dengan  pembentukan  portofolio  optimal.  Diperlukan  sejumlah prosedur perhitungan melalui sejumlah data sebagai input tentang struktur portofolio. Metode  yang  digunakan  dalam  pembentukan  portofolio  optimal  ini  adalah  Model Indeks  Tunggal.  Penggunaan  Model  Indeks  Tunggal  untuk  menentukan  portofolio optimal  yaitu  berdasarkan  besarnya  nilai cut-off  rate dan  ERB.  Apabila  rasio  ERB lebih  besar  atau  sama  dengan cut-off  rate maka  saham-saham  masuk  kandidat portofolio  optimal.  Sedangkan  apabila  rasio  ERB  lebih  kecil  dari cut-off  rate maka saham-saham  tersebut  tidak  masuk  kandidat  portofolio  optimal.  Kelebihan menggunakan cut  off-rate dan  ERB  dalam  menentukan  portofolio  optimal  karena mempertimbangkan risiko sistematis saham yang diukur dengan beta. Investasi pada saham selalu mengandung risiko, baik risiko sistematis maupun risiko tidak sistematis. Risiko  sistematis  memang  tidak  dapat  dihindari  akan  tetapi  investor  bisa  memilih saham-saham  yang  mempunyai  nilai excess  return  to  beta (ERB)  yang  besar. Informasi  beta  dan  nilai excess  return  to  beta (ERB)  dapat  dimanfaatkan  untuk mempertimbangkan  alternatif  investasi  dan  mengoptimalkan  penyusunan  portofolio optimal.  Sedangkan  risiko  tidak  sistematis  dapat  dihindari  investor  dengan  cara diversifikasi  yaitu  dengan  pembentukan  portofolio  optimal.  Investor  yang  rasional akan memilih return saham yang tinggi. Berdasarkan hasil perhitungan dari 28 sampel penelitian  didapatkan  7  saham  yang  termasuk  saham  portofolio  optimal  sebab  nilai ERB lebih besar daripada Cut-off Rate dan Cut-off Point , oleh karena itu investor dapat menanamkan modalnya pada 7 saham ini.
B. Proporsi Dana Portofolio Optimal
Hakikat pembentukan portofolio adalah untuk mengurangi risiko dengan cara diversifikasi, yaitu mengalokasikan sejumlah dana pada berbagai alternatif investasi. Pada  penelitian  ini  didapatkan  7  saham  yang  termasuk  kedalam  saham  portofolio optimal.  Berikut  adalah  proporsi  dana  saham  yang  dapat  membentuk  portofolio optimal dapat dilihat pada Gambar 1:

## Gambar 1. Proporsi Dana Saham Pembentuk Portofolio Optimal
Gambar di atas menunjukan besarnya proporsi dana yang disumbangkan oleh  masing-masing  saham  untuk  dapat  membentuk  portofolio  optimal,  antara  lain: BBCA sebesar 46%, ANTM sebesar 12%, PTBA sebesar 14%, ADRO sebesar 12%, INCO  sebesar  11%,  BBRI  sebesar  4%,  dan  TLKM  sebesar  1%.  Dari  7  saham  ini pembagian  proporsi  masing-masing  saham  bertujuan  untuk  mendapatkan return terbaik  dan  juga  risiko  terbaik.  Hal  istimewa  yang  menjadi  sorotan  pada  hasil penelitian  ini  menunujukan  proporsi  saham  BBCA  yang  sangat  dominan,  jika  di analisis  hal  ini  terjadi  karena  nilai  ERB  saham  ini  tertinggi  dibandingkan  saham lainnya dalam penelitian ini, meski memiliki tingkat return paling tinggi searah dengan nilai  resikonya  paling  tinggi  pula  diantara  saham  lainnya.  Sebagai  contoh  simulasi dapat  dibuktikan  dengan  memisalkan  nilai  persentase  proporsi  untuk  saham  BBCA sebesar  1%,  ANTM  sebesar  8%,  PTBA  sebesar  40%,  ADRO  sebesar  12%,  INCO sebesar 20%, BBRI sebesar 9%, dan TLKM sebesar 10% menghasilkan return sebesar 1.495% dan risiko sebesar 0.695%. Sebagai komparasi yang menguatkan analisis ini, jika  peneliti  merubah  persentase  dan  komposisi  saham  selain  ketujuh  portofolio optimal menunjukan hasil yang tidak sesuai atau mungkin dapat merugikan investor. Sebagai  contoh  simulasi  dapat  dibuktikan  dengan  memisalkan  nilai  persentase proporsi untuk saham EXCL sebesar 5%, ANTM sebesar 16%, PTBA sebesar 16%, ADRO sebesar 13%, INCO sebesar 17%, BBRI sebesar 17%, dan TLKM sebesar 17% menghasilkan return yang sangat kecil sebesar 0.338% namun risiko yang lebih tinggi yaitu 0.695%. Hal ini membuktikan bahwa komposisi ketujuh saham ini sudah paling optimal  dan  penentuan  proporsi  saham  hasil  penelitian  ini  dapat  dikembalikan  lagi pada preferensi masing-masing investor. Jika di amati, ketujuh saham ini terdiri dari beberapa  sektor  perusahaan  yang  berbeda  yaitu  BBCA  &  BBRI  merupakan  sektor perbankan  &  jasa  keuangan;  ANTM,  PTBA,  ADRO,  &  INCO  merupakan  sektor pertambangan; serta TLKM merupakan sektor telekomunikasi. Hal ini membuktikan bahwa kondisi investasi yang paling optimal proporsinya terdiri dari beragam sektor perusahaan  dengan  kondisi  harus  tetap  memperhatian  daftar  saham  dari  berbagai sektor yang memiliki nilai ERB ( Expected Return to Beta ) paling besar diantara saham lainnya, tentunya ERB yang besar menujukan Actual Return saham yang besar pula. Hal ini dapat digunakan oleh investor dalam menentukan pilihan saham terbaik untuk berinvestasi.
C. Return dan Risiko Portofolio Optimal
Saham-saham  yang menjadi kandidat portofolio optimal terdiri dari  7 saham yang menghasilkan expected return dan risiko terbaik. Portofolio optimal dari saham- saham yang termasuk dalam sampel penelitian saham indeks LQ45 tersebut memiliki tingkat pengembalian sebesar 1.67% per bulan. Sedangkan risiko yang harus dihadapi dari hasil berinvestasi pada portofolio tersebut sesuai dengan hasil perhitungan adalah sebesar 0.564%. Untuk mengetahui penilaian kinerja ( performance ) portofolio dalam aspek  tingkat  keuntungan  yang  diperoleh  dan  risiko  yang  ditanggung  dengan menghasilkan  kombinasi  efisen  sehingga  bisa  memenuhi  tujuan  investor  untuk
memperoleh return yang  tinggi  dan  memperkecil  risiko  yang  akan  diterima dikemudian hari.

## Kesimpulan
Hasil  analisis  pembentukan  portofolio  menggunakan  model  indeks  tunggal dengan  membandingkan excess  return  to  beta (ERB)  dengan cut-off  point (C*)  pada masing-masing sampel saham  LQ45, didapatkan  kombinasi  tujuh saham  yang menjadi unggulan  dan  membentuk  portofolio.  Ketujuh  saham  tersebut  adalah  sebagai  berikut: Bank  Central  Asia  Tbk.  (BBCA),  Aneka  Tambang  (Persero)  Tbk.  (ANTM),  Tambang Batubara Bukit Asam Tbk. (PTBA), Adaro Energy Tbk. (ADRO), Vale Indonesia Tbk. (INCO), Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. (BBRI), dan Telekomunikasi Indonesia (Persero)  Tbk.  (TLKM).  Hal  ini  membuktikan  bahwa  investasi  yang  paling  optimal proporsinya  terdiri  dari  beragam  sektor  perusahaan  dengan  kondisi  harus  tetap memperhatian  nilai  ERB  ( Expected  Return  to  Beta )  yang  paling  besar  diantara  saham yang lainnya.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  diketahui  proporsi  masing  masing  saham  yang menjadi kombinasi portofolio optimal saham LQ45 periode Februari 2018 – Januari 2022 adalah sebagai berikut: Bank Central Asia Tbk. (BBCA) sebesar 46%, Aneka Tambang (Persero)  Tbk.  (ANTM)  sebesar  12%,  Tambang  Batubara  Bukit  Asam  Tbk.  (PTBA) sebesar  14%,  Adaro  Energy  Tbk.  (ADRO)  sebesar  12%,  Vale  Indonesia  Tbk.  (INCO) sebesar  11%,  Bank  Rakyat  Indonesia  (Persero)  Tbk.  (BBRI)  sebesar  4%,  dan Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk. (TLKM) sebesar 1%. Pada hasil penelitian ini menunujukan proporsi saham BBCA yang sangat dominan, jika di analisis hal ini terjadi karena nilai ERB saham ini tertinggi dibandingkan saham lainnya dalam penelitian ini, meski memiliki tingkat return paling tinggi searah dengan nilai resikonya paling tinggi pula  diantara  saham  lainnya.  Oleh  karena  itu,  maka  persentase  proporsi  sahamnya menjadi yang paling dominan. Persentase proporsi optimal dari ketujuh saham yang telah terpilih  di  atas  tidak  baku,  artiya  investor  dapat  mengalokasikan  dana  pada  persentase yang sesuai dengan preferensinya, sebab hasilnya tetap sejalan meski persentase proporsi diubah  yaitu  nilai Expected  Return  Portofolio tetap  lebih  besar  dibandingkan  dengan risiko yang ditanggung oleh investor.
Hasil return portofolio yang dihasilkan oleh kombinasi portofolio ketujuh saham adalah sebesar 0,0167 atau 1.67% dan varian portofolio yang merupakan risiko portofolio adalah  sebesar  0,00564  atau  0.564%.  Risiko  yang  terdapat  pada  portofolio  optimal  ini lebih  kecil  dibandingkan  dengan  resiko  apabila  berinvestasi  pada  saham  individual. Dengan  demikian  portofolio  yang  dihasilkan  adalah  portofolio  optimal  dengan  kriteria return maksimal dengan risiko tertentu sebab dengan komposisi saham yang dihasilkan ini menunjukan nilai return lebih besar dibandingkan dengan risiko.

## BIBLIOGRAFI
Ardila,  I.  (2019). Dasar-Dasar  Manajemen  Keuangan  Perusahaan  Edisi  Pertama.
Jakarta: Kencana.
Bursa  Efek  Indonesia.  (n.d.). PT  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) .  Retrieved  from  Indeks Saham: https://www.idx.co.id/id/produk/indeks
Darmawan,  M.  (2022). Manajemen  Keuangan  Internasional,  Ed  2. Yogyakarta:  UNY Press.
Fitriana, S. F. (2018). Analisis Komparatif Model Indeks Tunggal dan Portofolio Random Dalam Penentuan Return Portofolio Optimal Studi Pada Saham LQ45 Di Bursa Efek  Indonesia  Periode  Februari  214  -  Januari  2017. Jurnal  Ilmu  Administrasi Bisnis Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas Lampung .
Grinold, R., & Kahn, R. (2020). Advance in Active Portfolio Management. United States: McGraw-Hill Education.
Halim,  A.  (2018). Analisis  Investasi  dan  Aplikasinya,  Edisi  Kedua. Jakarta:  Salemba Empat.
Handini,  S.,  &  Astawinetu,  E.  (2020). Teori  Portofolio  dan  Pasar  Modal  Indonesia.
Surabaya: Scopindo Media Pustaka.
Hartono, J. (2017). Teori portofolio dan analisis investasi Ed. 11. Yogyakarta: BPFE.
Hidayat, W. (2019). Konsep Dasar Investasi Dan Pasar Modal. Sidoarjo: Uwais Inspirasi Indonesia.
Husnan, S. (2019). Dasar-Dasar Teori  Portofolio dan Anlisis  Sekuritas. Edisi Kelima.
Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Ichsan,  A.  S.,  Sasongko,  H.,  &  Azhar,  Z.  (2020).  Analisis  Portofolio  Optimal  Saham Indeks  Kompas100  Dengan  Pendekatan  Model  Indeks  Tunggal  Di  Bursa  Efek Indonesia (BEI). Jurnal Online Mahasiswa Bidang Manajemen , 44.
Indriana, A. (2020). Analisis Kinerja Keuangan dan Valuasi Saham Perbankan dengan Pendekatan  Dividend  Discount  Model  (DDM)  Studi  Empiris  Pada  Perusahaan Subsektor Perbankan Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Iryani,  I. (2019). Analisis Portofolio Optimal Pada Saham  LQ45 Periode 2017  - 2018.
AkMen Jurnal Ilmiah , 493-503.
Jayanti,  N.,  Handayani,  S.,  &  Zahro,  Z.  (2017).  Analisis  Metode  Single  Index  Model Dalam  Pembentukan  Portofolio  Optimal  Untuk  Menurunkan  Risiko  Investasi (Studi  Pada  Perusahaan  Yang  Terdaftar  Dalam  Indeks  Idx30  Periode  Agustus 2013 - Juli 2016). Jurnal Administrasi Bisnis , Vol. 49 No. 1.
Luthfi,  A.  P.  (2019).  Analisis  Pembentukan  Portofolio  Saham  Optimal  Menggunakan
Metode  Single  Index  Model  Studi  Empiris  pada  Saham  Indeks  LQ45  di  Bursa Efek Indonesia. Doctoral Dissertation , Unniversitas Negeri Yogyakarta.
Melicher, R., & Norton, E. (2017). Introduction Finance. Sixteenth Edition . United States of America: John Wiley & Sons, Inc.
Nuzula, N., & Nuraily, F. (2020). Dasar-Dasar Manajemen Investasi. Cetakan Pertama. Malang : UB Press.
Oktaviani,  B.,  &  Wijayanto,  A.  (2016).  Aplikasi  Single  Index  Model  Dalam Pembentukan  Portofolio  Optimal  Saham  LQ45  Dan  Jakarta  Islamic  Index. Management Analysis Journal , 189 - 202, Vol. 4 No. 1.
Pachamanova, D., & Fabozzi, F. (2016). Portfolio Construction and Analytics. Hoboken,
New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Pratama, L. A. (2019). Analisis Pembentukan Portofolio Saham Optimal Menggunakan Metode Single Index Model (Studi Empiris Pada Saham Indeks LQ45 di Bursa Efek Indonesia).
Rahmat, M. (2019). Hukum Pasar Modal Edisi Pertama. Jakarta: Kencana.
Reilly, F., Brown, K., & Leeds, S. (2019). Investment Analysis and Portfolio Management 11th Edition. Boston, USA: Nelson Education, Ltd.
Rudianto, D., Pramono, E. S., Siboro, F., Baqi, M. P., & Julianingsih, D. (2022). Analysis Investor  Index  Indonesia  with  Capital  Asset  Pricing  Model  (CAPM). Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , 35-46, Vol. 4 No. 1.
Sekaran,  U.,  &  Bougie  ,  R.  (2013). Metode  Penelitian  Untuk  Bisnis,  Terjemahan  oleh Kwan Men Yon, Edisi 6 Buku 1. Jakarta: Salemba Empat.
Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D. Bandung: Alfabeta.
Suroto.  (2015).  Pengaruh  Keputusan  Investasi,  Keputusan  Pendanaan,  dan  Kebijakan Dividen Terhadap Nilai Perusahaan (Studi Empiris Pada Perusahaan LQ45 Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode Februari 2010 - Januari 2015). Jurnal Ilmiah UNTAG Semarang , 2302-2752, Vol. 4 No. 3.
Tandelilin,  E.  (2017). Analisis  Investasi  dan  Manajemen  Portofolio. Yogyakarta:  PT Kanisius.
Tania,  A.  L.  (2019).  Aplikasi  Single  Index  Model  Dalam  Pembentukan  Portofolio Optimal Saham LQ45 Pada Bursa Efek Indonesia. FINANSIA: Jurnal Akuntansi dan Perbankan Syariah, 201 , 47-68.
Wahyuningsih, I., Herdiyana, & Azhar, Z. (2019). Analisis Return And Risk Portofolio Optimal  Berdasarkan Single  Index Model  Pada Jakarta  Islamic  Index Di Bursa Efek  Indonesia  Periode  2015-2017. Jurnal  Online  Mahasiswa:  Bidang Manajemen , 44.
Zacharias, A. (2020). Teori Portofolio Investasi Cetakan Pertama. Klaten: Lakeisha.
Zulfikar.  (2016). Pengantar  Pasar  Modal  dengan  Pendekatan  Statistik  Edisi  Satu. Klaten: Lakeisha.
Copyright holder: Hardiyanti, Dudi Rudianto (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: