## ANALISIS RISK-ADJUSTED RETURN SEBAGAI SARANA EVALUASI ASET KRIPTO (STUDI PADA BLOOMBERG GALAXY CRYPTO INDEX TAHUN 2018-2021)
Muhammad Rafdi Raihan Pranata Program Studi Magister Manajemen, Universitas Katolik Parahyangan 2017811031@student.unpar.ac.id
Vera Intanie Dewi Program Studi Magister Manajemen, Universitas Katolik Parahyangan vera_id@unpar.ac.id
Masuk : 03-02-2022 , revisi : 11-03-2022 , diterima untuk diterbitkan : 17-03-2022
Abstract: The purpose of this study is to measure the risk-adjusted return of cryptocurrencies that are included in the Bloomberg Galaxy Crypto Index and to identify whether there are any significant differences in the results of the three performance assessment methods used. The research period is from  January 2018 to October 2021. The analysis was done using Sharpe Ratio, Treynor Ratio, Jensen’s Alpha, and Kruskal-Wallis test by Rank (One-way ANOVA on Ranks). The analysis results show that ETC and ETH are the best performing assets compared to 8 other crypto assets where ETC has the best performance for 2021 based on the Sharpe and Treynor ratio, while ETH in the last two years has the best value in 2020 and the second-best in 2021 based on Sharpe ratio. The test result shows that p = 0.095, which indicates that the significance value is >0.05, meaning that there is no statistically significant difference between the assessment results of the three methods used.
Keywords: Cryptocurrency, Sharpe Ratio, Treynor Ratio, Jensen’s Alpha, Investment
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai risk-adjusted return dari aset kripto yang terdaftar pada indeks Bloomberg Galaxy Crypto serta mengidentifikasi ada atau tidaknya perbedaan  yang  signifikan  atas  hasil  dari  ketiga  metode  penilaian  kinerja  yang  digunakan. Periode  penelitian  yang  dilakukan  yakni  dari  Januari  2018  hingga  Oktober  2021.  Analisis dilakukan  dengan  menggunakan  Sharpe  Ratio,  Treynor  Ratio,  Jensen’s  Alpha,  dan  uji  beda Kruskal-Wallis ( One-way  ANOVA  on  Ranks ) . Hasil  analisis  menunjukkan  ETC  dan  ETH merupakan aset dengan kinerja terbaik dibandingkan dengan 8 aset kripto lainnya, dimana ETC memiliki  kinerja  terbaik  untuk  tahun  2021  berdasarkan  penilaian  rasio  Sharpe  dan  Treynor, sedangkan  ETH  pada  dua  tahun  terakhir  memiliki  nilai  terbaik  pada  tahun  2020  dan  kedua terbaik  pada tahun 2021 berdasarkan rasio Sharpe. Dari hasil uji beda didapatkan p = 0.095 yang menunjukkan bahwa nilai signifikansi >0.05, maka diketahui bahwa tidak ada perbedaan signifikan secara statistik antara hasil penilaian dari ketiga metode yang digunakan.
Kata Kunci: Cryptocurrency , Rasio Sharpe, Rasio Treynor, Jensen’s Alpha, Investasi

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Investasi  merupakan suatu  usaha dan pengorbanan yang dilakukan pada saat  ini untuk memperoleh hasil dan keuntungan yang lebih besar di masa yang akan datang.  Greer (1997) menyebutkan  bahwa  ada  tiga  klasifikasi  investasi  yang  populer  yaitu capital  assets yang memberikan stream of financial flow kepada investor, commodity assets yang diperjualbelikan di pasar komoditas serta memiliki nilai dari utilitasnya namun tidak memberikan financial flow bagi pemiliknya, dan yang terakhir adalah assets that store value ( thesaurisation function ) yang tidak menghasilkan pendapatan dan juga tidak dapat dikonsumsi namun nilainya berasal dari kekuatan jual-beli pasar.
Aset  kripto  termasuk  dalam  klasifikasi commodity  assets (Bianchi,  2020) , yang  mana Soehartono  dan  Pati  (2019)  menyebutkan  bahwa  aset  kripto  dapat  diinvestasikan  sebagai komoditas  di  bursa  berjangka.  Perdagangan  pasar  aset  kripto  terus  mengalami  peningkatan serta  pemberitaan  perihal  aset  tersebut  semakin  marak  bermunculan  di  media.  Aset  kripto secara progresif semakin mendapatkan perhatian dari seluruh dunia, dan mulai dapat diakses oleh investor-investor ritel (Frisby, 2014; Vigna & Casey, 2016). Lebih lanjut, Hashemi Joo et al.  (2020)  menyatakan  bahwa cryptocurrency merupakan  aplikasi  teknologi blockchain pertama yang berhasil dan dapat  digunakan sebagai  penggerak utama jaringan transfer uang global.
Bloomberg  Galaxy  Crypto  Index (BGCI)  merupakan  tolak  ukur  yang  populer  sebagai representatif pasar aset kripto yang lebih luas, aset kripto yang terdaftar pada indeks tersebut adalah Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Ripple (XRP), Litecoin (LTC), Bitcoin Cash (BCH), Ethereum  Classic  (ETC),  Monero,  EOS,  Zcash,  dan  DASH  (Kartozhnykov,  2021).  Namun, sebelum mengambil keputusan investasi, diperlukan pertimbangan, perhitungan, dan analisis serta  memahami  adanya  risiko  saat  berinvestasi.  Evalusi  risiko  merupakan  perilaku  dalam membuat keputusan investasi di mana menurut Arifudin et al. (2020) menyatakan bahwa risiko merupakan “penyimpangan hasil yang diperoleh dari yang diharapkan”. Penyimpangan hasil atau secara statistik dapat diukur dengan standar deviasi merupakan metode untuk menghitung risiko  dengan  mengukur  absolut  penyimpangan  nilai-nilai  yang  sudah  terjadi  terhadap  nilai ekspektasinya.
Dalam prinsip  berinvestasi,  perlu dipahami bahwa tingkat  imbal  hasil yang bervariasi, diikuti  dengan  tingkat  risikonya.  Untuk  dapat  memilih  jenis  investasi  yang  sesuai ekspektasinya, investor perlu mengetahui preferensi risikonya dengan mengukur profil risiko (Saputra & Anastasia, 2013). Smart et al. (2017) menyebutkan ada tiga jenis preferensi risiko yaitu risk-indeferrence , risk-averse , dan risk-seeking . Sementara Saputra dan Anastasia (2013) menyebutkan bahwa untuk mengukur profil risiko dapat menggunakan lima jenis profil yaitu defensive  (low  tolerance),  conservative  (below  average),  balanced  (moderate),  moderately aggressive  (above  average), dan aggressive .  Masing-masing  preferensi  akan  mempengaruhi keputusan  investor  dalam  mengambil  suatu  keputusan  investasi,  namun  dalam  perbedaan preferensi  tersebut  tetap  membutuhkan  investor  untuk  dapat  mengukur  perbandingan  antara risiko dan tingkat pengembalian.
Sementara kinerja investasi dapat dievaluasi berdasarkan kinerja imbal hasil historisnya dan  kemudian  diestimasikan  untuk  masa  yang  akan  datang.  Anggara  dan  Yulianto  (2017) menyampaikan  bahwa  terdapat  dua  pengukuran  kinerja  investasi  yaitu  melalui return itu sendiri  dan model Risk-Adjusted Return ( Sharpe Ratio, Treynor Ratio, dan Jensen’s Alpha ). Studi  dengan  menggunakan  model  ini  sudah  dilakukan  di  berbagai  negara  dan  juga  pada berbagai instrumen investasi seperti reksadana, emas, saham, dan aset kripto. Mahessara dan Kartawinata  (2018)  menggunakan  metode  Sharpe, Treynor,  dan  Jensen  untuk  mengevaluasi kinerja  Bitcoin  yang  dibandingkan  dengan  kinerja  emas  serta  kinerja  indeks  saham  LQ45 dengan  periode  observasi  Januari  2014-Agustus  2017,  dan  menemukan  bahwa  Bitcoin memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan kedua instrumen lainnya. Liu  (2019) melakukan  evaluasi  kinerja  menggunakan  metode  Sharpe  terhadap  10  aset  kripto  yang memiliki kapitalisasi pasar terbesar dengan periode observasi Agustus 2013-Mei 2018. Tuerah (2013) menyatakan bahwa Jensen, Sharpe, dan Treynor berbeda signifikan antara return yang diharapkan  dan  yang  dihasilkan  pada  LQ45  tahun  2012,  sementara  Claransia  dan  Sugiharto (2021)  pada  penelitiannya  juga  menggunakan  metode  Sharpe,  Treynor,  dan  Jensen  dalam menilai risiko pada instrumen investasi dan melakukan uji Kruskal-Wallis (One-way ANOVA on  Ranks) terhadap  hasil  dari  masing-masing  metode,  lebih  lanjut  hasil  penelitiannya menemukan  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  atas  hasil  penilaian  dari  ketiga  metode tersebut. Berdasarkan penelitian sebelumnya di atas, agar dapat  membuat  keputusan dengan tepat  pada  investasi  aset  kripto,  investor  dapat  mengukur  tingkat  risiko  saat  sebelum mengambil keputusan investasi aset kripto.

## Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai risk-adjusted return dari aset kripto yang terdaftar  pada  indeks  Bloomberg  Galaxy  Crypto  serta  mengidentifikasi  ada  atau  tidaknya perbedaan yang signifikan atas hasil dari ketiga metode penilaian yang digunakan. Penelitian ini mengembangkan dari penelitian-penelitian sebelumnya, namun pembaharuan yang diteliti pada  studi  ini  adalah:  (1)  tidak  hanya  menilai  satu  aset  kripto,  studi  ini  akan  melakukan penilaian terhadap sepuluh aset kripto yang termasuk dalam Bloomberg Galaxy Crypto Index; (2)  tidak  hanya  mengukur  dengan  Sharpe  Ratio,  namun  akan  digunakan  tiga  metode pengukuran,  dan;  (3)  membandingkan  hasil  penilaian  risiko  investasi  pada  aset  kripto  dari ketiga metode yang digunakan. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan antara metode pengukuran  kinerja  Sharpe,  Treynor,  dan  Jensen  yang  tujuannya  adalah  selain  untuk menentukan nilai tingkat pengembalian dan risiko dari beberapa aset kripto, juga untuk melihat ada  atau  tidaknya  perbedaan  yang  signifikan  secara  statistik  dalam  hasil  penilaian  dan pemeringkatan dari ketiga metode tersebut.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian ini menggunakan kajian  literatur penelitian sebelumnya mengenai  penilaian risiko.  Hartono  (2017)  menyebutkan  ada  beberapa  metode risk  adjusted  return : (1)  metode Sharpe  ( reward  to  variability )  yang  penilaiannya  berdasarkan  risiko  antara excess  return terhadap standar deviasi; (2) metode Treynor (reward to market risk) yang menggunakan beta sebagai  pembagi  yang  merupakan  risiko  sistematik,  dan;  (3)  metode  Jensen’s  Alpha  yang menggunakan pengukuran berdasar CAPM. Liu (2019) melakukan penelitian dengan Sharpe Ratio  untuk  menilai  diversifikasi  portofolio  pada  pasar  aset  kripto,  dan  hasil  penelitiannya menunjukkan  bahwa  diversifikasi  antara  aset  kripto  dapat  meningkatkan  nilai Sharpe  Ratio. Hertina et al. (2021) menggunakan metode Sharpe, Treynor, dan Jensen untuk menilai kinerja saham pada sektor industri properti, real estate , dan sektor konstruksi yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia periode 2015-2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan dalam kinerja saham antara metode Sharpe, Treynor, dan Jensen. Sementara, beberapa penelitian lain juga menggunakan risk-adjusted return dalam evaluasi performa aset kripto.  Sementara,  Kartozhnykov  (2021)  meneliti  tentang  keuntungan  dalam  melakukan diversifikasi  dengan  menambahkan  aset  kripto  ke  dalam  portfolio  yang  dibentuk  dari  aset investasi tradisional. Hasil penilaian Sharpe Ratio pada penelitian tersebut menandakan adanya peningkatan utilitas pada portofolio saat adanya penambahan aset kripto. Sedangkan, Ma et al. (2020) pada penelitiannya menyatakan bahwa memiliki beberapa aset kripto yang berbeda pada portofolio  memberikan  diversifikasi  yang  lebih  baik  dengan  nilai  Sharpe  Ratio  yang  lebih tinggi.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan adalah metode eksplanatif dan kuantitatif. Sedangkan, jenis data yang digunakan merupakan data sekunder dengan periode pengamatan mulai  dari Januari 2018 hingga Oktober 2021. Penelitian dilakukan pada bulan November 2021 hingga Januari  2022  dengan  sumber  data  diperoleh  dari:  (1)  website  www.bloomberg.com  untuk melihat data aset kripto yang menjadi komposisi Bloomberg Crypto Galaxy Index; (2) website www.investing.com  untuk  mendapatkan  harga  penutupan  masing-masing  aset  kripto;  (3) website www.kemenkeu.go.id untuk mendapatkan harga obligasi (ORI020) sebagai acuan risk- free  return atau  tingkat  pengembalian  bebas  risiko.  Penelitian  ini  dilakukan  pada  sampel sebanyak  10  aset  kripto  yakni  Bitcoin,  Ethereum,  Ripple,  Litecoin,  Dash,  Monero,  Bitcoin Cash, EOS, Ethereum Classic, dan Zcash. Sampel diambil dengan teknik sampel jenuh pada populasi  yakni  aset-aset  kripto  yang  berada  dalam  Bloomberg  Galaxy  Crypto  Index  yang diterbitkan pada Mei 2018.
Untuk menjawab tujuan penelitian, digunakan metode Risk-Adjusted Return yaitu Sharpe Ratio,  Treynor  Ratio,  dan  Jensen’s  Alpha.  Setelah  hasil  penilaian  didapatkan  dari  ketiga
metode perhitungan Risk-Adjusted Return, dilakukan standardisasi kepada nilai-nilai tersebut untuk  dapat  dilakukan  uji  beda  dengan  menggunakan Kruskal-Wallis  (one-way  ANOVA  on ranks) , yang merupakan uji non parametrik menggunakan SPSS 15.0. Berikut adalah formula yang digunakan dalam melakukan perhitungan:
Indeks kinerja Sharpe dihitung dengan formula: 𝑆 𝑝 = (𝑅 𝑝 −𝑅 𝑓 ) 𝜎 𝑝 Keterangan: 𝑆 𝑝 = indeks kinerja Sharpe.
𝑅 𝑝 = return portofolio atau tingkat pengembalian pasar.
𝑅 𝑓 = return bebas risiko tingkat bunga bebas risiko. 𝜎 𝑝 = total risiko yaitu hasil jumlah dari risiko sistematik dan risiko unsistematik.
Indeks kinerja Treynor dihitung dengan formula : 𝑇 𝑝 = (𝑅 𝑝 −𝑅 𝑓 ) 𝛽 𝑝 Keterangan: 𝑇 𝑝 = indeks kinerja Treynor.
𝑅 𝑝 = return portofolio atau tingkat pengembalian pasar.
𝑅 𝑓 = return bebas risiko tingkat bunga bebas risiko.
𝛽 𝑝 = risiko pasar dari portofolio atau risiko sistematik portofolio.
Formula Jensen’s Alpha: 𝑎 𝑝 = 𝑅 𝑝 − [𝑅 𝑓 + 𝛽 𝑝 (𝑅 𝑚 − 𝑅 𝑓 )] Keterangan: 𝑎 𝑝 = indeks kinerja Jensen.
𝑅 𝑝 = return portofolio atau tingkat pengembalian pasar.
𝑅 𝑓 = r eturn bebas risiko tingkat bunga bebas risiko.
𝑅 𝑚 = return pasar pada periode tertentu. 𝛽 𝑝 = beta pasar
Standarized Z-Score yang digunakan: 𝑍  = 𝑥 − 𝑢 𝜎 Keterangan: 𝑥 = nilai yang diobservasi 𝑢 = mean sampel 𝜎 = standar deviasi sampel Formula Kruskal-Wallis ( One Way Analysis of Variance by Rank ):
𝐾𝑤  =   [ 12 𝑁(𝑁 + 1) ∑ 𝑛𝐽 𝑛 𝑡 =1 𝑅𝑗 2 ]   −  3 (𝑁 + 1)
Keterangan: Kw = nilai uji Kruskal Wallis N = jumlah seluruh data nj = jumlah data perlakuan j Rj = mean rank perlakuan j

## HASIL DAN KESIMPULAN
Dalam penelitian ini ditemukan bahwa 10 aset  kripto yang ada dalam BGCI memiliki return yang  negatif  pada  tahun  2018  namun  secara  keseluruhan  memiliki  total return yang positif apabila dihitung dari Januari 2018 hingga Oktober 2021. Nilai perhitungan dari ketiga metode yang digunakan juga menunjukkan nilai yang negatif untuk semua aset kripto tersebut pada tahun 2018, terkecuali nilai Jensen’s Alpha dari XRP. Risk free return yang digunakan dalam  perhitungan  pada  penelitian  ini  adalah  sebesar  4.95%  mengacu  pada  Surat  Berharga Negara (SBN) yang dikeluarkan oleh negara Indonesia (ORI020) pada tahun 2021.
ETC memiliki nilai Sharpe sebesar 2.40 pada tahun 2021 yang merupakan nilai Sharpe terbesar, ETH memiliki nilai Sharpe terbesar pada tahun 2020 dan terbesar kedua pada tahun
2021  sementara  nilai  LTC  pada  tahun  2018  sebesar  -2.43  menjadi  nilai  terendah.  Penilaian Treynor Ratio juga memberikan hasil yang sama, bahwa ETC pada tahun 2021 menjadi nilai tertinggi, sedangkan Monero pada tahun 2018 menjadi nilai terendah.
Dalam  perhitungan  Jensen’s  Alpha,  beta  yang  digunakan  sebagai  tolak  ukur  kinerja adalah performa dari BGCI secara keseluruhan. Monero pada tahun 2018 mendapatkan nilai paling kecil, namun pada tahun 2021 Monero mendapatkan nilai tertinggi dari keseluruhan aset yang diteliti. Dari hasil uji beda Kruskal-Wallis (One-way ANOVA on Ranks) didapatkan x 2 = 4.714, p = 0.095, dengan mean rank sebesar 66.97 untuk penilaian dengan Sharpe Ratio, 63.58 untuk penilaian dengan Treynor Ratio, dan 50.95 untuk penilaian dengan Jensen’s Alpha, yang menunjukkan bahwa nilai signifikansi >0,05. Maka dapat diketahui bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara hasil penilaian dari masing-masing metode yang digunakan. Hasil Uji Beda Kruskal-Wallis (One-way ANOVA on Ranks) dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1
Hasil Uji Beda Kruskal-Wallis (One-way ANOVA on Ranks) Ranks Test Statistics a,b Methods N Mean Rank Rank Rank Z-Score Sharpe 40 66.97 Kruskal-Wallis H 4.714 Z-Score Treynor 40 63.58 df 2 Z-Score Jensen 40 50.95 Asymp. Sig. .095 Total 120 a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: Methods
Sumber: Hasil Olah Data Menggunakan SPSS, 2022
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  ETC  dan  ETH  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  8  (delapan)  aset  kripto  lainnya.  ETC  memiliki  kinerja  terbaik berdasarkan Sharpe Ratio, Treynor Ratio, dan kedua terbaik berdasarkan Jensen’s Alpha pada tahun 2021. Untuk kinerja 2 (dua) tahun terakhir, ETH memiliki nilai Sharpe terbaik pada tahun 2020  dan  kedua  terbaik  pada  tahun  2021.  Hasil  uji  beda  dengan  nilai  signifikansi  >  0.05 menunjukkan  tidak  adanya  perbedaan  yang  signifikan  secara  statistik  dari  hasil  penilaian Sharpe  Ratio,  Treynor  Ratio,  dan  Jensen’s  Alpha  pada  aset  kripto  yang  termasuk  ke  dalam Bloomberg Galaxy Crypto Index pada rentang waktu penelitian yang dilakukan. Penelitian ini signifikan  dengan  studi  yang  dilakukan  oleh  Claransia  dan  Sugiharto  (2021).  Namun, penelitian Hertina et al. (2021) menggunakan ketiga metode tersebut untuk menilai performa instrumen  investasi  lain,  pada  rentang  waktu  lain dan  menunjukkan  adanya  perbedaan  yang signifikan  dari  hasil  penilaian  ketiga  metode  tersebut.  Keterbatasan  penelitian  ini  adalah menggunakan obligasi sebagai dasar dalam menentukan risk-free rate dan juga jangka waktu observasi  yang  singkat . Bagi  peneliti  selanjutnya  yang  ingin  melakukan  penelitian  yang sejenis,  disarankan  untuk  menggunakan  acuan risk-free  rate lain  serta  menambah  waktu observasi.  Selain  itu,  peneliti  selanjutnya  dapat  menilai  risiko  yang  ada  pada  investasi  aset kripto dengan metode lainnya, seperti Value-at Risk dan Sortino Ratio.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggara, A. W., & Yulianto, A. (2017). Analisis kinerja reksadana saham dengan metode Sharpe, Treynor dan Jensen. Management Analysis Journal , 6 (1), 13–22. https://doi.org/10.15294/maj.v6i1.10270
Arifudin, O., Wahrudin, U., & Rusmana, F. D. (2020). Manajemen risiko . Widina Bhakti Persada Bandung.
Bianchi, D. (2020). Cryptocurrencies as an asset class? An empirical assessment. Journal of Alternative Investments , 23 (2), 162–179. https://doi.org/10.3905/JAI.2020.1.105 Claransia, S. O., & Sugiharto, T. (2021). Performance analysis of stock portfolios incorporated in IDX30 using the Sharpe, Treynor and Jensen method in 2016-2020. Enrichment: Journal of Management , 12 (1), 236–242. https://enrichment.iocspublisher.org/index.php/enrichment/article/view/198/146 Frisby, D. (2014). Bitcoin: The future of money? (1st ed.). Unbound.
Greer, R. J. (1997). What is an asset class, anyway? The Journal of Portfolio Management ,
23 (2), 86–91. https://doi.org/10.3905/jpm.23.2.86 Hartono, J. (2017). Teori portofolio dan analisis investasi (11th ed.). BPFE.
Hashemi Joo, M., Nishikawa, Y., & Dandapani, K. (2020). Cryptocurrency, a successful application of blockchain technology. Managerial Finance , 46 (6), 715–733. https://doi.org/10.1108/MF-09-2018-0451
Hertina, D., Destriani, N., Naufal, M. D., Dauliah, R. D., Sinaga, D. S., Nursapriti, A. W., & Saudi, M. H. (2021). Sharpe, Treynor and Jensen methods in doing stock portfolio performance analysis. Review of International Geographical Education Online , 11 (5), 829–834. https://doi.org/10.48047/rigeo.11.05.78
Kartozhnykov, K. (2021). International investment portfolio diversification using cryptocurrencies [Master Thesis, Radboud University]. https://theses.ubn.ru.nl/bitstream/handle/123456789/11476/Kartozhnykov%2C_Kyrylo_ 1.pdf?sequence=1
Liu, W. (2019). Portfolio diversification across cryptocurrencies. Finance Research Letters , 29 , 200–205. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.07.010
Ma, Y., Ahmad, F., Liu, M., & Wang, Z. (2020). Portfolio optimization in the era of digital financialization using cryptocurrencies. Technological Forecasting and Social Change , 161 , 120265. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120265
Mahessara,  R.  D.,  &  Kartawinata,  B.  R.  (2018). Comparative  analysis  of  cryptocurrency  in forms of bitcoin, stock, and gold as alternative investment portfolio in 2014-2017. Journal of Secretary and Business Administration , 2 (2), 38. https://doi.org/10.31104/jsab.v2i2.58 Saputra, H. I., & Anastasia, N. (2013). Jenis investasi berdasarkan profil risiko. Finesta , 1 (2), 47–52. https://publication.petra.ac.id/index.php/manajemen-keuangan/article/view/1172 Smart, S. B., Gitman, L. J., & Joehnk, M. D. (2017). Fundamentals of investing (13th ed.). Pearson Education.
Soehartono, & Pati, U. K. (2019). The Regulation of Cryptocurrency Investation in Indonesia. Proceedings of the 3rd International Conference on Globalization of Law and Local Wisdom (ICGLOW 2019) , 358 (September 2017), 209–212. https://doi.org/10.2991/icglow-19.2019.54
Tuerah, C. (2013). Perbandingan kinerja saham LQ 45 tahun 2012 menggunakan metode Jensen, Sharpe dan Treynor. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi , 1 (4), 1444–1457. https://doi.org/10.35794/emba.v1i4.2925 Vigna, P., & Casey, M. (2016). The age of cryptocurrency: How bitcoin and the blockchain are challenging the global economic order . Picador.