## Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi
Lembaga Penellitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Volume 23(2), Juli 2023, 2453-2460 DOI: 10.33087/jiubj.v23i2.3884

## Model Smart Beta dalam Menyusun Portofolio
Optimal a Literature Review

## Hana Tamara Putri
Fakultas Ekonomi Universitas Batanghari Correspondence: hanatamaraputri88@gmail.com
Abstrak. Teori capital asset pricing model (CAPM) menyatakan bahwa market risk (beta) dapat menghasilkan risk premium untuk investor. Sehingga investor hanya perlu berinvestasi pada portofolio market atau portofolio yang berdasarkan pada pembobotan kapitalisasi market. Portofolio Smart Beta adalah strategi investasi berbasis indeks  yang  berupaya  untuk  memperoleh  hasil  ( superior  risk  adjusted  return )  melalui  teknik  yang  transparan dan  kriteria  berbasis  aturan  ( rules-based )  berdasarkan  faktor-faktor  atau  atribut-atribut  spesifik  yang menghasilkan return investasi.  Mengkombinasikan  Fama  French  Five  Model,  Variabel  Tracking  Error  dan Active  Share  penelitian  ini  mengajukan  suatu model  Smart  Beta  yang  akan  diseleksi  dari  Emiten  pada  Indeks LQ 45 menjadi 20 Emiten dan membandingkan Return mana yang lebih baik antara Return IDX High Dividen 20 dengan Return dari Emiten hasil portofolio Smart Beta.
Kata kunci : portofolio smart beta, portofolio optimal, strategi investasi
Abstract. The Theory of Capital Asset Pricing Model (CAPM) states that market risk (beta) can generate risk premium  for  investors.  So  investors  only  need  to  invest  in  a  market  portfolio  or  portfolio  based  on  market capitalization  weighting.  Smart  Beta  portfolio  is  an  index-based  investment  strategy  that  seeks  to  obtain superior risk-adjusted returns through transparent techniques and rules-based criteria based on specific factors or  attributes  that  generate  investment  returns.  Combining  the  Fama  French  Five  Model,  Variables  Tracking Error and Active Share, this study proposes a Smart Beta model that will be selected from Issuers on the LQ 45 Index to 20 Issuers and compare which Return is better between IDX High Dividend Return 20 and Return from Issuer smart Beta portfolio results.

## Keywords : smart beta strategies, portfolio optimazation, investment strategies

## PENDAHULUAN
Smart  Beta  adalah  strategi  investasi berbasis indeks yang berupaya untuk memperoleh  hasil  optimal  melalui  teknik  yang transparan dan kriteria berbasis aturan berdasarkan  faktor-faktor  atau  atribut-atribut spesifik  yang  menghasilkan return investasi (Towers  Watson,2003).  Menurut  (Wicaksono, 2021)  Smart  Beta  yaitu  metode  untuk meminimalisir  resiko  yang  mungkin  akan timbul akibat berinvestasi pada saham, reksadana  atau  ETF  dengan  cara  menyusun portofolio  berdasarkan  faktor-faktor  penentu kinerja  yang  dapat  diatur  atau  diganti. Pembentukan portofolio dan pengukuran portofolio  suatu  investasi  dapat  dihitung  salah satunya  dengan  metode  perhitungan Asset Pricing  Model terbagi  menjadi Capital  Asset Pricing  Model  (CAPM) dan Multifactor  Asset Pricing Models . CAPM merupakan Single Index Model yang dikembangkan oleh William Sharpe (Sharpe,  1964),  John  Lintner  (Lintnert,  1965), Jan  Mossin  (B.  J.  A.  N.  Mossin,  2012)  dan Fischer  Black  (Black  Fischer,  Jensen  Michael,
1972).  Banyak  kritik  yang  ditujukan  kepada model tersebut yang menyebabkan berkembangnya Multifactor Asset Pricing Model seperti  Fama  French Three  Factor  Model (Eugene F. Fama and Kenneth R. French, 1993) ,  Carhart Four  Factor  Model (Carhart,  1997)  , kemudian pada tahun 2015 Fama French (Fama &  French,  2014)  mengembangkan  model  dari model  sebelumnya  Fama  French Three  Factor Model pada  tahun  1993  menjadi Five  Factor Model termotivasi  oleh  dividend  discount valuation  model,  Fama  dan  French  (2015) melakukan  pengujian  model  penetapan  harga aset  lima  faktor  yang  menambahkan  faktor profitabilitas  dan  investasi  ke market  factor, size, dan value-growth dari  Fama  and  Franch Three Factor Model (1993).
Penelitian  terdahulu  yang menggunakan perhitungan  smart  beta  dengan  metode  asset capital pricing adalah (Bowes & Ausloos, 2021) menggunakan  tiga  model  perhitungan  :  the Sharpe–Lintner  capital  asset  pricing  model,  the Fama–French  three-factor  model,  and  the Carhart  four-factor  model  menemukan  hanya
dua  kategori  yaitu  equal  dan  momentum,  yang memiliki  tingkat  pengembalian  dan  risiko  yang lebih  baik.  (Wu  et  al.,  2021)  menggunakan  The Fama French model dan ditambah dengan model pengembangan  dari  peneliti  menemukan  dalam beberapa  aspek  model  pengembangan  yang dipilih  belum  bisa  menyamakan  model  Fama French  three  model  namun  pada  penelitian  ini menemukan  fakta  bahwa  Portofolio  di  Indeks dengan korelasi negatif terkadang bisa menggambarkan pasar dengan lebih baik.
Penelitian ini mencoba untuk menyusun portofolio berbasis Smart Beta dengan menggunakan model yang berbeda dari penelitian  terdahulu  yaitu  menggunakan Five Factors  Fama  French  Model, penulis  juga menambahkan  beberapa  model  pengembangan yang  telah  ditemukan  pada  penelitian-penelitian sebelumnya  .  Penelitian  (Ghoul  &  Saint-jean, 2020)  dengan  menggunakan  sampel  reksa  dana meneliti  variabel Active  Share dan Tracking Error dalam  melihat return reksadana  pada indek SRI ( Social Responsibilities Indeks ), hasil penelitian Active  Share mengungguli return pada  indeks  lainnya,  namun  variabel tracking error memiliki hasil yang lebih beragam.

## Literature Review Previous Research Work Modern Portfolio Theory
Teori  ini  mengasumsikan  bahwa  jika seorang  investor  dihadapkan  dalam  2  pilihan portofolio yang menawarkan tingkat return yang sama  namun  berbeda  tingkat  resikonya,  maka investor akan memilih portofolio dengan tingkat risiko  yang  lebih  rendah  atau  kenaikan  risiko tersebut  harus  diimbangi  dengan  kenaikan tingkat imbal hasil.

## Markowitz (1952)
Teori  Investasi  Modern  Markowitz  atau dikenal  dengan  Teori  Portofolio  Optimal merupakan  teori  tentang  kombinasi  portofolio yang  berbeda-beda  sesuai  dengan  tingkat expected  return  portofolio  yang  ditentukan  oleh investor  pada  tingkat  risiko  tertentu  dengan melakukan  investasi  yang  terdiversifikasi  untuk mengurangi risiko keseluruhan portofolio melalui proses berdasarkan mean-variance yaitu memaksimalkan  ekspektasi  return  (mean)  dan meminimumkan  ketidakpastian/risiko  (varian) untuk  memilih  dan  menyusun  portofolio optimal.  Mean  yang  dimaksud  ialah  harapan akan  keuntungan  yang  akan  diterima  yang dihitung dengan cara rata-rata dan menggunakan
ukuran  resiko  yang  dikenal  dengan  istilah variance.  asumsi  teori  markowitz:  1)  periode waktu  investasi  tunggal  misal  satu  tahun;  2) tidak  ada  biaya  transaksi;  dan  3)  preferensi investor hanya berdasarkan return dan risk

## Single Indeks Model Portfolio
Setelah  teori  modern  oleh  Harry Markowitz,  berkembang  model  indeks  tunggal yaitu strategi pemodelan keuangan menggunakan  satu  faktor  untuk  menganalisis dan  menjelaskan  harga  aset yang  menghasilkan satu  kombinasi  expected  return  dan  risiko portofolio. Beberapa Ahli yang mengembangkan Single Indeks Model:
1. Treynor  (1962).  Teori  yang  sering  disebut dengan Reward to Volatility Ratio (RVOL).
Jack  Treynor  telah  mengajukan  teori  nilai pasar  dari  aset  berisiko  yang  memperluas teori  Markowitz  (Jewczyn,  2013).  Asumsi yang  digunakan  dalam  indeks  Treynor adalah  portofolio  sudah  terdiversifikasi dengan  baik  sehingga  risiko  yang  dianggap relevan adalah risiko sistematis yang diukur dengan  beta  (Jones,  2010).  Portofolio  yang mempunyai  indeks  lebih  kecil  dari  indeks Treynor  pasar  akan  terletak  di  bawah  garis pasar  sekuritas,  yang  menunjukkan  bahwa kinerja  portofolio  tersebut  berada  dibawah kinerja  pasar.  Semakin  besar  slope  garis yang  dimiliki  portofolio,  berarti  kinerja portofolio  tersebut  akan  menjadi  relative lebih  baik  dibanding  portofolio  yang mempunyai indeks Treynor yang lebih kecil (Tandelilin,  2010).  Metode  RVOL  ini menggunakan  risiko  sistematis  atau  beta sebagai indikator risiko (Tandelilin ,2003).
2. Sharpe  (1964).  Model  yang  juga  dikenal dengan Reward to Variability Ratio (RVAR)
mengukur kinerja portofolio dengan menggunakan  risiko  total  atau standard deviasi  sebagai  indikator  risiko  (Nurdhiana &  Norita,  2017)  yang  didasarkan  oleh temuan  bahwa  penetapan  harga  aset  modal bergerak  secara  linier  di  pasar  dan  bahwa standar  deviasi  tahunan  pengembalian  dan pengembalian  rata-rata,  sementara  bergerak secara  linier,  kemudian  mengubah  nilai masa depan dari pengembalian dan penyimpangan tersebut.
3. Lintner (1965). Lintner mendukung pengamatan  Sharpe  mengenai  titik  harga ganda  yang  tersedia  di  pasar,  tetapi  Lintner menentang pandangan Sharpe tentang penetapan  harga  aset  modal  karena  Lintner
berpendapat  bahwa  pengamatan  ini  akan konsisten dalam keseimbangan umum bahkan  ketika  investor  tidak  memiliki ekspektasi yang biasanya diharapkan pengembalian  masa  depan.  Lintner  juga mengamati gagasan teori saat itu bahwa aset yang  tidak  disimpan  dalam  bentuk  tunai tidak terkait dengan kepemilikan uang tunai oleh  investor  yang  menghindari  risiko (Jewczyn, 2013)
4. Mossin (1966). Mossin mendukung penggunaan  pandangan  satu  periode  waktu sebagai sarana untuk mengevaluasi sekuritas (J.  Mossin,  1966)  Ada  kesepakatan  umum dalam  pandangan  teori  portofolio  Mossin dan Treynor mengenai nilai tambah penggunaan  tingkat  pinjaman  bebas  risiko dan pengembalian yang diharapkan, terlepas dari bagaimana investor berinvestasi, tingkat pengembalian modal dihitung dari penggunaan  tingkat  pinjaman  bebas  risiko dan  ditambahkan  ke  bagian  kedua,  yang merupakan  pengembalian  yang  diharapkan dari  risiko  yang  diasumsikan  untuk  setiap risiko yang diambil, dan risiko yang diambil tidak  ada  hubungannya  dengan  modal  yang diinvestasikan
5. Black,  Jensen  dan  Scholes  (1972).  Black, Jensen,  dan  Scholes  tidak  setuju  dengan versi  CAPM  yang  diusulkan  oleh  Treynor karena masalah agregasi yang terkait dengan penggunaan  keamanan  tunggal  (Black, Jensen, 1972), masalah penugasan koefisien beta sekunder untuk "prosedur pengelompokan"  data  dan  fakta  bahwa pengujian  empiris  menunjukkan  bahwa  dari waktu ke waktu (35 tahun), sekuritas dengan risiko  tinggi  menghasilkan  kurang  dari prediksi  CAPM  dan  sekuritas  berisiko rendah menghasilkan lebih banyak.
Perbedaan signifikan lainnya dalam pandangan  teoretis  adalah  bahwa  Black, Jensen, dan Scholes, seperti yang ditunjukkan  di  atas,  menunjukkan  bahwa CAPM  dapat  diuji  secara  empiris.  Beta portofolio  efek  investor  akan  menjadi  rasio yang proporsional dengan penerimaan risiko masing-masing.
Multifactor Pricing Model Portfolio
Setelah Single Indeks Model,
berkembang  Multifactor  Pricing  Model  Model yaitu  strategi  pemodelan  keuangan  di  mana beberapa  faktor  digunakan  untuk  menganalisis dan  menjelaskan  harga  aset.  Model  multifaktor
mengungkapkan  faktor  mana  yang  paling berdampak  pada  harga  suatu  aset.  Teori Multifaktor  dikembangkan  oleh  beberapa  ahli berikut :
1. Fama  French (1993).  Model  3  faktor  Fama French  adalah  model  penetapan  harga  aset yang  memperluas  model  penetapan  harga aset  modal  dengan Single  Indeks  Model dengan  menambahkan  risiko  ukuran  dan faktor  risiko  nilai  ke  faktor  risiko  pasar. Model  ini  pada  dasarnya  adalah  hasil  dari regresi  ekonometrik  dari  harga  saham historis. Model Fama French 3 Faktor terdiri dari: Market  Risk,  Size  dan  Book  to  Market Equity (Eugene  F.  Fama  and  Kenneth  R. French, 1993), persamaan dapat dilihat pada model berikut : Rit − Rft = αi + βiM IMt + βiSMB ISMBt + βiHMLIHMLt + εit Keterangan:  Rit  :  Return  i  pada  periode  t; Rft  :  Risk-free  rate  pada  periode  t;  IMt  : Excess  return  on  market  dikurangi  risk-free rate  pada  periode  t;  ISMBt  :  Return  pada faktor  “small  minus  big”  (SMB)  pada periode t; IHMLt : Return pada faktor “high minus  low”  (HML)  book-to-market  pada periode t
2. Carhart (1997).  Model  4  Faktor  Carhart merupakan pengembangan dari model Fama French  3  Faktor  sebelumnya,  Carhart menambahkan  faktor  momentum  untuk penetapan  harga  aset  saham.  Model  Empat Faktor  juga  dikenal  di  industri  sebagai Monthly Momentum Factor (MOM). Momentum adalah kecepatan atau kecepatan perubahan  harga  dalam  saham,  keamanan, atau  instrumen  yang  dapat  diperdagangkan. Model  4  Faktor  terdiri  dari Market  Risk, Size, Book to Market Equity dan Momentum Factor (Carhart,  1997) , berikut  formula yang  dihasilkan  :  Rit  –  Rft  =  αi  + βiMktt + yiSMBt + δi HMLt + θi WMLt + εit
Keterangan  :  Rit  :Return  i  pada  periode  t; Rft  :  Risk-free  rate  pada  periode  t;  Mkt  : Market  premium,  dimana  Excess  return  on market dikurangi riskfree rate pada periode t (Rmt  –  Rft);  SMBt  :  Return  pada  faktor “small  minus  big”  (SMB)  pada  periode  t; HMLt  :  Return  pada  faktor  “high  minus low” (HML) book-to-market pada periode t; WMLt : Return pada faktor “Winner Minus Loser  ”  pada  periode  t;  β,y,δ,  θ  :  adalah faktor  sensitivitas  untuk  variabel  yang diperoleh dari regresi
3. Fama  French (2014).  Fama  dan  French mengadaptasi  model  3  Faktor  mereka
menjadi  lima  faktor.  Seiring  dengan  tiga faktor  asli,  model  baru  menambahkan konsep  bahwa  perusahaan yang  melaporkan pendapatan  masa  depan  yang  lebih  tinggi memiliki  pengembalian  yang  lebih tinggi di pasar  saham  hal ini  menjadi  faktor keempat yang  disebut  sebagai  profitabilitas.  Faktor kelima  berkaitan  dengan  konsep  investasi dan  pengembalian  internal,  menunjukkan bahwa  perusahaan  yang  mengarahkan  laba terhadap  proyek-proyek  pertumbuhan  besar cenderung  mengalami  kerugian  di  pasar saham  disebut  dengan  Faktor  Investasi. Model  5  Factor  terdiri  dari  : Market  Risk, Size,  Book  to  Market  Equity,  Profitability and  Investation (Fama  &  French,  2014) dapat ditunjukkan pada formula berikut : Rit –  RFt  =  ai  +  bi  Rmt  -  Rft  +  siSMBt  +  hi HMLt + ri RMWt + ci CMAt + eit Keterangan : Rit- Rft : Excess Return i pada periode  t;  Rmt-Rft  :  Market  premium, dimana  Excess  return  on  market  dikurangi riskfree  rate  pada  periode  t  (Rmt  –  Rft); SMBt  :  Return  pada  faktor  “small  minus big” (SMB)  pada periode  t;  HMLt :  Return pada faktor “high minus low” (HML) book- to-market  pada  periode  t;  WMLt  :  Return pada  faktor  “Winner  Minus  Loser”  pada periode  t;  RMWt  :  Return  pada  faktor “Robust  Minus  Weak”  pada  periode  t; CMAt  :  Return  pada  faktor  “conservative minus  aggressive”  pada  periode  t;  β,y,δ,  θ  : adalah  faktor  sensitivitas  untuk  variabel yang diperoleh dari regresi
New
Measure To Predicts Portfolio
Performances Behaviour Investor Model
Model Behaviour Investor yang pertama digagas  oleh  (Barna,  1960)  yang  menguji berbagai  perilaku  investor  dalam  tulisannya “The  Investment  Decision”, dilanjutkan  oleh (michael  Lee,  1969)  yang  menemukan  bahwa perilaku  perusahaan  mempengaruhi  nilai  pasar kemudian  diperkuat  oleh  (Fama,  1970)  yang menemukan bahwa harga saham yang terbentuk bisa  disebabkan  oleh  kedatangan  informasi  atau adanya noise serta (Robert J, 1984) menemukan fakta bahwa harga saham juga dipengaruhi oleh dinamika  sosial.  Sentimen  investor  dapat didefinisikan sebagai optimisme/pesimisme investor  pada  aktivitas  pasar  saham  di  masa depan  (Baker  &  Stein,  2004).  Ketika  investor membuat  keputusan,  sentimen  mereka,  atau keadaan pikiran, mempengaruhi suatu keputusan
yang  merupakan  cara  investor  membentuk kepercayaan  (Fariska  et  al.,  2020).  Menurut (Fisher  &  Statman,  2000)  sentimen  investor individu  akan  meningkat  pada  pasar  saham sejalan  dengan  kepercayaan  konsumen  tentang perekonomian.  Begitu  pula  dengan  (Jansen  & Nahuis, 2003), mengungkapkan bahwa kepercayaan konsumen berkorelasi positif dengan  perubahan  sentimen  investor.  Sentimen Investor  dapat  di  proyeksikan  oleh Consumer Confidential  Indeks seperti  yang  telah  diteliti oleh  (Lemmon  &  Portniaguina,  2006)  serta indeks  keyakinan  konsumen  dan  sentimen investor adalah dua hal yang sama dan memiliki keterkaitan yang erat (Fisher & Statman, 2000), (Jansen  &  Nahuis,  2003),  (Lemmon  & Portniaguina,  2006),  (Ferrer  et  al.,  2016). Kemudian  penelitian  sentimen  investor  dengan menggunakan  indeks  kepuasan  konsumen  juga diteliti  oleh  (Fariska  et  al.,  2020)  yang menemukan bahwa sentiment investor mempunyai pengaruh pada volume perdagangan pasar modal, berbeda dengan penelitian (Wendy Ary, 2019) yang membuktikan adanya peningkatan kinerja asset pricing yang menambahkan faktor sentimen investor.

## Tracking Error
Banyak  ukuran  baru  yang  digunakan dalam penyusunan manajemen portofolio, seperti Tracking  Error, .  Menurut  (Wicaksono, 2021) Tracking  Error adalah  Ukuran  yang digunakan untuk menilai suatu portofolio relatif terhadap benchmark dan  dapat  dilihat  sebagai indikator  seberapa  aktif  dana  dikelola  dan tingkat  risiko  yang  sesuai.  Hasil  penelitian  oleh (Barro & Canestrelli, 2009)(Ghoul & Saint-jean, 2020) (Charteris & McCullough, 2020)
(Marmoiton, 2021) menyatakan bahwa Tracking Error mampu memprediksi return aset. Tracking  Error memiliki  konsep  yang  sama dengan Standar  Deviasi yang  artinya  makin tinggi  nilai Tracking  Error berarti  makin  tinggi risiko  portofolio  itu,  berbeda  dengan Standar Deviasi yang  dihitung  dari Return dikurangi Rata-Rata Return , pada Tracking Error dihitung menggunakan  Selisih Return dikurangi  rata-rata Selisih Return ,  dapat  dijabarkan  dari  formula berikut :
𝑇𝑟𝑎𝑐𝑘𝑖𝑛𝑔 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟
= √∑ 𝑎𝑙𝑝ℎ𝑎 (𝑛) − 𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 (𝑎𝑙𝑝ℎ𝑎) 2
𝑛
Keterangan : n : is the number of assets; alpha : perbedaan return portfolio dan return benchma rk

## Konsep Smart Beta
(Waspada  et  al.,  2021)  Smart  beta adalah metode untuk memilih saham yang akan masuk  portofolio  dengan  cepat  dan  ringkas dengan  mempertimbangkan  tingkat  return  dan risiko  yang  telah  ditetapkan  sesuai  dengan kemampuan  investor.  (Bowes  &  Ausloos, 2021) Menyusun Smart Beta dengan menggunakan  teori Sharpe,  Lintner,  Fama French  Three  Factor  Model,  Carhart  Four Factor  Model menemukan  bahwa Smart  Beta dengan  Faktor Equal dan  Momentum  mampu mengitung  resiko  dan return yang  lebih  baik pada  produk ETF  di  US  Stock  Market. (Di Renzo  Giorgia,  2019)  Menyusun Smart  Beta dengan mengkombinasikan Low  Volatility Indeks, Sharpe Ratio Index, High Dividen Yield Index and Strong Cash Flow Index mempunyai hasil  positif  dan  negatif  dalam  mengungguli return  indeks  benchmark. (Louraoui,  2021) Menyusun Smart  Beta dengan  menggunakan Rasio Sharpe,  Sortino ,  and Jensen pada  pasar modal Amerika Serikat hasilnya bahwa kombinasi Smart Beta tersebut tidak mengungguli return dari  strategi  aktif  dan strategi  pasif  namun  dilihat  dari  sisi  trader metode smart  beta memiliki return yang  jauh lebih  besar  daripada return pada  jenis  investasi lainnya.

## METODE
Model Smart  Beta yaitu  metode  untuk membentuk  portofolio  yang  terdiri  dari  20 Emiten  yang  diseleksi  dari  emiten  pada  LQ45, selama  ini  di  Bursa  Efek  Indonesia  menyeleksi 20  Emiten  pada  IDX  High  Dividend  20  yaitu kinerja  dari  20  emiten  yang  memiliki  dividend Yield  yang  tinggi. Penelitian  ini ingin menggunakan metode S mart Beta yang dibentuk dengan  menggabungkan  Faktor  Fundamental pada  model Fama  French  Five  Model ( Market Factor,  Small  Minus  Big,  High  Minus  Low, Profitability dan Investment )  ditambah  dengan Faktor  Teknikal  yaitu  Variabel  Pengembangan Tracking Error dan Variabel Behaviour Investor menggunakan Consumer Confidence Indeks atau Indeks Keyakinan Konsumen (IKK) . Return dari Portofolio Smart Beta akan dikomparasi dengan Return IDX High Dividend 20 dan IHSG untuk mengetahui mana metode yang lebih baik untuk menghasilkan Return yang  optimal serta  akan mengukur  apakah  variabel  yang  dibentuk  dari metode smart beta tersebut berpengaruh terhadap Return, maka  peneliti  mengajukan penyusunan  portofolio  menggunakan  model
berikut : Rit – RFt = ai + bi Rmt - Rft + siSMBt + hi HMLt + ri RMWt + ci CMAt + IKKt + TEt + eit
Keterangan  :  Rit-  Rft  :  Excess  Return  i  pada periode  t;  Rmt-Rft  :  Market  premium,  dimana Excess  return  on  market  dikurangi  riskfree  rate pada periode t (Rmt – Rft); SMBt : Return pada faktor “small minus big” (SMB) pada periode t; HMLt  :  Return  pada  faktor  “high  minus  low” (HML) book-to-market  pada  periode  t;  WMLt  : Return pada faktor “Winner Minus Loser” pada periode  t;  RMWt  :  Return  pada  faktor  “Robust Minus  Weak”  pada  periode  t;  CMAt  :  Return pada  faktor  “conservative  minus  aggressive” pada  periode  t;  IKKt  :  Indeks  Keyakinan Konsumen;  TEt  :  Tracking  Error;  β,y,δ,  θ  : adalah  faktor  sensitivitas  untuk  variabel  yang diperoleh dari regresi

## HASIL
Fama  French  Five  Factor  terhadap  Return Portofolio
Faktor  Pertama Market  Return, yang bernilai  positif  menunjukkan  kondisi  pasar sedang bullish ,  yang  artinya  investor  dapat mengambil  keputusan  untuk  berinvestasi  pada pasar  modal.  Hal  ini  berarti  investor  dapat menggunakan  nilai market  return sebagai  salah satu  indikator  untuk  mempertimbangkan return yang selanjutnya dapat digunakan sebagai dasar pengambilan  keputusan  untuk  berinvestasi (Market Return Berpengaruh Siginifikan terhadap  Return).  Faktor  Kedua SMB  (small minus  big) , excess  return dari  perusahaan dengan  nilai  kapitalisasi  pasar  yang  lebih  kecil dikurangi  perusahaan  dengan  nilai  kapitalisasi yang  lebih  besar  di  mana  jika  portofolio memiliki  lebih  banyak  perusahaan  kecil  di dalamnya, maka akan mengungguli pasar dalam jangka  panjang,  hal  ini  berarti  investor  dapat menggunakan  nilai  kapitalisasi  pasar  sebagai dasar  pengambilan  keputusan  terhadap return yang  diharapkan  sehingga SMB berpengaruh signifikan terhadap Return Faktor  Ketiga HML  (High  minus  Low), perusahaan  dengan  rasio  nilai  buku  terhadap nilai  pasar  yang  tinggi.  dikurangi  perusahaan dengan rasio nilai buku terhadap nilai pasar yang rendah.  Faktor  ini  juga  disebut  sebagai  “faktor nilai”  atau  “faktor  nilai  versus  faktor pertumbuhan”  karena  perusahaan  dengan  rasio nilai  buku  pasar  yang  tinggi  biasanya  dianggap sebagai ”Faktor Nilai”. Perusahaan dengan nilai buku pasar yang rendah biasanya adalah “Faktor pertumbuhan”.  Dan  penelitian  terdahulu  dalam
jangka  panjang  portofolio  dengan  proporsi perusahaan dengan nilai buku tinggi mengungguli  portofolio  perusahaan  dengan proporsi  nilai  buku  yang  rendah.sehingga  HML berpengaruh  signifikan  terjadap return. Faktor Keempat Robust Minus Weak (RMW), berdasarkan  penelitian  (Gumilar  et  al.,  2019) berpengaruh  positif.  RMW  memproksikan Profitabiltas,  hal  ini  menunjukkan  bahwa sebaiknya investor memilih saham dari perusahan dengan nilai profitabilitas yang tinggi, karena  nilai  profitabilitas  yang  tinggi  akan memberikan return yang  lebih  tinggi  atau  lebih baik  bagi  investor.  Hal  ini  juga  disebabkan karena  investor  berasumsi  bahwa  manajemen yang mampu mengelola perusahaan dengan baik akan  memberikan  keuntungan  bagi  perusahaan, terutama  keuntungan  atas  hasil  kegiatan  bisnis yang dilakukan oleh perusahaan. Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  yang  dilakukan oleh Fama & French (2014), Chiah et al. (2015) dan  Wijaya  et  al.  (2017)  yang  menyatakan bahwa  Robust  Minus  Weak  (RMW)  memiliki pengaruh terhadap return.
Faktor Kelima Minus Aggressive Conservative  ( CMA )  merupakan  selisih  setiap bulan antara rata-rata return pada dua portofolio dengan conservative  investment dan  rata-rata return  pada  dua  portofolio  dengan aggressive investment, rasio  ini  mempropksikan  variabel investment.  CMA  berpengaruh  positif  terhadap return  menunjukkan  bahwa  sebaiknya  investor memilih  saham  dari  perusahan  dengan  nilai investasi yang tinggi, karena nilai investasi yang tinggi akan memberikan return yang lebih tinggi atau lebih baik bagi investor. Dalam kondisi ini investor  melihat  bahwa  perusahaan  yang melakukan  kegiatan  investasi  berarti  mampu mengelola  dan  memiliki  harapan  eksistensi dimasa  yang  akan  datang,  sehingga  ada  aspek keamanan  serta  keuntungan  secara  jangka panjang  .  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh Fama  &  French  (2014),  Chiah  et  al. (2015) dan Wijaya  et  al.  (2017)  yang  menyatakan  bahwa Minus Aggressive
Conservative (CMA)
memiliki pengaruh terhadap return .
Tracking Error terhadap Return Portofolio Menurut  (Wicaksono,  2021) Tracking Error adalah  Ukuran  yang  digunakan  untuk menilai suatu portofolio relatif terhadap indeks acuannya .. Tracking Error berpengaruh negatif terhadap return, semakin  kecil selisih  antara return portofolio  dengan return indeks  acuan
maka  akan  semakin  tinggi return portofolio yang terbentuk.
Sentiment Investor terhadap Return Portofolio Ketika investor bertindak secara rasional,  mereka  akan  menilai  sekuritas  dengan nilai  fundamental  dengan  melihat  nilai  bersih saat  ini  dari  aliran  kas  dan  karakteristik risikonya.  Pada  saat  investor  memahami  nilai fundamental  dari  suatu  sekuritas,  maka  setiap informasi  baru  yang  tersedia  akan  di  respons secara  cepat  oleh  para  investor  dengan meningkatkan  penawaran  harga  pada  saat  ada berita  baik  dan  menurunkan  penawaran  harga pada  saat  ada  berita  tidak  baik  bagi  investor. Kondisi  pasar  yang  baik  akan  membuat sentiment  investor  meningkat  dan  cenderung akan  menambah  jumlah  investasinya  dan berharap  akan  memperoleh return yang  tinggi pula,  ketika  kondisi  pasar  tidak  baik  maka investor akan bersentimen negative dan melepas investasinya  sehingga  menyebabkan  harga saham  turun  dan  akan  menurunkan  returnnya pula.

## DAFTAR PUSTAKA
Arkes, H. R., Herren, L. T., & Isen, A. M. 1988. The  role  of  potential  loss  in  the influence  of  affect  on  risk-taking behavior. Organizational  Behavior  and Human Decision Processes , 42 (2), 181–
193. https://doi.org/10.1016/0749-
5978(88)90011-8
Baker, M., & Stein, J. C. 2004. Market liquidity as  a  sentiment  indicator. Journal  of Financial  Markets , 7 (3),  271–299. https://doi.org/10.1016/j.finmar.2003.11. 005
Barna,  T.  1960. The  Investment  Decision . 70 (279), 561–563.
Barro,  D.,  &  Canestrelli,  E.  2009.  Tracking error:  A  multistage  portfolio  model. Annals  of  Operations  Research , 165 (1), 47–66.  https://doi.org/10.1007/s10479- 007-0308-8
Black,  Jensen,  S.  1972.  The  Capital  Asset Pricing  Model:  Some  Empirical  Tests Fischer.  In The  Capital  Asset  Pricing Model:  Some  Empirical  Tests  Fischer . https://doi.org/10.2139/ssrn.908569
Black Fischer, Jensen Michael, S. M. 1972. The Capital  Asset  Pricing  Model:  Some Empirical  Tests  Fischer.  In The  Capital
Asset  Pricing  Model:  Some  Empirical
Tests Fischer .
https://doi.org/10.2139/ssrn.908569 Blume,  L.,  Easley,  D.,  &  O’hara,  M.  1994.
Market Statistics and Technical Analysis:  The  Role  of  Volume. The
Journal  of  Finance , 49 (1),  153–181. https://doi.org/10.1111/j.1540- 6261.1994.tb04424.x Bower,  G.  H.  1981.  Mood  and  memory.
American Psychologist , 36 (2), 129–148. https://doi.org/10.1037/0003- 066X.36.2.129
Bowes,  J.,  &  Ausloos,  M.  2021.  Financial  Risk and  Better  Returns  through  Smart  Beta Exchange-Traded  Funds? Journal  of Risk  and  Financial  Management , 14 (7),
283. https://doi.org/10.3390/jrfm14070283
Brennan,  M. J.,  Chordia,  T.,  &  Subrahmanyam,
A. 1998. Alternative factor specifications,  security  characteristics,
and  the  cross-section  of  expected  stock returns. Journal of Financial Economics , 49 (3), 345–373. https://doi.org/10.1016/s0304-
405x(98)00028-2
Brown,  G.  W.,  &  Cliff,  M.  T.  2005.  Investor
sentiment and asset valuation. Journal of Business , 78 (2), 405–440. https://doi.org/10.1086/427633
Carhart,  M.  M.  1997.  On  persistence  in  mutual fund  performance. Journal  of  Finance ,
52 (1),
57–82. https://doi.org/10.1111/j.1540- 6261.1997.tb03808.x
Charteris, A., & McCullough, K. 2020. Tracking error  vs  tracking  difference:  Does  it matter? Investment  Analysts  Journal , 49 (3),
269–287. https://doi.org/10.1080/10293523.2020. 1806480
Cremers,  K.  J.  M.,  &  Petajisto,  A.  2009.  How Active  Is  Your  Fund  Manager  A  New Measure  That  Predicts  Performance.
Review  of  Financial  Studies , 22 (9), 3329–3365.
https://doi.org/10.1093/rfs/hhp057
Di  Renzo  Giorgia.  2019. Smart  Beta  Strategies may  or  may  not  outperform  the bencmark .
Eugene  F.  Fama  and  Kenneth  R.  French.  1993.
Common  risk  factors  in  the  returns  on stocks  and  bonds*. Review  of  Finance ,
21 (4), 1355–1401. https://doi.org/10.1093/rof/rfx003
Fama, E. F. 1970. Stock Market Price Behavior
Efficient Capital Markets: A Review Of Theory  And  Empirical  Work. The Journal of Finance , 25 (2), 383–417.
Fama, E. F., & French, K. R. 2014. A five-factor asset pricing model. Journal of Financial  Economics , 116 (1),  1–22. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.10 .010
Fariska,  P.,  Nugraha,  &  Rohandi,  M.  M.  A. 2020.  Hubungan  Sentimen  Investor, Volume  Perdagangan  dan  Kebijakan Moneter  Pada  Perkembangan  Pasar Modal  di  Indonesia. Jurnal  Manajemen Dan Bisnis (Performa) , 17 (1), 27–39.
Ferrer,  E.,  Salaber,  J.,  &  Zalewska,  A.  2016. Consumer  confidence  indices  and  stock markets’  meltdowns. European  Journal of Finance , 22 (3), 195–220. https://doi.org/10.1080/1351847X.2014. 963634
Fisher,  K.  L.,  &  Statman,  M.  2000.  Investor Sentiment and  Stock  Returns. Financial Analysts Journal , 56 (2), 16–23.
https://doi.org/10.2469/faj.v56.n2.2340
Ghoul,  S.  El,  &  Saint-jean,  C.  2020. Fund Performance and Social Responsibility : New Evidence using Social Active Share and  Social  Tracking  Error  Fund Performance and Social Responsibility : New Evidence using Social Active Share and  Social  Tracking  Error  Abstract Environmental, Social, a . 1–44. Gottesman, A., & Morey, M. 2017. Active Share and  Emerging  Market  Equity  Funds . 18 (1).
Gumilar,  I.  P.  S.,  Susanti,  N.,  &  Putra,  O.  E. 2019.  Jurnal  Bisnis  dan  Manajemen Pengujian Fama & French Five - Factors Asset Pricing Model Pendahuluan Jurnal
Bisma. Bisma  (Jurnal  Bisnis  Dan Manajemen) , 13 (3), 148–157. https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BISM A
Jansen,  W.  J.,  &  Nahuis,  N.  J.  2003.  The  stock market and consumer confidence: European  evidence. Economics  Letters , 79 (1),
89–98. https://doi.org/10.1016/S0165- 1765(02)00292-6
Jewczyn,  N.  2013.  Modern  portfolio  theory, APT,  and  the  CAPM:  The  years  1952 To 1986. International Journal of Social Science Research , 2 , 74–87.
Lemmon,  M.,  &  Portniaguina,  E.  2006. Consumer  confidence  and  asset  prices:
Some  empirical  evidence. Review  of Financial  Studies , 19 (4),  1499–1529. https://doi.org/10.1093/rfs/hhj038 Lintnert,  J.  1965. Security  Prices  ,  Risk  ,  and Maximal Gains . 20 (4), 587–615.
Louraoui,  Y.  2021.  Is  Smart  Beta  Smart? SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.2656494 Marmoiton,  A.  2021.  An  Approximate  Formula linking  Active  Share  And  Tracking Error. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.3771144
michael Lee, jones. 1969. Managerial Expectations And Investment BehaviouR. European  Spine  Journal , 23 (Suppl. 3), 611–617. https://doi.org/10.1007/s00586-014- 3203-4 Mossin,  B.  J.  A.  N.  2012. Security  in  Pricing and Investment Markets Criteria Competitive . 59 (5), 749–756.
Mossin, J. 1966. Equilibrium in a Capital Asset
Market Author (s): Jan Mossin Reviewed  work  (s):  Published  by :  The Econometric  Society  Stable  URL : http://www.jstor.org/stable/1910098 .
Econometrica , 34 (4), 768–783.
Neal, R., & Wheatley, S. M. 1998. Do Measures of  Investor  Sentiment  Predict  Returns ?
Author  (s):  Robert  Neal  and  Simon  M. Wheatley Source : Business Administration. Journal  of  Financial and  Quantitative  Analys , 33 (4),  523– 547.
Nurdhiana,  E.,  &  Norita,  N.  2017.  Analisis
Pembentukan Portofolio Optimal Menggunakan  Capital  Asset  Pricing Model Serta Penilaian Kinerja Portofolio  Berdasarkan  Metode  Sharpe
Ratio,  Treynor  …. EProceedings  … , 4 (1),
95–102. https://openlibrarypublications.telkomun iversity.ac.id/index.php/management/arti cle/view/3891
Pandey,  P.,  &  Sehgal,  S.  2019.  Investor sentiment  and  its  role  in  asset  pricing:
An  empirical  study  for  India. IIMB Management  Review , 31 (2),  127–144. https://doi.org/10.1016/j.iimb.2019.03.0 09 Robert  J,  S.  1984.  Stock  Prices  and  Social
Dynamics. Brookings Papers on
Economic  Activity , 2 (5–7),  457–510. https://doi.org/10.1080/0022233850805 6637
Sharpe,  W.  F.  1964.  Capital  Asset  Prices:  a Theory  of  Market  Equilibrium  Under Conditions  of  Risk. The  Journal  of Finance , 19 (3), 425–442. https://doi.org/10.1111/j.1540-
6261.1964.tb02865.x
Surono,  Y.,  Siregar,  A.  I.,  &  Adisetiawan,  R. 2020.  Perspektif  Asset  Pricing  Model dan  Pengembangannya  Pada  Pasar Modal  Indonesia. Eksis:  Jurnal  Ilmiah
Ekonomi Dan Bisnis , 11 (1), 25. https://doi.org/10.33087/eksis.v11i1.194 Waspada, I. P., Salim, D. F., & Fariska, P. 2021.
An  Application  of  the  Smart  Beta Portfolio Model : An Empirical Study in Indonesia  Stock  Exchange . 8 (9),  45–52. https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8 .no9.0045
Wendy  Ary,  W.  2019.  Sentimen  Investor  Dan Three-Factor Asset Pricing Model (Studi Empirik  Di  Bursa  Efek  Indonesia). Jurnal Manajemen Dan Keuangan , 8 (2), 221–237. https://doi.org/10.33059/jmk.v8i2.1613 Wicaksono,  D.  2021. Mulai  Dari  ETF (M.
Yulian (ed.)). PT Elex Media Komputindo.
https://books.google.co.id/books?id=Jld FEAAAQBAJ&newbks=0&printsec=fro ntcover&pg=PR3&dq=%23mulaidarietf &hl=id&source=newbks_fb&redir_esc= y#v=onepage&q=%23mulaidarietf&f=fa lse
Wright,  W.  F.,  &  Bower,  G.  H.  1992.  Mood effects on subjective probability assessment. Organizational  Behavior and  Human  Decision  Processes , 52 (2),
276–291.  https://doi.org/10.1016/0749- 5978(92)90039-A
Wu,  Y.,  Mo,  X.,  Wang,  Y.,  &  Gan,  F.  2021.
Research  on  Mathematical  Methods  of Improving  Fama  and  French  Three- factor  Model  Based  on  ETF  Factors. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1865 (4). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1865/4/042103