## ANALISIS PORTOFOLIO OPTIMAL MODEL CAPM DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI SAHAM PADA IDXQ30
Gracia Nazaretha Nauli br Silitonga 1 , Alfida Aziz 2 Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta E-mail : gnazaretha30@gmail.com 1 , alfidaaziz61@gmail.com 2 Received : June 13 th 2023 Revised : Aug 17 th 2023 Accepted : Sept 30 th 2023

## ABSTRACT
This  paper  aimed  to  analyze  the  optimal  portfolio  based  on  the  Capital  Asset  Pricing  Model (CAPM) method by classifying the undervalued and overvalued stocks. The population of this paper are stocks listed on IDXQ30 in the 2022-2023 period, there are 22 stocks used as research samples. This paper used IDXQ30 daily closing price, closing price of the daily Jakarta Stock Exchange Composite Index on the IDX, and Bank Indonesia's daily reference interest rate or the BI-7 Day Reverse Repo Rate. The results of this paper indicated that CAPM method generates 8 undervalued  stocks  and  14  overvalued  stocks.  Undervalued  stocks  consist  of  KLBF,  ITMG, ASII,  UNTR,  BBCA,  PTBA,  BMRI  and  HRUM  while  overvalued  stocks  consist  of  MIKA, SIDO, HEAL, INTP, UNVR, HMSP, MNCN, CPIN, TLKM, TAPG, LSIP, ACES, SCMA and SRTG. The investment decisions are made by buying stocks that are classified as undervalued and selling stocks that are classified as overvalued.
Keywords: Capital Asset Pricing Model, IDXQ30, Investment Decision, Optimal Portfolio

## PENDAHULUAN
Setiap  tahunnya,  jumlah  investor pasar  modal  di  Indonesia  mengalami pertumbuhan  yang  signifikan.  Pada  awal tahun  2023,  Kustodian  Sentral  Efek Indonesia  (KSEI)  mengumumkan  jumlah investor  di  Indonesia.  Tercatat  pada  tahun 2020,  jumlah  investor  sebanyak  3,8  juta kemudian  pada  tahun  2021  bertambah menjadi  7,4  juta.  Peningkatan  lebih  tinggi terjadi  pada  tahun  2022  yaitu  mencapai 10,3  juta  dan  terus  bertambah  pada  bulan Februari  2023  menjadi  10,6  juta  investor.
Tabel 1. Jumlah Investor di Indonesia
Sumbe r: KSEI (2023) S elain peningkatan jumlah investor secara
keseluruhan,  jumlah  investor  saham  juga mengalami  kenaikan.  Dimana  pada  tahun
2020 berjumlah 1,6 juta kemudian
meningkat drastis pada tahun 2021 menjadi 3,4 juta. Peningkatan yang lebih tinggi juga terjadi pada tahun 2022 yang  mencapai 4,4 juta  dan  terus  bertambah  pada  bulan Februari 2023 menjadi 4,5 juta investor.
Grafik  Indeks  Harga  Saham Gabungan  (IHSG)  yang  tersedia  di  Bursa Efek Indonesia menunjukkan bahwa berinvestasi  telah  menjadi  tren  bagi masyarakat.
Gambar 1. Grafik Indeks Harga Saham

## Gabungan
Sumber: Bursa Efek Indonesia (2023b)
Gambar  1  di  atas  menunjukkan keperca yaan diri masyar akat dalam berinve stasi serta
fundamental (ekonomi) tetap yang tinggi.
Hal  ini  didukung  oleh  pernyataan Menteri  Keuangan  Sri  Mulyani  Indrawati dalam  laman  Sekretariat  Kabinet  Republik Indonesia  pada  tanggal  2  Januari  2023,
yang  menyatakan  keoptimisannya  terhadap kinerja  pasar  modal  Indonesia  di  tengah gejolak ekonomi global pada 2022 sehingga menjadi  awal  yang  baik  untuk  tahun  2023. Ketua  Dewan  Komisioner  OJK  Mahendra Siregar  juga  menyatakan  keoptimisannya, bahwa  di  tengah  ketidakpastian  global  dan penurunan  kinerja  bursa  di  sejumlah negara,  pasar  modal  di  Indonesia  pada tahun  lalu  masih  dapat  membukukan pertumbuhan yang positif.
Saat  ini,  kondisi  ekonomi  di Indonesia sudah semakin memulih. Tabel 2. Pertumbuhan Ekonomi Indonesia menunjukkan kenaikan yang berarti sehingga masyarakat dapat memulai berinvestasi. Tabel 2. Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Periode 2018-2022 Tahun Pertumbuhan Ekonomi Indonesia 2018 5.17 2019 5.02 2020 -2.07 2021 3.7 2022 5.31 Sumber: databoks (2023) Sehubungan dengan berkembangnya  investasi  di  pasar  modal dan  pemulihan  pertumbuhan  ekonomi  di Indonesia,  kinerja  saham  di  Bursa  Efek Indonesia ikut terdampak. Kondisi ekonomi sangat
memengaruhi  perkembangan  pasar  saham di  suatu  negara,  indikator  makro  ekonomi tersebut  akan  mendorong  perkembangan pasar  saham.  Oleh  karena  itu,  dengan adanya peningkatan kondisi ekonomi maka akan mendorong kinerja positif pada sektor keuangan  (Pan  &  Mishra,  2018).  Ho (2018),  Matadeen  (2019)  dan  Mugableh (2021) juga membuktikan adanya hubungan yang  searah  antara  pertumbuhan  ekonomi dan  perkembangan  pasar  saham  dalam jangka panjang.
Saham adalah satu diantara instrumen  investasi  yang  ada  di  pasar modal  dan  paling  disukai  oleh  investor karena  tingkat  imbal  hasil  yang  dihasilkan dinilai menarik. Salah satu hal penting yang harus  diperhatikan  oleh  investor  adalah pemilihan  saham  yang  tepat.  Hal  tersebut
dapat  membantu  investor  dalam  perolehan imbal  hasil  yang  diharapkan.  Terdapat  dua faktor yang paling penting dipertimbangkan dalam  pengambilan  keputusan  investasi, yaitu expected return atau imbal hasil yang diantisipasi  beserta risk atau  potensi kerugian  yang  dialami  dari  aktivitas investasi.  Investor  perlu  memahami  saham mana  yang  dapat  memberikan return yang relatif  tinggi  dengan  tingkat  risiko  yang relatif rendah. Dengan demikian diperlukan informasi  dan  analisis  yang  komprehensif agar  dapat  mengurangi  ketidakpastian  dan meminimalisir risiko yang ada.
Untuk  dapat  memperoleh  tingkat imbal  hasil  yang  diharapkan,  seorang investor  harus  melakukan  diversifikasi  aset dengan  cara  mengkombinasikan  berbagai sekuritas  sehingga  membentuk  portofolio yang  optimal.  Terdapat  beberapa  acuan dalam  membentuk  sebuah  portofolio,  salah satunya adalah Indeks Pasar Saham.
Saat  ini  PT  Bursa  Efek  Indonesia (BEI)  menyediakan  40  indeks  saham. Indeks  saham  merupakan  ukuran  statistik yang  mewakilli  pergerakan  harga  atas semua  saham  yang  dipilih  berdasarkan kualifikasi  dan  pengukuran-pengukuran tertentu  serta  dievaluasi  secara  berkala (Bursa Efek Indonesia, 2023c).
Tujuan  atau  manfaat  dari  indeks saham  adalah  untuk  (sebagai)  pengukur sentimen  pasar,  sebagai  patokan  bagi portofolio  aktif,  proksi  pengukur  dan pembuat model imbal hasil investasi, risiko pasar,  dan  kinerja  yang  didasarkan  oleh risiko,  serta  proksi  untuk  kelas  aset  pada alokasi aset (Bursa Efek Indonesia, 2023c). Di Indonesia terdapat beberapa indeks yang sudah  dikenal  masyarakat,  seperti  Indeks LQ45,  Kompas  100,  IDX30,  JII,  Indeks Bisnis  27,  Indeks  Investor33  dan  IDX Quality30.
Terdapat  beberapa  indeks  yang berkinerja  positif  yaitu  seperti  indeks IDXQ30  dan  LQ45.  Hal  ini  terlihat  pada grafik kinerja historis return saham IDXQ30,  IHSG  dan  LQ45.  IDX Quality 30 atau  IDXQ30  merupakan  indeks  yang diukur  berdasarkan  kinerja  dari  30  saham perusahaan-perusahaan
dengan
profitabilitas  tinggi,  solvabilitas  baik,  dan pertumbuhan  laba  stabil  serta  likuiditas
transaksi  yang  baik  dan  kinerja  keuangan yang solid (Bursa Efek Indonesia, 2023c).
Gambar 2. Grafik Kinerja Historis Return Saham IDXQ30, IHSG dan LQ45
Sumber: Bursa Efek Indonesia, (2023a)
Berdasarkan grafik di atas, kinerja historis  imbal  hasil  saham IDXQ30  selama 7  tahun,  tingkat  imbal hasil terbesar  terjadi pada  tahun  2018.  Bahkan  imbal  hasil IDXQ30  menggungguli  IHSG,  setelah  itu terjadi  penurunan  tetapi  masih  menjadi pemimpin  di  antara  IHSG  dan  LQ45.  Ini menunjukkan  bahwa  IDXQ30  memiliki kinerja yang baik dan dapat menjadi pilihan bagi investor agar mendapatkan keuntungan yang  lebih  menarik.  Kumpulan  saham- saham yang ada di IDXQ30 dapat dijadikan portofolio oleh investor, khususnya investor risk taker . Ada berbagai cara untuk mengoptimalkan  portofolio,  salah  satunya adalah dengan menggunakan Model CAPM. Metode CAPM ini dicetuskan oleh Sharpe  (1964),  Lintner  (1965),  Treynor (1961),  dan  Mossin  (1966).  Model  CAPM hanya  memiliki  satu  faktor systematic  risk atau risiko pergerakan pasar secara keseluruhan. Berdasarkan uraian di atas, penulis tertarik untuk melakukan penelitian sehubungan  dengan  Portofolio  Optimal sehingga penelitian ini diberi judul “Analisis  Portofolio  Optimal  Model CAPM  Sebagai  Dasar  Pengambilan Keputusan  dalam  Investasi  Saham  pada IDXQ30” .

## TINJAUAN PUSTAKA
Capital Asset Pricing Model Sharpe  (1964),  Lintner  (1965),
dan Mossin (1966) mengembangkan
Capital  Asset  Pricing  Model  (CAPM), model  pertama  yang  menunjukkan  bahwa hanya systematic risk atau risiko pasar yang berdampak  pada  pengembalian  aset  atau portofolio. Model  Penetapan  Harga  Aset Modal  (CAPM),  sebagaimana  digariskan oleh  Bodie  et  al.  (2023),  adalah  bagian penting dari sektor keuangan yang digunakan  untuk  menilai  kompromi  antara pengembalian  yang  diharapkan  dan  risiko. Bodie et al. (2023) menyatakan bahwa studi CAPM  menghasilkan  banyak  hasil  praktis,
seperti:
1. Memberikan patokan tingkat pengembalian dari sebuah aset 2. Membantu menghitung tingkat pengembalian yang diantisipasi atas aset yang belum diperdagangkan di pasar ( Initial Public Offering )
Sharpe (1964), Lintner (1965) dan Mossin  (1966)  menggunakan  beberapa asumsi yang mendasari metode CAPM. Hal ini diungkapkan oleh M.M. & M.M. (2020) dalam  bukunya  Teori  Portofolio  dan  Pasar Modal  Indonesia  menguraikan  beberapa asumsi dalam metode CAPM dan kenyataannya  di  Pasar  Modal  Indonesia yaitu sebagai berikut:
1. Tidak  ada  perantara,  kustodian, atau  biaya  transaksi  lainnya  yang terkait  dengan  pembelian  dan penjualan saham.
2. Unit dapat dibuat dari saham tanpa batas waktu, dan investor kemudian dapat  membeli  unit  tersebut.  Jika satu  saham  berharga  Rp  1.000, maka  0,25  saham  akan  dikenakan biaya Rp 250 kepada investor.
3. Investor tidak dikenakan pajak atas return mereka  karena  tidak  ada pajak  penghasilan  yang  dikenakan.
Dividen dan capital gain keduanya berkontribusi pada keuntungan pemegang saham.
4. Tidak  ada  satu  individu  pun  yang dapat menggerakkan pasar saham.
5. Investor berperilaku rasional.
6. Short  sales  diizinkan  dan  tidak dibatasi.
7. Tidak  ada  batasan  berapa  kali seseorang dapat meminjamkan atau
meminjam  pada  tingkat  bunga bebas risiko.
8. Modal  manusia,  seperti  setiap
aspek  lain  dalam  saham,  dapat dijual.
Seperti yang ditetapkan
sebelumnya,  asumsi  CAPM  sangat  tidak mungkin  karena  sulit  ditemukan  di  dunia nyata. Namun, investor dapat menggunakan CAPM  sebagai  alat  untuk  memprediksi expected  return .  CAPM,  sebuah  model ekuilibrium berbasis pasar, dapat membantu investor  dalam  menciptakan  representasi dunia nyata yang terperinci dari pengembalian yang diantisipasi dan
keterkaitan  risiko  yang  sistematis.  Pada kondisi  pasar  ekuilibrium,  semua  investor berada  pada  posisi  optimal,  sehingga  tidak mungkin  mendapatkan  abnormal  return. Semua  hanya  mendapatkan  pengembalian yang  diharapkan  Wibowo  &  Darmanto (2020).  Pernyataan  ini  juga  didukung  oleh Bodie et al. (2023) yang mengatakan bahwa CAPM  dapat  digunakan  sebagai  langkah awal  dalam  memahami  hubungan  antara risk  dan  return.  CAPM  juga  tetap digunakan secara luas meskipun kekurangan  empirisnya.  Oleh  karena  itu, expected return dihitung berdasarkan rumus CAPM yang dijelaskan sebagai berikut:
Dimana:
E(R i ) = expected return dari aset,
R f = tingkat risk free rate β i = beta dari aset E(R m ) = expected return pasar.

## Systematic Risk
Beta  mampu  mengukur  tingkat responsif sebuah sekuritas terhadap portofolio  pasar  (Ross  et  al.,  2010).  Oleh karena  itu,  beta  dapat  digunakan  sebagai pengukuran systematic  risk .  Beta  dapat dihitung  dengan  membagi  kovarians  antara return aset  dan return  on  market  portfolio dengan  varians  dari  pasar.  Berikut  adalah rumus yang penulis gunakan:
Dimana: Β i = Beta σ im = kovarian σ 2 m = varians pasar
Return Zutter & Smart (2019) mendefinisikan return sebagai  keuntungan
(atau kerugian) dari investasi selama jangka waktu  tertentu.  Penulis  menggunakan rumus sebagai berikut:
Dimana: P t = harga saham pada periode t P t-1 = harga saham pada periode sebelumnya (t-1)

## Market Return
Market  Return adalah  tingkat pengembalian  pasar  atas  investasi. Return pasar  di  Indonesia  diukur  dengan  mengacu pada  Indeks  Harga  Saham  Gabungan (Ramli, 2010). Penulis menggunakan rumus sebagai berikut:
Dimana: IHSG t = Harga pasar pada hari ke t IHSG t-1 = Harga pasar pada hari ke t-1
Risk Free Rate Pengembalian investasi yang sepenuhnya  bebas  risiko  dikenal  sebagai tingkat  bebas  risiko. BI  7-Days  Repo Reverse  Rate yang  diterbitkan  oleh  Bank Indonesia  mewakili risk  free  rate .  Penulis menggunakan rumus sebagai berikut:
Dimana: R f = risk free rate n = periode waktu

## Expected Return
Expected  return adalah  tingkat keuntungan yang diantisipasi investor untuk diterima  selama  periode  waktu  berikutnya.
Seperti  Ross  et  al.  (2019)  menunjukkan, pada kenyataannya, pengembalian mungkin
lebih  besar  atau  lebih  rendah  dari  yang diantisipasi. Expected return dari suatu aset merupakan  return  yang  diharapkan  untuk dihasilkan dari  suatu  asset di  suatu  periode di  masa  depan,  expected  return  terdiri  dari risk-free  rate  ditambah  risk  premium.  Pada dasarnya,  expected  return  didorong  oleh risiko dalam arti bahwa investasi yang lebih berisiko  cenderung  menghasilkan  return yang  lebih  tinggi  (Zutter  &  Smart,  2019). Berikut adalah rumus yang penulis gunakan:
Dimana: R it = return saham pada periode t n = periode waktu

## Security Market Line
Menurut  Kholishoh  et  al.  (2020) Security  Market  Line (SML)  adalah representasi grafis dari metode CAPM.
Dengan memplot risiko sistematis investasi  terhadap  tingkat  pengembalian yang  diantisipasi  selama  periode  waktu tertentu, CAPM mengilustrasikan hubungan antara beta dan imbal hasil yang diantisipasi di pasar sekuritas.

## Gambar 4. Security Market Line (SML)
Sumber: Ross et al. (2023)
Aset undervalued dan overvalued dapat  dipisahkan  menggunakan Security Market  Line ,  seperti  yang  dinyatakan  oleh Reilly  et  al.  (2019).  Garis  Pasar  Sekuritas dihitung dengan terlebih dahulu menetapkan  tingkat  pengembalian  aset berisiko.  Model  Penetapan  Harga  Aset Modal (CAPM) digunakan untuk memperkirakan  pengembalian  di  masa depan.
Security  Market  Line mewakili
titik  keseimbangan  untuk  semua  aset  dan portofolio  aset.  Dengan  kata  lain,  tingkat pengembalian  kepemilikan  riil  dan  jumlah risiko  sistematis  harus  dimasukkan  dalam penilaian semua aset.
Jika perkiraan pengembalian sekuritas  lebih  dari  Garis  Pasar  Sekuritas, maka  itu  dinilai  terlalu  rendah.  Regresi linier menunjukkan bahwa tingkat pengembalian  riil  melebihi risk  free  rate .
Namun,  jika expected  return lebih  rendah dari garis pasar sekuritas, aset dinilai terlalu tinggi. Terdapat  tiga  perubahan  yang dapat  terjadi  dalam  Garis  Pasar  Sekuritas. Pertama, investasi individual dapat mengubah  posisi  pada  SML  karena perubahan persepsi terhadap risiko
investasi.  Kedua,  kemiringan  ( slope )  Garis Pasar  Sekuritas  dapat  berubah  karena adanya  perubahan  sikap  investor  terhadap risiko  yaitu  seperti  perubahan  preferensi return  yang  mereka  butuhkan  berdasarkan satu  unit  risiko.  Ketiga,  Garis  Pasar Sekuritas  dapat  mengalami  pergeseran paralel  ( parallel  shift )  karena  perubahan Real  Risk  Free  Rate (RRFR)  atau  tingkat inflasi  yang  diharapkan  ( expected  rate  of inflation) yakni  segala  sesuatu  yang  dapat mengubah Nominal Risk Free Rate
(NRFR).

## METODE PENELITIAN
Populasi Dan Sampel Penulis menggunakan saham- saham  perusahaan  yang  termasuk  dalam IDXQ30  pada  periode  2022-2023  sebagai populasi  penelitian  ini  dan  diperoleh  40
saham perusahaan.
Setelah  melakukan  penyaringan dari  40  saham  tersebut,  terdapat  22  saham perusahaan  secara  konsisten  termasuk dalam IDXQ30 pada periode 2022-2023.

## Teknik Pengumpulan Data Jenis Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yaitu data  yang  telah  diolah  dan  dipublikasikan oleh  lembaga-lembaga  yang  berwenang, jenis  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah penelitian kuantitatif.

## Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah daily  closing  price saham  dan  IHSG  serta  data  suku  bunga acuan  BI-7 Day  Reverse  Repo  Rate (BI7DRR)  pada  periode  2022-2023.  Data diperoleh  melalui  situs  web  Yahoo! Finance,  situs  web  investing  dan  website Bank Indonesia.

## Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan  untuk  menentukan  portofolio optimal adalah dengan menggunakan metode Capital  Asset  Pricing  Model .  Data yang sudah dikumpulkan akan dihitung dan dianalisis  dengan  menggunakan  Microsoft Excel  2019.  Analisis  metode Capital  Asset Pricing  Model (CAPM)  akan  dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menyaring saham-saham yang senantiasa terdapat pada IDX Quality3 0 (IDXQ30) selama periode  2022-2023 melalui  website resmi Bursa Efek Indonesia (BEI).
b. Mengumpulkan  data-data closing price dari  Indeks  Harga  Saham Gabungan (IHSG), saham perusahaan  IDXQ30  setiap  harinya serta  suku  bunga  acuan BI-7  Day
Reverse Repo Rate (BI7DRR) pada periode 2022-2023.
c. Menghitung  imbal  hasil  saham individu  (R i )  dan  imbal  hasil  pasar (R m ).
d. Menghitung beta saham. Perhitungan beta dengan
menggunakan metode CAPM adalah dengan mencari slope antara imbal hasil saham individu (Ri) dan imbal hasil pasar (Rm).
e. Mengukur  tingkat return yang diantisipasi  dengan  menggunakan metode CAPM.
f. Menggambar Security  Market  Line
atau Garis Pasar Sekuritas (SML). g. Mengklasifikasikan  saham-saham yang undervalued dan overvalued . Saham  yang  dilihat  adalah  saham perusahaan  yang  memiliki  tingkat return individu  lebih  besar  dari pada tingkat return yang
diantisipasi  [Ri  >  E(Ri)]  berarti undervalued ,  sebaliknya  ketika  [Ri <  E(Ri)]  maka  saham  tersebut tergolong overvalued . h. Penulis akan melihat apakah dengan menggunakan metode CAPM lebih banyak saham undervalued atau overvalue d  pada IDXQ30.

## Pengukuran    Variabel    Dan  Definisi Operasional
Penelitian  ini  melakukan  analisis portofolio  optimal  model  CAPM  sebagai patokan dalam meembuat keputusan investasi  dengan  mengelompokkan  tingkat imbal  hasil  yang  diharapkan  oleh  saham- saham undervalued dan overvalued pada saham  IDXQ30  pada  periode  2022-2023. Peneliti  menggunakan  variabel  CAPM sebagai  pembentuk  portofolio  optimal.

## HASIL

## Deskripsi Objek Penelitian
Dalam  analisis  ini,  penulis  memakai  objek  perusahaan  yang  terdaftar  pada  indeks IDXQ30 di Bursa Efek Indonesia periode 2022-2023. Dengan kriteria sampel sebagai berikut:
1. Emiten yang tercatat di IDXQ30 pada periode 2022-2023.
2. Emiten  yang  terdaftar  secara  menetap  dalam  indeks  IDXQ30  selama  periode  2022- 2023.
Saham IDXQ30 yang menjadi sampel :
Sumber: Data Diolah, 2023
Analisis Data
Data penelitian ini diolah menggunakan Microsoft Office Excel 2019 sebagai  alat  pendukung  analisis  data metode  Capital  Asset  Pricing  Model (CAPM)  untuk  membentuk  portofolio optimal.
Analisis  Tingkat  Pengembalian  Saham
Individu (R i ) Tingkat pengembalian saham merupakan  tingkat  imbal  hasil  yang didapatkan  dari  investasi  yang  dilakukan pada periode tertentu. Tingkat pengembalian saham dapat diperoleh dengan  menghitung  selisih  antara  harga saham  penutupan  hari  ini  dan  harga  saham penutupan  di  hari  sebelumnya,  setelah  itu hasilnya  dibagi  dengan  harga  saham penutupan di hari sebelumnya. Tabel 6. Data Return Harian Saham Individu IDXQ30 periode 2022-2023 Kode Saham R i BMRI 0.00261 KLBF 0.00082 HEAL 0.0008 ASII 0.00066 UNVR 0.00061 MIKA 0.0006 BBCA 0.00059 ITMG 0.00055 PTBA 0.00054 HMSP 0.00027 UNTR 0.00019
TLKM 0 INTP -0.0001 CPIN -0.0004 TAPG -0.00054 LSIP -0.00063 SIDO -0.00064 MNCN -0.00068 HRUM -0.00071 SRTG -0.00147 ACES -0.00175 SCMA -0.00181 Sumber: Data Diolah, 2023 Data di atas menunjukkan seberapa  besar  return  saham  individual
IDXQ30.  Perusahaan dengan return saham individual  terbesar  adalah  saham  BMRI sedangkan perusahaan dengan return saham individual  terkecil  adalah  saham  SCMA. Saham  BMRI  memiliki  return  saham individual  sebesar  0.00261  sedangkan saham  SCMA  memiliki  return  saham individual sebesar -0.00181.
Berdasarkan  hasil  perhitungan return  22  saham  di  atas,  saham    yang memiliki  return  terbesar  adalah  saham BMRI  yaitu  sebesar  0.00261  atau  0.26%, hal  ini  disebabkan  oleh  faktor  internal perusahaan atau faktor fundamental perusahaan.
Analisis  Tingkat  Pengembalian  Pasar
(R m ) Tingkat pengembalian pasar merupakan  tingkat  pengembalian  atau perubahan  indeks  nilai  harga  saham  yang ada pada sebuah pasar secara keseluruhan.
Tabel 7. Data Return Pasar Tahun 2022- 2023 R m 0.00001 Sumber: Data Diolah, 2023
Dari  hasil  rata-rata  return  market selama  16  bulan  periode  penelitian,  pasar modal Indonesia menghasilkan return pasar sebesar  0.00001.  Meskipun  pergerakannya kecil, pasar  modal Indonesia  masih menunjukan  sentimen  pasar  yang  positif  di masing-masing sektor.
Analisis Risiko Sistematis Saham Individu ( 𝛽 i )
Beta  merupakan  ukuran  tingkat kepekaan  dari  sebuah  sekuritas  terhadap portofolio pasar.
Tabel 8. Data Beta Perusahaan yang
Terindeks IDXQ30 periode 2022-2023 Kode Saham Beta SRTG 1.710071563 HRUM 1.530266075 SCMA 1.361029826 BMRI 1.127755753 PTBA 1.079860172 BBCA 1.075586907 UNTR 1.064649797 ASII 0.984657771
ACES 0.87493072 LSIP 0.859227146 TAPG 0.842392901 ITMG 0.727472295 CPIN 0.672434849 TLKM 0.672174346 KLBF 0.656045969 MNCN 0.605677547 HMSP 0.503274513 INTP 0.45176492 UNVR 0.449893582 HEAL 0.27862859 SIDO 0.242863558 MIKA -0.175941547 Sumber: Data Diolah, 2023 Data di atas menunjukkan seberapa  besar  risiko  sistematis  atau  beta yang  dimiliki  oleh  perusahaan  yang terindeks  di  IDXQ30.  Perusahaan  dengan risiko  sistematis  terbesar  adalah  saham SRTG sedangkan perusahaan dengan risiko sistematis terkecil adalah saham MIKA. Ini artinya  saham  SRTG  memiliki  risiko sistematis  yang  lebih  besar  dibandingkan risiko  sistematis  pasar  sedangkan  saham MIKA  memiliki  risiko  sistematis  yang lebih  kecil  dibandingkan  risiko  sistematis pasar.
Jika  pasar  (IHSG)  naik  sebesar 1%  maka  harga  saham  SRTG  akan  naik sebesar  1.7  sedangkan  jika  IHSG  turun sebesar 1% maka harga saham SRTG akan turun  sebesar  1.7,  di  samping  itu  saham
MIKA tidak berpengaruh terhadap pergerakan pasar.

## Analisis Tingkat Pengembalian Aset
Bebas Risiko (R f )
Risk-free rate atau tingkat
instrumen yang bebas dari risiko merupakan  salah  satu  komponen  penting yang  digunakan  dalam  metode Capital Asset Pricing Model .
Tabel 9. Data Risk Free Rate periode 2022-2023 R f 0.0015
Sumber: Data Diolah, 2023
Data  di  atas  menunjukkan  bahwa tingkat  suku  bunga  BI  7-Days  Repo
Reverse  Rate  (BI7DRR)  yang  diterbitkan oleh Bank Indonesia adalah sebesar 0.0015 per hari.
Analisis Tingkat Pengembalian Harapan
Saham Individu (E(R i )) Expected return merupakan return atau  imbal  hasil  saham  yang  diharapkan  di masa depan.
Tabel 10. Data Return Harapan Harian Saham Individu periode 2022-2023 Kode Saham E(Ri) Beta MIKA 0.00172 0.27862859 SIDO 0.00111 0.242863558 HEAL 0.00106 -0.175941547 INTP 0.00081 0.45176492 UNVR 0.00081 0.449893582 HMSP 0.00073 0.656045969 MNCN 0.00058 0.605677547 KLBF 0.00051 0.503274513 CPIN 0.00048 0.672434849 TLKM 0.00048 0.672174346 ITMG 0.0004 1.710071563 TAPG 0.00024 1.530266075 LSIP 0.00021 1.361029826 ACES 0.00019 1.127755753 ASII 0.00003 1.079860172 UNTR -0.00009 1.075586907 BBCA -0.0001 1.064649797 PTBA -0.00011 0.984657771 BMRI -0.00018 0.87493072 SCMA -0.00052 0.859227146 HRUM -0.00077 0.842392901 SRTG -0.00103 0.727472295 Data di atas menunjukkan seberapa  besar Expected  Return saham IDXQ30  yang  dihasilkan  oleh  metode Capital  Asset  Pricing  Model .    Perusahaan dengan Expected  Return terbesar  adalah saham MIKA sedangkan perusahaan dengan Expected  Return terkecil  adalah saham  SRTG.  Saham  MIKA  memiliki Expected Return sebesar 0.00172 sedangkan saham SRTG memiliki Expected
Return sebesar -0.00103. Ini artinya, saham MIKA  diperkirakan  dapat  memberikan keuntungan bagi investor sedangkan saham MIKA  diperkirakan  memberikan  kerugian bagi investor.
Saham SRTG memiliki Expecterd Return yang  negatif  karena  memiliki  beta yang tinggi sedangkan untuk saham MIKA bernilai  positif  karena  memiliki  beta  yang rendah.  Ini  juga  menunjukkan  bahwa Expected  Return saham  SRTG  dengan risiko sistematis (beta) berhubungan negatif sedangkan Expected  Return saham  MIKA berhubungan positif dengan risiko sistematis (beta).

## Analisis Garis Pasar Sekuritas (SML)
Garis Pasar Sekuritas adalah garis yang  menggambarkan  hubungan  antara risiko  sistematis  dan  pengembalian  yang diharapkan. Garis tersebut menghubungkan titik-titik atau saham-saham dan mengurutkan  beta  mulai  dari  yang  terkecil sampai yang terbesar serta tingkat pengembalian harapannya.
Gambar 6. Garis Pasar Sekuritas saham

## IDXQ30 periode 2022-2023
Sumber: Data Diolah, 2023
Gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa saham-saham IDXQ30 pada periode Februari  2022  sampai  dengan  Mei  2023 memiliki  kemiringan  atau slope negatif, terlihat pergerakan garis yang menurun. Ini artinya  semakin  besar  beta  maka  semakin kecil tingkat pengembalian yang
diharapkan. Analisis  di  atas  bertentangan  dengan pernyataan  Ross  et  al.  (2023)  yaitu  Garis Pasar  Sekuritas  memiliki slope positif,  ini terjadi karena Indonesia masih dalam masa pemulihan dari pandemi COVID-19 sehingga dapat disimpulkan bahwa
walaupun  profitabilitas,  solvabilitas  dan variabilitas laba saham perusahaan menunjukkan  kinerja  yang  positif  ternyata masih ada saham-saham yang menunjukkan trend penurunan.
Dari  analisis  di  atas  investor  juga dapat mengetahui estimasi tingkat
pengembalian  saham  mana  yang  berada  di atas  Garis  Pasar  Sekuritas  dan  mana  yang berada  di  bawah  Garis  Pasar  Sekuritas. Trend  penurunan  ini  juga  dapat  terjadi karena  persepsi  investor  terhadap  risiko investasi,  adanya  perubahan  sikap  investor terhadap  risiko  dan  perubahan Real  Risk Free Rate (RRFR) atau tingkat inflasi yang diharapkan ( expected rate of inflation ).
Analisis  Kelompok  Saham  Undervalued dan Overvalued
Saham undervalued adalah saham yang  memiliki  nilai return individu  lebih besar  daripada  nilai return ekspektasi,
dengan demikian sebaliknya saham overvalued adalah  saham  yang  memiliki return individu  lebih  kecil  daripada return ekspektasi.  Kelompok-kelompok  saham tersebut  akan  menghasilkan  keputusan investasi  baik  bagi  calon  investor  maupun investor  yang  sudah  berinvestasi  di  pasar modal.  Keputusan  untuk  kelompok  saham overvalued adalah menjual saham, sedangkan  kelompok undervalued adalah membeli,  dikarenakan  harga  saham  yang masuk  ke  dalam  kelompok overvalued tersebut  dinilai  lebih  tinggi  di  periode tertentu, dengan demikian sebaliknya untuk kelompok undervalued tersebut  dinilai lebih rendah daripada saham-saham overvalued .  Investor  yang  belum  memiliki saham-saham  yang  termasuk  kelompok overvalued dapat  menggunakan  analisis tersebut  hanya  untuk  mengetahui  bahwa saham  tersebut  dinilai  mahal. Oleh  sebab itu,  strategi analisis  kelompok  saham  dapat digunakan  untuk  pengambilan  keputusan investasi.  Berikut  adalah  hasil  analisis pengolahan data berdasarkan metode Capital Asset Pricing Model yaitu:

## Tabel 11. Data Kelompok Saham
Overvalued dan Undervalued periode 2022-2023
Sumber: Data diolah, 2023
Tabel di atas menunjukkan saham-saham yang tergolong ke kelompok- kelompok saham overvalued dan
undervalued . Dari hasil analisis pengolahan data  saham  IDXQ30  menggunakan  metode Capital Asset Pricing Model diperoleh hasil yaitu  terdapat  12  saham  overvalued  dan  8 saham  undervalued.  Ini  menunjukkan bahwa  dari  22  saham  sampel  penelitian IDXQ30  diperoleh  lebih  banyak  saham yang overvalued
daripada yang undervalued . Analisis Pengambilan Keputusan Investasi Saham Salah satu strategi dalam
pengambilan  keputusan  investasi  adalah pengelompokan  saham.  Pengelompokan saham  dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi dua yaitu kelompok saham undervalued dan kelompok saham overvalued .
No. Kode Saham Ri E(Ri) Hasil
Overvalued Undervalued 1 MIKA 0.0006 0.00172 √
2 SIDO -0.00064 0.00111 √ 3 HEAL 0.0008 0.00106 √ 4 INTP -0.0001 0.00081 √ 5 UNVR 0.00061 0.00081 √ 6 HMSP 0.00027 0.00073 √
7 MNCN -0.00068 0.00058 √ 8 KLBF 0.00082 0.00051 √ 9
CPIN -0.0004 0.00048 √ 10 TLKM 0 0.00048 √ 11 ITMG 0.00055 0.0004 √ 12 TAPG -0.00054 0.00024 √ 13
LSIP -0.00063 0.00021 √ 14 ACES -0.00175 0.00019 √ 15
ASII 0.00066 0.00003 √ 16
UNTR 0.00019 -0.00009 √ 17
BBCA 0.00059 -0.0001 √ 18
PTBA 0.00054 -0.00011 √ 19 BMRI 0.00261 -0.00018 √ 20 SCMA -0.00181 -0.00052 √ 21
HRUM -0.00071 -0.00077 √ 22
SRTG -0.00147 -0.00103 √
Tabel 12. Data Keputusan Investasi Saham yang Terindeks IDXQ30 periode
2022-2023 Sumber: Data diolah, 2023
Dari  hasil  perbandingan expected return yang  dihasilkan  CAPM  dengan return  realisasi  saham  tersebut  didapatkan hasil  bahwa  saham overvalued atau  saham yang  berada  di  atas  harga  wajarnya  tidak layak dibeli oleh investor sedangkan saham yang undervalued atau  saham  yang  berada di bawah harga wajarnya berpeluang untuk naik dan layak untuk dibeli investor.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan yang telah dilakukan pada bab sebelumnya,  saham-saham  yang  terdaftar pada Indeks IDXQ30 periode Februari 2022 sampai  dengan  Mei  2023  menghasilkan tingkat pengembalian saham yang bervariasi dan diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan metode CAPM selama periode  pengamatan  16  bulan  yaitu dari  Februari  2022  sampai  dengan
Mei  2023,  diperoleh  8  saham  yang memiliki expected  return yang lebih  kecil  daripada return saham individu [E(Ri) < Ri] dan demikian sebaliknya 14 saham yang memiliki expected  return yang  lebih  besar daripada return saham  individu [E(Ri) > Ri].
2. Dari  22  saham  sampel  penelitian IDXQ30  diperoleh  lebih  banyak saham  yang overvalued daripada
yang undervalued yaitu  8  saham undervalued dan 14 saham overvalued . 8 saham IDXQ30 yang undervalued adalah  saham  KLBF, ITMG, ASII, UNTR, BBCA, PTBA, BMRI dan HRUM sedangkan 14 saham yang overvalued adalah  saham  MIKA, SIDO,  HEAL,  INTP,  UNVR,
HMSP,  MNCN,  CPIN,  TLKM, TAPG,  LSIP,  ACES,  SCMA  dan SRTG.
3. Pengambilan  keputusan  investasi dapat  dilakukan  dengan  membeli saham-saham undervalued yang sudah  disebutkan  di  atas  dan menjual saham yang overvalued .

## SARAN
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka saran yang dapat diberikan adalah:
1. Bagi peneliti selanjutnya yang akan membuat penelitian mengenai portofolio optimal agar menggunakan  model  lain  seperti Fama-French  Six  Factor  Model (FF6FM)  dengan  jangka  waktu yang lebih lama.
2. Bagi  akademik  dapat  menjadikan penelitian ini sebagai referensi pada studi  serupa  khususnya  pada  topik Manajemen Investasi dan Portofolio. 3. Bagi manajemen perusahaan khususnya perusahaan rintisan yang minim pengetahuan tentang portofolio optimal dapat menggunakan metode CAPM sebagai dasar pengambilan keputusan  investasi  agar  sesuai dengan harapan investor. 4. Bagi investor sebaiknya melakukan diversifikasi saham dan menginvestasikan dananya ke beberapa  saham  yang  tergolong undervalued serta melepaskan saham yang tergolong overvalued .
5. Bagi  calon  investor  sebaiknya memahami  dasar  berinvestasi  agar dapat  meminimalisir  risiko  yang didapatkan dari saham-saham perusahaan  yang  termasuk  dalam
IDXQ30. No. Kode Saham Ri E(Ri) Keputusan 1 MIKA 0.0006 0.00172 Menjual 2 SIDO -0.00064 0.00111 Menjual
3 HEAL 0.0008 0.00106 Menjual 4 INTP -0.0001 0.00081 Menjual 5 UNVR 0.00061 0.00081 Menjual 6 HMSP 0.00027 0.00073 Menjual 7 MNCN -0.00068 0.00058 Menjual
8 KLBF 0.00082 0.00051 Membeli 9 CPIN -0.0004 0.00048 Menjual 10 TLKM 0 0.00048 Menjual
11 ITMG 0.00055 0.0004 Membeli
12 TAPG -0.00054 0.00024 Menjual 13 LSIP -0.00063 0.00021 Menjual 14 ACES -0.00175 0.00019 Menjual 15 ASII 0.00066 0.00003 Membeli 16 UNTR 0.00019 -0.00009 Membeli 17 BBCA 0.00059 -0.0001 Membeli 18 PTBA 0.00054 -0.00011 Membeli 19 BMRI 0.00261 -0.00018 Membeli 20 SCMA -0.00181 -0.00052 Menjual 21 HRUM -0.00071 -0.00077 Membeli 22 SRTG -0.00147 -0.00103 Menjual

## DAFTAR PUSTAKA
Bodie,  Z.,  Kane,  A.,  &  Marcus,  A.  J.
(2023). Investments (13th ed.).
McGraw-Hill.
Bursa Efek Indonesia. (2023). Indeks .
https://www.idx.co.id/id/produk/in deks Bursa Efek Indonesia. (2023). IDX Quality30  Index  Fact  Sheet  as  of March 2023 . https://www.idx.co.id/en/market- data/statistical-reports/fact-sheet- index/ Bursa  Efek  Indonesia.  (2023). IDX  Yearly Statistics 2022 . https://www.idx.co.id/en/market- data/statistical-reports/statistics/
databoks.  (2023). Sesuai  Ramalan  IMF,
Ekonomi  Indonesia  Tumbuh  5,31% pada 2022 . https://databoks.katadata.co.id/datapu blish/2023/02/06/sesuai-ramalan-imf- ekonomi-indonesia-tumbuh-531-pada- 2022 Ho, S.-Y. (2018). Macroeconomic Determinants of Stock Market Development in South Africa. International  Journal  of  Emerging Markets , 14 (1). https://doi.org/10.1108/IJoEM-09- 2017-0341
Kholishoh, S., Mulyantini, S., & Miftah, M.
(2020).  Analisis  Portofolio  Efisien dengan  Metode  CAPM  Dan  RVAR Sebagai Preferensi Keputusan Investasi  Saham  Indeks  JII  Periode 2017-2018. Konferensi Riset Nasional
Ekonomi, Manajemen, Dan Akuntansi I .
Kustodian  Sentral  Efek  Indonesia.  (2023). Statistik  Pasar  Modal  Indonesia .
https://www.ksei.co.id/files/Statistik_ Publik_-_Februari_2023_v3.pdf
Lintner,  J.  (1965).  The  Valuation  of Risk  Assets  and  the  Selection  of Risky Investments in Stock Portfolios  and  Capital  Budgets. The  Review  of  Economics  and Statistics , 47 (1), 13. https://doi.org/10.2307/1924119
M.M.,  S.  H.,  &  M.M.,  E.  D.  A.  (2020).
Teori  Portofolio  dan  pasar  Modal
Indonesia . Scopindo Media Pustaka. Matadeen, J. (2019). Stock Market Development:  An  Assessment  of  its Macroeconomic and Institutional Determinants in Mauritius. International  Journal  of  Economics and Financial Issues , 9 (4). https://doi.org/https://doi.org/10.3247 9/ijefi.8125 Mossin,  J.  (1966).  Equilibrium  in  a Capital Asset Market. Econometrica , 34 (4), 768. https://doi.org/10.2307/1910098
Mugableh,  M.  I.  (2021).  Causal  Links among  Stock  Market  Development Determinants:  Evidence  from  Jordan. The  Journal  of  Asian  Finance, Economics  and  Business , 8 (5),  543– 549. https://doi.org/https://doi.org/10.1310
6/jafeb.2021.vol8.no5.0543
Pan, L., & Mishra, V. (2018). Stock Market Development  and  Economic  Growth: Empirical  Evidence  from  China. Economic  Modelling , 68 ,  661–673. https://doi.org/10.1016/J.ECONMOD. 2017.07.005
Ramli,  A.  (2010).  Risk  dan  Return  Saham Perusahaan Industri Barang Konsumsi di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal
Aplikasi Manajemen .
Reilly, F. K., Brown, K. C., & Leeds, S. J. (2019). Investment Analysis & Portfolio  Management (11th  ed.). Cengage Learning, Inc.
Ross, S. A., Westerfield, R. W., Jaffe, J. F.,
&  Jordan,  B.  D.  (2019). Corporate Finance (12th ed.). McGraw-Hill.
Ross,  S.  A.,  Westerfield,  R.  W.,  &  Jordan, B. D. (2023). Essentials of Corporate Finance (11th ed.). McGraw-Hill.
Ross,  S.  A.,  Westerfield,  R.  W.,  &  Jordan,
B.  D.  (2010). Fundamentals  of Corporate
Finance (9th ed.).
McGraw-Hill.
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
Wibowo,  A.,  &  Darmanto,  S.  (2020). Empirical  Test  of  the  Capital  Asset
Pricing  Model  (CAPM):  Evidence from Indonesia Capital Market. International  Journal  of  Economics and Management Studies , 7 (5). https://doi.org/10.14445/23939125/IJ EMS-V7I5P126