## STRATEGI INVESTASI BERBASIS RETURN PER UNIT RISK

## Sugiarto
Universitas Prasetiya Mulya sugiarto.sugiarto@pmbs.ac.id

## Anton Wachidin Widjaja
Universitas President wachidin.anton@president.ac.id

## Fongnawati Budhijono
Universitas Prasetiya Mulya fongnawati.budhijono@lecturer.pmsbe.ac.id

## Muhammad Fuad
Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie fuad@kwikkiangie.ac.id

## Januar Wahjudi
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Wiyatamandala januar.wahjudi@wym.ac.id

## ABSTRACT
This  research  is  aimed  at  obtaining  an  industrial  sector  that  has  the  ability  to produce an Average Return Per Unit Risk (ARPUR) which is significantly better than  the  ability  of  other  industrial  sectors  as  a  reference  for  implementing  a return  per  unit  risk-based  investment  strategy.  In  this  study,  900  average  return per  unit  risk  data  from  each  industrial  sector  index  for  the  2004  to  2018 observation period were used. The research data was generated from 35235 daily return  data  from  all  index  sectors  in  the  Jakarta  Stock  Industry  Classification downloaded  from  the  Bloomberg  terminal.  Data  analysis  was  carried  out  using descriptive  statistics,  Analysis  of  variance  and  further  tests.  For  investors  who emphasize  attention  to  the  industrial  sector  with  the  best  average  ARPUR  in determining the Return Per Unit Risk-Based Investment Strategy, attention can be paid  to  industrial  sector  9 (JAKTRAD, Jakarta  Trade, Services, and  Investment) and  industrial  sector  6  (JAKPROP,  Jakarta  Construction,  Property,  and  Real Estate)  which  ranks  first  and  ranks  second  for  the  highest  average  ARPUR. However,  based  on  a  more  comprehensive  study,  industrial  sector  9  provides more  comfort  for  investors  because  in  addition  to  showing  the  highest  average ARPUR performance, it also shows a lower dispersion than sector 6.
Keywords: Average Return Per Unit Risk, Strategic Investment , Jasica index

## ABSTRAK
Penelitian  ini  ditujukan  untuk  mendapatkan  sektor  industri  yang  memiliki kemampuan  menghasilkan Average  Return  Per  Unit  Risk (ARPUR) yang signifikan  lebih  baik  dibandingkan  kemampuan  sektor  industri  lain  sebagai rujukan  penerapan    strategi  investasi  berbasis  return  per  unit  risk.  Dalam penelitian  ini  digunakan  900  data average  Return  Per  Unit  Risk dari  masing- masing  indeks  sektor  industri  untuk  periode  amatan  2004  hingga  2018.  Data penelitian dihasilkan dari 35235 data return harian dari semua sektor Indeks yang ada  pada  Klasifikasi  Industri  Saham  Jakarta  yang  diunduh  dari  terminal Bloomberg.  Analisis  data  dilakukan  menggunakan  statistik  deskriptif,  Metode Sidik Ragam dan uji lanjutan. Untuk investor yang menekankan perhatian kepada sektor industri dengan rata-rata besaran ARPUR terbaik dalam penetapan Strategi Investasi  Berbasis Return  Per  Unit  Risk ,  perhatian  dapat  diberikan  pada  sektor industri 9 (Jakarta Trade, Service, and Investment/JAKTRAD) dan sektor industri 6  (Jakarta  Construction,  Property,  and  Real  Estate/JAKPROP)  yang  menempati peringkat pertama dan peringkat kedua untuk rata-rata ARPUR tertinggi. Namun demikian  berdasarkan  telaahan  yang  lebih  komprehensif  sektor  industri  9  lebih memberikan  kenyamanan  bagi  investor  karena  disamping  menunjukan  kinerja rata-rata  ARPUR  tertinggi  juga  menunjukkan  dispersi  yang  lebih  rendah  dari sektor 6, dengan demikian volatilitas kinerja ARPUR nya lebih kecil fluktuasinya dibanding sektor 6.
Kata Kunci: Average Return Per Unit Risk , Strategi Berinvestasi, Indeks Jasica

## PENDAHULUAN
Pasar  modal  memungkinkan  investor  memperoleh return yang  maksimal  atas investasinya pada instrumen saham yang diperdagangkan di pasar modal (Shah et al,  2021).  Investasi  dalam  bentuk  instrumen  saham  membuka  peluang  untuk memperoleh  pengembalian  ( return) dan  risiko  yang  melekat,  karena pengembalian  dan  risiko  tidak  dapat  dipisahkan  dalam  pengambilan  keputusan investasi  (Caggiano,  Castelnuovo,  &  Kima,  2020).  Investor  yang  ingin mendapatkan pengembalian yang lebih tinggi, harus bersedia menanggung risiko yang  lebih  tinggi.  Sebagaimana  dinyatakan  oleh  Markovitz  (1952),  pada hakekatnya  para  investor  yang  rasional  berupaya  untuk  memaksimalkan return per  unit  risk atau  mencoba  mengurangi risk  per  unit  return melalui  identifikasi kumpulan  portofolio  yang  paling  ekonomis  pada  batas  efisien  sehingga  mereka akan mencapai ketahanan dan kinerja yang berdaya saing (Duchek, 2019).Upaya identifikasi  dapat  dilakukan  dengan  memetakan    kinerja  sektor-sektor  industri
sehubungan nilai rata-rata pengembalian  per unit risiko ( average return per unit risk ,  ARPUR).  Sektor-sektor  industri  dengan  ARPUR  yang  lebih  tinggi  secara signifikan dibandingkan dengan sektor-sektor industri lainnya, akan menghadirkan potensi ketahanan yang lebih kokoh terhadap perubahan (Roostaie, Nawari, & Kibert, 2019), baik ketahanan yang terencana maupun  ketahanan yang adaptif  (Paulina  Lo  &  Sugiarto,  2021;  John-Eke,  Chika,  &  Eke,  2020).  Untuk memungkinkan dilakukannya pemetaan tersebut diperlukan informasi yang akurat dan  terandal  (Lin,  Mei  Chen,  2018).  Informasi  yang  dibutuhkan  tersebut  akan lebih  memungkinkan  untuk    diakses  oleh  pengguna  jika  pasar  efisien  (Sawitri, 2018).  Namun  demikian,  sejauh  ini  kondisi  pasar  yang  efisien  belum  didapati  di pasar  modal  Indonesia  (Andrianto  &  Mirza,  2016).  Banyak  penelitian  yang menganalisis  perkembangan  berbagai  aspek  yang  terkait  dengan  pasar  modal Indonesia  yang  pada  umumnya  tidak  terlepas  dari  aspek  volatilitas  harga  saham dari  waktu  ke  waktu,  perolehan  pengembalian  normal  atau  pengembalian abnormal  dan  risiko  yang  terkait  (Gupta,  2017;  Gbeda  &  Peprah,  2018). Penelusuran  berbagai  penelitian  yang  telah  dilakukan  para  peneliti  terdahulu menunjukkan  bahwa  para  investor  di  pasar  modal  memanfaatkan  berbagai informasi dari masa lalu yang merepresentasikan berbagai anomali yang terjadi di pasar modal dalam kaitannya dengan pengembalian dan risiko atas investasi yang dilakukannya  (Rokhim,  2015).    Anomali-anomali  yang  sejauh  ini  terjadi  akan berdampak dan juga menjadi dasar pengujian prediktabilitas pengembalian untuk menunjukkan  adanya  pengembalian  saham  yang  lebih  rendah  atau  lebih  tinggi pada  periode  tertentu  (Gustina,  2016).  Anomali  hipotesis  pasar  efisien  dibagi menjadi  tiga  kelompok,  yaitu  siklis  atau  kalender  (per  siklus);  penampang  dan harga  (Toraman,  et.  al.,  2017).  Anomali  ini  dapat  ditemukan  dengan  memantau perubahan harga harian dengan bantuan berbagai metode statistik (Zhang & Lin, 2016).  Dalam  mengelola  pengembalian  dan  risiko,  investor  dapat  berperilaku rasional  atau  berperilaku  irasional,  dapat  secara  tegas  menjalankan  pendiriannya sendiri  atau  juga  melakukan herding dengan  mengikuti  apa  yang  dilakukan investor lain (Economou, Hassapisa & Philippas, 2018). Di pasar modal, terdapat berbagai  jenis  perilaku  investor,  ada  yang  menganut  perilaku irrational  herding dengan  mengabaikan  informasi  pribadi  dalam  keputusan  investasi  setelah
mengamati perilaku pasar (Chang et al., 2000). Ada juga investor yang menganut perilaku rational  herding yang  meniru  perilaku  manajer  lain  demi  menjaga reputasinya atas dasar mendukung hasil perhitungan (Lin, 2018). Ketika investor menghadapi  periode  yang  penuh  dengan  ketidakpastian,  banyak  investor  yang bingung dan menyerah pada situasi tersebut dan melakukan penjualan aset besar- besaran  mengikuti  perilaku herding yang  tidak  rasional  (Economou,  Hassapis  &
Philippas,  2018;  Lin,  2018;  Ramelli  &  Wagner,  2020).  Di  tengah  ketidakpastian pasar,  investor  memiliki  kecenderungan  untuk  meniru  keputusan  yang  diambil oleh  pihak  lain  (Abdeldayem  et  al.,  2020).  Spekulan  pasar  juga  memiliki kecenderungan untuk meniru perilaku pelaku pasar lainnya. Perilaku pasar seperti ini merupakan penurunan perilaku pasar yang heterogen dan dapat mempengaruhi stabilitas  di  pasar  (Schmitt  &  Westerhoff,  2017).  Setelah  krisis  atau  peristiwa besar,  perilaku herding menyebabkan  harga  aset  menyimpang  dari  nilai fundamentalnya,  memperburuk  volatilitas  harga  aset  tersebut,  menciptakan  pasar yang  tidak  stabil,  memperburuk  dampak  krisis  pada  pasar,  dan  meningkatkan kerapuhan  sistem  keuangan  yang  ada  (Liu  dkk.,  2020).  Fenomena  ini  tentunya akan mempengaruhi pengembalian dan risiko investor (Lin, 2018). Pengembalian pasar  modal  bereaksi  terhadap  peristiwa  besar  yang  terjadi  (Al-Awadhi  et  al., 2020).  Beberapa  penelitian  sebelumnya  mengungkapkan  bahwa  peristiwa  besar berdampak pada pengembalian dan risiko pasar modal (Caggiano, Castelnuovo & Kima,  2020).  Selain  berdampak  pada  pengembalian  dan  risiko  aset  di  pasar saham,  krisis  atau  peristiwa  besar  mempengaruhi  psikologi  investor  di  pasar (Hirshleifer,  2001).  Markovitz  (1952)  menyatakan  bahwa  pengembalian  yang diharapkan  oleh  para  investor  akan  dapat  dimaksimalkan  melalui  upaya diversifikasi pada suatu tingkat risiko  dengan menggabungkan aset yang berbeda yang  memiliki  kovarians  lebih  rendah.  Hanya  saja  sebagaimana  dinyatakan  oleh Lettau  &  Ludvigson  (2010)  variasi  kondisi  pasar  tidak  dapat  sepenuhnya terdiversifikasi  dan  dengan  demikian  menyebabkan  adanya  fluktuasi  harga  aset. Sebagaimana  Sharpe  (1965)  menyatakan  bahwa  pasar  investasi  tidak mengkompensasi risiko yang terdiversifikasi dan hanya menilai risiko yang tidak terdiversifikasi,  maka  portofolio  adalah  pilihan  yang  masuk  akal.  Lazimnya, perbedaan  karakteristik  industri  menyebabkan  perbedaan  karakteristik  dalam
kemampuannya memberikan pengembalian dan risiko. Melalui analisis portofolio pada  industri-industri  dengan  karakteristik  yang  berbeda-beda,  investor  akan memiliki  potensi  untuk  berperilaku  lebih  rasional  dalam  menentukan  strategi investasinya  dengan  berinvestasi  di  sektor  industri  yang  lebih  menjanjikan. Investor menaruh perhatian besar pada aspek pengembalian dan risiko dan sejauh ini  sudah  banyak  penelitian  terkait  pengembalian  dan  risiko.  Namun  demikian penelitian  yang  telah  dilakukan  selama  ini  belum  secara  komprehensif menggabungkan  hubungan  antara  pengembalian  dan  risiko,  oleh  karena  itu diperlukan  penelitian  yang  mampu  mengungkapkan  informasi  tentang  besarnya nilai  rata-rata  pengembalian  per  unit  risiko  ( average  return  per  unit  risk , ARPUR).  Pada  kesempatan  ini,  peneliti  ingin  melakukan  penelitian  yang  lebih komprehensif  mengenai  ARPUR  berbagai  sektor  industri  di  pasar  modal Indonesia untuk memperoleh informasi tentang perbedaan kinerja berbagai sektor industri  dalam  kaitannya  dengan ARPUR .  Selain  itu  peneliti  juga  menggunakan data  penelitian  dengan  rentang  waktu  amatan  yang  panjang,  yaitu  tahun  2004- 2018  dengan  sampel  seluruh  indeks  sektor  industri  di  Indonesia  pada  rentang waktu  amatan  tersebut.  Dalam  periode  amatan  yang  panjang  tersebut  tentunya tidak  ada  sektor  industri  di  pasar  modal  Indonesia  yang  luput  dari  berbagai fenomena  anomali, herding ,  imbas  krisis, dll,  sehingga informasi yang diperoleh akan  mendukung  kekokohan  analisis  dalam  mengungkap  signifikansi  kinerja sektor  industri  terkait  kinerja  ARPUR.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian lanjutan dari penelitian sebelumnya (Budhijono, Fongnawati., Sugiarto, Wahjudi., Januar  &  Pradana,  Bayu  Laksma,  2022) . Bila  pada  penelitian  terdahulu  fokus penelitian adalah pada p enelusuran trend data ARPUR, maka pada penelitian ini fokus penelitian adalah menggali informasi  dari statistik deskriptif  dan dari hasil uji  lanjutan  yang  berguna  dalam  penetapan  strategi  investasi  berbasis return  per unit risk .

## TELAAH LITERATUR
Perencanaan Strategis Ketahanan dan Keberlanjutan Investor
Perencanaan  strategis  dalam  berinvestasi  membentuk  pola  pikir  investor  untuk selalu melihat perubahan lingkungan internal dan eksternal yang dihadapi. Hal ini kemudian membentuk pendekatan atau mentalitas strategi yang terdiri dari unsur- unsur  berikut:  Pertama,  pendekatan  strategis  berorientasi  masa  depan  dengan kesadaran bahwa lingkungan akan senantiasa berubah, dengan demikian investor perlu melakukan antisipasi dan bukannya hanya bereaksi ketika perubahan terjadi. Dengan  mengantisipasi  masa  depan,  investor  dapat  membantu  membentuk  dan memodifikasi  dampak  perubahan  lingkungan.  Kedua,  pendekatan  strategis menekankan pada kondisi eksternal dengan memperhatikan komponen-komponen seperti  teknologi,  politik,  ekonomi  dan  sosial.  Ketiga,  pendekatan  strategis berkonsentrasi  pada  memastikan  kesesuaian  dan  upaya  untuk  selalu  adaptif terhadap  kondisi  lingkungan  dan  organisasi,  termasuk  misi  dan  tujuan,  strategi, struktur, dan sumber daya. Dan akhirnya, pendekatan strategis adalah proses yang berkesinambungan.  Investor  harus  terbuka  terhadap  perubahan  tujuan  dan kegiatan  karena  perubahan  lingkungan.  Perencanaan  strategis  yang  tepat  sangat penting bagi setiap organisasi serta setiap investor karena memungkinkan mereka untuk  mengelola  setiap  perubahan  yang  mungkin  timbul  dalam  bisnis  mereka (John-Eke  et  al.,  2020).  Perencanaan  strategis  adalah  mekanisme  adaptif  yang menyoroti  lingkungan  antisipatif  dan  kompetitif  saat  ini.  Teixeira  &  Werther (2013)  menilai  ketahanan  organisasi  dengan  mengevaluasi  bagaimana  organisasi secara  strategis  merespon  lingkungan  kompetitif  dan  seberapa  baik  mereka mengelola keunggulan kompetitif mereka dalam menghadapi perubahan. Investor harus  mengadopsi  pendekatan  manajemen  yang  berorientasi  pada  ketahanan, sehingga  senantiasa  siap  tidak  hanya  untuk  bereaksi  ketika  terjadi  perubahan, tetapi  juga  untuk  mengantisipasi  tantangan  sehari-hari  dan  memaksimalkan peluang  (Roostaie,  Nawari  &  Kibert,  2019).  Memasukkan  manajemen  krisis  ke dalam  proses  perencanaan  strategis  akan  meningkatkan  kemampuan  organisasi untuk  tidak  hanya  bertahan  tetapi  juga  berkembang,  baik  selama  masa  normal maupun  semasa  krisis  (Groh,  2014;  Pollard  &  Hotho,  2006;  Vargo  &  Seville, 2011).  Asumsi  utamanya  adalah  perusahaan  yang  berkesinambungan  dalam
jangka panjang  akan mampu  terus mengembangkan keunggulan kompetitif baru.
Ketahanan  investor  tidak  hanya  menjauhkan  investor  dari  kerugian  tetapi  juga merupakan  aspek  penting  dari  keunggulan  kompetitif  berkesinambungan  yang harus dibangun dengan sengaja (Duchek, 2019).
Pengembalian, Risiko dan Pengembalian per unit risiko.
Pengembalian  saham  adalah  imbal  hasil  investasi  di  pasar  modal.  Risiko merepresentasikan peluang terjadinya penyimpangan dari hasil atau manfaat yang diharapkan,  mencakup  kemungkinan  kehilangan  sebagian  atau  bahkan  seluruh investasi  yang  dilakukan  oleh  investor.  Risiko  berinvestasi  pada  saham diakibatkan oleh pergerakan harga saham yang menyimpang dari ekspektasi, yang lazim  diukur  menggunakan  instrumen  standar  deviasi.  Standar  deviasi merepresentasikan volatilitas harga aset dibandingkan dengan rata-rata historisnya (Sugiarto & Pradana, 2013). Risiko senantiasa mengiringi setiap pilihan investasi, namun  demikian  besarnya  risiko  tergantung  dari  jenis  investasinya.  Saat berinvestasi  pada saham, investor yang  rasional  menyadari bahwa  kemungkinan mendapatkan  pengembalian  yang  diharapkan  dalam  jangka  waktu  tertentu  tidak selalu  dapat  diwujudkan  dengan  kepastian  yang  tinggi,  maka  dari  itu  investasi pada  saham  dinilai  lebih  berisiko  dibandingkan  dengan  berinvestasi  pada deposito  maupun  pada  tabungan.  Untuk  memperoleh  hasil  yang  optimal  perlu dilakukan  analisis  yang  seksama  atas  dasar  perencanaan  strategis  yang komprehensif  terhadap  ARPUR,  dalam  hal  ini  semakin  tinggi  ARPUR tentunya semakin  baik  (Sugiarto  &  Nursiana,  2021).  Melalui  analisis  yang  seksama terhadap  ARPUR investor  membuka  peluang  untuk membentuk  portofolio  yang optimal, setidaknya menjadi lebih rasional dalam memutuskan untuk berinvestasi di sektor industri tertentu (Shah et al., 2021).

## METODOLOGI PENELITIAN
Sebagai populasi dalam penelitian ini adalah seluruh ARPUR dari 9 indeks sektor industri  yang  ada  pada  Klasifikasi  Industri  Saham  Jakarta,    meliputi  sektor Perkebunan  ( Jakarta  Agricultural/JAKAGRI ),  sektor  Pertambangan  ( Jakarta
Mining/JAKMINE ),  sektor  Industri  Dasar  dan  Kimia  ( Jakarta  Basic  Industry  and Chemical/JAKBIND ),  sektor  Industri  Lainnya  ( Jakarta  Miscellaneous/JAKMIND ), sektor Konsumsi ( Jakarta Consumer Goods/JAKCONS ), sektor Konstruksi, Properti dan  Perumahan  ( Jakarta  Construction,  Property,  and  Real  Estate/JAKPROP ),  sektor Infrastruktur,  Utilitas,  dan  Transportasi  ( Jakarta  Infrastructure,  Utility,  and Transportation/JAKINFR sektor  Keuangan  ( Jakarta  Finance/JAKFIN ),  dan  sektor Perdagangan, Jasa, dan Investasi ( Jakarta Trade, Service, and Investment/JAKTRAD ).
Sebagai sampel adalah ARPUR dari 9 indeks sektor industri periode 2004 sampai dengan 2018, yang dihasilkan dari data return harian dari seluruh sektor industri. Dalam  penelitian  ini  digunakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  terminal Bloomberg untuk membentuk ARPUR.

## Variabel dan Pengukuran
Sebagai variabel utama adalah ARPUR , yang dibentuk dari variabel daily return dari  semua  sektor  yang  diteliti,  variabel  risiko  yang  berhubungan  dengan daily return dari  semua  sektor  yang  diteliti,  dan  koefisien  variasi  yang  berhubungan dengan daily  return dan  risiko  dari  semua  sektor  yang  diteliti.  Variabel  ARPUR menyatakan average  return yang  diperoleh  untuk  setiap  risiko  yang  ditanggung.
Semakin tinggi nilai ARPUR, akan semakin baik karena untuk setiap risiko yang ditanggung  dari  investasinya,  investor  akan  semakin  memperoleh return yang lebih  tinggi.  Untuk  mendapatkan  data daily  return ,  digunakan  data  harga penutupan harian dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Keterangan:
= Pengembalian harian (daily return) sektor industri dengan indeks i pada waktu t
= Harga penutupan harian sektor industri dengan indeks i pada waktu t
= Harga penutupan harian sektor industri dengan indeks i pada waktu t-1
Pengembalian  harian  yang  dihitung  kemudian  dikelompokkan  berdasarkan  hari perdagangan.  Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  risiko  setiap  hari perdagangan dari setiap indeks sektoral yang diukur dengan menggunakan standar
deviasi  data  pengembalian  harian  secara  bulanan  berdasarkan  setiap  hari perdagangan.
Keterangan : = Standar deviasi indeks i pada periode t = Pengembalian harian sektor industri dengan indeks i pada periode t
= Average return harian sektor industri dengan indeks i pada periode t = Banyaknya data
Untuk  menghitung  koefisien  variasi  pada  variabel risk-return digunakan  data standar  deviasi  yang  telah  dihitung  sebelumnya  dan  data average return  harian untuk periode yang sama, sehingga rumusnya adalah sebagai berikut:
Keterangan:
= Koefisien  variasi sektor industri dengan indeks i pada periode t = Standar deviasi sektor industri dengan indeks i pada periode t
= Average return harian sektor industri dengan indeks i pada periode t
Untuk  mendapatkan  ARPUR  untuk  setiap  hari  perdagangan  dari  setiap  indeks sektoral  yang  diukur,  digunakan  nilai  kebalikan  dari  Koefisien  variasi  indeks  i pada periode t.
Kemudian dilakukan pengujian terhadap variabel ARPUR setiap hari perdagangan dari masing-masing indeks sektoral yang telah dihitung dengan menggunakan alat bantu s oftware SPSS Statistics.
Tabel 1. Operasionalisasi Variabel
Variable Proxy Formula Daily Returns Percentage  change  in index  value  compared to the previous day
Risk Standard deviation Risk  per  unit return Coefficient of Variation ARPUR ARPUR

## Sumber: Peneliti
Pengembangan Hipotesis
Pada  penelitian  ini  sebagai  Hipotesis  penelitiannya  adalah  terdapat  perbedaan ARPUR  indeks  sektor -sektor industri yang  tergabung dalam  Klasifikasi  Industri Saham Jakarta.
(tidak  didapati  perbedaan  ARPUR  sektor-sektor  industri  yang  tergabung  dalam Klasifikasi Industri Saham Jakarta).
(didapati adanya perbedaan ARPUR sektor -sektor industri yang tergabung dalam Klasifikasi Industri Saham Jakarta).
Dalam hal ini: = Kinerja ARPUR JAKAGRI
= Kinerja ARPUR JAKMINE
= Kinerja ARPUR JAKBIND
= Kinerja ARPUR JAKMIND
= Kinerja ARPUR JAKCONS
= Kinerja ARPUR JAKPROP
= Kinerja ARPUR JAKINFR
= Kinerja ARPUR JAKFIN = Kinerja ARPUR JAKTRAD
Sebagaimana dinyatakan di bagian pendahuluan bahwa fokus penelitian ini adalah menggali  informasi  dari  statistik  deskriptif  yang  diharapkan  berguna  dalam penetapan  strategi  investasi  berbasis  ARPUR,  maka  dalam  penelitian  ini  akan
digunakan  ukuran  pemusatan  dan  ukuran  dispersi  dari  ARPUR. Penelitian  ini juga  akan  mengeksplorasi  lebih  mendalam  hasil  pengujian  lanjut  yang  diperoleh dari  Metode  Sidik  Ragam  dengan  menggunakan Tukey's  Honestly  Significant Difference (HSD)  yang  dikenal  sebagai  uji robust dan Fisher's  Least  Significant Difference (LSD) yang dikenal sebagai uji dengan robustness yang lebih longgar
(Sugiarto,  2018;  Sugiarto,  2022;  Sugiarto  &  Setyo,  2021;  Budhijono,
Fongnawati.,  Sugiarto,  Wahjudi.,  Januar  &  Pradana,  Bayu  Laksma,  2022). Penelusuran  lebih  rinci  terhadap  perbedaan  hasil  atas  metode  pengujian  lanjutan sangat berguna dalam penetapan strategi investasi berbasis ARPUR.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Tabel  2  berikut  disajikan  statistik  deskriptif  ARPUR dari semua  sektor industri untuk periode amatan 2004-2018.
Tabel 2 Statistik Deskriptif ARPUR semua sektor periode 2004-2018 Sektor N Range Minimum  Maximum Mean Std. Deviation Statisti c Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic 1 900  6.861709  -2.888220 3.973489  0.0147938 4 0.69132232 2 2 900  10.80659 4 -2.390149 8.416446  0.0579631 0 0.75028964 4 3 900  8.526734  -4.507570 4.019163  0.1110024 1 0.70551990 3 4 900  12.71947 7 -6.410010 6.309467  0.0564720 7 0.70463598 8 5 900  7.512688  -3.357034 4.155654  0.1098112 6 0.69848270 9 6 900  11.98910 4 -4.970722 7.018381  0.1224324 8 0.77208654 5 7 900  9.045749  -3.115430 5.930319  0.0740715 5 0.70690338 1 8 900  11.76744 3 -6.411859 5.355584  0.1018603 7 0.71885604 6 9 900  9.137831  -2.825178 6.312653  0.1298000 3 0.74538974 5 Valid N (listwise ) 900
Kode sektor 1= JAKAGRI, 2=JAKMINE, 3=JAKBIND, 4=JAKMIND, 5=JAKCONS
6=JAKPROP, 7=JAKINFR, 8=JAKFIN, 9=JAKTRAD
Pada Tabel  2  diperoleh informasi  bahwa  dalam periode  15 tahun  amatan,  semua sektor  industri  yang  diteliti  pernah  menghasilkan  rata-rata  ARPUR yang  positif dengan  kisaran.  Pada  Tabel  3  didapati  nilai  rata-rata  ARPUR  berkisar  dari 0.01479384 hingga 0.12980003. Sektor industri 1 menghasilkan rata-rata ARPUR terendah  dengan  nilai  sebesar  0.01479384  dan  sektor  industri  9  menghasilkan rata-rata  ARPUR  Tertinggi  dengan  nilai  sebesar  0.12980003.  Dari  Tabel  3, diperoleh  informasi  bahwa  sektor  9  menghasilkan  rata-rata  ARPUR yang tertinggi.  Sektor-sektor  industri  dengan  ARPUR  tinggi  setelah  sektor  9  adalah sektor  6,  diikuti  oleh  sektor  3,  berikutnya  sektor  5  dan  sektor  8  dengan  rata-rata statistik melebihi  0.10 sedangkan sektor lainnya  memiliki rata-rata statistik  lebih rendah dari 0.10 dan yang terendah adalah sektor 1. Dalam rentang waktu amatan didapati  kinerja  rata-rata  ARPUR  dari  sektor  industri    dengan  ARPUR  terbaik (yaitu  sektor  industri  9)  dengan  sektor  industri  yang  memiliki  rata-rata  ARPUR terendah (yaitu sektor industri 1) berkisar  sembilan kali lipat. Atas dasar kinerja perolehan  pengembalian  per  unit  risiko,  sektor  industri  9  terlihat  superior  bila dibandingkan  kinerja  sektor-sektor  industri  lainnya.  Dengan  demikian  sektor industri  9  dapat  menjadi  pilihan  prioritas  para  investor  sewaktu  menetapkan strategi investasi berbasis rata-rata ARPUR.
Tabel 3 Statistik Deskriptif ARPUR diurutkan berdasarkan Mean Sektor N Sorted Mean from highest to lowest Statistic Statistic 9 900 0.1298 6 900 0.122432 3 900 0.111002 5 900 0.109811 8 900 0.10186 7 900 0.074072 2 900 0.057963 4 900 0.056472 1 900 0.014794
Tabel 4 ARPUR minimum diurutkan terendah hingga tertinggi
Sektor Minimum Statistic ARPUR 8 -6.411859 4 -6.41001 6 -4.970722 3 -4.50757 5 -3.357034 7 -3.11543 1 -2.88822 9 -2.825178 2 -2.390149
Dalam  rentang  periode  amatan,  sebagaimana  ditunjukkan  oleh  nilai  statistik ARPUR  minimum  untuk  masing-masing  sektor  pada  Tabel  4,  didapati  bahwa semua  sektor  industri  yang  diteliti  pernah  menghasilkan  ARPUR  yang  negatif.
Sektor  8  pernah  mengalami  minimum  statistik  ARPUR  yang  paling  rendah dengan  nilai  sebesar  -6.411859  dan  sektor  industri  2  menunjukkan  minimum statistik ARPUR terendah yang paling tinggi dalam rentang waktu amatan dengan nilai  sebesar  -2.390149.  Dari  tabel  4  dapat  dicermati  bahwa  Sektor  industri  9 dengan minimum statistic ARPUR terendah sebesar -2.825178 menempati posisi terendah  kedua.  Meskipun  sektor  industri  9  tidak  menempati  posisi  terendah sehubungan minimum statistik ARPUR, namun capaian kinerjanya dalam rentang waktu  amatan  yang  menempati  posisi  minimum  statistik  terendah  kedua  dapat menjadikannya  sebagai  pilihan  prioritas  para  investor  sewaktu  menetapkan strategi investasi berbasis ARPUR.
Tabel 5. ARPUR maksimum diurutkan dari maksimum terendah hingga maksimum tertinggi

## Jurnal Bina Manajemen, September 2022 Vol. 11 No.1  Hal 226-249
Sektor Maximum Statistic ARPUR 1 3.973489 3 4.019163 5 4.155654 8 5.355584 7 5.930319 4 6.309467 9 6.312653 6 7.018381 2 8.416446
Dalam  rentang  waktu  amatan,  sebagaimana  ditunjukkan  oleh  nilai  statistik maksimum masing-masing sektor didapati bahwa semua sektor yang diteliti juga telah menghasilkan ARPUR yang positif. Sektor 1 pernah mengalami maksimum statistik  ARPUR  yang  paling  rendah  dengan  nilai  sebesar  3.973489 dan  sektor industri  2  menunjukkan  maksimum  statistik  ARPUR  tertinggi  dalam  rentang waktu amatan dengan nilai sebesar 8.416446. Dari tabel 5 dapat dicermati bahwa Sektor industri  9 dengan maksimum  statistic  ARPUR sebesar 6.312653 menempati posisi tertinggi ke 3. Meskipun sektor industri 9 tidak menempati posisi tertinggi sehubungan  maksimum  statistik  ARPUR,  namun  capaian  kinerjanya  dalam rentang  waktu  amatan  yang  menempati  posisi  minimum  statistik  tertinggi  ketiga dapat menjadikannya sebagai pilihan prioritas para investor sewaktu menetapkan strategi  investasi  berbasis  ARPUR.  Dalam  jangka  waktu  yang  tergolong  cukup lama tersebut, didapati adanya keragaman nilai ARPUR antar satu sektor industri dengan sektor industri yang lainnya sebagaimana tampak pada Tabel 6
Tabel 6 Statistik Deskriptif ARPUR diurutkan berdasarkan Range dan Standard Deviation
Sector Sorted Range from lowest to highest Sector Sorted Std Deviation from lowest to highest
Statistic Statistic 1 6.861709 1 0.691322 5 7.512688 5 0.698483 3 8.526734 4 0.704636 7 9.045749 3 0.70552 9 9.137831 7 0.706903 2 10.80659 8 0.718856 8 11.76744 9 0.74539 6 11.9891 2 0.75029 4 12.71948 6 0.772087
Sektor 1 menunjukkan dispersi ARPUR yang paling rendah dibandingkan dengan sektor lainnya yang ditunjukkan dengan nilai range ARPUR terkecil, yaitu sebesar
6.861709. Sektor 4 menunjukkan dispersi ARPUR tertinggi dibandingkan dispersi ARPUR sektor-sektor industri lainnya, dengan kisaran nilai 12.71948, diikuti oleh sektor  6  dengan  kisaran  nilai  11.9891.  Informasi  yang  diperoleh  dari  analisis standar deviasi mengokohkan temuan sebelumnya yang menyatakan bahwa sektor 1  menunjukkan  dispersi  ARPUR  yang  terendah  dibandingkan  dengan  sektor industri  lain  sebagaimana  ditunjukkan  oleh  nilai  standar  deviasi  ARPUR  yang terkecil  dengan  nilai  0.691322.  Sektor  6  menunjukkan  dispersi  data  tertinggi dengan  standar  deviasi  ARPUR sebesar  0.772087.  Sektor  4  menempati  posisi terendah  ketiga  dengan  standar  deviasi  0.704636.  Dengan  demikian,  dapat dicermati  bahwa  pada  sektor  4  didapati  observasi  yang  memiliki  ARPUR yang sangat  berbeda  dari  nilai-nilai  lain  pada  kelompok  observasi  di  sektor  4.  Dari Tabel  6,  diketahui  bahwa  sektor  1  menghasilkan  range  ARPUR yang terendah, yang selanjutnya diikuti oleh sektor 5, sektor 3 dan seterusnya hingga range yang tertinggi  adalah  sektor  4.  Dari  statistik  deskriptif,  ditemukan  bahwa  sektor  1 menghasilkan  standar  deviasi  ARPU R yang terendah,  disusul  sektor  5,  sektor  4 dan  seterusnya  hingga  yang  tertinggi  adalah  sektor  6.  Dari  analisis  dispersi didapati bahwa dispersi sektor industri 9 berada pada urutan ke 5 bila didasarkan atas  statistik  Range,  dan  berada  pada  posisi  ke  3  tertinggi  untuk  dispersi  yang menggunakan  statistik  std  deviation.  Dengan  demikian  sebenarnya  volatilitas ARPUR dari sektor industri 9  bukanlah yang terkecil dibandingkan sektor-sektor industri  lainnya, untuk  itu bagi  investor yang mempertimbangkan berinvestasi  di
sektor  industri  9  karena  kinerja  rata-rata  ARPUR  nya  terbesar  seyogyanya melakukan  penelusuran  lebih  mendalam  untuk  mengungkap  signifikansi keunggulan beda kinerja ARPUR nya dibandingkan kinerja sektor-sektor industri lainnya. Bila  penelitian  sebelumnya  (Budhijono,  Fongnawati.,  Sugiarto,    Wahjudi., Januar & Pradana, Bayu Laksma, 2022) mendapati  trend data ARPUR dalam rentang waktu  amatan  tidak  menunjukkan  adanya  perbedaan  arah  gerak ARPUR yang mencolok  antara  kinerja  sektor  industri    yang  satu  dengan  sektor-sektor  yang  lain, hasil  penggalian  informasi  lanjut  menggunakan  statistik  deskriptif  setidaknya memperlihatkan  bahwa  kinerja  sketor-sektor  industri  yang  ditelaah  menunjukkan perbedaan yang perlu ditelusur lebih lanjut menggunakan metode sidik ragam dan uji lebih lanjut.
Tabel 7. Sidik Ragam Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 10.402 8 1.300 2.495 0.011 Within Groups 4217.388 8091 0.521 Total 4227.790 8099
Dari hasil pengujian sidik ragam sebagaimana terlihat pada Tabel 7, didapati nilai statistik  F  yang  besarnya  adalah  2.495.  Nilai  p  value  dari  uji  F  tersebut  sebesar 0.011  lebih  kecil  dari  taraf  signifikansi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini sebesar 0.05, yang berarti data empiris mendukung hipotesis alternatif yang diuji dalam penelitian ini bahwa didapati perbedaan ARPUR dari indeks-indeks sektor industri yang menjadi anggota dari Indeks JASICA. Dengan demikian, setidaknya ditemukan adanya sektor industri yang memiliki ARPUR yang berbeda dari nilai ARPUR  sektor-sektor  industri  yang  lainnya  sebagaimana  dinyatakan  dalam penelitian terdahulu ( Budhijono, Fongnawati., Sugiarto, Wahjudi., Januar & Pradana, Bayu  Laksma,  2022). Hasil  penelusuran  lebih  rinci    sehubungan  sektor  industri yang  memiliki  ARPUR yang  berbeda  signifikan  dari  sektor  industri  lainnya dengan menggunakan uji lanjutan ditampilkan pada Tabel 8 berikut.

## Tabel 8. Hasil pengujian lanjutan ARPUR
(I) Sector  (J) Sector Mean Difference (I- J) Tukey HSD LSD Sig. Sig. 1.00 2.00 -0.043169259 0.940 0.205 3.00 -0.096208564 0.108 0.005* 4.00 -0.041678226 0.951 0.221 5.00 -0.095017415 0.118 0.005* 6.00 - 0.107638642 * 0.042* 0.002* 7.00 -0.059277706 0.721 0.082 8.00 -0.087066529 0.205 0.011* 9.00 - 0.115006187 * 0.021* 0.001* 2.00 1.00 0.043169259 0.940 0.205 3.00 -0.053039306 0.827 0.119 4.00 0.001491033 1.000 0.965 5.00 -0.051848157 0.845 0.128 6.00 -0.064469383 0.618 0.058 7.00 -0.016108447 1.000 0.636 8.00 -0.043897270 0.935 0.197 9.00 -0.071836928 0.466 0.035* 3.00 1.00 0.096208564 0.108 0.005* 2.00 0.053039306 0.827 0.119 4.00 0.054530338 0.804 0.109 5.00 0.001191149 1.000 0.972 6.00 -0.011430078 1.000 0.737 7.00 0.036930858 0.976 0.278 8.00 0.009142035 1.000 0.788 9.00 -0.018797623 1.000 0.581 4.00 1.00 0.041678226 0.951 0.221 2.00 -0.001491033 1.000 0.965 3.00 -0.054530338 0.804 0.109 5.00 -0.053339190 0.823 0.117 6.00 -0.065960416 0.587 0.053 7.00 -0.017599480 1.000 0.605 8.00 -0.045388303 0.921 0.182 9.00 -0.073327961 0.436 0.031* 5.00 1.00 0.095017415 0.118 0.005* 2.00 0.051848157 0.845 0.128 3.00 -0.001191149 1.000 0.972 4.00 0.053339190 0.823 0.117 6.00 -0.012621227 1.000 0.711 7.00 0.035739710 0.981 0.294 8.00 0.007950887 1.000 0.815
9.00 -0.019988771 1.000 0.557 6.00 1.00 0.107638642 * 0.042* 0.002* 2.00 0.064469383 0.618 0.058 3.00 0.011430078 1.000 0.737 4.00 0.065960416 0.587 0.053 5.00 0.012621227 1.000 0.711 7.00 0.048360936 0.890 0.155 8.00 0.020572113 1.000 0.546 9.00 -0.007367545 1.000 0.829 7.00 1.00 0.059277706 0.721 0.082 2.00 0.016108447 1.000 0.636 3.00 -0.036930858 0.976 0.278 4.00 0.017599480 1.000 0.605 5.00 -0.035739710 0.981 0.294 6.00 -0.048360936 0.890 0.155 8.00 -0.027788823 0.996 0.414 9.00 -0.055728481 0.784 0.102 8.00 1.00 0.087066529 0.205 0.011* 2.00 0.043897270 0.935 0.197 3.00 -0.009142035 1.000 0.788 4.00 0.045388303 0.921 0.182 5.00 -0.007950887 1.000 0.815 6.00 -0.020572113 1.000 0.546 7.00 0.027788823 0.996 0.414 9.00 -0.027939658 0.996 0.412 9.00 1.00 0.115006187 * 0.021* 0.001* 2.00 0.071836928 0.466 0.035* 3.00 0.018797623 1.000 0.581 4.00 0.073327961 0.436 0.031* 5.00 0.019988771 1.000 0.557 6.00 0.007367545 1.000 0.829 7.00 0.055728481 0.784 0.102 8.00 0.027939658 0.996 0.412 *. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Informasi  yang  diperoleh  dari  statistik  deskriptif  menunjukkan  bahwa  sektor  9 menghasilkan  ARPUR  yang  tertinggi,  berikutnya  adalah  sektor  6,  sektor  3  dan seterusnya  hingga  yang  terendah  adalah  sektor  1.  Atas  dasar  hasil  pengujian lanjutan menggunakan Tukey HSD didapati bahwa: (1) ARPUR sektor 9 berbeda secara  signifikan  dari  ARPUR  sektor  1.  (2)  ARPUR  sektor  8  tidak  berbeda signifikan dari ARPUR semua sektor lainnya. (4) ARPUR sektor 7 tidak berbeda secara signifikan dari ARPUR semua sektor lainnya. (5) ARPUR sektor 6 berbeda
secara  signifikan  dari  ARPUR  sektor  1.  (6)  ARPUR  sektor  5  tidak  berbeda signifikan dari ARPUR semua sektor lainnya. (7) ARPUR sektor 4 tidak berbeda secara  signifikan  dari  ARPUR  semua  sektor  lainnya.  (8)  ARPUR  sektor  3  tidak berbeda secara signifikan dari ARPUR semua sektor lainnya. (9) ARPUR sektor 2 tidak berbeda signifikan dari ARPUR semua sektor lainnya. (10) ARPUR sektor 1 berbeda  secara  signifikan  dari  ARPUR  sektor  6  dan  sektor  9.  Dari  hasil  uji lanjutan dengan menggunakan LSD didapati bahwa: (1) ARPUR sektor 9 berbeda signifikan dari ARPUR sektor 1, 2, 4. (2) ARPUR sektor 8 berbeda signifikan dari ARPUR  sektor  1.  (3)  ARPUR  sektor  7  tidak  berbeda  signifikan  dari  ARPUR semua sektor lainnya. (4) ARPUR sektor 6 berbeda secara signifikan dari ARPUR sektor  1.  (5)  ARPUR  sektor  5  berbeda  signifikan  dari  ARPUR  sektor  1.  (6) ARPUR  sektor  4  berbeda  secara  signifikan  dari  ARPUR  sektor  9.  (7)  ARPUR sektor  3  berbeda  signifikan  dari  ARPUR  sektor  1.  (8)  ARPUR  sektor  2  berbeda signifikan  dari  ARPUR  sektor  9.  (9)  ARPUR  sektor  1  berbeda  signifikan  dari ARPUR sektor 3,5,6, 8 dan 9. Fokus perhatian diberikan pada sektor industri 9, 6, 3, 5 dan 8 yang memiliki rata-rata ARPUR tertinggi pertama hingga ke lima yang atas  dasar    informasi  statistik  deskriptif  yang  menghasilkan  rata-rata  ARPUR  di atas 0.1.  Atas dasar hasil pengujian lanjutan menggunakan Tukey HSD maupun menggunakan LSD didapati bahwa ke lima sektor industri tersebut tidak berbeda signifikan  terkait  rata-rata  kinerja  ARPUR.    Telaahan  lebih  lanjut  dari  dispersi data  didapati  bahwa  sektor  6  menunjukkan  dispersi  data  tertinggi  baik  terkait statistik std deviation maupun statistik Range. Sektor industri 9 dan 8 bergantian menempati  posisi  tertinggi  ke  dua  dan  ketiga  dengan  menggunakan  statistik  std deviation  dan  Range.  Sektor  industri  3  menempati  urutan  posisi  tertinggi  ke    4 dispersi baik menggunakan statistik Std deviation maupun menggunakan statistik range. Sektor industri 5 menampati posisi tertinggi ke lima menggunakan statistik std deviation maupun range.
Tabel 9 Standard Deviasi ARPUR 5 sektor industri diurutkan dari terendah hingga tertinggi
Sector Sorted Std Deviation from
lowest to highest 5 0.698483 3 0.70552 8 0.718856 9 0.74539 6 0.772087
Tabel 10 Range ARPUR 5 sektor industri diurutkan dari terendah hingga
tertinggi Sector Sorted Range
from lowest to highest 5 7.512688 3 8.526734 9 9.137831 8 11.76744 6 11.9891
Lima  sektor  industri  tesebut  tidak  berbeda  signifikan  kinerja  rata-rata  ARPUR baik menggunakan uji Tukey maupun uji LSD. Investor dapat mempertimbangkan ke lima sektor industri  tersebut  dalam strategi  investasinya.  Untuk investor yang menekankan  perhatian  kepada  sektor  industri  dengan  rata-rata  ARPUR  terbaik maka fokus perhatian diberikan pada sektor industri 9 dan sektor industri 6 yang
menempati  peringkat  pertama  dan  peringkat  kedua  untuk  rata-rata  ARPUR tertinggi.  Sektor  6  menghasilkan  capaian  kinerja  maksimum  statistic  ARPUR sebesar  7.018381,  yang  lebih  tinggi  dari  capaian  kinerja  maksimum  statistic ARPUR  sektor  9  sebesar  6.312653.  Sektor  6  menghasilkan  capaian  kinerja maksimum statistic ARPUR dengan peringkat tertinggi kedua disusul oleh sektor 9  dengan  peringkat  tertinggi  ke  tiga.  Sektor  6  menghasilkan  capaian  kinerja minimum  statistic  ARPUR  sebesar  -4.970722,  yang  lebih  rendah  dari  capaian kinerja  minimum  statistic  ARPUR  sektor  9  sebesar  -2.825178.  Sektor  6 menghasilkan  capaian  kinerja  minimum  statistic  ARPUR  dengan  peringkat terendah ketiga sementara  sektor 9 menempati  peringkat kedua tertinggi. Dengan demikian  secara  komprehensif  sektor  industri  9  lebih  memberikan  kenyamanan bagi  investor  dalam  berinvestasi  karena  disamping  menunjukan  kinerja  rata-rata ARPUR  tertinggi  juga  menunjukkan  dispersi  yang  lebih  rendah  dari  sektor  6, dengan  demikian  volatilitas  kinerja  ARPUR  nya  lebih  kecil  fluktuasinya dibanding  sektor  6.  Kondisi  tersebut  menyatakan  bahwa  volatilitas  ARPUR Sektor  9  lebih  rendah  daripada  sektor  6.  Kondisi  dispersi  ARPUR  yang  lebih rendah tersebut menyatakan trend gerak ARPUR yang lebih stabil, yang tentu saja memberi perasaan lebih aman bagi investor dalam berinvestasi.

## SIMPULAN
Hasil  pengamatan  terhadap  statistik  deskriptif  menunjukkan  bahwa  dengan menggunakan  data  pada  rentang  amatan  didapati  sektor  industri  yang  memiliki ARPUR yang berbeda dari sektor industri lainnya. Hasil uji dengan metode sidik ragam  mengukuhkan  temuan  bahwa  setidaknya  didapati  adanya  sektor  industri yang  memiliki  kinerja  ARPUR  berbeda  signifikan  dari  kinerja  ARPUR  sektor industri  lainnya.  Sektor  industri  9,  6,  3,  5  dan  8  memiliki  rata-rata  ARPUR tertinggi  pertama  hingga  ke  lima  yang  atas  dasar    informasi  statistik  deskriptif yang  menghasilkan  rata-rata  ARPUR  di  atas  0.1.    Atas  dasar  hasil  pengujian lanjutan menggunakan Tukey HSD maupun menggunakan LSD didapati bahwa ke lima  sektor  industri  tersebut  tidak  berbeda  signifikan  terkait  rata-rata  kinerja ARPUR.    Investor  dapat  mempertimbangkan  ke  lima  sektor  industri  tersebut dalam  strategi  investasinya.    Untuk  investor  yang  menekankan  perhatian  kepada
sektor  industri  dengan  rata-rata  besaran  ARPUR  terbaik  maka  fokus  perhatian diberikan  pada  sektor  industri  9  dan  sektor  industri  6  yang  menempati  peringkat pertama dan peringkat kedua untuk rata-rata ARPUR tertinggi. Namun demikian berdasarkan telaahan yang lebih komprehensif sektor industri 9 lebih memberikan kenyamanan  bagi  investor  karena  disamping  menunjukan  kinerja  rata-rata ARPUR  tertinggi  juga  menunjukkan  dispersi  yang  lebih  rendah  dari  sektor  6, dengan  demikian  volatilitas  kinerja  ARPUR  nya  lebih  kecil  fluktuasinya dibanding  sektor  6.  Terhadap  hasil  penelitian  ini  dapat  ditindaklanjutai  oleh penelitian  mendatang  dengan    melakukan  eksplorasi    lebih  mendalam  saham- saham yang memiliki kinerja yang lebih menjanjikan dibandingkan saham-saham lainnya,  terutama  pada  sektor-sektor  industri  yang  memiliki  ARPUR  yang prospektif.  Penelitian  ini  dilakukan  pada  masa  sebelum  Pandemi  Covid  19, sehingga  hasil  yang  diperoleh  tidak  memberikan  gambaran  kinerja  ARPUR sektor-sektor  industri  yang  diteliti  pada  semua  kondisi.  Sehubungan  dengan keterbatasan  tersebut  perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  yang  mencakup rentang  waktu  pandemi  untuk  lebih  memahami  stabilitas  kinerja  sektor-sektor industri  yang  diteliti.  Dalam  hal  ini gap penelitian  ini  menjadi  peluang  untuk penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdeldayem.,  Marwan,  Mohamed,  &  Saeed  Hameed  Al  Dulaimi.  (2020). Investors’  herd  behavior  related  to  the  pandemic-risk  reflected  on  the  gcc stock markets. Zbornik Radova Ekonomskog Fakultet au Rijeci. 38(2): 563– 84.
Al-Awadhi.,  Abdullah  M.,  Khaled  Alsaifi.,  Ahmad  Al-Awadhi,  &  Salah Alhammadi. (2020). Death and contagious infectious diseases: Impact of the COVID-19  virus  on  stock  market  returns. Journal  of  Behavioral  and Experimental Finance. 27: 2–6.
Andrianto.,  Yanuar.,  Mirza.,  Adrian  R.  (2016).  A  testing  of  efficient  markets hypothesis  in  Indonesia  stock  market. Procedia-Social  and  Behavioral Sciences. 219: 99-103.
Budhijono., Fongnawati, Sugiarto,  Wahjudi, Januar & Pradana, Bayu Laksma. (2022). Evaluasi Komprehensif Kinerja Return Per Unit Risk Sektor-Sektor Industri Jasica. Jurnal Bina Akuntansi , 9(2): 150 – 166. https://wiyatamandala.e-journal.id/JBA/article/view/219/164.
Caggiano, G., Castelnuovo.,E. &  Kima. R., (2020). The global  effects of  Covid-
19-induced uncertainty. Economics Letters . 194. 0–4.
https://doi.org/10.1016/j.econlet.2020.109392
Chang, Eric C., Joseph W. Cheng, and Ajay Khorana. (2000). An examination of herd  behavior  in  equity  markets:  An  international  perspective. Journal  of Banking and Finance. 24(10): 1651–79.
Duchek, S. (2019). Organizational resilience: a capability-based conceptualization. Business Research. 13: 215–246.
Economou. F., Hassapis. C. & Philippas. N. (2018). Investors’ fear and herding in the stock market. Applied Economics . 50(34–35): 3654–3663. https://doi.org/10.1080/00036846.2018.1436145
Gbeda,  J.  M.  &  Peprah,  J.  A.  (2018)  Day  of  the  week  effect  and  stock  market volatility in Ghana and Nairobi stock exchanges. Journal of Economics and Finance. 42 (4): 727-745.
Groh.  (2014).  Strategic  management  in  times  of  crisis. American  Journal  of Economics and Business Administration . 6(2): 49–57.
https://doi.org/10.3844/ajebasp.2014.49.5
Gupta,  Hemendra.  (2017).  Analysis  of  day  of  week  impact  on  sectoral  return  in Indian  capital  market, Journal  of  Research  Innovation  and  Management Science. III (II).
Gustina,  Ira.  (2016).  Pengaruh  the  day  of  the  week  effect  terhadap  return  saham LQ-45 di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Akuntansi dan Keuangan. 5(1). Hirshleifer,  David.  (2001).  Investor  psychology  and  asset  pricing. Journal  of Finance. 56(4): 1533–97.
John-Eke,  Chika,  E.,  &  Eke,  J.  K.  (2020).  Strategic  planning  and  crisis management styles in organizations: A review of related literature. Journal of Strategic Management . 5 (1): 36–46. https://doi.org/10.47672/jsm.501 Lettau, M., & Ludvigson, S. C. (2010). Measuring and modeling variation in the risk-return  trade-off.  In  handbook  of  financial  econometrics:  Tools  and techniques: 617-690. North-Holland.
Lin,  Mei  Chen.  (2018).  The  impact  of  aggregate  uncertainty  on  herding  in analysts’  stock  recommendations. International  Review  of  Financial Analysis . 57 (March): 90–105. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.02.006. Liu. H., Manzoor, A., Wang, C., Zhang, L., & Manzoor, Z. (2020). The Covid-19 outbreak  and  affected  countries  stock  markets  response. International Journal  of  Environmental  Research  and  Public  Health .  17(8):  1–19. https://doi.org/10.3390/ijerph17082800
Markovitz, Harry. (1952). Portfolio selection. The Journal of Finance . 7 (1): 77- 91. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x
N.N.  Sawitri.,  P.  Astuty.  (2018).  Market  anomalies  and  effect  on  returns. European Research Studies Journal .  XXI (2):  630-649
Paulina,  Lo.,  &  Sugiarto.  (2021).  Strategic  planning  in  SMEs :  A  case  study  in Indonesia. Journal of Asian Finance, Economics and Business . 8(2): 1157– 1168. https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8.no2.1157
Pollard,  D,  &  Hotho,  S.  (2006).  Crises,  scenarios  and  the  strategic  management process. Management Decision. 44 (6): 721–736. Ramelli. S.. & Wagner. A. F. (2020). Feverish stock price reactions to COVID-19.
Review of Corporate Finance Studies . 9(3): 622–655. https://doi.org/10.1093/rcfs/cfaa012
Rokhim,  Rofikoh.  (2015).  Market  anomalies  and  intraday  return  Indonesia  stock exchange. International  Journal  of  Economics  &  Management  Sciences . 04:10.4172/2162-6359.1000253.
Roostaie, S., Nawari, N., &  Kibert, C. J. (2019).  Sustainability and resilience: A review  of  definitions,  relationships,  and  their  integration  into  a  combined building assessment framework. Building and Environment. 154(February): 132–144. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.02.042
Schmitt,  Noemi,  &  Frank  Westerhoff.  (2017).  Herding  behaviour  and  volatility clustering in financial markets. Quantitative Finance. 17. Shah,  Syed  Hamid  Ali.,  Shah,  Attaullah.,  Khan,  Muhammad  Kamran.,  Ullah, Hamid. (2021). The risk and return relations: New evidence from Pakistani stock market. Journal of Accounting and Finance in Emerging Economies . 7 (1) . www.publishing.globalcsrc.org/jafee Sharpe,  W.  F.  (1965).  Risk-aversion  in  the  stock  market:  Some  empirical evidence. The Journal of Finance. 20(3): 416-422. Sugiarto.  (2018). Analisis  Data  Penelitian  Bisnis .  Jakarta:  PT  Gajah  Sapta Makmur Lestari.
Sugiarto. (2022). Metodologi Penelitian Bisnis . Yogyakarta: Penerbit Andi. Sugiarto  &  Nursiana,  Adinoto.  (2021). Manajemen  Keuangan  Pariwisata . Tangerang Selatan: Penerbit Universitas Terbuka.
Sugiarto  &  Pradana,  Bayu  Laksma.  (2013). Esensi  Manajemen  Keuangan Perusahaan . Jakarta. Yayasan Pendidikan Wiyatamandala. Sugiarto  &  Hongyanto,  Setyo.  (2021). Statistika  Terapan  Untuk  Bisnis  Dan Ekonomi . Yogyakarta: Penerbit Andi.
Teixeira, E. de O., &  Werther,  W. B. (2013). Resilience:  Continuous renewal  of competitive advantages. Business Horizons . 56 (3): 333–342. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2013.01.009
Toraman, et. al. (2017). Testing the day-of-the-week anomaly for sectoral Turkish stock market. International Journal of Business Management and Economic Research. 8(1):862-871.
Vargo,  J.,  &  Seville,  E.  (2011).  Crisis  strategic  planning  for  SMEs:  Finding  the silver  lining. International  Journal  of  Production  Research .  49(18):  5619– 5635. https://doi.org/10.1080/00207543.2011.563902
Zhang, J., Y Lai & Lin, J. (2016). The day-of-the-week effects of stock markets in different countries. Finance Research Letters. 1-6.