## Analysis of Optimal Portfolio Formation in Technology Stock Investment Decision Making

## Analisis Pembentukan Portofolio Optimal dalam Pengambilan Keputusan Investasi Saham Teknologi
Vahran Arrazy 1* , Sri Mulyantini 2
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jakarta 1,2 vahran56@gmail.com 1 , sri.mulyantini@upnvj.ac.id 2
* Corresponding Author

## ABSTRACT
The purpose of this study was to determine the results of optimal portfolio formation using the Capital Asset  Pricing  Model  (CAPM)  and  Reward  to  Variability  Ratio  (RVAR)  methods  on  technology  stocks (IDXTECHNO).  This  research  uses  descriptive  quantitative  methods.  The  population  in  this  study  are technology companies for the period 2021-2023. The number of samples is 16 technology companies using the purposive sampling technique. The analysis technique uses the microsoft excel program. The results showed: 1) The CAPM method produces 5 stocks forming the optimal portfolio, namely DCII, MCAS, MLPT, MTDL and PGJO shares. The proportion of funds for purchasing decisions for each stock is DCII (7.69%), MCAS (29.26%), MLPT (10.76%), MTDL (40.98%) and PGJO (11.31%). 2) The RVAR method in forming an optimal  portfolio  and  making  investment  decisions  is  by  selecting  5  stocks  based  on  the  highest performance value, including GLVA, NFCX, MTDL, DMMX and MCAS stocks.
Keywords : Optimal Portfolio, CAPM, RVAR, Investment Decision, IDXTECHNO

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil pembentukan portofolio optimal menggunakan metode Capital Asset Pricing Model (CAPM) dan Reward to Variability Ratio (RVAR) pada saham teknologi (IDXTECHNO).  Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  deskriptif.  Populasi  dalam  penelitian  ini adalah perusahaan teknologi periode 2021-2023. Jumlah sampel adalah 16 perusahaan teknologi dengan menggunakan  teknik purposive  sampling .  Teknik  analisis  menggunakan  program  microsoft  excel.  Hasil penelitian menunjukkan: 1) Metode CAPM menghasilkan 5 saham pembentuk portofolio optimal yaitu saham DCII, MCAS, MLPT, MTDL dan PGJO. Proporsi dana untuk dilakukan keputusan pembelian masing- masing saham yaitu DCII (7.69%), MCAS (29.26%), MLPT (10.76%), MTDL (40.98%) dan PGJO (11.31%). 2) Metode RVAR dalam membentuk portofolio optimal dan pengambilan keputusan investasi yaitu dengan memilih 5 saham berdasarkan nilai kinerja tertinggi antara lain yaitu saham GLVA, NFCX, MTDL, DMMX dan MCAS.
Kata kunci: Portofolio Optimal, CAPM, RVAR, Keputusan Investasi, IDXTECHNO

## 1. Pendahuluan
Minat  berinvestasi  melonjak  drastis  selama  pandemi  Covid-19,  terutama  di  kalangan generasi muda berusia 20 hingga 30 tahun. Hal ini dipicu oleh kondisi pasar saham Indonesia yang  mengindikasikan  kenaikan  harga  saham  fenomenal  yang  dikenal  di  industri  sebagai rebound (Catriana, 2020). Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) yang mencapai harga tertinggi terbaru  yaitu  di  bulan  September  2022  mencapai  7.377  (Mahardhika,  2022).  Membuat  para investor  semakin  memiliki  keinginan  yang  kuat  untuk  memasukkan  uang  mereka  ke  dalam saham,  akan  tetapi  mereka  juga  menyadari  risiko  yang  terlibat,  sehingga  mereka  perlu menemukan  keseimbangan  antara  tingkat  risiko  dan return yang  akan  mereka  dapatkan (Sulistyowati et al., 2022).
Perekonomian setiap negara sangat bergantung pada pasar modal. Pasar modal adalah salah  satu  kekuatan  pendorong  di  balik  ekspansi  ekonomi  saat  ini.  Tersedianya  pasar  modal
digunakan sebagai wahana investasi jangka panjang dan jangka pendek oleh masyarakat umum, khususnya  yang  ingin  menempatkan  uangnya  dalam  sistem  pengelolaan  dana  agar  dapat memperoleh  keuntungan  atau  mempertahankan  nilainya  (Wismantara  &  Darmayanti,  2017). Berdasarkan  data  KSEI  (2022)  jumlah  investor  pasar  modal  Indonesia  pada  bulan  November 2022 tercatat 10.000.628 orang yang dimana mengalami peningkatan 33,53%.

## Gambar 1. Jumlah Investor Pasar Modal
Meskipun  pasar  modal  menawarkan  beragam  peluang  investasi,  pasar  saham  selalu menjadi  salah  satu  yang  terpopuler  karena  memiliki  keuntungan  cukup  tinggi  yang  dapat dihasilkannya. Mereka yang baru ingin memulai perjalanan investasinya di pasar saham, harus memperhatikan bagaimana harga saham berubah atau berapa banyak return yang dihasilkan saham mereka untuk membantu mengurangi bahaya kerugian finansial. Upaya yang dilakukan oleh  Bursa  Efek  Indonesia  dalam  membantu  mengurangi  bahaya  kerugian  finansial  dan memudahkan  para  investor  dalam  berinvestasi  adalah  dengan  melakukan  klasifikasi  sektor industri  baru  yang  dikenal  dengan  nama IDX  Industrial  Classification (IDX-IC).  IDX-IC mengelompokkan sektor di pasar modal Indonesia menjadi 12 sektor.

## Gambar 2. Jakarta Composite Index and IDX Industrial Classification
Berdasarkan gambar 2 menunjukan kinerja berbagai sektor di pasar modal Indonesia, untuk  sektor  energi  (IDXENERGY)  merupakan  sektor  yang  memiliki  kinerja  terbaik  dengan kenaikan tertinggi sebesar 42,01%. Menurut Tambunan et al., (2023) faktor yang mempengaruhi pertumbuhan sektor energi dikarenakan adanya sanksi larangan melakukan impor komoditas energi yang diterapkan oleh Amerika Serikat dan Uni Eropa kepada Rusia. Dengan adanya sanksi terhadap Rusia yang termasuk salah satu eksportir komoditas energi terbesar di dunia seperti minyak  mentah  dan  batu  bara  membuat  pasokan  komoditas  energi  menjadi  langka.  Dari kelangkaan tersebut menyebabkan harga komoditas energi naik, antara lain minyak mentah naik sebesar 24,27% dan batu bara naik sebesar 75,21%.
Sementara  itu, untuk sektor teknologi  (IDXTECHNO)  merupakan  sektor  yang  memiliki kinerja  terburuk,  dimana  mengalami  penurunan  sebesar  -40,95%.  Menurut  Soenarso  (2022) penyebab sektor teknologi memiliki penurunan yang paling buruk dibandingkan sektor lainnya dikarenakan harga saham-saham teknologi masih terbilang mahal jika diukur dengan sektor lain, sehingga masih memberikan ruang untuk potensi penurunan yang cukup besar dan sejauh ini, masih  belum  ada  saham  teknologi  yang  dapat  memberikan  dorongan  yang  kuat  untuk menggerakkan  kembali  sektor  teknologi.  Menurut  Fransisca  &  Hapsari  (2023)  dikarenakan pemerintah  Indonesia  yang  melonggarkan  terkait  kebijakan  Pemberlakuan  Pembatasan Kegiatan  Masyarakat  (PPKM),  menjadikan  masyarakat  kembali  melakukan  aktivitas  seperti biasanya  di  luar  rumah  yang  dikenal  dengan  istilah New Normal.  Pada  masa New Normal beberapa kegiatan sudah mulai kembali dilakukan secara offline seperti sekolah, kantor, mall dan  lain-lain.  Dari  adanya New Normal  tersebut  banyak  investor  yang  mulai  memindahkan investasinya  ke  sektor  yang  mulai  melakukan  pemulihan  seperti  transportasi  ataupun berinvestasi ke emas dikarenakan memiliki risiko yang rendah. Menurut Natalla (2023) saham teknologi  memiliki  risiko  volatilitas  yang  cenderung  lebih  tinggi  dikarenakan  dari  sisi fundamental yang dimana sebagian belum dapat mengoptimalkan profitabilitas dan valuasinya yang masih mahal, sehingga para pelaku pasar mungkin hanya ingin mengambil keuntungan dari peluang trading jangka pendek di sektor teknologi.
Maka dari itu, perlu diingat bahwa dalam berinvestasi saham tidak terlepas dari risiko kerugian. Sebelum membuat keputusan investasi, penting untuk mempertimbangkan sejumlah faktor. Salah satunya yaitu seorang investor harus mampu mengenal profil risiko dirinya masing- masing.  Metode  yang  kini  gemar  digunakan  oleh  para  investor  dalam  menyeleksi  investasi terbaik  di  pasar  saham  adalah  dengan  mengaplikasikan  metode  imbalan  risiko  untuk menemukan  keseimbangan  antara  tingkat  risiko  dan return yang  akan  mereka  dapatkan, sehingga mampu memberikan berbagai pertimbangan untuk pengambilan keputusan investasi. Dalam  langkah  untuk  mempertimbangkan  pengambilan  keputusan  investasi,  dapat menggunakan  suatu  metode  seperti Capital  Asset  Pricing  Model (CAPM) dan Reward  to Variability Ratio (RVAR) .
Metode Capital Asset Pricing Model (CAPM) adalah metode yang menjelaskan mengenai hubungan antara risiko dan return yang diharapkan oleh investor (Handini & Astawinetu, 2020). Sedangkan, metode Reward to Variability Ratio (RVAR) adalah metode yang digunakan untuk mengukur  kinerja  saham  dengan  memperhatikan  risiko  total  yang  muncul  dari  investasi tersebut. Jika CAPM mengukur risiko sistematis yang diwakilkan oleh variabel beta, sedangkan RVAR mengukur risiko total (risiko sistematis dan tidak sistematis) yang diwakilkan oleh variabel standar deviasi (Santoso et al., 2023).
Dengan  adanya kombinasi antara  metode  CAPM  dan  RVAR  dapat  memberikan  sudut pandang  baru  bagi  investor  dalam  mempertimbangkan  setiap  keputusan  investasi  yang  akan dilakukannya dikarenakan investor akan memiliki informasi yang baik mengenai saham-saham yang layak untuk dilakukan investasi berdasarkan kedua metode tersebut. Menggunakan CAPM untuk memilih  portofolio  adalah ide  yang  bagus  bagi investor yang  yakin  bahwa  kepemilikan saham mereka cukup terdiversifikasi dan terutama didorong oleh fluktuasi pasar. Sementara itu, jika memilih portofolio menggunakan RVAR adalah cara yang harus dilakukan, jika imbal hasil pasar hanya mempengaruhi sebagian dari imbal hasil portofolio.
Berikut hasil dari penelitian terdahulu terkait pembentukan portofolio optimal dengan menggunakan metode CAPM dan RVAR sebagai keputusan investasi saham. Menurut Nurhayati et al. (2021) CAPM dapat digunakan untuk melakukan keputusan investasi saham. Hal tersebut sejalan  dengan  penelitian  Aprialinita  et  al.  (2022)  dan  Putri  (2019).  Namun,  bertentangan dengan penelitian Zou (2023) yang menyatakan bahwa return saham di pasar modal tidak sesuai dengan  CAPM,  yang  artinya  CAPM  tidak  dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan investasi.  Menurut  Kholishoh  et  al.  (2020)  RVAR  dapat  digunakan  sebagai  dasar  keputusan investasi. Hal tersebut sejalan dengan penelitian Mustika (2021). Namun, bertentangan dengan
penelitian Sharma (2018) yang menyatakan bahwa RVAR memiliki keterbatasan dimana tidak berlaku  dalam  situasi  asimetris  sehingga  pengambilan  keputusan  investasi  tidak  dapat dilakukan.
Berdasarkan uraian di atas, penelitian tentang pembentukan portofolio optimal dalam pengambilan  keputusan  investasi  sangat  penting  dilakukan  mengingat  jumlah  investor  yang terus bertambah setiap tahun dan keinginan untuk membuat kesalahan sesedikit mungkin saat melakukan  investasi,  membuat  peneliti  tertarik  melakukan  penelitian  dengan  judul  "Analisis Pembentukan Portofolio Optimal dalam Pengambilan Keputusan Investasi Saham Teknologi"

## 2. Tinjauan Pustaka Teori Portofolio
Teori Portofolio merupakan teori yang dikemukakan oleh Markowitz tahun 1952. Teori portofolio  mengibaratkan  bahwa  investor  menghindari  risiko.  Oleh  karena  itu,  investor  tidak boleh menaruh semua uang mereka ke dalam satu atau beberapa aset, melainkan membangun portofolio yang beragam dengan berbagai jenis investasi yang berbeda. Investor yang menolak mengambil  risiko  dengan  berinvestasi  dalam  portofolio  yang  terdiversifikasi  adalah  investor yang  konservatif  (Inrawan  et  al.,  2022).  Dalam  melakukan  kegiatan  investasi  penting  untuk mengerti  terkait  konsep  portofolio  efisien  dan  portofolio  optimal  sehingga  nantinya  investor dapat  melakukan  kegiatan  investasi  dengan  rasa  aman  karena  investor  telah  mengetahui potensi keuntungan dan kerugian dari instrumen investasi yang telah dibeli. Portofolio efisien adalah  portofolio  yang  akan  mendatangkan  risiko  tertentu  dengan  tingkat  keuntungan maksimal, sedangkan portofolio optimal adalah portofolio primadona yang menjadi pilihan oleh seorang investor dari banyaknya jenis dan pilihan yang ada pada susunan portofolio yang efisien (Santoso et al., 2023).
Capital Asset Pricing Model (CAPM)
Capital Asset Pricing Model (CAPM) dikemukakan oleh William Sharpe pada tahun 1964 dan John Lintner pada tahun 1965, merupakan metode penyeimbang pengembalian risiko yang menggunakan  variabel  beta  untuk  merepresentasikan  risiko.  CAPM  adalah  metode  yang menjelaskan mengenai hubungan antara risiko dan return yang diharapkan oleh investor dengan menggunakan risiko sistematis (Handini & Astawinetu, 2020). Menurut Lemiyana (2015) bahwa jika dibandingkan dengan metode keseimbangan lainnya, seperti Arbitrage Pricing Theory ( APT), metode CAPM menghasilkan prediksi pengembalian harga saham yang lebih akurat. Hal ini juga sejalan dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Wardhania et al. (2022), Rantemada et al. (2021),  dan  Indra  (2018)  yang  menyatakan  bahwa  dalam  memprediksi  pengembalian  harga saham, pendekatan metode CAPM lebih unggul dibandingkan metode APT.
Reward to Variability Ratio (RVAR)
Reward to Variability Ratio (RVAR) dikemukakan oleh William Sharpe pada tahun 1966 dan termasuk kedalam pengukuran kinerja dengan tingkat risiko yang disesuaikan. RVAR adalah metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  saham  dengan  memperhatikan  risiko sistematis dan tidak sistematis yang muncul dari investasi tersebut (Santoso et al., 2023). Dalam penelitian ini pengukuran kinerja dengan  tingkat  risiko  yang  disesuaikan  menggunakan RVAR dibandingkan dengan metode lainnya seperti RVOR maupun Indeks Jensen. Pemilihan metode ini  dikarenakan  RVAR  dapat  melakukan  pengukuran  risiko  total  (risiko  sistematis  dan  tidak sistematis) yang dimana tidak dapat dilakukan oleh RVOR maupun Indeks Jensen.

## Keputusan Investasi
Keputusan  investasi  adalah  penundaan  konsumsi  untuk  tujuan  mengumpulkan  aset produktif dari waktu ke waktu. Istilah investasi biasanya digunakan untuk merujuk pada praktik menempatkan uang di suatu tempat dengan  harapan  bahwa  akan  menghasilkan  keuntungan
atau  mempertahankan  nilainya  atau  meningkatkan  nilainya  (Hartono,  2018).  Pemahaman menyeluruh tentang proses investasi dapat membantu investor membuat keputusan yang lebih baik tentang investasi mereka, termasuk aset mana yang harus dibeli, berapa banyak yang harus ditaruh dan kapan harus berinvestasi (Santoso et al., 2023).

## Return Saham
Return saham  merupakan  hal  yang  membuat  investor  mau  dan  berani  memasukkan uangnya ke pasar saham dan juga ukuran sejauh mana investor bersedia menerima tanggung jawab untuk  setiap  risiko  yang  sudah  diputuskan  sebelum  melakukan  transaksi.  Pasar  saham tidaklah  selalu  menjanjikan return yang  mutlak  bagi  para  investor.  Walaupun  begitu,  ada sejumlah komponen return saham yang berpotensi memberikan keuntungan bagi investor yaitu dividen,  saham  bonus,  dan capital  gain .  Menurut  Santoso  et  al.  (2023) return saham  adalah tingkat pengembalian dari investasi saham yang mencakup perubahan harga saham ( capital gain atau los s) dan pembayaran dividen.

## Risiko Saham
Hanya  mempertimbangkan return saham  saja  tidak  cukup.  Risiko  saham  juga  harus dievaluasi,  karena  hubungan  antara  potensi  keuntungan  dan  potensi  kerugian  sangat  kuat. Istilah risiko saham mengacu pada segala hal terkait dengan adanya potensi penyimpangan yang tidak diinginkan dalam berinvestasi saham. Menurut Halim (2019) risiko terdiri dari 2 jenis yaitu 1)  risiko  sistematis  adalah  risiko  yang  tidak  bisa  dicegah  walaupun  telah  menerapkan diversifikasi,  karena  volatilitasnya  dipengaruhi  oleh  kekuatan  pasar  yang  kuat.  Contohnya seperti  adanya  kebijakan  suku  bunga,  kebijakan  pemerintah,  dan  variabel  lain  yang  sifatnya serupa. 2) risiko tidak sistematis adalah jenis risiko yang memungkinkan untuk dikurangi melalui diversifikasi karena sifatnya terbatas hanya untuk satu bisnis atau industri. Contohnya seperti struktur modal, struktur aset, leverage, profitabilitas dan lain-lain.

## Sektor Teknologi (IDXTECHNO)
Sektor  Teknologi  (IDXTECHNO)  adalah  indeks  perusahan-perusahaan  teknologi  yang diluncurkan pada 25 Januari 2021 dengan jumlah 17 emiten. Menurut Utami & Rochmatullah (2023)  dengan banyaknya perusahaan yang telah menggunakan teknologi untuk menjalankan bisnis di berbagai industri, umumnya telah mendorong penerapan transformasi ke arah digital. Kini  pasar  yang  berkembang  di  Indonesia  memiliki  kondisi  yang  menguntungkan  bagi perusahaan startup teknologi untuk mengalami pertumbuhan organik, sementara perusahaan teknologi yang sudah besar dapat mengejar pertumbuhan anorganik melalui merger/akuisisi.

## Kerangka Pemikiran
Adapun kerangka pemikiran dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:

## 3. Metode Penelitian Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang tercatat di IDXTECHNO periode  2021-2023,  sedangkan  untuk  sampelnya  adalah  perusahaan  yang  tercatat  di IDXTECHNO periode 2021-2023. Dengan teknik pengambilan sampel purposive sampling sebagai berikut:
1. Perusahaan yang tercatat di IDXTECHNO periode 2021-2023.
2. Perusahaan yang konsisten tercatat di IDXTECHNO periode 2021-2023.
3. Perusahaan yang tidak tersuspensi selama periode 2021-2023.

## Teknik Pengumpulan Data
Penelitian  ini  berjenis  penelitian  deskriptif  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Alasan utama menggunakan deskriptif  yaitu untuk menguraikan topik penelitian dengan bantuan studi kepustakaan  dan  studi  dokumentasi  untuk  memperkuat  kemampuan  menarik  kesimpulan berdasarkan bukti yang kuat. Jenis data adalah data sekunder. Data dalam penelitian ini yaitu daftar  perusahaan  teknologi,  harga  saham,  IHSG  dan  suku  bunga  diperoleh  dari  website www.idx.co.id, www.bi.go.id dan www.finance.yahoo.com.

## Pengukuran
Pengukuran Metode Capital Asset Pricing Model (CAPM) No Keterangan Rumus 1 Tingkat  Pengembalian  Saham  Individu (Ri) 𝑅𝑖 = 𝑃 𝑡 − 𝑃 𝑡−1 𝑃 𝑡−1 2 Tingkat Pengembalian Pasar (Rm) 𝑅𝑚 = 𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡 − 𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡−1 𝐼𝐻𝑆𝐺 𝑡−1
3 Tingkat Pengembalian Bebas Risiko (Rf) 𝑅𝑓 = ∑ = 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑠𝑢𝑘𝑢 𝑏𝑢𝑛𝑔𝑎 𝑛 1 𝑛 4 Risiko Sistematis ( 𝛽𝑖 ) 𝛽𝑖 = ∑ (𝑅𝑖 −   𝑅𝑖 )(𝑅𝑚 −   𝑅𝑚 )
(𝑅𝑚 −   𝑅𝑚) 2 𝑵 𝒕=𝟏 𝑥 100
5 Tigkat  Pengembalian yang Diharapkan (E(Ri) (𝐸(𝑅𝑖) = 𝑅𝑓  + 𝛽𝑖 [𝐸(𝑅𝑚) − 𝑅𝑓]
6 Variance  Return Saham  Individu  ( 𝜎𝑖 2 ) dan Variance Return Pasar  ( 𝜎𝑚 2 ) 𝜎𝑖 2 = √∑ [𝑅𝑖 − 𝐸(𝑅𝑖)] 2 𝑛 𝑛 𝑖−1 𝜎𝑚 2 = √∑ [𝑅𝑚 − 𝐸(𝑅𝑚) 2
𝑛 𝑛 𝑖−1 7 Variance Residual Error ( 𝜎 𝑒𝑖 2 ) 𝜎 𝑒𝑖 2 =   (𝛽 2 . 𝜎𝑚 2 ) +   𝜎𝑖 2
8 Excess Return to Beta (ERB)
𝐸𝑅𝐵 = 𝐸(𝑅𝑖) − 𝑅𝑓 𝛽𝑖
9 Menentukan Cut Off Rate (Ci) 𝐶𝑖 = 𝜎𝑚 2 ∑ [𝐸(𝑅𝑖)−𝑅𝑓] .  𝛽𝑖 𝜎 𝑒𝑖2 𝑖 𝑗=𝑖 1 + 𝜎𝑚 2 ∑ 𝛽𝑖 2 𝜎 𝑒𝑖2 𝑖 𝑗=𝑖
10  Proporsi Saham 𝑍𝑖 = 𝛽𝑖 𝜎 𝑒𝑖 2 (𝐸𝑅𝐵 −  𝐶 ∗ ) 𝑊𝑖 = 𝑍𝑖 ∑ 𝑍𝑗 𝑘 𝑗=1 11  Tingkat Pengembalian yang Diharapkan Portofolio Optimal [E(Rp)] (𝐸(𝑅𝑝) = 𝑅𝑓 + 𝛽𝑝 [𝐸(𝑅𝑚) − 𝑅𝑓]
12  Tingkat Risiko Portofolio Optimal ( 𝜎𝑝 2 ) 𝜎𝑝 2 = 𝛽𝑝 2 . 𝜎𝑚 2 + 𝜎𝑒𝑝 2
Pengukuran Metode Reward to Variability Ratio (RVAR)
RVAR = 𝑅 𝑝 −   𝑅 𝑓 𝜎 𝑃

## 4. Hasil dan Pembahasan
Capital Asset Pricing Model (CAPM) Analisis Tingkat Pengembalian Saham Individu (Ri)
Hasil analisis menunjukkan bahwa rata-rata tingkat pengembalian saham individu (Ri) positif  yaitu  0.0304,  dengan  kata  lain  bahwa  saham  teknologi  mengalami capital  gain atau keuntungan selama periode penelitian. Terdapat 12 saham yang memiliki pengembalian positif yaitu  DCII,  NFCX,  DMMX,  MLPT,  TECH,  MCAS,  GLVA,  MTDL,  LUCK,  ATIC,  PGJO  dan  PTSN. Sedangkan, 4 saham lainnya memiliki pengembalian negatif yaitu HDIT, DIVA, CASH dan KIOS. Saham  DCII  memiliki  tingkat  pengembalian  saham  individu  tertinggi  sebesar  0.1264  atau 12.64%.  Sementara itu, saham KIOS memiliki tingkat pengembalian saham individu terendah sebesar -0.0467 atau -4.67%.

## Analisis Tingkat Pengembalian Pasar (Rm)
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  tingkat  pengembalian  pasar  sebesar  0.0041  atau 0.41%. Pada bulan Oktober 2021 merupakan tingkat pengembalian pasar tertinggi yaitu sebesar 0.0484  atau  4.84%  dikarenakan  pada  saat  itu  perekonomian  kembali  bangkit  yang  dimana adanya kelonggaran PPKM, serta krisis energi global yang telah menempatkan Indonesia pada posisi  yang  sangat  menguntungkan  karena  Indonesia  ditopang  oleh  sektor  komoditas  yang berperan  besar  dalam  perekonomian  negara.  Dengan  meningkatnya  harga  minyak  sebagai akibat dari krisis energi global, nilai komoditas seperti emas dan perak mengikutinya menjadi pertanda  baik  bagi  pasar  saham  dan  perekonomian  Indonesia  secara  keseluruhan  sehingga dapat  berkontribusi  banyak  pada  cadangan  devisa  (Malik,  2021).  Sementara  itu,  tingkat pengembalian  pasar  terendah  yaitu  di  bulan  Maret  2021,  hal  ini  dikarenakan  meningkatnya imbal  hasil  obligasi  yang  dimana  membuat  pasar  saham  menjadi  tidak  menarik.  Selain  itu, adanya  dampak  dari  pandemi  Covid-19  yang  diprediksikan  akan  membuat  laporan  keuangan perusahan-perusahaan menjadi kurang memuaskan (Intan, 2021).

## Analisis Tingkat Pengembalian Bebas Risiko (Rf)
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  tingkat  pengembalian  bebas  risiko  sebesar  0.0033 atau 0.33%. Artinya, setiap bulan para investor yang menaruh uangnya di aset bebas risiko akan mendapatkan  keuntungan  0.33%  dengan  sama  sekali  tidak  ada  risiko  yaitu  0%.  Jika,  tingkat pengembalian bebas risiko lebih rendah daripada tingkat pengembalian di pasar yang berarti kinerja pasar saham secara umum dianggap positif dan mendorong investor untuk memasukkan uang mereka ke pasar.
Analisis Risiko Sistematis ( 𝜷𝒊 )
Hasil analisis menunjukkan bahwa rata-rata risiko sistematis yaitu 0.3803, dikarenakan 0.3803 < 1 (β < 1) yang artinya rata-rata saham teknologi memiliki risiko sistematis yang rendah karena  tidak  terlalu  terpaku  dengan  fluktuasi  di  pasar  sehingga  kenaikan  atau  penurunan sahamnya pun cenderung tidak agresif. Saham-saham tersebut sangat cocok sekali untuk para investor konservatif yang dimana mengharapkan pertumbuhan aset secara aman dengan risiko seminimal mungkin.

## Analisis Tingkat Pengembalian yang Diharapkan [E(Ri)]
Hasil analisis tingkat pengembalian yang diharapkan [E(Ri)] memiliki rata-rata nilai yang positif yaitu 0.0036 atau 0.36%. Hal ini mengindikasikan bahwa rata-rata saham teknologi akan mengalami keuntungan di masa depan. Saham KIOS merupakan saham yang memiliki tingkat pengembalian  yang  diharapkan  dan  risiko  paling  tinggi  yaitu  0.0059  dan  3.3190.  Sedangkan saham NFCX merupakan saham yang memiliki tingkat pengembalian yang diharapkan dan risiko terendah yaitu 0.0011 dan -2.6853. Hal tersebut sesuai dengan penelitian Fatmasari et al. (2019) dan  Aprialinita  et  al.  (2022)  menemukan  bukti  terdapat  hubungan  yang  linear  antara  risiko sistematis (β) dengan tingkat pengembalian yang diharapkan E(Ri).

## Pengelompokan Saham Efisien dan Tidak Efisien
Tabel 1. Pengelompokan Saham Efisien dan Tidak Efisien No Kode Ri E(Ri) Nilai Evaluasi Keputusan 1 ATIC 0.0193 0.0029 Undervalued Efisien Membeli/Menahan 2 CASH -0.0259 0.0046 Overvalued Tidak Efisien Menjual 3 DCII 0.1264 0.0040 Undervalued Efisien Membeli/Menahan 4 DIVA -0.0103 0.0021 Overvalued Tidak Efisien Menjual 5 DMMX 0.0687 0.0032 Undervalued Efisien Membeli/Menahan 6 GLVA 0.0398 0.0021 Undervalued Efisien Membeli/Menahan 7 HDIT -0.0005 0.0046 Overvalued Tidak Efisien Menjual 8 KIOS -0.0467 0.0059 Overvalued Tidak Efisien Menjual 9 LUCK 0.0252 0.0029 Undervalued Efisien Membeli/Menahan 10 MCAS 0.0418 0.0038 Undervalued Efisien Membeli/Menahan 11 MLPT 0.0672 0.0041 Undervalued Efisien Membeli/Menahan 12 MTDL 0.0327 0.0055 Undervalued Efisien Membeli/Menahan 13 NFCX 0.0919 0.0011 Undervalued Efisien Membeli/Menahan 14 PGJO 0.0108 0.0043 Undervalued Efisien Membeli/Menahan 15 PTSN 0.0001 0.0034 Overvalued Tidak Efisien Menjual 16 TECH 0.0460 0.0029 Undervalued Efisien Membeli/Menahan
Berdasarkan analisis diketahui bahwa dari 16 saham teknologi, menghasilkan 11 saham efisien  (Ri>E(Ri))  dan 5  saham tidak  efisien Ri<E(Ri).  Keputusan  investasi untuk  saham  efisien yaitu dengan mempertimbangkan untuk membeli atau jika sudah memilikinya maka menahan saham-saham  tersebut  hingga  harga  saham  tersebut  naik.  Sementara  itu,  untuk  saham  tidak efisien  maka  keputusan  investasinya  yaitu  mempertimbangkan  untuk  melakukan  penjualan sesegera mungkin sebelum harga saham tersebut turun.
Analisis Variance Return Saham Individu, Variance Error Residual dan Excess Return to Beta Berdasarkan  analisis  menunjukkan  bahwa variance  return saham  individu  tertinggi adalah  saham  DCII  yaitu  sebesar  0.44088  atau  44.088%  yang  artinya  saham  DCII  memiliki fluktuasi harga saham yang tidak stabil, sehingga memiliki risiko yang tinggi. Sedangkan untuk variance return saham individu terendah adalah saham PGJO yaitu sebesar 0.01178 atau 1.178% yang  artinya  saham  PGJO  memiliki  fluktuasi  harga  yang  stabil  yang  dimana  digemari  oleh investor untuk disimpan dalam jangka waktu yang panjang.
Kemudian, untuk variance error residual tertinggi adalah DCII yaitu sebesar 0.44125 atau 44.125% dan terendah adalah PGJO yaitu sebesar 0.01253 atau 1.253% yang artinya saham DCII lebih berisiko dibandingkan dengan saham PGJO.
Selanjutnya,  untuk excess  return  to  beta memiliki  nilai  yang  positif  dan  negatif.  Nilai positif artinya bahwa saham memiliki tingkat pengembalian diatas dari tingkat pengembalian bebas  risiko  yaitu  DCII,  MCAS,  MLPT,  MTDL  dan  PGJO,  sedangkan  untuk  nilai  negatif  artinya bahwa  saham  memiliki  tingkat  pengembalian  dibawah  dari tingkat  pengembalian  risiko  yaitu saham ATIC, DMMX, GLVA, LUCK, NFCX dan TECH.
Analisis Cut-off Rate dan Cut-off Point
Hasil analisis menunjukkan bahwa saham MTDL memiliki nilai Ci tertinggi yaitu sebesar 0.00193. Maka dari itu, nilai tersebut yang dimana selanjutnya akan dijadikan sebagai cut-off point (C*) dalam menentukan saham optimal.
Tabel 2. Penentuan Saham Optimal No Kode ERB C* Keterangan 1 ATIC -0.02972 < 0.00193 Tidak Optimal 2 DCII 0.14000 > 0.00193 Optimal 3 DMMX -1.41979 < 0.00193 Tidak Optimal 4 GLVA -0.02357 < 0.00193 Tidak Optimal 5 LUCK -0.04541 < 0.00193 Tidak Optimal 6 MCAS 0.06248 > 0.00193 Optimal 7 MLPT 0.06198 > 0.00193 Optimal 8 MTDL 0.01056 > 0.00193 Optimal 9 NFCX -0.03301 < 0.00193 Tidak Optimal 10 PGJO 0.00595 > 0.00193 Optimal 11 TECH -0.09156 < 0.00193 Tidak Optimal
Berdasarkan  tabel  2,  menunjukkan  bahwa  dari  11  saham  yang  efisien,  lalu  dilakukan perhitungan saham optimal menghasilkan 5 saham yang optimal yaitu DCII, MCAS, MLPT, MTDL dan PGJO yang dimana memenuhi persyaratan saham optimal yaitu ERB > C*.
Analisis Proporsi Dana Setiap Saham
Tabel 3. Perhitungan Proporsi Dana Setiap Saham
No Kode Zi Wi Proporsi Dana (%) 1 DCII 0.27517 0.07694 7.69% 2 MCAS 1.04663 0.29265 29.26% 3 MLPT 0.38469 0.10756 10.76% 4 MTDL 1.46551 0.40977 40.98% 5 PGJO 0.40442 0.11308 11.31% Jumlah 3.57644 1 100%

## Gambar 4. Proporsi Masing-masing Saham pada Portofolio Optimal
Berdasarkan  tabel  3  dan  gambar  4,  diketahui  bahwa  dalam  pembentukan  portofolio optimal menggunakan CAPM  menghasilkan 5 saham yang menjadi portofolio optimal, antara lain DCII (7.69%), MCAS (29.26%), MLPT (10.76%), MTDL (40.98%) dan PGJO (11.31%).  Saham MTDL merupakan saham yang memiliki proporsi dana terbesar dalam portofolio optimal, hal ini dikarenakan  saham  MTDL  memiliki  skala  tertimbang  tertinggi  (Zi)  yang  artinya  saham  MTDL mempunyai perbandingan tingkat return dan risiko yang terbaik diantara saham lainnya. Oleh karena  itu,  bagi  investor  saham  MTDL  nantinya  akan  menjadi  saham  yang  menarik  untuk dilakukan investasi dengan alokasi dana terbesar. Sementara itu, saham yang memiliki proporsi dana  terkecil  dalam  portofolio  optimal  adalah  saham  DCII  dikarenakan  memiliki  skala tertimbang terkecil (Zi) yang artinya saham DCII memiliki perbandingan tingkat return dan risiko yang terburuk dibandingkan dengan 4 saham optimal lainnya.

## Analisis Tingkat Pengembalian yang Diharapkan dan Risiko Portofolio Optimal
Portofolio  optimal  yang  terbentuk  dari  5  saham  menghasilkan  tingkat  pengembalian yang diharapkan dari portofolio optimal sebesar 0.0046 atau 0.46%. Sedangkan, tingkat risiko portofolio  optimal  adalah  sebesar  0.0711  atau  7.11%.  Dengan  kata  lain,  bahwa  portofolio optimal  saham  yang  terbentuk  memiliki  tingkat  risiko  yang  jauh  lebih  besar  daripada  tingkat pengembalian yang diharapkan portofolio. Hal tersebut didukung oleh penelitian Anastasya & Pinem (2022), Kurniawan & Suci (2021), Aunillah & Wahyudi (2022), Lestari & Yunita (2019) dan Usman  (2021)  yang  mendapatkan  hasil  serupa  yaitu  pembentukan  portofolio  optimal menggunakan metode CAPM  memiliki tingkat risiko portofolio yang lebih besar dibandingkan dengan tingkat pengembalian yang diharapkan portofolio.

## Reward to Variability Ratio (RVAR)
Tabel 4. Nilai Kinerja Saham Kode 𝑹 𝒑 −   𝑹 𝒇 𝝈 𝑷 RVAR Rank GLVA 0.0365 0.1278 0.2853 1 NFCX 0.0886 0.3277 0.2705 2 MTDL 0.0294 0.1153 0.2550 3 DMMX 0.0654 0.3239 0.2020 4 MCAS 0.0385 0.1924 0.2001 5 DCII 0.1231 0.6783 0.1815 6 MLPT 0.0639 0.4091 0.1561 7 TECH 0.0427 0.5168 0.0826 8 LUCK 0.0219 0.2753 0.0796 9 PGJO 0.0075 0.1109 0.0676 10
ATIC 0.0160 0.4047 0.0395 11 HDIT -0.0037 0.4018 -0.0093 12 PTSN -0.0032 0.0801 -0.0394 13 DIVA -0.0136 0.1308 -0.1039 14 CASH -0.0292 0.2766 -0.1056 15 KIOS -0.0500 0.2742 -0.1825 16
Berdasarkan hasil analisis menggunakan RVAR diperoleh 11 saham yang memiliki RVAR positif, sedangkan 5 saham memiliki RVAR negatif. RVAR positif artinya nilai kinerja dari saham baik, sedangkan RVAR negatif artinya nilai kinerja dari saham tidak baik. Menurut Kholishoh et al.  (2020)  pengambilan  keputusan  investasi  saham  menggunakan  RVAR  yaitu  dengan  cara memilih 5  saham dengan  kinerja tertinggi. Oleh  karena  itu,  5  saham  dengan  kinerja  tertinggi untuk di investasikan berdasarkan metode RVAR yaitu GLVA, NFCX, MTDL, DMMX dan MCAS. Hal tersebut sesuai dengan penelitian Susilowati et al. (2020), Nurlaeli (2021) dan Ruma & Tawe (2023) bahwa semakin tinggi nilai kinerja RVAR, maka akan semakin baik pula kinerja portofolio sahamnya.

## 5. Penutup Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  diatas  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Berdasarkan metode Capital Asset Pricing Model (CAPM) diperoleh 5 saham teknologi yang menghasilkan  portofolio  optimal  antara  lain  yaitu  saham  DCII,  MCAS,  MLPT,  MTDL  dan PGJO.  Keputusan  investasinya  yaitu  dengan  membeli  saham  tersebut  untuk  membentuk portofolio  optimal  dengan  proporsi  dana  untuk  masing-masing  saham  yaitu  DCII  sebesar 7.69%,  MCAS  sebesar  29.26%,  MLPT  sebesar  10.76%,  MTDL  sebesar  40.98%,  dan  PGJO sebesar 11.31%.
2. Berdasarkan  metode Reward  to  Variability  Ratio (RVAR)  dalam  membentuk  portofolio optimal dan pengambilan keputusan investasi yaitu dengan memilih 5 saham berdasarkan nilai kinerja tertinggi antara lain yaitu saham GLVA, NFCX, MTDL, DMMX dan MCAS.

## Saran
Berdasarkan kesimpulan diatas, maka saran yang dapat peneliti berikan adalah sebagai berikut:
1. Teoritis
Bagi  peneliti  selanjutnya,  diharapkan  dapat  mengembangkan  penelitian  ini  dengan  cara menambahkan metode imbalan risiko lain, membuat penelitian di berbagai sektor lain di BEI dan memperpanjang periode penelitian.
2. Praktis Bagi  investor,  sebaiknya  sebelum  melakukan  pengambilan  keputusan  dalam  membeli saham, alangkah baiknya untuk melakukan analisis terlebih dahulu terkait return dan risiko saham. Setelah  melakukan  analisis  terkait return dan  risiko  bangunlah  portofolio  optimal saham dengan cara melakukan pembelian terhadap saham yang termasuk kedalam saham optimal.  Hal  tersebut  sangat  penting  untuk  dilakukan  agar  investor  dapat  membuat keputusan yang bijak dalam berinvestasi dan mengurangi bahaya kerugian finansial.

## Daftar Pustaka
Anastasya,  P.,  &  Pinem,  D.  (2022). Analisis  Pembentukan  Portofolio  Optimal  Menggunakan Single Index Model Dan CAPM Pada Jakarta Islamic Index 70 . 70 (Jii 70).
Aprialinita, D., Waldeska Aulia, F., Dwi Aristi, M., Hikmah Putri, N., & Putri Permatasari, V. (2022).
Capital  Asset  Pricing  Model  (CAPM)  as  an  Analytical  Tool  in  Making  Stock  Investment Decisions on The Lq-45 Index on The Indonesia Stock Exchange (IDX) for The Period August 2020 – January  2021. Research  In  Accounting  Journal , 2 (2),  256 – 263. http://journal.yrpipku.com/index.php/raj%7C
Aunillah,  M.  W.,  &  Wahyudi,  W.  (2022).  Analisis  Portofolio  Optimal  CAPM  dan  Single  Index Model  pada  Perusahaan  IDX30. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Islam , 8 (2),  2231. https://doi.org/10.29040/jiei.v8i2.5772
Catriana, E. (2020). Selama Pandemi, Minat Milenial untuk Berinvestasi Naik 2 Kali Lipat .
Fatmasari,  D.  I.,  Danial,  R.  D.  M.,  &  Norisanti,  N.  (2019).  Analisis  Capital  Asset  Pricing  Model (CAPM) dalam Pengambilan Keputusan Investasi Saham. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 20 (2),
11 – 18. http://jurnal.unissula.ac.id/index.php/ekobis/article/view/4970
Fransisca,  L.,  &  Hapsari,  Y.  D.  (2023). Using  The  Garch  Method  in  Predicting  The  Technology Sector Stock Index ( Idxtechno ) Listed On The Indonesia Stock Exchange . 5 (1), 231 – 246.
Halim, A. (2019). Analisis Investasi dan Aplikasinya (2nd ed.). Salemba Empat.
Handini,  S.,  &  Astawinetu,  E.  dyah.  (2020).  Teori  Portofolio  dan  Pasar  Modal  Indonesia.  In Scopindo Media Pustaka .
Hartono, J. (2018). Teori Portofolio dan Analisis Investasi . BPFE.
Indra, Y. A. (2018). Perbandingan Keakuratan Metode Capital Asset Pricing Model dan Arbitrage Pricing Theory dalam Memprediksi Return Saham (Studi pada Perusahaan Sektor Barang Konsumsi  dan  Sektor  Pertambangan  yang  Terdaftar  di  Indeks  Saham  Syariah  Indonesia (ISSI)  Peri. Journal  of  Economic,  Bussines  and  Accounting  (COSTING) , 1 (2),  233 – 240. https://doi.org/10.31539/costing.v1i2.223
Inrawan, A., Hastutik, S., Tonnis, B., Nugroho, H., Manik, E., Indriani, S., Hamdana, Salam, A., Atika,  Kusumaningsih,  A.,  Mindosa,  B.,  Wijayangka,  C.,  Djuanda,  G.,  &  Firmansyah,  H. (2022). Portfolio dan Investasi . Windana Bhakti Persada Bandung.
Intan,  K.  (2021). IHSG  diprediksi  lesu  pada  Maret  2021,  cermati  saham-saham  ini . https://investasi.kontan.co.id/news/ihsg-diprediksi-lesu-pada-maret-2021-cermati- saham-saham-ini
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. Analisis  Portofolio  Efisien  Dengan  Metode  Capm  Dan  Rvar  Sebagai  Preferensi Keputusan Investasi Saham Indeks Jii Periode 2017-2018 , 1 , 1226 – 1243. KSEI. (2022). Investor Pasar Modal Tembus 10 Juta .
https://www.ksei.co.id/files/uploads/press_releases/press_file/id- id/212_berita_pers_investor_pasar_modal_tembus_10_juta_20221202065619.pdf
Kurniawan, A. M., & Suci, R. V. E. (2021). Analisis CAPM Dalam Pembentukan Portofolio Optimal Pada Jakarta Islamic Indeks Saat Resesi Di Indonesia. Jurnal Akuntansi Dan Audit Syariah (JAAiS) , 2 (1), 43 – 57. https://doi.org/10.28918/jaais.v2i1.4086
Lemiyana.  (2015).  Analisis  Model  CAPM  dan  APT  Dalam  Memprediksi  Tingkat  Return  Saham Syariah  (Studi  kasus  Saham  di  Jakarta  Islamic  Index  ). I-Finance , 1 (1),  1 – 20. http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/I-Finance/article/view/304
Lestari,  F.,  &  Yunita,  I.  (2019).  Analisis  Investasi  Portofolio  Saham  Optimal  pada  Sektor Perbankan Menggunakan Metode Model Indeks Tunggal dan Capital Asset Pricing Model (CAPM) (Studi pada Perusahaan Sub Sektor Bank yang Tercatat di Indeks LQ 45 Bursa Efek Indonesia Tahun 2012-2016). E-Proceeding of Management , 6 (1), 120 – 121.
Mahardhika, L. A. (2022). IHSG Masih Potensial Tembus 7.500, Saham Big Caps Apa Yang Oke? https://market.bisnis.com/read/20220930/7/1582973/ihsg-masih-potensial-tembus- 7500-saham-big-caps-apa-yang-oke
Malik,  A.  (2021). Ini  Faktor  Pendorong  IHSG  dan  Reksadana  Saham  Jelang  Akhir  2021 . https://www.bareksa.com/berita/reksa-dana/2021-10-21/ini-faktor-pendorong-ihsg-dan- reksadana-saham-jelang-akhir-2021
Mustika,  N.  S.  (2021).  Analisis  Capital  Asset  Pricing  Model  (CAPM)Dan  Reward  To  Variability Ratio (RVAR) Sebagai Dasar Pengambilan Keputusan Investasi Saham. Jurnal Manajemen Keuangan , January , 1 – 19.
Natalla, T.  (2023). Saham Teknologi Mulai Bangkit,  Rotasi Sektoral Dimulai? CNBC  Indonesia. https://www.cnbcindonesia.com/research/20230614112935-128-445784/saham- teknologi-mulai-bangkit-rotasi-sektoral-dimulai
Nurhayati, N., Mulyani, A., Kurniawan, M., & Ilhamsyah, I. (2021). Analisis Metode Capital Asset Pricing  Model  Sebagai  Dasar  Pengambilan  Keputusan  Investasi  Pada  Perusahaan Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (BEI). Jurnal Media Akuntansi (Mediasi) ,
4 (1), 58 – 79. https://doi.org/10.31851/jmediasi.v4i1.7268
Nurlaeli,  S.  (2021). Analisis  Kinerja  Portofolio  Saham  Dengan  Metode  Sharpe,  Treynor,  dan Jensen (Saham IDX30 Tahun 2015 sampai 2019) . 1 – 12.
Putri, H. P. (2019). Penggunaan Metode Capital Asset Pricing Model (CAPM) dalam Menentukan Keputusan Investasi Saham (Studi pada Indeks IDX30 di Bursa Efek Indonesia Tahun 2014- 2018) .
Rantemada,  Pelleng,  C.  J.  .,  A.O,  F.,  Mangindaan,  &  V,  J.  (2021).  Analisis  Perbandingan Keakuratan Metode Capital Asset Pricing Model ( CAPM ) dan Arbritage Pricing Theory ( APT  )  Dalam  Memprediksi  Return  Saham. Jurusan  Ilmu  Administrasi,  Program  Studi Administrasi Bisnis , 2 (7), 567 – 570.
Ruma, Z., & Tawe, A. (2023). Analisis Kinerja Portofolio Saham Menggunakan Metode Sharpe,
Treynor dan Jensen. SINOMIKA Journal: Publikasi Ilmiah Bidang Ekonomi Dan Akuntansi , 1 (6), 1679 – 1690. https://doi.org/10.54443/sinomika.v1i6.966
Santoso, A., Anggraini, S., Puspita, G., Mira, N., Dewi, S., Arsiandy, M., Nugraha, A., Anggraeni, I. S. kurnia, Azizi, E., Yulaikah, Novyarni, N., Nurlia, Zahara, V. M., & Sasmiyati, R. Y. (2023). Manajemen Investasi dan Portofolio. In Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951 – 952. EU.
Sharma,  S.  (2018).  Sharpe  Ratio  and  Information  Ratio:  Do  They  Really  Help  Investment
Decisions? Academia.Edu , 9 (7), 91 – 99.
http://www.academia.edu/download/57229065/7125.pdf
Soenarso,  S.  A.  (2022). Turun  Sejak  Awal  Tahun,  Saham  Sektor  Teknologi  Butuh  Katalis  yang Kuat . https://investasi.kontan.co.id/news/turun-sejak-awal-tahun-saham-sektor- teknologi-butuh-katalis-yang-kuat
Sulistyowati, A., Rianto, M. R., Handayani, M., & Bukhari, E. (2022). Pengaruh Financial Literacy, Return dan Resiko terhadap Keputusan Investasi Generasi Milenial Islam di Kota Bekasi. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam , 8 (2), 2253. https://doi.org/10.29040/jiei.v8i2.5956
Susilowati,  D.,  Juwari,  J.,  &  Noviadinda,  C.  (2020).  Analisis  Kinerja  Portofolio  Saham  Dengan Menggunakan Metode Indeks Sharpe, Treynor Dan Jensen Pada Kelompok Saham Indeks Sri-Kehati  Di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  GeoEkonomi , 11 (1),  122 – 139. https://doi.org/10.36277/geoekonomi.v11i1.117
Tambunan, A. M., Saerang, I. S., Wenas, R. S., Tambunan, A. M., Saerang, I. S., & Wenas, R. S.
(2023). Reaksi Pasar Modal Indonesia Terhadap Invasi Rusia Ke Ukraina Pada Perusahaan Yang  Terdaftar  Dalam  Sektor  Energi  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal  EMBA  (Jurnal  Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi) , 11 (1), 902 – 909.
Usman. (2021). Comparison Analysis Of Optimal Portfolio With The Capital Asset Pricing Model (CAPM) Before And During The Covid-19 Pandemic . 1 (3), 89 – 97.
https://doi.org/10.53866/ajirss.v1i3.157
Utami,  J.  W.,  &  Rochmatullah,  M.  R.  (2023). Pengaruh  Firm  Size  dan  Faktor  Fundamental Perusahaan terhadap Return Saham . http://journal.unilak.ac.id/index.php/JIEB/article/view/3845%0Ahttp://dspace.uc.ac.id/h andle/123456789/1288
Wardhania, R., Nurhayati, I., & Aminda, R. S. (2022). Analisis Perbandingan Keakuratan Metode CAPM dan APT Dalam Memprediksi Return Saham Farmasi Terdaftar di BEI Periode Tahun
2019-2021. Inovator , 11 (3), 408 – 412. https://ejournal.uika-
bogor.ac.id/index.php/INOVATOR/article/view/8284
Wismantara, S. Y., & Darmayanti, N. P. A. (2017). Pengaruh Nilai Tukar, Suku Bunga dan Inflasi Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia . 6 (8), 4391 – 4421. Zou, H. (2023). A Literature Review on the Capital Asset Pricing Model in Finance. Advances in Economics, Management and Political Sciences , 26 (1), 56 – 60.
https://doi.org/10.54254/2754-1169/26/20230543