## EVALUASI KOMPREHENSIF KINERJA RETURN PER UNIT RISK SEKTOR- SEKTOR INDUSTRI  JASICA
Fongnawati Budhijono Universitas Prasetiya Mulya fongnawati.budhijono@lecturer.pmsbe.ac.id

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

## Januar Wahjudi
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Wiyatamandala januar.wahjudi@wym.ac.id
Bayu Laksma Pradana Universitas Pradita bayu.laksma@pradita.ac.id

## ABSTRACT
This  study  analyzes  the  performance  of  return  per  unit  risk  of  industrial  sectors  that  are members  of  the  JASICA  index  (Jakarta  Stock  Industrial  Classification)  index.  The  sample used is 900 data on average returns per unit risk from each industrial sector for the period 2004  to  2018,  which  is  generated  from  35235  daily  return  data  from  all  sectors  of  the JASICA Index. Data obtained from the Bloomberg terminal. Data analysis tools used in this study  include  descriptive  statistics,  trend  analysis,  ANOVA  and  Tukey  HSD  Post  hoc  test. From  descriptive  statistics,  it  is  found  that  sector  JAKTRAD  produces  the  highest  average return  per  unit  risk,  followed  by  sector  JAKPROP,  sector  JAKBIND,  sector  JAKCONS  and sector  JAKFIN,  and  so  on.  In  descriptive  statistics,  sector  JAKAGRI      is  the  sector  that produces  the  lowest  average  return  per  unit  of  risk.  Further  analysis  of  the  trend  of  the average  return  per  unit  risk  in  the  period  of  observation  does  not  show  any  significant differences  in  the  direction  of  movement  between  the  performance  of  one  sector  and  other sectors. The results of the ANOVA and Tukey HSD Post hoc tests only found that the average return per unit risk of Sector JAKAGRI   was significantly different from the average return per unit risk of sector JAKPROP and sector JAKTRAD, while the other sectors did not show a significant difference.
Keywords : Return Per Unit Risk , Industrial Sectors , Jakarta Stock Industrial Classification

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  evaluasi  komprehensif  kinerja  return  per  unit  risk sektor-sektor  industri  anggota  indeks  JASICA  ( Jakarta  Stock  Industrial  Classification ). Sampel  yang  digunakan  adalah  900  data  rata-rata return  per  unit  risk dari  masing-masing indeks  sektor  industri  untuk  periode  2004  hingga  2018,  yang  dihasilkan  dari  35235  data return harian  dari  semua  sektor  Indeks  JASICA.  Data  diperoleh  dari  terminal  Bloomberg. Perangkat  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  statistika  deskriptif,
Trend average  return  per  unit  risk  (ARPUR),  ANOVA  dan  Tukey  HSD Post  hoc  test .  Dari statistik  deskriptif  didapati  bahwa  sektor  JAKTRAD  menghasilkan  rata-rata return  per  unit risk tertinggi, diikuti oleh sektor JAKPROP, sektor JAKBIND, sektor JAKCONS dan sektor JAKFIN. Sektor JAKAGRI   menghasilkan rata-rata return per unit risk yang paling rendah. Penelusuran  kinerja  rata-rata return  per  unit  risk menggunakan trend data    rata-rata return per unit risk dalam  rentang waktu  amatan tidak  menunjukkan adanya perbedaan arah gerak rata-rata  return  per  unit  risk  yang  mencolok  antara  kinerja  sektor  yang  satu  dengan  sektor- sektor yang lain.  Hasil pengujian ANOVA dan Tukey HSD Post hoc hanya mendapati rata- rata return per unit risk Sektor JAKAGRI  berbeda secara signifikan dengan rata-rata return per  unit  risk  sektor    JAKPROP  dan  sektor  JAKTRAD,  sedangkan  sektor  lainnya  tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan.
Kata kunci : Pengembalian Per Unit Risiko, Sektor Industri, JASICA

## PENDAHULUAN
Pasar  modal  yang  aktif  memungkinkan investor  di pasar modal   berinvestasi pada instrumen saham untuk memperoleh tingkat  pengembalian  yang  maksimal dengan  risiko  yang  melekat  karena  return dan risiko  tidak dapat  dipisahkan  (Shah  et al, 2021).  Pada  umumnya  investor menyadari adanya hubungan tingkat pengembalian  ( return) dengan  risiko ( risk) ,  dalam  artian  ketika  investor  ingin mendapatkan  keuntungan  yang  lebih tinggi,  semakin  tinggi  pula  risiko  yang harus mereka tanggung (Caggiano,
Castelnuovo,  dan  Kima,  2020).  Investor rasional  berusaha  untuk  memaksimalkan return yang mereka dapatkan pada tingkat risiko  tertentu  atau  mencoba  mengurangi risiko  mereka  pada  tingkat  pengembalian tertentu  (Markovitz,  1952).  Investor  yang peduli  dengan trade-off antara return dan risiko  dapat  mengidentifikasi  kumpulan portofolio  yang  paling  ekonomis  pada
batas  efisien,  untuk  tingkat  risiko  tertentu dengan  pengembalian  yang  diharapkan tertinggi  (Markovitz,  1952).  Investor  yang mampu  menganalisis  secara  komprehensif trade-off antara return dan  risiko  serta mampu mengidentifikasi kumpulan portofolio  yang  paling  ekonomis  akan memiliki  ketahanan  untuk  terus  menjaga kinerja  investasi  yang  baik  (Duchek, 2019).  Untuk  itu  investor  sebaiknya mengambil strategi memilih sektor industri yang  menghasilkan return  per  unit  risk secara signifikan lebih tinggi dibandingkan dengan  sektor  lainnya,  sehingga  strategi investasi saham akan membentuk ketahanan  terhadap  perubahan  lingkungan eksternal,  mengurangi  dan  mengatasi dampak negatif. efek yang disebabkan oleh perubahan  (Roostaie,  Nawari,  dan  Kibert, 2019). Ketahanan kinerja investasi diperlukan  dari  waktu  ke  waktu  dan prosesnya  memiliki  dua  dimensi,  yaitu ketahanan terencana dan ketahanan adaptif
(John-Eke,  Chika,  dan  Eke,  2020;  Paulina Lo  &  Sugiarto,  2021).  Untuk  itu,  investor membutuhkan  informasi  yang  relevan untuk mengambil keputusan investasi (Lin, Mei Chen, 2018). Salah satu rujukan yang berharga  adalah  informasi  yang  dapat diperoleh dari hasil analisis perkembangan aspek-aspek  yang  terkait  dengan  pasar modal  Indonesia  dan  di  antara  berbagai aspek yang terkait dengan return dan risiko tersebut adalah volatilitas harga saham dari waktu ke waktu (Gbeda dan Peprah, 2018; Gupta,  2017).  Kajian-kajian  yang  telah dilakukan  selama  ini  menunjukkan  bahwa bagaimanapun tidak dapat dihindari bahwa investor  di  pasar  modal  tertarik  pada informasi  dari  masa  lalu  yang  dihasilkan oleh berbagai anomali yang terjadi di pasar modal dalam kaitannya dengan return dan risiko  investasi  (Rokhim,  2015;  Gustina, 2016).  Berbagai  studi  sebelumnya  juga menyarankan bahwa return yang diharapkan pada investor dapat dimaksimalkan melalui diversifikasi untuk tingkat risiko tertentu dengan menggabungkan aset yang berbeda dengan kovarians  yang  lebih  rendah  (Markovitz, 1952).  Namun,  variasi  kondisi  pasar  tidak dapat  sepenuhnya  terdiversifikasi  dan menyebabkan fluktuasi harga aset keuangan  (Lettau  dan  Ludvigson,  2010). Selain itu, pasar investasi tidak mengkompensasi risiko yang
terdiversifikasi  dan  hanya  menilai  risiko yang  tidak  terdiversifikasi  (Sharpe,  1965). Oleh  karena  itu  portofolio  adalah  pilihan yang masuk akal. Di hampir semua negara, perbedaan karakteristik industri menyebabkan  karakteristik  yang  berbeda dalam kemampuan mereka untuk memberikan  pengembalian  dan  risiko. Dengan  melakukan  analisis  portofolio pada  karakteristik  industri  yang  berbeda, investor memiliki peluang untuk memperoleh  portofolio  yang  optimal, setidaknya  untuk  lebih  rasional  dalam memilih  dan  menentukan  strategi  untuk meminimalkan  risiko  dan  meningkatkan return dengan  memilih  untuk  berinvestasi di  sektor  industri  yang  lebih  menjanjikan. Para  peneliti  menemukan  bahwa  investor menaruh perhatian besar pada kemampuan mereka  untuk  menghasilkan return dan risiko.  Namun  penelitian  yang  telah dilakukan selama ini hanya dilakukan pada variabel return dan  risiko,  belum  secara komprehensif  menggabungkan  hubungan antara return dan  risiko,  oleh  karena  itu diperlukan penelitian untuk mengungkapkan  informasi  tentang    rata- rata return  per  unit  risk .  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  sektor industri  yang  memiliki  kemampuan  untuk menghasilkan rata-rata return per unit risk yang  signifikan  lebih  baik  dari  sektor industri  lainnya  yang  dapat  dijadikan
portofolio  prospektif  oleh  investor.  Pada kesempatan  ini,  peneliti  ingin  melakukan penelitian  yang  lebih  mendalam  mengenai risiko  rata-rata return  per  unit risk di berbagai  sektor  industri  di  pasar  modal Indonesia  untuk  memperoleh  informasi mengenai  signifikansi  perbedaan  kinerja berbagai  sektor  industri  dalam  kaitannya dengan  rata-rata return  per  unit  risk .  Para peneliti  sebelumnya  yang  membahas variabel return dan  risiko  pada  indeks sektoral  hanya  terbatas  pada  periode tertentu  dan  hanya  membahas  sektor tertentu saja. Melalui penelitian ini peneliti
ingin  melakukan  hasil  penelitian  yang lebih  komprehensif  dengan  jangka  waktu yang  cukup  lama  yaitu  tahun  2004-2018 dengan  sampel  seluruh  indeks  sektor industri  di  Indonesia.  Selama  periode pengamatan  yang  panjang  ini,  seluruh sektor  industri  di  pasar  modal  Indonesia tidak  luput  dari  berbagai  fenomena  yang mempengaruhi  kinerja  pasar    saham, sehingga  informasi  yang  diperoleh  akan semakin  mendukung  kekokohan  analisis dalam  mengungkap  signifikansi  kinerja sektor-sektor  industri  dalam  kaitannya dengan return per unit risk .

## TELAAH LITERATUR
Pengembalian (return) adalah  perolehan dari suatu investasi, dapat berupa keuntungan ataupun kerugian. Return yang diperoleh investor dapat menjadikan pokok investasinya berubah dari  waktu ke waktu. Return saham  adalah  pendapatan  yang diperoleh investor sebagai hasil investasinya di  pasar  saham. Sebagaimana lazimnya investor, investor di pasar modal akan    lebih  senang    ketika  mendapatkan return yang lebih tinggi terkait investasinya  di  saham  (Sugiarto  dan Pradana, 2013). Risiko ( Risk ) didefinisikan  sebagai  peluang  mendapati penyimpangan dari hasil atau manfaat
yang diharapkan. Risiko mencakup kemungkinan  kehilangan  sebagian  atau seluruh  modal    investasi  yang  ditanamkan oleh  investor.  Risiko  dari  berinvestasi saham  adalah  risiko  yang  timbul  akibat pergerakan harga saham yang menyimpang  dari  ekspektasi.  Deviasi Standar  adalah  ukuran  umum  yang  terkait dengan risiko. Deviasi standar memberikan  ukuran  volatilitas  harga  aset dibandingkan  dengan  rata-rata  historisnya selama  periode  waktu  tertentu.  Semakin rendah  Deviasi  Standar  yang  diperoleh, semakin  rendah  volatilitas  harga  aset dibandingkan  dengan  rata-rata  historisnya selama  periode  waktu  tertentu  (Sugiarto
dan  Pradana,  2013).  Risiko  ada  dalam setiap  pilihan  investasi,  namun  besarnya risiko  yang  muncul  tergantung  dari  jenis investasinya.  Investasi  pada  saham  dinilai memiliki  tingkat  risiko  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  berinvestasi  pada deposito dan/atau tabungan. Dengan berinvestasi  pada  saham,  kemungkinan investor mendapatkan return yang diharapkan  dalam  jangka  waktu  tertentu tidak  dapat  diwujudkan  dengan  kepastian yang tinggi. Untuk memperoleh hasil yang optimal,  investor  harus  dapat  menilai risiko  dan  imbal  hasil  yang  terkandung dalam alternatif investasi yang direncanakan  melalui  analisis  atas  dasar perencanaan  strategis  yang  andal  yang secara komprehensif menggabungkan hubungan  antara  imbal  hasil  dan  risiko. Markovitz  (1952)  mengatakan  bahwa investor rasional berusaha untuk memaksimalkan return pada tingkat risiko tertentu  atau  mencoba  untuk  mengurangi
risiko  mereka  pada  tingkat  pengembalian tertentu.  Variabel return  per  unit  risk menyatakan rata-rata return yang diperoleh untuk setiap risiko yang ditanggung.  Semakin  besar  nilai  rata-rata return  per  unit  risk ,  artinya  untuk  setiap risiko  yang  ditanggung  dari  kegiatan investasi yang dilakukan investor, investor akan  semakin  memperoleh return yang lebih  tinggi.  Dengan  demikian,  semakin tinggi  rata-rata return  per  unit  risk , semakin  baik  (Sugiarto  dan  Nursiana, 2021).    Dengan  melakukan  analisis portofolio  pada  karakteristik  industri  yang berbeda,  investor  memiliki  peluang  untuk memperoleh  portofolio  yang  optimal, setidaknya  makin  rasional  dalam  memilih dan menentukan strategi untuk meminimalkan  risiko  dan  meningkatkan nilai  pengembalian  dengan  memilih  untuk berinvestasi  di  sektor  industri  yang  lebih menjanjikan ( Shah dkk., 2021).

## METODOLOGI PENELITIAN

## Populasi dan Sampel
Sebagai  Populasi  dalam  penelitian  ini adalah seluruh rata-rata return per unit risk dari  9  indeks  sektor  industri  yang merupakan  anggota  JASICA  (Jakarta Stock  Industrial  Classification),    yaitu sektor  Perkebunan  (JAKAGRI),  sektor
Pertambangan (JAKMINE), Sektor Industri  Dasar  dan  Kimia  (JAKBIND), Sektor  Industri  Lainnya  (JAKMIND), Sektor  Konsumsi  (JAKCONS),  Sektor Konstruksi, Properti dan Perumahan (JAKPROP), Sektor Infrastruktur, Utilitas, dan  Transportasi  (JAKINFR),  Sektor Keuangan (JAKFIN), dan sektor
Perdagangan, Jasa, dan Investasi
(JAKTRAD).  Sampel  yang  digunakan adalah rata-rata return per unit risk dari  9 indeks  sektor  industri  yang  merupakan anggota  JASICA  untuk  periode  2004 sampai  dengan  2018.  Sampel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  dihasilkan dari  35235  data return harian  dari  seluruh sektor Indeks JASICA, yang menghasilkan 900  data  rata-rata return  per  unit  risk untuk  masing-masing  9  indeks  sektor industri.  Data  yang  digunakan  untuk membentuk  rata-rata return  per  unit  risk adalah  data  sekunder  berupa  indeks  harga penutupan  harian  masing-masing  saham sektor-sektor  industri  yang  merupakan anggota  JASICA  untuk  periode  2004 sampai  dengan  2018  yang  diperoleh  dari terminal Bloomberg.

## Variabel dan Pengukuran
Sebagai  representasi  dari  sekelompok objek, variabel dapat memiliki variasi nilai antar  setiap  objek  (Sugiarto,  2022). Variabel  penelitian  utama  pada  penelitian ini  adalah  rata-rata return  per  unit  risk . Rata-rata return  per  unit  risk terbentuk dari  variabel return harian  ( daily  return ) dari semua sektor JASICA Index, variabel risiko  ( risk,  Standard  deviation )  yang berhubungan dengan variabel return harian dari semua sektor dari JASICA Index, dan variable  koefisien  variasi  ( Coefficient  of
Variation ) yang berhubungan dengan variabel return harian  dan  variable  risiko dari  semua  sektor  yang  merupakan anggota  JASICA  Index.  Operasionalisasi variabel-variabel  penelitian  ditampilkan pada Tabel 1.
Table 1 Operasionalisasi Variabel Variabel Proksi Formula Return harian ( Daily Returns) Percentage  change  in index  value  compared to the previous day Risiko ( Risk) Standard deviation Risk  per  unit return Coefficient of Variation Rata-rata return per unit
risk ( Average
return per unit
risk ) ARPUR

## Sumber: Penulis
Data rata-rata return  per  unit  risk diperoleh  melalui  4  tahap  penggalian  data sebagai berikut:
1. Menghitung Return harian  ( Daily Returns)
2. Menghitung Standard  deviation yang merepresentasikan Risiko
( Risk ) atas dasar data Return harian
( Daily Returns) yang diperoleh
3. Menghitung Coefficient  of  Variation yang  menyatakan Risk  per  unit return atas dasar data Return harian
( Daily  Returns) dan  data Standard deviation yang diperoleh
4. Menghitung  Rata-rata return  per unit  risk ( Average  return  per  unit risk )  atas  dasar  data Coefficient  of Variation yang diperoleh

## Hipotesis Penelitian
Hipotesis  yang  diuji  dalam  penelitian  ini adalah  terdapat  perbedaan  rata-rata return per unit risk (ARPUR) untuk sektor-sektor industri  yang  tergabung  dalam  JASICA Index.
(tidak ada perbedaan rata-rata return per unit risk)
H 1 : Setidaknya didapati  ≠   untuk i ≠ j (ada perbedaan rata-rata return per unit risk )
Di mana:
x 1 = kinerja rata-rata return per unit risk JAKAGRI x 2 = kinerja rata-rata return per unit risk JAKMINE x 3 = kinerja rata-rata return per unit risk JAKBIND x 4 = kinerja rata-rata return per unit risk JAKMIND x 5 = kinerja rata-rata return per unit risk JAKCONS x 6 = kinerja rata-rata return per unit risk JAKPROP x 7 = kinerja rata-rata return per unit risk JAKINFR
x 8 = kinerja rata-rata return per unit risk JAKFIN
x 9 = kinerja rata-rata return per unit risk JAKTRAD
Perangkat  analisis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  meliputi  statistika
deskriptif,  analisis  Trend  rata-rata return per  unit  risk (ARPUR),  metode  uji  beda
rata-rata  untuk  lebih  dari  dua  populasi yang  disebut  ANOVA  dan Post  hoc  test (Sugiarto,  2018;  Sugiarto  dan  Setyo, 2021). Penggunaan ANOVA dapat menyimpulkan  signifikansi  dari  hasil pengujian  hipotesis,  tetapi  tidak  dapat mengetahui dari mana signifikansi tersebut dihasilkan  (Sugiarto  dan  Setyo,  2021). Setelah  menemukan  hasil  keseluruhan yang  signifikan,  selanjutnya  digunakan
metode post  hoc untuk  mengetahui  rata- rata  sektor  industri    mana  yang  secara spesifik  berbeda  dari  rata-rata  sektor industry  yang  lainnya      (Sugiarto,  2018; Sugiarto,  2022).  Uji  Post  hoc  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Tukey's  HSD  yang  memiliki  tingkat  uji robust (Sugiarto, 2018). Pengujian dilakukan pada taraf signifikansi 0,05.

## HASIL & PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Tabel  2  menunjukkan  statistik  deskriptif return  per  unit  risk dari  semua    sektor industri  yang  tergabung  dalam  indeks JASICA.  Dalam  periode  15  tahun,  semua sektor  menunjukkan  rata-rata return  per unit  risk yang  positif  dengan  kisaran  nilai antara  0,014794  hingga  0,1298.  Selama periode  pengamatan,  semua  sektor  yang diteliti  pernah  menghasilkan return  per unit risk negatif  sebagaimana ditunjukkan
oleh  nilai  statistik minimum  pada  masing- masing sektor. Dalam rentang pengamatan, semua  sektor  yang  diteliti  juga  pernah menghasilkan rata-rata return per unit risk positif sebagaimana ditunjukkan oleh nilai statistik  maksimum  pada  masing-masing sektor.  Dalam  periode  pengamatan,  nilai rata-rata return  per  unit  risk dari  semua sektor  menunjukkan  adanya  keragaman antara  satu  sektor  dengan  sektor  lainnya. Kinerja  rata-rata return  per  unit  risk dari sektor  terbaik  dengan  sektor  terendah hampir sembilan kali lipat.
Table 2. Statistik Deskriptif Rata-rata return per unit risk sektor-sektor  industri yang tergabung dalam indeks JASICA Periode 2004-2018
Sektor N Range Minimum Maximum Mean Std. Deviation 1 900 6,861709 -2,888220 3,973489 0,01479384 0,691322322 2 900 10,806594 -2,390149 8,416446 0,05796310 0,750289644 3 900 8,526734 -4,507570 4,019163 0,11100241 0,705519903 4 900 12,719477 -6,410010 6,309467 0,05647207 0,704635988 5 900 7,512688 -3,357034 4,155654 0,10981126 0,698482709
6 900 11,989104 -4,970722 7,018381 0,12243248 0,772086545 7 900 9,045749 -3,115430 5,930319 0,07407155 0,706903381 8 900 11,767443 -6,411859 5,355584 0,10186037 0,718856046 9 900 9,137831 -2,825178 6,312653 0,12980003 0,745389745 Valid N (listwise) 900
Kode Sektor 1= JAKAGRI, 2=JAKMINE, 3=JAKBIND, 4=JAKMIND, 5=JAKCONS 6=JAKPROP, 7=JAKINFR, 8=JAKFIN, 9=JAKTRAD
Informasi  yang  diperoleh  dari  statistik
Range dan Standard deviastion menginformasikan bahwa Sektor 1 menunjukkan  dispersi  terendah  dari  return per  unit  risk  dibandingkan  dengan  sektor lain  yang  ditunjukkan  oleh  nilai  standar deviasi return  per  unit  risk yang  terkecil yaitu  0,691322.  Dispersi  data  tertinggi terdapat  pada  sektor  6  dengan standard deviation rata-rata return  per  unit  risk sebesar  0,772087.  Statistik Range untuk sektor 6 juga menyatakan dispersi rata-rata return  per  unit  risk yang  tinggi  dengan menempati  posisi  tertinggi  kedua  setelah Sektor  4.    Dalam  kaitannya  dengan  nilai dispersi  menggunakan standard  deviation , ditemukan  bahwa  sektor  4  berada  pada posisi  terendah  ketiga  dengan  standard deviation  sebesar  0,704636,  namun  untuk statistik Range sektor  4  menunjukkan dispersi  data  rata-rata return  per  unit  risk yang  tertinggi.  Kondisi  ini  muncul  karena kinerja rata-rata return per unit risk Sektor 4 pada tahun 2012.
Trend Data
Penelusuran  kinerja  rata-rata return  per unit risk menggunakan trend data  rata-rata return  per  unit  risk dalam  rentang  waktu amatan sebagaimana terlihat pada Gambar 1 sd Gambar 9 tidak menunjukkan adanya perbedaan  arah  gerak  rata-rata return  per unit  risk yang  mencolok  antara  kinerja sektor yang satu dengan sektor-sektor yang lain.  Pada  seluruh  sektor  industri  yang diamati  terlihat  kecenderungan  gerak horizontal  dengan  fluktuasi  kinerja  yang memusat  pada  pusat  rata-rata return  per unit  risk dengan  nilai  0.  Fluktuasi  gerak rata-rata return  per  unit  risk terjadi  untuk setiap  waktunya  dan  pada  semua  sektor industri  yang  diteliti.  Meski  demikian fluktuasi  gerak  rata-rata return  per  unit risk tidak sampai membentuk trend kinerja yang  menyimpang  jauh  dari  pusatnya sehingga  didapati trend gerak  yang horizontal.    Untuk  mengungkap  adanya perbedaan  kinerja  rata-rata return  per  unit risk dari  seluruh  sektor  diperlukan perangkat lain yang mampu mengakomodasi  pergerakan  kinerja  rata- rata return  per  unit  risk dalam  rentang
waktu  amatan,  dalam  hal  ini  digunakan
ANOVA.
Gambar 1. Trend ARPUR JAKAGRI 2004 – 2018
Gambar 2. Trend ARPUR JAKMINE 2004 – 2018
Gambar 3. Trend ARPUR JAKBIND 2004 – 2018
Gambar 4.Trend ARPUR JAKMIND 2004 – 2018
Gambar 5. Trend ARPUR JAKCONS 2004 – 2018
Gambar 6. Trend ARPUR JAKPROP 2004 – 2018
Gambar 7. Trend ARPUR JAKINFR 2004 – 2018
Gambar 8.Trend ARPUR JAKFIN 2004 – 2018
Gambar 9. Trend ARPUR JAKTRAD 2004 – 2018

## ANOVA dan Post Hoc Test
Hasil  uji  ANOVA    terlihat  pada  Tabel  3 dengan  nilai  F  statistik  sebesar  2,495  dan p  value sebesar    0,011.  Nilai p  value sebesar 0,011 yang didapat lebih kecil dari taraf  signifikansi  0,05  yang  digunakan berarti data empiris mendukung H 1 , berarti setidaknya    didapati  sektor  industri  yang
memiliki rata-rata return per unit risk yang berbeda  dengan  sektor  industri  lainnya. Untuk  mengetahui  lebih  jauh  tentang sektor  industri  yang  memiliki  rata-rata return  per  unit  risk yang  berbeda  dengan sektor  industri  lainnya  digunakan  uji post hoc dengan  menggunakan  Tukey  HSD
yang  merupakan  uji  yang  ketat  pada  taraf
signifikansi 0,05.

## Table 3. ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 10,402 8 1,300 2,495 ,011 Within Groups 4217,388 8091 ,521 Total 4227,790 8099 Tabel 4. Hasil Uji Post Hoc (I) Sector (J)
Sector Mean Difference (I-J) Tukey HSD Sig, 1,00 6,00 - 0,107638642 * ,042* 9,00 - 0,115006187 * ,021* 6,00 1,00 0,107638642 * ,042* 9,00 1,00 0,115006187 * ,021*
Hasil  post  hoc  test  menggunakan  Tukey HSD  sebagaimana  terlihat  pada  Tabel  4 mendapati  bahwa  rata-rata return  per  unit risk Sektor  1  berbeda  secara  signifikan dengan rata-rata return per unit risk sektor 6  dan  sektor  9,  sedangkan  sektor  lainnya tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan.  Dalam  hal  ini  data  empiris menunjukkan bahwa sektor 9 memberikan gambaran  investasi  yang  lebih  nyaman karena  dispersi  rata-rata return  per  unit
risk sektor  9  lebih  rendah  dibandingkan sektor  6.  Dengan  menggunakan  Tukey HSD dapat diketahui bahwa walaupun dari statistik  deskriptif  sektor  9  memiliki  rata- rata return  per  unit  risk tertinggi,  data empiris menyatakan bahwa rata-rata return per  unit  risk sektor  9  hanya  berbeda signifikan dengan rata-rata return  per unit risk sektor 1. Dari statistik deskriptif yang tertera  pada  Tabel  2  dapat  dilihat  dalam periode  pengamatan  15  tahun  bahwa
sektor  9  dan  sektor  6  merupakan  sektor- sektor  industri  yang  memberikan  rata-rata return  per  unit  risk yang  lebih  tinggi dibandingkan sektor-sektor lainnya meskipun  dengan  pengujian  yang  lebih rinci  menggunakan  Post  hoc  Tukey  HSD rata-rata return  per  unit  risk sektor  9  dan
sektor 6 tersebut hanya berbeda signifikan dari  sektor  1.  Sedangkan  sektor  1 menghasilkan rata-rata return per unit risk yang  paling  rendah,  meskipun  hasil  uji Post  hoc  dengan  Tukey  HSD  hanya menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan dengan sektor 9 dan sektor 6.

## SIMPULAN
Penelusuran  kinerja  rata-rata return  per unit risk menggunakan trend data  rata-rata
return  per  unit  risk dalam  rentang  waktu amatan tidak menunjukkan adanya perbedaan  arah  gerak  rata-rata return  per unit  risk yang  mencolok  antara  kinerja sektor yang satu dengan sektor-sektor yang lain.    Hasil  pengujian  lebih  lanjut  dengan ANOVA  dan  Post  hoc  menunjukkan bahwa setidaknya ada sektor industri yang memiliki rata-rata return per unit risk yang berbeda  dengan  sektor  industri  lainnya. Hasil  post  hoc  test  menggunakan  Tukey HSD mendapati bahwa rata-rata return per unit  risk  Sektor  1  (JAKAGRI  )  berbeda secara  signifikan  dengan  rata-rata return per  unit  risk sektor  6  (JAKPROP)  dan sektor  9  (JAKTRAD),  sedangkan  sektor lainnya  tidak  menunjukkan  perbedaan yang signifikan. Dalam hal ini data empiris menunjukkan bahwa sektor 9 (JAKTRAD) memberikan  gambaran  investasi  yang
lebih  nyaman  karena  dispersi  rata-rata return per unit risk sektor 9 (JAKTRAD)
lebih  rendah  dibandingkan  sektor  6 (JAKPROP). Dengan menggunakan Tukey HSD dapat diketahui bahwa walaupun dari statistik  deskriptif  sektor  9  (JAKTRAD) memiliki  rata-rata return  per  unit  risk tertinggi,  data  empiris  menyatakan  bahwa rata-rata return  per  unit  risk sektor  9
(JAKTRAD)  hanya  berbeda  signifikan dengan rata-rata return per unit risk sektor 1  (JAKAGRI  ) . Sektor  1  (JAKAGRI  ) menghasilkan rata-rata return per unit risk yang  paling  rendah,  meskipun  hasil  uji Post  hoc  dengan  Tukey  HSD  hanya menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan dengan sektor 9 (JAKTRAD) dan sektor 6 (JAKPROP).

## Saran
Penelitian  lebih  lanjut  dapat  menggali lebih  dalam  saham-saham  yang  memiliki
kinerja
yang lebih menjanjikan dibandingkan saham-saham lainnya, terutama pada sektor-sektor yang memiliki rata-rata return  per  unit  risk yang prospektif.

## Keterbatasan Penelitian.
Penelitian ini dilakukan menggunakan data pada  periode  sebelum  pandemi  Covid  19, sehingga  tidak  dapat  mengungkapkan informasi  rata-rata  kinerja return  per  unit risk pada  semua  kondisi,  terutama  kondisi saat terjadi krisis. Perlu dilakukan
penelitian  lanjutan  dengan  rentang  waktu yang  mencakup  kondisi  pandemi  untuk lebih  memahami  stabilitas  kinerja  sektor- sektor  yang  diteliti.  Dalam  hal  ini, gap penelitian  ini  menjadi  peluang  untuk penelitian  lebih  lanjut.  Data  kinerja  yang digunakan  tidak  tersebar  sepanjang  waktu dalam  tahun  amatan  sehingga  pergerakan kinerja  antar  bulan  atau  triwulan  pada tahun  ke  tahun  tidak  terekam  pada  setiap tahunnya. Kondisi ini tidak memungkinkan  untuk  melakukan  analisis yang  lebih  rinci  pada  tahun-tahun  dalam periode amatan.

## DAFTAR PUSTAKA
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.202
0.109392
Duchek, S. (2019). Organizational resilience: a capability-based conceptualization. Business
Research. 13: 215–246.
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. 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).
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.
Markovitz, Harry. (1952). Portfolio selection. The  Journal  of  Finance .  7 (1): 77-91.
https://doi.org/10.1111/j.1540-
6261.1952.tb01525.x
Paulina,  L.,  &  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.v ol8.no2.1157
Pollard,  D,  &  Hotho,  S.  (2006).  Crises, scenarios and the strategic management  process. Management Decision. 44 (6): 721–736.
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.20 19.02.042
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  &  Setyo,  Hongyanto.  (2021). Statistika Terapan Untuk Bisnis Dan Ekonomi . Yogyakarta: Penerbit
Andi.