## ANALISIS KINERJA PORTOFOLIO MAGIC FORMULA PADA INDEKS LQ45 DI BURSA EFEK INDONESIA
Angga Sasmitapura, Universitas Katolik Parahyangan
Michael Universitas Katolik Parahyangan
Sandra Faninda Universitas Katolik Parahyangan

## ABSTRACT
The rapid growth of active investors in Indonesia stock market raises awareness on the importance of investors’ skill needed in analyzing and choosing profitable stock. One of the method knows to analyze profitable stock in the market is Magic Formula introduce by Joel Grenblatt -part of value investing.  Magic  Formula  is  a  method  on  choosing  a  profitable  stock  in  a  simple  way  based  on combination of  both High Earnings Yield and High Return on Capital. The period use in this research is  from  2016 – 2020. This  research  use  LQ  45  stock  listed  in  Indonesia  Stock  Exchange.  This qualitative research used secondary data which is analyzed using backtesting simulation. The result of this research shows that Magic Formula’s Stock Portfolio build based on data consist of different number of stock: 15, 20, and 25 stock; combination of both high Earnings Yield and High Return on Capital.  The  Magic  Formula’s  Portfolio  formed  based  on  the  LQ  45  stock  has  higher  ari tmathic average return compare to LQ 45 return and even the 15-stock-based portfolio beat the Indonesia Composite Index average return. However on the CAGR rate of return, the calculation show that the return of the Magic Formula Portfolio below the return of Indonesia Composite Index.
Keywords: Magic Formula, value investing, return portofolio

## ABSTRAK
Dengan  meningkatnya  jumlah  investor  pasar  modal  Indonesia  secara  pesat,  maka  dibutuhkan pengetahuan yang baik guna menganalisis dan memilih saham mana yang menguntungkan bagi investor. Salah satu  analisis yang dapat digunakan adalah dengan menerapkan Magic  Formula yang  diperkenalkan  oleh  Joel  Greenblatt  yang  merupakan  bagian  dari value  investing . Magic Formula merupakan cara memilih saham secara sederhana berdasarkan kombinasi Earnings Yield dan Return on Capital yang tinggi. Periode penelitian ini adalah dari tahun 2016 – 2020 dengan menggunakan objek berupa saham-saham yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia pada indeks LQ45.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  kualitatif  dengan  data  sekunder  yang  kemudian dianalisis  dengan  cara  simulasi backtesting .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  portofolio Magic  Formula dengan  15,  20,  dan  25  saham  dengan  kombinasi Earnings  Yield dan Return  on Capital tertinggi.  Portofolio Magic Formula yang dibentuk dari LQ45 memiliki return rata-rata aritmatik  lebih  tinggi  dari  LQ45,  bahkan  portofolio  yang  terdiri  dari  15  saham  berhasil mengalahkan return rata-rata  IHSG.  Akan  tetapi  pada  perhitungan  tingkat  pengembalian berdasarkan CAGR, return portofolio magic formula masih berada dibawah return IHSG
Kata kunci: Magic Formula, value investing, return portfolio
Klasifikasi JEL: F15; F13; Q56

## 122 | Bina Ekonomi

## 1. PENDAHULUAN
Beranjak  dari  pandemi  COVID-19  yang  melanda  dunia,  Indonesia  pun  termasuk  negara  yang terkena imbas akibat pandemi ini. Dalam rangka menindaklanjuti pandemi ini, pemerintah secara bertahap menerapkan PPKM guna membatasi penyebaran COVID-19. Dengan adanya PPKM ini, maka  beberapa  berdampak  negatif  terhadap  perekonomian.  Pelemahan  perekonomian  terjadi karena  adanya  pembatasan  sosial  yang  mengurangi  mobilitas  masyarakat.  Dalam  hal  ini, masyarakat  menjadi  lebih  sering  di  rumah,  yang  mana  hal  ini  berdampak  pada  penurunan konsumsi  masyarakat.  Di  sisi  lain,  dengan  masyarakat  menjadi  lebih  sering  di  rumah,  maka terdapat lebih banyak waktu luang untuk melakukan kegiatan lain seperti berinvestasi pada pasar modal.  Berdasarkan  artikel  yang  dikutip  dari  CNBC,  Ketua  Dewan  Komisioner  OJK,  Wimboh Santoso mengatakan bahwa peningkatan jumlah investor terjadi karena ruang konsumsi belum pulih,  sehingga  terdapat  peralihan  pendapatan  yang  tadinya  dalam  bentuk  konsumsi  menjadi dalam bentuk investasi (CNBC Indonesia, 2021).
Selain  kondisi  pandemi  COVID-19  yang  ada,  terdapat  faktor  penarik  lainnya  seperti aktifnya perusahaan sekuritas dalam menjaring nasabah. Hal ini seperti yang disampaikan oleh pengamat  pasar  modal  sekaligus  Direktur  Avere  Investama,  Teguh  Hidayat  bahwa  di  tengah gencarnya serbuan media sosial, banyak perusahaan sekuritas yang memanfaatkan media sosial ini untuk menjaring nasabah (Kontan.co.id, 2021). Selain itu, saat ini sudah banyak perusahaan sekuritas  yang  mengembangkan platform online  user  friendly serta  memungkinkan  pengguna melakukan  pendaftaran  secara  daring.  Alhasil,  fenomena  ini  mencatatkan  peningkatan  jumlah investor yang signifikan. Merujuk data dari Kustodian Sentral Efek Indonesia (KSEI), per akhir Agustus 2021, jumlah single investor identification (SID) pasar modal tercatat 6,1 juta. Hal ini meningkat sebesar 57,2% dari akhir tahun 2020 (Kontan.co.id, 2021).
Investor  yang  baru  terjaring  ini  kebanyakan  adalah  investor  pemula.  Sebagai  seorang investor  pemula,  tentu  saja  mempunyai  eksposur  terhadap  risiko  yang  lebih  besar  apabila dibandingkan  dengan  investor  yang  sudah  lama  berkecimpung  di  dunia  investasi.  Investor pemula  banyak  yang  kurang  memahami  bagaimana  caranya  memilih  saham  atau  emiten  yang tepat  dalam  berinvestasi.  Belum  lagi  fenomena  investor  yang  membeli  saham  karena  saham tersebut  dipromosikan  oleh  para influencer ,  bukan  karena  hasil  analisis  yang  memadai. Kompleksitas  melakukan  analisis  pun  turut  membuat  investor  pemula  semakin  mengalami kesulitan  dalam  menentukan  investasi  yang  tepat  sasaran.  Uang  yang  seharusnya  dapat memberikan penghasilan lebih, malah terjebak dengan pembelian saham yang kurang tepat. Pada akhirnya, banyak investor yang mengalami kerugian dan berujung pada melemahnya antusiasme investor  di  pasar  modal.  Bahkan  beberapa  diantaranya  mengalami  kesulitan  keuangan  hingga depresi dan berujung pada bunuh diri akibat kerugian pada investasi saham (Urbanasia, 2021).
Salah  satu  analisis  yang  digunakan  oleh  para  investor  guna  membantu  mereka  dalam menentukan  saham  yang  tepat  adalah  analisis  fundamental.  Analisis  ini  didasarkan  pada kemampuan kondisi keuangan sebuah  emiten. Ketika kondisi keuangan emiten dianggap baik, namun di sisi lain harga saham tersebut masih berada di level yang rendah, maka biasanya para investor menyebut saham ini sebagai saham yang undervalue. Saham yang undervalue ini layak untuk dibeli karena diharapkan akan meningkat di kemudian hari menyesuaikan dengan nilai intrinsiknya.
Di  dalam  analisis  fundamental,  terdapat  beberapa  metode  serta  penghitungan  rasio keuangan yang perlu diperhatikan guna memberikan konklusi apakah suatu emiten layak untuk dibeli atau tidak. Tentu saja, bagi seorang investor pemula, kompleksitas ini membuat mereka menjadi sulit untuk menapaki dunia investasi. Joel Greenblatt, seorang akademisi dan manajer investasi  dari  Amerika  Serikat,  mengembangkan  sebuah  rumus  penghitungan  yang  disebut dengan Magic  Formula .  Rumus Magic  Formula ini  cenderung  sederhana  karena  hanya
Volume 26 No 2 Tahun 2022 | 123 menggunakan  variabel return  on  capital serta earning  yield (Greenblatt,  2006).  Hasil  yang diberikan dalam rumus Magic Formula ini akan memberikan peringkat pada emiten yang sedang dianalisis.  Emiten  yang  memiliki  peringkat  yang  baik  dianggap  sebagai  pilihan  investasi  yang tepat bagi investor.
Beberapa penelitian telah dilakukan untuk menguji apakah emiten yang berperingkat baik dari hasil penghitungan Magic Formula memberikan return yang baik pula bagi para investor. Penelitian yang dilakukan di Cina, menunjukkan bahwa portofolio saham yang telah di peringkat dengan Magic Formula memberikan return yang lebih tinggi apabila dibandingkan dengan rata- rata return indeks Shanghai Stock Exchange dari tahun 2007 sampai dengan 2010 (Ye, 2013). Selain itu, Hongratanawong dan Kakinuma (2014) juga melakukan penelitian dengan sampel pada negara  Thailand,  Jepang,  dan  Amerika  Serikat.  Dari  hasil  penelitian  tersebut,  diperoleh  hasil bahwa return portofolio Magic Formula di Thailand adalah sebesar 34,1%, dibandingkan dengan return indeks  pasar  yang  hanya  sebesar  9,6%.  Lalu  di  Jepang, return portfolio Magic  Formula sebesar 9,3%, dibandingkan dengan return indeks pasar yang hanya sebesar 1,7%. Kemudian di Amerika Serikat, return portofolio Magic Formula sebesar 15,5%, dibandingkan dengan return indeks pasar yang hanya sebesar 8,8%. Penelitian serupa pun dilakukan di India, yang hasilnya memberikan kesimpulan yang serupa, yaitu 30 saham dengan peringkat tertinggi berdasarkan Magic Formula secara rata-rata memberikan return sebesar 13,89%, yang mana nilainya lebih tinggi daripada return BSE Sensex yang hanya sebesar 9,31% (Preet, et al., 2021).
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  beberapa  negara  lain,  maka peneliti juga ingin mengetahui kinerja portofolio yang dibentuk dengan mengacu pada rerangka Magic Formula pada emiten yang terdaftar di LQ45 dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2020. Penghitungan Magic Formula terbilang cukup sederhana, yang dapat menjadi salah satu alternatif metode analisis yang membantu para investor dalam melakukan pembelian saham.
Adapun,  rumusan  masalah  yang  ingin  dijawab  melalui  penelitian  ini  adalah  apakah portofolio yang dibentuk menggunakan Magic Formula dapat memberikan return yang setidaknya lebih tinggi daripada indeks pasar atau tidak.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Value Investing
Selama puluhan tahun sampai dengan saat ini, value investing telah menjadi sebuah prinsip dasar dalam  berinvestasi  bagi  banyak  investor. Value  investing sendiri  pertama  kali  dicetuskan  oleh Benjamin Graham dan David Dodd pada tahun 1928 yang kemudian dikembangkan dalam sebuah magnum opus berjudul Security Analysis yang ditulis oleh Graham dan Dodd pada tahun 1934. Pembahasan  terkait  dengan fundamental  security  analysis tidak  akan  pernah  lengkap  tanpa pembahasan value  investing yang  dicetuskan  oleh  sang investment  guru Benjamin  Graham. Menurut  Benjamin  Graham,  analisis  yang  cermat  atas  laporan  keuangan  perusahaan  dapat menunjukan saham yang undervalued atau ‘ bargain stock ’ (Bodie, Kane, & Marcus, 2017). Pentingnya value investing ditekankan oleh Graham dalam buku analisis investasi klasik berjudul ‘ The intelligent Investor’ . Dalam buku ini, Graham menegaskan bahwa margin of safety adalah kunci dari successful investment atau dengan kata lain semakin besar gap antara harga beli saham  dengan  nilai  intrinsiknya,  maka  akan  semakin  baik  tingkat  pengembalian  yang  akan didapatkan oleh para investor. Hal ini biasa disebut dengan ‘ buy low sell high ’. Pendekatan ini adalah  konsep  inti  bagi  para  investor  yang  dalam  berinvestasi  menggunakan  prinsip value investing seperti  salah  satunya  adalah  investor  kenamaan  Warren  Buffet  (Hongratanawong, 2014).
Berbicara mengenai margin of safety untuk mengetahui bahwa sebuah investasi bernilai lebih  dari  harga  yang  dibayarkan,  dibutuhkan  suatu  pengukuran.  Terdapat  dua  kemungkinan

## 124 | Bina Ekonomi
teknik:  1)  membeli  saat  kondisi  pasar  sedang  rendah  yang  mana  diukur  melalui quantitative standards of value , dan 2) menemukan saham undervalued yang mungkin tersedia, bahkan ketika pasar  secara  umum  tidak  dalam  kondisi  rendah  (Graham  &  Dodd,  2008).  Kedua  teknik  ini berkaitan erat dengan penghitungan nilai intrinsik dari sebuah saham dengan membandingkan harga saham yang diharapkan dijual dibawah nilai intrinsiknya atau disebut dengan ‘ discount’ . Ada  terdapat  banyak  cara  atau  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menemukan  nilai intrinsik dalam sebuah saham yang dijual di bursa dan beberapa yang paling populer serta sering diajarkan dalam dunia akademik adalah discounted cash flow . Discounted cash flow sendiri pun dapat  disebut  sebagai  suatu  metode  yang  kompleks  karena  bukan  hanya  mengandalkan kemampuan  dalam  berhitung,  tetapi  juga  kemampuan  dalam  menganalisis  kondisi  mikro  dan makro dari sebuah perusahaan terkait dengan saham itu sendiri. Metode ini melibatkan cukup banyak judgement ,  baik  itu  pada  estimasi  arus  kas  dimasa  yang  akan  datang  maupun  tingkat diskonto yang akan digunakan. Seperti judgement pada umumnya, hal ini sangat membutuhkan sebuah pengalaman dan kapabilitas yang mumpuni. Dapat dibilang metode untuk menemukan nilai intrinsik saham sebuah perusahaan sangat sulit untuk dilakukan karena selain bergantung pada kapabilitas individunya, faktor eksternal seperti ketidakpastian dimasa yang akan datang pun dapat mempengaruhi hal ini.

## 2.2. Magic Formula
Bagi para value investor , magic formula merupakan salah satu bentuk baru dari value investing itu sendiri. Istilah magic formula sendiri dicetuskan pertama kali oleh seorang akademisi Amerika, investor dan penulis Joel Greenblatt dalam bukunya pada tahun 2006 yang berjudul ‘ Little Book That Beats the Market ’. Pada buku tersebut, terlihat bahwa selama periode waktu 17 tahun dari 1988 – 2004 dengan portofolio saham berisikan 30 saham dengan kombinasi Earnings Yield dan Return on Capital yang tinggi memiliki tingkat pengembalian sekitar 30,8% per tahun (Greenblatt, 2010). Magic formula merupakan metode dalam pengambilan keputusan investasi, yang secara sederhana  mendasarkan  pembelian  saham  dari  perusahaan  yang  memiliki Earnings  Yield dan Return on Capital yang tinggi.
Magic formula memilih perusahaan melalui sistem ranking dimana perusahaan dengan Earning Yields dan Return on Capital yang tinggi adalah perusahaan dengan saham yang dipilih oleh formula ini untuk mendapatkan peringkat terbaik (Greenblatt, 2010). Sederhananya, metode ini dapat secara sistematis menemukan perusahaan berdasarkan konsep value investing : ‘ finding the  above-average  companies  that  we  can  buy  at  below- average  price’ ,  tanpa  perlu  melakukan sebuah estimasi untuk keadaan atau arus kas masa yang akan datang atau bahkan menentukan tingkat diskonto.

## 2.3. Return on Capital (ROC)
Berikut ini merupakan formula dari Return on Capital:
Mengapa magic formula mengacu pada perusahaan yang memiliki ROC tinggi? Apa yang menjadikan ROC yang tinggi ini sangat spesial? Dalam bukunya, Greenblatt menjelaskan bahwa ROC  menjadi  pertanda  bahwa  sebuah  perusahaan  memiliki  ‘ good business’ .  Terdapat  dua  hal terkait dengan bisnis yang dapat memberikan ROC tinggi: 1) Bisnis dengan ROC tinggi memiliki opportunity untuk menginvestasikan profit yang dimilikinya pada tingkat pengembalian yang juga tinggi, 2) Kemampuan untuk bisa menghasilkan ROC tinggi juga akan bersumbangsih terhadap tingkat pertumbuhan pendapatan yang juga tinggi.
𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑜𝑛 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 = 𝐸𝐵𝐼𝑇 𝑁𝑒𝑡 𝑊𝑜𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 + 𝑁𝑒𝑡 𝐹𝑖𝑥 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠
Good  business  attract  competition .  Sebuah  perusahaan  untuk  dapat  mendapatkan  ROC yang tinggi bahkan untuk satu  tahun, kemungkinan, setidaknya untuk sementara, ada  sesuatu yang  spesial  dari  bisnis  perusahaan  itu  sendiri  karena  kalau  tidak,  kompetisi  yang  ada  akan membuat  ROC  turun  menjadi  lebih  rendah  (Greenblatt,  2010).  Singkatnya,  Greenblatt menyebutkan  bahwa  perusahaan  yang  mencapai  ROC  tinggi  cenderung  memiliki  kelebihan khusus yang menjaga bisnisnya dari para pesaing yang berkemungkinan untuk menghancurkan kemampuan untuk menciptakan above average profit .
Perusahaan  dengan  pengembalian  modal  tinggi  yang  dipilih  oleh magic  formula memungkinkan  perusahaan  untuk  memiliki  kesempatan  dalam  menginvestasikan  kembali sebagian dari keuntungan perusahaan dengan tingkat pengembalian yang tinggi. Perusahaan ini lebih cenderung memiliki kemampuan untuk mencapai tingkat pertumbuhan pendapatan yang tinggi. Perusahaan dengan ROC tinggi juga cenderung memiliki beberapa keunggulan kompetitif khusus yang akan memungkinkan perusahaan untuk terus memperoleh pengembalian modal di atas rata-rata.
Magic formula mengelompokkan perusahaan yang memiliki ROC tinggi untuk kemudian dipilih dan dibeli at bargain price . Harga yang murah ini dilihat dari Earnings Yield yang tinggi.

## 2.4. Earnings Yield
Berikut ini merupakan formula Earnings Yield :
Magic  formula mencari  perusahaan  yang  menghasilkan  pendapatan  lebih  banyak dibandingkan  dengan  harga  yang  kita  bayarkan  untuk  membeli  saham  perusahaan  tersebut. Earnings  yield memberikan  jawabannya. Earnings  yield diukur  dengan  membandingkan pendapatan  operasi  aktual  perusahaan  sebelum  mempertimbangkan  bunga  dan  pajak  dengan jumlah kapitalisasi pasar perusahaan dan hutang berbunga setelah dikurangi dengan uang tunai atau biasa dikenal dengan enterprise value . Dalam melakukan perhitungan ini, magic formula tidak menggunakan projected  earnings dari  perusahaan  melainkan  hanya last  year’s  earning (Greenblatt,  2010).  Seperti  yang  disebutkan  oleh  Greenblatt  dalam  edisi  terbaru  bukunya berjudul  ‘ The  Little  Books  That  Still  Beat  the  Market’ ,  penggunaan  rasio Earnings  Yield dibandingkan  dengan  rasio  lainnya  yang  lebih  biasa  dipakai  oleh  banyak  investor  adalah sesederhana karena metode ini ingin mengetahui seberapa banyak pendapatan yang dihasilkan dari bisnis perusahaan relatif terhadap harga beli dari saham perusahaan tersebut.
Begitu juga dengan pemilihan enterprise value dibandingkan dengan penggunaan price of equity karena enterprise  value memperhitungkan  baik  harga  yang  dibayarkan  untuk  saham ( equity )  perusahaan  serta  pembiayaan  utang  yang  digunakan  oleh  perusahaan  untuk menghasilkan pendapatan operasional.

## 2.5. Efficient Market Hypothesis (EMH)
Dalam menggambarkan pasar dimana investor melakukan transaksi jual dan beli instrumen efek, terdapat  dua  teori:  1) Random  Walk ,  dan  2) Efficient  Market  Hypothesis (Faninda  &  Setiawan, 2022).  Berbeda  dengan Random  Walk yang  menggambarkan  bahwa  dalam  sebuah  pasar pergerakan harga saham dari hari ke hari tidak mencerminkan pola apapun, Professor Eugene Fama hadir dengan Hipotesis Pasar Efisien (EMH). EMH menjelaskan bahwa harga saham sudah mencerminkan semua informasi yang tersedia (Fama, 1970).
EMH membagi pasar ke dalam tiga bentuk: weak-form , semi-strong form , dan strong form . Dalam  bentuk  pasar weak ,  harga  saham  sudah  mencerminkan  semua  informasi  yang  dapat
𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠 𝑌𝑖𝑒𝑙𝑑 =
𝐸𝐵𝐼𝑇
𝐸𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝𝑟𝑖𝑠𝑒 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒

## 126 | Bina Ekonomi
diperoleh dengan memeriksa data perdagangan pasar seperti sejarah harga masa lalu, volume perdagangan,  atau  minat  jangka  pendek,  menyiratkan  bahwa  analisis  tren tidak  membuahkan abnormal return (Bodie, Kane, & Marcus, 2017). Semi-strong form berbeda dengan weak form pada ketersediaan  data  fundamental  pada  lini  produk  perusahaan,  kualitas  manajemen,  komposisi neraca, paten yang dipegang, ramalan penghasilan, dan praktik akuntansi, menyiratkan bahwa informasi  seperti  ini  tidak  akan  membuahkan abnormal  return .  Sedangkan  pada  pasar strong , harga saham mencerminkan semua informasi yang relevan, termasuk informasi orang dalam / pribadi.  Berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya,  Indonesia  sendiri  berada  dalam  posisi pasar weak-form (Faninda & Djajadikerta, 2020) dan  (Andrianto & Mirza, 2016).
Pada dasarnya, EMH menekankan bahwa investor tidak dapat mengungguli pasar. Akan tetapi,  dalam  beberapa  dekade  ini  sudah  terdapat  cukup  banyak  investor  yang  dapat mengalahkan pasar secara sistematis. Beberapa diantaranya adalah Joel Greenblatt dan Warren Buffet. Hal ini merupakan sebuah anomali atas teori pasar efisien atau efficient market hypothesis . Dewasa ini, semakin banyak ekonom yang menafsirkan penyimpangan literatur atau anomali ini sebagai sesuatu yang konsisten dengan beberapa ‘irasionalitas’ yang tampaknya menjadi ciri dari pengambilan keputusan yang kompleks dari tiap-tiap individu (Bodie, Kane, & Marcus, 2017). Hal ini  berkaitan  dengan  premis  yang  dibentuk behavioural  finance dimana  teori  finansial konvensional  sering  kali  mengabaikan  efek  pengambilan  keputusan  seseorang  dan  bahwa manusia  itu  sendiri  dapat  membuat  sebuah  perubahan. Behavioural  finance menyediakan beberapa  alasan  atas  banyak  anomali  yang  terjadi  dan  teridentifikasi  dalam  penelitian  terkait EMH (Reilly, Brown, & Leeds, 2019). Selama tiga puluh tahun ke belakang, perdebatan antara para peneliti behavioural  finance dan  para  pendukung efficient  market  hypothesis sudah  dan  masih berlangsung (Thaler, 2015).

## 2.6. Behavioural Finance
Pada era 1990-an, sebuah cabang baru dari ilmu keuangan lahir yang kini dikenal luas dengan istilah behavioural finance . Behavioural finance merupakan sebuah metode pasar keuangan yang menekankan  pada  implikasi  potensial  atas  faktor  psikologis  yang  mempengaruhi  perilaku investor  (Bodie,  Kane,  &  Marcus,  2017).  Irasionalitas  yang  sebelumnya  ini  menjadi  perhatian banyak ekonom, dalam buku Essentials of Investment -nya Bodie, Kane dan Marcus menjelaskan bahwa  irasionalitas  ini  dikategorikan  ke  dalam  dua  hal:  1)  investor  tidak  selalu  memproses informasi  dengan  benar  sehingga  menyimpulkan  distribusi  probabilitas  yang  salah  tentang tingkat  pengembalian  di  masa  depan  dan,  2)  telah  mengetahui  distribusi  probabilitas  tentang tingkat pengembalian, akan tetapi cenderung untuk membuat keputusan sub-optimal yang tidak konsisten dan sistematis (Bodie, Kane, & Marcus, 2017).
Perbedaan  antara conventional dan behavioural  finance adalah  bahwa  pendekatan behavioural melihat  investor  seperti  menyusun  portofolionya  dalam  ‘ distinct  mental  account layers in a pyramid of assets’ dimana tiap lapisan ini berkaitan dengan sebuah tujuan tertentu dan mendapatkan  tingkatan risk  aversion yang  berbeda-beda  (Statman,  2008). Behavioural  finance menyebutkan  bahwa market  price sebuah  saham  adalah  kombinasi  dari  nilai  fundamentalnya dengan sentimen investor (Reilly, Brown, & Leeds, 2019).

## 3. METODE DAN DATA

## 3.1.  Objek Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  objek  berupa  saham-saham  yang  terdaftar  dalam  Bursa  Efek Indonesia  pada  indeks  LQ45.  Peneliti  memilih  LQ45  karena  saham-saham  yang  termasuk  ke dalam LQ45 merupakan 45 saham terbaik yang dipilih berdasarkan likuiditas perdagangan dan kapitalisasi pasar. Selain itu, LQ45 juga dianggap mewakili setidaknya 60% kapitalisasi pasar dan

## 3.2.  Metode Penelitian dan Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dimana data yang digunakan adalah data sekunder. Data  sekunder  yang  digunakan  merupakan  data  historis  berupa  laporan  keuangan  dan  harga saham.  Data  yang  telah  berhasil  dikumpulkan  kemudian  dianalisis  dengan  cara  simulasi backtesting untuk mengamati kinerja dari keseluruhan objek penelitian pada periode yang telah ditentukan sebelumnya.
Data  keuangan  diperoleh  dari  laporan  keuangan  publikasian  emiten.  Sedangkan  untuk harga saham, diperoleh peneliti dari Yahoo Finance. Periode data harga saham yang digunakan diambil pada tanggal 31 Maret setiap tahunnya. Hal ini dilakukan dengan pertimbangan bahwa emiten  yang  terdapat  dalam  Bursa  Efek  harus  sudah  menyampaikan  laporan  keuangan tahunannya paling lambat pada tanggal 31 Maret.
Peneliti menghitung data keuangan dari laporan keuangan emiten yang terdaftar dalam indeks LQ45 setiap tahunnya. Data keuangan yang digunakan sebagai variabel dalam penelitian ini  adalah return  on  capital (ROC)  serta earning  yield (EY).  Pada  setiap  tahunnya,  peneliti melakukan pemeringkatan atas masing-masing variabel. Emiten dengan nominal variabel yang tertinggi akan diberikan peringkat pertama dan seterusnya. Kemudian, peringkat dari  masing- masing variabel tersebut akan dijumlahkan untuk mendapatkan total peringkat. Setelah itu, total peringkat akan diurutkan kembali, dimulai dari peringkat dengan nominal terkecil sampai dengan yang terbesar.
Berdasarkan penelitian Ye (2013), Hongratanawong dan Kakinuma (2014), dan Preet, et al. (2021), jumlah portofolio saham yang dibentuk adalah terdiri dari 30 saham. Akan tetapi, oleh karena  dalam  penelitian  ini  portofolio  dibentuk  dari  LQ45,  yang  mana  hanya  terdiri  dari  45 saham,  maka  pada  penelitian  ini  akan  dibentuk  portofolio  dengan  jumlah  saham  yang  lebih sedikit, yaitu 15, 20, dan 25 saham dengan total peringkat terkecil. Adapun, saham pada sektor perbankan  dan  perusahaan  keuangan  dikecualikan  dari  penelitian  ini  karena  memiliki karakteristik yang berbeda dari industri pada umumnya.
Semua  saham  yang  dibentuk  dalam  portofolio  ini  bersifat  proporsional,  yang menunjukkan  bahwa  jumlah  sebaran  saham  pada  setiap  emiten  mempunyai  porsi  yang  sama. Setelah  portofolio  terbentuk,  berikutnya  adalah  menghitung return dari  portofolio  tersebut. Return portofolio diperoleh dengan cara menghitung persentase kenaikan atau penurunan harga saham  setiap  emiten  dari  akhir  bulan  Maret  sampai  dengan  akhir  bulan  Maret  pada  tahun berikutnya, kemudian dirata-ratakan untuk semua saham yang ada di dalam portofolio. Nominal dividen tidak dimasukkan sebagai komponen return . Hal ini terjadi karena salah satu tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan dengan benchmark , berupa indeks pasar seperti LQ45 dan IHSG,  dimana  indeks  harga  juga  tidak  memperhitungkan  komponen  dividen  di  dalamnya. Prosedur  penelitian  ini  dilakukan  berulang  untuk  setiap  periodenya  guna  menyusun  kembali portofolio pada setiap periode.

## 4. PEMBAHASAN
Berikut ini adalah tabel yang menampilkan return dari portofolio 15, 20, dan 25 saham dengan total peringkat terkecil yang dibentuk pada setiap periodenya:

## Tabel 1 Return Portofolio Magic Formula
Sumber: hasil olahan
Berdasarkan  Tabel  1,  dapat  dilihat  bahwa  secara  rata-rata,  portofolio  yang  dibentuk berdasarkan Magic Formula dari indeks LQ45, baik yang terdiri dari 15 saham, 20 saham, maupun 25 saham, dapat mengungguli indeks LQ45 itu sendiri. Dari ketiga portofolio Magic Formula yang dibentuk, terlihat bahwa portofolio yang terdiri dari 15 saham memiliki nilai rata-rata return yang paling  baik,  yaitu  sebesar  7,56%,  apabila  dibandingkan  dengan  portofolio  20  saham  dan  25 saham,  yang  masing-masing  memberikan return hanya  sebesar  5,82%  dan  5,62%.  Meskipun demikian, hanya portofolio Magic Formula yang terdiri dari 15 saham saja yang memiliki rata-rata pengembalian yang mengungguli return IHSG dari 31 Maret 2016 sampai dengan 31 Maret 2021. Portofolio yang terdiri dari 20 dan 25 saham masih berada di bawah IHSG. Hal ini terjadi karena portofolio Magic Formula pada penelitian ini dibentuk dari LQ45, yang mana secara umum indeks LQ45 itu sendiri memiliki kinerja yang lebih rendah daripada kinerja IHSG. Dapat terlihat bahwa rata-rata return LQ45 adalah sebesar 3,71%, yang mana nilainya lebih rendah daripada rata-rata return IHSG yang sebesar 6,52%.
Sepanjang periode penelitian, kinerja portofolio yang paling buruk terjadi pada periode 31 Maret 2019 sampai dengan 31 Maret 2020, dimana nilai portofolio turun sekitar 38% sampai dengan 41%. Hal ini dikarenakan bursa saham yang mengalami penurunan drastis yang dimulai sejak  awal  tahun  2020  akibat  pandemi  COVID-19  yang  melanda  dunia  secara  global  dan Indonesia.  Sedangkan,  kinerja  portofolio  yang  paling  optimal  adalah  satu  periode  setelahnya, yaitu  pada  periode  31  Maret  2020  sampai  dengan  31  Maret  2021,  dimana  nilai  portofolio mengalami peningkatan sebesar 62% sampai dengan 69%. Hal ini terjadi karena bursa saham mengalami rebound dari penurunan tajam yang terjadi pada periode sebelumnya.
Penelitian dilanjutkan dengan penghitungan tingkat pengembalian secara majemuk. Hal ini  dilakukan  dengan  pendekatan  bahwa  pada  awal  periode  portofolio  dibentuk  dengan mengalokasikan  sejumlah  uang,  yang  kemudian  pada  setiap  akhir  periode  portofolio  tersebut dijual dan dilakukan re-balancing atau  pembentukan kembali portofolio  dengan saham-saham yang  dipilih  berdasarkan Magic  Formula .  Berikut  ini  adalah  tabel  yang  menunjukkan  tingkat pengembalian majemuk atas portofolio yang dibentuk berdasarkan Magic Formula :

## Tingkat Pengembalian Majemuk dari Portofolio
Sumber: hasil olahan
Berdasarkan Tabel 2, terlihat angka 100 pada kolom 31 Maret 2016 sebagai nilai dasar portofolio. Nilai ini akan meningkat atau menurun setiap periodenya berdasarkan tingkat return setiap periode yang ada pada Tabel 1. Sebagai contoh, nilai portofolio yang terdiri dari 15 saham, pada 31 Maret 2017 adalah sebesar 120,98, yang diperoleh dari angka dasar yang bernilai 100 dikali dengan 1 + 20,98% yang merupakan return pada periode 31 Maret 2016 sampai dengan 31 Maret 2017.
Dapat  dilihat  dari  Tabel  2  pada  kolom compound  annual  growth  rate (CAGR)  bahwa tingkat return majemuk  pada  portofolio  15  saham  (1,95%)  masih  lebih  tinggi  apabila dibandingkan dengan LQ45 (1,44%). Akan tetapi, portofolio yang dibentuk dari 20 saham dan 25 saham memiliki kinerja yang lebih rendah daripada LQ45.
Keseluruhan portofolio Magic Formula memiliki tingkat pengembalian yang lebih rendah daripada  IHSG.  Serupa  dengan  pembahasan  sebelumnya,  hal  ini  dikarenakan  portofolio  Magic Formula  pada  penelitian  ini  dibentuk  berdasarkan  indeks  LQ45,  yang  mana  indeks  LQ45 sepanjang periode penelitian memiliki kinerja yang lebih rendah daripada IHSG.
IHSG pada awal periode penelitian, yaitu pada akhir bulan Maret 2016, adalah sebesar 4,845.  Beranjak  dari  akhir  bulan  Maret  2016,  IHSG  cenderung  mengalami  kenaikan  setiap periodenya.  Akan  tetapi,  pada  awal  tahun  2020,  IHSG  mengalami  penurunan  drastis  sampai kembali ke level terendahnya sejak awal tahun 2016, yaitu pada level 4,539 di bulan Maret 2020. Setelah titik terendahnya tersebut, IHSG mengalami re-bound , namun belum sepenuhnya kembali ke level tertinggi sebelum pandemi COVID-19. Penurunan drastis yang terjadi pada bursa saham akibat pandemi COVID-19 pada bulan Maret 2020 ini menjadi alasan mengapa portofolio Magic Formula yang dibentuk memiliki rata-rata return yang rendah, yaitu hanya sebesar -0,31% sampai dengan 1,95%.

## 5. SIMPULAN DAN IMPLIKASI

## 5.1.     Simpulan
Berdasarkan  pengamatan  selama  periode  31  Maret  2016  sampai  dengan  31  Maret  2021, portofolio Magic  Formula yang  dibentuk  dari  indeks  LQ45  memiliki return rata-rata  aritmatik yang  lebih  tinggi  daripada  return  LQ45  itu  sendiri. Return rata-rata  tertinggi  terdapat  pada portofolio Magic Formula yang disusun dari 15 saham sebesar 7,56%. Bahkan portofolio tersebut juga  berhasil  mengalahkan return rata-rata  IHSG  (6,52%).  Akan  tetapi,  apabila  dilihat  tingkat pengembalian  secara  majemuk  yang  dihitung  berdasarkan  CAGR,  dimana  penghitungan memasukkan  unsur  kapan  portofolio  dibentuk  dan  nilai  portofolio  pada  akhir  periode diperhitungkan kembali pada periode selanjutnya,  maka hanya portofolio  yang terdiri dari 15 saham  saja  yang  memiliki  tingkat return majemuk  lebih  tinggi  dari return LQ45.  Bahkan keseluruhan portofolio Magic Formula yang dibentuk dari indeks LQ45 masih berada dibawah return IHSG. Tingkat pengembalian portofolio Magic Formula yang kurang optimal karena berada

## 130 | Bina Ekonomi
dibawah return IHSG salah satunya dikarenakan return LQ45 (1,44%) itu sendiri selama periode penelitian berada dibawah return IHSG (4,32%). Pengambilan keputusan terkait dengan investasi sebaiknya tidak hanya berdasarkan dari Magic Formula saja, melainkan membutuhkan informasi serta  analisis  lainnya  yang  mendukung  pemilihan  saham.  Hal  ini  dikarenakan, Magic  Formula cenderung memilih saham berdasarkan data-data kuantitatif yang diperoleh berdasarkan data historis. Padahal, harga suatu tentunya sangat berkaitan dengan kinerja perusahaan di masa yang akan  datang,  yang  mana membutuhkan  analisis secara  kualitatif  yang  mendalam dari seorang investor.
Dibutuhkan  penelitian  lebih  lanjut  guna  memastikan  apakah  portofolio  yang  dibentuk berdasarkan Magic  Formula dapat  secara  konsisten  mengungguli return IHSG.  Beranjak  pada penelitian  ini,  peneliti  selanjutnya  diharapkan  dapat  membentuk  portofolio  berdasarkan keseluruhan emiten yang terdapat di dalam Bursa Efek Indonesia agar dapat memasukkan saham emiten  yang  berkualitas  dan  berpotensi  menghasilkan return yang  tinggi  meskipun  emiten tersebut tidak tergabung pada suatu indeks tertentu.  Di samping itu,  peneliti selanjutnya juga dapat membentuk portofolio dari industri tertentu yang kemudian dibandingkan dengan return rata-rata  dari  industri  tersebut.  Hal  ini  ditujukan  guna  menghindari  bias  yang  timbul  dari perbedaan karakteristik masing-masing industri dan bertujuan untuk memilih winner stock dari industri tertentu.

## 5.2.   Implikasi
Penelitian ini membuktikan bahwa magic  formula dapat digunakan sebagai salah  satu  analisis fundamental yang relatif mudah bagi investor pemula. Magic Formula menggunakan 2 rasio, yaitu ROC  ( Return  on  Capital )  yang  menunjukkan  seberapa  besar  laba  yang  dapat  dihasilkan perusahaan dari modal yang digunakan serta Earnings Yield yang menunjukkan seberapa besar potensi pengembalian yang dapat diterima oleh investor. Di tengah maraknya pr aktik ‘pompom’ saham oleh para influencer , magic formula membantu investor pemula dalam melakukan saringan awal untuk menemukan saham yang memiliki kinerja bagus dengan valuasi yang relatif murah seperti prinsip investasi yang dikemukakan oleh investor kenamaan dunia, Warren Buffet “ It's far better to buy a wonderful company at a fair price than a fair company at a wonderful price . ” Magic Formula dapat mematahkan pandangan masyarakat umum, bahwa analisis fundamental hanya dapat dilakukan oleh orang yang  memiliki  keahlian yang tinggi di bidang keuangan dan pasar modal.

## DAFTAR PUSTAKA
Andrianto, Y., & Mirza, A. R. (2016). A Testing of Efficient Markets Hypothesis in Indonesia Stock Market. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 99-103.
BEI (Bursa Efek Indonesia). (2019). IDX Fact Book 2019. Jakarta: PT Bursa Efek Indonesia.
Bodie,  Z.,  Kane,  A.,  &  Marcus,  A.  J.  (2017).  Essentials  of  Investments.  New  York:  McGraw-Hill Education.
CNBC  Indonesia  (2021,  1  Februari).  “OJK:  Gegara  Covid,  Juml ah  Investor  Ritel  Tembus  4  Juta. CNBC  Indonesia.”  https://www.cnbcindonesia.com/market/20210201191110 -17- 220288/ojk-gegara-covid-jumlah-investor-ritel-hampir-tembus-4-juta. Diakses tanggal 25 Februari 2022.
Fama, E. (1970). Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. The Journal of Finance, 282-417.
Faninda,  S.  dan  Djajadikerta,  H.  (2020).  Integrated  Reporting  Impressions  And  Investment Decisions  Of  Indonesian  Individual  Investors  -  A  Preliminary  Research.  Journal  of Accounting and Business Studies, 5(1).
Faninda,  S.  dan  Setiawan,  A.  (2022).  Integrated  Report  dan  Keputusan  Investasi  Investor Individual. Bandung: Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan.
Graham, B., & Dodd, D. L. (2008). Security Analysis: Principles and Technique. New York: McGraw- Hill Companies.
Greenblatt, J. (2006). The little book that beats the market. Hoboken, N.J.: Wiley.
Greenblatt, J. (2010). The Little Books That Still Beats the Market. Hoboken: John Wiley & Sons.
Hongratanawong,  L.  dan  Kakinuma,  Y.  (2014). “Testing  the  Validity  of  the  Greenblatt’s  Magic Formula: Evidence from Thailand, Japan and US Stock Markets.” The Journal of American Business Review, Vol. 3, Number 1.
Kontan.co.id  (2021,  28  September).  “Jumlah  Investor  Pasar  Modal  Meningkat  Pesat  Selama Periode  Januari- Agustus  2021.”  https://investasi.kontan.co.id/news/jumlah -investor- pasar-modal-meningkat-pesat-selama-periode-januari-agustus-2021?page=1.  Diakses tanggal 25 Februari 2022.
Preet, S., Gulati, A., Gupta, A., Aggarwal, A. (2021). “BACK TEST ING MAGIC FORMULA ON INDIAN STOCK MARKETS: An Analysis of Magic Formula Strategy.” Paideuma Journal, Volume XIV, Issue 10.
Reilly, F. K., Brown, K. C., & Leeds, S. J. (2019). Investment Analysis and Portofolio Management. Singapore: Cengage.

## 132 | Bina Ekonomi
Statman, M. (2008). What is Behavioral Finance?. Handbook of Finance, vol. II, chap. 9, 79-84.
Thaler, R. H. (2015). Misbehaving: The Making of Behavioral Economics. New York: W. W. Norton & Company.
Urbanasia.com  (2021,  22  Maret).  “Pria  di  Jakarta  Bunuh  Diri  Diduga Depresi  Kalah  Investasi Saham.” https://www.urbanasia.com/pria-di-jakarta-bunuh-diri-diduga-depresi-kalah- investasi-saham-U27892. Diakses tanggal 19 Juni 2022.
Ye,  Y.  (2013).  “Application  of  the  Stock  Selection  Criteria  of  Three  Value  Investors,  Benjamin Graham, Peter Lynch, and Joel Greenblatt: A Case of Shanghai Stock Exchange from 2006 to 2011.” International Journal of Scientific and Research Publications, Volume 3, Issue 8.