Abstract

. This study attempts to find out how a method of Black Litterman in the formation of stock portfolios. This research was conducted on the basis of increasing the number of investors' funds in the capital market for certain stocks, showing that it increases positive sentiment on stock investments compared to other investments. The Black Litterman Model method is one of the options that can be used in the formation of portfolio. The Black Litterman model method is a method that formulates the existence of an element of return equilibrium and investor views in an investment. By using the Black Litterman Model, investors can take advantage of all available information as the basis for forming a maximum portfolio. The object of this research is Hang Seng (HSI) stock price data for the period 2017 – 2019. The research sample is 35 companies. The results of this study resulted in 10 stocks included in the Black Litterman model portfolio with the expected return on the portfolio (which consisted of 10 stocks with the Black Litterman model) of 0.062387. Where the highest proportion of returns given by Shenzhou International Group Holdings Limited (SEHK: 2313) is 23% and the expected return is 0.017933. While the lowest level is occupied by New World Development Company Limited (SEHK: 17) with a proportion of 1% and an expected return of 0.000687.

Dipenghujung tahun 2019 dunia dikejutkan dengan munculnya penyakit yang menyerang sistem pernafasan manusia yaitu corona virus disease 2019 atau biasa dikenal dengan Covid-19 atau virus corona. Corona virus merupakan penyakit yang pertama kali ditemukan pada Desember 2019 di Wuhan, Ibukota Provinsi Hubei China, dan sejak itu menyebar secara global, mengakibatkan pandemi virus corona [1]. Secara resmi pandemi virus corona (COVID-19) telah ditetepkan sebagai pandemi oleh Organisasi Kesahatan Dunia (WHO) pada 11 Maret 2020. Meskipun pandemi COVID-19 merupakan kejadian non ekonomi tetapi dengan hadirnya virus ini memiliki pengaruh yang sangat besar bagi perekonomian. Terutama pada perekonomian di pasar modal.

Pasar modal adalah tempat bertemunya antara pihak pencari dana dan penanam modal untuk melakukan transaksi. Transaksi yang dapat terjadi di pasar modal berupa transaksi jual beli efek (sekuritas) yang diukur jangka waktunya dari waktu ke waktu atas modal yang diperjual belikan [2]. Pasar modal memungkinkan para pemodal atau investor untuk memilih investasi berdasarkan preferensi risiko mereka [3]. Dalam melakukan investasi, investor atau pemodal pastinya tidak memahami dengan pasti berapa tingkat keuntungan atau return yang akan diperoleh dari investasi. Dalam keadaan itu, maka investor dikatakan sedang menghadapi risiko dalam investasi yang dilakukannya. Hal yang dapat dilakukan oleh investor adalah memperkirakan berapa keuntungan yang diperoleh dan seberapa jauh hasil yang didapatkan menyimpang dari hasil yang diharapkan [4]. Untuk meminimalkan risiko dapat dilakukan dengan diversifikasi dengan pembentukan portofolio [5].

Model Black Litterman merupakan model pembentukan portofolio yang menggunakan data equilibrium return yang dikombinasikan dengan opini dari investor sehingga terbentuklah opini baru. Dengan model ini investor akan diberikan keuntungan yang optimal melalui pemberian proporsi modal yang berbeda pada masing-masing saham portofolio. Dari kedua model yang diterapkan akan mendorong investor untuk memilih dan menjadikannya sebagai bahan pengambilan keputusan investasi yang tentunya memilki nilai return yang tinggi [6].

Dalam penelitian ini objek yang digunakan oleh peneliti adalah saham Hang Seng (HSI). Hang Seng (HSI) merupakan salah satu indeks pasar saham yang digunakan di Hong Kong dan China. Meskipun China memiliki bursa saham sendiri yaitu Shanghai Stock Exchange (SSE), namun karena ada batasan yang diterapkan oleh pemerintah di bursa tersebut, maka performa saham Hang Seng (HSI) lebih akurat dalam menggambarkan kondisi ekonomi China. Hang Seng adalah saham likuid dan memiliki kapitalisasi yang besar. Secara keseluruhan saham Hang Seng mewakili 50 (lima puluh) perusahaan dan dikelompokan menjadi 4 (empat) sektor yaitu commerce and industry, finance, utilities dan properties. Dengan adanya penjabaran diatas, mendorong peneliti untuk menguji penelitian mengenai Analisis Penilaian Expected Return Portofolio Sebagai Bahan Pertimbangan Investor dalam Memilih Investasi di Masa Pandemi (Pembentukan Portofolio Optimal Dengan Model Black Litterman pada Saham Hang Seng (HSI) Periode 2017-2019.

• PENDAHULUAN
• METODE PENELITIAN

Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif Deskriptif. Didalam penelitian ini menjelaskan kombinasi expected return dan views investor saham Hang Seng (HSI) dalam rangka pemilihan investasi di Bursa Efek Hong Kong melalui pembentukan portofolio optimal.

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu meliputi data harga saham awal (Proviuos price), harga saham penutup (closing price) dan suku bunga bank Hong Kong tiap perusahaan yang aktif dalam saham Hang Seng (HSI) serta data-data dan informasi lainnya yang berkaitan dengan materi penelitian.

Data yang diperoleh dari dokumen PT. Bursa Efek Indonesia periode 2017 - 2019 melalui Galeri Investasi dan Bursa Efek Indonesia di Fakultas Bisnis, Hukum dan Ilmu Sosial Universitas Muhammadiyah Sidoarjo.

• Jenis Penelitian
• Jenis Data dan Sumber Data
• Popolasi dan Sampel

Populasi dalam penelitian ini adalah semua saham Hang Seng (HIS) periode 2017 - 2019 di Bursa Efek Indonesia. Sampel dalam penelitian ini adalah ditentukan dengan menggunakan purposive sampling, dengan teknik tersebut terpilih 35 saham emiten yang selalu muncul dalam populasi saham Hang Seng (HIS) selama periode penelitian. Sebagai pertimbangan, berdasarkan kriteria pemilihan sampel saham saham Hang Seng (HIS) adalah sebagai berikut:

• Saham tersebut telah terdaftar dan diperdagangkan di Bursa Hongkong selama periode 2017-2019.
• Saham tersebut masuk dalam daftar saham Hang Seng (HSI) yang telah atau dapat bertahan dan selalu muncul selama periode 2017-2019 perdagangan di pasar Bursa Hongkong secara berturut-turut.
• Perusahaan tersebut memiliki data yang dibutuhkan secara lengkap meliputi indeks Hang Seng (HSI), closing price saham perbulan, dan suku bunga Bank Hongkong.
• Tidak terkena auto-reject diatas satu kali.

Model Black Litterman adalah model portofolio yang mengidentifikasi dua sumber informasi mengenai pembentukan expected return portofolio. Informasi pertama didapat dari expected return CAPM dimana pasar dianggap dalam keadaan ekuilibrium. Sedangkan informasi kedua diperoleh dari views investor. Kedua informasi ini, yaitu mengenai expected return model CAPM dengan views investor akan dikombinasikan untuk menentukan expected return berdasarkan tingkat keyakinan yang dimiliki investor terhadap suatu saham.

Return equilibrium yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai expected return yang telah dicapai dengan menggunakan model CAPM. Model CAPM menghubungkan expected return dengan risiko pada market dalam keadaan seimbang. Dimana nilai expected return model CAPM dipengaruhi oleh return pasar, return asset bebas risiko, dan risiko sistematis.

• Return Equilibrium
• Views Investor

Views investor adalah opini dari investor terkait dengan saham yang akan digunakan dengan mempertimbangkan keadaan pasar, perekonomian, politik dan sebagainya. Namun dalam penelitian ini penulis mempertimbangkan aspek ekonomi. Investor dapat menyatakan prediksinya mengenai return yang akan diperoleh untuk masing-masing saham pada masa mendatang dengan melihat plot pergerakan data harga dan data return masing-masing saham pada beberapa periode sebelumnya. Return prediksi yang dihitung oleh investor digunakan untuk melihat setelah dilakukan perhitungan dan analisa apakah terjadi kenaikan atau penurunan terhadap saham yang digunakan sebagai sampel penelitian. Terdapat dua views dari investor yang akan digunakan serta dikombinakan dengan return ekuilibrium untuk memperoleh return model Black Litterman, yaitu absolute views dan relative views.

Teknik analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan pendekatan model Black Litterman. Analisis pembentukan portofolio optimal dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut :

• Mengumpulkan data perusahaan yang masuk dalam saham Hang Seng (HSI) periode 2017-2019. Harga saham penutupan (closing price) bulanan, Indeks Hang Seng (HSI), suku bunga Bank Hongkong dengan keseluruhan data periode 2017-2019.
• Menentukan nilai return ekuilibrium. Return ekuilibrium ini adalah return yang sama dengan jumlah return yang didapatkan melalui model CAPM. Dimulai menghitung actual return, Expected Return, return market, expected return market, menghitung risk free rate, menghitung beta sampai menghitung expected return saham dengan menggunakan model CAPM. Pada expected return saham, hanya dipilih saham yang memberikan expected return positif sebagai saham kandidat dalam pembentukan portofolio karena jika saham yang bernilai negative dapat memberikan kerugian terhadap investor.

[7]

Dimana :

Rit = Tingkat Keuntungan (return) Saham

Pt = Harga saham individu akhir periode

Pt-1= Harga saham individu awal periode

[8]

Dimana :

E (Ri) = Tingkat keuntungan (return) yang diharapkan dari saham i

Rit = Tingkat keuntungan saham i pada periode i

N= Banyaknya periode pengamatan

[9]

Dimana:

= Indeks Harga Saham Hang Seng periode t

= Indeks Harga Saham Hang Seng periode t-1

[10]

Dimana:

= Expected Return Market

= Return Market

= Jumlah Periode

[11]

Dimana:

= tingkat suku bunga bebas risiko

= Jumlah Periode

Atau [12]

• Menghitung Actual return
• Menghitung Expected Return dari Actual Return E(Ri)
• Menghitung Return Market dan Expected Return Market
• Menghitung Risk Free rate
• Menghitung Beta
• Menghitung Expected Return Saham dengan menggunakan CAPM

[13]

Dimana:

= return harapan dari sekuritas ke-I yang mengandung risiko

= return bebas risiko

= return portofolio pasar yang diharapkan

= koefisien beta sekuritas

Matriks varian kovarian adalah matriks persegi yang memberikan kovarians antara setiap pasangan elemen yang diberikan vector acak. Setiap matriks varian kovarians adalah simetris dan semi pasti positif dan diagonal utamanya mengandung varians (yaitu kovarians setiap elemen dengan dirinya sendiri).

Secara intuitif, matriks varian kovarians menggeneralisasi gagasan varians ke beberapa dimensi. Sebagai contoh, varian dalam kumpulan titik acak dalam ruang dimensi tidak dapat dicirikan sepenuhnya oleh satu angka, begitu pula varians dalam ruang dua dimensi. Matriks ini berisi semua informasi yang diperlukan serta sebuha matiks 2 x 2 yang digunakan mengkarakterisasi dua dimensi.

Sedangkan opini atau pendapat investor mengenai suatu saham dapat diprediksi dengan view, diantranya:

View 1 :”saya yakin aset A akan memberikan return X%”.

View 2 :”saya yakin aset B akan memberikan return Y% melampaui C”.

Sehingga dari kedua views investor diatas dapat dibentuk Q sebagai view vecto..

Variansi dari masing-masing error dinyatakan ke dalam matriks baru . Diagonal yang terdapat dalam matriks menunjukkan kovarian yang terbentuk antar views. Sehingga dalam perhitungan akhir untuk mencapai expected return Black Litterman membutuhkan kontribusi penting dari matriks .

Sebelum menuju ke perhitugan akhir expected return, terlebih dahulu menghitung matriks koefisien P :

[14]

Dimana :

P = matriks k x n

k = views investor

n = banyaknya aset dalam portofolio

[15]

Dimana :

= matriks views dari return

= skala tingkat keyakinan dalam views (range antara 0-1)

Dengan bentuk matriksnya :

[16]

Dimana :

= expected return dari model Black Litterman

Ʈ = paramater yang ditentukan investor ()

= return ekuilibrium

P = matriks konektor viewS, yakni matriks k x k yang elemennya bergantung pada jenis views-nya. Matriks ini berbentuk matriks identitas ketika berjenis absolute view.

Ω = matriks yang berisi sisi diagonalnya berasal dari sisi diagonal matriks (P(τΣ)P’) dan bernilai 0 pada elemen lainnya

Q = vektor investor views terhadap saham yang berukuran k x l

[17]

Dimana:

= bobot asset menurut model Black Litterman

= risk averse

= expected return dari model Black Litterman

• Menghitung Tingkat Keyakinan Investor
• Menghitung Expected Return model Black Litterman
• Menentukan bobot model Black Litterman
• Penentuan Expected Return Portofolio model Black Litterman

[18]

Dimana:

= bobot asset menurut model Black Litterman

= expected return dari model Black Litterman

Tingkat actual return atau keuntungan masing-masing saham berspekulasi tergantung pada naik turunnya harga dan besarnya pembagian dividen untuk tiap bulannya. Tingkat Keuntungan saham yang bertanda positif berarti saham tersebut dapat memberikan keuntungan bagi pemilik saham, sedangkan yang bertanda negatif akan memberikan kerugian yang disebabkan oleh turunnya harga saham. Keuntungan dari saham – saham berkolerasi karena adanya reaksi umum terhadap perubahan – perubahan nilai pasar.

Tabel 1 Tingkat Actual Return Saham Tahun 2017-2019

Sumber : Data diolah Peneliti

Dari tabel diatas dapat kita ketahui dalam 3 periode tersebut perusahaan yang memiliki nilai rata – rata tingkat keuntungan masing – masing saham atau actual return yang bernilai negatif yaitu 13 perusahaan sedangan 22 saham lainnya menunjukan nilai positif. Saham yang bernilai positif lah yang nantinya digunakan dalam pembentukan portofolio optimal Model Black Litterman.

Pada Situasi ketidakpastian, investor tidak dapat mengetahui secara pasti tingkat keuntungan yang akan diperoleh. Ketidakpastian tersebut diukur dengan penyebaran tingkat keuntungan disekitar nilai tingkat keuntungan yang diharapkan. Dalam hal ini E(Ri) adalah tingkat keuntungan yang diharapkan merupakan rata – rata dari keuntungan saham mulai 3 periode yakni periode 2015 – 2017. Langkah kedua yaitu dengan menghitung tingkat keuntungan yang diharapkan dari masing – masing saham ditunjukan dalam tabel 2 :

Tabel 2 Tingkat Keutungan yang Diharapkan dari Actual Return Tahun 2017-2019

Sumber : Data diolah Peneliti

Return Pasar atau Market memberikan gambaran informasi kepada para investor mengenai tingkat pengembalian investasi dalam bentuk saham, tetapi untuk seluruh jenis perusahaan, baik perusahaan yang bergerak dibidang produksi, barang konsumsi, produksi minyak dan gas bumi, retail, jasa, keuangan dan perbankan, dan lainnya. Artinya, Return Market atau Pasar membikan gambaran keseluruhan terhadap tingkat pengembalian investasi saham pada perusahaan-perusahaan. Informasi yang diperoleh dari Return Pasar adalah informasi keseluruhan atau global. Dalam penelitian ini Indeks yang digunakan yaitu Indeks Hang Seng (HSI). Hasil perhitungan pengembalian pasar (Rm) dan expected return market E(Rm) dalam Indeks Hang Seng (HSI) dapat dilihat pada tabel di bawah ini.

Tabel 3 Nilai Expected Return Market [E(Rm)]

Sumber : Data diolah Peneliti

Tingkat suku bunga bank merupakan salah satu indikator yang dapat mempengaruhi keputusan investor dalam melakukan investasi yang pada akhirnya akan mempengaruhi tingkat pertumbuhan ekonomi. Selain itu tingkat suku bunga juga akan mempengaruhi pengambilan keputusan pemilik modal, apakah ia akan berinvestasi pada real asset ataukah pada financial asset.

Suku bunga yang digunakan untuk menghitung tingkat pengembalian aktiva bebas risiko. Suku bunga yang digunakan dalam penelitian ini adalah Suku Bunga Bank Hong Kong bulanan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

Tabel 4 Nilai Risk Free Rate (Rf)

Sumber : Data diolah Peneliti

Beta dapat didefinisikan sebagai pengukur votalitas return suatu sekuritas atau return portofolio terhadap return pasar. Beta sekuritas ke-I mengukur votalitas return sekuritas ke-I dengan return pasar. Sedangkan menurut Hartono (2017) Beta adalah pengukur risiko sistematik dari suatu sekuritass atau portofolio relative terhadap risiko pasar. Hasil perhitungan Beta saham yang termasuk dalam Hang Seng (HSI) dan dijadikan sampel penelitian adalah sebagai berikut.

Tabel 5 Daftar Risiko Sistematis Saham (βᵢ) pada Indeks Hang Seng (HSI) Periode 2017-2019

Sumber : Data diolah Peneliti

Melihat pada posisi Indeks Hang Seng (HSI), saham Country Garden Holdings Company Limited memiliki beta tetinggi sebesar 1,7259 dengan menggunakan proksi Hang Seng (HSI) sebagai proksi return market. Hal ini dapat diartikan apabila return market meningkat satu satuan, maka pada saham Country Garden Holdings Company Limited akan ada peningkatan return sebesar 1,7259 satuan.

Namun, jika nilai beta lebih dari satu (𝛽𝑖 > 1) berarti risiko sistematis saham lebih besar dibandingkan dengan risiko sistematis pasar. Beta kurang dari 1 (𝛽𝑖 < 1) menandakan risiko sistematis saham lebih kecil dibandingkan risiko sistematis pasar, sedangkan beta bernilai sama dengan satu (𝛽𝑖 = 1) maka risiko sistematis saham akan sama dengan risiko sistematis pasar.

Tingkat excpected return [E(Ri)] merupakan besaran pengembalian yang diharapkan oleh investor dari hasil investasi saham yang dilakukan. Model CAPM dapat digunakan untuk menghitung tingkat excpected return dengan menggunakan nilai excpected return market [E(Rm)], variable tingkat risk free rate (Rf), dan risiko sistematis atau Beta dari setiap saham. Dimana hasil dari Expected return CAPM atau return equilibrium dijadikan sebagai salah satu informasi yang digunakan dalam pembentukan portofolio optimal menggunakan Model Black Litterman. Hasil perhitungan tingkat excpected return dari 22 saham dari Indeks Hang Seng (HSI) periode 2017-2019 dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 6 Daftar Tingkat [E(Ri)] Model CAPM Periode 2017-2019

Sumber : Data diolah Peneliti

Model Black Litterman mengkombinasikan dua aspek informasi yang berbeda diantaranya views investor dan return ekuilibrium yang dicapai melalui CAPM, yang selanjutnya akan menghasilkan return portofolio yang baru.

Setelah Return yang dicapai melalui CAPM diperoleh, langkah selanjutnya dengan membentuk matriks Varian Kovarian. Dibentuknya matriks varian kovarian, yang akan dijadikan dasar membantu membangun views investor terhadap masing-masing asset. Hasil Matriks Varian Kovarian dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 7 Daftar Matriks Varian Kovarian Periode 2017-2019

Sumber : Data diolah Peneliti

• Tingkat Actual Return Saham Periode 2017-2019
• Tingkat Keuntungan yang Diharapkan dari Actual Return Periode 2017-2019
• Harga Saham Penutupan Saham Indeks Pasar
• Suku Bunga Bank Hong Kong
• Hasil Analisis Risiko Sistematis Masing-masing Saham Individu ( βᵢ )
• Hasil Analisis Tingkat Expected Return [E(Ri)] atau Return Equilibrium CAPM
• Matriks Varian Kovarians
• Investor Views

Langkah selanjutnya adalah menentukan pandangan investor untuk masing-masing saham dengan pandangan Relative. Nilai views investor ditentukan oleh pandangan investor. Dikarenakan dalam views investor terhadap masing-masing asset terpilih masih mengandung ketidakpastian, sehingga harus diukur dengan confidence level. Views investor dibentuk dengan bantuan data sebagai berikut.

Tabel 8 Selisih Actual Returnn Terakhir dan sebelumnya

Sumber : Data diolah Peneliti

Hasil dari selisih return diatas digunakan untuk membentuk views absolute maupun views relative. Berikut adalah views relative dan views absolute yang terbentuk.

• Pandangan 1 : SEHK : 2 memberikan return 0,02%
• Pandangan 2 : SEHK : 3 memberikan return 0.04%
• Pandangan 3 : SEHK : 5 memberikan return 0.07%
• Pandangan 4 : SEHK : 11 memberikan return 0.03%
• Pandangan 5 : SEHK : 12 memberikan return 0.06%
• Pandangan 6 : SEHK : 17 memberikan return 0.05% lebih besar dari pada SEHK : 16
• Pandangan 7 : SEHK : 101 memberikan return 0.14%
• Pandangan 8 : SEHK : 669 memberikan return 0.06% lebih besar dari pada SEHK : 175
• Pandangan 9 : SEHK : 388 memberikan return 0.14%
• Pandangan 10 : SEHK : 700 memberikan return 0,10%
• Pandangan 11 : SEHK : 939 memberikan return 0.09%
• Pandangan 12 : SEHK : 1044 memberikan return 0.13%
• Pandangan 13 : SEHK : 1299 memberikan return 0.11% lebih besar dari pada SEHK : 1093
• Pandangan 14 : SEHK : 1099 memberikan return 0.03%
• Pandangan 15 : SEHK : 1177 memberikan return0.22%
• Pandangan 16 : SEHK : 2007 memberikan return 0.15%
• Pandangan 17 : SEHK : 2313 memberikan return 0.15%
• Pandangan 18 : SEHK : 3328 memberikan return 0.09% lebih besar dari SEHK : 2388

Views 1,2,3,4,5, 7, 9, 10,11,12,14, 15,16, 17 merupakan views absolute yang dibentuk dari saham SEHK : 2, SEHK : 3, SEHK : 5, SEHK : 11, SEHK : 12, SEHK : 101, SEHK : 388, SEHK : 700, SEHK : 939, SEHK : 1044, SEHK : 1109, SEHK : 1177, SEHK : 2007, dan SEHK : 2313. Sedangkan views 6,8,13,18 merupakan views relative yang terbentuk dari saham SEHK : 16 dan SEHK : 17, SEHK : 175 dan SEHK : 669, SEHK : 1093 dan SEHK : 1299, SEHK : 2388 dan SEHK : 3328. Sehingga views investor diatas dinyatakan dalam matriks Q

Berdasarkan views yang telah diberikan oleh investor, selanjutnya akan terbentuk suatu Matriks Konektor (P). Matriks tersebut (link matriks) juga akan dimasukkan ke dalam formula Black Litterman.

Kolom dalam link matriks menjelaskan tentang aset, dan baris menjelaskan tentang Views investor. Saham yang memberikan return lebih dari saham yang lain (outperforming) akan dinyatakan dalam nilai positif. Sedangkan saham yang underperforming akan diberikan nilai negatif.

Omega merupakan matriks diagonal yang mengekspresikan tingkat kepercayaan investor (level of confidence) terhadap setiap pandangan views yang dilakukan oleh investor terhadap harga saham sebuah perusahaan. Tingkat keyakinan ini merupakan vector error yang menandakan bahwa pandangan investor masih belum pasti dan diasumsikan berdistribusi normal.

Ketidakpastian views dapat diukur dari (tingkat keyakinan) confidence level tertentu. Confidence level tertentu terletak pada interval 0% sampai 100%.

Tabel 9 Daftar Investor Views Periode 2017-2019

Sumber : Data diolah Peneliti

Nilai Harapan return Black Litterman dapat dihitung setelah informasi return keseimbangan CAPM dan return investor terpenuhi.

Tabel 10 Daftar Expected Return Black Litterman Periode 2017-2019

Sumber : Data diolah Peneliti

Menghitung besarnya proporsi dana (Wi) dilakukan dengan menghitung skala tertimbang (Z) terlebih dahulu.

Proporsi saham yang bernilai negatif dalam portofolio dapat menyebabkan kerugian investasi, sehingga harus mengeluarkan saham-saham berproporsi negatif yang kemudian dibentuk portofolio baru. Dalam penelitian ini, Saham yang berproporsi negatif antara lain saham SEHK: 11, SEHK: 16, SEHK: 101, SEHK: 175, SEHK: 388, SEHK: 669, SEHK: 700, SEHK: 939, SEHK: 1044, SEHK: 1093, SEHK: 2007, SEHK: 2388. Sehingga terbentuklah portofolio baru dengan 12 Saham penyusunnya, bobot dari masing-masing aset antara lain.

Tabel 11 Daftar Wi Black Litterman Periode 2017-2019

Sumber : Data diolah Peneliti

Perhitungan bobot atau proporsi dana masing-masing saham dipengaruhi oleh nilai kovarian dan nilai harapan return Black Litterman. Berdasarkan perhitungan Proporsi dana di atas dapat diketahui bahwa saham-saham penyusun portofolio optimal terdiri dari saham SEHK: 2, SEHK: 3, SEHK: 5, SEHK: 12, SEHK: 17, SEHK: 175, SEHK: 1109, SEHK: 1177, SEHK: 1299, SEHK: 2313, SEHK: 3328.

• Tingkat Keyakinan Investor (Omega)
• Expected Return dan Skala Tertimbang (Z) Black Litterman
• Hasil Analisis Perhitungan Proporsi Dana (Wi) Black Litterman.
• Hasil Analisis Perhitungan Expected Return Portofolio [E(Rp)] Black Litterman

Rata-rata tertimbang return ekspektasi untuk tiap-tiap sekuritas tuggal di dalam portofolio disebut dengan Return Ekspektasi portofolio

Tabel 12 Daftar Expected Return Portofolio Black Litterman Periode 2017-2019

Sumber : Data diolah Peneliti

Dari tabel di atas, maka dapat diketahui besar tingkat expected return portofolio (yang terdiri dari 10 saham dengan Model Black Litterman) adalah sebesar0,05321. Diharapkan besarnya tingkat expected return portofolio yang ditanggung ini dapat menambah lagi informasi tentang performa atau analisis portofolio yang dihasilkan di dalam penelitian ini.

Penentuan pembentukan portofolio optimal dengan menggunakan model Black Litterman mengidentifikasi dua sumber informasi mengenai pembentukan expected return portofolio. Informasi pertama didapat dari expected return CAPM dimana pasar dianggap dalam keadaan ekuilibrium. Sedangkan informasi kedua diperoleh dari views investor. Kedua informasi ini, yaitu mengenai expected return model CAPM dengan views investor akan dikombinasikan untuk menentukan expected return berdasarkan tingkat keyakinan yang dimiliki investor terhadap suatu saham.

Berdasarkan perhitungan dari 22 saham Indeks Hang Seng (HSI) yang memiliki expected return positive serta mengkombinasikannya dengan 18 views investor yang dibentuk, diperoleh 10 saham Indeks Hang Seng (HSI) yang dibentuk menggunakan model Black Litterman.. Saham yang memenuhi kriteria pembentukan portofolio optimal model Black Litterman diantaranya adalah SEHK : 2 (CLP Holdings Limited), SEHK : 3 (The Hong Kong and China Gas Company Limited), SEHK : 5 (HSBC Holdings pls Limited), SEHK : 12 (Henderson Land Development Company Limited), SEHK : 17 (New World Development Company Limited), SEHK : 1109 (China Resource Land Limited), SEHK : 1177 (Sino Biopharmaceutical Limited), SEHK : 1299 (AIA Group Limited), SEHK : 2313 (Shenzhou International Group Holdings Limited), SEHK : 3328 (Bank of Communication Company Limited). Dimana dapat diketahui besar tingkat expected return portofolio (yang terdiri dari 10 saham dengan Model Black Litterman) adalah sebesar0,062387. Dimana proporsi pengembalian return tertinggi diberikan oleh Shenzhou International Group Holdings Limited (SEHK : 2313) dengan proporsi 23% dan expected return sebesar 0.017933. sedangkan tingkat penegmbalian terendah ditempati oleh New World Development Company Limited (SEHK : 17) dengan proporsi 1% dan expected return sebesar 0.000687.

Berdasarkan hasil yang telah didapatkan dari penelitian ini, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

• Terdapat 10 saham yang terpilih dengan model Black Litterman, Saham yang memenuhi kriteria pembentukan portofolio optimal model Black Litterman .
• Portofolio optimal dengan tingkat pengembalian return tertinggi diberikan oleh Shenzhou International Group Holdings Limited. Sedangkan tingkat penegmbalian terendah ditempati oleh New World Development Company Limited.

Keterbatasan penelitian ini adalah :

• Pada penelitian ini hanya terbatas pada penentuan portofolio optimal saham – saham perusahaan yang masuk dalam Indeks Hang Seng (HSI).
• Kurangnya literatur-literatur pendukung yang dapat diperoleh penulis mengenai pembentukan portofolio Model Black Litterman yang mengunakan Objek Indeks Hang Seng (HSI).
• Penetuan views investor sebagai salah satu infomasi pembentuk return Model Black Litterman hanya memperhatikan aspek ekonomi.

Saran bagi perusahaan untuk manajer perusahaan sebaiknya aktif mencari proyek – proyek investasi jangka panjang. Saran bagi investor apabila akan melakukan investasi, khususnya investasi jangka panjang sebaiknya mempertimbangkan untuk memilih saham – saham optimal yang telah terpilih tersebut dengan besar proporsi yang telah ada. Dalam melakukan analisis investasi, investor harus melakukan pemilihan kinerja diharapkan terus menerus memantau perkembangan dari saham – saham tersebut karena saham tersebut tidak bersifat optimal selamanya. Tidak optimalnya saham – saham ini bisa disebabkan oleh perubahan – perubahan kondisi perekonomian yang dapat mempengaruhi perubahan terhadap saham tersebut. Dalam kondisi perekonomian ini pemerintah juga ikut andil untuk mempu menjamin stabilitas ekonomi dan politik serta lainnya. Sehingga kepercayaan investor terhadap pasar modal sebagai wahana aliternatif dalam berinvestasi semakin tinggi.

• Ibu saya yang telah memberikan dukungan berupa do’a, materil, dan kasih sayang sehingga saya semangat untuk menyelesaikan penelitian ini.
• Sahabat – sahabat saya yang telah memberikan dukungan berupa doa dan semangat yang luar biasa sehingga saya dapat menyelesaikan penelitian ini.

References

1. E. Supriatna, “Wabah Corona Virus Disease (Covid 19) Dalam Pandangan Islam,” SALAM J. Sos. dan Budaya Syar-i, vol. 7, no. 6, 2020, doi: 10.15408/sjsbs.v7i6.15247.
2. M. P. Tampubolon, Manajemen Keuangan, Konseptual, Problem & Studi Kasus. Bogor: Ghalia Indonesia, 2005.
3. E. Tandelilin, Pasar Modal Manajemen Portofolio & Investasi. Yogyakarta: PT Kanisius, 2017.
4. J. Hartono, Teori Portofolio dan Analisis Investasi, Kesebelas. Yogyakarta: BPFE, 2017.
5. S. Husnan, Dasar-Dasar Teori Portofolio & Analisis Sekuritas, Kelima. Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015.
6. A. Prahutama and Sugito, “Estimasi Portofolio Menggunakan Model Black- Litterman Pada Data Harga Saham Di Jakarta Islamic Index Periode 2009-2013,” J. Stat., vol. 1, no. 3, pp. 1–5, 2015.
7. J. Hartono, “Teori Portofolio dan Analisis Investasi,” Kesepuluh., Yogyakarta: BPFE, 2015.
8. J. Hartono, “Teori Portofolio dan Analisis Investasi,” Kesembilan., Yogyakarta: BPFE, 2014.
9. J. Hartono, “Teori Portofolio dan Analisis Investasi,” Kedelapan., Yogyakarta: BPFE, 2013.
10. J. Hartono, “Teori Portofolio dan Analisis Investasi,” Ketujuh., Yogyakarta: BPFE, 2010.
11. S. Husnan, “Dasar-Dasar Teori Portofolio & Analisis Sekuritas,” Keempat., Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2005.
12. J. Hartono, “Teori Portofolio dan Analisis Investasi,” Keenam., Yogyakarta: BPFE, 2009.
13. J. Hartono, “Teori Portofolio dan Analisis Investasi,” Kelima., Yogyakarta: BPFE, 2007.
14. A. Rencher, “Methods of Multivariate Analysis,” John wiley Sons, Inc., 2002.
15. M. Pudjiani, Y. Syaukat, and T. Irawan, “Optimum Portfolio Analysis of Black-Litterman Model in The Indonesian Stock Exchange on Consumer Goods Industrial Sector,” The Winners, vol. 21, no. 1, p. 27, 2020, doi: 10.21512/tw.v21i1.5954.
16. T. Idzorek, “A step-by-step guide to the Black-Litterman model: Incorporating user-specified confidence levels,” Forecast. Expect. Returns Financ. Mark., pp. 17–38, 2005, doi: 10.1016/B978-075068321-0.50003-0.
17. E. . Walpole, “Pengantar Statistika,” Jakarta: PT. Gramedia Utama, 1992.
18. A. V. D. K. Ratri, “Analisis Portofolio Optimum Saham Syariah Dengan Model Black Litterman,” J. Fourier, vol. 4, no. 1, p. 31, 2015, doi: 10.14421/fourier.2015.41.31-42.