Michael Krismeidyan Topowijono Nila Firdausi Nuzula Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Michael Krismeidyan Topowijono Nila Firdausi Nuzula Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang"

Transkripsi

1 PENENTUAN PORTOFOLIO SAHAM YANG OPTIMAL DENGAN SINGLE INDEX MODEL SEBAGAI SALAH SATU ALAT PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI SAHAM (Studi pada Perusahaa yag Terdaftar di BEI periode ) Michael Krismeidya Topowijoo Nila Firdausi Nuzula Fakultas Ilmu Admiistrasi Uiversitas Brawijaya Malag Abstract This research was motivated by the developmet of capital market that has become a attractive istrumet to seek ad gai profits. I the ivestmet activities, ivestors are ofte exposed to risks or ucertaities. Therefore, they must create efforts ad form portofolio to miimize ad elimiate the risks. This research aims to examie the stocks performace of compaies that are listed i the Idoesia Stock Exchage (IDX), ad idetify which stocks that make up a optimum portfolio. The result shows that amog 19 compaies used as samples, there are seve compaies that shape a optimum portfolio. Seve compaies ad the proportio are PT. Selamat Sempura, Tbk (19,3%), PT. Uilever Idoesia, Tbk (35,05%), PT. Surya Citra Media, Tbk (4,85%), PT. Pai Sekuritas, Tbk (4,04%), PT. Darya-Varia Laboratoria, Tbk (4%), PT. Astra Graphia, Tbk (6,91%), PT. AKR Corporido, Tbk (5,83%). The portfolio provides the expected retur portfolio 3.63% ad cotai the risk portfolio 0.09%. Keyword: Optimal Portfolio, Sigle Idex Model Abstrak Peelitia ii dilatarbelakagi oleh perkembaga pasar modal saat ii secara tidak lagsug mearik miat masyarakat utuk mejadika ivestasi saham sebagai salah satu alteratif gua memperoleh keutuga. Dalam berivestasi para ivestor serig kali dihadapka pada risiko atau ketidakpastia. Upaya yag dapat dilakuka oleh ivestor dalam memiimalka risiko tersebut adalah berivestasi dega membetuk portofolio, sehigga besarya risiko dapat dielimiir. Peelitia ii bertujua utuk megetahui kierja saham perusahaa yag tercatat di BEI da megidetifikasi saham-saham maakah yag membetuk portofolio optimal. Hasil peelitia meujukka bahwa dari 19 perusahaa yag dijadika sampel, terdapat tujuh perusahaa pembetuk portofolio optimal. Ketujuh perusahaa tersebut adalah PT. Selamat Sempura, Tbk, PT. Uilever Idoesia, Tbk, PT. Surya Citra Media, Tbk, PT. Pai Sekuritas, Tbk, PT. Darya-Varia Laboratoria, Tbk, PT. Astra Graphia, Tbk, PT. AKR Corporido, Tbk dega proporsi daa masig-masig sebesar 35,05%, 19,3%, 4,85%, 4,04%, 4%, 6,91%, da 5,83%. Portofolio yag terbetuk dari tujuh saham tersebut memberika expected retur portofolio sebesar 3,63% da megadug risiko portofolio sebesar 0,09%. Kata kuci: Portofolio Optimal, Sigle Idex Model PENDAHULUAN Perkembaga pasar modal saat ii secara tidak lagsug mearik miat masyarakat utuk mejadika ivestasi saham sebagai salah satu alteratif gua memperoleh keutuga. Secara umum ivestasi dikeal sebagai kegiata pegalokasia sejumlah modal ke dalam sebuah usaha tertetu utuk medapatka keutuga di masa yag aka datag. Kegiata ivestasi pada umumya dapat dibedaka mejadi dua betuk, yaitu dega megivestasika sejumlah daa dalam betuk aset riil (real asset) maupu dalam Jural Admiistrasi Bisis (JAB) Vol. 17 No. 1 Desember 014 1

2 betuk aset fiasial (fiacial assets). Ivestasi aset riil adalah ivestasi dalam betuk aktiva berwujud fisik, sedagka ivestasi fiasial adalah ivestasi dalam betuk surat berharga/sekuritas. Ivestor dapat melakuka kegiata ivestasi dalam betuk surat berharga/sekuritas melalui pasar uag da pasar modal, aka tetapi ivestasi di pasar modal cederug lebih dimiati oleh para ivestor karea jagka waktu peaama ivestasiya lebih pajag. Pasar modal yag dikeal di Idoesia adalah Bursa Efek Idoesia (BEI). Saham merupaka salah satu istrume ivestasi yag memberika keutuga bagi ivestor, yaitu melalui divide da capital gai. Keputusa berivestasi pada saham buka berarti tapa risiko, melaika para ivestor dihadapka pada ketidakpastia (risiko) da tigkat pegembalia (retur). Kedua hal tersebut merupaka faktor petig dalam mempegaruhi keputusa ivestasi. Adaya asumsi bahwa ivestasi yag memiliki tigkat pegembalia (retur) tiggi megadug risiko yag tiggi pula, membuat para ivestor berupaya utuk mejaga agar risiko yag dihadapi tetap sebadig dega tigkat pegembalia (retur) yag diharapka. Upaya yag dapat dilakuka oleh ivestor dalam memiimalka risiko yaitu berivestasi dega membetuk portofolio. Dalam membetuk portofolio, ivestor yag rasioal aka memilih portofolio yag optimal. Terdapat dua pedekata yag dapat diguaka dalam pembetuka portofolio optimal, yaitu dega megguaka pedekata Markowitz da Sigle Idex Model (Model Ideks Tuggal). Pedekata Markowitz pertama kali dikemukaka oleh Hary Markowitz pada tahu 195. Model Markowitz didasarka atas pedekata mea (rata-rata) da variace (varia), dimaa mea merupaka pegukura dari tigkat pegembalia da variace merupaka pegukura tigkat risiko. Pedekata kedua yaitu Sigle Idex Model yag dikemukaka oleh William Sharpe pada tahu Sigle Idex Model didasarka pada pegamata bahwa harga dari suatu sekuritas berfluktuasi searah dega ideks pasar. Dalam pembetuka portofolio dega megguaka Sigle Idex Model dapat juga dilakuka peyeleksia atas saham-saham yag aka dimasukka ke dalam portofolio optimal, yaitu dega membadigka excess retur to beta (ERB) dega cut off poit (C*) dimaa cut off poit diguaka sebagai batasaya. ERB merupaka rasio atara exess retur (selisih retur ekspektasi dega retur aktiva bebas risiko) dega beta. Aktiva bebas risiko yag diguaka dalam hal ii adalah Sertifikat Bak Idoesia (SBI). Bursa Efek Idoesia mecatat higga Maret 013 terdapat 464 perusahaa yag terdaftar da terbagi pada 9 sektor perusahaa. Bayakya perusahaa yag terdaftar di Bursa Efek Idoesia (BEI) mejadika semaki bayak pula kemugkia portofolio yag dapat dibetuk. Berdasarka hal tersebut, maka objek peelitia yag dipilih oleh peeliti adalah perusahaa yag terdaftar di BEI da yag membagika divideya secara ruti sepajag periode Pembagia divide mejadi salah satu pertimbaga bagi ivestor dalam melakuka ivestasi seperti halya dalam kosep divided sigalig theory. Berdasarka dari uraia tersebut, peeliti memilih judul Peetua Portofolio Saham yag Optimal degasigle Idex Model Sebagai Salah Satu Alat Pegambila Keputusa Ivestasi Saham (Studi Pada Perusahaa yag terdaftar di BEI Periode ). KAJIAN PUSTAKA Ivestasi Meurut Suariyah (006:4) ivestasi adalah peaama modal utuk satu atau lebih aktiva yag dimiliki da biasaya berjagka waktu lama dega harapa medapatka keutuga dimasamasa yag aka datag. Meurut PSAK Nomor 13 dalam Stadar Akutasi Keuaga per 1 Oktober 004, ivestasi adalah suatu aset yag diguaka perusahaa utuk pertumbuha kekayaa (accretio of wealth) melalui distribusi hasil ivestasi (seperti buga, royalti, divide, da uag sewa), utuk apresiasi ilai ivestasi, atau mafaat lai bagi perusahaa yag berivestasi seperti mafaat yag diperoleh melalui hubuga perdagaga. Tigkat Pegembalia (Retur) Ivestasi Meurut Tadelili (010:10) Retur merupaka salah satu faktor yag memotivasi ivestor berivestasi da juga merupaka imbala atas keberaia ivestor meaggug risiko atas ivestasi yag dilakuka. a. Retur realisasi (R i ) Retur realisasi merupaka pegembalia (retur) yag telah terjadi. Perhituga retur Jural Admiistrasi Bisis (JAB) Vol. 17 No. 1 Desember 014

3 realisasi diperoleh dega megguaka data historis. b. Retur ekspektasi (E(R i )) Retur ekspektasi (expected retur) merupaka retur yag diguaka utuk pegembalia keputusa ivestasi. Dibadig dega retur historis, retur ii juga petig karea retur ekspektasi adalah retur yag diharapka dari ivestasi yag aka dilkuka. Risiko Ivestasi Risiko adalah suatu objek yag memiliki ukura kuatitas da dapat diketahui tigkat probabilitas kejadiaya serta memiliki data pedukug megeai kemugkia kejadiaya. Dalam koteks maajeme ivestasi risiko merupaka besarya peyimpaga atara tigkat pegembalia yag diharapka (expected retur) dega tigkat pegembalia yag dicapai secara yata (Halim, 001:38). Terdapat dua jeis risiko dalam ivestasi yaitu risiko tidak sistematis da risiko sistematis. Portofolio Portofolio merupaka kombiasi atau gabuga atau sekumpula aset, baik berupa aset riil maupu aset fiasial yag dimiliki oleh ivestor. Hakikat pembetuka portofolio adalah utuk meguragi risiko dega jala diversifikasi, yaitu megalokasika sejumlah daa pada berbagai alteratif ivestasi yag berkorelasi egatif (Halim, 001:50). Aalisis Portofolio dega Sigle Idex Model Sigle Idex Model merupaka aalisis portofolio yag dikembagka oleh William Sharpe pada tahu Model ii merupaka peyederhaaa dari teori Markowitz yag memperkecil iput aalisis teori portofolio da mereduksi jumlah variabel yag perlu ditaksir, disampig itu model ii juga dapat diguaka utuk meghitug retur ekspektasi da risiko portofolio. Sigle Idex Model megguaka asumsi-asumsi yag merupaka karakteristik model ii sehigga mejadi berbeda dega model-model yag laiya. Asumsi-asumsi tersebut yaitu (Hartoo, 010: ): 1) Kesalaha residu dari sekuritas ke-i tidak berkovari (berkorelasi) dega kesalaha residu sekuritas ke-j atau e i tidak berkovari (berkorelasi) dega e j utuk semua ilai dari i da j. Secara matematis dapat ditulis: E(e i. e j ) = 0 Retur ideks pasar (R M ) da kesalaha residu utuk tiap-tiap sekuritas (e i ) merupaka variabel-variabel acak. Oleh karea itu, diasumsika bahwa e i tidak berkovari (berkorelasi) dega retur ideks pasar (R M ). Secara matematis dapat diyataka dega : E(e i. [R M E(R M )]) = 0 Asumsi-asumsi dari model ideks tuggal mempuyai implikasi bahwa sekuritassekuritas bergerak bersama-sama buka karea efek diluar pasar melaika karea mempuyai hubuga yag umum terhadap ideks pasar. ) Varia retur sekuritas Sigle Idex Model Varia retur sekuritas berdasarka Sigle Idex Model merupaka substitusi dari risiko (varia retur) sekuritas yag dihitug berdasarka model ii terdiri dari dua bagia yaitu risiko yag berhubuga dega pasar (market related risk) yaitu β i.σ m da risiko uik masig-masig perubaha (uique risk) yaitu σ ei. Secara matematis dirumuska dega: σ i = β i σ M + σ ei Keteraga : σ i : Varia retur sekuritas berdasarka sigle idex model β : Beta sekuritas σ M : Varia pasar σ ei : Risiko tidak sistematis (Sumber: Hartoo, 010:346) METODE Jeis Peelitia Jeis peelitia yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif. Lokasi Peelitia Peelitia ii dilakuka di Pojok Bursa Efek Idoesia (Pojok BEI) Fakultas Ekoomi da Bisis Uiversitas Brawijaya Malag yag beralamat di Jl. MT. Haryoo No. 165 Malag. Sumber Data Peelitia ii megguaka sumber data berupa data sekuder. Jeis data yag diguaka meliputi: 1. Data harga saham bulaa. Jural Admiistrasi Bisis (JAB) Vol. 17 No. 1 Desember 014 3

4 . Data pembayara divide. 3. Data ideks harga saham gabuga. 4. Data suku buga SBI bulaa. Populasi Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh saham idividual perusahaa yag terdaftar di Bursa Efek Idoesia (BEI) selama periode 011 sampai dega 013 yaitu sebayak 485 perusahaa. Sampel Tekik pegambila sampel dalam peelitia ii adalah purposive samplig. Berdasarka kriteria yag telah ditetapka diperoleh 19 perusahaa yag terdaftar di BEI da aka dijadika sampel dalam peelitia ii. Perusahaa yag mejadi sampel dalam peelitia ii adalag sebagai berikut: 1. Astra Agro Lestari, Tbk (AALI). AKR Corporido, Tbk (AKRA) 3. Astra-Graphia, Tbk (ASGR) 4. Astra Iteratioal, Tbk (ASII) 5. Astra Otoparts, Tbk (AUTO) 6. Bak Cetral Asia, Tbk (BBCA) 7. Darya-Varia Laboratoria, Tbk (DVLA) 8. Vale Idoesia,Tbk (INCO) 9. Idosprig, Tbk (INDS) 10. Ido Tambagraya Megah, Tbk (ITMG) 11. Pai Sekuritas, Tbk (PANS) 1. Surya Citra Media, Tbk (SCMA) 13. Holcim Idoesia, Tbk (SMCB) 14. Selamat Sempura, Tbk (SMSM) 15. Tuas Baru Lampug, Tbk (TBLA) 16. Surya Toto Idoesia, Tbk (TOTO) 17. Tuas Ridea, Tbk (TURI) 18. Uited Tractor, Tbk (UNTR) 19. Uilever Idoesia, Tbk (UNVR) Variabel da Pegukura 1. Retur realisasi saham (R i ) R i adalah retur realisasi masig-masig saham atau tigkat pegembalia yag telah terjadi da dihitug berdasarka data historis. R i = P t P t 1 + D t P t 1 (Sumber: Hartoo, 010:07). Expected retur E(R i ) Expected retur atau tigkat pegembalia yag diharapka dihitug dari rata-rata retur realisasi saham dibagi dega jumlah periode pegamata. E(R i ) = R i (Sumber: Husa, 001:51) 3. Retur pasar (R M ) Retur pasar adalah tigkat pegembalia yag diperoleh dari ivestasi pada seluruh saham yag terdaftar di bursa. R M = IHSG t IHSG t 1 IHSG t 1 (Sumber: Hartoo, 010:340) 4. Expected retur pasar E(R M ) Expected retur pasar atau tigkat pegembalia yag diharapka dari retur pasar dihitug dari rata-rata retur pasar dibagi dega jumlah periode pegamata. E(R M ) = R M (Sumber: Husa, 001:51) 5. Beta (β) da Alpha (α) saham Beta adalah parameter yag megukur volalitas retur saham terhadap retur pasar. Semetara itu koefisie alpha suatu saham meujukka bagia retur yag uik yaitu retur yag tidak dipegaruhi oleh kierja pasar. β i = σ im σ M α = E (R i ) (β. E(R M )) (Sumber: Husa, 001:108) 6. Varia retur pasar (σ M ) Varia retur pasar merupaka pegukura risiko pasar yag berkaita dega retur pasar da retur ekspektasi pasar. σ M = (R M E(R M )) i=1 7. Varia dari kesalaha residu (σ ei ) Varia dari kesalaha residu merupaka variable yag meujukka besarya risiko tidak sistematik yag terjadi dalam perusahaa. σ ei = i=1 (R i α i β i. R M ) 8. Risiko total (σ i ) Merupaka risiko total dari suatu sekuritas atau juga disebut varia retur suatu sekuritas. σ i = β i. σ M + σ ei (Sumber: Hartoo, 010:346) Jural Admiistrasi Bisis (JAB) Vol. 17 No. 1 Desember 014 4

5 9. R BR R BR merupaka retur aktiva bebas risiko. R BR merupaka rata-rata dari suku buga selama tahu Excess Retur to Beta (ERB) ERB merupaka selisih atara expected retur da retur aktiva bebas risiko yag kemudia dibagi dega beta. ERB i = E(R i) R BR β i (Sumber: Hartoo, 010:36) 11. C i C i merupaka titik batas yag diguaka utuk meetuka apakah suatu saham dapat dimasukka ke dalam portofolio atau tidak.c i dapat dihitug dega terlebih dahulu meghitug ilai A i da ilai B i utuk masig-masig sekuritas ke-i. σ i M j=1 A j C i = 1 + σ M i B j j=1 A i = [E(R i) R BR ] β i σ ei B i = β i σ ei (Sumber : Hartoo, 010:363) 1. Proporsi sekuritas ke-i (W i ) W i merupaka proporsi daa masig-masig saham dalam portofolio. Z i k j=1 Z j w i = (Sumber: Hartoo, 010: ) 13. Expected retur portofolio (E(R p )) E(R p ) merupaka rata-rata tertimbag dari retur idividual masig-masig saham pembetuk portofolio. E(R p ) = α p + β p. E(R M ) (Sumber: Hartoo, 010:357) 14. Risiko portofolio (σ p ) Risiko portofolio merupaka varia retur sekuritas yag membetuk portofolio tersebut. σ p = β p. σ M + ( w i. σ ei ) (Sumber: Hartoo, 010:357) i=1 Tekik pegumpula data Tekik pegumpula data yag diguaka dalam peelitia ii adalah dega dokumetasi. Tekik aalisis data Tahapa-tahapa dalam aalisis peelitia ii adalah sebagai berikut: 1. Meghitug total retur realisasi masigmasig saham.. Meghitug retur ekspektasi masig-masig saham. 3. Meghitug retur pasar da retur ekspektasi pasar. 4. Meghitug beta da alpha masig-masig saham. 5. Meghitug total risiko masig-masig saham. 6. Meetuka ilai retur aktiva bebas risiko. 7. Meetuka excess retur to beta. 8. Meghitug ilai A i da B i serta Cut-Off Poit. 9. Meetuka proporsi daa masig-masig saham terpilih. 10. Meghitug beta da alpha portofolio. 11. Meetuka expected retur da risiko portofolio. PEMBAHASAN Terdapat beberapa tahapa aalisis yag dibutuhka dalam pembetuka portofolio optimal dega megguaka sigle idex model. Berikut ii adalah tahapa aalisis yag diguaka: Perhituga total retur masig-masig saham (R i ) Hasil dari perhituga totalretur realisasi masig-masig saham diperoleh bahwa emite yag memiliki total retur realisasi tertiggi selama periode peelitia adalah Pai Sekuritas, Tbk (PANS). Sedagka emite yag memiliki total retur realisasi teredah selama periode peelitia adalah Astra Iteratioal, Tbk (ASII), seperti yag disajika pada tabel 1. Tabel 1. Total Retur Realisasi Masig-masig Saham Selama 3 Tahu ( ) No Kode Emite R i 1 AALI 0,347 AKRA 1, ASGR 1,387 4 ASII -0, AUTO -0, BBCA 0, DVLA 1,058 8 INCO -0,1486 Jural Admiistrasi Bisis (JAB) Vol. 17 No. 1 Desember 014 5

6 9 INDS -0, ITMG -0, PANS 1, SCMA 0, SMCB 0, SMSM 1, TBLA 0, TOTO -0, TURI 0, UNTR 0,03 19 UNVR 0,649 Perhituga Retur Ekspektasi Masigmasig Saham E(Ri) Hasil dari perhituga retur ekspektasi masig-masig saham E(Ri) diperoleh bahwa dari 19 saham yag diaalisis, haya 13 saham yag mampu memberika ilai E(R i ) > 0. Saham yag memiliki retur ekspektasi tertiggi adalah Pai Sekuritas, Tbk (PANS), sedagka saham yag memiliki retur ekspektasi teredah adalah Astra Iteratioal, Tbk (ASII), seperti yag disajika pada tabel. Tabel.Retur Ekspektasi Masig-masig Saham Selama Tahu No Kode Emite E(R i ) 1 AALI 0,0065 AKRA 0,040 3 ASGR 0, ASII -0, AUTO -0, BBCA 0, DVLA 0,094 8 INCO -0, INDS -0, ITMG -0, PANS 0, SCMA 0, SMCB 0, SMSM 0, TBLA 0, TOTO -0, TURI 0, UNTR 0, UNVR 0,0179 Perhituga Retur Pasar (RM) da Retur Ekspektasi Pasar Perhituga Retur pasar (R M ) megguaka data Ideks Harga Saham Gabuga (IHSG). Hasil dari perhitugaya diperoleh total retur pasar sebesar 0,1815. Selajutya dari perhituga retur ekspektasi pasar yag megguaka metode arithmetic mea diperoleh ilai retur ekspektasi pasar sebesar 0,0050 atau 0,5%. Perhituga Total Risiko Masig-Masig Saham (σi) Total risiko saham diperoleh dari pejumlaha atara risiko tidak sistematis dega risiko sistematis. Sebelum meghitug total risiko masig-masig saham, perlu meghitug terlebih dahulu koefisie alpha da beta masig-masig saham serta varia retur pasar (σ M ). Hasil dari perhituga koefisie alpha da beta masigmasig saham serta varia retur pasar (σ M ) diperoleh bahwa dari 13 saham yag diaalisis tidak terdapat saham yag memiliki ilai beta egatif, sehigga semua saham layak utuk dimasukka dalam tahap aalisis selajutya. Da diperoleh ilai varia retur pasar sebesar 0,001. Sedagka dari perhituga total risiko masigmasig saham diperoleh bahwa saham Surya Citra Media, Tbk (SCMA) memiliki ilai risiko terbesar yaitu 0,077, da Bak Cetral Asia, Tbk (BBCA) memiliki ilai total risiko terkecil yaitu 0,0047 seperti yag terlihat pada tabel 3. Tabel 3. Total Risiko Masig-Masig Saham No Kode Emite Beta Alpha σ ei β i σ m σ i 1 AALI AKRA ASGR BBCA DVLA PANS SCMA SMCB SMSM TBLA TURI UNTR UNVR Perhituga Retur Aktiva Bebas Risiko (R BR ) Dalam peelitia ii, retur aktiva bebas risiko diwakili oleh tigkat suku buga Sertifikat Bak Idoesia (SBI). Data SBI yag diguaka adalah data SBI bulaa selama periode Hasil dari perhituga retur aktiva bebas risiko (R BR ) diperoleh ilai R BR sebesar 0,5%. Data tigkat suku buga SBI da perhituga rata-rata suku buga per bula dapat dilihat dalam tabel 4. Jural Admiistrasi Bisis (JAB) Vol. 17 No. 1 Desember 014 6

7 Tabel 4. Tigkat Suku Buga SBI da Rata-Rata Suku Buga Per Bula Periode (dalam %) No Bula Tahu Jauari 6,50 6,00 5,75 Februari 6,75 5,75 5,75 3 Maret 6,75 5,75 5,75 4 April 6,75 5,75 5,75 5 Mei 6,75 5,75 5,75 6 Jui 6,75 5,75 6,00 7 Juli 6,75 5,75 6,50 8 Agustus 6,75 5,75 7,00 9 September 6,75 5,75 7,5 10 Oktober 6,50 5,75 7,5 11 November 6,00 5,75 7,50 1 Desember 6,00 5,75 7,50 79,00 69,5 77,75 Rata-rata 6,58 5,77 6,48 Jumlah Rata-rata 3 tahu 18,83 R BR 0,5 Dari 13 saham yag mampu memberika ilai (E(R i )) > 0 da yag meghasilka beta (β) positif, terdapat 11 saham yag memiliki ilai retur ekspektasi (E(R i )) lebih besar dari ilai retur aktiva bebas risiko (R BR ). Saham-saham tersebut adalah AALI, AKRA, ASGR, BBCA, DVLA, PANS, SCMA, SMCB, SMSM, TBLA, da UNVR. Perhituga Excess Retur to Beta (ERB) ERB merupaka selisih retur ekspektasi dega retur aktiva bebas risiko. Berdasarka data pada tabel 5, ilai ERB tertiggi dimiliki oleh saham Selamat Sempura, Tbk (SMSM), yaitu sebesar 1,0366. Sedagka ERB teredah dimiliki oleh saham Holcim Idoesia, Tbk (SMCB), yaitu sebesar 0,0019. Tabel 5. Perhituga Excess Retur to Beta Kode No Emite E(R i ) R BR β i ERB i 1 AALI 0,0065 0,005 0,1597 0,0081 AKRA 0,040 0,005,175 0, ASGR 0,0369 0,005 1,6781 0, BBCA 0,0150 0,005 1,1575 0, DVLA 0,094 0,005 1,1107 0,018 6 PANS 0,0458 0,005 1,3088 0, SCMA 0,041 0,005 0,3847 0, SMCB 0,0080 0,005 1,5111 0, SMSM 0,0417 0,005 0,035 1, TBLA 0,0101 0,005 0,8704 0, UNVR 0,0179 0,005 0,134 0,0956 Perhituga Nilai Ai, Bi, da Ci serta Cut-Off Poit (C*) Saham-saham yag terpilih sebagai pembetuk portofolio optimal adalah saham yag mempuyai ilai ERB lebih besar atau sama dega ilai ERB di titik C*. Diperoleh tujuh saham perusahaa yag terpilih dalam pembetuka portofolio optimal, seperti yag terlihat pada tabel 6. Tabel 6. Uruta ilai ERB, Perhituga A i, B i, A j, B j da C i serta cut-off poit Kode No Emite ERB i A i B i C i 1 SMSM 1,0366 0,17 0,1188 0,0003 UNVR 0,0956 0,3047 3,1818 0, SCMA 0,0491 0,65 5,4015 0, PANS 0,0310 5, ,308 0, DVLA 0,018 1,617 57,90 0, ASGR 0,0189 4, ,675 0,017 7 AKRA 0,0161 9, ,9610 *0, BBCA 0,0084 5, ,105 0,013 9 AALI 0,0081 0,031,8333 0, TBLA 0,0057 0, ,607 0, SMCB 0,0019 0, ,5833 0,0106 * adalah ilai cut-off poit (C*) Perhituga Proporsi Daa Masig-Masig Saham Terpilih Setelah megetahui saham-saham pembetuk portofolio optimal, selajutya meetuka besarya proporsi daa pada masig-masig saham yag terpilih sebagai pembetuk portofolio optimal. Da diperoleh besarya proporsi daa pada masig-masig saham pembetuk portofolio optimal periode yaitu SMSM (35,05%), UNVR (19,3%), SCMA (4,85%), PANS (4,04%), DVLA (4%), ASGR (6,91%), AKRA (5,83%). Perhituga Beta da Alpha Portofolio Hasil dari perhituga beta da alpha portofolio diperoleh ilai beta portofolio sebesar 0,6583 yag meujukka bahwa portofolio tersebut bereaksi positif terhadap pergeraka pasar. Sedagka ilai alpha portofolio sebesar 0,0330 yag meujukka bahwa retur portofolio yag tidak dipegaruhi oleh pasar adalah sebesar 3,3%. Perhituga beta da alpha portofolio dapat dilihat pada tabel 7 da 8. Jural Admiistrasi Bisis (JAB) Vol. 17 No. 1 Desember 014 7

8 Tabel 7. Perhituga Beta Portofolio No Kode Emite W i β i W i β i 1 SMSM 0,3505 0,035 0,013 UNVR 0,193 0,134 0,056 3 SCMA 0,0485 0,3847 0, PANS 0,404 1,3088 0, DVLA 0,0400 1,1107 0, ASGR 0,0691 1,6781 0, AKRA 0,0583,175 0,167 β p 0,6583 Tabel 8. Perhituga Alpha Portofolio No Kode Emite W i α i W i α i 1 SMSM 0,3505 0,0415 0,0145 UNVR 0,193 0,017 0, SCMA 0,0485 0,01 0, PANS 0,404 0,039 0, DVLA 0,0400 0,038 0, ASGR 0,0691 0,084 0,000 7 AKRA 0,0583 0,09 0,0017 α p 0,0330 Perhituga Retur Ekspektasi da Risiko Portofolio Tujua dari perhituga retur ekspektasi portofolio adalah utuk megetahui seberapa besar tigkat pegembalia yag atiya aka diperoleh dari portofolio yag terbetuk. Rumus yag dapat diguaka dalam meghitug retur ekspektasi yaitu: E(R p ) = α p + β p. E(R M ) Dari rumus tersebut, maka diperoleh ilai retur ekspektasi portofolio sebagai berikut. E(R p ) = 0, (0,6583 x 0,0050) E(R p ) = 0,0363 Sedagka risiko portofolio yag terbetuk dapat dihitug dega megguaka rumus: σ p = β p. σ M Berdasarka persamaa di atas, perhituga risiko portofolio melibatka kompoe kuadrat dari beta portofolio da ilai varia retur pasar. Dari perhituga kompoe tersebut maka diperoleh risiko portofolio sebesar: σ p = (0,6583) x 0,001 σ p = 0,0009 Berdasarka hasil perhituga di atas, portofolio yag terdiri dari tujuh saham mampu memberika retur ekspektasi sebesar 0,0363 atau 3,63% da risiko portofolio sebesar 0,0009 atau 0,09%. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpula Berdasarka hasil dari pembahasa, peelitia ii memberika kesimpula sebagai berikut: 1. Berdasarka perhituga dari 19 saham perusahaa yag mejadi sampel peelitia, diperoleh 13 saham perusahaa yag memiliki retur ekspektasi positif (E(R i ) > 0). Dari 13 saham perusahaa tersebut kemudia diseleksi megguaka Sigle Idex Model, yaitu dihitug ilai ERB da cut-off poit sehigga diperoleh 7 saham perusahaa yag layak utuk dimasukka dalam pembetuka portofolio optimal. Saham-saham tersebut adalah SMSM, UNVR, SCMA, PANS, DVLA, ASGR da AKRA.. Besarya proporsi daa masig-masig saham yag terpilih dalam pembetuka portofolio optimal berturut-turut adalah 35,05%, 19,3%, 4,85%, 4,04%, 4%, 6,91%, da 5,83%. Proporsi daa tertiggi dimiliki oleh saham PT. Selamat Sempura, Tbk (SMSM) yaitu sebesar 35,05%, sedagka proporsi daa teredah dimiliki oleh saham PT. Darya-Varia Laboratoria, Tbk (DVLA) yaitu sebesar 4%. 3. Portofolio yag terbetuk mampu memberika retur ekspektasi portofolio sebesar 3,63% da megadug risiko portofolio sebesar 0,09%. Sara Berdasarka kesimpula yag telah dijelaska sebelumya, sara dari hasil peelitia ii adalah sebagai berikut: 1. Ivestor yag aka megivestasika daaya dalam betuk saham sebaikya tidak megivestasikaya haya pada satu saham saja, melaika dapat megivestasika modalya pada beberapa saham. Hal ii dikareaka apabila haya megivestasika modalya haya pada satu saham, maka risiko yag aka ditaggug aka relatif lebih besar. Artiya, apabila terjadi kerugia atas saham tersebut maka ivestor tidak aka medapatka keutuga apapu. Aka tetapi, apabila ivestor megivestasika Jural Admiistrasi Bisis (JAB) Vol. 17 No. 1 Desember 014 8

9 daaya pada beberapa saham, risiko yag aka ditaggug aka terdiversifikasi. Artiya, apabila ivestor megalami kerugia pada salah satu saham da salah satu saham laiya megalami keutuga, maka kerugia yag diderita aka ditutup dega keutuga dari saham yag lai.. Sebaikya ivestor meaamka daaya pada saham perusahaa SMSM, UNVR, SCMA, PANS, DVLA, ASGR, AKRA sesuai dega proporsi daa berdasarka hasil perhituga megguaka Sigle Idex Model utuk medapatka retur tertetu dega tigkat risiko yag palig redah. DAFTAR PUSTAKA Arikuto, Suharsimi Prosedur Peelitia. Jakarta: Rieka Cipta. Darmadji, Tjiptoo. Fakhrudi, Hedy. 01. Pasar Modal di Idoesia. Edisi 3. Jakarta: Salemba Empat. Fahmi, Irham. 01. Maajeme Ivestasi. Jakarta: Salemba Empat. Halim, Abdul Aalisis Ivestasi Edisi. Jakarta: Salemba Empat. Hartoo, Jogiyato Teori Portofolio da Aalisis Sekuritas, Edisi Ketujuh. Yogyakarta: BPFE-Yogyakarta. Husa, Suad Dasar-Dasar Teori Portofolio da Aalisis Sekuritas, Edisi Keempat. Yogyakarta: AMP YKPN. Rusdi Pasar Modal Teori, Masalah, da Kebijaka dalam Praktik. Badug: Alfabeta. Sugiyoo Metode Peelitia Pedidika Pedekata Kuatitatif, Kualitatif da R&D. Edisi Ketujuh. Badug: Alfabeta. Suariyah.005. Pegatar Pegetahua Pasar Modal. Edisi Kelima. Yogyakarta: Sekolah Tiggi Ilmu Maajeme YKPN Tadelili, Eduardus Portofolio da Ivestasi Teori da Aplikasi Edisi Pertama. Yogyakrta: Kaisius. Jural Admiistrasi Bisis (JAB) Vol. 17 No. 1 Desember 014 9

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersifat historis.

METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersifat historis. III. METODE PENELITIAN 1.1. Jeis da Sumber Data Data yag diguaka dalam peelitia ii adalah data sekuder yag bersifat historis. Sumber data sekuder adalah sumber data peelitia yag diperoleh peeliti secara

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pembentukan portofolio optimal

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pembentukan portofolio optimal BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megaalisis pembetuka portofolio optimal saham-saham pada ideks LQ-45 megguaka model ideks tuggal periode 2014 2015. Berdasarka tujua

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM PERUSAHAAN INDEKS SRI KEHATI-BEI MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL ( )

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM PERUSAHAAN INDEKS SRI KEHATI-BEI MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL ( ) ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM PERUSAHAAN INDEKS SRI KEHATI-BEI MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL (2013-2015) Farah Widia Defri Moch. Dzulkirom AR. Fakultas Ilmu Admiistrasi Uiversitas Brawijaya

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Tijaua Peeliti Terdahulu Peelitia yag dilakuka oleh Laraswati tahu 2010 yag meeliti tetag portofolio optimal saham yag masuk dalam Jakarta Islamic Idex (JII). Kesimpula dari

Lebih terperinci

PORTOFOLIO OPTIMAL EFISIENSI RISK DAN RETURN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA PERUSAHAAN BUILDING CONTRUCTION

PORTOFOLIO OPTIMAL EFISIENSI RISK DAN RETURN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA PERUSAHAAN BUILDING CONTRUCTION Jural Ilmu da Riset Maajeme : Volume 5, Nomor 5, Mei 2016 ISSN : 2461-0593 PORTOFOLIO OPTIMAL EFISIENSI RISK DAN RETURN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA PERUSAHAAN BUILDING CONTRUCTION Febri Nur Choiriyah Febriurchoiriyah11@gmail.com

Lebih terperinci

BAB IV HASIL & PEMBAHASAN

BAB IV HASIL & PEMBAHASAN 46 BAB IV HASIL & PEMBAHASAN A. Gambara Umum Objek Peelitia Pembetuka portofolio optimal bertujua utuk mecari kombiasi saham yag dapat memberika retur ekspektasi maksimum dega risiko tertetu. Salah satu

Lebih terperinci

Qur anitasari Raden Rustam Hidayat Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang

Qur anitasari Raden Rustam Hidayat Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DALAM MEMINALKAN TINGKAT RISIKO INVESTASI DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL (Studi Kasus LQ-45 Di Bursa Efek Idoesia Periode Jauari 2013-Juli 2015) Qur aitasari

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Saham Saham adalah surat berharga yag dapat dibeli atau dijual oleh peroraga atau lembaga di pasar tempat surat tersebut diperjualbelika. Sebagai istrumet ivestasi, saham memiliki

Lebih terperinci

Firdani Antika Sari Nila Firdausi Nuzula Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang

Firdani Antika Sari Nila Firdausi Nuzula Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL (Studi Pada Perusahaa Property, Real Estate Ad Buildig Costructio Yag Tercatat Di Bursa Efek Idoesia Periode 013-015) Firdai Atika Sari Nila Firdausi

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN 16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Pegukura kierja keuaga perusahaa pada dasarya dilaksaaka karea igi megetahui tigkat profitabilitas (keutuga) da tigkat resiko atau tigkat kesehata suatu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 1.1. Lokasi Peelitia Peelitia ii dilakuka di Pojok Bursa Efek Jakarta (BEJ) yag berlokasi di Uiversitas Islam Negeri Malag, Jala Gajayaa 50 malag. Peetua lokasi ii dilakuka dega

Lebih terperinci

Tri Ratna Adiningrum Raden Rustam Hidayat Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang

Tri Ratna Adiningrum Raden Rustam Hidayat Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang PENGGUNAAN METODE SINGLE INDEX MODEL DALAM MENENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL TAHUN 2012-2015 (Studi pada Saham-Saham yag Terdaftar dalam Ideks IDX30 Di BursaiEfekiIdoesia PeriodehFebruari 2012 - Agustus 2015)

Lebih terperinci

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai

Lebih terperinci

ANALISIS PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN MODEL MARKOWITZ PADA PERUSAHAAN OTOMOTIF DI BEI

ANALISIS PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN MODEL MARKOWITZ PADA PERUSAHAAN OTOMOTIF DI BEI Jural Ilmu da Riset Maajeme Volume, Nomor, Jui ISSN : - ANALISIS PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN MODEL MARKOWITZ PADA PERUSAHAAN OTOMOTIF DI BEI Raga Samudra ragasamudra@gmail.com Prijati Sekolah Tiggi Ilmu

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI (Studi pada Jakarta Islamic Idex Periode Desember 2013-Mei 2015) Tri Yoga Utomo Topowijoo Zahroh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia yag Diguaka Metode peelitia pada dasarya merupaka cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua da keguaa tertetu. Tujua peelitia secara umum ada empat macam

Lebih terperinci

Nindi Shinta Wati Topowijono Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang

Nindi Shinta Wati Topowijono Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang ANALISIS SINGLE INDEX MODEL UNTUK MENENTUKAN KOMPOSISI PORTOFOLIO OPTIMAL (Studi pada Saham yag Termasuk 50 Leadig Compaies i Market Capitalizatio Periode 01-015) Nidi Shita Wati Topowijoo Sri Sulasmiyati

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 33 BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Obyek yag aka diteliti dalam peelitia ii merupaka perusahaa/emite berstatus tetap yag termasuk dalam Jakarta islamic idex (JII) da SBI dega periode

Lebih terperinci

MATERI 14 EVALUASI KINERJA PORTOFOLIO

MATERI 14 EVALUASI KINERJA PORTOFOLIO MATERI 14 EVALUASI KINERJA PORTOFOLIO KERANGKA PIKIR EVALUASI KINERjA PORTOFOLIO (EKP) MENGUKUR TINGKAT RETURN PORTOFOLIO RISK-ADJUSTED PERFORMANCE - INDEKS SHARPE - INDEKS TREYNOR - INDEKS JENSEN dede08m.com

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Investasi merupakan bentuk penundaan konsumsi sekarang untuk konsumsi

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Investasi merupakan bentuk penundaan konsumsi sekarang untuk konsumsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Ivestasi merupaka betuk peudaa kosumsi sekarag utuk kosumsi medatag. Secara umum ivestasi dikeal sebagai kegiata utuk meaamka harta ataupu modal, baik pada aktiva

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Keuangan terdiri dari tiga bidang yang saling berhubungan: (1) pasar uang

BAB II LANDASAN TEORI. Keuangan terdiri dari tiga bidang yang saling berhubungan: (1) pasar uang BAB II LANDASAN TEORI A. Maajeme Keuaga Keuaga terdiri dari tiga bidag yag salig berhubuga: (1) pasar uag da pasar modal, berkaita dega pasar sekuritas da lembaga keuaga; () ivestasi, yag memfokuska pada

Lebih terperinci

JURNAL. ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA INDEKS SAHAM LQ45 Periode

JURNAL. ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA INDEKS SAHAM LQ45 Periode JURNAL ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA INDEKS SAHAM LQ45 Periode 2015 2016 Oleh: AGUNG TRI PRASETYO 13.1.02.02.0246 Dibimbig oleh : 1. Dr. SUBAGYO,

Lebih terperinci

kerugia yag berbeda-beda. Utuk itu ditutut keahlia da kejelia ivestor dalam megaalisis setiap alteratif portofolio yag aka dipilih sehigga dapat dipil

kerugia yag berbeda-beda. Utuk itu ditutut keahlia da kejelia ivestor dalam megaalisis setiap alteratif portofolio yag aka dipilih sehigga dapat dipil ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO YANG EFISIEN PADA TIGA PERUSAHAAN SEMEN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) Nopriwasa Atawazu Fakultas Ekoomi Uiversitas Ekoomi JL. Margoda Raya 100, Depok Abstract

Lebih terperinci

Lutfi Hidayatul Azizah Topowijono Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang

Lutfi Hidayatul Azizah Topowijono Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang ANALISIS INVESTASI PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM SYARIAH DENGAN MENGGUNAAN MODEL MARKOWITZ DAN SINGLE INDEX MODEL (Studi Pada Saham Perusahaa Yag Terdaftar Di JakartaxIslamic Idex (JII) Periode Desember 2012-

Lebih terperinci

Analisis Window Dressing pada Reksa Dana Saham Perusahaan Sekuritas Indonesia tahun

Analisis Window Dressing pada Reksa Dana Saham Perusahaan Sekuritas Indonesia tahun Trias, Aalisis Widow Dressig pada Reksa Daa Saham Perusahaa Sekuritas Idoesia tahu.. 1 Aalisis Widow Dressig pada Reksa Daa Saham Perusahaa Sekuritas Idoesia tahu 2010-2015 Aalysis Widow Dressig o Stock

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

MODEL MARKOWITZ UNTUK MEMILIH PORTOFOLIO EFISIEN PADA PERUSAHAAN SEMEN DI BEI

MODEL MARKOWITZ UNTUK MEMILIH PORTOFOLIO EFISIEN PADA PERUSAHAAN SEMEN DI BEI Jural Ilmu da Riset Maajeme Volume, Nomor, Jui 07 ISSN : -09 MODEL MARKOWITZ UNTUK MEMILIH PORTOFOLIO EFISIEN PADA PERUSAHAAN SEMEN DI BEI Sri Wahyudiaa sriwahyudiaa99@gmail.com Nurul Widyawati SEKOLAH

Lebih terperinci

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITAN. menyelidiki gejala atau peristiwa tertentu. Peristiwa atau kejadian yang diteliti

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITAN. menyelidiki gejala atau peristiwa tertentu. Peristiwa atau kejadian yang diteliti BAB III OBJEK DAN METODE PENELITAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia merupaka cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua da keguaa tertetu (Sugiyoo, 006). Peelitia ii juga dimaksudka utuk meyelidiki gejala atau

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom.

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom. Pokok Bahasa 3-6. Retur da Risiko Lecture Note: Defiisi retur da risiko Klasifikasi retur da risiko Hubuga retur da risiko Retur da Risiko Aktiva Tuggal Abormal Retur Retur da Risiko Portofolio 1 Retur

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

Irma Yuana Topowijono Devi Farah Azizah Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang ABSTRACT.

Irma Yuana Topowijono Devi Farah Azizah Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang   ABSTRACT. ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO SAHAM OPTIMAL DENGAN MODEL MARKOWITZ SEBAGAI DASAR PENETAPAN INVESTASI (Studi pada Saham yag Terdaftar dalam Jakarta Islamic Idex (JII) di Bursa Efek Idoesia Periode Jui

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag

Lebih terperinci

UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA FAKULTAS EKONOMI S I L A B U S

UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA FAKULTAS EKONOMI S I L A B U S S I L A B U S FRM/FISE/46-01 Jauari 009 Fakultas : Ekoomi Jurusa/Program Studi : Maajeme/ Maajeme Mata Kuliah : Maajeme Ivestasi Kode : SMJ 1 SKS : Teori: SKS Praktik: 1 : VI (Eam) Mata Kuliah Prasyarat

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom.

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom. Pokok Bahasa -9. Retur da Risiko Lecture Note: Defiisi retur da risiko Klasifikasi retur da risiko Hubuga retur da risiko Retur da Risiko Aktiva Tuggal Abormal Retur Retur da Risiko Portofolio 1 2 Retur

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

Oleh: Fahmi Fathurahman, S.E Kartikawati Danusasmita, M.B.A Fakultas Ekonomi Perbanas Institute Jakarta ABSTRAK

Oleh: Fahmi Fathurahman, S.E Kartikawati Danusasmita, M.B.A Fakultas Ekonomi Perbanas Institute Jakarta ABSTRAK ANALISIS PERBEDAAN KINERJA PORTOFOLIO 12 SAHAM LQ45 DAN REKSADANA SAHAM LQ45 BERDASARKAN METODE SHARPE, TREYNOR DAN JENSEN PERIODE FEBRUARI 2008 - JANUARI 2012 Oleh: Fahmi Fathurahma, S.E Kartikawati Dausasmita,

Lebih terperinci

Pengaruh Perataan Laba terhadap Kinerja Saham pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia (BEI)

Pengaruh Perataan Laba terhadap Kinerja Saham pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia (BEI) e-jural BINAR 9 AKUNTANSI Vol. No. e-jural, Jauari BINAR 03 AKUNTANSI Vol. No., April 03 ISSN 303-5 Pegaruh Perataa Laba terhadap Kierja Saham pada Perusahaa Maufaktur di Bursa Efek Idoesia (BEI) Ade Trio

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pikir Peelitia Peelitia ii dilakuka dega pola pemikira yag berdasarka latar belakag, perumusa masalah, da tujua yag igi dicapai beserta alat aalisis yag diguaka utuk

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Risiko adalah suatu yag selalu dihubugka dega kemugkia terjadiya sesuatu yag merugika yag tidak terduga da tidak diharapka atau peyimpaga atara tigkat pegembalia yag

Lebih terperinci

PORTFOLIO EFISIEN & OPTIMAL

PORTFOLIO EFISIEN & OPTIMAL Bahan ajar digunakan sebagai materi penunjang Mata Kuliah: Manajemen Investasi Dikompilasi oleh: Nila Firdausi Nuzula, PhD Portofolio Efisien PORTFOLIO EFISIEN & OPTIMAL Portofolio efisien diartikan sebagai

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas XI MIA SMA Negeri 1 Kampar,

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas XI MIA SMA Negeri 1 Kampar, 45 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kelas I MIA MA Negeri Kampar, pada bula April-Mei 05 semester geap Tahu Ajara 04/05 B. ubjek da Objek Peelitia ubjek dalam

Lebih terperinci

Analisis Pembentukan Portofolio Optimal Berdasarkan Single Index Model pada Saham Saham yang Dikelola oleh Manajer Investasi PT.

Analisis Pembentukan Portofolio Optimal Berdasarkan Single Index Model pada Saham Saham yang Dikelola oleh Manajer Investasi PT. Aalisis Pembetuka Portofolio Optimal Berdasarka Sigle Idex Model pada Saham Saham yag Dikelola oleh Maajer Ivestasi PT. Pai Securities ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL BERDASARKAN SINGLE INDEX MODEL

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN

MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN EPS DAN INFORMASI LAPORAN KEUANGAN KELEMAHAN PELAPORAN EPS DALAM LAPORAN KEUANGAN ANALISIS RASIO PROFITABILITAS PERUSAHAAN EARNING PER SHARE (EPS) PRICE EARNING RATIO (PER)

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25 18 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha Peelitia 3.1.1 Objek Peelitia Terak yag diguaka dalam peelitia ii adalah kuda berjumlah 25 ekor terdiri dari 5 jata da 20 betia dega umur berkisar atara 10 15

Lebih terperinci

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN DATA

BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN DATA BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN DATA 3.1 Pegatar Pada bab ii aka dibahas megeai metodologi peelitia da data yag dipakai. Jeis peelitia ii megguaka metode kuatitatif. 3. Metodologi utuk pemecaha masalah

Lebih terperinci

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ASUMSI-ASUMSI DASAR ANALISIS TEKNIKAL KEUNTUNGAN DAN KRITIK TERHADAP ANALISIS TEKNIKAL TEKNIK-TEKNIK DALAM ANALISIS TEKNIKAL - The Dow Theory - Chart Pola Pergeraka Harga Saham

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Dalam peelitia ii, pegambila da peroleha data dilakuka di UKM. Bakso Solo, Bakauhei, Lampug Selata. Utuk pegukura kualitas pelayaa, objek yag diteliti adalah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab BAB III METODE PENELITIAN Metode peelitia merupaka suatu cara atau prosedur utuk megetahui da medapatka data dega tujua tertetu yag megguaka teori da kosep yag bersifat empiris, rasioal da sistematis.

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran 24 III. METODE PENELITIN 3.1 Keragka Pemikira BMT l-fath IKMI melakuka fugsi meyalurka daa dega melakuka pembiayaa kepada UMKM. Produk pembiayaa yag dimiliki BMT l-fath IKMI adalah Murabahah da Iarah.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas. 4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi, 7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan. 9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

Ratna Sari, Dr. Bagus Nurcahyo. Undergraduate Program, Faculty of Economy, University of Gunadarma

Ratna Sari, Dr. Bagus Nurcahyo. Undergraduate Program, Faculty of Economy, University of Gunadarma ANALYSIS OF THE FORMATION OF PORTFOLIO SECURITIES FROM THREE COMPANIES THAT THE RECORD AS LQ45 INDEX DURING FEBRUARY-JULY 2009 IN INDONESIA STOCK EXCHANGE Rata Sari, Dr. Bagus Nurcahyo Udergraduate Program,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 26 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat da Waktu Kegiata dilakuka di Divisi Tresuri Bak XYZ dari bula Jauari - April 2011. Pegambila data dilakuka di beberapa wilayah pemasara yaitu di wilayah Jakarta,

Lebih terperinci

MATERI 11 ANALISIS INDUSTRI

MATERI 11 ANALISIS INDUSTRI MATERI 11 ANALISIS INDUSTRI PENGERTIAN INDUSTRI PENTINGNYA ANALISIS INDUSTRI ESTIMASI TINGKAT KEUNTUNGAN INDUSTRI ESTIMASI EARNING PER SHARE (EPS) INDUSTRI PERSAINGAN DAN RETURN INDUSTRI YANG DIHARAPKAN

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi 5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki

Lebih terperinci

Perbedaan Kinerja Saham Pada Perusahaan Agriculture Sebelum dan Sesudah dan Pada Saat Krisis Ekonomi Global di Bursa Efek Indonesia

Perbedaan Kinerja Saham Pada Perusahaan Agriculture Sebelum dan Sesudah dan Pada Saat Krisis Ekonomi Global di Bursa Efek Indonesia Perbedaa Kierja Saham Pada Perusahaa Agriculture Sebelum da Sesudah da Pada Saat Krisis Ekoomi Global di Bursa Efek Idoesia Ervita Safitri, Ariza Nilawati, Putri Widyastuty Uiversitas Muhammadyah Palembag

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. memelihara itik Damiaking murni di Kampung Teras Toyib Desa Kamaruton

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. memelihara itik Damiaking murni di Kampung Teras Toyib Desa Kamaruton III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha da Alat Peelitia 3.1.1 Telur Tetas Itik Damiakig Baha yag diguaka dalam peelitia ii adalah telur tetas itik Damiakig berasal dari iduk yag dipelihara secara ekstesif

Lebih terperinci

Estimasi Value at Risk dalam Investasi Saham Subsektor Perbankan di Bursa Efek Indonesia dengan Pendekatan Extreme Value Theory

Estimasi Value at Risk dalam Investasi Saham Subsektor Perbankan di Bursa Efek Indonesia dengan Pendekatan Extreme Value Theory JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No. 2 (27) ISSN: 2337-352 (23-928X Prit) D25 Estimasi Value at Risk dalam Ivestasi Saham Subsektor Perbaka di Bursa Efek Idoesia dega Pedekata Etreme Value Theory Salisa

Lebih terperinci

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI MATERI 10 ANALISIS EKONOMI TOP-DOWN APPROACH KONDISI EKONOMI DAN PASAR MODAL VARIABEL EKONOMI MAKRO MERAMAL PERUBAHAN PASAR MODAL 10-1 TOP-DOWN APPROACH Dalam melakuka aalisis peilaia saham, ivestor bisa

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

A. Pengertian Hipotesis PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa

Lebih terperinci

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Secara umum metode peelitia diartika sebagai cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua da keguaa tertetu. Cara ilmiah berarti kegiata peelitia itu didasarka pada ciri-ciri keilmua,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka

Lebih terperinci

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi.

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi. MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret DOSEN Fitri Yuliati, SP, MSi. Deret Deret ialah ragkaia bilaga yag tersusu secara teratur da memeuhi kaidah-kaidah tertetu. Bilaga-bilaga yag merupaka usur da pembetuk sebuah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif.

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif. Pedekata kuatitatif memberika kebebasa pada peeliti utuk meetuka berbagai kriteria atau

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Metodologi peelitia berasal dari kata metode yag artiya cara yag tepat utuk melakuka sesuatu, da logos yag artiya ilmu atau pegetahua. Jadi metodologi artiya cara melakuka sesuatu

Lebih terperinci

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

Lebih terperinci

BAB IV PEMECAHAN MASALAH

BAB IV PEMECAHAN MASALAH BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

ANALYSIS OF THE FORMATION OF PORTFOLIO SECURITIES IN THREE MINING COMPANY OF RECORD AS INDEX LQ 45 IN INDONESIA STOCK EXCHANGE

ANALYSIS OF THE FORMATION OF PORTFOLIO SECURITIES IN THREE MINING COMPANY OF RECORD AS INDEX LQ 45 IN INDONESIA STOCK EXCHANGE ANALYSIS OF THE FORMATION OF PORTFOLIO SECURITIES IN THREE MINING COMPANY OF RECORD AS INDEX LQ 45 IN INDONESIA STOCK EXCHANGE Resty Aditia Safitri, Dr. Imam Subaweh, SE, AK, MM Udergraduate Program, Faculty

Lebih terperinci