ANALISIS PORTOFOLIO TERHADAP EKSPECTED RETURN DAN RISIKO SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALISIS PORTOFOLIO TERHADAP EKSPECTED RETURN DAN RISIKO SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL"

Transkripsi

1 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) ANALISIS PORTOFOLIO TERHADAP EKSPECTED RETURN DAN RISIKO SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL Zulfa Yuta Ntawbsoo.w@gal.co Tryoowat Sekolah Tgg Ilu Ekoo Idoesa (STIESIA) Surabaya ABSTRACT Ths research s eat to fd out whether s leetato of ortfolo has a fluece to the stocks rsk ad exected retur. The object of the research s all LQ 45 coaes whch are lsted the Idoesa Stock Exchage ad the coaes whch are dstrbuted ther dvded 011,.e.: PT Idofood Sukses Makur Tbk, PT See Gresk (Persero) Tbk, PT Bak Madr (Persero) Tbk, PT Ulever Idoesa Tbk, da PT Telekoukas Idoesa Tbk. Based o the aalyss ad the dscusso 3 stocks whck cluded otu ortfolosare acheved fro 5 stocks whch are aalyzed by usg sgle dex odel.e.: PT. See Gresk (Persero) Tbk (SMGR), PT. Idofood Sukses Makur Tbk (INDF) da PT. Telekoukas Idoesa Tbk (TLKM) sce these stocks ERB rate slar or bgger tha ther C rate. O the other had, the stocks whch ther ERB rate s saller tha ther C rate dcated that these stocks caot for otu ortfolos. PT. Bak adr (Persero) Tbk (BMRI) ad PT. Ulever Idoesa Tbk (UNVR) stocks whch ther ERB rates are saller tha ther C rate dcate that ther stocks caot for otu ortfolo. Keywords: ortfolo, exected retur, sgle dex ad stocks. ABSTRAK Tujua dar eelta adalah utuk egetahu aakah eeraa ortofolo beregaruh terhada exected retur da rsko saha. Sedagka yag ejad obyek eelta adalah erusahaa LQ 45 yag terdaftar d Bursa Efek Idoesa da yag ebagka dvde ada tahu 011 atara la PT Idofood Sukses Makur Tbk, PT See Gersk (Persero) Tbk, PT Bak Madr (Persero) Tbk, PT Ulever Idoesa Tbk, da PT Telekoukas Idoesa Tbk. Berdasarka aalsa da ebahasa dega egguaka Model Ideks Tuggal aka 5 dar saha yag daalss deroleh 3 saha yag terasuk dala ortofolo otalyatu PT. See Gersero (Persero) Tbk (SMGR), PT. Idofood Sukses Makur Tbk (INDF) da PT. Telekoukas Idoesa Tbk (TLKM) karea saha-saha tersebut euya la ERB yag lebh besar atau saa dega la C -ya. Sebalkya saha yag la ERB-ya lebh kecl dar ada la C -ya eadaka bahwa saha tersebut tdak daat ebetuk ortofolo otal.utuk saha PT. Bak Madr (Persero) Tbk (BMRI) da PT. Ulever Idoesa Tbk (UNVR) yag la ERB-ya lebh kecl dar la C-ya eadaka saha tersebut tdak daat ebetuk ortofolo otal. Kata kuc: ortofolo, exected retur, deks tuggal da saha. PENDAHULUAN Perkebaga da keberadaa su globalsas tdak daat delakka lag. Hal tu daat kta lhat daakya ada erkebaga erekooa dua yag seak berkebag. Perekooa Idoesa juga egala egkata dega dtada seak arakya kegata vestas d Pasar Modal Idoesa. Keadra Pasar Modal d Idoesa baru terjad ada ertegaha tahu 1970, da terus egala erkebaga serg dkeluarkaya aket-aket deregulas oleh eertah utuk eubuhka at yag tgg ada ete da vestor dala eafaatka Pasar Modal sebaga salah satu suber ebayaa da saraa vestas. Sela tu Pasar Modal juga berera dala eerataa sosal dega eberka keseata bag asyarakat luas utuk kut ekat keutuga yag deroleh suatu erusahaa elalu keelka saha.

2 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) Dala bervestas, vestor telah erelaka kosus atas sejulah daa yag ereka lk saat utuk dtukar dega aset-aset vestas (Joes, 004). Kerelaa yag dberka ara vestor berbal hasl ada keugka aka satu atau lebh keutuga yag bersfat fasal. Pada saha cotohya, vestor eegag strue vestas bsa edaatka dua betuk keutuga fasal, dvde (bag vestor yag eggka edaatka hak keelka atas erusahaa) da catal ga (bag vestor yag lebh eggka keutuga ceat). Dala elha saha-saha yag aka dasukka dala ortofolo, seorag vestor seorag vestor seharusya eghdar alur sekulas, karea tdak seua saha aka daat ebetuk ortofolo yag bak yatu ortofolo yag eberka tgkat keutga yag besar, dega rsko yag saa atau eberka rsko terkecl dega tgkat keutuga yag saa. Pada hakekatya ebetuka ortofolo adalah egalokaska daa ada berbaga alteratf vestas, sehga rsko vestas (secara keseluruha) aka daat dkurag (duka). Dala egaalss da eghtug ortofolo suatu saha salah satuya dega egguaka etode deks tuggal. Metode deks tuggal eruaka eyederhaaa aalss ortofolo, yag berkata dega julah da jes ut atau data, serta rosedur aalss utuk eetuka ortofolo yag otal. Tujua dar eelta adalah utuk egetahu bagaaa ebetuk ortofolo otal yag eghaslka exected retur aksal da rsko saha al dega egguaka odel deks tuggal ada erusahaa LQ 45 d Bursa Efek Idoesa tahu 011. TINJAUAN TEORETIS DAN HIPOTESIS Pasar Modal Meurut Sasul (006:43) asar odal adalah teat atau saraa berteuya atara ertaa da eawara atas strue keuaga jagka ajag, uuya lebh dar satu tahu. Secara huku asar odal sebaga kegata yag bersagkuta dega eawara uu da erdagaga efek, erusahaa ublk yag berkata dega efek yag dterbtkaya, serta lebaga da rofes yag berkata dega efek. Sedagka Taubolo (005:6) edefska asar odal adalah teat erteua atara ecar daa da eaa odal utuk elaksaaka trasaks. D asar odal dlakuka trasaks jual bel atara la seert saha da oblgas yag dukur jagka waktuya dar waktu kewaktu atas odal yag derjual belka. Ivestas Meurut Tadell (006:6), vestas adalah kote atas sejulah daa atau suber daa laya yag dlakuka saat, dega tujua eeroleh sejulah keutuga dasa yag aka datag. Sedagka eurut Suaryah (006:4), vestas adalah eaaa odal utuk satu atau lebh aktva yag dlk da basaya berjagka waktu laa, dega haraa edaatka keutuga dasa yag aka datag. Tujua vestas eurut Tadell (006:4) secara luas adalah utuk egkatka kesejahteraa vestor. Kesejahteraa ds adalah kesejahteraa oeter, yag daat dukur dega ejulaha edaata saat dtabah la saat edaata asa datag. Utuk egabl keutusa dala roses vestas derlka lagkah-lagkah sebaga berkut: (a) eetuka kebjaka vestas; (b) aalss sekurtas; (c) ebetuka ortofolo; (d) elakuka revs ortofolo; (e) evaluas kerja ortofolo.

3 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) Saha Saha adalah surat bukt keelka erusahaa yag eberka eghasla tdak teta. Pelk saha aka eera eghasla dala betuk dvde da dvde aka dbagka keada eegag saha aabla erusahaa eeroleh keutuga (Sutrso, 009:114). Sedagka eurut Taubolo (005:138) saha adalah suber keuaga erusahaa yag berasal dar elk erusahaa da eruaka bukt keelka atas erusahaa oleh eegagyaserta surat berharga yag daat derdagagka dasar bursa. Tadell (006:18) saha eruaka bukt bahwa keelka atas aset-aset erusahaa yag eerbtka saha (ete). Jes-jes saha yag derdagagka dasar odal eurut Martoo da Harjto (00:41) adalah: (a) saha refere; (b) saha basa. Pada dasarya ada dua keutuga yag deroleh eodal dega ebel atau elk saha, Tadell (006:14) yatu dvde da catal gas. Kose Returda Rsko Saha Dala koteks aajee vestas retur eruaka bala dar vestas. Retur dbedaka ejad (Husa, 005:1) actual retur da exected retur. Meurut Jogato (004:110) suber retur vestas terdr dar dua kooe utaa yatu catal ga (loss) da yeld. Sedagka rsko eruaka suatu keugka erbedaa atara retur aktual yag dtera dega retur yag dharaka seak besar keugka erbedaaya, berart seak besar rsko vestas tersebut (Tadell, 006:48). Meurut Tadell (001:48) beberaa jes rsko vestas yag ugk tbul da erlu dertbagaka dala ebuat keutusa vestas, adalah: (a) rsko suku buga; (b) rsko asar; (c) rsko flas; (d) rsko bss; (e) rsko fasal; (f) rsko lkudtas; (g) rsko la tukar ata uag; (h) rsko egara. Teor Portofolo Teor ortofolo deloor oleh Harry Markowtz ada tahu 1956 yag eruaka asek teretg dala vestas. Portofolo eggabarka keelka dar ada strue vestas yag dsusu dega erecaaa yag atag utuk ecaaa hasl otal elalu eyebara rsk. Portofolo dlh atas dasar struktural elaa vestas da tujua vestas suatu ortofolo dbetuk gua eafaatka secara otal stuas da kods yag ddasarka ada ertbaga rsko da keutuga. Portofolo eruaka sekuula vestas yag eyagkut detfkas saha-saha aa yag aka dlh da eetuk roors daa yag aka dtaaka ada asg-asg saha tersebut (Husa, 005:49). Meurut Suaryah (004:194) ortofolo adalah seragkaa kobas beberaa aktvtas yag dvestaska da degag oleh vestor bak eroraga auu lebaga. Ideks Tuggal Model Ideks Tuggal ddasarka egaata bahwa harga dar suatu sekurtas berfluktuas searah dega deks harga asar. Secara khusuas daat daat bahwa kebayaka saha cederug egala keaka harga jka deks harga saha ak. Kebalkaya yatu jka deks harga saha turu, kebayaka saha egala eurua harga. Hal eyaraka bahwa retur-retur dar sekurtas ugk berkorelas karea adaya reaks uu (coo resose) terhada erubaha la asar (Jogyato, 004:119). Sela hasl dar odel deks tuggal daat dguaka sebaga ut aalss ortofolo, odel deks tuggal daat juga dguaka secara lagsug utuk 3

4 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) aalss ortofolo. Aalss ortofolo eyagkut erhtuga retur eksektas ortofolo da rsko ortofolo. Portofolo Otal Berdasarka Model Ideks Perhtuga utuk eetuka ortofolo otal aka sagat dudahka jka haya ddasarka ada sebuah agka yag daat eetuka aakah suatu sekurtas daat daksudka kedala ortofolo otal tersebut. METODE PENELITIAN Poulas da Sael Peelta Poulas dala eelta adalah seluruh erusahaa LQ 45 yag terdaftar d Bursa Efek Idoesa tahu 011.Tekk egabla sael yag dguaka adalah urosve salg. Krtera yag dguaka utuk elh sael adalah sebaga berkut: (1) Perusahaa yag asuk dala LQ 45 tahu 011, () saha erusahaa LQ 45 yag aktf da derdagagka d Bursa Efek Idoesa tahu 011, (3) erusahaa LQ 45 dega laora keuaga yag dyataka dala ruah tahu 011, (4) erusahaa LQ 45 yag ebagka dvde ada tahu 011. Varabel da Defs Oerasoal Varabel Aalss Portofolo Model Ideks Tuggal a. Meghtug Tgkat Keutuga Masg-asg Saha (R t) Tgkat keutuga asg-asg saha (R t) eruaka keutuga saha yag berasal dar erubaha harga saha da ebaga dvde, berkorelas karea adaya reaks uu terhada erubaha-erubaha la asar. b. Meghtug Koefse Alha (α) da Beta () Meghtug koefse alha (α) da beta () adalah eerkraka aa yag aka terjad dega suatu varabel aabla varabel la berubah. c. Meghtug Tgkat Keutuga Yag Dharaka (exected retur) Meghtug tgkat keutuga yag dharaka (exected retur) eruaka rata-rata tertbag dar tgkat keutuga yag dharaka asg-asg saha yag ebetuk ortofolo tersebut. d. Meghtug Tgkat Rsko Meghtug tgkat rsko eruaka egukur rsko dar seberaa besar la ta-ta te eyag dar rata-rataya. e. Meghtugexcess retur to beta (ERB) Meghtug excess retur to beta (ERB) eruaka selsh keutga eksektas dega keutuga aktva bebas rsko atau egukur kelebha keutuga relatf terhada satu ut rsko yag tdak daat ddversfkas yag dukur dega beta. f. Meetuka Tgkat Pebatas Saha atau cut off ot (C*) Tgkat ebatas saha atau cut off ot (C*) eruaka batasa utuk esahka saha-saha aa saja yag aka dasukka ddala ebetuka ortofolo otal. g. Meetuka Proors Masg-asg Saha Meetuka roors asg-asg saha eruaka ta-ta saha yag droorska kedala oetofolo otal. h. Meghtug Beta Portofolo ( ) Meghtug beta ortofolo ( ) eruaka rata-rata dar beta saha dvdu.. Meghtug Alha Portofolo (α ) Meghtug alha ortofolo (α ) eruaka rata-rata dar alha saha dvdu. 4

5 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) j. Meghtug Keutuga Eksektas Portofolo (E(R )) Meghtug keutuga eksektas ortofolo eruaka rata-rata tertbag dar keutuga eksektas dar ta-ta saha tuggal ddala ortofolo. k. Meghtug Rsko Portofolo ( ) Meghtug rsko ortofolo eruaka rsko yag berhubuga dega asar (arket related rsk) da rsko uk (uque rsk). Dega easukka karakterstk beta ortofolo. Portofolo Otal Portofolo otal adalah ortofolo yag dlh seorag vestor dar seka bayak lha yag ada ada kuula ortofolo efse. Tetuya ortofolo yag dlh vestor adalah ortofolo yag sesua dega referesvestor bersagkuta terhada keutuga auu terhada rsko yag dtaggugya. Peetua ortofolo otal dega eetuka raso atara akses retur dega beta (ERB) yag eerbadgka atara tgkat keutuga dega beta. Rsko aka eetuka aa yag asuk dala ortofolo otal, esku begtu derluka ebatas (cut off ot atau C*) utuk eetuka aa yag asuk dala ortofolo otal da saha dega la ERB lebh besar atau saa dega ERB d ttk C* tulah ortofolo otal.setelah sekurtassekurtas yag ebetuk ortofolo otal aka daat dtetuka beberaa roors daa yag aka dvestaska dala ortofolo otal yag ddasarka dar la tgkat keutuga ortofolo dega tgkat keutuga asar. Rsko Portofolo Rsko vestas eruaka keugka erbedaa atara keutuga aktual yag dtera dega keutuga yag dharaka. Seak besar keugka erbedaa, berart seak besar keutuga rsko vestas tersebut. Ivestas saha euya rsko alg tgg dbadgka dega vestas ada sekurutas la. Dega rsko yag al dharaka vestor eera edaat tertetu. Rsko daat dhtug dega egguaka: (a) rsko sekurtas (vara retur), (b) rsko uk ta-ta erusahaa (uque rsk), (c) rsko ortofolo. Tekk Aalss Data Tekk aalss data yag dguaka euls dala hal eghtug ortofolo adalah ruus yag dabl dar Jogyato (004:31) dega taha erhtuga sebaga berkut: 1. Meghtug tgkat keutuga asg-asg saha (Pt Pt-1 ) D t R t P t-1 Daa : R t : Tgkat keutuga saha ada erode t. P t : Harga saha ada erode t. P t-1 : Harga saha erode sebeluya. D t : Devde saha erode terakhr.. Meghtug koefse α da. XY X Y X ( X) α Y X 5

6 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) 6 Daa : : Julah erode X : Ideks keutuga asar Y : Tgkat keutuga saha : Beta saha α : Alha saha 3. Tgkat keutuga eksektas (Exected Retur) E(R) = α +.E(R ) Daa: E(R ) : Tgkat keutuga eksektas dar saha Α : Alha saha Β : Beta saha E(R ) : Tgkat keutuga eksektas dar deks asar. 4. Meghtug tgkat rsko a. Meghtug tgkat rsko asar ( ) R E(R 1 ) Daa: : Vara da keutuga asar R : Keutuga asar E(R ) : Tgkat keutuga eksektas dar deks asar. b. Meetuka vara dar kesalaha resdu ( e ) E(e 0) e 1 Daa: e : Vara dar kesalaha resdu sekurtas ke-i yag juga eruaka rsko uk Jad total rsko adalah: =. + e 5. Meghtug excess retur o beta (ERB) E(R ) R BR ERB Daa: ERB : Excess retur to beta E(R ) : Tgkat keutuga yahg dharaka dar saha Β : Beta saha R BR : Retur aktva bebas rsko 6. Meetuka tgkat ebatas saha atau cut off ot (C*) Sebelu durutka saha-saha berdasarka la ERB terbesar ke la ERB terkecl. Nla ERB terbesar dar ta-ta asuk dala dala ortofolo otal. E(R ) R BR A e

7 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) 7 Da C 1 e j 1 A j 1 7. Meghtug beta ortofolo Z (ERB C*) W e k Z j 1 Zj j B j Daa: W : Proors sekurtas ke- K : Julah sekurtas d ortofolo otal Β : Beta sekurtas ke- :Varas dar kesalaha resdu sekurtas ke- e ERB : Excess retur to beta sekurtas ke- C* : Nla cut off ot yag eruaka la C terbesar 8. Meghtug beta ortofolo W.α 1 Daa: 1 W.α : Beta ortofolo : Rata-rata alha saha dvdu 9. Meghtug alha ortofolo α W.α 1 Daa: α 1 W.α : Alha ortofolo : Rata-rata alha saha dvdu 10. Meghtug keutuga eksektas ortofolo E(R ) = α +.E(R) Daa: E(R ) : Tgkat keutuga eksektas dar ortofolo α : Alha ortofolo : Beta ortofolo

8 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) Meghtug rsko ortofolo. ( W.e) 1 Daa : Rsko fortofolo. : Rsko yag berhubuga dega asar W : Besarya roors saha ke- : Rsko uk e HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Tujua eelta yatu egaalss ortofolo dega odel deks tuggal utuk egetahu bagaaa ebetuk ortofolo otal yag eghaslka eksected retur aksal da rsko saha al. Peuls egabl 5 saha dar erusahaa LQ45 tahu 011. Perusahaa tersebut telah terdaftar d Bursa Efek Idoesa da saha erusahaa terasuk kategor blue ch stock. Data yag derluka adalah data harga saha bulaa, dvde saha bulaa, deks harga saha gabuga ta bula da tgkat suku buga Sertfkat Bak Idoesa erode bula Jauar saa Deseber tahu 011. Adau roses erhtuga ortofolo otal dega odel deks tuggal secara bertaha adalah : Perhtuga Tgkat Keutuga da Rsko Masg-asg Saha Perhtuga tgkat keutuga asg-asg saha atau retur egguaka Pt Pt-1 D t ruus R t Pt-1 Tabel 1 Perhtuga Ideks Keutuga Pasar Perode ke-t (R t) Berdasarka IHSG Perode Tahu 011 BULAN Tahu 011 IHSG R t Deseber Jauar Februar Maret Arl Me Ju Jul Agustus Seteber Oktober Noveber Deseber Julah / R Rata-rata / E(R ) Tabel 1 eruaka erhtuga deks keutuga asar (R t) egguaka ruus: R t IHSG t IHSG IHSG t-1 t-1

9 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) 9 R t = (da seterusya) Pada erhtuga Ideks Keutuga Pasar deroleh E(R ) sebesar da E(R ) eruaka rata-rata dar R t. Tabel Daftar Alha, Beta, da E(R) Masg-asg saha No. Naa Saha α E(R ) 1 INDF SMGR BMRI UNVR TLKM Utuk eetuka beasrya alha (α) da beta (), Masg-asg saha egguaka. XY - X Y Y - X ruus da ruus α X X 1 (-0,0049 ) 0,0476.0, , = (da seterusya) α 0,3091 0,1908.0, = (da seterusya) Tgkat keutuga dar deks asar (R ) yag ddasarka ada saat deks harga saha gabuga utuk eghtug tgkat keutuga yag dharaka asg-asg saha atau Eksected Retur egguaka ruus : E(R ) = α +.E(R ) E(R ) = 0,065 +(-0,1908). 0,0040 = (da seterusya) Dega elhat kedua tabel datas (tabel 1 da tabel ) daat djelaska sebaga berkut : bahwa R yag dhaslka sebesar eruaka keutuga dar deks asar yag berhubuga dega. Beta adalah sestftas keuaga suatu sekurtas terhada keutuga asar. Besar beta basaya dtetaka sebesar 1. datas 1 berart euya sfat yag reta atau sestf terhada erubaha asar. Dar tabel datas terlhat bahwa tdak ada saha-saha yag berla lebh besar dar 1, artya erusahaa-erusahaa tersebut datas tdak reta terhada erubaha kods asar. Sebalkya saha yag berla kurag dar satu aka egakbatka erubaha retur da sekurtas tersebut dega arah yag berlawaa. Dar kela erusahaa sael tersebut datas, seua erusahaa euya < 1 da yag alg redah adalah PT. Ulever Idoesa Tbk yatu sebesar I berart saha PT. Ulever Idoesa Tbk euya rsko asar dbawah rata-rata da kurag

10 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) sestf terhada egaruh asar atau egaruh kods ekoo ada uuya aabla dbadgka dega keutuga asar yag euya la beta berla 1. Setelah dketahu asar alha da beta saha daat dhtug beraa besar tgkat keutuga yag dharaka (E(R )) oleh ta saha, dega easukka rata-rata keutuga asar (E(R )). Tgkat keutuga yag dharaka (E(R )) ada tabel datas rata-rata euya la ostf. Palg tgg tgkat keutugaya adalah saha PT. Ulever Idoesa Tbk yag berart daat eberka keutuga ada eegag sahaya. Da yag alg redah adalah PT. Bak Madr (Persero) Tbk esku deka ash berla ostf yag berart daat edatagka keutuga bag eegag sahaya. Utuk eeroleh ortofolo yag otal derluka saha yag rata-rata tgkat keutuga yag dharaka berla ostf. Saha yag berla (E(R )) datas (E(R )) aka saha tersebut eruaka saha yag daat eberka keutuga bag eegag sahaya. Dar ke la sael datas euya la E(R ) datas la E(R ) tu berart seua erusahaa daat eberka keutuga bag ara eegag sahaya. Selajutya adalah eghtug rsko (vara retur) sekurtas ( ) dhtug dega egguaka ruus R E R da vara dar kesalaha resdu ( e ) 1 E e 0 dhtug egguaka ruus e -1 Vara keutuga asar ( ) da vara keutuga resdu ( e ) dguaka utuk eghtug tgkat rsko ta-ta sekurtas saha ( ), daat dhtug dega egguaka ruus =. + e. Hasl erhtuga vara keutuga asar ( ), vara dar kesalaha resdu ( e ) da tgkat rsko saha ( ) utuk asg-asg saha dsajka juga ada tabel berkut : Tabel 3 Vara Pasar ( ), Vara Kesalaha Resdu ( e ) da Tgkat Rsko Masg-asg Sekurtas ( ) No. Naa Saha e 1 INDF SMGR BMRI UNVR TLKM Taak bahwa vara keutuga asar ( ) deroleh sebesar 0.007, julah berlaku ada seua saha da berlaku dala erode eelta karea dala erode eelta keadaa vara keutuga asar adalah teta. Rsko uk ( e ) adalah vara dar kesalaha resdu yag eujukka besarya rsko tdak ssteats yag uk terjad d dala erusahaa. Rsko uk alg tgg terdaat ada saha PT.See Gresk (Persero) Tbk da PT. Bak Madr (Persero) Tbk sebesar , erusahaa yag elk rsko alg redah adalah PT. Ulever Idoesa Tbk sebesar , rsko uk eruaka rsko erusahaa yag tdak ssteats. 10

11 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) Selajutya adalah eghtug rsko (vara retur) sekurtas ( ). Rsko yag dhtug terdr dar dua baga yatu berhubuga dega rsko asar (arket related rsk) da rsko uk erusahaa. Dar hasl erhtuga rsko utuk asg-asg saha deroleh rsko saha rata-rata dbawah 1. Saha dega rsko tertgg terdaat ada saha PT. Ulever Idoesa Tbk sebesar Rata-rata seluruh saha yag dtelt datas elk rsko dbawah 1, berart saha tersebut euya rsko yag kecl dsag juga tgkat keutuga yag kecl. Perhtuga Keutuga Aktva Bebas Rsko Aktva bebas rsko (R BR) adalah aktva yag euyakeutuga eksektas tertetu dega vara keutuga (rsko) yag saa dega ol. Tabel 4 Perhtuga Retur Bebas Rsko Perode (1 Bula) Tahu 011 Bula Tahu 011 Jauar 6.50 Februar 6.75 Maret 6.75 Arl 6.75 Me 6.75 Ju 6.75 Jul 6.75 Agustus 6.75 Seteber 6.75 Oktober 6.50 Noveber 6.00 Deseber 6.00 Julah Rata-rata R BR Dala hal aktva bebas rsko yag dguaka adalah Sertfkat Bak Idoesa (SBI) atara bula Jauar saa Deseber tahu 011. Dar hasl erhtuga datas deroleh bahwa keutuga bebas rskoya sebesar Hasl dar erhtuga R BR dguaka utuk eghtug Excess Retur to Beta Rato (ERB). R BR dhtug dega cara ejulahka seluruh retur bebas rsko selaa 1 bula, serta drata-rataka, da haslya dbag 100. Perhtuga Portofolo Otal Berdasarka Model Ideks Tuggal Perhtuga utuk eetuka ortofolo otal aka ejad lebh uda aabla ddasarka ada satu buah agka yatu raso atara excess retur to beta atau ERB. Agka eujukka aakah suatu sekurtas daat dasukka kedala ortofolo otal atau tdak. Raso ERB juga eujukka hubuga atara dua faktor eetu vestas, yatu keutuga da rsko. Portofolo otal aka bers dega aktva-aktva yag euya la raso ERB yag tgg. Sedagka la raso yag redah tdak terasuk dala ortofolo otal. Utuk eghtug ERB asg-asg saha ke- dguaka ruus : E R R BR ERB 11

12 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) ERB = 0.10(da seterusya) Nla ERB yag tgg adalah saha PT. See Gresk (Persero) Tbk (SMGR) sebesar , PT. Idofood Sukses Makur Tbk (INDF) sebesar 0.10, PT. Telekoukas Idoesa Tbk (TLKM) sebesar 0.087, PT. Ulever Idoesa Tbk (UNVR) sebesar 0.055, PT. Bak Madr (Persero) Tbk (BMRI) sebesar Tabel 5 Uruta ERB, Perhtuga Nla C da Batas Otal (C*) Naa E(R ) ERB A B C Saha SMGR INDF TLKM UNVR BMRI Lagkah selajutya adalah egurutka saha berdasarka la ERB terbesar ke ERB yag terkecl. E R R BR Utuk eghtug la A dega ruus A Perhtuga A saha PT. See Gresk (Persero) Tbk (SMGR) A = (da seterusya) Utuk eghtug la B dega ruus B Perhtuga B saha PT. See Gresk (Persero) Tbk (SMGR) B = (da seterusya) Utuk eetuka la C* atau ebatas egguaka ruus C Perhtuga C saha PT. See Gresk (Persero) Tbk (SMGR) 0, C 1 0,007.3,3 496 = (da seterusya) e e 1 1 j 1 A j B j j 1

13 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) Saha yag ebetuk ortofolo yag otal adalah saha yag elk ERB yag lebh besar atau saa dega la C -ya. Sebalkya saha yag la ERBya lebh kecl dar ada C -ya tdak terasuk dala ortofolo otal. Nla C tdak utuk eetuka la cut off ot atau C*. Nla C* adalah la C terakhr daa la ERB ash lebh besar saa dega la C. Perhtuga la C dsajka dala tabel 5. Pada tabel 5 daat dlhat saha-saha aa saja yag la ERB lebh besar atau saa dega la C. Nla C* adalah sebesar yatu adalah saha utuk PT. Telekoukas Idoesa Tbk (TLKM) dega la ERB sebesar Nla ERB selajutya adalah utuk saha PT. Ulever Idoesa TBK (UNVR) dega la C sebesar sudah tdak terasuk ortofolo otal da juga saha utuk PT. Bak Madr (Persero) Tbk (BMRI) dega la ERB sebesar da la C sebesar aka saha juga tdak terasuk dala ortofolo yag otal. Jad saha-saha yag terasuk ortofolo otal adalah PT. See Gresk (Persero) Tbk (SMGR), PT. Idofood Sukses Makur Tbk (INDF) da PT. Telekoukas Idoesa Tbk (TLKM) dega la ERB datas la C*. Proors Masg-asg Saha Setelah deroleh saha yag ebetuk ortofolo otal, lagkah selajutya adalah eetuka besarya roors dar asg-asg saha yag ebetuk ortofolo otal. Dataraya adalah besarya roors utuk saha ke- dega Z egguaka ruus W dega la Z sebesar Z ERB C * k e Zj j 1 Perhtuga roors saha PT. See Gresk (Persero) Tbk (SMGR) Z 1, = (da seterusya) -110,7809 W - 90,6954 = = 38.11% (da seterusya) Hasl dar erhtuga roors dar asg-asg sekurtas tersebut d dala ortofolo otal dsajka dala tabel 6. Tabel 6 Proors Masg-asg Saha Portofolo Otal No. Naa Saha Z W W (%) k W 1 1 SMGR INDF TLKM Total Dar tabel 6 vestor yag g eaaka sejulah daa vestas daat elhat julah roors asg-asg saha dala ortofolo otal yag dtawarka. Terdaat saha yag tertgg yatu PT. Idofood Sukses Makur Tbk (INDF) sebesar dega tgkat rosetase 40.36%. Sedagka utuk julah roors asg-asg saha yag

14 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) teredah yatu PT. Telekoukas Idoesa Tbk (TLKM) sebesar 0.15 dega tgkat rosetase 1.5%. Tgkat Keutuga Portofolo (R(R )) Tgkat keutuga ortofolo dega roors yag telah ddaat ada tabel 6 dtujukka dala tabel 7. Tgkat keutuga ortofolo dsajka bersaa Beta ortofolo ( ) da Alha ortofolo (α ). 14 No 1 3 Tabel 7 Hasl Perhtuga Exected Retur Portofolo Naa k saha W α α E(R ) E(R ) 1 SMGR INDF TLKM Total Utuk eetuka besarya beta ortofolo ( ) da Alha ortofolo (α ) asgasg saha otal egguaka ruus W. da ruus α W.α = (da seterusya) 1 1 α 0,3811.0,099 = (da seterusya) Perhtuga dala tgkat keutuga ortofolo adalah utuk egetahu seberaa besar ortofolo asg-asg saha otal. Dataraya adalah PT. See Gresk (Persero)Tbk (SMGR), PT. Idofood Sukses Makur Tbk (INDF) da PT. Telekoukas Idoesa Tbk (TLKM). Ruus utuk eetuka tgkat keutuga ortofolo adalah : E(R ) = α +. E(R ) dega erhtuga sebaga berkut : E(R ) = (-0.011) = (da seterusya). Berdasarka erhtuga exected retur ada tabel 7 d atas terlhat bahwa sahasaha yag ebetuk ortofolo otal elk retur yag dharaka utuk ortofolo sebesar Rsko Portafolo Lagkah terakhr adalah eghtug rsko ortofolo yatu erkraa eyaga dar retur ortofolo yag dharaka. Ruus yag dguaka adalah sebaga berkut : =. +( W. e ) 1 = (-0,011. 0,007) + (0, ,0003) = (da seterusya) Meujukka bahwa rsko utuk ortofolo otal sebesar Dar s terlhat kalau rsko ortofolo saha teryata jauh lebh redah dbadg saha dvdu.

15 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) 15 Dega elhat hasl erhtuga yag telah ada aka ara vestor hedakya eaaka odalya ada saha yag ebetuk ortofolo otal karea ada saha tersebut elk rsko yag lebh redah dbadgka dega rsko asgasg saha. Berdasarka hasl aalsa da ebahasa dar 5 saha sael eelta, terdaat 3 saha yag terbetuk dala ortofolo otal daa saha-saha tersebut adalah PT. See Gresk (Persero) Tbk (SMGR), PT. Idofood Sukses Makur Tbk (INDF) da PT. Telekoukas Idoesa Tbk (TLKM) karea saha-saha tersebut euya la ERB lebh besar atau saa dega la ERB yag berada d ttk C*, sehgga daat dkataka bahwa aalss ortofolo saha daat dguaka sebaga alat aalss da daat dguaka dala uaya otalsas keutuga vestas saha bag vestor asar odal yag eaaka saha d PT. See Gresk (Persero) Tbk (SMGR), PT. Idofood Sukses Makur Tbk (INDF) da PT. Telekoukas Idoesa Tbk (TLKM) karea tgkat keutuga ortofolo otal yag dharaka sebesar SIMPULAN DAN SARAN Sula Berdasarka hasl eelta, hasl aalss da ebahasa yag telah dteuka sebeluya aka sebaga akhr dar eulsa skrs eelt eyajka sula agar daat eberka keudaha bag ara ebaca, ara eelt selajutya da ebatu ara vestor utuk eetuka saha-saha aa saja yag seharusya dlh. Adau sulaya adalah sebaga berkut : 1 Cara dala eetuka saha-saha erusahaa yag aka dasukka dala ortofolo otal dega Model Ideks Tuggal adalah terlebh dahulu harus eghtug retur dvdu, retur asar da beta. Dar erhtuga tersebut baru daat dcar retur yag dharaka da rsko asg-asg saha. Setelah tu, eghtug Excess Retur to Beta (ERB) da egurutka ERB dar la terbesar saa ke la terkecl. Lagkah selajutya adalah eghtug la C da eetuka ttk ebatas C* (cut off ot) daa C* adalah la C yag elk la ERB terakhr kal ash lebh besar dar la C. Setelah tu daat dketahu saha-saha aa saja yag aka ebetuk ortofolo otal dega elhat la ERB yag lebh besar atau saa dega la ERB d ttk C*. Selajutya eghtug roors daa dar saha-saha yag ebetuk ortofolo otal, dar s daat dcar retur yag dharaka da rsko dala ortofolo. Setelah daalsa dega egguaka Model Ideks Tuggal aka deroleh 3 saha yag terasuk dala ortofolo otal, yatu PT. See Gresk (Persero)Tbk (SMGR), PT. Idofood Sukses Makur Tbk (INDF) da PT. Telekoukas Idoesa Tbk (TLKM) karea saha-saha tersebut euya la ERB lebh besar atau saa dega la ERB yag berada d ttk C*.

16 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) 16 Sara Sara eruaka subaga ekra dar euls egea hasl ebahasa. Berdasarka hasl eelta yag telah ada, aka sara-sara yag daat eelt keukaka adalah sebaga berkut : 1 Dala egvestaska daaya seorag vestor seharusya bervestas ada sahasaha yag ebetuk ortofolo otal karea daat eyebagka rsko yag laya lebh redah dbadgka dega rsko asg-asg saha. Para vestor yag g egvestaska daaya juga harus elhat tgkat keutuga ortofoloya, jka tgkat keutuga ortofolo yag dharaka teryata lebh tgg dar rskoya aka sebakya egvestaska daaya ada saha tersebut karea saha tersebut daat dguaka dala uaya otalsas tgkat keutuga vestas saha. 3 Saha yag ebetuk ortofolo otal adalah saha yag elk ERB yag lebh besar atau saa dega la C -ya. Sebalkya saha yag la ERB-ya lebh kecl dar ada la C -ya eadaka bahwa saha tersebut tdak daat ebetuk ortofolo otal. Utuk saha PT. Bak Madr (Persero) Tbk da PT. Ulever Idoesa Tbk yag la ERB-ya lebh kecl dar la C -ya eadaka saha tersebut tdak daat ebetuk ortofolo otal aka vestor yag g eaaka odalya ada saha tersebut harus lebh telt da utuk aagee erusahaa harus lebh egkatka keauaya dala eeroleh keutuga dala vestas saha yag dkeluarka ta tahuya. DAFTAR PUSTAKA Hadah, R. 01. Aalss Portofolo Dala Efses Rsk da Retur Pada Perusahaa Outootf d Bursa Efek Idoesa. Skrs. Tdak Dublkaska. Sekolah Tgg Ilu Ekoo Idoesa (STIESIA). Surabaya. Hal, A Aalss Ivestas.Eds Kedua. Saleba Eat. Jakarta. Husa, S. 005.Dasar-Dasar Teor Portofolo da Aalss Ivestas. Eds Kela. Peerbt UPP- AMP YKPN. Yogyakarta. Idratoro, N. da B. Suoo Metodolog Peelta Bss Utuk Akutas & Maajee. Eds Pertaa. Cetaka Ketga. Peerbt BPFE-UGM. Yogyakarta. Jogyato Teor Portofolo da Aalss Ivestas. Eds Ketga. Peerbt BPFE-UGM. Yogyakarta. Martoo da A. Harjto. 00. Maajee Keuaga. Eds Pertaa. Peerbt Ekosa. Yogyakarta. Nazr, M Metode Peelta. Peerbt Ghala Idoesa. Jakarta. Pabudu, M.T Metodelog Rset Bss. Peerbt Bu Aksara. Jakarta. Sasul, M Pasar Modal & Maajee Portofolo. Peerbt Erlagga. Jakarta. Satoso, S Padua Legka Meguasa Statstk dega SPSS. Peerbt Elex Meda Koutdo. Jakarta. Sugyoo. 01. Metode Peelta Kobas. Peerbt Alfabeta. Badug Metode Peelta Bss.Cetaka Seuluh. Peerbt Alfabeta. Badug.

17 Jural Ilu & Rset Maajee Vol. No. 1 (013) Suaryah Pegatar Pegetahua Pasar Modal. Eds Keea. Peerbt UPP AMP YKPN. Yogyakarta. Sutrso Maajee Keuaga Teor, Kose da Alkas. Eds Pertaa. Cetaka Ketujuh. Peerbt Ekosa. Yogyakarta. Tabuolo, M.P Maajee Keuaga; Kosetual, Proble & Stud Kasus. Eds Pertaa. Cetaka Pertaa. Peerbt Ghala Idoesa. Bogor. Tadell. E Aalss Ivestas da Maajee Portofolo. Eds Pertaa. Peerbt BPFE. Yogyakarta. Wjaya, Y. S. 01. Aalss Portofolo Dega Model Ideks Tuggal Utuk Melh Saha-Saha Sebaga Pertbaga Ivestas Pada Perusahaa Yag Go Publk d BEI Tahu 010. Skrs. Tdak Dublkaska. Sekolah Tgg Ilu Ekoo Idoesa (STIESIA). Surabaya. 17

MODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL)

MODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL) MODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL) 1. Konse Dasar Sngle Index Model. Forula SIM untuk Sekurtas 3. SIM untuk Sekurtas Tunggal 4. SIM untuk Portofolo 5. Portofolo Otal Berdasarkan SIM Munya Alteza

Lebih terperinci

ANALISIS PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM LQ45 TAHUN

ANALISIS PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM LQ45 TAHUN Uas 970 ANALISIS PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM LQ45 TAHUN 014 016 I Waya Suarjaa Progra Stud Maajee, FakultasEkoo UverstasMahasaraswat wysuarjaa11@gal.co ABSTRAK Bayakya julah perusahaa yag ada d BEI, ebua

Lebih terperinci

ANALISIS PERBANDINGAN MEAN VARIANCE

ANALISIS PERBANDINGAN MEAN VARIANCE Perbadga MV da MAD (Susy Arska Putr) 1 ANALISIS PERBANDINGAN MEAN VARIANCE (MV) DAN MEAN ABSOLUTE DEVIATION (MAD) DALAM PEMBENTUKAN PORTOFOLIO COMPARATIVE ANALYSIS MEAN VARIANCE (MV) AND MEAN ABSOLUTE

Lebih terperinci

Muniya Alteza

Muniya Alteza RISIKO DAN RETURN 1. Estmas Retur da Rsko Idvdual. Kosep Dversfkas 3. Kovaras da Koefse Korelas 4. Estmas Retur da Rsko Portofolo Muya Alteza m_alteza@uy.ac.d Estmas Retur da Rsko 1) Estmas Realzed Retur

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da tempat peelta Dalam upaya pelaksaaa peelta,maka peelt melakukaya pada : 1. Tempat Peelta Gua memperoleh data yag dperluka dalam peulsa Skrps yag berjudul Pembetuka

Lebih terperinci

PEMBAHASAN. Pada model indeks tunggal, imbal hasil dari sekuritasnya dapat juga dinyatakan dalam bentuk nilai harapan imbal hasil.

PEMBAHASAN. Pada model indeks tunggal, imbal hasil dari sekuritasnya dapat juga dinyatakan dalam bentuk nilai harapan imbal hasil. aggaa bahwa harga sekurtas berubah searah dega harga deks asar Model deks tuggal adalah odel yag eyataka bahwa bal hasl seta sekurtas euya hubuga dega bal hasl ortofolo asar Portofolo asar adalah ortofolo

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha

Lebih terperinci

Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya September 2017, Samarinda, Indonesia ISBN:

Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya September 2017, Samarinda, Indonesia ISBN: Prosdg Sear Nasoal Mateatka, Statstka, da Aplkasya 017 3 Septeber 017, Saarda, Idoesa ISBN: 978-60-5031-0-3 Aalss Portofolo Optal Dega Model Sgle Idex utuk Saha yag Lstg pada Sektor Agr da Mg d Bursa Efek

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL (Studi Pada Saham Jakarta Islamic Index (JII) Periode )

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL (Studi Pada Saham Jakarta Islamic Index (JII) Periode ) ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL (Stud Pada Saham Jakarta Islamc Idex (JII) Perode 011-013) M. Bagus Wsambud Negah Sudjaa Topowjoo Fakultas Ilmu Admstras

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

Agustin Tri Setyoningsih Suhadak Topowijono Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang

Agustin Tri Setyoningsih Suhadak Topowijono Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang ANALISIS PORTOFOLIO OPTIAL DENGAN SINGLE INDEX ODEL UNTUK EINIUKAN RISIKO BAGI INVESTOR DI BURSA EFEK INDONESIA (STUDI PADA SAHA INDEKS KOPAS 100 PERIODE FEBRUARI 010-JULI 014) Agust Tr Setyogsh Suhadak

Lebih terperinci

Denny et al., Analisis Investasi Melalui Penetapan Portofolio Saham Optimal... 1

Denny et al., Analisis Investasi Melalui Penetapan Portofolio Saham Optimal... 1 Dey et al., Aalss Ivestas Melalu Peetapa Portofolo Saham Optmal... 1 Aalss Ivestas Melalu Peetapa Portofolo Saham Optmal Pada Saham LQ-45 Bursa Efek Idoesa (The Aalyss of Ivesmet by Determato Optmal Portofolo

Lebih terperinci

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX POGAM LINIEA DENGAN METODE SIMPLEX A. TEKNIK PENYELESAIAN Betuk Soal Progra Lear Kedala utaa asalah rogra lear daat eretuk a atau a atau a. Kedala yag eretuk ertdaksaaa daoat duah ead ersaaa seaga erkut

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

Kata kunci : Portofolio Optimal, Nilai Slope, Metode Constant Correlation Model

Kata kunci : Portofolio Optimal, Nilai Slope, Metode Constant Correlation Model PEMBENTUKAN PORTOFOLIO ASET YANG OPTIMAL MENGGUNAKAN METODE CONSTANT CORRELATION MODEL (Stud Kasus PT. Batava Prosperdo Sekurtas pada Saha Blue Chps) Syafdes Wda.S 1, Dr. Leda Novyat, M.S, Achad Zabar

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

Lebih terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: prohumas@smkwkrama.et, webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema II. LANDASAN TEORI Pada bab II aka dbahas pegerta-pegerta (defs) da teorea-teorea ag edukug utuk pebahasa pada bab IV. Pegerta (defs) da teorea tersebut dtulska sebaga berkut... Teorea Proeks Teorea proeks

Lebih terperinci

ESTIMASI UKURAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM PORTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL

ESTIMASI UKURAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM PORTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 0, No. (03), hal. 57-6 ESTIMASI UKUAN SENSITIVITAS KEUNTUNGAN SAHAM DALAM POTOFOLIO PADA SINGLE INDEX MODEL Eka Kurawat, Helm, Neva Satyahadew INTISAI

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

PENGGUNAAN VALUE AT RISK DALAM ANALISIS RISIKO PADA PORTOFOLIO SINGLE INDEX MODEL (Studi Kasus Data Saham LQ 45) Intisari

PENGGUNAAN VALUE AT RISK DALAM ANALISIS RISIKO PADA PORTOFOLIO SINGLE INDEX MODEL (Studi Kasus Data Saham LQ 45) Intisari Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 3 (014), hal 15. PENGGUNAAN VALUE AT ISK DALAM ANALISIS ISIKO PADA POTOFOLIO SINGLE INDEX MODEL (Stud Kasus Data Saham LQ 45) Ed Saputra, Neva

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV

Penarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV Pearka Cotoh Acak Berlas (Stratfed Radom Samlg Pertemua IV Defs Cotoh acak berlas ddaatka dega cara membag oulas mejad beberaa kelomok ag tdak salg tumag tdh, da kemuda megambl secara acak dar seta kelomokkelomok

Lebih terperinci

BAB III ISI. x 2. 2πσ

BAB III ISI. x 2. 2πσ BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)

Lebih terperinci

PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN BOOTSTRAP. Tarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang. Subanar Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta

PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN BOOTSTRAP. Tarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang. Subanar Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta Vol 4 No, 46-58, Arl 00, ISSN : 40-858 PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN STRAP Taro Jurusa Mateatka FMIPA UNDIP Searag Subaar Jurusa Mateatka FMIPA UGM Yogyakarta Abstrak Tulsa ebcaraka tetag eeraa

Lebih terperinci

Nama : Crishadi Juliantoro NPM :

Nama : Crishadi Juliantoro NPM : ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang

Lebih terperinci

SINGLE INDEX MODEL SEBAGAI ALAT ANALISIS OPTIMALISASI PORTOFOLIO INVESTASI SAHAM (Studi Kasus pada Kelompok Saham LQ-45 di BEI Tahun )

SINGLE INDEX MODEL SEBAGAI ALAT ANALISIS OPTIMALISASI PORTOFOLIO INVESTASI SAHAM (Studi Kasus pada Kelompok Saham LQ-45 di BEI Tahun ) 1 Jural Ilmu Maajeme & Bss - Vol. 04, No. 01. Maret 013 SINGLE INDEX MODEL SEBAGAI ALAT ANALISIS OPTIMALISASI PORTOFOLIO INVESTASI SAHAM (Stud Kasus pada Kelompok Saham LQ-45 d BEI Tahu 009-011) Sgt Trharjoo

Lebih terperinci

STRATEGI AKTIF PASIF DALAM OPTIMALISASI PORTOFOLIO SAHAM INDEKS LQ-45

STRATEGI AKTIF PASIF DALAM OPTIMALISASI PORTOFOLIO SAHAM INDEKS LQ-45 Jural Keuaga da Perbaka, Vol.15, No. e 011, hlm. 1 9 Terakredtas SK. No. 64a/DIKTI/Ke/010 STATEGI AKTIF PASIF DALA OPTIALISASI POTOFOLIO SAHA INDEKS LQ-45 Ibu Khajar Fakultas Ekoom Uverstas Islam Sulta

Lebih terperinci

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT 3. Pedahulua Model eurua kods embata destmas dega model robt terurut. Estmas terhada arameter model robt terurut yatu koefse model da threshold dlakuka dega metode

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT

PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT 68 Bud: PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PERANCANGAN SISTEM PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PRODUK MULTI PEMASOK DI UD. SAHABAT Dya Seta Bud ), Da Reto Sar Dew ), D Edah

Lebih terperinci

MODEL OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM DAN DEPOSITO SECARA TERINTEGRASI MENGGUNAKAN MEAN ABSOLUTE DEVIATION

MODEL OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM DAN DEPOSITO SECARA TERINTEGRASI MENGGUNAKAN MEAN ABSOLUTE DEVIATION MODEL OPIMISASI POROFOLIO SAHAM DAN DEPOSIO SECARA ERINEGRASI MENGGUNAKAN MEAN ABSOLUE DEVIAION Husa Athfal Hdayat 1, De Saepud, Ira Palup 3 1,,3 Progra Stud Ilu Koputas elko Uversty, Badug 1 hshdayat@studets.telkouversty.ac.d,

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 02 (2017), hal

Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 02 (2017), hal Bulet Ilah Mat. Stat. da Terapaya (Baster) Volue 6, No. (17), hal 77 84. PENENTUAN NILAI INTERNAL RATE OF RETURN DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON PADA KASUS PENGKREDITAN KENDARAAN BERMOTOR Al A, Nao Nessyaa

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka

Lebih terperinci

CADANGAN PROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE

CADANGAN PROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE CADANGAN ROSEKTIF ASURANSI JIWA DWIGUNA BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Tara Mustka 1, Johaes Kho 2, Azskha 2 1 Mahasswa rogra S1 Mateatka 2 Dose Jurusa Mateatka Fakultas Mateatka da Ilu egetahua Ala

Lebih terperinci

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi. Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Mayag Novhta Sar *, Bustam, Sgt Sugarto Mahasswa Program Stud S Matematka FMIPA Uverstas Rau Dose Fakultas

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

Volume 9 Nomor 2 Desember 2015

Volume 9 Nomor 2 Desember 2015 Volue 9 Noor Deseber 05 Jural Ilu Mateatka da Teraa Deseber 05 Volue 9 Noor Hal. 47 54 EFEKTIVITAS KINERJA DIAGRAM KONTROL G Marlo Stvo Noya Va Delse Jurusa Mateatka FMIPA Uverstas Pattura Jl. Ir. M. Putuhea,

Lebih terperinci

ANALISIS PERBANDINGAN ARUS KAS PT DUTA PERTIWI TBK DAN PT KAWASAN INDUSTRI JABABEKA TBK

ANALISIS PERBANDINGAN ARUS KAS PT DUTA PERTIWI TBK DAN PT KAWASAN INDUSTRI JABABEKA TBK ANALISIS PRBANDINGAN ARUS KAS PT DUTA PRTIWI TBK DAN PT KAWASAN INDUSTRI JABABKA TBK (Rsk ad Cash Flow Aalyss) Oleh/By: Sutart da Sr Bawoo Dose Akadem Maajeme Kesatua da STI Kesatua ABSTRAK Perusahaa megguaka

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

PEMILIHAN PORTOFOLIO MENGGUNAKAN BETA TERBAIK ELI GUSDIANTI

PEMILIHAN PORTOFOLIO MENGGUNAKAN BETA TERBAIK ELI GUSDIANTI PEMILIHAN PORTOFOLIO MENGGUNAKAN ETA TERAIK ELI GUSDIANTI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN OGOR OGOR 9 PEMILIHAN PORTOFOLIO MENGGUNAKAN ETA TERAIK

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI I PENDAHULUAN Latar Belakag Dala teor ekoo, setap perusahaa dasuska bertujua eperoleh bala yag aksu Ibala yag ddapat bergatug pada strateg yag dabl perusahaa Kuattas erupaka salah satu strateg perusahaa

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

H. MEMECAHKAN MASALAH KEUANGAN DENGAN KONSEP MATEMATIKA

H. MEMECAHKAN MASALAH KEUANGAN DENGAN KONSEP MATEMATIKA H. EECAHKAN ASALAH KEUANGAN DENGAN KONSE ATEATIKA eyelesaka asalah Buga Tuggal da Buga ajemuk Dalam Keuaga Buga Tuggal egerta Buga erse Datas Seratus da erse Dbawah Seratus erse D atas Seratus erse datas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

PENENTUAN FAKTOR UTAMA PENYEBAB GANGGUAN LISTRIK DENGAN METODE BOOTSTRAP (STUDI KASUS DI KOTA SEMARANG)

PENENTUAN FAKTOR UTAMA PENYEBAB GANGGUAN LISTRIK DENGAN METODE BOOTSTRAP (STUDI KASUS DI KOTA SEMARANG) Prosdg SPMIPA 177-184 006 ISBN : 979704470 PENENTUAN FAKTOR UTAMA PENYEBAB GANGGUAN LISTRIK DENGAN METODE BOOTSTRAP (STUDI KASUS DI KOTA SEMARANG) Taro Progra Stud Statstka FMIPA UNDIP Searag Jl Prof Soedarto,

Lebih terperinci

EKONOMI TEKNIK. Ekuivalensi

EKONOMI TEKNIK. Ekuivalensi EKONOMI TEKNIK Ekuvales Ekuvales Ekuvales = Nla uag yag sama pada waktu yag berbeda. Jumlah uag berbeda pada waktu berbeda dapat berla ekooms sama. Cotoh = harga bes Rp 4.5, (25), Rp 5.5, (29), da Rp 6.5

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

Penerapan Peta Kendali Demerit dan Diagram Pareto Pada Pengontrolan Kualitas Produksi (Studi Kasus: Produksi Botol Sosro di PT.

Penerapan Peta Kendali Demerit dan Diagram Pareto Pada Pengontrolan Kualitas Produksi (Studi Kasus: Produksi Botol Sosro di PT. Jural EKSPONENSIL Volue 5, Noor, Nopeber 04 ISSN 085-789 Peerapa Peta Kedal Deert da Dagra Pareto Pada Pegotrola Kualtas Produks (Stud Kasus: Produks otol Sosro d PT. X Surabaya) The pplcato of Deert otrol

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d PT. Mulya Agro Botekolog yag terletak Perumaha Tegalgodo Asr Blok H III No. 10 Kecamata Karagploso, Kabupate Malag. Pemlha lokas peelta

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

Penurunan Persamaan Perpetuitas dan Anuitas

Penurunan Persamaan Perpetuitas dan Anuitas SEMINR NSIONL MTEMTIK DN PENDIDIKN MTEMTIK UNY 2016 Peurua Persamaa Perpetutas da utas T - 6 Bud Fresdy Fakultas Ekoom da Bss Uverstas Idosa bstrak Mahasswa bss da akutas, debtor bak, da vestor memerluka

Lebih terperinci

Menghitung Kinerja Investasi

Menghitung Kinerja Investasi Meghtug Kerja Ivestas Dalam perjalaa vestas, la suatu asset bsa berubah dar waktu ke waktu akbat perubaha kods pasar. Sela tu, sebaga baga dar proses vestas, vestor perlu mematau da megevaluas kerja vestas

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

KARAKTERISTIK INFLASI KOTA-KOTA DI INDONESIA BAGIAN BARAT

KARAKTERISTIK INFLASI KOTA-KOTA DI INDONESIA BAGIAN BARAT Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas I, Fakultas Sas da Matematka, UKSW Salatga, 2 Ju 204, Vol 5, No., ISSN :2087-0922 KARAKTERISTIK INFLASI KOTA-KOTA DI INDONESIA BAGIAN BARAT Ad Setawa Program Stud

Lebih terperinci

Angka Banding Manfaat dan Biaya

Angka Banding Manfaat dan Biaya METODE ANALISIS PERENCANAAN 2 Mater 3 : TPL 311 Oleh : Ke Marta Kaskoe Agka Badg Mafaat da Baya Dalam proyek pembagua, perlu dketahu apa mafaat dar proyek tersebut? Bagamaa keutuga ekoom atau keutuga sosal

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR SEDERHANA UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKANKARAKTER TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR SEDERHANA UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKANKARAKTER TAMBAHAN PENAKIR RAIO REGREI LINEAR EDERHANA UNTUK RATA-RATA POPULAI MENGGUNAKANKARAKTER TAMBAHAN Astar Rahmadta *, Harso, Haosa rat Mahasswa Program tud Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud

Lebih terperinci

PEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK MENGGUNAKAN R 2, Cp MALLOW, dan S PADA KASUS INDEKS HARGA SAHAM BURSA GLOBAL

PEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK MENGGUNAKAN R 2, Cp MALLOW, dan S PADA KASUS INDEKS HARGA SAHAM BURSA GLOBAL Majalah Ekoom ISSN 4-950 : Vol. VII No. Des 03 PEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK MENGGUNAKAN R, C MALLOW, da S PADA KASUS INDEKS HARGA SAHAM BURSA GLOBAL Oleh : Wara Pramest, Martha Suhardyah Fakultas Matematka

Lebih terperinci

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari: 5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut

Lebih terperinci

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi) B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE.

ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE. Prosdg Semar Nasoal Alkas Sas & Tekolog (SNAST) Yogakarta, 6 November 6 ISSN : 979 9X eissn : 54 58X ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE Noerat, Rka Herda,, Jurusa Statstka,

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu 47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta yag dguaka dalam peelta adalah metode eksperme. Metode dguaka atas pertmbaga bahwa sfat peelta ekspermetal yatu mecobaka suatu program latha

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

3.1 Biaya Investasi Pipa

3.1 Biaya Investasi Pipa BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da

Lebih terperinci

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI DPLP 3 Rev. 0 PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI Komte Akredtas Nasoal Natoal Accredtato Body of Idoesa Gedug Maggala Waabakt, Blok IV, Lt. 4 Jl. Jed. Gatot Subroto, Seaya, Jakarta 070 Idoesa Tel. : 6 5747043,

Lebih terperinci