PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL MELALUI PENDEKATAN EFISIENSI DECISION-MAKING UNITS (DMU) YANG MENGHASILKAN RELATIVE EFFICIENCY SCORE BERDASARKAN SINGLE INDEX MODEL - Desak Nyoman Sri Werastuti (Universitas Pendidikan Ganesha, 2014)
ABSTRAK Dalam berinvestasi, ada dua faktor yang dipertimbangkan oleh investor yaitu return dan risiko. Analisis portofolio yang optimal memungkinkan investor melakukan analisis yang tepat untuk memperkecil risiko yang diterima dengan tujuan memaksimalkan profit dengan risiko yang sama diantara saham yang ada. Pendekatan untuk mendapatkan efisiensi dari Decision-Making Units (DMU) yang mempunyai kemampuan untuk mengatasi multiple input dan output melalui teknik Data Envelopment Analysis (DEA) bisa digunakan untuk menentukan saham-saham mana saja yang efisien sehingga dapat dijadikan pertimbangan dalam pembentukan portofolio. Pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA) digunakan untuk menentukan saham-saham dengan kinerja efisien berdasarkan analisis rasio. Setelah terpilih beberapa saham efisien selanjutnya dilakukan pembentukan portofolio optimal dengan single index model dan ditentukan berapa banyak proporsi dana yang diinvestasikan pada masing-masing saham. Data yang digunakan adalah data harga saham LQ45 pada saat closing price, dividen masing-masing emiten, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) selama periode Februari 2013 sampai dengan Januari 2014, data tingkat Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI), serta data Laporan Keuangan Tahunan (Annual Financial Report) yang telah diaudit per 31 Desember 2013. Berdasarkan hasil analisis efisiensi sebagai kandidat portofolio digunakan model DEA-CCR dan DEA-BCC menghasilkan 11 saham yang merupakan saham-saham pembentuk kandidat portofolio. Setelah dilakukan analisis terhadap ke-11 saham yang efisien didapatkan 3 saham pembentuk portofolio optimal, dengan proporsi dana yang diinvestasikan pada masing-masing saham yaitu UNVR (Unilever Indonesia Tbk) sebesar 0.650929 (65.09%), PGAS (Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk) sebesar 0.291388 (29.14%), dan BBCA (Bank Central Asia Tbk) sebesar 0.048709 (4.87%) Kata kunci : Portofolio Optimal, Efisiensi Decision-Making Units (DMU), Relative Efficiency Score, Single Index Model ABSTRACT In investing, there are two factors considered by investors are return and risk. Analysis of optimal portfolio allows investors to analyze appropriate to minimize the risks accepted by the objective of maximizing profit with the same risk among existing shares. Approach to obtain the efficiency of Decision - Making Units ( DMU ) which has the ability to cope with multiple inputs and outputs through the technique Data Envelopment Analysis ( DEA ) can be used to determine which stocks are efficient so that it can be taken into consideration in the formation of the portfolio . Approach Data Envelopment Analysis ( DEA ) is used to determine the stocks with efficient performance by ratio analysis . Having selected some stocks efficient formation of optimal portfolio is then performed with a single index models and determined how much the proportion of funds invested in each stock. The data used is LQ45 stock price data at the time of the closing price , the dividend each issuer , the Jakarta Composite Index ( JCI ) during the period February 2013 to January 2014 , the data rate interest rate of Bank Indonesia Certificates ( SBI ) , as well as data Financial Statements annual ( annual Financial Report ) that has been audited by December 31, 2013 . Based on the analysis of efficiency as a candidate portfolio models used DEA - CCR and DEA - BCC shares are down 11 stocks forming the candidate portfolio . After the analysis of all 11 stocks that efficiently obtained 3 shares forming the optimal portfolio , with the proportion of funds invested in each stock is UNVR ( Unilever Indonesia Tbk ) of 0.650929 ( 65.09 % ) , PGN ( Perusahaan Gas Negara ( Persero ) Tbk ) of 0.291388 ( 29.14 % ) , and BBCA ( Bank Central Asia Tbk ) of 0.048709 ( 4.87 % ). Keywords : Optimal Portfolio, Efficiency Decision - Making Units ( DMU ) , Relative Efficiency Score , Single Index Model