OPTIMALISASI PORTOFOLIO SAHAM INDEKS LQ-45 DENGAN METODE STOCHASTIC DOMINANCE

Investor pada pasar modal umumnya akan menginvestasikan dananya pada saham-saham yang memiliki return tinggi dengan risiko minimal. Untuk mengurangi tingkat risiko saham-saham tersebut dapat dibentuk menjadi portofolio. Stochastic dominance digunakan untuk membentuk portofolio optimal dengan saham diurutkan berdasarkan jumlah dominasi dari setiap pasangan saham. Metode ini tidak mensyaratkan distribusi return saham harus bersifat normal. Terdapat asumsi yang digunakan dalam stochastic dominance yaitu stochastic dominance orde pertama (SD-1), stochastic dominance orde kedua (SD-2), dan stochastic dominance orde ketiga (SD-3). SD-1 menyatakan bahwa investor bersikap menyukai saham yang banyak risikonya,  sedangkan SD-2 menyatakan bahwa investor bersikap risk aversion atau tidak menyukai risiko dan SD-3 menyatakan bahwa investor bersikap ruin aversion atau menginvestasikan dana yang lebih banyak pada kesempatan investasi yang berisiko. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis sikap investor, menganalisis besar bobot masing-masing saham yang membentuk portofolio optimal, dan menganalisis besarnya nilai return dan risiko dengan metode stochastic dominance. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data harga penutupan saham yang konsisten tergabung dalam Indeks LQ-45 periode Januari 2017 sampai dengan Januari 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode stochastic dominance menghasilkan portofolio optimal yang terdiri dari sembilan kode saham yang mendominasi, diantaranya adalah BBCA, BBRI, BMRI, ICBP, KLBF, BBNI, JSMR, SMGR, dan SRIL. Asumsi sikap investor pada portofolio yang terbentuk adalah 76,47% investor bersikap risk aversion dan 23,53% investor bersikap ruin aversion. Pada kasus ini diambil contoh dengan menginvestasikan dana sebesar Rp100.000.000,- pada periode waktu 23 hari, kemudian diperoleh return sebesar Rp4.592.735,- dengan risiko sebesar Rp2.831.345,- pada tingkat kepercayaan 95%. Kata Kunci : Stochastic dominance, return ekspektasi, portofolio optimal