70 terhadap benchmark. Tahap awal adalah menentukan return portofolio
Black-Litterman dimana diagram alirnya terdapat pada lampiran 1. Selanjutnya adalah menentukan bobot portofolio Black-Litterman dan
CAPM benchmark. Selisih bobot keduanya bobot aktif digunakan untuk menentukan tracking error volatility sebagai ukuran risiko aktif
yang selanjutnya akan ditelusuri sensitivitas TEV terhadap views. Diagram alir untuk menentukan TEV dan sensitivitas TEV terhadap views terdapat
pada lampiran 2. Berikut adalah langkah-langkah untuk membentuk return
portofolio Black-Litterman dilanjutkan dengan perhitungan TEV dan sensitivitas TEV terhadap views.
1. Perhitungan Return Harian Saham dan Return Pasar
Return merupakan tingkat keuntungan sebenarnya yang dihasilkan tiap-tiap saham dalam rentang waktu tertentu. Return harga
saham harian dapat dihitung berdasarkan Persamaan 2.31 sebagai berikut:
�
̂ = �
�
̂ �
�−
̂ − = �
�
̂ − �
�−
̂ �
�−
̂
Sedangkan return pasar adalah keuntungan kumulatif yang mencerminkan seluruh saham yang terdaftar di bursa. Sehingga untuk
menghitung return pasar dapat menggunakan rumus sebagai berikut:
71
�
̂ =
�
̂
�−
̂ − =
�
̂ −
�−
̂
�−
̂
Data return harian dan return pasar dapat dilihat di Lampiran 6.
2. Uji Normalitas Data Return Saham
Berdasarkan asumsi portofolio model Black-Litterman yaitu saham harus berdistribusi normal karena portofolio model Black-
Litterman menggunakan data historis yang berdistribusi normal. Langkah untuk mengetahui saham yang berdistribusi normal yaitu
menggunakan uji normalitas dengan bantuan software SPSS. Perhitungan p-value untuk uji normalitas adalah sebagai berikut:
Tabel 3. 2 Nilai p-value masing-masing saham
No Kode Saham p-value
1 AALI
0.424 2
ADHI 0.247
3 ADRO
0.370 4
AKRA 0.230
5 ASRI
0.413 6
ASII 0.696
7 BBCA
0.666 8
BBNI 0.689
9 BBRI
0.538 10
BBTN 0.306
11 BMRI
0.410 12
BMTR 0.214
13 BSDE
0.937
No Kode Saham p-value
24 LPFF
0.514 25
LPKR 0.504
26 LSIP
0.858 27
MNCN 0.303
28 MPPA
0.253 29
PGAS 0.174
30 PTBA
0.660 31
PTPP 0.827
32 PWON
0.191 33
SCMA 0.670
34 SILO
0.598 35
SMGR 0.331
36 SMRA
0.744
72
No Kode Saham p-value
14 CPIN
0.565 15
EXCL 0.580
16 GGRM
0.799 17
ICBC 0.035
18 INCO
0.117 19
INDF 0.181
20 INTP
0.289 21
ITMG 0.761
22 JSMR
0.301 23
KLBF 0.181
No Kode Saham p-value
37 SRIL
0.079 38
SSMS 0.036
39 TBIG
0.220 40
TLKM 0.690
41 UNTR
0.808 42
UNVR 0.139
43 WIKA
0.612 44
WSKT 0.234
45 WTON
0.135
Hasil uji normalitas untuk data return saham dengan taraf nyata α 0,05 dan kriteria keputusan yaitu data return saham tidak berdistribusi
normal jika p-value KS α adalah terdapat 2 return saham yang tidak
berdistribusi normal saham bertanda dalam perhitungan dari 45 saham yang masuk dalam indeks LQ-45 pada periode Juli 2015-
Desember 2015. Outpus SPSS uji Kolmogorov-smirnov selengkapnya dapat dilihat di lampiran 7.
3. Menghitung Expected Return CAPM
