ANALISIS RISIKO PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM MENGGUNAKAN MODEL BLACK-LITTERMAN DENGAN PENDEKATAN TAIL VALUE AT RISK (TVaR)-MONTE CARLO

Kondisi pasar keuangan global yang dinamis serta lonjakan ketidakpastian makroekonomi pasca terpilihnya kembali Donald Trump berdampak signifikan terhadap volatilitas Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Indonesia. Kebijakan pembatasan perdagangan luar negeri melalui tarif impor yang tinggi serta ketidakpastian kebijakan anggaran AS memicu risiko sistemik baru yang dapat mengakibatkan kerugian ekstrem bagi investor. Di tengah meningkatnya jumlah investor, tingkat literasi pasar modal yang masih rendah (17,78%) menyebabkan investor rentan terhadap risiko kerugian ekstrem. Penelitian ini bertujuan untuk memformulasi model optimasi portofolio dengan mengintegrasikan model Black-Litterman dan ukuran risiko Tail Value at Risk (TVaR) berbasis simulasi Monte Carlo, menentukan bobot alokasi aset yang optimal, serta mengukur expected return dan risiko ekstrem pada saham-saham indeks LQ45 periode Januari 2021 hingga Oktober 2025. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik purposive sampling. Dari saham-saham saham LQ45 yang menjadi sampel penelitian ini, terpilih tiga saham yang memenuhi kriteria seleksi (rata-rata return, normalitas, beta, dan expected return CAPM positif), yaitu BBCA, INDF, dan MDKA. Analisis data dilakukan dengan menggabungkan market equilibrium dan investor’s views ke dalam model Black-Litterman untuk memperoleh bobot yang stabil, yang kemudian dilanjutkan dengan simulasi Monte Carlo untuk estimasi risiko TVaR menggunakan perangkat lunak RStudio dan Microsoft Excel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komposisi portofolio optimal terdiri dari saham BBCA (63,52%), INDF (22,57%), dan MDKA (13,90%). Portofolio ini menghasilkan expected return sebesar 8,71% dengan volatilitas 4,11%. Analisis risiko pada tingkat kepercayaan 95% dengan investasi awal Rp100.000.000 menghasilkan nilai Value at Risk (VaR) sebesar Rp10.723.430 dan Tail Value at Risk (TVaR) sebesar Rp14.229.141. Hasil uji validasi menunjukkan bahwa model ini valid dan mampu memberikan gambaran risiko kerugian ekstrem yang lebih akurat dibandingkan ukuran risiko tradisional, sehingga dapat menjadi panduan strategis bagi investor dalam menghadapi kondisi pasar yang bergejolak.