SIMULASI MONTE CARLO UNTUK STRATEGI INVESTASI PORTOFOLIO SAHAM LQ45 DI INDONESIA: KAJIAN LITERATUR SISTEMATIS DAN APLIKASI PADA DATA HISTORIS

Abstract

Simulasi Monte Carlo telah menjadi alat penting dalam analisis portofolio saham, khususnya untuk menghitung distribusi imbal hasil dan risiko (misalnya Value at Risk – VaR) portofolio. Penelitian ini menyajikan tinjauan literatur sistematis (SLR) terkini (2021–2025) mengenai penerapan berbagai variasi teknik Monte Carlo (Monte Carlo klasik, control variates, antithetic variates, quasi-Monte Carlo, dsb.) dalam simulasi strategi investasi portofolio saham Indonesia, dengan fokus pada saham anggota indeks LQ45. Selain SLR, dilakukan simulasi portofolio berbasis data historis LQ45 untuk ilustrasi praktis. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa metode Monte Carlo populer digunakan untuk estimasi VaR dan optimasi portofolio di BEI. Misalnya, Pangaribuan dkk. (2021) menerapkan MC dengan control variates untuk portofolio LQ45 (data 2015–2018) dan melaporkan VaR ≈4,53 % dari modal (Rp 1 miliar). Studi terbaru oleh Hardiva Kahar (2023) menegaskan efektivitas MC dalam perhitungan VaR portofolio LQ45. Teknik control variates dan antithetic variates diketahui mampu mengurangi varians estimasi sedangkan quasi-Monte Carlo (mis. Sobol, Halton) dapat meningkatkan konvergensi simulasi. Dari simulasi portofolio saya, metode antithetic menunjukkan estimasi risiko portofolio (VaR) yang sebanding namun dengan sedikit variasi berbeda dibanding MC standar. Rekomendasi kebijakan diarahkan pada penerapan dan pelatihan metode simulasi lanjutan untuk manajemen risiko pasar modal Indonesia. Kesimpulannya, simulasi Monte Carlo (dengan variasi teknik reduksi varians) merupakan pendekatan yang efektif untuk analisis portofolio LQ45, meski penelitian lebih lanjut perlu mempertimbangkan model distribusi alternatif dan keterbatasan data historis.