Analisis Investasi Portofolio Optimal Pada Platform Financial Technology (Fintech) Peer to Peer Lending (P2PL) Koinworks.

Abstract

Era revolusi industri keuangan 4.0, diikuti dengan menjamurnya teknologi finansial (fintech) baik untuk pembayaran maupun pendanaan atau lebih dikenal dengan istilah peer-to-peer lending (P2PL). Pada tahun 2016, platform P2PL Koinworks baru diluncurkan di Indonesia, pada platform tersebut investor atau lender bisa mengetahui informasi tentang borrowernya dalam membentuk tingkat suku bunga atau interest rate di dalam factsheet yang berisi informasi berupa : jumlah pinjaman, jangka waktu, tujuan pinjaman, jenis pembayaran, tipe pinjaman dan bentuk usahanya. Semua informasi yang terkandung di dalam factsheet tersebut kemudian dimasukan ke dalam bentuk credit grade mulai dari Grade A sampai dengan Grade E, sehingga investor bisa mengetahui imbal hasil yang akan didapat serta risiko yang mungkin akan dihadapinya nanti. Dengan menggunakan informasi tersebut investor atau lender yang ingin berinvestasi hendaknya memiliki kemampuan untuk melakukan diversifikasi dalam membentuk portofolio investasi yang optimal mengenai imbal hasil yang diharapkan dan kemungkinan risiko yang akan dihadapi dalam proses berinvestasi Data dalam penelitian ini terdiri dari seluruh data sekunder yang bisa diperoleh pada factsheet platform P2PL KoinWorks Tahun 2016-2020. Data dianalisis menggunakan Multiple Regresi Analisis dan Metode Markowitz Hasil Penelitian secara simultan bahwa semua informasi borrower pada masing-masing Grade A, B, C, D dan E berpengaruh secara signifikan terhadap Interest Rate, akan tetapi secara parsial tidak semua informasi tersebut berpengaruh secara signifikan. Pada Grade A informasi borrower berupa Loan Purpose dan Amount of Loan berpengaruh secara signifikan terhadap interest rate, pada Grade B informasi borrower berupa bentuk usaha yang hanya berpengaruh terhadap interest rate, pada grade C informasi borrower berupa loan purpose, bentuk usaha dan Mode of Repayment yang berpengaruh terhadap interest rate, pada Grade D dan E hanya informasi borrower berupa mode of repayment yang berpengaruh secara signifikan terhadap interest rate. Kondisi asset-asset pendanaan pada Credit Grade A, B, C, D dan E yang dijadikan sebagai sampel, terdapat 4 asset pendanaan yang baik yaitu Credit Grade A, B, D dan E dan 1 yang buruk yaitu Credit Grade C. Kombinasi Aset pendanaan pada perhitungan portofolio menggunakan Model Markowitz dengan preferensi risiko terendah menghasilkan kinerja portofolio sebesar 24,29% untuk tahunan dan 2.02% untuk bulanan. Model Markowitz dengan sharpe ratio menghasilkan 3 kombinasi asset pendanaan yang memperoleh tingkat pengembalian portofolio yang diharapkan dalam satu tahun sebesar 18,29%, risiko portofolionya sebesar 0.0139