Breakdown Kategori Kepemilikan (KSEI) — (Pilih baris di tabel)
Klik pada baris di tabel untuk melihat detail breakdown kepemilikan saham berdasarkan kategori investor.
Timeline Kepemilikan Saham
Analisis perubahan kepemilikan saham berdasarkan Data Kepemilikan KSEI dari waktu ke waktu.
Memuat data dari semua periode...
Masukkan kode saham untuk melihat timeline kepemilikan.
Timeline Kepemilikan
- periode data
Free Float Ratio (FFR) Timeline
Komposisi Lokal vs Asing
Persentase kepemilikan saham oleh investor lokal vs asing (berdasarkan lembar saham KSEI).
Total Foreign vs Total Local (Saham Ini)
Menampilkan jumlah lembar saham yang dimiliki investor asing dan lokal untuk saham ini. Nilai T = Triliun, M = Milyar, Jt = Juta, Rb = Ribu lembar.
Breakdown Kategori Kepemilikan (Stacked)
Harga & Market Cap Efektif
Ringkasan Data per Periode
Kolom Total Lokal dan Total Asing menunjukkan jumlah lembar saham yang dimiliki, bukan nilai rupiah.
| Tanggal | Harga | FFR % | Lokal % | Asing % | Total Saham | Total Lokal (Lembar) | Total Asing (Lembar) |
|---|
Tabel Analisis Free Float Emiten
Klik baris untuk detail. Gunakan "Pilih Kolom" untuk menambah/mengurangi kolom tabel.
🧭 Panduan Strategis & Interpretasi
FFR bukan sekadar angka, melainkan **kompas strategis** untuk mengelola risiko, likuiditas, dan alokasi modal. Berikut kerangka praktis untuk menggunakannya:
-
Pahami Peran FFR dalam Efisiensi Harga
FFR tidak menentukan nilai intrinsik, tapi menentukan **seberapa efisien harga pasar mencerminkan nilai tersebut**. Saham ber-FFR tinggi (jalan raya lebar) akan lebih cepat menemukan *fair value*-nya daripada saham ber-FFR rendah (gang sempit) yang mudah bergejolak. -
Gunakan Definisi FFR yang Konsisten (MSCI-Style)
Dalam alat ini, penyebut yang digunakan adalah total saham beredar resmi (Sec. Num), bukan hanya saham yang tercatat dalam laporan KSEI.- FFR = (Saham Free Float [dari Toggle]) ÷ Sec. Num
- Gunakan *toggle* di sidebar untuk menyimulasikan berbagai skenario FFR (misal: hanya ritel, atau ritel + reksa dana, dll).
-
Terapkan Margin of Safety (MoS) Adaptif
Semakin rendah FFR, semakin besar potensi deviasi harga, sehingga **MoS yang dibutuhkan harus lebih besar**. Ini membuat keputusan investasi lebih responsif terhadap likuiditas.Tipe Saham FFR MoS Ideal Blue chip likuid ≥ 0,6 1–10 % Mid cap menengah 0,3–0,6 15–25 % Low float / IPO tipis < 0,3 30–50 % -
Gunakan Market Cap Efektif untuk Alokasi
Kapitalisasi pasar tradisional bisa menyesatkan. Gunakan **Market Cap Efektif** (`Harga × Saham Free Float [dari Toggle]`) sebagai basis alokasi. Ini adalah "ruang pasar" yang realistis (seperti leher ember yang lebar) dan menjadi *input* ideal untuk metode alokasi proporsional seperti **Sainte-Laguë**, mencegah bias dari emiten besar yang tidak likuid. -
MoS Eksponensial Berbasis FFRN
Sistem memakai fungsi peluruhan eksponensial untuk menghubungkan FFRN dan Margin of Safety sehingga respons risiko lebih halus:- FFRN sangat rendah → MoS mendekati 30% (perlindungan ekstra)
- FFRN ≈ 1 → MoS sekitar 9% (risiko moderat)
- FFRN tinggi → MoS turun menuju 5% (pasar dalam)
Konfigurasi default: mosMin 5%, mosMax 30%, decayK 1.25. Tidak ada lagi perhitungan jangkar maupun parameter gamma sehingga hasil konsisten lintas dataset. -
Lihat Risiko dalam Konteks Pasar (Normalisasi)
Lihat FFR Agregat ("paru-paru pasar") untuk memahami likuiditas pasar makro. Kemudian, gunakan **FFR Normalisasi** (`FFR Saham / FFR Agregat`) untuk melihat risiko relatif:- **Normalized < 1.0:** Saham ini lebih "sempit" dari rata-rata pasar. Perlu MoS lebih besar.
- **Normalized > 1.0:** Saham ini lebih "lapang" dan likuid dari rata-rata pasar.
-
Eksekusi dengan Disiplin
Harga bagus tidak berarti *entry* bagus jika pasar (FFR) terlalu sempit."Potensi memberi peluang, MoS memberi perlindungan, FFR memberi konteks pasar yang nyata."