DIGITAL LIBRARY



JUDUL:PENYUSUNAN PORTOFOLIO SAHAM YANG OPTIMAL MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA MULTI OBJEKTIF
PENGARANG:NUGROHO ARIF WICAKSONO
PENERBIT:UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT
TANGGAL:2021-04-08


PENYUSUNAN PORTOFOLIO SAHAM YANG OPTIMAL

MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA MULTI OBJEKTIF (Oleh:

Nugroho Arif Wicaksono; Pembimbing: Akhmad Yusuf, Oni Soesanto; 2019; 119

halaman). 

Berinvestasi di pasar modal terutama pada instrumen saham sering kali investor

menghadapi kondisi kebimbangan dalam mendistribusikan modal kedalam

portofolio saham. Portofolio yang tersusun erat hubungannya terhadap tingkat

keuntungan (return) dan risiko yang akan di pegang oleh investor. Dengan

demikian komposisi portofolio saham yang tepat tentu akan memberikan

kemudahan bagi investor dalam menditribusikan modalnya. Oleh karena itu

diperlukannya metode dalam penyusunan portofolio saham salah satunya dapat

menggunakan algoritma genetika multi objektif. Metode algoritma genetika multi

objektif mampu mengakomodir dua fungsi yang bertolak belakang antara return

dan risiko yang terbentuk dari penyusunan portofolio saham. penyusunan

portofolio saham dalam penelitian ini akan terbentuk diri 6 buah saham penyusun

sebagai percobaan penerapan metode algoritma genetika multi objektif. Tujuan

penelitian ini adalah menemukan susunan portofolio saham yang optimal dengan

komposisi saham berserta return dan risiko yang terbentuk dengan menggunakan

metode algortima genetika multi objektif. Metode ini menggunakan besar

populasi awal sebanyak 20 dan 6 buah saham penyusun, Pada crossover dan

mutasinya menggunakan k-point crossover dan mutasi uniform. Proses penelitian

dilakukan menggunakan 10 simulasi, setiap simulasi menggunakan nilai peluang

crossover yang berbeda-beda. Diperolehlah sebuah simulasi dengan peluang

crossover Pc=0,85 dengan peluang mutasi Pm=0.001 serta maksimal iterasi 100.

Menghasilkan susunan portofolio saham yang optimal dengan pembagian modal

antar sahamnya yaitu sebesar 12,48% pada saham PTPP, 20,56% pada saham

ANTM, 18,58% pada saham UNVR, 15,28% pada saham BBNI, 21,62% pada

saham TLKM, dan SMGR dengan 11,49% dengan nilai return 2,44% dan risiko

sebesar 6,59%.

Kata kunci: algoritma genetika multi objektif, portofolio, return, risiko, saham

Berkas PDF
NODOWNLOAD LINK
1FILE 1



File secara keseluruhan dapat di unduh DISINI