ABSTRAK

Investasi saham menarik karena berpotensi menghasilkan keuntungan yang besar di masa depan. Namun, terdapat risiko dalam berinvestasi sehingga tantangan terbesar seorang calon investor yaitu bagaimana memilih saham agar dapat memaksimalkan keuntungan dan meminimalkan kerugian. Salah satu strategi yang dapat digunakan agar mendapatkan keuntungan yang maksimum dan kerugian yang minimum yaitu strategi pembentukan portofolio. Penelitian ini bertujuan untuk membuat klasterisasi menggunakan Fuzzy C-Means untuk membentuk portofolio optimal dan menentukan jumlah cluster optimal menggunakan metode Elbow. Salah satu model untuk membentuk portofolio yaitu model Mean-Variance yang bertujuan untuk mengoptimalkan fungsi yang dibentuk dari ekspektasi dan variansi return portofolio. Sebagai langkah awal dalam membentuk portofolio, metode Fuzzy C-Means dapat diterapkan dalam memilih saham yang tergabung dalam portofolio. Fuzzy C-Means merupakan metode untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa cluster berdasarkan fungsi derajat keanggotaannya. Untuk memilih jumlah cluster optimal, metode Elbow dapat diterapkan dengan cara memilih jumlah cluster yang berbentuk siku atau memiliki selisih SSE yang terbesar. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, klasterisasi saham IDX80 menggunakan metode Fuzzy C-Means menghasilkan 2 hingga 10 cluster dengan rata-rata ekspektasi dan variansi return yang beragam. Jumlah cluster optimal yang diperoleh menggunakan metode Elbow yaitu sebanyak 4 cluster. Portofolio optimal diperoleh ketika jumlah cluster sebanyak 8, 9, dan 10 cluster dengan γ = 7 serta proporsi dana untuk saham ASSA sebesar 11,60%, AUTO sebesar 42,97%, BRMS sebesar 31,09%, BMRI sebesar 12,24%, dan ITMG sebesar 2,10% sehingga diperoleh potensi keuntungan berdasarkan ekspektasi return sebesar 3,08% per bulan dengan risiko sebesar 0,41%.

Kata kunci: Fuzzy C-Means, Portofolio, Saham, IDX80, Mean-Variance

ABSTRACT

Investing in stocks is attractive because it has the potential to generate huge profits in the future. However, there are risks in investing so that the biggest challenge for a prospective investor is how to choose stocks in order to maximize profits and minimize losses. One strategy that can be used in order to get maximum profits and minimum losses is a portfolio formation strategy. This study aims to cluster using Fuzzy C-Means to form an optimal portfolio and determine the optimal number of clusters using the Elbow method. One model to form a portfolio is the Mean-Variance model which aims to optimize the function formed from the expectation and variance of portfolio returns. As an initial step in forming a portfolio, the Fuzzy C-Means method can be applied in selecting stocks that are part of the portfolio. Fuzzy C-Means is a method to group data into several clusters based on the membership degree function. To select the optimal number of clusters, the Elbow method can be applied by selecting the number of clusters that are elbow-shaped or have the largest SSE difference. Based on the research results obtained, clustering IDX80 stocks using the Fuzzy C-Means method produces 2 to 10 clusters with various expected average and variance returns. The optimal number of clusters obtained using the Elbow method is 4 clusters. The optimal portfolio is obtained when the number of clusters is 8, 9, and 10 clusters with γ = 7 and the proportion of funds for ASSA shares is 11,60%, AUTO is 42,97%, BRMS is 31,09%, BMRI is 12,24%, and ITMG is 2,10% so as to obtain potential profits based on expected returns of 3,08% per month with a risk of 0,41%.

Keywords: Fuzzy C-Means, Portfolio, Stock, IDX80, Mean-Variance