OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN MODEL MEAN ABSOLUTE DEVIATION DAN ALGORITMA GREY WOLF OPTIMIZER

Fajar Mahardhika, - (2024) OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN MODEL MEAN ABSOLUTE DEVIATION DAN ALGORITMA GREY WOLF OPTIMIZER. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text S_MAT_2005334_Title.pdf Download (360kB)
	Text S_MAT_2005334_Chapter1.pdf Download (112kB)
	Text S_MAT_2005334_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (321kB)
	Text S_MAT_2005334_Chapter3.pdf Download (223kB)
	Text S_MAT_2005334_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (429kB)
	Text S_MAT_2005334_Chapter5.pdf Download (100kB)
	Text S_MAT_2005334_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (95kB)

Abstract

Dalam berinvestasi saham, investor pasti menginginkan portofolio saham yang optimal, yaitu memberikan nilai pengembalian harapan yang tinggi dengan nilai risiko yang rendah. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan portofolio saham yang optimal dengan menggunakan model Mean Absolute Deviation dan Algoritma Grey Wolf Optimizer (GWO). Penelitian ini menggunakan fungsi tujuan memaksimumkan tingkat pengembalian harapan saham terhadap tingkat risiko saham. Data saham yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari Bursa Efek Indonesia (BEI). Dari 30 saham pada indeks IDX30, dipilih 12 saham yang memiliki nilai pengembalian harapan positif. Algoritma GWO meniru tingkah laku sekelompok serigala abu-abu dalam berburu. Algoritma GWO diterapkan untuk menentukan bobot masing-masing saham pada portofolio sehingga didapatkan kombinasi yang optimal. Dalam setiap iterasinya dilakukan perpindahan posisi dari setiap serigala dengan memperhatikan posisi tiga serigala dengan nilai fitness tertinggi. Digunakan bantuan program Python pada penelitian ini dikarenakan banyaknya pustaka yang tersedia pada program Python. Dari data yang digunakan, penelitian ini menghasilkan portofolio optimal dengan tingkat pengembalian harapan sebesar 0,007883 dan tingkat risiko sebesar 0,03753. When investing in stocks, investors definitely expect an optimal stock portfolio, namely providing a high expected return value with a low risk value. This research aims to obtain an optimal stock portfolio using the Mean Absolute Deviation model and the Grey Wolf Optimizer algorithm (GWO). This research uses the objective function of maximizing the expected rate of return on shares relative to the level of stock risk. A stock data used in this research is obtained from the Indonesia Stock Exchange (IDX). Out of the 30 shares in the IDX30 index, 12 shares were selected that had a positive expected return value. The GWO Algorithm imitates the behavior of a pack of gray wolves when hunting. The GWO algorithm is applied to determine the weight of each stock in the portfolio so that an optimal combination is obtained. In each iteration, the position of each wolf is moved by paying attention to the position of the three wolves with the highest fitness value. The help of the Python program was used in this research due to the large number of libraries that are available in the Python program. From the data used, this research produces an optimal portfolio with an expected return of 0.007883 and a risk level of 0.03753.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	ID SINTA Dosen Pembimbing: Kartika Yulianti: 5979108 Cece Kustiawan: 6674760
Uncontrolled Keywords:	Optimisasi Portofolio Saham, Model Mean Absolute Deviation, Algoritma Grey Wolf Optimizer, Stock Portfolio Optimization, Mean Absolute Deviation Model, Grey Wolf Optimizer Algorithm
Subjects:	H Social Sciences > HG Finance Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Jurusan Pendidikan Matematika > Program Studi Matematika (non kependidikan)
Depositing User:	Fajar Mahardhika
Date Deposited:	02 May 2024 08:18
Last Modified:	02 May 2024 08:18
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/117121

Actions (login required)

View Item