OPTIMISASI PORTOFOLIO MENGGUNAKAN MODEL FUZZY MEAN-VARIANCE DENGAN ALGORITMA GENETIKA

    Ria Hadikusuma, - and Lukman, - and Dewi Rachmatin, - (2025) OPTIMISASI PORTOFOLIO MENGGUNAKAN MODEL FUZZY MEAN-VARIANCE DENGAN ALGORITMA GENETIKA. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

    Abstract

    Optimisasi portofolio merupakan upaya untuk memilih proporsi investasi yang optimal di antara sejumlah aset yang tersedia, sehingga mencapai kombinasi terbaik antara risiko dan imbal hasil (return). Salah satu tantangan utama dalam optimisasi portofolio adalah mengukur dan mengelola return maksimal pada tingkat risiko tertentu. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengembangkan model optimisasi portofolio inovatif yang mengintegrasikan pendekatan Fuzzy Mean-Variance dengan Algoritma Genetika untuk mengatasi ketidakpastian pasar, dan menggunakan fungsi dengan tujuan memaksimumkan tingkat imbal hasil. Penelitian ini menggunakan data saham yang merupakan 15 saham teraktif di Indonesia yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan data harga penutupan harian periode 10 Desember 2024 hingga 10 Maret 2025. Berdasarkan data yang digunakan, penelitian ini menghasilkan portofolio optimal dengan nilai fitness sebesar 0,250239, tingkat imbal hasil harapan sebesar 0,0023 (0,23%) dan tingkat risiko sebesar 0,009 (0,9%).

    Portfolio optimization aims to determine the optimal investment allocation among available assets to achieve the best balance between risk dan return. One of the main challenges in portfolio optimization is measuring dan managing maximum returns at a given risk level. To address this issue, this study develops an innovative portfolio optimization model that integrates the Fuzzy Mean-Variance approach with a Genetic Algorithm to hdanle market uncertainty, using an objective function to maximize expected returns. The research utilizes data from the 15 most actively traded stocks in Indonesia, obtained from the Indonesia Stock Exchange (IDX), with daily closing prices from December 10, 2024, to March 10, 2025. This study produces an optimal portfolio with a fitness value of 0.250239, expected return of 0.0023 (0.23%) dan a risk level of 0.009 (0.9%).

    Baca Full Text klik disini
    [thumbnail of S_MAT_2103439_Title.pdf] Text
    S_MAT_2103439_Title.pdf
    Download (363kB)
    [thumbnail of S_MAT_2103439_Chapter1.pdf] Text
    S_MAT_2103439_Chapter1.pdf
    Download (124kB)
    [thumbnail of S_MAT_2103439_Chapter2.pdf] Text
    S_MAT_2103439_Chapter2.pdf
    Restricted to Staf Perpustakaan
    Download (334kB)
    [thumbnail of S_MAT_2103439_Chapter3.pdf] Text
    S_MAT_2103439_Chapter3.pdf
    Download (358kB)
    [thumbnail of S_MAT_2103439_Chapter4.pdf] Text
    S_MAT_2103439_Chapter4.pdf
    Restricted to Staf Perpustakaan
    Download (442kB)
    [thumbnail of S_MAT_2103439_Chapter5.pdf] Text
    S_MAT_2103439_Chapter5.pdf
    Download (118kB)
    [thumbnail of S_MAT_2103439_Appendix.pdf] Text
    S_MAT_2103439_Appendix.pdf
    Restricted to Staf Perpustakaan
    Download (4MB)
    Official URL: https://repository.upi.edu/
    Item Type: Thesis (S1)
    Additional Information: ID SINTA Dosen Pembimbing Lukman: 6675529 Dewi Rachmatin: 5975775
    Uncontrolled Keywords: Optimisasi Portofolio, Model Fuzzy Mean-Variance, Algoritma Genetika. Portfolio Optimization, Fuzzy Mean-Variance Model, Genetic Algorithm.
    Subjects: Q Science > QA Mathematics
    Divisions: Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Matematika - S1 > Program Studi Matematika (non kependidikan)
    Depositing User: Ria Hadikusuma
    Date Deposited: 05 May 2025 06:52
    Last Modified: 05 May 2025 06:52
    URI: http://repository.upi.edu/id/eprint/132950

    Actions (login required)

    View Item View Item