Optimasi Bobot Portofolio Menggunakan Algoritma Genetika - Muhammad Fadli Azim; Azizah Azizah; Dian Anggraini (Jurnal Sains Matematika dan Statistika, 2021)
Dalam berinvestasi investor dapat menginvestasikan dananya di lebih dari satu aset, hal ini dilakukan untuk mengurangi beban risiko yang akan besar yang akan ditanggung kedepannya. Akan tetapi, investor perlu menentukan portofolio yang optimal, artinya menentukan bobot atau persentase di masing-masing saham yang diinvestasikan dengan tujuan akhir mengoptimalkan return. Dalam penelitian ini, dilakukan penentuan bobot portofolio optimal dengan menggunakan algoritma genetika menggunakan R-software. Algoritma ini sangat efektif untuk menyelesaikan suatu permasalahan yang memiliki banyak kemungkinan solusi, dan cukup sederhana dalam penerapannya. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data historis saham harian dari 6 perusahaan yaitu  PT Astra Internasional(ASII), PT Telekomunikasi Indonesia(TLKM), PT Bank Rakyat Indonesia(BBRI),  PT Bank Central Asia(BBCA), PT  Bank Mandiri Indonesia(BMRI) dan ), PT Bank Negara Indonesia(BNII). Berdasarkan algoritma genetika, untuk memeperoleh portofolio optimal maka bobot daham Astra Internasional memiliki Persentase sebesar 5%, kemudian saham untuk telkom memiliki persentase 30%, saham untuk Bank BRI memiliki persentase 20%, saham bank BCA 16%, Saham Bank Mandiri 12% dan Saham Bank BNI 17%.