Analisis Klaster dalam Pembentukan Portofolio Robust Mean-Variance - Epha Diana Supandi; Yogi Anggara (Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2023)
Pembentukan portofolio adalah proses menggabungkan beberapa aset dengan tujuan menghasilkan return tertinggi pada tingkat risiko terendah. Portofolio optimal model Mean-Variance (MV) sangat sensitif terhadap keberadaan outlier. Salah satu cara untuk mengatasi kelemahan portofolio MV adalah dengan menggunakan estimasi robust. Data penelitian menggunakan saham-saham yang terdaftar di Jakarta Islamic Index (JII) dimana pada tahap awal digunakan teknik clustering dengan metode K-Means. Hasil analisis kelompok terbentuk dua klaster, dimana klaster pertama terdiri dari saham ITMG, ADRO, PTBA, dan MDKA sedangkan klaster kedua terdiri dari saham INDF, TLKM, KLBF, dan UNTR. Hasil analisis kinerja saham menunjukkan bahwa klaster pertama model portofolio klasik Obj-10 paling baik karena memiliki sharpe ratio tertinggi. Sedangkan pada klaster kedua portofolio robust model Obj-100 paling baik