Pemilihan Portofolio Menggunakan Mean Semivariance Entropy Dengan Algoritma Genetika - Fahmi Muhamad Fauzi; Deni Saepudin (eProceedings of Engineering, 2018)
Abstrak Portofolio saham merupakan kombinasi dari beberapa saham. Untuk mendapatkan portofolio dengan hasil tingkat difersifikasi yang maksimal serta risiko yang minimal metode yang digunakan adalah Mean Semivariance Entropy, dimana Semivariance untuk mengukur tingkat risiko dan Entropy untuk tingkat difersifikasi. Optimasi multi-objective digunakan untuk mencapai dua tujuan tersebut. Masalah multiobjective tersebut dilakukan pembobotan agar masalah tersebut hanya menjadi satu objective saja. Pada tugas akhir ini akan dilakukan optimasi portofolio menggunakan model Entropy, Semivariance dan Semivariance Entropy, setiap model tersebut dibandingkan dengan model equal weight dengan memperhitungkan biaya transaksi. Algoritma yang digunakan untuk mengoptimasi permasalahan tersebut yaitu algoritma genetika. Beberapa parameter algoritma genetika adalah probabilitas crossover dan probabilitas mutasi. Hasil akhir yaitu berupa nilai bobot portofolio bagi investor yang mampu menawarkan tingkat total kekayaan tinggi dan cenderung naik pada setiap periodenya. Masing-masing model menghasilkan nilai rata-rata total kekayaan yang tidak jauh berbeda namun yang menghasilkan nilai rata-rata total kekayaan terbesar adalah model yang mempertimbangkan dua tujuan, yaitu risiko dan difersifikasi dengan nilai rata-rata total kekayaan sebesar Rp. 269.683.092 dari total kekayaan awal Rp. 200.000.000. Kata kunci : Portofolio, Mean Semivariance Entropy, biaya transaksi Abstract A stock portfolio is a group of financial assets which contain some stocks. To get the portofolio with maximum diversification degree and minimal risk, the model used is Mean Semivariance Entropy method, where Semivariance used for measuring the risk and Entropy used for measuring the diversification degree. Multiobjective optimization is used for achieving these two goals. The multiobjective problem is weighted so that the problem becomes only one objective. In this final project we execute portofolio optimization using Entropy, Semivariance, and Semivariance Entropy model, each model are compared with equal weight model by considering transaction cost. The algorithm that used is the genetic algorithm. Some genetic algorithm parameters are probability crossover and mutation. The final result is an optimal proportion invested in a portofolio where it is a set of the best option for the investor which offer the highest wealth in every single period. Each model generates not much different average value but the highest average value is generated by considering two objectives, that are risk and diversification with average value is Rp. 269.683.092 from the beginning period is Rp. 200.000.000. Keyword: Portfolio, Mean Semivariance Entropy, transaction cost