Penentuan Value-at-risk Untuk Portofolio Pada Indeks Saham Lq45 Menggunakan Algoritma Genetika

Abstract

Portofolio   merupakan   s alah  s atu  jenis   inves tas i  yang  beris iko.  Portofolio  yang  bias anya  terdiri  dari beberapa   as et   s aham   s elalu   memiliki   ris iko   ketidakpas tian,   apakah   akan   memperoleh   keuntungan ataukah   kerugian.   Dengan   adanya  hal  ters ebut,  para  inves tor  s angat  berhati-hati   bahkan  s ampai  ada yang   takut  berinves tas i  pada  portofolio   karena  s elalu  ada  ris iko  kerugian.  Ris iko  kerugian  s endiri s ebenarnya  s udah  bias a  terjadi  dalam  inves tas i  portofolio  s aham.  Namun,     s ampai  s aat  ini  belum  ada yang  bis a  menentukan  dengan  pas ti  bes ar  ris iko kerugian  yang  bis a s aja terjadi.  Oleh karena itu, pada paper  ilmiah  ini  akan  dilakukan  penaks iran  dalam  menentukan  bes ar  res iko  kerugian  maks imal  yang dis ebut  juga  s ebagai  Value-at-Risk   (VaR).  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  penentuan  VaR  untuk s etiap as et s aham(s ekuritas ) pada indeks  LQ45.  Penelitian  ini  menggunakan  data obs ervas i harga s aham pada  indeks  LQ45  s elama 1  tahun,  dari  data ters ebut   dihitung  return  mas ing-mas ing. Data akan dibagi menjadi  dua jenis  yaitu data training  dan data testing.  Metode  yang digunakan dalam penelitan ini terdiri dari  Metode  Peak  Over  Threshold  (POT)  yang  merupakan  s alah s atu dari  metode  Extreme Value Theory (EVT)  dan  Metode  Newton  Raphs on  Jacobian  s erta  dengan  pendekatan  Algoritma  Genetika.  Has il  yang diperoleh  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  akuras i  nilai  VaR  yang  diperoleh  pada  as et  –  as et indeks  LQ45 yang dihas ilkan s ebes ar 74.41%  dengan nilai  Mean Absolute Error (MAE) s ebes ar 25.59% , dengan  kombinas i  parameter  evolus i  algoritma  genetika  yang  terdiri  dari  jumlah  generas i  1000, ukuran populas i  20, peluang  pindah  s ilang 0.8, pel uang mutas i gen 0.05, dan tingkat kepercayaan  99% . Kata kunci: P ortofolio, VaR, PO T, EVT, Ne wton Raphs on J acobian, Algoritma Ge netika