Pengaruh Teknik Clustering Harga Saham Dalam Manajemen Portofolio

Mailia Putri Utamil, Deni Saepudin, Aniq Atiqi Rohmawati

Abstract

Abstrak Manajemen portofolio merupakan proses yang dilakukan investor untuk mengukur pengurangan risiko dengan diversifikasi investasi dalam bentuk portofolio. Investor yang hendak menanamkan saham dalam bentuk format portofolio perlu mencari mana saja saham yang dapat memberikan risiko paling minimal dengan tingkat return tertentu. Model formal untuk menciptakan portofolio yang memberikan risiko minimal dengan return tertentu, dikembangkan oleh Harry Markowitz (1952), namun pada model Makowitz sering kali tidak terdiversifikasi secara baik, agar pemilihan saham terdiversifikasi dengan baik, maka ditambahkan teknik clustering. Saham yang terpilih merupakan hasil dari proses penerapan teknik clustering. Disini menerapkan metode K-means clustering dan Fuzzy C-means clustering. Untuk setiap saham dikelompokan berdasarkan kriteria yang sama. Dari setiap cluster (kelompok), dipilih satu yang terbaik menurut kriteria berdasarkan return mingguan yang paling maksimum. Lalu dilakukan perhitungan untuk menentukan tingkat return dan tingkat resiko dari setiap clusternya, dengan bantuan model mean variance portofolio. Proses ini disimulasikan, agar mudah dalam mendapatkan portofolio dengan risiko terendah pada return yang ditentukan dan untuk mengetahui kinerja dari setiap portofolio yang terbentuk, agar dapat membantu investor untuk memilih saham investasi yang menguntungkan.

Kata Kunci: Manajemen Portofolio, Clustering, Model Markowitz, K-means, Fuzzy C-means, Mean Variance
Abstract Portfolio management is a process carried out by investors to measure risk reduction by diversifying investments in the form of portfolio. Investors who want to invest in the form of a portfolio format need to find out which stocks can provide the least risk with a certain level of return. The formal model for creating portfolios that provide minimal risk with certain returns, was developed by Harry Markowitz (1952), but in the Makowitz model it is often not well diversified, so that stock selection is well diversified, clustering techniques are added. The selected shares are the result of the process of applying clustering techniques. Here apply the K-means clustering and Fuzzy C-means clustering method. For each share grouped according to the same criteria. From each cluster (group), the best one was chosen according to the criteria based on the maximum weekly return. Then do a calculation to determine the level of return and the level of risk of each cluster, with the help of the mean variance portfolio model. This process is simulated, so that it is easy to get the portfolio with the lowest risk on the specified return and to know the performance of each portfolio that is penetrated, so it can help investors to choose profitable investment stocks.

Keywords: Portofolio Management, Clustering. Markowitz Model, K-means, Fuzzy C-means, Mean Variance

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.
max_upload :0