Text
Optimasi Portofolio Mean-Semivariance dengan Quadratic-Programming untuk Mencegah Short-Selling pada Indeks SRI-KEHATI dilengkapi dengan GUI-Python
Analisis terhadap nilai expected return dan korelasi antar saham diperlukan investor
dalam menentukan saham-saham yang akan dimasukkan ke dalam portofolio. Nilai
expected return saham yang tinggi bepotensi memberikan keuntungan yang lebih
besar dan nilai korelasi rendah antar saham akan menurunkan risiko portofolio
secara signifikan. Penelitian ini membantu investor dalam memilih saham dengan
expected return tinggi namun tetap dengan ambang batas nilai korelasi yang rendah
pada saham-saham yang terdaftar pada indeks SRI-KEHATI, sehingga
meminimumkan risiko prtofolio. Pembentukan portofolio saham terpilih dilakukan
dengan metode Mean-Semivariance yang lebih fleksibel untuk digunakan karena
tidak memerlukan asumsi normalitas, namun metode ini tidak menutup
kemungkinan menghasilkan bobotan negatif yang mengindikasikan praktik shortselling. Untuk mencegah pembobotan negatif, dilakukan optimasi menggunakan
metode Quadratic-Programming dengan menambahkan kendala bobot saham yang
harus bernilai positif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa portofolio terdiri dari
7 saham dengan proporsi bobot JSMR.JK (8,42%), AUTO.JK (0,31%), BBCA
(73,26%), DSNG.JK (0,34%), ICBP.JK (13,56%), JPFA.JK (3,90%), dan
SMSM.JK (0,21%). Evaluasi risiko dengan VaR Historical Simulation
menunjukkan potensi kerugian 14,741% pada tingkat kepercayaan 95%. Hasil
perhitungan kinerja portofolio dengan Indeks Sharpe menunjukan hasil sebesar
0,0429 yang menunjukkan bahwa portofolio mempunyai kinerja yang baik.
Pengembangan GUI-Python berbasis Web dengan Streamlit mendukung pengguna
dalam memilih dan menentukan proporsi saham dalam pembentukan portofolio.
Kata Kunci: Mean-Semivariance, Short-Selling, Quadratic Programming, Value
at Risk, Indeks Sharpe, Streamlit
1378E2025 | 1378 E 2025 | Perpustakaan FSM Undip | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain