BAGUS, RAMADHAN (2025) Optimasi Portofolio Mean-Variance-Skewness Menggunakan Iterasi Newton-Raphson Berdasarkan Seleksi Saham Dengan Data Envelopment Analysis. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. Cover.pdf Download (81kB)
	Text 3. Halaman Pengesahan I.pdf Download (197kB)
	Text 4. Halaman Pengesahan II.pdf Download (162kB)
	Text 5. Kata Pengantar.pdf Download (92kB)
	Text 6. Abstrak.pdf Download (32kB)
	Text 7. Abstract.pdf Download (27kB)
	Text 8. Daftar Isi.pdf Download (42kB)
	Text 12. BAB I.pdf Download (117kB)

Abstract

Fluktuasi harga saham yang tidak stabil menyebabkan data return saham di
modal cenderung tidak berdistribusi normal dan menunjukkan
ketidakseimbangan antara distribusi return positif dan negatif, sehingga menjadi
tantangan dalam pembentukan portofolio. Optimasi portofolio Mean-Variance
Skewness (MVS) menawarkan solusi dengan memperhitungkan skewness untuk
menangani ketidaksimetrisan antara distribusi return positif dan negatif. Data
Envelopment Analysis (DEA) digunakan sebagai pengukuran analisis efisiensi
terhadap faktor-faktor kinerja keuangan perusahaan sebagai langkah awal sebelum
pembentukan portofolio. Preferensi investor terhadap risiko dibagi menjadi tiga
kategori, yaitu investor yang menyukai risiko (risk seeker), investor yang
menghindari risiko (risk averter), dan investor yang netral terhadap risiko (risk
neutral). Pemilihan saham yang tepat menjadi langkah penting untuk memastikan
strategi investasi. Indeks IDX Growth30 (IDXG30) dapat menjadi salah satu acuan
karena memiliki potensi pertumbuhan tinggi di pasar modal Indonesia. Penelitian
ini bertujuan untuk menerapkan metode Mean-Variance-Skewness dalam optimasi
portofolio menggunakan iterasi Newton-Raphson berdasarkan seleksi saham
efisien dengan Data Envelopment Analysis pada data saham harian yang terdaftar
dalam indeks IDXG30 periode 1 September 2023 hingga 30 Agustus 2024. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa terdapat 4 saham efisien yaitu AMRT, INDF,
ITMG, dan SIDO. Portofolio optimal berhasil diperoleh melalui proses optimasi
sesuai dengan preferensi masing-masing tipe investor. Berdasarkan nilai Value at
Risk, portofolio dengan preferensi risk seeker memiliki risiko tertinggi, yaitu
sebesar 10,38%. Sementara itu, preferensi risk averter, menunjukkan risiko yantg
paling rendah, yaitu 2,95%. Untuk preferensi risk neutral, terdapat peningkatan
mean return yang sebanding dengan kenaikan risiko. Penelitian ini menunjukkan
bahwa model Mean-Variance-Skewness (MVS) yang mengintegrasikan ketiga
momen statistik dapat menjadi pendekatan efektif dalam pembentukan portofolio,
terutama ketika pasar yang tidak stabil dan memungkinkan pengelolaan risiko
sesuai preferensi investor.
Kata Kunci: Data Envelopment Analysis,Portofolio, Mean-Variance-Skewness,
Newton-Raphson, Value at Risk, Historical Simulation

Actions (login required)

View Item