Optimasi Portofolio tanpa Short Selling dengan Quadratic Programming pada IDX30 berdasarkan Liquidity Adjusted Capital Asset Pricing Model

GUMAY, Syifa (2025) Optimasi Portofolio tanpa Short Selling dengan Quadratic Programming pada IDX30 berdasarkan Liquidity Adjusted Capital Asset Pricing Model. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. Cover.pdf Download (80kB)
	Text 3. Halaman Pengesahan I.pdf Download (489kB)
	Text 4. Halaman Pengesahan II.pdf Download (297kB)
	Text 5. Kata Pengantar.pdf Download (90kB)
	Text 6. Abstrak.pdf Download (96kB)
	Text 7. Abstract.pdf Download (26kB)
	Text 8. Daftar Isi.pdf Download (42kB)
	Text 11. BAB I.pdf Download (108kB)

Abstract

Optimasi portofolio menjadi hal penting dalam investasi untuk memaksimalkan
keuntungan sekaligus meminimalkan risiko. Penelitian ini bertujuan untuk
membangun portofolio optimal berdasarkan Liquidity Adjusted Capital Asset Pricing
Model (LCAPM) tanpa short selling dengan optimasi Quadratic Programming pada
indeks saham IDX30. Model LCAPM digunakan untuk mempertimbangkan risiko
likuiditas saham sebagai faktor penting dalam pengambilan keputusan investasi,
sementara metode Quadratic Programming digunakan untuk memastikan bobot
portofolio tetap positif. Short selling merupakan strategi menjual saham tanpa
memiliki sahamnya terlebih dahulu. Penelitian ini menggunakan data historis harga
penutupan, volume perdagangan, dan jumlah saham tercatat dari lima saham IDX30
dengan expected return positif dan distribusi normal selama periode 1 Januari 2020
hingga 31 Agustus 2024. Saham yang terpilih adalah ARTO, AMRT, ACES, MEDC,
dan MDKA. Bobot optimal portofolio dihitung menggunakan Quadratic
Programming untuk mengatasi praktik short selling dan menghasilkan kinerja
portofolio yang lebih baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bobot portofolio
optimal terbesar dialokasikan pada saham ACES sebesar 39,16%, sementara alokasi
terkecil pada saham MDKA sebesar 5,79%. Nilai Sharpe Index setelah optimasi
meningkat, membuktikan bahwa portofolio yang dioptimalkan memiliki kinerja
lebih baik dibandingkan sebelum optimasi. Pengukuran risiko portofolio
menggunakan Value at Risk (VaR) dengan metode Historical Simulation
menunjukkan tingkat kerugian maksimum sebesar 20,97% dalam satu tahun untuk
modal awal Rp10.000.000. Penelitian ini menyarankan penggunaan metode optimasi
ini oleh investor untuk menghasilkan alokasi portofolio yang lebih sesuai dengan
kondisi pasar.
Kata Kunci: LCAPM, Quadratic Programming, optimasi portofolio, Value at Risk,
Sharpe Index

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Sciences and Mathemathic
Divisions:	Faculty of Science and Mathematics > Department of Statistics
Depositing User:	Yemima Laras Sekarsari
Date Deposited:	11 Nov 2025 08:16
Last Modified:	11 Nov 2025 08:16
URI:	https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/40911

Actions (login required)

View Item

Search for collections on Undip Repository