The repository administrator has not yet configured an RDF license.
KLASTERING TIME SERIES K-MEDOIDS UNTUK PEMBENTUKAN PORTOFOLIO ROBUST (STUDI KASUS: SAHAM YANG TERDAFTAR DI JAKARTA ISLAMIC INDEX 70 (JII 70) PERIODE 2019 – 2024)
Portofolio Mean-Variance (MV) adalah portofolio yang didasarkan atas pendekatan Markowitz, dengan tujuan memaksimalkan expected return (mean) dan meminimumkan ketidakpastian atau risiko (variansi) untuk memilih serta menyusun portofolio optimal. Portofolio optimal model MV sangat sensitif terhadap keberadaan outlier. Untuk mengatasi kelemahan tersebut, digunakan estimasi robust untuk vektor mean dan matriks kovariansinya. Data penelitian ini menggunakan saham yang terdaftar di Jakarta Islamic Index 70 (JII 70) periode 2019 – 2024. Pada tahap awal digunakan teknik clustering time series K-Medoids dengan jarak Dynamic Time Warping (DTW) untuk efisiensi waktu serta biaya manajemen portofolio. Hasil analisis menunjukkan bahwa terbentuk dua cluster, di mana cluster pertama direpresentasikan oleh ADRO.JK, ITMG.JK, dan SIDO.JK, sedangkan pada cluster kedua direpresentasikan oleh saham TPIA.JK, ISAT.JK, dan ANTM.JK. Keenam saham representasi tersebut dibentuk portofolio MV robust estimasi S dan Fast Minimum Covariance Determinant (FMCD). Berdasarkan nilai Sharpe Ratio, hasil analisis kinerja saham menunjukkan bahwa kinerja portofolio MV robust FMCD mengungguli kinerja portofolio MV robust S. Kata kunci: Klastering Time Series, K-Medoids, Portofolio Mean-Variance, Estimasi Robust, Kinerja Portofolio
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI, UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
KLASTERING TIME SERIES K-MEDOIDS UNTUK PEMBENTUKAN PORTOFOLIO ROBUST (STUDI KASUS: SAHAM YANG TERDAFTAR DI JAKARTA ISLAMIC INDEX 70 (JII 70) PERIODE 2019 – 2024) (Text)
HTML Summary of #76527 KLASTERING TIME SERIES K-MEDOIDS UNTUK PEMBENTUKAN PORTOFOLIO ROBUST (STUDI KASUS: SAHAM YANG TERDAFTAR DI JAKARTA ISLAMIC INDEX 70 (JII 70) PERIODE 2019 – 2024)
Matematika