OPTIMISASI PORTOFOLIO ROBUST MENGGUNAKAN SECOND-ORDER CONE PROGRAMMING (SOCP); ROBUST PORTFOLIO OPTIMIZATION USING SECOND-ORDER CONE PROGRAMMING (SOCP)

Dessy Paramita, Dedi Rosadi

2013 | Skripsi | PROGRAM STUDI STATISTIKA

Optimisasi portofolio merupakan salah satu metode seleksi portofolio yang terkenal dan paling banyak digunakan. Teknik optimisasi portofolio pertama kali dikembangkan oleh Markowitz (1952), yaitu model mean-variance. Walaupun model ini didukung oleh teori yang kuat dan memiliki kemudahan dalam komputasi, mean-variance menunjukkan beberapa kelemahan, salah satunya sangat sensitif terhadap perubahan parameter input. Untuk mengurangi sensitivitas model ini, dikenalkan teknik optimisasi portofolio robust. Dalam optimisasi portofolio robust, parameter inputnya dianggap tidak pasti, dalam hal ini terletak dalam sebuah interval konfidensi yang selanjutnya disebut himpunan ketidakpastian (uncertainty set). Hal ini disebabkan karena pada realita mengestimasi nilai kedua parameter ini tidak mudah, selain itu nilainya selalu berubah setiap saat. Setelah menentukan himpunan ketidakpastian, masalah optimisasi akan diselesaikan untuk kasus terburuk yakni kondisi dengan nilai pengembalian (expected return) portofolio minimum dan risiko portofolio maksimum. Masalah optimisasi dalam analisis portofolio robust ini akan dibawa ke dalam bentuk second-order cone programming (SOCP) yang dapat diselesaikan dengan metode titik interior primal-dual. Studi kasus dilakukan dengan membentuk portofolio yang terdiri dari saham-saham yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, yaitu AALI, ADRO, ASRI, BBRI, CPIN, TLKM dan UNVR, menggunakan teknik SOCP dan mean-variance. Kedua metode ini dibandingkan dengan mengamati kinerja portofolio yang diukur dari tingkat pengembalian (rate of return) portofolio dan nilai indeks Sharpe. Hasilnya, portofolio robust SOCP menunjukkan kinerja yang lebih baik daripada portofolio mean-variance.

Kata Kunci : Portofolio; optimisasi robust; optimisasi mean-variance; second-order cone programming.