PEMILIHAN PORTOFOLIO SAHAM DENGAN MENGGUNAKAN WEIGHTED FREQUENT ITEMSETS
DOI:
https://doi.org/10.21108/INDOJC.2018.3.2.239Abstract
Portofolio saham merupakan sekumpulan saham yang dimiliki oleh berbagai sektor untuk menjadi bukti kepemilikan para investor. Saham tersebut memiliki jumlah proporsi yang berbeda. Tujuan dari Tugas Akhir adalah untuk membuat sebuah portofolio saham dengan memilih itemsets saham yang memenuhi persyaratan, yaitu minimum return dan minimum diversifikasi. Penelitian ini menggunakan pendekatan algoritma data mining yaitu weighted frequent itemsets. Weighted frequent itemsets merupakan teknik pemisahan data saham yang bertujuan untuk menemukan hubungan atau korelasi pada sekumpulan dataset yang akan dipilih. Dataset yang digunakan untuk pemilihan portofolio saham diambil dari Yahoo Fianace (2018), data yang digunakan diambil dari Tanggal 1 Januari 2008 hingga 31 Desember 2017. Pengujian yang dilakukan yaitu dengan menetapkan minimum return 3%, 4%, 5%.  Untuk itemsets saham yang dipilih, terdiri dari banyak saham yang melebihi minimum return dan terdiversifikasi pada sektor-sektor yang berbeda. Dari hasil pengujian yang dilakukan, kinerja portofolio saham yang diperoleh melebihi IHSG (Indeks Harga Saham Gabungan) berdasarkan skenario secara periodik dengan menggunakan data yang diupdate.
Â
Kata kunci : diversifikasi, portofolio saham, weighted frequent itemsets.
Downloads
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
- Manuscript submitted to IndoJC has to be an original work of the author(s), contains no element of plagiarism, and has never been published or is not being considered for publication in other journals.Â
- Copyright on any article is retained by the author(s). Regarding copyright transfers please see below.
- Authors grant IndoJC a license to publish the article and identify itself as the original publisher.
- Authors grant IndoJC commercial rights to produce hardcopy volumes of the journal for sale to libraries and individuals.
- Authors grant any third party the right to use the article freely as long as its original authors and citation details are identified.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution 4.0License