ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULE MINING PADA PORTOFOLIO PASAR SAHAM

Muhammad Habibie Adipradana

Informasi Dasar

118101092
005.1
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAKSI: Pasar modal Indonesia dalam beberapa tahun terakhir telah menjadi perhatian banyak pihak. Hal ini disebabkan oleh kegiatan pasar modal yang semakin berkembang dan meningkatnya keinginan untuk mencari alternatif sumber pembiayaan usaha selain bank. Salah satu faktor yang menentukan adalah tingkat kemampuan investor memilih portofo lio secara optimal. Portofolio o ptimal adalah portofolio dengan meningkatkan return se maksimal mungkin dan menurunkan risiko se minimal mungkin

Berbagai metode telah diaplikasikan dalam upaya untuk menentukan portofolio yang optimal salah satu diantaranya menggunakan teknik data mining yaitu Association R ule M ining . Association R ule M ining berfungsi untuk mengidentifikasi hubungan antar transaksi yang terdapat pada suatu database. Hubungan ini direpresentasikan dalam bentuk rule - rule asosiasi dimana rule - rule tersebut digunakan untuk memprediksi seberapa besar kemunculan suatu item dalam transaksi berdasarkan kemunculan item yang lain. Salah satu c ontoh algoritmanya yaitu algortima apriori. Algoritma apriori digunakan untuk menemukan pola frekuensi tinggi untuk menyusun aturan assosiatif . Algoritma a priori tetap menjadi algoritma yang paling banyak diimplementasikan dalam data mining karena dianggap algoritma yang paling mapan

Dalam Tugas Akhir ini menghasilkan return portofolio yang hampir sama untuk setiap skenarionya karena pada Tugas Akhir ini difokuskan pada peminimalan resiko. Hasil resiko portofolio untuk setiap skenario berbe da - beda. Jika kita menggunakan prinsip mean - variance, resiko portofolio yang kita bentuk menghasilkan resiko portofolio sebesar 0.000738. sedangkan jika portofolio yang kita bentuk dengan menggunakan association r ule mining, resiko portofolio meningkat seb esar 0.000782 untuk skenario dengan minimum confidence 85%. Tetapi untuk skenario dengan minimum conf idence 81%, resiko portofolio sebesar 0.000743. Resiko portofolio pada skenario ini hampir sama dengan resiko portofolio jika kita menggunakan prinsip mea n - varian ce dalam membentuk portofolioKata Kunci : Association Rule Mining, Algoritma Apriori, Return, Resiko, PortofolioABSTRACT: Indonesian capital market in recent years ago has been the concern of many parties. This is caused by the activities of the growing capital market and the increasing desire to find alternative sources of fina ncing other than banks. One of factor that determines the level of ability of investors choose an optimal portfolio. Optimal portfolio is the portfolio with the maximum increase return s and reduce the risk to a minimum

arious methods have been applied in an attempt to determine the optimal portfolio of one of them using data mining techniques, is Association R ule M ining . Association R ule M ining is used to identify the relationships among transactions contained in a database. This relationship is represent ed in the form of rules associations in which some rules are used to predict how much the appearance of an item in a transaction based on the appearance of other items. One of example of the algorithm that a priori algorithm. Priori algorithm is used to fi nd high frequency pattern to construct associative rules. Priori algorithm remains the most widely implemented algorithm in data mining because it is considered the most well - established algorithms

n this final project, portfolio return is almost the sam e for each scenario because the final project is focused on minimizing risk. The results of the risk portfolio for each scenario is different. If we use the mean - variance principle, the form of portfolio risk that we produc e portfolio risk by 0.000738. W hereas if we form a portfolio by using association rule mining, the risk of the portfolio increased by 0.000782 for the scenario with 85% minimum confidence. But for the scenario with minimum 81% confidence, the risk of the portfolio amounted to 0.000743. Portfolio risk in this scenario is almost the same as the risk of the portfolio if we use mean - variance principle in forming portfoliosKeyword: Association Rule Mining, Algoritma Apriori, Return, Resiko, Portofolio

Subjek

Informatika Teori dan Pemrograman
 

Katalog

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULE MINING PADA PORTOFOLIO PASAR SAHAM
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 1.000
Tidak

Pengarang

Muhammad Habibie Adipradana
Perorangan
Deni Saepudin, Fhira Nhita
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2014

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini