Umam, Muhammad Mishlahul (2019) Penerapan metode markowitz dalam pembuatan robo-advisor untuk financial planning. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (292kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (402kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (498kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab1.pdf Download (1MB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (377kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Investasi merupakan cara terbaik untuk memastikan keamanan finansial untuk masa depan. Namun, banyaknya pilihan investasi yang tersedia sering membuat orang bingung dalam memutuskan pilihan yang tepat. Saat ini masih banyak masyarakat dan kalangan muda atau kaum milenial yang ragu untuk berinvestasi di Reksa Dana. Hal ini disebabkan masih kurangnya pengetahuan tentang berinvestasi di Reksa Dana. Untuk meningkatkan minat masyarakat dan kaum milenial untuk berinvestasi di Reksa Dana maka dibutuhkan sebuah machine learning untuk membantu dalam pemilihan produk investasi Reksa Dana. Sistem ini dibangun menggunakan metode Markowitz. Metode Markowitz merupakan suatu pemikiran yang dipandang sebagai revolusi perilaku investor yang dikemukakan oleh Harry Markowitz. Dari hasil pengujian dapat memunculkan rekomendasi portofolio produk investasi Reksa Dana berdasarkan risk profile. Machine learning ini dapat membantu dalam mencari rekomendasi portofolio investasi Reksa Dana yang sesuai dengan risk profile. Tingkat akurasi dari metode Markowitz yang diimplementasikan yaitu 99.15%, ditentukan berdasarkan kecocokan dari hasil sharpe ratio pada perhitungan manual dan perhitungan dari sistem yang dibuat.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Markowitz; Efficient Frontier; Reksa Dana; Portofolio; Backtest; |
| Subjects: | Applied Physics > Computer Engineering |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mr Muhammad Mishlahul Umam |
| Date Deposited: | 10 Jan 2020 08:05 |
| Last Modified: | 10 Jan 2020 08:05 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/28703 |
Actions (login required)
 |
View Item |
