Melola Discovery

← Melola Discovery

Akses terbuka Jurnal

Utilizing K-Means Clustering for Constructing Black-Litterman Portfolio Models

Penerapan K-Means Cluster untuk Pembentukan Portofolio Model Black-Litterman

Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi · Vol. 20 No. 3 (2024) · hlm. 670–679

DOI
10.20956/j.v20i3.34165
ISSN
2614-8811, 1858-1382
Terbit
2024-05-15
Penerbit
Department of Mathematics, Hasanuddin University
Bahasa
en
Lisensi
creativecommons.org/licenses/by/4.0

Abstrak

Inggris

A portfolio in finance is a collection of investment assets that aims to reduce risk by spreading investment across various assets. In building a portfolio, cluster analysis is used to select assets. K-Means cluster is often used because it is considered efficient for handling large data. In addition, the Black-Litterman Model is used because it can combine investor knowledge into asset allocation efficiently, so that the portfolio becomes more diverse, stable and adaptive to economic conditions, and reflects the investment manager's views. The research results show that k-means cluster analysis can be applied in forming the Black-Litterman model portfolio. Two clusters were obtained, namely cluster I consisting of ADRO, AKRA, BRMS, MIKA, TLKM, UNVR shares, and cluster II consisting of INDF, INKP, SMGR, UNTR. The two clusters were then formed into portfolios I and II. The calculation of expected return and portfolio risk shows that portfolio II produces profits (expected return portfolio) that are greater than portfolio I, namely 0.04445 or IDR 4.445.344,00, and the risk level of portfolio II is also smaller than portfolio I, namely 0.02104 or IDR 2.104.400,00

Bahasa Indonesia

Portofolio dalam keuangan merupakan kumpulan aset investasi yang bertujuan untuk mengurangi risiko dengan menyebarkan investasi di berbagai aset. Dengan cara ini, kerugian dari satu aset dapat diimbangi oleh keuntungan dari aset lainnya, sehingga investor tidak mengalami kerugian besar. Salah satu cara efektif untuk mengelola risiko dan meningkatkan hasil portofolio adalah dengan melakukan investasi pada beberapa saham berbeda, yang disebut diversifikasi aset. Dalam membangun portofolio, analisis klaster digunakan untuk memilih aset-aset. K-Means cluster sering digunakan karena dianggap efisien untuk menangani data besar. Selain itu, Model Black-Litterman digunakan karena dapat menggabungkan pengetahuan investor ke dalam alokasi aset dengan efisien, sehingga portofolio menjadi lebih beragam, stabil, dan adaptif terhadap kondisi ekonomi, serta mencerminkan pandangan manajer investasi. Hasil penelitian menunjukkan analisis cluster k-means dapat diterapkan dalam pembentukan portofolio model Black-Litterman. Diperoleh 2 cluster yaitu cluster I terdiri dari saham ADRO, AKRA, BRMS, MIKA, TLKM, UNVR, dan cluster II terdiri dari INDF, INKP, SMGR, UNTR. Kedua cluster kemudian dibentuk menjadi portofolio I dan II. Perhitungan expected return dan resiko portofolio menunjukkan portofolio II menghasilkan keuntungan (expected return portofolio) lebih besar dibandingkan dengan portofolio I yaitu 0.04445 atau Rp 4.445.344,00, serta tingkat risiko portofolio II juga lebih kecil dibandingkan dengan portofolio yaitu 0.02104 atau Rp 2.104.400,00.

Kata kunci

Jaringan kolaborasi para penulis

7 penulis · 12 tautan kepenulisan bersama · 1 lintas organisasi

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • Bandung Islamic University
  • Indonesia University of Education
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Fitri RahmawatiIndonesia University of Education1
Atip LatipulhayatAfiliasi tidak diketahui1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.unhas.ac.id/index.php/jmsk/oai, pertama di-harvest 5 Nov 2026, terakhir terlihat 8 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en">Utilizing K-Means Clustering for Constructing Black-Litterman Portfolio Models</dc:title>
	<dc:title xml:lang="id">Penerapan K-Means Cluster untuk Pembentukan Portofolio Model Black-Litterman</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Amanah, Fitri </dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Roshafara, Fauziah </dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Lestari, Puri Indah </dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Salsabila, Salwa </dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Maharani, Renita </dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en">K-Means</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Black-Litterman</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Portfolio</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Investment</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">K-Means</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">Black-Litterman</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">Portofolio</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">Investasi</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en">A portfolio in finance is a collection of investment assets that aims to reduce risk by spreading investment across various assets. In building a portfolio, cluster analysis is used to select assets. K-Means cluster is often used because it is considered efficient for handling large data. In addition, the Black-Litterman Model is used because it can combine investor knowledge into asset allocation efficiently, so that the portfolio becomes more diverse, stable and adaptive to economic conditions, and reflects the investment manager's views. The research results show that k-means cluster analysis can be applied in forming the Black-Litterman model portfolio. Two clusters were obtained, namely cluster I consisting of ADRO, AKRA, BRMS, MIKA, TLKM, UNVR shares, and cluster II consisting of INDF, INKP, SMGR, UNTR. The two clusters were then formed into portfolios I and II. The calculation of expected return and portfolio risk shows that portfolio II produces profits (expected return portfolio) that are greater than portfolio I, namely 0.04445 or IDR 4.445.344,00, and the risk level of portfolio II is also smaller than portfolio I, namely 0.02104 or IDR 2.104.400,00</dc:description>
	<dc:description xml:lang="id">Portofolio dalam keuangan merupakan kumpulan aset investasi yang bertujuan untuk mengurangi risiko dengan menyebarkan investasi di berbagai aset. Dengan cara ini, kerugian dari satu aset dapat diimbangi oleh keuntungan dari aset lainnya, sehingga investor tidak mengalami kerugian besar. Salah satu cara efektif untuk mengelola risiko dan meningkatkan hasil portofolio adalah dengan melakukan investasi pada beberapa saham berbeda, yang disebut diversifikasi aset. Dalam membangun portofolio, analisis klaster digunakan untuk memilih aset-aset. K-Means cluster sering digunakan karena dianggap efisien untuk menangani data besar. Selain itu, Model Black-Litterman digunakan karena dapat menggabungkan pengetahuan investor ke dalam alokasi aset dengan efisien, sehingga portofolio menjadi lebih beragam, stabil, dan adaptif terhadap kondisi ekonomi, serta mencerminkan pandangan manajer investasi. Hasil penelitian menunjukkan analisis cluster k-means dapat diterapkan dalam pembentukan portofolio model Black-Litterman. Diperoleh 2 cluster yaitu cluster I terdiri dari saham ADRO, AKRA, BRMS, MIKA, TLKM, UNVR, dan cluster II terdiri dari INDF, INKP, SMGR, UNTR. Kedua cluster kemudian dibentuk menjadi portofolio I dan II. Perhitungan expected return dan resiko portofolio menunjukkan portofolio II menghasilkan keuntungan (expected return portofolio) lebih besar dibandingkan dengan portofolio I yaitu 0.04445 atau Rp 4.445.344,00, serta tingkat risiko portofolio II juga lebih kecil dibandingkan dengan portofolio yaitu 0.02104 atau Rp 2.104.400,00.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Department of Mathematics, Hasanuddin University</dc:publisher>
	<dc:date>2024-05-15</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.unhas.ac.id/index.php/jmsk/article/view/34165</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.20956/j.v20i3.34165</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi; Vol. 20 No. 3 (2024): May 2024; 670-679</dc:source>
	<dc:source>2614-8811</dc:source>
	<dc:source>1858-1382</dc:source>
	<dc:language>en</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.unhas.ac.id/index.php/jmsk/article/view/34165/11481</dc:relation>
	<dc:relation>10.20956/j.v20i3.34165.g11481</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2024 Author and publisher</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en">https://creativecommons.org/licenses/by/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>