Semnastika 18

“Strategi Optimalisasi Investasi Menggunakan Pendekatan Matematika dan Data Analytics”

Apa Itu Semnastika 18?

“Semnastika 18 (Seminar Nasional Matematika) adalah ajang tahunan yang diselenggarakan oleh mahasiswa Program Studi Matematika Universitas Gadjah Mada (UGM) sebagai wadah untuk memperkenalkan dan memperluas wawasan tentang matematika kepada masyarakat luas, khususnya mahasiswa dari berbagai bidang.

Pembicara 1

Ryan Filbert Wijaya, S.Sn., M.E.

Ryan F Wijaya (yang populer dikenal sebagai Ryan Filbert) adalah seorang CEO PT Bursa Akselerasi Indonesia, konsultan keamanan siber (cybersecurity), serta praktisi dan penulis buku edukasi keuangan terkemuka di Indonesia. Berlatar belakang pendidikan ganda dari Universitas Trisakti (S1 Desain Komunikasi Visual dan S2 Ilmu Ekonomi & Pasar Modal) serta pemegang gelar MBA dari IMSR dan spesialisasi blockchain, Ryan memiliki spektrum keahlian yang luas yang didukung oleh puluhan sertifikasi profesional di bidang siber, pasar modal, hingga manajemen.

Selain memimpin perusahaan finansial dan menjadi konsultan cybersecurity, ia sangat aktif membangun infrastruktur literasi keuangan nasional dengan menerbitkan puluhan buku investasi best seller, menciptakan board game edukasi saham “StockLab” yang diakui Bursa Efek Indonesia, serta mengelola berbagai kanal media edukasi. Atas kontribusi besarnya tersebut, Ryan telah menerima berbagai penghargaan nasional bergengsi, seperti Tokoh Inspiratif Pasar Modal dari Presiden RI Joko Widodo (2017), Hall of Fame Galeri Yuk Nabung Saham BEI, dan Penulis Buku Terbaik Subjek Investasi dari Perpustakaan Nasional.

Pembicara 2

Dr. Solikhatun, S.Si., M.Si.

Dr. Solikhatun, S.Si., M.Si. adalah seorang akademisi dan peneliti di bidang Matematika Terapan, Teori Sistem dan Kontrol, serta Riset Operasi yang saat ini menjabat sebagai Assistant Professor sekaligus Sekretaris Program Studi Aktuaria di Universitas Gadjah Mada (UGM). Beliau menyelesaikan pendidikan Sarjana (S1) dan Magister (S2) Matematika di UGM, sebelum akhirnya meraih gelar Doktor (S3) Matematika dari Institut Teknologi Bandung (ITB) pada tahun 2016. Selain aktif mengajar dan membimbing mahasiswa dari tingkat sarjana hingga doktoral, Dr. Solikhatun memiliki rekam jejak riset yang impresif di bidang pemodelan sistem dan optimasi numerik, yang didukung oleh berbagai hibah penelitian bergengsi seperti RISPRO LPDP serta pendaftaran beberapa paten program komputer berbasis analisis data dan aktuaria. Atas dedikasi panjangnya dalam dunia pendidikan tinggi dan ilmu pengetahuan, beliau telah menerima penghargaan Satyalancana Karya Satya X dan XX Tahun dari Presiden Republik Indonesia

Moderator

Imanuel Pradika Laksono, S.Mat.

Imanuel merupakan lulusan Sarjana Matematika dari Universitas Gadjah Mada (UGM) pada tahun 2024 dengan perolehan IPK 3,57/4,00. Selama masa studinya di UGM, ia aktif mengembangkan berbagai proyek di bidang aljabar, pemodelan matematika, dan analisis data. Ia juga menunjukkan jiwa kepemimpinan yang kuat dengan menjabat sebagai Ketua Himatika UGM pada periode Desember 2021 hingga Desember 2022. Selain pendidikan formal, Imanuel juga merupakan lulusan program Bangkit Academy (yang dipimpin oleh Google, Tokopedia, Gojek, & Traveloka) pada tahun 2024, di mana ia mendalami ilmu machine learning dan berhasil turut serta mengembangkan aplikasi seluler untuk pencegahan stunting yang bernama “Centing”

Linimasa

Registrasi Early Bird

10–16 Agustus 2026
Registrasi Reguler

17–30 Agustus 2026
Semnastika 18

6 September 2026

Apa Itu Analisis Data?

Jenis Analisis Data

Analisis Preskriptif (Prescriptive Analytics)

Metode Prescriptive Analytics adalah jenis analisis data yang menjawab pertanyaan “Apa yang sebaiknya kita lakukan selanjutnya?” dan memberikan rekomendasi atau solusi optimal untuk mencapai target tertentu.

Kenapa Sih Pendekatan Matematika
Digunakan dalam Investasi?

Net Present Value (NPV)

Indikator kelayakan investasi dengan menghitung selisih nilai arus kas masa depan terhadap modal awal.

Rumus NPV: jumlah arus kas CF t dibagi satu tambah r pangkat t, dikurangi modal awal C nol.

Stochastic Programming

Metode yang memasukkan unsur probabilitas untuk memodelkan ketidakpastian harga di masa depan.

Simulasi skenario (Best Case/Worst Case)
Prediksi distribusi imbal hasil
Manajemen Risiko Dinamis

Diversifikasi Portofolio

Diversifikasi adalah strategi penyebaran investasi ke berbagai instrumen (saham, obligasi, komoditas) untuk mengurangi dampak kerugian pada satu aset tunggal. Dalam model Markowitz, diversifikasi membantu mencapai Efficient Frontier, yaitu titik dengan imbal hasil maksimal untuk tingkat risiko tertentu.

Mengurangi bias emosional dalam pengambilan keputusan investasi melalui logika data.
Mencari titik keseimbangan terbaik untuk memaksimalkan keuntungan potensial.
Mengidentifikasi dan memitigasi potensi kerugian menggunakan model matematis.

Mean-Variance Portfolio Theory

Dikembangkan oleh Harry Markowitz, teori ini menjadi fondasi investasi modern. Fokus utama adalah pada korelasi antara aset untuk membentuk portofolio yang efisien.

Konsep utamanya yaitu:

Expected Return: Estimasi keuntungan di masa depan.
Variance: Ukuran volatilitas atau risiko aset.
Diversifikasi: Pengurangan risiko melalui kombinasi aset.

Linear Programming

Untuk menentukan seberapa besar dana yang harus dialokasikan pada setiap aset, kita dapat menggunakan metode Linear Programming. Metode matematis ini berfungsi untuk mencari alokasi investasi terbaik dengan mempertimbangkan berbagai batasan nyata, seperti:

Total modal yang tersedia (Budget).
Batas risiko maksimum yang ditoleransi.
Target keuntungan minimum (Target Return).

Value at Risk (VaR)

VaR mengestimasi potensi kerugian maksimum yang mungkin terjadi dalam periode waktu tertentu dengan tingkat kepercayaan (confidence level) tertentu.

Studi Kasus

“Teman-teman tahu ga sih, ternyata analisis data berperan penting dalam optimalisasi investasi lohhh. Kalau mau tau yuk ikut aku bahas salah satu studi kasus yang ada di bawah ini!”

Studi Kasus: Optimalisasi Portofolio Saham LQ45 Berbasis Teori Markowitz dan Sharpe

Seorang analis data keuangan di Yogyakarta ditugaskan untuk mengoptimalkan alokasi dana sebesar Rp100.000.000 ke dalam dua saham unggulan di sektor yang berbeda: PT Bank Central Asia Tbk (BBCA) mewakili sektor finansial, dan PT Telkom Indonesia Tbk (TLKM) mewakili sektor infrastruktur/telekomunikasi. Tujuannya adalah menemukan kombinasi bobot modal terbaik (w) yang menghasilkan risiko paling minimal, sekaligus mengukur efisiensi kinerjanya menggunakan instrumen bebas risiko seperti Obligasi Pemerintah (SBN)

Jadi, analisis data berbasis Teori Markowitz membuktikan secara matematis bahwa alokasi modal berbasis fakta yaitu Rp60 juta (60%) di BBCA dan Rp40 juta (40%) di TLKM berhasil memotong risiko portofolio secara drastis menjadi hanya 11,54%. Kombinasi aset dengan korelasi lemah ini terbukti sangat efisien karena menghasilkan imbal hasil optimal 15,6% dengan performa investasi yang sehat (Sharpe Ratio 0,83), sekaligus menegaskan pentingnya mengubah spekulasi menjadi keputusan berbasis data (data-driven).

Menguji Efisiensi Kinerja Kuantitatif (Sharpe Ratio)

Untuk membuktikan bahwa keputusan alokasi berbasis analisis data ini logis dan bukan sekadar spekulasi, hitung rasio imbal hasil terhadap risiko (Sharpe Ratio):

Substitusi angka:

Hasil: Nilai Sharpe Ratio sebesar 0,83 menunjukkan bahwa setiap 1% risiko yang diambil oleh investor memberikan kompensasi excess return (keuntungan bersih di atas instrumen bebas risiko) sebesar 0,83%.

Menghitung Risiko Portofolio

Menggunakan rumus kovarians dua aset

Substitusi angka:

Sigma A kuadrat sama dengan 0,6 kuadrat kali 0,12 kuadrat, ditambah 0,4 kuadrat kali 0,20 kuadrat, ditambah dua kali 0,6 kali 0,4 kali 0,12 kali 0,20 kali 0,15.

Sigma A kuadrat sama dengan 0,36 kali 0,0144, ditambah 0,16 kali 0,04, ditambah dua kali 0,24 kali 0,024 kali 0,15.

Sigma A kuadrat sama dengan 0,005184 ditambah 0,006400 ditambah 0,001728.

Sigma A kuadrat sama dengan 0,013312.

Untuk mendapatkan total volatilitas (risiko riil), kita akarkan nilai varians di atas:

Sigma A sama dengan akar 0,013312, kurang lebih 0,1154.

Hasil: Risiko total portofolio berhasil ditekan hingga 11,54%.

Pengumpulan Data Historis (The Dataset)

Setelah menarik data historis pergerakan harga saham bulanan, tim analisis data memperoleh metrik statistik sebagai berikut:

Ekspektasi Imbal Hasil (E(R))
Saham	Nilai
Saham BBCA (`E`(`R`_A))	14% (0,14)
Saham TLKM (`E`(`R`_B))	18% (0,18)

Risiko/Volatilitas (Standar Deviasi σ)
Saham	Nilai
Saham BBCA (σ_A)	12% (0,12)
Saham TLKM (σ_B)	20% (0,20)

Koefisien Korelasi (ρ_A,B): 0,15 (Menunjukkan kedua saham memiliki hubungan pergerakan yang searah namun sangat lemah, kondisi ideal untuk diversifikasi).
Tingkat Bebas Risiko / Risk-Free Rate (R_f): 6% (0,06) berdasarkan rata-rata imbal hasil SBN (Surat Berharga Negara)

Analisis menguji skenario alokasi modal seimbang:
Saham	Bobot
Bobot BBCA (`w`_A)	60% (0,60)
Bobot TLKM (`w`_B)	40% (0,40)

Menghitung Ekspektasi Imbal Hasil Portofolio

Menggunakan rumus rata-rata tertimbang bobot modal:

Ekspektasi imbal hasil portofolio sama dengan bobot A kali ekspektasi imbal hasil A, ditambah bobot B kali ekspektasi imbal hasil B.

Substitusi angka:

Ekspektasi imbal hasil portofolio sama dengan 0,6 kali 0,14, ditambah 0,4 kali 0,18.

Ekspektasi imbal hasil portofolio sama dengan 0,084 ditambah 0,072, sama dengan 0,156.

Diperoleh ekspektasi imbal hasil portofolio sebesar 15,6%.

Alur Mobilisasi & Layout Auditorium

Untuk memudahkan Kastika, Kawan Semnastika, dalam menemukan parkiran dan auditorium Herman Yohanes sebagai tempat penyelenggaraan Semnastika 18. Kastika dapat melihat skema di bawah ini!

Geser peta untuk membaca detail. Gunakan panah di bawah untuk berpindah layout.

Peta alur masuk kendaraan dari Jalan Persatuan dan Jalan Sains menuju parkir mobil, parkir motor, serta Auditorium RMJT Soehakso di Fakultas MIPA UGM

Peta alur keluar kendaraan dari area parkir mobil dan motor menuju Jalan Biologi, Jalan Sains, Jalan Teknik Selatan, dan Jalan Persatuan

Layout Auditorium

Denah Auditorium RMJT Soehakso yang menunjukkan mimbar, kursi peserta, meja registrasi, pintu masuk dan keluar, backstage, toilet, tangga, serta lift

Trailer

Poster Semnastika 18: Seminar Nasional Matematika ke-18 UGM, 6 September 2026 di Auditorium Herman Yohannes Gedung D lantai 7 Fakultas MIPA UGM dan daring melalui Zoom

Daftar Sekarang

Semnastika 18