Penerapan Algoritma Genetika Multi-objective SPEA-II Pada Optimasi Portofolio Saham Sheila Nur Fadhila 1 , Deni Saepudin 2 , Rian Febrian Umbara 3 1.2.3 Prodi S1 Ilmu Komputasi, Fakultas Informatika, Universitas Telkom Jalan Telekomunikasi No.1, Dayeuh Kolot, Bandung 40257 sheilafadhilaa@gmail.com 1 ,denisaepudin@telkomuniversity.co.id2,rianum123@gmail.com Abstrak Algoritma Genetika multi-objective (SPEA-II) merupakan salah satu bagian dari evolutionary algorithm yang dapat digunakan untuk menemukan atau mendekati himpunan pareto-optimal pada permasalahan optimisasi multi-objective. Pada penelitian ini Algoritma Genetika multi-objective (SPEA-II) digunakan untuk menyelesaikan permasalahan optimasi portofolio yang terdiri dari saham-saham yang tergabung dalam Indeks LQ45. Beberapa Parameter yang digunakan antara lain ukuran populasi, ukuran arsip, maksimum generasi, probabilitas crossover, dan probabilitas mutasi. Adanya penambahan jumlah populasi dan generasi akan berdampak pada semakin besarnya kesempatan setiap individu untuk mendapatkan solusi yang dicari. Hasil akhir dari penelitian ini berupa efficient frontier yaitu kumpulan dari pilihan terbaik bagi investor yang mampu menawarkan tingkat return yang maksimum untuk tingkat risiko tertentu. Semakin banyak jumlah saham yang digunakan dalam portofolio akan berpengaruh terhadap error yang diperoleh. Hal tersebut dapat dilihat dari hasil kinerja Algoritma Genetika multi-objective SPEA-II yang memberikan hasil cukup baik untuk 5 sampai 10 saham dan kurang baik untuk 11 saham ke atas dilihat dari konvergensinya. Kata kunci: Strenght Pareto Evolution Algorithm (SPEA-II), multi-objective, portofolio saham Abstract Genetic Algorithms method of multi-objective (SPEA-II) is one part of the evolutionary algorithm that can be used to find or approach the Pareto-optimal set on multi-objective optimization problems, the final result of this research the Genetic Algorithms multi-objective (SPEA-II) is used to solve the optimization problems of the stock portfolio of Indeks LQ45 . Some parameters used are size of population, size of archive, maximum generation, probability of crossover and probability of mutation. The addition of the total population and generation will influence the increasing opportunity of every individual to obtain the solution sought. The final result of this research in the form of the efficient frontier, where it is a set of the best options for the investor which offer the minimum level risk at a given to expected return. The more of stock used in the portfolio will influence the error result. It can be seen from the results of genetic algorithm performance of multi-objective SPEA-II that gives fairly good results for the 5 to 10 stocks and defective for the 11 stocks above, reviewed from convergence. Keywords: Strenght Pareto Evolution Algorithm (SPEA-II), multi-objective, stock portfolio ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.2, No.3 Desember 2015 | Page 7929