## INNOVATIVE: Volume 1 Nomor 2 Tahun 2021 Research & Learning in Primary Education
Multi-Criteria As Decisions Making Menggunakan Program Linier Dan Integer Programming
Rischa Devita 1* , Ferdinan Rinaldo Tampubolon 2
Politeknik Negeri Medan Email : rischadevita@polmed.ac.id 1*

## Abstract
The decision to choose stock assets must be analyzed properly with careful consideration as many series of alternatives so that the results of the selection maximize the achievement of expected profit or benefit. Several  alternative  decision  choices  are  needed  for  comparison  so  that  the  decision  to  be  taken  can achieve  its  target,  namely  the  right  decision  to  maximize  the  success.  Therefore,  a  comprehensive approach is needed in choosing a decision so that the results of the decision are in accordance with the success of a profit or benefit. Decision making with several criteria (Multi-criteria as decisions making) is one of the approach methods that can be used to sort out between decisions that are more appropriate or in accordance with existing conditions. Basically, the purpose of this method is so that decision makers can  determine  the  right  decision  in  the  situation  and  conditions  experienced  with  which  decision alternative is more appropriate. There are several criteria for an object to be selected and then written in a linear mathematical modeling. The selection of shares to be purchased using the objective function of maximizing returns, and making the Mean Absolute Deviation risk function, a constraint function. Keywords – Multi-Criteria Decisions Making, Objective Function, Mean Absolute Deviation, Mixed Integer Linear Programming

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  investasi  sudah  menampilkan  kenaikan  yang  lumayan  pesat,  tidak  cuma menyangkut  jumlah  investor  ataupun  dana  yang  dilibatkan,  namun  pula  bermacam  alterasi  tipe instrumen sekuritas yang dapat dijadikan alternatif investasi. Pertumbuhan tersebut berikutnya turut mendesak  tersedianya  sumber  energi  manusia  yang  cakap  serta  sanggup  memahami  pengelolaan investasi  secara  benar.  Oleh  sebab  itu,  uraian  tentang  manajemen  investasi  sangatlah  berarti  dalam menanggapi tuntutan tersebut. Di samping itu, uraian tentang penafsiran pasar finansial (baik pasar duit ataupun  di  pasar  modal),  jenis-  jenis  instrumen  yang  diperdagangkan  pasar  modal,  dan  mekanisme perdagangan  yang  terjalin  di  pasar  modal  sangatlah  berarti buat  membagikan  cerminan  untuk  Kamu tentang bermacam alternatif investasi yang ada untuk investor.
Investasi  dapat  didefinisikan  selaku  komitmen  beberapa  duit  ataupun  sumber  energi  yang  lain yang  dicoba  dikala  ini (present  time) dengan  harapan  mendapatkan  khasiat( benefit )  di  setelah  itu hari ( in future ). Dalam tataran aplikasi, investasi umumnya berhubungan dengan bermacam kegiatan yang  terpaut  dengan  penanaman  duit  pada  bermacam  berbagai  alternatif  peninggalan  baik  yang terkategori selaku peninggalan real( real assets ) semacam tanah, emas, properti maupun yang berupa peninggalan  finansial( financial  assets ),  misalnya  bermacam  wujud  pesan  berharga  semacam  saham, obligasi  maupun  reksadana.  Untuk  investor  yang  lebih  pintar  serta  lebih  berani  menanggung  resiko,
kegiatan investasi yang mereka jalani pula dapat mencakup investasi pada aset- aset finansial yang lebih berisiko  yang  lain  yang  lebih  lingkungan,  semacam  warrants,  option,  serta  futures  ataupun  ekuitas internasional. Ulasan investasi dalam materi ini hendak lebih banyak berhubungan dengan manajemen investasi pada tipe peninggalan finansial spesialnya sekuritas yang dapat diperdagangkan( marketable securities ).
Peninggalan  finansial  dapat dimaksud selaku  klaim  berupa  pesan berharga  atas beberapa  aset- aset  pihak  penerbit  pesan  berharga  tersebut.  Sebaliknya  sekuritas  yang  gampang  diperdagangkan (marketable securities) merupakan aset- aset finansial yang bisa diperdagangkan dengan gampang serta dengan  bayaran  transaksi  yang  relatif  murah  pada  pasar  yang  terorganisasi.  Pihak-  pihak  yang melaksanakan aktivitas investasi umumnya diucap investor. Investor pada biasanya dapat digolongkan jadi  2,  ialah  investor  individual  (individual/ retail  investors )  serta  investor  institusional  ( institutional investors ). Investor individual terdiri dari individu- individu yang melaksanakan kegiatan investasi. Hasil  metode Multi  Criteria  Decision  Making (MCDA)  adalah  pilihan  yang  terbaik  dari  alternatif mana yang seharusnya dipilih. Perlu diingat bahwa pada praktiknya setiap keputusan adalah unik. Maka dari  itu  hasil  dari  ketentuan  keputusan  yang  akan  diambil  bisa  berbeda  kalau  situasi  yang  dihadapi berbeda.  Pada  metode  ini  pengambil  keputusan  dapat  memiliki  sejumlah  alternatif  keputusan  yang diambil  dan  memberikan  prioritas  pada  sejumlah  alternatif,  sehingga  kalau  alternatif  pertama  tidak sesuai dengan sasaran maka pengambil keputusan dapat menggunakan alternatif kedua dan alternatif lainnya sehingga mendapat hasil yang sesuai dengan sararan.
Misalkan, seorang investor yang menginvestasikan dananya dalam wujud saham hendak diucap selaku  investor  individual.  Sebaliknya  investor  institusional  umumnya  terdiri  dari  perusahaan- perusahaan asuransi, lembaga penyimpan dana (bank serta lembaga simpan- pinjam), lembaga dana pensiun  ataupun  industri  investasi.  Lembaga  semacam  ini  umumnya  mengumpulkan  duit  dari  para anggotanya  (nasabahnya)  serta  berikutnya  memakai  duit  tersebut  selaku  modal  buat  investasi  pada reksadana tertentu maupun dapat pula dibelikan saham ataupun obligasi (Tandelilin, 2017).
Pengambilan  keputusan Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM)  atau  analisis  keputusan multikriteria adalah subdisiplin dari riset operasi yang secara eksplisit mengevaluasi beberapa kriteria yang  saling  bertentangan  dalam  pengambilan  keputusan  (baik  dalam  kehidupan  sehari-hari  maupun dalam  lingkungan  seperti  bisnis,  dan  pemerintahan)  (Alijoto,  Wijaya,  dan  Jacob,  2021). Multi  Criteria Decisions Making (MCDM) mengandung tiga unsur, di antaranya:
1. Atribut,  memberikan  ciri  atau  keterangan  dari  suatu  objek  seperti  tinggi,  luas,  besar,  dan sebagainya.
2. Obyektif menyatakan arah perbaikan atau keusukaan terhadap atribut, memaksimalkan harga, memaksimalkan profit, dan sebagainya
3. Tujuan,  merupakan  hal  yang  ingin  dicapai  dari  suatu  projek.    Misalkan  suatu  proyek  memiliki tujuan memaksimalkan profit, maka proyek tersebut mempunyai tujuan mencapai profit hingga pada angka yang ditetapkan
Multi Criteria Decision Making (MCDM) adalah metode dengan mengambil banyak kriteria sebagai dasar  acuan  untuk  mengambil  keputusan,  dengan  berbagai  alternatif  keputusan  metode  ini memungkinkan  pengambil  keputusan  dapat  menetapkan  alternatif  terbaik  sesuai  dengan  target sasarannya. Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM)  metode  ini  memakai  teknik  matematik  untuk memaksimalkan hasil dari sejumlah alternatif yang ada.
Pada  dasarnya, Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM)    berguna  untuk  membagi  keputusan menjadi  bagian-bagian  yang  lebih  kecil  dan  lebih  mudah  dipahami  menganalisis  setiap  bagian mengintegrasikan  bagian-bagian  untuk  menghasilkan  solusi  yang  berarti.  Masalah Multi  Criteria Decision Making (MCDM) terdiri dari lima komponen:
1. Sasaran
2. Pengambil keputusan dengan pendapat (preferensi)
3. Alternatif keputusan
4. Kriteria evaluasi (kepentingan)
5. Hasil atau konsekuensi yang terkait dengan kombinasi alternatif/kepentingan.

## METODE

## Tahapan Penelitian
Pada kasus ini terdapat beberapa kriteria saham yang akan dipilih. Pemilihan saham yang akan dibeli menggunakan  fungsi  tujuan  memaksimumkan  return,  dan  menjadikan  fungsi  resiko, Mean  Absolute Deviation , menjadi fungsi kendala sebagai berikut:

## 1. Return dan resiko
Return  merupakan  pengembalian  atas  investasi  yang  diharapkan  oleh  industri  ataupun  investor. Pendapat yang lain menyebutkan kalau return ialah tujuan utama dari dilakukannya suatu investasi. Ada 2 komponen dalam return, ialah yield serta capital gain. Yield ialah komponen return yang bisa dilihat dari aliran kas, sebaliknya capital gain ialah peningkatan harga pada sesuatu saham yang bisa ditafsirkan oleh investor. 2 komponen tersebut disebut selaku return total buat suatu investasi.
Return  merupakan  hasil  dari  investasi  berbentuk  keuntungan.  Return  dibagi  ke  dalam  dua  jenis, ialah  return  realisasi  serta  return  ekspektasi.  Return  realisasi  ( realized  return )  merupakan  keuntungan yang dihasilkan dari perhitungan informasi historis. Return ekspektasi ( expected return ) ialah return yang hendak didapatkan oleh investor di periode yang mendatang. Untuk investor, return merupakan dimensi tanggung jawab yang diberikan perusahaan atas dana yang ditanamkan oleh investor (Triantaphyllou et al.,  1997).  Apabila  return  yang  diberikan  melebihi  ekspektasi  yang  diharapkan  para  investor,  hingga hendak  membagikan  sinyal  baik  bagi  industri.  Sehingga,  keyakinan  para  investor  akan  terus  menjadi bertambah pada suatu investasi.
Keputusan  investor  dalam  mengambil  keputusan  juga  sangat  dipengaruhi  oleh  sikap  pasar  yang terjalin serta ciri psikologis yang dimilki oleh investor tersebut, apakah dia seseorang yang risk seeker, risk adverse,  ataupun  seorang  yang  risk  indifferent.  Industri  manajemen  investasi  mempunyai  banyak portofolio  yang  disesuaikan  untuk  bermacam  berbagai  jenis  investor.  Terdapat  investor  yang  yang tercantum ke dalam jenis risk taker ialah yang berani mengambil resiko, terdapat yang tercantum jenis dalam jenis risk averter ialah yang khawatir mengambil resiko, dan terdapat pula investor yang tercantum ke dalam jenis moderat.Return dan resiko menjadi hal diberbagai kondisi menjadi dua hal yang menjadi perhatian  dalam pertimbangan  pengambilan  keputusan  (Adnyana,  2020).  Resiko merupakan  tingkatan kemampuan  kerugian  yang  dihasilkan  dari  hasil  yang  diharapkan  dari  investasi  yang  tidak  terwujud. Keuntungan yang dihasilkan organisasi, orang, serta institusi selaku hasil dari strategi investasi mereka diketahui  sebagai  pengembalian.  Return  itu  Pengembalian  merupakan  keuntungan  yang  dihasilkan investasi, baik lewat bunga atau dividen (Pham-Gia dan Hung, 2001). Dalam dunia investasi sudah dikenal kalau terdapat korelasi yang kokoh antara resiko serta return; dengan kata lain bila risikonya besar hingga return( keuntungan) pula akan besar, begitu pula kebalikannya bila returnnya rendah maka risikonya pula hendak rendah. Hal ini sebagaimana pendapat yang mengutarakan dasar mengambil keputusan adalah:
a. Return memperoleh sasaran menjadi salah satu alasan utama orang berinvestasi pada bursa saham. Memperoleh sasaran yang menjadi target dalam investasi saham itulah yang disebut return.
b. Resiko  biasanya  dilihat  semakin  besarnya  resiko  semakin  besar  pula  tingkat  return  harapan. Pengambil keputusan tidak mau menanggung resiko yang terlalu tinggi.
c. Antara return dan resiko adalah hubungan yang bersifat searah dan linear. Artinya, semakin tinggi resiko maka berarti semakin tinggi pula return harapan, begitu pula sebaliknya.
Return dapat menjadi pengambil keputusan cenderung untuk menanamkan investasinya di dalam saham. Fungsi objektif yaitu memaksimumkan return dengan mengatur persentase alokasi asset seperti persamaan dibawah ini:
𝑀𝑎𝑘𝑠: 𝑤 1 𝑟 1 + 𝑤 2 𝑟 2 + 𝑤 3 𝑟 3 + … + 𝑤 𝑛 𝑟 𝑛 (1)

## 2. Mean Absolute Deviation
Model  Mean-Variance  Markowitz  melalui  model  Mean-Absolute  Deviation  (MAD)  yang  mereka usulkan.  Seperti  namanya,  model  MAD  mendefinisikan  risiko  dengan  menggunakan  mean  absolute deviation.  Berdasarkan  konstruksinya,  model  MAD  lebih  mudah  dipecahkan  secara  komputasi,  karena masalah portofolio adalah program linier, berbeda dengan program kuadrat yang terkait dengan model Mean-Variance. Pada saat itu, hal ini memungkinkan Konno untuk memecahkan masalah optimasi yang melibatkan  lebih  dari  1.000  saham  dalam  waktu  yang  jauh  lebih  singkat  dibandingkan  model  mean- variance.  Kemajuan  dalam  komputasi  telah  menghilangkan  banyak  kekhawatiran  seputar  optimasi portofolio  skala  besar.  Dengan  mengabaikan  waktu  komputasi,  kita  dapat  fokus  hanya  pada  ukuran kinerja yang kita definisikan berdasarkan pengembalian portofolio dan volatilitas. Dalam makalah ini, kami memberikan  perbandingan  empiris  antara  model  MeanVariance  dan  MAD  untuk  berbagai  ukuran portofolio (Anugrahayu dan Azmi, 2023). Kami mulai dengan meninjau konsep probabilitas yang penting bagi  model  tersebut.  oleh  Konno  Yamazaki  dimana  resiko  volatilitas  aset  berada  dibawah  nilai  yang diiginkan ( 𝜌 ) seperti persamaan dibawah ini:
1 𝑇 . ∑ |∑(𝑟 𝑗𝑡 − 𝑟 𝑗 )𝑤 𝑗 𝑁 𝑗=1 | ≤ 𝜌                                     (2) 𝑀 𝑡=1

## 3. Profitabilitas
Profitabilitas merupakan tingkatan keuntungan bersih yang sanggup diraih oleh industri pada dikala melaksanakan  operasinya.  Profitabilitas  mencerminkan  keahlian  industri  dalam  menciptakan  laba  atas pengelolaan  asset  industri  yang  ialah  perbandingan  antara  earning  after  tax  dengan  Total  assets. profitabilitas bisa digunakan buat mengukur daya guna perusahaan didalam menciptakan profit buat tiap assets  yang  ditanam.  Salah  satu  profitabilitas  industri  merupakan  Rentabilitas  modal  sendiri  ataupun rentabilitas ekonomi( ROE).
Rentabilitas  modal  sendiri  ataupun  rentabilitas  ekonomi(  ROE)  merupakan  perbandingan  antara jumlah laba yang ada untuk owner modal sendiri dengan jumlah modal sendiri yang menciptakan laba tersebut. Rasio ROE merupakan salah satu rasio yang berarti dalam keuangan industri sebab mengukur tingkatan  pengembalian  yang  mutlak  yang  hendak  diberikan  industri  kepada  para  pemegang  saham (Kasenbacher et al., 2019).
Tingkatan ROE yang dicapai industri pula jadi salah satu pertimbangan untuk investor yang hendak membeli saham industri, karena menggambarkan bagian laba yang hendak mereka peroleh. Sebutan lain buat  rasio  keuangan  rentabilitas  modal  sendiri  antara  lain  merupakan rate  of  return  on  stockholders’ equity,  rate  of  return  on  stockholders’  Investment’,  rate of return  on  net worth serta rate  of return on owners’ equity . Rasio rentabilitas modal sendiri ialah rasio rentabilitas yang sangat komprehensif. Rasio rentabilitas  modal  sendiri  tercipta  oleh  totalitas  hasil  kebijakan  serta  kegiatan  industri  (Mahayani  dan Suarjaya,  2019).  Rasio  yang  besar  membuktikan  tinginya  keberhasilan  pucuk  pimpinan  industri  dalam mengemban  misi  dari  para  pemiliknya,  ialah  laba  per  rupiah  modal  yang  ditanamkan  dalam  industri (Triantaphyllou et al., 1997). Sehingga sebagai pengambil keputusan seharusnya kita mempertimbangkan total alokasi aset tidak melebihi modal yang diberikan. Seperti pada fungsi berikut:
𝑤 1 𝑟 1 + 𝑤 2 𝑟 2 + 𝑤 3 𝑟 3 + ⋯ + 𝑤 𝑛 𝑟 𝑛 ≤ 1                      (3)
Keterangan: 𝑤 𝑗 : alokasi yang digunakan untuk saham ke-j 𝑟 𝑗
: rata-rata pengembalian (return) saham ke-j
T
: jumlah periode 𝑟 𝑗𝑡 : return saham ke-j pada suatu periode-t 𝜌 : tingkat volatilitas yang diizinkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Responden Hasil
Pada pengumpulan data, telah diperoleh data tentang harga saham perusahaan rokok yang terdiri dari beberapa perusahaan yaitu:
1. PT Gudang Garam Tbk
2. PT HM Sampoerna Tbk
3. PT Wismilak Inti Makmur Tbk (WIIM)
4. PT Indonesia Tobacco Tbk
Data  yang  digunakan  merupakan  harga  saham  dari  perusahan  rokok  diatas,  harga  saham  dari beberapa  perusahan  rokok  yang  diperoleh  merupakan  priode  dari  bulan  Januari  2023  hingga  bulan Desember 2023.data tersebut akan disajikan pada tabel berikut :
Tabel 1. Harga saham perusahaan rokok dari Januari 2023 hingga Desember 2023
Tanggal GGRM Return HMSP Return WIIM Return ITIC Return 01/01/2023 23.000 975 1310 276 01/02/2023 25.000 8,7% 1185 21,5% 1480 13,0% 294 6,5% 01/03/2023 26.000 4,0% 1125 -5,1% 1885 27,4% 294 0,0% 01/04/2023 28.450 9,4% 1015 -9,8% 1810 -4,0% 294 0,0% 01/05/2023 27.000 -5,1% 980 -3,4% 2860 58,0% 282 -4,1% 01/06/2023 27.625 2,3% 945 -3,6% 3580 25,2% 276 -2,1% 01/07/2023 27.925 1,1% 910 -3,7% 3120 -12,8% 296 7,2% 01/08/2023 24.050 -13,9% 880 -3,3% 1775 -43,1% 286 -3,4% 01/09/2023 24.600 2,3% 865 -1,7% 1730 -2,5% 270 -5,6% 01/10/2023 23.275 -5,4% 910 5,2% 1750 1,2% 278 3,0% 01/11/2023 21.125 -9,2% 955 4,9% 1510 -13,7% 320 15,1% 01/12/2023 20.325 -3,8% 895 -6,3% 1205 -20,2% 300 -6,3% mean -0,9% -0,5% 1205 2,6% 0,9% Keterangan : GGRM  : PT Gudang Garam Tbk
HMSP   : PT HM Sampoerna Tbk WIIM   : PT Wismilak Inti Makmur Tbk ITIC : PT Indonesian Tobacco Tbk
Dari data tersebut kita akan menggunakan software LINGO untuk menyelesaikannya. LINGO adalah software  sederhana  untuk  optimasi  linear  dan  non  linear  yang  digunakan  untuk  menghitung  banyak masalah  dengan  singkat,  memecahkannya,  dan  menganalisa  masalahnya.  Masalah  optimasi  sering diklasifikasikan sebagai masalah linear atau non linear, tergantung pada hubungan dalam masalah apakah linear tehadap variabelnya (Dunning, Huchtee, dan Lubin, 2017). LINGO merupakan program komputer yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  optimasi  yang  bervariasi.  Menyelesaikan
permasalahan  optimasi  dengan  model  linear  programming  atau  goal  programming  dapat  dengan mudahnya  dilakukan  dengan  program  komputer  ini.  Perhitungan  yang  sangat  cepat  dengan  program komputer  ini  akan sangat  membantu untuk  menyelesaikan  model dengan  kendala  yang  cukup  banyak (Sasongko, Dwijanto, dan Arifudin, 2012) LINGO merupakan program komputer berbayar, tapi bagi yang ingin  mendapatkan  secara  gratis  dapat  memilih  versi  demonya.  Penyelesaian  dengan  menggunakan software Lingo seperti pada Gambar (1) sebagai berikut:

## Gambar 1. Penyelesaian dengan menggunakan software Lingo
Dari  hasil  pengolahan  software  LINGO  dapat  kita  peroleh  Hasil  seperti  pada  Gambar  (2)  sebagai berikut:

## Gambar 2. Hasil penyelesaian dengan menggunakan software LINGO
Berdasarkan hasil yang diperoleh pada gambar (2), dapat dilihat nilai bobot yang dihasilkan adalah alokasi untuk saham PT Wismilak Inti Makmur (WIIM) adalah 14 persen, dan untuk PT Indonesian Tobacco (ITIC) adalah 86 persen. Nilai variabel Keputusan yang digunakan pada pemodelan matematika tersebut
menggunakan  bilangan  real,  sementara  saham  hanya  dapat  dibeli  dalam  satuan  lot  (100  lembar) menggunakan bilangan bulat. Berikut harga-harga keempat saham tersebut berdasarkan data tanggal 5 April 2024:
Tabel 2. Harga saham berdasarkan data tanggal 5 April 2024 No. Nama Saham Harga per lembar 1 GGRM 19.950 2 HMSP 835 3 WIIM 1.205 4 ITIC 274
Sehingga jika kita menggunakan hasil tersebut, jika modal yang digunakan adalah 100 juta, maka akan diperoleh saham sebanyak
0,14 𝑥 100.000.000
1205 𝑥 100 = 116,182 𝑙𝑜𝑡
Pembelian  saham  dalam  jumlah  116,  182  lot  tidak  diakomodir  pada  PT  Bursa  Efek  Indonesia. Sehingga  model  yang  digunakan  harus  diubah  untuk  mengakomodir  adanya  variabel  yang  harus menggunakan bilangan bulat. Oleh sebab itu, pemodelan matematika yang dibentuk adalah Mixed Integer Linear Programming sebagai berikut:
𝑀𝑎𝑘𝑠: 𝑤 1 𝑟 1 + 𝑤 2 𝑟 2 + 𝑤 3 𝑟 3 + 𝑤 4 𝑟 4 (1) 1 𝑇 . ∑ |∑(𝑟 𝑗𝑡 − 𝑟 𝑗 )𝑤 𝑗 4 𝑗=1 | ≤ 𝜌                                                                          (2) 11 𝑡=1 𝑤 1 𝑟 1 + 𝑤 2 𝑟 2 + 𝑤 3 𝑟 3 + 𝑤 4 𝑟 4 ≤ 1                                                                (3) 𝑤 𝑗 . 𝐶 𝑝 𝑗 . 100 = 𝑙 𝑗 (4)
𝑙 𝑗 ∈ 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑔𝑒𝑟 Keterangan:
𝐶 : Jumlah modal yang akan ditempatkan 𝑝 𝑖 : harga saham ke-i 𝑙 𝑗 : jumlah lot saham ke-j yang dibeli
Persaman 4 menunjukkan variable 𝑙 𝑖 yang menunjukkan jumlah lot saham yang dialokasikan untuk dibeli. Simulasi Model sebagai berikut:
Gambar 3. Simulasi Model variable 𝒍 𝒊
Gambar 4. Simulasi Model variable 𝒍 𝒊
Diproleh hasil 𝑤 3 = 14% dan 𝑤 4 = 86% dengan jumlah pembelian lot untuk modal 100 juta untuk saham  WIIM  adalah  114  Lot  dan  ITIC  adalah  3148  lot.  Dengan  return  1,13  persen  dan  volatilitas  yang diizinkan 5 persen.

## SIMPULAN
Saham adalah suatu jenis surat berharga yang diperjual belikan di bursa efek. Kepemilikian saham dapat dilakukan dengan cara pemilik saham memberikan uang kepada Perusahaan melalui bursa efek. Sebelum  melakukan investasi,  ada  berbagai  pertimbangan  yang  menjadi  penilaian  bagi  investor  untuk memilih  saham  mana  yang  akan  dibeli  (Saaty,  1990)  Penilaian-penilaian  tersebut  meliputi  kinerja perusahaan,  laba  atau  keuntungan  yang  akan  diperoleh,  harga  saham,  serta  pertimbangan  resiko  dan return.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pemilihan  asset  saham  di  beberapa  perusahaan  rokok,  di antaranya PT. Gudang Garam, PT. HM Sampoerna, PT. Wismilak Inti Makmur, PT. Indonesian Tobacco.
Metode yang digunakan dalam pemilihan asset saham adalah Teknik pengambilan keputusan Multi Criteria Decisions Making (pengambilan Keputusan dengan multi kriteria). Metode pemilihan saham yang akan  dibeli  menggunakan  fungsi  tujuan  memaksimumkan  return,  kemudian  menjadikan  fungsi  resiko, Mean Absolute Deviation, menjadi fungsi kendala. Data yang digunakan adalah data harga saham dari keempat perusahan rokok tersebut yang diperoleh dari Januari 2023 hingga Desember 2023. Penyelesaian dilakukan dengan menggunakan software Lingo, kemudian diperoleh hasil bahwa w_3=14% dan w_4=86% dengan jumlah pembelian lot untuk modal 100 juta untuk saham WIIM (PT. wismilak Inti Makmur) adalah 114 Lot dan ITIC (PT. Indonesian Tobacco) adalah 3148 lot. Dengan return 1,13 persen dan volatilitas yang diizinkan  5 persen. Dengan demikian, dapat disimpulkan  bahwa saham  terbaik  yang dapat dipilih  oleh seorang investor dengan modal 100 juta adalah saham pada PT. Wismilak Inti Makmur dan kemudian PT. Indonesian Tobacco.

## DAFTAR PUSTAKA
Akram, U., Hui, P., Kaleem Khan, M., Tanveer, Y., Mehmood, K., & Ahmad, W. (2018). How website quality
affects online impulse buying: Moderating effects of sales promotion and credit card use. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics , 30 (1), 235 – 256. https: [1] E.
Tandelilin,
“Pasar
modal manajemen portofolio & investasi,” Yogyakarta PT Kanisius , 2017.
A. Alijoyo, Q. B. Wijaya, and I. Jacob, “Multi - criteria Decision Analysis Analisis Keputusan Multikriteria,” Csms , 2021, [Online]. Available: www.lspmks.-.
E. Triantaphyllou, B. Kovalerchuk, L. Mann, and G. M. Knapp, “Determining the most important criteria in maintenance decision making,” J. Qual. Maint. Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 16 – 28, 1997.
I. M. Adnyana, “Buku: Manajemen Investasi dan Portofolio,” 2020.
T. Pham- Gia and T. L. Hung, “The mean and median absolute deviations,” Math. Comput. Model. , vol. 34, no. 7 – 8, pp. 921 – 936, 2001.
M.  Anugrahayu  and  U.  Azmi,  “Stock  Portfolio  Optimization  Using  Mean -Variance  and  Mean  Absolute Deviation  Model  Based  On  K- Medoids  Clustering  by  Dynamic  Time  Warping,” J.  Mat.  Stat.  dan Komputasi , vol. 20, no. 1, pp. 164 – 183, 2023, doi: 10.20956/j.v20i1.27755.
G.  Kasenbacher,  J.  Lee,  and  K.  Euchukanonchai,  “Mean -Variance  vs  .  Mean- Absolute  Deviation :  A Performance  Comparison  of  Portfolio  Optimization  Models  Mean-Variance  vs  .  Mean-Absolute Deviation :  A  Performance  Comparison  of  Portfolio  Optimization  Models,” no.  January,  pp.  0 – 11,
2019, doi: 10.13140/RG.2.2.14459.36644.
N. P. M. Mahayani and A. A. G. Suarjaya, “Penentuan Portofolio Optimal Berdasarkan Model Markowitz Pada Perusahaan Infrastruktur Di Bursa Efek Indonesia,” E-Jurnal Manaj. Univ. Udayana , vol. 8, no. 5, p. 3057, 2019, doi: 10.24843/ejmunud.2019.v08.i05.p17.
I. Dunning, J. Huchette, and M. Lubin, “JuMP: A modeling language for mathematical optimization,” SIAM Rev. , vol. 59, no. 2, pp. 295 – 320, 2017.
A. Sasongko, D. Dwijanto, and R. Arifudin, “Optimalisasi masalah transportasi solver di bagian distribusi frozen vedgeentgaabnleprogram,” Unnes J. Math. , vol. 1, no. 1, 2012.
T. L. Saaty, Multicriteria decision making: the analytic hierarchy process: planning, priority setting resource allocation . 1990.//doi.org/10.1108/APJML-04-2017-0073
Amel, A. F. (2020). Pengaruh Promosi Penjualan Dan E-Service Quality Terhadap Keputusan Penggunaan Aplikasi  Ovo. JRMSI  -  Jurnal  Riset  Manajemen  Sains  Indonesia , 11 (2),  201 – 223. https://doi.org/10.21009/jrmsi.011.2.01
Husein, Y., Isyanto, P., & Darojatul Romli, A. (2021). Pengaruh Promosi Dan Persepsi Manfaat Terhadap Keputusan Pembelian Aplikasi Dompet Digital Ovo Pada Mahasiswa Universitas Buana Perjuangan
Karawang. Journal for Management Student (JFMS) , 1 (1), 1 – 9. https://doi.org/10.35706/jfms.v1i1.5386
Justin, J., & Kusumastuti, S. Y. (2022). The Influence of Security, Easy, Benefits and Community Interest on The Use of Digital Payment as A Payment Tool in Jabodetabek. Sinomics Journal | Volume , 1 (3), 377 – 388. https://doi.org/10.54443/sj.v1i3.37 Kotler, P., & Keller, K. L. (2012). Marketing Management (14 th Edit). Pearson Education.
Latief, F., & Dirwan, D. (2020). Pengaruh Kemudahan, Promosi, Dan Kemanfaatan Terhadap Keputusan Penggunaan Uang Digital. Jurnal Ilmiah Akuntansi Manajemen , 3 (1), 16 – 30. https://doi.org/10.35326/jiam.v3i1.612
Nursukma, H., Farida, U., & Widhianingrum, W. (2021). Pengaruh Kepercayaan, Keamanan Data, Kualitas Pelayanan, dan Persepsi Resiko Menggunakan E-Commerce Terhadap Keputusan Pembelian Online (Survei  Pada  Pengguna  Tokopedia  di  Ponorogo). ISOQUANT :  Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  Dan Akuntansi , 5 (2), 214. https://doi.org/10.24269/iso.v5i2.795
Putra, G. P., & Julianto, I. P. (2022). Pengaruh Gaya Hidup, Promosi dan Keamanan Transaksi terhadap Keputusan Penggunaan Dompet Digital pada Generasi Z di Kabupaten Tabanan. Vokasi : Jurnal Riset Akuntansi , 10 (01), 27 – 35. https://doi.org/10.23887/vjra.v10i01.56230
Rambe, H., & Bangsawan, S. (2023). The Influence of Use Benefits, Convenience, Discounts, Security and Risk on the Intention To Use Indonesian Digital Wallets (DANA) In Bandar Lampung. International Journal of Regional Innovation , 3 (2), 26 – 35. https://doi.org/10.52000/ijori.v3i2.78 Robaniyah,  L.,  &  Kurnianingsih,  H.  (2021).  Pengaruh  Persepsi  Manfaat,  Kemudahan  Penggunaan  Dan Keamanan Terhadap Minat Menggunakan Aplikasi Ovo. Image : Jurnal Riset Manajemen , 10 (1), 53 – 62. https://doi.org/10.17509/image.v10i1.32009
Rosa  Zachrul  Phonna,  Sapna  Biby,  Mohd  Heikal,  &  Rahmaniar.  (2023).  the  Effect  of  Convenience, Promotion  and  Benefits  on  the  Decision  To  Use  a  Digital  Payment  System  in  Generation  Y  in Lhokseumawe City. Journal of Accounting Research, Utility Finance and Digital Assets , 1 (3), 286 – 295. https://doi.org/10.54443/jaruda.v1i3.46
Suwiyanti,  R.,  Tiwi,  A.  S.,  &  Sulastri.  (2022).  Pengaruh  promosi,  persepsi  harga,  keamanan  dan kenyamanan  terhadap  keputusan  menggunakan  aplikasi  Gojek  di  Jabodetabek. Judicious , 03 (2), 164 – 174. https://doi.org/10.37010/jdc.v3i2
Venkatesh,  V.,  &  Davis,  F.  D.  (2000).  Theoretical  extension  of  the  Technology Acceptance  Model: Four longitudinal field studies. Management Science , 46 (2), 186 – 204.
https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
Veronica, A., Ernawati, E., Rasdiana, R., Abas, M., Yusriani, Y., Hadawiah, H., Hidayah, N., Sabtohadi, J., Marlina, H., Mulyani, W., Zulkarnaini, Z., & Aulia, S. S. (2022). Metodologi Penelitian Kuantitatif . PT.
Global Eksekutif Teknologi.
Weerasinghe, S., & Hindagolla, M. C. B. (2018). Technology acceptance model and social network sites (SNS): a selected review of literature. Global Knowledge, Memory and Communication , 67 (3), 142 – 153. https://doi.org/10.1108/GKMC-09-2017-0079