摘要：Portofolio model Mean Variance (MV) menitikberatkan pada penggunaan vektor rata-rata dan matriks kovarian dalam pembentukkan portofolio optimal. pembentukkan portofolio menggunakan model MV menjadi optimal, karena Σ dan ̂ adalah Maximum Likelihood Estimator bagi Σ dan μ. Pada kenyataanya data keuangan sering menyimpang dari kenormalan, sehingga pembentukkan portofolio robust menjadi sangat penting. Pada penelitian ini akan membandingkan portofolio mean variance melalui pendekatan Fast-MCD dan SOCP (second order cone programming). Hasil studi kasus pada saham yang terdaftar di Jakarta Islamics Index menunjukkan portofolio dengan pendekatan optimisasi robust (SOCP) lebih unggul dibandingkan portofolio model MV maupun Fast MCD.
