Data Mining untuk Pengelompokan Saham pada Sektor Energi dengan Metode K-Means

Abstract

Saham adalah kepemilikan hak oleh perorangan (pemegang saham) pada suatu perusahaan berdasarkan pemberian modal sehingga dianggap  memiliki kepemilikan dan pengawasan perusahaan tersebut berdasarkan bagian tertentu. Menurut data dari Indonesia Stock Exchange (IDX) pada tahun 2020, jumlah investor di Pasar Modal Indonesia yang terdiri dari investor saham, reksadana dan obligasi, mengalami kenaikan 56 persen yaitu 3,87 juta Single Investor Identification (SID) sampai pada tanggal 29 Desember 2020. Kenaikan ini menjadi 4 kali lipat lebih tinggi sejak 4 tahun terakhir. Investor saham juga mengalami kenaikan sebanyak 53 persen menjadi 1,68 juta SID. Hal tersebut menunjukkan besarnya minat masyarakat terhadap keikutsertaan pada kepemilikan saham. Namun dalam berinvestasi terdapat risiko. Risiko dalam berinvestasi di pasar modal sebenarnya dapat diminimalisir dengan pemilihan saham yang benar terutama dalam hal fundamendal perusahaan. Penelitian ini menggunakan metode K-Means untuk mengelompokan saham sesuai dengan karakteristiknya. Berdasarkan perhitungan, didapatkan sebanyak 5 kali Iterasi untuk 4 Kelas/Cluster yang telah didefinisikan diawal. Selain itu, didapatkan hasil bahwa Kelas/Cluster 1 dan 4 diisi oleh emiten-emiten yang memiliki fundamental buruk  serta Kelas/Cluster 2 berisi emiten pemberi dividen yang tinggi. Secara keseluruhan, didapatkan kesimpulan bahwa algoritma K-Mean dapat digunakan untuk membantu para Investor dalam melakukan pencarian emiten yang sesuai dengan karakteristik yang diinginkan.