## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2023

## Data Mining untuk Pengelompokan Saham pada Sektor Energi dengan Metode K-Means
Anggi Srimurdianti Sukamto #1 , Wawan Setiawan #2 , Enda Esyudha Pratama #3
# Jurusan Informatika Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura
Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 28124
1 anggidianti@informatika.untan.ac.id
2 wawan@untan.ac.id
3 enda@informatika.untan.ac.id
Abstrak—  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 .
Kata kunci — Saham, Fundamental, Risiko, Data Mining, K- Means.

## I. P ENDAHULUAN
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 [1].  Orang  yang  berinvestasi pada  pasar  modal  sebagai  pemilik  saham  disebut  sebagai Investor. Berdasarkan data dari Indonesia Stock Exchange (IDX)  sepanjang  tahun  2020,  jumlah  investor  di  Pasar Modal Indonesia yang terdiri atas investor saham, obligasi, maupun  reksadana,  mengalami  kenaikan  sebanyak  56%
mencapai nilai
3,87 juta Single Investor Identification (SID) sampai pada  Desember 2020  [2]. Hal tersebut menunjukkan besarnya minat masyarakat terhadap keikutsertaan  pada  kepemilikan  saham.  Keuntungan  dari kepemilikan  saham  yaitu  dapat  memberikan capital  gain yang tinggi dibandingkan dengan menabung konvensional serta    mendapatkan  bagi  hasil  (dividen)  dari  perusahaan. Capital  gain dapat  diartikan  sebagai  selisih  keuntungan antara nilai beli dan nilai jual saham. Namun, tidak semua investasi  saham  menghasilkan capital  gain .  Beberapa investor  juga  mengalami capital  loss ,  dimana  terjadi kerugian akibat harga beli lebih tinggi dari harga jual. Ini disebut sebagai risiko dalam berinvestasi.
Risiko adalah suatu kondisi ketidakpastian yang dapat menimbulkan  kerugian  yang  tidak  diharapkan,  sehingga apabila  toleransi  tersebut    diabaikan  maka  penerapannya dapat  membuat  hidup  tidak  tenang  akibat  dari    bentuk risiko  yang  tidak  sesuai  [3]. Risiko  dalam  berinvestasi  di pasar  modal  sebenarnya  dapat  diminimalisir  dengan pemilihan  saham  yang  benar  terutama  dalam  hal fundamendal perusahaan. Fundamental perusahaan mencirikan  sehat  atau  tidaknya  kondisi  suatu  perusahaan yang tentu saja berdampak pada pergerakan harga saham di bursa  efek.  Berdasarkan  hal  tersebut,  sebelum  investor mengambil  keputusan  untuk  membeli  suatu  saham, sebaiknya  dilakukan stock  screening . Stock  screening dilakukan untuk mencari ataupun menyaring saham-saham apa saja yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan oleh investor,  misalnya  perusahaan  yang  rutin  membagikan deviden,  perusahaan  dengan  rasio  utang  kecil,  dan  lain sebagainya. Stock  screening penting  dilakukan  oleh seorang  investor  supaya  mereka  memahami  kondisi perusahaan dari saham yang dibeli. Stock screening dapat dilakukan  secara  manual  dengan  cara  membaca  laporan keuangan  tiap  emiten  perusahaan,  maupun  menggunakan aplikasi  yang  memang  sudah  menyediakan  rangkuman fundamental perusahaan. Dengan begitu banyaknya jumlah emiten  dalam  bursa  saham  tentu  cukup  menyulitkan  bagi investor  untuk  memilih  saham  apa  yang  berpotensi memberikan  timbal  balik  yang  diinginkan  oleh  investor.
Mencari  dan  membaca  laporan  emiten  perusahaan  satu persatu  tentu  membutuhkan  waktu.  Selain  itu  seorang investor  yang  menerapkan  fundamental  perusahaan  pada umumnya  mempunyai  kriteria  tertentu  dalam  menilai perusahaan,  misalnya  besarnya  dividen  yang    rutin  di berikan  perusahaan  (dividen  yield),  rasio  utang  perusaan (DER),  besarnya  keuntungan  perusahaan  dalam  bentuk Gross Margin, serta tingkat pengembalian ekuitas (ROE)  . Oleh  sebab  itu,  untuk  memudahkan  dalam  mencari  dan memutuskan  emiten  perusahaan  yang  berpotensi  untuk memberikan  pengembalian  modal  yang  baik  maka dibutuhkan  suatu  system  yang  mampu  menampilkan emiten sesuai dengan kriteria yang diinginkan oleh investor, salah  satunya  adalah  dengan  mengelompokkan  emiten dengan menerapkan data mining (penggalian data).
Data  mining  merupakan  proses  pencarian    pola maupun informasi yang menarik dalam data terpilih dengan memanfaatkan metode atau teknik tertentu [4]. Salah satu metode  data  mining  untuk  pengelompokkan  data  yaitu metode  K-Means.  K-Means  adalah  suatu  metode pengklasifikasian data dengan sistem pemisah,  metode ini mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik  yang  sama  serta memiliki  karakteristik yang berbeda  pada  data  dari  kelompok  lainnya  [5].  Beberapa penelitian terkait penerapan metode K-Means pada bidang investasi  saham  salah  satunya  penerapan  K-Means Clustering  dan  Average  Linkage  dalam  pembuatan  suatu portofolio  saham  [16].  Penelitian  berfokus  pada pembentukan portofolio saham dan melakukan pengelompokan dengan metode hierarki dan non-hierarki. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  saham  yang  dipilih sama baiknya untuk kedua metode tersebut.
Berdasarkan  penjabaran  masalah,  maka  dalam penelitian  ini  dilakukan  pengelompokan  untuk  melihat adanya  kelas  sejenis  terhadap  emiten-emiten  yang  ada  di IHSG  dalam  satu  sektor  energi.  Hasil  pengelompokan dapat  digunakan  oleh  investor  untuk  membantu  dalam pengambilan keputusan terhadap jual dan beli saham.

## II. T INJAUAN PUSTAKA
Dalam  penelitian  ini,  kajian  pustaka  mencakup pemahaman  mengenai  harga  saham,  dilanjutkan  dengan emiten-emiten  yang  masuk  dalam  kategori  sektor  energi serta  pengetahuan  mengenai  data  mining  dan  metode  K- Means.

## A. Harga Saham
Harga saham merupakan harga satu lembar saham yang berlaku  pada  pasar  di  bursa  efek  [6].  Harga  saham merupakan  harga  yang  terbentuk  di  bursa  pada  waktu tertentu  yang  disebabkan  oleh  para  pelaku  pasar  dan disebabkan oleh adanya permintaan dan penawaran saham yang  bersangkutan  di  bursa  saham  [7].  Oleh  sebab  itu, dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  harga  saham  merupakan harga  selembar  saham  yang  terjadi  pada  waktu  tertentu yang  ditentukan  oleh  permintaan  dan  penawaran  di  pasar modal.  Dalam  transaksi  saham,  ada  yang  disebut  dengan
Harga  Pembukaan  dan  Harga  Penutupan.  Harga Pembukaan  merupakan  harga  yang  muncul  pertama  kali ketika  dimulainya  transaksi  bursa,  sedangkan  harga penutupan  merupakan  harga  yang  terbentuk  ketika  bursa berakhir. Pada penelitian ini, Harga Penutupan saham akan membentuk suatu nilai Dividen Yield.

## B. Sektor Energi
Tabel  1  merupakan  daftar  perusahaan  yang  listing  di bursa efek Indonesia dan masuk dalam kategori Energi [8].
TABEL I E MITEN PADA SEKTOR ENERGI
Kode Emiten Nama Perusahaan Kode Emiten Nama Perusahaan ADRO Adaro Energy Indonesia Tbk. PGAS Perusahaan Gas Negara Tbk. PTBA Bukit Asam Tbk. ITMG Indo Tambangraya Megah Tbk. HRUM Harum Energy Tbk. ELSA Elnusa Tbk. MEDC Medco Energi International Tbk
INDY Indika Energy Tbk.
AKRA AKR Corporindo Tbk. BUMI Bumi Resources Tbk DOID Delta Dunia Makmur Tbk. PTRO Petrosea Tbk. ADMR Adaro Minerals Indonesia Tbk. ENRG Energi Mega Persada Tbk. BULL Buana Lintas Lautan Tbk.
SOCI Soechi Lines Tbk.
RAJA Rukun Raharja Tbk. FIRE Alfa Energi Investama Tbk MBSS Mitrabahtera Segara Sejati Tbk. SMMT Golden Eagle Energy Tbk. BOSS Borneo Olah Sarana Sukses Tbk. MBAP Mitrabara Adiperdana Tbk BSSR Baramulti Suksessarana Tbk. TOBA TBS Energi Utama Tbk PSSI Pelita Samudera Shipping Tbk. BIPI Astrindo Nusantara Infrastruktur Tbk. TRAM Trada Alam Minera Tbk. TCPI Transcoal Pacific Tbk. DEWA Darma Henwa Tbk MYOH Samindo Resources Tbk. BYAN Bayan Resources Tbk. WOWS Ginting Jaya Energi Tbk. SGER Sumber Global Energy Tbk PKPK Perdana Karya Perkasa Tbk KKGI Resource Alam Indonesia Tbk. WINS Wintermar Offshore Marine Tbk. LEAD Logindo Samudramakmur Tbk. MITI Mitra Investindo Tbk GEMS Golden Energy Mines Tbk. SHIP Sillo Maritime Perdana Tbk. RIGS Rig Tenders Indonesia Tbk. TPMA Trans Power Marine Tbk. APEX Apexindo Pratama Duta Tbk ITMA Sumber Energi Andalan Tbk. BSML Bintang Samudera Mandiri Lines Tbk. TAMU Pelayaran Tamarin Samudra Tbk DSSA Dian Swastatika Sentosa Tbk MCOL Prima Andalan Mandiri Tbk. DWGL Dwi Guna Laksana Tbk. TEBE Dana Brata Luhur Tbk BESS Batulicin Nusantara Maritim Tbk. RUIS Radiant Utama
Interinsco Tbk.
Kode Emiten Nama Perusahaan Kode
Emiten
Nama Perusahaan ARII Atlas Resources Tbk. ARTI Ratu Prabu Energi Tbk CANI Capitol Nusantara Indonesia Tbk. GTSI GTS Internasional Tbk SMRU SMR Utama Tbk. SURE Super Energy Tbk. AIMS Akbar Indo Makmur Stimec Tbk RMKE RMK Energy Tbk. KOPI Mitra Energi Persada Tbk. HITS Humpuss Intermoda Transportasi Tbk. INPS Indah Prakasa Sentosa Tbk. MTFN Capitalinc Investment Tbk. BBRM Pelayanan National
Bina Buana Raya Tbk. PTIS Indo Straits Tbk.
GTBO Garda Tujuh Buana Tbk CNKO Exploitasi Energi Indonesia Tbk. SUGI Sugih Energy Tbk. BORN Borneo Lumbung Energi & Metal Tbk. SICO Sigma Energy Compressindo Tbk.

## C. Data Mining dan Metode K-Means
Data Mining merupakan suatu metode untuk menemukan  nilai  tambah  berupa  informasi  yang  tidak dapat ditemukan melalui proses manual dari suatu kumulan basis data [9]. Informasi didapatkan dengan cara mengenali pola  ataupun  menarik  data  yang  berasal  dari  suatu  basis data. Salah satu impelementasi penerapan dari Data Mining adalah Klaserisasi atau Clustering yang dimana proses ini bekerja  dengan  cara  mengelompokan  data  kedalam  suatu kelompok  yang  memiliki  kesamaan  atau  kemiripan  satu sama  lain.  Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan untuk  clusterisasi  adalah  K-Means.  Algoritma  K-Means termasuk  dalam  kelompok    metode  cluster  analysis  non- hirarki,  dimana  jumlah  kelompok  yang  akan  dibentuk sudah terlebih dahulu diketahui atau ditetapkan jumlahnya [10].  Adapun  langkah-langkah  clustering  dengan  metode K-Means mencakup [11]:
1. Menentukan jumlah kelas.
2. Menentukan titik pusat (centroid) pertama secara acak.
3. Lakukan  pengulangan  dengan  menghitung  jarak setiap data ke masing-masing pusat data menggunakan rumus Euclidean Distance.
4. Alokasikan  dari  masing-masing  data  kedalam  kelas yang memiliki  jarak centroid yang paling dekat.
5. Dapatkan  nilai  pusat  baru  dan  lakukan  pengulangan selanjutnya.
6. Jika  posisi  data  setiap  kelas  mengalami  perubahan maka kembali ke langkah no 3
7. Jika  posisi  data  tiap  kelas  tidak  berubah  maka pengulangan selesai dan didapatkan hasilnya.
Adapun Rumus Euclidian Distance yaitu [12]: 𝐷(𝑖, 𝑗) = √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 + (𝑥 2𝑖 − 𝑥 2𝑗 ) 2 +. . . +(𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (1) Dimana: D( i,j ) merupakan jarak data ke i ke pusat cluster j X ki merupakan data ke i pada atribut  data ke k X kj merupakan titik pusat ke j pada atribut  ke k

## III. P ENERAPAN K-M EANS

## D. Data Penelitian
Data penelitian merupakan data penutupan yang diambil melalui situs stockbit.com pada sektor energi. Adapun data yang dikumpulkan mencakup Harga Penutupan, Besarnya Dividen,  Gross  Profit  Margin,  Return  on  Equity  (ROE), dan  Debt  Equity  Ratio  (DER).  Harga  Penutupan  dan Besarnya Dividen akan menghasilkan Dividen Yield. Data yang  akan  dihitung  dalam  algoritma  K-Means  mencakup Dividen Yield, Gross Profit Margin, Return on Equity (RoE) dan Debt Equity Ratio

## E. Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  pada  hari  Jumat,  5  Agustus  2022 sesudah  penutupan  pasar.  Tabel  2  (tidak  menampilkan keseluruhan  emiten)  menunjukan  data  yang  dikumpulkan berdasarkan Kode Emiten, Harga Penutupan, Dividen per Share,  Dividen  Yield,  Gross  Profit  Margin,  Return  on Equity  dan  Debt  Equity  Ratio.  Adapun  nilai  Harga Penutupan  dan  Dividen  per  Share  akan  menghasilkan Dividen  Yield  dengan  rumus:  Dividen  per  Share/Harga Penutupan.  Oleh  sebab  itu,  selanjutnya  data  yang digunakan dalam pengelompokan ini menjadi Kode Emiten, Dividen Yield, Gross Profit Margin, Return on Equity dan Debt Equity Ratio.
TABEL II DATA K ODE E MITEN
Data Set
N o Kode Emi- ten Harga Penu- tupan Dividen Per Share Dividen Yield Gross Profit Margin Return on Equity Debt Equity Ratio 1 ADRO 3130 301.55 9.6 49.15 35.04 59.6 2 PGAS 1600 124.42 7.8 22.23 17.92 149.83 3 PTBA 4120 688.51 16.7 42.06 34.6 47.40 4 ITMG 39750 4258 10.7 52.56 69.08 60.56 5 HRUM 1760 3 0.17 64.77 45.54 33.83 6 ELSA 298 10.24 3.4 8.18 7.8 93.19 7 MEDC 590 0 0 49.45 31.96 506.24 8 INDY 2770 0 0 31.39 35.44 354.09

## F. Proses Perhitungan K-Means
Sesudah  data  dikumpulkan  tahap  selanjutnya  adalah menerapkan  algoritma  K-Means.  Proses  perhitungan dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel. Sebelum dilakukan proses clustering, dilakukan proses pembersihan data pada data yang tidak konsisten/noise. Pada data yang dikumpulkan  terdapat    1  emiten  yang  telah  dihapuskan dengan  kode BORN ( PT Borneo Lumbung Energi & Metal Tbk )  sehingga  selanjutnya  tidak  akan  diikutkan  dalam proses perhitungan.
Proses perhitungan K-Means dilakukan sebanyak 5 kali iterasi dengan membangun sebanyak 4 kelas/cluster. Pada iterasi ke 4 dan ke 5 tidak terdapat perubahan pada posisi data sehingga secara aturan, iterasi dapat dihentikan. Pada iterasi 1 diambil pusat cluster seperti pada Tabel 3.
TABEL III P USAT C LUSTER I TERASI 1
No Kode Emiten Dividen Yield Gross Profit Margin Return on Equity Debt Equity Ratio 4 ITMG 10.71 52.56 69.08 60.56 23 BSSR 14.39 39.11 35.72 45.14 39 GEMS 12.1 44.96 119.12 110.44 57 SURE 0 21.85 -125.28 1356.03
Pada  Iterasi  1  diketahui  bahwa  Cluster  1  berjumlah  7 anggota dengan  presentase  10  %,  Cluster  2  berjumlah  45 anggota dengan   presentase  65%,  Cluster  3  berjumlah  15 anggota dengan  presentase 22%, dan Cluster 4 berjumlah 2  anggota  dengan    presentase  3%.  Selanjutkan  dilakukan Iterasi 2 dengan pusat data baru seperti pada Tabel 4.
TABEL IV P USAT C LUSTER I TERASI 2 Cluster Dividen Yield Gross  Profit Margin Return  on Equity Debt Equity Ratio 1 1.3 -42.9 8.0 30.4 2 2.5 25.1 15.5 -61.1 3 1.0 31.6 12.1 334.2 4 0.0 14.6 -41.8 1067.4
Pada  Iterasi  2  diketahui  bahwa  Cluster  1  berjumlah  43 anggota dengan  presentase  62  %,  Cluster  2  berjumlah  11 anggota dengan   presentase  16%,  Cluster  3  berjumlah  12 anggota dengan  presentase 17%, dan Cluster 4 berjumlah 3  anggota  dengan    presentase  4%.  Selanjutkan  dilakukan Iterasi 3, 4 dan 5 dimana pada iterasi 4 dan 5 tidak terdapat perubahan  jumlah  anggota  sehingga  iterasi  terhenti. Adapun hasil akhir dapat dilihat pada Tabel 5.
TABEL V H ASIL A NGGOTA A KHIR I TERASI
Kesimpulan Iterasi 5: Anggota Cluster 1 74% 51 Cluster 2 6% 4 Cluster 3 16% 11 Cluster 4 4% 3

## IV. P ENGUJIAN

## A. Tahapan Pengujian
Pada tahapan pengujian, dilakukan dengan menggunakan Aplikasi  Tanagra.  Aplikasi  Tanagra  merupakan  aplikasi Data  Mining  yang  dapat  digunakan  untuk    kepentingan Pendidikan  maupun  penelitian  [13].  Aplikasi  Tanagra merupakan  aplikasi  gratis  karena  bersifat  open  source dimana  para  pengguna  dapat  mengakses  kode  sumber, memodifikasi algoritma selama mematuhi dan menyetujui lisensi  distribusi  software  tersebut  [14].  Software  ini mudah  dipakai  dengan  aturan  yang  telah  ada  pada pengembangan  perangkat  lunak  guna  menganalisis  data real [15]. Adapun langkah-langkah pengujian mencakup: 1. Mempersiapkan data yang nantinya akan dikelompokan/clustering,  dalam  hal  ini  adalah  data
fundamental  saham  yang  sebelumnya  dalam  format Excel, diubah ke format .txt.
2. Menjalankan  Aplikasi  Tanagra  dan  memilih  menu Clustering.
3. Menarik data saham berformat .txt.
4. Mendefinisikan Atribut Parameter, apa yang menjadi Target dan apa yang menjadi Input. Target yaitu Kode Emiten  dan  Input  yaitu  Dividen  Yield,  Gross  Profit Margin, Return on Equity, Debt Equity Ratio.
5. Mengisi  jumlah  Cluster  yang  akan  dibuat,  dalam penelitian ini sebanyak 4 cluster yang akan dibuat.
6. Melakukan  execute  pada  aplikasi  untuk  memproses data/mengelompokkan data.
7. Output  berupa  file  .txt  yang  kemudian  akan  dibuka melalui aplikasi Excel.
8. Dilakukan analisis terhadap hasil pengujian.
Gambar 1 merupakan proses menentukan jumlah cluster yang  akan  dibuat,  beserta  iterasi  yang  diinginkan.  Pada Number of Cluster diisi dengan angka 4 dikarenakan kelas yang akan dibentuk sebanyak 4 kelas, Max Iterations diisi dengan angka 6.
Gambar. 1 Penentuan jumlah cluster dengan tanagra
Gambar 2 menampilkan hasil Clustering, dimana Iterasi 4  dan  5  nilainya  tidak  mengalami  perubahan,  sehingga Iterasi berhenti (pada baris hijau). Pada Gambar 2 terlihat jumlah anggota Cluster yang ditandai dengan c_kmeans_1 c_kmeans_2, c_kmeans_3 dan c_kmeans_4.
Gambar 2 Proses iterasi

## B. Analisis Hasil Pengujian
Hasil  clustering  yang diperoleh  dari  Aplikasi  Tanagra adalah  file  dengan  format  .txt  yang  dapat  dibuka  dengan Aplikasi  Notepad.  Untuk  keperluan  analisis,  maka  file tersebut  di  import  ke  aplikasi  Excel.  Adapun  hasil Clustering dapat dilihat pada Gambar 3.
Berdasarkan  pengujian  dengan  Tanagra  didapatkan hasil sebagai berikut:
1. Cluster 1 terdiri dari 4 anggota, Cluster 2 terdiri dari 11  anggota,  Cluster  3  terdiri  dari  51  anggota  dan Cluster 4 terdiri dari 3 anggota.
2. Iterasi berhenti pada Iterasi ke 5 dikarenakan Iterasi ke 4 dan ke 5 tidak ada perubahan.
Berdasarkan pengujian tersebut maka didapat kesimpulan bahwa:
1. Proses  Clustering  dengan  menggunakan  Excel maupun  Aplikasi  Tanagra    sama-sama  memberikan jumlah  anggota  yang  sama  yaitu  4,  11,  51  dan  3 anggota.  Perbedaannya  yaitu  letak  kelasnya.  Pada Excel, Cluster 1 berisi 51 anggota, Cluster 2 berisi 4 anggota,  Cluster  3  berisi  11  anggota  dan  Cluster  4 berisi  3  anggota  dibandingkan  dengan  Aplikasi Tanagra  dimana  Cluster  1  terdiri  dari  4  anggota, Cluster 2 terdiri dari 11 anggota, Cluster 3 terdiri dari 51 anggota dan Cluster 4 terdiri dari 3 anggota.
2. Sama-sama  berhenti  pada  Iterasi  ke  5  dikarenakan tidak ada perubahan antara Iterasi ke 4 dan 5.
Berdasarkan  hasil  clustering,  maka  didapatkan kelompok-kelompok saham sebagai berikut:
1. Cluster  1  terdiri  dari  kode  emiten:  SMRU,  SURE TRAM, BULL.
2. Cluster  2  terdiri  dari  kode  emiten:  ADRO,    BSSR, PGAS, MBAP, PTBA, ITMG, KKGI, TEBE, BYAN, MCOL, GEMS.
3. Cluster  3  terdiri  dari  kode  emiten:  LEAD,  WINS, HITS,  SHIP,  KOPI,  MITI,  INPS,  MYOH,  DEWA, PKPK, SGER, WOWS, AIMS, DWGL, RMKE, GTSI, ARII,  BESS,  DSSA,  APEX,  TPMA,  RIGS,  TAMU, BSML, ITMA, DOID, BUMI, AKRA, ENRG, ADMR, PTRO,  INDY,  CNKO,  SUGI,  SICO,  MEDC,  ELSA, HRUM,  TOBA,  BBRM,  PTIS,  TCPI,  BIPI,  PSSI, BOSS, RAJA, SOCI, GTBO, SMMT, MBSS, FIRE.
4. Cluster  4  terdiri  dari  kode  emiten:  MTFN,  CANI, ARTI.
Gambar. 3 Hasil clustering dengan tanagra
Adapun pengelompokan tersebut didasarkan pada:
1. Cluster  1  memiliki  nilai  Return  on  Equity  (RoE) negatif dan Debt Equity Ratio lebih dari 100 %.
2. Cluster 2 berisikan saham dengan Dividen Yield yang tinggi. Tidak semua perusahaan yang listing di Bursa Efek  akan  membagikan  sebagian  keuntungan  yang diperoleh  perusahaan  kepada  pemilik  saham.  Pada cluster  2  ini  merupakan  saham  dengan  dividen  yield yang cukup tinggi yaitu lebih dari 6 %.
3. Cluster 3 merupakan kelas dengan dividen 0 maupun dividen dengan presentase yang kecil.
4. Cluster 4 merupakan kelas saham dengan Debt Equity Ratio bernilai negatif.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dimulai  dari menentukan  permasalahan,  studi  literature,  pengumpulan data,  proses  data  mining  dan  hasil  penggalian  data  yang dilakukan, terdapat beberapa hal yang menjadi kesimpulan dalam  penelitian  ini.  Pertama,  pada  jumlah  data  yang diperoleh,  Iterasi  berakhir  pada  Iterasi  ke  5  dikarenakan pada Iterasi ke 4 dan ke 5 tidak terjadi perubahan anggota kelas. Kesimpulan kedua yaitu  Cluster 1 dan 4 merupakan kelas  dengan  anggota  yang  berasal  dari  emiten  dengan fundamental  kurang  baik.    Ada  baiknya  emiten  pada kelompok ini dihindari oleh para investor, kecuali adanya perbaikan  kinerja  perusahaan  yang  akan  terlihat  pada laporan  keuangan  selanjutnya.  Kesimpulan  ketiga  yaitu Cluster  2  merupakan  Cluster  yang  berisi  emiten  pemberi dividen  dengan  presentase  yang  cukup  tinggi.  Bagi Investor  jangka  panjang,  emiten  pada  kelas  ini  dapat diamati maupun dianalisis lebih lanjut sebelum memutuskan untuk melakukan pembelian saham.  Dengan Dividen  Yield  yang  tinggi,  membantu  investor  dalam menerapkan compounding lebih cepat. Secara keseluruhan, algoritma  K-Means  mampu  untuk  pengelompokan  data saham, dimana dalam satu kelas terdapat kemiripan antar anggotanya. Algoritma ini dapat membantu investor dalam
menemukan  emiten-emiten  dengan  karakteristik  yang diinginkan.
Adapun saran bagi penelitian selanjutnya adalah:
1. Perlu  diperbanyak  lagi  data  emiten  dari  sektor  lain, misalnya  sektor  Bank,  Basic  Industri  maupun  pada index tertentu misalnya pada Index Saham Syariah.
2. Menggabungkan  dengan  algoritma  data  mining lainnya  maupun  dengan  Logika  Fuzzy  untuk mendapatkan prediksi saham yang lebih baik.
3. Perlu dilihat antara banyaknya data, banyaknya kelas yang dibentuk dengan Iterasi yang dihasilkan.
4. Perlu  diteliti  kembali  terkait  dengan  harga  saham  di masa  depan  terhadap  Cluster  yang  terbentuk,  apakah harganya  akan  mengalami  kenaikan  yang  signifikan atau harganya mengalami penurunan.
5. Perlu dikembangkan suatu aplikasi yang memudahkan dalam  memproses  data  laporan  keuangan  emiten  dan mengelompokan kedalam kelas-kelasnya.

## R EFERENSI
[1] (2002) Kamus Besar Bahasa Indonesia website. [online]. Available: https://www.kbbi.web.id/saham .
[2] (2020)  Indonesia  Stock  Exchange  website.  [online].  Available: https://www.idx.co.id/media/20221199/laporan-tahunan-2020.pdf
[3] A.M.  Wibisono, B.N.  Sari.  “  Sistem  Pakar  Penentu  Profil Risiko Investasi,” Journal of Information System., pp 79-89, 2022.
[4] R. R. Putra, C. Wadisman, “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K-Means,” ntecoms: Journal of Information Technology and Computer Science. , pp 72- 77, 2018.
[5] F. N. Sasmita, D. Saepudin, A. Aditsania, “Pembentukan Portofolio Saham Melalui Proses Clustering Kurva Harga Saham Hasil Cubic- Spline,” e-Proceeding of Engineering , 9859, 2019.
[6] Sunariyah,  “Pengantar  Pengetahuan  Pasar  Modal,”  Yogyakarta: AMP YKPN, 2004.
[7] Jogiyanto, “Teori Portofolio dan Analisis Investasi,” Yogyakarta: BPFE, 2008.
[8] (2022), Stockbit, stockbit . Retrieved from stockbit.com
[9] R.T.  Vulandari,  “Data  Mining  Teori  dan  Aplikasi  Rapidminer ”. Yogyakarta: Gava Media, 2017.
[10] L.  Mayola,  S.  Sanjaya,  W.  Safitri,  “Identifikasi  Karakteristik Jakarta Islamic Index dengan Menggunakan Algoritma K-Means” SEBATIK , 83-88, 2018.
[11] P.  Hanjasto,  “Analisis  Trend  Saham  LQ-45  Selama  Pandemi Covid-19  dengan  K-Means  Clustering”, Jurnal  Informatika Ekonomi Bisnis , Vol.4, No. 4, 2022.
[12] H. Annur, “Penerapan Data Mining Menentukan Strategi Penjualan Variasi  Mobil  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  (Studi Kasus  Toko  Luxor  Variasi  Gorontalo)”, Jurnal  Informatika UPGRIS., Vol.5, No. 1, 2019.
[13] D.  Anggraini,  S.A.  Putri,  L.A.  Utami,  “Implementasi  Algoritma dalam  Menentukan  Penjualan  Mobil  yang  Paling  Diminati  Pada Honda  Permata  Serpong”, Jurnal Media  Informatika  Budidarma , Vol. 4, No. 2, 2020.
[14] A. Ichlas, I. R. Munthe, M.N.S. Hasibuan, “Aturan Asosiasi untuk Analisis Data Penjualan Produk Menggunakan Algoritma Apriori”, Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST) , Vol. 06, No. 01, 2021.
[15] A.  Sitorus,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Tas Menggunakan  Algoritma  Apriori”,    Batam:  Universitas  Putera Batam, 2020.
[16] R.  Subekti,  R.  Kusumawati,  E.R.  Sari,  “K-Means  Clustering  dan Average Linkage dalam Pembentukan Portofolio Saham”, Seminar Matematika dan Pendidikan Matematika UNY , 2017.