## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  186-191 e-ISSN: 2714-8491

## Analisis Trend Saham LQ-45 selama Pandemi Covid-19 dengan K- Means Clustering
Prima Hanjasto 1 
1 PT. Igasar

## primahanjasto@gmail.com

## Abstract
Stocks are one of the investment instruments that have great risks and benefits. Large profits in a very fast time often make investors forget about the risks that may occur. Dynamic price changes at any time require in-depth analysis to determine the decision to buy, hold or sell. The COVID-19 pandemic has had a major effect on economic growth, investment and culture. This study aims to group stocks that have the same trend during the pandemic so that they can get returns and minimize the risk of loss. The stock price data in this study is sourced from finance.yahoo.com with a time span from 2019 to 2021. The stocks to be analyzed are stocks belonging to the LQ-45 stock category from 2019 to 2021. will be grouped with K-means Clustering.  This  study  groups  LQ-45  stocks  into  3  clusters  which  are  the  right  considerations  by  investors  in  stock investments during the Covid-19 pandemic.
Keywords: Analysis, Stocks, LQ-45, Covid-19, K-Means Clustering.

## Abstrak
Saham merupakan salah satu instrument investasi yang memiliki resiko dan keuntungan yang besar. Keuntungan yang besar dalam  waktu  yang  sangat  cepat  sering  membuat  investor  lupa  tentang  resiko  yang  mungkin  terjadi.  Perubahan  harga  yang dinamis  setiap  saat  membutuhkan  analisis  mendalam  untuk  menentukan  keputusan  membeli,  menahan  atau  menjual. Pandemi COVID-19 memberikan efek besar terhadap pertumbuhan ekonomi, investasi dan budaya. Penelitian ini bertujuan untuk  mengelompokkan  saham-saham  yang  memiliki  trend  sama  selama  pandemi  sehingga  bisa  mendapatkan  return  dan meminimalisir  resiko  kerugian.  Data  harga  saham  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  finance.yahoo.com  dengan  rentang waktu dari tahun 2019 sampai dengan 2021. Saham-saham yang akan dianalisis adalah saham-saham yang termasuk kategori saham LQ-45 dari tahun 2019 sampai dengan 2021. Saham-saham tersebut akan kelompokkan dengan K-means Clustering. Penelitian  ini  mengelompokkan  saham  LQ-45  kedalam  3  klaster  yang  menjadi  pertimbangan  tepat  oleh  investor  dalam investasi saham selama masa pandemi Covid-19.
Kata kunci: Analisis, Saham, LQ-45, Covid-19, K-Means Clustering.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Teknologi  informasi  merupakan  sebuah  kebutuhan bukan lagi sebuah tren bagi kehidupan manusia saat ini [1]. Perangkat teknologi informasi berkembang dengan pesat  yang  mengakibatkan  hampir  semua  aspek kehidupan bermasyarakat tergantung dengan teknologi informasi,  seperti:  smartphone,  internet,  aplikasi  rapat online,  aplikasi  marketplace,  aplikasi  transportasi, aplikasi  kesehatan,  aplikasi  pendidikan,  aplikasi investasi dan keuangan [2].
Aplikasi  investasi  dan  keuangan  online  sangat berkembang  yang  membuat  masyarakat  bisa  dengan mudah  dan  cepat  dalam  mengakses  [3].  Saham merupakan  salah  satu  jenis  investasi  yang  sangat disenangi oleh masyarakat [4]. Keuntungan yang besar dalam waktu yang singkat merupakan daya tarik saham bagi  investor,  tetapi  banyak  investor  maupun  calon investor  yang  lupa  bahwa  saham  merupakan  investasi dengan  resiko  paling  besar  [5].  Hasil  analisa  yang
cermat  terhadap  arah  tren  harga  saham  dapat  menjadi pertimbangan  bagi  investor  dalam  berinvestasi sehingga  bisa  meminimalisir  resiko  kerugian  yang mungkin terjadi [6].
Pandemi  Covid-19  yang  terjadi  tahun  2019  sangat berdampak besar terhadap ekonomi yang mengakibatkan  ketidakstabilan  dalam  investasi[  7]. Analisa  tren  harga  saham  dilakukan  dengan  melihat dan  mempelajari  pola  harga  saham  yang  terjadi  di masa lalu berdasarkan periode tertentu [8]. Tren saham secara  umum  dikategorikan  tiga  kelompok,  yaitu uptrend,notrend dan downtrend [9].
Data  histori  saham  bisa  dengan  sangat  mudah  didapat pada saat ini, karena perkembangan teknologi big data [10].  Big  data  merupakan  kumpulan  data  yang  sangat banyak,  tetapi  tidak  semua  data  yang  bisa  diolah menjadi sebuah informasi atau pengetahuan baru [11]. Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  merupakan serangkaian  proses  pencarian  pengetahuan  baru  atau
Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis − Vol. 4, No. 4 (2022) 186-191
informasi  dari  sebuah  big  data  [12].  KDD  merupakan proses identifikasi dan validasi pola baru yang berguna sehingga  dapat  daipahami  dari  database  [13].  Teknik pencarian  pengetahuan  baru  atau  informasi  dalam database disebut Data Mining [14] .

## Gambar 1. KDD Proses
Data  mining  memiliki  dua  jenis  model  yaitu  model prediktif  yang  digunakan  untuk  memprediksi  suatu nilai  dimasa  depan  dan  model  deskriptif  yang digunakan untuk menemukan pola yang menggambarkan  data  sehingga  bisa  dimengerti manusia  [15].  Teknik  data  mning  memiliki  beberapa teknik  seperti  klasifikasi,  klasterisasi,  prediksi  dan asosiasi  [16].  K-means  Clustering  merupakan  salah satu  algoritma  klasterisasi  yang  digunakan  dalam  data mining [17].
Algoritma  K-means  digunakan  dalam  clustering, proses  utamanya  adalah  menemukan  mean  dari elemen-elemen setiap subset cluster dan menetapkannya sebagai pusat cluster. Cara kerja utama K-means  adalah  membagi  elemen-elemen  menjadi menjadi  cluster  setelah  perulangan  iterasi,  jika  tidak ada  perpindahan  cluster  elemen  dari  hasil  iterasi sebelum  maka  iterasi  akan  berhenti,  tetapi  jika  masih ada  perubahan  cluster  elemen  maka  iterasi  akan dilanjutkan  [18].  Rapidminer  merupakan  salah  satu software  data  mining  [19].  Rapidminer  juga  bisa digunakan untuk algoritma data mining lainnya [20].

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini menggunakan langkah-langkah penelitan dapat dilihat pada Gambar 2.
Mengidentifikasi Masalah Menentukan Tujuan Penelitian Mempelajari Literatur yang Berhubungan dengan Penelitian Mengumpulkan Data-data yang Dibutuhkan Mengolah Data Menggunakan Algoritma K-Means pada Microsoft Excel Menganalisa Masalah Mengimplementasikan Algoritma K-Means pada Software Rapidminer Menguji Hasil Analisa Hasil Pengujian
Gambar 2. Kerangka Penelitian
2.1. Mengidentifikasi Masalah
Dalam  mengidentifikasi  masalah  ini,  terlebih  dahulu kita  harus  dapat  menentukan  ruang  lingkup  dari masalahnya.  Ruang  lingkup  ini  ditentukan  terlebih dahulu,  guna  untuk  memperoleh  solusi  yang  terbaik dari  masalah  yang  diteliti.  Dalam  kasus  ini,  peneliti mendapatkan permasalahan mengenai pemilihan saham  pada  masa  pandemi  Covid-19.  Seperti  yang telah  dijabarkan  dilatar  belakang  bahwa  saham memiliki resiko yang sangat tinggi.

## 2.2. Menganalisa Permasalahan
Setalah  menentukan  ruang  lingkup  permasalahan, selanjutnya  peneliti  akan  melakukan  proses  analisa masalah. Proses analisa ini berfungsi untuk dapat lebih memahami  masalah  yang  diteliti  sesuai  dengan  ruang lingkup  yang  sudah  ditentukan.  Nantinya,  hasil pengujian  ini  diharapkan  mampu  memberikan  pilihan saham  pada  masa  pandemi  Covid-19  untuk  proses pengambilan keputusan untuk melakukan investasi.
2.3. Menentukan Tujuan Dari Penelitian
Pada  langkah  ini,  ditentukan  tujuan  dari  penelitian yang  ingin  dicapai.  Yang  mana,  dengan  penelitian  ini diharapkan mampu mengurangi resiko dalam berinvestasi saham pada masa pandemi Covid-19
2.4. Mempelajari Literatur yang digunakan
Untuk  mewujudkan  tujuan  penelitian,  maka  peneliti mempelajari beberapa literatur-literatur yang digunakan  sesuai  dengan  penelitian  yang  diteliti. Literatur  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa artikel ilmiah data mining tentang Algoritma k-means, serta artikel pendukung lainnya.
Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis − Vol. 4, No. 4 (2022) 186-191
2.5. Mengumpulkan data-data yang dibutuhkan
Adapun  beberapa  metode  dalam  pengumpulan  data yang dilakukann peneliti adalah sebagai berikut:
a. Dokumen
Melakukan pengumpulan data bersifat documenter dari internet.  Peneliti  langsung  mengunduh  dari  website PT. Bursa Efek Indonesia dan yahoo finance.
b. Studi Pustaka
Mengumpulkan  dan  mempelajari  artikel  ilmiah  yang berkaitan tentang penelitian yang diangkat.
2.6. Mengolah Data menggunakan Algoritma K-Means pada Microsoft Excel
Pada  tahap  ini,  data  yang  diperoleh  di  tahap pengumpulan  data  diproses  dan  diolah  dengan menggunakan  algoritma K-Means menggunakan Microsoft excel.
2.7.
Mengimplementasi  Algoritma  K-Means  pada
Software Rapidminer
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  terhadap  data pada software Rapidminer. Implementasi ini bertujuan untuk melakukan validasi perhitungan dengan microsoft excel.
2.8. Menguji Hasil
Langkah  selanjutnya  melakukan  pengujian  hasil dengan  menggunakan  algoritma  k-means  guna  dapat mengetahui  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan.  Adapun beberapa  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam melakukan pengujian sistem adalah:
a. Menguji hasil dengan menggunakan algoritma K-Means pada Microsoft excel.
b. Menguji hasil dengan menggunakan algoritma K-Means pada software Rapidminer.
2.9. Melakukan Analisa Hasil Pengujian
Melakukan analisa hasil yang telah diperoleh dari data yang  telah  diolah  dengan  menggunakan  algoritma  K- Means.  Sehingga  peneliti  dapat  melakukan  penarikan kesimpulan dari hasil analisa penelitian.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1.Tahapan Analisa dan Perancangan
Dalam  melakukan  analisa  dan  implementasi  pada software  Rapidminer  perlu  dilakukan  sebuah  analisa secara terstuktur.
Data yang digunakan adalah data histori saham-saham yang  termasuk  dalam  saham  LQ-45  dari  Januari  2019 sampai  dengan  Desember  2021.  Data  histori  saham LQ-45  diunduh  dari  situs  bursa  efek  Indonesia,
sedangkan data histori saham diunduh dari finance.yahoo.com.  Data  histori  saham  seperti  open, high,  low,  close.  Data  histori  tersebut  akan  diolah untuk menentukan perubahan harga per periode waktu sehingga bisa dilakukan klusterisasi.
3.2. Data Selection
Data  selection  adalah  pemilihan  yang  dilakukan terhadap  banyaknya  data  yang  sesuai  dengan kebutuhan  penelitian.  Pemilihan  data  ini  dilakukan untuk  mendapatkan  data  uji.  Saham  LQ-45  selalu mengalami  perubahan  perperiode  sesuai  dengan  hasil evaluasi  oleh  PT.  Bursa  Efek  Indonesia,  dikarenakan ada  perubahan  daftar  saham  LQ-45  dari  Januari  2019 sampai dengan Desember 2021, penelitian ini memilih saham-saham  yang  selalu  ada  didalam  daftar  saham LQ-45  dari  Januari  2019  sampai  dengan  Desember 2021.  Saham-saham  tersebut  berjumlah  sebanyak  34 saham  dengan  frekuensi  transaksi  bulanan  yang disajikan pada Tabel 1.

## Tabel.1. Data Daftar Saham LQ-45
No. Kode Nama Saham 1 ADRO Adaro Energy Tbk. 2 AKRA AKR Corporindo Tbk. 3 ANTM Aneka Tambang Tbk. 4 ASII Astra International Tbk. 5 BBCA Bank Central Asia Tbk. 6 BBNI Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. 7 BBRI Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. 8 BBTN Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk. 9 BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk. 10 BSDE Bumi Serpong Damai Tbk. 11 CPIN Charoen Pokphand Indonesia Tbk 12 ERAA Erajaya Swasembada Tbk. 13 EXCL XL Axiata Tbk. 14 GGRM Gudang Garam Tbk. 15 HMSP H.M. Sampoerna Tbk. 16 ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. 17 INCO Vale Indonesia Tbk. 18 INDF Indofood Sukses Makmur Tbk. 19 INKP Indah Kiat Pulp & Paper Tbk. 20 INTP Indocement Tunggal Prakarsa Tbk. 21 ITMG Indo Tambangraya Megah Tbk. 22 JSMR Jasa Marga (Persero) Tbk. 23 KLBF Kalbe Farma Tbk. 24 MNCN Media Nusantara Citra Tbk. 25 PGAS Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk. 26 PTBA Bukit Asam Tbk. 27 PTPP PP (Persero) Tbk. 28 PWON Pakuwon Jati Tbk. 29 SMGR Semen Indonesia (Persero) Tbk. 30 TKIM Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk. 31 TLKM Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk. 32 UNTR United Tractors Tbk. 33 UNVR Unilever Indonesia Tbk. 34 WIKA Wijaya Karya (Persero) Tbk.

## 3.3. Pembersihan Data
Data  yang  telah  dipilih  pada  proses  data  selection kemudian  dilakukan  proses  pembersihan  data.  Proses pembersihan  data  bertujuan  untuk  melakukan  validasi
Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis − Vol. 4, No. 4 (2022) 186-191
data,  seperti  adanya  data  yang  salah  atau  data  yang tidak dibutuhkan dilakukan terlebih dahulu pembersihan  data  dengan  cara  pembenaran  ataupun pembuangan data.  Data yang  dibutuhkan adalah data perubahan  antara  harga  close  dengan  harga  open  per satuan  waktu.  Perubahan  harga  dihitung  dengan Persamaan (1).

## (1)
Dimana C adalah perubahan harga, C dihitung dengan cara  HC  (harga  close)  dikurangi  HO  (harga  open) kemudian dibagi dengan HO(harga open). Berdasarkan dari persamaan diatas akan didapatkan nilai perubahan harga saham per periode.
3.4. Transformasi Data
Transformasi data dilakukan bertujuan untuk mengubah data agar dapat diolah dengan menggunakan  metode  K-Means.  Proses  tranformasi yang dilakukan adalahdengan menggunakan perubahan harga  per  periode  waktu  pada  variabel  data.  3.5 Melakukan Perhitungan dengan K-Means Clustering
Algoritma K-Means adalah pengelompokkan data yang berdasarkan  jarak  data  ke  titik  pusat  dari  klaster (centroid)  yang  terdekat  dengan  data  yang  merupakan algoritma klasterisasi. Adapun tujuan dari algoritma ini yaitu  mengelompokkan  data  dengan  memaksimalkan kemiripan  data  atau  pola  dalam  satu  klaster  dan meminimalkan  kemiripan  data  antar  klaster.  Fungsi jarak  merupakan  ukuran  kemiripan  yang  digunakan dalam  klaster,  sehingga  hasil  yang  maksimal  dari kemiripan data berdasarkan jarak terpendek antara data terhadap  titik  centroid.  Langkah-langkah  dalam melakukan Clustering dengan metode K-Means adalah sebagai berikut:
Tahapan  proses  analisa  Metode  Algoritma  K-Means disajikan  pada  Gamabr  2  dengan  urutan  sebagai berikut:
a. Menentukan jumlah k.
b. Menentukan k centroid awal secara acak.
c. Lakukan iterasi dengan menghitung jarak setiap data ke masing-masing centroid menggunakan Euclidean Distance.
d. Alokasikan dari masing-masing data kedalam kluster yang memiliki nilai jarak centroid paling dekat.
e. Tentukan nilai centroid baru dan lakukan iterasi berikutnya.
f. Jika posisi data setiap klaster mengalami perubahan, maka ulangi langkah tiga.
g. Jika posisi data setiap klaster tidak berubah maka hentikan iterasi dan sudah dapat hasil pengujian.

## Gambar 3. Proses K-Means Clustering

## 3.5.1 Menentukan Jumlah Kluster
Untuk  menggunakan  algoritma  K-  Means  perlu ditentukan  jumlah  k  atau  yang  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  data  baru.  Banyaknya  jumlah  k yang dipilih adalah 3 (K01,K02,K03). K01 merupakan klaster  uptrend, K02  merupakan  klaster  no trend, K03 merupakan  klaster  downtrend.  Penentuan  nilai  k dipertimbangkan berdasarkan banyaknya data yang ada yang  dibentuk  oleh  data.  Semakin  banyak  data  yang ada,  angka  k  yang  dipilih  sebaiknya  semakin  banyak. Namun,  semakin  kecil  data,  angka  k  yang  dipilih sebaiknya semakin sedikit.
3.5.2. Menentukan Centroid Setiap Kluster
Iterasi  pertama  dilakukan  dengan  menggunakan centroid  secara  acak  untuk  masing-masing  cluster. Untuk  menentukan  k  centroid  diambil  data  secara acak. Data TK3 merupakan centroid untuk klaster K01, data  TK31  merupakan  centroid  untuk  klaster  K02, TK15 merupakan centroid untuk klaster K03.
3.5.3  Menghitung  Jarak  Setiap  Data  Ke  Masing- Masing Centroid
Perhitungan  jarak  setiap  data  ke  centroid  dilakukan dengan  menggunakan  persamaan  Euclidean  Distance. Data  yang  digunakan  adalah  data  hasil  transformasi pada  Tabel 2.
3.5.4. Mengelompokkan Data ke Klaster
Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis − Vol. 4, No. 4 (2022) 186-191
Data  yang  memiliki  jarak  terkecil  diantara  3  centroid, maka  akan  dikelompokkan  kedalam  kluster  centroid tersebut.  Perhitungan  mulai  dilakukan  dari  iterasi-1 sampai dengan iterasi-n. Iterasi akan berhenti jika tidak ada  perubahan  klaster  data  iterasi  terakhir  dengan iterasi  sebelumnya.  Setiap  melakukan  iterasi  maka akan memilki nilai centroid yang baru.
3.5.5 Hasil Pengujian
Selanjutnya dari pengelompokkan iterasi 4 diatas maka cluster  baru    sama  dengan  cluster  sebelumnya,  maka iterasi dihentikan. Berdasarkan hasil iterasi 1, 2, 3 dan 4 diatas, maka dapat hasil perhitungan pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan K-Means dari Manual Kode Ticker Manual Sistem Cluster Trend Cluster Trend TK1 ADRO 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK2 AKRA 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK3 ANTM 1 Up Trend cluster_1 No Trend TK4 ASII 3 Down trend cluster_2 Down Trend TK5 BBCA 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK6 BBNI 2 No Trend cluster_0 Up Trend TK7 BBRI 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK8 BBTN 2 No Trend cluster_0 Up Trend TK9 BMRI 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK10 BSDE 2 No Trend cluster_0 Up Trend TK11 CPIN 3 Down trend cluster_2 Down Trend TK12 ERAA 1 Up Trend cluster_1 No Trend TK13 EXCL 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK14 GGRM 3 Down trend cluster_2 Down Trend TK15 HMSP 3 Down trend cluster_2 Down Trend TK16 ICBP 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK17 INCO 1 Up Trend cluster_1 No Trend TK18 INDF 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK19 INKP 1 Up Trend cluster_1 No Trend TK20 INTP 3 Down trend cluster_0 Up Trend TK21 ITMG 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK22 JSMR 2 No Trend cluster_0 Up Trend TK23 KLBF 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK24 MNCN 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK25 PGAS 2 No Trend cluster_0 Up Trend TK26 PTBA 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK27 PTPP 2 No Trend cluster_0 Up Trend TK28 PWON 2 No Trend cluster_0 Up Trend TK29 SMGR 3 Down trend cluster_2 Down Trend TK30 TKIM 1 Up Trend cluster_1 No Trend TK31 TLKM 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK32 UNTR 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK33 UNVR 2 No Trend cluster_2 Down Trend TK34 WIKA 2 No Trend cluster_0 Up Trend
Kedua  hasil  perhitungkan  dibandingkan  dalam mengidentifikasi  keakurasian  pengolahan.  Tingkat akurasi  ini  menjadi  landasan  dalam  analisa  trend saham  dalam perubahan harga berdasarkan Persamaan (1). Yang disajikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Rata-rata Perubahan Harga
Ticker Perubahan (%) ADRO 2 AKRA 0 ANTM 4 ASII -1 BBCA 1 BBNI 0 BBRI 0 BBTN 1 BMRI 0 BSDE 0 CPIN 0 ERAA 2 EXCL 2 GGRM -2 HMSP -4 ICBP -1 INCO 1 INDF 0 INKP 0 INTP -1 ITMG 1 JSMR 1 KLBF 0 MNCN 2 PGAS 0 PTBA -1 PTPP 0 PWON 0 SMGR -1 TKIM 1 TLKM 0 UNTR 0 UNVR -2 WIKA 0
Tabel  3  menyajikan  perubahan  hasil  perhitungkan dalam  mengidentifikasi  keakurasian  pengolahan. Tingkat  akurasi  ini  menjadi  landasan  dalam  analisa trend saham  dalam perubahan harga.

## 4. Kesimpulan
Penggunaan  Algoritma  K-Means  Clustering  memiliki validasi  sebesar  32%  terhadap  persentase  rata-rata perubahan  harga.  Hasil  ini  menjadi  koreksi  terhadap perubahan harga yang terjadi dilapangan untuk periode berikutnya.  Sehingga  penelitian  ini  dapat  menjadi rujukan  dalam  analisis  harga  saham  untuk  periode yang akan datang.

## Daftar Rujukan
[1] Mukhsin,  M.  (2020).  Peranan  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi  Menerapkan  Sistem  Informasi  Desa  dalam Publikasi  Informasi  Desa  di  Era  Globalisasi.  Teknokom,  3(1), 7-15. https://doi.org/10.31943/teknokom.v3i1.43
[2] Mubarok,  F.  S.  Pemanfaatan  New  Media  untuk  Efektivitas Komunikasi di Era Pandemi. http://dx.doi.org/10.30659/jikm.v10i1.20302
[3] Fitriani,  Y.  (2021).  Analisa  Pemanfaatan  Aplikasi  Keuangan Online  Sebagai  Media  Untuk  Mengelola  Atau  Memanajemen Keuangan. Journal of Information System, Applied, Management,  Accounting  and  Research,  5(2),  454-461. https://doi.org/10.52362/jisamar.v5i2.432
Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis − Vol. 4, No. 4 (2022) 186-191
[4] Mangarey,  R.  B.  (2021).  Pengaruh  Kebijakan  Dividen  dan Profitabilitas  Terhadap  Nilai  Perusahaan  Pada  Perusahaan  LQ 45  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia.  Jurnal  EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi, 9(1). https://doi.org/10.35794/emba.v9i1.32185
[5] Balqis,  B.  (2021).  Determinasi  Earning  Per  Share  dan  Return Saham:  Analisis  Return  On  Asset,  Debt  To  Equity  Ratio,  dan Current Ratio. Jurnal Ilmu Manajemen Terapan, 2(5), 665-675. https://doi.org/10.31933/jimt.v2i5.511
[6] Alhazami,  L.  (2020).  The  Valuasi  Saham  yang  Masih  Layak untuk  Dikoleksi  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  pada  Saat Pandemik  Covid-19.  Jurnal  Ilmiah  Akuntansi  Dan  Keuangan, 9(2), 139-149. https://doi.org/10.32639/jiak.v9i2.526
[7] Sumarni,  Y.  (2020).  Pandemi  Covid-19:  Tantangan  ekonomi dan  bisnis.  Al-Intaj:  Jurnal  Ekonomi  Dan  Perbankan  Syariah, 6(2), 46-58. http://dx.doi.org/10.29300/aij.v6i2.3358
[8] Purnama,  J.,  &  Juliana,  A.  (2020).  Analisa  Prediksi  Indeks Harga  Saham  Gabungan  Menggunakan  Metode  Arima. Cakrawala  Management  Business  Journal,  2(2),  454-468. https://doi.org/10.30862/cm-bj.v2i2.51
[9] Zullah, V. S., Prastuti, M., & Santoso, B. H. (2022). Peramalan Harga  Saham  Perbankan  Menggunakan  Model  VAR  dan Analisis  Teknikal.  Jurnal  Sains  dan  Seni  ITS,  11(1),  D110- D115. http://dx.doi.org/10.12962/j23373520.v11i1.63225
[10] Manullang,  S.  D.,  Buulolo,  E.,  &  Lubis,  I.  (2020). Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Jumlah Pinjaman  Dengan  Algoritma  C4.  5  Pada  Kopdit  CU  Damai Sejahtera.  Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika  (JSON), 1(3), 265-272. http://dx.doi.org/10.30865/json.v1i3.2153
[11] Khotimah,  K.  (2020).  PENGELOLAAN  BIG  DATA PERPUSTAKAAN  DENGAN  TEKNIK  DATA  MINING. Sienna, 1(2), 64-70. https://doi.org/10.47637/sienna.v1i2.349
[12] Rejeki, W. S. (2021). Implementasi Algoritma C. 45 Pada Data Pengolahan Limbah Kelapa Sawit. BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering, 2(2), 40-46. https://doi.org/10.47065/bees.v2i2.696
[13] Nuraliza,  H.,  Pratiwi,  O.  N.,  &  Hamami,  F.  (2022).  Analisis Sentimen  IMBd  Film  Review  Dataset  Menggunakan  Support
Vector Machine (SVM) dan Seleksi Feature Importance. Jurnal Mirai Management, 7(1), 1-17. https://doi.org/10.37531/mirai.v7i1.2222
[14] Rahmi,  A.  N.,  &  Mikola,  Y.  A.  (2021).  Implementasi Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan  Pola  Pembelian  Pada Customer  (Studi  Kasus:  Toko  Bakoel  Sembako).  Information System Journal, 4(1), 14-19. https://doi.org/10.24076/infosjournal.2021v4i1.561
[15] Wu, W. T., Li, Y. J., Feng, A. Z., Li, L., Huang, T., Xu, A. D., dan  Lyu,  J.  (2021).  Data  Mining  in  clinical  big  data:  the frequently  used  databases,  steps,  and  methodological  models.
Military Medical Research, 8(1), 1-12. https://doi.org/10.1186/s40779-021-00338-z
[16] Pasaribu, A. F. O. (2021). Analisis Pola Menggunakan Metode C4. 5 Untuk Peminatan Jurusan Siswa Berdasarkan Kurikulum (Studi  Kasus:  Sman  1  Natar).  Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi, 2(1), 80-85. https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i1.393
[17] Suputra,  W.  A.  (2021).  Klasterisasi  Hasil  Ujian  Nasional SMA/MA  dengan  Algoritma  K-Means.  Wahana  Matematika dan  Sains:  Jurnal  Matematika,  Sains,  dan  Pembelajarannya, 15(1), 22-30. https://doi.org/10.23887/wms.v15i1.25380
[18] Lu, W. (2020). Improved K-means clustering algorithm for big Data  Mining  under  Hadoop  parallel  framework.  Journal  of
Grid Computing, 18(2), 239-250. https://doi.org/10.1007/s10723-019-09503-0
[19] Sudarsono,  B.  G.,  Leo,  M.  I.,  Santoso,  A.,  &  Hendrawan,  F. (2021).  Analisis  Data  Mining  Data  Netflix  Menggunakan Aplikasi  Rapid  Miner.  JBASE-Journal  of  Business  and  Audit
Information Systems, 4(1). http://dx.doi.org/10.30813/jbase.v4i1.2729
[20] Ordila,  R.,  Wahyuni,  R.,  Irawan,  Y.,  &  Sari,  M.  Y.  (2020). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Data  Rekam Medis  Pasien  Berdasarkan  Jenis  Penyakit  Dengan  Algoritma Clustering  (Studi  Kasus:  Poli  Klinik  Pt.  Inecda).  Jurnal  Ilmu
Komputer, 9(2), 148-153. https://doi.org/10.33060/JIK/2020/Vol9.Iss2.181