## IDENTIFIKASI KARAKTERISTIK JAKARTA ISLAMIC INDEX DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Liga Mayola 1) , Sigit Sanjaya 2) , dan Wifra Safitri 3)
1,3 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK
2 Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Putra Indonesia YPTK 1,2,3 Jl. Raya Lubuk Begalung, Padang, 25125 ligamayola@upiyptk.ac.id 1) , sigitsanjaya@upiyptk.ac.id 2) , wifrasafitri@upiyptk.ac.id 3)

## ABSTRAK
Investor  memerlukan  informasi  pergerakan  harga  saham  dan  variabel  ekonomi  yang  mempengaruhi  naik-turunnya  harga saham.  Penelitian  ini  bertujuan  mengidentifikasi  karakteristik  harga  saham,  bagaimana  hubungan  inflasi,  kurs  dan  suku bunga  terhadap  harga  saham  JII.  Pengetahuan  yang  ditemukan  akan  membantu  investor  untuk  berinvestasi  lebih  cerdas. Jakarta  Islamic  Index (JII)  adalah  salah  satu  indeks  saham  yang  menghitung  indeks  harga  rata-rata  saham  untuk  jenis saham  yang  memenuhi  kriteria syariah. Pergerakan  harga saham JII disajikan setiap  hari berdasarkan harga penutupan di bursa  efek  pada  hari  tersebut.  Data  pergerakan  saham  terus  bertambah  dan  menciptakan  data  yang  besar  atau  gunungan data. Dalam gunungan data tersebut, tersembunyi pengetahuan dan informasi yang dapat ditemukan dengan menggunakan teknik data  mining.  Data  mining merupakan  sebuah  teknologi  baru  yang powerful dengan  potensi  yang  luar  biasa  untuk membantu  institusi  menemukan  pengetahuan  berharga  di  dalam database . Dalam  penelitian  ini  data  yang  akan  dianalisa adalah  data  pergerakan  harga  saham  JII  dan  beberapa  variabel  ekonomi  makro  yang  mempengaruhinya  yang  digunakan sebagai  kriteria.  Kemudian  data  tersebut  akan  dikelompokkan  dengan  menggunakan  algoritma  k-Means.  Algoritma k-Means  akan  mengelompokkan  objek-objek  yang  memiliki  kemiripan  ke  dalam  sebuah cluster . Cluster yang  terbentuk merepresentasikan  karakteristiknya  masing-masing.  Dalam  penelitian  ini  ditemukan  pengetahuan  dari cluster yang terbentuk bahwa nilai suku bunga, kurs dan inflasi berbanding terbalik dengan harga saham.
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma k-Means , Harga Saham

## 1. PENDAHULUAN
Kemampuan  untuk  memonitor  harga  pergerakan saham sangat diperlukan oleh investor. Seorang investor harus  memahami  pola  prilaku  harga  saham  di  pasar modal.  Tujuan  investor  berinvestasi  di  pasar  modal tentunya ingin mendapatkan keuntungan yang maksimal. Berinvestasi  di  pasar  modal  membutuhkan  pengetahuan finansial  dan  beberapa  informasi  untuk  membantu  para investor dalam pengambilan keputusan.
(Prayitno,  2015)  mengatakan  pasar  modal  menjadi tempat  pilihan  para    investor,  karena  banyak menawarkan kerjasama dalam penyertaan  modal dengan membeli  saham,  dimana  emiten  memberikan    harapan keuntungan  yang  cukup  besar  dari  pertumbuhan  usaha yang sedang berjalan.
Jakarta Islamic Index (JII) menggambarkan rangkaian  informasi  historis  mengenai  pergerakan  harga saham,  sampai  pada  tanggal  tertentu.  Biasanya pergerakan  saham  tersebut  disajikan  setiap  hari berdasarkan  harga  penutupan  di  bursa  efek  pada  hari tersebut.  Pencatatan  harga  saham  setiap  hari,  dan  setiap hari terus bertambah akan menciptakan gunungan data.
Dalam gunungan data tersebut, tersembunyi pengetahuan  yang  berpotensi  untuk  digali  dengan menggunakan  teknik data  mining . Data  mining
merupakan sebuah teknologi baru yang powerful dengan potensi  yang  luar  biasa  untuk  membantu  institusi menemukan  pengetahuan  berharga  di  dalam database . Data  mining merupakan  tahapan  yang  esensial  dalam proses  penemuan  pengetahuan  (Condrobimo,  Sano  an Nindito, 2016). Pengetahuan yang ditemukan diharapkan mampu  membantu  investor  untuk  mengambil  keputusan dalam berinvestasi di pasar modal.
Dalam penelitian ini data yang akan dianalisa adalah data  pergerakan  harga  saham  JII  dan  beberapa  variabel ekonomi makro yang mempengaruhinya yang digunakan sebagai kriteria. Kemudian data tersebut akan dikelompokkan dengan menggunakan salah satu algoritma data mining yaitu algoritma  k-Means.
Algoritma  k-Means  adalah  algoritma  terbaik, sederhana  dan  lebih  cepat  dibandingkan  dengan algoritma clustering lainnya,  karena  itu  algoritma  k- Means  lebih cocok  dan  sesuai  untuk  mengektraksi  data pasar modal (Suganthi dan Kamalakannan, 2015).
Kuo-Ping.  Yung-Piao.  dan  Lee (2014),  sebelumnya juga  menggunakan  algoritma  k-Means    dan  beberapa algoritma data  mining lainnya,  untuk  memprediksi kecendrungan  harga  saham.  Selain  itu,  Momeni, Mohseni dan Soofi (2015)  mengelompokkan perusahaan yang terindeks di pasar modal untuk mencari perusahaan
yang profitable dan  perusahaan  yang  memiliki  kriteria high-performance, penelitian ini juga dengan memanfaatkan algoritma k-Means.
Algoritma  k-Means  akan  mengelompokkan  objek- objek yang memiliki kemiripan ke dalam sebuah cluster .
Cluster yang terbentuk
merepresentasikan karakteristiknya masing-masing.
Dari  kelompok  data  atau  objek  yang  terbentuk  akan dianalisis  bagaimana  hubungan  harga  saham  dengan variabel  ekonomi  yang  dijadikan  sebagai  kriteria. Hubungan inilah yang akan menjadi acuan investor yang sangat  dibutuhkan  investor  untuk  mengambil  keputusan apabila hendak berinvestasi di pasar modal.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Cakupan permasalahan.
Perusahaan-perusahaan yang tergabung di bursa efek biasanya  akan  menawarkan  sahamnya  kepada  publik dengan tujuan memperoleh dana untuk meningkatkan modal.  Hal  ini  juga  menjadi  kesempatan  baik  bagi investor  untuk  membeli  saham  yang  ditawarkan emiten guna beriventasi untuk mendapatkan laba atau keuntungan.  Sebelum  berinvestasi  seorang  investor membutuhkan informasi untuk menganalisis pergerakan  harga  saham  di  masa  depan  dan  perlu adanya  analisis  bagaimana  kondisi  perekonomian agar  terhindar  dari  resiko    yang  besar.  Penelitian  ini bertujuan  mengidentifikasi  karakteristik  harga saham dan hubungannya dengan kondisi perekonomian. 2. Batasan-batasan penelitian. Penelitian  ini  mengidentifikasi  karakteristik  harga saham  terhadap  3  variabel  ekonomi  makro,  yaitu inflasi, kurs dan tingkat suku bunga.
3. Rencana hasil yang didapatkan. Menemukan  karakteristik  harga  saham  JII  dan bagaimana  kondisi  ekonomi  makro  pada  saat  harga saham  naik  dan  turun.  Lebih  detailnya,  bagaimana hubungan  harga  saham  JII  dengan  inflasi,  kurs  dan tingkat  suku  bunga.  Pengetahuan  ini  diharapkan mampu  membantu  investor  dalam  pengambilan keputusan  guna  berinvestasi  di  pasar  modal. Pemahaman tentang  pergerakan harga saham memungkinkan investor berinvestasi lebih cerdas dan tentunya bisa memilih resiko paling minimum.

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  teori-teori  yang berkaitan  dengan  penelitian  dan  juga  metodologi penelitian ini.
3.1 Knowledge Discovery in Database (KDD) Knowledge  discovery  in  database adalah  sebuah proses  terorganisir  untuk  mengidentifikasi  pola  dan pengetahuan dalam kumpulan data yang besar.
Gambar 1  menunjukkan proses penemuan pola atau pengetahuan  pada  KDD  (Erdisna,  Mayola  dan  Vitriani, 2016).  Proses  tersebut  merupakan  urutan  berulang  dari langkah-langkah berikut :
1. Pembersihan    data (cleaning) dan  integritas  data (integration). Proses ini digunakan untuk menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten.
2. Seleksi  dan  transformasi  data (selection  and transformation). Menemukan  data  yang  relevan dengan tujuan penemuan pengetahuan dan mentransformasi data ke dalam bentuk yang sesuai.
3. Penambangan data (data mining ). Merupakan proses esensial  untuk  mengekstraksi  data,  mencari  pola atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan metode  tertentu.
4. Evaluasi pola dan presentasi pengetahuan
(evaluation and representasion) . Proses ini digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  yang  benar- benar  menarik  yang  mewakili  pengetahuan  dan menyajikan  pengetahuan  tersebut  dengan  teknik representasi.
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery

## 3.2 Data Mining
Data  mining adalah  salah  proses  penting  dalam knowledge discovery in database dan dinyatakan sebagai sub-proses yang signifikan dalam manajemen pengetahuan  (Silwattananusarn  dan  Kulthidatuamsuk, 2012).
Data  mining merupakan  sebuah  proses  untuk menemukan  pola  baru  dari  data  yang  besar  (Murugan dkk, 2013).
Data  mining adalah  sebuah  proses  penganalisaan data  untuk  menemukan  pola  menarik  dan    pengetahuan (Bansal, 2017).

## 3.3 Algoritma k-Means
Algoritma  k-Means  termasuk  dalam  kelompok metode cluster  analysis non-hirarki,  di  mana  jumlah kelompok  yang  akan  dibentuk  sudah  terlebih  dahulu diketahui atau ditetapkan jumlahnya.
Algoritma  k-Means cluster  analysis menggunakan metode  perhitungan  jarak (distance) untuk  mengukur tingkat  kedekatan  antara  objek  dengan  titik  tengah (centroid). Algoritma  k-Means  tidak  terpengaruh terhadap  urutan  objek  yang  digunakan.  Jumlah keanggotaan cluster yang  dihasilkan  berjumlah  sama ketika  menggunakan  objek  yang  lain  sebagai  titik  awal pusat cluster tersebut. Namun, hal ini hanya berpengaruh pada jumlah iterasi yang dilakukan.
Algoritma  k-Means  ini  dapat  digunakan  untuk meringkas  objek  dari  jumlah  besar  sehingga  lebih memudahkan  untuk  mendiskripsikan  sifat-sifat  atau karakteristik  dari  masing-masing  kelompok.  Algoritma k-Means  akan  digunakan  untuk  mengolah  data  pada penelitian ini.
Langkah-langkah  dari  k-Means clustering sangat sederhana.  Diawali  dengan  menentukan  jumlah cluster k, kemudian menginisialisasi centroid atau pusat cluster, dimana  pusat cluster bisa  ditentukan  secara  random. Setelah  itu,  algoritma  k-Means  akan  menentukan koordinat  centroid  dan  menghitung  jarak  tiap  objek  ke pusat cluster. Untuk  menghitung  jarak  semua  objek  ke setiap  titik  pusat cluster dapat  menggunakan  teori  jarak Euclidean Distance yang dirumuskan (1) sebagai berikut, (Ong, 2013):
..................... (1)
Di mana :
D ij : Jarak objek antara objek i dan j xi,j : Pusat cluster si,j : Objek i atau j
Setelah  itu  algoritma  k-Means  akan  mengelompokkan objek  berdasarkan  jarak  terdekat  ke  pusat cluster .  Jika pusat cluster tidak  berubah  lagi  maka  proses clustering selesai.

## 3.4 Metodologi Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar 2..

## Gambar 2. Kerangka Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  pada  gambar  2,  maka masing-masing  langkahnya  dapat  diuraikan  sebagai berikut :
1. Menganalisa Masalah
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  analisa  terhadap permasalahan  dan  cakupannya  yang  akan  dibahas untuk  mengidentifikasi  karakteristik Jakarta  Islamic Index (JII).
2. Mengumpulkan Data Data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data histori JII, tingkat suku bunga, kurs dan inflasi.
3. Mempelajari Literatur Untuk  mencapai  tujuan  penelitian,  maka  dipelajari beberapa literatur  yang diperkirakan dapat digunakan untuk penyelesaian masalah penelitian.
4. Menganalisa Teknik Pengolahan Data Memahami  bagaimana  proses  algoritma  k-Means untuk mengidentifikasi karakteristik saham JII.
5. Data Mining Menggunakan Algorima k-Means Tahap  ini  merupakan  tahap  inti  dari  penelitian  ini, yaitu pengektrasian data, mencari pola atau informasi menarik  dalam  data  histori  saham  JII  dengan menggunakan Algoritma k-Means . Algoritma k-Means  digunakan  untuk  mengelompokkan    data harga  saham  JII.  Kelompok  data  yang  terbentuk merepresentasikan karakteristiknya masing-masing.
6. Pengujian Sebuah Software Data  Mining yaitu Rapid  Miner digunakan  untuk  menguji  hasil  pengelompokan  data saham  JII  dan  memastikan  keakuratan  hasil  ekstrasi data pada tahap ke 5.
7. Menarik Kesimpulan Setelah  dilakukan  pengujian,  penulis  akan  menarik kesimpulan  dari  kelompok  data  yang  terbentuk  hasil clustering dengan algoritma k-Means.

## 4. PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  analisa  data  dan metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan penelitian.

## 4.1 Analisa
Penelitian  ini  fokus  mengidentifikasi  karakteristik harga  saham  JII  terhadap  inflasi,  kurs  dan  tingkat  suku bunga.    Data  yang  digunakan  adalah  data Jakarta Islamic Index tahun 2015, 2016 dan 2017.
Harga  saham  akan  dikelompokkan  menjadi  dua kelompok  yaitu  harga  saham  naik  dan  harga  saham turun. Data  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Historis Pergerakan Saham Jakarta Islamic Index , Tingkat Suku Bunga, Kurs dan Inflasi No Bulan Jakarta Islamic Index Tingkat Suku Bunga Kurs Inflasi 1 01/01/2015 694,47 0,08 12516,24 0,06 2 01/02/2015 701,49 0,08 12686,16 0,06 3 01/03/2015 728,61 0,08 13001,55 0,06 4 01/04/2015 718,58 0,08 12882,90 0,07 5 01/05/2015 679,16 0,08 13074,79 0,07 6 01/06/2015 700,65 0,08 13246,52 0,07 7 01/07/2015 654,80 0,08 13307,79 0,07 8 01/08/2015 636,98 0,08 13712,80 0,07 9 01/09/2015 584,09 0,08 14324,19 0,07 10 01/10/2015 563,06 0,08 13726,95 0,06 11 01/11/2015 593,58 0,08 13604,19 0,05 12 01/12/2015 598,02 0,08 13785,45 0,03 13 01/01/2016 592,10 0,73 13819,75 0,04
14 01/02/2016 611,10 0,07 13448,20 0,04 15 01/03/2016 648,92 0,07 13127,14 0,04 16 01/04/2016 657,01 0,07 13113,90 0,04 17 01/05/2016 645,60 0,07 13352,60 0,03 18 01/06/2016 654,66 0,07 13288,41 0,03 19 01/07/2016 686,84 0,07 13053,12 0,03 20 01/08/2016 750,98 0,05 13099,09 0,03 21 01/09/2016 737,05 0,05 13052,71 0,03 22 01/10/2016 756,59 0,05 12952,24 0,03 23 01/11/2016 737,20 0,05 13243,95 0,04 24 01/12/2016 695,96 0,05 13350,57 0,03 25 01/01/2017 691,52 0,05 13291,76 0,03 26 01/02/2017 696,28 0,05 13273,84 0,04 27 01/03/2017 694,03 0,05 13278,50 0,04 28 01/04/2017 726,58 0,05 13239,89 0,04 29 01/05/2017 736,19 0,05 13256,60 0,04 30 01/06/2017 737,01 0,05 13231,88 0,04 31 01/07/2017 764,63 0,05 13275,10 0,04 32 01/08/2017 746,61 0,05 13274,82 0,04 33 01/09/2017 740,24 0,04 13236,95 0,04 34 01/10/2017 738,21 0,04 13458,32 0,04 35 01/11/2017 729,94 0,04 13459,36 0,03 Proses clustering dengan menggunakan algoritma k- Means.
1. Menentukan jumlah cluster Jumlah cluster yang  ditentukan  adalah  2 cluster , yaitu harga saham naik dan harga saham turun.
2. Menentukan centroid Pusat awal cluster atau centroid sebagai berikut :
C1 (563,06; 0,08; 13726,95; 0,06)
C2 (764,63; 0,05; 13275,10; 0,04)
3. Menghitung jarak objek dari centroid Menghitung  jarak  antara  titik centroid dengan  titik tiap objek dengan menggunakan Euclidian Distance kemudian  mengalokasikan  masing-masing  objek  ke centroid terdekat.  Hasil  perhitungan  jarak  dan pengelompokkan  data  iterasi  1  dapat  dilihat  pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Perhitungan Jarak dan Pengelompokkan Data Iterasi 1
DC1 DC 2 C1 C2 1217,82 762,096 0 1 1049,96 592,315 0 1 744,051 275,911 0 1 858,258 394,894 0 1 662,414 217,783 0 1 499,744 70,0732 0 1 429,082 114,592 0 1 75,2621 455,934 1 0 597,61 1064,51 1 0 0 494,772 1 0 126,497 370,889 1 0 68,1502 536,858 1 0 97,2398 571,324 1 0 282,86 231,374 0 1 605,924 187,832 0 1 620,207 193,823 0 1 383,342 142,037 0 1 448,004 110,773 0 1
685,105 235,216 0 1 655,379 176,539 0 1 696,328 224,094 0 1 798,517 322,96 0 1 513,433 41,5058 0 1 399,155 102,036 0 1 453,754 74,9842 0 1 472,288 68,3616 0 1 467,184 70,6818 0 1 513,776 51,8416 0 1 501,202 33,9276 0 1 524,741 51,2916 0 1 494,772 0 0 1 487,967 18,0222 0 1 521,05 45,2802 0 1 320,686 185,115 0 1 315,362 187,497 0 1
Dari tabel 2 didapatkan anggota cluster baru sebagai berikut :
C1  : 8, 9, 10, 11, 12, 13 (Jumlah anggota : 6) C2  : 1,2,3,4,5,6,7,14,15,16,17,18,19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32,
33, 34, 35 (Jumlah anggota : 29)
4. Melakukan iterasi berikutnya, kemudian menentukan  posisi centroid baru  dengan  cara menghitung  rata-rata  dari  data  yang  berada  pada centroid yang sama. Centroid baru iterasi ke 1 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Centroid Baru Iterasi Ke 1
Jakarta Islamic Index Tingkat Suku Bunga Kurs Inflasi 594,64 0,18 13828,89 0,05 705,55 0,06 13175,00 0,04
5. Perulangan  langkah  ke-3  dilakukan,  hingga  posisi data  tidak  mengalami  perubahan.  Tabel  4  di  bawah ini  merupakan  hasil  perhitungan  jarak  dan pengelompokkan data iterasi ke 2.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak dan Pengelompokkan Data Iterasi Ke 2
DC1 DC 2 C1 C2 1217,82 762,096 0 1 1049,96 592,315 0 1 744,051 275,911 0 1 858,258 394,894 0 1 662,414 217,783 0 1 499,744 70,0732 0 1 429,082 114,592 0 1 75,2621 455,934 1 0 597,61 1064,51 1 0 0 494,772 1 0 126,497 370,889 1 0 68,1502 536,858 1 0 97,2398 571,324 1 0 282,86 231,374 0 1 605,924 187,832 0 1 620,207 193,823 0 1
383,342 142,037 0 1 448,004 110,773 0 1 685,105 235,216 0 1 655,379 176,539 0 1 696,328 224,094 0 1 798,517 322,96 0 1 513,433 41,5058 0 1 399,155 102,036 0 1 453,754 74,9842 0 1 472,288 68,3616 0 1 467,184 70,6818 0 1 513,776 51,8416 0 1 501,202 33,9276 0 1 524,741 51,2916 0 1 494,772 0 0 1 487,967 18,0222 0 1 521,05 45,2802 0 1 320,686 185,115 0 1 315,362 187,497 0 1
Dari tabel 4 didapatkan anggota cluster baru sebagai berikut :
C1  : 8, 9, 10, 11, 12, 13 (Jumlah Anggota : 6)
C2 : 1,2,3,4,5,6,7,14,15,16,17,18,19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35 (Jumlah Anggota : 29)
Pada iterasi ke 2 perulangan dihentikan karena hasil iterasi ke 1 dan iterasi ke 2 sudah tetap. Pada tabel 2 dan tabel 4 dapat dilihat bahwa posisi anggota cluster tetap. Anggota  masing-masing cluster dari  data  JII  dapat dilihat pada tabel 5 dan tabel 6.
Tabel 5. Cluster 1 – Kelompok Harga Saham Turun
No Bulan Jakarta Islamic Index Tingkat Suku Bunga Kurs Inflasi 8 01/08/2015 636,98 0,08 13712,8 0,07 9 01/09/2015 584,09 0,08 14324,19 0,07 10 01/10/2015 563,06 0,08 13726,95 0,06 11 01/11/2015 593,58 0,08 13604,19 0,05 12 01/12/2015 598,02 0,08 13785,45 0,03 13 01/01/2016 592,1 0,73 13819,75 0,04 Cluster Centroid 594,64 0,18 13828,89 0,05 Tabel  5  merupakan cluster 1,  dibaca  dari cluster centroid , cluster ini  merepresentasikan  harga  saham turun  yang  memiliki  karakteristik  ;  tingkat  suku  bunga, kurs dan inflasi tinggi. Nilai suku bunga, kurs dan inflasi pada cluster ini  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan clustercentroid pada tabel 6.
Tabel 6. Cluster 2 – Kelompok Harga Saham Naik
No Bulan Jakarta Islamic Index Tingkat Suku Bunga Kurs Inflasi
1 01/01/2015 694,47 0,08 12516,24 0,06 2 01/02/2015 701,49 0,08 12686,16 0,06 3 01/03/2015 728,61 0,08 13001,55 0,06 4 01/04/2015 718,58 0,08 12882,90 0,07 5 01/05/2015 679,16 0,08 13074,79 0,07 6 01/06/2015 700,65 0,08 13246,52 0,07 7 01/07/2015 654,80 0,08 13307,79 0,07 14 01/02/2016 611,10 0,07 13448,20 0,04 15 01/03/2016 648,92 0,07 13127,14 0,04 16 01/04/2016 657,01 0,07 13113,90 0,04 17 01/05/2016 645,60 0,07 13352,60 0,03 18 01/06/2016 654,66 0,07 13288,41 0,03 19 01/07/2016 686,84 0,07 13053,12 0,03 20 01/08/2016 750,98 0,05 13099,09 0,03 21 01/09/2016 737,05 0,05 13052,71 0,03 22 01/10/2016 756,59 0,05 12952,24 0,03 23 01/11/2016 737,20 0,05 13243,95 0,04 24 01/12/2016 695,96 0,05 13350,57 0,03 25 01/01/2017 691,52 0,05 13291,76 0,03 26 01/02/2017 696,28 0,05 13273,84 0,04 27 01/03/2017 694,03 0,05 13278,50 0,04 28 01/04/2017 726,58 0,05 13239,89 0,04 29 01/05/2017 736,19 0,05 13256,60 0,04 30 01/06/2017 737,01 0,05 13231,88 0,04 31 01/07/2017 764,63 0,05 13275,10 0,04 32 01/08/2017 746,61 0,05 13274,82 0,04 33 01/09/2017 740,24 0,04 13236,95 0,04 34 01/10/2017 738,21 0,04 13458,32 0,04 35 01/11/2017 729,94 0,04 13459,36 0,03 ClusterCentroid 705,55 0,06 13175,00 0,04 Tabel  6  merupakan cluster 2,  dibaca  dari cluster centroid , cluster ini merepresentasikan harga saham naik yang  memiliki  karakteristik  ;  tingkat  suku  bunga,  kurs dan  inflasi  rendah.  Nilai  suku  bunga,  kurs  dan  inflasi pada cluster ini  lebih  rendah  dibandingkan  dengan cluster centroid pada tabel 5.
4.2  Hasil  Pengujian  dengan  Menggunakan Rapid Miner
Tabel  7 centroid  cluster merupakan  hasil  eksekusi pengolahan  data  dengan  menggunakan Software Rapid Miner.  Dimana  di  tabel  5  dan  tabel  6    mempunyai  nilai centroid cluster yang  sama dengan  hasil pengujian pada Rapid Miner pada tabel 7 berikut ini.
Tabel 7. Centroid Cluster
Attribute Cluster 1 Cluster 2 JJI 594.638 705.549
Tingkat Suku Bunga 0.183 0.058 Kurs 13828888 13174997 Inflasi 0.054 0.044 Dari centroid tabel 7 dapat dibaca :
Cluster 1-  mempresentasikan    penurunan  harga  saham, dengan  karakteristik  ;  nilai  suku  bunga,  kurs  dan  inflasi naik.
Sedangkan cluster 2 - mempresentasikan kenaikan harga saham,  dengan  karakteristik  nilai  suku  bunga,  kurs  dan inflasi turun.
Dari  2 cluster ini  dapat  diidentifikasi  bahwa  nilai suku bunga, kurs dan inflasi  berbanding terbalik dengan harga saham.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian yang sudah dikemukakan, maka dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  ditemukan  pengetahuan berupa  adanya  perbedaan  karakteristik  yang  kontradiktif antara  harga  saham  naik  dan  harga  saham  turun.  Jika harga  saham  naik,  maka  inflasi,  kurs  dan  tingkat  suku bunga  turun.  Sedangkan  jika  harga  saham  turun,  maka inflasi,  kurs  dan  tingkat  suku  bunga  naik.  Inflasi,  kurs dan tingkat suku bunga berpengaruh signifikan  terhadap harga  saham.  Artinya  investor  harus  memperhatikan  3 variabel  ini  jika  hendak  berinvestasi  di  pasar  modal. Pengetahuan  inilah  yang  dibutuhkan  investor  sebagai acuan untuk berinvestasi.

## 6. SARAN
Untuk  penelitian  selanjutnya  pengelompokkan  data saham  dan  variabel  ekonomi  yang  mempengaruhinya disarankan  dengan  jumlah  data  yang  lebih  besar  dan variabel  ekonomi  yang  lebih  beragam  sehingga  pola yang  ditemukan  dapat  menjawab  semua  permasalahan yang  berhubungan  dengan  pengetahuan  finansial  yang dibutuhkan investor untuk pengambilan keputusan dalam beriventasi di pasar modal.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Bansal,  A.,  Sharma,  M.,  &  Goel,  S.  2017.  Improved  K- Mean Clustering Algorithm for Prediction Analysis using Classification Technique
in Data Mining. International
Journal
of Computer Applications , 157 (6), 0975-8887.
Condrobimo,  A.  Raharto,  Sano,  Albert  V  Dian  dan Nindito,  Hendro.  2016.  The  Application  of  K- Means  Algorithm  for  LQ45  Index  on  Indonesia Stock  Exchange.  ComTech,  Vol.  7  No  2.  June 2016. 151-159.
Erdisna,  Mayola  dan    Vitriani.  2016.  Data  Mining’s Clustering To Find Rainfall Characteristic Using K- Means Algorithm. ASEAN Comparative Education Research Network Conference. Momeni, Mansoor., Mohseni  &, Soofi. 2015. Clustering Stock Market Companies Via K-Means  Algorithm. Kuwait  Chapter  of  Arabian  Journal  of  Business and  Management  Review  Vol.  4,  No.5;  January. 2015 , 20(1), 22-29.
Murugan,  K,  dkk.  2013.  Data  Mining  Using  Integration of Clustering and  Decision  Tree,  International Journal  of  Recent  Advances  in  Engineering  &
Technology  (IJRAET).  ISSN  (Online):  2347  - 2812, Volume-1, Issue -2.
Ong,  Johan  Oscar.  2013.  Implementasi  Algoritma  K- Means Clustering Untuk  Menentukan  Strategi Marketing  President  University.  Jurnal  Ilmiah Teknik Industri, Vol. 12. No. 1.
Prayitno,  Deden.  2015.  Penerapan  Association  Rule
Mining  Pada  Data Bursa  Efek  Indonesia  Dengan Algoritma Apriori Untuk Memilih Saham Unggulan, Jurnal Teknologi, Volume 8 Nomor 2. Silwattananusarn,  Tipawan  and  Kulthida.  2012.  Data Mining  and  Its  Applications  for  Knowledge Management  :  A  Literature  Review  from  2007  to 2012,  International  Journal  of  Data  Mining  & Knowledge  Management  Process  (IJDKP)  Vol.2, No.5.
Suganthi,  R.  Dan  Kamalakannan,  P.  2015.  Analyzing Stock  Market  Data  Using Clustering Algoritm. International  Journal  of  Future  Computer  and Communication, Vol. 4, No 2, April 2018, 108-111. Wu,  K.P.,  Wu,  Y.P.  and  Lee,  H.M .  2014.  Stock  Trend Prediction  by  Using  K-Means  and  Apriori  All Algorithm  for  Sequential  Chart  Pattern  Mining. Journal of Information Science and Engineering. 30 (3), 653-667.