ISSN 2716-0807, Vol 2, No 4, 2021, 279-291
Pengaruh  Cluster  Emiten  terhadap  Return  Saham  JSX Berbasis  Parameter  Rasio  Analisa  Fundamental  (JSX Stock  Issuer  Cluster  Analysis  Based  on  Fundamental Analysis Ratio Parameters)
Berlian Karlina 1* , Ario Menak Sanoyo 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Budi Luhur Jakarta, Jakarta Selatan 1 Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya 2 berlian.karlina@budiluhur.ac.id 1* , ariomenak@yahoo.com 2
Riwayat Artikel
Diterima pada 3 Mei 2021 Direvisi pada 21 Mei 2021
Disetujui pada 27 Mei 2021

## Abstract
Purpose: This  research  aimed  to  find  the  effect  of  cluster techniques  in  determining  stock  selection  to  maximize  return  and minimize risk in the stock market.
Research  Methodology: The  methodology  consists  of  two  of several  algorithmic  approaches  of  the  clustering  method  to  find hidden patterns in a group of datasets, i.e., Partitioning clusters (k- means)  defined  by  the  dataset  object  and  its  central  area,  and hierarchical  clusters  that  group  data  through  varying  scales  to  be implemented  into  cluster  trees  or  dendrogram.  Dataset  summary analysis  of  the  fundamental  ratio  of  stocks  in  the  study  was obtained from IDX stock data.
Results: This study's classification has been obtained that consists of three zones: green, blue and red zone. The significance obtained provides  an  alternative  form  of  stock  categorization,  creating  an investment decision support system based on Cluster Analysis, the search for correlations and patterns between ratios of the Financial Statements  as  complementary  tools  of  Investment  Risk Management.
Limitations: This  research  uses  only  two  clustering  algorithm methods  to  analyze  the  effect  of  clustering  in  maximizing  return and  minimizing  risk  and  only  used  variables  of  financial  reports for the company listed on the Indonesia Stock Exchange.
Contribution: The  risk  management  portfolio  is  a  crucial  part  of being analyzed for investors and management to improve financial performance.  As  a  complement  to  decision  support,  the  risk management systems have to be analyzed based on cluster analysis and subsequent data mining  to know the potential stock valuation in the market.
Keywords: Stock,  Partitioning  Clusters,  Hierarchical  Clusters, Financial Statements, Fundamental Analysis Ratio
How  to  cite: Karlina,  B.,  &  Sanoyo,  A.  M.  (2021).  Pengaruh Cluster  Emiten  terhadap  Return  Saham  JSX  berbasis  Parameter Rasio  Analisa  Fundamental. Jurnal  Akuntasi,  Keuangan,  dan Manajemen , 2(4), 279-291.

## 1. Pendahuluan
Pertumbuhan  bisnis  saat  ini  sedang  mengalami  peningkatan  yang  cukup  tinggi.  Tidak  hanya  terjadi pada  sektor  tertentu,  pertumbuhan  tersebut  dirasakan  oleh  berbagai  sektor  industri  saat  ini. Pertumbuhan  ini  akibat  dari  dampak  globalisasi  yang  saat  ini  sedang  terjadi,  dimana  kemudahan melakukan  bisnis  dapat  dirasakan  yang  mengakibatkan  tingkat  kompetisi  pasar  semakin  ketat. Sehingga  untuk  dapat  bertahan  di  pasar  di  tengah  kompetisi  yang  sangat  ketat  diperlukan  strategi khusus untuk terus mengembangkan inovasi agar bisa terhindar dari kebangkrutan. Seperti yang kita
tahu,  setiap  perusahaan  masing-masing  memiliki  tujuan.  Salah  satu  tujuan  utama  perusahaan  ialah memperoleh laba seoptimal mungkin. Dengan keberhasilan dalam mencapai tujuan utama perusahaan, maka akan membawa pengaruh positif terhadap pemilik perusahaan dan para pemegang saham.
Dengan  semakin competitive nya  dunia  pasar  modal  yang  ada  di  Indonesia,  maka  memberikan tantangan bagi investor atau bahkan calon investor untuk menganalisa jenis saham yang layak untuk mereka  investasikan.  Diperlukan  analisa  yang  mendalam  untuk  dapat  menentukan  saham  yang  baik dan  kurang  baik,  sehingga  dapat  menghasilkan  potensi  keuntungan  yang  tinggi  untuk  investor. Keuntungan  dalam  saham  sendiri  berasal  dari  dua  sumber,  yaitu  keuntungan  dari  capital  gain  dan pembagian  dividen.  Dalam  keuntungan  yang  diperoleh  dari  capital  gain  bersumber  dari  perbedaan antar harga jual dan harga beli dimana dalam hal ini harga jual  saham harus lebih mahal dari harga beli. Sementara pembagian dividen dibagikan  oleh perusahaan kepada  berdasarkan dari keuntungan perusahaan.  Keuntungan  perusahaan  sendiri  dapat  investor  proyeksikan  berdasarkan  dari  kinerja keuangan perusahaan.
Harga  saham  yang  merupakan  cerminan  dari  pertumbuhan  keuntungan  bagi  investor  merupakan variabel  yang  sangat  penting  untuk  dianalisa.  Harga  sahan  yang  merupakan  bagian  dari  nilai perusahaan memberikan perspective terhadap investor yaitu dengan melihat tingkat keuntungan yang tercermin  dari  harga  saham  perusahaan tersebut (M.  Sholihun,  2019) .  Nilai perusahaan  memberikan gambaran  tentang  kinerja keuangan  perusahaan yang  dapat memberikan  pengaruh  terhadap  persepsi investor dalam menentukan investasinya. Tingginya nilai perusahaan akan mengakibatkan keyakinan investor  akan  semakin  tinggi  terhadap  perusahaan  tersebut. Price  to  book  value (PBV)  merupakan salah  satu  rasio  yang  dapat  menentukan  nilai  perusahaan.  PBV  memberikan  sinyal  bagi  manajemen perusahaan tentang bagaimana investor memiliki gambaran terhadap  suatu saham dilihat dari tingkat risiko dan potensi pertumbuhan perusahaan di masa depan.
Maka,  untuk  dapat  memproyeksikan  data-data  tersebut  dibutuhkan  analisa  yang  cukup  mendalam. Dalam  penelitian  ini  menggunakan  analisa cluster .  Dimana  analisa cluster merupakan  salah  satu teknik  statistik  nonparametrik  yang  sangat  berperan  dalam  pengklasifikasian  obyek  dan  data. Pengaplikasian  ini  sudah  banyak  di  terapkan  di  dalam  berbagai real-case obyek  seperti signaling , medis,  internet  big  data,  social  science,  ekonometrik,  biologi,  berita  dan  lain-lainnya.  Dalam penelitian ini,  akan  di bahas  penggunaan  analiasa  klaster  sebagai  sistem  pendukung  keputusan  yang diterapkan dalam dunia perdagangan dan investasi saham. Ada beberapa jenis parameter yang dapat di  jadikan  input  untuk  teknik  analisa  klaster,  baik  itu  menggunakan  data  berbasis  fundamental keuangan maupun teknikal yang berbasis time series .
Dalam  dunia  investasi,  kita  mengenal  adanya  pengelompokan  jenis-jenis  saham  berdasarkan parameter yang dapat di kategorikan seperti antara lain:

## 1. Blue chip stocks
Merupakan  jenis  saham  yang  memiliki  value  terbaik  dengan  likuiditas  tinggi,  konsistensi pendapatan, dividen dan annual growth yang secara historis terjamin serta lebih resistant terhadap krisis.
2. Speculative stocks
Saham  jenis  ini  tidak  secara  terus  menerus  memperoleh  keuntungan  setiap  tahunnya.  Namun, memiliki  tingkat  probabilitas  keuntungan  yang  tinggi  pada  masa  mendatang  walaupun kemungkinan tersebut tidak pasti.
3. Cyclical stocks
Saham jenis ini dapat ԁеngаn mudah dipengaruhi oleh pertumbuhan ekonomi secara umum. Niӏаі dari  saham  yang  termasuk  dalam  jenis  ini  cenderung  untuk  turun  saat  terjadi  perubahan makroekonomi atau sistematis dalam perekonomian secara keseluruhan.
4. Growth Stocks
Sаһаm jenis ini ԁimiliki оӏеһ perusahaan yang mеngаӏаmі pertumbuhan уаng lebih tinggi daripada industrinya sendiri. Namun, saham ini tіԁаk mempunyai саtаtаn ( proven  track  record ),  sehingga pertumbuhan  pada  saham  jenis  ini  memiliki  risiko  yang  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan
saham  lain,  tetapi  memiliki  kemungkinan  kenaikan  harga  yang  potensial  di  masa  yang  akan datang.
5. Emerging Growth Stock
Sаһаm  jenis  ini  регuѕаһааn  уаng  relatif  lebih  kecil  namun  mempunyai  kemampuan  yang  kuat walaupun di tengah trend ekonomi yang kurang baik. Meskipun demikian, һагgа sаһаm pada  јеnіѕ ini biasanya sangat fluktuatif sehingga risiko pada saham jenis ini cukup tinggi.
6. Defensive Stocks
Sаһаm jenis ini adalah kebalikan dari jenis Saham Siklus ( cyclical stocks ). Defensive stock dapat bertahan  sekalipun  pada  mаѕа  resesi.  Perusahaan  yang  tergolong  pada defensive  stock аԁаӏаһ perusahaan уаng memproduksi obat-obatan, makanan, minuman, insurance , dan jenis  kebutuhan dasar dimana kebutuhan ini tidak akan terpengaruh di masa resisi atau bahkan dalam krisis.
Penelitian  ini  mencoba  memformulasikan  proses  pengelompokan  data  emiten  saham  berbasis fundamental seperti laporan keuangan dengan menggunakan algoritma data mining , pengenalan pola berbasis  statistik,  sehingga  diharapkan  dapat  menemukan  bentuk  korelasi  dan  menghasilkan  pola cluster yang  berbeda  dari  bentuk  pengkategorian  tersebut. Data  mining diklasifikasikan  menjadi prediktif  dan  deskriptif.  Metode  prediksi  membuat  prediksi  tentang  nilai-nilai  data  dan  metode deskriptif  mengidentifikasi  hubungan  antar  data. Data  Mining terutama  ditujukan  untuk  ekstraksi informasi yang sebelumnya tidak diketahui dan sangat membantu dari kumpulan data yang tersedia. Kategori  utama  dari  data  mining (Bini  dan  Mathew  2016) .  Teknik  meliputi  pengelompokan, klasifikasi  dan  regresi.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mendirikin  sistem  berbasis  IT  dengan mengunakan penerapan metode k-means clustering .
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dibahas  diatas,  permasalahan  yang  dapat  dirumuskan  pada penelitian ini:
1.  Bagaimana  cara  mengimplementasikan  metode k-means  clustering ,  dalam  mencari  portofolio saham yang memberikan risiko minimal dengan return tertentu?
2.  Bagaimana  pengaruh  dari  penambahan  teknik clustering terhadap  kinerja  portofolio  yang terbentuk?
Dalam  konteks  penelitian  ini,  parameter-parameter  yang  akan  di  angkat  adalah  rasio  rasio  saham berbasis  analisa  fundamental,  seperti Price  Earning  Ratio (PER), Price  to  Book  Value (PBV), Earning  per  Share (EPS),  dan Return  on  Equity (ROE).  Rasio  tersebut  merupakan summary dari laporan  keuangan  yang  mencerminkan  kondisi  kesehatan  perusahaan  pada  periode  tertentu.  Para trader , investor dan analyst berpedoman pada rasio-rasio keuangan tersebut sebagai dasar informasi pendukung  keputusan  berinvestasi  dan  digunakan  juga  sebagai  materi  rujukan  dalam  mengeluarkan rekomendasi  pasar  pada  waktu  tertentu.  Rasio  keuangan  tersebut  merupakan  elemen  yang  dinamis, berubah seiring waktu sesuai dengan pergerakan harga saham dan kondisi pasar saat itu.

## 2. Tinjauan pustaka dan Hipotesis

## 2.1. Teori Clustering
Clustering adalah  metode  untuk  mengekstrak  pengetahuan  tentang  struktur  tersembunyi  dalam  data atau  mempartisinya  menjadi  kelompok  ( cluster )  tanpa  pengetahuan  atau  pengalaman  sebelumnya tentangnya (Nesic,  Radojevic  2015) .  Inti  dari  setiap  metode  pengelompokan  adalah  cara  kita membandingkan objek. Objek dibandingkan sehubungan dengan posisi, karakteristik atau perilakunya (Aleksandar  2020) .  Menurut Everitt  et  al  2011 ,  tidak  ada  ukuran  universal  yang  dapat mempertimbangkan  aspek  kedekatan  yang  berbeda.  Sebaliknya,  seseorang  harus  memilih  salah  satu yang  sesuai  dari  serangkaian  luas  pengukuran  jarak,  kesamaan  /  ketidaksamaan,  atau  korelasi  yang berbeda.
Di dalam business inteligence, clustering bisa digunakan pengguna ke dalam beberapa kategori yang dibutuhkan. Contohnya mengklasifikasikan pelanggan ke dalam beberapa jenis kelompok berdasarkan tingkat  karakteriktik  kesamaan  yang  tinggi. Clustering dapat  diartikan  sebagai  segmentasi  data dimana clustering mengelompokkan  beberapa  jenis  data  set  ke  dalam  sejumlah  kelompok berdasarkan kesamaan yang kuat.
Dalam finance intelligence, clustering dapat digunakan sebagai penentuan jenis investasi yang sesuai dengan  portofolio  investor.  Seperti  dalam  penelitian  ini,  menggunakan  data  rasio  keuangan  untuk mengklasifikasikan  jenis  saham  berdasarkan  kinerja  keuangan  perusahaan. Clustering di  sini  dapat dijadikan rekomendasi bagi investor dalam berinvestasi.

## 2.2. Rasio Keuangan
Analisis rasio keuangan merupakan  bagian terpenting dalam melakukan perkiraan laporan keuangan yang dapat dijadikan dasar dalam mengevaluasi kondisi kesehatan keuangan perusahaan. Perhitungan rasio keuangan akan lebih bermanfaat dengan membandingkan rasio keuangan perusahaan dari tahun ke tahun untuk mengetahui trend yang sedang berlaku pada perusahaan yaitu kenaikan atau penurunan (Hery, 2015) .
Rasio  keuangan  sendiri  adalah  rasio  yang  dapat  ditentukan  dengan  memperhitungkan  rasio berdasarkan  laporan  keuangan  perusahaan  dan  dapat  berfungsi  sebagai  parameter  dalam  menilai kondisi  keuangan  perusahaan  pada  suatu  waktu (Hery,  2017) .    Dalam  bahasa  sederhana  rasio merupakan  membandingkan  total  nilai  dimana  dengan  total  nilai  dapat  terlihat  perbandingan  antar periode  sehingga  perbandingan  tersebut  dapat  dijadikan  bahan  sebagai  sumber  analisa  sebelum memberikan keputusan (Fahmi, 2018) .
Manfaat  dari  rasio  keuangan  dapat  dirasakan  oleh  perusahaan,  investor,  atau  kreditur.  Berikut beberapa manfaat yang bisa dari rasio keuangan (Fahmi, 2018) , yaitu:
1. Analisis  rasio  keuangan  dapat  digunakan  sebagai  parameter  dalam  penilaian  kinerja  dan pertumbuhan perusahaan pada suatu periode.
2. Analisis  rasio  keuangan  dapat  dijadikan  rujukan  atau  sumber  data    dalam  membuat  suau perencanaan bagi manajemen atau investor.
3. Analisis  rasio  keuangan  adalah  parameter  yang  digunakan  dalam  melakukan  evaluasi  kondisi keuangan perusahaan pada satu periode.
4. Analisis rasio keuangan dapat bermanfaat untuk berbagai pihak, yaitu tidak hanya bermanfaat bagi manajemen  dan  investor  tetapi  juga  memberikan  manfaat  bagi  kreditor.  Kreditor  dapat menentukan potensi risiko perusahaan berdasarkan dari analisis rasio keuangan pada suatu periode.
5. Analisis rasio keuangan merupakan sumber penilaian bagi stakeholder perusahaan dalam membuat keputusan.
Rasio keuangan sendiri dibagi menjadi enam (Kasmir, 2016) , yaitu: 1. Rasio  Likuiditas  dapat  memberikan  gambaran  terkait  kesanggupan  perusahaan  dalam  memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Ada beberapa jenis rasi likuiditas, yaitu:
a. Current  Ratio adalah  rasio  untuk  mengetahui  kemampuan  perusahaan  dalam  membayar kewajiban jangka pendeknya.
b. Quick  Ratio adalah  rasio  untuk  mengetahui  kemampuan  perusahaan    dalam  memenuhi pembayaran  kewajiban  jangka  pendeknya  dengan  aktiva  lancar  dengan  mengabaikan  nilai inventory perusahaan tersebut.
c. Cash  Ratio adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  mengetahui  ukuran  uang  kas  yang  tersedia dalam membayar kewajiban perusahaan.
d. Cash  Turnover adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  ketersediaan  kas  dalam melakukan pembayaran kewajiban dan biaya lain yang terkai dengan penjualan perusahaan.
e. Inventory  to  Net  Working  Capital adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat ketersediaan dengan modal kerja perusahaan.
2. Rasio Solvabilitas adalah rasio yang digunakan dalam mengetahui besaran aktiva perusahaan yang dibiayai  dengan  utang.  Beberapa  jenis  rasio  solvabilitas  yang  sering  digunakan  dalam  sumber analisis adalah:
a. Debt to Asset Ratio adalah rasio yang  digunakan untuk mengetahui besaran aktiva perusahaan yang  dibiayai  oleh  utang  atau  dapat  dikatakan  seberapa  besar  utang  perusahaan  memberikan pengaruh terhadap pengelolaan aktiva dalam suatu periode tertentu.
b. Debt to  Equity  Ratio adalah  rasio ini  sering  digunakan  untuk melihat  proporsi  utang  terhadap ekuitas. Dalam menentukan DER yaitu dengan membagi seluruh utang dengan seluruh ekuitas.
c. Long  Term  Debt  to  Equity  Ratio adalah  perbandingan  antara  rasio  kewajiban  jangka  panjang dengan equity atau modal sendiri dalam suatu periode.
d. Times Interest Earned adalah rasio untuk mengetahui peroloehan bunga perusahaan.
e. Fixed  Charge  Coverage tetap  adalah  rasio  yang  mirip  dengan Times  Interest  Earned dimana dapat  mengetahu  perolehan  bungan,  namun  dalam  rasio  ini  dapat  ditentukan  jika  perusahaan memiliki hutang jangka panjang dan terdapat kontrak sewa yang dilakukan oleh perusahaan.
3. Rasio Aktivitas adalah rasio untuk mengetahui tingkat efektivitas perusahaan dalam menggunakan aktiva  yang  dimilikinya,  atau  rasio  in  merupakan  alat  ukur  efisiensi  dalam  penggunaan  sumber daya perusahaan. Ada beberapa jenis rasio aktivitas yaitu:
a. Receivable Turnover adalah rasio digunakan untuk dapat mengetahui lamanya penagihan utang perusahaan dalam satu periode. Lama proses penagihan akan mempengaruhi kinerja perusahaan
b. Days  of  Receivable adalah  rata-rata  penagihan  piutang  yang  dibayarkan  dalam  satu  periode dilihat dari seberapa cepat proses penagihan pitang dapat dilakukan.
c. Inventory Turnover adalah rasio yang digunakan untuk mengetahui tingkat frekuesi dana yang ditanam pada inventory dalam satu periode tertentu.
d. Working Capital Turnover adalah rasio untuk menentukan tingkat efektifitas modal kerja yang dimilili oleh perusahaan dalam satu periode.
e. Fixed Assets Turnover adalah rasio untuk mengetahui seberapa sering dana yang ditanam dalam aktiva tetap dalam satu periode.
f. Assets  Turnover merupakan  rasio  untuk  mengetahui  seberapa  sering  perputaran  semua  aktiva yang dimiliki perusahaan.
4. Rasio  Profitabilitas  adalah  rasio  untuk  mengetahui  tingkat  kemampauan  peruasahan  dalam menghasilkan  profit.  Rasio  profitabilita  juga  dapat  menetukan  tingkat  ukuran  efektiftas perusahaan.  Hal  ini  dapat  terlihat  dari  keuntungan  yang  bdimiliki  perusahan  dari  penjualan  dan investasi. Ada beberapa jenis rasio profitabilitas yang terdiri dari:
a. Profit Margin adalah rasio yang dapat mengetahui ukuran laba atas penjualan perusahaan. b. Return  on  Investment (ROI)  atau  dikenal  jugan Return  on  Total  Assets adalah  rasio  yang digunakan untuk memperlihatkan hasil investasi atas jumlah aktiva yang dimiliki perusahaan.
c. Return  on  Equity adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  mengetahui  tingkay  laba  bersih  sesuah pajak dengan perbandingan  modal sendiri yang dimiliki perusahaan.
d. Earning  Per  Share atau  dikenal  dengan  rasio  nilai  buku  adalah  rasio  yang  digunkan  untuk mengetahui  keberhasilan  manajemen  dalam  memberikan  keuntungan  kepada  investor  atau pemegang saham.
e. Growth  Ratio adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  mengetahui  kemampuan  perusahaan  dalam mempertahankan kinerja bisnisnya ditengah pertumbuhan perekonomian industri usahanya.
5. Rasio  Penilaian  ( Valuation  Ratio )  adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  memberikan  gambaran tentang    tingkat  kesanggupan  perusahaan  dalam  menentukan  nilai  pasar  usahanya  di  atas  biaya investasi.
Berdasarkan dari penjelasan diatas, maka rasio keuangan menjadi ringkasan item yang sangat krusial sebagai  bahan  perencanaan  dan  alat  monitoring  parameter  kesehatan  kinerja  sebuah  perusahaan. Dalam perspektif manajemen, trend, efisiensi, hutang, profitabilias dan tingkat likuiditas perusahaan dapat  dilihat  dari  rasio-rasio  tersebut.  Para  investor  dan  analis    berpedoman  pada  rasio  fundamental saham tersebut. Rasio keuangan  yang kurang baik akan berdampak pada financing cost yang terlalu tinggi  sedangkan  Rasio  keuangan  yang  baik  akan  memberikan  dampat  positive  terhadap  minat investor  untuk  menanamkan  modalnya (Tambunan,  2008) .  Beberapa  rasio  yang    digunakan  pada penelitian ini antara lain:
1. Price-Earning Ratio (PER)
Rasio ini menunjukan tingkat nilai kewajaran harga saham apabila dilihat dari perbandingan harga dan earning yang  dihasilkan  perusahaan.  Dapat  dikatakan  PER  menjadi  gambaran  tentang
besarnya  harga  pasar  saat  ini  berdasarkan  dari  pendapatan  laba  di  masa  lalu  dan  perkiraan  laba yang akan datang.
2. Price to Book Value (PBV)
Rasio  ini  adalah  membandingkan  harga  saham  saat  ini  dengan  nilai  buku  perusahaan. Price  to Book  Value dapat  ini  membantu  investor  dalam  menilai  harga  saham  per  lembar  saham  saat  ini dengan nilai suatu perusahaan.
3. Debt-to-Equity Ratio (DER)
Rasio  adalah  untuk  mengetahui  perbadingan  antara  asset  dan  hutang  yang  sedang  berlaku  dalam perusahaan. Nilai DER yang tinggi akan memberikan stimulant yang buruk bagi investor.  Rasio ini  juga  sering  dikatakan  sebagai  rasio  leverage  atau  rasio  pengungkit  yang  artinya  rasio  yang digunkan dalam menentukan tingkat ukuran suatu nilai investasi yang ada pada perusahaan.
4. Return on Equity (ROE)
Return  On  Equity adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  menentukan  tingkat  kelayakan  perusahaan yang ditanami modal. Dengan kata laian, investor dapat memustuskan yang terbaik dari kebikjakan perusahaan tersebut.

## 2.3. Portfolio Saham
Portofolio  saham  adalah  merupakan  kumpulan  aset  investasi  baik  berupa  saham  atau  jenis  investasi lainnya  yang  dimiliki  oleh  perorangan  atau  perusahaan.  Sebuah  portofolio  saham  memberikan  data tentang profil risiko dari investor tersebut. Profil risiko investor yang tinggi atau rendah dapat dilihat dari portfolio saham yang dimiliki oleh investor. Karakter investor yang berbeda-beda mengakibatkan pemilihan  saham  juga  berbeda  berdasarkan  tingkat  profil  risiko  masing-masing  investor.  Maka, mengetahui  portfolio  saham  menjadi  penting  untuk  menentukan  saham  yang  sesuai  berdasarkan karakter masing-masing pemegang saham.
Dengan  mengetahui  portofolio  saham,  investor  dapat  menentukan  jenis  saham  yang  dibutuhkan. Maka,  dapat  dikatakan  jenis  saham  didapat  berdasarkan  portofolio  saham  investor.  Investor  yang memiliki  protofolio  dengan  risiko  tinggi  masih  dapat  mempertimbangkan  saham-saham  yang termasuk  dalam  speculative  stock,  dimana  memiliki  keuntungan  yang  cukup  tinggi  pada  masa mendatang  walaupun  kemungkinan  keuntungan  tersebut  tidak  pasti.  Sementara  investor  dengan portfolio  saham  yang  rendah  akan  memilih  saham-saham  yang  termasuk  dalam  kategori Blue  chip stocks dimana saham jenis ini memiliki value terbaik dengan likuiditas tinggi, konsistensi pendapatan, dividen dan annual growth yang secara historis terjamin serta lebih resistant terhadap krisis.

## 2.4. Instrumen Penelitian
Alat  yang  digunakan  dalam  melakukan  kegiatan  penelitian  seperti:  pengukuran  dalam  pengumpulan data,  atau  lembar  observasi  disebut  dengan instrument  penelitian  .  Instrumen  penelitian  berdasarkan definisnya  adalah  suatu  alat  yang  digunakan  mengukur  fenomena  alam  maupun  sosial (Sugiyono, 2018) . Dalam penelitian ini dapat di gunakan software yang memiliki kapabilitas perhitungan statistic seperti  Excel,  SPSS,  atau  yang  memilik  fitur  lebih customizable dan advance seperti Matlab,  R Languange . Dapat juga kita bagi fungsi dan perannya seperti excel untuk data preparation dan Matlab scripting language untuk melakukaan komputasi numeris, visualisasi dan simulasi data.

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Metode
Metode  Analisa  klaster  ( Cluster  Analysis )  merupakan  metode  yang  cukup  populer  dalam  aspek kalkulasi  keuangan  modern  di  karenakan  kemampuannya  untuk  mengolah  data  dalam  jumlah  besar untuk menghasilkan sebuah informasi yang berharga. Metode ini menggunakan beberapa pendekatan algoritma untuk menemukan pola tersembunyi dalam suatu group dataset, sehingga dapat ditemukan aspek similarity yang  tinggi  dalam  satu  lingkup cluster dan gap  dissimilarity antar cluster .  Tujuan utama  dari  mekanisme  clustering  ini  adalah  pengelompokan  sejumlah  data,  sehingga  dalam  tiap clusternya terdapat data-data yang dapat dikatakan memiliki karakteristik persamaan yang tinggi.
Ada  beberapa  pendekatan  yang  terlibat  dalam  melakukan  metode  clustering.  Dalam clustering ada dua pendekatan utama  yang sering digunakan: pendekatan partisi dan pendekatan hirarki. Partition- based  clustering atau  dikenal  dengan  pendekatan  partisi  atau  adalah  mengelompokkan  data  dengan cara memilah-milah data yang dianalisa ke dalam cluster yang ada. Sementara pendekatan yang lain adalah  clustering  dengan  pendekatan  hirarki    adalah  tekhnik  pengelompokan  data  dengan  membuat suatu  hiraki  berdasarkan  dendogram.  Dalam  tekhnik  ini  data  yang  memiliki  kesamaan  yang  tinggi akan ditempatkan pada hirarki yang berdekatan, sementa data yang memiliki kesamaan rendah akan ditempatkan pada tempat yang berjauhan.
Pendekatan metode clustering memiliki beberapa algoritma yang popular antara lain adalah: 1. Algoritma Cluster Partitioning ( k-means ), dimana tiap partisi cluster akan ditentukan oleh dataset object dan area tengahnya ( central ). kmean menghitung centroid cluster secara berbeda untuk tiap distance-metric nya 2. Algoritma cluster hierarki  ,  pengelompokan  data  melalui  skala  yang  bervariasi  untuk  di implementasikan ke dalam pohon cluster atau dendrogram . 3. Gaussian  mixture  models :  permodelan  cluster  sebagai  campuran  dari  komponen  normal  density multivariate
4. Self-organizing  maps :  menggunakan neural  networks untuk  mempelajari  topologi  dan  distribusi data Namun, dua metode terbesar dan yang paling banyak diaplikasikan adalah partitioning cluster (k-means ), dan hierarchical cluster (Santosa, 2007) .

## 3.2. Hierarchical Clustering
Beradasarkan penjelasan diatas, ada dua pendekatan clustering yang dapat digunakan: partition-based clustering dan Hierarchical  Clustering .  Dimana  pada Hierarchical  Clustering dilakukan pembangunan hirarki pengemlompokan data yang terlibat. Strategi pengelompokan yang dilakukukan memiliki    2  jenis  yaitu Agglomerative  (Bottom-Up) dan Devisive  (Top-Down ).  Berikut  berberapa langkah yang digunakan dalam Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering : 1. Menghitung total jarak tiap data.
2. Menggabungkan  dua  kelompok  data  yang  memiliki  jarak  terdekat  yang  ditentukan  berdasarkan jarak kedekatan yang telah ditentukan.
3. Memperbarui  matrik  jarak  antar  data  dengan  tujuan  untuk  menunjukkan  jarak  anatara  kelompok yang baru dengan kelompok yang masih ada.
4. Mengulangi proses sebelumnya hingga hanya menyisakan satu kelompok saja.
Dalam Hierarchical clustering , data tidak di partisi atau di bagi dalam satu tahap saja, tetapi melalui beberapa tahapan, yang terpecah dari single cluster , terpartisi menjadi beberapa sub cluster .  Metode pembagian hierarchical  clustering di  presentasikan  dalam  2  dimensi  diagram  yang  di  sebut  dengan dendogram.

## 3.3. Partitioning Cluster
Analisis Clustering adalah  sebuah  aktifitas  yang  dilakukan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam beberapa  kategir  berdasarkan  dari  tingkat  kesamaannya.  Data  yang  ada  dalam  satu  kelompok memiliki  kesamaan  yang  tinggi  dilihat  dari  beberapa  kriteria  tertentu.  Sementara Partitional clustering adalah  data  yang  dikelompokkan  ke  dalam  beberapa cluster dengan  mengabaikkan hierarcial  structural antar  satu  data  dengan  data  lainnya.  Metode partitional  clustering yang dilakukan  memiliki  beberapa cluster, dimana cluster tersebut  memiliki  titik  pusat cluster (centroid). Dalam  metode  ini, partitional  clustering memiliki  tujuan  untuk  mendekati  jarak  ( dissimilarity )  dari seluruh data ke pusat cluster masing-masing. Contoh metode partitional clustering:  K-Means, Fuzzy K-means dan Mixture  Modelling.  Partitioning  cluster menggunakan  algoritma k-means yang  cukup sederhana dan relatif mudah di implementasikan dalam menyelesaikan berbagai macam permasalahan clustering . Metode ini merupakan partisi sebuah cluster yang menggunakan rata-rata jarak terdekat.
Flow diagram dibawah dapat memberikan gambaran terkait proses perhitungan k means cluster.

## Gambar 1. Flow Diagram Algoritma
Berdasarkan flow diagram  diatas,  penentuan  jumlah cluster dilakukan  pata  tahap  awal.  Kemudian dilakukan  perhitungan  antara  jarak  data  sets  ke centroid ,  dimana  dalam  hal  ini  adalah  ROE,  DER, PER, kepada PBV. PBV menjadi pusat clustering , sehingga penentuan jarak dilakukan antara variabel ROE, DER dan PER terhadap titik pusat clustering yaitu PBV. Setelah jarak sudah ditentukan, maka data akan diklasifikasikan berdasarkan dari jarak minimum. Jarak minimum mencerminkan bahwa  data  memiliki  kartakteristik  yang  sama.    Proses  selanjutnya  adalah plot  cluster visualisasi, dimana akan tampil hasil dari kalisfikasi yang sudah ditentukan pada proses sebelumnya.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Algoritma Klaster Hirarki
Pengukuran simmilarity tiap  objectnya  untuk  dikelompokan  ke  dalam cluster tertentu  dapat menggunakan rumusan persamaan sebagai berikut:
1. Cosinus antara dua titik
2. Covarian
3. Koefisien Korelasi
Pembagian hierarchical clustering di presentasikan dalam dendogram. Sumbu y menunjukan nomor objek  sedangkan  sumbu  X  menunjukan  jarak  antar  objek  / cluster .  Untuk mengukur  tingkat  akurasi hasil clustering dapat  digunakan  rumusan  yang  disebut  koeffisien  korelasi cophentic dan menghasilkan persamaan sebagai berikut karena parameter ini mengukur korelasi jarak yang dihitung selama proses pembentukan dendogram:

## 4.2. Algoritma Cluster Partitioning (k-means)
Partitioning  cluster menggunakan  algoritma k-means yang  cukup  sederhana  dan  relatif  mudah  di implementasikan  dalam  menyelesaikan  berbagai  macam  permasalahan clustering .  Pengelompokan data  dengan  karakteristik  yang  sama  antar data  dilakukan  pada tahap ini.  Pengelompokan  dilakukan berdasarkan dari perhitungan jarang terdekat ke titik pusat cluster . Maka dapat dikatakan, metode ini merupakan  partisi  sebuah  cluster  yang  menggunakan  rata-rata  jarak  terdekat.  Berikut  rumusan Euclidian distance yang digunakan:
Mean s  dianggap  sebagai centroid dari cluster dari  data  set  yang  di  observasi  dalam  dataset.  Hasil perhitungan di tempatkan dalam cluster yang memiliki jarak mean terkecil. Secara garis besar tahapan perhitungannya adalah sebagai berikut:
1. Inisiasi k means untuk cluster k 2. Perhitungan dari dissimilarity antar object dataset dan mean dari cluster 3. Penempatan dan alokasi sebuah object ke dalam cluster dari pehitungan terdekat poin nomor 2 4. Re-kalkulasi mean cluster dari object dataset yang masih ada

## 4.3. Cara Kerja Algoritma Klaster
Berdasarkan  cara  kerja  algoritma  kmeans cluster dalam  proses  yang  telah  di  jelaskan  sebelumnya, akan di visualisasikan pada gambar berikut (Santoso, 2007) : 1. Penentuan jumlah cluste r k
Penentuan jumlah cluster ditentukan dari berapa banyak karakteristik yang akan dibedakan dalam data yang ada. Dalam hal ini jumlah cluster terdiri dari 3 yaitu meliputi: green zone, blue zone, dan red zone . Green zone adalah untuk jenis saham yang memiliki kinerja keuangan yang baik, terlihat dari  data  PER,  PBV,  DER,  dan  ROE  yang  proporsional  pada  perusahaan.  Sementara red  zone adalah  kategori  saham  yang  memiliki  kinerja  keuangan  kurang  baik,  berdasarkan  dari  data  PER, PBV, DER, dan ROE. Blue zone adalah berada diantara green zone dan red zone , yang merupakan klasifikasi  yang  memiliki  kinerja  keuangan  yang  biasa  saja  berdasarkan  dari  variabel  yang digunakan pada penelitian ini.
2. Inisialisasi centorid k-means
Dalam  hal  ini  inisialisasi centorid  k-means dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode,  salah  satu metode  yang  sangat  umum  dilakukan  adalah  dengan  teknik  insiasi  random.  Pada  gambar  2 dibawah  dapat  terlihat  bagaimana  inisasi central  cluster di  tentukan  untuk  kemudian  dilakukan pengukuran jarak sebagai penentuan lokasi cluster dari tiap object . Pengukuran jarak ini dilakukan untuk menentukan jarak ke pusat cluster . Hasil dari pengukuran ini akan mempengaruhi klasifikasi cluster yang akan ditentutkan pada tahap selanjutnya.

## Gambar 3. Tahap awal K-Means
3. Proses Iterasi
Terdapat  proses  iterasi  dalam  penentuan  pusat cluster (gambar  3)  menggunakan mean atau median rata-rata tiap object di cluster . Proses iterasi ini dilakukan secara berulang-ulang pada program. Perhitungan pengulangan yang terjadi dalam proses iterasi adalah berdasarkan error. Proses  pengulangan ini akan  terus  dilakukan  sampai error  kecil,  yang  dapat  diartikan  bagha titik variabel solusi sudah mendekati satu titik ( Konvergen)

## Gambar 4. Iterasi penentuan pusat cluster dan pembentukan cluster
4. Kesimpulan Iterasi
Dalam  proses  iterasi  dilakukan  sampai  nilai  pusat  cluster  tidak  berubah.  Jika  pusat cluster masih  berubah,  maka  proses  iterasi  terus  dilakukan.  Iterasi  dapat  dihentikan  jika  hasil clustering memiliki hasil yang sama dengan proses iterasi sebelumnya dan dapat dikonfirmasi klasifikasi hasil cluster menggunakan proses iterasi yang tidak memiliki perubahan.

## 4.4. Sum of squared-error (SSE)
SSE  adalah  perhitungan  statistik  awal  yang  dipakai  untuk  menghitung  nilai  lain. Error pada  SSE adalah  perbedaan  dari  observed  value  ( dependent  variable y)  dengan  dan predicted  value. Sehinga pada SSE menunjukan total kesalahan quadrat ayng terjadi bila data x1, x2 ,x3 …dst di kelompokan ke  dalam Cluster  K dengan  pusat cluster μk.  Semakin  kecil  nilai  SSE  maka  semakin  bagus  hasil clustering yang sudah di tampilkan.

## 4.5. Dataset Summary Statistic Results

## Gambar 5. Visualisasi hasil dari teknik clustering
Terlihat bahwa masing – masing saham data mining diklasifikasikan menjadi prediktif dan  deskriptif dan di kategorikan dengan perspektif. Data dari rasio keuangan yang digunakan dalam penelitian ini menjadi ringkasan item yang sangat krusial sebagai bahan perencanaan dan alat monitoring parameter kesehatan kinerja sebuah perusahaan dalam berinvestasi. Rasio keuangan yang digunakan PBV, PER, DER,  dan  ROE  merupakan  jenis  rasio  yang  selalu  dijadikan  pertimbangan  oleh  investor  dalam berinvestasi.  Sehingga  dengan  adanya  rekomendasi  dari  hasil  clustering  diharapkan  memberikan insight yang  berbeda  baik  bagi  investor  atau  calon  investor  sebelum  berinvestasi  pada  pasar  modal, dalam hal ini saham yang ada terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

## 4.6. Signifikansi
Sesuai  dari  apa  yang  telah  di  tuliskan  pada  uraian  sebelumnya  bahwa  beberapa  manfaat  signifikan yang dapat di hasilkan dari penelitian ini, antara lain adalah:
1. Memberikan alternatif bentuk pengkategorian saham dari yang ada sekarang berdasarkan dari data kinerja keuangan yang digunakan yaitu PBV, PER, DER, dan ROE.
2. Pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  investasi  berbasis  Analisa Cluster kepada  inverstor sehingga memberikan potensi keuntungan bagi investor dalam berinvestasi.
3. Pencarian  korelasi  dan  pattern  antar  rasio-rasio  dari  laporan  keuangan.  Dimana  kolerasi  dan pattern belum pernah di lakukan penelitian sebelumnya.
4. Sebagai tools pelengkap Risk Management Investasi. Dengan mengetahuin jenis saham yang sudah terkelompok berdasarkan 3 jenis clustering : green zone, blue zone, dan red zone maka memberikan sinyal  kepada  investor  terkait  jenis  saham  yang  memiliki  potensi  keuntungan  atau  kerugian  di masa yang akan datang.
5. Peletakan  pondasi  untuk  pengembangan  penelitian  berbasis  analisa cluster dan data  mining selanjutnya,  sehingga  penelitian  analisa cluster dapat  diperluas  tidak  hanya  pada  data  kinerja keuangan namun jenis investasi lain baik pada pasar modal atau pasar uang.

## 5. Kesimpulan
Teknik cluster merupakan  algoritma data  mining yang  sudah  sejak  lama  digunakan  dalam  berbagai bidang keilmuan. Penelitian ini mencoba menemukan bentuk korelasi dan pattern untuk menemukan betuk pengkategorian baru dengan laporan keuangan sebagai basis datanya yang diharapkan memiliki manfaat  sebagai  pelengkap  sistem  pendukung  keputusan  dan  manajemen  resiko  dalam  bidang investasi  dan  keuangan.  Pada  jenis  saham  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  setelah  dilakukan
clustering dengan  3  jenis  k  yaitu: green  zone,  blue  zone ,  dan red  zone .  Sehingga  berdasarkan pengelompokan clustering tersebut  memberikan  rekomendasi  kepada  investor  atau  calon  investor dalam berinvestasi dalam pasar modal khususnya pasar saham yang ada di Bursa Efek Indonesia.

## Limitasi dan Studi Lanjutan
Dalam penelitian hanya menggunakan software yang memiliki kapabilitas perhitungan statistic seperti Excel dan  penggunaan  dua  dari  beberapa  pendekatan  algoritmik  metode  pengelompokan  untuk menemukan  pola  tersembunyi  dalam  sekelompok  set  data  yaitu cluster partisi (k-means) yang ditentukan  oleh  objek  set  data  dan  area  pusatnya,  dan  klaster  hierarkis  yang  mengelompokkan  data melalui berbagai skala untuk diimplementasikan ke dalam pohon cluster atau dendrogram.
Dapat  menggunakan  software  yang  memiliki  kapabilitas  perhitungan  statistic  yang  memiliki  fitur lebih customizable dan advance seperti Matlab,  R  Languange agar scripting  language untuk melakukaan  komputasi  numeris,  visulasisai  dan  simulasi  data  dapat  lebih  optimal.  Tindak  lanjut pengembangan  penelitian  ini  dapat  dipadukan  dengan  algoritma  lainnya  seperti  teknik forecasting, optimization dan c lassification bahkan algoritma cluster yang lain.

## Ucapan terima kasih
Dalam proses pembuatan penelitian ini tidak terlepas dari bantuan berbagai pihak yang terlibat secara langsung  ataupun  tidak  langsung.  Maka  dalam  hal  ini,  penulis  akan  menyampaikan  ucapan terimakasih banyak kepada pihak yang telah memberikan bantuan dalam penyelesaian penelitian baik secara langsung atau tidak langsung dalam penyelesaikan penelitian ini. Yaitu kepada beberapa pihak yang  saya  sebutkan:  partner  penulis  yaitu  Ario  Menak  Sanoyo  yang  sudah  berkontribusi  dalam melahirkan  penelitian  ini; Keluarga  peneliti  yang  telah  membantu  dalam  penyelesaian  penelitian  ini yaitu dengan waktu dan dukungan yang diberikan  sehingga penelitian ini dapat  diselesaikan  dengan baik; dan teman sejawat  penulis tidak dapat penulis sebutkan satu per satu yang sudah memberikan kontribusi pemikiran melaui diskusi yang dilakukan.

## Referensi
Aleksandar  Vasilev.  (2020).  How  Quantitatively  Important  is  Public  Investment  for  Both  Business
Cycle  Fluctuations  and  Output  Growth  in  Bulgaria  (1999–2018)?. Macroeconomics  and Finance in Emerging Market Economies.
Bini  B.  S,  Tessy  Mathew.  (2016).  Clustering  and  Regression  Techniques  for  Stock  Prediction.
Procedia Technology 24, 1248 – 1255.
Dragan  Radojevic,  Boris Delibašić,  Ksenija  Mandic.  (2015).  An  application  of  the  Integrated  IBA-
TOPSIS  Model  in  supplier  selection. International  Journal  of  Decision  Support  System Technology 7(1), 15-30.
Everitt,  B.  S.,  Landau,  S.,  Leese,  M.,  &  Stahl,  D.  (2011). Cluster  Analysis (5  Ed.).  Hoboken,  NJ, United States: John Wiley & Sons.
Hery.  (2015). Analisis  Laporan  Keuangan .  Edisi  1.  Yogyakarta:  Center  For  Academic  Publishing Services.
Hery. (2017). Auditing dan Asurans . Jakarta. Grasindo Irham Fahmi. (2018). Pengantar Manajemen Keuangan . Bandung. Alfabeta. Kasmir. (2016). Analisis Laporan Keuangan . Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Munawir, S. (2004). Analisa Laporan Keuangan . Edisi IV, Liberty, Yogjakarta
M.  Sholihun  (2019).  Pengaruh  Likuiditas  terhadap  Nilai  Perusahaan  melalui  Struktur  Modal  pada Perusahaan Manufaktur Indonesia. Jurnal Mu’allim, 1(2).
E-ISSN: 2655-8912 P-ISSN: 2655-8939
Santosa, B. (2007). Data Mining Terapan dengan Matlab . Salemba Empat. hal 8. 2. Indonesia Graha Ilmu.
Santosa, B. (2007). Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis . Indonesia Graha Ilmu.
Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif . Bandung. Alfabeta. Tambunan,  A.  P.  (2008). Menilai  Harga  Wajar  Saham  (Stock  Valuation) .  Jakarta  Elex  Media Komputindo.