## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623

## Perbandingan Kinerja Algoritma Clustering Data Mining Untuk Prediksi Harga Saham Pada Reksadana dengan Davies Bouldin Index
Gatot Soepriyono 1 , Agung Triayudi 2,*
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email : 1 gatot.soepriyono@civitas.unas.ac.id, 2, *agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Reksadana  merupakan  sebuah  wadah  yang  dapat  dipergunakan  untuk  menampung  dana  dari  masyarakat  yang nantinya akan disalurkan bagi pemiliki  dari perusahaan.  Kemudahan  dari investasi  yang  dilakukan pada  harga saham tidak terlepas  dari  pada  kemudahan  dalam  memperoleh  informasinya.  Harga  saham  yang  sangat  digemari  oleh  masyarakat  yaitu harga saham terhadap Bank baik itu milik Swasta ataupun milik Pemerintah. Namun, meskipun bank sangat dekat dan digemari bagi  pemain  pasar  modal  tidak  menutup  kemungkinan  terjadi  penuruan  harga  saham.  Permasalahan  tersebut  bukanlah permasalahan yang bisa dianggap sepele dan diabaikan, jika terus menerus mengalami kerugian dari pasar modal tentu akan menimbulkan ketidakpercayaan atau kurangnya minat bagi masyarakat untuk ikut serta dalam berinvestasi pada perusahaan. Prediksi untuk harga saham haruslah dilakukan dengan baik dan benar serta mendapatkan hasil yang akurat, maka dari itu perlu dipergunakan sebuah teknik ataupun cara khusus untuk membantu melakukan proses prediksi hingga didapatkan hasil dengan tingkat  akurasi  yang  baik.  Proses  prediksi  yang  diharapkan  sejalan  dengan  konsep  pada  data  mining.  Proses  penerapan klastering untuk prediksi juga dinilai sangatlah cocok, hal tersebut dikarenakan pada harga saham tidak terdapat kelas yang dituju dari setiap datanya. Algoritma K-Means dan Algoritma K-Medoids merupakan bagian dari klaster data mining untuk dipergunakan  melakukan  prediksi  berdasarkan  dengan  pembentukan  klaster.  Tujuan  dilakukan  perbandingan  untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  dipercaya,  dimana  hasil  tersebut  dapat  dilihat  dari  kinerja  algoritma  yang  lebih  baik.  Proses pengukuran kinerja pada algoritma K-Means dan K-Medoids nantinya akan dinilai berdasarkan dengan Davies Bouldin Index (DBI). Hasil dari penelitian menunjukan bahwasannya hasil kinerja dari algoritma K-Means lebih baik dibandingkan dengan algoritma  K-Medoids.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai  DBI  yang  didapatkan  dari  algoritma  K-Means  tidak  lebih  dari  0,6 sedangkan pada algoritma K-Medoids nilai DBI yang didapatkan sampai dengan angka 5,822. Secara keseluruahn setiap data saham meiliki klaster optimal berdasarkan dengan proses klasterisasi dengan algoritma K-Means. Adapun hasil klaster optimal pada data saham BMRI klaster optimal berada pada K=4 dengan nilai DBI 0,501. Pada data saham BBNI klaster optimal berada pada K=4 dengan nilai DBI 0,500. Pada data saham BBCA klaster optimal berada pada K=3 dengan nilai DBI 0,441. Pada data saham BNGA klaster optimal berada pada K=2 dengan nilai DBI 0,263. Pada data saham BDMN klaster optimal berada pada K=2 dengan nilai DBI 0,028 dan pada data saham MEGA klaster optimal berada pada K=4 dengan nilai DBI 0,353.
Kata Kunci: Perbandingan Kinerja; Klastering; Data Mining; Prediksi Harga Saham; Davies Bouldin Index
Abstract− Mutual funds are a container that can be used to accommodate funds from the public which will later be distributed to the owners of the company. The ease of investing in share prices cannot be separated from the ease of obtaining information. The share price that is very popular with the public is the share price for banks, whether privately owned or government owned. However, even though banks are very close and popular with capital market players, this does not rule out the possibility of a decline in share prices. This problem is not a problem that can be considered trivial and ignored, if you continuously experience losses from the capital market it will certainly give rise to distrust or a lack of interest in the public to participate in investing in companies. Predictions for stock prices must be done well and correctly and get accurate results, therefore it is necessary to use  a  special  technique  or  method  to  help  carry  out  the  prediction  process  until  results  are  obtained  with  a  good  level  of accuracy. The expected prediction process is in line with the concept of data mining. The process of applying clustering for predictions is also considered very suitable, this is because in stock prices there is no target class for each data. The K-Means algorithm and K-Medoids algorithm are part of cluster data mining to be used to make predictions based on cluster formation. The  purpose  of  the  comparison  is  to  get  more  reliable  results,  where  these  results  can  be  seen  from  better  algorithm performance. The performance measurement process for the K-Means and K-Medoids algorithms will later be assessed based on the Davies Bouldin Index (DBI). The results of the research show that the performance results of the K-Means algorithm are better than the K-Medoids algorithm. This is proven by the DBI value obtained from the K-Means algorithm being no more than 0.6, while in the K-Medoids algorithm the DBI value obtained is up to 5.822. Overall, each stock data has an optimal cluster based on the clustering process with the K-Means algorithm. The optimal cluster results in BMRI stock data, the optimal cluster is at K=4 with a DBI value of 0.501. In the BBNI stock data, the optimal cluster is at K=4 with a DBI value of 0.500. In the BBCA stock data, the optimal cluster is at K=3 with a DBI value of 0.441. In the BNGA stock data, the optimal cluster is at K=2 with a DBI value of 0.263. In the BDMN stock data the optimal cluster is at K=2 with a DBI value of 0.028 and in the MEGA stock data the optimal cluster is at K=4 with a DBI value of 0.353.
Keywords: Performance Comparison; Clustering; Data Mining; Stock Price Prediction; Davies Bouldin Index

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi sudah sangat berkembang pesat pada saat sekarang ini, dimana sudah seluruh aspek kehidupan sudah memanfaatkan  peran  dari  pada  teknologi  tersebut.  Teknologi  informasi  merupakan  perkembangan  yang  sangat penting pada proses penggalian informasi, dimana dengan memanfaatkan teknologi akan didapatkan informasi – informasi yang dibutuhkan sesuai dengan yang diinginkan. Perkembangan dari teknologi informasi tidak terlepas dari kebutuhan akan informasi tersebut dan juga tuntutan di kalangan masyarakat untuk memudahkan dalam proses aktivitas yang dilakukan oleh masyarakat[1]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623
Dalam  pemanfaatan  teknologi  informasi  bukan  saja  dipergunakan  sebagai  pendukung  aktivitas  yang dilakukan oleh masyarakat, tetapi juga dipergunakan pada kalangan masyarakat untuk menjalankan bisnis ataupun kegiatan  hal  yang  menguntungkan dan  mendapatkan profit dari  setiap proses kegiatan  yang dilakukan. Dimasa sekarang ini bisnis sudah tidak lagi perlu dilakukan secara offline ataupun tatap muka, tetapi sudah dapat dilakukan secara online dengan memanfaatkan peranan dari teknologi informasi tersebut. Salah satu yang memanfaatkan dari pada perkembangan teknologi informasi adalah Reksadana[2].
Reksadana  merupakan sebuah wadah  yang dapat dipergunakan untuk  menampung dana dari  masyarakat yang nantinya akan disalurkan bagi pemiliki dari perusahaan. Dana dari masyarakat merupakan bentuk investasi yang dilakukan oleh masyarakat pada perusahaan tertentu. Pada umumnya reksadana dipergunakan untuk proses transaksi  pada  pasar  modal,  dengan  adanya  reksadana  diharapkan  mempermudah  bagi  masyarakat  untuk melakukan investasi dan masuk dalam pasar modal[3].
Peran  teknologi  informasi  pada  reksadana  sangatlah  penting,  dimana  dengan  memanfaatkan  teknologi tersebut sangat memudahkan bagi masyarakat untuk memilih pasar modal mana yang akan dituju sebagai tujuan investasi  yang  dilakukan.  Dengan  teknologi  informasi  yang  diterapkan  pada  reksadana  juga  membantu  bagi masyarakat  untuk  proses  investasi  yang  hanya  dilakukan  secara  online  dimanapun  dan  kapanpun.  Pasar  modal yang sangat banyak dipilih pada reksadana adalah Harga Saham[4].
Harga saham merupakan sebuah harga yang dimiliki oleh perusahan dimana dijual pada platform tertentu berdasarkan dengan  jumlah  harga saham. Harga saham  berada pada  bursa saham  sesuai dengan dimana  saham perusahaan  dijual.  Dimasa  sekarang  ini  investasi  terhadap  harga  saham  sangatlah  banyak  digemari  oleh masyarakat, investasi harga saham bukan saja hanya dilakukan oleh para investor ataupun pengusaha tetapi juga dilakukan oleh banyak kalangan seperti pegawai kantoran, bekerja dirumah, mahasiswa ataupun lainnya[5].
Kemudahan  dari  investasi  yang  dilakukan  pada  harga  saham  tidak  terlepas  dari  pada  kemudahan  dalam memperoleh informasinya. Harga saham yang sangat digemari oleh masyarakat yaitu harga saham terhadap Bank baik  itu  milik  Swasta  ataupun  milik  Pemerintah.  Pemilihan  harga  saham  pada  Bank  tidaklah  tanpa  alasan,  hal tersebut  didasari  dengan  seluruh  masyarakat  saat ini  sudah  terafiliasi  dengan  penggunaan  bank  setiap  harinya. Bukan saja untuk proses penyimpanan uang, tetapi bank juga dipergunakan sebagai kemudahan transaksi ataupun juga proses simpan pinjam[6].
Namun, meskipun bank sangat dekat dan digemari bagi pemain pasar modal tidak menutup kemungkinan terjadi  penuruan  harga  saham.  Penuruanan  harga  saham  dapat  diakibatkan  oleh  banyak  faktor,  seperti  konflik internal, kredit macet ataupun hal lainnya. Investasi pada pasar modal tidaklah selalu mendapatkan keuntungan, jika  harga  saham  terjadi  kenaikan  tentu  saja  akan  mendapatkan  keuntungan  bagi  pemilik  pasar  modal.  Tetapi, berlaku  juga  sebaliknya  jika  terjadi  penuruanan  harga  saham  dari  harga  saham  yang  dibeli  tentu  saja  akan mengakibatkan kerugian bagi pemilik saham di pasar modal[7].
Permasalahan tersebut bukanlah permasalahan yang bisa dianggap sepele dan diabaikan, jika terus menerus mengalami  kerugian  dari  pasar  modal  tentu  akan  menimbulkan  ketidakpercayaan  atau  kurangnya  minat  bagi masyarakat  untuk  ikut  serta  dalam  berinvestasi  pada  perusahaan.  Dalam  artiannya  perusahaan  juga  akan mengalami penuruan terhadap dana yang akan dipergunakan sebagai pengembangan proses bisnis yang dilakukan. Besarnya dampak yang terjadi dikarenakan hal tersebut maka perlu kiranya dilakukan proses penanganan terhadap permasalahan tersebut.
Prediksi merupakan cara yang tepat dilakukan untuk membantu menyelesaikan permasalahan yang terjadi. Prediksi sendiri bertujuan untuk melakukan perkiraan terhadap harga saham dimasa yang akan mendatang. Dengan melakukan prediksi masyarakat ataupun pemain pada pasar modal akan dapat mengetahui perkiraan apakah harga saham  yang  akan  dibeli  nantinya  akan  mengalami  kenaikan  ataupun  penuruanan.  Dengan  mengetahui  tersebut tentu akan meminimalisisr bagi pemain pasar modal untuk mengalami kerugian[8].
Prediksi untuk harga saham haruslah dilakukan dengan baik dan benar serta mendapatkan hasil yang akurat, maka dari itu perlu dipergunakan sebuah teknik ataupun cara khusus untuk membantu melakukan proses prediksi hingga didapatkan hasil dengan tingkat akurasi yang baik. Dimana dengan tingkat akurasi yang baik maka akan menimbulkan  kepercayaan  untuk  menentukan  harga  saham  yang  akan  dipilih.  Proses  prediksi  dapat  dilakukan dengan mengulas kembali terhadap data – data terhadap harga saham di periode  – periode sebelumnya, dengan melihat data di periode sebelumnya dapat mengetahui dimasa seperti apa akan terjadi kenaikan ataupun dimasa seperti apa akan terjadi penuruanan[9].
Proses prediksi yang diharapkan sejalan dengan konsep pada data mining. Dimana pada data mining proses dilakukan  dengan  melakukan  pengulasan  kembali terhadap  data  –  data  yang  tersimpan  dari  kumpulan  ataupun tumpukan  data  kemudian  diolah  kembali  hingga  didapatkan  informasi  baru  yang  tepat  dan  akurat.  Dengan informasi  tersebut  nantinya  dapat  dipergunakan  sebagai  proses  pengambilan  keputusan.  Oleh  sebab  itu,  maka penerapan  data  mining  yang  sejalan  dengan  proses  prediksi  yang  diharapkan  dapat  ditawarkan  bahwasannya proses penyelesaian dilakukan dengan menggunakan teknik data mining[10].
Pada  data  mining  proses  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  memiliki  berbagai  macam cara dan juga algoritma, dalam hal ini klastering merupakan cara yang tepat dipergunakan untuk menyelesaikan proses  prediksi  terhadap  harga  saham  tersebut.  Pada  data  mining  klastering  memiliki  peran  untuk  melakukan proses  pengelompokan  data  pada  kelompok  tertentu.  Dimana  pada  proses  pembentukan  klaster  dilihat  dari karakteristik yang dimiliki dari setiap objek[11].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623
Proses  penerapan  klastering  untuk  prediksi  juga  dinilai  sangatlah  cocok,  hal  tersebut  dikarenakan  pada harga saham tidak terdapat kelas yang dituju dari setiap datanya. Begitu juga pada klastering, dimana klastering dipergunakan  pada  data  mining  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  data  yang  bersifat  Unsupervised Learning yang artinya adalah data – data yang termasuk dalam Unsupervied Learning tidaklah data terpelajar yang sudah memiliki tujuan dari setiap datanya, tetapi data yang termasuk dalam kategori ini nantinya akan melakukan pembelajaran tersendiri untuk membantuk klastering masing – masing[12].
Pada  klastering  sendiri  terdapat  berbagai  macam  algoritma  yang  dapat  dipergunakan  untuk  proses penyelesaiannya  seperti  Algoritma  Density-Based  Spatial  Clustering  of  Applications  with  Noise  (DBSCAN), Algoritma  Expectation“Maximization  (EM)  Clustering  using  Gaussian  Mixture  Models  (GMM),  Algoritma Colony  Ant,  Algoritma  Fuzzy  C-Means  dan  juga  beberapa  algoritma  lainnya.  Pada  penelitian  ini  proses penyelesaian dari klastering dengan menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids.
Algoritma K-Means merupakan algoritma klastering pada datamining yang bersifat unsupervised lerning, dimana  penerapan  pada  algoritma  ini  nantinya  akan  melakukan  pembelajaran  tersendiri  untuk  menentukan kelasnya masing – masing. Pada algoritma K-Means proses pembentukan klaster dengan melakukan perhitungan jarak terdekat dari setiap objek dengan nilai centeroid, dimana nilai centeroid terlebih dahulu ditentukan sebagai perwakilan dan tujuan dari setiap klaster. Proses pada algoritma  K-Means akan tersajikan dalam  bentuk  iterasi diaman proses iterasi akan berhenti jika tidak lagi terjadi perubahan terhadap hasil proses klaster.
Selain algoritma K-Means juga terdapat algoritma K-Medoids. Sama halnya dengan algoritma K-Means, algoritma  K-Medoids  juga  merupakan  bagian  dari  pada  unsupervised  learning.  Proses  yang  dilakukan  pada algoritma  K-Medoids  juga  sama  seperti  algoritma  K-Means,  dimana  pada  algoritma  ini  akan  dilakukan perhitungan  jarak  setiap  data  dengan  nilai  centeroid  pada  klaster  yang  telah  ditentukan  pada  setiap  iterasinya. Hanya saja proses pembentukan iterasi pada K-Medoids akan terhenti jika total nilai cost pada iterasi yang baru sudah lebih besar dari pada nilai cost pada iterasi sebelumnya.
Penggunaan  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  pada  proses  penyelesaian  penelitian  nantinya  akan dilakukan perbandingan. Tujuan dilakukan perbandingan untuk mendapatkan hasil yang lebih dipercaya, dimana hasil tersebut dapat dilihat dari kinerja algoritma yang lebih baik. Hasil dari algoritma dengan nilai kinerja lebih baik nantinya akan digunakan sebagai dasar pengambilan untuk proses prediksi.
Proses  pengukuran  kinerja  pada  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  nantinya  akan  dinilai  berdasarkan dengan Davies Bouldin Index (DBI). Davies Bouldin Index (DBI) merupakan salah satu cara yang dipergunakan sebagai  proses  evaluasi  untuk  mengukur  kinerja  pada  proses  pembentukan  klaster.  Dimana  proses  perhitungan nilai pada Davies Bouldin Index (DBI) berdasarkan dengan nilai kohesi dan juga nilai separasi. Pada pengukuran yang dilakukan dengan Davies Bouldin Index (DBI) nilai yang didapatkan akan bersifat absolut dan nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang paling kecil nantinya menandakan bahwa memiliki hasil kinerja yang lebih baik[13].
Dalam proses penelitian yang dilakukan tidak terlepas dari pada penelitian terdahulu adapun sebagai dasar pelaksanaan penelitian berikut terdapat penelitian yang telah dilakukan oleh Ari Sulistiyawati dan Eko Supriyanto pada tahun 2021 dengan judul penelitian Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan  didapatkan  hasil  penelitian  bahwasannya  dengan  melakukan  penyelesaian  masalah  menggunakan algoritma K-Means  hasil klastering  yang terbentuk menjadi  lebih efektif dan proses  yang dilakukan akan  lebih ringkas[14].
Penelitian  terhadap  algoritma  K-Means  lainnya  yang  dilakukan  pada  tahun  2022 oleh  Shefia  Natalia  Br Sembiring, dkk dengan judul penelitian Pengelompokan Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Means dimana hasil yang didapatkan dari penelitian adalah memudahkan bagi pihak pengambilan keputusan untuk melakukan pengelompokan terhadap siswa yang berprestasi dan ditempatkan pada kelas unggulan secara cepat dan tepat[15].
Terdapat juga penelitian algoritma K-Means yang dilakukan pada tahun 2023 oleh Sutha Wijaya Harjono, dkk dengan judul penelitian yang diangkat Klasterisasi Tingkat Penjualan pada Startup Panak.id dengan Algoritma K-Means dimana hasil penelitian yang didapatkan adalah dari proses yang dilakukan dapat dilihat terhadap produk – produ yang diminati oleh konsumen dan  juga produk yang  tidak diminati oleh konsumen, hal tersebut dapat dilihat dari proses pengelompokan terhadap barang yang laris dan tidak laris[16].
Selain  algoritma  K-Means,  juga  terdapat  penelitian  yang  telah  dilakukan  terdahulu  sebagai  dasar  dalam pelaksanaan penelitian  seperti  yang dilakukan oleh  Anggi  Ayu Dwi Sulistyawati dan Mujiono Sadikin ditahun 2021 dengan judul penelitian Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan dimana hasil  penelitian  yang  didapatkan  bahwa  jumlah  klaster  yang  optimal  adalah  3  klaster  dengan  hasil  segmen pelanggan yaitu lost customer, core customer, dan new customer[17].
Penelitian terkait dengan algoritma K-Medoids lainnya yang dilakukan oleh Daffa Rafif Agustian dan Budi Arif  Dermawan  pada  tahun  2022  dimana  judul  penelitian  yang  diangkat  adalah  Analisis  Clustering  Demam Berdarah Dengue Dengan Algoritma K-Medoids (Studi Kasus Kabupaten Karawang) serta hasil penelitian yang didapatkan terdapat 2 klaster optimal yang terbentuk dari proses penerapan algoritma K-Medoids tersebut[18].
Penelitian terakhir sebagai penelitian terdahulu yang digunakan pada penelitian dilakukan oleh Dedy Sutris Martua  Simanjuntak,  dkk  pada  tahun  2023  dengan  judul  penelitian  Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Untuk Pengelompokkan  Pengangguran  Umur  25 tahun  Keatas  Di  Sumatera  Utara  dimana  dari  proses  yang  dilakukan didapatkan hasil penelitian bahwasannya terdapat 3 klaster optimal yang terbentuk dari penerapan proses[19].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623
Dari  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  maka  terdapat  perbedaan  penelitian  yang  dilakukan  pada penelitian ini. Pada penelitian ini akan dilakukan proses perbandingan dari algoritma K-Means dan K-Medoids, dimana  proses  perbandingan  dari  algoritma  –  algoritma  tersebut  dilakukan  berdasarkan  dengan  besaran  nilai Davies  Bouldin  Index  (BDI).  Maka  dari  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  nantinya  akan  mendapatkan  hasil pembentukan klaster yang optimal berdasarkan dengan perbandingan algoritma tersebut dan kinerja dari algoritma tersebut

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian  juga biasa disebut dengan  metodologi penelitian. Disini akan  menggambarkan setiap tahapan proses yang dilakukan pada penelitian. Dimana proses tersebut dimulai dari identifikasi masalah sampai dengan kesimpulan. Peran dari pada kerangka kerja penelitian bertujuan untuk memudahkan bagi peneliti untuk mengetahui  tahapan  apa  saja  yang  harus  dilakukan  pada  penelitian.  Adapun  kerangka  kerja  penelitian  yang terdapat pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan sebuah teknik yang dipergunakan untuk mendapatkan kembali informasi yang tersimpan dari kumpulan data. Pada proses data mining melakukan pengulasan kembali atau pemrosesan kembali terhadap data hingga didapatkan sebuah informasi ataupun pola baru yang dipergunakan bagi pemilik data sebagai proses pengambilan  keputusan.  Dalam  pelaksanaanya  data  mining  sudah  banyak  diterapkan  dalam  berbagai  macam bidang ilmu, hal tersebut dikarenakan sudah hampir seluruh bidang ilmu dimasa sekarang ini sudah melakukan proses pengolahan data[20]–[22].

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma  yang  sangat  populer  pada  proses  penyelesaian  klastering  pada datamining,  hal  tersebut  dikarenakan  kemudahan  dan  juga  kesederhanaan  dalam  proses  penggunaan  dan penyelesaian.  Selain  itu  juga  algoritma  K-Means  juga  dinilai  sangat  efektif  untuk  melakukan  pemrosesan pengolahan  data  yang  cukup  besar.  Kelamahan  dari  algoritma  ini  adalah  proses  penyelesaian  akan  sangat bergantung dengan nilai centeroid, dimana nilai centeroid akan mewakili dari pada tujuan pembentukan klaster. Selain itu juga proses kelemahan dari algoritma adalah proses pembentukan iterasi yang masih terus akan berlanjut jika masih terdapat perbedaan hasil claster dari proses iterasi sesudah dan iterasi sebelumnya. Untuk memudahkan penentuan klaster pada algoritma K-Means dilakukan perhitungan berdasakan dengan kedekatan antara nilai data dan nilai centeroid. Adapun rumus yang dipakai untuk menghitung nilai dapat dilihat pada berikut[23]–[25]:
d(x, y) = | x − y | =   √∑ (x i −   y i ) 2 n i=1 (1)

## 2.4 Algoritma K-Medoids
Algoritma  K-Medoids  juga  bagian  dari  teknik  klaster  pada  data  mining  yang  sangat  sering  digunakan  untuk melakukan  proses  permasalahan  terhadap  pengelompokan  data.  Sama  halnya  dengan  algoritma  K-Means, algoritma K-Medoids melakukan proses pembentukan klaster berdasarkan dengan proses iterasi yang dilakukan. Proses  iterasi  yang  dilakukan  pada  algoritma  K-Medoids  nantinya  digunakan  sebagai  pengambilan  keputusan dalam pembentukan klaster. Berbeda dengan algoritma K-Means, pada algoritma K-Medoids proses iterasi akan
Identifikasi Masalah Observasi Pengumpulan Data Analisis Data Penerapan Algoritma K- Means dan K- Medoids Perbandingan Metode Implementasi Pengujian
Kesimpulan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623
terhenti jika nilai cost dari iterasi sesudahnya lebih besar dibandingkan dengan nilai cost dari iterasi sebelumnya. Berdasarkan dengan hal tersebut dapat dikatakan bahwasannya proses yang dilakukan pada algoritma K-Medoids berdasarkan dengan nilai rata – rata dari jarak kedekatan antar objek dengan nilai centeroid. Terdapat rumus yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada algoritma ini, yaitu sebagai berikut[26]–[28]:
dij = √(x 1i − x 1j ) 2 + (x 2i − x 2j ) 2 + ⋯ + (x ki − x kj ) 2 (2)
Adapun  tahapan  –  tahapan  penyelesaian  yang  dilakukan  oleh  algoritma  K-Medoids  dapat  dilihat  pada berikut ini :
1. Menentukan banyaknya cluster (k) yang akan dibentuk
2. Menghitung jarak antar objek dengan menggunakan persamaan (2)
3. Menentukan nilai centroid baru untuk proses perhitungan jarak dan pembentukan cluster
4. Hitung nilai rata – rata ataupun cost dari proses cluster
5. Jika nilai cost baru lebih besar dari cost lama, maka proses telah berakhir.

## 2.5 Davies Bouldin Index (DBI)
Metode  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  pertama  sekali  diperkenalkan  oleh  D.L.  Davies  dan  Donald  W.Bouldin. Davies Bouldin Index (DBI) dipergunakan untuk mengukur kinejar dari pada proses pembentukan klaster pdaa data  mining.  Dengan  menerapakan  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  akan  dilakukan  proses  analisa  terhadp  klaster yang paling optimal didapatkan dan juga dibentuk. Pada Davies Bouldin Index (DBI) terdapat nilai absolut dari hasil  yang  didapatkan.  Nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  yang  paling  kecil  merupakan  hasil  nilai  yang  paling optimal[29]–[31].

## 2.6 Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan berdasarkan dengan data historis dari harga saham pada periode sebelumnya yang terdapat pada pasar modal reksadana. Pada penelitian ini proses penelitian dilakukan dengan menggunakan dataset dari  harga  saham  https://github.com/wildangunawan/Dataset-Saham-IDX/tree/master/Saham/Semua  merupakan link  yang digunakan untuk mengakses dari dataset  dari harga saham. Pada  link tersebut terdapat lebih dari 200 dataset dari harga saham. Pada penelitian ini digunakan  6 (enam) dataset harga saham bank yaitu Bank Mandiri (BMRI), Bank BNI (BBNI), Bank Mega (MEGA), Bank BCA (BBCA) Bank CIMB Niaga (BNGA) dan Bank Danamon (BDMN).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Sebelum  dilakukan  proses  penyelesaian  terhadap penelitian  terlebih  dahulu  harus  diketahui  terhadap  data  yang akan digunakan pada penelitian. Terdapat 6 (enam) dataset harga saham Bank Mandiri (BMRI), Bank BNI (BBNI), Bank Mega (MEGA), Bank BCA (BBCA) Bank CIMB Niaga (BNGA) dan Bank Danamon (BDMN). Dimana data yang tersimpan pada dataset dikumpulkan dimulai dari 29 Juli 2019 sampai dengan 25 Mei 2023. Dari dataset tersebut terdapat variabel yang dipergunakan untuk proses penyelesaian yaitu tanggal (Date), harga pembukaan saham  (Open_Price),  harga  pertama  dibeli  (First_Trade),  harga  tertinggi  (High),  harga  terendah  (Low),  harga penutupan (Close) dan jumlah terjual (Volume).

## 3.1.1 Hasil Pengumpulan Data Saham Bank Mandiri
Bank Mandiri dengan nama  lengkap perusahaan  PT Bank Mandiri (Persero) dan kode saham BMRI data yang dikumpulkan pada dataset dimulai dari 29 Juli 2019 sampai dengan 25 Mei 2023 dengan jumlah data sebanyak 938. Data tersebut nantinya digunakan sebagai data penelitian, adapun sampel data dapat dilihat berikut:
Tabel 1. Data Saham BMRI No Date Open_price  First_trade High Low Close Volume 1 2019-07-29T00:00:00 7825.0 7825.0 7825.0  7675.0  7800.0  27603200.0 2 2019-07-30T00:00:00 7800.0 7800.0 7975.0  7725.0  7950.0  43537800.0 3 2019-07-31T00:00:00 7875.0 7900.0 7975.0  7800.0  7975.0  29504400.0 4 2019-08-01T00:00:00 7875.0 7875.0 7900.0  7725.0  7775.0  48365500.0 5 2019-08-02T00:00:00 7700.0 7700.0 7750.0  7600.0  7675.0  51863500.0 6 2019-08-05T00:00:00 7600.0 7600.0 7650.0  7325.0  7425.0  64931300.0 7 2019-08-06T00:00:00 7300.0 7300.0 7400.0  7100.0  7250.0  78566200.0 8 2019-08-07T00:00:00 7275.0 7275.0 7400.0  7275.0  7350.0  51966400.0 9 2019-08-08T00:00:00 7450.0 7450.0 7525.0  7350.0  7500.0  42855900.0 10 2019-08-09T00:00:00 7500.0 7500.0 7550.0  7450.0  7450.0  19508800.0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623
No Date Open_price  First_trade High Low Close Volume … … … … … … … … 938  2023-05-25T00:00:00 5050.0 5075.0 5175.0  5050.0  5175.0  66330300.0

## 3.1.2 Hasil Pengumpulan Data Saham Bank BNI
Bank BNI dengan  nama  lengkap perusahaan PT  Bank Negara Indonesia (Persero) dan kode saham BBNI data yang  dikumpulkan  pada  dataset  dimulai  dari  29  Juli  2019  sampai  dengan  25  Mei  2023  dengan  jumlah  data sebanyak 938. Data tersebut nantinya digunakan sebagai data penelitian, adapun sampel data dapat dilihat berikut
Tabel 2. Data Saham BBNI No Date Open_price  First_trade High Low Close Volume 1 2019-07-29T00:00:00 8400.0 8425.0 8450.0  8300.0  8350.0  20147300.0 2 2019-07-30T00:00:00 8300.0 8325.0 8375.0  8225.0  8350.0  27278400.0 3 2019-07-31T00:00:00 8400.0 8375.0 8500.0  8275.0  8475.0  21853200.0 4 2019-08-01T00:00:00 8450.0 8425.0 8450.0  8250.0  8250.0  32360000.0 5 2019-08-02T00:00:00 8175.0 8150.0 8175.0  8025.0  8100.0  39389500.0 6 2019-08-05T00:00:00 8025.0 8050.0 8050.0  7900.0  7925.0  30645700.0 7 2019-08-06T00:00:00 7800.0 7775.0 7950.0  7550.0  7825.0  34999600.0 8 2019-08-07T00:00:00 7900.0 7900.0 8000.0  7825.0  7875.0  28251500.0 9 2019-08-08T00:00:00 7900.0 7925.0 8150.0  7875.0  8125.0  26336600.0 10 2019-07-29T00:00:00 8400.0 8425.0 8450.0  8300.0  8350.0  20147300.0 … … … … … … … … 938  2023-05-25T00:00:00 8825.0 8825.0 9025.0  8800.0  9000.0  35319400.0

## 3.1.3 Hasil Pengumpulan Data Saham Bank BCA
Bank  BCA dengan  nama  lengkap perusahaan  PT Bank Central  Asia (BCA) dan kode saham  BBCA data  yang dikumpulkan pada dataset dimulai dari 29 Juli 2019 sampai dengan 25 Mei 2023 dengan jumlah data sebanyak 938. Data tersebut nantinya digunakan sebagai data penelitian, adapun sampel data dapat dilihat berikut
Tabel 3. Data Saham BBCA No Date Open_price  First_trade High Low Close Volume 1 2019-07-29T00:00:00 31100.0 31100.0 31150.0  30800.0  30950.0  13701900.0 2 2019-07-30T00:00:00 31025.0 31025.0 31250.0  30950.0  31100.0 7645100.0 3 2019-07-31T00:00:00 30950.0 31100.0 31200.0  30900.0  30950.0  12825800.0 4 2019-08-01T00:00:00 30950.0 30950.0 31350.0  30925.0  31050.0  15645600.0 5 2019-08-02T00:00:00 30800.0 30825.0 31025.0  30800.0  30825.0  12597900.0 6 2019-08-05T00:00:00 31075.0 31075.0 31075.0  30000.0  30000.0  18184800.0 7 2019-08-06T00:00:00 29400.0 29400.0 29775.0  28825.0  29400.0  36659200.0 8 2019-08-07T00:00:00 29875.0 29875.0 30250.0  29525.0  30050.0  18420400.0 9 2019-08-08T00:00:00 30050.0 30050.0 30400.0  29900.0  30025.0  11659100.0 10 2019-07-29T00:00:00 31100.0 31100.0 31150.0  30800.0  30950.0  13701900.0 … … … … … … … … 938  2023-05-25T00:00:00 9100.0 9075.0 9150.0 9050.0 9050.0 62058200.0

## 3.1.4 Hasil Pengumpulan Data Saham Bank CIMB Niaga
Bank  CIMB Niaga  dengan nama  lengkap perusahaan  PT Bank CIMB Niaga Tbk dan kode saham  BNGA data yang  dikumpulkan  pada  dataset  dimulai  dari  29  Juli  2019  sampai  dengan  25  Mei  2023  dengan  jumlah  data sebanyak 938. Data tersebut nantinya digunakan sebagai data penelitian, adapun sampel data dapat dilihat berikut
Tabel 4. Data Saham BNGA No Date Open_price  First_trade High Low Close Volume 1 2019-07-29T00:00:00 0.0 0.0 1090.0  1060.0  1075.0  1586600.0 2 2019-07-30T00:00:00 0.0 0.0 1110.0  1075.0  1095.0  1629000.0 3 2019-07-31T00:00:00 0.0 0.0 1105.0  1075.0  1075.0  4761800.0 4 2019-08-01T00:00:00 0.0 0.0 1085.0  1070.0  1080.0 453500.0 5 2019-08-02T00:00:00 0.0 0.0 1080.0  1065.0  1065.0  1064500.0 6 2019-08-05T00:00:00 0.0 0.0 1065.0  1040.0  1040.0  1640600.0 7 2019-08-06T00:00:00 0.0 0.0 1035.0  1000.0  1035.0  2488000.0 8 2019-08-07T00:00:00 0.0 0.0 1065.0  1020.0  1060.0 975700.0 9 2019-08-08T00:00:00 0.0 0.0 1080.0  1060.0  1080.0  2185800.0 10 2019-07-29T00:00:00 0.0 0.0 1090.0  1060.0  1075.0  1586600.0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623
No Date Open_price  First_trade High Low Close Volume … … … … … … … … 938  2023-05-25T00:00:00 0.0 0.0 1430.0  1405.0  1410.0  4782600.0

## 3.1.5 Hasil Pengumpulan Data Saham Bank Danamaon
Bank Danamon dengan nama lengkap perusahaan PT Bank Danamon Indonesia Tbk dan kode saham BDMN data yang  dikumpulkan  pada  dataset  dimulai  dari  29  Juli  2019  sampai  dengan  25  Mei  2023  dengan  jumlah  data sebanyak 938. Data tersebut nantinya digunakan sebagai data penelitian, adapun sampel data dapat dilihat berikut
Tabel 5. Data Saham BDMN
No Date Open_price  First_trade High Low Close Volume 1 2019-07-29T00:00:00 0.0 0.0 5250.0  5000.0  5125.0 6055100.0 2 2019-07-30T00:00:00 0.0 0.0 5200.0  5025.0  5175.0 6864900.0 3 2019-07-31T00:00:00 0.0 0.0 5275.0  5075.0  5075.0  10744900.0 4 2019-08-01T00:00:00 0.0 0.0 5125.0  5025.0  5025.0 4263300.0 5 2019-08-02T00:00:00 0.0 0.0 5000.0  4900.0  4900.0 7424400.0 6 2019-08-05T00:00:00 0.0 0.0 4900.0  4730.0  4790.0 4661500.0 7 2019-08-06T00:00:00 0.0 0.0 4790.0  4620.0  4730.0 4873900.0 8 2019-08-07T00:00:00 0.0 0.0 4780.0  4660.0  4680.0 4210800.0 9 2019-08-08T00:00:00 0.0 0.0 4950.0  4690.0  4920.0 7146800.0 10 2019-07-29T00:00:00 0.0 0.0 5250.0  5000.0  5125.0 6055100.0 … … … … … … … … 938  2023-05-25T00:00:00 0.0 0.0 2830.0  2760.0  2790.0 1693800.0

## 3.1.6 Hasil Pengumpulan Data Saham Bank Mega
Bank Mega dengan nama lengkap perusahaan PT. Bank Mega dan kode saham MEGA data yang dikumpulkan pada dataset dimulai dari 29 Juli 2019 sampai dengan 25 Mei 2023 dengan jumlah data sebanyak 938. Data tersebut nantinya digunakan sebagai data penelitian, adapun sampel data dapat dilihat berikut
Tabel 6. Data Saham MEGA No Date Open_price  First_trade High Low Close Volume 1 2019-07-29T00:00:00 0.0 0.0 5200.0  5025.0  5025.0 1700.0 2 2019-07-30T00:00:00 0.0 0.0 5500.0  5125.0  5500.0 1100.0 3 2019-07-31T00:00:00 0.0 0.0 5800.0  5600.0  5800.0 5700.0 4 2019-08-01T00:00:00 0.0 0.0 0.0 0.0 5800.0 0.0 5 2019-08-02T00:00:00 0.0 0.0 5700.0  5500.0  5500.0 600.0 6 2019-08-05T00:00:00 0.0 0.0 5100.0  5100.0  5100.0 700.0 7 2019-08-06T00:00:00 0.0 0.0 5600.0  5100.0  5600.0 1900.0 8 2019-08-07T00:00:00 0.0 0.0 5800.0  5800.0  5800.0 500.0 9 2019-08-08T00:00:00 0.0 0.0 5800.0  5600.0  5600.0 1100.0 10 2019-07-29T00:00:00 0.0 0.0 5200.0  5025.0  5025.0 1700.0 … … … … … … … … 938  2023-05-25T00:00:00 0.0 0.0 4960.0  4920.0  4960.0 4100.0

## 3.2 Pengujian Algoritma K-Means
Pengujian  pertama  sekali  terhadap  dataset  harga  saham  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means. Proses  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  tools  rapidminer.  Proses  pengujian  dilakukan  berdasarkan dengan jumlash klaster K=2, K=3, K=4, K=5 dan K=6. Penggunaan tools rapidminer untuk pengujian algoritma K-Means dapat dilihat pada gambar berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623
Dari  gambar  2  dapat  dilihat  proses  pengujian  dengan  penggunaan  tools.  Adapun  hasil  proses  pengujian dapat dilihat berikut:

## 3.2.1 Pengujian Algoritma K-Means Data Saham BMRI
Pengujian pada data saham BMRI dilakukan dengan menggunakan 6 (enam) klaster berbeda yaitu K=2, K=3, K=4, K=5 dan K=6. Dimana hasil dilihat dengan menggunakan dari pada nilai Davies  Bouldin Index (DBI). Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:
Tabel 7. Hasil Pengujian BMRI dengan Algoritma K-Means
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=2 0,588 2 K=3 0,570 3 K=4 0,501 4 K=5 0,505 5 K=6 0,517

## 3.2.2 Pengujian Algoritma K-Means Data Saham BBNI
Pengujian pada data saham BBNI dilakukan dengan menggunakan 6 (enam) klaster berbeda yaitu K=2, K=3, K=4, K=5 dan K=6. Dimana hasil dilihat dengan menggunakan dari pada nilai Davies  Bouldin Index (DBI). Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:
Tabel 8. Hasil Pengujian BBNI dengan Algoritma K-Means
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=2 0,572 2 K=3 0,512 3 K=4 0,500 4 K=5 0,530 5 K=6 0,507

## 3.2.3 Pengujian Algoritma K-Means Data Saham BBCA
Pengujian  pada  data  saham  BBCA  dilakukan  dengan  menggunakan  6  (enam)  klaster  berbeda  yaitu  K=2,  K=3, K=4,  K=5  dan  K=6.  Dimana  hasil  dilihat  dengan  menggunakan  dari  pada  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI). Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:
Tabel 9. Hasil Pengujian BBCA dengan Algoritma K-Means
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=2 0,525 2 K=3 0,441 3 K=4 0,455 4 K=5 0,449 5 K=6 0,458

## 3.2.4 Pengujian Algoritma K-Means Data Saham BNGA
Pengujian pada data saham  BNGA dilakukan dengan  menggunakan 6 (enam) klaster berbeda  yaitu K=2,  K=3, K=4,  K=5  dan  K=6.  Dimana  hasil  dilihat  dengan  menggunakan  dari  pada  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI). Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:
Tabel 10. Hasil Pengujian BNGA dengan Algoritma K-Means
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=2 0,263 2 K=3 0,447 3 K=4 0,482 4 K=5 0,453 5 K=6 0,485

## 3.2.5 Pengujian Algoritma K-Means Data Saham BDMN
Pengujian pada data saham  BDMN dilakukan dengan  menggunakan 6 (enam) klaster berbeda  yaitu K=2, K=3, K=4,  K=5  dan  K=6.  Dimana  hasil  dilihat  dengan  menggunakan  dari  pada  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI). Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623
Tabel 11. Hasil Pengujian BDMN dengan Algoritma K-Means
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=2 0,028 2 K=3 0,520 3 K=4 0,378 4 K=5 0,384 5 K=6 0,362

## 3.2.6 Pengujian Algoritma K-Means Data Saham MEGA
Pengujian pada data saham  MEGA  dilakukan dengan  menggunakan 6 (enam) klaster berbeda  yaitu K=2, K=3, K=4,  K=5  dan  K=6.  Dimana  hasil  dilihat  dengan  menggunakan  dari  pada  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI). Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:
Tabel 12. Hasil Pengujian MEGA dengan Algoritma K-Means
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=2 0,494 2 K=3 0,419 3 K=4 0,353 4 K=5 0,418 5 K=6 0,412

## 3.3 Pengujian Algoritma K-Medoids
Setalah dilakukan pengujian dengan algoritma K-Means terhadap dataset harga saham dilakukan juga pengujian dengan menggunakan algoritma K-Medoids. Proses pengujian dilakukan dengan menggunakan tools rapidminer. Proses pengujian dilakukan berdasarkan dengan jumlash klaster K=2, K=3, K=4, K=5 dan K=6. Penggunaan tools rapidminer untuk pengujian algoritma K-Medoids dapat dilihat pada gambar berikut
Gambar 3. Proses Pengujian Algoritma K-Medoids
Dari  gambar  3  dapat  dilihat  proses  pengujian  dengan  penggunaan  tools.  Adapun  hasil  proses  pengujian dapat dilihat berikut:

## 3.3.1 Pengujian Algoritma K-Medoids Data Saham BMRI
Pengujian pada data saham BMRI dilakukan dengan menggunakan 6 (enam) klaster berbeda yaitu K=2, K=3, K=4, K=5 dan K=6. Dimana hasil dilihat dengan menggunakan dari pada nilai Davies  Bouldin Index (DBI). Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:
Tabel 13. Hasil Pengujian BMRI dengan Algoritma K-Medoids
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=2 1,784 2 K=3 0,906 3 K=4 0,619 4 K=5 0,856 5 K=6 1,629

## 3.3.2 Pengujian Algoritma K- Medoids Data Saham BBNI
Pengujian pada data saham BBNI dilakukan dengan menggunakan 6 (enam) klaster berbeda yaitu K=2, K=3, K=4, K=5 dan K=6. Dimana hasil dilihat dengan menggunakan dari pada nilai Davies  Bouldin Index (DBI). Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:
Tabel 14. Hasil Pengujian BBNI dengan Algoritma K-Medoids
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI
1 K=2 1,322

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 2 K=3 1,192 3 K=4 1,149 4 K=5 0,729 5 K=6 1,137

## 3.3.3 Pengujian Algoritma K- Medoids Data Saham BBCA
Pengujian  pada  data  saham  BBCA  dilakukan  dengan  menggunakan  6  (enam)  klaster  berbeda  yaitu  K=2,  K=3, K=4,  K=5  dan  K=6.  Dimana  hasil  dilihat  dengan  menggunakan  dari  pada  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI). Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:
Tabel 15. Hasil Pengujian BBCA dengan Algoritma K-Medoids
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=2 5,822 2 K=3 2,800 3 K=4 1,053 4 K=5 0,789 5 K=6 0,725

## 3.3.4 Pengujian Algoritma K- Medoids Data Saham BNGA
Pengujian pada data saham BNGA dilakukan dengan  menggunakan 6 (enam) klaster berbeda  yaitu K=2,  K=3, K=4,  K=5  dan  K=6.  Dimana  hasil  dilihat  dengan  menggunakan  dari  pada  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI). Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:
Tabel 16. Hasil Pengujian BNGA dengan Algoritma K-Medoids
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=2 1,414 2 K=3 1,200 3 K=4 1,032 4 K=5 2,055 5 K=6 1,128

## 3.3.5 Pengujian Algoritma K- Medoids Data Saham BDMN
Pengujian pada data saham BDMN dilakukan dengan  menggunakan 6 (enam) klaster berbeda  yaitu K=2, K=3, K=4,  K=5  dan  K=6.  Dimana  hasil  dilihat  dengan  menggunakan  dari  pada  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI). Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:
Tabel 17. Hasil Pengujian BDMN dengan Algoritma K-Medoids
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=2 0,577 2 K=3 0,818 3 K=4 2,294 4 K=5 1,666 5 K=6 1,481

## 3.3.6 Pengujian Algoritma K- Medoids Data Saham MEGA
Pengujian pada data saham MEGA dilakukan dengan  menggunakan 6 (enam) klaster berbeda  yaitu K=2, K=3, K=4,  K=5  dan  K=6.  Dimana  hasil  dilihat  dengan  menggunakan  dari  pada  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI). Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:
Tabel 18. Hasil Pengujian MEGA dengan Algoritma K-Medoids
No  Jumlah Klaster  Nilai DBI 1 K=2 0,745 2 K=3 0,952 3 K=4 1,712 4 K=5 1,392 5 K=6 1,836

## 3.4 Pembahasan
Setelah dilakukan pengujian dengan algoritma K-Means dan K-Medoids untuk seluruh data saham dan juga jumlah klaster, maka dilakukan terhadap pembahasan. Untuk memudahkan membaca hasil dapat dilihat pada tabel berikut

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623
Tabel 19. Hasil Pengujian Keseluruah
No  Data Saham  Jumlah Klaster  DBI K-Means  DBI K-Medoids
1 BMRI K=2 0,588 1,784 K=3 0,57 0,906 K=4 0,501 0,619 K=5 0,505 0,856 K=6 0,517 1,629 2 BBNI K=2 0,572 1,322 K=3 0,512 1,192 K=4 0,5 1,149 K=5 0,53 0,729 K=6 0,507 1,137 3 BBCA K=2 0,525 5,822 K=3 0,441 2,8 K=4 0,455 1,053 K=5 0,449 0,789 K=6 0,458 0,725 4 BNGA K=2 0,263 1,414 K=3 0,447 1,2 K=4 0,482 1,032 K=5 0,453 2,055 K=6 0,485 1,128 5 BDMN K=2 0,028 0,577 K=3 0,52 0,818 K=4 0,378 2,294 K=5 0,384 1,666 K=6 0,362 1,481 6 MEGA K=2 0,494 0,745 K=3 0,419 0,952 K=4 0,353 1,712 K=5 0,418 1,392 K=6 0,412 1,836
Pada tabel 19 dapat dilihat bahawasannya untuk nilai DBI secara keseluruhan bahwasannya algoritma K- Means  memiliki kinerja  lebih  baik dibandaingkan dengan algoritma  K-Medoids. Hal tersebut terlihat dari  hasil nilai DBI algoritma K-Means dibawah dari 0,6 sedangkan nilai DBI pada algoritma K-Medoids lebih bervariasi dan dengan angka tertinggi 5,822. Adapun untuk penyajian lebih baik dapat dilihat dari gambar berikut:
Gambar 4. Hasil Pengujian Keseluruhan
Dari gambar 4. Dapat dilihat bahwasannya hasil dari DBI algoritma K-Means selalu dibawah dari nilai DBI algoritma  K-Medoids.  Hal  tersebut  menandakan  bahwasannya  algoritma  K-Means  memiliki  kinerja  lebih  baik dibandingkan dengan algoritma K-Medoids. Pada gambar tersebut juga dapat terlihat klaster optimal dari setiap
0 1 2 3 4 5 6 7 K = 2 K = 3 K = 4 K = 5 K = 6 K = 2 K = 3 K = 4 K = 5 K = 6 K = 2 K = 3 K = 4 K = 5 K = 6 K = 2 K = 3 K = 4 K = 5 K = 6 K = 2 K = 3 K = 4 K = 5 K = 6 K = 2 K = 3 K = 4 K = 5 K = 6 BMRI BBNI BBCA BNGA BDMN MEGA Hasil Pengujian DBI K-Means DBI K-Medoids

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623
data saham. Pada data saham BMRI klaster optimal berada pada K=4 dengan nilai DBI 0,501. Pada data saham BBNI klaster optimal berada pada K=4 dengan nilai DBI 0,500. Pada data saham BBCA klaster  optimal berada pada K=3 dengan nilai DBI 0,441. Pada data saham BNGA klaster optimal berada pada K=2 dengan nilai DBI 0,263. Pada data saham  BDMN klaster optimal  berada pada K=2 dengan nilai DBI 0,028 dan pada data saham MEGA klaster optimal berada pada K=4 dengan nilai DBI 0,353.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  proses  penelitian  dan  pengujian  maka  selanjutnya  adalah  dilakukan  proses  penarikan kesimpulan  sebagai  gambar  hasil  penelitian.  Adapun  hasil  penelitian  yang  didapatkan  bahwasannya  proses prediksi  dapat  diselesaikan  dengan  menerapkan  teknik  data  mining.  Proses  prediksi  yang  dilakukan  pada  data mining  terselesaikan  dengan  proses  klasterisasi.  Proses  penelitian  merujuk  pada  perbandingan  dari  algoritma klastering  K-Means  dan  K-Medoids.  Perbandingan  dari  kedua  algoritma  dilihat  dari  besar  nilai  DBI  yang didapatkan.  Hasil  dari  penelitian  menunjukan  bahwasannya  hasil  kinerja  dari  algoritma  K-Means  lebih  baik dibandingkan dengan algoritma K-Medoids. Hal ini dibuktikan dengan nilai DBI yang didapatkan dari algoritma K-Means  tidak  lebih  dari  0,6  sedangkan  pada  algoritma  K-Medoids  nilai  DBI  yang  didapatkan  sampai  dengan angka 5,822. Secara keseluruahn setiap data saham meiliki klaster optimal berdasarkan dengan proses klasterisasi dengan algoritma K-Means. Adapun hasil klaster optimal pada data saham BMRI klaster optimal berada pada K=4 dengan nilai DBI 0,501. Pada data saham BBNI klaster optimal berada pada K=4 dengan nilai DBI 0,500. Pada data  saham  BBCA  klaster  optimal  berada  pada  K=3  dengan  nilai  DBI  0,441.  Pada  data  saham  BNGA  klaster optimal  berada  pada  K=2  dengan  nilai  DBI  0,263.  Pada  data  saham  BDMN  klaster  optimal  berada  pada  K=2 dengan nilai DBI 0,028 dan pada data saham MEGA klaster optimal berada pada K=4 dengan nilai DBI 0,353.

## REFERENCES
[1] F. Pirmansyah and T. Wahyudi, “IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI  EVALUASI  ANGGOTA SATUAN PENGAMANAN STUDI  KASUS PT.  YIMM PULOGADUNG,”  J. Indones.  Manaj. Inform. dan Komun., vol. 4, no. 2, pp. 540–551, 2023.
[2] A. P. Adistya, N. Lutfiyani, P. Tara, Rifaldi, R. Adriyan, and P. Rosyani, “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Memprediksi Kelulusan Mata Kuliah Mahasiswa,” OKTAL  J. Ilmu Komput. dan Sci., vol. 2, no. 8, pp. 2301–2306, 2023.
[3] E. P. Priambodo and A. Jananto, “Perbandingan Analisis Cluster Algoritma K-Means Dan AHC Dalam Perencanaan Persediaan  Barang  Pada  Perusahaan  Manufaktur,”  Progresif  J.  Ilm.  Komput.,  vol.  18,  no.  2,  p.  257,  2022,  doi: 10.35889/progresif.v18i2.868.
[4] F. Harahap, “Perbandingan Algoritma K Means dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 4, pp. 191–197, 2021.
[5] Imawati, Arta, and Nugraha, “PREDIKSI PEMAKAIAN SPARE PART DENGAN ALGORITMA K-MEANS DI CV. XYZ,” J. Teknol. Inf. dan Komput., vol. 9, no. 1, pp. 143–150, 2023.
[6] F.  P.  Dewi,  P.  S.  Aryni,  and  Y.  Umaidah,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Seleksi  Siswa  Berprestasi Berdasarkan Keaktifan dalam Proses Pembelajaran,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 7, no. 2, pp. 111–121, 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.2.111-121.
[7] S. Hartati and H. A. SAN, “Algoritma Naive Bayes untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” J. Cakrawala Inf., vol. 2, no. 2, pp. 42–50, 2022, doi: 10.54066/jci.v2i2.234.
[8] M. F. Al Halik and L. Septiana, “Analisa Data Untuk Prediksi Daerah Rawan Bencana Alam Di Jawa Barat Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering,”  J.  Inf.  Syst.  Applied,  Manag.  Account.  Res.,  vol.  6,  no.  4,  pp.  856–870,  2022,  doi: 10.52362/jisamar.v6i4.939.
[9] L. Nurhalimah, T. I. Hermanto, and I. Kaniawulan, “Analisis Prediksi Mood Genre Musik Pop Menggunakan Algoritma K-Means dan C4.5,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 4, p. 1006, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4597.
[10]  A.  Khaerunnisa,  “Analisis  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  di  Unisba  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering,” J. Ris. Mat., pp. 67–76, 2022, doi: 10.29313/jrm.v2i1.1018.
[11]  D. Hediyati and I. M. Suartana, “Penerapan Principal Component Analysis (PCA) Untuk Reduksi Dimensi Pada Proses Clustering Data Produksi Pertanian Di Kabupaten Bojonegoro,”  J. Inf. Eng. Educ. Technol., vol. 5, no. 2, pp. 49–54, 2021, doi: 10.26740/jieet.v5n2.p49-54.
[12]  S. A. Rajagukguk, “Tinjauan pustaka sistematis: Prediksi prestasi belajar peserta didik dengan algoritma pembelajaran mesin,” J. SNATi, vol. 1, no. 1, pp. 22–30, 2021.
[13]  R. Kurniawan, S. Defit, and S. Sumijan, “Prediksi Tingkat Kerugian Peternak Akibat Penyakit pada Sapi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” J. Inf. dan Teknol., vol. 3, 2020, doi: 10.37034/jidt.v3i1.87.
[14]  A.  Sulistiyawati  and  E.  Supriyanto,  “Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring  dalam  Penetuan  Siswa  Kelas Unggulan,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 2, p. 25, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.
[15]  S. N. Br Sembiring, H. Winata, and S. Kusnasari, “Pengelompokan Prestasi Siswa Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 1, p. 31, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i1.4784.
[16]  S.  W.  Harjono,  N.  Widya  Utami,  I.  Gusti,  A.  Pramesti,  and  D.  Putri,  “Klasterisasi  Tingkat  Penjualan  pada  Startup Panak.id dengan Algoritma K-Means,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 17, no. 1, pp. 55–66, 2023.
[17]  A. A. D. Sulistyawati and M. Sadikin, “Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan,” Sistemasi, vol. 10, no. 3, p. 516, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1332.
[18]  D.  R.  Agustian  and  B.  A.  Darmawan,  “Analisis  Clustering  Demam  Berdarah  Dengue  Dengan  Algoritma  K-Medoids

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6623
(Studi  Kasus  Kabupaten  Karawang),”  JIKO  (Jurnal  Inform.  dan  Komputer),  vol.  6,  no.  1,  p.  18,  2022,  doi: 10.26798/jiko.v6i1.504.
[19]  D. S. M. Simanjuntak, I. Gunawan, S. Sumarno, P. Poningsih, and I. P. Sari, “Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Pengelompokkan Pengangguran Umur 25 tahun  Keatas Di Sumatera Utara,”  J.  Krisnadana, vol. 2,  no. 2, 2023, doi: 10.58982/krisnadana.v2i2.264.
[20]  D. Marlina and M. Bakri, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Transaksi Nasabah Dengan Algoritma C4.5,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 23–28, 2021.
[21]  A.  Yudhistira, A. A.  Aldino, and  D.  Darwis, “Analisis  Klasterisasi Penilaian  Kinerja Pegawai Menggunakan  Metode Fuzzy C-Means (Studi Kasus : Pengadilan Tinggi Agama bandar lampung),” J. Ilm. Edutic  Pendidik. dan Inform., vol. 9, no. 1, pp. 77–82, 2022, doi: 10.21107/edutic.v9i1.17134.
[22]  Dewi Eka Putri and Eka Praja Wiyata Mandala, “Hybrid Data Mining berdasarkan Klasterisasi Produk untuk Klasifikasi Penjualan,” J. KomtekInfo, vol. 9, pp. 68–73, 2022, doi: 10.35134/komtekinfo.v9i2.279.
[23]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin,  “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[24]  T.  Hartati,  O.  Nurdiawan,  and  E.  Wiyandi,  “Analisis  Dan  Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Strategi  Promosi Kampus  Akademi  Maritim  Suaka  Bahari,”  J.  Sains  Teknol.  Transp.  Marit.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi: 10.51578/j.sitektransmar.v3i1.30.
[25]  Sekar  Setyaningtyas,  B.  Indarmawan  Nugroho,  and  Z.  Arif,  “Tinjauan  Pustaka  Sistematis:  Penerapan  Data  Mining Teknik Clustering Algoritma K-Means,” J. Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang, vol. 10, no. 2, pp. 52–61, 2022, doi: 10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61.
[26]  J.  Faran  and  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Penjurusan  Kelas  dengan  Menggunakan  Algoritma  K- Medoids,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 5, no. 2, pp. 543–552, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i2.4313.
[27]  N.  Widiawati,  B.  N.  Sari,  and  T.  N.  Padilah,  “Clustering  Data  Penduduk  Miskin  Dampak  Covid-19  Menggunakan Algoritma K-Medoids,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 6, no. 1, pp. 55–63, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3266.
[28]  Y.  Diana  and  F.  Hadi,  “Analisa  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids  Untuk  Mengoptimalkan  Penjualan Barang,” J. Inf. Syst. Informatics Eng. Vol., vol. 7, no. 1, pp. 97–103, 2023.
[29]  M. Sholeh and K. Aeni, “Perbandingan Evaluasi Metode Davies Bouldin, Elbow dan Silhouette pada Model Clustering dengan Menggunakan Algoritma K-Means,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 8, no. 1, p. 56, 2023, doi: 10.30998/string.v8i1.16388.
[30]  I. W. Septiani, A. C. Fauzan, and M. M. Huda, “Implementasi Algoritma K-Medoids Dengan Evaluasi Davies-Bouldin- Index Untuk Klasterisasi Harapan Hidup Pasca Operasi Pada Pasien Penderita Kanker Paru-Paru,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 4, p. 556, 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4055.
[31]  A. A.  Az-zahra,  A. F. Marsaoly,  I. P. Lestyani,  R. Salsabila, and W. O. Z. Madjida, “Penerapan Algoritma  K-Modes Clustering  Dengan  Validasi  Davies  Bouldin  Index  Pada  Pengelompokkan  Tingkat  Minat  Belanja  Online  Di  Provinsi Daerah  Istimewa  Yogyakarta,”  J.  MSA  (  Mat.  dan  Stat.  serta  Apl.  ),  vol.  9,  no.  1,  p.  24,  2021,  doi: 10.24252/msa.v9i1.18555.