Judul: Pengelompokan Emiten Saham Consumer non Cyclical Menggunakan Jarak Euclidean dan Dynamic Time Warping
Abstrak: Kondisi pandemi saat ini membuat saham consumer non cyclical merupakan pilihan sebagai saham defensif, karena barang konsumsi primer akan terus dicari. Pergerakan harga saham merupakan data deret waktu. Analisis pengelompokan data deret waktu membutuhkan algoritme dan prosedur pengelompokan yang berbeda dibandingkan dengan data statis. Jarak yang umum digunakan pada pengelompokan ini adalah Euclidean dan dynamic time warping (DTW). Penelitian ini membandingkan kedua jarak tersebut untuk mengelompokan emiten saham consumer non cyclical. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah pengelompokan menggunakan jarak Euclidean dan DTW lebih baik dipasangkan dengan algoritme Average linkage dibandingkan Ward linkage berdasarkan nilai Cophenetic terbesar. Oleh karena itu, proses pengelompokan dilanjutkan menggunakan Average linkage. Pengelompokan kedua jarak tersebut dievaluasi oleh koefisien Silhouette dan menghasilkan tiga kelompok dari masing masing metode. Nilai Silhouette pada DTW lebih besar dibandingkan Euclidean, dengan kata lain keragaman dalam kelompok yang dihasilkan oleh DTW lebih kecil dibandingkan Euclidean. Pengelompokan menggunakan DTW menghasilkan tiga kelompok dengan kelompok pertama beranggotakan satu emiten yaitu PT Gudang Garam Tbk dengan kode emiten GGRM. Kelompok ini memiliki rata rata harga saham yang lebih tinggi dibandingkan dengan dua kelompok lainnya. Kelompok kedua beranggotakan 12 emiten, harga saham pada kelompok ini berada pada kelas menengah. Kelompok ketiga merupakan kelompok dengan anggota terbanyak dengan 49 emiten, kelompok ini memiliki harga yang jauh lebih murah dibanding kelompok lainnya., The current pandemic condition makes non-cyclical consumer stocks an option as defensive stocks, because primary consumer goods will continue to be sought. Stock price movements are time series data. Cluster analysis of time series data requires different algorithms and clustering procedures compared to static data. The distances commonly used in this grouping are Euclidean and dynamic time warping (DTW). This study compares the two distances to classify issuers of non-cyclical consumer stocks. The results obtained from this study are that grouping using Euclidean distance and DTW is better paired with the Average linkage algorithm than Ward linkage based on the largest Cophenetic value. Therefore, the grouping process is continued using the Average linkage. The grouping of the two distances is evaluated by the Silhouette coefficient and produces three groups from each method. Silhouette value in DTW is greater than Euclidean, in other words, the diversity within the group produced by DTW is smaller than Euclidean. Grouping using DTW resulted in three groups with the first group consisting of one issuer, namely PT Gudang Garam Tbk with issuer code GGRM. This group has a higher average share price compared to the other two groups. The second group consists of 12 issuers, share prices in this group are in the middle class. The third group is the group with the most members with 49 issuers, this group has a much cheaper price than the other groups.
Keyword: cluster time series, dynamic time warping, Euclidean, Non-cyclical consumer sector stocks