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

Judul: Pengelompokan Emiten Berdasarkan Fluktuasi Harga Saham Syariah Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering
Abstrak: Kebijakan pemerintah untuk memutus rantai penularan Covid-19 memberikan dampak pada sektor ekonomi di Indonesia. Banyak pekerja yang harus mencari sumber pendapatan lain karena kehilangan pekerjaannya di masa pandemi. Salah satu usaha yang dilakukannya yaitu berinvestasi saham. Indonesia sebagai negara dengan mayoritas penduduk muslim membuat pasar modal syariah khususnya saham syariah semakin diminati. Namun demikian, saham syariah yang memiliki tingkat pengembalian tinggi juga memiliki risiko yang tinggi. Salah satu faktor yang membuat risiko saham tinggi adalah harga saham yang bersifat fluktuatif dan stokastik. Oleh karena itu, perlu adanya sebuah analisis tentang penggerombolan emiten berdasarkan fluktuasi harga saham syariah. Berdasarkan karakteristik data harga saham syariah yang merupakan data deret waktu, algoritma penggerombolan yang akan diterapkan adalah agglomerative hierarchical clustering dengan metode jarak dynamic time warping. Parameter jarak terpilih adalah average linkage karena memiliki koefisien korelasi cophenetic tertinggi yaitu 0,643. Jumlah gerombol yang optimal berdasarkan kriteria koefisien silhouette dan rasio keragaman adalah lima gerombol. Setelah dilakukan uji chow breakpoint pada setiap emiten di setiap gerombol, terdapat tiga emiten di gerombol satu, tiga emiten di gerombol dua, satu emiten di gerombol tiga, dan satu emiten di gerombol lima yang tidak signifikan terjadi perubahan struktural pada periode sebelum dan sesudah munculnya pandemi Covid-19., The government policies to break the chain of Covid-19 transmission have an impact on the economic sector in Indonesia. Many workers lost their job and have to find other ways to survive. One of them is by investing in stocks. Indonesia, as a country with a predominantly Islamic population, the sharia capital market, especially sharia stocks is high in demand. However, sharia stocks that have a high return rate also have high risks. One of the factors that make stock risk is high is due to the stock price that is volatile and stochastic. Therefore, it is necessary to cluster the stock issuers based on price pattern. Based on the characteristics of sharia stock price which is time series data, the clustering algorithm that were applied is agglomerative hierarchical clustering with dynamic time warping distance. The distance parameter that were chosen is the average linkage because it has the highest cophenetic correlation coefficient, 0.643. The optimal number of clusters based on the criteria of the silhouette coefficient and diversity ratio is five clusters. According to the chow breakpoint test there were three issuers in cluster one, three issuers in cluster two, one issuer in cluster three, and one issuer in cluster five with no significant structural changes the period before and after the emergence of Covid-19. The test was performed independently on each issuer in all cluster.
Keyword: chow breakpoint test, dynamic time warping, sharia stock, time series clustering

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: