Judul: Clustering Saham Pasca Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Probabilistic Distance Clustering Adjusted for Cluster Size
Abstrak: Pada tahun 2020, pandemi COVID-19 mengakibatkan penurunan drastis harga saham di pasar saham yang menyebabkan investor mengalami kerugian besar. Dalam menghadapi perubahan ini, investor membutuhkan strategi baru untuk mengurangi risiko dan meningkatkan return investasi. Clustering saham menggunakan metode Probabilistic Distance Clustering Adjusted for Cluster Size (PDQ) dapat menjadi suatu alat untuk menganalisis pasar saham yang merupakan langkah penting untuk mengurangi risiko dan meningkatkan return investasi. Dalam penelitian ini, digunakan data 300 saham yang diperdagangkan di bursa efek NASDAQ dan NYSE pada tahun 2023 dengan variabel nilai beta, return saham, dan Earning per Share (EPS). Berdasarkan hasil clustering, terdapat dua cluster yang terbentuk. Cluster pertama memiliki rata-rata return saham yang lebih tinggi dengan risiko yang lebih tinggi dibandingkan dengan saham pada cluster kedua. Kemudian, cluster kedua memiliki rata-rata nilai beta yang lebih rendah dengan EPS yang lebih tinggi dibandingkan dengan cluster pertama, yang menunjukkan bahwa saham pada cluster kedua lebih tidak sensitif terhadap perubahan pasar dan memiliki nilai valuasi perusahaan yang lebih tinggi.
Keyword: clustering

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: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: