Judul: Winsorization Approach for Handling Outlier Problems in Clustering Non-Cyclical Consumer Sector Stocks Using K-Means and K-Medoids Methods
Abstrak: Non-cyclical consumer sector stocks are often chosen by investors because the products in this sector are essential products that are always in demand by society. Therefore, the demand tends to be stable and defensive or less affected by economic shocks. However, it does not guarantee that every stock in this sector will perform well, so it is necessary to group stocks based on their fundamental indicators in the form of financial ratios. This research aims to identify the best method by considering outliers and determining the clusters with the best fundamental performance as a recommendation for investors to make the right investment decisions. The data used in this study is secondary data with observations in the form of 50 non-cyclical consumer sector stocks. The variables used are Earning per Share, Return on Equity, Return on Assets, Debt to Equity Ratio, Price to Earnings Ratio, and Price to Book Value. The clustering results indicated that K-Medoids is the best clustering method, both on the data before and after handling extreme outliers with the winsorization approach. However, the optimum number of clusters produced is different, with 3 and 6 clusters. Considering the influence of extreme outliers and to get a more informative clustering result, the clustering result after the winsorization approach was chosen, resulting in 6 clusters. Cluster 1, which consists of AALI, GGRM, INDF, and SGRO can be recommended because it has excellent fundamental performance, especially in terms of Earning per Share in 2022., Saham pada sektor consumer non-cyclical sering dipilih oleh investor karena produk di sektor ini merupakan produk kebutuhan pokok yang selalu dibutuhkan oleh masyarakat. Oleh karena itu, permintaannya cenderung stabil dan defensif atau tidak terlalu dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi. Namun, hal tersebut tidak menjamin bahwa setiap saham pada sektor ini memiliki kinerja yang baik sehingga perlu dilakukan penggerombolan saham berdasarkan indikator fundamentalnya yang berupa rasio keuangan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi metode terbaik dengan mempertimbangkan pencilan dan menentukan gerombol dengan performa fundamental terbaik sebagai rekomendasi bagi investor untuk pengambilan keputusan investasi yang tepat. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder dengan amatan berupa 50 saham sektor consumer non-cylical. Peubah yang digunakan ialah Earning per Share, Return on Equity, Return on Assets, Debt to Equity Ratio, Price to Earnings Ratio, dan Price to Book Value. Hasil penggerombolan menunjukkan bahwa metode K-Medoids merupakan metode terbaik, baik pada data sebelum maupun sesudah penanganan pencilan dengan pendekatan winsorization. Meskipun demikian, jumlah gerombol optimum yang dihasilkan berbeda, yaitu 3 dan 6 gerombol. Dengan mempertimbangkan pengaruh pencilan ekstrem serta untuk mendapatkan hasil penggerombolan yang lebih informatif, dipilihlah hasil penggerombolan setelah penerapan pendekatan winsorization yang menghasilkan 6 gerombol. Gerombol 1 yang terdiri atas saham AALI, GGRM, INDF, dan SGRO diduga dapat direkomendasikan karena memiliki performa fundamental yang sangat baik, terutama dari sisi Earning per Share pada tahun 2022.
Keyword: fundamental, K-Medoids, pencilan, saham, winsorization, fundamentals, stocks, outliers

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: 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: