Judul: Identification of Prospective Subindustries Leading up to the 2024 Simultaneous Elections using K-Medoids Clustering
Abstrak: Angka indeks harga saham gabungan pada Bursa Efek Indonesia mengalami peningkatan di setiap tahun pemilihan umum (pemilu) sejak Pemilu 1998. Itu artinya beberapa subindustri mendapatkan dampak positif dari momentum pemilu. Namun menganalisis setiap subindustri yang ada tentunya kurang efisien. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi subindustri yang berpotensi menguntungkan (prospektif) menjelang Pemilu Serentak 2024 berdasarkan hasil K-Medoids clustering pada data menjelang Pemilu Serentak 2019. Variabel penelitian mencakup long-term price rate of change yang menggambarkan trend serta volatilitas yang menggambarkan fluktuasi. Variabel tersebut merupakan hasil transformasi data harga saham historis dua tahun menjelang Pemilu Serentak 2019 setiap emiten dengan periode mingguan. Penelitian ini menggunakan KMedoids clustering dengan jarak Euclidean karena adanya outlier dan banyaknya klaster sudah ditentukan, yaitu empat klaster (positif tinggi, positif rendah, negatif tinggi, dan negatif rendah). Positif negatif menggambarkan trend, sedangkan tinggi rendah menggambarkan fluktuasi. Fluktuasi yang tinggi menandakan risiko yang tinggi. Subindustri prospektif menjelang Pemilu Serentak 2024 dengan risiko rendah adalah subindustri produsen furnitur rumah tangga, barang kimia dasar, material konstruksi, wadah dan kemasan, ban, ritel barang rumah tangga, asuransi jiwa, pembiayaan konsumen, serta subindustri perusahaan holding keuangan. Sementara itu, subindustri prospektif berisiko tinggi menjelang Pemilu Serentak 2024 adalah subindustri aluminium, kertas, dan tekstil., Indonesia Stock Exchange (IDX) Composite has grown in each general election year since 1998. This indicates that certain subindustries have benefited positively from the election year momentum. However, analyzing each subindustry was less efficient. This study aimed to identify prospective subindustries leading up to the 2024 Simultaneous Election based on the results of K-Medoids clustering on data from the lead-up to the 2019 Simultaneous Election. Research variables covered long-term price rate of change (indicating trends) and volatility (depicting fluctuations). These were derived from transforming historical stock price data for each issuer on a weekly basis in the two years before the 2019 Simultaneous Election. Four clusters emerged: high positive, low positive, high negative, and low negative. Positivity/negativity signify trends and high/low represent fluctuations. High fluctuations indicating higher risks. Prospective subindustries for the 2024 Simultaneous Election with low risk include household furniture manufacturers, basic chemical producers, construction materials, packaging, tires, household goods retail, life insurance, consumer finance, and financial holding companies. On the other hand, sub-industries with high risks for the 2024 Simultaneous Election include aluminum, paper, and textiles.
Keyword: clustering of issuers, long-term price rate of change, simultaneous general elections, volatility

Judul: Peramalan Level Gerombol pada Data Deret Waktu Harga Saham Perbankan Indonesia dengan Metode Gated Recurrent Unit
Abstrak: Banyaknya emiten saham subsektor perbankan yang terdaftar di BEI menawarkan berbagai pilihan investasi sehingga dapat diterapkan metode penggerombolan untuk membantu menyederhanakan informasi. Namun, fluktuasi harganya yang tinggi memperbesar risiko adanya outlier sehingga perlu metode penggerombolan yang robust. Selain itu, dalam mengantisipasi perubahan harga di masa depan dapat diterapkan metode peramalan yang mampu menangkap pola kompleks harga saham dan ketergantungan jangka panjang. Penelitian ini menerapkan metode penggerombolan k-medoid dengan ukuran jarak DTW dan metode peramalan GRU. Sebanyak 41 emiten subsektor perbankan digerombolkan dengan metode k-medoid yang menghasilkan 5 gerombol optimum (koefisien silhouette = 0,524). Setiap gerombol memiliki kemiripan dalam pola pergerakan harga saham dan karakteristik emiten di dalamnya. Pemodelan GRU dilakukan pada setiap prototype gerombol dengan hypeparameter tuning menggunakan metode grid search dan skema k-fold time series cross-validation untuk menghasilkan model terbaik dari serangkaian kombinasi hyperparameter yang diberikan. Evaluasi pada data uji setiap prototype menunjukkan nilai yang lebih baik daripada data latih dengan nilai MAPE dan RMSE relatif < 5%. Hasil peramalan selama delapan minggu menunjukkan hanya prototype gerombol pertama, kedua, dan ketiga yang memiliki pola peningkatan harga saham, sementara prototype gerombol keempat dan kelima menunjukkan penurunan harga yang diakibatkan tantangan atau rendahnya ekspektasi jangka pendek terhadap emiten-emiten gerombol tersebut., The many banking issuers listed on the IDX provided diverse investment options, necessitating a clustering method to simplify information. However, high share price fluctuations increased the risk of outliers, so a robust clustering method was needed. Additionally, forecasting methods that could capture complex stock price patterns and long-term dependencies were applied to anticipate future price changes. This research applied the k-medoid clustering with the DTW distance and the GRU forecasting. Forty-one issuers in the banking subsector were clustered using the k-medoid method, which produced 5 optimal clusters (silhouette coefficient = 0,524). Each cluster had similarities in the stock price movement pattern and the characteristics of the issuers in it. GRU modeling was carried out on each cluster prototype with hyperparameter tuning using the grid search and k-fold time series cross-validation to produce the best model from a given series of hyperparameter combinations. Evaluation of the test data for each prototype showed better values than the training data with MAPE and relative RMSE values < 5%. Eight-week forecasts showed that the first, second, and third cluster prototypes had increasing stock prices, while the fourth and fifth clusters showed declines due to challenges or low short-term expectations for issuers.
Keyword: bank stock prices, dynamic time warping, gated recurrent unit, k-medoid, swarm level forecasting

Judul: Karakteristik Anatomi Skelet Kepala Buaya senyulong (Tomistoma schlegelii).
Abstrak: Buaya sepit atau senyulong (Tomistoma schlegelii) merupakan jenis buaya asli Indonesia yang berhabitat di sungai-sungai Sumatera, Kalimantan, dan juga pedalaman Sulawesi. Salah satu ciri khas buaya senyulong adalah bentuk moncong yang runcing dan sempit, namun hingga saat ini informasi mengenai struktur skelet kepala buaya senyulong sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik anatomi skelet kepala buaya senyulong yang dikatikan dengan fungsi dan perilakunya. Penelitian dilakukan secara eksploratif dengan melakukan pengamatan, pencatatan, dan pengambilan gambar dari skelet kepala buaya senyulong. Skelet kepala berukuran panjang 70 cm, lebar 29 cm, dan tingggi 17 cm dengan permukaan kasar pada os nasale, os frontale, os maxilla, os mandibula, os lacrimale, os jugale. Jumlah gigi pada buaya ini sebanyak 78 buah, terdiri dari 4 buah gigi premaxila, 16 buah gigi maxila, dan 19 buah gigi mandibula. Pada regio orbitalis ditemukan dua pasang fenestrae temporales yang berkembang baik. Fenestra supratemporale merupakan lubang oval yang membentang di sepanjang os parietale. Fenestra infratemporale berbentuk segitiga dan dibatasi oleh os squamosum, os postorbitale, os jugulare, dan os quadratum. Os mandibula hewan ini mempunyai symphysis mandibularis yang panjang yaitu garis yang melintang di corpus mandibulae. Secara fungsional ukuran symphysis mandibularis berkaitan dengan adaptasi hewan terhadap diet makan.
Keyword: kepala, moncong, Tomistoma schlegelii