Implementasi Fuzzy C-Means Untuk Clustering Data Harga Saham Harian Pada PT. Astra International TBK - Ridha Nafila Turrahma; Adde Nanda Caesario Putra; Muhammad Daffa Alfajri; Rizki Gusmanto; Widhia KZ Oktoeberza (Rekursif: Jurnal Informatika, 2023)
Pada metode cluster non-hirarki terdapat beberapa algoritma clustering data, salah satunya adalah metode Fuzzy C-Means (FCM). Pada proses pengelompokkan (clustering), dalam metode Fuzzy C-Means (FCM) satu data bisa menjadi dua cluster atau lebih. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengclusterkan data saham harian PT. Astra, Tbk dengan metode Fuzzy C-Means (FCM) secara teoritis serta mengetahui aplikasinya. Langkah awal dalam penelitian ini adalah mengetahui metode FCM secara teoritis kemudian mengaplikasikannya pada data saham harian PT. Astra, Tbk. Dan pada akhir penelitian ini diperoleh kesimpulan bahwa Fuzzy C-Means (FCM) merupakan metode clustering data yang digolongkan sebagai metode pengklasifikasian yang bersifat unsupervised (tanpa arahan). Pengalokasian ulang data ke dalam masing-masing cluster, Untuk penerapannya, peneliti berupaya mengelompokkan harga saham harian berdasarkan harga sebelum (open) dan harga tertinggi (high) dengan metode FCM. Hasil penelitian diperoleh menghasilkan 3 cluster yaitu ‘cluster rendah’ dengan anggota pada bulan Januari - Maret rata-rata harian harga saham open Rp. 3835 dan high Rp. 3933, ‘cluster sedang’, anggota pada bulan Maret - Mei dengan rata-rata harian harga saham open Rp. 4988 dan high Rp. 5061, dan ‘cluster tinggi’ pada bulan Mei - Desember dengan anggota rata-rata harian harga saham open Rp. 6561 dan high Rp. 6648. Namun, terdapat 7 data yang tidak berkelompok sesuai dengan range bulan yang dianalisis. Penelitian ini diharapkan mampu menjadi bahan pertimbangan para investor untuk membeli saham di pasar modal. Kata Kunci: Clustering Data, Metode Fuzzy C-Means, Harga Saham