PENERAPAN DATA MINING DALAM PENGELOMPOKAN SAHAM MELALUI RASIO KEUANGAN PADA SAHAM PAPAN UTAMA BURSA EFEK INDONESIA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING - Jumairi, Nopri; Jasmir, Jasmir; Purnama, Benni (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Investasi saham di Bursa Efek Indonesia kian menarik perhatian, terutama dari kalangan generasi muda. Akan tetapi, rendahnya pemahaman tentang keuangan mengakibatkan banyak investor sulit untuk memilih saham yang tepat, sehingga berisiko menderita kerugian. Salah satu metode untuk mendukung investor dalam proses pengambilan keputusan adalah dengan mengelompokkan saham sesuai dengan rasio keuangan. Studi ini menggunakan metode K-Means Clustering untuk mengelompokkan saham di Papan Utama Bursa Efek Indonesia berdasarkan rasio keuangan, yaitu Price Earning Ratio (PER), Earning Per Share (EPS), Book Value Per Share (BVPS), dan Price to Book Value (PBV). Temuan riset menunjukkan bahwa pendekatan ini mengelompokkan saham ke dalam tiga kategori risiko: Centroid 1 (risiko rendah) memiliki 12 saham, Centroid 2 (risiko sedang) terdiri dari 223 saham, dan Centroid 3 (risiko tinggi) mencakup 3 saham. Perbandingan dengan RapidMiner menampilkan variasi jumlah saham di setiap kategori, dengan hasil pengelompokan yang berbeda. Studi ini menemukan bahwa teknik K-Means Clustering dapat memfasilitasi investor dalam memahami profil risiko saham secara lebih mendalam, yang pada gilirannya mendukung keputusan investasi yang lebih bijaksana dan mengurangi kemungkinan kerugian.