ANALISIS PENGELOMPOKKAN PERUSAHAAN BERDASARKAN VOLUME, NILAI DAN FREKUENSI SAHAM MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING - Pingkan Kezia Aprilia Umboh; Audy Aldrin Kenap; Quido. C. Kainde (IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika, 2025)
Algoritma K-Means Clustering diterapkan untuk mendistribusikan perusahaan ke dalam tiga klaster: Tinggi, Menengah, dan Rendah. Data historis transaksi saham satu tahun (April 2024–April 2025) diperoleh dari Bursa Efek Indonesia. Proses preprocessing yang ketat mencakup eliminasi 198 outlier untuk mencegah distorsi centroid. Hasil klasterisasi menunjukkan pola dominan: mayoritas signifikan perusahaan berada pada kategori transaksi Rendah di ketiga variabel (543 untuk Volume, 622 untuk Nilai, dan 555 untuk Frekuensi). Temuan ini secara kuat menegaskan adanya konsentrasi likuiditas pasar yang sangat tinggi, yang terkonsentrasi pada segelintir kecil emiten utama (blue chip). Pengelompokan kuantitatif ini menawarkan kerangka kerja yang relevan bagi investor untuk menyelaraskan keputusan investasi dengan profil risiko yang sesuai.