IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI PERUSAHAAN SAHAM BERDASARKAN KINERJA KEUANGAN - Zacky Oktaviansyah (JURNAL AKUNTANSI DAN SISTEM INFORMASI, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means untuk mengelompokkan perusahaan saham berdasarkan kinerja keuangan, sehingga memberikan gambaran yang lebih jelas tentang tingkat profitabilitas dan risiko masing-masing perusahaan. Variabel yang digunakan meliputi Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Debt to Equity Ratio (DER), dan Price Earnings Ratio (PER).Data saham yang diunggah oleh pengguna diproses melalui proses normalisasi dan dihitung menggunakan metode K-Means untuk menghasilkan tiga klaster utama. Hasil menunjukkan bahwa perusahaan dapat dikelompokkan ke dalam kategori kinerja rendah, menengah, dan tinggi sesuai dengan karakteristik nilai keuangannya. Aplikasi berbasis web yang dibangun menggunakan Streamlit mampu menampilkan hasil pengelompokan dalam bentuk tabel, grafik, dan interpretasi otomatis untuk membantu pengguna memahami makna setiap klaster. Dengan demikian, studi ini berhasil memberikan solusi analitis yang dapat digunakan sebagai pendukung keputusan dalam menilai kinerja saham berdasarkan data keuangan.