KLASTERISASI UNDERWRITER (IPO 2024) BERDASARKAN RETURN PADA SAAT PENUTUPAN HARI PERTAMA LISTING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS - Naufal Daffa Shidiq; Arief Soma Darmawan; Risqiati Risqiati (Institut Teknologi Nasional Malang, 2026)
Initial Public Offering (IPO) merupakan aktivitas penting di pasar modal yang melibatkan peran underwriter dalam proses penjaminan dan penetapan harga saham perdana, di mana kinerjanya dapat dievaluasi melalui return saham pada penutupan hari pertama perdagangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasterisasi underwriter IPO tahun 2024 berdasarkan karakteristik kinerja return menggunakan algoritma K-Means. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif eksploratif dengan data sekunder IPO tahun 2024 yang diperoleh dari situs resmi e-IPO Indonesia dan aplikasi Stockbit. Variabel yang digunakan dalam proses klasterisasi meliputi rata-rata return IPO hari pertama dan standar deviasi return yang merepresentasikan tingkat keuntungan dan kestabilan kinerja underwriter. Sebelum dilakukan klasterisasi, data distandarisasi menggunakan metode Z-score, sedangkan jumlah klaster ditentukan dengan metode Elbow. Hasil penelitian menunjukkan bahwa underwriter IPO tahun 2024 dapat dikelompokkan ke dalam tiga klaster, yaitu underwriter dengan kinerja return tinggi dan stabil, underwriter dengan return cukup tinggi namun fluktuatif, serta underwriter dengan kinerja return rendah. Temuan ini menunjukkan bahwa kinerja underwriter IPO tahun 2024 tidak bersifat homogen dan memiliki karakteristik yang berbeda-beda, sehingga hasil klasterisasi dapat digunakan sebagai informasi pendukung dalam evaluasi kinerja underwriter di pasar modal.