Pengklusteran data saham perusahaan makanan dan minuman dengan beberapa metode Clustering

'UYUN, Shofwatul, Prof.Drs. Subanar, Ph.D

2006 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Clustering merupakan metode untuk mengelompokkan beberapa objek/data menjadi beberapa cluster yang merupakan salah satu hal penting pada pengenalan pola dan klasifikasi pola. Beberapa tahun terakhir ini, banyak metodologi telah berhasil dikembangkan untuk melakukan proses clustering pada pola-pola yang dikendaki. Fuzzy clustering dan hard clustering merupakan metode yang digunakan dalam proses clustering. Fuzzy C-means merupakan salah satu metode yang digunakan pada fuzzy clustering, sedangkan untuk metode hard clustering adalah K-means dan K-Medoid. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan ketiga metode tersebut (Fuzzy C-Means, K-Means dan K-Medoid) pada pengklusteran data saham perusahaan makanan dan minuman.. Pada hasil clustering untuk setiap metode akan dicari validitasnya untuk mengetahui jumlah cluster yang paling optimal. Metode yang digunakan untuk mencari validitas clustering adalah Dunn’s Index (DI). Analisis klaster dilakukan untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimiliki sehingga dapat dikelompokkan. Dalam bidang pemasaran kegiatan tersebut disebut dengan segmentasi (pengelompokan) nilai saham di pasar. Investor dapat memanfaatkan hasil clustering dalam pengambilan keputusan investasi yang tepat.

Clustering as a method of grouping objects into some cluster is very important in pattern recognition and pattern classification. Over the years, many methods have been developed for clustering patterns. Fuzzy clustering and hard clustering are method used to clustering process. Fuzzy C-means is one of many methods of clustering based on fuzzy approach, while K-Means and K-Medoid are methods clustering based on crisp approach. This study is aimed to application that methods (Fuzzy C-Means, K-Means dan K-Medoid) on stock data clustering of food and beverage company. The result clustering of methods to find optimal cluster. Dunn’s Index (DI) method used to find cluster validaty. Cluster analysis aims at identifying groups of similar objects and, therefore helps to discover distribution of patterns and interesting correlations in large data sets. In the marketing area, this activity known as segmentation (grouping) stock value in the market. Investor can using result clustering of food and beverage company of decision making investment exactly.

Kata Kunci : Teknologi Informasi,Sistem Informasi,Clustering,Data Saham, Clustering, Fuzzy C-Means, K-Means, K-Medoid, Cluster Validity, Dunn’s Index (DI).