Analisis Clustering Perusahaan Sub Sektor Perbankan berdasarkan Rasio Keuangan CAMELS Tahun 2014 menggunakan Metode Fuzzy C-Means dan Fuzzy Gustafson Kessel

Nur Afifah Amalia, Dwiatmono Agus Widodo, Pratnya Paramitha Oktaviana
Submission Date: 2016-07-18 14:21:40
Accepted Date: 2016-12-19 15:31:47

Abstract


Sub sektor perbankan merupakan salah satu sub sektor keuangan yang memiliki kontribusi cukup tinggi dalam hal penginvestasian saham. Kondisi saham yang tidak menentu setiap tahunnya, membuat para investor kesulitan untuk memilih saham mana yang akan dipilih. Hal ini menyebabkan setiap bank harus mampu memperlihatkan suatu kinerja yang baik dan maksimal dimata para investor saham. Kondisi prospektif tidaknya suatu saham dapat di-lakukan dengan melihat hasil laporan keuangan dari setiap perusahaan dan menganalisisnya lebih lanjut melalui rasio keuangan CAMELS. Setelah didapatkan data rasio keuangan, seorang investor sebaiknya melakukan pengelompokkan perusahaan berdasarkan rasio keuangan tersebut agar inves-tasi yang dilakukan memberikan keuntungan yang maksimal. Selama ini, metode pengelompokkan yang sering digunakan berupa metode hirarki. Oleh karena itu, peneliti tertarik untuk mengelompokkan rasio keuangan menggunakan metode non hirarki yaitu Fuzzy C-Means dan Fuzzy Gustafson Kessel. Pada penelitian ini diperoleh kondisi optimum untuk kedua metode berdasarkan nilai Index XB sebanyak 2 cluster dengan metode terbaik adalah metode Fuzzy Gustafson Kessel berdasarkan nilai icdrate terkecil yaitu sebesar 0,7232. Hasil karakteristik berupa statistika deskriptif menghasilkan bahwa ada perbedaan nilai median di setiap cluster pada masing-masing rasio keuangan dengan rata-rata nilai median tertinggi terjadi pada hasil pengelompokkan di cluster ke 2 dan ukuran penyebaran data terbesar terjadi pada cluster ke 1. Berdasarkan jumlah cluster optimum dan metode terbaik, maka hasil pengujian MANOVA menghasilkan bahwa tidak ada perbedaan karakteristik antar cluster terhadap respon.

Keywords


Fuzzy C-Means; Fuzzy Gustafson Kessel; Rasio Keuangan CAMELS; Sub Sektor Perbankan

References


Setianto, B. (2015). Kombinasi Fundamental dan Technical Analysis. Buletin Saham-Saham Undervalue.

Bezdek, J. C. (1981). Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. New York: Plenum Press.

Al-Dubaee, S., & Ahmad, N. (2010). Search Result Clustering Using Fuzzy C-Mean and Gustafson Kessel Algorithms : A Comparative Study. IEEE COmputer Society, 1-5.

Johnson, R., & Wichern, D. (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis (5th ed.). New Jersey: Prentice Hall International Inc.

Kusumadewi, S., & Hari, P. (2004). Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Hartati, S., & Hamzah, A. (2005). Kajian Eksperimen Kinerja Fuzzy Clustering C Mean, Gusta-Kessel, Gath-Geva dan C regresi. Jurnal Teknologi Informasi dan Bisnis, VI, 1-14.

Gustafson, D., & Kessel, W. (1979). Fuzzy CLustering with A FUzzy Covariance Matrix. Proc IEEE CDC, 761-766.

Xie, X., & Beni, G. (1991). A validity measure for Fuzzy clustering. IEEE Trans.

Mingoti, S., & Lima, J. (2006). Comparing SOM Neural Network with Fuzzy C-Means. European Journal of Operational Research, 1742-1759.

Rencher, A. (1998). Multivariate Statistical Inference and Application. Brigham: Wiley-Interscience Publication.


Full Text: PDF

CC Licencing


Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penjaminan Mutu, Pengelolaan dan Perlindungan Kekayaan Intelektual (LPMP2KI) ITS
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.