Clustering Saham Pasca Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Probabilistic Distance Clustering Adjusted for Cluster Size

Abstract

Pada tahun 2020, pandemi COVID-19 mengakibatkan penurunan drastis harga saham di pasar saham yang menyebabkan investor mengalami kerugian besar. Dalam menghadapi perubahan ini, investor membutuhkan strategi baru untuk mengurangi risiko dan meningkatkan return investasi. Clustering saham menggunakan metode Probabilistic Distance Clustering Adjusted for Cluster Size (PDQ) dapat menjadi suatu alat untuk menganalisis pasar saham yang merupakan langkah penting untuk mengurangi risiko dan meningkatkan return investasi. Dalam penelitian ini, digunakan data 300 saham yang diperdagangkan di bursa efek NASDAQ dan NYSE pada tahun 2023 dengan variabel nilai beta, return saham, dan Earning per Share (EPS). Berdasarkan hasil clustering, terdapat dua cluster yang terbentuk. Cluster pertama memiliki rata-rata return saham yang lebih tinggi dengan risiko yang lebih tinggi dibandingkan dengan saham pada cluster kedua. Kemudian, cluster kedua memiliki rata-rata nilai beta yang lebih rendah dengan EPS yang lebih tinggi dibandingkan dengan cluster pertama, yang menunjukkan bahwa saham pada cluster kedua lebih tidak sensitif terhadap perubahan pasar dan memiliki nilai valuasi perusahaan yang lebih tinggi.