Saat melakukan investasi di pasar modal, investor memiliki tujuan untuk dapat menghasilkan return yang maksimal. Namun, investasi yang dilakukan oleh investor memiliki berbagai risiko. Risiko saat melakukan investasi dapat menghasilkan pengembalian yang tidak optimal jika investor tidak cukup berhati-hati untuk melihat risiko ini. Untuk mengurangi risiko ini, investor cenderung melakukan diversifikasi opsi sahamnya. Dengan menggunakan pengelompokan dalam pembelajaran mesin (machine learning) dan big data, terdapat sebuah metode yaitu, k-means clustering, untuk mengategorikan daftar saham serupa berdasarkan analisis fundamentalnya. Lima variabel analisis fundamental digunakan untuk mengklasifikasikan seratus data saham menggunakan k-means clustering. Pada akhirnya saham sejenis akan dikelompokkan dan memudahkan investor dalam melakukan investasi dengan diversifikasi.

---

Investors are challenged to make an investment in the stock market that can generate maximum returns. However, investments made by investors have a variety of risks involved. The risks involved in investing can generate nonoptimal return if investors were not careful enough to see this risk. To reduce this risk, investors tends to do diversification for their stocks option. Using clustering in machine learning and big data, we generated a method to categorize a list of similar stocks based on their fundamental analysis. Five fundamental analysis variables are used to classify one hundred stock data using k-means clustering. Eventually, similar stocks will be grouped and it will be easier for investor to do some investments with diversification.