Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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.

"

"Hepatitis merupakan penyakit peradangan pada hati yang dapat disebabkan oleh virus hepatitis. Di antara lima jenis hepatitis, hepatitis B dan hepatitis C merupakan jenis hepatitis yang dapat berkembang menjadi kanker hati. Kanker hati merupakan jenis kanker nomor tujuh tertinggi di dunia dan nomor tiga yang menyebabkan kematian karena kanker. Seseorang yang memiliki gejala penyakit hepatitis dapat melakukan serangkaian uji laboratorium untuk melihat kondisi kesehatannya. Hasil laboratorium hepatitis dapat kita manfaatkan untuk membentuk suatu program yang dapat mengklasifikasi hepatitis B dan hepatitis C. K-Means Clustering merupakan salah satu metode clustering yang dapat dimanfaatkan untuk mengklasifikasi hepatitis B dan hepatitis C. K-Means Clustering cukup mudah untuk diimplementasikan dan waktu yang digunakan untuk mengolah data juga cukup sedikit sehingga, metode ini cukup baik untuk mengklasifikasi data hepatitis B dan hepatitis C. Sementara, Spherical K-Means merupakan metode lanjutan dari K-Means Clustering. Hasil klasifikasi dari dua buah metode akan digunakan untuk melihat akurasi dari kedua buah metode dan membandingkan kedua metode tersebut.

---

Hepatitis is an inflammatory disease of the liver caused by hepatitis virus. Among the five types of hepatitis virus, hepatitis B and hepatitis C is the types of hepatitis that can develop into liver cancer. Liver cancer is number seventh in the world for the highest cancer case and number third of the highest death because of cancer. Someone who has symptoms of hepatitis can carry out a series of laboratory tests to see his health condition. This laboratory results can be used to form a program to classify hepatitis B and hepatitis C data. K-Means Clustering is a clustering method which can be used to classify hepatitis B and hepatitis C data. K-Means Clustering was rather easy to use and less time was needed to running the program of K-Means Clustering, with the result that, K-Means Clustering method was good enough to classify hepatitis B and hepatitis C data. While, Spherical K-Means is an advanced method of K-Means Clustering. Classification results from this two methods will be used to see the accuracy of the data and compare the two methods."