…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: EKSPLORASI KARAKTERISTIK SUB-SEKTOR PERBANKAN BURSA EFEK INDONESIA BERDASARKAN PROFITABILITAS, RISIKO KREDIT, DAN VALUASI SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

EKSPLORASI KARAKTERISTIK SUB-SEKTOR PERBANKAN BURSA EFEK INDONESIA BERDASARKAN PROFITABILITAS, RISIKO KREDIT, DAN VALUASI SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
type: Thesis
type: Article
abstract: Penelitian ini mengeksplorasi karakteristik sub-sektor perbankan Indonesia yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) berdasarkan indikator profitabilitas, risiko kredit, dan valuasi saham menggunakan algoritma K-Means Clustering. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari laporan keuangan tahunan 43 perusahaan perbankan periode 2021–2023. Analisis bertujuan untuk mengelompokkan bank ke dalam klaster dengan profil keuangan yang serupa, mengidentifikasi ciri khas masing-masing klaster, serta mengamati potensi pola perilaku bank digital. Hasil penelitian menunjukkan tiga klaster utama: (1) Konvensional Stabil, didominasi bank konvensional besar dengan posisi pasar kuat; (2) Pertumbuhan Agresif, terdiri dari bank dengan penyaluran kredit yang agresif, profitabilitas tinggi, dan risiko kredit yang cukup terkendalit; serta (3) Berisiko Tinggi, yang mayoritas berisi bank skala kecil dan berkinerja kurang baik. Penelitian juga menemukan bahwa beberapa bank digital menunjukkan pergerakan dinamis antar klaster, mencerminkan penyesuaian strategi bisnis dan adaptasi pasar yang cepat. Temuan ini memberikan wawasan bagi investor untuk memahami segmentasi sektor perbankan, tingkat risiko, dan potensi imbal hasil. Selain itu, penelitian ini berkontribusi pada literatur akademik dengan menunjukkan penerapan unsupervised machine learning dalam analisis sektor keuangan serta mendukung pengambilan keputusan investasi berbasis data. This study explores the characteristics of the Indonesian banking sub-sector listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) based on profitability, credit risk, and stock valuation indicators using the K-Means Clustering algorithm. The research utilizes secondary data obtained from the annual financial statements of 43 banking companies for the 2021–2023 period. The analysis aims to classify banks into clusters with similar financial profiles, identify the distinctive characteristics of each cluster, and examine potential behavioral patterns among digita…
date: 2025-08-20
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: EKSPLORASI KARAKTERISTIK SUB-SEKTOR PERBANKAN BURSA EFEK INDONESIA BERDASARKAN PROFITABILITAS, RISIKO KREDIT, DAN VALUASI SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (Text)
subject: HF5601 Accounting
subject: HG Finance
subject: L Education (General)

EKSPLORASI KARAKTERISTIK SUB-SEKTOR PERBANKAN BURSA EFEK INDONESIA BERDASARKAN PROFITABILITAS, RISIKO KREDIT, DAN VALUASI SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (Text)
type: Document
has file: S_PEA_2103526_Title.pdf
has part: S_PEA_2103526_Title.pdf

EKSPLORASI KARAKTERISTIK SUB-SEKTOR PERBANKAN BURSA EFEK INDONESIA BERDASARKAN PROFITABILITAS, RISIKO KREDIT, DAN VALUASI SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (Text)
type: Document
has file: S_PEA_2103526_Chapter 1.pdf
has part: S_PEA_2103526_Chapter 1.pdf

EKSPLORASI KARAKTERISTIK SUB-SEKTOR PERBANKAN BURSA EFEK INDONESIA BERDASARKAN PROFITABILITAS, RISIKO KREDIT, DAN VALUASI SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (Text)
type: Document

EKSPLORASI KARAKTERISTIK SUB-SEKTOR PERBANKAN BURSA EFEK INDONESIA BERDASARKAN PROFITABILITAS, RISIKO KREDIT, DAN VALUASI SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (Text)
type: Document
has file: S_PEA_2103526_Chapter 3.pdf
has part: S_PEA_2103526_Chapter 3.pdf

EKSPLORASI KARAKTERISTIK SUB-SEKTOR PERBANKAN BURSA EFEK INDONESIA BERDASARKAN PROFITABILITAS, RISIKO KREDIT, DAN VALUASI SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (Text)
type: Document

EKSPLORASI KARAKTERISTIK SUB-SEKTOR PERBANKAN BURSA EFEK INDONESIA BERDASARKAN PROFITABILITAS, RISIKO KREDIT, DAN VALUASI SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (Text)
type: Document
has file: S_PEA_2103526_Chapter 5.pdf
has part: S_PEA_2103526_Chapter 5.pdf

EKSPLORASI KARAKTERISTIK SUB-SEKTOR PERBANKAN BURSA EFEK INDONESIA BERDASARKAN PROFITABILITAS, RISIKO KREDIT, DAN VALUASI SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (Text)
type: Document

Universitas Pendidikan Indonesia
type: Organization

KODEPRODI62201#Akuntansi_S1, Universitas Pendidikan Indonesia
type: Organization

- Rahmayanti Cahyaningtyas
type: Person
given name: -
family name: Rahmayanti Cahyaningtyas

- Alfira Sofia
type: Person
given name: -
family name: Alfira Sofia

- Budi Supriatono Purnomo
type: Person
given name: -
family name: Budi Supriatono Purnomo

HTML Summary of #143264 EKSPLORASI KARAKTERISTIK SUB-SEKTOR PERBANKAN BURSA EFEK INDONESIA BERDASARKAN PROFITABILITAS, RISIKO KREDIT, DAN VALUASI SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
format: text/html
primary topic: EKSPLORASI KARAKTERISTIK SUB-SEKTOR PERBANKAN BURSA EFEK INDONESIA BERDASARKAN PROFITABILITAS, RISIKO KREDIT, DAN VALUASI SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

HF5601 Accounting
type: Concept

HG Finance
type: Concept

L Education (General)
type: Concept