Indonesia Conference Directory

Dalam riset ini, kami menggunakan metode algoritma propagasi label (LPA) dalam menganalisa grup-grup di pasar saham. Pada studi sebelumnya Random Matrix Theory (RMT) telah terbukti berhasil memisahkan data dengan noise pada matriks korelasi dari pasar saham, tetapi hasil saat mengidentifikasi grup-grup pada pasar saham masih ambigu (belum jelas) ketika hanya menganalisa dari eigenvektor saja, karena pada analisa eigenvektor hanya melihat beberapa komponen yang memiliki kontribusi terbesar. Pada riset ini akan dilakukan filtering (memisahkan data korelasi matriks dengan marketwide effect dan noise) menggunakan RMT, lalu matriks tersebut digunakan sebagai matriks adjacency yang akan menghasilkan simpul dan sisi pada jaringan pasar saham, dengan metode LPA akan teridentifikasi grup-grup dalam pasar saham. Data yang digunakan pada riset ini yaitu data harga saham S&P 500 dari 1 Januari 2007 sampai 28 Oktober 2016.