model prediksi financial distress pada perusahaan manufaktur go

MODEL PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PADA
PERUSAHAAN MANUFAKTUR GO PUBLIC DI INDONESIA
Nama
NRP
Dosen Pembimbing
Dosen Ko-Pembimbing
: Umi Zhahratun Nisa
: 2511202701
: Prof. Ir. Budi Santosa, M.S., Ph.D.
: Stefanus Eko Wiratno, ST., MT.
ABSTRAK
Financial distress adalah kondisi perusahaan sedang mengalami kesulitan
keuangan dan salah satu proses sebelum perusahaan mengalami kebangkrutan.
Kasus set data tak imbang (imbalanced datasets) pada model prediksi financial
distress masih mendapat sedikit perhatian. Sebagian besar penelitian
menggunakan jumlah sampel yang sama antara perusahaaan yang mengalami
financial distress (kelas positif) dengan perusahaan yang tidak mengalami
financial distress (kelas negatif). Pada kenyataannya, tidak semua kasus memiliki
besar distribusi yang sama. Salah satu solusi dalam mengatasi masalah
ketidakseimbangan adalah dengan melakukan resampling. Penelitian ini berupaya
untuk membandingkan hasil akurasi prediksi financial distress pada perusahaan
manufaktur go public di Indonesia dengan menggunakan set data tak imbang dan
set data imbang. Keseimbangan data antar kedua kelas dilakukan melalui
duplikasi kelas positif secara acak (random oversampling). Teknik klasifikasi
yang digunakan adalah Support Vector Machine dan Linear Discriminant
Analysis. Hasil penelitian membuktikan bahwa akurasi prediksi dari kedua
classifier akan lebih optimal bila menggunakan set data yang memiliki jumlah
kelas positif dan negatif yang seimbang.
Kata kunci: Financial distress, Data Mining, Data Tak Imbang, Oversampling
v
(halaman ini sengaja dikosongkan)
vi