SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri
Vol 11, No 1 (2013): Desember 2013

PREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Lestari Handayani (Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri (UIN) Sultan Syarif Kasim Riau)
Fitriandini Fitriandini (Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri (UIN) Sultan Syarif Kasim Riau)



Article Info

Publish Date
04 Nov 2014

Abstract

Kebangkrutan perusahaan yang diakibatkan oleh kesulitan keuangan dapat dianalisa dari laporan keuangan. Laporan keuangan perusahaan masa lampau dapat memprediksi kondisi keuangan di masa yang akan datang dengan menggunakan teknik analisa laporan keuangan. Caranya dengan menghitung rasio keuangan yang diperkenalkan oleh Altman. Penelitian ini menggunakan lima variabel rasio keuangan Altman untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan dengan menggunakan teknik data mining yaitu metode SVM. Metode yang diperkenalkan oleh Vapnik ini menemukan optimal hyperplane yang memisahkan kondisi perusahaan menjadi dua kelas yaitu bangkrut dan tidak bangkrut. Dengan menggunakan fungsi SMO WEKA, fungsi atau model yang ditemukan dari proses data latih digunakan untuk memprediksi 10 perusahaan yang belum memiliki atribut class output. Data sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 50 perusahaan yang terdaftar di BEI dalam periode 2007-2010. Hasil pengujian 10-cross validation dengan menggunakan fungsi kernel RBF didapat parameter terbaik C=1 dan Gamma=4, tingkat akurasi klasifikasi tertinggi mencapai 90.78%. 10 perusahaan yang diprediksi dengan metode SVM menghasilkan 9 perusahaan diklasifikasikan dengan benar dan sisanya diklasifikasikan salah.       

Copyrights © 2013






Journal Info

Abbrev

sitekin

Publisher

Subject

Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Other

Description

Sesuai dengan standard ISO 45001 bahwa karyawan harus berpartisipasi dalam melakukan pencegahan kecelakaan. Untuk itu perusahaan telah menetapkan Program Hazob (Hazard Observation) untuk mengidentifikasi bahaya dan melakukan tindakan koreksinya. Penerapan Program Hazob masih dengan metode ...