PERFORMANSI PERUSAHAAN FINANSIAL DISTRESS DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

- Pristiyani(1*), Moh. Yamin Darsyah(2), Indah Manfaati Nur(3)


(1) 
(2) 
(3) 
(*) Corresponding Author

Abstract


Pasar modal merupakan bagian dari industry keuangan yang mempunyai peranan penting untuk pengembangan pangsa pasar industry keuangan. Investor membutuhkan informasi yang akurat mengenai performansi sebuah perusahaan yang dilihat dari laporan keuangan yang diterbitkan oleh perusahaan . Laporan keuangan dapat menggambarkan kondisi keuangan perusahaan sebelum mengalami kebangkrutan,hal ini sering disebut dengan kondisi finansial distress. Penelitian ini dilakukan unttuk mengklasifikasikan perusahaan finansial distress pada sektor manufaktur di Bursa Efek Indonesia (BEI) menggunakan dua metode, yaitu discriminant analisys (DA) dan support vector machine (SVM) dengan fungsi kernel radial basic function (RBF). Pengklasifikasian menggunakan DA dengan variabel predikor original maupun distandarkan menghasilkan nilai akurasi sebesar 63,07%. Pengklasifikasian menggunakan SVM untuk data original menghasilkan nilai akurasi sebesar 97,44%. Pengklasifikasian menggunakan SVM untuk data terstandarisasi menghasilkan nilai akurasi sebesar 100%. Rasio keuangan yang berpengaruh terhadap pengklasifikasian perusahaan finansial distress adalah rasio keuanganTotal Asset Turnover (TAT), Earning Per Share (EPS), Net Profit Margin (NPM) dan Inventory Turnover.

Kata kunci : Discriminan Analysis, Finansial distress, SVM, Rasio Keuangan


Full Text:

PDF

Article Metrics

Abstract view : 377 times
PDF - 182 times

DOI: https://doi.org/10.26714/jsunimus.4.1.2016.%25p

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2016 Jurnal Statistika

Editorial Office:
Department of Statistics
Faculty Of Mathematics And Natural Sciences
 
Universitas Muhammadiyah Semarang

Jl. Kedungmundu No. 18 Semarang Indonesia



Published by: 
Department of Statistics Universitas Muhammadiyah Semarang

View My Stats

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License