STUDI EMPIRIS MODEL PREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN DENGAN METODA JARINGAN SYARAF TIRUAN

WINDY GAMBETTA, IR, Prof. Dr. Drs. Abdul Halim, MBA.

2016 | Tesis | S2 Manajemen

Prediksi kondisi keuangan perusahaan sangat diperlukan bagi berbagai pihak untuk melihat bagaimana keadaan perusahaan di masa depan. Selama ini metoda utama yang dipergunakan adalah metoda Altman (Z-Score) yang dikembangkan berdasarkan pada data industri di Amerika Serikat puluhan tahun yang lalu. Meski demikian, metoda prediksi tersebut masih dipergunakan di Indonesia karena terbatasnya model kebangkutan yang didasarkan pada data industri di Indonesia. Akibatnya ketepatan prediksipun menjadi terbatas. Pada tesis ini dikembangkan suatu model prediksi kebangkrutan dengan menggunakan metoda jaringan syaraf tiruan. Pengembangan model menggunakan data sekunder yang berasal dari Indonesian Capital Market Directory (ICMD) untuk tahun 2003 sampai 2005. Algoritma pembelajaran yang dipergunakan adalah algoritma backpropagation dan sistem dikembangkan untuk memprediksi keadaan keuangan perusahaan untuk satu atau dua tahun ke depan. Meski penelitian membuktikan bahwa model prediksi kebangkutan perusahaan dapat dikembangkan dengan menggunakan metoda jaringan syaraf tiruan namun hasil yang diperoleh masih membutuhkan perbaikan agar ketepatannya selalu lebih baik dari metoda Altman secara signifikan. Hal ini disebabkan karena ketimpangan data yang dipergunakan. Jumlah data perusahaan yang bangkrut jauh lebih sedikit dibandingkan data perusahaan yang tidak bangkrut.

Predicting firm's financial state is important to see how the firm will perform in the future. One method which has been widely used for type of prediction is Altman Method which was developed from analyzing US industrial data from 1960s. This method is still used in Indonesia because bankruptcy prediction models developed by analyzing Indonesian data is limited. Therefore, the accuracy is limited also. In this thesis, a bankruptcy prediction model is developed by using Artificial Neural Network (ANN) technique. From secondary data of Indonesian Capital Market Directory (ICMD), year 2003 to 2005, and utilizing back propagation algorithm, a model is developed. It is designed to be able to predict for one to two year ahead. It was concluded that a model for bankruptcy prediction based on Artificial Neural Network can be developed. Comparing the accuracy to Altman's method is not conclusive. Sometimes it performs better but at other times it worse. One of explanation is because of the imbalance datasets, most of the data used for model development are from healthy firms so that the pattern of bankruptcy is not enough recorded.

Kata Kunci : prediksi kebangkrutan, Z-Score Altman, Jaringan Syaraf Tiruan, algoritma backpropagation