ABDUL WAHAB AVRIZAL - 17180035 Primary Author Erfian Junianto, S.T., M.Kom (Pembimbing) Editor mixed material bibliography 2022/2023 id Indonesia

Skripsi

Abstrak Kondisi keuangan perusahaan memiliki persentase terbesar dalam mempengaruhi kebangkrutan. Sebagai tindakan pencegahan kebangkrutan perusahaan, diperlukan sebuah peramalan atau prediksi kebangkrutan berdasarkan kondisi keuangan perusahaan dilihat dari analisa laporan keuangan perusahaan. Prediksi dapat dilakukan dengan pendekatan penggunaan rasio keuangan dan pendekatan pembelajaran mesin. Melalui pendekatan pembelajaran mesin, algoritma akan menganalisa data keuangan perusahaan untuk mempelajari pola dan karakteristik tertentu hingga dapat memprediksi apakah suatu perusahaan dikatakan bangkrut atau tidak. Terdapat 6.599 sampel perusahaan sehat (96,77%) dan hanya 220 sampel perusahaan yang bangkrut (3,23%) sehingga mungkin akan menurunkan kualitas prediksi algoritma machine learning. Sehingga untuk meningkatkan kualitas prediksi algoritma digunakan optimasi pada level data yaitu resampling. Terdapat dua jenis teknik resampling yaitu mengurangi sampel (undersampling) dan menambah sampel (oversampling). Algoritma prediksi yang digunakan pada penelitian ini adalah decision tree karena dinilai sederhana dan mudah diimplementasikan. Diharapkan teknik resampling dapat meningkatkan kualitas algoritma decision tree untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan. Hasil penelitian pada dataset awal menghasilkan akurasi 94%, akan tetapi kualitas prediksi pada kasus perusahaan yang bankrupt sangatlah rendah. Sementara akurasi pada dataset yang telah dilakukan undersampling menghasilkan akurasi hanya 75% sementara akurasi pada dataset yang telah dilakukan oversampling menghasilkan akurasi sebesar 98% Decision Tree kebangkrutan resampling undersampling oversampling NONE Digital Library ARS University Perpustakan Online ARS University 002/S1.TI.SKP/2022-2023 S02995K Teknik Informatika 002/S1.TI.SKP/2022-2023 Hal Depan Bab 1 Bab 3 Bab 5 DAFTAR PUSTAKA Hal Belakang Screenshot_2023-06-13_092814.png.png 7873 2023-06-13 09:30:09 2023-06-13 09:31:39 machine generated