## PERFORMANSI PERUSAHAAN FINANSIAL DISTRESS DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Pristiyani 1 , Moh. Yamin Darsyah 2 , Indah Manfaati Nur 3.
1,2,3 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,Universitas Muhammadiyah Semarang Jalan Kedungmundu Raya No 18 Semarang
Email : Pristylengut@gmail.com

## ABSTRAK
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

## PENDAHULUAN
Dalam  kondisi  perekonomian  saat ini,  para investor membutuhkan  informasi yang  akurat  mengenai performansi sebuah perusahaan untuk memastikan mereka telah melakukan investasi yang tepat.
Performansi  perusahaan  dapat  dilihat  dari laporan  keuangan  yang  diterbitkan  oleh perusahaan.  Perkembangan  ekonomi  dunia dalam  beberapa  tahun  terahir  mengalami kemajuan  yang  sangat  pesat.  Kemajuan yang  sangat  pesat  ini  disebabkan  oleh  arus globalisasi.  Kondisi  ekonomi  yang  selalu mengalami perubahan mempengaruhi kinerja  perusahaan,baik  perusahaan  kecil maupun  perusahaan  besar  sehingga  banyak peruahaan yang mengalami masalah kesulitan  keuangan  terutama  beberapa perusahaan  pada  sektor  manufaktur.  Sektor
manufaktur  merupakan  pendorong  utama pertumbuhan  yang  cepat  dan  stabil  secara keseluruhan,  hal  ini  disebabkan  karena jumlah  perusahaan  pada  sektor  manufaktur yang  terdaftar  di  BEI  cukup  banyak. Perusahaan  yang  mengalami  kesulitan keuangan atau berada pada kondisi finansial distress bisa di de-listing dari BEI.
Financial  distress adalah  suatu kondisi  dimana  perusahaan  menghadapi masalah  kesulitan  keuangan.  Menurut  Platt dan  Platt,  (2002),  menyatakan  bahwa financial  distress didefinisikan    sebagai tahap  penurunan  kondisi  keuangan  yang terjadi    sebelum  kebangkrutan  ataupun likuidasi.  Kesulitan  keuangan  terjadi    atas serangkaian    kesalahan,    pengambilan keputusan    yang    kurang    tepat    dan
kelemahan-kelemahan    yang    saling berhubungan    yang    dapat    menyumbang secara  langsung  maupun  tidak  langsung kepada  manajemen  serta  kurangnya  upaya pengawasan  kondisi  keuangan  perusahaan sehingga  dalam  penggunaannya  kurang sesuai dengan apa yang  dibutuhkan.
Penelitian  terdahulu  oleh  Hidayat (2013)  memprediksi  kondisi finansial distress pada perusahaan dengan menggunakan  metode Regresi  Logistik dan rasio  leverage  (total  debt  to  assets  ratio), rasio  likuiditas  (current  ratio),  rasio aktivitas  (total  assets  turnover  ratio) merupakan  financial  ratios  yang  paling signifikan dalam  memprediksi  terjadinya financial  distress  di  suatu  perusahaan. Syafrida  (2012)  melakukan  pemodelan performansi  perusahaan  yang  memiliki saham  syariah di  Bursa  Efek  Indonesia berdasarkan  14  jenis  rasio  keuangan menggunakan metode Analisis Diskriminan dengan  hasil  nilai  APER  sebesar  10.87  % dan  metode  SVM  dengan  nilai  UPER  0  % dan  rasio  keuangan  yang  mempengaruhi saham  syariah  adalah likuiditas,  rasio solvabilitas,  rasio  profitabilitas,  dan  rasio aktivitas .
Pemodelan saham umumnya
menggunakan  data  dengan  dimensi  yang cukup  besar  sehingga  digunakan  metode yang  mampu  mengatasi  permasalahan tersebut, salah satunya dengan menggunakan Support  Vector  Machine , yang selanjutnya disingkat SVM. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat akurasi pengelompokan perusahaan finansial distress dan mencari rasio keuangan yang berpengaruh terhadap perusahaan  finansial  distress  menggunakan metode Analisis Diskriminan dan SVM.

## Analisis Diskriminan
Analisis  diskriminan merupakan salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam analisis multivariat dengan metode dependensi , yang bertujuan umtuk memisahkan objek pengamatan yang berbeda yang mengalokasikan objek pengamatan  baru  kedalam  kelompok  yang telah  di  definisikan.  .  Asumsi  utama  yang harus di  penuhi  dalam analisis diskriminan adalah bahwa data harus memiliki distribusimultivariat  normal dan matruks varians kovarians yang sama . Tahap-tahap analisis  diskriminan adalah  melakukan  uji asumsi  multivariat normal dan kehomogenan  matriks varian kovarians, mengevaluasi signifikansi variabel  pembeda,  mengestimasi fungsi diskriminan , mengevaluasi signifikansi fungsi diskriminan, memilih metode pengelompokkan, mengevaluasi fungsi diskriminan. Fungsi  diskriminan  dibentuk  dari misal 0 ,..., , 2 1  s    merupakan  nonzero eigen  values  dari  s  ≤  min  (k-1,p)  dari
s e e e ,..., , 2 1 dan      merupakan  eigenvector sehingga    .  Koefisien  vektor    yang memaksimumkan  rasio  dihitung  dengan rumus
  ˆ ˆ ˆ B    ˆ ˆ W       ˆ ˆ 1           k i i i x x x x      ˆ ˆ 1 1             k i n j i ij i ij i x x x x (1)
Dimana 1 1 ˆ ˆ e   ,  maka  kombinasi linear x 1 ˆ   disebut  fungsi  diskriminan pertama,  selanjutnya 2 2 ˆ ˆ e   ,maka  fungsi diskriminan  kedua  adalah x 2 ˆ   ,  dan seterusnya hingga k k e ˆ ˆ   yang menghasilkan  fungsi  diskrimianan  ke-k,
x k   ˆ (k ≤ s) (Johnson dan Wichern, 2007).

## Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM)
dikembangkan  oleh  Vapnik  dan  Boser merupakan  salah  satu  metode  yang  baik
untuk klasifikasi (Darsyah,  2013).  SVM adalah metode  learning  machine yang bekerja atas prinsip Structural Risk Minimization (SRM) dengan tujuan menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan  dua  buah  class  pada input space (Nugroho dan Witarto, 2003).

## Klasifikasi Linier
Data yang digunakan pada klasifikasi  Linier  menggunakan  SVM  ada dua  jenis,  yaitu  data  yang  dapat  terbagi secara linier (Iseparable) dan nonSeparable. Diketahui  bahwa X memiliki  pola  tertentu, yaitu  apabila x i termasuk  kedalam  class maka x i diberikan  label  (target)
dan .  Untuk  itu,  label  masing- masing dinotasikan
*    +
.  Dengan  demikian  data  berupa pasangan ( )  ( )      ( ) . Kumpulan  pasangan  tersebut  merupakan data  bagi  SVM.  Melalui  proses  belajar tersebut,  SVM  mampu  menentukan  pola generalisasi  dari .  SVM  merupakan metode untuk melakukan klasifikasi himpunan vektor training dari dua kelas,
( )  ( )      ( )         *    + (2)
Dengan hyperplant ( ) (3) Pemisahan hyperplane dengan bentuk canonical harus memenuhi constraint (kendala) berikut ini.
,( )     - (4)
Jarak d(ω,b;x) dari point x dari hyperplane (ω,b) adalah
(        ) | | ‖ ‖ (5)
Oleh karena itu hyperplane yang memisahkan data harus meminimalkan ( ) ‖ ‖ (6) Fungsi  lagrange  untuk  klasifikasi  linier adalah : (        ) ‖ ‖ ∑ *,( )     - +
(7)

## Klasifikasi Non-Linier
Pada  umumnya  masalah  dalam dunia  nyata  jarang  yang  bersifat linier separable dan  kebanyakan  bersifat non linier .untuk  menyelesaikan  masalah non linier ,  SVM  dimodifikasi  menggunakan fungsi kernel . Data ⃗ dipetakan oleh fungsi ( ⃗) ke ruang vektor yang berdimensi lebih tinggi (Darsyah, 2014). x merupakan data latih dimana merupakan  fitur  yang akan  dipetakan  ke  fitur  dimensi  yang  lebih tinggi  (r),  misalnya  untuk  n  sampel  data  : ( ( ) ( ) ( ) ) (8)
Selanjutnya dilakukan proses pelatihan  yang  sama  sebagaimana  SVM linier.  Proses  pemetaan  pada  fase  ini memerlukan  perhitungan  dot-product  dua buah  data  pada  ruang  fitur  baru. Dot product kedua  buah vector (x i )  dan  (x j ) dinotasikan   sebagai 𝜙 (x i ). 𝜙 (x j ).  Teknik inilah  yang  kemudian  disebut trik  kernel , yaitu  menghitung  dot  product  dua  buah vector di  ruang  dimensi  baru  dengan memakai  komponen  kedua  buah vector tersebut  di  ruang  dimensi  asal,  seperti berikut ini :
( )     ( )   ( ) (9)
Dan  prediksi  pada  data  set  dengan  dimensi fitur yang baru diformulasikan dengan
( ( ))        (    ( )) (∑ ( ) ( ) ) (10)

## Dimana
N: jumlah data yang menjadi support vector X i : Support vector
Z : data uji yang akan di prediksi.
Fungsi  Kernel  yang  banyak  digunakan antara lain.
1. Kernel
Polynomial :       d K 1   y x, y x, dimana d =1,…
2. Kernel  Gaussian  Radial  Basis
Function (RBF):                2 2 2 exp  y x y x, K 3. Kernel Linear :   xy y x, 

## K

## Pengukuran Performansi
Pengukuran  kinerja  klasifikasi  pada data  asli  dan  data  hasil  dari  model klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan tabulasi silang (matriks konfusi) yang berisi informasi  tentang  kelas  data  asli  yang direpresentasikan  pada  baris  matriks  dan kelas  data  hasil  prediksi  suatu  algoritma direpresentasikan  pada  kolom  klasifikasi. Ketepatan  klasifikasi  dapat  dilihat  dari akurasi  klasifikasi.  Akurasi  klasifikasi menunjukkan performansi model klasifikasi secara  keseluruhan,  dimana  semakin  tinggi akurasi  klasifikasi  hal  ini  berarti  semakin baik performansi model klasifikasi (Prasetyo,  2012).  Misal  populasi  pertama diberi simbol π 1 dan populasi kedua adalah π 2 ,  serta n 1 adalah  observasi  dari  π 1 dan n 2 adalah  observasi  dari  π 2 . Confusion  matrix yang terbentuk adalah.

## Tabel 1. Confusion Matrix
Prediction Membership Total π 1 π 2 Actual
Membership π 1 n 1C n 1M = n 1 - n 1C n 1 π 2 n 2M = n 2 - n 2C n 2C n 2
Dimana : n 1C = jumlah item dari π 1 yang terklasifikasi benar sebagai π 1 n 1M =  jumlah  item  dari  π 1 yang terklasifikasi sebagai π 2 n 2C = jumlah item dari π 2 yang terklasifikasi benar sebagai π 2 n 2M =  jumlah  item  dari  π 2 yang terklasifikasi sebagai π 1
Nilai  akurasi  dapat  dihitung  sebagai berikut:
(11)

## Rasio Keuangan
Rasio  keuangan adalah  rasio  yang menggambarkan  suatu  hubungan  atau perimbangan  antara  suatu  jumlah  tertentu dengan  jumlah  tertentu  lainnya  (Hanafi, 2000). Analisis ini berguna sebagai analisis intern  bagi  manajemen  perusahaan  untuk mengetahui  hasil  keuangan  yang  telah dicapai guna perencanaan yang akan datang dan juga untuk  analisis intern bagi  kreditur dan  investor  untuk  menentukan  kebijakan pemberian  kredit  dan  penanaman  modal suatu perusahaan.
(Brigham  dan  Daves,  2001  dalam Meythi, 2005) menggolongkan rasio keuangan  menjadi  rasio  likuiditas,  rasio solvabilitas  (leverage  ratio),  rasio  aktivitas dan  rasio  profitablitas.  Rasio  likuiditas adalah rasio yang menunjukkan kemampuan
perusahaan dalam menyelesaikan kewajiban jangka pendeknya (kurang  dari satu  tahun). Rasio likuiditas antara lain.
a. Current Ratio (CR)
b. Acid  Test  Ratio atau quick  ratio
(QR)
Rasio solvabilitas/ leverage
menunjukkan kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka panjangnya.  Rasio  ini  dapat  diproyeksikan dengan :
a. Debt to Equity Ratio (DER)
b. Debt to Asset Ratio (DAR),
Rasio  profitabilitas/rentabilitas digunakan untuk  mengukur  efisiensi  suatu  perusahaan dalam menggunakan aktivanya, efisiensi ini dikaitkan  dengan  penjualan  yang  berhasil diciptakan  (Husnan  dan  Pujiastuti,  1994 dalam
Syafrida, 2012). Rasio profitabilitas ditunjukkan dengan rasio-rasio di bawah ini.
a. Net Profit Margin (NPM)
b. Gross Profit Margin (GPM).
c. Return on Asset (ROA)
d. Return on Equity (ROE)
e. Earning Per Share, (EPS Rasio  aktivitas adalah  rasio  yang mengukur tingkat efisiensi
utilisas i/penggunaan  berbagai  harta  yang telah diinvestasikan pada perusahaan. Jenis- jenis rasio ini adalah.
a. Debt Tunover
b. Total Asset Turnover (TAT)
c. Fixed Asset Turnover
d. Current Asset Turnover
e. Inventory turnover
Selain  lima  rasio  diatas,  ada  juga  rasio performansi yang menunjukkan
perkembangan
perusahaan. Rasio
performansi ditunjukkan dengan price/book value .

## METODOLOGI PENELITIAN Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  sekunder  dari Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Data  yang diambil  adalah  data  tentang  performansi perusahaan  pada  sektor  manufaktur  yaitu berupa  rasio-rasio  keuangan  sebanyak  15 buah rasio (Bursa Efek Indonesia, 2014) .

## Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian ini terdiri atas variabel respon (Y), variabel prediktor  (X).  Variabel  dependen  terdiri dari dua kategori sebagai berikut.
Y  =      1,  untuk  perusahaan  yang  tidak terprediksi mengalami finansial distress.
Y  =  -1,  untuk  perusahaan  yang  terprediksi mengalami finansial distress .
Sedangkan yang menjadi variabel prediktor sebagai berikut.
X1 = Current Ratio
X2 = Acid Test Ratio
X3 = Debt to Equity Ratio (DER X4 = Debt to Asset Ratio (DAR) X5 = Return on Equity (ROE) X6 = Return on Asset (ROA) X7 = Net Profit Margin (NPM)
X8 = Gross ProfitMargin (GPM) X9 = Earning Per Share (EPS)
X10  = Debt Turnover/Day X12  = Current AssetTurnover/Day X12  = Fixed Asset Turnover /Day X13  = X1 = Total Asset Turnover /Day
X14  = Inventory turnover
X15 = Price/Book Value

## Langkah Penelitian
Berikut  ini  langkah-langkah  dalam penelitian.
1. Melakukan pengumpulan data sekunder,  yaitu  rasio  keuangan perusahaan yaitu sebanyak 15 rasio.
2. Melakukan standarisasi variabel prediktor  karena  variasi  data  yang besar pada rasio keuangan.
3. Melakukan  klasifikasi  perusahaan yang  terprediksi  finansial  distress dengan metode analisis diskriminan menggunakan variabelprediktor asli dan variabel  prediktor yang  telah distandarisasi .
4. Melakukan pengelompokan perusahaan yang terprediksi
finansial  distress dengan  metode
SVM menggunakan variabel
prediktor asli dan variabel prediktor yang telah distandarisasi .
5. Mencari  faktor-faktor  atau  rasio keuangan yang berpengaruh
terhadap perusahaan yang
terklasifikasi  mengalami finansial distress .

## PEMBAHASAN
Pada  pembahasan  akan  dilakukan pengklasifikasian perusahaan finansial distress menggunakan  metode analisis diskriminan dan support  vector  machine (SVM).  Pengklasifikasian  dilakukan  pada variabel  prediktor original dan variabel prediktor terstandardisasi.

## Analisis  Diskriminan  dengan  Variabel Prediktor Original
Tujuan  analisis  diskriminan  untuk mengelompokan  perusahaan  ke  dalam  dua
kelompok. Ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi  sebelum  analisis  diskriminan dilakukan,  antara  lain  data  berdistribusi multivariate  normal  dan  uji  kesamaan matriks varians kovarians.
Uji Multivariate Normal dengan Variabel Prediktor Original Pengujian data distribusi
multivariate  normal  dilakukan  dengan menggunakan  taraf  signifikansi  sebesar 0,05 dan hipotesis sebagai berikut: H 0 = Data berdistribusi multivariate normal H 1 =  Data  tidak  berdistribusi  multivariate normal.
Dari hasil tes normalitas
menggunakan uji  kolmogorov  smirnov diperoleh nilai sig-2 tailed sebesar (0,057 – 0,971) > 0,05. Hasil pengujian menunjukan bahwa  nilai  sig  –  2  tiled  lebih  besar  dari alfa,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  data berdistribusi multivariate normal.
Uji Kesamaan
Matriks Varians Kovarians Variabel prediktor Original Pengujian kesamaan matriks varians kovarians  dilakukan  dengan  menggunakan uji  Box’M dengan  taraf  signifikansi  0,05. Hipotesis  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut :
H 0 = ∑ 1 = ∑ 2 = ...= ∑ n H 1 =  Minimal  ada  satu    ∑ i ≠  ∑ j , k j i j i ,... 2 , 1 , ,   
Dari  hasil  pengujian  kesamaan varians  kovarians  menggunakan uji  Box’M diperoleh nilai P-Value sebear 0,00 < 0,05. Hasil  pengujian  menunjukan  nilai P-Value kurang dari alfa, sehingga dapat disimpulkan  bahwa  data  tidak  terdapat kesamaan antar varians kovarians.
Mengetahui Variabel Prediktor yang berkontribusi Besar dalam Penentuan
Kelompok  Perusahaan  dengan  Variabel Prediktor  Original  digambarkan  pada  tabel 2 yang diperoleh dari hasil pengujian.
Tabel 2. Koefisien Fungsi Diskriminan untuk klasifikasi Dengan Variabel Prediktor Original
Prediktor  Koefisien Prediktor Koefisien Current Ratio 0.017 EPS 0.427 ** Acid Test Ratio 0.04 Debt turnover -0.053 DER -0.324 Current Asset Turnover -0.138 DAR 0.076 Fixed Asset Turnover 0.096 ROE 0.211 Total Asset Turnover 0.56 ** RAO 0.328 PBV -0.093 NPM 0.378 ** Inventory Turnover -0.378 ** GPM 0.235 **  Variabel  yang  dipilih  memiliki kontribusi  besar  dalam  pengelompokan perusahaan finansial distress.
Tabel 2. digunakan untuk mengetahui  besarnya  kontribusi  variabel prediktor  dalam  menentukan  kelompok perusahaan  finansial  distress.  Penelitian  ini di  ambil  empat  variabel  prediktor  yang memiliki  nilai  koefisien  terbesar  dalam menentukan kelompok perusahaan finansial distress yaitu variabel Total Asset Turnover (TAT), Earning  Per  Share (EPS), Net Profit  Margin (NPM)  dan Inventory
Turnover
.
Klasifikasi Perusahaan Finansial distress Menggunakan Variabel Prediktor Original
Tabel 3. Matriks Konfusi pada Analisis
Diskriminan perusahaan Finansial Distress dengan Variabel Prediktor Original Prediksi Total Finansial Distress Non- Finansial Distress Finansial Distress 46 26 72 Non- Finansial Distress 22 36 58
Berdasarkan  tabel  3.  Perusahaan yang  termasuk  dalam  group finansial distress dan  di  prediksi  tetap  dalam  group finansial  distress sebanyak  46  perusahaan sedangkan  perusahaan  yang  termasuk dalam group Finansial distress dan diprediksi  menjadi  group  Non-Finansial distress sebanyak 26 perusahaan. perusahaan  yang  termasuk  dalam  goup Non-Finansial  distress dan  diprediksi  tetap dalam group Non-finansial distress sebanyak 36 perusahaan sedangkan perusahaan  yang  termasuk  dalam  group Non-Finansial  distress  dan  masuk  menjadi group  finansial  distress  sebanyak  sebanyak 22  perusahaan.    Nilai  akurasi  klasifikasi menggunakan  analisis  diskriminan  sebagai berikut :
Jadi, klasifikasi perusahaan
finansial distress menggunakan diskriminan analisis variabel prediktor original memiliki nilai  Akurasi  srebesar  63,07  %.    Nilai cutting  score  sebesar  1,54  x  10 -4 .  Model analisis diskriminan sebagai berikut :
Y=  -2.218  +  0.02 Acid  Test  Ratio –  0.508 DER +  0.344 DAR +  0.045 ROE + 0.126 RAO + 0.068 NPM + 0.012 GPM + 0.018 EPS + 0.001 Debt  Turnover + 0.827 Total Aset Turnover – 0.335 PBV
– 0.018 Inventory Turnover .
Analisis  Diskriminan  dengan  Variabel Prediktor Terstandarisasi
Analisis
diskriminant juga dilakukan  pada  data  variabel  prediktor terstandardisasi karena rasio keuangan yang digunakan sebagai variabel prediktor memiliki variasi data yang besar. Pengelompokan  perusahaan  pada  variabel prediktor  terstandardisasi  adalah  sebagai berikut.
Uji Multivariate Normal dengan Variabel Prediktor Terstandarisasi Pengujian data distribusi
multivariate  normal  dilakukan  dengan menggunakan  taraf  signifikansi  sebesar 0,05 dan hipotesis sebagai berikut:
H 0 = Data berdistribusi multivariate normal H 1 =  Data  tidak  berdistribusi  multivariate normal.
Dari hasil tes normalitas menggunakan uji  kolmogorov  smirnov diperoleh nilai sig-2 tailed sebesar (0,057 – 0,971) > 0,05. Hasil pengujian menunjukan bahwa  nilai sig  –  2  tiled lebih  besar  dari alfa,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  data berdistribusi multivariate normal.
Uji Kesamaan Matriks Varians Kovarians Variabel prediktor Terstandarisasi. Pengujian kesamaan matriks varians kovarians  dilakukan  dengan  menggunakan uji  Box’M dengan  taraf  signifikansi  0,05. Hipotesis  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut :
H 0 = ∑ 1 = ∑ 2 =...= ∑ n H 1 =  Minimal  ada  satu    ∑ i ≠  ∑ j , k j i j i ,... 2 , 1 , ,   
Dari  hasil  pengujian  kesamaan varians  kovarians  menggunakan uji  Box’M diperoleh nilai P-Value sebear 0,00 < 0,05. Hasil  pengujian  menunjukan  nilai P-Value kurang dari alfa, sehingga dapat disimpulkan  bahwa  data  tidak  terdapat kesamaan antar varians kovarians.
Mengetahui Variabel Prediktor yang berkontribusi Besar dalam Penentuan Kelompok  Perusahaan  dengan  Variabel Prediktor  Terstandarisasi  dijelaskan  pada tabel 4 hasil pengujian.

## Tabel 4. Koefisien Fungsi diskriminan untuk
Klasifikasi dengan Variabel Prediktor
Terstandarisasi Prediktor  Koefisien Prediktor Koefisien Current Ratio 0.017 EPS 0.427 ** Acid Test Ratio 0.04 Debt turnover -0.053 DER -0.324 Current Asset Turnover -0.138 DAR 0.076 Fixed Asset Turnover 0.096 ROE 0.211 Total Asset Turnover 0.56 ** RAO 0.328 PBV -0.093 NPM 0.378 ** Inventory Turnover -0.378 ** GPM 0.235
**  Variabel  prediktor  yang  di  pilih mempunyai kontribusi besar dalam penentuan perusahaan finansial distress.
Tabel 4. digunakan untuk mengetahui  besarnya  kontribusi  variabel prediktor  dalam  menentukan  kelompok perusahaan  finansial  distress.  Penelitian  ini di  ambil  empat  variabel  prediktor  yang memiliki  nilai  koefisien  terbesar  dalam menentukan kelompok perusahaan finansial distress yaitu variabel TAT, EPS, NPM dan Inventory Turnover.
Klasifikasi Perusahaan Finansial distress Menggunakan Variabel
Predikror Terstandarisasi
Tabel 5. Matriks Konfusi pada Analisis
Diskriminan Perusahaan Finansial Distress dengan Variabel Prediktor Terstandarisasi
Prediksi Total Finansial Distress Non- Finansial Distress Finansial Distress 46 26 72 Non- Finansial Distress 22 36 58
Berdasarkan  tabel  5.  Perusahaan yang  termasuk  dalam  group finansial distress dan  di  prediksi  tetap  dalam  group finansial  distress sebanyak  46  perusahaan sedangkan peruahaan  yang termasuk dalam group  Finansial  distress  dan  diprediksi menjadi group  Non-Finansial  distress sebanyak  26  perusahaan.  perusahaan  yang termasuk dalam goup Non-Finansial distress dan  diprediksi  tetap  dalam  group Non-finansial distress sebanyak 36
perusahaan  sedangkan  perusahaan  yang termasuk dalam group Non-Finansial distress dan masuk menjadi group finansial distress  sebanyak  sebanyak  22  perusahaan. Nilai  akurasi  klasifikasi  menggunakan analisis diskriminan sebagai berikut :
Jadi, klasifikasi perusahaan finansial distress menggunakan diskriminan analisis variabel prediktor original memiliki nilai akurasi srebesar 63,07 %. Nilai cutting score  sebesar  1,54  x  10 -4 dan  model diskriminan sebagai berikut :
Y=  -2.218  +  0.02 Acid  Test  Ratio –  0.508 DER +  0.344 DAR +  0.045 ROE + 0.126 RAO + 0.068 NPM + 0.012 GPM + 0.018 EPS + 0.001 Debt  Turnover +
0.827 Total Aset Turnover – 0.335 PBV
– 0.018 Inventory Turnover .

## Klasifikasi  SVM  Menggunakan  Variabel Prediktor Original
Dalam  penelitian  ini,  klasifikasi menggunakan  SVM  dilakukan  dengan menggunakan  variabel  prediktor  original dan  variabel  prediktor  terstandardisasi. Nilai C,  yaitu nilai  untuk mengontrol trade off antara  margin  dan  error  klasifikasi. Nilai  C  yang  digunakan  sebesar  1,  10  dan 100.  Sebelum  dilakukan  pengklasifikasian, data di bagi menjadi dua yaitu data training dan  data  testing.  Data  training  digunakan untuk  mencari  hyperplane  pemisah  terbaik
antara  kedua  class.  Data  testing  digunakan untuk  mencari  tingkat  akurasi.  Pada  kasus ini  perbandingan  data  training  dan  data testing sebesar 70:30. Brikut hasilnya :

## Tabel 6. Tingkat Akurasi dan Margin pada SVM Menggunakan Variabel Prediktor
Original C Akurasi Margin 1 97,44% 40,446 10 97,44% 40,432 100 97,44% 40,441
Tabel 6. digunakan
untuk mengetahui  nilai  akurasi  dan  nilai  margin. Nilai  margin  terbaik  pada  kernel  RBF menggunakan  nilai  C=1,  yaitu  sebesar 40.446.  Pada  pengklasifikasian  ini  nilai akurasi  untuk  masing-masing  nilai  C  sama besarnya,  yaitu  sebesar  97,44%.  Hasil klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 4.7.

## Tabel 7. Hasil Klasifikasi SVM Menggunakan
Variabel Prediktor Original grup (y) Prediksi Finansial Distress Non Finansial Distress Jumlah Finansial Distress 29 0 29 Non Finansial Distress 1 9 10 Jumlah 30 9 39
Tabel  7.  menjelaskan  perusahaan yang  tergolong  finansial  distress  dan terklasifikasi  dalam  perusahaan  finansial distress  sebanyak  29.  Perusahaan  yang tergolong non-finansial distress dan terklasifikasi  dalam  perusahaan  finansial distress sebanyak 1.
Klasifikasi  SVM  Menggunakan  Variabel Prediktor Terstandardisasi
Pengklasifikasian
selanjutnya
menggunakan  metode  SVM  dilakukan dengan  menggunakan  variabel  prediktor terstandardisasi.  Nilai  C,  yaitu  nilai  untuk mengontrol trade  off antara  margin  dan
error  klasifikasi.  Nilai  C  yang  digunakan sebesar  1,  10  dan  100.  Sebelum  dilakukan pengklasifikasian menggunakan SVM, data di bagi menjadi dua  yaitu data training dan data testing. Data training digunakan untuk mencari  hyperplane  pemisah  terbaik  antara kedua  class.  Data  testing  digunakan  untuk mencari  tingkat  akurasi.  Pada  kasus  ini perbandingan data training dan data testing sebesar  70:30.  Berikut  hasil  klasifikasi dengan  variabel  prediktor  terstandardisasi menggunakan SVM.

## Tabel 8. Tingkat Akurasi dan Margin pada SVM Menggunakan Variabel Prediktor
Terstandardisasi C Akurasi Margin 1 100% 1,783 10 100% 1,763 100 100% 1,763 Tabel 8.
digunakan untuk mengetahui  nilai  akurasi  dan  nilai  margin. Nilai  margin  terbaik  pada  kernel  RBF menggunakan  nilai  C=1,  yaitu  sebesar 1,783.  Pada  pengklasifikasian  ini  nilai akurasi  untuk  masing-masing  nilai  C  sama besarnya,  yaitu  sebesar  100%,  dengan demikian  pengklasifikasian  menggunakan variabel  prediktor  terstandardisasi  dapat mengklasifikasi  secara  sempurna.  Hasil klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9. Hasil Klasifikasi SVM Menggunakan Variabel Prediktor Terstandardisasi
grup (y) Prediksi Finansial Distress Non Finansial Distress Jumlah Finansial Distress 29 0 29 Non Finansial Distress 0 10 10 Jumlah 29 10 39
Tabel  9.  Menjelaskan  perusahaan yang  tergolong  finansial  distress  dan terklasifikasi  dalam  perusahaan  finansial
distress  sebanyak  29.  perusahaan  yang tergolong non-finansial distress dan terklasifikasi dalam perusahaan Non-
finansial distress sebanyak 10. Jadi, klasifikasi perusahaan finansial  distress menggunakan  metode SVM dengan variabel prediktor distandarisasi memiliki nilai Akurasi srebesar 100  %. Berikut ini hasil klasifikasi menggunakan  analisis  diskriminan  dan SVM. Berikut ringkasan nilai akurasi.
Tabel 10. Ringkasan Nilai Akurasi Hasil Klasifikasi Jenis Prediktor Metode Analisis Diskriminan SVM Original 63,07 % 97,64 % Standar 63,07 % 100%
Tabel  10.  Menunjukan  pengklasifikasian menggunakan analisis diskriminan menggunakan variabel original dan variabel terstandardisasi tidak memberikan perubahan  pada  nilai  Akurasi,  sedangkan pengklasifikasian menggunakan SVM antara  data  original  dan  data  distandarisasi memberikan hasil yang berbeda.
Pengklasifikasian    menggunakan  metode SVM  dengan  variabel  terstandardisasi memberikan nilai klasifikasi yang sempurna  hal  ini  ditunjukan  dengan besarnya nilai Akurasi sebesar 100 %.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Pengklasifikasian perusahaan finansial  distress  menggunakan  metode analisis  diskriminan  dan  Support  Vector machine  (SVM)  menghasilkan  kesimpulan sebagai berikut :
1. Pengklasifikasian menggunakan metode  analisis  diskriminan  dengan
variabel  prediktor  original  dan variabel  prediktor  terstandardisasi memberikan nilai akurasi yang sama yaitu sebesar 63.07%. Pengklasifikasian menggunakan metode  SVM  dengan  fungsi  kernel Radial Basic Function (RBF) menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 97,64  %  pada  variabel  prediktor original  dan  100%  pada  variabel prediktor terstandardisasi.
2. Rasio  keuangan  yang  berpengaruh pada  perusahaan  finansial  distress dan Non-finansial distress
menggunakan metode analisis diskriminan  adalah Total  Asset Turnover (TAT), Earning Per Share (EPS), Net  Profit  Margin (NPM)
dan Inventory Turnover.
Saran
Beberapa saran untuk penelitian selanjutnya antara lain sebagai berikut :
1. Melakukan  eksplorasi  klasifikasi SVM  menggunakan  fungsi  kernel yang  lainya  (  Kernel  polinomial,
kernel linier, kernel tangen hiperbolik dan kernel invers multikuadrik).
2. Bagi para invenstor sebelum menanam  modal  pada  perusahaan manufaktur yang go publik sebaiknya melakukan analisis terlebih  dahulu,  baik  dari  analisa dengan  metode-metode  yang  sudah ada  atau  dengan  melihat  kondisi ekonomi,  politik  atau  keadaan lainya  yang  berpengaruh  terhadap kinerja perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardiyanto,F.D.  (2011). Prediksi  Rasio Keuangan Terhadap Kondisi Financial Distress Perusahaan Manufaktur    Yang  Terdaftar  Di  Bei Periode 2005-2009. Fakultas Ekonomi UNDIP. Arhami,  M  dan  Desiani,  A.  (2005). Pemrograman Matlab .
Yogyakarta:Andi Offset.
Bursa  Efek  Indonesia.  (2016). Ringkasan Kinerja  Perusahaan .  diakses  pada
23 Januari 2016 dari [http://www.idx.co.id/id- id/beranda/publikasi/ringkasankinerj aperusahaantercatat.aspx] Darsyah, M.Y. (2014). Klasifikasi Tuberkulosis  Dengan  Pendekatan
Metode  Supports  Vector  Machine (SVM) . Jurnal Statistika. UNIMUS.
Darsyah,  M.Y.  (2013). Menakar  Tingkat Akurasi Supports Vector Machinepada  Studi  Kasus  Kanker Payudara. Jurnal Statistika. UNIMUS.
Dennis,  M.  (2006). Key  Financial  Rastios for The Credit Department, Bussiness Credit, New York.
Fei,  L.C.,  Feng,  C.L.  (2010). Combination of  Feature  Selection  Approaches with SVM in  Credit  Scoring . Expert
System with Application.
Firman,B.  (2010). Support  Vector  Machine Kasus  Non-Linier. Jurusan  Teknik Elektro  &  Teknologi  Informasi  FT UGM. Yogyakarta.
Handayani,L dan Fitriandani. (2012). Prediksi  Kebangkrutan  Perusahaan Menggunakan Support Vector Machine  (Svm) .  Jurusan  Teknik Informatika  Fakultas  Sains  dan Teknologi  Universitas Islam Negeri Sultan  Syarif  Kasim  Pekanbaru  – Riau.
Hanafi,  Mamduh  M.  dan  Abdul  Halim,
(2000). Analisis Laporan Keuangan, UPP AMP. YKPN.
Hartoyo,N.T.  (2013). Prediksi  Financial Distress Menggunakan Analisis Diskriminan Pada Perusahaan Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2010-
2011. Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis Universitas Brawijaya
Hidayat,  M.A.  (2013)  . Prediksi  Financial Distress  Perusahaan  Manufaktur  di Indonesia. Jurusan ekonomi Universitas Diponegoro.
Husnan,  Suad,  dan  Pudjiastuti,  E.  (1994) . Dasar-dasar Manajemen Keuangan, UPP. AMP. YKPN.
Maharesi,R.  (2013). Penggunaan  Support Vector Regression (Svr) Pada Prediksi Return Saham Syariah Bei . Fakultas  Teknologi  Industri  Jurusan Teknik Informatika Universitas Gunadarma.Depok. Masud,  I.  Dan  Srengga,  M.R.  (2011). Analisis  Rasio  Keuangan  Untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress  Perusahaan  Manufaktur Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia. Jurusan Akuntansi Universitas Jember Meryani,L.H  dan  Mimba,N.S.H.  (2012). Pengaruh Financial Distress, Going Concern Opinion, Dan Management Changes Pada Voluntary Auditor Switching. Fakultas Ekonomi Universitas
Udayana.
Meythi.  (2005). Rasio  Keuangan  yang paling  baik    Untuk  Memprediksi Pertumbuhan  Laba: Suatu  studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di Bursa Efek Jakarta, Jurnal Ekonomi dan Bisnis Vol. XI No. 2.
Nugroho, A.S., Witarto, A.B., Handoko, D.
(2003). Support  Vector  Machine  – Teori dan Aplikasi dalam
Bioinformatika .
[http://www.Ilmukomputer.com].  (4 Nopember 2015)
Parawiyati  dan  Baridwan,  Z.  (1998).
Kemampuan  Laba  dan  Arus  Kas
dalam  Memprediksi  Laba  dan  Arus Kas  Perusahaan  Go-Publik    di Indonesia .  JRAI,  Vol.  1,  No.  1, Januari: 1 – 11.
Prasetyo,  E.  (2012). Data  Mining  Konsep dan  aplikasi  Menggunakan  Matlab. Yogjakarta : Andi Offset.
Supranto.  (2005). Ananlisis  Diskriminan . Di  dalam  : Analisis  Multivariat .
Jakarta : Rieneka Cipta
Syafrida,  N.  2012. Analisis  Performansi Perusahaan  Syariah  di  Bursa  Efek Indonesia (BEI) Menggunakan Metode  Discriminant  Analysis  dan Support Vector Machine (SVM). jurusan Statistika ITS.
Wakidah,S.R, Rahayu,S.M
dan
Topowijono.  (2014). Penerapan Analisis  Diskriminan  Sebagai  Alat Untuk  Memprediksi  Kebangkrutan Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia Periode  2009-2013. Fakultas  Ilmu Administrasi  Universitas Brawijaya Malang Widiaputri,M. (2010). Analisis Rasio Keuangan Untuk Memprediksi
Kondisi  Financial  Distress  Pada Perusahaan  Manufaktur  Yang  Go Public .  Jurusan  Akuntansi  Fakultas Ekonomi  Universitas  Pembangunan Nasional  “Veteran”  Jawa  Timur.