## PENERAPAN PROFILE MATCHING DALAM MENGANALISA LAPORAN KEUANGAN PERUSAHAAN BATU BARA YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA
Annafi’ Franz 1 , Emil Riza Putra 2
Software Engineering Technology, State Agricultural Polythechnic of Samarinda J l. Samratulangi Samarinda 75131
1 annafifranz@gmail.com
2 emilriza92@gmail.com

## ABSTRACT
Financial statements are an important instrument that is  the duty of every company to publish them every year. The issuance of financial statements is useful for knowing the company's  financial  position.  Especially  companies  that  have  gone  public  financial reports must be published publicly as a form of financial transparency to stakeholders. The  issuance  of  these  financial  statements  is  useful  for  investors  as  consideration  for investing  in  shares  or  withdrawing  their  shares  in  certain  companies.  Analyzing financial  statements  in  general  is  done  by  ratio  analysis,  which  is  by  looking  at  the company's financial ratios. But by adding the analysis method will enrich the results of the  analysis  of  the  company's  financial  statements.  The  addition  of  the  analytical method  is  done  by  the  profile  matching method,  which  is to  measure the  ability of  the company's  financial  ratios  and  rank  them  according  to  the  company  that  has  the  best results.
Keywords: Company, Finance, Investor, Profile Matching.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Perkembangan  teknologi  informasi yang  semakin  pesat  dewasa  ini,  maka sangat memungkinkan bagi suatu
organisasi,
perusahaan, instansi
pemerintah  ataupun  perorangan  untuk menggunakan dan menerapkan hasil dari teknologi  tersebut.  Salah  satu  hasil  dari
teknologi informasi tersebut bisa digunakan untuk memperoleh
knowledge  yang  diperlukan  sebagai
bahan  dalam  pengambilan  keputusan. Bahan  tersebut  bisa  berbentuk  data,  di mana data yang terkumpul akan semakin banyak  seiring  dengan  waktu  operasi organisasi  atau  instansi  pemerintah tersebut.  Salah  satunya  adalah  Bursa Efek  Indonesia  yang  merupaka  pasar modal  terbesar  di  Indonesia,  dan  telah memiliki  cabang  di  kota-kota  besar  di Indonesia.  Perusahaan  yang  terdaftar  di bursa  efek  wajib  mempublikasikan laporan keuangannya setiap triwulan per
tahun  di  website  resmi  Bursa  Efek Indonesia,  sebagai  bentuk  transparansi terhadap para pemegang saham. Investor akan  menggunakan  laporan  tersebut sebagai  bahan  pertimbangan  untuk membeli, menjual atau mempertahankan saham perusahaan tersebut.
Dalam  melakukan  proses  penanaman modal  melalui  kegiatan  jual  beli  saham yang ditawarkan oleh perusahaan, seorang  investor  akan  mengharapkan adanya  suatu  tingkat  pengembalian  atas
saham yang
dibelinya. Tingkat pengembalian  dapat  diperoleh  melalui pembagian  deviden  dan  capital  gain yaitu selisih dari harga sewaktu membeli dan  menjual  saham  (Babalola  and Abiola,  2013).  Melalui  analisis  laporan keuangan  seorang  analis  akan  lebih memahami dan menafsirkan
baik
informasi keuangan kualitatif dan
kuantitatif
sehingga kesimpulan terpercaya ditarik tentang prospek
perusahaan  dan  risiko  (Natali  et  al).
Analisa laporan keuangan umum menggunakan  analisis  rasio  keuangan sebagai  tolak  ukur  keadaan  keuangan perusahaan. Setelah rasio keungan didapatkan,  biasanya  investor  akan menilai  rasio  tersebut  hanya  pada perusahaan  yang  ditelitinya.  Setelah dilakukan  analisis  rasio  pada  beberapa perusahaan,  hasil  tersebut  dapat  diolah
kembali
menggunakan
Sistem
Pendukung Keputusan. Sistem pendukung keputusan merupakan bagian tak terpisahkan dari totalitas sistem  organisasi  keseluruhan. Suatu sistem organisasi
mencakup sistem fisik, sistem keputusan dan sistem informasi (Eniyati, 2011).
Metode profile matching adalah salah satu  metode  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  yang  banyak  digunakan. Penggunaan  metode  profile  matching dengan  membandingkan  hasil  rasio keuangan dengan standar industri.
Dimana selisih antara hasil rasio tersebut
dijadikan dasar perhitungan untuk membandingkan perusahaan yang diteliti. Setelah dilakukan proses
membandingkan  hasil  rasio  perusahaan di bursa efek Indonesia, akan didapatkan hasil  berupa  rangking  perusahaan  yang merupakan pilihan terbaik untuk berinvestasi.

## Rumusan Masalah
1. Bagaimana menganalisa laporan
keuangan  perusahaan  batubara  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia
tahun 2016-2018 dengan
menggunakan analisis rasio?
2. Bagaimana menganalisa hasil analisis rasio perusahaan batubara yang
terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia
tahun 2016-2018 dengan menggunakan metode profile
matching?

## Tujuan Penelitian
1. Untuk menganalisa laporan keuangan perusahaan batubara yang terdaftar di
Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2016-
2018  dengan  menggunakan  analisis
rasio
2. Untuk menganalisa hasil analisis rasio perusahaan batubara yang terdaftar di
Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2016-
2018  dengan  menggunakan  metode
profile matching

## KERANGKA TEORITIS

## Penelitian Terdahulu
Berikut      ini      dipaparkan      beberapa penelitian      terkait      seputar      metode Profile Matching dan Analisis Rasio:
1. Putra  (2017),  Penerapan  metode profile  matching  dalam  menganalisa laporan  keuangan  perusahaan  sektor makanan dan minuman yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia,  Pada penelitian  ini  digunakan  metode profile  matching  dan  analisis  rasio
sebagai bahan pengambilan
keputusan.  Rasio  yang  digunakan
adalah  rasio  aktivitas,  liquiditas,
solvabilitas dan profitabilitas.
2. Putra  (2016),  Penerapan  algoritma rough  set  dan  metode  analisis  rasio dalam  menganalisa  laporan  keuangan
(studi  kasus  Bursa  Efek  Indonesia
cabang  UPI-YPTK),  Pada  penelitian
ini  digunakan  metode  rough  set  dan analisis rasio sebagai bahan
pengambilan  keputusan.  Rasio  yang digunakan  adalah  rasio  aktivitas, liquiditas, solvabilitas dan
profitabilitas.
3. Seradi  (2016),  Penerapan  metode profile  matching  untuk  menentukan kelayakan  pemberian  kredit  pada PNPM  mandiri  kota  Banjarmasin, Pada penelitian ini digunakan metode profile  matching  untuk  menentukan kelayakan  pemberian  kredit  PNPM mandiri  dengan  kriteria  kriteria  yang telah ditetapkan pemetintah.
4. Irawan  (2016),  Penerapan  profile matching untuk pencarian siswa SMP penerima beasiswa miskin dan berprestasi. Pada penelitian ini menggunakan metode profile
matching  untuk  mencari  siswa  SMP
yang  berhak  menerima  beasiswa dengan penilaian kemampuan akademis dan kemampuan ekonomi.
5. Dewi (2013), Analisis laporan
keuangan  untuk  menilai  kinerja keuangan  pada  PT.  Bank  Rakyat Indonesia  (PERSERO)  Tbk.  Pada penelitian  ini  menggunakan  metode analisis  rasio  untuk  menentukan kinerja  keuangan  PT.  Bank  Rakyat Indonesia  (PERSERO)  Tbk    dengan
menggunakan rasio aktivitas,
liquiditas, solvabilitas dan profitabilitas.

## Teori Laporan Keuangan

## Pengertian
Pengertian laporan keuangan menurut Standar  Akuntansi  Keuangan (2018):
Laporan  keuangan  adalah  bagian  dari proses pelaporan keuangan yang lengkap biasanya  meliputi  neraca,  laporan  laba rugi, laporan perubahan posisi keuangan yang dapat disajikan dalam berbagai cara seperti,  misalnya  :  sebagai  laporan  arus kas,  atau  laporan  arus  dana,  catatan  dan laporan lain serta materi penjelasan yang merupakan  bagian  integral  ari  laporan keuangan.  Di  samping  itu  juga  ternasuk skedul  dan  informasi  tambahan  yang berkaitan dengan laporan tersebut, misal :  informasi  keuangan  segmen  industri dan geografis serta pengungkapan pengaruh perubahan harga.
Laporan  keuangan  adalah  hasil  dari proses akuntansi dan merupakan informasi  histories.  Akuntansi  adalah proses pengidentifikasian, mengukur dan melaporkan  informasi  ekonomi  untuk membuat  pertimbangan  dan  mengambil keputusan  yang  tepat  bagi  pemakai informsi tersebut (Kashmir, 2010)
Laporan keuangan merupakan komoditi yang
bermanfaat
dan
dibutuhkan  masyarakat,  karena  ia  dapat memberikan  informasi  yang  dibutuhkan
pemakainya  dalam  dunia  bisnis  yang
dapat menghasilkan keuntungan. Laporan kuangan disajikan kepda banyak  pihak  yang  berkepentingan termasuk manajemen, kreditur,
pemerintah  dan  pihak-pihak  lainnya. Pemakai  laporan  keuangan  meliputi investor sekarang dan investor potensial, karyawan,  pemberi  pinjaman,  pemasok dan  kreditur  usaha  lainnya,  pelanggan, pemerintah  serta  lembaga-lembaganya, dan masyarakat.
Menurut  Munawir  (2010),  analisis laporan keuangan adalah analisis laporan keuangan  yang  terdiri  dari  penelaahan atau mempelajari daripada hubungan dan tendensi  atau  kecenderungan  (trend) untuk  menentukan  posisi  keuangan  dan hasil operasi serta perkembangan perusahaan  yang  bersangkutan.  Menurut
Harahap (2009), analisis laporan keuangan  berarti  menguraikan  akun- akun  laporan  keuangan  menjadi  unit informasi  yang  lebih  kecil  dan  melihat hubungannya  yang  bersifat  signifikan atau  yang  mempunyai  makna  antara yang  satu  dengan  yang  lain  baik  antara data  kuantitatif  maupun  data  non- kuantitatif dengan tujuan untuk mengetahui  kondisi  keuangan  lebih dalam yang sangat penting dalam proses menghasilkan keputusan yang tepat.

## Sistem Pendukung  Keputusan  dengan

## Profile Matching
Dalam proses profile matching secara garis besar merupakan proses membandingkan antara kompetensi
individu  ke  dalam  kompetensi  jabatan sehingga  dapat  diketahui  perbedaan kompetensinya (disebut juga gap),
semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot  nilainya  semakin  besar  yang berarti  memiliki  peluang  lebih  besar
untuk kandidat menempati posisi tersebut (Seradi, 2016).
Menurut  Masitoh  (2013),  proses pencocokan  dengan  metode  profile matching  (GAP)  secara  garis  besar merupakan proses membandingkan antara  nilai  data  aktual  dari  sebuah barang  elektronik  yang  akan  dinilai dengan  nilai  sebuah  barang  elektronik yang  diharapkan  atau  nilai  sebuah barang  yang  ideal,  sehingga  dapat diketahui perbedaan kompetensinya
(GAP),  semakin  kecil  GAP  yang dihasilkan  maka  bobot  nilainya  semakin besar  yang  berarti  memiliki  peluang lebih besar untuk direkomendasikan bagi konsumen  atau  sebagai  pendukung
konsumen. Proses perhitungan
pencocokan  profil  terdiri  dari  pemetaan gap, penentuan bobot nilai gap, perhitungan core  factor , secondary factor ,  perhitungan  nilai  total  dan penentuan ranking.

## METODE PENELITIAN
Metode  pengumpulan  data  dalam penelitian ini dimaksudkan untuk
memperoleh  data  yang  relevan  dan akurat  dengan  masalah  yang  dibahas. Metode  pengumpulan  data  tersebut adalah :
1. Tinjauan  Kepustakaan,  metode  ini
dilakukan  dengan  mempelajari  teori-
teori dan konsep-konsep yang sehubungan  dengan  masalah  yang diteliti  penulis  pada  buku-buku, makalah,
dan jurnal guna memperoleh  landasan  teoritis  yang memadai untuk melakukan pembahasan.
2. Mengakses web dan situs-situs terkait,  metode  ini  digunakan  untuk mencari  data-data  atau  informasi terkait  pada website maupun  situs- situs  yang  menyediakan  informasi sehubungan  dengan  masalah  dalam penelitian ini.
Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  kuantitatif, yaitu  data  yang  diperoleh  dalam  bentuk angka-angka.  Data  kuantitatif  dalam penelitian  ini  bersumber  dari  Laporan Keuangan  perusahaan  yang  bergerak dibidang batubara yang dirilis resmi oleh website Bursa Efek Indonesia pada tahun 2016 - 2018.
Sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data primer yang telah diolah oleh pihak lain  atau  data  primer  yang  telah  diolah lebih  lanjut  yang  ada  kaitannya  dengan pembahasan dalam penelitian ini.
Dalam menganalisis laporan
keuangan  pada  penelitian  ini  digunaan dua  metode,  yaitu  analisis  rasio  dan
profile matching . Langkah pertama ialah dengan menggunaan analisis rasio untuk mendapatkan rasio keuangan perusahaan yang  diteliti.  Setelah  mendapatkan  rasio perusahaan,
kemudian diolah
menggunakan profile  matching . Profile matching digunakan  untuk  mengetahui peringkat  perusahaan  berdasarkan  rasio keuangannya.
Penelitian  ini  menggunakan  metode analisis  rasio.  Metode  analisis  yang digunakan  dengan  menganalisis  laporan keuangan  pada  tahun  (periode)  tertentu, yaitu dengan membandingkan antara pos yang satu dan pos lainnya dalam laporan keuangan  yang  sama  untuk  tahun  yang sama.  Terdapat  empat  rasio  keuangan
yang dapat digunakan dalam menganalisis laporan keuangan perusahaan (Kasmir, 2010), yaitu :
1.  Rasio Likuiditas
a. Rasio Lancar  (RL1)
b. Rasio Cepat (RL2)
c. Rasio Kas (RL3)
2.  Rasio Solvabilitas
a. Rasio Utang Terhadap Total
Aktiva (RS1)
b. Rasio Utang Terhadap Ekuitas
(RS2)
c. Long-Term Debt To Equity Ratio
(RS3)
3.  Rasio Aktivitas
a. Perputaran Piutang (RA1)
b. Perputaran Persediaan (RA2)
c. Perputaran Modal Kerja (RA3)
4.  Rasio Profitabilitas
a. Net Profit Margin (RP1)
b. ROI (RP2)
c. ROE (RP3)
Setelah  mendapatkan  hasil  analisis rasio selanjutnya adalah dengan
menggunakan
profile matching,
dengan tahapan sebagai berikut :
1.  Pemetaan GAP
2.  Perhitungan Bobot
3.  Perhitungan CF dan SF
4.  Perhitungan Nilai Total
5.  Perhitungan Nilai Rangking

## HASIL  DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Subjek Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk
mengungkap  pengetahuan  tersembunyi dari  hasil  rasio  keuangan  perusahaan. Penelitian  ini  meneliti  perusahaan  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  yang bergerak  dibidang  batu  bara  untuk laporan keuangan tahun 2016 – 2018.
Tabel 1. Deskripsi Subjek Penelitian No Nama Perusahaan Inisial 1 ADARO ENERGY TBK ADRO 2 BARA JAYA INTERNASIONALTBK ATPK 3 MITRABARA ADIPERDANA TBK MBAP 4 GOLDEN EAGLE ENERGY TBK SMMT 5 TOBA BARA SEJAHTERA TBK TOBA 6 SAMINDO RESOURCE TBK MYOH 7 PERDANA  KARYA PERKASA PKPK 8 RESOURCE ALAM INDONESIA KKGI 9 HARUM ENERGY HRUM 10 GARDA TUJUH BUANA GTBO 11 GOLDEN ENERGY MINES GEMS 12 BUMI RESOURCE BUMI 13 BAYAN RESOURCE BYAN 14 DELTA DUNIA MAKMUR DOID 15 ALFA ENERGI INVESTAMA FIRE 16 TAMBANG BATUBARA BUKIT ASAM (PERSERO) PTBA 17 PETROSEA PTRO 18 ATLAS RESOURCES ARII
(Sumber : sahamok.com 2019)

## Analisis Rasio
Dalam menganalisa laporan keuangan dapat dilakukan dengan metode Analisis Rasio,  data  dikelompokkan  berdasarkan rasio  -  rasio  yang  telah  ditentukan.
Pengelompokan  data  laporan  keuangan
berdasarkan  keperluarn  analisis  rasio
dikelompokkan menjadi tabel
rekapitulasi  laporan  keuaungan.  Hasil analisis  rasio  perusahaan  batubara  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  untuk tahun 2016 – 2018 sebagai berikut :

## Tabel 2. Hasil Analisis Rasio
Inisial Tahun Rasio Liquiditas Rasio Solvabilitas Rasio Aktifitas Rasio Profitabilitas RL1 RL2 RL3 RS1 RS2 RS3 RA1 RA2 RA3 RP1 RP2 RP3 ADRO 2016 2.47 2.36  167.08% 41.95% 72.28% 55.25% 8.39  34.38 1.58 0.36% 0.14% 0.24% 2017 2.56 2.45  156.06% 39.95% 66.54% 47.64% 8.79  38.12 1.65 0.57% 0.27% 0.46% 2018 1.96 1.82  113.65% 39.06% 64.10% 45.13% 11.50  32.32 2.26 0.65% 0.33% 0.55% ATPK 2016 0.69 0.47 0.17% 53.52% 115.13% 83.85% 0.10 0.20 0.06  -2713.38%  -17.46% -37.55% 2017 0.20 0.03 0.41% 60.49% 153.13% 98.41% 58.10 0.45 0.39  -1877.75%  -31.22% -79.03% 2018 0.25 0.11 0.22% 69.46% 227.40% 147.12% 2.22 1.35 0.77 -332.14%  -15.75% -51.55% MBAP 2016 3.41 2.97  183.26% 21.26% 27.01% 2.78% 7.55  19.11 2.47 19.31% 31.06% 39.45% 2017 3.16 2.55  204.08% 23.93% 31.46% 3.39% 15.40  12.22 2.38 30.39% 48.88% 64.25% 2018 2.64 2.08  132.71% 28.43% 39.72% 6.80% 8.84  11.31 2.39 26.10% 38.83% 54.25% SMMT 2016 0.27 0.23 19.22% 40.13% 67.04% 45.64% 55.11  18.79 2.59 32.61% 2.87% 4.80% 2017 0.48 0.46 14.44% 36.82% 58.27% 35.31% 7.39  21.58 1.00 69.53% 4.82% 7.62% 2018 0.15 0.13 25.95% 45.57% 83.72% 40.73% 43.86  71.29 7.38 44.42% 11.26% 20.68% TOBA 2016 0.97 0.75 51.55% 43.52% 77.05% 27.66% 20.24  16.50 3.66 5.65% 5.58% 9.87% 2017 1.53 1.15 88.10% 49.82% 99.28% 61.65% 26.35  12.60 3.10 13.31% 11.88% 23.67% 2018 1.22 0.79 49.49% 57.04% 132.76% 78.98% 22.05 8.81 3.09 15.53% 13.57% 31.58% MYOH 2016 4.30 3.63  110.94% 27.01% 37.00% 18.81% 11.31  14.61 2.26 11.18% 14.44% 19.78% 2017 2.85 2.30 69.16% 24.64% 32.70% 3.23% 12.21  11.38 2.19 6.54% 9.04% 12.00% 2018 3.48 2.93  143.85% 24.67% 32.76% 6.84% 10.46  15.02 2.35 12.83% 20.44% 27.13% PKPK 2016 0.71 0.53 2.15% 55.75% 125.98% 1.44% 1.07 0.55 0.14 162.70% 8.67% 19.59% 2017 13.69  10.37 26.61% 56.81% 131.55% 126.38% 1.56 1.09 0.27 93.65% 7.60% 17.60% 2018 111.31  87.16  425.31% 56.54% 130.11% 129.52% 1.17 0.86 0.19 55.89% 2.99% 6.89% KKGI 2016 4.05 3.21  135.53% 14.49% 16.94% 5.38% 17.68  11.26 2.34 10.23% 9.60% 11.22% 2017 3.54 3.06  158.58% 15.64% 18.54% 5.73% 15.86  15.31 2.08 16.05% 12.79% 15.17% 2018 1.48 0.92 17.97% 26.06% 35.24% 12.49% 29.76 5.15 1.95 0.84% 0.41% 0.55% HRUM 2016 5.07 4.91  436.44% 14.02% 16.30% 1.41% 10.55  26.92 0.81 8.28% 4.35% 5.06% 2017 5.45 5.25  461.18% 13.84% 16.06% 1.47% 16.42  28.03 1.03 17.12% 12.13% 14.08% 2018 4.56 4.04  317.58% 16.99% 20.46% 2.92% 11.47 9.55 1.08 11.94% 8.59% 10.35% GTBO 2016 0.73 0.52 15.12% 13.96% 16.22% 13.39% - 0.89 0.26  -2076.97% -9.46% -10.99%
Inisial Tahun Rasio Liquiditas Rasio Solvabilitas Rasio Aktifitas Rasio Profitabilitas RL1 RL2 RL3 RS1 RS2 RS3 RA1 RA2 RA3 RP1 RP2 RP3 2017 0.58 0.12 3.36% 20.20% 25.31% 13.16% - 3.57 2.80 0.36% 0.06% 0.07% 2018 1.41 0.27 5.07% 18.49% 22.68% 12.97%  5,887.22 6.44 5.23 6.85% 3.99% 4.89% GEMS 2016 3.77 3.62  107.19% 29.85% 42.56% 22.22% 11.40  44.96 1.89 9.10% 9.26% 13.21% 2017 1.68 1.62 71.00% 50.51% 102.06% 17.69% 22.89  47.58 1.83 15.81% 20.34% 41.10% 2018 1.32 1.24 31.70% 54.95% 121.98% 43.38% 12.01  53.76 3.19 9.62% 14.34% 31.84% BUMI 2016 0.69 0.68 0.38%  189.77% -211.40% -183.95% 0.05 1.79 0.04 514.52% 3.88% -4.32% 2017 0.57 0.55 3.11% 92.25%  1190.90% 725.58% 0.07 0.57 0.02 1397.77% 6.57% 84.77% 2018 0.40 0.36 7.64% 87.11% 675.75% 445.61% 4.20  23.10 2.41 14.23% 4.05% 31.42% BYAN 2016 2.55 2.04 67.93% 77.19% 338.31% 291.55% 9.48  12.37 2.48 3.24% 2.18% 9.57% 2017 1.02 0.75 19.39% 41.99% 72.38% 13.69% 12.41  12.65 3.44 31.67% 38.03% 65.56% 2018 1.24 0.93 57.70% 41.08% 69.73% 11.14% 16.79  13.82 3.41 31.27% 45.56% 77.32% DOID 2016 1.36 1.28 30.52% 85.67% 597.62% 424.22% 4.18  33.41 2.04 6.07% 4.20% 29.33% 2017 1.59 1.46 30.91% 81.26% 433.72% 310.45% 4.37  26.90 2.20 6.11% 4.94% 26.39% 2018 1.58 1.46 23.89% 47.09% 89.01% 44.51% 4.02  26.70 2.02 8.48% 6.39% 12.07% FIRE 2016 1.05 0.97 2.31% 76.17% 319.68% 213.48% 16.99  14.41 1.11 5.84% 1.73% 7.25% 2017 2.67 2.52 24.20% 50.92% 103.76% 68.75% 4.94  14.60 0.84 0.60% 0.23% 0.47% 2018 1.17 1.09 17.70% 43.61% 77.34% 2.52% 11.04  40.40 2.77 0.38% 0.51% 0.91% PTBA 2016 1.66 1.44 72.87% 43.20% 76.04% 28.26% 6.15  12.75 1.68 14.40% 10.90% 19.18% 2017 2.46 2.21 78.78% 37.24% 59.33% 26.63% 3.64  16.84 1.75 23.35% 20.68% 32.95% 2018 2.38 2.06  127.67% 32.69% 48.58% 18.24% 7.61  13.65 1.80 24.19% 21.19% 31.48% PTRO 2016 2.16 2.09 97.05% 56.68% 130.82% 90.66% 4.55  42.09 1.42 3.74% 1.99% 4.59% 2017 1.65 1.58 59.03% 59.13% 144.68% 90.13% 3.87  35.68 1.61 3.20% 1.90% 4.66% 2018 1.69 1.63 46.10% 65.60% 190.68% 113.32% 4.48  51.54 1.86 5.02% 4.21% 12.24% ARII 2016 0.17 0.15 0.80% 82.96% 486.69% 121.12% 1.16 3.43 0.33 -218.90% -7.72% -45.29% 2017 0.22 0.19 2.46% 87.84% 722.47% 266.28% 2.63 6.70 0.73 -58.18% -5.11% -42.04% 2018 0.23 0.21 0.68% 97.15%  3412.59%  1119.66% 3.49 6.14 0.71 -74.05% -8.07%  -283.54%
Pada  tabel  2.  terlihat  hasil  analisis rasio  pada  perusahaan  batubara  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  untuk tahun  2016  –  2018.  Hasil  tersebut kemudian menjadi data awal pengolahan menggunakan metode profile matching.

## Profile Matching
Pengolahan  metode  profile  matching digunakan  untuk  mengetahui  peringkat aporan  keuangan  perusahaan  batubara yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia
untuk tahun 2016 – 2018.
Pengolahaanya  terdiri  dari  beberapa tahapan, yaitu :

## 1. Meghitung GAP
Setelah  diperoleh  data  awal,  langkah selanjutnya  adalah  dengan  menentukan nilai  jarak  (GAP)  antara  nilai  rasio keuangan  dengan  nilai  standar  industri. Pemetaan ini dilakukan untuk mengukur kelebihan atau kekurangan rasio perusahaan berdasarkan standar industri. Kelebihan  atau  kekurangan  ini  menjadi dasar dalam menentukan rangking
perusahaan.

## Tabel 3. Perhitungan GAP
Inisial Tahun Rasio Liquiditas Rasio Solvabilitas Rasio Aktifitas Rasio Profitabilitas RL1 RL2 RL3 RS1 RS2 RS3 RA1 RA2 RA3 RP1 RP2 RP3 ADRO 2016 0.47 0.86  117.08% 6.95% -17.72% 45.25% (6.61) 14.38  (4.42) -19.64%  -29.86% -39.76% 2017 0.56 0.95  106.06% 4.95% -23.46% 37.64% (6.21) 18.12  (4.35) -19.43%  -29.73% -39.54% 2018 (0.04) 0.32 63.65% 4.06% -25.90% 35.13% (3.50) 12.32  (3.74) -19.35%  -29.67% -39.45% ATPK 2016 (1.31)  (1.03) -49.83% 18.52% 25.13% 73.85% (14.90)  (19.80)  (5.94)  -2733.38%  -47.46% -77.55% 2017 (1.80)  (1.47) -49.59% 25.49% 63.13% 88.41% 43.10  (19.55)  (5.61)  -1897.75%  -61.22%  -119.03% 2018 (1.75)  (1.39) -49.78% 34.46% 137.40% 137.12% (12.78)  (18.65)  (5.23) -352.14%  -45.75% -91.55%
MBAP 2016
1.41 1.47  133.26% -13.74% -62.99% -7.22% (7.45) (0.89)  (3.53) -0.69% 1.06% -0.55% 2017 1.16 1.05  154.08% -11.07% -58.54% -6.61% 0.40 (7.78)  (3.62) 10.39% 18.88% 24.25% 2018 0.64 0.58 82.71% -6.57% -50.28% -3.20% (6.16) (8.69)  (3.61) 6.10% 8.83% 14.25% SMMT 2016 (1.73)  (1.27) -30.78% 5.13% -22.96% 35.64% 40.11 (1.21)  (3.41) 12.61%  -27.13% -35.20% 2017 (1.52)  (1.04) -35.56% 1.82% -31.73% 25.31% (7.61) 1.58  (5.00) 49.53%  -25.18% -32.38% 2018 (1.85)  (1.37) -24.05% 10.57% -6.28% 30.73% 28.86 51.29 1.38 24.42%  -18.74% -19.32%
Inisial Tahun Rasio Liquiditas Rasio Solvabilitas Rasio Aktifitas Rasio Profitabilitas RL1 RL2 RL3 RS1 RS2 RS3 RA1 RA2 RA3 RP1 RP2 RP3 TOBA 2016 (1.03)  (0.75) 1.55% 8.52% -12.95% 17.66% 5.24 (3.50)  (2.34) -14.35%  -24.42% -30.13% 2017 (0.47)  (0.35) 38.10% 14.82% 9.28% 51.65% 11.35 (7.40)  (2.90) -6.69%  -18.12% -16.33% 2018 (0.78)  (0.71) -0.51% 22.04% 42.76% 68.98% 7.05  (11.19)  (2.91) -4.47%  -16.43% -8.42% MYOH 2016 2.30 2.13 60.94% -7.99% -53.00% 8.81% (3.69) (5.39)  (3.74) -8.82%  -15.56% -20.22% 2017 0.85 0.80 19.16% -10.36% -57.30% -6.77% (2.79) (8.62)  (3.81) -13.46%  -20.96% -28.00% 2018 1.48 1.43 93.85% -10.33% -57.24% -3.16% (4.54) (4.98)  (3.65) -7.17% -9.56% -12.87% PKPK 2016 (1.29)  (0.97) -47.85% 20.75% 35.98% -8.56% (13.93)  (19.45)  (5.86) 142.70%  -21.33% -20.41% 2017 11.69 8.87 -23.39% 21.81% 41.55% 116.38% (13.44)  (18.91)  (5.73) 73.65%  -22.40% -22.40% 2018 109.31 85.66  375.31% 21.54% 40.11% 119.52% (13.83)  (19.14)  (5.81) 35.89%  -27.01% -33.11% KKGI 2016 2.05 1.71 85.53% -20.51% -73.06% -4.62% 2.68 (8.74)  (3.66) -9.77%  -20.40% -28.78% 2017 1.54 1.56  108.58% -19.36% -71.46% -4.27% 0.86 (4.69)  (3.92) -3.95%  -17.21% -24.83% 2018 (0.52)  (0.58) -32.03% -8.94% -54.76% 2.49% 14.76  (14.85)  (4.05) -19.16%  -29.59% -39.45% HRUM 2016 3.07 3.41  386.44% -20.98% -73.70% -8.59% (4.45) 6.92  (5.19) -11.72%  -25.65% -34.94% 2017 3.45 3.75  411.18% -21.16% -73.94% -8.53% 1.42 8.03  (4.97) -2.88%  -17.87% -25.92% 2018 2.56 2.54  267.58% -18.01% -69.54% -7.08% (3.53)  (10.45)  (4.92) -8.06%  -21.41% -29.65% GTBO 2016 (1.27)  (0.98) -34.88% -21.04% -73.78% 3.39% -  (19.11)  (5.74)  -2096.97%  -39.46% -50.99% 2017 (1.42)  (1.38) -46.64% -14.80% -64.69% 3.16% -  (16.43)  (3.20) -19.64%  -29.94% -39.93% 2018 (0.59)  (1.23) -44.93% -16.51% -67.32% 2.97%  5,872.22  (13.56)  (0.77) -13.15%  -26.01% -35.11% GEMS 2016 1.77 2.12 57.19% -5.15% -47.44% 12.22% (3.60) 24.96  (4.11) -10.90%  -20.74% -26.79% 2017 (0.32) 0.12 21.00% 15.51% 12.06% 7.69% 7.89 27.58  (4.17) -4.19% -9.66% 1.10% 2018 (0.68)  (0.26) -18.30% 19.95% 31.98% 33.38% (2.99) 33.76  (2.81) -10.38%  -15.66% -8.16% BUMI 2016 (1.31)  (0.82) -49.62%  154.77% -301.40% -193.95% (14.95)  (18.21)  (5.96) 494.52%  -26.12% -44.32% 2017 (1.43)  (0.95) -46.89% 57.25%  1100.90% 715.58% (14.93)  (19.43)  (5.98) 1377.77%  -23.43% 44.77% 2018 (1.60)  (1.14) -42.36% 52.11% 585.75% 435.61% (10.80) 3.10  (3.59) -5.77%  -25.95% -8.58% BYAN 2016 0.55 0.54 17.93% 42.19% 248.31% 281.55% (5.52) (7.63)  (3.52) -16.76%  -27.82% -30.43% 2017 (0.98)  (0.75) -30.61% 6.99% -17.62% 3.69% (2.59) (7.35)  (2.56) 11.67% 8.03% 25.56% 2018 (0.76)  (0.57) 7.70% 6.08% -20.27% 1.14% 1.79 (6.18)  (2.59) 11.27% 15.56% 37.32% DOID 2016 (0.64)  (0.22) -19.48% 50.67% 507.62% 414.22% (10.82) 13.41  (3.96) -13.93%  -25.80% -10.67% 2017 (0.41)  (0.04) -19.09% 46.26% 343.72% 300.45% (10.63) 6.90  (3.80) -13.89%  -25.06% -13.61% 2018 (0.42)  (0.04) -26.11% 12.09% -0.99% 34.51% (10.98) 6.70  (3.98) -11.52%  -23.61% -27.93% FIRE 2016 (0.95)  (0.53) -47.69% 41.17% 229.68% 203.48% 1.99 (5.59)  (4.89) -14.16%  -28.27% -32.75% 2017 0.67 1.02 -25.80% 15.92% 13.76% 58.75% (10.06) (5.40)  (5.16) -19.40%  -29.77% -39.53% 2018 (0.83)  (0.41) -32.30% 8.61% -12.66% -7.48% (3.96) 20.40  (3.23) -19.62%  -29.49% -39.09% PTBA 2016 (0.34)  (0.06) 22.87% 8.20% -13.96% 18.26% (8.85) (7.25)  (4.32) -5.60%  -19.10% -20.82% 2017 0.46 0.71 28.78% 2.24% -30.67% 16.63% (11.36) (3.16)  (4.25) 3.35% -9.32% -7.05% 2018 0.38 0.56 77.67% -2.31% -41.42% 8.24% (7.39) (6.35)  (4.20) 4.19% -8.81% -8.52% PTRO 2016 0.16 0.59 47.05% 21.68% 40.82% 80.66% (10.45) 22.09  (4.58) -16.26%  -28.01% -35.41% 2017 (0.35) 0.08 9.03% 24.13% 54.68% 80.13% (11.13) 15.68  (4.39) -16.80%  -28.10% -35.34% 2018 (0.31) 0.13 -3.90% 30.60% 100.68% 103.32% (10.52) 31.54  (4.14) -14.98%  -25.79% -27.76% ARII 2016 (1.83)  (1.35) -49.20% 47.96% 396.69% 111.12% (13.84)  (16.57)  (5.67) -238.90%  -37.72% -85.29% 2017 (1.78)  (1.31) -47.54% 52.84% 632.47% 256.28% (12.37)  (13.30)  (5.27) -78.18%  -35.11% -82.04% 2018 (1.77)  (1.29) -49.32% 62.15%  3322.59%  1109.66% (11.51)  (13.86)  (5.29) -94.05%  -38.07%  -323.54%

## 2. Pembobotan
Pemberian  nilai  bobot  dilakukan
untuk  mengatahui  nilai  bobot  dari  GAP rasio yang telah didapatkan. Setelah nilai
bobot dihitung untuk seluruh perusahaan maka  didapatkan  hasil  perhitungan  ini seperti tabel  4.

## Tabel 4. Perhitungan Pembobotan
Inisial Tahun RasioLiquiditas RasioSolvabilitas RasioAktifitas RasioProfitabilitas RL1 RL2 RL3  RS1 RS2 RS3
RA1 RA2 RA3 RP1 RP2  RP3 ADRO 2016 5.24 5.43 5.59  5.03 4.91 5.23 1.70 12.19 2.79 4.90 4.85 4.80 2017 5.28 5.47 5.53  5.02 4.88 5.19 1.89 14.06 2.82 4.90 4.85 4.80 2018 4.98 5.16 5.32  5.02 4.87 5.18 3.25 11.16 3.13 4.90 4.85 4.80 ATPK 2016 4.34 4.48 4.75  5.09 5.13 5.37 (2.45) (4.90) 2.03  (8.67) 4.76 4.61 2017 4.10 4.26 4.75  5.13 5.32 5.44 26.55 (4.77) 2.20  (4.49) 4.69 4.40 2018 4.13 4.30 4.75  5.17 5.69 5.69 (1.39) (4.32) 2.38 3.24 4.77 4.54 MBAP 2016 5.70 5.73 5.67  4.93 4.69 4.96 1.28 4.55 3.24 5.00 5.01 5.00 2017 5.58 5.52 5.77  4.94 4.71 4.97 5.20 1.11 3.19 5.05 5.09 5.12 2018 5.32 5.29 5.41  4.97 4.75 4.98 1.92 0.65 3.20 5.03 5.04 5.07 SMMT 2016 4.13 4.36 4.85  5.03 4.89 5.18 25.05 4.40 3.29 5.06 4.86 4.82 2017 4.24 4.48 4.82  5.01 4.84 5.13 1.19 5.79 2.50 5.25 4.87 4.84 2018 4.07 4.32 4.88  5.05 4.97 5.15 19.43 30.65 5.69 5.12 4.91 4.90 TOBA 2016 4.48 4.63 5.01  5.04 4.94 5.09 7.62 3.25 3.83 4.93 4.88 4.85 2017 4.76 4.83 5.19  5.07 5.05 5.26 10.67 1.30 3.55 4.97 4.91 4.92 2018 4.61 4.65 5.00  5.11 5.21 5.34 8.52 (0.60) 3.54 4.98 4.92 4.96 MYOH 2016 6.15 6.07 5.30  4.96 4.74 5.04 3.16 2.31 3.13 4.96 4.92 4.90
Inisial Tahun RasioLiquiditas RasioSolvabilitas RasioAktifitas RasioProfitabilitas RL1 RL2 RL3  RS1 RS2 RS3 RA1 RA2 RA3 RP1 RP2  RP3 2017 5.42 5.40 5.10  4.95 4.71 4.97 3.61 0.69 3.09 4.93 4.90 4.86 2018 5.74 5.72 5.47  4.95 4.71 4.98 2.73 2.51 3.17 4.96 4.95 4.94 PKPK 2016 4.35 4.52 4.76  5.10 5.18 4.96 (1.96) (4.72) 2.07 5.71 4.89 4.90 2017 10.85 9.43 4.88  5.11 5.21 5.58 (1.72) (4.45) 2.13 5.37 4.89 4.89 2018 59.66  47.83 6.88  5.11 5.20 5.60 (1.92) (4.57) 2.09 5.18 4.86 4.83 KKGI 2016 6.03 5.85 5.43  4.90 4.63 4.98 6.34 0.63 3.17 4.95 4.90 4.86 2017 5.77 5.78 5.54  4.90 4.64 4.98 5.43 2.65 3.04 4.98 4.91 4.88 2018 4.74 4.71 4.84  4.96 4.73 5.01 12.38 (2.43) 2.98 4.90 4.85 4.80 HRUM 2016 6.53 6.71 6.93  4.90 4.63 4.96 2.78 8.46 2.40 4.94 4.87 4.83 2017 6.73 6.87 7.06  4.89 4.63 4.96 5.71 9.01 2.52 4.99 4.91 4.87 2018 6.28 6.27 6.34  4.91 4.65 4.96 3.23 (0.23) 2.54 4.96 4.89 4.85 GTBO 2016 4.36 4.51 4.83  4.89 4.63 5.02 5.00 (4.55) 2.13  (5.48) 4.80 4.75 2017 4.29 4.31 4.77  4.93 4.68 5.02 5.00 (3.21) 3.40 4.90 4.85 4.80 2018 4.70 4.38 4.78  4.92 4.66 5.01  2,941.11 (1.78) 4.61 4.93 4.87 4.82 GEMS 2016 5.89 6.06 5.29  4.97 4.76 5.06 3.20 17.48 2.94 4.95 4.90 4.87 2017 4.84 5.06 5.10  5.08 5.06 5.04 8.95 18.79 2.92 4.98 4.95 5.01 2018 4.66 4.87 4.91  5.10 5.16 5.17 3.51 21.88 3.60 4.95 4.92 4.96 BUMI 2016 4.35 4.59 4.75  5.77 3.49 4.03 (2.48) (4.11) 2.02 7.47 4.87 4.78 2017 4.28 4.52 4.77  5.29  10.50 8.58 (2.47) (4.72) 2.01 11.89 4.88 5.22 2018 4.20 4.43 4.79  5.26 7.93 7.18 (0.40) 6.55 3.21 4.97 4.87 4.96 BYAN 2016 5.27 5.27 5.09  5.21 6.24 6.41 2.24 1.19 3.24 4.92 4.86 4.85 2017 4.51 4.62 4.85  5.03 4.91 5.02 3.70 1.32 3.72 5.06 5.04 5.13 2018 4.62 4.72 5.04  5.03 4.90 5.01 5.90 1.91 3.71 5.06 5.08 5.19 DOID 2016 4.68 4.89 4.90  5.25 7.54 7.07 (0.41) 11.71 3.02 4.93 4.87 4.95 2017 4.79 4.98 4.90  5.23 6.72 6.50 (0.31) 8.45 3.10 4.93 4.87 4.93 2018 4.79 4.98 4.87  5.06 5.00 5.17 (0.49) 8.35 3.01 4.94 4.88 4.86 FIRE 2016 4.53 4.74 4.76  5.21 6.15 6.02 6.00 2.21 2.56 4.93 4.86 4.84 2017 5.34 5.51 4.87  5.08 5.07 5.29 (0.03) 2.30 2.42 4.90 4.85 4.80 2018 4.59 4.80 4.84  5.04 4.94 4.96 3.02 15.20 3.38 4.90 4.85 4.80 PTBA 2016 4.83 4.97 5.11  5.04 4.93 5.09 0.58 1.38 2.84 4.97 4.90 4.90 2017 5.23 5.35 5.14  5.01 4.85 5.08 (0.68) 3.42 2.88 5.02 4.95 4.96 2018 5.19 5.28 5.39  4.99 4.79 5.04 1.30 1.82 2.90 5.02 4.96 4.96 PTRO 2016 5.08 5.29 5.24  5.11 5.20 5.40 (0.22) 16.05 2.71 4.92 4.86 4.82 2017 4.83 5.04 5.05  5.12 5.27 5.40 (0.57) 12.84 2.81 4.92 4.86 4.82 2018 4.85 5.07 4.98  5.15 5.50 5.52 (0.26) 20.77 2.93 4.93 4.87 4.86 ARII 2016 4.08 4.33 4.75  5.24 6.98 5.56 (1.92) (3.28) 2.17 3.81 4.81 4.57 2017 4.11 4.35 4.76  5.26 8.16 6.28 (1.18) (1.65) 2.36 4.61 4.82 4.59 2018 4.12 4.35 4.75  5.31  21.61  10.55 (0.75) (1.93) 2.36 4.53 4.81 3.38
3. Core Factor & Secondary Factor
Perhitungan Core Factor dan
Secondari  Factor digunakan  untun menentukan  nilai  masing  masing  sub rasio  dari  rasio  keuangan,  yang  mana dikelompokkan  menjadi  faktor  utama
dan faktor pendukung. Faktor utama dari sub  rasio  digunakan  dua  sub  rasio pertama  dari  masing  masing  rasio keuangan.  Sedangkan  faktor  pendukung menggunakan  rasio  ketiga  dari  masing masing rasio keuangan.

## Tabel 5. Perhitungan CF & SF
Inisial Tahun Rasio Liuiditas  Rasio Solvabilitas  Rasio Aktivitas  Rasio Profitabilitas CF SF CF SF CF SF CF SF ADRO 2016 5.33 5.59 4.97 5.23 6.94 2.79 4.88 4.80 2017 5.38 5.53 4.95 5.19 7.98 2.82 4.88 4.80 2018 5.07 5.32 4.95 5.18 7.20 3.13 4.88 4.80 ATPK 2016 4.41 4.75 5.11 5.37 (3.68) 2.03  (1.95) 4.61 2017 4.18 4.75 5.22 5.44 10.89 2.20 0.10 4.40 2018 4.22 4.75 5.43 5.69 (2.86) 2.38 4.01 4.54 MBAP 2016 5.72 5.67 4.81 4.96 2.91 3.24 5.00 5.00 2017 5.55 5.77 4.83 4.97 3.15 3.19 5.07 5.12 2018 5.30 5.41 4.86 4.98 1.29 3.20 5.04 5.07 SMMT 2016 4.25 4.85 4.96 5.18 14.73 3.29 4.96 4.82 2017 4.36 4.82 4.93 5.13 3.49 2.50 5.06 4.84 2018 4.19 4.88 5.01 5.15 25.04 5.69 5.01 4.90
Inisial Tahun Rasio Liuiditas  Rasio Solvabilitas  Rasio Aktivitas  Rasio Profitabilitas CF SF CF SF CF SF CF SF TOBA 2016 4.56 5.01 4.99 5.09 5.43 3.83 4.90 4.85 2017 4.79 5.19 5.06 5.26 5.99 3.55 4.94 4.92 2018 4.63 5.00 5.16 5.34 3.96 3.54 4.95 4.96 MYOH 2016 6.11 5.30 4.85 5.04 2.73 3.13 4.94 4.90 2017 5.41 5.10 4.83 4.97 2.15 3.09 4.91 4.86 2018 5.73 5.47 4.83 4.98 2.62 3.17 4.96 4.94 PKPK 2016 4.43 4.76 5.14 4.96 (3.34) 2.07 5.30 4.90 2017 10.14 4.88 5.16 5.58 (3.09) 2.13 5.13 4.89 2018 53.74 6.88 5.15 5.60 (3.24) 2.09 5.02 4.83 KKGI 2016 5.94 5.43 4.77 4.98 3.48 3.17 4.92 4.86 2017 5.77 5.54 4.77 4.98 4.04 3.04 4.95 4.88 2018 4.72 4.84 4.84 5.01 4.98 2.98 4.88 4.80 HRUM 2016 6.62 6.93 4.76 4.96 5.62 2.40 4.91 4.83 2017 6.80 7.06 4.76 4.96 7.36 2.52 4.95 4.87 2018 6.28 6.34 4.78 4.96 1.50 2.54 4.93 4.85 GTBO 2016 4.44 4.83 4.76 5.02 0.22 2.13  (0.34) 4.75 2017 4.30 4.77 4.80 5.02 0.89 3.40 4.88 4.80 2018 4.54 4.78 4.79 5.01  1,469.67 4.61 4.90 4.82 GEMS 2016 5.97 5.29 4.87 5.06 10.34 2.94 4.92 4.87 2017 4.95 5.10 5.07 5.04 13.87 2.92 4.97 5.01 2018 4.77 4.91 5.13 5.17 12.69 3.60 4.93 4.96 BUMI 2016 4.47 4.75 4.63 4.03 (3.29) 2.02 6.17 4.78 2017 4.40 4.77 7.90 8.58 (3.59) 2.01 8.39 5.22 2018 4.31 4.79 6.59 7.18 3.07 3.21 4.92 4.96 BYAN 2016 5.27 5.09 5.73 6.41 1.71 3.24 4.89 4.85 2017 4.57 4.85 4.97 5.02 2.51 3.72 5.05 5.13 2018 4.67 5.04 4.96 5.01 3.90 3.71 5.07 5.19 DOID 2016 4.79 4.90 6.40 7.07 5.65 3.02 4.90 4.95 2017 4.89 4.90 5.97 6.50 4.07 3.10 4.90 4.93 2018 4.89 4.87 5.03 5.17 3.93 3.01 4.91 4.86 FIRE 2016 4.63 4.76 5.68 6.02 4.10 2.56 4.89 4.84 2017 5.42 4.87 5.07 5.29 1.13 2.42 4.88 4.80 2018 4.69 4.84 4.99 4.96 9.11 3.38 4.88 4.80 PTBA 2016 4.90 5.11 4.99 5.09 0.98 2.84 4.94 4.90 2017 5.29 5.14 4.93 5.08 1.37 2.88 4.99 4.96 2018 5.24 5.39 4.89 5.04 1.56 2.90 4.99 4.96 PTRO 2016 5.19 5.24 5.16 5.40 7.91 2.71 4.89 4.82 2017 4.93 5.05 5.20 5.40 6.14 2.81 4.89 4.82 2018 4.96 4.98 5.33 5.52 10.25 2.93 4.90 4.86 ARII 2016 4.21 4.75 6.11 5.56 (2.60) 2.17 4.31 4.57 2017 4.23 4.76 6.71 6.28 (1.42) 2.36 4.72 4.59 2018 4.24 4.75 13.46 10.55 (1.34) 2.36 4.67 3.38
4. Nilai Total Setelah  didapatkan  nilai  Core  Factor
dan  Secondari  Factor  untuk  setiap perusahaan  berdasarkan  raio  keuangan,
langkah selanjutnya adalah
menjumlahkan masing masing nilai Core Factor  dan  Secondari  Factor  rasio
keuangan.
𝑁 = ( 60 % 𝑥 𝑁𝐶𝐹 ) +   ( 40 % 𝑥 𝑁𝑆𝐹 )
Tabel 6. Nilai Total Inisial Tahun Rasio Liquiditas  Rasio Solvabilitas  Rasio Aktivitas  Rasio Profitabilitas ADRO 2016 9.18 5.07 5.28 4.85 2017 9.16 5.05 5.92 4.85 2018 8.76 5.04 5.58 4.85
Inisial Tahun Rasio Liquiditas  Rasio Solvabilitas  Rasio Aktivitas  Rasio Profitabilitas ATPK 2016 7.80 5.21 (1.39) 0.67 2017 7.66 5.31 7.41 1.82 2018 7.68 5.53 (0.76) 4.22 MBAP 2016 9.50 4.87 3.04 5.00 2017 9.50 4.88 3.17 5.09 2018 9.00 4.91 2.05 5.05 SMMT 2016 7.80 5.04 10.15 4.91 2017 7.84 5.01 3.09 4.97 2018 7.80 5.07 17.30 4.97 TOBA 2016 8.14 5.03 4.79 4.88 2017 8.47 5.14 5.01 4.93 2018 8.18 5.24 3.80 4.95 MYOH 2016 9.37 4.93 2.89 4.92 2017 8.74 4.88 2.53 4.89 2018 9.31 4.89 2.84 4.95 PKPK 2016 7.82 5.07 (1.18) 5.14 2017 11.37 5.33 (1.00) 5.03 2018 39.52 5.33 (1.11) 4.95 KKGI 2016 9.39 4.85 3.36 4.90 2017 9.41 4.86 3.64 4.92 2018 8.07 4.91 4.18 4.85 HRUM 2016 11.30 4.84 4.33 4.87 2017 11.54 4.84 5.42 4.92 2018 10.50 4.85 1.92 4.90 GTBO 2016 7.89 4.86 0.99 1.69 2017 7.75 4.89 1.90 4.85 2018 7.90 4.88 883.65 4.87 GEMS 2016 9.27 4.95 7.38 4.90 2017 8.47 5.06 9.49 4.98 2018 8.17 5.14 9.05 4.94 BUMI 2016 7.83 4.39 (1.17) 5.61 2017 7.81 8.17 (1.35) 7.12 2018 7.78 6.83 3.13 4.94 BYAN 2016 8.65 6.00 2.32 4.87 2017 7.99 4.99 3.00 5.08 2018 8.24 4.98 3.82 5.11 DOID 2016 8.17 6.67 4.60 4.92 2017 8.24 6.19 3.68 4.91 2018 8.20 5.09 3.56 4.89 FIRE 2016 7.94 5.81 3.48 4.87 2017 8.53 5.16 1.65 4.85 2018 8.05 4.98 6.82 4.85 PTBA 2016 8.45 5.03 1.72 4.92 2017 8.72 4.99 1.97 4.98 2018 8.93 4.95 2.10 4.98 PTRO 2016 8.75 5.26 5.83 4.86 2017 8.41 5.28 4.81 4.86 2018 8.35 5.40 7.33 4.88 ARII 2016 7.68 5.89 (0.69) 4.41 2017 7.70 6.54 0.09 4.67 2018 7.69 12.30 0.14 4.15 5. Nilai Rangking Setelah  didapatkan  nilai  total  untuk setiap rasio keuangan, langkah selanjutnya adalah menjumlahkan
seluruh  rasio  keuangan  berdasarkan presentase nilai rasio tersebut.

## Tabel 7. Nilai Ranking
Nama Perusahaan Inisial Tahun Nilai Rangking ADARO ENERGY TBK  ADRO 2016 4.03 2017 4.16 2018 3.99 BARA JAYA INTERNASIONALTBK ATPK 2016 0.86 2017 2.97 2018 2.14 MITRABARA ADIPERDANA TBK MBAP 2016 3.76 2017 3.82 2018 3.45 GOLDEN EAGLE ENERGY TBK SMMT 2016 4.69 2017 3.32 2018 6.13 TOBA BARA SEJAHTERA TBK TOBA 2016 3.70 2017 3.82 2018 3.49 SAMINDO RESOURCE TBK MYOH 2016 3.66 2017 3.43 2018 3.65 PERDANA  KARYA PERKASA PKPK 2016 2.51 2017 3.34 2018 10.32 RESOURCE ALAM INDONESIA KKGI 2016 3.76 2017 3.83 2018 3.57 HARUM ENERGY HRUM 2016 4.43 2017 4.72 2018 3.75 GARDA TUJUH BUANA GTBO 2016 1.79 2017 3.03 2018 179.43 GOLDEN ENERGY MINES GEMS 2016 4.52 2017 4.75 2018 4.55 BUMI RESOURCE BUMI 2016 2.81 2017 2.54 2018 2.93 BAYAN RESOURCE BYAN 2016 3.13 2017 3.38 2018 3.62 DELTA DUNIA MAKMUR DOID 2016 3.35 2017 3.28 2018 3.46 ALFA ENERGI INVESTAMA FIRE 2016 3.22 2017 3.13 2018 4.08 TAMBANG BATUBARA BUKIT ASAM (PERSERO) PTBA 2016 3.17 2017 3.32 2018 3.40 PETROSEA PTRO 2016 4.00 2017 3.71 2018 4.18 ATLAS RESOURCES ARII 2016 2.15 2017 2.27 2018 0.95
6. Perangkingan Setelah  didapatkan  nilai  rangking untuk  setiap  perusahaan,  maka  dapat
diurutkan  perusahaan  berdasarkan  nilai
rangking  tertinggi.  Untuk  memperjelas perusahaan  tersebut  memperoleh  laba atau  rugi,  maka  perlu  ditambahkan
informasi laba/rugi untuk setiap perusahaan. Karena belum tentu perusahaan yang mempunyai nilai
rangking  yang  tinggi,  memperoleh  laba pada  saat  periode  tersebut.  Untuk  lebih lengkapnya,  berikut  merupakan  urutan perusahaan  berdasarkan  nilai  rangking tertinggi :
Tabel 8. Urutan Perangkingan
No Nama Perusahaan Inisial Tahun Nilai Ranking 1 GARDA TUJUH BUANA GTBO 2018 179.43 2 PERDANA  KARYA PERKASA PKPK 2018 10.32 3 GOLDEN EAGLE ENERGY TBK SMMT 2018 6.13 4 GOLDEN ENERGY MINES GEMS 2017 4.75 5 HARUM ENERGY HRUM 2017 4.72 6 GOLDEN EAGLE ENERGY TBK SMMT 2016 4.69 7 GOLDEN ENERGY MINES GEMS 2018 4.55 8 GOLDEN ENERGY MINES GEMS 2016 4.52 9 HARUM ENERGY HRUM 2016 4.43 10  PETROSEA PTRO 2018 4.18 11  ADARO ENERGY TBK ADRO 2017 4.16 12  ALFA ENERGI INVESTAMA FIRE 2018 4.08 13  ADARO ENERGY TBK ADRO 2016 4.03 14  PETROSEA PTRO 2016 4 15  ADARO ENERGY TBK ADRO 2018 3.99 16  RESOURCE ALAM INDONESIA KKGI 2017 3.83 17  MITRABARA ADIPERDANA TBK MBAP 2017 3.82 18  TOBA BARA SEJAHTERA TBK TOBA 2017 3.82 19  MITRABARA ADIPERDANA TBK MBAP 2016 3.76 20  RESOURCE ALAM INDONESIA KKGI 2016 3.76 21  HARUM ENERGY HRUM 2018 3.75 22  PETROSEA PTRO 2017 3.71 23  TOBA BARA SEJAHTERA TBK TOBA 2016 3.7 24  SAMINDO RESOURCE TBK MYOH 2016 3.66 25  SAMINDO RESOURCE TBK MYOH 2018 3.65 26  BAYAN RESOURCE BYAN 2018 3.62 27  RESOURCE ALAM INDONESIA KKGI 2018 3.57 28  TOBA BARA SEJAHTERA TBK TOBA 2018 3.49 29  DELTA DUNIA MAKMUR DOID 2018 3.46 30  MITRABARA ADIPERDANA TBK MBAP 2018 3.45 31  SAMINDO RESOURCE TBK MYOH 2017 3.43 32  TAMBANG BATUBARA BUKIT ASAM PTBA 2018 3.4 33  BAYAN RESOURCE BYAN 2017 3.38 34  DELTA DUNIA MAKMUR DOID 2016 3.35 35  PERDANA  KARYA PERKASA PKPK 2017 3.34 36  GOLDEN EAGLE ENERGY TBK SMMT 2017 3.32 37  TAMBANG BATUBARA BUKIT ASAM PTBA 2017 3.32 38  DELTA DUNIA MAKMUR DOID 2017 3.28 39  ALFA ENERGI INVESTAMA FIRE 2016 3.22 40  TAMBANG BATUBARA BUKIT ASAM PTBA 2016 3.17 41  BAYAN RESOURCE BYAN 2016 3.13 42  ALFA ENERGI INVESTAMA FIRE 2017 3.13 43  GARDA TUJUH BUANA GTBO 2017 3.03 44  BARA JAYA INTERNASIONALTBK ATPK 2017 2.97 45  BUMI RESOURCE BUMI 2018 2.93 46  BUMI RESOURCE BUMI 2016 2.81
No Nama Perusahaan Inisial Tahun Nilai Ranking 47  BUMI RESOURCE BUMI 2017 2.54 48  PERDANA  KARYA PERKASA PKPK 2016 2.51 49  ATLAS RESOURCES ARII 2017 2.27 50  ATLAS RESOURCES ARII 2016 2.15 51  BARA JAYA INTERNASIONALTBK ATPK 2018 2.14 52  GARDA TUJUH BUANA GTBO 2016 1.79 53  ATLAS RESOURCES ARII 2018 0.95 54  BARA JAYA INTERNASIONALTBK ATPK 2016 0.86 Dari hasil profile matching
didapatkan nilai PT. Garda Tujuh Buana untuk  tahun  2018  mendapatkan  nilai tertinggi dengan nilai 179,43. Hasil yang sangat mencolok ini dikarenakan piutang PT.  Garda  Tujuh  Buana  untuk  tahun 2018  sangat  rendah  dan  mempengaruhi hasil secara keseluruhan.

## KESIMPULAN

## Kesimpulan
Dalam  penulisan  skripsi  ini  dapat
disimpulkan beberapa hal
yang
diperlukan  untuk  menganalisis  laporan keuangan  perusahaan  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  yang  bergerak dibidang  batu  bara  untuk  laporan keuangan  tahun  2016  –  2018.  Peneliti menggunakan  metode  analisis  rasio dalam  mengolah  laporan  keuangan
tersebut, kemudian menggunakan metode Profile Matching untuk
mengolah  kembali  hasil  analisis  rasio.
Dalam penelitian tersebut, peneliti menarik kesimpulan sebagai berikut:
1.  Analisa laporan keuangan
menggunakan  metode  analisis  rasio dilakukan  untk  menganaisa  laporan
keuangan  tahun  2016  -  2018,  laporan tersebut  akan  menghasilkan  rasio keuangan.
2.  Hasil  dari  rasio  keuangan  perusahaan yang didapatkan menggunakan
analisis  rasio  dilakukan  pengolahan kembali menggunakan metode Profile
Matching,  dari  pengolahan  data
menggunakan metode Profile
Matching  didapatkan  urutan  rangking perusahaan  yang  dapat  digunakan investor  sebagai  salah  satu  bahan pertimbangan untuk membeli saham.

## Saran
Setelah  penulis  menyelesaikan  tahap akhir dari penelitian ini, penulis menyadari  masih  banyak  kekurangan- kekurangan  yang  mesti  diperbaiki  dan dipenuhi, antara lain :
1.  Bagi perusahaan, dari hasil penelitian yang  dilakukan  perusahaan  dapat memperbaiki  kinerja  keuangannya dengan  penelitian  ini  sebagai  salah satu bahan pertimbangan.
2.  Bagi  investor,  dari  hasil  penelitian yang dilakukan investor dapat menjadikannya  sebagai  salah  satu bahan pertimbangan dalam
melakukan pembelian dan/atau
penjualan saham.
3.  Bagi  peneliti  selanjutnya  disarankan untuk  melakukan  penelitian  yang lebih kompleks.

## DAFTAR  REFERENSI
Babalola,  Y.  A.  and  Abiola  F.R.  2013. Financial  Ratio  Analysis  of  Firms: A  Tool  for  Decision  Making.
International Journal of Management  Sciences. 1(4).  pp. 132-137. Dewi S. 2013. Analisis Laporan Keuangan  Untuk  Menilai  Kinerja Keuangan  Pada  PT.  Bank  Rakyat
Indonesia (PERSERO) Tbk. Skripsi. Surakarta:  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis  Universitas  Muhammadiyah Surakarta.
Eniyati,  S.  2011.  Perancangan  Sistem
Pendukung  Pengambilan  Keputusan untuk  Penerimaan  Beasiswa  dengan Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting). Jurnal Teknologi Informasi  DINAMIK. 16(2).  pp.
171-176.
Harahap, S. S. 2009. Analisa Kritis Atas
Laporan  Keuangan.  Jakarta:  PT. Raja Grafindo Persada. Ikatan Akuntansi Indonesia. 2018. Standar Akuntansi Keuangan. Jakarta: Salemba Empat. Irawan,  M.  T.  2016,  Penerapan  Profile Matching  untuk  Pencarian  Siswa
SMP Penerima Beasiswa Miskin
Dan Berprestasi. Kashmir. 2010. Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Masitoh,  Suhendar,  A.  2016.  Penerapan Metode  Profile  Matching  Dalam Pengembangan Aplikasi E-
Commerce  Pada  Penjualan  Barang Elektronik. Jurnal Sistem Informasi.
pp. 19-24.
Munawir. 2010. Analisis Laporan Keuangan.  4 th ed.  Yogyakarta:
Liberty.
Natali,  D.,  Samben,  R.,  dan  Musviyanti. Analisis  Rasio  Likuiditas,  Rasio
Solvabilitas Dan Rasio Profitabilitas
Untuk  Mengukur  Kinerja  Keuangan Pada PT. KUD Kopta Unit Tambang Periode 2009-2010. Samarinda.
Putra,  E.  R.  2016.  Penerapan  Algoritma Rough  Set  Dan  Metode  Analisis Rasio  Dalam  Menganalisa  Laporan Keuangan  (Studi  Kasus  Bursa  Efek Indonesia Cabang UPI-YPTK).
Putra,  E.  R.  2017.  Penerapan  metode profile matching dalam menganalisa laporan keuangan perusahaan sektor makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Seradi,  A.  2016.  Penerapan  Metode Profile Matching Untuk Menentukan  Kelayakan  Pemberian Kredit  Pada  Pnpm  Mandiri  Kota Banjarmasin. Jurnal Teknologi Informasi .