## Peramalan Arus Kas dengan Pendekatan Time Series
Menggunakan Support Vector Machine
Bella Audina 1 , Mohamat Fatekurohman 2 , dan Abduh Riski 3 1,2,3 Jurusan Matematika, Universitas Jember
bellaaudina27@gmail.com
Abstract .  Cash  flow  is  a  form  of  financial report that  is  used  as  a  measure  of  the company  success  in  the  investment  world.  So  that  companies  need  to  forecast  the cash  flow  to  manage their  finances.  Statistics  can  be  applied  for  the  forecasting  of cash flow using the Support Vector Machine (SVM) method on the time series data. The  aim  of  this  research  is  to  determine  the  optimal  parameter  pair  model  of  the Radial Basic Function kernel and to obtain the forecasting results of cash flow using the  SVM  method  on  the  time  series  data.  The  independent  variable  is  needed  the data on cash flow from operating income, expenditure and investment expenditure, sum of all cash flow. While the dependent variable is the financial condition based on  the Free  Cash  Flow .  The  result  of  this  research  is  a  model  with  the  best parameter  pairs  of  the  SVM  tuning  results  with  the  greatest  accuracy  that  is  75%, 82%, 88%, 64% and the forecasting financial condition of PT Cakrawala for the next 16 months.
Keywords: cash flow, forecasting, time series, support vector machine.

## 1. Pendahuluan
Arus  kas  adalah  bentuk  laporan  keuangan  yang  dijadikan  tolok  ukur keberhasilan  perusahaan  di  dunia  investasi,  sehingga  perusahaan  perlu  melakukan peramalan arus kas untuk  mengatur keuangannya. Statistika dapat diaplikasikan pada peramalan arus kas dengan menggunakan metode peramalan ( forecasting ) . Peramalan adalah  pengolahan  data  di  masa  lalu  dengan  metode  matematika  untuk memperkirakan  kejadian  di  masa  yang  akan  datang  [1].  Sebagian  besar  masalah peramalan melibatkan penggunaan data deret waktu ( time series ). Deret waktu adalah pengamatan rangkaian data yang diukur selama kurun waktu tertentu [2]. Pendekatan time series sangat baik  digunakan untuk  menyelesaikan  data linier, sedangkan  model data  non-linier  seperti  data  keuangan  arus  kas  dapat  diselesaikan  dengan  pendekatan Support  Vector  Machine (SVM).  SVM  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat menyelesaikan  masalah  peramalan  dan  mampu  mengatasi overfitting sehingga  dapat meningkatkan akurasi hasil prediksi. Dalam pemodelan SVM sangat penting memilih tipe kernel terbaik untuk menentukan kinerja prediksi time series . Kernel Radial Basic Function (RBF) dinilai lebih baik diterapkan jika ketergantungan antara data terdahulu dengan  data  sekarang  bersifat  non-linier  [3].  Pendekatan time  series baik  dalam pemodelan linier dan SVM dengan kernel RBF bisa digunakan dalam pemodelan non-
Volume 4  No. 1 May 2021
linier,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  hasil  peramalan  arus  kas dengan menggunakan metode SVM pada data time series .
2. Tinjauan Pustaka
2.1. Arus Kas. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), arus kas adalah pemasukan  dan  pengeluaran  dana  perusahaan  berdasarkan  harian,  mingguan,  atau dalam  rentang  waktu  tertentu.  Laporan  arus  kas  disusun  untuk  membantu  tugas manajer  keuangan  perusahaan  dan  memberikan  informasi  mengenai  perubahan  kas perusahaan  dengan relevan dalam  periode  waktu  tertentu.  Berdasarkan  keperluan manajerial, laporan arus kas dibagi  menjadi tiga kategori  yaitu arus kas dari aktivitas operasi, investasi, dan pendanaan [4].
Arus  kas  aktivitas  operasi  diperoleh  dari  transaksi  dan  peristiwa  lain  yang memengaruhi penetapan laba atau rugi bersih perusahaan. Arus kas aktivitas investasi diperoleh  dari  kegiatan  investasi  yaitu  aktiva  tetap.  Arus  kas  aktivitas  pendanaan adalah arus kas yang berasal dari modal dan pinjaman perusahaan.
2.2. Peramalan  ( Forecasting ). Peramalan  atau forecasting adalah  perkiraan dengan  menggunakan  teknik  statistika  dalam  bentuk  gambaran  masa  depan berdasarkan  pengolahan  angka  secara  historis.  Terdapat  dua  pendekatan  umum  yang dilakukan  pada  saat  peramalan  yaitu  metode  kualitatif  dan  kuantitatif.    Peramalan metode kuantitatif terdiri dari model deret waktu dan model asosiatif. Peramalan yang akan  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  metode  SVM  dengan  sistem  klasifikasi. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  klasifikasi  yaitu confusion matrix .
Pada confusion  matrix terdapat  empat  istilah  sebagai  representasi  hasil klasifikasi  yaitu True  Positive (TP)  yang  merepresentasikan  kelas  positif  terdeteksi benar, True Negative (TN) merepresentasikan data kelas negatif yang terdeteksi benar,
False  Positive (FP)  merepresentasikan  jumlah  kelas  negatif  yang  terdeteksi  sebagai kelas  positif  dan False  Negative (FN)  merepresentasikan  data  kelas  positif  yang terdeteksi  sebagai  kelas  negatif.  Performa  klasifikasi  dapat  dihitung  nilai  akurasinya. Adapun perhitungan menentukan besar nilai akurasi sebagai berikut [5].
% 100 FN FP TN TP TN
TP
Akurasi      (1)
2.3. Deret Waktu ( Time Series ) . Deret waktu adalah salah satu pemodelan dalam penelitian dinamis yang bertujuan untuk mengumpulkan dan mempelajari pengamatan
Volume 4  No. 1 May 2021
deret  waktu  sebelumnya.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  yang menggambarkan  struktur  yang  melekat  dari  deret  tersebut.  Deret  waktu  dibedakan menjadi analisis deret waktu dan peramalan deret waktu. Terdapat dua hal yang harus diperhatikan  untuk  kesempurnaan  model  deret  waktu  yang  dihasilkan  yaitu  adanya autokorelasi dan data harus stasioner.
Uji  stasioneritas  bertujuan  untuk  menguji  konsistensi  pergerakan  data  deret waktu. Salah satu jenis uji stasioneritas yaitu uji Augmented Dickey Fuller (ADF). Uji ADF  dilakukan  dengan  menggunakan  paket  “ ur.df ”  yang  sudah  disediakan  oleh aplikasi R-Studio. Adapun prosedur uji stasioneritas sebagai berikut.
Hipotesis:
H 0 : data tidak stasioner
H 1 : data stasioner
Statistik uji antara nilai statistik- t dan nilai kritis ADF sebagai berikut [6].
1. Jika nilai statistik- t < nilai kritis, maka tolak H 0
2. Jika nilai statistik- t > nilai kritis, maka terima H 0
Adapun persamaan umum uji stasioneritas sebagai berikut.
           m i t t i t t u Y Y t Y 1 1 1 2 1    
(2)
dengan
Y t : data time series
t : trend deterministic
β 1 , β 2 : intersep / konstanta
m : panjang lag
δ : 0 (jika memiliki akar unit) dan δ: 1 (jika tidak memiliki akar unit)
2.4. Support  Vector  Machine (SVM)  pada Time  Series. SVM  adalah  salah  satu metode machine  learning yang  digunakan  untuk  memprediksi  klasifikasi menggunakan konsep pencarian hyperplane dengan margin maksimum. SVM  mudah diaplikasikan  pada  kasus  data non  linier dengan  menggunakan  konsep  kernel  pada ruang kerja berdimensi tinggi. Salah satu contoh fungsi kernel yang sering digunakan yaitu Radial  Basic  Function (RBF).  Adapun  persamaan  umum  fungsi  kernel  sebagai berikut.
) ( ) ( ) , (       j i j i x x x x K   (3)
Volume 4  No. 1 May 2021
dimana ) (  i x  adalah fungsi data i x , ) (  j x  adalah fungsi data j x , dan j merupakan ruang vektor yang lebih tinggi dari i .
Fungsi kernel di atas dapat digunakan pada fungsi kernel RBF yaitu [7].
2 || || exp( ) , (        j i j i x x x x K  (4) dimana i x dan j x adalah  sebuah  data time  series ,  sedangkan  adalah  nilai  kernel RBF yang optimal.
2.5. Metode Grid  Search. Metode grid  search digunakan  untuk  menentukan parameter  optimal  pada  model  SVM  dengan  melatih  pasangan  parameter  yang menghasilkan akurasi terbaik. Penentuan parameter SVM terbaik dengan metode grid search menggunakan  kernel  trick.  Adapun  jenis  kernel  trick  antara  lain  linier, polynomial, RBF, dan sigmoid. Jenis kernel trik yang digunakan dalam penelitian ini adalah  kernel  RBF.  Jenis  parameter  yang  digunakan  pada  SVM  dengan  kernel  RBF yaitu cost ) ( c dan gamma ) (  dengan persamaan
c i j i c   | , { ,  dan }   j
(5)
dengan
i : anggota himpunan c j : anggota himpunan 
2.6. K- Fold  Cross  Validation. Uji Cross-Validation (CV)  merupakan  salah  satu metode  statistika  untuk  mengevaluasi  kinerja  algoritma  dimana  data  akan  dipisahkan menjadi  dua  subset  yaitu  data  proses  pembelajaran  dan  data  validasi.  Berdasarkan ukuran  dataset,  CV  dibagi  menjadi  beberapa  jenis  dan  salah  satunya k-fold cross- validation . Salah  satu  model k-fold cross-validation yang  sering  digunakan  yaitu    10 fold  cross-validation .  Penelitian  [8]  membuktikan  bahwa  10 fold  cross-validation mampu  memberikan  estimasi  akurasi  yang  kurang  bias  dibandingkan  dengan  model lainnya. Penelitian [9] menghasilkan nilai akurasi terbesar yaitu k = 5 atau 5 fold untuk hasil pengujian terbaiknya.
3. Metode Penelitian
Jenis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang  diambil langsung  dari PT Cakrawala dalam beberapa periode terakhir. Data bersumber dari  data arus  kas  selama  56  bulan  terakhir  menggunakan  metode  kuantitatif  dengan  penelitian
Volume 4  No. 1 May 2021
survei. Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Variabel  terikat  ( Y )  pada  penelitian  ini  adalah  kondisi  keuangan  arus  kas perusahaan berdasarkan data Free Cash Flow .
2. Variabel  bebas  ( X )  pada  penelitian  ini  yaitu  data  keuangan  pemasukan  arus kas operasi, pengeluaran arus kas operasi, pengeluaran arus kas investasi, dan jumlah dari ketiga jenis arus kas tersebut.
Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini sebagai berikut :
1. Studi  literatur  dengan  cara  mencari  sumber  referensi  dari  jurnal,  skripsi,  dan buku.
2. Pengambilan  dan  pengolahan  data  ke  dalam  bentuk  matriks  melalui  program excel .
3. Pre-processing data dengan dilakukan uji stasioneritas menggunakan uji ADF.
4. Pembagian  data  yang  meliputi  data  pelatihan  ( training )  dan  data  pengujian ( testing )  dengan  persentase  70:30  dan  80:20  menggunakan  paket  “ caret”
dengan function createDataPartition.
5. Pemodelan  dengan  SVM  dimulai  dari training SVM  untuk  mendapatkan model SVM dengan k = 5 dan k = 10.
6. Melakukan tuning parameter  untuk  mencari  model  SVM  dengan  pasangan parameter terbaik dari hasil uji data training.
7. Melakukan pengujian model SVM terbaik pada data testing .
8. Melakukan  analisis  hasil  dan  menentukan  hasil  prediksi  atau  peramalan  data keuangan arus kas beberapa periode selanjutnya.
4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Analisis  Variabel. Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  variabel bebas ( ) dan variabel terikat ( ). Variabel bebas ( Y ) berupa pemasukan arus kas operasi, pengeluaran arus kas operasi, pengeluaran arus kas investasi, dan jumlah dari ketiga arus kas  tersebut.  Data  pengeluaran  arus  kas  operasi  meliputi  biaya  listrik,  Wi-Fi,  PDAM, parkir,  tol,  materai,  ATK,  ongkos  kirim,  pajak,  zakat,  makan  siang,  dan  gaji  karyawan. Data  pengeluaran  arus  kas  investasi  meliputi  biaya  pembelian  kendaraan  (mobil  dan sepeda  motor),  mebel,  sekat  kantor,  komputer,  mesin  jahit,  AC  dan  pembayaran  BPJS ketenagakerjaan.  Variabel  terikat  berisi  data Free  Cash  Flow (FCF)  yang  dimiliki  PT Cakrawala dengan transformasi output 0 untuk kelas kondisi keuangan buruk dan 1 untuk kelas kondisi keuangan baik. Data diinputkan  ke  dalam program R-Studio  dengan paket
Volume 4  No. 1 May 2021
“ read.csv ”.
4.2. Uji  Stasioneritas  Data. Data  yang  telah  diinputkan  ke  dalam  program R- Studio akan  dikelompokkan  menjadi  empat  variabel  yaitu pemasukan_operasi mendefinisikan data pemasukan arus kas operasi, pengeluaran_operasi mendefinisikan data  pengeluaran  arus  kas  operasi, pengeluaran_investasi mendefinisikan  data  pengeluaran  arus  kas  investasi,  dan data_FCF mendefinisikan data FCF. Kemudian masing-masing data akan diuji kestasioneritasannya dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Uji Stasioneritas Data
Variabel p - value Statistik- t Nilai Kritis ADF Keputusan Hipotesis 1% 5% 10% Pemasukan_ operasi 8 10 724 , 1   -4,4692 -3,51 -2,89 -2,58 Stasioner Pengeluaran_ operasi 5 10 145 , 3   -3,4387 Stasioner Pengeluaran_ investasi 6 10 776 , 4   -3,6209 Stasioner Arus_kas 8 10 317 , 2   -4,613 Stasioner Data_FCF 7 10 301 , 7   -4,3844 Stasioner
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  semua  variabel  data  stasioner  karena  nilai statistik- t <  nilai kritis ADF sehingga keputusan hipotesis yaitu tolak 0 H dan terima
1 H . Data dengan  variabel pemasukan_operasi , pengeluaran_investasi , arus_kas dan data_out stasioner  pada  taraf  signifikan  1%,  5%,  dan  10%.    Sedangkan  variabel pengeluaran_operasi stasioner pada taraf signifikan 5% dan 10%.
4.3. Peramalan  SVM .  Pada  penelitian  ini  dibentuk  tiga data  frame dari penggabungan  masing-masing  variabel  bebas  dengan  variabel terikat.  Selanjutnya masing-masing data  frame akan  dipartisi  menjadi  70%  data training dan  30%  data testing serta  80%  data training dan  20%  data testing . Pembagian  data  menggunakan paket  “ caret” yang  sudah  disediakan  oleh  program  R-Studio  dan  menghasilkan  40 data training dan 16 data testing serta 45 data training dan 11 data testing .
4.3.1. Peramalan  SVM  Data Training. Peramalan  SVM  pada  data training menggunakan  paket  “ e1071” dan  metode k-fold  cross  validation dengan  nilai k sebesar 5 dan 10. Hasil perhitungan peramalan data pemasukan operasi menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  85%  untuk  40  data training dan  84,44%  untuk  45  data training .  Sedangkan  hasil  perhitungan  peramalan  data  pengeluaran  operasi menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  85%  untuk  40  data training dan  82,22%  untuk 45  data training .  Hasil  perhitungan  peramalan  data  pengeluaran  investasi menghasilkan tingkat akurasi sebesar 82,5% untuk 40 data training dan 84,44% untuk 45 data training . Dan hasil perhitungan jumlah arus kas menghasilkan tingkat akurasi sebesar 80% untuk 40 data training dan 86,67% untuk 45 data training .
4.3.2. Pemodelan  dan  Penentuan  Nilai  Parameter. Ranges nilai  yang  digunakan
untuk parameter cost sebesar
15 14 13 3 4 5 2 , 2 , 2 , , 2 , 2 , 2     dan parameter gamma sebesar
3 2 1 13 14 15 2 , 2 , 2 , , 2 , 2 , 2     . Ranges parameter  tersebut  ditentukan  berdasarkan ranges yang  sering  digunakan  dalam  penelitian  secara  umum  [10].  Penentuan  nilai  parameter pada  penelitian  ini  menggunakan  perpaduan  metode grid  search dan k-fold  cross validation yang  disebut  juga tuning SVM. Tuning dilakukan  sebanyak  lima  kali, kemudian  dari  hasil tuning dipilih  pasangan  parameter  dengan  nilai  error  terkecil.
Pasangan parameter terbaik pada setiap data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pasangan Parameter Terbaik Setiap Data
Variabel Fold Nilai Parameter Nilai Error Cost Gamma Pemasukan_operasi 5 64 1 0,1494876 10 4 2 0,1492745 Pengeluaran_operasi 5 1024 0,125 0,233167 10 0,5 2 0,2483137 Pengeluaran_investasi 5 64 4 0,1326296 10 128 4 0,1236937 Arus_kas 5 512 0,0625 0,1256163 10 4096 0,03125 0,1221944
Dari  hasil  Tabel  2  hanya  akan  dipilih  satu  model  SVM  saja  untuk  meramalkan data arus kas. Sehingga model SVM untuk pemasukan_operasi menggunakan 10 fold dengan  nilai  parameter cost sebesar  4  dan gamma sebesar  2, pengeluaran_operasi
Volume 4  No. 1 May 2021
menggunakan 5  fold dengan  nilai  parameter cost sebesar  1024  dan gamma sebesar 0,125,  dan pengeluaran_investasi menggunakan 10  fold dengan  nilai  parameter cost sebesar 128 dan gamma sebesar 4, serta arus_kas menggunakan 10 fold dengan  nilai parameter cost sebesar 4096 dan gamma sebesar 0,03125.
4.3.3. Peramalan  Data Testing. Pengujian  ini  dilakukan  pada  setiap  data  arus  kas dengan  jumlah  data testing yang  berbeda  yaitu  sebanyak  16  data  untuk pemasukan_operasi dan pengeluaran_operasi serta 11 data untuk pengeluaran_investasi . Pengujian  data testing bertujuan untuk  mengetahui tingkat akurasi  model SVM sebelum model tersebut digunakan untuk  meramalkan  data arus kas. Model SVM  dengan  metode 10  fold untuk pemasukan_operasi memberikan  kemampuan  peramalan  sebesar  75%, pengeluaran_investasi mampu  memberikan  kemampuan  peramalan  sebesar  82%. Sedangkan  model  SVM  dengan  metode 5  fold untuk pengeluaran_operasi memberikan kemampuan  peramalan  sebesar  88%  dan  model  SVM  dengan  metode 10  fold untuk arus_kas memberikan  kemampuan  peramalan  sebesar  64%.  Setelah  mengetahui  tingkat akurasi,  selanjutnya  dilakukan  peramalan  untuk  mengetahui  kondisi  keuangan  arus  kas beberapa  bulan  selanjutnya  menggunakan  model  SVM  terbaik.  Hasil  peramalan  dapat dilihat pada Tabel 3 dan 4.
Tabel 3. Hasil Peramalan Setiap Data Arus Kas
Bulan Tahun Hasil Peramalan September 2020 Baik Oktober 2020 Baik November 2020 Baik Desember 2020 Baik Januari 2021 Baik Februari 2021 Baik Maret 2021 Baik April 2021 Baik Mei 2021 Baik Juni 2021 Baik Juli 2021 Baik Agustus 2021 Baik September 2021 Baik
Volume 4  No. 1 May 2021
Lanjutan Tabel 3. Hasil Peramalan Setiap Data Arus Kas Bulan Tahun Hasil Peramalan Oktober 2021 Baik November 2021 Baik Desember 2021 Baik Tabel 4. Hasil Peramalan Jumlah Arus Kas Bulan Tahun Hasil Peramalan September 2020 Baik Oktober 2020 Baik November 2020 Baik Desember 2020 Baik Januari 2021 Baik Februari 2021 Buruk Maret 2021 Baik April 2021 Baik Mei 2021 Baik Juni 2021 Baik Juli 2021 Baik

## 5. Kesimpulan
Model  SVM  dengan  parameter  hasil tuning untuk  peramalan  data  pemasukan operasi  menggunakan  nilai  parameter cost sebesar  4, gamma sebesar  2,  dan  metode 10 fold cross  validation .  Sedangkan  pada  data  pengeluaran  operasi  menggunakan  nilai parameter cost sebesar 1024, gamma sebesar 0,125, dan  metode 5 fold cross validation .
Data  pengeluaran  investasi  menggunakan  nilai  parameter cost sebesar  128, gamma sebesar  4,  dan  metode 10  fold cross  validation Data  arus  kas  menggunakan  nilai parameter cost sebesar  4096, gamma sebesar  0,03125,  dan  metode 10  fold cross validation. Terdapat perbedaan hasil peramalan arus kas kondisi keuangan PT Cakrawala yaitu menghasilkan kondisi keuangan baik untuk peramalan setiap jenis data arus kas dan menghasilkan  kondisi  keuangan  buruk  dalam  satu  bulan  untuk  peramalan  jumlah  data arus kas.
Volume 4  No. 1 May 2021

## Daftar Pustaka
[1] Chapman  and  Hall. Time-Series  Forecasting .  United  States  of  America:  CRC Press. 2000.
[2] Montgomery,  D.  C.,  C.  L.  Jennings,  dan  M.  Kulahci. Introduction  to  Time  Series Analysis and Forecasting . New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. 2007.
[3] Adhikari, R. An Introductory on Time Series Modeling and Forecasting . Germany: Lambert Academic Publishing. 2013.
[4] Kakani, R. M. and N. Ramachandran. How To Read A Cash Flow Statement . India: Mcgraw Hill Edu Private Limited. 2010.
[5] Han,  J.,  M.  Kamber  and  J.  Pei. Data  Mining:  Concept  and  Techniques,  Third Edition . Waltham: Morgan Kaufmann Publisher. 2012.
[6] Rusdi.  Deteksi  Stasioneritas  Data  Runtun  Waktu  Melalui  Uji  Akar-Akar  Unit. Jurnal Saintek . 3(1): 78-89. 2011.
[7] Karaa  dan  Krichene.  Credit  Risk  Assessment  using  Support  Vector  Machine  and Multilayer  Neural  Network  Models:  A  Comparative  Study  Case  of  a  Tunisian Bank . Journal  of  Accounting  and  Management  Information  System .  11(4):  587- 620. 2012.
[8] Karyadiputra,  E.  dan  N.  Hijriana.  Analisis  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes untuk  Klasifikasi  Prioritas  Pengembangan  Jalan  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan. Jurnal Teknologi . 9(2): 105-108. 2018.
[9] Eka, P. Implementasi Support Vector Machine (SVM) pada Prediksi Harga Saham Gabungan (IHSG). Jurnal Teknologi dan Rekayasa . 25(1): 24-38. 2020.
[10] Andita,  A.  dan  W.  Sulistijanti.  Perbaikan  Peramalan  Produksi  Padi  di  Kabupaten Kendal  dengan  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine (SVM). The  7 th URECOL2018 . 2018.