Muksan Junaidi, Ratna Dwi Rahayu: Prediksi Financial Distress Menggunakan ...

## PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS MENGGUNAKAN MODEL NEURO FUZZY DAN RASIO ALTMAN
Muksan Junaidi 1 , dan Ratna Dwi Rahayu 2
12 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Ronggolawe Cepu muchsan.djunaedi@gmail.com, Dwi.Ratna@gmail.com,

## ABSTRACT
Financial  distress  is  a  condition  of  decline  in  corporate  finance  before  business  failure. This failure is closely related to insolvency, where the company has failed in carrying out its operations  for  profit. Financial distress  prediction  methods have long  been developed by researchers in the field of accounting and finance using Multiple Discriminant Analyst (MDA).  A  common  method  is  that  the  Altman  model  is  used  to  predict  financial  distress one year in the future, this is as an early warning of the company's financial condition.The purpose of this study is to develop a data mining application neuro fuzzy algorithm model using the Altman model input data ratio to predict the company's financial distress for the next few years optimally. The data used are financial statements from 45 LQ45 Issuers on the  Indonesia  Stock  Exchange  (IDX)  in  2013-2017.  The  initial  process  of  calculating  the balance sheet and profit (loss) financial statements through the Altman model ratio to get zscore  values  of  three  categories  (safe,  gray  and  distress).  The  values  are  sorted  by  four backward  periods  as  input  data  to  the  model.  Functional  tools  from  the  Matlab  GUI program will be used for the formation, training and testing of the neuro fuzzy structure of the ANFIS 4MFs model. Furthermore, the predicted value of the model is compared with the  value  of  the  calculation  of  the  target  Altman  ratio.  The  final  results  show  that  the ANFIS  4MFs  model  can  provide  highly  optimal  predictive  values  close  to  the  average target ratio value of 100% in the membership functions of Gauss, Trapezoid, and G-bell.
Keywords: Financial Distress, Predicted, Altman Ratio, Neuro-Fuzzy, Time Series Data.

## ABSTRAK
Financial  distress adalah  suatu  kondisi  menurunannya  keuangan  perusahaan  sebelum terjadinya kegagalan bisnis. Kegagalan ini berhubungan erat dengan insolvabilitas, dimana perusahaan  telah  gagal  dalam  menjalankan  operasinya  untuk  mendapatkan  keuntungan atau  laba.  Metode  prediksi financial  distress sudah  lama  dikembangkan  oleh  peneliti dibidang akuntansi dan keuangan memakai Multiple Discriminant Analyst (MDA). Metode yang  umum  adalah  model  Altman  digunakan  untuk  memprediksi financial  distress satu tahun  kedepan,  hal  ini  sebagai  pemberi  peringatan  dini  terhadap  kondisi financial perusahaan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  aplikasi  data  mining  model algoritma neuro fuzzy memakai data input rasio model altman untuk memprediksi financial distress perusahaan  beberapa  tahun  kedepan  secara  optimal.  Data  yang  digunakan  adalah laporan  keuangan  dari  45  perusahaan  Emiten  LQ45  di  Bursa  Efek  Indonesia(BEI)  tahun 2013-2017. Proses awal menghitung laporan keuangan neraca dan laba(rugi) melalui rasio
Muksan Junaidi, Ratna Dwi Rahayu: Prediksi Financial Distress Menggunakan ...
model Altman untuk mendapatkan nilai-nilai zscore tiga kategori ( safe, gray dan distress ). Nilai-nilai tersebut diurutkan secara runtun waktu empat periode kebelakang sebagai data masukan ke model. Tools fungsional  dari GUI program  Matlab  akan dimanfaatkan untuk pembentukan, pelatihan dan testing struktur neuro fuzzy model ANFIS 4MFs. Selanjutnya nilai  hasil  prediksi  dari  model  dibandingkan  dengan  nilai  dari  perhitungan  rasio  Altman target. Hasil akhir menunjukan bahwa model ANFIS 4MFs bisa memberikan nilai prediksi sangat optimal mendekati rata-rata nilai rasio target sebesar 100% pada fungsi keanggotaan Gauss , Trapesium, dan G-bell .
Kata  kunci:  Financial  Distress ,  Prediksi,  Rasio  Altman, Neuro-Fuzzy ,  Data  Runtun Waktu.

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan Ekonomi Indonesia akhir tahun 2015 sebesar 4,88%, dan mengalami kenaikan 5,02% di  tahun 2016 dengan realisasi  investasi  meningkat  sebesar 12,4% berita (Kompas.com,  09/02/2017).  Namun  demikian,  hal  ini  belum  berdampak  besar  pada investasi pasar modal.  Memasuki kuartal dua tahun 2017, nilai tukar rupiah perdolar AS masih  dilevel  13.391.  Data  Bursa  Efek  Indonesia(BEI)  memperlihatkan  volume perdagangan  saham-saham  cenderung  naik,  namun  harga  saham  mengalami  penurunan. Salah satunya adalah saham kelompok emiten LQ45, saham ini mempunyai likuiditas dan kapitalisasi pasar tinggi, masuk 60 besar dari total transaksi saham di pasar regular, posisi top 95%  rata-rata nilai transaksi tahunan dan top 90% dari rata-rata kapitalisasi pasar.
Perkembangan  pasar  modal  akan  memberi  alternatif  investasi  tidak  terbatas  pada sektor  “aset  riil”  dan  perbankan,  alternatif  lain  investor  bisa  menanamkan  dana  di  pasar modal.  Data website  www.idx.co.id (2016)  memperlihatkan  indeks  rata-rata  harga  saham LQ45 penutupan akhir  tahun 2016 cenderung turun dari 7,45% menjadi  -33,79%. Hal  ini bisa  disebabkan  beberapa  faktor  eksternal  dan  internal  diantaranya  :  situasi  ekonomi makro,  rasio  pasar  dan  kinerja  perusahaan  dari  analisis  rasio-rasio  keuangan.  Faktor internal  dari  rasio-rasio  keuangan  seperti  profitabilitas,  solvabilitas,  aktifitas  dan  rasio keuangan  lain,  bisa  di  analisis  dengan  cepat  karena  sumber  datanya  tersedia  bebas  dan dapat diakses langsung melalui website BEI. Analisis rasio keuangan ini sangat dibutuhkan oleh  manajemen  selaku  pengelola  perusahaan  untuk  mengukur  kinerja  bisnis  perusahaan dan  sekaligus  sebagai  pemberi  peringatan  sedini  mungkin  terhadap  kondisi  keuangan perusahaan.
Penelitian analisis rasio keuangan untuk memprediksi financial distress perusahaan salah satunya model Altman, dan hasil model ini masih terbatas untuk prediksi perusahaan satu  tahun  kedepan  saja,  sedangkan  untuk  prediksi financial  distress beberapa  tahun kedepan masih belum optimal. Atas dasar ini dibutuhkan penerapan metode lain yang bisa memproses  secara  maksimal  data  luaran  dari  model  altman  tersebut.  Jadi  bagaimana mengembangkan  aplikasi  prediksi financial  distress perusahaan  untuk  beberapa  tahun kedepannya  dengan  memanfaatkan  data  masa  lalu  hasil  perhitungan  model  Altman sehingga didapatkan hasil prediksi yang lebih optimal dan lebih baik.
Alternatif model yang akan dikembangkan dalam penelitian ini adalah metode data mining  algoritma neuro  fuzzy .  Hal  tersebut  bisa  dibuktikan  dari  beberapa  penelitian sebelumnya,  bahwa  metode  ini  sukses  diterapkan  pada  bidang  hidrologi,  meteorologi, transportasi,  kecerdasan  buatan  dan  lainnya.  Penelitian  model  data  mining neuro  fuzzy sangat  menarik  untuk  dikembangkan  pada  bidang  akuntansi  dan  keuangan.  Penelitian
sebelum  diantaranya  :  Dinesh  C.  S.  Bisht,  at.  el.(2011),  meneliti  “ Discharge  Modelling using  Adaptive  Neuro  -  Fuzzy  Inference  System ”.  Ouamri  Bachir,  at  el.(2012),  meneliti “ Adaptive Neuro-fuzzy Inference System Based Control of Puma 600 Robot Manipulator ”. Indah Puspitasar,at el.(2013) meneliti “ Model Selection in ANFIS by using Inference of R Incremental  for  Time  Series  Forecasting ”.  Rio  Chaniago,  dkk.(2014),  meneliti  “Prediksi Cuaca  menggunakan  Metode Case  Base  Reasoning dan  ANFIS”.  Lala  Nilawati, dkk.(2015),  meneliti  “Penilaian  Properti  Menggunakan  Metode  ANFIS”.  Noor  Azizah, (2016), meneliti “Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System untuk  Prediksi Tingkat Layanan  Jalan”.  Herliyani  Hasanah,  dkk.(2017)  meneliti  “Perancangan  Aplikasi  Sistem Cerdas  untuk  Prediksi  Energi  Listrik  di  PLTA  Kedung  Ombo”.  Nerfita  Nikentari, dkk.(2018),  meneliti  "Prediksi  Kecepatan  Angin  menggunakan Adaptive  Neuro  Fuzzy (ANFIS)  dan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN)".
Hasil prediksi model algoritma data mining mempunyai tingkat akurasi yang sangat baik, sangat optimal, konsisten, dan stabil dengan nilai kesalahan kecil. Namun demikian hasil  prediksi  model  ini  sangat  tergantung  pada  seberapa  besar  sumber  data  yang digunakan. Semakin banyak data masukan yang digunakan untuk pelatihan dan percobaan struktur  model  ini,  maka  hasilnya  akan  semakin  optimal  dan  sangat  baik.  Hasil  aplikasi prediksi  ini  sangat  penting  untuk  dimanfaatkan  oleh  para  pengelola  perusahaan,  investor dan  kreditur  sebagai  pertimbangan  dan  pemberi  peringatan  sedini  mungkin  terhadap kondisi financial perusahaan.
Model  algoritma neuro  fuzzy ini  merupakan hybrid  system antara fuzzy  inference system (FIS)  dengan  jaringan  syaraf  tiruan  (ANN)  dikenal  dengan  model  ANFIS, didalamnya  terdapat  model  pembelajaran backpropagation (BPNN).  Penggunaan  model inferensi fuzzy Tagaki-Sugeno-Kang  (TSK)  orde  satu  karena  lebih  sederhana  proses komputasinya.  Keunggulan  sistem  ini  bisa  menterjemahkan  pengetahuan  pakar  dalam aturan rule pada fungsi keanggotaannya.
Atas  dasar  kajian  diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  aplikasi prediksi  data  mining  algoritma neuro  fuzzy model  ANFIS  memakai  data  input  dari  rasio model  altman  untuk  memprediksi financial  distress perusahaan  beberapa  tahun  kedepan secara  optimal.  Para  pengelola  perusahaan,  manajemen,  kreditor  dan  investor,  mereka sangat  membutuhkan  data  rasio-rasio  keuangan  untuk  meramalkan  kondisi  kinerja keuangan perusahaan beberapa tahun kedepan secara cepat, tepat dan optimal, akan tetapi dalam  melakukan  analisis  data  keuangan  tersebut,  masih  terbatas  analisa  model  asosiatif seperti  :  model  regresi  linier.  Hasil  analisis  regresi  ini  dipakai  sebagai  referensi  dalam menentukan  kebijakan  pengelolaan  perusahaan  kedepannya  dan  keputusan  berinvestasi. Atas  dasar  itu  dibutuhkan  tools/sistem  aplikasi  memakai  suatu  metoda  yang  tepat  dan efektif  untuk  memprediksi  kondisi  financial  perusahaan  beberapa  tahun  kedepan  secara optimal dan lebih baik.
Penelitian ini mengembangkan sistem aplikasi prediksi untuk bidang akuntansi dan keuangan dengan memanfaatkan algoritma data mining neuro-fuzzy model ANFIS sebagai solusi  untuk  masalah  prediksi financial  distress perusahaan  beberapa  tahun  kedepan. Aplikasi  ini  perlu  dikembangkan  menjadi  model  sistem  pendukung  keputusan  karena sangat  berguna  bagi  manajemen,  kreditor  dan  investor  untuk  memberikan  informasi keuangan  perusahaan  secara  cepat  dan  akurat,  sehingga  setiap  keputusan  yang  diambil dalam mengelola perusahaan dan berinvestasi selalu didasarkan data hasil aplikasi prediksi ini.
Muksan Junaidi, Ratna Dwi Rahayu: Prediksi Financial Distress Menggunakan ...

## KAJIAN TEORI Peramalan
Peramalan adalah seni dan ilmu memperkirakan suatu kejadian/even dimasa datang yang  melibatkan  pemrosesan  historikal  data  dan  diproyeksikan  untuk  waktu  akan  datang melalui  bentuk  model  matematis  (Heizer  dan  Render  ,2009:162-3).  Terdapat  dua  metode peramalan  yaitu:  kualitatif  ( qualitative  forecast )  dan  kuantitatif  ( quantitative  forecast ). Peramalan  diklasifikasikan  berdasarkan  horizon  waktu  masa  depan  yang  melingkupinya disebutkan dalam Eddy Herjanto (2004:116). Peramalan kuantitatif dibagi dua jenis yaitu : Time Series Forecasting dan Associative Forecasting Method . Perhitungan total kesalahan peramalan menggunakan rata-rata deviasi mutlak yaitu (Mean Absolute Deviation –MAD), dan  rata-rata  kesalahan  kuadrat  yaitu  ( Mean  Squared  Error –MSE),    serta    rata-rata kesalahan  persen  mutlak  yaitu ( Mean Absolute Percent Error –MAPE).

## Financial Distress
Financial  distress adalah  kegagalan  bisnis  akibat  kesulitan  keuangan  yang  sangat parah  sehingga  perusahaan  tidak  mampu  lagi  beroperasi  dengan  baik. Financial  distress dapat terjadi jika jumlah liabilitas perusahaan melebihi nilai wajar aset atau ketika hutang lancar  melebihi current  assets . Financial  distress adalah  insolvabilitas  ( insolvency ), sebagai  awal  dari  kebangkrutan  bisnis  perusahaan.  Rasio  keuangan  dapat  digunakan sebagai indikasi adanya kebangkrutan di perusahaan tersebut (Toto, 2011:332).
Menurut  Undang-undang  No.4  tahun  1998  tentang  kepailitan,  dinyatakan  bahwa kebangkrutan  adalah  situasi  yang  dinyatakan  pailit  oleh  keputusan  pengadilan. Kebangkrutan  sebagai  suatu  kegagalan  yang  terjadi  pada  sebuah  perusahaan  diartikan sebagai  kegagalan  keuangan  atau Financial  Distressed (Brigham,  2001:2-3).  Perusahaan mungkin  mengalami  kesulitan financial seperti  kesulitan  likuiditas  (misal  tidak  bisa membayar gaji pegawai, bunga hutang, dll). Jika tidak diselesaikan, maka akan berdampak menjadi kesulitan yang lebih parah, dan bisa berakibat pada kebangkrutan (Mamduh, 2007: 255).
Ketidakmampuan  perusahaan  melunasi  hutang-hutangnya  menunjukkan  kinerja negatif dan terdapat masalah pada likuiditasnya. Didalam Munawir (2002:291) yang terkait dengan  kesulitan financial dan  perusahaan  berpotensi  bangkrut  dibagi  empat  kelompok yaitu:   (1)  Perusahaan tidak kesulitan keuangan;  (2)    Kesulitan keuangan  tapi perusahaan tidak  pailit  (bangkrut);  (3)  Tidak  kesulitan  keuangan  tapi  perusahaan  sulit  non  keuangan dan diputus pailit; (4) Kesulitan keuangan dan perusahaan pailit.

## Rasio Keuangan Model Altman
Tahun  1968,  Altman  menerapkan  metoda  MDA  yaitu  bentuk  analisis  diskriminan dari  identifikasi    rasio  keuangan  untuk  model  prediksi financial  distress perusahaan. Altman  menggunakan  lima  rasio-rasio  keuangan  periode  tiga  tahun  sebagai  dasar analisanya.  Nilai  yang dihasilkan adalah nilai  zscore sebagai  klasifikasi financial distress berdasarkan  titik  cut  off  dengan  tiga  kelompok  yaitu: safe,  gray dan distress (E.I.Altman,1999: A Revised Zscore Model).
Menurut  Samarakoon, et  al., (2003)  menyatakan,  bahwa  model  prediksi  Altman mengalami  beberapa  revisi persamaan  baru disesuaikan  dengan  perusahaan  swasta dan tidak terbatas  untuk perusahaan  manufaktur yang go  public , yaitu  Edward I.A. (Altman, 1968-Z,  1983-Z’  dan  1993-Z”).  Tiga  model  ini  mempunyai  kemampuan  dapat memprediksi financial distress memakai laporan keuangan neraca dan laba(rugi). Menurut (Sanobar Anjum: 2012),  Altman  mengunakan  lima  rasio-rasio keuangan, yaitu :
Muksan Junaidi, Ratna Dwi Rahayu: Prediksi Financial Distress Menggunakan ...
a. X1= working capital to total assets ,
b. X2= retained earning to total assets ,
c. X3= earning before interest and taxes to total assets ,
d. X4= market value of equity to book value of total debt ,
e. X5= sales to total assets .
Didalam (Lalith P. Samarakoon , dkk ,2003) dinyatakan terdapat tiga model prediksi (Altman, 1968, 1983, 1993)  dan model tahun 1968, untuk perusahaan go public adalah : Z = 1.2 X1 + 1.4 X2 + 3.3 X3 +  0.6 X4 + 1.0 X5.    (1)
Model  (E.I.Altman,  1999:  A  revised  zscore  model)  dikenal  dengan  fungsi  diskriminan untuk perusahaan yang go public untuk zona Safe adalah nilai Z>2.99, zona Gray nilai Z antara 1.80-2.99 dan zona Distress nilai Z< 1.80. Didalam (Sanobar Anjum: 2012), model ini  pernah  di  terapkan  untuk  prediksi financial  distress pada U.S.Emergency  Market (Altman, Hatzell dan Peck,1995), hasilnya di temukan 81 % sukses pada model ketiga.

## Data Runtun Waktu
Data  Runtun  waktu  adalah  sekumpulan  data  yang  berasal  dari  waktu  ke  waktu, seperti  harian,  mingguan,  bulanan,  kwartalan,  tahunan  dan  dijadikan  sebagai  dasar  untuk peramalan.  Menurut  (Hanke,  et  al.,  2001)  didalam  (Ali  Baroroh,  2013)  runtun  waktu merupakan  data  yang  di  catat,  atau  diamati  dalam  serangkaian  tahapan  waktu.  Kegunaan analisis  runtun  waktu  untuk  melihat  perkembangan  dari  objek  yang  di  amati  dan  diteliti dari  waktu  ke  waktu.  Nilai  data  masa  lalu  hingga  waktu  't'  titik  awal  prediksi  dan  waktu prediksi 't + p'. Untuk pemetaan dari titik ‘D’ runtun waktu sampai titik 'Δ' secara terpisah dirumuskan berikut ini : x(t + p) = [x(t-(D-1) Δ)]... x(t-Δ), x(t)
(2)

## Algoritma Neuro-Fuzzy Model ANFIS
Penelitian  ini  mengembangkan  bentuk  aplikasi  prediksi  pada  bidang  akuntansi  dan keuangan dengan memanfaatkan algoritma data mining neuro-fuzzy model ANFIS sebagai solusi  terhadap  masalah  prediksi financial distress  perusahaan  beberapa  tahun  kedepan. Aplikasi  ini  perlu  dikembangkan  menjadi  model Prototype alat  bantu  manajemen perusahaan,  kreditor  dan  investor  untuk  membantu  menentukan  kebijakan  mengelola perusahaan dan investasi dipasar modal.
Algoritma neuro-fuzzy adalah fuzzy  inference  system yang  dilatih  memakai algoritma pembelajaran turunan dari sistem neural network . Neuro-fuzzy adalah salah satu hybrid  system bagian  dari soft  computing untuk  mendapatkan  algoritma  yang  lebih sempurna  (Kusumadewi,  S.,  et  al.,  2006,  p.4).  Salah  satu  model neuro-fuzzy seperti ANFIS diusulkan oleh (Roger Jang, 1993:667). Struktur ANFIS merupakan inferensi fuzzy model Takagi-Sugeno-Kang (TSK) orde satu  (Kusumadewi, S., et al., 2010 :379) seperti gambar berikut ini :
Muksan Junaidi, Ratna Dwi Rahayu: Prediksi Financial Distress Menggunakan ...
Gambar 1 . Ilustrasi Struktur Sistem ANFIS
Sumber : Kusumadewi, S., et al., 379 (2010)
Layer -1: layer pertama setelah x dan y. Setiap node i ke-I di layer ini merupakan adaptive node dengan node fungsi ;
𝑂 1,𝑖 = 𝜇 𝐴𝑖 (𝑥) untuk tiap i = 1, 2, atau       (3) 𝑂 1,𝑖 = 𝜇 𝐵𝑖−2 (𝑦) untuk tiap I = 3,4 (4) Mengunakan fungsi anggota, generalize bell (G-bell) :
𝑂 2,𝑖 = 𝑤 𝑖 = 𝜇 𝐴𝑖 (𝑥) × 𝜇 𝐵𝑖 (𝑦) , 𝑖 = 1,2 (5)
Dimana {𝑎 𝑖 , 𝑏 𝑖 , 𝑐 𝑖 } adalah parameter set.
Layer -2 : Tiap node  layer adalah node  yang  tetap  ditandai sebagai Π.
𝑂 2,𝑖 = 𝑤 𝑖 = 𝜇 𝐴𝑖 (𝑥) × 𝜇 𝐵𝑖 (𝑦) , 𝑖 = 1,2 (6)
Layer -3  :  Tiap node  layer adalah node tetap  sebagai  N. Node ke  -  i  mengkalkulasi  rasio dari kekuatan rule ke - i.
𝑂 3,𝑖 = 𝑤 𝑖 ̅̅̅ = 𝑤 𝑖 𝑤 1 +𝑤 2 ,   𝑖 = 1,2 (7)
Layer 4: Tiap node i layer adalah node adaptif dengan node fungsi:
𝑂 4,𝑖 = 𝑤 𝑖 ̅̅̅𝑓 𝑖 = 𝑤 𝑖 ̅̅̅(𝑝 𝑖 𝑥 + 𝑞 𝑖 𝑦 + 𝑟 𝑖 ) (8)
Layer 5 : Node layer ini sebagai  Σ, yang menghitung keluaran dari lapisan 4
𝑂 5,𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖 ̅̅̅𝑓 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖 𝑓 𝑖 ∑ 𝑤 𝑖 (9)

## METODE PENELITIAN Data dan Sample
Data penelitian dari internet website http://www.idx.co.id merupakan data sekunder. Periode data input lima tahun mulai 2013-2017 dari laporan keuangan neraca dan laba/rugi sebanyak  45  perusahaan  kelompok  emiten  LQ45  di  Bursa  Efek  Indonesia(BEI). Perhitungan  terhadap  laporan  keuangan  konsolidasi  untuk  mendapatkan  nilai  zscore  dari
rasio  model  altman  empat  periode  ke  belakang  dan  di  susun  urut  secara  runtun  waktu. Sampel data adalah Sensus atau sampel jenuh dari seluruh anggota populasi yang diamati, mulai periode amatan antara tahun 2013-2017.

## Tabel 1. Daftar Perusahaan Emiten LQ45 Periode 2017
Kode Nama Perusahaan Kode Nama Perusahaan AALI Astra Agro Lestari Tbk JSMR Jasa Marga (Persero) Tbk ADHI Adhi Karya (Persero) Tbk KLBF Kalbe Farma Tbk ADRO Adaro Energy Tbk LPKR Lippo Karawaci Tbk AKRA AKR Corporindo Tbk LPPF Matahari Department Store Tbk ANTM  Aneka Tambang Tbk. LSIP PP London Sumatra Indonesia Tbk ASII Astra International Tbk MNCN  Media Nusantara Citra Tbk BBCA Bank Central Asia Tbk MYRX  Hanson International Tbk. BBNI Bank Negara Indonesia (Persero) PGAS Perusahaan Gas Negara (Persero) Tbk BBRI Bank Rakyat Indonesia (Persero) PPRO PP Properti Tbk. BBTN Bank Tabungan Negara (Persero) PTBA Tambang Batubara Bukit Asam (Persero) BJBR BPD Jawa Barat dan Banten Tbk. PTPP PP (Persero) Tbk BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk PWON Pakuwon Jati Tbk BMTR   Global Mediacom Tbk. SCMA Surya Citra Media Tbk BRPT    Barito Pacific Tbk. SMGR Semen Indonesia (Persero) Tbk BSDE Bumi Serpong Damai Tbk. SMRA Summarecon Agung Tbk BUMI Bumi Resources Tbk. SRIL Sri Rejeki Isman Tbk EXCL XL Axiata Tbk. SSMS Sawit Sumbermas Sarana Tbk GGRM  Gudang Garam Tbk TLKM Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk HMSP HM Sampoerna Tbk. UNTR United Tractors Tbk ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk UNVR Unilever Indonesia Tbk INCO Vale Indonesia Tbk WIKA Wijaya Karya (Persero) Tbk INDF Indofood Sukses Makmur Tbk WSKT Waskita Karya (Persero) Tbk INTP Indocement Tunggal Prakasa Tbk
Sumber : website http://www.idx.co.id

## Langkah dan Perancangan Penelitian
Langkah-langkat  dalam  penelitian  untuk  mengembangkan  aplikasi  prediksi  pada bidang  akuntansi  dan  keuangan  dengan  memanfaatkan  algoritma  data  mining  disusun dalam diagram alir perancangan penelitian sebagai berikut:
Muksan Junaidi, Ratna Dwi Rahayu: Prediksi Financial Distress Menggunakan ...
Mulai Tinjauan Pustaka, Referensi Penelitian Pelatihan dan Percobaan Model Perhitungan Rasio Model Altman Pengembangan Aplikasi Prediksi Pengujian, Evaluasi dan Laporan hasil Persiapan Peralatan dan Data Selesai Pembuatan Model Struktur Neuro- Fuzzy Pembuatan Proposal

## Gambar 2. Alir Perancangan Penelitian Sumber : dikembangkan pada penelitian ini(2019)
1. Tinjauan Pustaka dan Referensi Penelitian. Sumber daftar pustaka dan referensi berasal dari prosiding, jurnal nasional maupun internasional sesuai topik penelitian.
2. Pembuatan  Proposal.  Menyusun  proposal  pengembangan  aplikasi  prediksi  financial distres  dengan  menerapkan  algoritma neuro  fuzzy dan  data  model  rasio  Altman  secara runtun waktu.
3. Persiapan  Peralatan  dan  Data  Penelitian.  Data  penelitian  dari  website  di  BEI http://www.idx.co.id .  Data  dipilih  dari  kelompok  emiten  LQ45  periode  tahun  2013- 2017, sejumlah 45 perusahaan.
4. Pembuatan Model Struktur Algoritma neuro-fuzzy . Pembuatan struktur model ANFIS 4- MFs  fungsi  keanggotaan  dari  GUI  Matlab  yaitu  : Triangle,  Gauss,  Trapesium dan G- bell . Menggunakan empat input data x (t + p) dan data runtun waktu x (t-3), x(t-2), x(t- 1), x(t).
5. Perhitungan  Rasio  Model  Altman.  Nilai  zscore  rasio  model  Altman  di  proses  dari laporan  keuangan  laba/rugi  dan  neraca  perusahaan go  public untuk  zona Safe adalah nilai Z>2.99, zona Gray nilai Z antara 1.80-2.99 dan zona Distress nilai Z< 1.80.
6. Pelatihan dan Percobaan  Model. Pelatihan dan percobaan algoritma neuro fuzzy model ANFIS melalui empat input data nilai zscore disusun secara runtun waktu kebelakang, masa lalu sampai waktu “t” dengan urutan  x(t-3),  x(t-2),  x(t-1),  x(t)
7. Pengembangan  Aplikasi  Prediksi.  Pengembangan  aplikasi  menggunakan  bahasa programan Matlab berbasis object oriented programming (OOP) melalui tahapan proses : analisa, desain, coding dan testing .
8. Pengujian,  Evaluasi  dan  Laporan  Hasil.  Pengujian  dan  evaluasi  terhadap  aplikasi prediksi financial distress dengan input nilai-nilai zscore dibandingkan dengan nilai dari
perhitungan rasio altman. Pengukuran dengan melihat kondisi laporan keuangan model altman secara aktual data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengembangan Aplikasi
Aplikasi  dikembangkan  dari  tools  box  GUI  program  Matlab  dengan  menerapkan algoritma data mining neuro fuzzy model ANFIS.
1. Pembentukan Struktur ANFIS
Struktur ANFIS dengan empat input data berurutan mulai x (t -3), x (t-2), x (t-1), x (t). Hasilnya  terdapat 12 masukan fungsi keanggotaan dan 81 aturan role berikut :
Gambar 3.  Struktur neuro fuzzy model ANFIS Sumber : dikembangkan pada penelitian ini(2019)
Gambar 4.  Aturan Fuzzy 81 Role Sumber: dikembangkan pada penelitian ini(2019)
Muksan Junaidi, Ratna Dwi Rahayu: Prediksi Financial Distress Menggunakan ...
2. Testing  dan  Training  Algoritma  neuro  fuzzy.  Melalui  fungsi  ANFISEDIT  dari  Matlab untuk  mendapatkan  model  ANFIS  tipe  Sugeno  TSK.  Alir  proses  pembuatan,  testing, dan training model seperti berikut:

## Gambar 5.  Load Data Input Sumber : dikembangkan pada penelitian ini(2019)
Gambar 6.  Testing, dan Training pembentukan struktur neuro fuzzy Sumber : dikembangkan pada penelitian ini(2019)
3. Data  masukan  untuk  model  ANFIS.  Data  masukan  dibedakan  menjadi  tiga  kondisi financial distress perusahaan ( Distress, Grey dan Safe ) untuk fungsi keanggotaan Gauss & Gbell dan fungsi keanggotaan Segitiga & Trapesium:
Muksan Junaidi, Ratna Dwi Rahayu: Prediksi Financial Distress Menggunakan ...

## Gambar 7.  Input model ANFIS dengan tiga kategori Sumber : dikembangkan pada penelitian ini(2019)
4. Desain tampilan layar Aplikasi. Tampilan screen layar aplikasi seperti : menu aplikasi, data input  FIS, nilai zscore disusun secara runtun waktu kebelakang dari titik 't'. Hasil keluaran  berupa  output  nilai  yang  diprediksi  dan  bentuk  grafik  dari  program spreetsheet .
Gambar 8.  Desain layar utama aplikasi prediksi Sumber : dikembangkan pada penelitian ini(2019)

## Pengujian dan testing Aplikasi
Pada  pengujian  aplikasi  dihasilkan  tiga  level  area  nilai  prediksi  financial  distress (Distress, Grey dan Safe), salah satu tampilan hasil adalah sebagai berikut :
Gambar 9.  Hasil Output Prediksi tiga kategori Sumber : dikembangkan pada penelitian ini(2019)

## Analisa Hasil Prediksi
Pembagian nilai range financial distress pada area prediksi adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Titik cut off  Prediksi nilai Z-score model Altman
No Nilai Zscore Financial Zone 1 .... > 2.99 Safe Area 2 1.80 - 2.99 Grey Area 3 .... < 1.80 Distress Area
Sumber : E.I.Altman,1999: A Revised Z-score Model
Untuk memprediksi satu tahun kedepan mulai dari titik “t”  tahun 2016 dan prediksi “p=1” untuk  hasil  prediksi  tahun  2017,  maka    x  (t  +  p)  susunan  runtun  waktu  kebelakang  nilai zscore masa lalu =  [x (t -3), x (t-2), x (t-1), x (t); x (t+1)], dengan input periodikal mulai tahun  =  2013,2014,2015,  dan  2016.  Hasil  rata-rata  perhitungan financial  distress tahun 2017 didapatkan nilai optimal perbandingan sebesar 100 %.
Tabel 3. perbandingan nilai optimal rasio tahun 2017 dan hasil prediksi

## Sumber : dikembangkan pada penelitian ini(2019)
Gambar 10.  Grafik nilai hasil prediksi dan rasio Altman Sumber : dikembangkan pada penelitian ini(2019)
Nilai  rata-rata  prediksi  fungsi  keanggotaan  Trapesium, Gauss, dan G-bell dengan tiga  kategori  input,  hasil  prediksinya  sangat  optimal  yaitu  100%.  Sedang  hasil  rata-rata nilai prediksi fungsi keanggotaan Triangle 102%, hasil nilai prediksi ini kurang optimal.
Muksan Junaidi, Ratna Dwi Rahayu: Prediksi Financial Distress Menggunakan ...

## PENUTUP
Aplikasi  prediksi financial  distress model  neuro-fuzzy  ANFIS  memakai  empat fungsi  keanggotaan  dan  data  input  tiga  kategori.  Pada  fungsi  keanggotaan Triangle hasilnya  kurang  optimal,  sedangkan  pada  fungsi  keanggotaan Gauss ,  Trapesium,  dan G- bell hasilnya  sangat  konsisten,  terinci,  konsisten,  sangat  baik  dan  paling  mendekati perhitungan  rata-rata  rasio  altman  100%.  Jadi  untuk  memprediksi  financial  distress beberapa  tahun  kedepan  paling  baik  dan  optimal  mengunakan  model  ANFIS  fungsi keanggotaan Gauss , Trapesium, dan G-bell . Neuro-fuzzy ANFIS adalah  model prediksi sederhana, dapat diandalkan dengan hasil prediksi  konsisten,  dan  sangat  baik.  Jadi  aplikasi  prediksi  algoritma neuro-fuzzy bisa diterapkan  pada  bidang  akuntansi  dan  keuangan,  hal  ini  sangat  diperlukan  oleh  para investor,  kreditur  dalam  mengambil  keputusan  berinvestasi  dan  pihak  manajemen  selaku pengelola perusahaan dalam mngambil suatu keputusan bisnis.
Kemampuan  memprediksi  model neuro-fuzzy sangat  tergantung  pada  besarnya  data yang  digunakan  pada  saat  pembentukan  dan  pelatihan  model.  Oleh  sebab  itu  pada penelitian  selanjutnya  disarankan  memakai  jumlah  data  input  yang  lebih  besar  pada  saat pelatihan dan percobaan model ini, agar hasil yang diperoleh nantinya akan semakin baik dan  optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Azizah,  N.,  (2016).  Metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  untuk Prediksi Tingkat Layanan Jalan. Jurnal DISPROTEK , 7(1).
Bachir, O. and Zoubir, A.F., (2012). Adaptive Neuro-fuzzy inference system based control of Puma 600 robot manipulator. International Journal of Electrical and Computer Engineering , 2(1), 90.
Bisht,  D.C.  and  Jangid,  A.,  (2011).  Discharge  modelling  using  adaptive  neuro-fuzzy inference  system .  International  Journal  of  Advanced  Science  and  Technology , 31(1), 99-114.
Brigham,  F.  Eugene,  Houston,  and  F.  Joel    (2011).  Dasar-dasar  Manajemen  Keuangan, 11th ed. Penerjemah Ali.
Chaniago,  R.  and  Wardani,  K.R.R.,  (2015).  Prediksi  Cuaca  Menggunakan  Metode  Case Based Reasoning dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System. Jurnal Informatika , 12(2), 90-95.
Eddy  Herjanto,  (2007).  Manajemen  Operasi,  Penulis  Edisi  Ketiga.  Jakarta:  PT  Raja Grasindo Persada.
Hanafi, Mamduh M. (2007). Analisa Laporan Keuangan, UPP AMP YKPN, Yoygyakarta. Hasanah,  H.  and  Nurmalitasari,  N.,  (2017).  Perancangan  Aplikasi  Sistem  Cerdas  Untuk Prediksi  Energi  Listrik  Pemakaian  Sendiri  Di  PT  Indonesia  Power  Sub  Unit  Plta Kabupaten Wonogiri. Prosiding SNATIF , pp.33-41.
Heizer, Jay & Barry Render. (2009). 8th ed. Operation Management. Upper Saddle River, New Jersey : Prentice Hall.
Jang,  J.S.,  (1993).  ANFIS:  adaptive-network-based  fuzzy  inference  system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics , 23(3), pp.665-685.
K. Dewi and S. Hartati, Neuro-Fuzzy  (2006). Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf, 2nd ed. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Munawir,  Slamet  (2002).  Akuntansi  Keuangan  dan  Manajemen,  Edisi  Pertama. Yogyakarta: BPFE.
Nikentari,  N.,  Bettiza,  M.  and  Pratiwi,  H.S.,  (2018).  Prediksi  Kecepatan  Angin Menggunakan  Adaptive  Neuro  Fuzzy  (ANFIS)  dan  Radial  Basis  Function  Neural Network  (RBFNN). JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian  Informatika ),  4(1), pp.70-75.
Nilawati,  L.  and  Wahyudi,  M.,  (2015).  Penilaian  Properti  Menggunakan  Metode  ANFIS.
Konferensi Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi, 1(1), 23-128.
Puspitasari, I. and Sutijo, B., (2013). Model Selection in Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) by using Inference of R2 Incremental for Time Series Forecasting. S.  Kusumadewi  and  H.  Purnomo  (2010).  Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung Keputusan, 2nd ed. Graha Ilmu. Yogyakarta.
Samarakoon, L.P. and Hasan, T., (2003). Altman’s Z-Score models of predicting corporate distress:  Evidence  from  the  emerging  Sri  Lankan  stock  market. Journal  of  the Academy of Finance, 1, pp.119-125.
Siddiqui,  S.A.,  2012.  Business  bankruptcy  prediction  models:  A  significant  study  of  the Altman’s Z-score model. Available at SSRN 2128475.
Takagi, T. and Sugeno, M., (1985). Fuzzy identification of systems and its applications to modeling  and  control .  IEEE  transactions  on  systems,  man,  and  cybernetics ,  (1), pp.116-132.
Toto, Prihadi. (2011). Analisis Laporan Keuangan Teori dan Aplikasi. Jakarta: PPM. website IDX ; http://www.idx.co.id website Kompas ; http://www.kompas.com .