## Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi
Lembaga Penellitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol 23, No 3 (2023): Oktober, 3321-3327 DOI: 10.33087/jiubj.v23i3.3902

## Prediksi Financial Distress Menggunakan Model Artificial
Neural Network pada Perusahaan Perhotelan yang Terdaftar di BEI Tahun 2017-2021

## Natasya Salsabila Nafis*, Farida Titik Kristanti, Hanif Kurniawan Atmanto
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom *Correspondence: natasyasnaf@student.telkomuniversity.ac.id
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  model  peringatan  dini,  perbedaan  hasil  perhitungan,  dan hasil  prediksi financial  distress menggunakan  model Artificial  Neural  Network (ANN)  pada data  testing perusahaan  industri  perhotelan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  sejak  tahun  2017-2021.  Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode penelitian kuantitatif dimana hasil yang didapatkan dari penelitian ini  berupa  angka  atau  data yang  nilainya diangkakan.  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan Hotels, Resorts  &  Cruise  Lines yang yang  terdaftar  pada  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2017-2021  dengan  jumlah perusahaan  sebanyak 17 perusahaan.  Prosedur  pengolahan  data  pada  penelitian  ini  diawali  dengan menghitung rasio  keuangan  menggunakan  microsoft  excel,  kemudian  menganalisis  statistik  dekriptif,  dan melakukan pengujian model artificial neural network dengan menggunakan bahasa pemrograman PYTHON untuk memprediksi kondisi financial distress pada perusahaan.
Kata kunci : artificial neural network; financial distress; industri perhotelan.
Abstract. This study aims to determine early warning models, differences in calculation results, and prediction results of financial distress using the Artificial Neural Network (ANN) model on data testing of hotel industry companies  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  (IDX)  from  2017-2021.  In  this  study,  researchers  used quantitative research methods where the results obtained from this study were in the form of numbers or data whose values were numbered. The population in this study are companies Hotels, Resorts & Cruise Lines which are  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  in  2017-2021  with  a  total  of  17  companies.  The  data  processing procedure  in  this  study  begins  with  calculating  financial  ratios  using  Microsoft  Excel,  then  analyzing descriptive statistics, and testing the artificial neural network model using the PYTHON programming language to predict financial distress conditions in companies.
Keywords : artificial neural networks; financial distress; hospitality industry.

## PENDAHULUAN
Dalam menjalankan suatu bisnis, mendapatkan  keuntungan  atau  laba  perusahaan merupakan  hal  yang  sangat  penting  karena perusahaan  dapat  dikatakan  telah  mampu beroperasi  dan  menjalankan  strategi  bisnis secara  baik  apabila  perusahaan  tersebut  mampu menghasilkan  laba.  Namun  pada  kenyataannya, kondisi  suatu  perusahaan  tentu  akan mengalami ketidakpastian  yang  menyebabkan  perusahaan dapat  berada  di  kondisi  baik  dan  buruk,  namun hal  tersebut  tidak  menjadi  hambatan  bagi perusahaan  untuk  dapat  terus  beroperasi. Disamping  itu,  semakin  banyak  bermunculan perusahaan  baru  di  dunia  yang  menyebabkan persaingan  antar  perusahaan  semakin  ketat  dan dengan  adanya  dampak  perekonomian  yang disebabkan  oleh  virus  Covid-19  ini  menjadikan banyak perusahaan mengalami kesulitan keuangan  atau  disebut financial  distress .  Maka
untuk  mengantisipasi  perusahaan  berada  dalam kondisi  financial  distress,  perusahaan  harus memiliki  strategi  bisnis  yang  baik  dan  unggul sehingga dapat mengambil keputusan yang tepat untuk  mempertahankan  serta  memperbaiki kekurangan perusahaan dalam kondisi apapun.
Secara umum financial distress merupakan  suatu  kondisi  dimana  perusahaan sedang mengalami kesulitan keuangan. Wulandari  &  Jaeni  (2021)  menyatakan  bahwa financial  distress merupakan  kondisi  keuangan perusahaan yang mengalami keterpurukan akibat kerugian  dengan  permulaan  ketidakmampuan perusahaan  dalam  memanajemen  keuangan perusahaan  dengan  baik.  Hanafi  dan  Halim (2016)  menyatakan  bahwa financial  distress dapat digambarkan berdasarkan kesulitan likuiditas  jangka  pendek  sehingga  perusahaan tidak mampu membayarkan kembali hutangnya. Kesulitan  keuangan  jangka  pendek  dapat
Natasya  Salsabila  Nafis  et  al.,  Prediksi  Financial  Distress  Menggunakan  Model  Artificial  Neural  Network pada Perusahaan Perhotelan yang Terdaftar di BEI Tahun 2017-2021
berkembang  menjadi  kondisi  yang  sangat  sulit. Indikator  dari financial  distress dapat  terlihat dari  analisa  aliran  kas,  analisa  strategi perusahaan,  serta  laporan  keuangan  perusahaan. Financial  Distress merupakan  suatu  masalah penting  dalam  ekonomi  karena  kesehatan  dan kesuksesan  bisnis  selalu  menjadi  perhatian  luas bagi  banyak  pihak  serta  dapat  berdampak  pada pertumbuhan dan keberlangsungan suatu perusahaan dan apabila perusahaan tidak mampu melakukan antisipasi maupun mengatasi permasalahan kesulitan keuangan maka perusahaan  dapat  mengalami  kebangkrutan. Oleh  karena  itu,  prediksi financial  distress sangat  diperlukan  untuk  dilakukan  sehingga manajemen perusahaan dapat mengambil keputusan  secara  bijak  jika  telah  mengetahui kondisi financial distress lebih dini.
Penelitian dengan topik prediksi financial  distress telah  menjadi  suatu  area penelitian  yang  kritis  sejak  tahun  1960  dan untuk  melakukannya  diperlukan  sebuah  model prediksi  yang  akurat.  Prediksi financial  distress memiliki peran dalam meramalkan kebangkrutan, meminimalisir risiko, serta memastikan penagihan yang dapat mempengaruhi  keputusan  perusahaan  (Adisa  et al.,  2019).  Wu  et  al.  (2022)  menyatakan  bahwa hasil  dari  prediksi financial  distress dapat menjadi  sinyal  awal  bagi  para  pemangku kepentingan  terkait  dengan  kondisi  keuangan perusahaan  yang  digunakan  untuk  pengambilan keputusan guna mencegah terjadinya kebangkrutan  perusahaan.  Perusahaan  yang bergerak  di  industri  perhotelan  di  Indonesia menjadi  salah  satu  kontributor  devisa  negara yang  cukup  tinggi  mengingat  potensi  Indonesia dalam keindahan alam, keragaman dan keunikan budayanya  yang  menjadi  modal  awal  dalam industri ini. Perkembangan industri perhotelan di Indonesia mengalami peningkatan yang signifikan setiap tahunnya, hal ini sesuai dengan pernyataan  dari World  Tourism  Organization (WTO)  bahwa  jumlah  pariwisata  akan  selalu meningkat  dari  waktu  ke  waktu  bahkan  WTO menyatakan  bahwa  industri hospitality akan menjadi  salah  satu  industri  terbesar  di  dunia (dutapersadajogja.com, 2021).
Namun  walaupun  demikian,  industri perhotelan  menjadi  salah  satu  industri  paling terdampak  oleh  pandemic  covid-19  yang  telah mewabah  hampir  di  seluruh  negara  di  dunia. Krisis  Covid-19  berdampak  jauh  lebih  kuat karena  hal  tersebut  tidak  hanya  dirasakan  oleh industri perhotelan. Menurut Organisasi
Pariwisata  Dunia  Perserikatan  Bangsa-Bangsa (UNTWO),  krisis  Covid-19  ini  juga  meluas  ke seluruh  dunia  dan  memiliki  potensi  untuk menghancurkan  ekonomi  dunia.  Selain  itu, terjadinya  penurunan  kinerja  dalam  industri perhotelan juga dapat disebabkan oleh tingginya utang  dan  bunga  bank  yang  disebabkan  oleh penurunan  tingkat  hunian  hotel  di  Indonesia. Dan  adanya  peningkatan  jumlah  investor  dalam pembangunan  hotel  dengan  kelas  ekonomi mencapai 70% dan kelas menengah sebesar 80% pembangunan yang menyebabkan utang perusahaan  harus  tetap  dibayarkan  walaupun pendapatan perusahaan terus mengalami penurunan dari hari ke hari (dutapersadajogja.com, 2021).
Prediksi financial  distress dapat  diukur dengan  menggunakan  berbagai  metode  yang telah  dikembangkan.  Terdapat  dua  periode pengembangan  dalam  metode  yang  dapat digunakan untuk memprediksi financial distress . Periode  pertama  mulai  dilakukan  pada  tahun 1960an  dengan  menggunakan  model  prediksi klasik  seperti Multiple  Discriminant  Analysis (MDA)  oleh  Altman  (1986), conditional probability  models oleh  Ohlson  (1980),  dan probit  models oleh  Zmijewski  (1984).  Periode kedua  mulai  dilakukan  pada  tahun  1980an dengan  menggunakan  model  prediksi  alternatif. Pada periode ini para peneliti mulai menggunakan metode berbasis machine learning seperti Artificial  Neural  Network (ANN)  oleh Odom  &  Sharda  (1990), Support  Vector Machine (SVM)  oleh  Fan  dan  Palaniswami (2000). Pada penelitian ini penulis menggunakan metode machine  learning model Artificial Neural  Network (ANN)  karena  memiliki  nilai akurasi  paling  tinggi  terbanyak  dibandingkan dengan  metode data  minning lainnya  dalam memprediksi financial distress (Lorens  et  al., 2022).
Model  penelitian Artificial  Neural Network (ANN)  telah  banyak  digunakan  dalam penelitian financial distress. Chen & Du (2009), Marso  &  El Meouani  (2020),  dan  Paule-Vianez et  al.  (2020)  melakukan  prediksi financial distress dengan  menggunakan Artificial  Neural Network dan  menghasilkan  hasil  prediksi  yang memuaskan.  Lorens  et  al.  (2022)  melakukan perbandingan dari beberapa teknik data minning seperti Artificial  Neural  Network (ANN), Support Vector Machine (SVM), dan Classification  and  Regression  Tree (CART) dengan  menggunakna  model  prediksi  tiga  dan lima tahun, hasil dari penelitian ini menunjukkan
Natasya  Salsabila  Nafis  et  al.,  Prediksi  Financial  Distress  Menggunakan  Model  Artificial  Neural  Network pada Perusahaan Perhotelan yang Terdaftar di BEI Tahun 2017-2021
bahwa Artificial  Neural  Network lebih  unggul karena  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  paling banyak  dengan  model  prediksi  lima  tahun. Penelitian  oleh  Wu  et  al.  (2022)  juga membuktikan  bahwa  model Artificial  Neural Network memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih unggul  sebesar  99,4%  dibandingkan  dengan model Z-Score hanya sebesar 86,54%.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang telah  dilakukan  sebelumnya,  terdapat  beberapa rasio  keuangan  yang  terbukti  dapat  digunakan sebagai  indikator  untuk  memprediksi financial distress dengan  menggunakan  teknik  data minning model Artificial Neural Network . Rasio keuangan  merupakan  perbandingan  angka  pada laporan  keuangan  antar  periode  yang  bersifat relevan  dan  signifikan  (Harahap,  2015)  serta dapat  digunakan  untuk  mengukur  kondisi keuangan pada perusahaan (Fahmi, 2012). Hasil penelitian  Chen  &  Du  (2009)  membuktikan bahwa equity ratio, gearing ratio, debt to equity ratio  (DER),  return  on  assets  (ROA),  earning per share, return on equity (ROE), current ratio (CR),  acid-test-ratio,  current  assets  to  total assets,  cash  flow  to  total  debt  ratio,  cash  flow ratio,  inventory  to  total  assets  ratio, dan inventory to sales ratio memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Alamsyah et al. (2021) membuktikan bahwa rasio liquidity, profitability, dan solvability dapat  digunakan sebagai  variabel  indikator  dalam  memprediksi financial  distress .  Penelitian  Kristanto  dan Rikumahu  (2019)  menggunakan debt  to  total assets,  retained  earning  to  total  assets,  ebit  to total  assets,  net  income  to  total  assets,  working capital  to  total  assets,  scurrent  liabilities  to current  assets,  cash  flow  from  operations  to total liabilities .
Berdasarkan  fenomena  penelitian  ini serta  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan sebelumnya,  maka  dalam  penelitian  ini  akan dilakukan  analisis  mengenai  prediksi financial distress menggunakan  model Artificial  Neural Network (ANN)  berbasis machine  learning dengan  lima  rasio  keuangan  sebagai  parameter inputnya  yaitu current  ratio untuk  rasio likuiditas, return  on  assets untuk  rasio profitabilitas, debt  to  assets  ratio dan debt  to equity ratio untuk rasio leverage, serta cash flow from  operation untuk  rasio  arus  kas.  Kelima rasio  tersebut  dipilih  oleh  penulis  karena  telah terbukti  memiliki  kemampuan  untuk  dapat memprediksi  kondisi  financial  distress  pada perusahaan  sehingga  hasil  yang  didapat  mampu menunjukkan kondisi perusahaan yang
mengalami kesulitan keuangan ( financial distress )  dan  kondisi  perusahaan  yang  sehat ( non-distress ).  Sedangkan  model Artificial Neural Network dipilih oleh penulis karena telah terbukti  mampu  menghasilkan  tingkat  akurasi terbaik  dibandingkan  dengan  model machine learning lainnya.

## METODE
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan  metode  penelitian  kuantitatif dimana hasil yang didapatkan dari penelitian ini berupa angka atau data yang nilainya diangkakan  (Sugiyono,  2019).    Penelitian  ini bertujuan  untuk  memperoleh  hasil  prediksi kondisi financial  distress pada  perusahaan perhotelan  yang  tercatat  pada  Bursa  Efek Indonesia.  Maka,  penelitian  yang  dilakukan termasuk  kedalam  penelitian  deskriptif  dan prediktif.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  tidak melakukan  interaksi  langsung  dengan  objek penelitian  sehingga  data  yang  diperoleh  bukan berasal  dari  hasil  manipulasi  melainkan  dari laporan  keuangan  perusahaan,  serta  latar penelitian  dapat  dikategorikan  sebagai no- contrived  setting dimana  penelitian  yang dilakukan  dalam  lingkungan  normal  yang  biasa terjadi.  Waktu  pelaksanaan  penelitian  ini menggunakan time  series  metode karena  data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan  beberapa  periode  yang  nantinya akan  dilakukan  analisis,  pengolahan  pada  tiap periodenya  serta  penarikan  kesimpulan.    Pada penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  variabel financial  distress pada  perusahaan  perhotelan yang terdaftar pada BEI tahun 2017-2021 untuk dapat diteliti dengan rasio keuangan.
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah perusahaan Hotels, Resorts & Cruise Lines yang yang  terdaftar  pada  Bursa Efek  Indonesia  tahun 2017-2021  dengan  jumlah  perusahaan  sebanyak 17  perusahaan.  Teknik  pengambilan  sampel yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ialah non- probability  sampling yakni purposive  sampling . Purposive sampling merupakan teknik pengambilan  sampel  tertentu  yang  disengaja oleh peneliti karena hanya sampel tersebut yang dapat  mewakili  atau  memberikan  informasi untuk menjawab penelitian. Setelah pengambilan  sampel  sesuai  kriteria  yang  telah ditentukan,  maka  dapat  diketahui  beberapa perusahaan perhotelan yang menjadi objek pada penelitian  ini.  Prosedur  pengolahan  data  pada penelitian  ini  diawali  dengan  menghitung  rasio keuangan menggunakan Microsoft Excel,
Natasya  Salsabila  Nafis  et  al.,  Prediksi  Financial  Distress  Menggunakan  Model  Artificial  Neural  Network pada Perusahaan Perhotelan yang Terdaftar di BEI Tahun 2017-2021
kemudian  menganalisis  statistik  dekriptif,  dan melakukan  pengujian  model artificial  neural network
dengan menggunakan bahasa pemrograman  PYTHON  untuk  memprediksi kondisi financial  distress pada  perusahaan. Pengujian  data  diawali  dengan  menguji data training kemudian memproses data testing .

## HASIL

## Artificial Neural Network Diagram
Gambar  1  diagram  ANN  menghasilkan informasi  serta  gambaran  komponen  untuk input , hidden ,  dan output  layer .  Pada hidden layer dan output  laye r  dipilih  fungsi  aktivasi yang  sama  yaitu  sigmoid  function  sedangkan pada input  layer dan hidden  layer dilakukan batch normalization atau menerapkan transformasi  yang  mempertahankan  output  rata- rata  mendekati  0  dan  standar  deviasi  output mendekati  1  sehingga  membuat  beberapa variabel memiliki rentang nilai yang sama, tidak ada  yang  terlalu  besar  maupun  terlalu  kecil sehingga  dapat  membuat  analisis  statistik  dan modelling menjadi  lebih  ringan  dan  mudah. Untuk  algoritma  optimasi  yang  digunakan adalah adam optimizer . Selanjutnya dalam Tabel 1 model ANN dapat diperoleh informasi tentang hasil  pelatihan  dan  pengujian.  Sedangkan  Tabel 2  hasil  training  dan testing yang  menunjukan bahwa mean  squarred  error pada training sebesar 0.0433 dan testing 0.0226.
Sumber: data olahan Gambar 1 Outpur Network Diagram
Tabel 1 Model ANN
Tabel 2

## Mean Squarres Error
Variable Training Loss Binary accuracy Accuracy Mean squared error 0.1970 1.0000 1.0000 0.0433 Testing Loss Binary accuracy Accuracy Mean squared error 0.0949 1.0000 1.0000 0.0226
Sumber: data olahan
Selain itu ANN juga dapat menampilkan history  dari loss , accuracy dan mean  squared eror dalam  bentuk  grafik,  dapat  dilihat  pada Gambar  2,  di  sumbu  X  tersebut  melampirkan iterasi  keberapa  dan  sumbu  Y  merupakan nilainya  lalu  untuk  grafik  yang  berwarna  biru adalah training sedangkan  yang  oranye  adalah testing ,  untuk  grafik cross-entropy  loss dapat disimpulkan  bahwa  semakin  banyak  iterasi dijalankan  semakin  menurun loss- nya  begitu juga  dengan mean  squared  error semakin banyak iterasi yang dilakukan graphik menunjukan  penurunan  nilai,  sedangkan  untuk accuracy semakin banyak iterasi yang dilakukan semakin  meningkat  juga  nilai accuracy -nya. Sedangkan  Tabel  3  menampilkan  hasil  prediksi kondisi keuangan yang berpotensi bangkrut pada perusahaan  perhotelan.  Berdasarkan  prediksi menggunakan  ANN,  diperkirakan  bahwa  4 perusahaan perhotelan akan mengalami kesulitan keuangan karena output yang mendekati  nilai  1.  Sementara  itu,  8  perusahaan lainnya  diprediksi  tidak  akan  mengalami kesulitan keuangan karena output yang mendekati nilai 0.
Sumber: data olahan
Gambar 2
Graphik Cross-entropy, accuracy dan MSE
Natasya  Salsabila  Nafis  et  al.,  Prediksi  Financial  Distress  Menggunakan  Model  Artificial  Neural  Network pada Perusahaan Perhotelan yang Terdaftar di BEI Tahun 2017-2021
Tabel 3 Result of Financial Distress No Nama Perusahaan Output Prediction 1 Arthavest Tbk 0.04997058 0 2 Intikeramik Alamasri Industri 0.88521415 1 3 Jakarta International Hotels & Development Tbk. 0.54108756 1 4 Jakarta Setiabudi Internasiona 0.40557527 0 5 MNC Land Tbk. 0.27721595 0 6 Mas Murni Indonesia Tbk 0.46637648 0 7 Mas Murni Indonesia Tbk 0.09451492 0 8 Andalan Perkasa Abadi Tbk. 0.31818234 0 9 Pembangunan Graha Lestari Inda 0.28089559 0 10 Pudjiadi & Sons Tbk. 0.72965157 1 11 Red Planet Indonesia Tbk. 0.69448757 1 12 Hotel Sahid Jaya International 0.36281862 0 Sumber: data olahan
Perusahaan  yang  bergerak  di  industri perhotelan  di  Indonesia  menjadi  salah  satu kontributor  devisa  negara  yang  cukup  tinggi mengingat  potensi  Indonesia  dalam  keindahan alam, keragaman dan keunikan budayanya yang menjadi  modal  awal  dalam  industri  ini.  Namun walaupun demikian, industri perhotelan menjadi salah  satu  industri  paling  terdampak  oleh pandemic covid-19 yang telah mewabah hampir di  seluruh  negara  di  dunia.  Krisis  Covid-19 berdampak  jauh  lebih  kuat  karena  hal  tersebut tidak  hanya  dirasakan  oleh  industri  perhotelan, tetapi  juga  dirasakan  oleh  perekonomian Indonesia yang dapat memburuk apabila kondisi perusahaan  perhotelan  di  Indonesia  melemah. Oleh karena itu, diperlukannya prediksi financial  distress terhadap  kondisi  perusahaan- perusahaan  perhotelan  di  Indonesia  sehingga perusahaan  dapat  mengidentifikasi  terjadinya kebangkrutan  perusahaan  lebih  awal  serta menejemen perusahaan dapat mengambil keputusan  yang  tepat  terhadap  kondisi  yang sedang dialami oleh perusahaan.
Proses  pembentukan  prediksi financial distress diawali  dengan  mencari  model  prediksi yang akurat dengan menggunakan rasio keuangan  sebagai input .  Analisis statistic descriptive digunakan  sebagai  pembeda  antara rasio  keuangan  perusahaan  yang  dinyatakan distress dan non-distress pada data testing . Dari hasil pengujian tersebut terdapat perbedaan yang signifikan  antara  perusahaan distress dan non- distress .  Perusahaan  yang  dinyatakan  berada dalam  kondisi distress menunjukkan  rasio keuangan  yang  lebih  buruk  dibandingkan dengan perusahaan non-distress . Maka, perbedaan  hasil  antara  perusahaan distress dan non-distress dapat  menyatakan  bahwa  rasio
keuangan  tersebut  dapat  digunakan  sebagai parameter input dalam pengujian data menggunakan ANN.
Hasil pengujian pengolahan data dengan ANN menunjukkan model prediksi terbaik yaitu 150-100-1.  Angka  150  merupakan  jumlah neuron pada input layer , 100 merupakan jumlah neuron  pada hidden  layer ,  dan  1  merupakan lapisan output  layer .  Model  arsitektur  tersebut bekerja  paling  baik  karena  memiliki  tingkat kesalahan  terendah  dengan  MSE  0.0433  dan tingkat akurasi tinggi 100%. Model arsitektur ini tidak  memiliki  kesalahan  dalam  memprediksi kelas  pada  data  training  maupun testing .  Hasil dari  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Paule-Vianez et  al.  (2020),  Wu  et  al.  (2022),  Alamsyah  et  al. (2021), Kristianto & Rikumahu (2019), Abdullah  (2021),  Murparuri  &  Gumbo  (2022), Lorens  et  al.  (2022),  Fitri  &  Dillak  (2020), Annisa  et  al.  (2022),  dan  Syuhada  et  al.  (2020) yang  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  ANN sangat  tinggi,  sehingga  model  ini  sangat  cocok digunakan untuk memprediksi financial distress . Dengan  ditemukannya  model  terbaik  untuk memprediksi financial  distress ,  maka  penliti melakukan prediksi terhadap perusahaan perhotelan  di  Indonesia  menggunakan  model arsitektur tersebut. Berdasarkan prediksi menggunakan ANN, diperoleh bahwa 4 perusahaan perhotelan dinyatakan distress karena output yang mendekati nilai 1. Sementara itu,  8  perusahaan  lainnya  dinyatakan non- distress karena  menghasilkan  output  yang mendekati  nilai  0.  Perusahaan  yang  berada dalam  kondisi financial  distress adalah  IKAI, JIHD,  PNSE,  dan  PSKT.  Maka,  perusahaan- perusahaan  tersebut  dianggap  memiliki  kinerja
Natasya  Salsabila  Nafis  et  al.,  Prediksi  Financial  Distress  Menggunakan  Model  Artificial  Neural  Network pada Perusahaan Perhotelan yang Terdaftar di BEI Tahun 2017-2021
keuangan  yang  buruk  sehingga  mengalami kondisi kesulitan keuangan yang dapat mengarah  pada  kebangkrutan.  Metode machine learning  model  Artificial  Neural  Network (ANN)  memiliki  nilai  akurasi  paling  tinggi terbanyak  dibandingkan  dengan  metode  data mining  lainnya  seperti  Support  Vector  Machine (SVM)  dan  Classification  and  Regression  Tree (CART)  dengan  menggunakna  model  prediksi tiga  dan  lima  tahun  (Lorens  et  al.,  2022). Penelitian  menggunakan  ANN  lainnya  juga dilakukan oleh Chen & Du (2009), Marso & El Meouani  (2020)  yang  menghasilkan  hasil prediksi yang memuaskan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan dapat  disimpulkan  bahwa  model  ANN  terbaik dengan  150-100-1  untuk  memprediksi  kondisi financial distress pada perusahaan perhotelan di Indonesia.  Model  yang  dihasilkan  memiliki akurasi  prediksi  dengan  nilai  error  terkecil. Maka  dapat  dikatakan  bahwa  Metode  machine learning model Artifical Neural Network (ANN) mempunya  nilai  akurasi  paling  tinggi,  sehingga cocok  untuk  digunakan  untuk  memprediksi finansial  distress suatu  perusahaan.  Hal  ini dibuktikan  dimana  saat  menggunakan  ANN terdapat  empat  perusahaan  perhotelan  yang dinyatakan distress dengan output yang mendekati  1,  dan  8  perusahaan  lainnya dinyatakan non-distress dengan output mendekat 0. Hasil prediksi tersebut dinyatakan memuaskan dengan didukung hasil dari penelitian-penelitian yang telah ada sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Altman R et al, 1986. The American Collage of
Rheumatology criteria For the classification and Reporting of
osteoarthritis  of  the  knee. Arthritis Rheum , 29, 1039-1049
Abdullah, M. 2021. The implication of machine
learning for financial solvency prediction:  an  empirical  analysis  on public  listed  companies  of  Bangladesh.
Journal of Asian Business and Economic Studies, 28(4) , 303–320.
Adisa, J.,  Ojo,  S.,  Owolawi,  P., &  Pretorius,  A.
2019.  Financial  Distress  Prediction: Principle  Component  Analysis  and Artificial Neural Networks. Proceedings. International Multidisciplinary Information
Technology and Engineering
Conference , 1-6. IMITEC 2019.
Alamsyah,  A.,  Kristanti,  N.,  &  Kristanti,  F. 2021. Early warning model for financial distress using Artificial Neural Network. IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering, 1098(5), 2-6. Annisa,  H.,  Rochmah,  H.,  &  Ekasari,  W.  2022. Pengaruh  tata  kelola  dan  kinerja perusahaan  terhadap  financial  distress pada perusahaan consumer goods industry. Jurnal  Akuntansi  Aktual, 9(2), 96–110.
Chen,  W.,  &  Du,  Y.  2009.  Using  neural networks and data mining techniques for the  financial  distress  prediction  model.
Expert Systems with Applications , 4075– 4086. Dutapersadajogja.com. 2021. Fakta Pertumbuhan  Industri  Perhotelan  di Indonesia . Retrieved from Duta Persada Jogja: https://www.dutapersadajogja.com/categ ories/detail/199/fakta-pertumbuhan- industri-
Fahmi, I. 2012. Pengantar Managemen Keuangan , (1st ed.). Bandung: ALFABETA.
Fitri, M., & Dillak, V. 2020. Arus Kas Operasi,
Leverage, Sales Growth Terhadap Financial Distress. Jurnal Riset Akuntansi Kontemporer, 12(2) , 60-64.
Fan,  A.,  Palaniswami,  M.  2000.  Selecting bankruptcy  predictors  using  a  support vector machine approach. Paper presented  at  2000  IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on Neural Networks.
Hanafi, M., & Halim, A. 2016. Analisis Laporan
Keuangan , 5th ed. Yogyakarta:
UPPSTIM YKPN.
Harahap,  S.  2015. Analisis  Kritis  atas  Laporan
Keuangan. Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Hariningsih,  E.,  &  Harsono,  M.  2019.  Kajian Kritis  Kontribusi  Signaling  Theory  di Area Penelitian Online Commerce.
Kristianto,  H.,  &  Rikumahu,  B.  2019.  A  cross model  telco  industry  financial  distress prediction in Indonesia: Multiple discriminant analysis, logit and artificial neural network. 7th International Conference on Information and Communication Technology , 1-5.
Natasya  Salsabila  Nafis  et  al.,  Prediksi  Financial  Distress  Menggunakan  Model  Artificial  Neural  Network pada Perusahaan Perhotelan yang Terdaftar di BEI Tahun 2017-2021
Lorenz  et  al.,  2022,  Generation  of  four  iPSC lines  from  four  patients  with  Leigh syndrome carrying
homoplasmic mutations m.8993T > G or m.8993T > C in  the  mitochondrial  gene  MT-ATP6, Stem Cell Res ., 61,
Marso,  S.,  &  Merouani,  M.  E.  2020.  Predicting financial distress using hybrid feedforward neural network with cuckoo search  algorithm. Procedia  Computer Science , 1134–1140.
Ohlson,  J.  A.,  1980.  Financial  ratios  and  the probabilistic  prediction  of  bankruptcy. Journal  of  Accounting  Research ,  New York: 18(1), 109–131 Odom,  M.  and  Sharda,  R.  1990,  A  Neural Network  for  Bankruptcy  Prediction. International Joint Conference on Neural Networks , 2, 163-168. Paule-Vianez,  J.,  Gutiérrez-Fernández,  M.,  & Coca-Pérez,  J.  2020.  Prediction  of financial distress in the Spanish banking system:  An  application  using  artificial neural  network. Applied  Economic Analysis, 28(82), 69-87. Sugiyono.  2019. Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Alphabet. Syuhada,  P.,  Muda,  I.,  &  Rujiman,  F.  2020. Pengaruh Kinerja Keuangan dan Ukuran Perusahaan  Terhadap  Financial  Distress Pada  Perusahaan  Property  dan  Real Estate  di  Bursa  Efek  Indonesia. Jurnal Riset  Akuntansi  Dan  Keuangan, 8(2), 319–336.
Wu,  D.,  Ma,  X.,  &  Olson,  D.  2022.  Financial distress  prediction  using  integrated  Z- score  and  multilayer  perceptron  neural networks. Decision Support Systems . Wulandari, E. W., & Jaeni. 2021. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Financial Distress. JIUBJ: Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi, 21(2).
Zmijewski,  M.  1984.  Methodological  Issues Related  to  the  Estimation  of  Financial Distress  Prediction  Models. Journal  of Accounting Research, 22 , 59-82.