## Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Artificial Neural Network
Prana Yoga, Raden Bagus Dimas Putra, Eko Setia Budi
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Jl. Damai No.8 Pasar Minggu, Jakarta, Indonesia Email: prana.pny@nusamandiri.ac.id 1) , raden.rbd@nusamandiri.ac.id 2) , eko.etb@nusamandiri.ac.id 3)

## Abstrak
Riset  untuk  prediksi  kebangkrutan  ini  telah  dilakukan  secara  intensif  sejak  tahun  1960-an  (Altman,  1968).  Prediksi kebangkrutan  dapat  diformulasikan  sebagai  sebuah  model  klasifikasi.  Model-model  klasifikasi  ini  melibatkan  pendekatan metode statistik dan metode machine learning. metode yang terkenal handal adalah metode Artificial Neural Network (ANN). Akan tetapi, dalam pengembangan model klasifikasi menggunakan metode ANN ini ada hal-halyang harus ditangani secara hati-hati. Sebagai model parametrik, performa ANN tergantung pada beberapa parameter. ANN Perceptron mampu menangani fitur data yang  redudan karena bobot yang identik akan dipelajari selama proses pelatihan. Bobot pada fitur yang redudan akan ditekan sehingga menjadi sangat kecil. Proses pelatihan untuk pembentukan model membutuhkan waktu yang lama. Hal ini dikarenakan ANN Perceptron harus melakukan sejumlah Iterasi untuk melakukan pembaruan bobot agar  melakukan prediksi relatif dengan benar pada semua data latih .
Kata Kunci: Artificial Neural Network, Kebangkrutan.

## Abstract
Research for this bankruptcy prediction has been intensified since the 1960s (Altman, 1968). Bankruptcy prediction can be formulated as a classification model. This classification models approach involving statistical methods and machine learning methods.  famous  reliable  method  is  a  method  of  Artificial  Neural  Network  (ANN).  However,  in  the  development  of classification  models  using  this  ANN  there  are  POINTS  must  be  handled  carefully.  As  the  parametric  model,  ANN's performance depends on several parameters. Perceptron ANN able to handle data features are redundant because the weights are identical will be learned during the training process. Weight to the redundant features that will be pressed so that it becomes very small. The training process for the formation of a model takes a long time. This is because the Perceptron ANN must perform a number of iterations to perform the update in order to predict the relative weight properly on all training data

## Keywords: Artificial Neural Network, Bankruptcy

## 1. PENDAHULUAN
Krisis  moneter  dan  perbankan  yang  dialami  Indonesia  pada  pertengahan  tahun  1997  telah  menumbuhkan kesadaran  tentang  pentingnya  stabilitas  pasar  keuangan  dan  kesehatan  lembaga-lembaga  keuangan  yang membentuk  sistem  keuangan.  Stabilitas  pasar  keuangan  dan  kesehatan  lembaga-lembaga  keuangan  mampu meredam krisis merupakan interaksi dari beberapa risiko yang harus selalu dikelola dengan baik. Salah satu risiko yang harus dikelola dengan baik adalah kegagalan perusahaan di sektor riil untuk mengembalikan pinjaman yang dapat menyebabkan ketidakstabilan pasar keuangan yang mengakibatkan kesehatan lembaga keuangan terganggu dan  pada  akhirnya  menyebabkan  krisis.  Kegagalan  perusahaan  dalam  mengembalikan  pinjaman  dapat dikategorikan bahwa perusahaan mengalami corporate failure (Wilson dan Sharda,  1994).
Dalam lingkungan yang semakin turbulen, sistem dan sub-sistem organisasi menjadi makin terbuka dan tingkat persaingan semakin ketat dan tajam, bahkan semakin tidak menentu arah perubahannya. Secara eksplisit turbulensi  dalam  sistem  keuangan  dapat  menciptakan  berbagai  ancaman  yang  dapat  melemahkan  daya  saing perusahaan  maupun  perbankan.  Kondisi  ini  semakin  parah  dengan  kerapuhan  sektor  keuangan  khususnya perbankan, seperti adanya kecenderungan keuntungan yang semakin menurun dan semakin meningkatnya risiko usaha yang dihadapi bank disebabkan banyak perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan ( financial distress ) yang bahkan cenderung mengarah ke arah kebangkrutan, sehingga tidak dapat membayar kewajiban yang sudah jatuh tempo kepada bank.
Riset untuk prediksi kebangkrutan ini telah dilakukan secara intensif sejak tahun 1960-an (Altman, 1968). Prediksi  kebangkrutan  dapat  diformulasikan  sebagai  sebuah  model  klasifikasi.  Model-model  klasifikasi  ini melibatkan  pendekatan  metode  statistik  dan  metode machine  learning .  Model  klasifikasi  yang  menggunakan pendekatan statistik  meliputi Univariate Analysis (Beaver, 1966), Multivariate Discriminant Analisys (Altaian, 1968), Logistic  Regression (Ohlson,  1980)  dan Factor  Analysis  technique (West,  1985).  Selain  itu,  model klasifikasi  untuk  memprediksi  kebangkrutan  juga  banyak  dibangun  dengan  menggunakan  metode  machine learning. Metode-metode tersebut antara lain: Artificial Neural Network [7-9], Support Vector Machines [10-12] dan k-Nearest Neighbour [13-14].
Salah satu  metode yang terkenal  handal adalah  metode Artificial Neural  Network (ANN). Akan tetapi, dalam pengembangan model klasifikasi menggunakan metode ANN ini ada hal-halyang harus ditangani secara hati-hati. Sebagai model parametrik, performa ANN tergantung pada beberapa parameter. Parameter-parameter
yang  penting  dalam  ANN  adalah learning  rate dan epoch .  Pemilihan learning  rate yang  terlalu  besar  akan menyebabkan  solusi  yang  dipilih  berada  di  luar solution  space yang  optimal.  Sebaliknya,  jika  terlalu  kecil, makaakan mengakibatkan waktu latih yang terlalu lama. Demikian juga dengan pemilihan parameter epoch. Jika nilai epoch terlalu besar, maka akan dihasilkan model yang overfitting . Sebaliknya, jika terlalu kecil maka model yang dihasilkan adalah model yang underfittin. Metode Artificial  Neural  Network  Perceptrons digunakan  untuk  memprediksi  apakah  mengalami kebangkrutan atau tidak.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Kebangkrutan (Financial Distress)
Financial  distress sebagai  tahap  penurunan  kondisi  keuangan  yang  terjadi  sebelum  terjadinya  kebangkrutan ataupun  likuidasi  (Luciana,  2006).  Kondisi financial distress sebagai  suatu  kondisi  dari  perusahaan  yang mengalami laba bersih ( net profit ) negatif selama beberapa tahun (Kahya dan Theodossiou, 1999). Kebangkrutan biasanya  diartikan  sebagai  kegagalan  perusahaan  dalam  menjalankan  operasi  perusahaan  untuk  menghasilkan laba.
Kebangkrutan  juga  sering  disebut  likuidasi  perusahaan  atau  penutupan  perusahaan  atau  insolvabilitas. Kebangkrutan  sebagai  kegagalan  didefinisikan  dalam  beberapa  arti,  yaitu:  kegagalan  ekonomi  dan  kegagalan keuangan (Adnan dan Kurniasih, 2000).

## 2.2 Artificial Neural Network
Artificial Neural Network ( ANN ) merupakan suatu konsep rekayasa pengetahuan dalam bidang kecerdasan buatan yang didesain dengan mengadopsi sistem saraf manusia, di mana pemrosesan utama sistem saraf manusia ada di otak, Dalam otak manusia mengandung kurang lebih 1011 neuron dan sekitar 104 hubungan perneuron. Sebuah neuron  mengandung soma (badan  sel), axon (pengirim  sinyal),  dan dendrite (penerima  sinyal).  Yang menghubungkan antara satu neuron dan neuron yang lain adalah synapse (sinapsis). Dendrite berfungsi sebagai penerima sinyal dari neuron dari neuron lain melalui sinapsis. Sedangkan axon berfungsi meneruskan sinyal ke ujung serat yang berhubungan dengan sinapsis (Santoso, 2007).
Gambar 1. Gambar Struktur Neuron Pada Otak Manusia
Neural  network (NN) terinspirasi dari  jaringan saraf  makhluk  hidup (Santoso, 2007),  kelebihan utama neural network adalah  kemampuan  memprediksi,  kecepatan  dan robust terhadap missing data. Neuron adalah  unit pemroses informasi dalam neural network yang terdiri atas: 1. Set synapsis atau link penghubung yang ditandai dengan adanya bobot. 2. Penambah, untuk menjumlahkan signal masukan yang diberi bobot yang disebut kombinasi linier.
3. Fungsi aktivasi, untuk membatasi besarnya keluaran dari suatu neuron
Gambar 2. Desain ANN Secara Umum
Proses pada ANN dimulai dari input yang diterima oleh neuron beserta dengan nilai bobot dari tiap-tiap input  yang  ada.  Setelah  masuk  ke  dalam  neuron,  nilai  input  yang  ada  akan  dijumlahkan  oleh  suatu  fungsi
perambatan  ( summing  function ),  yang  bisa  dilihat  seperti  pada  di  gambar  dengan  lambang  sigma  (∑).  Hasil penjumlahan akan diproses oleh fungsi aktivasi setiap neuron, disini akan dibandingkan hasil penjumlahan dengan threshold (nilai ambang) tertentu. Jika nilai melebihi threshold , maka aktivasi neuron akan dibatalkan, sebaliknya, jika masih dibawah nilai threshold , neuron akan diaktifkan. Setelah aktif, neuron akan mengirimkan nilai output melalui  bobot-bobot outputnya ke semua  neuron yang berhubungan dengannya. Proses ini akan terus berulang pada input-input selanjutnya.

## 2.3 Fungsi Aktivasi
Setiap neuron mempunyai keadaan internal yang disebut level aktivasi atau level aktivitas yang merupakan fungsi input yang diterima. Secara tipikal suatu neuron mengirimkan aktivitasnya kebeberapa neuron lain sebagai sinyal, neuron hanya  dapat  mengirimkan  satu  sinyal  sesaat,  walaupun  sinyal  tersebut  dapat  dipancarkan  ke  beberapa neuron yang lain. Ada beberapa pilihan fungsi aktivasi yang digunakan dalam perceptrons , seperti fungsi sigmoid linear, fungsi aktivasi step, fungsi aktivasi sigmoid biner, dan fungsi aktivasi sigmoid bipolar. Karakteristik yang harus dimiliki fungsi fungsi aktivasi tersebut adalah kontinue, diferensiabel, dan tidak menurun secara monoton. Fungsi  aktivasi  diharapkan  dapat  mendekati  nilai-nilai  maksimum  dan  minimum  secara  baik  (Puspaningrum, 2006).
1. Fungsi Aktivasi Linear
Formula : y=sign(v)=v
Gambar 3. Fungsi Aktivasi Linear

## 2. Fungsi Aktivasi Step
Gambar 4. Fungsi Aktivasi Step
3. Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner
Gambar 5. Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner
4. Fungsi Aktivasi Sigmoid Bipolar

## Gambar 6. Fungsi Aktivasi Sigmoid Bipolar

## 2.4 Konsep ANN Perceptron
ANN Perceptron merupakan salah satu jenis ANN dengan layer tunggal. Pertama kali diperkenalkan oleh Frank Rosenblatt  yang  berisi  algoritma  pelatihan  yang  digunakan  untuk  membangun  model  ANN  (Santoso,  2007). Perceptron  dilatih  dengan  menggunakan  sekumpulan  pola  yang  diberikan  kepadanya  secara  berulang  ulang selama latihan. Setiap pola yang diberikan merupakan pasangan pola masukan dan pola yang diinginkan sebagai target.  Perceptron  melakukan  penjumlahan  terhadap  tiap-tiap  masukannya  dan  menggunakan  fungsi  ambang untuk menghitung keluarannya. Keluaran ini kemudian dibandingkan dengan hasil yang diinginkan, perbedaan yang dihasilkan dari perbandingan ini digunakan untuk merubah bobot-bobot dalam jaringan. Demikian berulang ulang sampai dhasilkan keluaran yang sesuai dengan hasil yang dinginkan.

## 2.5 Algoritma Perceptron
Algoritma perceptron melakukan klasifikasi linier dengan memaksimalkan margin antara dua kelas data. Dalam model  ini,  setiap  data  direpresentasikan  sebagai  (x,y),  dimana  x1,...,xn ∈ X  adalah  vektor  fitur  yang merepresentasikan data-data perusahaan dan y1,...,yn ϵ {+1,-1} adalah label dari masing-masing data (perusahaan yang  berpotensi  bangkrut  atau  tidak).  Pada  saat  proses  latih,  model  dilatih  untuk  mendefinisikan  beberapa perceptron terbobot. Beberapa perceptron terbobot itu didefinisikan berdasarkan beberapa vektor prediktor  v1, ..., vk.
Setiap  vektor  prediktor  memiliki  dimensi  yang  sama  dengan  vektor  fitur.  Di  awal  proses  latih,  dilakukan inisialisasi sebuah vektor prediktor v1=0. Selanjutnya vektor tersebut di gunakan dalam sebuah perceptron untuk memprediksi label data perusahan, dengan persamaan 1 (Schapire, 1999) .
Jika nilai y sama dengan label data x1 maka perhitungan perceptron untuk sample berikutnya tetap memanfaatkan vektor prediktor v1. Selain itu, bobot v1 (c1) ditingkatkan berdasarkan banyaknya jumlah iterasi saat v1 selalu benar dalam memprediksi label sample berikutnya. Tetapi, jika hasil persamaan (1) berbeda dengan label data xn, maka didefinisikan vektor prediktor baru dengan persamaan (2) (Schapire, 1999) .
Dalam  proses  training  ini,  algoritma  terus  diiterasi  menggunakan  semua  sample,  sampai  didapatkan  vektor prediktor  yang  selalu  benar  dalam  memprediksi  label  data  kebangkrutan  perusahaan.  Vektor  prediktor  beserta bobotnya  yang  dihasilkan  dalam  proses  training  ini  disimpan  untuk  digunakan  dalam  proses  prediksi  atau klasifikasi. Dalam proses prediksi, sebuah data perusahaan x akan diberi label positif (berpotensi untuk bangkrut) atau  negatif  (perusahaan  yang  sehat)  berdasarkan  voting  perceptron.  Proses  voting  perceptron  memanfaatkan vektor  prediktor  dan  bobotnya  (v1,c1),  ...,  (vk,ck)  yang  tersimpan  dari  proses  latih.  Dimana ci adalah  jumlah voting yang dimiliki oleh setiap vektor prediktor dan nilai k adalah banyaknya vektor prediktor yang dihasilkan pada saat latih. Perhitungan prediksinya seperti yang didefinisikan oleh persamaan (3)
Arsitektur  perceptron  terdiri  dari  beberapa  unit  masukan  (  ditambah  sebuah  bias  ),  dan    memiliki  sebuah  unit keluaran. Hanya saja fungsi aktivasi merupakan fungsi biner ( atau  bipolar ), tetapi memiliki kemungkinan nilai -1, 0 atau 1.
Gambar 7. Arsitektur Jaringan Perceptron
Untuk suatu harga threshold  θ yang ditentukan :
Secara geometris fungsi aktivasi membentuk 2 garis sekaligus, masing – masing dengan persamaan :
Neural Network memperoleh nilai bobot dari suatu algoritma pembelajaran tertentu. Bobot ini digunakan dalam melakukan    transformasi  nilai  dari  node input ke  node output. Algoritma  pembelajaran  merupakan  tahap penyesuaian  terhadap  bobot  yang  telah  terbentuk  secara random. Pembaharuan  nilai  bobot  secara  umum dirumuskan sebagai berikut:
Pengujian  pada  proses  ini  adalah  pengujian  terhadap  kinerja  ANN.  Jika  memungkinkan  data  yang  digunakan adalah data nyata, di mana jaringan belum pernah menganalisis dan tidak pernah muncul pada input. Ada beberapa macam cara pengujian kinerja ANN, berikut ini adalah dua di antaranya:

## 1. RMSE (root mean square error)
Kinerja ANN didasarkan atas nilai RMSE (root mean square error) pada proses generalisasi terhadap contoh data validasi. Semakin kecil nilai RMSE semakin baik kinerja dari ANN. Persamaan RMSE adalah RMSE = Di mana: y i = nilai prediksi ANN t i = nilai aktual yang diberikan n = jumlah contoh pada pengujian
2. Validasi
Validasi dilakukan sebagai pengujian kinerja atau ketepatan prediksi  ANN terhadap contoh  yang diberikan selama  proses  pembelajaran.  Proses  ini  dilakukan  dengan  memberikan  sampel  data  yang  lain  dari  proses pembelajaran, dan melihat kemampuan ANN memberikan jawaban yang benar. Validasi model dirumuskan dengan persamaan:
Validasi (%) = x100% Di mana: A = Jumlah data hasil pendugaan yang sama dengan target B = Jumlah data target

## 2.6 Kajian Studi
Studi-studi  awal  prediksi  mengenai  financial  distress  fokus  pada  perbandingan  nilai-nilai  rasio  keuangan  pada perusahaan yang sehat dan yang tidak sehat dan menyimpulkan bahwa rasio keuangan pada perusahaan yang tidak sehat lebih buruk dibandingkan rasio keuangan pada perusahaan yang sehat seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Penelitian Sebelumnya

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Adapun tahapan algoritma perceptron sebagai berikut:
1. Inisialisasi bobot awal dengan setiap bobot berkorelasi    dengan sebuah fitur.
2. Setiap data dalam data latih dilakukan perhitungan nilai  V, dimana  : V = X1.W1 + X2.W2 + ….. + Xn.Wn.
3. Nilai V dimasukan kedalam fungsi aktivasi untuk menghasilkan y’ sebagai nilai keluaran.
4. Bandingkan nilai y’ dengan nilai kelas yang seharusnya  y, dengan menghitung error = y – y’.
5. Jika target error yang diinginkan belum tercapai, maka dilakukan perubahan pada bobot Perubahan bobot dilakukan dengan mengganti bobot sebelumnya dengan formula W(K) + n.error.X.
6. Proses pelatihan dihentikan saat tidak adanya error pada nilai keluaran dari semua vektor masukan. Error = 0.
Analisis data menggunakan algoritma perceptron untuk membangun model yang dapat melakukan prediksi pada vektor  masukan  untuk  dipetakan  sesuai  dengan  data  catatan  kebangkrutan  keuangan  seseorang.  Dataset  yang diambil merupakan dataset catatan keuangan seseorang  dimana fitur yang dambil hanya dua buah fitur numerik yaitu total harta yang dimiliki dan total hutang yang dimiliki dengan label bangkrut atau tidak bangkrut.
Catatan keuangan dalam miliaran rupiah , untuk catatan keuangan pertama memiliki total harta senilai 1.2 dan memiliki total hutang 0.3, catatan keuangan kedua memiliki total harta senilai 0.8 dan memiliki total hutang 0.6,  catatan  keuangan  ketiga  memiliki  total  harta  senilai  1.1  dan  memiliki  total  hutang  1,  catatan  keuangan keempat memiliki total harta senilai 0.4 dan memiliki total hutang 1, catatan keuangan kelima memiliki total harta senilai 0.5 dan memiliki total hutang 1.5, dari kelima catatan keuangan tersebut bisa diolah datanya sebagai data latih sehingga menghasilkan status bangkrut atau tidak bangkrut, seperti pada tabel 1.
Tabel 2. Dataset Catatan Keuangan

## Sumber : Santoso (2007)
Untuk mengetahui bangkrut atau tidak bangkrut dilakukan terlebih dahulu inisialisasi untuk bobot ke 1(W 1 ) dan bobot kedua (W 2 ) yang berkorelasi dengan Fitur kesatu (X 1 ) dan Fitur kedua(X 2 ). Didapatkan W 1 =-1.8 dan bobot W 2 =2.9. Setelah melakukan inisialisasi untuk W 1 dan W 2 .
Selanjutnya setiap data dalam data latih dilakukan perhitungan nilai V=X 1 .W 1 +X 2 .W 2 , sehingga didapat bahwa nilai V=(1.2*-1.8)+(0.3*2.9) = -1.2900. nilai V(-1.2900) dimasukkan kedalam fungsi aktivasi step untuk menghasilkan nilai Y’, dimana Y’=0 karena nilai V<0. Nilai Y’ tersebut kemudian dibandingkan  dengan nilai seharusnya Y dengan menghitung nilai error=Y-Y’=1-0=1.
Jika target error yang diinginkan belum tercapai , maka  dilakukan perubahan pada bobot. Perubahan bobot dilakukan  dengan mengganti bobot sebelumnya  dengan formula W(K) + n.error.X. || -1.8  + (0.9*1*1.2) = -0.72.
Proses pelatihan dihentikan saat tidak adanya error pada nilai  keluaran dari semua vektor masukan. error = 0
Tabel 3. Hasil Ujicoba Data Latih
Setelah mendapatkan bobot nilai yang stabil dengan nilai error=0, maka dilakukan pengujian dengan data uji total harta = 0.7 dan total hutang=0.6   sehingga dapat dihitung prediksinya menggunakan bobot yang terakhir didapat, sebagai  berikut:  V  =  X 1 *W 1 +  X 2 .W 2 =  0.7*0.54  +  0.6*(-0.2500)  =  0.2280.  Kemudiaan  lakukan  proses menggunakan fungsi aktivasi step ambang batas biner.

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian dapat disimpulkan:
1. ANN Perceptron mampu menangani fitur data yang  redudan karena bobot yang identik akan dipelajari selama proses pelatihan. Bobot pada fitur yang redudan akan ditekan sehingga menjadi sangat kecil.
2. Proses  pelatihan  untuk  pembentukan  model  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Hal  ini  dikarenakan  ANN Perceptron harus  melakukan sejumlah Iterasi untuk  melakukan pembaruan bobot agar  melakukan prediksi relatif dengan benar pada semua data latih.
3. Jika semua vektor masukan sudah berhasil dipetakan dengan benar, maka Iterasi pelatihan dihentikan tanpa memedulikan margin  batas keputusan diantara dua kelas.

## REFERENCES
Adnan, M. A dan M. Taufik. (2001). Analisis ketepatan prediksi metode Altman terhadap terjadinya likuidasi pada lembaga perbankan. Jurnal Ekonomi dan Auditing Vol 5, No. 2, Desember. Yogyakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Islam Indonesia. Yogyakarta
A.Y.N.  Yip.  (2004).  Predicting  business  failure  with  a  case-based  reasoning  approach.  Proceedings  of  8th  International  Conference  on Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems: KES, Wellington, New Zealand. September 3215/2004, Part III, , pp. 20–25
C.F. Tsai. (2008). Financial decision support using neural networks and support vector machines. Expert Systems 25 (4): 380–393. E.I. Altaian. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance 23, 4: 589–609. E.I. Altman. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance 23: 89–609.
G. Zhang. (1999). Artificial neural networks in bankruptcy prediction: general framework and cross-validation analysis. European Journal of Operational Research 116 (1): 16–32.
J.A. Ohlson. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of Accounting Research 109–131.
J.H. Min, Y.C. Lee. (2005). Bankruptcy prediction using support vector machine with optimal choice of kernel function parameters. Expert Systems with Applications 28 (4): 603–614.
Kahya E. dan P. Theodossiou. (1999). Predicting corporate financial distress: A Time-Series CUSUM Methodology. Review of Quantitative Finance and Accounting, 13,4; ABI/INFORM Global pg.323.
K.S.  Shin,  T.S.  Lee,  H.J.  Kim.  (2005).  An  application  of  support  vector  machines  in  bankruptcy  prediction  model.  Expert  Systems  with Applications 28 (1): 127–135.
L. Fengyi, Y. Ching-Chiang, L. Meng-Yuan. (2011) The use of hybrid manifold learning and support vector machines in the prediction of business failure. Knowledge-Based Systems 24 (1): 95–101.
Luciana,  S.  A.  (2006).  Prediksi  kondisi  financial  distress  perusahaan  go  public  dengan  menggunakan  analisis  multinomial  logit,  Jurnal Ekonomi dan Bisnis. Vol. XII No. 1, Maret 2006. ISSN: 0854 – 9087
P.  Ravisankar,  V.  Ravi.  (2010).  Financial  distress  prediction  in  banks  using  Group  Method  of  Data  Handling  neural  network,  counter propagation neural network and fuzzy ARTMAP. Knowledge-Based Systems 23 (8) : 823–831.
R.L. Wilson, R. Sharda. (1994). Bankruptcy prediction using neural networks. Decision Support Systems 11 545–557 R.C. West. (1985). A factor-analytic approach to bank condition. Journal of Banking & Finance 9 (2): 253–266. Santoso, Budi. (2007). Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis.  Graha Ilmu, Yogyakarta W.H. Beaver. (1966). Financial ratios as predictors of failure. Journal of Accounting Research 4:71–111. Y. Freund and R. E. Schapire. (1999). Large margin classification using the perceptron algorithm. Machine Learning, 37:277-296