JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 4, Tahun 2017, Halaman 490-500 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian

## KLASIFIKASI PERUSAHAAN DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK
(Studi Kasus: Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2016)
Adi Waridi Basyiruddin Arifin 1 , Hasbi Yasin 2 , Budi Warsito 3
1,2,3 Departemen Statistika FSM Universitas Diponegoro waridiadi@yahoo.co.id , hasbiyasin@live.undip.ac.id

## ABSTRACT
Classification of company performance can be judged by looking at it’s financial status, whether poor or good state. In order to classifying the financial status, annual financial report will be required. By learning financial status of company, it would be useful to evaluate the performance of the company itself from management cause, or as an investor, making strategy for investment to certain company would be easier. Classification of company performance can be achieved by some approach, either parametric  or  non -parametric. Neural Network is one of non-parametric method. One of the models in Artificial Neural Network is Probabilistic Neural Network (PNN). PNN consists of four layers, i.e. input layer, pattern layer, addition layer, and output layer. The distance function used is the euclid distance and each class share the same values as their weights. By  using the holdout method as an evaluation  in honesty, the results show that modeling  the company performance with PNN model has a very high accuracy. This is confirmed by the level of accuracy of the data model built on the training data is 100%, while trial data also got 100% accuracy.
Keywords : Classification of Company Performance, PNN, Holdout.

## 1. PENDAHULUAN
Kinerja  suatu  perusahaan dapat  dikatakan  baik  atau tidak,  dapat  dilihat  dari  kondisi keuangan  perusahaan tersebut,  apakah sehat atau tidak  sehat. Perusahaan dapat  dikatakan memiliki  keuangan  yang  sehat apabila  perusahaan dapat bertahan  dalam  kondisi  ekonomi apapun, dilihat  dari kemampuan perusahaan tersebut dalam memenuhi  kewajiban-kewajiban finansialnya,  dan  melaksanakan  operasinya  dengan  stabil  serta dapat  menjaga  kontinuitas perkembangan  usahanya  dari  waktu ke waktu.  Menurut  Harahap (2006),  dalam  mencapai tujuan  tersebut  manajemen  atau  pimpinan  perusahaan  selalu  dihadapkan  pada  berbagai masalah baik yang bersifat teknis,  administratif,  maupun  finansial.  Kinerja perusahaan yang baik  menjadi  salah  satu  bukti  bahwa  manajemen  berhasil  membuat  dan  menjalankan kebijakan  yang ada diperusahaan tersebut. Hal tersebut dapat diukur  atau dilihat  dari laporan keuangan perusahaan.
Suatu  laporan  keuangan  dapat dipahami  dan dimengerti  oleh  berbagai  pihak,  apabila dilakukan  analisis  laporan  keungan.  Analisis  laporan  keuangan  adalah suatu kegiatan  yang bertujuan  untuk  menggali  atau  menyimpulkan  informasi-informasi  tentang  laporan keuangan  untuk  suatu  tujuan.  Hasil  dari  analisis  tersebut dapat  dipakai  pihak  manajemen untuk  membuat  kebijakan  sehingga  di  masa mendatang  kinerja  perusahaan  menjadi  lebih baik.  Sedangkan  bagi  investor,  analisis  laporan  keuangan  dapat  menjadi  pertimbangan investasi. Sementara bagi kreditor  analisis  laporan keuangan akan mempengaruhi  pemberian kredit  selanjutnya.
Klasifikasi  kinerja  perusahaan dapat dilakukan  dengan  beberapa metode  pendekatan, baik  parametrik  dan  nonparametrik.  Salah  satu  metode  klasifikasi  dengan  pendekatan nonparametrik  adalah  metode Artificial Neural Network (ANN).  ANN merupakan  sebuah sistem pemrosesan informasi  yang memiliki  karakteristik  mirip  dengan jaringan  syaraf pada makhluk  hidup  (Fausset,  1994).  Salah  satu  model Neural Network yang  digunakan  untuk pengklasifikasian  adalah Probabilistic  Neural  Network (PNN).  PNN  terdiri  dari  empat lapisan,  yakni  lapisan  input,  lapisan  pola,  lapisan  penjumlahan  dan lapisan  output  (Mishra, 2013).  PNN sering digunakan  untuk  pengklasifikasian  karena dapat memetakan setiap pola
masukan ke sejumlah  klasifikasi  dengan proses yang cepat jika  dibandingkan  dengan model ANN lain,  dan dapat memetakan pola  terhadap kelas secara optimal  alias  memiliki  akurasi yang tinggi  (Sofha et al., 2015). PNN yang klasik  menggunakan  jarak euclid  dan setiap kelas klasifikasi  terboboti  dengan nilai  yang sama.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Analisis Laporan Keuangan
Analisis  laporan  keuangan  suatu  perusahaan  diperlukan  untuk  mengetahui  kondisis keungan  perusahaan tersebut dalam keadaan sehat atau tidak  sehat. Hal ini  dapat dilakukan dengan membandingkan  rasio keuangan suatu perusahaan dari laporan  rugi  laba dan neraca perusahaan.  Dengan  perbandingan  tersebut  dapat  diketahui  tingkat  beban  kinerja rentabilitas,  likuiditas  dan solvabilitas  suatu perusahaan pada waktu tertentu.
Berdasarkan  SK  Menteri  Keuangan  RI  No  740/KMK.00/1989  dan  lampiran perhitungan  bobot  kinerja  yang  kemudian  direvisi  dengan  SK  Menteri  Keuangan  RI  No 826/KMK.013/1992  penilaian  atas  jenis-jenis  kinerja  perusahaan  terdiri  dari  3  bobot,  di mana bobot  pertama adalah rasio rentabilitas  dengan proporsi  75% dan nilai  konversi  12%, yang kedua adalah rasio likuiditas  dengan proporsi  12,5% dan nilai  konversi  150%, dan yang ketiga adalah rasio solvabilitas  dengan proporsi  12,5%  dan nilai  konversi  200%.

## 2.2 Laporan  Keuangan
Menurut  Harahap (2006)  Laporan  keuangan  menggambarkan  kondisi  keuangan  dan hasil  usaha suatu perusahaan pada saat tertentu atau jangka  waktu tertentu. Menurut Hanafi (2009)  analisis  laporan  keuangan  suatu  perusahaan  pada  dasarnya  digunakan  untuk mengetahui  tingkat  profitabilitas  (keuntungan)  dan  tingkat  risiko  atau  tingkat  kesehatan suatu  perusahaan.  Analisis  laporan  keuangan  bermanfaat  dalam  pengambilan  keputusan dimasa yang akan datang. Laporan keuangan yang lengkap  meliputi  laporan  neraca, laporan rugi  laba,  laporan  perubahan  posisi  keuangan  (yang  dapat  disajikan  dalam  berbagai  cara misalnya  sebagai laporan  arus kas, atau laporan  arus dana),  catatan atas laporan  keuangan dan  laporan  lain  serta  materi  penjelasan  yang  merupakan  bagian  integral  dari  laporan keuangan.
Menurut  Hanafi (2009)  salah  satu tujuan  pelaporan  keuangan  pada  umumnya  untuk memberi  informasi  yang bermanfaat bagi  investor,  kreditur,  dan pemakai  lainnya,  sekarang atau  masa  yang  akan  datang  (potensial)  untuk  membuat  keputusan  investasi,  pemberian kredit,  dan keputusan  lainnya  yang serupa yang rasional.  Tujuan  yang lebih  spesifik  adalah untuk  memberikan  informasi  mengenai  sumber daya ekonomi  kewajiban  dan modal  saham, pendapatan yang komprehensif,  dan aliran  kas.

## 2.3 Rentabilitas
Berdasarkan  SK  Menteri  Keuangan  RI  No  826/KMK.013/1992 cara  untuk menghitung  rentabilitas  yaitu  membandingkan  antara laba  yang  diperoleh  sebelum  pajak dengan  rata-rata modal  yang  digunakan  dalam  tahun  yang  bersangkutan.  Rata-rata modal yang digunakan  adalah rata-rata aktiva lancar (aset lancar) ditambah  aktiva tetap (aset tetap). Rumus dari rentabilitas  yaitu:
𝑅𝑒𝑛𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑝𝑎𝑗𝑎𝑘 𝑅𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑜𝑑𝑎𝑙 × 100% (1)

## 2.4 Likuiditas
Menurut David (2009) likuiditas  merupakan kemampuan  perusahaan untuk memenuhi kewajiban  jangka pendek yang akan jatuh tempo. Berdasarkan SK Menteri Keuangan RI No 826/KMK.013/1992  rumus dari likuiditas  yaitu:
𝐿𝑖𝑘𝑢𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝐴𝑠𝑒𝑡  𝑙𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟 𝐻𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑗𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑘 × 100% (2)

## 2.5 Solvabilitas
Menurut Harahap (2009) solvabilitas  adalah kemampuan  perusahaan dalam membayar kewajiban  jangka  panjangnya  atau  kewajiban  –  kewajibannya  apabila  perusahaanya dilikuidasi.  Berdasarkan  SK  Menteri  Keuangan  RI  No  826/KMK.013/1992  rumus  dari solvabilitas  yaitu:
𝑆𝑜𝑙𝑣𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑠𝑒𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 × 100% (3)

## 2.6 Working Capital To Total Assets
Rasio  pertama yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  rasio  modal  kerja terhadap total  aset. Nilai working capital to total assets yang  semakin  tinggi  menunjukkan  semakin besar modal  kerja  yang diperoleh  perusahaan dibanding  total  aktivanya  (asetnya). Menurut Peter dan Yoseph (2011)  rumus dari rasio ini  yaitu:
𝑊𝑜𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑠𝑒𝑡 𝑙𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟 −𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑗𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑘 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑠𝑒𝑡 (4)

## 2.7 Earnings Before Taxes
Rasio  kedua  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  rasio  laba  sebelum  pajak terhadap total asset. Rasio ini  merupakan rasio yang digunakan  untuk mengukur  kemampuan perusahaan untuk  menghasilkan  laba.  Menurut  Peter dan Yoseph  (2011)   rumus  dari  rasio ini  yaitu:
𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠 𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝑇𝑎𝑥𝑒𝑠 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑝𝑎𝑗𝑎𝑘 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑠𝑒𝑡 (5)

## 2.8 Sales To Total Assets (Total Asset Turn Over)
Rasio  ketiga  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  rasio total asset turn over. Rasio  ini  merupakan  rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  efisensi  perusahaan  dalam menggunakan  asetnya untuk  menghasilkan  penjualan.  Menurut  Mayes dan  Shank  (2004) rumus dari rasio ini  yaitu:
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑜𝑣𝑒𝑟 = 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑠𝑒𝑡 (6)

## 2.9 Debt To Assets Ratio (DAR)
Rasio  keempat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  rasio  total  hutang (keseluruhan  total hutang baik hutang jangka panjang  maupun jangka pendek) terhadap total aset yang digunakan . Menurut Mayes dan Shank (2004)  rumus dari rasio ini  yaitu:
𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑡𝑜 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ℎ𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑠𝑒𝑡 (7)

## 2.10 Longterm Debt To Assets Ratio (LDAR)
Rasio  kelima  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  rasio longterm debt to asset ratio ( LDAR). Rasio ini  digunakan  untuk  mengukur  seberapa besar hutang  jangka  panjang digunakan  untuk investasi pada sektor aktiva. Menurut Mayes dan Shank (2004)  rumus dari rasio ini  yaitu:
𝐿𝐷𝐴𝑅 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ℎ𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑗𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑠𝑒𝑡 (8)

## 2.11 Return On Total Assets (ROA)
Rasio keenam yang digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu return on total assets (ROA) . Rasio  ini  menunjukkan  kemampuan  rasio  perusahaan  dalam  memanfaatkan  seluruh sumbernya  untuk  menghasilkan  laba  yaitu  dengan  membandingkan net income terhadap total aktiva. Menurut Mayes dan Shank (2004)   rumus dari ini  yaitu:
𝑅𝑂𝐴 = 𝑛𝑒𝑡 𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑠𝑒𝑡 (9)

## 2.12 Penentuan Tingkat Kesehatan Keuangan Perusahaan
Berdasarkan  rasio  rentabilitas,  likuiditas  dan  solvabilitas  dapat  digunakan  untuk mengukur  tingkat  kesehatan  keuangan  perusahaan  yang  didasarkan  pada  SK  Menteri Keuangan  RI  No  826/KMK.013/1992.  Hasil  perhitungan  kinerja  perusahaan  digunakan untuk  menentukan penggolongan  tingkat  kesehatan keuangan perusahaan yang digolon gkan menjadi:
a. Sehat Sekali  yaitu perusahaan yang nilai  bobot  kinerja  tahun terakhir menunjukkan angka di atas 110
b. Sehat yaitu  perusahaan yang nilai  bobot  kinerja  tahun terakhir menunjukkan  angka di atas 100 sampai dengan 110
c. Kurang sehat yaitu  perusahaan yang nilai  bobot kinerja  tahun terakhir menunjukkan angka di atas 90 sampai dengan 100
d. Tidak  sehat yaitu  perusahaan yang  nilai  bobot  kinerja  tahun terakhir  menunjukkan angka kurang dari atau sama dengan 90
e.  Khusus  untuk  perusahaan  dalam  bidang  usaha  tanaman  tahunan,  ketentuan- ketentuan dalam huruf a, b, c dan d di atas didasarkan  pada perhitungan  angka rata- rata tiga tahun  terakhir.
Pada  penelitian  ini,  penentuan  klasifikasi  tingkat  kesehatan  keuangan  perusahaan yaitu:
1. Perusahaan sehat yaitu  perusahaan yang memiliki  nilai  bobot  kinerja  tahun terakhir menunjukkan  angka di atas 100.
2. Perusahaan tidak  sehat yaitu  perusahaan  yang  memiliki  nilai  bobot  kinerja  tahun terakhir menunjukkan  angka di  bawah 100.

## 2.13 Artificial Neural Network
Jaringan Syaraf Tiruan  (JST) atau yang sering biasa disebut Artificial Neural Network (ANN) merupakan  sistem  pemrosesan  informasi  yang  memiliki  karakteristik  mirip  dengan jaringan  syaraf pada makhluk  hidup  (Fausset,  1994).  Secara teknis,  ANN terdiri  dari  unit pemroses  sederhana, neurons, dan  penghubung  antar neurons tersebut  yang  terboboti (Kriesel,  2005).
Dalam  memproses  informasi,  jaringan  syaraf  manusia  memiliki  3  elemen  dasar. Pertama, himpunan  penghubung,  merupakan himpunan  unit-unit  yang dihubungkan  dengan suatu jalur  koneksi.  Jalur-jalur  tersebut  memiliki  bobot  yang  berbeda. Bobot  yang bernilai positif  akan memperkuat  sinyal  sedangkan  bobot  yang  bernilai  negatif  akan memperlemah sinyal.  Kedua, fungsi penjumlah  merupakan suatu unit  yang akan menjumlahkan  input-input sinyal  yang  sudah  dikalikan  dengan  bobot  masing-masing.  Ketiga,  fungsi  aktivasi  dapat digunakan  sebagai  dasar untuk  mengubah  bobot,  yang dapat  menjadikan  jaringan  menjadi lebih  kuat. Fungsi  aktivasi  juga  menghasilkan  informasi  yang  akan dikirim  ke neuron  lain dengan bobot  kedatangan tertentu.
Secara garis besar Neural Network mempunyai dua tahap pemrosesan informasi,  yaitu tahap  pelatihan  dan  tahap  pengujian.  Pertama  adalah  tahap  pelatihan  ( training ),  tahap pelatihan  dimulai  dengan  memasukkan  pola-pola  pelatihan  (data latih)  ke dalam  jaringan. Dengan  menggunakan  pola-pola  ini  ke  dalam  jaringan  akan  mengubah-ubah  bobot  yang menjadi  penghubung  antar  node.  Kedua  adalah  tahap  pengujian  ( testing ) pada  tahap  ini dilakukan  pengujian  terhadap suatu pola masukan yang belum  pernah dilatihkan  sebelumnya (data uji)  menggunakan  bobot-bobot  yang telah dihasilkan  pada tahap pelatihan.  Diharapkan bobot-bobot  hasil  pelatihan  yang sudah menghasilkan  error minimal  juga  akan memberikan error yang kecil pada tahap pengujian.

## 2.14 Probabilistic Neural Network
Probabilistic Neural Network (PNN) merupakan algoritma  klasifikasi  dan merupakan suatu algoritma  ANN yang menggunakan  fungsi  probabilistik,  tidak  membutuhkan  dataset yang  besar dalam  tahap  pembelajarannya,  serta memiliki  kelebihan  yaitu  dapat mengatasi permasalahan yang ada pada Back -Propagation (BP) yaitu dapat mengatasi waktu pelatihan yang  lama,  terjebak  pada  global  minimum,  dan  sulitnya  perancangan  arsitektur  jaringan (Specht, 1990).  Namun,  PNN memiliki  masalah pada penentuan parameter smoothing yang biasanya ditentukan  dengan cara trial and error atau user defined . Struktur PNN terdiri atas empat lapisan,  yaitu input layer , pattern layer , summation layer , dan decision layer .

## 2.15 Algoritma Pengujian dengan PNN
Misalkan  matriks  data training adalah V . Algoritma  pengujian  dengan  PNN adalah sebagai berikut:
1. Ditetapkan  matriks input X berukuran 𝑘 × 𝑗
dengan 𝑿 =
[ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 21 𝑋 22 ⋮ ⋮ 𝑋 𝑘1 𝑋 𝑘2 ⋯ 𝑋 1𝑗 ⋯ 𝑋 2𝑗 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑋 𝑘𝑗 ] di  mana X adalah matriks  data input dengan 𝑋 𝑘𝑗 merupakan  nilai  keanggotaan  data input ke-k pada variabel data input ke-j.
2. Tetapkan  vektor target T yang bersesuaian dengan matriks V , yaitu  berukuran 𝑖 × 1 . 3. Inisialisasi:  Bobot lapisan  input  : V
Bobot bias lapisan  input: 𝑏 = √− ln(0,5) spread dengan 0 < 𝑠𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑 ≤ 1
Bobot lapisan  output: W=T
dengan 𝐕 = [ 𝑉 11 𝑉 12 𝑉 21 𝑉 22 ⋮ ⋮ 𝑉 𝑖1 𝑉 𝑖2 ⋯ 𝑉 1𝑗 ⋯ 𝑉 2𝑗 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑉 𝑖𝑗 ] ;  𝐖 =   [ 𝑊 1ℎ 𝑊 2ℎ ⋮ 𝑊 𝑖ℎ ]
Di mana V adalah matriks data training, dengan 𝑉 𝑖𝑗 merupakan  nilai  keanggotaan data training ke-i  pada  variabel  data training ke-j. W  adalah  matriks  output,  dengan W ih merupakan nilai  keanggotaan pada data ke-i untuk  kelas ke-h .
4. Untuk k=1 sampai  q, pada semua data yang akan diuji:
a. Ditentukan  jarak X k terhadap V i , i=1,  2, …, n sebagai berikut:
𝐷 𝑘𝑖 = √∑ (𝑋 𝑘𝑗 − 𝑉 𝑖𝑗 ) 2 𝑝 𝑗=1 (10)
b.
Ditentukan  fungsi  aktivasi  pertama yaitu  a1 ki sebagai berikut: 𝑎1 𝑘𝑖 =   𝑒 −(𝑏 𝑖 𝐷 𝑘𝑖 ) 2 ; dengan i=1,  2, …, n.
(11)
c. Ditentukan  fungsi  aktivasi  kedua yaitu a2 kh sebagai berikut:
𝑎2 𝑘ℎ =   ∑ (𝑎1 𝑘𝑖 𝑊 𝑖ℎ ) 𝑛 𝑖=1 ; dengan h=1,  2, …, r. (12) d. Ditentukan  z sedemikian  hingga  a2 kz = max(a2 kh | h=1,  2, …, r).
(13)
e. Ditetapkan  z sebagai kelas dari X k .

## 2.16 Kinerja Klasifikasi
Menurut  Prasetyo  (2014),  pada  umumnya  cara  mengukur  kinerja  klasifikasi menggunakan  matriks  konfusi.  Tabel  1  merupakan  matriks  konfusi  yang  melakukan klasifikasi  masalah biner. Setiap sel 𝑓 𝑖𝑗 dalam  matriks menyatakan banyaknya record (data)
dari  kelas 𝑖 yang  hasil  prediksinya  masuk  ke kelas 𝑗 . Misalnya,  sel 𝑓 11 adalah  banyaknya data dalam kelas A yang secara benar dipetakan  ke kelas A, dan 𝑓 10 adalah data dalam kelas A yang dipetakan  secara salah ke kelas 0.
Tabel 1. Matriks Konfusi 2 × 2 𝑓 𝑖𝑗 Kelas Hasil Prediksi (𝑗) Kelas = A Kelas = B Kelas asli (𝑖) Kelas = A 𝑓 11 𝑓 12 Kelas = B 𝑓 21 𝑓 22
Berdasarkan isi  matriks konfusi,  dapat diketahui  banyaknya  data dari masing-masing kelas yang diprediksi  secara benar,  yaitu (𝑓 11 + 𝑓 22 ) , dan data yang diklasifikasikan  secara salah,  yaitu (𝑓 12 + 𝑓 21 ) .  Dengan  mengetahui  kedua  jumlah  nilai  tersebut  maka  dapat diketahui  akurasi hasil  prediksi  dan laju  error dari prediksi  yang dilakukan:
1. Akurasi = 𝑓 11 +𝑓 22 𝑓 11 +𝑓 12 +𝑓 21 +𝑓 22 2. Laju Error  = 𝑓 12 +𝑓 21 𝑓 11 +𝑓 12 +𝑓 21 +𝑓 22

## 2.17 Evaluasi Akurasi Hasil Klasifikasi
Melakukan  evaluasi  berdasarkan akurasi dari  model  klasifikasi  sangat penting  karena akurasi  dari  model  merupakan  suatu  indikator  dari  kemampuan  suatu  model  untuk memprediksi  kelas  target  dari  observasi  selanjutnya.  Salah  satu  metode  akurasi  yang sederhana adalah metode holdout. Metode holdout membagi  data pengamatan menjadi  dua bagian yang digunakan  secara berurut untuk tahap pelatihan  dan pengujian  (Vercellis,  2009). Metode  ini  secara sederhana  mengambil  data  latih  secara acak  dari  data  yang  ada  dan kemudian  menyisihkan  data sisanya untuk  digunakan  sebagai data uji.  Biasanya jumlah  data latih  yang digunakan  berada diantara setengah dan dua pertiga  dari keseluruhan  data.

## 3 METODE PENELITIAN

## 3.1 Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder.  Data tersebut merupakan data laporan  keuangan tahunan  yang telah diaudit dari perusahaan yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Laporan  keuangan  tersebut  didapat  dengan mengunduhnya  langsung  di  website  www.idx.co.id  Laporan  keuangan  tahunan  yang digunakan  ialah  laporan  pada tahun  2016  dengan  jumlah  data sebanyak  140  data. Variabel yang  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  satu  variabel  respon  dan  6  variabel prediktor,  variabelvariabel  tersebut adalah sebagai berikut:
1. Status Kinerja  Perusahaan (1=keuangan  sehat, 2=keuangan  tidak)  sebagai  variabe l respon (Y)
2. Rasio keuangan working capital to total assets sebagai variabel prediktor pertama (X1)
3. Rasio keuangan earnings before taxes sebagai variabel prediktor kedua (X2)
4. Rasio keuangan total asssets turn over sebagai variabel prediktor ketiga  (X3) 5. Rasio keuangan debt to assets ratio sebagai variabel prediktor keempat (X4)
6. Rasio keuangan longterm debt to assets ratio sebagai variabel  prediktor  kelima (X5) 7. Rasio keuangan return on total assets sebagai variabel prediktor keenam (X6)

## 3.2 Tahapan  Analisis Data
Langkah-langkah  yang dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Membagi  data menjadi  data training  dan testing.
2. Menentukan  nilai spread secara trial and error.
3. Membuat pola  PNN menggunakan data training.
a. Menghitung  jarak antar data latih.
b. Menghitung  nilai  aktivasi 𝑎1 𝑘𝑖 dengan rumus 𝑎1 𝑘𝑖 = 𝑒 −(𝑏 𝑖 𝐷 𝑘𝑖 ) 2 c. Menjumlahkan  nilai  aktivasi  untuk masing-masing  kelas dengan rumus 𝑎2 𝑘ℎ =   ∑ ( 𝑛 𝑖=1 𝑎1 𝑘𝑖 ∗ 𝑊 𝑖ℎ ).
d. Untuk semua data latih,  ditentukan  z sedemikian  hingga a2kz =  max(a2kh| h=1, 2, …, r).
e. Ditetapkan z sebagai kelas dari Xk.
4. Menguji  pola data testing  berdasarkan data training  tersebut.
a. Menghitung  jarak setiap data uji  dengan data latih.
b. Menghitung  nilai  aktivasi 𝑎1 𝑘𝑖 dengan rumus 𝑎1 𝑘𝑖 = 𝑒 −(𝑏 𝑖 𝐷 𝑘𝑖 ) 2
c. Menjumlahkan  nilai  aktivasi  untuk masing-masing  kelas dengan rumus 𝑎2 𝑘ℎ =  ∑ ( 𝑛 𝑖=1 𝑎1 𝑘𝑖 ∗ 𝑊 𝑖ℎ ) .
d. Untuk  semua data uji,  ditentukan  z sedemikian  hingga  a2kz=  max(a2kh|  h=1, 2, …, r).
e. Ditetapkan z sebagai kelas dari Xk.
5. Menghitung  nilai  akurasi  klasifikasi  PNN.
6. Prediksi  dengan model  terbaik.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Klasifikasi Kinerja Perusahaan Secara Manual
Dalam  klasifikasi  menggunakan Probabilistic Neural Network , data dibagi  menjadi dua  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Pada perhitungan  secara manual  ini,  dari  140  Laporan keuangan  Perusahaan,  digunakan  127  data  (91%)  digunakan  sebagai  data  latih.  Data ini digunakan  untuk  mencari  pola  yang  tepat pada kinerja  perusahaan  – perusahaan  tersebut, sedangkan data uji  sebanyak 13 data (9%) ini  akan digunakan  untuk menguji  hasil  klasifikasi berdasarkan pola  data latih  yang  telah  dibuat.  Berikut  merupakan  arsitektur  jaringan  PNN yang dibentuk  berdasarkan penelitian  ini
Gambar  1. Arsitektur Jaringan  PNN

## 4.2 Klasifikasi Kinerja Perusahaan dengan GUI
GUI  PNN merupakan  sebuah  aplikasi  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi menggunakan  metode PNN dimana  pengguna  hanya perlu  menekan  tombol  atau mengetik sebuah input  numerik.  Pada proses pengklasifikasian  data laporan  keuangan  menggunakan GUI  PNN yang  telah  dibuat,  hanya  memerlukan  beberapa langkah  sederhana untuk  dapat
melakukan  pengklasifikasian.  Langkah-langkah  yang  diperlukan  yaitu  input  data, menentukan  nilai  sigma  ( smoothing parameter ), menentukan  persentasi data latih  dan data uji,  selanjutnya  GUI dapat digunakan  untuk  mendapatkan  bobot  optimal  dan prediksi  status keuangan perusahaan berdasarkan bobot  optimal  yang telah didapat.
Gambar  2. Tampilan  GUI PNN untuk Pencarian Bobot  Optimal

## 4.3 Ketepatan Klasifikasi Kinerja Perusahaan
Berikut  merupakan  ketepatan  klasifikasi  dari  PNN dengan  menggunakan  matlab  di mana terdiri  dari  5 kombinasi  persentase data latih  dan uji,  menggunakan  metode  evaluasi holdout,  dan 12 nilai  penghalus  ( spread ) yang ditampilkan  pada Tabel 2 berikut  ini.
Tabel 2. Ketepatan Klasifikasi  PNN
Presentase Data Nilai Penghalus Akurasi Data Latih  Akurasi Data Uji 50:50 0,01 1 0,8 50:50 0,05 1 0,8286 50:50 0,1 1 0,8429 50:50 0,2 0,9571 0,7714 50:50 0,3 0,9286 0,7429 50:50 0,4 0,8714 0,7 50:50 0,5 0,8571 0,7 50:50 0,6 0,7571 0,6714 50:50 0,7 0,7286 0,6429 50:50 0,8 0,7 0,6571 50:50 0,9 0,7 0,6429 50:50 1 0,7143 0,6429 60:40 0,01 1 0,8 60:40 0,05 1 0,8727 60:40 0,1 1 0,8909 60:40 0,2 0,9647 0,7455 60:40 0,3 0,8941 0,7636 60:40 0,4 0,8353 0,7455 60:40 0,5 0,7882 0,7818 60:40 0,6 0,7412 0,6909
60:40 0,7 0,7059 0,6545 60:40 0,8 0,7059 0,6364 60:40 0,9 0,6941 0,6545 60:40 1 0,6824 0,6545 70:30 0,01 1 0,8537 70:30 0,05 1 0,8537 70:30 0,1 1 0,878 70:30 0,2 0,9293 0,8049 70:30 0,3 0,8788 0,7561 70:30 0,4 0,8384 0,7317 70:30 0,5 0,7778 0,6098 70:30 0,6 0,7374 0,6341 70:30 0,7 0,7071 0,6585 70:30 0,8 0,6869 0,6585 70:30 0,9 0,6869 0,6098 70:30 1 0,6869 0,6098 80:20 0,01 1 0,8889 80:20 0,05 1 0,8889 80:20 0,1 1 0,9259 80:20 0,2 0,9115 0,8148 80:20 0,3 0,8673 0,7037 80:20 0,4 0,8142 0,7778 80:20 0,5 0,7522 0,7037 80:20 0,6 0,708 0,7037 80:20 0,7 0,6991 0,6296 80:20 0,8 0,6814 0,6667 80:20 0,9 0,6726 0,6667 80:20 1 0,6726 0,6667 90:10 0,01 1 1 90:10 0,05 1 1 90:10 0,1 1 0,9231 90:10 0,2 0,8819 0,8462 90:10 0,3 0,8504 0,8462 90:10 0,4 0,811 0,7692 90:10 0,5 0,7244 0,6923 90:10 0,6 0,7008 0,6923 90:10 0,7 0,685 0,6154 90:10 0,8 0,6614 0,6154 90:10 0,9 0,6772 0,6154 90:10 1 0,6693 0,6154
Dari  Tabel  2  dapat  terlihat  akurasi  dari  hasil  klasifikasi  metode  PNN pada  semua kombinasi  antara  persentase data  latih  dan  nilai  penghalus.  Berdasarkan  Tabel  tersebut, akurasi  data latih  dari  hasil  klasifikasi  PNN berada pada interval  0,6614  sampai  1 dengan rata-rata sebesar 0,8266. Sedangkan akurasi dari data uji  berada pada interval  0,6094  sampai 1 dengan rata-rata sebesar 0,7410.

## 4.4 Prediksi Status Kinerja Perusahaan
Dalam dua contoh dibawah ini dengan menggunakan  jaringan  yang menggunakan  nilai penghalus  sebesar 0,01,  pertama  sebuah  perusahaan  yang  memiliki  aset tetap sebesar Rp 43.237,00,  aset lancar sebesar Rp 110.403,00,  hutang  jangka  pendek sebesar Rp 89.079,00, total aset sebesar Rp 261.855,00,  laba sebelum  pajak Rp 22.253,00,  total hutang  sebesar Rp 121.949,00,  hutang jangka  panjang  sebesar Rp 32.870,00,  penjualan  sebesar Rp 181.084,00 dan  pendapatan  bersih  sebesar Rp  18.302,00.  Kemudian  tekan  tombol  “Cek  Status”,  dan sesuai  dengan  struktur  yang  telah  dibuat,  dalam  kasus ini  perusahaan  tersebut dinyatakan memiliki  status “Keuangan Sehat” seperti pada Gambar 3 berikut:
Gambar  3 . Tampilan  Hasil  Prediksi Keuangan Sehat
Contoh  kasus  kedua  sebuah  perusahaan  yang  memiliki  aset  tetap  sebesar  Rp 2.587.235,00,  aset  lancar  sebesar  Rp  5.949.164,00,  hutang  jangka  pendek  sebesar  Rp 2.504.330,00,  total  aset sebesar Rp 9.254.539,00,  laba sebelum  pajak  Rp 898.431,00,  total hutang sebesar Rp 4.990.139,00,  hutang  jangka panjang  sebesar Rp 2.485.809,00,  penjualan sebesar Rp  6.545.680,00,  dan  pendapatan  bersih  sebesar Rp  719.228,00.  Kemudian  tekan tombol  “Cek  Status”,  dalam  kasus  ini  perusahaan  tersebut  dinyatakan  memiliki  status “Keuangan Tidak  Sehat” seperti pada Gambar  4 berikut:
Gambar  4 . Tampilan  Hasil  Prediksi Keuangan  Tidak  Sehat
5 KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode Probabilistic  Neural Network terkait status kinerja  perusahaan yang tercatat di  situs resmi Bursa Efek Indonesia , maka diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Pada perhitungan  PNN manual  dengan  127  data latih  dan 13  data uji,  jaringan PNN  yang  dibangun  memiliki  127  neuron  lapisan  pola,  2  neuron  lapisan penjumlahan,  dan 1 neuron output .
2. Persentase  data  latih  dibanding  data  uji  yang  optimal  adalah  90:10,  yaitu sebanyak 127 data latih dan 13 data uji. Nilai spread pertama yang optimal  adalah sebesar  0,01,  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  1  untuk  akurasi  pada proses pelatihan,  dan  sebesar  1 pada  proses  uji,  dan  nilai spread kedua sebesar 0,05, yang  menghasilkan  akurasi  sebesar 1 untuk  akurasi  pada proses pelatihan,  dan sebesar 1 pada proses uji  .
3. Hasil  klasifikasi  PNN baik  itu  dengan  nilai spread 0,01 atau 0,05   pada 13  data uji  yaitu  terdapat sebanyak  4 perusahaan yang diklasifikasikan  ke dalam kelas 1 (Keuangan Sehat) dan 9 perusahaan diklasifikasikan  ke dalam kelas 2 (Keuangan Tidak  Sehat).

## DAFTAR PUSTAKA
Bursa Efek Indonesia.  [online].  www.idx.co.id  (diakses Minggu,  07 Mei 2017 pukul  16.00). Fausset,  L.  1994. Fundamental  of  Neural  Network :  Architecture,  Algorithm,  and Application . New Jersey: Prentice-Hall. Hanafi, M. 2009. Analisis Laporan Keuangan. Edisi ke-4. UPP STIM YKPN. Yogyakarta. Harahap, M. 2009. Analisis Kritis Laporan Keuangan. Jakarta: Raja Grafindo Persada. Mayes dan Shank. 2002. Financial Analysis with Microsoft Excel. Homson
Peter dan Yoseph. 2011. Analisis Kebangkrutan dengan Metode Z-Score Altman Springate dan Zmijewski pada PT. Indofood Sukses Makmur Tbk Periode 2005 -2009. Jurnal Ilmiah  Akutansi  Universitas  Kristen Maranatha No. 4.
Prasetyo, E. 2014. Data Mining: Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi  Publisher.
Sofha,  E.,  Yasin,  H.,  &  Rahmawati,  R.,  2015,  Klasifikasi  Data  Berat  Bayi  Lahir Menggunakan Probabilistic Neural Network dan  Regresi  Logistik  (Studi  Kasus di Rumah  Sakit  Islam  Sultan  Agung  Semarang  Tahun  2014),  Jurnal  Gaussian  Vol.  4 No. 4.
Specht, D.F. 1990. Probabilistic Neural Network s . Neural Network s Vol.3: 109-118.
Vercellis,  C.  2009. Business  Intelligence: Data  Mining  and Optimization  for  Decision Making . Chichester: John Wiley  & Sons Ltd.