## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.4, No.1, Juli 2020, pp. 1~7 e-ISSN: 2548-6861

## MultiClass Decision Forest Machine Learning Artificial Intelligence
Bambang Siswoyo 1 * Departemen Information sysem, STKOM Al-Ma’soem Jatinangor JABAR bambangf1@gmail.com
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2019-03-06 Revised 2019-11-22 Accepted 2020-01-21 Kecerdasan buatan merupakan solusi yang terbaik dalam menangai berbagai bidang. Algoritma Multi Class Decesion Forest Machine Learning yang merupakan bagian dari kecerdasan buatan adalah bidang yang menarik untuk diterapkan dalam bidang perbankan.  Penelitian  ini  dikembangkan  untuk  membangun  model  yang  dapat memprediksi dan mengevaluasi kebangkrutan industri perbankan. Variabel prediktor adalah  rasio  keuangan  yang  didapatkan  dari  publikasi  situs  http://www.idx.co.id. Modeling  machine  learning  dengan  enam  variabel,  dimana  lima  variabel  sebagai input  dan  satu  variabel  sebagai  target.  Secara  keseluruhan,  Multi  Class  Decistion Forest Machine Learning mampu melatih data hubungan input-output dan perilaku pemodelan dengan baik, nilai accuracy 92%, nilai precision 92% dan nilai under area curve 90%. Keyword: Kecerdasan buatan,
MultiClass Decition Forest, Machine Learning, Pemodelan.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Kebangkrutan  biasanya  diartikan  sebagai  kegagalan perusahaan  dalam  menjalankan  operasi  perusahaan  untuk menghasilkan  laba.  Dengan  kata  lain,  ini  terkait  dengan kinerja  organisasi  bisnis  seperti  perbankan  untuk mempertahankan  laba.  Kebangkrutan  adalah  urusan  bisnis yang menarik untuk dipelajari. Perbankan adalah denyut nadi perekonomian  di  seluruh  negara.  Perbankan  di  Indonesia memiliki  peran  yang  sangat  penting,  salah  satunya  adalah menjaga  stabilitas  moneter  yang  disebabkan  oleh kebijakannya  terhadap  tabungan  publik  serta  lalu  lintas pembayaran. Ada banyak metode yang telah diterapkan saat ini untuk mengevaluasi dan menganalisis kinerja perbankan menggunakan analisis laporan keuangan. Laporan keuangan adalah  ringkasan  perusahaan  yang  dapat  digunakan  sebagai pengetahuan prediktif [1][2] [3].
Metode decision tree membangun model keputusan yang dibuat  berdasarkan  nilai  actual  atribut  dalam  data. Penggunaan  pohon  (tree)  yang  semakin  banyak  maka, mempengaruhi akurasi yang didapatkan, yakni akan menjadi lebih  baik.  Penentuan  klasifikasi  dengan  random  forest diambil berdasarkan hasil voting dari tree tertentu [4].
Machine  learning  adalah  bagian  dari  kecerdasan  buatan, yang mempelajari pengenalan pola untuk mendapatkan solusi yang  optimal.  Machine  learning  memungkinkan  komputer menemukan  solusi  data  yang  optimal  secara  otomatis  [5]. Pembelajaran  mesin  telah  terbukti  menyelesaikan  banyak
tugas.  Pembelajaran  mesin  untuk  memprediksi  sebelumnya telah  digunakan  dalam  konteks  memprediksi  kebangkrutan dengan SVM [6] dan Robust Logistic Regression [7], model ini  memiliki  keterbatasan.  Dimana  nilai  teknik  ini  sangat bergantung  pada  kemampuan  peneliti  untuk  memasukkan variabel independen yang benar.
Dengan  kata  lain,  jika  peneliti  gagal  mengidentifikasi semua  variabel  independen  yang  relevan,  regresi  logistik memiliki nilai prediksi yang rendah [8]. Akurasi keseluruhan adalah 75,69% di set pelatihan (training) dan 69,44% di set pengujian  (testing).  Penggunaan  algoritma  backpropagation sebagai model prediksi kebangkrutan bank-bank komersial di Indonesia  [9]  [10],  dengan  model  prediksi  kepailitan  bank umum di Indonesia menggunakan Backpropagtion.
Dari sini menjadi jelas perlunya model alternatif tetapi juga metode  yang  dapat  diandalkan  untuk  memprediksi  dan menganalisis  kinerja  bisnis  perbankan  diperlukan.  Studi  ini mengusulkan  penggunaan  pendekatan  Algoritma  Boosted Decesien Tree untuk prediksi kinerja perbankan.

## II. L ANDASAN T EORI
A. Multi Class Decision Forest Algoritma  decision  forest  adalah  metode  pembelajaran ensemble  untuk  klasifikasi.  Algoritma  ini  bekerja  dengan membangun  beberapa  pohon  keputusan  dan  kemudian memilih  kelas  output  yang  paling  populer.  Voting  adalah suatu  bentuk  agregasi,  dimana  setiap  pohon  dalam  hutan
2
keputusan klasifikasi menghasilkan histogram frekuensi label yang  tidak  dinormalisasi.  Proses  agregasi  menjumlahkan histogram ini dan menormalkan hasilnya untuk mendapatkan "probabilitas" untuk setiap label.
Pohon-pohon  yang  memiliki  kepercayaan  prediksi  tinggi memiliki bobot lebih besar dalam keputusan akhir ansambel. Pohon keputusan secara umum adalah model non-parametrik, yang berarti mereka mendukung data dengan distribusi yang bervariasi.  Di  setiap  pohon,  serangkaian  tes  sederhana dijalankan untuk setiap kelas, meningkatkan tingkat struktur pohon hingga simpul daun (keputusan) tercapai [11]. Ilustrasi digambarkan pada gambar 1 sebagai berikut.

## Gambar 1. Multiclass Decission Forest
B. Boosted Decesion Tree Regression.
Boosted  Desesion  Tree  Regression  menggunakan algoritma AdaBoost. Selama beberapa tahun terakhir, teknik ini telah muncul sebagai salah satu metode yang paling kuat untuk menambang data prediksi. Beberapa implementasi dari algoritma  yang  kuat  ini  memungkinkan  mereka  untuk digunakan  untuk regresi serta masalah  klasifikasi  [12] [13]. Ilustrasi digambarkan pada gambar 2 sebagai berikut.
Gambar 2. Boosted Decision Tree Regression

## C. Neural Network Regresion
Secara  umum,  jaringan  saraf  digunakan  untuk  tujuan pengelompokan melalui pembelajaran terawasi, atau regresi [14] .

## Gambar 3. Neural Network Regression
Pada  gambar  3  diagram  di  atas,  x  singkatan  input,  fitur diteruskan  ke  depan  dari  lapisan  jaringan  sebelumnya. Banyaknya x dimasukkan ke dalam setiap node dari lapisan terakhir  yang  tersembunyi,  dan  setiap  x  akan  dikalikan dengan bobot yang sesuai, (w). Jumlah produk ditambahkan ke bias dan dimasukkan ke dalam fungsi aktivasi. Dalam hal ini  fungsi  aktivasi  adalah  unit  linier  yang  ditingkatkan (ReLU),  yang  umum  digunakan  dan  sangat  berguna  seperti fungsi aktivasi sigmoid.
Jaringan saraf yang mengalami regresi akan memiliki satu simpul keluaran. Untuk melakukan backpropagasi [15] [16] dan  membuat  jaringan  pembelajaran,  cukup  dengan membandingkan  ŷ  dengan  nilai  ground-truth  y  dan menyesuaikan  bobot  dan  bias  jaringan  hingga  kesalahan diminimalkan.  Dengan  cara  ini,  maka  dapat  menggunakan jaringan saraf untuk mendapatkan fungsi yang terkait dengan sejumlah  variabel  independen  yang  berubah  x  menjadi variabel dependen y yang akan diprediksi.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Data  time  series  dari  lima  variabel  rasio  keuangan  bank yang  diterbitkan  di  Bank  Indonesia  dari  2011  hingga  2015 telah dikumpulkan dan dianalisis. Pada tahap preprocessing, data  deret  waktu  kemudian  dikonversi  menjadi  matriks ukuran [62x6] (62 baris dan 6 kolom).  Dari matriks [123x5] telah  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  untuk  data  pelatihan dan data pengujian, sebagai input ke dalam model. Data input terdiri  dari  lima  variable  independent,  variable  modal  kerja terhadap  total  aset,  rasio  laba  ditahan  terhadap  total  aset, penghasilan sebelum bunga dan pajak terhadap total aset, nilai pasar  ekuitas  dan  nilai  buku  terhadap  total  kewajiban, penjualan  terhadap  total  aset.  Sedangkan  outputnya  adalah klasifikasi bankrupt, gray area dan non bankrupt.
JAIC

## Gambar 4. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan mulai dari menyiapkan dataset  kebangkrutan  perbankan  yang  mempublikasikan laporan keuangannya di BEI, berupa rasio keuangan sejumlah 6 rasio.  Memilih algoritma Boosted Decision Tree, membagi data  menjadi  dua  yaitu  data  training  80%  dan  data  testing 20%, setelah melakukan data training kemudian data testing , hasil  dari  algoritma  tersebut  di  validasi  dengan  koefesien regresi dan root means squere error (RMSE).
Adapun tahapan implementasi adalah sebagai berikut.
1) Bankcruptcy dataset , menyiapkan dataset kebangkrutan untuk input sistem klasifikasi.
2) Filter  based  feature  selection ,  sebuah  fungsi  untuk memilih berdasarkan feature yang terbaik.
3) Dataset partion , melakukan pembagian data menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan dan data pengujian. Training dataset,  data  pelatihan  sebanyak  80%,  sedangkan  data pengujian sebanyak 20%.
Data  pelatihan  terdiri  dari  pengembangan  model menggunakan  machine  learning  dan  penentuan  kinerja model (output data pelatihan).
Data pengujian terdiri dari penilaian kinerja model untuk data  uji  yang  tidak  diketahui  dan  tabulasi  keakuratan masing-masing algoritma (output data pengujian).
4) Pemilihan Algoritma Pemilihan  algoritma  dengan  akurasi  tertinggi  yang dipilih.
5) Mengunggah dan mengembangkan data set kebangkrutan.
6) Mengunggah  data  pengguna  dengan  lima  atribut  untuk menghitung kebangkrutan.
7) Prediksi tingkat kebangkurtan untuk data pengguna.
8) Prediksi  kebangkrutan  menggunkan  Decession  Tree Regresion  Machine  sebagai  paket.Algoritma  yang digunakan  dalam  klasifikasi  kebangkrutan  bank  adalah metode  machine  learning  (Neural  network,  Multi  class decision forest).
Dalam penelitian ini diusulkan Multi Class Decision Forest, dengan menggunakan aplikasi Microsoft Azure. Variabel dan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada table 1 sebagai berikut.
T ABEL I
V ARIABEL DAN SUMBER DATA No Rasio Keuangan Variable Sumber 1 Working capital to total asset X1 http://www.idx.co.id 2 Retained earning to to total asset X2 http://www.idx.co.id 3 Earning before interest and taxed to total asset X3 http://www.idx.co.id 4 Market value of Equity to book value of total libilities X4 http://www.idx.co.id 5 Sales to total asset X5 http://www.idx.co.id

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Dataset Rasio Keuangan
Rasio  keuangan,  adalah  yang  menghubungkan  dua  data keuangan dengan jalan membagi satu data dengan data yang lain. Indeks yang menghubungkan dua angka akuntansi dan diperoleh  dengan  membagi  satu  angka  dengan  angka  yang lainnya.  Perhitungan  rasio  digunakan  karena  cara  ini  akan diperoleh perbandingan yang lebih berguna daripada melihat angka  saja.  Analisa  rasio  keuangan  melibatkan  dua  jenis perbandingan.
Pertama,  analis  dapat  membandingkan  rasio  saat  ini dengan  rasio  masa  lalu  dan  akan  datang  dalam  perusahaan yang  sama.  Rasio  lancar  untuk  tahun  sekarang  dapat dibandingkan  dengan  rasio  lancar  tahun  sebelumnya.  Jika rasio  keuangan  diurutkan  dalam  beberapa  periode  tahun, analis  dapat  mempelajari  komposisi  perubahan  dan menentukan apakah terdapat perbaikan atau penurunan dalam kondisi keuangan dan kinerja perusahaan.
Metode  perbandingan  kedua  melibatkan  perbandingan rasio satu perusahaan dengan perusahaan-perusahaan sejenis atau  dengan  rata-rata  industri  pada  titik  waktu  yang  sama. Perbandingan ini memberikan pandangan mendalam tentang kondisi keuangan dan kinerja relatif dari perusahaan [1] [2].
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  semua  lima  atribut tersebut  sangat  terkait  dengan  variabel  hasil.  Dalam  rangka untuk mengkonfirmasi hasil dari korelasi, metode seleksi fitur lain diterapkan untuk dataset. Informasi memperoleh metode filter peringkat diaplikasikan untuk menguji pentingnya fitur. Algoritma  ditemukan  hasil  yang  sama  seperti  yang  dari
4
korelasi.  Oleh  karena  itu  semua  lima  atribut  dari  dataset dianggap perlu untuk penelitian. Nama dataset adalah indek kebangkrutan industri perbankan    berdasarkan 5 aspek ratio keuangan.  Diskripsi  dataset  adalah  dataset  ini  berisi  indek kebangkrutan industry perbankan berdasarkan 5 aspek ratio keungan.
Dimana  ratio  finance  (rasio  keuangan)  diambil  dari laporan  keungan  industry  perbannkan  yang  sudah  di  audit oleh  auditor  kemudian  mempublishnya  di  situs  Bank Indonesia  (http://www.bi.go.id  atau  http://www.idx.co.id. Plot korelasional untuk fitur ditunjukkan pada gambar 5.

## Gambar 5. Data Rasio Keuangan

## B. Bosted Decesion Tree Regresion (BDTR)
Berdasarkan  classifier  BDFR  sistem  prediksi  dibangun menggunakan software Microsoft A-Zure Machine Learning. Dataset rasio keuangan perbankan yang di publikasikan  BI, awalnya  dimuat  ke  dalam  sistem  prediktif  sebagai  file.csv, kemudian file.csv tersebut di simpan di penyimpanan lokal, selanjutnya system on line akan menempatkan dataset rasio keuangan  dalam  paper  work  kemudian  system  loading  data tersebut untuk di proses dengan menggunakan algoritma yang diusulkan.  Tampilan  hasil  prediksi  dataset  rasio  keuangan industry perbankan ditunjukkan pada gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Bosted Decision Tree Regresion
Gambar  6  menunjukkan  hasil  Boosted  Decision  Tree Regresion,  merupakan    hasil    algoritma  klasifikasi,  didapat hasil dengan true positive 20, falls negative 0, false positive 1, true negative 0, precision 95%, accuracy = 95% dan AUC =90%,        ini  menandakan  bahwa        akurasi  mengacu  pada seberapa  dekat  nilai  yang  diukur  dengan  nilai  sebenarnya yang sebenarnya.
Perkiraan  klasifikasi  target  mempunyai  nilai  perkiraan sangat  dekat  dengan  nilai  actual,  presisi  mengacu  pada seberapa dekat nilai yang diukur satu sama lain. Jadi model BDTR sangat tepat karena mampu memperkirakan klaifikasi target actual hampir sama dengan klasifikasi hasil dari model saat  meramalkan,  memprediksi,  atau  memproyeksikan informasi  yang  kita  inginkan  dapat  memberikan  hasil  yang akurat dan tepat.
Hal ini berarti bahwa secara konsisten mendapatkan hasil serupa  yang  semuanya  sangat  dekat  dengan  jawaban  yang benar.  Selain  itu  akan  memberikan  kepercayaan  diri  bahwa model  itu  tidak  hanya  benar  tetapi  secara  konsisten  benar, yang  keduanya  penting  dari  perspektif  prediksi.  AUC merupakan area di bawah kurva (Area under the Curve of), suatu  kurva  yang  menggambarkan  probabilitas  dengan variabel sensitivitas dan kekhususan (specificity) dengan nilai batas  antara  0  hingga  1.  Area  di  bawah  kurva  memberikan gambaran  tentang  keseluruhan  pengukuran  atas  kesesuaian
JAIC
dari  model  yang  digunakan.  Model  BDTR  mempunyai kesesuaian 90% dengan system nyata.

## C. Neural Network Regression

## Gambar 7. Hasil Neural Network
Gambar  7  merupakan  hasil  Neural  Network  Regression adalah  sebagai  berikut  MAE  11%,  RMSE  14%,  Relative absolute  error  24%,  sedangkan  Relative  square  error  24%. Coefesien of determination 90%.
4.5   Multi Class Decision Forest (MCDF)
Berdasarkan classifier MCDF sistem prediksi dibangun di A-Zure.  Kebangkrutan  dataset  awalnya  dimuat  ke  dalam sistem  prediktif  sebagai  file.csv.  Tampilan  hasil  prediksi dataset  keuangan  kebangkrutan  ditunjukkan  pada  gambar  8 sebagai berikut.

## Gambar 8. Hasil Class Decesion Forest Result
Gambar 8  menunjukkan bahwa  hasil dari  model MCDF adalah  sebagai  berikut:  MAE  9%,  RMSE  13%,  Relative absolute  error  19%,  sedangkan  Relative  square  error  7%. Coefesien of determination 92%.
Berdasarkan  analisis  komparatif,  boosted  decision menghasilkan nilai  precision 95%, accuracy 95% dan AUC =90%,  maka menandakan klasifikasi nilai perkiraan sangat tepat dengan nilai actual,  sedangkan presisi 95% juga sangat dekat  nilai  yang  diukur,  nilai    AUC  BDTR  mempunyai kesesuaian 90% dengan system nyata. Penelitian lebih lanjut menunjukkan bahwa boosted decision forest dapat digunakan untuk  kasus  berbeda  lainnya  tidak  terbatas  hanya  dalam prediksi kebangkrutan.
T ABLE II

## R EKAPITULASI H ASIL A LGORITMA
No  Algoritma  MAE RMSE RAE  RSE  R 1 Bosted Decision Tree Regresion 0.03 0.10 0.04 0.01 0.98 2 Neural Network Regresion 0.11 0.14 0.24 0.09 0.90
6 3 Multi Class Decision Forest 0.09 0.13 0.19 0.07 0.92

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil diskusi berdasarkan hasil yang dibahas pada  bab  sebelumnya  tentang  pembentukan  model  prediksi kebangkrutan  perbankan di Indonesia dengan menggunakan lima  variabel  input  (modal  kerja  pada  total  aset,  saldo  laba pada total aset, penapatan bunga dan pajak atas total aset, nilai pasar Ekuitas terhadap total nilai buku libilities, penjualan ke total  aset)  dalam  menjelaskan  output  bangkrut  (bankcrupt) dengan  metode  pembelajaran  mesin,  maka  beberapa kesimpulan  dapat  diambil  dari  analisis.  Modeling  Machine Learning dengan tiga algoritma dapat memodelkan perilaku input-output antara variable rasio keuangan dengan variable Bankcrupt.  Secara  keseluruhan,  Machine  Learning  (neural network,  multiclass  decision  forest).  Multi  Class  Decesion Forest  mampu  melatih  data  dan  memodelkan  perilaku hubungan  input-output  dengan  baik,  ini  dibuktikan  dengan tingkat MAE 0,03 dan koefisien determinasi 0,92. Dari hasil prediksi ini, data pelatihan berhasil diuji dengan benar.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  saya  ucapkan  kepada  LPPM  Universitas Maksoem  yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk melakukan  penelitian,  memberikan  dukungan  baik  materil maupun  non  materil.  Semoga  Allah  SWT  memberikan balasan yang lebih baik.
DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Herdinigtyas and L. S. Almilia, ‘Analisis rasio CAMEL terhadap  prediksi  kondisi  bermasalah  pada  lembaga perbankan perioda 2000-2002’, J. Akunt. dan Keuang. , vol.
7, no. 2, pp. 131–147, 2006.
[2] A.  F.  Irpanto,  ‘Analisis  pengaruh  rasio  camel  terhadap prediksi  kondisi  bermasalah  pada  lembaga  perbankan’, Universitas Negeri Malang, 2012.
[3] D. E. Kurniawan, A. Saputra, P. Prasetyawan, and others, ‘Perancangan  Sistem  Terintegrasi  pada  Aplikasi  Siklus Akuntansi dengan Evaluasi Technology Acceptance Model (TAM)’, J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 315–321, 2018.
[4] F.  Pedregosa et  al. ,  ‘Scikit-learn:  Machine  learning  in Python’, J. Mach. Learn. Res. , vol. 12, no. Oct, pp. 2825– 2830, 2011.
[5] F. Barboza, H. Kimura, and E. Altman, ‘Machine learning models and bankruptcy prediction’, Expert Syst. Appl. , vol.
83, pp. 405–417, 2017.
[6] L.  Zhou,  K.  K.  Lai,  and  J.  Yen,  ‘Bankruptcy  prediction using  SVM  models  with  a  new  approach  to  combine features selection and parameter optimisation’, Int. J. Syst. Sci. , vol. 45, no. 3, pp. 241–253, 2014.
[7] R.  P.  Hauser  and  D.  Booth,  ‘Predicting  bankruptcy  with robust  logistic regression’, J. Data Sci. , vol. 9, no. 4, pp. 565–584, 2011.
[8] Y. Hua, J. Guo, and H. Zhao, ‘Deep belief networks and deep  learning’,  in Proceedings  of  2015  International Conference  on  Intelligent  Computing  and  Internet  of Things , 2015, pp. 1–4.
[9] A.  SETIAWAN  MALAKA,  ‘MODEL  PREDIKSI KEPAILITAN  BANK  UMUM  DI  INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION’, J.  Ilmu  Manaj. ,  vol.  2,  no.  4, 2015.
[10] A.  S.  Malaka,  ‘Hartojo,“Model  Prediksi  Kepailitan  Bank Umum Di Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation,”’ J. Ilmu Manaj. , vol. 2, no. 4, pp. 1714– 1724, 2014.
[11] J. Yao, N. Teng, H.-L. Poh, and C. L. Tan, ‘Forecasting and analysis  of  marketing  data  using  neural  networks’, J.  Inf. Sci. Eng. , vol. 14, no. 4, pp. 843–862, 1998.
[12] Y. Mishina, R. Murata, Y. Yamauchi, T. Yamashita, and H. Fujiyoshi, ‘Boosted random forest’, IEICE Trans. Inf. Syst. , vol. 98, no. 9, pp. 1630–1636, 2015.
[13] G. Wang, J. Ma, and S. Yang, ‘An improved boosting based on  feature  selection  for  corporate  bankruptcy  prediction’, Expert Syst. Appl. , vol. 41, no. 5, pp. 2353–2361, 2014.
[14] N. Srivastava, G. Hinton, A. Krizhevsky, I. Sutskever, and R. Salakhutdinov, ‘Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting’, J. Mach. Learn. Res. , vol. 15, no. 1, pp. 1929–1958, 2014.
[15] P. Prasetyawan, I. Ahmad, R. I. Borman, Ardiansyah, Y. A. Pahlevi, and D. E. Kurniawan, ‘Classification of the Period Undergraduate  Study  Using  Back-propagation  Neural Network’,  in 2018  International  Conference  on  Applied Engineering (ICAE) , 2018, pp. 1–5.
[16] A. Dzikri and D. E. Kurniawan, ‘Hand Gesture Recognition for  Game  3D  Object  Using  The  Leap  Motion  Controller with  Backpropagation  Method’,  in 2018  International Conference on Applied Engineering (ICAE) , 2018, pp. 1–5.
JAIC
Lampiran
Gambar 4. Metode Penelitian (Tahapan Penerapan)