Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol. 14, No.2 Mei 2010, hal. 177 – 190 Terakreditasi SK. No. 167/DIKTI/Kep/2007
Korespondensi  dengan  Penulis: Tri Gunarsih: Telp. +62 274 623 315 E-mail:  gunarsih_t@yahoo.com

##  

## 

## Tri Gunarsih
Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi UTY Jl. Glagahsari No.63 Yogyakarta
Abstract: The main objective of this study was to examine the impact of corporate gover- nance structure and the performance of the firms to timelines in Indonesian Stock Exchange using two alternative methods, Logistic Regression and Neural Network. This study com- bined corporate governance structure and timelines study. Samples in this study were public companies listed in Indonesian Stock Exchange.  The dependent variable was timelines proxied by dummy variable, 1 if companies published financial reporting before 120 days after De- cember 31 and 0 otherwise.  Governance structures are proxied number of the Board of Directors and number of the Board of Commissioners. The results of the study showed that the prediction accuracy of logistic regression is 61.2% while Neural Network is more than 96%. This suggested that Neural Network predicts more accurately than logistic regression.
Key words : corporate governance structure, timelines, financial performance, neural network
Penelitian  ini  merupakan  lanjutan  dari  Gunarsih & Hartadi (2008), yang meneliti mengenai analisis struktur Corporate Governance (CG) dan ketepat- an  waktu  penyampaian  laporan  keuangan  de- ngan menggunakan metode regresi logistik. Pe- nelitian  ini  dengan  menggunakan  sumber  data yang  sama,  mengkomparasikan  analisis  regresi logistik dengan metode Neural Network (NN).
NN  atau  Jaringan  saraf  tiruan  merupakan sebuah model matematis atau model komputasi yang mencoba mensimulasikan struktur dan atau aspek  fungsional  dari  jaringan  syaraf  biologis.
Jaringan  ini  terdiri  dari  sebuah  kelompok  yang saling berhubungan dari neuron buatan.  Fungsi NN untuk penelitian antara lain bisa dikategori- kan  ke  dalam  3  kelompok  utama  (Wikipedia), yaitu (1) analisis regresi, meliputi prediksi data run- tun waktu dan pemodelan, (2) pengklasifikasian, meliputi pola dan penentuan urutan, deteksi baru serta pengambilan keputusan sekuensial, dan (3) pemrosesan data ( data processing ).
Dalam praktek bisnis, NN bisa diimplemen- tasikan  pada  kelompok  bidang  akuntansi,  ke- uangan,  sumberdaya  manusia  dan  pemasaran
(Bhargava  &  Gupta).  Khususnya  dalam  bidang keuangan, NN bisa diimplementasikan  antara lain dalam  bidang underwriting  mortgage ,  peramal- an tingkat pertukaran mata uang asing, prediksi Initial  Public  Offering ,  prediksi  kebangkrutan perusahaan maupun manajemen risiko.
Penelitian ini melengkapi penelitian NN se- belumnya, yaitu implementasi NN dalam mempre- diksikan  ketepatan  waktu  dalam  penyampaian laporan keuangan. Pertanyaan penelitian utama adalah:  apakah  NN  lebih  akurat  dalam  mem- prediksi  ketepatan  waktu  penyampaian  laporan keuangan oleh perusahaan publik dibandingkan dengan regresi logistik?

## PENGERTIAN NEURAL NETWORK SECARA SINGKAT
NN  atau  Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah adalah  kelompok  saling  terkait  dari  alam  atau neuron buatan yang menggunakan model mate- matis atau komputasi untuk pemrosesan informasi
berdasarkan connectionistic pendekatan  perhi- tungan.  Dalam  kebanyakan  kasus,  NN  adalah sebuah sistem adaptif, yang merubah struktur ber- dasarkan  informasi  eksternal  maupun  internal yang  mengalir  melalui  jaringan  (Wikipedia).
Bhargava &  Gupta menjelaskan bahwa NN meniru  cara  kerja neuron manusia  dan  bekerja mendasarkan pada stimulus dunia luar. NN yang menggunakan artificial  intelligence dinamakan Artificial Neural Network (ANN). ANN terdiri dari banyak prosesor tunggal, yang berinteraksi mela- lui jaringan interkoneksi padat.Neuron atau Pro- cessing  Element (PE)  melakukan  2  hal  utama. Pertama, menghitung output , yang dikirimkan ke PE lain atau di luar jaringan. Neuron atau PE me- nentukan  nilai output dengan  mengaplikasikan fungsi transfer. Kedua, melakukan update memori lokal, yaitu bobot atau tipe lain dari data, disebut variabel  data.  Neuron  mengorganisasikan  data melalui layer . Layer pertama  disebut layer  input dan layer terakhir disebut layer output sedangkan inner layer , satu atau lebih, disebut sebagai hid- den layer (Gambar 1).
Sumber: Bhargava dan Gupta
Gambar 1. A Neuron and Artificial Neural Network
Dari beberapa jenis arsitektur ANN yang ada, dua diantaranya adalah multi-layer perceptron , Self-Organising  Map (SOM)    dari  Kohonen  dan Hopfield network .  Tipe  pertama  pada  dasarnya jejaring  ke  depan  karena  mengirim output ke neuron berikutnya, sedangkan tipe kedua adalah aliran  ke  belakang.
Sumber: Bhargava dan Gupta Gambar 2. Self-Organizing Maps dari Kohonen
Sumber: Bhargava dan Gupta Gambar 3. Hopfield Network

## IMPLEMENTASI NEURAL NETWORK PADA RISET BISNIS
Salah satu implementasi NN pada riset bisnis adalah  deteksi fraud ,  yaitu  prediksi fraud pada pembayaran  kartu  kredit  (Bhargava  &  Gupta). Dengan transaksi sebanyak 400.000 per hari, terja- dinya  2,5% fraud menghilangkan  keuntungan sebesar satu juta dolar per hari. Namun demikian, kejahatan kartu kredit sulit untuk ditentukan jum- lahnya.  Salah  satu  penyebabnya  adalah  kekha- watiran perusahaan, jika mengumumkan jumlah kejahatan  kartu  kredit  akan  memberikan  rasa takut  pada  publik.  Penyebab  yang  lain  adalah karena  angka  kejahatan  selalu  berubah  sepan- jang  waktu.  Leonard  (1993)  dalam  Bhargava  & Gupta  memperkirakan  biaya  kejahatan  kartu kredit dari Visa/Mastercard di Canada tahun 1989, 1990 dan 1991 berturut-turut adalah 19, 29 dan 46 juta dolar Canada.
Kejahatan ( fraud ) dalam aplikasi terjadi apa- bila  seseorang  mendapatkan  kartu  kredit  baru tetapi menggunakan informasi pribadi yang keliru atau palsu. Hand & Henley (1997) dalam Bhargava &  Gupta  menggunakan scorecard kredit  tradisi- onal untuk mendeteksi konsumen yang akan ga- gal bayar dengan salah satu kemungkinan penye- babnya adalah fraud . Scorecards tersebut menda- sarkan pada  informasi detail dari aplikasi pendaf- taran dan juga informasi lain, misalnya dari biro informasi.  Beberapa  peneliti  menggunakan  NN untuk mendeteksi fraud pada kartu kredit, dianta- ranya    Ghosh  &  Reilly  (1994),  Aleskerov, et al .(1997),  Dorronsoro  (1997),  dan  Brause  (1999) dalam    Bhargava  &  Gupta.  Deteksi  dengan  NN tersebut,  terutama  dalam  konteks  klasifikasi supervisi.
Sumber: Bhargava dan Gupta Gambar 3. Hopfield Network
Penggunaan  NN  lain  adalah  implementasi pada peningkatan return saham, yang dilakukan oleh  Quah  &  Srinivasan.  Dengan  data  saham Singapura, mereka mengembangkan ANN untuk memilih  saham.  Dengan  menggunakan  data historis, ANN mampu memilih saham yang memiliki kinerja.  Kinerja  saham  tercermin  dalam  profita- bilitas dan kualitas manajemen perusahaan yang mengeluarkan  saham.
Implementasi NN lain adalah dalam prediksi kebangkrutan perusahaan. Kim & Jun melakukan penelitian  dengan  membandingkan  data  akun- tansi dengan data pasar dalam memprediksi ke- bangkrutan perusahaan menggunakan NN. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  kedua  data tersebut  memberikan  informasi  yang  berguna bagi  kebangkrutan  perusahaan.  Hal  lain  yang menarik, dengan menggunakan kedua jenis data tersebut  secara  bersama-sama  dapat  mening- katkan akurasi ketepatan prediksi. Penelitian lain, misalnya dilakukan oleh Perez, yang mengimple- mentasikan ANN dalam memprediksi kebangkrut- an  perusahaan.

## KOMPARASI NEURAL NETWORK DENGAN METODE LAIN
Beberapa  penelitian  dalam  prediksi  ke- bangkrutan perusahaan mengkomparasikan  NN dengan metode statistik. Mayoritas hasil penelitian menunjukkan  bahwa  NN  lebih  unggul  diban- dingkan dengan metode statistik dalam mempre- diksi  kebangkrutan  perusahaan.
Salah  satu penelitian dilakukan  oleh Back, Laitinen, Sere, & Wezel (1996). Mereka mengkom- parasikan  analisis  diskriminan,  analisis  logit  dan genetic  algoritma .  Akurasi  prediksi  model  diuji dengan  pendekatan  statistik  untuk  diskriminan
dan  logit  sedangkan  genetik  algoritma  diuji menggunakan NN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  NN  lebih  unggul  dibandingkan  dua metode yang lain untuk prediksi 3 tahun sebelum kebangkrutan. Untuk pengujian 2 tahun sebelum kebangkrutan, analisis diskriminan memiliki ting- kat kesalahan terendah.
Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Hu  &  Tseng (2005).  Mereka  mengaplikasikan backpropa- gation NN menggunakan multi-layer perceptron dan radial basis function network dalam mempre- diksi  kebangkrutan  perusahaan.  Hasil  penelitian menggunakan  perusahaan  bangkrut  dan  tidak bangkrut di Inggris menunjukkan bahwa radial basis  function  network lebih  unggul  dibanding- kan metode klasifikasi lain, termasuk multi-layer perceptron ,  analisis diskriminan, dan metode probit.

## KETEPATAN WAKTU PENYAMPAIAN LAPORAN KEUANGAN
Setiap perusahaan harus memastikan bah- wa asas GCG diterapkan pada setiap aspek bisnis dan di semua jajaran perusahaan. Asas GCG yaitu transparansi,  akuntabilitas,  responsibilitas, independensi  serta  kewajaran  dan  kesetaraan diperlukan  untuk  mencapai  kesinambungan usaha  ( sustainability )  perusahaan  dengan  mem- perhatikan pemangku kepentingan (KNKG, 2006). Dari paparan tersebut, transparansi adalah salah satu  asas  dari  GCG,  sebagaimana  OECD  (1999) maupun  FCGI  (2000).  Lebih  lanjut  KNKG  (2006) memberikan  pedoman  dasar  dari  transparansi, yaitu:  Untuk  menjaga  obyektivitas  dalam  men- jalankan  bisnis,  perusahaan  harus  menyediakan informasi yang material dan relevan dengan cara yang mudah diakses dan dipahami oleh pemang- ku  kepentingan.  Perusahaan  harus  mengambil
inisiatif  untuk  mengungkapkan  tidak  hanya masalah  yang  disyaratkan  oleh  peraturan perundang-undangan, tetapi juga hal yang pen- ting  untuk  pengambilan  keputusan  oleh  peme- gang saham, kreditur dan pemangku kepenting- an  lainnya.  Salah  satu  pedoman  pelaksanaan transparansi  dari  KNKG  (2006)  adalah  bahwa perusahaan harus menyediakan informasi secara tepat  waktu,  memadai,  jelas,  akurat  dan  dapat diperbandingkan  serta  mudah  diakses  oleh pemangku  kepentingan  sesuai  dengan  haknya.
Laporan keuangan adalah salah satu infor- masi yang material dan relevan untuk pengambil- an  keputusan  oleh  pemegang  saham,  kreditur maupun  pemangku  kepentingan  ( stakeholders ) yang  lain.  Dengan  demikian,  sebagaimana  asas transparansi,  laporan  keuangan  harus  disampai- kan  secara  tepat  waktu,  memadai,  jelas,  akurat dan  dapat  diperbandingkan.
Studi mengenai ketepatan waktu penyam- paian  laporan  keuangan  ( timelines )  sudah  ba- nyak dilakukan, tetapi hanya menganalisis kinerja keuangan,  baik  mendasarkan  pada  nilai  buku maupun  nilai  pasar.    Misalnya,  Dyer  &  Mchugh (1975)  dengan  data  perusahaan  Australia  tahun 1965-1971,  Courtis  (1976)  dengan  data  perusa- haan New Zealand serta Davies & Whittred (1980), menemukan  bahwa  terdapat  hubungan  negatif antara  keterlambatan  waktu  pelaporan  dengan ukuran  perusahaan.  Berbeda  dengan  Dyer  & Mchugh  (1975)  yang  menemukan  bahwa  keter- lambatan  tidak  berhubungan  dengan  profita- bilitas, Courtis (1976) menemukan bahwa terda- pat  hubungan  yang  terbalik,  meskipun  bersifat sementara dan tergantung pada ukuran profita- bilitas yang digunakan. Analisis ketepatan waktu dan kinerja pasar menggunakan abnormal return dilakukan antara lain oleh Givoli & Palmon (1982), Kross  (1982),  Chambers  &  Penmann  (1984).
Mereka menemukan bahwa pengumuman yang lebih  cepat  (lambat)  berhubungan  dengan ab- normal  return yang  lebih  tinggi  (rendah),  atau variabilitas return yang  tinggi  (rendah)  relatif terhadap laporan yang terlambat (lebih cepat).
Penelitian di Indonesia, misalnya oleh Wiwik (1996) meneliti faktor-faktor yang mempengaruhi keterlambatan  penerbitan  laporan  keuangan perusahaan publik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat profitabilitas mempengaruhi kece- patan penerbitan laporan keuangan. Naim (1999) menguji  ketidakpatuhan  perusahaan  terhadap peraturan ketepatan waktu penyampaian lapor- an keuangan perusahaan publik dengan variabel penjualan, return on assets (ROA), return on eq- uity (ROE)  dan  pertumbuhan  profit.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa hanya return on assets (ROA) yang berpengaruh secara signifikan. Analisis dengan kinerja pasar misalnya dilakukan oleh Priyastiwi (2002).   Hasil penelitian menunjuk- kan bahwa laba abnormal secara signifikan mem- pengaruhi  keterlambatan  laporan  keuangan. Semakin tinggi laba tidak normal, semakin tinggi kemungkinan perusahaan tidak terlambat menya- jikan  laporan  keuangan.
Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Gunarsih  & Hartadi  (2008)  dengan  sampel  perusahan  jasa. Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  Gunar- sih & Hartadi (2008) memasukkan variabel struktur corporate governance dalam memprediksi kete- patan  waktu  penyampaian  laporan  keuangan. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  struktur corporate  governance berpengaruh  negatif  ter- hadap  ketepatan  penyampaian  laporan  keua- ngan.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  semakin sedikit  jumlah  Dewan  Direksi,  semakin  tepat dalam penyampaian laporan keuangan. Variabel kinerja  perusahaan  yang  berhubungan  dengan probabilitas  ketepatan  waktu  penyampaian
Laporan  keuangan  adalah  ROI.  Semakin  tinggi ROI,  semakin  tinggi  probabilitas  ketepatan  pe- nyampaian  laporan  keuangan  perusahaan  jasa.

## METODE
Sampel penelitian adalah sebagaimana Gu- narsih & Hartadi (2008), yaitu perusahaan publik dari data sekunder tahun 2007, tetapi tanpa mem- bedakan  jenis  industri  dan  dipilih  dengan pur- posive .
Variabel  penelitian  yang  dipergunakan dalam penelitian ini berasal dari  data sekunder. Definisi  operasional  masing-masing  variabel  di- maksud  adalah  sebagai  berikut:  proksi  struktur corporate  governance adalah  jumlah  dewan komisaris dan jumlah dewan direksi (J_KOM dan J_DIR). Variabel ini diperlukan untuk mengamati secara  lebih  seksama  pengaruh    dewan  pada masing-masing  perusahaan  sebagai  mekanisme internal corporate  governance terhadap  kinerja perusahaan.
Kinerja  keuangan  perusahaan  diukur  de- ngan  rasio  keuangan  perusahaan,  yaitu  profita- bilitas dengan proksi return on investment (ROI), return on equity (ROE) dan laba bersih (EAT).
Ketepatan waktu penyampaian laporan ke- uangan menggunakan variabel dummy , 1 untuk perusahaan yang tidak terlambat menyampaikan laporan  (maksimal  120  hari  sejak  tanggal  31 Desember) dan 0 sebaliknya.
Variabel    kontrol  yang  digunakan  adalah pertumbuhan  penjualan  ( sales  growth atau  SG), total aset dan total penjualan. Pertumbuhan pen- jualan mengukur kondisi permintaan perusahaan. Pada  perusahaan  dengan  pertumbuhan  pasar relatif  cepat,  diharapkan  mempunyai  penga-
laman  profitabilitas  di  atas  rata-rata.  Variabel pertumbuhan  penjualan  dari  tahun  ke  tahun diukur  dalam:
Penjualan it – Penjualan i t-1 Penjualan it-1 atau Penjualan it –   1 Penjualan it-1
Penjualan it adalah  penjualan  perusahaan i pada tahun t. Penjualan it-1 adalah penjualan pe- rusahaan i pada tahun t-1 atau satu tahun sebe- lumnya. Data laporan keuangan dan data peru- sahaan diperoleh dari Indonesian Capital Market Directory (ICMD).  Data keterlambatan waktu pe- nyampaian  laporan  keuangan  diperoleh  dari Pusat  Referensi  Pasar  Modal  (PRPM)  Bursa  Efek Indonesia.
Untuk menganalisis pengaruh struktur cor- porate governance dan kinerja keuangan terha- dap  ketepatan  waktu  penyampaian  laporan keuangan  digunakan model regresi logistik seba- gai  berikut.
KW it =  1 +  2 ROI it +  3 ROE it +  4 SGROWTH it +  5 LEV it +  6 J_DIR it +  7 J_KOM it +  8 TA it +  9 N_SALES it +  10 EAT it + u i .................................. (2)
Keterangan:
KW = Ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan perusahaan i   waktu t, 1 untuk perusahaan yang tidak terlambat dan 0 sebaliknya. ROI = Return on Investments ROE = Return on Equity SGROWTH = Sales growth LEV = Leverage
JUM_KOM = Jumlah Dewan Komisaris JUM_DIR = Jumlah Dewan Direksi TA = Total  Aset N_SALES = Total Penjualan EAT = Laba bersih setelah pajak ( earning after tax ) u = nilai residual.

## Neural Network
Penelitian  ini  terdiri  dari  3  langkah,  yaitu: (1) menyiapkan data penelitian, yang terdiri dari 3 kelompok yaitu ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan, kinerja keuangan perusahaan serta struktur corporate governance ; (2) Mengem- bangkan software untuk  mensimulasikan back
propagation neural network dengan momentum dan adaptive  learning  rate .  Simulasi  dilakukan dengan  menggunakan  neural network  toolbox matlab .  Gambar  4  menjelaskan    topologi  dari neural  network dan  Tabel  1  memaparkan  para- meter yang dipergunakan dalam penelitian. Neu- ral Network terdiri dari 3 layer , yaitu layer input yang  menerima  data  kinerja  keuangan  dan struktur corporate governance , hidden layer yang menghitung data tersebut, dan layer output yang mengidentifikasi kelompok perusahaan, yaitu ke- lompok yang tepat dalam menyampaikan laporan keuangan serta kelompok yang tidak tepat dalam menyampaikan  laporan  keuangan.
Gambar 4.Topologi Neural Network
   

 

 
 
 
 

 
                     

## Tabel 1. Parameter Neural Network

## HASIL

## Statistik Desktiptif
Tabel 2 memaparkan statistik deskriptif dari data yang dipergunakan dalam penelitian. Total data adalah 245, yang dipilih dari Gunarsih & Har- tadi (2008). Tidak semua data yang dipergunakan oleh Gunarsih & Hartadi (2008) dianalisis karena metode  Neural  Network  mensyaratkan  jumlah mendekati proporsi sama untuk kelompok peru- sahaan yang terlambat dan yang tidak terlambat dalam  menyampaikan  laporan  keuangan.

## 
Setelah data dan software simulator  neural network siap, neural dilatih (trained) dengan hid- den neurons yang berbeda-beda.  Pelatihan (trai- ning)  dilakukan  pada  245  sampel  yang  diguna- kan.  Sebanyak  133  sampel  adalah  perusahaan yang  tidak  tepat  dalam  menyampaikan  laporan keuangan (kode 0) dan sebanyak 112 sampel ada- lah perusahaan yang tepat dalam menyampaikan laporan  keuangan  (kode  1).Pada  masing-masing pelatihan  (training),  akurasi  dari  masing-masing klasifikasi dicatat.
Tabel 2. Statistik Deskriptif
Sumber: Data sekunder, diolah (2009).
Input neurons : 8
Hidden neurons : 20, 25, 30
Output neurons : 1 Initial learning rate : 0,9 Momentum : 0,9
Sum Square Errror (SSE) : 0,1 Variabel
Ket erangan N M inimum M aximum M ean TA Total aset 245 306 48.042.327 2.370.955,34 N_SALES Net sales 245 704 23.137.376 1.219.775,71 EAT Earning after Taxes 245 -7002005 2.276.632 -8.395,70 ROI Return On Investment 245 -29,43 113,94 2,1257 ROE Return On Equity 245 -1429,87 299,14 -8,0876 SGROWTH Sales growth 245 -0,82 196,80 1,1798 LEV Leverage 245 0,00 2,27 0,6315 J_DIR Jumlah direksi 245 2 14 4,82 J_KOM Jumlah komisaris 245 2 10 4,31 KW Ketepatan waktu 245 0 1 0,50 Valid N (listwise) 245
Tabel 1. Parameter Neural Network

## HASIL

## Statistik Desktiptif
Tabel 2 memaparkan statistik deskriptif dari data yang dipergunakan dalam penelitian. Total data adalah 245, yang dipilih dari Gunarsih & Har- tadi (2008). Tidak semua data yang dipergunakan oleh Gunarsih & Hartadi (2008) dianalisis karena metode  Neural  Network  mensyaratkan  jumlah mendekati proporsi sama untuk kelompok peru- sahaan yang terlambat dan yang tidak terlambat dalam  menyampaikan  laporan  keuangan.

## 

## Setelah data dan software simulator  neural
network siap, neural dilatih (trained) dengan hid- den neurons yang berbeda-beda.  Pelatihan (trai- ning)  dilakukan  pada  245  sampel  yang  diguna- kan.  Sebanyak  133  sampel  adalah  perusahaan yang  tidak  tepat  dalam  menyampaikan  laporan keuangan (kode 0) dan sebanyak 112 sampel ada- lah perusahaan yang tepat dalam menyampaikan laporan  keuangan  (kode  1).Pada  masing-masing pelatihan  (training),  akurasi  dari  masing-masing klasifikasi dicatat.

## Tabel 2. Statistik Deskriptif

Sumber: Data sekunder, diolah (2009).

## Pengujian Model Regresi Logistik
Model  regresi  logistik  pertama  yang  diuji adalah  sebagai  berikut.
KW it =  1 +  2 ROI it +  3 ROE it +  4 SGROWTH it +  5 LEV it +  6 J_DIR it +  7 J_KOM it +  8 TA it +  9 N_SALES it +  10 EAT it + u i
Tabel 3. Jumlah Sampel Pengujian Regresi Logistik
Goodness of fit test (model fit)
Model fit dipergunakan  untuk  menguji overall fit model terhadap data. Hipotesis untuk menguji model fit adalah sebagai berikut.
H 0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data H A : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data.
Pengujian hipotesis bahwa data empiris co- cok atau sesuai dengan model (tidak ada perbe- daan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit ) dilakukan dengan pengujian Hosmer and Lemeshow’s goodness of fit .  Jika nilai Hosmer and Lemeshow’s goodness of fit test sta- tistics sama dengan atau kurang dari 0,05 maka hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya goodness of fit tidak baik karena model tidak da- pat  memprediksi  nilai  observasinya  (Ghozali, 2001).
 Sumber: Data sekunder, diolah (2009).
Tabel 4. Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test
Unw eight ed Cases(a) N Percent Selected Cases Included in Analysis 245 100.0 Missing Cases 0 .0 Total 245 100.0 Unselected Cases 0 .0 Total 245 100.0
St ep 1 Prediksi = 0 Prediksi = 1 Tot al
Observed Expect ed Observed Expect ed 1 22 18.285 3 6.715 25 2 18 16.252 7 8.748 25 3 15 15.279 10 9.721 25 4 15 14.675 10 10.325 25 5 15 14.114 10 10.886 25 6 9 13.612 16 11.388 25 7 13 12.855 12 12.145 25 8 10 11.973 15 13.027 25 9 8 10.698 17 14.302 25 10 8 5.260 12 14.740 20
Sumber:  Data  sekunder  diolah,  2009.

## 
Sumber: Data sekunder diolah, 2009.
Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s goodness  of  fit lebih  besar  dari  0,05  maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model mampu  memprediksi  nilai  observasinya  atau dapat  dikatakan  bahwa  model  dapat  diterima karena  cocok  dengan  observasinya.  Dari  hasil analisis didapatkan keluaran sebagaimana Tabel 4 dan 5. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai statistik chi-square Hosmer and Lemeshow’s good- ness  of  fit adalah  10,691  dengan  probabilitas signifikansi  0,220  (tabel  5)  yang  nilainya  jauh  di atas  0,05.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan bahwa  model  (1)  dapat  diterima  karena probabilitas signifikansi jauh di atas 0,05.

## Ketepatan Estimasi
Nilai estimasi yang benar ( correct ) dan salah ( incorrect )  dapat  diuji  dengan  mempergunakan tabel  klasifikasi  2x2.  Angka  kolom  pada  tabel klasifikasi  merupakan  dua  nilai  prediksi  dari variabel dependen dalam hal ini adalah ketepatan penyampaian laporan keuangan (1) dan ketidak- tepatan (0). Angka pada baris menunjukkan nilai observasi sesungguhnya dari variabel dependen. Pada  model  yang  sempurna,  maka  semua  kasus akan berada pada diagonal dengan tingkat kete- patan peramalan 100%. Hasil klasifikasi nilai ob- servasi dan prediksi adalah sebagaimana Tabel 6.
Sumber: Data sekunder diolah, 2009.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  pada baris jumlah perusahaan yang tidak tepat dalam penyampaian  laporan  keuangan  dan  diprediksi- kan  dengan  benar  (tidak  tepat)  adalah  106  se- dangkan  jumlah  diprediksikan  dengan  tidak benar  (tepat  dalam  penyampaian  laporan  ke- uangan) adalah sejumlah 27 perusahaan. Dengan demikian, persentase ketepatan prediksi baris ini adalah sebesar 79,7%. Pada baris jumlah perusa- haan  yang    tepat  dalam  penyampaian  laporan keuangan dan diprediksikan dengan benar (tepat dalam  penyampaian  laporan  keuangan)  adalah 44 sedangkan jumlah diprediksikan dengan tidak benar  (tidak  tepat  dalam  penyampaian  laporan keuangan)  adalah  sejumlah  68  perusahaan. Dengan demikian, persentase ketepatan prediksi adalah  sebesar  39,3%.  Secara  keseluruhan,  per- sentase  ketepatan  model  dalam  memprediksi ketepatan  waktu  penyampaian  laporan  keua- ngan adalah sebesar 61,2%.
Step Chi-square df Sig. 1 10.691 8 .220 Observed Predict ed Prediksi Percent age Correct 0 1 Step 1  Prediksi 0  106 27 79.7 1 68 44 39.3 Overall Percentage 61.2
Tabel 5. Hosmer and Lemeshow’s
Tabel 6. Klasifikasi Nilai Observasi dan Prediksi

## 
Sumber: Data sekunder diolah, 2009.
Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s goodness  of  fit lebih  besar  dari  0,05  maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model mampu  memprediksi  nilai  observasinya  atau dapat  dikatakan  bahwa  model  dapat  diterima karena  cocok  dengan  observasinya.  Dari  hasil analisis didapatkan keluaran sebagaimana Tabel 4 dan 5. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai statistik chi-square Hosmer and Lemeshow’s good- ness  of  fit adalah  10,691  dengan  probabilitas signifikansi  0,220  (tabel  5)  yang  nilainya  jauh  di atas  0,05.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan bahwa  model  (1)  dapat  diterima  karena probabilitas signifikansi jauh di atas 0,05.

## Ketepatan Estimasi
Nilai estimasi yang benar ( correct ) dan salah ( incorrect )  dapat  diuji  dengan  mempergunakan tabel  klasifikasi  2x2.  Angka  kolom  pada  tabel klasifikasi  merupakan  dua  nilai  prediksi  dari variabel dependen dalam hal ini adalah ketepatan penyampaian laporan keuangan (1) dan ketidak- tepatan (0). Angka pada baris menunjukkan nilai observasi sesungguhnya dari variabel dependen.
Pada  model  yang  sempurna,  maka  semua  kasus akan berada pada diagonal dengan tingkat kete- patan peramalan 100%. Hasil klasifikasi nilai ob- servasi dan prediksi adalah sebagaimana Tabel 6.
Sumber: Data sekunder diolah, 2009.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  pada baris jumlah perusahaan yang tidak tepat dalam penyampaian  laporan  keuangan  dan  diprediksi- kan  dengan  benar  (tidak  tepat)  adalah  106  se- dangkan  jumlah  diprediksikan  dengan  tidak benar  (tepat  dalam  penyampaian  laporan  ke- uangan) adalah sejumlah 27 perusahaan. Dengan demikian, persentase ketepatan prediksi baris ini adalah sebesar 79,7%. Pada baris jumlah perusa- haan  yang    tepat  dalam  penyampaian  laporan keuangan dan diprediksikan dengan benar (tepat dalam  penyampaian  laporan  keuangan)  adalah 44 sedangkan jumlah diprediksikan dengan tidak benar  (tidak  tepat  dalam  penyampaian  laporan keuangan)  adalah  sejumlah  68  perusahaan.
Dengan demikian, persentase ketepatan prediksi adalah  sebesar  39,3%.  Secara  keseluruhan,  per- sentase  ketepatan  model  dalam  memprediksi ketepatan  waktu  penyampaian  laporan  keua- ngan adalah sebesar 61,2%.

## Estimasi Parameter dan Interpretasi

## Tabel 7. Estimasi Parameter Model
Sumber: Data sekunder diolah, 2009.
Hasil  analisis  untuk  estimasi  parameter model  menunjukkan  bahwa  terdapat  1  variabel yang  berhubungan  dengan  ketepatan  waktu dalam  penyampaian  Laporan  keuangan,  yaitu SGROW (pertumbuhan penjualan, yang signifikan secara statistis pada  1%).

## Pengujian Neural Network
Tabel 8. Hasil Training Neural Network
bahwa  sampai  dengan  1.000.000 iteracy , neural network mampu mengklasifikasikan perusahaan dengan tingkat akurasi lebih dari 96%.  Gambar 5, 6 , dan 7  memaparkan proses training dengan 20, 25 dan 30 neurons .
Gambar 5. Training Process with 20 Hidden
Neurons Tabel 8 memaparkan hasil dari training neu- ral  network .  Hasil  pada  Tabel  8  menunjukkan
B S.E.
Wald
Df Sig. Step 1(a)  TA .000 .000 .235 1 .628 NET_SL .000 .000 .315 1 .574 EAT .000 .000 .500 1 .480 ROI .000 .001 .190 1 .663 ROE .001 .002 .289 1 .591 SGROWTH 1.065 .378 7.949 1 .005 LEV -.197 .265 .551 1 .458 J_DIR .107 .084 1.655 1 .198 J_KOM -.077 .105 .548 1 .459 Constant -.455 .471 .932 1 .334 It erat ion (M ax): 1.000.000
Number of  Hidden Neurons
20
25 30 SSE 9,3944 7,0895 9,058 Accuracy, Error (firm type) 96,3% 1=6, 0=3 97,95 1=5, 0=0 97,1% 1=7,0=0
Gambar 6. Training Process with 25 Hidden Neurons
logistik  kemudian  dikomparasikan  dengan neu- ral  network .  Jumlah  data  yang  dipergunakan dalam analisis neural network dan regresi logistik adalah sama yaitu 245.
Hasil  analisis  pada  model  regresi  logistik memiliki angka ketepatan prediksi sebesar 61,2% sedangkan  hasil  neural  network  menunjukkan ketepatan prediksi lebih dari 96%. Hal ini menun- jukkan  bahwa    model neural  network memiliki ketepatan  pengklasifikasian  dibandingkan  de- ngan regresi logistik.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  temuan sebelumnya dalam hal mengkomparasikan model neural  network dengan  pendekatan  statistik, diantaranya Tam & Kiang (1992) dalam Kim dan Jun, et al. (1996), Hu & Tseng (2005) serta Hsieh, et al . Tam & Kiang (1992) mengevaluasi risiko ke- bangkrutan  mendasarkan  rasio  keuangan dengan  membandingkan neural  network dan metode statistik. Hasil penelitian tersebut menun- jukkan  bahwa neural  network memiliki  akurasi prediksi  dibandingkan  analisis  diskriminan  mau- pun logit. Penelitian lain oleh Back, et al. (1996) yang mengkomparasikan analisis diskriminan, ana- lisis logit dan genetik algoritma. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  NN  lebih  unggul  diban- dingkan  dua  metode  yang  lain  untuk  prediksi  3 tahun sebelum kebangkrutan. Hu & Tseng (2005) yang    memprediksi  kebangkrutan  perusahaan juga  menunjukkan  bahwa radial  basis  function network lebih unggul dibandingkan metode kla- sifikasi  lain,    termasuk multi-layer  perceptron , analisis diskriminan, dan metode probit. Hsieh, et al. dengan menggunakan data Taiwan juga me- nunjukkan bahwa hybrid neural network memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dibandingkan modal MDA.
Gambar 7. Training Process with 30 Hidden
Neurons

## PEMBAHASAN
Penelitian  ini  merupakan  kelanjutan  dari Gunarsih  &  Hartadi  (2008),  yaitu  dengan  meng- gunakan sumber data yang sama, analisis regresi
Gambar 6. Training Process with 25 Hidden
Neurons
logistik  kemudian  dikomparasikan  dengan neu- ral  network .  Jumlah  data  yang  dipergunakan dalam analisis neural network dan regresi logistik adalah sama yaitu 245.
Hasil  analisis  pada  model  regresi  logistik memiliki angka ketepatan prediksi sebesar 61,2% sedangkan  hasil  neural  network  menunjukkan ketepatan prediksi lebih dari 96%. Hal ini menun- jukkan  bahwa    model neural  network memiliki ketepatan  pengklasifikasian  dibandingkan  de- ngan regresi logistik.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  temuan sebelumnya dalam hal mengkomparasikan model neural  network dengan  pendekatan  statistik, diantaranya Tam & Kiang (1992) dalam Kim dan Jun, et al. (1996), Hu & Tseng (2005) serta Hsieh, et al . Tam & Kiang (1992) mengevaluasi risiko ke- bangkrutan  mendasarkan  rasio  keuangan dengan  membandingkan neural  network dan metode statistik. Hasil penelitian tersebut menun- jukkan  bahwa neural  network memiliki  akurasi prediksi  dibandingkan  analisis  diskriminan  mau- pun logit. Penelitian lain oleh Back, et al. (1996) yang mengkomparasikan analisis diskriminan, ana- lisis logit dan genetik algoritma. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  NN  lebih  unggul  diban- dingkan  dua  metode  yang  lain  untuk  prediksi  3 tahun sebelum kebangkrutan. Hu & Tseng (2005) yang    memprediksi  kebangkrutan  perusahaan juga  menunjukkan  bahwa radial  basis  function network lebih unggul dibandingkan metode kla- sifikasi  lain,    termasuk multi-layer  perceptron , analisis diskriminan, dan metode probit. Hsieh, et al. dengan menggunakan data Taiwan juga me- nunjukkan bahwa hybrid neural network memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dibandingkan modal MDA.
Gambar 7. Training Process with 30 Hidden Neurons

## PEMBAHASAN
Penelitian  ini  merupakan  kelanjutan  dari
Gunarsih  &  Hartadi  (2008),  yaitu  dengan  meng-
gunakan sumber data yang sama, analisis regresi

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Penelitian  ini  mengkomparasikan  analisis regresi  logistik  dengan neural  network (NN) dalam  memprediksi  ketepatan  waktu  penyam- paian laporan keuangan oleh perusahaan publik dengan  data  prediksi  kinerja  keuangan  perusa- haan serta struktur corporate governance menda- sarkan pada Gunarsih & Hartadi (2008). NN atau jaringan syaraf merupakan model matematis atau komputasi  yang  mensimulasikan  struktur  dan aspek  fungsional  dari  jaringan  syaraf  biologis. Salah satu manfaat dari NN adalah dapat diman- faatkan  untuk  pengklasifikasian  data,  sebagai- mana  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  hasil analisis pada model regresi logistik memiliki angka ketepatan prediksi sebesar 61,2% sedangkan hasil NN  menunjukkan  ketepatan  prediksi  lebih  dari 96%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa    model  NN memiliki ketepatan pengklasifikasian  lebih tinggi dibandingkan  dengan  regresi  logistik.

## Saran
Model NN merupakan model alternatif dari model  statistik  dalam  penelitian  bidang  ke- uangan. Hasil penelitian ini serta beberapa pene- litian  lain  menunjukkan  bahwa  model  NN  lebih unggul  dibandingkan  model  statistik  sehingga untuk  penelitian  berikutnya  disarankan  untuk menggunakan metode NN sebagai alternatif lain. Penelitian ini hanya menggunakan sampel pada perusahaan jasa. Penelitian berikutnya bisa dila- kukan dengan menambahkan perusahaan manu- faktur  ataupun  mengkomparasikan  perusahaan
jasa dengan manufaktur, terutama untuk menguji konsistensi  hasil  penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Back, B., Laitinen, T., Sere, K., & Wezel,  M. 1996. Choosing  Bankruptcy  Predictors  Using  Dis- criminant  Analysis,  Logit  Analysis,  and  Ge- netic Algorithms.
Bhargava, N. & Gupta, M. Application of Neural Network  in  Business  Applications .  http:// w w w. n i k h i l b h a r g a v a . c o m / p a p e r s / lahore.pdf  .  Di- download Agustus  2008.
Chambers,  A.E.  &  Penman,  S.H.  1984.  Timeliness of Reporting and The Stock Price Reaction to  Earning  Announcement. Journal  of  Ac- counting  Research ,  Spring,  pp.21-47.
Curtis, J.K. 1976. Relationship between Timeliness in  Corporate  Reporting  and  Corporate  At- tributes. Accounting  and  Business Research ,Winter,  pp.45-156.
Davies & Whittred. 1980. The Association between Selected Corporate Attributes and Timeliness in  Corporate  Reporting:  Further  Analysis. ABACUS ,  pp.48-60.
Dyer & McHugh. 1975. The Timeliness of The Aus- tralian Annual Report. Journal of Account- ing  Research ,  Autumn,  pp.204-219.
Forum  for  Corporate  Governance  in  Indonesia (FCGI),  2000, Corporate  governance .
Givoli  D.  &  Palmon,  D.  1982.  Timeliness  and  An- nual Earning announcement, some empiri- cal evidence. The Accounting Review , July, pp.486-508.
Gunarsih,  T.  &  Hartadi,  B.  2008.  Struktur  Corpo- rate  Governance  dan  Ketepatan  Waktu Penyampaian  Laporan  Keuangan:  Studi pada  Perusahaan  Jasa  di  BEI. Jurnal Keuangan  dan  Perbankan ,Vol.12,  No.  2, pp.204-216.
Hsieh, W.K., Liu, S.M., & Hsieh, S.Y. Hybrid Neural Network Bankruptcy Prediction: An Integra- tion of Financial Ratios, Intellectual Capital Ratios, MDA, and Neural Network Learning . Working Paper .
Hu,  Y.  C.  &  Tseng,  F.M.  2005.  Applying Backpropagation Neural Networks to Bank- ruptcy  Prediction. International  Journal  of Electronic  Business  Management. Vol.3,
No.2,  pp.97-103.
Kim, C.N. & Jun, S.G. A Neural Network Approach to Compare Predictive Value of Accounting Versus Market Data. Working Paper .
KNKG.2006. Pedoman  Umum Good  Corporate Governance.
Kross, W. 1982. Earning and Announcement Time Lags. Journal of Business Research, Septem- ber,  pp.267-281.
Naim, A. 1999. Nilai Informasi Ketepatan Waktu Penyampaian  Laporan  Keuangan:  Analisis Empirik  Regulasi  Informasi  di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis, Vol.14,  pp.85- 100.
OECD.  1999. The  OECD  Principles  of  Corporate Governance , http://www.oecd.org/ daf/gov- ernance/principles.html.  Di- download
Agustus 2008.
Perez, M. Neural Networks Applications in Bank- ruptcy Forecasting : A State of The Art. Work- ing Paper .
Priyastiwi. 2002. Analisis Efek Interaksi antara Tipe Earning  dan  Ketepatan  Waktu  Laporan Keuangan  terhadap  Return  Saham. Kajian Bisnis, Januari-April,  hal.149-161.
Quah,  T.S.  &  Srinivasan.  Improving  Returns  on Stock Investment Through Neural Network Selection. Working Paper .
Wiwik,  E.  H.  1996.  Faktor-faktor  yang  Mempe- ngaruhi Keterlambatan Penerbitan Laporan Keuangan Perusahaan Publik di Indonesia.
Tesis. Tidak  Dipublikasikan,  Universitas Gadjah Mada Yogyakarta.