Andika  Prajana.  (2017).  Aplikasi  Data  Mining  Untuk  Perbandingan  Manajemen  Laba  Terhadap  Tingkat  Resiko  Investasi  Pada Perusahaan Perbankan Di Indonesia Stock Exchange. International Journal of Natural Science and Engineering. Vol.1 (1) pp. 28-34

## APLIKASI DATA MINING UNTUK PERBANDINGAN MANAJEMEN LABA TERHADAP TINGKAT RESIKO INVESTASI PADA PERUSAHAAN PERBANKAN DI INDONESIA STOCK EXCHANGE
Andika Prajana 1, *
1 UIN Ar-Raniry Banda Aceh

## Abstrak
The  financial  report  is  a  means  of  communicating  financial  information  to  parties outside the corporation. The preparation of financial statements, an accrual basis was chosen  because  it  is  more  rational  and  fair  in  reflecting  the  company's  financial condition in real terms, but the other can use the accrual basis to the management to provide more flexibility in choosing accounting methods for not deviate from the rules applicable  Financial  Accounting  Standards.  In  this  study,  comparative  analysis Persistency Profit Management with Investment Risk level by applying the Application of Data Mining with Rough Set Theory in order to find a pattern or knowledge that can be  used  as  a  basis  to  predict  what  action  will  be  performed  in  managing  earnings management and banking conditions in company's future.

## PENDAHULUAN
Laporan keuangan merupakan sarana pengkomunikasian informasi keuangan kepada pihak-pihak di luar korporasi. Dalam penyusunan laporan keuangan, dasar akrual dipilih karena lebih rasional dan adil dalam  mencerminkan  kondisi  keuangan  perusahaan  secara  riil,  namun  disisi  lain  penggunaan  dasar akrual dapat memberikan keleluasaan kepada pihak manajemen dalam memilih metode akuntansi selama tidak  menyimpang  dari  aturan  Standar  Akuntansi  Keuangan  yang  berlaku.  Agar  dapat  melihat  adanya peningkatan profit dalam rangka memperluas jasa terutama pemberian macam-macam bentuk kredit ke sektor usaha produktif, maka diperlukan informasi akuntansi secara intern dan analisa laporan keuangan.
Dan akuntansi dapat memberikan informasi tentang kondisi keuangan dari hasil informasi tentang kondisi keuangan dan hasil operasi perusahaan yang nantinya  berguna manajemen  untuk  1)  Mengukur tingkat biaya dari berbagai kegiatan perusahaan, 2) Untuk menentukan atau mengukur efisiensi tiap-tiap bagian  proses  atau  produksi  serta  untuk  menentukan  derajat  keuntungan  yang  dapat  dicapai  oleh perusahaan  yang  bersangkutan,  dan  3)  Untuk  menilai  dan  mengukur  hasil  kerja  tiap-tiap  individu  yang telah  diserahi  wewenang  dan  tanggung  jawab.  Untuk  menentukan  perlu  tidaknya  digunakan kebijaksanaan atau prosedur yang baru untuk mencapai hasil yang lebih baik.
Teory  Rough  set  merupakan  salah  satu  teknik  yang  dirasa  cukup  efisien  untuk  Knowledge Discovery in Database (KDD) Proses dan Data mining. Data mining merupakan serangkaian proses untuk menggali  nilai  tambah  berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu kumpulan data. Teori Rough Set dikembangkan oleh Zdzislaw Pawlak pada tahun 1980-an dan digunakan untuk  analisis  klasifikasi  data  dalam  bentuk  table  (Ardedi  Frianto  Ambarita,  2008;  Soft  Computing Research  Group,  UTM,  2001).  Teknik  ini  digunakan  untuk  menangani  masalah  Uncertainty,  Imprecision dan  Vagueness  dalam  aplikasi  Artificial  Intelligence  (AI).  Tujuan  dari  analisis Rough  Set adalah  untuk mendapatkan perkiraan rule yang singkat dari suatu tabel. Hasil dari analis Rough Set dapat digunakan dalam proses data mining dan knowledge discovery (Ardedi Frianto Ambarita, 2008). Data  Mining merupakan  teknologi  baru  yang  sangat  berguna  untuk  menemukan  informasi  yang sangat  penting  dari gudang  data . Data  Mining mengeksplorasi  basis  data  untuk  menemukan  pola-pola yang tersembunyi, mencari informasi memprediksi yang mungkin saja terlupakan (Veronika S. Moertini, 2002).  Secara  umum,  teori Rough Set telah  digunakan  dalam  banyak  aplikasi  seperti medicine,
Keywords: Earnings Management, Risk Level of Investment, Data Mining, Rough Set Theory.
pharmacology,  business,  banking,  market  research,  engineering  design,  meteorology,  vibration  analysis, conflict analysis, image processing dan decision analysis, software security and other fields (Soft Computing Research Group, UTM, 2001 ).
Penelitian ini dilakukan untuk menguji kembali pengaruh manajemen laba terhadap tingkat resiko investasi  dengan  pengaplikasian  data  mining.  Faktor  yang  membedakan  dengan  penelitian  sebelumnya, dimana  pada  periode  yang  berbeda  tersebut  keadaan  ekonomi  yang  terjadi  juga  berbeda  dan  masih bersifat  tradisional  sehingga  tidak  dapat  menampung  data  dalam  hal  menganalisis,  meringkas,  dan mengekstrasi  pengetahuan  data  tersebut.  Selain  itu  penelitian  ini  mengambil  sampel  pada  perusahaan perbankan go public yang terdaftar di Indonesia Stock Exchange/Bursa Efek Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Data  penelitian  ini  dikumpulkan  dari  observasi,  buku–buku  dan  situs  yang  berhubungan  dengan Data Mining khususnya untuk prediksi atau peramalan. Dalam hal ini penulis mengambil database pada perusahaan perbankan yang Go Publik Indonesia.
Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan yang memiliki kriteria tertentu.  Metode  pengambilan  sampel  yang  digunakan  adalah purposive  sampling dimana  pengambilan perusahaan sampel dilakukan berdasarkan kriteria sebagai berikut: 1) Perusahaan termasuk perusahaan yang  sudah go  public terdaftar  di  IDX/BEI  Selama  periode  2014  sampai  dengan  2016,  2)  Perusahaan bergerak dalam bidang perbankan, 3) Data laporan keuangan perusahaan tersedia berturut-turut untuk tahun  Pelaporan  dari  2014  sampai  dengan  2016,  4)  Perusahaan  sampel  tersebut  mempublikasikan laporan keuangan auditor dengan menggunakan tahun buku yang berakhir pada tanggal 31 Desember, 5) Data harga saham tersedia selama periode estimasi dan pengamatan.
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data sekunder berupa laporan keuangan tahunan yang  diterbitkan  oleh  perusahaan  perbankan go  public dan  dipublikasikan  oleh  Pusat  Referensi  Pasar Modal  (PRPM)  yang  terdapat  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Data  yang  dipergunakan  adalah  laporan keuangan selama tahun 2014 sampai 2016 serta data harga saham selama periode pengamatan.
Dari  hasil  studi  literatur  yang  dilakukan  dan  data-data  yang  dikumpulkan,  selanjutnya  dilakukan tahap analisis. Pada tahap ini, dianalisa lebih mendalam tentang prediksi jumlah perusahaaan perbankan yang go publik di bursa efek Indonesia. Sampai akhir tahun 2016 perusahaan go public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berjumlah 539 perusahaan, dari keseluruhan perusahaan tersebut diambil sampel sesuai  dengan  kriteria-kriteria  penelitian  yang  telah  ditentukan.  Dari  perusahaan  perbankan  yang terdaftar  di  BEI  dari  Januari  2014  sampai  dengan  Desember  2016  maka  diperoleh  24  perusahaan perbankan  dan  memenuhi  kriteria-kriteria  pemilihan  sampel.  Pengukuran  variabel-variabel  dalam penelitian  ini  menggunakan  data  laporan  keuangan  tahunan  perusahaan  sampel,  Indeks  Harga  Saham Individual  (IHSI)  dan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  yang  termuat  dalam website www.sahamok.com dan www.e-bursa.com
Berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan dalam penelitian ini, maka tahap pemilihan sampel terlihat pada tabel 1 berikut :
Tabel 1 Tahap Pemilihan Sampel 1 Perusahaan go-publik yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta periode 2014-2016 539 Perusahaan 2 Perusahaan Non Perbankan (tidak termasuk sampel) 419 Perusahaan 3 Perusahaan Perbankan & Lembaga Keuangan lainnya. 120 Perusahaan 4 Perusahaan Perbankan Go-Public 27 Perusahaan 5 Perusahaan  Perbankan Go-Public yang  memiliki  laporan keuangan lengkap selama 3 (tiga) tahun terakhir.(sampel yang akan digunakan) 24 Perusahaan
Dari 24 Perusahaan Yang Dijadikan Sampel Penelitian Itu Adalah Sebagai Berikut: PT. BANK BUMI PUTERA.TBK, PT. BANK ARTA NIAGA KENCANA TBK, PT. BANK CENTRAL ASIA TBK, PT. BANK BUANA INDONESIA.TBK, PT. BANK BUKOPIN.TBK, PT. BANK NEGARA INDONESIA TBK, PT. BANK NUSANTARA

## PAHRAYANGAN.TBK,
PT.

## BANK DANAMON
INDONESIA.TBK, PT. BANK EKSEKUTIF INTERNASIONAL.TBK,  PT.  BANK  KESAWAN.TBK,  PT.  BANK  MANDIRI.TBK,  PT.  BANK  BUMI  ARTA.TBK, PT. BANK NIAGA.TBK, PT. BANK INTERNASIONAL INDONESIA.TBK, PT. BANK PERMATA.TBK, PT. BANK SWADESI.TBK, PT. BANK VICTORIA INTERNASIONAL.TBK, PT. BANK LIPPO.TBK, PT. BANK MAYAPADA INTERNASIONAL.TBK,  PT.  BANK  MEGA.TBK,  PT.  BANK  NISP.TBK,  PT.  BANK  PANIN.TBK,  PT.  BANK ARTHA GRAHA INTERNASIONAL.TBK, PT. BANK RAKYAT INDONESIA.TBK .
Dari hasil pengumpulan data selanjutnya dilakukan analisis untuk menentukan variabel-variabel yang  akan  di  jadikan  input  pada  Software  Rosetta.  Dimana  variabel-variabel  yang  dapat  diolah  adalah Tingkat  Manajemen  Laba,  Persistensi  Laba,  dan  Tingkat  Resiko  Investasi  yang  di  jadikan  patokan prediksinya. Selanjutnya dilakukan Pengolahan Data Dengan Software Rosetta. Pada tahap ini data yang sudah  diolah  dan  variabel  yang  sudah  diperoleh  akan  di  proses  dengan  menggunakan  bantuan  Aplikasi Rosetta. Pada tahap evaluasi akhir ini, hasil dari pengolahan data dengan bantuan Software Rosetta untuk memperoleh  nilai  statistik  akan  di  bandingkan  dengan  hasil  prediksi  yang  selama  ini  dilakukan  dengan sistem  rata-rata (Mean) .  Sehingga  kita  dapat  menarik  suatu  kesimpulan  terhadap  hasil  prediksi  mana yang lebih mendekati, atau errornya yang lebih kecil.

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Analisa sistem adalah penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh ke dalam bagian-bagian komponen-komponennya  dengan  maksud  untuk  mengidentifikasikan  dan  mengevaluasi  permasalahan- permasalahan,  hambatan-hambatan  yang  terjadi  dan  kebutuhan-kebutuhan  yang  diharapkan  sehingga dapat  diusulkan  perbaikan.  Contoh  bentuk  laporan  yang  ada  pada  saat  ini  adalah  seperti  diperlihatkan pada Tabel 2 :
Tabel  2. Bentuk Laporan Keuangan Bank Bumi Putra Komponen Tahun Kondisi Bank 2006 2007 2008 Kas 395.560 354.440 344.818 ? Bank Indonesia 385.919 343.282 332.449 ? Other Bank 3.172 4.406 5.330 ? Placement in other Bank 26.553 6.598 23.504 ? Hutang Lancar 947.135 972.865 1.072.232 ? Modal Akrual (531.491) (618.579) (710.899) ? Penjualan Periode 145.778 161.776 171.171 ?
Dari bentuk laporan di atas keputusan yang tepat dan cepat sulit untuk didapatkan, karena tidak lengkapnya  bentuk  laporan  yang  diberikan,  dan  tidak  ada  variabel-variabel  yang  mendukung  dalam mengambil suatu keputusan. Seperti contohnya pada kolom keterangan, barang hanya dinyatakan rusak saja, tanpa dirinci secara jelas berapa persen tingkat kerusakananya, sehingga keputusan apakah barang tersebut  dalam  keadaan  sehat  atau  tidak    dan  sangat  sulit  untuk  ditentukan.  Untuk  laporan  keuangan perusahaan perbankan publik yang terdaftar pada bursa efek Indonesia, laporannya seperti diperlihatkan pada tabel 3, 4, 5,dan 6 berikut:
Tabel  3. Bentuk laporan keuangan  PT. BANK ARTA NIAGA KENCANA TBK
Komponen Tahun 2006 2007 2008 Kas 290.389 402.844 530.758 Bank Indonesia 220.594 330.080 466.864 Other Bank 38.305 36.920 33.232 Placement in other Bank 18.838 484.809 304.555 Hutang Lancar 3.013.099 3.533.739 4.112.943
Modal Akrual (2.735.362) (618.579) (710.899) Penjualan Periode 145.778 161.776 171.171 Bid 120 120 85 Ask 185 185 110 * dalam juta rupiah Tabel 4  Bentuk laporan keuangan  PT. BANK CENTRAL ASIA TBK Komponen Tahun 2006 2007 2008 Kas 47.751.808 43.551.174 27.230.118 Bank Indonesia 43.944.805 40.374.524 23.224.571 Other Bank 314.554 226.606 206.965 Placement in other Bank 3.679.885 2.558.909 7.312.254 Hutang Lancar 120.663.866 135.242.451 132.335.335 Modal Akrual (72.694.622) (92.109.412) (101.591.545) Penjualan Periode 35.033.912 44.230.512 53.339.314 Bid 2.875 2.875 2.600 Ask 3.650 3.650 3.375 * dalam juta rupiah Tabel  5 Bentuk laporan keuangan   PT. BANK BUANA INDONESIA.TBK Komponen Tahun 2006 2007 2008 Kas 808.439 1.108.648 1.429.511 Bank Indonesia 603.243 897.844 1.170.026 Other Bank 63.850 84.288 128.926 Placement in other Bank 643.359 534.778 1.504.958 Hutang Lancar 12.651.823 14.451.775 13.830.377 Modal Akrual (11.341.371) (12.934.865) (11.026.467) Penjualan Periode 3.950.585 5.537.323 6.059.877 Bid 800 800 900 Ask 970 970 970 * dalam juta rupiah Tabel 6 Bentuk laporan keuangan  PT. BANK BUKOPIN.TBK Komponen Tahun 2006 2007 2008 Kas 2.368.172 1.222.238 2.826.460 Bank Indonesia 2.181.029 1.027.674 2.565.538 Other Bank 29.027 47.412 41.180 Placement in other Bank 302.118 2.216.600 4.056.464 Hutang Lancar 16.672.509 17.373.557 23.490.562 Modal Akrual (14.160.335) (14.081.871) (16.827.380) Penjualan Periode 2.283.230 2.283.230 2.338.918 Bid 410 410 410 Ask 420 420 420 * dalam juta rupiah
Sebelum memperoleh data laporan keuangan perusahaan perbankan yang sehat, perlu dilakukan pengujian  data  tersebut  diantaranya  menganalisa  dan  membandingkan  beberapa  komponen-komponen diantaranya: Modified  Jones  Model dapat  mendeteksi  manajemen  laba  lebih  baik  dibandingkan  dengan model-model lainnya sejalan dengan hasil penelitian Dechow et al. (1995).
Pengukuran Modified Jones Model digunakan untuk menguji Manajemen laba dalam penelitian ini adalah :
Manajemen Laba (ML)  = {Akrual modal kerja (t) / Penjualan periode (t)} X 100
Akrual modal kerja = Δ AL - Δ HL - Δ Kas Dimana :
Δ AL = Perubahan aktiva lancar pada periode t Δ HL = Perubahan hutang lancar pada periode t Δ Kas = Perubahan kas dan ekuivalen kas pada periode t
Maka diperoleh data sebagai berikut : Nama Bank : Bank Bumi Putra ML (2006) =  (- 531.491 / 145.778) X 100 = - 365 ML (2007) =  (- 618.579 / 161.776) X 100 = - 382 ML (2008) =  (- 710.899 / 171.171) X 100 = -415 Rata-rata perolehan Manajemen Laba pada bank tersebut adalah: Δ ML = ((-365) + (- 382) + (- 415)) / 3 = -387,42
Sehingga diperoleh manajemen laba sebagai variable data X 1 dalam bentuk Tabel 7 berikut ini
No NAMA PERUSAHAAN ML 1 PT. BANK BUMI PUTERA.TBK -387,42 2 PT. BANK ARTA NIAGA KENCANA TBK -867,31 3 PT. BANK CENTRAL ASIA TBK -203,25 4 PT. BANK BUANA INDONESIA.TBK -234,21 5 PT. BANK BUKOPIN.TBK -652,13 6 PT. BANK NEGARA INDONESIA TBK -587,79 7 PT. BANK NUSANTARA PAHRAYANGAN.TBK -1.521,86 8 PT. BANK DANAMON INDONESIA.TBK -218,58 9 PT. BANK EKSEKUTIF INTERNASIONAL.TBK -1.928,43 10 PT. BANK KESAWAN.TBK -677,97 11 PT. BANK MANDIRI.TBK -650,35 12 PT. BANK BUMI ARTA.TBK -53,56 13 PT. BANK NIAGA.TBK -517,83 14 PT. BANK INTERNASIONAL INDONESIA.TBK -344,61 15 PT. BANK PERMATA.TBK -447,67 16 PT. BANK SWADESI.TBK -231,05 17 PT. BANK VICTORIA INTERNASIONAL.TBK -1.455,74 18 PT. BANK LIPPO.TBK -379,64 19 PT. BANK MAYAPADA INTERNASIONAL.TBK -1.035,95 20 PT. BANK MEGA.TBK -491,00 21 PT. BANK NISP.TBK -408,54 22 PT. BANK PANIN.TBK -308,11 23 PT. BANK ARTHA GRAHA INTERNASIONAL.TBK -331,03 24 PT. BANK RAKYAT INDONESIA.TBK -206,18
Untuk mengukur tingkat resiko dari suatu perusahaan perbankan publik yang terdaftar di Bursa Efek  Indonesia,  kita  memerlukan  karakteristik  perusahaan  yang  bisa  menganalisa  adanya  faktor-faktor dari  tingkat  risiko  perusahaan  tersebut.  Karakteristik  perusahaan  yang  menjadi  dasar  pengujian  dalam penelitian  ini  adalah size.  Size diartikan  sebagai  ukuran  aktiva  ( asset  size )  yang  dipakai  sebagai  wakil pengukur  ( proxy )  besarnya  perusahaan.  Sebab  dinyatakan  demikian  adalah  karena  ditemukannya beberapa perusahaan yang menjadi objek analisis membedakan assetnya terhadap  aktivitas perusahaan.
Jadi besarnya nilai aktiva yang dipakai perusahaan inilah yang akan dioperasionalisasikan dalam analisis praktik manajemen laba.
Secara matematis variabel size diformulasikan sebagai berikut, [Chen and Steiner (1999)]: SIZE = Ln Total Asset t
Keterangan : Ln Total asset = natural log total asset perusahaan.
Sehingga  diperoleh  nilai  Tingkat  Risiko  sebagai  variable  data  X  dalam  bentuk  Tabel  8  sebagai berikut:
No NAMA PERUSAHAAN SIZE 1 PT. BANK BUMI PUTERA.TBK 1.116.138 2 PT. BANK ARTA NIAGA KENCANA TBK 3.791.577 3 PT. BANK CENTRAL ASIA TBK 144.410.562 4 PT. BANK BUANA INDONESIA.TBK 15.562.770 5 PT. BANK BUKOPIN.TBK 20.219.063 6 PT. BANK NEGARA INDONESIA TBK 138.627.068 7 PT. BANK NUSANTARA PAHRAYANGAN.TBK 10.082.853 8 PT. BANK DANAMON INDONESIA.TBK 59.768.734 9 PT. BANK EKSEKUTIF INTERNASIONAL.TBK 1.619.778 10 PT. BANK KESAWAN.TBK 1.441.134 11 PT. BANK MANDIRI.TBK 253.658.243 12 PT. BANK BUMI ARTA.TBK 1.411.096 13 PT. BANK NIAGA.TBK 32.042.501 14 PT. BANK INTERNASIONAL INDONESIA.TBK 39.949.664 15 PT. BANK PERMATA.TBK 31.857.977 16 PT. BANK SWADESI.TBK 795.830 17 PT. BANK VICTORIA INTERNASIONAL.TBK 1.954.928 18 PT. BANK LIPPO.TBK 27.804.892 19 PT. BANK MAYAPADA INTERNASIONAL.TBK 2.680.623 20 PT. BANK MEGA.TBK 19.210.018 21 PT. BANK NISP.TBK 17.784.402 22 PT. BANK PANIN.TBK 26.745.501 23 PT. BANK ARTHA GRAHA INTERNASIONAL.TBK 6.715.676 24 PT. BANK RAKYAT INDONESIA.TBK 108.175.159

## KESIMPULAN
Atas  analisis  dan  pembahasan  yang  peneliti  lakukan  pada  sistem  pendukung  keputusan  maka peneliti  dapat  mengambil  keputusan  sebagai  berikut:  1)  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan dalam  pengendalian  laporan  keuangan  dan  kondisi  dari  laporan  keuangan  perusahaan  tersebut,  maka proses  pengambilan  keputusan  akan  menjadi  lebih  optimal  dan  kesalahan  dalam  porses  pengambilan keputusan  dapat  diminimalkan.  2)  Informasi  yang  dibutuhkan  oleh  semua  pihak  yank  terdaftar  pada perusahaan  perbankan  yaitu  Manajemen,  Investor,  kreditor  dan  nasabah  dapat  tersedia  dengan  cepat sehingga dapat memberikan kepuasan kepada pihak-pihak tersebut.
Dari  hasil  pembuatan  penelitian  ini  maka  penulis  dapat  menyampaikan  saran-saran:  1)  Untuk mendapatkan sebuah keputusan yang cukup tinggi tingkat keakuratannya maka dapat digunakan teknik Artificial Intelligent Rought Set , 2) Untuk mengolah data dengan kapasitas besar dengan teknik artificial intelligence rough set, selain menggunakan software Rosetta dapat juga digunakan software lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraeni, Fr. 2004. Teori Keagenan dalam Akuntansi Perbankan. Antisipas i, Vol. 8. No. 1 (112 – 126).
Assih,  Prihat.  2004.  Pengaruh  Set  Kesempatan  Investasi  Terhadap  Hubungan  Antara  Faktor  –  faktor Motivasional  dan  Tingkat  Manajemen  Laba. Disertasi,  Yogyakarta.  Indonesia  :  Gadjah  Mada University.
Assih,  Prihat  dan  M.  Gudono.  2000.  Hubungan  Tindakan  Perataan  Laba  dengan  Reaksi  Pasar  atas Pengumuman  Informasi  Laba  Perusahaan  yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Jakarta. Simposium Nasional Akuntansi II.
Christie,  Andrew  A.  dan  Jerold  L.  Zimmerman.  1994.  Efficient  and  Opportunistic  Choices  of  Accounting Procedures  :  Corporate  Control  Contests. The  Accounting  Review, Vol.  69,  No.  4,  October,  539  – 556.
Ciancanelli,  Penny  and  Jose  Antonio  Reyes  Gonzales.  2000.  Corporate  Governance  in  Banking  A Conceptual Framework. Social Science Research Network.
Cohen, K, Steven Maier, Robert A. Schwartz, David Whitcomb. 1981. Transaction Costs, Order Placement Strategy and Existence of The Bid Ask Spread. Journal of Political Economy 89, 287 – 305.
Coller,  M.,  dan  T.  Yohn.  1997.  Management  Forecasts  and  Information  Asymmetry  :  An  Examination  of Bid-Ask Spreads. Journal of Accounting Research 35, Autumn, 181-191. Dechow, Patricia M. et al. 1995. Detecting Earnings Management. The Accounting Review, April Vol. 70 No.
2.
Grady, Paul, 1970 American Institute Of Certified Public Accoutants , p.4, New York. Greenstein, M., dan H. Sami. 1994. The Impact of The SEC’s Segment Disclosure Requirement on Bid-Ask Spreads. Accounting Review 69, Januari, 179-199.
Gujarati, Damodar N. 2003. Basic Econometric s. 4th ed., McGraw – Hill, New York.
Halim,  J,  Meiden,  C  dan  Tobing.  2005.  Pengaruh  Manajemen  Laba  pada  Tingkat  Pengungkapan  Laporan Keuangan  pada  Perusahaan  Manufaktur  yang  Termasuk  dalam  Indeks  LQ  –  45. Simposium Nasional Akuntansi VIII.
Healy,  P,  K.  Palepu.  1999.  Discussion  of  Earnings  –  Based  Bonus  Plans  and  Earnings  Management  By Business Unit Managers. Journal of Accounting and Economics 26, 143 – 147. Healy,  P,  K.  Palepu.  2001.  Information  Asymmetry,  Corporate  Disclosure,  and  The  Capital  Markets  :  A Review of The Empirical Disclosure Literature. Journal of Accounting and Economics 31. Krinsky, I., dan J. Lee. 1996. Earnings Announcements and The Components of The Bid-Ask Spread. Journal of Finance 51, September, 1523-1535. Lev, B. 1988. Toward A Theory of Equitable and Efficient Accounting Policy. The Accounting Review 43, 1 – 22.
Mewati  Ayub.” Proses  Data  Mining  dalam  Sistem  Pembelajaran  Berbantuan  Komputer  ”,Jurnal  Sistem Informasi Vol. 2 No. 1 Maret 2007 : 21-30
Kusrini, Emha Taufiq, luthfi. (2009). “Algoritma data mining”, Andi Offset, Yogyakarta. Jiawei  Han  and  Micheline  Kamber. ,  ( 2006 ). “ Data Mining  :  Concepts  and  Techniques”, Morgan  Kaufmann Publishers is an imprint of Elsevier, San Francisco.
Dorian  Pyle. ( 1999).  “Data  Preparation  for  Data  Mining”, Morgan  Kaufmann  Publishers  is  an  imprint  of Elsevier, San Francisco.
Jong,  Jek  Siang.  (2009).  “Matematika  Diskrit  Dan  Aplikasinya  Pada  Ilmu  Komputer.”  Andi  Offset, Yogyakarta.
Wijaya,  Maman.  (2007).  “Analisis  Hasil  Belajar  dan  Pemanfaatannya”  Depdiknas  ( Science  Education Development Centre), Bandung.