Vol. 20, No. 1, September 2023, pp. 184-195 DOI: 10.20956/j.v20i1.27742

## Financial Distress Classification Using Feedforward Neural Network Based on Altman and Ohlson Financial Ratios
Klasifikasi Financial Distress Menggunakan Feedforward Neural Network Berdasarkan Rasio Keuangan Altman dan Ohlson
Annisa Salsabila Pratiwi 1 *, Galuh Oktavia Siswono 2 *, Prilyandari Dina Saputri 3 *
Departemen Aktuaria, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya Email : nisalsabila09@gmail.com 1 , galuhoktavias@gmail.com 2 ,  prilyandaridina@its.ac.id 3

## Abstract
The  ever-changing  economy  requires  companies  to  anticipate  future  conditions  in  order  to avoid financial distress, a continuous decline in financial conditions. The research focused on comparing  Altman  and  Ohlson’s  financial  ratio  in  classifying  financial  distress  on  Property and  Real  Estate  companies  using  the  Feedforward  Neural  Network.  The  data  used  is  the financial report data of 19 Property and Real Estate companies listed on the Indonesian Stock Exchange  in  2016-2022,  with  the  initial  status  of  financial  conditions  based  on  earnings  per share. (EPS). The study also used the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) method  to  address  class  imbalances.    The  best  financial  ratio  is  selected  based  on  accuracy values  and  Area  Under  Curve  (AUC).  Altman’s  financial  ratio  with  the  FFNN  model architecture  (5-2-1)  with  a  balance  of  60:40  yields  an  accuracy  of  84.62%  and  an  AUC  of 0.8325.  The  Ohlson  Financial  ratio  with  the  60:40  data  balancing  process  and  the  FFNN model  architecture  (9-4-1)  yields  an  accuracy  of  93.27%  and  an  AUC  of  0.9045.  Thus,  in predicting  financial  distress  in  companies  in  the  Property  and  Real  Estate  sector,  Ohlson’s financial  ratio  with  the  predictor  variables  Corporate  Size  (SIZE),  Total  Liabilities  to  Total Assets  (TLTA),  Working  Capital  to  Total  Acts  (WCTA),  Current  Liability  to  Current  Asset (CLCA),  OENEG,  Net  Income  to  total  assets  (NITA),  Cash  Flows  Operating  to  Total Responsibilities  (CFOTL),  Net  Revenue  (INTWO),  and  Net  Incoming  Change  (CHIN) yielded  the  best  results.  This  best  ratio  can  be  used  as  a  consideration  in  using  alternative financial ratio to classify financial distress.
Keywords: Area  Under  Curve, Feedforward  Neural  Network,  Financial  Distress, Financial Ratio

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Annisa Salsabila Pratiwi, Galuh Oktavia Siswono, Prilyandari Dina Saputri

## Abstrak
Kondisi  perekonomian  yang  selalu  berubah  menuntut  perusahaan  untuk  mengantisipasi kondisi  mendatang  demi  menghindari financial  distress ,  penurunan  kondisi  keuangan  yang berkelanjutan  dan  terjadi  sebelum  kebangkrutan.  Fokus  pada  penelitian  ini  membandingkan rasio  keuangan  Altman  dan  Ohlson  dalam  mengklasifikasikan financial  distress pada perusahaan  Properti dan  Real  Estate  menggunakan Feedforward  Neural  Network .  Data  yang digunakan  merupakan  data  laporan  keuangan  19  perusahaan  Properti  dan  Real  Estate  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2016-2022,  dengan  status  awal  kondisi  keuangan berdasarkan Earnings  Per  Share (EPS).  Penelitian  ini  juga  menggunakan  metode Synthetic Minority  Oversampling  Technique (SMOTE)  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas.
Rasio terbaik dipilih berdasarkan nilai akurasi dan Area Under Curve (AUC). Rasio keuangan Altman  dengan  arsitektur  model  FFNN  (5-2-1)  dengan  balancing  60:40  menghasilkan  nilai akurasi  84,62%  dan  AUC  0,8325.  Rasio  Keuangan  Ohlson  dengan  proses balancing data 60:40  dan  arsitektur  model  FFNN  (9-4-1)  menghasilkan  nilai  akurasi  93,27%  dan  AUC 0,9045.  Dengan  demikian,  dalam  memprediksi financial  distress pada  perusahaan  sektor Properti dan Real Estate, rasio keuangan Ohlson dengan variabel prediktor Ukuran Perusahaan (SIZE), Total  Liabilities  to  Total  Assets (TLTA), Working  Capital  to  Total  Assets (WCTA), Current Liabilities to Current Assets (CLCA), Perbandingan Total Liabilities dan Total Assets (OENEG), Net  Income  to  Total  Assets (NITA ),  Cash  Flows  Operating  to  Total  Liabilities (CFOTL), Nilai Net Income (INTWO), dan Perubahan Net Income (CHIN) memberikan hasil terbaik.  Hasil  klasifikasi  ini  dapat  digunakan  sebagai  pertimbangan  dalam  menggunakan alternatif rasio keuangan untuk mengklasifikasikan financial distress .
Kata kunci: Area Under Curve , Feedforward Neural Network, Financial Distress ,
Rasio Keuangan

## 1.  PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Bank  Dunia  memprediksi  mengenai  kemungkinan  resesi  ekonomi  global  pada  tahun  2023 [5].  Beberapa  indikasi  sudah  mulai  terasa,  salah  satunya  peningkatan  suku  bunga  acuan  di beberapa negara untuk meredam tingkat inflasi. Presiden Jokowi mulai mengkhawatirkan dampak ketidakpastian  ekonomi  global  tersebut  terhadap  Indonesia,  karena  akan  sangat  mempengaruhi kondisi  perekonomian  negara.  Untuk  menghadapi  situasi  ekonomi  yang  terus  mengalami perubahan,  perusahaan  harus  melakukan  pengelolaan  keuangan  dengan  sebaik  mungkin  untuk menghindari  terjadinya financial  distress . Financial  distress adalah  kondisi  dimana  terjadi penurunan kondisi keuangan secara terus menerus sebelum terjadi kebangkrutan [12].
Beberapa  perusahaan,  termasuk  Properti  dan Real  Estate ,  menghadapi  risiko  kebangkrutan. Maka dari itu, model prediksi financial distress diperlukan untuk memprediksi kondisi keuangan perusahaan sebagai bentuk antisipasi dan peringatan dini. Altman dan Ohlson merupakan contoh dari model prediksi financial distress yang masih digunakan hingga saat ini. Altman dan Ohlson menggunakan  berbagai  rasio  keuangan  yang  signifikan  berpengaruh  terhadap financial  distress . Penelitian  lain  mencari  metode  terbaik  dalam  memprediksi financial  distress .  Berdasarkan penelitian  sebelumnya  didapat  bahwa  metode Neural  Network terbukti  memiliki  akurasi  yang lebih  baik  dibandingkan  metode  lain  seperti Support  Vector  Machine ,  Logistik  Biner,  dan Analisis  Diskriminan  [17]  [18].  Maka  dari  itu,  penelitian  ini  berfokus  pada  perbandingan  rasio keuangan Altman dan Ohlson dalam mengklasifikasikan financial distress menggunakan metode Feedforward  Neural  Network (FFNN) . Metode  tersebut  dipilih  karena  merupakan  jenis  Neural Network  yang  paling  sederhana  dan  paling  umum  digunakan.  Bahkan  ketika  diterapkan  pada sektor  keuangan,  metode  FFNN  lebih  baik  daripada  metode  klasik  [16].  Status  awal  kondisi keuangan perusahaan ditentukan berdasarkan Earnings per Share .

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Annisa Salsabila Pratiwi, Galuh Oktavia Siswono, Prilyandari Dina Saputri
Penelitian  ini  melibatkan  19  perusahaan  sektor  Properti  dan Real  Estate yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  periode  2016-2022.  Untuk  mencari  rasio  keuangan  yang  terbaik, dilakukan  evaluasi  performa  model  berdasarkan  nilai  akurasi  dan Area  Under  Curve (AUC) terbesar.  Sebagai  perbandingan,  dilakukan  metode  SMOTE  pada  data training ,  yang  bertujuan untuk menghindari pembentukan model yang berfokus pada kelas mayoritas. Hasil dari penelitian ini  diharapkan  dapat  memberikan  alternatif  rasio  keuangan  yang  lebih  baik  dalam mengklasifikasikan kondisi financial distress, khususnya perusahaan di sektor Properti dan Real Estate di Indonesia

## 1.2 Studi Literatur
A. Financial Distress Financial  distress merupakan  tahapan  penurunan  kondisi  keuangan  yang  terjadi  sebelum mengalami kebangkrutan [12] . Financial distress juga dapat didefinisikan sebagai kondisi dimana aset  perusahaan  tidak  dapat  memenuhi  kewajiban  yang  harus  dilunasi,  sehingga  memaksa perusahaan  mengambil  tindakan  dengan  segera  [4]. Penyebab financial  distress terbagi  menjadi tiga,  yaitu:  perusahaan  atau  manajemen  tidak  dapat  mengalokasikan  sumber  daya  yang  ada  di perusahaan  secara  tepat,  jika  pencampuran  aset  sudah  benar  tetapi  struktur  keuangan  salah dengan liquidity  constraints ,  perusahaan  memiliki  campuran  aset  dan  struktur  keuangan  yang benar tetapi dikelola dengan buruk atau salah [2]. Terdapat beberapa indikator suatu perusahaan mengalami financial distress [12], salah satunya adalah mengalami Earnings per Share negatif.
B.   Model Prediksi Financial Distress
1. Model Altman
Model  Altman  dikembangkan  pada  tahun  1968,  berdasarkan  laporan  keuangan  satu  sampai lima  tahun  sebelum  perusahaan  dinyatakan  bangkrut,  menggunakan Multiple  Discriminant Analysis [1].   Model  Altman  menghasilkan  lima  rasio  keuangan  yang  signifikan  mempengaruhi financial  distress ,  yaitu Working  Capital  to  Total  Assets (WCTA), Retained  Earnings  to  Total Assets (RETA), Earnings  Before  Interest  and  Tax  to  Total  Assets (EBITTA), Market  Value Equity to Book Value of Total Debt (MVETL), Sales to Total Assets (STA) [8].
2.    Model Ohlson
Model  Ohlson  dikembangkan  pada  tahun  1980,  menggunakan  Regresi  Logistik  pada  105 perusahaan  yang  dinyatakan  bangkrut,  sehingga  dihasilkan  sembilan  rasio  keuangan  yang signifikan  mempengaruhi financial  distress [11]  ,  yaitu  Ukuran  Perusahaan  (SIZE), Total Liabilities to Total Assets (TLTA), Working Capital to Total Assets (WCTA), Current Liabilities to  Current  Assets (CLCA),  Perbandingan Total  Liabilities  dan  Total  Assets (OENEG), Net Income  to  Total  Assets (NITA), Cash  Flows  Operating  to  Total  Liabilities (CFOTL),  Nilai Net Income (INTWO), dan Perubahan Net Income (CHIN)

## C.   Statistika Deskriptif
Data merupakan sekumpulan informasi yang dapat dianalisis untuk  menghasilkan informasi yang lebih bermanfaat. Proses analisis tersebut memerlukan suatu metode yang disebut statistika. Statistika  deskriptif  adalah  susunan  angka  yang  memberikan  gambaran  mengenai  data  yang disajikan dalam bentuk tabel, diagram, ukuran penempatan, ukuran pemusatan, simpangan baku, dan regresi linear  [10].
D .   Balancing Data Balancing dilakukan karena adanya ketidakseimbangan jumlah dataset antar kelas ( imbalance class). Salah  satu  metode  untuk  mengatasi imbalance  class adalah Syntetic  Minority  Over- Sampling  Technique (SMOTE),  dimana  data  pada  kelas  minoritas  diperbanyak  dengan menggunakan data sintesis yang berasal dari replikasi data pada kelas minoritas [7]. Selanjutnya, data sintetis diperoleh dengan rumus berikut.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Annisa Salsabila Pratiwi, Galuh Oktavia Siswono, Prilyandari Dina Saputri
(1.1)
dengan adalah  hasil  data  sintesis, adalah  data  yang  akan  direplikasi, adalah  data yang memiliki jarak terdekat dari data yang akan direplikasi ( k-nearest neighbors untuk ), dan adalah nilai random antara 0 dan 1.

## E.   Normalisasi Data
Normalisasi adalah penskalaan nilai dari data sehingga data terletak pada rentang tertentu [9]. Salah satu metode untuk melakukan normalisasi data adalah Min-Max Normalization . Min-Max Normalization dihitung dengan rumus:
(1.2) dengan i adalah , j adalah , n adalah  total  observasi, p adalah  total  variabel prediktor, adalah  nilai  hasil normalisasi  data  pada  observasi  ke- i variabel j, adalah  nilai observasi ke- i pada variabel j, adalah nilai minimum data pada variabel j, adalah nilai maksimum data pada variabel j.
F .   Feedforward Neural Network (FFNN)
Feedforward Neural Network (FFNN) merupakan salah satu dari model Neural Network yang banyak digunakan dalam berbagai bidang. Arsitektur FFNN terdiri dari input layer, hidden layer, dan output [3] . Kompleksitas dari FFNN tergantung dari jumlah hidden layer dan jumlah neuron pada  masing-masing  layer.  Untuk  menghasilkan output sesuai  dengan  nilai  yang  ditentukan, maka  akan  digunakan  fungsi  aktivasi.  Salah  satu  fungsi  aktivasi  yang  umum  digunakan  untuk klasifikasi biner adalah sigmoid biner dengan rumus:
(1.3)
dimana adalah nilai masukan dari neuron atau lapisan sebelumnya.
Untuk memperoleh bobot dengan nilai error minimal, digunakan algoritma Backpropagation [13]. Sistem kerja Backpropagation adalah jika output yang dihasilkan tidak sesuai, maka bobot diperbaharui  supaya  dapat  menghasilkan  nilai error yang  kecil  dan  mendekati  nilai  yang sebenarnya.
G.   Evaluasi Performa Model
Sebelum menghitung performa model, terlebih dahulu dibentuk confusion matrix , yaitu tabel yang menunjukkan jumlah data uji yang diklasifikasikan dengan benar dan salah  [14].
Tabel 1.1 . Confusion Matrix Predicted Actual Non-Default (0) Default (0) Non-Default (0) True Negative (TN) False Negative (FN) Default (1) False Positive (FP) True Positive (TP)
Evaluasi performa model dapat didasarkan pada akurasi, yaitu ukuran yang menggambarkan seberapa akurat model dapat mengklasifikasikan observasi secara benar dengan rumus [6] :
(1.4)

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Annisa Salsabila Pratiwi, Galuh Oktavia Siswono, Prilyandari Dina Saputri
Gambar 1.1. Kurva ROC
Sumber : Hosmer & Lemeshow
Selain akurasi, dapat dilihat melalui nilai Area Under Curve (AUC) , yaitu luas area di bawah kurva  yang  merepresentasikan  hubungan  antara Sensitivity / (observasi  yang  diprediksi mengalami financial distress terhadap keseluruhan observasi yang mengalami financial distress ) dan 1- Specificity/ (observasi yang mengalami financial distress terhadap seluruh observasi yang  tidak  mengalami financial  distress )  [6].  Pada  klasifikasi  biner,  luas  AUC  dapat  dihitung melalui Persamaan berikut  [7] :
(1.5)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data yang digunakan merupakan data sekunder berupa financial statement , data harga saham, dan data GNP ( Gross National Product ) sebanyak 27 periode, mulai kuartal I tahun 2016 hingga kuartal  III  tahun  2022.  Pemilihan  sampel  penelitian  didasarkan  pada  kriteria  yaitu  perusahaan sektor Properti dan Real Estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2016 – 2022 dan perusahaan yang  menerbitkan financial statement secara lengkap selama periode penelitian. Berdasarkan  kriteria  tersebut,  maka  didapat  19  perusahaan  yang  dijadikan  sebagai  sampel penelitian. Adapun langkah-langkah penelitian ini adalah sebagai berikut.
a. Melakukan studi literatur.
b. Mengumpulkan  data  sekunder  yang  akan  digunakan  dan  menghitung  rasio-rasio  keuangan Altman dan Ohlson.
c. Menentukan  status  awal  kondisi  keuangan  berdasarkan Earnings  Per  Share, dimana  jika terjadi selama 3 periode berturut-turut maka diklasifikasikan mengalami financial distress .
d. Melakukan analisis statistika deskriptif.
e. Membagi data menjadi data training dan data testing .
f. Melakukan proses balancing pada data training .
g. Melakukan normalisasi pada data.
h. Melakukan analisis rasio keuangan model Altman dan model Ohlson dengan menggunakan Feedforward  Neural  Network, menggunakan  algoritma backpropagation. Proses pembentukan model dilakukan dengan jumlah hidden neuron satu hingga lima dan dilakukan sebanyak 20 replikasi inisiasi bobot awal.
i. Membandingkan  model  rasio  keuangan  Altman  dan  Ohlson  berdasarkan  nilai  akurasi  dan AUC. Rasio Keuangan terbaik dipilih berdasarkan nilai akurasi dan AUC terbesar.
j. Menarik kesimpulan.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Annisa Salsabila Pratiwi, Galuh Oktavia Siswono, Prilyandari Dina Saputri

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Statistika Deskriptif
Berikut merupakan statistika deskriptif dari setiap rasio keuangan secara keseluruhan.
Tabel 3.1. Analisis Deskriptif Variabel Penelitian Variabel Mean Med Std Mean Med Std WCTA 0 , 256  0 , 218  0 , 305 0 , 208 0 , 210 0 , 255 RETA 0 , 312  0 , 307  0 , 357  -0 , 001 0 , 131 0 , 669 EBITTA 0 , 037  0 , 027  0 , 042  -0 , 008  -0 , 002 0 , 033 MVETL 0 , 867  0 , 005  2 , 661 0 , 160 0 , 005 0 , 225 STA 0 , 098  0 , 081  0 , 078 0 , 055 0 , 038 0 , 054 SIZE 5 , 297  6 , 176  1 , 373 4 , 987 5 , 919 1 , 413 TLTA 0 , 365  0 , 338  0 , 260 0 , 367 0 , 308 0 , 208 CLCA 0 , 494  0 , 372  0 , 397 0 , 705 0 , 357 0 , 839 NITA 0 , 030  0 , 017  0 , 045  -0 , 024  -0 , 014 0 , 033 CFOTL 0 , 048  0 , 014  0 , 344  -0 , 027  -0 , 027 0 , 125 CHIN -0 , 051  0 , 163  1 , 747  -0 , 173 0 , 087 2 , 595
Berdasarkan Tabel 3.1, terdapat perbedaan signifikan antara distribusi variabel pada observasi yang  mengalami financial  distress ( Y =1)  dan  tidak  mengalami financial  distress ( Y= 0).  Pada observasi yang tidak mengalami financial distress , hanya variabel SIZE dan CHIN yang memiliki nilai mean lebih  rendah  daripada  median.  Berbeda  halnya  pada  observasi  yang  mengalami financial  distress ,  dimana  variabel  WCTA,  RETA,  EBITTA,  SIZE,  NITA,  CFOTL,  dan  CHIN memiliki nilai mean lebih rendah daripada median. Dilihat dari nilai mean kedua kelas, variabel WCTA, RETA, EBITTA, MVETL, STA, SIZE, NITA, CFOTL, dan CHIN memiliki nilai mean yang  lebih  tinggi  pada  observasi  yang  tidak  mengalami financial  distress ,  namun  pada  variabel TLTA dan CLCA, nilai mean lebih tinggi pada observasi yang mengalami financial distress .
Tabel 3.2. Analisis Deskriptif Variabel Nominal Variabel Kode 0 1 OENEG 511 2 INTWO 379 134
Berdasarkan Tabel 3.2, hanya 2 observasi pada OENEG yang memiliki nilai Total Liabilities lebih  besar  dari total  Asset ,  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  secara  umum  perusahaan  Properti dan Real  Estate tidak  mengalami  kendala  dalam  memenuhi  kewajiban.  Selain  itu,  terdapat  134 observasi  yang  mengalami net  income negatif,  dimana  97  diantaranya  terjadi  pada  kategori financial  distress .  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  perusahaan  yang  mengalami net  income negatif, terutama yang terjadi secara terus menerus berpotensi mengalami financial distress .
B. Pembagian Data Training dan Data Testing
Pembagian  data training dan testing dilakukan  dengan  proporsi  80:20,  80%  untuk  data training dan 20% sebagai data testing sebagai berikut.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Annisa Salsabila Pratiwi, Galuh Oktavia Siswono, Prilyandari Dina Saputri
Tabel 3.3. Pembagian Data Training dan Data Testing
Observasi  Data Training Data Testing Y=0 328 83 Y=1 81 21 Total 409 104 C. Balancing Data
Pada  penelitian  ini,  data training yang  akan  digunakan  mengalami imbalance  class seperti pada Tabel 5. Maka dari itu, dilakukan balancing pada data training dengan proporsi 60:40 dan 50:50. Pembagian data training dan testing setelah proses balancing dapat dilihat pada Tabel 3.4.
Tabel 3.4. Pembagian Data Training dan Data Testing setelah Balancing Observasi Data Training Data Testing 60:40 50:50 Y=0 328 328 83 Y=1 219 328 21 Total 547 656 104

## D. Normalisasi Data
Normalisasi  data  bertujuan  untuk  meningkatkan  performa  model  dan  mempercepat  proses konvergensi data selama proses pelatihan. Pada penelitian ini, data akan dinormalisasi ke dalam range 0 sampai 1 sesuai dengan output prediksi yang diharapkan pada model.

## E. Pemodelan Rasio Keuangan Altman
1) Pemodelan Rasio Keuangan Altman Tanpa Balancing
Pembentukan model Rasio Keuangan Altman tanpa balancing dimulai dengan mencari hidden neuron terbaik melalui 20 replikasi inisiasi bobot awal. Hidden neuron yang terbaik merupakan hidden  neuron yang  menghasilkan  nilai  AUC  dan  akurasi  terbesar.  Model Feedforward  Neural Network (FFNN)  terbaik  pada  data training tanpa balancing terdapat  ketika  jumlah neuron di hidden  layer sebanyak  lima  dengan  jumlah epoch sebesar  116.842.  Maka  dari  itu,  model  yang terbentuk terdiri dari input layer dengan lima neuron , satu hidden layer dengan lima neuron , dan output layer dengan satu neuron atau FFNN (5-5-1) dengan arsitektur sebagai berikut.
Gambar 3.1. Arsitektur Altman Tanpa Balancing
Gambar 3.1 menunjukkan bahwa model FFNN menghasilkan 2 parameter yaitu parameter bobot (garis hitam) dan parameter bias (garis biru). Nilai-nilai bobot dan bias pada input layer terhadap hidden layer digunakan membentuk Persamaan 3.1 hingga Persamaan 3.5, sedangkan nilai bobot dan  bias  pada hidden  layer menuju output  layer digunakan  untuk  membentuk  Persamaan  3.0 sebagai berikut.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Annisa Salsabila Pratiwi, Galuh Oktavia Siswono, Prilyandari Dina Saputri
̂ (3.0)
(3.1) (3.2) (3.3) (3.4) (3.5)
Berikut merupakan contoh penggunaan Persamaan 3.0 hingga Persamaan 3.5 pada data testing pertama. Diketahui nilai  WCTA = 0,3488, RETA = 0,7544, EBITTA = 0,4024, MVETL =  0,0394,  dan  STA =  0,1170. Kemudian,  nilai-nilai  rasio  tersebut disubstitusikan  ke  Persamaan  31  hingga  35,  sehingga  didapatkan  hasil =0,0002, =0,8858,
=0,8761, =0,4217, dan =0,3585. Selanjutnya, nilai tersebut disubstitusikan
ke Persamaan 3.0, sehingga diperoleh hasil ̂ =0,00188. Hasil prediksi ( ̂ ) untuk data testing pertama adalah 0,00188. Karena nilai prediksi tersebut kurang dari 0,5 maka data testing pertama tersebut diklasifikasikan ke dalam kategori 0 atau tidak mengalami financial  distress .  Proses  yang  sama  dilakukan  pada  seluruh  observasi  yang digunakan  sebagai  data testing .  Selanjutnya,  nilai  hasil  prediksi  tersebut  dibandingkan  dengan nilai actual, maka didapatkan confusion matrix seperti berikut.
Tabel 3.5. Confussion Matrix Altman Tanpa Balancing Predicted Actual 69 4 14 17
Berdasarkan Tabel 3.5, maka dapat dilakukan perhitungan performansi model sebagai berikut.
Akurasi  = 69    7 69   4    4    7 =  0,8269 AUC 7 7   4 4 4   69 0 8 04
2) Pemodelan Rasio Keuangan Altman dengan Balancing
Model Feedforward  Neural  Network (FFNN)  dengan  nilai  akurasi  dan  AUC  tertinggi  pada data training yang melalui balancing sebesar 60:40 dengan 20 replikasi pada inisiasi bobot awal terdapat  ketika  jumlah neuron di hidden  layer sebanyak  dua.  Sehingga  model  yang  terbentuk terdiri  dari input  layer dengan  lima neuron ,  satu hidden  layer dengan  dua neuron ,  dan output layer dengan  satu neuron. Maka  model  yang  terbentuk  adalah  FFNN  (5-2-1)  dengan  arsitektur pada Gambar 3.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Annisa Salsabila Pratiwi, Galuh Oktavia Siswono, Prilyandari Dina Saputri
Gambar 3.2. Arsitektur Altman dengan Balancing
Kemudian  dilakukan  validasi  model  FFNN  (5-2-1)  tersebut  pada  data testing, sehingga menghasilkan confussion matrix sebagai berikut.
Tabel 3.6. Confusion Matrix Altman dengan Balancing Predicted Actual 71 4 12 17

## F. Pemodelan Rasio Keuangan Ohlson
1) Pemodelan Rasio Keuangan Ohlson Tanpa Balancing Model Feedforward  Neural  Network (FFNN)  dengan  nilai  akurasi  dan  AUC  tertinggi  pada data training tanpa balancing dengan 20 replikasi pada inisiasi bobot awal terdapat ketika jumlah neuron di hidden  layer sebanyak  dua.  Sehingga  model  yang  terbentuk  terdiri  dari input  layer dengan lima neuron , satu hidden layer dengan dua neuron , dan output layer dengan satu neuron, dengan arsitektur sebagai berikut.
Gambar 3.3. Arsitektur Ohlson Tanpa Balancing
Kemudian  dilakukan  validasi  pada  model  FFNN  (9-2-1)  tersebut  menggunakan  data testing sehingga menghasilkan confussion matrix sebagai berikut.
Tabel 3.7. Confussion Matrix Ohlson Tanpa Balancing Predicted Actual 78 3 5 18

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Annisa Salsabila Pratiwi, Galuh Oktavia Siswono, Prilyandari Dina Saputri
2) Pemodelan Rasio Keuangan Ohlson Dengan Balancing Model Feedforward  Neural  Network (FFNN)  dengan  nilai  akurasi  dan  AUC  tertinggi  pada data training yang melalui balancing sebesar 60:40 dengan 20 replikasi pada inisiasi bobot awal terdapat ketika jumlah neuron di hidden layer sebanyak empat. Sehingga  model yang terbentuk terdiri dari input layer dengan lima neuron , satu hidden layer dengan empat neuron , dan output layer dengan satu neuron, seperti Gambar 5.
Gambar 3.3. Arsitektur Ohlson Dengan Balancing
Kemudian  dilakukan  validasi  model  FFNN  (9-4-1)  tersebut  menggunakan  data  testing, sehingga menghasilkan confusion matrix sebagai berikut.
Tabel 3.7. Confussion Matrix Ohlson dengan Balancing Predicted Actual 79 3 4 18

## G. Perbandingan Rasio Keuangan Altman dan Ohlson
Perbandingan akurasi dan AUC Rasio keuangan Altman dan Ohlson adalah sebagai berikut.
Tabel 3.8. Nilai akurasi dan AUC Rasio Keuangan Altman dan Ohlson Rasio Keuangan Data Akurasi AUC Altman Tanpa Balancing 0,8269 0,8204 Balancing 50:50 0,8654 0,6667 60:40 0,8462 0,8325 Ohlson Tanpa Balancing 0,9231 0,8985 Balancing 50:50 0,9038 0,8686 60:40 0,9327 0,9045
Berdasarkan Tabel 3.8, dapat disimpulkan bahwa model rasio keuangan Ohlson dengan proses balancing sebesar 60:40 adalah rasio keuangan yang terbaik untuk mengklasifikasikan financial distress pada perusahaan sektor Properti dan Real Estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode  2016  hingga  2022.  Evaluasi  model ini  didasarkan  pada  nilai  akurasi  dan  AUC  tertinggi dibandingkan  model  lainnya.  Rasio  keuangan  Ohlson  memiliki  beberapa  keunggulan  dalam mengklasifiksaikan financial  distress .  Pertama,  model  Ohlson  menggunakan  sembilan  rasio keuangan yang terbagi menjadi empat ukuran dasar. Kedua, terdapat variabel non-keuangan yaitu ukuran  perusahaan  (SIZE),  dimana  berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya,  variabel  ini memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap financial  distress [16] .  Ketiga,  dapat  diterapkan  pada

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Annisa Salsabila Pratiwi, Galuh Oktavia Siswono, Prilyandari Dina Saputri
berbagai  sektor  sektor  industri  dibandingkan  dengan  Altman  yang  dibangun  hanya  pada  sektor manufaktur.  Terakhir,  jumlah  sampel  yang  lebih  besar,  dimana  model  Ohlson  dikembangkan dengan  menggunakan  data  dari  105  perusahaan  yang  mengalami  kebangkrutan  dan  2058 perusahaan  yang  tidak  mengalami  kebangkrutan.  Perbedaan  dalam  jumlah  dan  karakteristik sampel ini dapat mempengaruhi akurasi dan kesesuaian model yang dikembangkan.

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dari  penelitian  tugas  akhir  yang  telah  dilakukan,  didapatkan beberapa kesimpulan dan saran sebagai berikut.
1. Secara  umum,  perusahaan  yang  memiliki  rasio  likuiditas  dengan  nilai Working  Capital  to Total  Asset (WCTA)  rendah  dan Current  Liabilities  to  Current  Asset (CLCA)  tinggi,  rasio profitabilitas  rendah,  rasio  solvabilitas  tinggi,  rasio  aktivitas  rendah,  rasio  penilaian  rendah, dan juga ukuran perusahaan yang rendah, cenderung mengalami financial distress.
2. Model terbaik dari masing-masing rasio keuangan:
a. Pada  Rasio  Keuangan  Altman,  model  terbaik  adalah  pada  data  yang  melalui balancing sebesar  60:40,  dimana  arsitektur  yang  terbentuk  adalah  FFNN  (5-2-1)  yang  terdiri  dari input layer dengan 5 neuron , 1 hidden layer dengan 2 neuron , dan output layer dengan 1 neuron , serta nilai akurasi sebesar 84,62% dan nilai AUC sebesar 0,8325.
b. Pada  Rasio  Keuangan  Ohlson,  model  terbaik  adalah  pada  data  yang  melalui balancing sebesar  60:40,  dimana  arsitektur  yang  terbentuk  adalah  FFNN  (9-4-1)  yang  terdiri  dari input layer dengan 9 neuron , 1 hidden layer dengan 4 neuron , dan output layer dengan 1 neuron, serta nilai akurasi 93,27% dan nilai AUC 0,9045.
3. Rasio keuangan terbaik dalam mengklasifikasikan financial distress perusahaan Properti dan Real Estate adalah Rasio Keuangan Ohlson dengan variabel prediktor berupa berupa Ukuran Perusahaan (SIZE), Total Liabilities to Total Asset (TLTA), Working Capital to Total Assets (WCTA), Current Liabilities to Current Assets (CLCA), Perbandingan Total Liabilitas dan Total  Aset (OENEG), Net Income to  Total  Assets (NITA), Cash  Flows  Operating  to  Total Liabilities (CFOTL), Nilai Net Income (INTWO), dan Perubahan Net Income (CHIN).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Altman, E. I. 1968. Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance , vol. 23. no 4, pp. 589–609.
[2] Fachrudin, K. A. 2008. Kesulitan Keuangan Perusahaan Dan Personal . USU Press.
[3]  Fausett,  L.  1969.  Fundamentals  of  neural  Netwroks  (Architectures,  ALgorithms,  and Applications). In IEEE Transactions on Computers: vol. C–18, no. 6.
[4]  Febriana,  K.  2021. Analisis  Penggunaan  dan  Tingkat  Akurasi  Model  Altman  Z-Score, Zmijewski  (X-Score),  dan  Springate  dalam  Memprediksi  Financial  Distress  pada  Bank Syariah Devisa dan Non Devisa Periode 2015-2018 . Universitas Islam Negeri Walisongo.
[5]  Guénette,  J.  D.,  Kose,  M.  A.,  &  Sugawara,  N.  2022.  Is  a  Global  Recession  Imminent?  EFI Policy Note 4.
[6] Huang, J., & Ling, C. X. 2005. Using AUC and accuracy in evaluating learning algorithms. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering , vol. 17, no . 3, pp. 299–310.
[7]  Kurniawan,  E.,  Nhita,  F.,  Aditsania,  A.,  &  Saepudin,  D.  2019.  Algorithm  and  Synthetic Minority  Over-  sampling  Technique  (  SMOTE  )  for  Rainfall  Forecasting  in  Bandung Regency. 2019  7th  International  Conference  on  Information  and  Communication Technology (ICoICT) .
[8] Mulyadi, D. 2020. Analysis Prediction of Bankruptcy Business by Using the Method Altman

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Annisa Salsabila Pratiwi, Galuh Oktavia Siswono, Prilyandari Dina Saputri
Z-Score and Springate (Case Study in PT Holcim Indonesia TBK). International Journal of Innovation, Creativity and Change , vol. 12, no . 5, pp. 723–735.
[9]  Nasution,  D.  A.,  Khotimah,  H.  H.,  &  Chamidah,  N.  2019.  Perbandingan  Normalisasi  Data untuk  Klasifikasi  Wine  Menggunakan  Algoritma  K-NN. Computer  Engineering,  Science and System Journal , vol. 4, no . 1, p. 78.
[10] Nasution, L. M. 2017. Statistik Deskriptif Leni Masnidar Nasution. Hikmah , vol. 14, no . 1, pp. 49–55.
[11] Ohlson, J. A. 1980. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research , vol. 18, no . 1, pp. 109–131.
[12] Platt, H. D., & Platt, M. B. 2006. Understanding Differences Between Financial Distress and Bankruptcy. Review of Applied Economics , vol. 2, no . 2.
13] Putri, R., & Saputro, A. H. 2019. Implementation of neural network classification for diabetes mellitus prediction system through iridology image. 2019 6th International Conference on Information Technology, Computer and Electrical Engineering, ICITACEE 2019 .
[14]  Rahman,  M.  F.,  Alamsah,  D.,  Darmawidjadja, M.  I.,  &  Nurma,  I.  2017.  Klasifikasi  Untuk Diagnosa  Diabetes  Menggunakan  Metode  Bayesian  Regularization  Neural  Network (RBNN). Jurnal Informatika , vol. 11, no . 1, p. 36.
[15] Salim, S. N., & Dillak, V. J. 2021. Pengaruh Ukuran Perusahaan , Biaya Agensi Manajerial , Struktur  Modal  dan  Gender  Diversity  terhadap  Financial  Distress. Jurnal  Ilmiah  MEA (Manajemen, Ekonomi, dan Akuntansi) , vol. 5, no . 3, pp. 182–198.
[16]  Saputri,  P.  D.,  &  Oktaviana,  P.  P.  2023.  Comparison  of  Feedforward  Neural  Network  and Classical  Statistics  Methods:  Application  in  Finance. Jurnal  Matematika,  Statistika  dan Komputasi , vol. 19, no . 3, pp. 537–548.
[17]  Wijaksana,  S.  2023. Analisis  Perbandingan  Klasifikasi  Financial  Distress  Perusahaan Sektor Transportasi Di Bursa Efek Indonesia Menggunakan Artificial Neural Network dan Support Vector Machine . Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[18]  Yuniarti,  I.  2016. Prediksi  Financial  Distress  Perusahaan  Sektor  Manufaktur  dan  Industri Penghasil  Bahan  Baku  Utama  yang  Terdaftar  di  BEI  menggunakan  Analisis  Diskriminan, Regresi  Logistik  Biner,  dan  Feedforward  Neural  Network .  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember.