## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 105 − 114 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5278

## Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dan Decision Tree untuk Klasifikasi Performa Perusahaan
Mario Utomo, Rastri Prathivi *
Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Teknik Informatika, Universitas Semarang, Semarang, Indonesia Email: 1 marr.utm2002@gmail.com, 2,* vivi@usm.ac.id Email Penulis Korespondensi: vivi@usm.ac.id Submitted: 04/06/2024 ; Accepted: 23/06/2024 ; Published : 23/06/2024
Abstrak− Dengan meningkatnya jumlah investor bursa saham pada akhir Desember 2023 mencapai 5,34 juta yang didominasi oleh investor  generasi  milenial  menunjukkan  bahwa  pelaku  pasar  modal  benar-benar  percaya  terhadap  fundamental  dan  prospek ekonomi di Indonesia. Kurangnya literasi keuangan pada generasi milenial ini seringkali menyebabkan investasi menjadi kurang efektif dan berisiko tinggi. Banyak generasi milenial yang memilih suatu saham berdasarkan tren jangka pendek atau rekomendasi yang kurang analisis. Dalam mengatasi masalah ini, diperlukan analisis yang lebih terstruktur dalam pemilihan suatu saham. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah klasifikasi performa suatu perusahaan berdasarkan kinerjanya menggunakan berbagai indikator dan rasio keuangan. Dikarenakan kinerja performa suatu perusahaan menjadi faktor yang mempengaruhi pergerakan nilai sahamnya. Penelitian ini akan membandingkan Support Vector Machine dan Decision Tree dengan pendekatan One Against All dalam mengklasifikasikan performa perusahaan. Feature yang digunakan untuk klasifikasi performa perusahaan ini terdiri dari 3 rasio keuangan yaitu rasio profitabilitas (ROA), likuiditas (CR), dan leverage (DER). Labelling atau target dalam klasifikasi dibagi menjadi 3 kategori yaitu normal, baik, dan kurang baik. Pada penelitian ini akan mempertimbangkan evaluasi seperti accuracy , cross validation , dan confusion matrix . Hasil kinerja algoritma Support Vector Machine menghasilkan akurasi sebesar 86,67%, sedangkan pada algoritma Decision Tree menghasilkan akurasi sebesar 93,33%. Sehingga algoritma Decision Tree menghasilkan hasil yang lebih akurat dibandingkan algoritma Support Vector Machine dalam klasifikasi.
Kata Kunci: Klasifikasi; Decision Tree; Support Vector Machine; Keuangan; Performa
Abstract− The number of stock exchange investors in Indonesia reached 5.34 million by the end of December 2023. This figure is dominated by millennial generation investors, indicating a growing confidence in the fundamentals and economic prospects of the Indonesian capital market. However, the lack of financial literacy among this generation often results in ineffective and high-risk investments. Many millennials choose stocks based on short-term trends or recommendations that lack analysis. To address this issue,  a  more  structured  approach  to  stock  selection  is  required.  One  method  that  can  be  employed  is  the  classification  of  a company's performance based on its performance using various financial indicators and ratios. As the performance of a company affects  the  movement  of  its  stock  value,  this  research  will  compare  Support  Vector  Machine  and  Decision  Tree  with  the  One Against All approach in classifying company performance. The features used for the classification of company performance consist of  three  financial  ratios:  profitability  (ROA), liquidity  (CR),  and  leverage  (DER).  The  labels or  targets  in  the  classification  are divided  into  three  categories:  normal,  good,  and  unfavorable.  This  research  will  consider  evaluations  such  as  accuracy,  cross validation,  and  confusion  matrix.  The  results  of  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  algorithm  demonstrated  an  accuracy  of 86.67%, while the Decision Tree (DT) algorithm exhibited an accuracy of 93.33%. Consequently, the DT algorithm produced more accurate results than the SVM algorithm in classification.
Keywords : Classification; Decision Tree; Support Vector Machine; Finance; Performance

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah  investor  di  pasar  modal  Indonesia  mencapai  12,16  juta  orang.  Jika  dibandingkan  dengan  Desember  2022, jumlah  investor  di  pasar  modal  meningkat  sebesar  18,01%  pada  Desember  2023.  Dari  jumlah  total  investor  pasar modal  di  indonesia  di  antaranya  terdapat  sekitar  5,34  juta  investor  menginvestasikan  dananya  di  pasar  saham. Meningkatnya jumlah investor di pasar modal menunjukkan bahwa pelaku pasar modal mempunyai keyakinan penuh terhadap  prinsip  fundamental  dan  potensi  masa  depan  perekonomian  Indonesia  [1].  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) merupakan  pasar  modal  di  Indonesia  yang  memfasilitasi  interaksi  investor  dan  perusahaan  melalui  pertukaran instrumen keuangan, termasuk perdagangan pada bursa saham [2]. Investor generasi milenial sangat menyukai saham, salah satu instrumen investasi yang paling populer di pasar modal karena tingkat pengembaliannya yang tinggi [3]. Dalam berinvestasi investor didorong untuk berpartisipasi karena tingkat keuntungannya, namun mereka cenderung menghindari mengambil terlalu banyak resiko [4]. Kurangnya literasi keuangan pada generasi milenial ini seringkali menyebabkan investasi menjadi kurang efektif dan berlebihan. Banyak generasi milenial yang memilih suatu saham berdasarkan  tren  jangka  pendek  atau  rekomendasi  yang  kurang  analisis.  Kondisi  tersebut  menunjukkan  perlunya pendekatan  pemilihan  saham  yang  lebih  terstruktur,  hal  ini  akan  membantu  investor  muda  dalam  mengambil keputusan yang lebih tepat berdasarkan data yang akurat. Investor dapat menggunakan hasil analisis sebagai ukuran kinerja performa perusahaan dalam periode waktu tertentu [5]. Dengan metode analisis fundamental dapat digunakan untuk memprediksi kinerja suatu perusahaan.
Analisis  fundamental  adalah  analisis  data  siklus  bisnis  dan  laporan  keuangan  yang  terkait  dengan  situasi internal perusahaan, termasuk faktor ekonomi, keuangan, dan lain-lain yang berdampak pada perusahaan [6]. Laporan keuangan  memberikan  informasi  terkait  kinerja  dan  kondisi  keuangan  pada  perusahaan.  Kinerja  keuangan  pada laporan keuangan perusahaan merujuk pada penilaian kesehatan keuangan suatu perusahaan mulai dari harta, utang, modal  serta  hasil  yang  dihasilkan  dan  efisiensi  operasional  perusahaan  [7].  Rasio  keuangan  atau indeks keuangan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 105 − 114 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5278
adalah  tolak  ukur  yang  digunakan  untuk  mempermudah  para  investor  dalam  menilai  suatu  kinerja  keuangan perusahaan  [8].  Prospek  dan  kemampuan  perusahaan  dalam  menjalankan  suatu  bisnis  di  masa  depan  dapat dicerminkan melalui performa keuangan perusahaan itu sendiri [9]. Dalam hal ini bagi seorang investor saham harus lebih aktif dalam melihat perkembangan kinerja performa perusahaan, yaitu dalam hal analisis rasio keuangan guna memberikan informasi terkait performa perusahaan. Memahami kondisi perusahaan tersebut membantu para investor dalam mengetahui performa perusahaan dalam kondisi yang normal, baik, atau kurang baik.
Istilah data  mining digunakan  untuk  menguraikan  atau  membagi  penemuan  pengetahuan  yang  ditemukan dalam  suatu  kumpulan  data  [10].  Metode machine  learning cocok  dalam  melakukan  pemantauan,  pengelolaan, kebijakan  berkelanjutan,  dan pembuatan  [11].  Dalam  pembelajaran machine  learning , klasifikasi  merupakan  salah satu metode untuk melakukan data mining dan membantu dalam pengelompokan berdasarkan karakteristik khusus [12]. Klasifikasi performa perusahaan dilakukan untuk berbagai alasan yang penting bagi pemangku kepentingan yang berbeda,  seperti  manajemen,  investor,  kreditur,  regulator,  dan  analis  keuangan.  Klasifikasi  ini  akan  membagi perusahaan dalam berbagai kondisi kinerja keuangan normal, baik, dan kurang baik. Dalam penelitian ini, algoritma pembelajaran  mesin  seperti Support  Vector  Machine dan Decision  Tree akan  dibandingkan  untuk  melakukan klasifikasi kinerja performa suatu perusahaan.
Penelitian  lain  telah  membandingkan  algoritma  pembelajaran  mesin Support  Vector  Machine dan Decision Tree dalam klasifikasi kumpulan data yang kompleks [13]. Untuk membedakan penyakit kanker paru-paru, penelitian ini  menggabungkan  metode Support  Vector  Machine dan Decision  Tree .  Selama  pelaksanaan  perbandingan  ini, peneliti melakukan berbagai eksperimen dengan masing-masing algoritma dan mencatat keakuratan hasilnya. Hasil studi  ini  menghasilkan  algoritma Support  Vector  Machine mempunyai  tingkat  akurasi  yang  tinggi  yaitu  sebesar 62,3%, dan pemanfaatan forward Selection meningkatkan akurasi algoritma tersebut. Selain itu penelitian serupa juga pernah  dilakukan  [14], penelitian  ini  juga  membandingkan  algoritma Support  Vector  Machine dan Decision  Tree . Penelitian ini bertujuan untuk menilai efektivitas metode Support Vector Machine dan Decision Tree dalam klasifikasi bayi yang berpotensi stunting. Perbandingan ini dimaksudkan untuk memberikan hasil yang tepat dan efektif, serta merekomendasikan cara untuk mengenali bayi yang berisiko stunting. Hasil studi ini menghasilkan model Support Vector Machine memiliki akurasi yang lebih tinggi yaitu sebesar 83%, sedangkan pada model Decision Tree memiliki akurasi  yang  lebih  rendah  yaitu  sekitar  78%.  Kedua  model  tersebut  memiliki confusion  matrix yang  tinggi  dalam mengenali  balita  yang  berisiko  stunting.  Dalam  penelitian  ini  [15]  juga  membandingkan  algoritma  pembelajaran mesin Support  Vector  Machine dan Decision  Tree dengan  menggunakan  data  penyakit  diabetes.  Penelitian  ini menunjukkan  bahwa  akurasi  pada  algoritma Decision  Tree mencapai  85,93%,  sedangkan  akurasi  pada  algoritma Support Vector Machine sekitar 83,85%.
Selain  penelitian  yang  berkonsentrasi  pada  perbandingan  algoritma data  mining ,  banyak  penelitian  juga membahas  metode cross-validation ,  seperti  yang  dilakukan  [16].  Penelitian  tersebut  menggunakan  algoritma pembelajaran mesin Support Vector Machine dengan menggunakan data pasien terindikasi penyakit malaria. Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan  dan  mengklasifikasikan  penyakit  malaria berat menggunakan  data  historis pemeriksaan pasien. Hasil studi ini diperoleh kinerja algoritma Support Vector Machine menghasilkan akurasi 69,4% sebelum dilakukan normalisasi dan cross validation , setelah dilakukan normalisasi dan cross validation menghasilkan akurasi  92,3%.  Hal  ini  menunjukan bahwa cross  validation memiliki  pengaruh  penting dalam  meningkatkan  hasil akhir akurasi.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan  [17] yaitu melakukan implementasi algoritma SVM untuk klasifikasi multiclass pada  data  pasien  yang  menderita  penyakit  tiroid.  Tujuannya  adalah  untuk  klasifikasi multiclass dengan kategori pasien dengan hipertiroidisme, hypothyroidism, dan normal. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan One Against One dan One Against All . Penelitian ini menemukan bahwa pendekatan One Against One memiliki hasil yang lebih baik daripada pendekatan One Against All . Hal ini dikarenakan pendekatan One Against One memiliki nilai akurasi sebesar 99.53% dibandingkan dengan algoritma One Against All .
Sehubungan  dengan  permasalahan  diatas,  maka  pada  penelitian  ini  akan  melakukan  penelitian  yang membandingkan  akurasi  dari  algoritma Decision  Tree dan Support  Vector  Machine dalam  mengklasifikasikan performa perusahaan dengan pendekatan metode multiclass One Against All . Dataset yang digunakan pada laporan keuangan perusahaan, terdiri dari 150 data perusahaan, tiga feature karakteristik, dan tiga labelling atau target kelas. Metode pengujian dan evaluasi menggunakan confusion matrix . Diharapkan penelitian ini akan memberikan informasi tentang performa terbaik, yang akan membantu menghasilkan klasifikasi yang lebih akurat untuk mengklasifikasikan kinerja performa suatu perusahaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Melalui penelitian tentang perbandingan algoritma pembelajaran mesin Support Vector Machine dan Decision Tree dalam  mengklasifikasikan  performa  perusahaan.  Pada  Gambar  1  akan  menunjukkan  langkah-langkah  penting  dan menarik  yang  akan  dilakukan,  yang  akan  membantu  menghasilkan  klasifikasi  yang  lebih  akurat  untuk mengklasifikasikan kinerja performa perusahaan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 105 − 114 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5278
Gambar 1 . Alur Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1, penelitian ini dimulai dengan data collecting atau pengambilan dataset dari laporan keuangan perusahaan pada Bursa Efek Indonesia. Setelah mendapatkan dataset untuk laporan keuangan perusahaan, langkah berikutnya  adalah  memproses  data  sebelum  digunakan  untuk  menghindari  duplikat,  kehilangan  nilai,  dan standardisasi. Kemudian pemilihan feature yang akan digunakan dan menentukan labelling (target) untuk klasifikasi. Data  yang  telah  melewati  tahap data  understanding akan  memiliki  kualitas  dan  siap  untuk  dilakukan modelling menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Sebelum memasuki tahap model classification data yang telah melalui tahap data understanding akan dilakukan proses splitting data atau pemisahan data menjadi data testing (pengujian) dan data training (pelatihan) secara random .
Langkah berikutnya adalah pembuatan model menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Algoritma Support Vector Machine dan Decision Tree akan digunakan dalam mengkategorikan performa perusahaan berdasarkan feature dan labelling (target) yang telah ditentukan. Performa perusahaan akan dikategorikan menjadi 3 kategori yaitu normal, baik,  dan  kurang  baik.  Kemudian  penelitian  dilanjutkan  dengan  tahap evaluation dengan confusion  matrix seperti accuracy, recall , precision ,  dan F1-score .  Pada  tahap  validasi  akan  digunakan cross  validation .  Langkah  terakhir adalah  dengan  melakukan comparasion akurasi  dan  hasil  evaluasi  antara  kedua  algoritma  pembelajaran  mesin tersebut.
a. Data Collecting
Pada  penelitian  ini,  dataset  diambil  dari website Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Dataset  ini  berisikan  laporan keuangan tahunan dari berbagai perusahaan yang terdaftar di pasar modal Indonesia. Dalam dataset ini, terdapat data sebanyak 150 baris dan 20 kolom.
b. Data Preprocessing
Data  preprocessing merupakan  metode  untuk  menggali  informasi  dari  data  sebelum  data  memasuki  tahap modelling . Adapun langkah-langkah yang akan dilakukan selama data preprocessing sebagai berikut:
1. Data Understanding : Proses untuk menemukan, mengoreksi, dan menghapus kesalahan dalam suatu kumpulan data. Tujuannya untuk memastikan bahwa data yang akan digunakan dalam proses modelling data , analisis, atau pemrosesan lebih lanjut menjadi lebih akurat, lengkap, konsisten, dan relevan.
2. Features and Labels Selection : Sebelum tahap model classification menggunakan algoritma pembelajaran mesin, akan terlebih dahulu dilakukan proses pemilihan feature dan labelling (target).
c. Data Splitting
Data yang digunakan dalam membuat model dibagi secara random menggunakan train test split menjadi data training (pelatihan) dan data testing (pengujian) dengan perbandingan 80:20. Selanjutnya data dilakukan standarisasi menggunakan StandardScaler .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 105 − 114 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5278
d. Model Classification
Model classification menggambarkan proses dimana sistem mengkategorikan atau mengelompokkan sebuah data ke dalam kelas yang berbeda berdasarkan karakteristiknya [18]. Dua pendekatan yang paling umum digunakan untuk klasifikasi dan prediksi adalah algoritma pembelajaran mesin Support Vector Machine dan algoritma Decision Tree . Dalam algoritma pembelajaran mesin Support Vector Machine dan Decision Tree memiliki kelebihan dalam generalisasi data yang tinggi dengan model klasifikasi yang lebih baik dengan menggunakan jumlah data yang relatif sedikit [19].
e. Support Vector Machine
Dalam klasifikasi dan regresi, Support Vector Machine adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk menemukan hyperplane yang memisahkan kelas-kelas data dalam ruang fitur dengan margin maksimum. Dalam masalah  klasifikasi biner atau multiclass ,  Algoritma  pembelajaran  mesin  seperti Support  Vector  Machine sangat efektif [20]. Pada tahapan pengujian Support Vector Machine ini akan dilakukan pendekatan One Against All dengan persamaan sebagai berikut: 1. Fungsi Kernel RBF
Di mana 𝛾 γ adalah parameter yang menentukan jangkauan pengaruh dari satu contoh pelatihan.
𝑅𝐵𝐹 =  𝐾(𝑥𝑖, 𝑥𝑗) = 𝑒𝑥𝑝(−𝛾‖𝑥𝑖 − 𝑥𝑗‖ 2 ) (1)
2. Fungsi One Against All SVM
Untuk setiap kelas 𝑘 (dari 1 hingga 𝐾 ), latih binary SVM classifier 𝑓 𝑘 (𝑥) untuk membedakan kelas 𝑘 dari semua kelas lainnya. Di mana ∅(𝑥) adalah fungsi yang memetakan fitur asli ke ruang fitur yang lebih tinggi dengan kernel RBF.
𝑂𝑛𝑒 𝐴𝑔𝑎𝑖𝑛𝑠𝑡 𝐴𝑙𝑙 = 𝑚𝑖𝑛 𝑤𝑘𝑏𝑘 1 2 ‖𝑤 𝑘 ‖ 2 + ∁ ∑ 𝑚𝑎𝑥 (0,1 − 𝑦 𝑖 (𝑘) (𝑤 𝑘 ∙ ∅(𝑥 𝑖 ) + 𝑏 𝑘 )) 𝑛 𝑖=1 (2)
f. Decision Tree
Karena hasilnya yang dapat dipahami dalam bentuk kaidah keputusan, Decision Tree untuk klasifikasi adalah salah satu algoritma klasifikasi yang paling banyak digunakan dalam kedua klasifikasi dan regresi. Pohon keputusan mempartisi data berulang kali untuk memaksimalkan pemisahan, sampai setiap partisi hanya mengandung satu kelas atau tidak dapat dibagi lebih lanjut. Pada tahapan pengujian Decision Tree ini akan dilakukan dengan pendekatan One Against All dengan persamaan sebagai berikut:
1. Fungsi Entropy
Entropi (𝐻) digunakan untuk mengukur ketidakpastian atau impuritas suatu himpunan data. Di mana 𝑝 𝑖 adalah probabilitas kemunculan kelas 𝑖 dalam himpunan data 𝐷 , dan 𝑘 adalah jumlah kelas.
𝐻(𝐷) = − ∑ 𝑝 𝑖 𝑘 𝑖=1 log 2 (𝑝 𝑖 ) (3)
2. Gain
Informasi  gain (𝐼𝐺) mengukur  penurunan  entropi  dari  suatu  himpunan  data  setelah  dibagi  berdasarkan  suatu atribut. Di mana 𝐷 𝑣 adalah himpunan data dengan nilai atribut 𝐴 sama dengan 𝑣
𝐼𝐺(𝐷, 𝐴) = 𝐻(𝐷) − ∑ |𝐷𝑣| |𝐷| 𝐻(𝐷 𝑣 )
𝑣∈𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝐴) (4)
3. Fungsi One Against All
Setiap kelas 𝑘 (dari 1 hingga 𝐾 ), latih binary classifier 𝑓 𝑘 (𝑥) untuk membedakan kelas 𝑘 untuk membedakan kelas 𝑘 dari semua kelas lainnya. Misalkan 𝑦 adalah prediksi.
𝑦̂ = 𝑎𝑟𝑔 max 𝑘 𝑓 𝑘 (𝑥) (5)
g. Evaluation
Proses  mengukur  hasil  evaluasi  dari  model  yang  telah  di  implementasikan  pada  tahap modelling dikenal sebagai  evaluasi  [21].  Studi  ini  melihat  model  klasifikasi  yang  menggunakan confusion  matrix .  Matriks  yang digunakan dalam penelitian ini mencakup recall , precision , dan F1-Score . Nilai accuracy , precision , dan recall dapat dihitung berdasarkan matriks persamaan:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (6) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (7) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (8) 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2×𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (9) 𝐹1 𝑚𝑎𝑐𝑟𝑜 = 1 𝑘 ∑ 𝐹1 𝑘 𝐾 𝑘=1 (10)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 105 − 114 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5278
h. Comparasion
Dalam  konteks  klasifikasi, comparasion biasanya  merujuk  pada  proses  membandingkan  performa  berbagai model klasifikasi atau algoritma untuk menentukan model mana yang paling efektif dalam memprediksi kelas target. Comparasion dapat  melibatkan  berbagai  matrik  evaluasi,  teknik  validasi,  dan  visualisasi  hasil  untuk  memastikan bahwa  pemilihan  model  didasarkan  pada  analisis  yang  komprehensif  dan  menyeluruh.  Tujuan  dari comparasion adalah  untuk  memilih  model  terbaik  yang  memiliki  akurasi  tinggi,  generalisasi  yang  baik,  dan  performa  yang konsisten pada data baru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Penelitian ini menggunakan  dataset laporan keuangan tahunan perusahaan yang terdaftar di pasar modal Indonesia dan dapat diakses pada website Bursa Efek Indonesia. Dataset berisikan 150 baris dan 20 kolom, baris berisikan data 150 perusahaan dari berbagai sektor dan kolom berisikan atribut dari indikator keuangan. Dataset ini mengandung dua puluh atribut atau fitur penting yang digunakan dalam analisis, yaitu:
a. Kode perusahaan yang go public pada bursa saham disebut stocks . b. Lingkungan suatu usaha bisnis disebut sektor.
c. Total Assets adalah jumlah aset yang dimiliki perusahaan.
d. Total Current Assets adalah jumlah aset lancar yang dimiliki perusahaan.
e. Total  Equity adalah  jumlah  hak  pemilik dalam  perusahaan  setelah  dikurangi  dengan  jumlah  semua  kewajiban perusahaan.
f. Total Liabilities adalah jumlah hutang dan semua kewajiban yang dimiliki perusahaan.
g. Total Current Liabilities adalah jumlah kewajiban jangka pendek perusahaan yang berlangsung kurang dari dua belas bulan.
h. Revenue adalah jumlah pendapatan kotor yang dihasilkan perusahaan dari kegiatan operasional, penjualan, dan aktivitas perusahaan.
i. Net Income adalah jumlah pendapatan perusahaan setelah dikurangi dengan semua biaya dan pengeluaran dari pendapatan kotor.
j. Current Share adalah jumlah lembar saham yang beredar.
k. Book Value adalah nilai sebuah aset dengan sejumlah penyusutan nilai yang dibebankan selama umur penggunaan aset.
l. Last Price adalah harga terakhir saham yang berada di bursa saham.
m. PBV adalah rasio harga saham terhadap nilai bukunya.
n. EPS  adalah  rasio  yang  menghitung  pendapatan  bersih  suatu  perusahaan  selama  satu  tahun  dengan  membagi jumlah lembar saham yang beredar rata-rata.
o. PER adalah rasio harga saham dengan laba per lembar saham.
p. DER adalah rasio jumlah hutang terhadap jumlah ekuitas perusahaan.
q. ROE adalah rasio jumlah pendapatan bersih dengan jumlah ekuitas perusahaan.
r. ROA adalah rasio jumlah pendapatan bersih dengan jumlah aset perusahaan.
s. CR atau Current Ratio adalah rasio keuangan yang menghitung seberapa baik perusahaan dapat membayar hutang jangka pendeknya dengan aset lancarnya..
t. NPM adalah perbandingan total laba bersih perusahaan dengan total pendapatan perusahaan.

## 3.2 Data Preprocessing
Dalam  proses  Data  Preprocessing  ini,  memahami  dataset  laporan keuangan perusahaan untuk klasifikasi  performa perusahaan. Cara untuk menganalisis dataset sebagai berikut:
a. Data Understanding
Tabel 1 . Informasi Dataset Column Non-Null Count Dtype STOCKS 150 non-null object SEKTOR 150 non-null object TOTAL ASSETS 150 non-null int64 TOTAL CURRENT ASSETS 150 non-null int64 TOTAL EQUITY 150 non-null int64 TOTAL LIABILITIES 150 non-null int64 TOTAL CURRENT LIABILITIES 150 non-null int64 REVENUE 150 non-null int64 NET INCOME 150 non-null int64 CURRENT SHARE 150 non-null int64

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 105 − 114 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5278
BOOK VALUE 150 non-null int64 LAST PRICE 150 non-null int64 PBV 150 non-null float64 EPS 150 non-null float64 PER 150 non-null float64 DER 150 non-null float64 ROE 150 non-null float64 ROA 150 non-null float64 CR 150 non-null float64 NPM 150 non-null float64
Pada  Tabel  1  menunjukan  20  atribut  dan  150  baris  data.  Dari  semua  atribut  sudah  sesuai  dengan  tipe  data tersebut. Terdapat 2 atribut kategorikal dan 18 atribut numerik. Atribut kategorikal yaitu stocks dan sektor. Atribut numerik yaitu total assets, total current assets, total equity, total liabilities, total current liabilities, revenue, net income, current  share,  book  value,  last  price,  PBV,  EPS,  PER,  DER,  ROE,  ROA,  CR,  dan  NPM.  Setelah  dilakukannya preprocessing data dataset diatas tidak ditemukan missing value dan duplicate data .

## b. Feature dan Labelling
Pada  tahap  ini  akan  menentukan feature dan labelling (target)  sebelum  dilanjutkan  ke  tahap  modelling klasifikasi menggunakan Support Vector Machine dan Decision Tree . Feature yang akan digunakan dalam penelitian ini  adalah  atribut  DER,  ROA,  dan  CR  pada  laporan  keuangan.  Pemilihan feature tersebut  dikarenakan  rasio profitabilitas (ROA), likuiditas (CR), dan leverage (DER) berpengaruh terhadap nilai performa sebuah perusahaan [22]. Labelling atau target pada penelitian ini dibagi menjadi 3 kategori klasifikasi yaitu dengan perusahaan dengan performa normal, baik, dan kurang baik. Performa perusahaan normal dengan nilai DER 100% – 200%, ROA dengan nilai 5% – 10%, dan CR dengan nilai 1,5 kali – 2 kali. Performa perusahaan baik yaitu dengan nilai DER kurang dari 100%, ROA lebih dari 10%, dan CR lebih dari 2 kali. Performa perusahaan kurang baik yaitu dengan nilai DER lebih dari 200%, ROA kurang dari 5%, dan CR kurang dari 1,5 kali.W

## 3.3 Data Splitting
Gambar 2. Implementasi Data Splitting
Pada Gambar 2 menunjukkan tahapan dalam melakukan proses splitting data . Splitting data dilakukan secara random dengan  menggunakan library  train_test_split dengan  perbandingan  80:20. Splitting  data tersebut menghasilkan  jumlah x_train 120  sampel dengan  3  fitur, x_test menghasilkan  30  sampel  dan  3  fitur.  Data y_train berisikan 120 sampel dan data y_test berisikan 30 sampel. Memiliki lebih banyak data training dibandingkan dengan data testing membantu  dalam  membangun  model  yang  lebih  kuat  dan  dapat  diandalkan.  Dalam  membantu  dalam mengoptimalkan  performa  algoritma,  meningkatkan  stabilitas  numerik,  membantu  dalam  deteksi  anomali,  dan mempermudah interpretasi model dilakukanlah proses standarisasi pada data x_train dan x_test menggunakan library StandardScaler .

## 3.4 Pengujian Support Vector Machine
Pada tahap pengujian ini, dataset yang telah melalui langkah-langkah preprocessing , pemilihan feature labelling , dan splitting data akan diselidiki lebih lanjut menggunakan teknik pengujian menggunakan algoritma pembelajaran mesin Support  Vector  Machine .  Pada  algoritma Support  Vector Machine ini  akan  melakukan pendekatan multiclass  One Against  All atau One  Against  Rest .  Nilai accuracy , recall  ,F1-score , precision ,  dan confusion  matrix akan dibandingkan  selama  tahap  pengujian.  Untuk  melakukan  validasi  klasifikasi  akan  menggunakan  metode cross validation . Berikut adalah hasil yang didapatkan dengan pengujian dengan komposisi data training (pelatihan) dan data testing (pengujian) dengan perbandingan data 80:20.
Tabel 1. Hasil Distribusi SVM One Against All
Normal Baik Kurang Baik 25 3 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 105 − 114 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5278
Gambar 3. Distribusi Klasifikasi SVM
Berdasarkan hasil Tabel 2 dan Gambar Grafik 3 diatas digunakan 30 data pelatihan yang dapat disimpulkan bahwa 25 perusahaan termasuk dalam kategori normal atau sebanyak 83%. Dan 3 perusahaan atau 7 persen termasuk kategori baik. Sisanya sebanyak 3 perusahaan atau 10% termasuk dalam kategori kurang baik.  Hasil dari algoritma Support  Vector  Machine mengenai accuracy , F1-score , precision , recall , K-Fold  Validation dan confusion  matrix berikut ini.
Tabel 3. Hasil Kinerja SVM Accuracy Precision Recall F1-score K-Fold Validation 86,67% 69,56% 75,11% 70,67% 90%

## Gambar 4. Confusion Matrix SVM
Berdasarkan  hasil  Tabel  3  dan  Gambar  4  diatas  setelah  dilakukannya  pengujian  menggunakan  algoritma Support Vector Machine dan menghasilkan nilai yang meliputi accuracy , precision, F1-score , recall , K-fold validation dan confusion matrix dari Support Vector Machine . Maka hasil dari pengujian tersebut memiliki tingkat nilai accuracy sebesar 86,67%, nilai precision sebesar 69,56%, nilai recall sebesar 75,11%, nilai F1-score sebesar 70,67%, dan hasil accuracy setelah dilakukannya cross-validation dengan k=5 sebesar 90%.

## 3.5 Pengujian Decision Tree
Pada tahap pengujian ini, dataset yang sudah melalui langkah-langkah preprocessing , pemilihan feature labelling , dan splitting data akan diselidiki lebih lanjut menggunakan teknik pengujian menggunakan algoritma pembelajaran mesin Decision Tree . Pada algoritma Decision Tree ini akan melakukan pendekatan multiclass One Against All atau One Against  Rest .  Nilai accuracy , recall  ,F1-score , precision ,  dan confusion  matrix akan  dibandingkan  selama  tahap pengujian.  Untuk  validasi  klasifikasi  akan  menggunakan  metode cross  validation .  Berikut  adalah  hasil  yang didapatkan  dengan  pengujian  dengan  komposisi  data training (pelatihan)  dan  data testing (pengujian)  dengan perbandingan data 80:20.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 105 − 114 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5278
Tabel 4. Hasil Distribusi Decision Tree One Against All Normal Baik Kurang Baik 25 3 2
Gambar 5. Distribusi Klasifikasi Decision Tree
Berdasarkan hasil Tabel 4 dan Gambar Grafik 5 diatas digunakan 30 data pelatihan yang dapat disimpulkan bahwa 25 perusahaan termasuk dalam kategori normal atau sebanyak 83%. Dan 3 perusahaan atau 7 persen termasuk kategori baik. Sisanya sebanyak 3 perusahaan atau 10% termasuk dalam kategori kurang baik.  Hasil dari algoritma Decision Tree mengenai accuracy , F1-score , precision , recall , K-Fold Validation dan confusion matrix berikut ini.
Tabel 5. Hasil Kinerja Decision Tree Accuracy Precision Recall F1-score K-Fold Validation 93,33% 87,56% 87,56% 85,33% 90%
Gambar 6. Confusion Matrix Decision Tree
Berdasarkan hasil Tabel 5 dan Gambar 6 setelah dilakukan pengujian menggunakan algoritma Decision Tree dan menghasilkan nilai yang meliputi accuracy , precision, recall, F1-score , K-fold validation dan confusion matrix dari Decision Tree . Maka hasil dari pengujian tersebut memiliki tingkat nilai accuracy sebesar 93,33%, nilai precision sebesar 87,56%, nilai recall sebesar 87,56%, nilai F1-score sebesar 85,33%, dan hasil accuracy setelah dilakukannya cross-validation dengan k=5 sebesar 90%.

## 3.6 Comparasion
Penelitian ini menemukan dua tabel perbandingan antara algoritma Support Vector Machine dan Decision Tree . Hasil dari setiap tabel perbandingan menunjukkan hasil yang berbeda.
Tabel 6. Perbandingan SVM dan Decision Tree Algoritma Accuracy  Precision Recall F1-score K-Fold Validation Support Vector Machine 86,67% 69,56% 75,11% 70,67% 90% Decision Tree 93,33% 87,56% 87,56% 85,33% 90%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 105 − 114 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5278
Gambar 7. Perbandingan Akurasi
Berdasarkan hasil perbandingan pada Tabel 6 dan Gambar 7 diatas, menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree menghasilkan tingkat akurasi yang paling tinggi, sebanyak 93,33%. Namun, tingkat akurasi algoritma Support Vector Machine hanya 86,67%. Pada hasil di atas, kita dapat melihat bahwa algoritma Decision Tree memiliki nilai precision sebesar  87,56%,  sementara  algoritma Support  Vector  Machine memiliki  nilai precision sebesar  69,56%. Selain  itu,  kita  dapat  melihat  bahwa  algoritma Decision  Tree menghasilkan  nilai recall yang  lebih  baik,  sebesar 87,56%, jika dibandingkan dengan algoritma SVM. Nilai F1-Score pada algoritma Decision Tree memiliki nilai yang baik,  sebesar  85,33%  jika  dibandingkan  dengan  algoritma  SVM  dengan  hasil F1-Score 70,67%.  Pada  pengujian validasi menggunakan cross validation dengan k=5 hasil kinerja dari kedua algoritma tersebut bernilai sama yaitu sebesar 90%. Hal ini mendapatkan nilai estimasi model yang lebih stabil. Maka dari itu peneliti menyimpulkan bahwa untuk melakukan klasifikasi kinerja performa perusahaan, kinerja algoritma Decision Tree memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi daripada algoritma Support Vector Machine . Hal ini ditunjukkan oleh nilai akurasi dan confusion matrix yang lebih baik dari algoritma Support Vector Machine .

## 4. KESIMPULAN
Sejauh mana sebuah perusahaan mencapai tujuan bisnisnya dan menghasilkan nilai lebih bagi pemegang saham dan pemangku  kepentingan  lainnya  disebut  performa  perusahaan.  Melakukan  klasifikasi  adalah  salah  satu  cara  untuk mengetahui seberapa baik suatu perusahaan itu menjalankan bisnisnya. Mencari algoritma klasifikasi yang memiliki nilai  akurasi  tertinggi  untuk  mengklasifikasikan  performa  perusahaan  adalah  tujuan  utama  dari  penelitian  ini. Penelitian ini akan mengklasifikasi performa perusahaan berdasarkan rasio keuangan pada laporan keuangan dengan mempertimbangkan  perbandingan  dua  algoritma  pembelajaran  mesin  yaitu Support  Vector  Machine dan Decision Tree dengan melakukan pendekatan One Against All . Feature yang digunakan untuk klasifikasi performa perusahaan ini terdiri dari 3 rasio keuangan yaitu rasio profitabilitas (ROA), likuiditas (CR), dan leverage (DER). Label atau target dalam klasifikasi performa perusahaan ini akan dibagi menjadi 3 kategori yaitu normal, baik, dan kurang baik. Kinerja algoritma Support  Vector  Machine menghasilkan  akurasi  86,67%,  sedangkan  pada  algoritma Decision  Tree menghasilkan akurasi 93,33%. Sehingga algoritma Decision Tree menghasilkan hasil yang lebih akurat dibandingkan algoritma Support Vector Machine dalam klasifikasi prediksi performa perusahaan berdasarkan rasio keuangan pada laporan keuangan perusahaan. Penelitian ini dilakukan hanya menggunakan beberapa rasio keuangan saja, sehingga untuk penelitian yang akan dikembangkan selanjutnya dapat menggunakan rasio keuangan dan metode evaluasi yang lebih banyak lagi.

## REFERENCES
[1] T. Destiani and R. M. Hendriyani, “Analisis Rasio Keuangan untuk Menilai Kinerja Keuangan Perusahaan,” Al-Kharaj  J. Ekon. Keuang. Bisnis Syariah , vol. 4, no. 1, pp. 33–51, 2021, doi: 10.47467/alkharaj.v4i1.488.
[2] D. Tambunan, “Investasi Saham di Masa Pandemi COVID-19,” Widya Cipta J. Sekr. dan Manaj. , vol. 4, no. 2, pp. 117–123, 2020, doi: 10.31294/widyacipta.v4i2.8564.
[3] Jony, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Saham LQ45 Menggunakan Metode Topsis pada Banking,” JISyCS (Journal Inf. Syst. Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 59–66, 2021, [Online]. Available:
http://www.jurnal.stmikmbcpalembang.ac.id/index.php/JISyCS/article/view/13.
[4] E. Giyartiningrum, U. F. Azzahra, H. Prasetyo, and F. Swandari, “Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Return

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 105 − 114 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5278
Saham Perusahaan Jasa di Bursa Efek Indonesia pada Periode 2018-2021,” J. Samudra Ekon. dan Bisnis , vol. 14, no. 2, pp. 331–340, 2023, doi: 10.33059/jseb.v14i2.7028.
[5] L.  R.  Harahap,  R.  Anggraini,  E.  Ellys,  and  R.  Y.  Effendy,  “Analisis  Rasio  Keuangan  Terhadap  Kinerja  Perusahaan  Pt Eastparc  Hotel,  Tbk  (Masa  Awal  Pandemi  Covid-19),” Compet.  J.  Akunt.  dan  Keuang. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  57,  2021,  doi: 10.31000/competitive.v5i1.4050.
[6] M.  Veronica  and  R.  A.  Pebriani,  “Pengaruh  Faktor  Fundamental  Dan  Makro  Ekonomi  Terhadap  Harga  Saham  Pada Perusahaan Industri Properti Di Bursa Efek Indonesia,” Islam. Bank.  J. Pemikir. dan Pengemb. Perbank. Syariah , vol. 6, no. 1, pp. 119–138, 2020, doi: 10.36908/isbank.v6i1.155.
[7] A.  L.  Ulum,  I.  Sosial,  D.  A.  N.  Humaniora,  P.  Terhadap,  and  K.  Keuangan,  “PENGARUH  RASIO  LIKUIDITAS, SOLVABILITAS,  AKTIVITAS  DAN  PROFITABILITAS  TERHADAP  KINERJA  KEUANGAN  PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI  YANG  TERDAFTAR  DI  BURSA  EFEK  INDONESIA  (BEI)  PERIODE  TAHUN  2016-2020,” J. Ilmu Sos. dan Hum. , vol. 8, no. April, pp. 32–44, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.31602/alsh.v8i1.6830.
[8] G.  D.  Desriyunia,  K.  Wulandhari,  D.  Puspita,  Jasmine,  and  T.  Yulaeli,  “Faktor-faktor  rasio  keuangan  meliputi:  Rasio likuiditas,  rasio  solvabilitas,  rasio  profitabilitas,  rasio  aktivitas,  dan  rasio  investasi,  berpengaruh  terhadap  kinerja  laporan keuangan (literature review manajemen keuangan),” SAMMAJIVA J. Penelit. Bisnis dan Manaj. , vol. 1, no. 3, pp. 131–155, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.47861/sammajiva.v1i2.356.
[9] N. Tambun, M. Mangantar, and V. N. Untu, “Analisis Pengaruh Rasio Likuiditas, Solvabilitas Dan Profitabilitas Terhadap Nilai Perusahaan Pada Perusahaan Telekomunikasi Indonesia Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (Bei) Periode 2017- 2021 Analysis of the Effect of Liquidity Ratio, Solvency and P,” 735 J. EMBA , vol. 10, no. 4, pp. 735–746, 2022.
[10]  R. Tuntun, K. Kusrini, and K. Kusnawi, “Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Klasifikasi dengan Menggunakan Metode K-Fold Cross Validation,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, p. 2111, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4681.
[11]  Generosa  Lukhayu  Pritalia,  “Analisis  Komparatif  Algoritme  Machine  Learning  dan  Penanganan  Imbalanced  Data  pada Klasifikasi Kualitas Air Layak Minum,” KONSTELASI Konvergensi Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 43–55, 2022, doi: 10.24002/konstelasi.v2i1.5630.
[12]  R.  Pakan  and  E.  Mailoa,  “Komparasi  Kinerja  Algoritma  Mechine  Learning  Untuk  Mengklasifikasi  Penyakit  Kanker Payudara,” J. Ilm. Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 493–503, 2024, doi: 10.35889/progresif.v20i1.1812.
[13]  D. Septhya et al. , “Implementasi Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Penyakit Kanker Paru,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 15–19, 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i1.591.
[14]  M. Amirudin and A. D. Wowor, “Analisis Perbandingan Klasifikasi Balita Beresiko Stunting Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Decission Tree,” Conf. Electr. Eng. Informatics, Ind. Technol. Creat. Media , vol. 3, pp. 1–11, 2023.
[15]  J. Bonardo Junior, R. Rohmat Saedudin, and V. P. Widharta, “Perbandingan Akurasi Algorima Decision Tree Dan Algoritma Support Vector Machine Pada Penyakit Diabetes,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 9749–9756, 2021.
[16]  N. G. Ramadhan and A. Khoirunnisa, “Klasifikasi Data Malaria Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, p. 1580, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3347.
[17]  R.  S.  Tantika,  P.  Statistika,  F.  Matematika,  and  P.  Alam,  “Klasifikasi  pada  Data  Pasien  Penyakit  Tiroid  dengan  Metode SVM,” Bandung Conf. Ser. Stat. , vol. 2, no. 2, pp. 159–166, 2022, doi: https://doi.org/10.29313/bcss.v2i2.3590.
[18]  D.  Ananda  and  R.  R.  Suryono,  “Analisis  Sentimen  Publik  Terhadap  Pengungsi  Rohingya  di  Indonesia  dengan  Metode Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  8,  no.  April,  pp.  748–757,  2024,  doi: 10.30865/mib.v8i2.7517.
[19]  M. Napiah, R. D. Astuti, and E. K. Pratama, “Komparasi Algoritma Machine Learning untuk Klasifikasi Gejala Coronavirus Disease 19 (Covid-19),” Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 78–83, 2023, doi: 10.31294/coscience.v3i2.1984.
[20]  M.  H.  Wicaksono,  M.  D.  Purbolaksono,  and  S.  Al  Faraby,  “Perbandingan  Algoritma  Machine  Learning  untuk  Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Review Female Daily,” eProceedings Eng. , vol. 10, no. 3, pp. 3591–3600, 2023.
[21]  F.  N.  Dhewayani,  D.  Amelia,  D.  N.  Alifah,  B.  N.  Sari,  and  M.  Jajuli,  “Implementasi  K-Means  Clustering  untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 12, no. 1, pp. 64–77, 2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.6674.
[22]  T.  P.  Humairah,  M.  Z.  Hakim,  and  D.  S.  Abbas,  “Pengaruh  Profitabilitas,  Likuiditas,  Dan  Leverage  Terhadap  Nilai Perusahaan,” Pros.  Semin.  Nas.  Ekon.  DAN  BISNIS ,  vol.  1,  no.  June,  pp.  339–351,  2021,  doi: https://doi.org/10.32528/psneb.v0i0.5186.