Jurnal Manajemen Bisnis dan Keuangan e-ISSN: 2716-3695 p-ISSN: 2775-1465 Vol. 5, No. 1, April 2024, Hal. 46-52 DOI: https://doi.org/10.51805/jmbk.v5i1.182
Analisis Rasio Profitabilitas untuk Memprediksi Financial Distress menggunakan Metode Support Vector Machine
Gita Genia Fatihat 1 (gita.genia@widyatama.ac.id)* Eristy Minda Utami 2 (eristy.minda@widyatama.ac.id) Reva Yuliani 3 (reva.yuliani@widyatama.ac.id)
1,2,3 Universitas Widyatama, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia 40125 *Penulis Korespondensi
Artikel Masuk: 26 November 2023 Artikel Diterima: 17 Januari 2024

## Abstract
Financial distress is when a company experiences difficulty fulfilling its obligations or struggles  to  pay  off  its  obligations,  which  requires  the  company  to  take  corrective action.  This  research  aims  to  determine  the  accuracy  of  prediction  models  for  coal sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange for 2018-2022. This research analyzes company financial reports using secondary data collection techniques. The variables studied are the profitability ratio, which consists of Return on Assets, Gross Profit Margin, and Net Profit Margin. The object of this research is companies in the coal  industry  sub-sector.  This  prediction  model  predicts  18  company  data  from  32 samples tested, so prediction errors occur in 5 observation data samples. This model can  predict  companies,  where  18  companies  predicted  not  to  experience  financial distress and five companies predicted to experience financial distress due to the Return on Assets (ROA) and Net Profit Margin (NPM) values.
Keywords: financial distress; support vector machine; profitability ratio JEL Classification: M40; M41; M49

## Abstrak
Financial distress adalah kondisi ketika perusahaan mengalami kesulitan untuk memenuhi  kewajibannya  atau  saat  perusahaan  bersusah  payah  untuk melunasi  kewajibannya  yang  mengharuskan  perusahaan  mengambil tindakan  korektif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat ketepatan model prediksi pada perusahaan sektor batu bara yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2018-2022. Penelitian ini menganalisis laporan keuangan  perusahaan  dengan  teknik  pengambilan  data  sekunder.  Variabel yang diteliti yaitu rasio profitabilitas, yang terdiri dari Return on Asset , Gross Profit Margin , dan Net Profit Margin . Objek penelitian ini yaitu perusahaan- perusahaan  sub  sektor  industri  batu bara.  Model  prediksi  ini  memprediksi sebanyak  18  data  perusahaan  dari  32  sampel  yang  diuji,  maka  kesalahan prediksi yang terjadi pada 5 sampel data observasi. Dari model tersebut dapat
memprediksi perusahaan, di mana terdapat 18 perusahaan terprediksi tidak mengalami financial distress dan 5 perusahaan terprediksi mengalami financial distress dikarenakan nilai Return on Asset (ROA) dan Net Profit Margin (NPM). Kata Kunci: financial distress ; support vector machine ; rasio profitabilitas Klasifikasi JEL: M40; M41; M49

## PENDAHULUAN
Pasar modal mempunyai peran dalam membantu perekonomian di Indonesia salah satunya sebagai sumber pembiayaan bagi dunia usaha dan wahana investasi bagi  masyarakat.  Pasar  modal  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  memiliki sembilan sektor yang salah satunya yaitu sektor pertambangan, dengan sub sektor batu  bara.  Batu  bara  merupakan  sumber  daya  alam  strategis  tidak  terbarukan. Industri batu bara merupakan sektor penting dalam pemenuhan energi dan bahan baku industri dalam negeri. Mengacu pada data yang didapat dari situs resmi BEI, terdapat 32 perusahaan sektor batu bara yang tercatat di BEI periode 2018-2022.
Fluktuasi  harga  minyak  berdampak  pada  biaya  produksi  dan  tingkat konsumsi  serta  investasi.  Menurut  Kementerian  Keuangan,  sektor  batu  bara menjadi  pendorong  utama  dalam  penerimaan  pajak  dengan  tingkat  perubahan signifikan  dibandingkan  dengan  sektor  lainnya.  Namun,  pada  tahun  2019-2020 sektor  ini  mengalami  penurunan  penerimaan  pajak  dari  tahun  sebelumnya. Penerimaan  pajak  merupakan  salah  satu  yang  mencerminkan  kinerja  yang  baik. Permintaan akan bahan bakar minyak sebagai salah satu hasil olahan minyak bumi yang  meningkat  membuat  pemerintah  melakukan  impor  dari  beberapa  negara untuk  mencukupi  kebutuhan  dalam  negeri,  sedangkan  adanya  pergerakkan fluktuasi  akan  harga  minyak  dunia  yang  dipengaruhi  oleh  krisis  keuangan membuat  perusahaan  harus  mengambil  keputusan  yang  tepat  untuk meminimalisir risiko yang diberikan. Aktivitas ekspor dan impor ini berpengaruh terhadap kinerja perusahaan.
Untuk  mengetahui  kinerja  perusahaan  dapat  dilihat  dari  hasil  pendapatan bersih  yang  dihasilkan  oleh  perusahaan.  Pendapatan  bersih  ( net  income )  yang dihasilkan  oleh  perusahaan  merupakan  indikator  utama  yang  mencerminkan kondisi perusahaan pada saat itu (Wenas et al., 2017). Perusahaan maupun investor dapat melihat pergerakkan pendapatan bersih yang dihasilkan perusahaan melalui laporan keuangan perusahaan.
Timbulnya  krisis  keuangan  global  pada  kondisi  perekonomian  yang  tidak stabil  dapat  memengaruhi  kegiatan  dan  kinerja  suatu  perusahaan  (Darmawan, 2016).  Apabila  kondisi  keuangan  perusahaan  menurun,  perusahaan  dapat dikatakan mengalami financial distress . Mengetahui gejala financial distress sejak dini dapat  membantu  perusahaan  meminimalisir  risiko  dan  mengambil  keputusan untuk  menghindari  potensi  kebangkrutan  (Waqas  &  Md-Rus,  2018).  Selain  itu, memprediksi financial  distress dapat  membantu  pihak  pemangku  kepentingan, termasuk investor, pemberi pinjaman, dan peserta pasar modal sebagai indikator penting untuk pengambilan keputusan.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat keberhasilan model machine learning dalam mengklasifikasikan atau mengelompokkan perusahaan mengalami kondisi financial distress menggunakan analisis rasio keuangan. Hal ini dapat dilihat dengan melakukan standarisasi data rasio keuangan untuk mengetahui korelasinya terhadap  kondisi  perusahaan  mengalami financial  distress .  Maka  dari  itu, pemodelan  analisis financial  distress menggunakan machine  learning dilakukan untuk  mengetahui  bahwa  dari  data  rasio  keuangan  dapat  digunakan  untuk memprediksi  beberapa  perusahaan  yang  belum  teridentifikasi  atau  belum
diklasifikasikan sebagai perusahaan financial distress atau tidak. Penggunaan model prediksi financial  distress pada  penelitian  ini  menggunakan  model support  vector machine (SVM) . Model  SVM  telah  banyak  digunakan  pada  penelitian  mengenai financial distress , di mana model lebih baik dalam melakukan pendekatan terhadap variabel atau rasio keuangan, baik yang sederhana sampai tingkat kompleks yang memengaruhi kondisi financial distress .

## METODE PENELITIAN
Berdasarkan  jenis  data,  penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif deskriptif.  Metode  kuantitatif  menjadikan  teori  menjadi  kerangka  kerja keseluruhan  proses  penelitian  yang  berguna  sebagai  dasar  pengujian  penelitian. Metode kuantatif bertujuan untuk mengembangkan teori dasar berkaitan dengan fenomena  penelitian  yang  ada.  Metode  penelitian  deskriptif  membantu  dalam mendeskripsikan  suatu  keadaan  atau  fenomena  yang  ada  dengan  tujuan menggambarkan secara sistematis fakta, objek, dan karakteristik objek yang diteliti secara tepat (Zellatifanny & Mudjiyanto, 2018). Peneliti menggunakan data laporan keuangan perusahaan yang diperoleh  dari situs resmi Bursa Efek Indonesia dan perusahaan  terkait.  Berdasarkan  waktu  penelitian,  penelitian  ini  menggunakan metode longitudinal atau time series , di mana pengambilan data dilakukan dalam beberapa periode dan pada setiap periode data yang diperoleh itu diolah, dianalisis, kemudian ditarik kesimpulan.

## Populasi dan Sampel
Populasi  dari  penelitian  ini  adalah  perusahaan  sub  sektor  batu  bara  yang terdaftar di Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Terdapat  32  perusahaan  batu  bara  yang terdaftar  di  BEI  terhitung  Maret  tahun  2023.  Teknik  pengambilan  sampel  yang digunakan dalam penelitian kali ini menggunakan teknik purposive sampling . Penelitian ini menetapkan kriteria pengambilan sampel menggunakan teknik purposive  sampling ,  mempertimbangkan:  1.)  perusahaan  sektor  batu  bara  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2018-2022; dan 2.) perusahaan sektor batu bara yang konsisten menerbitkan laporan keuangan  lengkap tahun 2018-2022.
Sebelum  melakukan  prediksi financial  distress pada  sampel  data  uji,  model SVM perlu dilatih terlebih dahulu menggunakan data perusahaan yang mengalami financial distress dan perusahaan yang non distress . Kriteria yang digunakan dalam dalam purposive sampling pada penelitian ini menurut Carolina et al. (2017) adalah:
1.) kelompok perusahaan yang mengalami financial distress yang memiliki arus kas yang lebih kecil dari utang jangka panjang, atau memiliki net income atau memiliki EPS negatif; dan 2.) kelompok perusahaan yang tidak mengalami financial distress yang memiliki arus kas lebih besar dari utang jangka panjang, atau memiliki net income atau memiliki EPS positif.

## Teknik Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  Microsoft  Excel untuk  perhitungan  dan standarisasi  data  rasio  keuangan  serta software Anaconda  Navigator  3  untuk
memodelkan  perhitungan  prediksi  metode Support  vector  machine .  Prosedur pengolahan data dalam penelitian ini dibagi menjadi beberapa tahap, diantaranya: tahap  pengumpulan  data ,  pre-processing data, processing data,  dan  tingkat kesesuaian model prediksi financial distress .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  SVM  merupakan  metode  klasifikasi  baru  dengan  teknik supervised learning dan  yang  dijadikan  sebagai  metode  penelitian  seperti  pola,  identifikasi ( recognition ), regresi, dan prediksi. SVM menggunakan variabel input ( x ) dari data training untuk  menemukan pola data dengan menentukaan batas nilai keputusan
( hyperplane ). Hyperplane inilah yang akan mengklasfikasikan data ke dalam dua atau lebih  kelas  data  untuk  kemudian  memproses  variabel input  ( x )  dalam  klasfikasi kelas  data  ( y ).  SVM  menghasilkan  pengklasifikasian  biner  yang  memperhatikan hyperplane atau batas nilai keputusan sebagai pemisah terbaik  melalui pemetaan data dari vektor input ke dalam ruang feature (atribut) yang lebih kompleks. Hal ini membangun model linear untuk memperkirakan fungsi pengambilan keputusan menggunakan batas kelas nonlinear berdasar support vector atau titik data terdekat dengan hyperplane .
Gambar 1. Nilai Batas Keputusan Terbaik untuk Set Data
Pengaruh Rasio Keuangan terhadap Financial Distress Pada tahap ini menguji koefisien korelasi antar variabel dengan menggunakan interval kepercayaan 95% (0.05) untuk mengetahui pengaruh variabel x terhadap variabel y menggunakan koefisien korelasi. Nilai koefisien korelasi yang kecil tidak mengartikan variabel x dan y tidak saling berhubungan. Namun pada hubungan nonlinear variabel x dan y memiliki hubungan yang kuat jika mendekati nol. Rasio keuangan  yang  memiliki  nilai  lebih  rendah  dari  0.05  mengartikan  bahwa  rasio tersebut memiliki hubungan yang lemah terhadap variabel y , baik hubungan positif ataupun negatif. Pada penelitian ini, ROA dan NPM memiliki korelasi cukup kuat sebesar  0.375  terhadap  kondisi financial  distress ,  sedangkan  kondisi  lainnya dipengaruhi  oleh  variabel  lain.  GPM  memiliki  korelasi  lemah  terhadap  kondisi financial distress . Dapat disimpulkan rasio ROA dan NPM dapat dijadikan variabel
input untuk model prediksi financial distress pada perusahaan sector batu bara yang terdaftar di BEI.

## Evaluasi Model Prediksi Financial Distress

## Tabel 1. Evaluasi Model
Model Tipe Kategori (90:10) Presisi % Recall % F-1 Score % AUC % RMSE % 0 1 SVM Linear, 0 9 2 11 0.90 0.82 0.86 0.82 0.84 C-100 1 1 5 6 0.71 0.83 0.77 SVM Poly, C-1, 0 11 0 11 0.85 1.00 0.92 0.86 0.63 d-1 1 2 4 6 1.00 0.67 0.80 SVM RBF, C-10, 0 9 2 11 0.90 0.82 0.86 0.82 0.81 Y=0.01 1 1 5 6 0.71 0.83 0.77 SVM RBF, C-10, 0 10 1 11 0.83 0.91 0.87 0.82 0.84 Y-0.001 1 2 4 6 0.80 0.67 0.73 SVM RBF, C-10, 0 9 2 11 0.90 0.82 0.86 0.82 0.84 C-100, Y-0.001 1 1 5 6 0.71 0.83 0.77
Sumber: data diolah.
Berdasarkan tabel  1  di  atas,  hasil  analisis  data dengan tingkat  nilai  akurasi atau  ketepatan  model  memprediksi  dengan  nilai  lebih  dari  75%  model  SVM menggunakan polypomial dengan parameter C=1 dan D=1 memiliki nilai akurasi tertinggi  sebesar  86%  dengan  tingkat  rata-rata  eror  sebesar  63%.  Dari  model tersebut dapat memprediksi perusahaan terdapat 18 perusahaan terprediksi tidak mengalami financial  distress dan  5  perusahaan  terprediksi  mengalami financial distress .

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian  koefisien korelasi  pada  variabel  rasio  keuangan  terhadap  model  prediksi financial  distress memberikan hasil bahwa rasio keuangan memiliki hubungan dalam menentukan financial  distress sehingga  dapat  dijadikan  variabel  input  untuk  model  prediksi financial  distress pada  perusahaan  sektor  batu  bara  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia.
Model prediksi financial distress pada sektor batu bara yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan SVM polynomial C=2 dan D=1 yang memiliki akurasi atau ketepatan model dalam memprediksi financial distress sebesar 88%, di mana model prediksi ini memprediksi sebanyak 18 perusahaan data dari 32 sampel yang diuji, maka kesalahan prediksi yang terjadi pada 5 sampel data observasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Carolina, V., Marpaung, E. I., & Pratama, D. (2017). Analisis rasio keuangan untuk memprediksi  kondisi  financial  distress  (Studi  empiris  pada  perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2014-2015). Jurnal Akuntansi , 9 (2). https://doi.org/10.28932/jam.v9i2.481
Darmawan, S. (2016). Analisis pengaruh corporate governance, variabel ekonomi makro terhadap financial distress dengan variabel kontrol ukuran perusahaan dan jenis kepemilikan. Efektif Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 7 (1), 100 – 122.
Waqas,  H.,  &  Md-Rus,  R.  (2018).  Predicting  financial  distress:  Importance  of accounting  and  firm- specific  market  variables  for  Pakistan’s  listed  firms.
Cogent Economics
& Finance , 6 (1), 1545739. https://doi.org/10.1080/23322039.2018.1545739
Wenas, D. D., Manossoh, H., & Tirayoh, V. Z. (2017). Analisis pengaruh arus kas operasi dan laba bersih terhadap dividen kas pada perusahaan properti yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI). Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset  Ekonomi,
Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 5 (1). https://doi.org/10.35794/emba.5.1.2017.15454
Zellatifanny, C. M., & Mudjiyanto, B. (2018). Tipe penelitian deskripsi dalam ilmu komunikasi. Diakom: Jurnal Media Dan Komunikasi , 1 (2), 83 – 90.