## PENERAPAN METODE SVM BERBASIS PSO UNTUK PENENTUAN KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN
Hilda Amalia 1 , Ade Fitria Lestari 2 , Ari Puspita 3
1) Manajemen Informatika AMIK BSI JAKARTA
JL. RS. Fatmawati No.24, Pondok Labu, Jakarta Selatan
hilda.ham@bsi.ac.id
2) Komputerisasi Akuntansi AMIK BSI JAKARTA
Jl. RS. Fatmawati no.2, Pondok Labu Jakarta Selatan
ade.arf@bsi.ac.id 3) Teknik Informatika
STMIK Antar Bangsa JL. HOS Cokroaminoto Blok A5 No.29-36 Krang Tengah Ciledug argi.puspita@gmail.com
Abstract—Bankcruptcy is a condition of the inability of a company to manage the company. Bankruptcy is bad  for  employees,  corporations  and  the  national economy.  For  that  we  need  an  accurate  prediction model accuracy. In doing prediction model accuracy there are several motodes that can be used from the approach  approach  of  accounting  science  and computer  science  approach  method.  In  computer science  has  been  known  that  data  mining  is  a common method used in all fields to conduct accuracy value  assessment.  Data  mining has many  tasks  and functions  one  of  which  is  capable  of  generating prediction and clustering so it can obtain predictions about financial data and can prevent a company from bankruptcy  conditions.  One  method  is  known  to produce high accuracy value that is Support Vector Machine. In this research will be did an  financial data processing by using Support Vector Machine method then  the  value  of  accuracy  by  using  optimization method that is PSO. So obtained the value of accuracy 99,6%

## Keyword: Bankcruptcy, Support Vector Machine, Data Mining
Intisari—Kebangkutan  merupakan  sebuah  kondisi dari  ketidakmampuan  suatu  perusahan  melakukan pengelolaan  perusahaan.    Kebangkrutan  berakibat sangat  buruk  bagi  karyawan,  perusahaan  dan ekonomi  nasional.  Untuk  itu  diperlukan  suatu prediksi model akurasi yang tepat. Dalam melakukan prediksi  model  akurasi  terdapat  beberapa  motode yang  bisa  digunakan  dari  metode  pendekatan  ilmu akuntansi  dan  metode  pendekatan  ilmu  komputer. Dalam  ilmu  komputer  telah  diketahui  bahwa  data mining  merupakan  metode  yang  biasa  digunakan dalam  segala  bidang  untuk  melakukan  penilaian nilai akurasi. Data mining memiliki banyak tugas dan fungsi salah satunya mampu menghasilkan prediksi dan  clustering  sehingga  dapat  diperoleh  prediksi
mengenai data keuangan dan dapat mencegah suatu perusahan  dari  kondisi  kebangkrutan.  Salah  satu metode  yang  diketahui  mampu  menghasilkan  nilai akurasi  yang  tinggi  yaitu  Support  Vector  Machine. Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengolahan data  keuangan  dengan  menggunakan  metode Support Vector Machine kemudian ditingkatan nilai akurasi dengan menggunakan metode optimasi yaitu PSO. Sehingga diperoleh nilai akurasi 99,6%
Kata Kunci: Kebangkrutan, Support Vector Machine, Data Mining

## PENDAHULUAN
Perusahan  merupakan  suatu  badan  usaha yang bergerak dalam bidang jual beli dan bertujuan untuk mendapatkan laba dari hasil operasionanya. Tujuan  dari  pendirian  sebuah  perusahaan  adalah untuk menghasilkan laba sebesar-besarnya. Hal ini dapat  diasumsikan  bahwa  suatu  perusahaan  akan terus hidup dan menjalankan operasional kegiatan perusahaan. Namum dalam pelaksanan operasional perusahan  menemui  berbagai  kendala-kendala yang  mengakibatkan  penurunan  laba  perusahan, kesulitan  keuangan  sampai  dengan  kebangkrutan. Untuk  bisa  mempertahankan  keberlangsungan hidup  sebuah  perusahaan  maka  para  pemimpin perusahaan harus bisa mengambil keputusan yang tepat bagi setiap kendala yang ada jika tidak mampu menghadapi kendala yang ada maka bisa berujung kepada  kesulitan  keuangan,  kondisi  ini  akan berakibat pada resiko terburuk yaitu kebangkrutan.
Kesulitan  keuangan  atau  dikenal  sebagai Financial  Distress  adalah  tahapan  penurunan kondisi  keuangan  suatu  perusahaan  sebelum terjadinya kebangkrutan (Cahya dkk, 2016). Untuk itu  penting  bagi  perusahan  untuk  mengenali
datangnya kondisi finansial disreet untuk mencegah terjadi  kebangkrutan.  Menurut  Elmabrok,  dkk dalam  Prihanthini  dan  Sari  (2013).  Kebangkrutan atau  kegagalan  keuangan  terjadi  ketika  jumlah kewajiban  melebihi  nilai  wajar  aset  atau  ketika kewajiban lancar melebihi aktiva lancar. Kebangkrutan    atau  kegagalan  keuangan  yang dialami  oleh  sebagian  besar  perusahaan  dapat berdampak  buruk  terhadap  perekonomian  dunia (June  Li,  2012).  Akibat  yang  ditumbulkan  oleh kebangkrutan  sangat  besar  baik  bagi  pemilik, karyawan, investor  dan  juga  pemerintahan.  Untuk itu  diperlukan  langkah  antisipasi  mengenalli  ciri- ciri  kebangkrutan.  Menurut  handayani  dan Fitriandhini  (2012)  Kebangkrutan  perusahaan diakibatkan  oleh  kesulitan  keuangan  dapat dianallisa  dari  laporan  keuangan.  Laporan keuangan  persusahaan  masa  lampau  dapat memprediksi kondisi keuangan di masa yang akan datang dengan menggunakan teknik analisa laporan keuangan. Pentingnya mengenali financial distress menyebabkan telah banyak metode dan penelitian yang dilakukan selama ini, secara umum indikator dan  objek  utama  dalam  tiap  penelitian  mengenai financial  distress  adalah  laporan  keuangan perusahaan  yang  melaporkan  status  dan  posisi perusahaan  serta  perubahan  posisi  keuangan (Cahya dkk, 2016).
Untuk  itu  diperlukan  pengolahan  data laporan  keuangan  perusahan-perusahan  untuk dapat  memprediksi  kebangkutan  perusahan  atau suatu  sistem  deteksi  dini  terhadap  potensi kebangkrutan sautu perusahan. Sistem deteksi dini deteksi kebangkrutan diharapkan mampu menjadi solusi  bagi  para  pengambil  keputusan  sehingga dapat  terhindar  dari  kebangrutan.  Data  mining merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan untuk melakukan prediksi kebangkrutan.  Data  mining  merupakan  suatu metode yang digunakan untuk  mengali data masa lampau,  dalam  penelitian  ini  data  masa  lampau suatu  perusahan  yaitu  laporan  keuangan perusahan-periusahan  sehingga  dapat  membantu para  pengambil  keputusan.  Penelitian  mengenai kebangkrutan  perusahaan  dengan  menggunakan metode  data mining  telah banyak dilakukan oleh beberapa  peneliti,  yaitu  dengan  menggunakan metode  neural  network  (Setiadi,  2014),  Support Vector Machine (Cahya dkk, 2016), Algoritma C4.5 (Jayanti  dkk,  2008).  Dari  hasil  penelitian sebelumnya diperoleh nilai akurasi tertiinggi yaitu untuk penentuan kebangkrutan perusahaan adalah metode  SVM.  Menurut  Santosa  (2007)  Support vector  machine  (SVM)  adalah  suatu  teknik  untuk melakukan  prediksi,  baik  dalam  kasus  klasifikasi maupun  regresi.  SVM  berada  dalam  satu  kelas dengan Artificial Neural Network (ANN) dalam hal fungsi  dan  kondisi  permasalahan  yang  bisa
diselesaikan.  Keduanya  masuk  dalam  kelas supervised learning. Metode SVM sendiri memiliki kelemahan  dalam  pengolahan  data  dalam  jumlah besar. PSO merupakan salah satu metode optimasi yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi (Jing  Wang,  2014)  sehingga  pada  penelitian  ini dilakukan  eksperimen  dengan  metode  SVM-PSO untuk mendeteksi kebangkrutan sebuah perusahaan.
.

## BAHAN DAN METODE
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan    data  sekunder  yang  diambil  dari web pada  laman  uci  repository.  Berikut  tahapan penelitian yang dilakukan:
Sumber: Amalia, Lestari &Puspita(2017)

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
a. Pengumpulan Data
Data  penelitian  menggunakan  data  yang tersedia disebuh situs penyedia dataset diperuntukan  untuk  keperluan  penelitian  yaitu pada https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Qualitativ e_Bankruptcy. Dataset yang digunakan adalah data kuantatif  kebangkrutan  perusahaan    terdiri  tujuh atribut yaitu:
1. Industrial Risk: {P,A,N} 2. Management Risk: {P,A,N}
3. Financial Flexibility: {P,A,N}
4. Credibility: {P,A,N}
5. Competitiveness: {P,A,N}
6. Operating Risk: {P,A,N}
7. Class: {B,NB} keterangan  untuk  atribut  yaitu  P  =  Possittive, A,=Averange,  N=Negatif,  B=Banckrupcy  dan NB=Non-Bankcrupcy. Total data yang terdapat pada dataset Data Keuangan dengan jumlah record  250.
Tabel 1 Dataset Kuantitatif Laporan Keuangan
Indu stial Risk Man gent risk Finan cial Flexi bility Credi bility Competiti veness Oper ating Risk Cl as s P P A A A P NB N N A A A N NB A A A A A A NB P P P P P P NB A A P P P A NB P P A P P P NB P P P A P P NB P P A P A P
NB P P A A P P NB P P P A P P NB N N A P P N NB N N P A N N NB N N P A N N NB N N P A P N NB N N A A P N NB N N P A P N NB N N P P A N NB A A A P P A NB A A P A A A NB
Sumber: Amalia, Lestari &Puspita(2017)

## b. Pengolahan data awal
Dalam  penelitian  ini  peneliti  melaksanakan beberapa  tahapan  dalam  pengolahan  data  awal. Pengolahan  data  awal  dilakukan  dengan  tujuan untuk  mendapatkan  hasil  yang  mewakili  dari atribut.  Teknik  yang  dilakukan  dalam  pengolahan data  awal  dilakukan  yaitu  data  validation,  data integration dan transformation, data reduction and dicrization(Vercellis, 2009).
Data validation digunakan untuk menghilangkan noise pada data. Noise dapat berupa data tidak lengkap(missing value). Dalam penelitin ini  data  yang  dikumpulkan  telah  memenui  syarat data vallidation karena setiap record terisi dengan utuh.
Data  integration  dan  transformation  digunakan untuk  menyatukan  dan  merubah  susunan  tapi bukan  merubah  isi  dari  data.  Hal  ini  dilakukan dengan  tujuan  menghilangkan  atribut  yang  tidak diperlukan dalam penelitian yang sedang dilakukan. Dalam  penelitian  ini  data  yang  dikumpulkan  telah melalui tahapan  ini, hal ini dapat dilihat dari isi dari field yang ada sudah dalam bentuk kategorial. Data  reduction  and  dircrization  digunakan  untuk memperoleh  data  set  dengan  jumlah  atribut  dan record yang lebih sedikit tetapi bersifat informatif. Record  dataset  prediksi  kebangkrutan  yang berjenisi  nominal  diubah  menjadi  bentuk numerical.  Hal  ini  dilakukan  dikarenakan  metode SVM  tidak    dapat  mengolah  record  yang  bertipe nominal
Tabel  2 Dataset Yang DIgunakan
Indu stial Risk Man gent risk Finan cial Flexi bility Credi bility Competiti veness Oper ating Risk Cl as s 1 1 2 2 2 1 0 3 3 2 2 2 3 0 2 2 2 2 2 2 0 1 1 1 1 1 1 0 3 3 1 1 1 3 0 2 2 2 2 2 2 0 1 1 1 1 1 1 0 3 3 1 1 1 2 0
2 2 1 1 1 2 0
1 1 1 2 2 1 0
1 1 2 1 2 1 0
1 1 1 2 1 1 0
3 3 2 1 1 3 0
3 3 2 2 1 3 0
3 3 1 1 2 3 0
3 3 1 1 2 3 0
2 2 2 1 1 2 0
2 2 2 2 1 2 0
2 2 1 1 2 2 0 Sumber: Amalia, Lestari &Puspita(2017)

## c. Metode Yang Diusulkan
Setelah  dilakukan  tahapan  pengumpulan  data awal,  maka  dataset  telah  siap  diolah  lebih  lanjut. Tahapan  selanjutnya  adalah  mendesign  metode yang  diusulkan  dalam  meningkatkan  hasil  akurasi pengolahan data laporan keuangan  kebangkrutan. Berikut  adalah  Metode  yang  diusulkan  dalam penelitian ini:
Sumber: Amalia, Lestari &Puspita (2017) Gambar 3 Model yang diusulkan
Dataset:laporan Keuangan
Metode: SVM Metode: SVM optimasi PSO
Model: SVM
Model: SVM optimasi PSO Pengujian Model Evaluasi Model Komporasi Akurasi

## A. Ekperimen dan Pengujian Metode
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  beberapa percobaan  dataset  kuantitatif  laporan  keuangan untuk penentuan kebangkrutan perusahaan dengan menggunakan  metode  data  mining  support  vector machine(SVM) dan peningkatan nilai akurasi suatu metode data mining dengan metode optimasi Patcle Swan  Object(PSO).
Berikut  langkah  dalam  pengolahan  dataset kuantitatif laporan keuangan penentuan kebangkrutan  perusahaan  dengan  menggunakan software RapidMiner dengan menggunakan metode Support  Vector  Machine(SVM),  modul  yang digunakan  adalah  modul  read  excel  yang didalamnya  terdapat  dataset  donor  darah  dalam bentuk  excel  yang  dihubungkan  dengan  modul validation,  didalam  modul  validatioan  terdapat modul  SVM  yang  dihubungakan  dengan  modul apply  model  dan  modul  performance,  berikut ilustrasi penggunaan RapidMiner:

## Sumber: Amalia, Lestari &Puspita (2017) Gambar 4 Tampilan pengolahan data menggunakan  SVM
Dari  hasil  pengolahan  dataset  Data  Kuantitatif Laporan  Keuangan  menggunakan  SVM  diperoleh nilai  akurasi  yaitu  sebesar  99,09%  dan  nilai  AUC sebesar  0,99  Berikut  tampilan  hasil  dari  software RapidMiner:

## Tabel 3 Nilai Akurasi Support Vector Machine
Accuracy 99.29% True 0.0 True 1.0 Class presision Pred 0.0 143 1 99.33% Pred 1.0 0 106 100.00% Class recall 100.00% 99.07% Sumber: Amalia, Lestari &Puspita(2017) Menurut Guronescu(2011:319)
Klasifikasi akurasi  merupakan  suatu  alat  pengukuran mengenai seberapa baik suatu klasfikasi melakukan klasifikasi objectnya. Confusion matrix merupakan suatu alat pengukuran untuk melakukan klasifkasi berdasarkan object yang tepat dan object yang tidak tepat.  Confusion  matrix  memberikan  daftar mengenai  klsifikasi  yang  salah.  Berikut  tampilan tabel confusion matrix

## Tabel 4 Confusin Matrix
Classificatio n Predicted Class Observed Class Class=ye s Class=N o Class=Ye s a(true possitive -TP) b(false negative -FN Class=No c(false positive- FP) d(true negative -TN) Sumber: Guronescu (2011)
Menurut  guronescu  (2011:320)  Formula  untuk melakukan perhitungan predited class:
𝐶𝑜𝑠𝑡 = 𝑝 ∗ 𝑎 + 𝑞 ∗ 𝑏 + 𝑟 ∗ 𝑐 + 𝑠 ∗ 𝑑
accuracy = 𝑎 + 𝑑 𝑎 + 𝑏 + 𝑐 + 𝑑 =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
Menurut  Guronescu  (2011:  332)  Kurva  ROC  atau Reveicer Operating Characterictic Curve, digunakan untuk menilai hasil dari prediksi(peramalan) yang telah  dilakukan.  ROC  adalah  suatu  teknik  untuk memvisualisasi,  organisasi  dan  klasifikasi  terpilih berdasarkan  kinerjanya.  Berikut  ditampilkan  hasil pengolahan  RapidMiner  dalam  bentuk  kernel model.
Kernel Model Totl number of support Vector : 250 Bias (offset) = -0.625
W[Indutrial Risk] = 0.044 W[management Risk]=0.178 W[credibility]= 0.404 W[competitiveness]=1.043 W[operating risk]=0.142
Secara  lengkap  hasil  perhitungan  naïve  bayes disajikan dalam performa vektor dibawah ini:
PerformanceVector:
accuracy: 99.60% +/- 1.20% (mikro: 99.60%) ConfusionMatrix: True: 0.0 1.0 0.0:  143 1 1.0:  0 106 precision:  100.00%  +/-  0.00%  (mikro:  100.00%) (positive class: 1.0) ConfusionMatrix: True: 0.0 1.0 0.0:  143 1 1.0:  0 106 recall:  99.09%  +/-  2.73%  (mikro:  99.07%) (positive class: 1.0)
ConfusionMatrix: True: 0.0 1.0 0.0:  143 1 1.0:  0 106 AUC  (optimistic):  0.999  +/-  0.002  (mikro:  0.999) (positive class: 1.0)
AUC: 0.999 +/- 0.002 (mikro: 0.999) (positive class: 1.0)
AUC (pessimistic): 0.999 +/- 0.002 (mikro: 0.999)
(positive class: 1.0)
Ekperimen selanjutnya
adalah dengan melakukan  peningkatan  nilai  optimasi  metode Support Vector Machine(SVM) pengolahan dataset kuantitatif laporan keuangan penentuan kebangkrutan  perusahaan  dengan  menggunakan metodeParticle  Swam  Object  (PSO).  Terdapat  tiga tahapan  dalam  pengolahannya,  modul  read  excel dihubungkan  dengan  modul  optimez  weight, didalam  menu  optimized  wieght  terdapat  modul validation  dihubungkan  dengan  modul  join  path, didalam  menu  validation  modul  support  vector machine

## Sumber: Amalia, Lestari &Puspita (2017) Gambar 6 Pengolahan Data Optimasi PSO Dengan Menggunakan SVM
Dari  hasil  pengolahan  diatas  diperoleh  nilai akurasi dan nilai AUC untuk peningkatan optimasi particle swam object pada metode SVM. Diperoleh nilai akurasi sebesar 99,60%  dan nilai AUC 0.996. Hasil dari pengolahann rapidminer adalah disajikan dalam gambar dan tabel dibawah ini:
Tabel 5 nilai akurasi SVM berbasis PSO Accuracy 99.60%
True 0.0 True 1.0 Class presision Pred 0.0 143 1 99.33% Pred 1.0 0 106 100.00% Class recall 100.00% 99.07%
Sumber: Amalia, Lestari &Puspita (2017)
Dengan  menggunakan  optimasi  PSO  diperoleh atribut-atribut  yang  sangat  berpengaruh  dan atribut  yang  tidak  berpengaruh  terhadap  dataset pengolahan  data  kuantitatif  laporan  keuangan kebangkrutan perusahaan. Atribut yang berpengaruh  diberi  nilai  1  dan  atribut  yang  tidak terpengaruh  diberi  nilai  0.    Berikut  tabel AttributeWeight(Generate):

## Tabel 3 Tabel attribute weight metode PSO
Atribute Weight Industrial Risk 1 Management Risk 1 Financial Risk 1 Credibility 1 Comptitiveness 1 Operating Risk 1
Sumber: Amalia, Lestari &Puspita (2017)

## KESIMPULAN
Dari  hasilpengolahan  dataset  data  laporan keuangan  menggunakan  metode  peningkatkan Particle  Swam  Object  (PSO)  terhadap  Support Vector  Machine  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar 99,6%  yang  berarti  metode  optimasi  ini  berhasil meningkatkan  optimasi  naïve  bayes  yang sebelumnyabernilai99,09%.    Dalam  penelitian  iini setelah dilakukan seleksi atribut dengan menggunakan Particle Swam Object (POS) terhadap metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk pengolahan  data  kuantitatif    laporan    keuangan dapat  disimpulkan  bahwa  semua  atribut  yang  ada merupakan  atribut  yang    kuat  dan  bermanfaat untuk penelitian.

## REFERENSI
Gorunescu, F. (2011). Data Mining Concepts, Models and Techniques. Berlin: Springer
Prihanthini,  N.  M.  E.  D.,  &  Sari,  M.  M.  R. (2013).PrediksiKebangkrutanDengan  Model Grover,  Altman  Z-Score,  Springate  Dan ZmijewskiPada  Perusahaan  Food  And Beverage  Di  Bursa  Efek  Indonesia. E- JurnalAkuntansi, 5(2), 417-435.
Setiadi.  Ahmad,  2014,  Data  Mining  Untuk  Prediksi Kebangkrutan  Perusahan,  Seminar  Nasional Inovasi dan Tren (SNIT) Hal A- 414 - A- 423.
Shukla,  A.,  Tiwari,  R.,  &  Kala,  R.  (2010).  Real  Life Application  of  Soft  Computing.  Taylor  and Francis Groups, LLC.
Santosa,  Budi,  2007,  “Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis”, Graha Ilmu, Yogyakarta
Vercellis,C  (2009),  “Business  Intelligence  :  Data Mining  and  Optimization  for  Decision Making, Wiley
Wu, X., & Kumar, V. (2009). The Top Ten Algorithms in Data Mining. Boca Raton: CRC Press.
Y., Wang, G., Chen, H., Dong, H., Zhu, X., & Wang, S. Liu,  "An  Improved  Particle  Swarm Optimization  for  Feature  Selection,"  Journal of  Bionic  Engineering,  pp.  8(2),  191–200,
2011.