## ANALISIS  DAN PENERAPAN TEKNOLOGI JARINGAN SARAF TIRUAN PADA MODEL PERAMALAN INDUSTRI PERBANKAN

## Oleh :
Bambang Siswoyo,ST.,M.Si
( Dosen STT Informatika Sony Sugema Bandung) Email : bambangf1@gmail.com

## ABSTRAK
Jaringan  Syaraf  Tiruan  sebagai  suatu  sistem  pengolah  informasi  yang  mempunyai kemiripan  dengan  jaringan  otak  manusia,  belakangan  ini  sering  digunakan  untuk menyelesaikan  suatu  permasalahan  dengan  pendetan  kecerdasan  buatan.  Jaringan Syaraf  Tiruan  memiliki  beberapa  karakteristik  yang  ditentukan  oleh  :  arsitektur, algoritma  pelatihan  serta    fungsi  aktivasi.  Dengan  pendekatan  kecerdasan  buatan, manusia  berusaha  menirukan  bagaimana  pola-pola  dibentuk.  Jaringan  Syaraf  Tiruan telah dikembangkan sebagai generalisasi model matematik dari pembelajaran manusia. Makalah  ini  membahas  penerapan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  meramalkan  kondisi keuangan perusahaan melalui pengenalan pola perubahan laba. Pola perubahan laba melalui  CAMEL  rasio  telah  dikenali  dan  dapat  dibedakan  dengan  baik  oleh  ahlinya. Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  metoda  pembelajaran  backpropagasi  digunakan sebagai  pembelajaran  seorang  ahli  untuk  mengenali  perubahan  laba.  Beberapa langkah untuk pra-pengolahan peramalan perubahan laba oleh jaringan syaraf tiruan adalah laporan keuangan yang telah diaudit dan CAMEL rasio.
Kata kunci : jaringan syaraf tiruan, laporan laporan, CAMEL rasio

## I. PENDAHULUAN 11. Latar Belakang
Peramalan  secara  ilmiah  selama  ini  banyak  dikerjakan  oleh  metode-metode statistik. Ada metode Smoothing, Box Jenkins, proyeksi trend dan regresi, ekonometri, metode  input  output,  dan  sebagainya.  Pemilihan  metode  statistik  untuk  prediksi tergantung  pada  aspek  waktu,  pola  data,  tipe  model  sistem,  tingkat  kepresisian  yang diinginkan  dan  sebagainya.    Masalah  akan  muncul  pada  sistem  yang  dinamis,  yaitu sistem  yang  pola  data  danformulasinya  burubah-ubah  dan  sistem  yang  sulit  dibuat formulasi modelnya.
Hubungan antara pola-pola historis dalam memprediksi kejadian di masa yang akan  datang  menjadi  dasar  dari  suatu  sistem  peramalan,  dari  fakta  ini  akan  dilakukan peramalan  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang  merupakan  suatu  metode  komputasi cerdas yang memiliki kemampuan besar dalam mengenal berbagai pola yang diberikan. Jaringan  syaraf  tiruan  memiliki  sifat  mendasar  yakni  kecerdasan  yang  analog  dengan kecerdasan  manusia.  Jaringan  saraf  tiruan  adalah  suatu  metode  yang  menggabungkan analisis  fundamen  tal  dan  analisis  teknikal.  Jaringan  saraf  tiruan  merupakan  model nonlinear yang dapat melakukan pelatihan ( training ) untuk memetakan nilai masa lalu dan  nilai  sekarang  dari  data time-series dan  mampu  untuk  meng-ekstrak  struktur tersembunyi  dan  keterhubungan  yang  membangun  data.  Jaringan  Saraf  Tiruan  terdiri dari.  Input layer melakukan proses terhadap data masukan dan menyebarkan hasilnya
ke lapisan tersembunyi. Keluaran dari elemen pada input layer ini selanjutnya menjadi masukan  bagi  elemen-elemen  pemroses  pada  lapisan  tersembunyi  (hidden  layer). Keluaran  dari  elemen  pemroses  pada  lapis  tersembunyi  ini  selanjutnya  menjadi masukan bagi elemen-elemen pemroses pada lapisan keluaran (output layer). Keluaran dari  pemroses  pada  lapisan  lapisan  keluaran  inilah  yang  merupakan  keluaran  jaringan syaraf tiruan. Hitung kesalahan pada lapisan luaran yang merupakan selisih antara data aktual  dan  target.  Transformasikan  kesalahan  tersebut  pada  kesalahan  yang  sesuai  di sisi masukan elemen pemroses. Propagasi balik kesalahan-kesalahan tersebut ke lapisan tersembunyi.  Transformasikan  kesalahan  ini  pada  luaran  setiap  elemen  pemroses  ke kesalahan  yang  terdapat  pada  masukan.  Ulangi  proses  ini  sampai  lapisan  masukan tercapai. Ubah seluruh bobot dengan menggunakan kealahan pada sisi masukan elemen pemroses  dan  luaran  elemen  pemroses  yang  terhubung.Obyektif  dari  jaringan  syaraf tiruan  ini,  mendapatkan  bentuk  persamaan  dan  nilai  koefisien  dalam  formula  dengan meminimalkan  jumlah sum square error melalui model yang dikembangkan. Jaringan syaraf tiruan adalah piranti yang mempunyai kemampuan untuk dapat dilatih mengenali pola  dan  tingkah  laku  suatu  system  melalui  proses  belajar.  Data  masa  lalu  akan dipelajari  oleh  jaringan  syaraf  tiruan  sehingga  jaringan  syaraf  tiruan  mempunyai kemampuan untuk memberikan keputusan terhadap data yang belum pernah dipelajari. Dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan,  maka  identifikasi  pola  data  dari  system prediksi perubahan laba dapat dilakukan dengan metode pendekatan pembelajaran dan pelatihan.  Berdasarkan  kemampuan  belajar  yang  dimilikinya  maka  jaringan  syaraf tiruan  dapat  dilatih  untuk  mempelajari  dan  menganalisa  pola  data  masa  lalu  dan berusaha mencari suatu formula atau fungsi yang akan menghubungkan pola data pada masa  lalu  dengan  keluaran  yang  diinginkan  pada  saat  ini. Keunggulan jaringan syaraf tiruan dalam bidang pengenalan pola menyebabkan jaringan syaraf tiuran akan mampu melakukan  pengenalan  kegiatan-kegiatan  berbasis  data  masa  lalu.  Dengan menggunakan data masa lalu akan dapat dikenali bagaimana tingkah laku suatu system. Penerapan  jaringan  saraf  tiruan  untuk  memprediksi  telah  banyak  diteliti,  antara  lain peramalan  terhadadap  harga  saham  (Budi  Bambang  DP,  et.al,2001).    Pada  penelitian ini,  mereka  hanya  mengambil  dua  perusahaan  yaitu  Semen  Gresik  (SMGR)  dan Gudang  Garam  (GGRM).  Hasil  penelitian  menunjukkan  suatu  hasil  prediksi  yang cukup  akurat  pada  dua  perusahaan  tersebut.  Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  teleh dipakai dalam peramalan terhadap kebangkrutan perusahaan   (Soemarno Zein, 1995).
Berdasarkan hal di atas, peneliti sangat tertarik untuk memperluas penggunaan jaringan saraf  tiruan  dalam  menganalisis  model  rasio  keuangan  dalam  memprediksi  perubahan laba. Jaringan syaraf tiruan telah di implementasikan dalam berbagai aplikasi terutama dalam hal pengenalan pola. Kemampuan inilah yang menarik beberapa kalangan dalam menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  keperluan  keuangan,  investasi,  marketing, dll.

## 1.2 Identifikasi Masalah
Berdasarkan  uraian  di  atas,  pertanyaan  penelitian  ( research  questions )  di  dalam penelitian ini terbatas pada :
1. Apakah dengan penerapan JST,  rasio keuangan CAMEL (capital, assets, earning, liquidity)    lebih  tepat  dalam  memprediksi  perubahan  laba  dimasa  yang  akan datang
2. Apakah  dengan  penerapan  JST,  rasio  keuangan  capital    lebih  tepat  dalam memprediksi perubahan laba dimasa yang akan datang
3. Apakah  dengan  penerapan  JST,    rasio  keuangan  assets    lebih  tepat  dalam memprediksi perubahan laba dimasa yang akan datang
4. Apakah  dengan  penerapan  JST,    rasio  keuangan  earning    lebih  tepat  dalam memprediksi perubahan laba dimasa yang akan datang
5. Apakah  dengan  penerapan  JST,    rasio  keuangan  liquidity    lebih  tepat  dalam memprediksi perubahan laba dimasa yang akan datang

## 1.3 Kerangka Penelitian
Dalam industri perbankan, alat analisis yang digunakan untuk mengukur kinerja perbankan  adalah  rasio CAMEL ,  yaitu  sekelompok  indikator  yang  berunsurkan variabel-variabael Capital  adequacy;  asset  quality;  Management;  Erning, dan Liquidity. Dalam  penelitian  ini,  digunakan  rasio  keuangan  tahun  1997  dan  1998 digunakan untuk menghitung perubahan relatif rasio keuangan. Sedangkan untuk untuk menghitung  perubahan  laba  relatif digunakan  laporan  keuangan  periode  tahun 1998,1999,dan  2000.  Alat  analisis  yang  akan  diangkat  dalam  penelitian  rasio-rasio keuangan CAMEL dalam  memprediksi  perubahan  laba  pada  perusahan  perbankan dengan  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  ( Artificial  Neural  Network ). Konsep  dasar  Jaringan  Syaraf  Tiruan  ini  merupakan  sistem  pemrosesan  informasi secara  tersebar  yang  terdiri  atas  sejumlah  besar  elemen  pemroses  sederhana  yang dihubungkan  melalui  saluran  searah  mirip  dengan  apa  yang  dilakukan  oleh  sistem Syaraf  biologis  pada  manusia. Pada  metode  jaringan  syaraf  tiruan  ini,  untuk mendapatkan  hasil  prediksi  yang  baik  maka  harus  diumpamakan  suatu  masukan mewakili dari beberapa aspek penunjang perubahan laba. Kemudian dilakukan prinsip pembobotan  yang  diadaptasikan  untuk  meminimumkan  kesalahan  prediksi  pada  satu langkah  ke  depan.  Dengan  menggunakan  bobot  akhir  dilakukan  suatu  tindakan  untuk meminimumkan  kesalahan  total  untuk  langkah  ke  dua  ke  depan.  Model  penelitian berfungsi untuk memperlihatkan keterkaitan antar variabel yang diteliti.
Input  data  terdiri  dari  sepuluh  variabel  rasio  keuangan CAMEL yang  akan dipilih dari berbagai perusahaan yang terdaftar pada Bursa Efek Jakarta. Input data ini akan  dibentuk  kedalam  notasi  vektor  yang  selanjutnya  dimasukkan  kedalam  jaringan saraf  tiruan  melalui  dua  tahap  yaitu    tahap  maju  (feedforward)  dan  tahap  mundur (backforward).  Pada  setiap  perulangan  diperiksa  kondisi  yang  didasarkan  pada  galat toleransi yang diberikan. Validasi dari model didasarkan pada perhitungan RMSE dan koefisien  determinasi  R 2 .  Selanjutnya  analisis  akan  dilakukan  dengan  mengubah  ubah jumlah hidden neuron untuk mendapatkan hasil optimal.

## 1.4 Metode Analisis
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian,  peneliti  menggunakan  analisis  JST  dan anlisis regresi.
Pengaruh  rasio  keuangan  pada  tingkat  parsial    serta  pada  tingkat  simultan terhadap  perubahan  laba  pada  perusahaan  perbankan  dianalisis  dengan  menggunakan JST. Kekuatan prediksi rasio keuangan baik pada tingkat parsial,  maupun pada tingkat simultan  dilihat  melalui  koefiesien  diterminasi.  Apabila  koefisien  diterminasi  suatu rasio  keuangan  adalah  signifikan  maka  rasio  keuangan  tersebut  dikatakan  bermanfaat untuk memprediksi perubahan laba.

## 1.5 Hipotesis Penelitian
Kondisi  permodalan,  kualitas  aktiva,  profitabilitas,  dan  likuiditas  mungkin akan  mempengaruhi  pertum  buhan  laba  yang  akan  dicapai  suatu  perusahaan perbankan. Kondisi permodalan (yang diukur dengan capital ratios) adalah berkaitan dengan penyediaan modal sendiri yang diperlukan untuk menutup resiko kerugian yang ungkin  timbul  dari  penanaman  dana  dalam  aktiva  produktif  yang  mengandung risiko. Kualitas  aktiva  (yang  diukur  dengan  asset  ratios)  berkaitan  dengan  kelangsungan us;ahan  bank.  Pengelolaan  aktiva  diarahkan  kepada  pengelolaan  aktiva  produktif (erning  assets)  dengan  maksud  untuk  memperoleh  penghasilan.  Kemampuan perusahaan  perbankan  memperoleh  laba  (yang  diukur  dengan  earning  ratios)  dan kondisi  likuiditas  (  yang  diukur  dengan  liquidity  ratios)  akan  menentukan  kredibilitas suatu perusahaan perbankan dan akhirnya akan mempengaruhi perubahan laba yang akan  dicapai.  Oleh  karena  itu,  hipotesis-hipotesis  nol  (null  hypotesis)  yang  diajukan dalam penelitian ini adalah  dapat dirumuskan sebagai berikut :

## Hipotesis Pertama
H1a.    Penerapan JST, pada rasio keuangan CAMEL secara simultan   tidak lebih akurat dalam memprediksi perubahan laba satu tahun  yang akan datang H1b.      Penerapan  JST,  pada    rasio  keuangan Capital tidak  lebih  akurat  dalam memprediksi perubahan laba satu tahun  yang akan datang
H1c.  Penerapan JST, pada  rasio keuangan Asset tidak lebih akurat dalam memprediksi perubahan laba satu tahun  yang akan datang
H1d.      Penerapan  JST,  pada  rasio  keuangan Earning tidak  lebih  akurat  dalam memprediksi perubahan laba satu tahun  yang akan datang
H1e.      Penerapan  JST,  pada  rasio  keuangan Liquidity tidak  lebih  akurat  dalam memprediksi perubahan laba satu tahun  yang akan datang
Hipotesis Kedua H1a.      Penerapan  JST,      pada  rasio  keuangan CAMEL secara  simultan    tidak  berbeda keakuratannya    dalam  memprediksi  perubahan  laba  untuk  periode  dua  tahun yang akan datang dibandingkan periode satu tahun  yang akan datang H1b.  Penerapan JST, pada  rasio keuangan Capital tidak berbeda keakuratannya dalam memprediksi    perubahan  laba  untuk  periode  dua  tahun  yang  akan  datang dibandingkan periode satu tahun  yang akan datang H1c.          Penerapan  JST,  pada    rasio  keuangan Assets tidak  berbeda  keakuratannya dalam  memprediksi  perubahan laba untuk periode dua tahun yang akan datang dibandingkan periode satu tahun  yang akan datang H1d.      Penerapan  JST,    pada  rasio  keuangan Earnings tidak  berbeda  keakuratan  nya dalam memprediksi  perubahan laba untuk periode dua tahun yang akan datang dibandingkan periode satu tahun  yang akan datang H1e.    Penerapan  JST,  pada  rasio  keuangan Liquidity tidak  berbeda  keakuratan-  nya dalam memprediksi  perubahan laba untuk periode dua tahun yang akan datang dibandingkan periode satu tahun  yang akan datang

## II. METODE PENELITIAN
Untuk mendapatkan suatu metode yang baik dalam sistem peramalan  digunakan tingkat ketelitian sebagai ukuran. Semakin tinggi tingkat ketelitian yang didapat maka semakin baik metode tersebut. Setelah dilakukan pelatihan dan
pengujian  didapat  hasil-hasil  penelitian  dengan  klasifikasi  terhadap  error    minimum yang  dapat  tercapai.  Besarnya  nilai  error  yang  dicapai  terebut  menentukan  seberapa besar  nilai  ketepatan  yang  dapat  dilakukan  dalam  peramalan.  Untuk  serangkaian  data yang akan ditentukan nilainya, berbeda tingkat penyimpangannya  yang  secara  ter-akumulasi  membentuk  hasil  peramalan  tersebut. Untuk  memudahkan  analisa  maka  hasil-hasilnya  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik.
Pembentukan pola peramalan yang terbentuk secara implisit oleh jaringan syaraf tiruan terlihat pada grafik di bawah ini yang merupakan hasil komputasi simulator yang digunakan dengan parameter-parameter yang mempengaruhinya.

## 2.1 Model Pengujian Kemampuan Memprediksi
Rasio keuangan dikatakan bermanfaat jika rasio keuangan dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Manfaat rasio keuangan dalam memprediksi perubahan  laba  dapat  diukur  dengan  signifikan  tidaknya  hubungan  anatara  perubahan rasio  keuangan  pada  tingkat  individual, construct  (capital,  assets,  earnings,  dan liquidity) dengan  perubahan  laba.  Apabila  hubungan  antara  perubahan  rasio  keuangan dengan  perubahan  laba  adalah  signifikan  berarti  bahwa  rasio  keuangan  bermanfaat dalam  memprediksi  perubahan  laba,  sebaliknya  jika  hubungan  antara  perubahan  rasio keuangan  dengan  perbumbuhan  laba  adalah  tidak  signifikan  berarti  bahwa  rasio keuangan tidak bermanfaat dalam memprediksi perubahan laba.
Hipotesis  pertama  dan  Hipotesis  kedua    diuji  dengan  menggunakan  analisis regresi  dan  model  jaringan  syaraf  tiruan  (JST).  Analisis  regresi  digunakan  untuk mengetahui  manfaat  rasio  keuangan  secara  individual  dalam  memprediksi  perubahan laba, sedangkan model  JST digunakan untuk mengetahui manfaat parsial dan simultan rasio  keuangan  dalam  memprediksi  perubahan  laba. Rasio  keuangan  tersebut  meliputi capital,  assets,  earnings,  dan  liquidity, sedangkan  simultan  meliputi  rasio  CAMEL secara keseluruhan.
Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan.  Model  JST  yang  digunakan  untuk  menganalisis rasio keuangan dalam memprediksi perubahan laba dengan supervised learning dengan menggunakan algoritma propagasi balik,  adapun karakteristik modelnya menggunakan Learning  rate  0,5,  nilai  momentum  0,75.  Nilai  bobot  dan  nilai  bias  dibangkitkan  dari bilangan  random  dengan  range  bilangan  0  s/d  1.  Untuk  fungsi  aktivasi  menggunakan sifmoid function.

## Gambar 1.1 : Model Jaringan Syaraf Tiruan yang digunakan

## Gambar 1 Model Jaringan Syaraf Tiruan

## 2.2 Algoritma Propagasi Balik (Backpropagation)
Propagasi  balik  merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya digunakan  oleh  perceptron  dengan  banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang terhubung  dengan  neuron-neuron  yang  ada  pada  lapisan  tersembunyinya.  Algoritma propagasi balik menggunakan error output untuk mengubah nilai bobot-bobotnya dalam arah  mundur (backward ).  Untuk  mendapatkan  error  ini,  tahap  perambatan  maju ( forward  propagation )  harus  dikerjakan  terlebih  dahulu.  Pada  saat  perambatan  maju, neuron-neuron diaktifkan dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid, yaitu :
1 f(x) = ----------
1+e -x
Suatu  fungsi  aktivasi  propagasi  balik  memiliki  ciri  utama  yaitu berkesinambungan  dan  adanya  peningkatan/perbaikan  yang  berulang-ulang.  Aplikasi propagasi  balik  yaitu  memetakan  masukan  ( input )  terhadap  target  keluaran  ( output ). Tujuan  pemetaan  adalah  untuk  melatih  jaringan  mencapai  suatu  keseimbangan  antara kemampuan  merespon  pola  masukan  yang  digunakan  dalam  pelatihan  dengan kemampuan untuk memberi respon masukan yang disesuaikan. Proses belajar dari model diatas  adalah sebagai berikut :
 Inisialisasi bobot (ambil bobot awal dengan nilai random yang cukup    kecil).
 Tetapkan : Maksimum Epoh, Target Error, dan Learning Rate (α).
 Inisialisasi : Epoh = 0, MSE=1.
 Kerjakan langkah-langkah berikut selama (Epoh <  Maksimum Epoh) dan (MSE > Target error).
Formulasi dari model adalah sbb :
1. Berikan nilai masukan, X p = X p1, X p2, X p3, …, X pN
2. Hitung net jaringan sel-sel tersembunyi dengan :
n     = pola petalihan ke-n p     = banyaknya input ke neuron j w ij =bobot dari neuron ke-I     menuju neuron ke-j v j = aktivitas internal  neuron ke-j b j = bias dari neuron ke-j
3. Hitung keluaran sel-sel lapis tersembunyi dengan  y j (n) = output dari neuron ke-j
 j = fungsi antivasi dari neuron ke-j
4. Hitung keluaran sel-sel lapis keluaran Untuk neuron ke-k output dari neuron ke-j ini menjadi input bagi neuron ke-k dan dapat ditulis sebagai
5. Hitung keluaran dari neuron ke-k
6. Berikan vector target
y p = y p1, y p2, y p3, …, y pN
7. Hitung Error keluran

## 8. Hitung Error lapis tersembunyi
  k e n ) ( 2 / 1 ) (  2
9. Perbarui  bobot lapis tersembunyi.
h ij W (t+1)= h ij W (t) + X i h pj  
10. Perbarui bobot lapis keluaran
o jk W (t+1)= o jk W (t) + o pk   X pj
        p v n w x n b j ij i j i 0         y n . v n
j j j
         p n ( w x b ) j ij j i n i 0         q v n w y n b k kj j k j 0         y n . v n k k k         e n d n y n k k k
11.   Pembelajaran Akan Berhenti Sampai Dgn Target Yg   Diharapkan.

## 12.   Hitung Root Means Square Error dan Koefisien diterminasi

## III. HASIL   PENELITIAN

## 3.1 Pengujian Satu Tahun yang akan datang
Hasil analisis  model jaringan  syaraf tiruan  pertama  kali  menggunakan  10  rasio keuangan untuk memprediksi laba satu tahun ke depan yang dapat dilihat di gambar  2 sampai gambar 4 berikut ini :

## 3.2 Rasio Keuangan CAMEL
Grafik  2 Grafik penurunan Means Square Error (MSE) sampai iterasi ke 183
   
           q w y n b k kj j k j 0
Gambar 3 Hasil Belajar JST Sebagai Prediktor Perubahan Laba

## Grafik 4 Koefisien korelasi dan analisis regresi
Dengan  melihat  nilai  koefisien  regresi  ®=0.98  dan  nilai  koefiseien  diterminasi (r 2 )=0,97  menunjukkan  bahwa  variabelitas  yang  didapat  dijelaskan  oleh  model  JST tersebut  cukup  berkualitas  untuk  menggambarkan  hubungan  antara  perubahan  rasio terhadap  perubahan  laba  di  emiten  BEJ.  Hal  ini  berarti  bahwa    perubahan  rasio keuangan CAMEL secara  simultan  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  perubahan laba pada perusahaan perbankan. Dengan demikian, hipotesis pertama berhasil ditolak, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  perubahan  rasio  keuangan CAMEL secara  simultan bermanfaat  dalam  memprediksi  perubahan  laba  pada  perusahaan  perbankan  untuk periode satu tahun ke depan.

## 3.3  Pengujian  Memprediksi Dua  Tahun Yang Akan Datang
Rasio  keuangan  dikatakan  bermanfaat  jika  rasio  keuangan  dapat  digunakan untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Manfaat  rasio  keuangan  dalam memprediksi perubahan laba dapat diukur dengan signifikan tidaknya hubungan anatara perubahan rasio keuangan pada tingkat individual, construct (capital, assets, earnings, dan  liquidity) dengan  perubahan  laba.  Apabila  hubungan  antara  perubahan  rasio keuangan  dengan  perubahan  laba  adalah  signifikan  berarti  bahwa  rasio  keuangan bermanfaat  dalam  memprediksi  perubahan  laba,  sebaliknya  jika  hubungan  antara perubahan  rasio  keuangan  dengan  perbumbuhan  laba  adalah  tidak  signifikan  berarti bahwa rasio keuangan tidak bermanfaat dalam memprediksi perubahan laba.
Hipotesis  kedua    diuji  dengan  menggunakan  model  jaringan  syaraf  tiruan  (JST) dan  analisis  regresi  .  Analisis  regresi  digunakan  untuk  mengetahui  manfaat  rasio keuangan  secara  parsial  dalam  memprediksi  perubahan  laba,  sedangkan  model    JST digunakan  untuk  mengetahui  manfaat  rasio  keuangan  secara  simultan  dalam memprediksi perubahan laba. Hasil analisis model jaringan syaraf tiruan  menggunakan rasio  keuangan  capital, rasio  keuangan  assets,  rasio  keuangan  earning,  rasio  keuangan liquidity, untuk memprediksi perubahan laba dua tahun ke depan yang dapat dilihat di gambar  5 sampai gambar 7   berikut ini :

## 3.4 Rasio keuangan CAMEL secara simultan
Gambar 6 Hasil belajar JST  sebagai prediktor perubahan laba

## Gambar 7 Koefisien korelasi dan analisis regresi
Dengan  melihat  nilai  koefisien  regresi  ®=0.987  dan  nilai  koefisien  diterminasi (r 2 )=0,97  menunjukkan  bahwa  variabelitas  yang  didapat  dijelaskan  oleh  model  JST tersebut  cukup  berkualitas  untuk  menggambarkan  hubungan  antara  perubahan  rasio terhadap perubahan laba di emiten BEJ. Hal ini berarti bahwa  rasio keuangan CAMEL secara  simultan  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  perubahan  laba  pada perusahaan perbankan. Dengan demikian, hipotesis 2e berhasil ditreima, sehingga dapat dikatakan bahwa perubahan rasio keuangan CAMEL secara simultan bermanfaat dalam
memprediksi  perubahan  laba  pada  perusahaan  perbankan  untuk  periode  dua  tahun  ke depan.

## Tabel 1
Rekapitulasi Koefisien Prediksi Laba Satu dan Dua Tahun ke Depan Const Prediksi Satu Thn Ke      Prediksi Dua Thn ke         Kekuatan Prediksi Depan Depan                       yang Lebih Kuat Regresi JST Regresi            JST CAMEL ts 0,97 ts 0,97        Prediksi satu tahun (0,14) (4,07) Capital          tt                0,93 tt 0,97      Prediksi satu tahun (0,24) 4,14) Assets           ts                 0,87 ts 0,97      Prediksi satu tahun (0,23) (3,78) Earnings tt                            0,8 tt 0,97      Prediksi satu tahun (0,25) (4,14) Liquidity         ts 0,91                 ts 0,97      Prediksi satu tahun (0,19) (4,14)
Keterangan :
- nilai baris pertama adalah koefisien diterminasi dan nilai baris kedua dalam tanda kurung adalah root means square error.
- ts   =  tidak signifikan
- tt    =  tidak tersedia karena terjadi multikolinearitas

## IV. KESIMPULAN

## 4.1 Kesimpulan
Hasil  penelitian  dan  percobaan  menunjukkan  bahwa  jaringan  syaraf  tiruan mampu  digunakan  sebagai  prediktor  perubahan  laba.  Berdasarkan  permodelan  JST Propagasi-Balik  Umpan-Maju  yang  telah  dibuat  dan  hasil-hasil  simulasi  yang  telah dilakukan  serta  pembahasan  yang  yang  telah  dikemukakan  maka    dapat  ditarik kesimpulan berikut ini :
1.  Metode jaringan syaraf tiruan mempunyai kemampuan belajar dan sifat yang adaftif terhadap gangguan luar yaitu jaringan berusaha mencapai kestabilan kembali untuk mencapai  output  yang  diharapkan.  Ini  disebabkan  karena  adanya  proses  belajar dengan  penyesuaian  bobot-bobot  koneksi.  Dengan  kemampuan  belajar,  dia  dapat memecahkan masalah-masalah dalam sistem yang memiliki banyak faktor penentu, sistem  setiap  saat  dapat  dipengaruhi  faktor-faktor  yang    berbeda-beda  dan  tidak terduga, dan sistem yang tidak dapat diformulasikan.
2.    Pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa    lima  construct  rasio  keuangan  ( CAMEL, capital, assets, earngings, dan liquidity) signifikan   dalam memprediksi perubahan laba  perusahaan  perbankan  untuk  periode  satu  tahun  ke  depan,  sedangkan  untuk periode  dua  tahun  ke  depan  pada  penelitian  ini  diketemukan  kenyataan  bahwa perubahan  rasio  keuangan  ( CAMEL,  capital,  assets,  earngings,  dan  liquidity)
signifikan  dalam memprediksi perubahan laba perusahaan perbankan untuk periode dua tahun ke depan, (ini merupakan penemuan lebih lanjut dari peneliti terdahulu). Untuk hasil analisis regresi menunjukkan bahwa tidak terdapat  rasio keuangan yang signifikan  dalam  memprediksi  perubahan  laba  baik  untuk  periode  satu  tahun  ke depan maupun untuk periode dua tahun ke depan.
3.  Perbandingan  manfaat  rasio  keuangan  pada  tingkat  construct  dan  pada  tingkat individual  tersebut  di  atas  menunjukkan  bahwa  penerapan  JST  (jaringan  syaraf tiruan)  akan  lebih  tepat  dibandingkan  dengan  penggunaan  analisis  regresi  dalam memprediksi  pertumbuhan  laba  satu  tahun  ke  depan  maupun  dua  tahun  ke  depan menggunakan rasio keuangan.
4. Kemampuan  jaringan  syaraf  tiruan  dapat  diterapkan  pada  bentuk  fungsi  hubungan antara  variabel-variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  walaupun  hubungannya tidak diketahui dengan  baik atau sulit diketahui.
5. Penggunaan jaringan syaraf tiruan untuk meramalkan perubahan laba di perusahaan perbankan  dinilai  sangat  menguntungkan  karena  jaringan  syaraf  tiruan  dapat melakukan  operasi  pencocokan  pola.  Jaringan  syaraf  tiruan  dapat  dimanfaatkan untuk  menentukan  perubahan  laba  yang  paling  mungkin  terjadi  untuk  perusahaan perbankan dari perubahan rasio yang diberikan sebagai masukan.
6. Dengan  pengaturan  parameter  JST  yang  baik  maka  akan  diperoleh  hasil  prediksi oleh JST dengan tingkat keakuratan yang baik.
7. Tingkat akuratan hasil komputasi dengan JST Propagasi-Balik Umpan-Maju sangat ditentukan  oleh  pemilihan  jenis  dan  jumlah  pola  pelatihan.  Semakin  bervariasi jenis  pola  pelatihan,  akan  semakin  baik  karena  dapat  memberikan  pengetahuan yang semakin bervariasi pada jaringan, sementara itu semakin banyak jumlah pola pelatihan  maka  pada  umumnya  hasil  prediksi  oleh  JST  juga  semakin  baik  karena informasi yang diterima oleh jaringan juga semakin banyak

## 4.2 Saran
Pada  penelitian  ini  sebaiknya  dilakukan  pemilihan  sample  penelitian  sebaiknya dilakukan  secara  random  dan  jumlah  sampel  sebaiknya  ditingkatkan.  Faktor  ekonomi seperti tingkat inflasi sebaiknya ikut dipertimbangkan dalam memprediksi pertumbuhan laba dengan menggunakan rasio keuangan.
Metode  jaringan  syaraf  tiruan  propagasi  balik  selain  dapat  diaplikasikan  untuk meramalkan perubahan laba di Bursa Efek Jakarta, metode ini juga dapat diaplikasikan untuk keperluan peramalan di bidang ekonomi lainnya misalnya investassi, penaksiran indeks harga saham gabungan, tingkat penjualan pada suatu perusahaan, marketing dan sebagainya.

## V. DAFTAR PUSTAKA
Buku-buku : Bank Indonesia. (2001). Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia . Mei Vol. II No. 2. Jakarta.
Belkaoui, Ahmed  Riahi. (2000). Teori Akuntansi . (Alih Bahasa Marwata dkk) Buku 1 dan 2. Penerbit Selemba Empat. Jakarta. Jakarta  Stock  Exchange.  (1998). JSX  Statistics  1997 .  Jakarta  Stock  Exchange Publications.  Jakarta.  (2000). Jakarta  Stock  Exchange,  Monthly  Statistics,
December 2000 . Volume 9  No.12. Jakarta Stock Exchange, Inc. Jakarta.
Singgih  Santoso.  (2000). SPSS  Versi  10.05  Mengolah  Data  Statistik  Secara Profesional . Edisi Revisi. PT. Elex Media Komputindo. Jakarta. S.  Munawir.  (1997). Analisa  Laporan  Keuangan .  Cetakan  Ketujuh.  PT.  Liberty. Yogyakarta.
Husein  Umar.  (2000). Researdh  Methods  in  Finance  and  Banking. Cetakan Pertama PT. Gramedia Pustaka Utama.
Tesis/Disertasi : Ilya  Avianti  (2000). Model  Prediksi  Kepailitan  Emiten  di  Bursa  Efek  Jakarta Dengan Menggunakan
Indikator  Keuangan . Disertasi Universitas Padjadjaran. Bandung.
Soemarno  Zein.(1995). Failure  Prediction  With  Artifcial  Neural  Networuk . Disertasi Belgium University. Jurnal-jurnal/Hasil Simposium : Machfoedz,  Mas’ud.  (1994). Financial  Ratio  Analysis  and  the  Prediction  of Earnings  Change  in  Indonesia .  Kelola  Gadjah  Mada  University  Business Review. 7, 114-134. Zainuddin.(1999). ManfaatRasio  Keuangan  dalam  Memprediksi  Pertumbuhan Laba :(Studi  Empiris  pada  Perusahaan  Perbankan  yang  Go  Publik  di  Bursa Efek Jakarta). Jurnal Riset Akuntansi Indonesia. Vol. 2. No. 1 Januari1999