## MODEL DATA MINING DAN RASIO ALTMAN UNTUK PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PERUSAHAAN

## Muksan Junaidi*, Ratna Dwi Rahayu
STT Ronggolawe Cepu, Blora Indonesia muchsan.djunaedi@gmail.com rdrcempaka@gmail.com

## ABSTRAK
Financial  distress merupakan    tahap  atau  situasi  menurunannya  kondisi  keuangan  perusahaan  sebelum terjadinya kegagalan bisnis. Kegagalan ini berhubungan dengan likuidasi, dimana perusahaan gagal dalam menjalankan  operasinya  untuk  mendapatkan  laba.  Metode  prediksi financial  distress sudah  lama dikembangkan  di  bidang  keuangan  memakai Multiple  Discriminant  Analyst (MDA).  Metode  MDA  yang paling banyak digunakan adalah rasio model Altman. Metode ini dipakai sebagai peringatan dini terhadap kondisi  keuangan  perusahaan.  Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  algoritma  data  mining neuro  fuzzy dengan  data  input  dari  rasio  keuangan  model  altman  untuk  memprediksi financial  distress perusahaan. Data penelitian dari website Bursa Efek Indonesia(BEI) di situs www.idx.co.id . Populasi data antara tahun 2012-2017 perusahaan emiten LQ45 sejumlah 80 perusahaan. Data awal dari laporan keuangan perusahaan dihitung  dengan  rasio  Altman  untuk  mendapatkan  nilai-nilai  zscore  tiga  jenis  kategori.    Nilai-nilai  ini disusun  secara time  series empat  periode  kebelakang  yang  nantinya  sebagai  data  input  algoritma neuro fuzzy model  ANFIS.  Langkah  berikutnya  pembentukan  algoritma,  training,  testing,  simulasi  dan  evaluasi model  memakai application  GUI dari  program Matlab .  Hasil  dari  model  berupa  nilai-nilai  prediksi  yang dibandingkan  dengan  hasil  perhitungan  rasio  Altman  tahun  prediksi.  Hasil  akhir  penelitian  menunjukan, nilai  prediksi  model  ANFIS  dari  fungsi  keanggotaan Triangle terlihat  sangat  optimal,  konsisten,  dan efisien. Hal itu dibuktikan bahwa rata-rata nilai prediksi sebesar 9.95% mendekati nilai aktual tahun yang diperhitungkan, sedangkan hasil  model ANFIS  fungsi keanggotaan Trapesium , Gauss dan G-bell terlihat kurang optimal.
Kata Kunci : Financial Distress, Neuro Fuzzy, Prediksi, Rasio Altman.

## ABSTRACT
Financial distress  is  the  stage  or  situation  of  a  decline  in  the  company's  financial  condition  before  a business failure occurs. This failure is related to liquidation, where the company fails to run its operations for  profit.  Financial  distress  prediction  methods  have  been  long  developed  in  the  field  of  finance  using Multiple Discriminant Analyst (MDA). The most widely used MDA method is the Altman model ratio. This method  is  used  as an  early  warning  to  the  company's  financial  condition.  This  study aims  to  analyze  the neuro fuzzy data mining algorithm with input data from the financial ratio of the Altman model to predict the company's financial distress. Research data are from the Indonesia Stock Exchange (IDX) website at www.idx.co.id.  Data  population  between  2012-2017  LQ45  issuers  are  80  companies.  Preliminary  data from the company's financial statements are calculated by Altman's ratio to get zscore values of three types of  categories.  These  values  are  arranged  in  time  series  of  four  backward  periods  which  will  be  used  as input  data  for  the  neuro  fuzzy  algorithm  ANFIS  model.  The  next  step  is  the  formation  of  algorithms, training,  testing,  simulation  and  model  evaluation  using  the  GUI  application  from  the  Matlab  program. The  results  of  the  model  are  predictive  values  that  are  compared  with  the  results  of  the  Altman  ratio calculation of predicted years. The final results of the study show the predicted value of the ANFIS model of  the  Triangle  membership  function  looks  very  optimal,  consistent,  and  efficient.  It  was  proven  that  the average predicted value of 9.95% was close to the actual value of the calculated year, while the results of the ANFIS model of the Trapezoid, Gauss and G-bell membership functions seemed less than optimal. Keywords : Financial Distress, Neuro Fuzzy, Prediction, Altman Ratio.

## PENDAHULUAN
Badan  Pusat  Statistik(BPS)  merilis bahwa,  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia selama  2017  mencapai  5,07%.  Meskipun tertinggi  sejak  2014,  realisasi  ini  meleset dari  target  APBN-P  2017  sebesar  5,2%. (Kontan.co.id-Jakarta  5/2/2018).  Dari  data ini terlihat pertumbuhan industri manufaktur stagnan  di  4,27%  dan  porsinya  juga  anjlok 20,16%  terhadap  produk  domestik  bruto (PDB).  Secara  makro  ekonomi  global sedang  bergerak  naik,  bahkan  di  wilayah Asean  seperti  Malaysia  tumbuh  6,2%, Thailand 4,3%, Filipina 6,6% dan Indonesia di  angka  5%.  Indonesia  secara  optimal belum  memanfaatkan  peluang  tersebut (Indef  Bhima  Yusdhistira  5/2/2018).  Meski pertumbuhan ekonomi domestik dirilis lebih tinggi  dari  ekspektasi,  tetapi  hal  tersebut tidak  mampu  menopang  penguatan  nilai tukar  rupiah  dan  belum  berdampak  besar pada investasi pasar modal .
Rilis  data  Bursa  Efek  Indonesia(BEI), volume  perdagangan  naik,  namun  harga- harga saham cenderung turun, salah satunya saham  Emiten  LQ45.  Data  website  IDX, (2016)  indeks  LQ45  menunjukan  rata-rata harga  saham  penutupan  turun  7,45  % menjadi  -33,79  %.  Penyebabnya  ekonomi makro,  rasio  pasar,  dan  internal  dari  rasio keuangan perusahaan : profitabilitas, likuiditas,  leverage,  aktifitas,  dan  rasio model lain seperti rasio model Altman.
Penelitian  financial  distress  dengan  rasio model  Altman  masih  terbatas  pada  prediksi kesulitan  keuangan  satu  tahun,  sedangkan untuk  prediksi  beberapa  tehun  kedepan belum  maksimal,  untuk  itu  dibutuhkan metode lain dalam masalah ini. Metode data mining  model  neuro  fuzzy  masih  jarang dimanfaatkan  dibidang  keuangan.  Hasil prediksi  metode  ini  sangat  tergantung seberapa besar sumber data yang digunakan. Hasil  prediksi  ini  sangat  penting  bagi
pengelola  perusahaan,  investor  dan  kreditur digunakan  untuk  peringatan  dini  tentang kondisi keuangan perusahaan.
Penelitian model neuro-fuzzy ANFIS  sangat menarik  untuk  dikembangkan,  peneliti sebelumnya  :  Slamet  Samsul  Hidayat,  dkk. (2013),  tentang  memprediksi  pengguna  bus trans  Sarbagita  dengan  metode  ANFIS. Indah Puspitasar, dkk.(2013) tentang “ Model Selection  in  ANFIS  by  using  Inference  of  R Incremental  for  Time  Series  Forecasting ”. Rio Chaniago, dkk.(2014), tentang “Prediksi Cuaca  Mengunakan  Metode Case  Base Reasoning dan ANFIS ”. Lala Nilawati, dkk.
(2015), tentang “Penilaian Properti
Menggunakan Metode ANFIS” . Noor Azizah,  (2016).  tentang  “Metode Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System untuk Prediksi  Tingkat  Layanan  Jalan”.  Herliyani Hasanah,  dkk.(2017)  tentang  “Perancangan Aplikasi  Sistem  Cerdas  untuk  Prediksi Energi  Listrik  di  PLTA  Kedung  Ombo”. Hasil  penelitian  ANFIS  mempunyai  tingkat akurasi  sangat  baik,  optimal,  konsisten, fleksibel,  stabil,  efektif,  dengan  nilai kesalahan kecil.
Model ANFIS adalah sistem hybrid gabungan antara fuzzy inference system (FIS) dan jaringan syaraf tiruan (ANN) didalamnya terdapat model backpropagation (BPNN) untuk menghasilkan prediksi detail. Pengunaan  ANFIS  model  inferensi  fuzzy Tagaki-Sugeno-Kang(TSK) orde satu karena sederhana proses komputasinya. Keunggulan sistem ini dapat menterjemahkan  pengetahuan  para  pakar berbentuk aturan rule pada fungsi keanggotaan. Atas dasar itu, penulis mengambil  judul  “Model  Data  Mining  dan Rasio  Altman  untuk  Prediksi  Financial Distress Perusahaan”.

## Peramalan
Peramalan adalah seni dan ilmu memperkirakan  suatu  even  dimasa  datang dengan  pemrosesan  data  historis  dan diproyeksikan  untuk  waktu  akan  datang melalui  model  matematis  (Heizer  dan Render  ,2009:162-3).  Metode  peramalan dibagi  dua  :  kualitatif  (qualitative  forecast) dan kuantitatif (quantitative forecast). Menurut Eddy Herjanto (2004:116), mengklasifikasikan  peramalan  berdasarkan horizon waktu masa depan yang melingkupinya. Peramalan kuantitatif dibagi dua  jenis  yaitu  :  Time  Series  Forecasting dan Associative Forecasting
Method.
Perhitungan  kesalahan  peramalan  total digunakan  deviasi  mutlak  rata-rata  yaitu (Mean  Absolute  Deviation–MAD),  dan kesalahan  kuadrat  rata-rata  yaitu  (Mean Squared  Error–MSE),    serta    kesalahan persen    mutlak    rata-rata  yaitu  (Mean Absolute Percent Error–MAPE).

## Financial Distress Perusahaan
Financial  distress  adalah  kegagalan  bisnis akibat  kesulitan  keuangan  sangat  parah sehingga perusahaan tidak mampu beroperasi  dengan  baik.  Financial  distress dapat terjadi jika jumlah kewajiban perusahaan  melebihi  nilai  wajar  aset  atau ketika  liabilitas  lancar  melebihi  current assets.  Financial  distress  adalah  likuiditas sebagai awal dari kegagalan bisnis perusahaan.
Rasio keuangan dapat
digunakan sebagai indikasi adanya kebangkrutan di perusahaan (Toto, 2011:332).
Menurut  Undang-undang  No.4  tahun  1998 tentang kepailitan, dinyatakan bahwa kebangkrutan adalah situasi yang dinyatakan pailit oleh keputusan pengadilan.
Kebangkrutan sebagai suatu kegagalan yang terjadi  pada  sebuah  perusahaan  diartikan sebagai  kegagalan  keuangan  (Financial Distressed) (Brigham, 2001:2-3). Perusahaan  mungkin  mengalami  kesulitan keuangan  seperti  kesulitan  likuiditas  (misal
tidak  bisa  membayar  gaji  pegawai,  bunga hutang,  dll).  Jika  tidak  diselesaikan,  bisa berkembang  menjadi  kesulitan  yang  lebih besar,  dan  bisa  sampai  pada  kebangkrutan (Mamduh, 2007:255).
Ketidakmampuan melunasi kewajiban menunjukkan  kinerja  negatif  dan  adanya masalah likuiditas. Didalam Munawir (2002:291) yang berkaitan dengan kesehatan keuangan dan potensi kebangkrutan perusahaan ada empat kategori:
a. Tidak kesulitan keuangan
b. Kesulitan  keuangan  tapi  tidak  pailit (bangkrut).
c. Tidak kesulitan keuangan tetapi kesulitan non keuangan dan diputuskan pailit.
Kesulitan keuangan dan jatuh pailit.

## Rasio Keuangan Model Altman
Tahun  1968,  Altman  menerapkan  multiple discriminant  analysis  (MDA)  yaitu  bentuk analisis  diskriminan    dari  identifikasi    rasio keuangan  untuk  model  prediksi  kegagalan bisnis  perusahaan.  Altman  memakai  lima rasio-rasio  keuangan  periode  tiga  tahun sebagai  dasar  analisanya.  Nilai  yang dihasilkan  adalah  nilai  z-score  sebagai klasifikasi kegagalan bisnis berdasarkan titik cut off dengan tiga kriteria yaitu : safe, gray dan distress (E.I.Altman,1999: A Revised Z- score Model).
Menurut  (Lalith  P.  Samarakoon  ,  dkk ,2003),  model  prediksi  Altman    mengalami beberapa revisi persamaan baru disesuaikan  dengan  perusahaan  swasta dan tidak terbatas  pada perusahaan  manufaktur go    public,  Edward  I.A.  (Altman,1968-Z, 1983-Z’  dan  1993-Z”),  kemampuan  tiga model  z-score  Altman  dapat  memprediksi kegagalan  bisnis  menggunakan  laporan keuangan  neraca  dan  laba(rugi).  Menurut (Sanobar Anjum: 2012) Altman
mengunakan    lima    rasio-rasio  keuangan,
yaitu  :  X1= working  capital  to  total  assets , X2= retained  earning  to  total  assets ,  X3= earning  before  interest  and  taxes  to  total assets ,  X4= market  value  of  equity  to  book value of total debt , X5= sales to total assets. (Lalith  P.  Samarakoon  ,  dkk  ,2003)  tiga model prediksi (Altman, 1968,1983, 1993) : Model  tahun  1968,  adalah  Z=1.2  X1  +  1.4 X2 + 3.3 X3 + 0.6 X4 + 1.0 X5.
Model  yang  dikenal  sebagai  (E.I.Altman, 1999:  A  revised  z-score  model)  dengan fungsi  diskriminan  untuk  perusahaan  yang go  public  adalah  :  zona  safe  adalah  nilai Z>2.99,  zona  Gray  nilai  Z  antara  1.80-2.99 dan  zona  distress  nilai  Z<  1.80.  Model  ini pernah di terapkan untuk prediksi kegagalan bisnis pada U.S.Emergency Market (Altman,  Hatzell  dan  Peck,1995),  hasilnya di temukan 81 % sukses pada model ketiga, didalam (Sanobar Anjum: 2012).

## Analisis Data Time Series
Data time  series adalah  sekumpulan  data berasal  dari  waktu  ke  waktu,  seperti  harian, mingguan,  bulanan,  kwartalan,  tahunan  dan dijadikan  sebagai  dasar  untuk  peramalan. Didalam  (Ali  Baroroh,  2013) Time  Series merupakan  data  yang  di  catat,  atau  diamati dalam serangkaian tahapan waktu (Hanke, et all.2001).    Kegunaan  analisis  ini  untuk melihat  perkembangan  suatu  objek  yang  di amati dan diteliti dari waktu ke waktu. Nilai data  masa  lalu  hingga  waktu 't' titik  awal prediksi  dan  waktu  prediksi 't  +  p'. untuk pemetaan  dari  titik  ‘ D’ sampai  titik 'Δ' secara terpisah dirumuskan :
x( t+p) =[ x(t-(D-1)Δ )]... x(t-Δ) , x(t) (1)

## Algoritma Data Mining neuro-fuzzy
Neuro-fuzzy adalah  sistem  inferensi  fuzzy yang  dilatih  dengan  algoritma  pembelajaran turunan  sistem  neural  network. Neuro-fuzzy salah  satu hybrid system  di soft  computing untuk  mendapatkan  algoritma  yang  lebih sempurna  (Kusumadewi,  S.,  et  al.,  2006,
p.4).  Salah  satu  model neuro-fuzzy ANFIS diusulkan  oleh  (Roger  Jang,  1993:667). Struktur ANFIS meliputi  inferensi  fuzzy model Takagi-Sugeno-Kang orde satu (Kusumadewi,  S.,  et  al.,  2010  :379)  seperti gambar berikut :
Gambar 1.1 Ilustrasi Struktur Sistem ANFIS Layer-1 : layer 1  setelah x dan y. Setiap node i ke- I di layer ini adalah adaptive node dengan node fungsi ;
O1,i   = µ Ai (x) untuk tiap i = 1, 2, atau    (2)
O1, i = µ Bi – 2(y ) untuk tiap I = 3,4         (3)
Fungsi anggotanya, generalize bell :
𝑂 2,𝑖 = 𝑤 𝑖 = 𝜇 𝐴𝑖 (𝑥) × 𝜇 𝐵𝑖 (𝑦) , 𝑖 = 1,2
(4)
Dimana { ai , bi, ci } adalah parameter set.
Layer-2  : Tiap node    layer adalah node yang  tetap  sebagai Π.
𝑂 2,𝑖 = 𝑤 𝑖 = 𝜇 𝐴𝑖 (𝑥) × 𝜇 𝐵𝑖 (𝑦) , 𝑖 = 1,2
(5)
Layer-3 : Tiap node layer adalah node tetap sebagai N . Node ke  -  i  mengkalkulasi  rasio dari kekuatan rule ke - i.
𝑂 3,𝑖 = 𝑤 𝑖 ̅̅̅ = 𝑤 𝑖 𝑤 1 +𝑤 2 ,   𝑖 = 1,2 (6)
Layer 4: Tiap node i layer adalah node adaptif dengan node fungsi:
𝑂 4,𝑖 = 𝑤 𝑖 ̅̅̅𝑓 𝑖 = 𝑤 𝑖 ̅̅̅(𝑝 𝑖 𝑥 + 𝑞 𝑖 𝑦 + 𝑟 𝑖 ) (7)
Layer  5 : Node  layer ini  sebagai    Σ,  yang menghitung keluaran dari lapisan 4
𝑂 5,𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖 ̅̅̅𝑓 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖 𝑓 𝑖 ∑ 𝑤 𝑖 (8).

## METODE PENELITIAN
Sumber Data, Populasi dan Sampel
Penelitian  menggunakan  data  sekunder  dari website : http:// www.idx.co.id .  Data  input dari  laporan  keuangan  perusahaan  emiten LQ45  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI)  tahun
2012-2017 sejumlah 80 perusahaan.
Laporan  keuangan  konsolidasi  perusahaan dipilih  untuk  proses  perhitungan  rasio-rasio model  Altman  untuk  mendapatkan  nilai zscore  empat  periode  ke  belakang  secara time series . Sampel data berupa Sensus atau sampel  jenuh,  yaitu seluruh  anggota populasi  yang  diamati  semua.  Periode amatan antara tahun 2012-2017.

## Langkah dan Perancangan Penelitian
MULAI Tinjauan Pustaka Percobaan dan Pelatihan Algoritma ANFIS Proses Perhitungan Rasio Profitabilitas Pengembangan Software Aplikasi Prediksi Pengujian, Evaluasi dan Laporan Hasil Penelitian Persiapan Peralatan dan Data Penelitian SELESAI Pembentukan Struktur Algoritma Model ANFIS

## Gambar 2.1 Alir Perancangan Penelitian
1. Tinjauan Pustaka. Bersumber dari prosiding, jurnal nasional dan internasional sesuai penelitian.
2. Persiapan Peralatan dan Data Penelitian. Peralatan  Laptop  dilengkapi      developer Matlab.  Data  penelitian  dari website
www.idx.co.id emiten  LQ45  di  BEI tahun 2012-2017, sejumlah 80
perusahaan.
3. Pembentukan Struktur neuro-fuzzy ANFIS.
Pembentukan  struktur  ANFIS  empat  (4) MFs fungsi keanggotaan dari GUI Matlab :  Segitiga,  Trapesium,  Gauss  dan G-bell .
Empat input data runtun waktu x (t + p) yaitu kondisi x (t-3), x(t-2), x(t-1), x(t).
4. Perhitungan rasio keuangan model Altman.
Nilai zscore rasio model altman di proses dari  laporan  keuangan  laba/rugi  dan neraca perusahaan emiten LQ45.
5. Training dan Testing neuro fuzzy ANFIS.
Training  dan  testing  terhadap  algoritma ANFIS  memakai  input  data  empat  nilai zscore  berbentuk time  series ,  masa  lalu sampai  waktu “t” adalah    x(t-3),    x(t-2), x(t-1),  x(t).
6. Pengembangan Aplikasi Prediksi. Pengembangan  aplikasi  berbasis  object oriented programming (OOP) dari Matlab dengan  tahapan  pekerjaan  :  analisa, desain, pemrograman dan testing model.
7. Pengujian, Evaluasi dan Laporan Hasil. Pengujian  dan  evaluasi  model  prediksi financial  distress memakai  input  rasio altman  melalui  algoritma neuro  fuzzy hasilnya  sangat  optimal  dibandingkan dengan  data  atual  dari  hasil  perhitungan rasio model altman.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengembangan dan Desain Aplikasi
Pembuatan  design  aplikasi  menggunakan tools  box  GUI  dari  program  Matlab  dalam menerapkan  algoritma  data  mining  neuro- fuzzy model ANFIS.
1. Pembentukan Struktur ANFIS
Struktur ANFIS mempunyai empat masukan, yaitu kondisi x (t -3), x (t-2), x (t-1),  x  (t).  Hasil  struktur ANFIS 12 masukan fungsi keanggotaan dan 81 role berikut :
Gambar 3.1  Struktur ANFIS 4 input tiga kategori
Gambar 3.2 Fuzzy Logic 4 inputs, 81 role sugeno dan 1 output
2. Percobaan  dan  Pelatihan  Algoritma

## ANFIS
Mengunakan  fungsi ANFISEDIT Matlab untuk  menghasilkan ANFIS tipe  Sugeno. Alir  proses  pembentukan  dan  pelatihan data berikut ini :
Gambar 3.3  Percobaan Data nilai zscore Altman untuk pembentukan struktur ANFIS

## 3. Input Data ANFIS
Data  Input  dibedakan  tiga  kondisi perusahaan  (Distress,  Grey  dan  Safe) dengan  tiga  kategori  untuk  fungsi keanggotaan Segitiga & Trapesium:
Dengan  tiga  kategori  untuk  fungsi keanggotaan Gauss & G-bell :
Gambar 3.4  Input ANFIS tiga kategori fungsi keanggotaan 4. Pengembangan dan Desain Aplikasi Tampilan screen aplikasi  yaitu  menu program  ,input FIS ,  data  zscore  altman time  series kebelakang  dari  titik 't'. Dilengkapi  dengan  output  keluaran  nilai prediksi dan grafik prediksi seperti screen berikut ini :
Gambar 3.5  Desain layar utama aplikasi prediksi
Testing dan Pengujian Aplikasi Prediksi
Hasil  pengujian  aplikasi  dengan  tiga  level area nilai prediksi financial distress perusahaan (Distress, Grey dan Safe) berikut ini :
Gambar 3.6  Hasil Output Prediksi tiga kategori

## Analisa Hasil Prediksi
Pembagian  range  nilai  zscore  pada  area prediksi adalah berikut ini :
Tabel 3.1  Nilai zscore pada Area Prediksi
Pada  prediksi  satu  tahun  kedepan  dari  titik “t” tahun  2016  dan  prediksi “p=1” tahun 2017,  maka x  (t  +  p) dari  nilai-nilai  masa lalu  =    [x  (t  -3),  x  (t-2),  x  (t-1),  x  (t);  x (t+1)],  maka  input  periodikalnya  adalah tahun  2013,2014,2015,  2016.  Didapat  hasil rata-rata nilai zscore tahun 2017=9,95%.
Gambar 3.7  Grafik perbandingan hasil prediksi  4 MFs dan nilai zscore 2017 Hasil  rata-rata  prediksi  fungsi  keanggotaan Trapesium  = 9,71%. ,  Gauss =  9,93%.  dan G-bell  = 9,88%  kurang  optimal,  sedangkan rata-rata  nilai  prediksi  fungsi  keanggotaan Segitiga dengan tiga kategori input hasilnya optimal, yaitu: 9,95%.

## PENUTUP
Aplikasi  prediksi financial  distress model ANFIS memakai  empat  fungsi keanggotaan  dan  data  input  tiga  kategori. Pada  fungsi  keanggotaan Trapesium,  Gauss dan Generalized  bell hasilnya  kurang optimal,  sedangkan  fungsi  keanggotaan segitiga  hasilnya  paling  optimal  dan  sangat konsisten dengan rata-rata nilai zscore tahun 2017  sebesar  9.95%.  Untuk  prediksi financial  distress satu  tahun  kedepan  paling optimal  mengunakan  model ANFIS fungsi keanggotaan  Segitiga.  Jadi  aplikasi  prediksi dengan  algoritma  model ANFIS hasilnya sangat optimal 100% lebih terinci,
konsisten, dan sangat baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul  Kadir,“ Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Kebijakan  Dividen Pada Perusahaan Credit Agencies Go Public  di  (BEI )“.  Jurnal  Manajement Akuntansi Volume 11, No.1,(2010). Ali  Baroroh,  2013.  “  Analisis Multivariate dan Time  Series dengan  SPSS  21”, Penerbit PT. Elex Media Komputindo; Kompas  Gramedia,  ISBN:978-602- 0220-65-9.
Brigham, Eugene dan Joel F Houston.
2001. Manajemen Keuangan II . Jakarta: Salemba Empat.
Eddy Herjanto, (2007). Manajemen Operasi, Penulis Edisi Ketiga. Jakarta: PT Raja Grasindo Persada.
Edward  I.  Altman  (1999),  Predicting Financial  Distress  of  Companies; Revisiting  the  Z-Score  and  ZETA Models*.
Heizer,  Jay  &  Barry  Render.  2009.  8th  ed.
Operation Management. Upper Saddle River, New Jersey : Prentice Hall . Herliyani Hasanah, Nurmalitasari,
2017.” Perancangan  Aplikasi  Sistem Cerdas  untuk  Prediksi  Energi  Listrik Pemakaian  Sendiri  di  PT  Indonesia Power  Sub  Unit  PLTA  Kabupaten Wonogiri ”.  Prosiding  SNATIF  Ke-4
Tahun 2017, ISBN: 978-602-1180-50- 1.STMIK Duta Bangsa Surakarta.
Indah  Puspitasari,  Brodjol  Sutijo  S  U  dan Suhartono,  2013.  “ Model  Selection  in
Adaptive Neuro Fuzzy Inference
System  (ANFIS)  by  using  Inference  of R  Incremental  for Time  Series Forecasting  ”,  International  Journal (IJSR),  India Online ,  Vol  2, Issue 2,
ISSN: 2319-7064.
J.-SR  Jang, 1993. “ ANFIS:  Adaptive-
Network-based
Fuzzy Inference Systems”,  IEEE  Transactions  on Systems, Man, and
Cybernetics ,Vol.23, No.3, p 665-685. Kusumadewi,  Sri  dan  Sri  Hartati,  2010.
Neuro-Fuzzy  (Integrasi  Sistem  Fuzzy dan Jaringan Syaraf) . Edisi-2. Yogyakarta: Graha Ilmu. Kusumadewi, Sri, 2003. Artificial Intelegence  (Teknik  dan  Aplikasi)”. Yogyakarta: Graha Ilmu. Lala Nilawati, Mochamad Wahyudi, 2015.” Penilaian Properti Menggunakan Metode ANFIS ”, Konferensi Nasional Ilmu
Pengetahuan  dan  Teknologi  (KNIT) 2015,  8  Agustus  2015,  Bekasi,  ISBN 978-602-72850-0-2.
Lalith  P.  Samarakoon,  et  al.(Fall  2003), “Altman’s    Z-Score  Models  of Predicting    Corporate    Distress  : Evidence  from  the  Emerging  Sri
Lankan    Stock  Market”  ,Edition Joournal of the Academy of Finance at the University of St. Paul.
Munawir, Slamet (2002), Akuntansi
Keuangan dan Manajemen, Edisi
Pertama. Yogyakarta: BPFE.
Noor  Azizah,  2016.  “ Metode  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk Prediksi Tingkat Layanan  Jalan ”.  Jurnal  DISPROTEK Vol  7.  No.1  Jan  2016.  Fakultas  Sains dan Teknologi, UNISNU Jepara.
Rio  Chaniago,  The  Houw  Liong,  dan  Ken Ratri  Retno  Wardani.  2014,  “ Prediksi Cuaca  Mengunakan  Metode  Case
Base  Reasoning  dan  Adaptive  Neuro Fuzzy Inference System ”.  Jurnal Informatika, Vol. 12, No. 2, November    2014,  90-95.  ISSN  1411- 0105. DOI: 10.9744
Slamet  Samsul  Hidayat,  I  Putu  Eka  Nila Kencana  dan  Ketut  Jayanegara,  2013. “ Prediksi Pengguna Bus Trans
SARBAGITA  dengan  Metode  Adaftive Neuro  Fuzzy  Inference  System ”,Edisi E-Jurnal  Matematika  Vol.2,    No.3, Agustus 2013, Hal 46-52, ISSN: 2303- 1751.
Syamsudin,  Lukman,  2007.  ” Manajemen keuangan  perusahaan”. Jakarta:  Raja Grafindo Persada.
Takagi,T.,  and  M.Sugeno,  1985.  “ Fuzzy identification  of  systems  and  its application to  modeling and control”. IEEE  Transactions  on  Systems,  Man, and Cybernetics , Vol SMC-15, No.1:116–132.
Toto, Prihadi. 2011. Analisis Laporan Keuangan Teori dan Aplikasi .
Jakarta: PPM.
website IDX ; http://www.idx.co.id website Indef Bhima Yusdhistira 5/2/2018 website Kompas ; http://www.kompas.com. website Kontan.co.id-Jakarta, 5/2/2018