## PREDIKSI POTENSI KEBANGKRUTAN PADA PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BEI MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK
I Nyoman Dita Suardinata, Nengah Widya Utami, Helmy Syakh Alam Program Studi Sistem Informasi Akuntansi, Fakultas Teknologi Informasi dan Desain, Universitas Primakara Jalan Tukad Badung No. 135 Renon, Denpasar. Bali, Indonesia
ditasuardinata10@gmail.com

## ABSTRAK
Kebangkrutan  merupakan  kondisi  dimana  perusahaan  mengalami  kesulitan  keuangan  yang  menyebabkan gagalnya  suatu  perusahaan  dalam  menjalankan  operasionalnya  dan  ketidakmampuan  membayar  berbagai kewajiban  yang  dimiliki.  Perusahaan  yang  bangkrut  dapat  merugikan  pihak-pihak  yang  memiliki  kepentingan seperti investor dan kreditur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui berapa banyak perusahaan yang terdaftar pada BEI yang berpotensi mengalami keangkrutan. Backpropagation Neural Network adalah salah satu metode jaringan syaraf tiruan yang digunakan dalam memprediksi kebangkrutan. Dalam penelitian ini, backpropagation yang digunakan untuk memprediksi kebangkrutan yang digabungkan dengan rasio keuangan sebagai atribut input, dan hasil dari perhitungan Model Grover akan menjadi target output. Hasil dari penelitian ini menghasilkan nilai MSE terendah di angka 0,004 dengan tingkat akurasi  sebesar 99,06%. Angka  ini diperoleh  menggunakan split validation 60:40, laju pembelajaran sebesar 0,2, jumlah neuron pada hidden layer sebesar 2 neuron, nilai bias dan bobot sebesar 3,1, jumlah iterasi sebanyak 5925. Perusahaan yang diprediksi berpotensi mengalami kebangkrutan sebanyak 134 perusahaan dan Perusahaan yang diprediksi tidak mengalami kebangkrutan adalah 666 perusahaan.
Kata kunci: Prediksi Kebangkrutan, Model Grover, Backpropagation Neural Network, Rasio Keuangan.

## 1. PENDAHULUAN
Pada Maret tahun 2020 pandemi Covid-19 hadir di Indonesia yang menyebabkan turunnya perekonomian Indonesia. Berdasarkan dari data Badan Pusat  Statistik,  Indonesia  mengalami  penurunan ekonomi  pada  tahun  2020  sebesar  2,07  persen [1]. Turunnya  ekonomi  di  Indonesia  ini  terjadi  karena adanya  kebijakan  yang  dilakukan  oleh  pemerintah Indonesia untuk memutus penyebaran virus Covid-19 agar tidak semakin parah. Adapun kebijakan tersebut yaitu  dengan  menerapkan  pemberlakuan  pembatasan kegiatan  masyarakat  (PPKM),  namun  konsekuensi dari  kebijakan  ini  adalah  menurunnya  aktivitas perekonomian  dalam  masyarakat  yang  berimbas kepada turunnya kinerja di berbagai sektor usaha yang diukur berdasarkan nilai kapitalisasi pasar.
Pada  tahun  2020,  delapan  dari  sebelas  sektor usaha  mengalami  penurunan  kinerja  dibandingkan dengan  tahun  2019  dan  ada  tiga  sektor  yang menunjukan  kinerja  yang  positif.  Jika  melihat  data kinerja di tahun 2021 kinerja kebanyakan sektor usaha sudah mulai meningkat dan hanya ada dua sektor yang masih  mengalami  penurunan.  Pada  tahun  2022,  lima sektor  usaha  mengalami  peningkatan  kinerja,  tetapi ada  sektor  usaha  yang  sebelumnya  sudah  mulai menunjukan kinerja yang positif di tahun sebelumnya malah  mengalami  penurunan  kinerja  di  tahun  2022. Data  dari  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2022 menunjukan  ada  8  perusahaan  yang  masuk  dalam notasi  khusus  dengan  kode  S  yang  berarti  laporan keuangan  terakhir  menunjukkan  tidak  menghasilkan pendapatan  dan  ada  49  yang  masuk  dalam  notasi khusus dengan kode E yang berarti  Laporan keuangan terakhir menunjukkan ekuitas negatif ekuitas
berdasarkan  laporan  keuangan  terakhir  [2].  Ini menunjukan bahwa masih ada perusahaan yang berada pada sektor-sektor tersebut belum sepenuhnya bangkit dari dampak pandemi Covid-19.
Jika  kinerja  suatu  perusahaan    terus  menurun, maka  perusahaan  tersebut  akan  mengalami  kesulitan keuangan.  Dan  jika  suatu  perusahaan  dibiarkan  dan kondisi  bisnisnya  memburuk,  maka  perusahaan tersebut  akan  mengalami  kebangkrut. Kebangkrutan merupakan  kondisi  dimana  perusahaan  mengalami kesulitan keuangan yang menyebabkan gagalnya suatu perusahaan  dalam  menjalankan  operasionalnya  dan ketidakmampuan  membayar kewajiban  yang dimiliki [3]. Perusahaan yang bangkrut akan dapat berdampak pada  pihak-pihak  yang  memiliki  kepentingan  seperti investor  dan  kreditur.  Oleh  karena  itu,  prediksi kebangkrutan  bisa  berperan  sebagai  peringatan  awal bagi pihak yang memiliki kepentingan.
Penelitian  mengenai  prediksi  kebangkrutan sudah pernah beberapa kali dilakukan. Salah satu cara yang  digunakan  untuk  memprediksi  kebangkrutan adalah  menggunakan  algoritma Backpropagation Neural  Network yang  digabungkan  dengan  rasio keuangan  sebagai  atribut  atau  parameter  inputnya. Algoritma ini digunakan pada penelitian Rizki Amalia Nurdini  (2019)  dengan  judul  “Analisis  Prediksi Kebangkrutan  Perusahaan  Menggunakan Artificial Neural Network Pada Sektor Pertambangan Batubara” menghasilkan kinerja pelatihan dengan MSE terendah 0,00000313 dan R tertinggi 99,9% [4].
Berdasarkan  pada  latar  belakang  yang  telah dijelaskan  diatas,  penulis  tertarik  untuk  melakukan penelitian dengan judul “Prediksi Potensi Kebangkrutan  Pada  Perusahaan  yang  Terdaftar  pada
BEI  Menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network”.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Kebangkrutan
Kebangkrutan merupakan kondisi dimana perusahaan  mengalami  kesulitan  keuangan  yang menyebabkan  gagalnya  suatu  perusahaan  dalam menjalankan  operasionalnya  dan  ketidakmampuan membayar berbagai kewajiban yang dimiliki. Terdapat dua  aktor-faktor  yang  menyebabkan  terjadinya kebakrutan  pada  perusahahaan,  yaitu  faktor  internal dan external [3].
Faktor  internal  yang  dapat  menyebabkan kebangkrutan  adalah  manajemen  yang  tidak  efisien, terlalu banyak memberikan kredit pada pelanggan, dan kecurangan  yang  dilakukan  manajemen  perusahaan. Sedangkan,  faktor  eksternal  bisa  berasal  dari persaingan,  perubahan  kebijakan  pemerintah,  dan krisis global.

## 2.2. Data Mining
Data  mining merupakan  ekstraksi  data  dalam jumlah  yang  besar  menjadi  suatu  informasi  atau pengetahuan  yang  bermanfaat  [5]. Data  mining juga dapat diartikan sebagai proses pengolahan data untuk menggali suatu informasi dalam data yang digunakan. Proses penggalian data ini sering disebut juga dengan Knowledge Discovery in Databases (KDD).

## 2.3. Backpropagation Neural Network
Backpropagation  Neural  Network (BPNN) adalah  sebuah  jenis  jaringan  syaraf  tiruan  yang termasuk dalam supervised learning dengan menggunakan multilayer  perceptron .  Jaringan  ini memiliki dua arah, yaitu maju ( forward ) dan mundur ( backward ).  Arsitektur  BPNN  terdiri  dari  tiga  layer utama,  yaitu input  layer , hidden  layer ,  dan output layer [6].
Proses  pembelajaran  pada  BPNN  dilakukan dengan melakukan propagasi maju ( forward propagation )  untuk  menghitung  output  dari  jaringan berdasarkan  input  data,  dan  kemudian  melakukan propagasi  mundur  ( backward  propagation )  untuk menyesuaikan  bobot  pada  setiap  layer  agar  prediksi output semakin mendekati nilai target yang diinginkan [6].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  atau Penemuan  Pengetahuan  dalam  Basis  Data.  KDD merupakan sebuah proses untuk menemukan informasi  penting,  pola  dan  hubungan  dalam  data dengan  menggunakan  algoritma  dalam  membantu mengidentifikasi pola dalam data  [5]. KDD memiliki enam langkah dalam memproses data mentah menjadi informasi  yang  berguna.  Langkah-langkah  yang  ada dalam KDD ditunjukan pada gambar berikut:
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery in Databases
3.1. Data Selection
Pada  tahap data  selection ,  peneliti  melakukan seleksi  atribut-atribut  data  yang  dianggap  relevan dengan  rumusan  masalah  pada  laporan  keuangan perusahaan.  Data  dalam  penelitian  ini  ada  4  atribut, yaitu ROA, WCTA, ROTA, dan CR.

## 3.2. Data Cleaning
Pada  tahap data  cleaning, akan  dilakukan evaluasi  terhadap  kualitas  data.  Data  yang  tidak memiliki  nilai  akan  dibuang  atau  tidak  digunakan dalam dataset.

## 3.3. Data Transformation
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengubahan  status perusahaan  menjadi  numerik.  Ini  dilakukan  karena setiap proses pada algoritma Backpropagation Neural Network memerlukan input numerik dan menghasilkan output numerik.

## 3.4. Data mining
Tahap  ini  adalah  tahap  utama  dalam  penelitian ini,  dimana  peneliti  akan  mencari  pengetahuan  atau pola dalam data yang telah dikumpulkan menggunakan  algoritma Backpropagation  Neural Network .

## 3.5. Interpretation dan Evaluation
Tahap  Interpretation  dan  evaluation  merupakan tahap  interpretasi  data  dengan  menggunakan  aplikasi data  mining.  Pengujian  data  dan  evaluasi  hasil pengujian dalam penelitian ini menggunakan  Python. Pada  tahap evaluation ,  tahap  di  mana  penulis memprediksi  potensi  kebangkrutan  menggunakan algoritma Backpropagation  Neural  Network .  Pada penelitian ini, model dievaluasi dengan menggunakan metrik Mean Square Error (MSE).

## 3.6. Knowledge
Knowledge merupakan  tahap  dimana  data  telah diolah  dan  sudah  menghasilkan  pengetahuan  atau informasi  yang  bermanfaat  dan  mudah  dipahami. Pengetahuan dan  informasi diperoleh kemudian  akan yang  diimplementasikan  sesuai  dengan  kegunaan pengetahuan atau informasi tersebut.
3.7. Metode Analisis Rasio Keuangan
Rasio keuangan yang digunakan pada penelitian ini adalah return on asset (ROA), Working Capital to Total Assets ratio , dan Return on total assets (ROTA). Rasio ini penulis pilih karena menurut Grover, ketiga rasio  ini  merupakan  rasio  yang  paling  berpengaruh dari tiga belas rasio yang telah diteliti [7]. Peneliti juga menambahkan Current Ratio karena menurut penelitian  Dwi  Fitrianingsih,  rasio  lancar  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kebangkrutan perusahaan [8].
a. Return on asset (ROA)
Return  on  asset (ROA)  memberikan  informasi tentang seberapa efisien perusahaan dalam menggunakan  asetnya  untuk  menghasilkan  laba  [9]. Untuk  menghitung  ROA  dapat  menggunakan persamaan (1):
ROA = 𝑁𝑒𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 (1)
b. Working Capital to Total Assets (WCTA)
Working Capital to Total Asset merupakan salah satu  rasio  likuiditas  yang  menunjukkan  kemampuan perusahaan  dalam  menggunakan  modal  kerja  untuk menjalankan kegiatan operasional tanpa mengganggu tingkat likuiditas perusahaan [10]. Untuk menghitung WCTA dapat menggunakan persamaan (2):
WCTA = (𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡−𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 (2)
c. Return on total assets (ROTA)
Return on total assets (ROTA) adalah rasio yang mengukur  laba  perusahaan  sebelum  bunga  dan  pajak (EBIT)  terhadap  total  aset  [11].  Untuk  menghitung ROTA dapat menggunakan persamaan (3):
ROTA = 𝐸𝐵𝐼𝑇 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 x 100%
(3)
d. Current Ratio (CR)
Current ratio merupakan suatu metrik keuangan yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kemampuan sebuah  perusahaan  dalam  memenuhi  kewajiban finansialnya  yang  jatuh  tempo  dalam  jangka  waktu pendek, biasanya dalam satu tahun. Rasio ini dihitung dengan  membandingkan  total  aset  lancar  (atau  aset yang dapat dengan cepat diubah menjadi uang tunai) dengan  total  kewajiban  jatuh  tempo.  [11].  Untuk menghitung CR dapat menggunakan persamaan (4):
CR = 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠 x 100% (4)
3.8. Backpropagation Neural Network
Backpropagation Neural Network (BPNN) adalah sebuah  jenis  jaringan  syaraf  tiruan  yang  termasuk dalam supervised learning dengan  menggunakan multilayer perceptron . Jaringan ini memiliki dua arah, yaitu  maju  ( forward )  dan  mundur  ( backward ). supervised learning ini adalah teknik yang memanfaatkan  data  yang  telah  dipelajari  pada  masa lalu untuk memprediksi peristiwa di  masa  yang akan datang  [6].  Langkah  pembelajaran  dalam  algoritma
backpropagation neural  network adalah  sebagai berikut:
a. Inisialisasi  bobot,  tentukan learning  rate ( 𝛼 ), maksimum epoch ,  dan  target error untuk menentukan kapan model akan berhenti.
b. Tiap  unit  pada  lapisan input menerima  sinyal input 𝑥 𝑖 dan meneruskan sinyal tersebut ke semua unit pada lapisan tersembunyi.
c. Tiap-tiap unit pada lapisan tersembunyi menjumlahkan  sinyal-sinyal input terbobot menggunakan persamaan (5): 𝑧 𝑖𝑛 𝑗 = 𝑣 0 𝑗 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖 𝑗 𝑛 𝑖=1 (5)
Kemudian dihitung nilai output dengan menggunakan  fungsi  aktivasi  seperti  persamaan ini (6):
𝑧 𝑗 = 1 (1+𝑒 −𝑧𝑖𝑛 𝑗 ) (6)
d. Tiap-tiap  unit  pada  lapisan output ,  jumlahkan bobotnya  dengan  sinyal input masing-masing dengan menggunakan persamaan (7): 𝑦 𝑖𝑛 𝑘 = 𝑤 0𝑘 + ∑ 𝑧 𝑖 𝑤 𝑗𝑘 𝑝 𝑗=1 (7)
e. Tiap-tiap  unit output 𝑦 𝑘 ,  menerima  target  pola yang berhubungan dengan pola input pembelajaran, hitung informasi error
menggunakan persamaan (8):
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓 ′ (𝑦 𝑖𝑛 𝑘 ) (8)
Kemudian  hitung  perubahan  nilai  bobot  yang kemudian digunakan untuk memperbaharui nilai 𝑤 𝑗𝑘 menggunakan persamaan (9): ∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (9)
Hitung  perubahan  nilai  bias  yang  kemudian digunakan  untuk  memperbaharui  nilai 𝑤 𝑜𝑘 menggunakan persamaan (10):
∆𝑤 0𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 (10)
f. Tiap-tiap unit hidden layer menjumlahkan delta input (dari  unit-unit  yang  berada  pada  lapisan sesudahnya) menggunakan persamaan (11): 𝛿 𝑖𝑛 𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 (11)
Kemudian  hasil  tersebut  dikalikan  dengan  nilai turunan  dari  fungsi  aktivasi  untuk  menghitung informasi  kesalahan  menggunakan  persamaan (12). 𝛿 𝑗 = 𝛿 𝑖𝑛 𝑗 𝑓′(𝑧 𝑖𝑛 𝑗 ) (12)
Hitung  perubahan  nilai  bobot  yang  kemudian digunakan untuk memperbaharui 𝑣 𝑖𝑗 menggunakan persamaan (13): ∆𝑣 𝑖𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (13)
Hitung  juga  perubahan  bias  (yang  nantinya digunakan untuk memperbaiki nilai 𝑣 𝑜𝑗 ) menggunakan persamaan (14):
∆𝑣 0𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 (14)
g. Tiap-tiap unit output dilakukan pembaruan bobot dan  bias  menggunakan  persamaan  (15)  untuk bobot  dan  persamaan  (16)  untuk  bias,  sebagai berikut :
𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗𝑘 (15) 𝑤 0𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑤 0𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 0𝑘 (16)
Tiap-tiap  unit hidden 𝑧 𝑗 juga  dilakukan pembaruan  bobot  dan  biasnya  menggunakan persamaan (17) untuk bobot dan persamaan (18) untuk bias :
𝑣 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑣 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣 𝑖𝑗 (17) 𝑣 0𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑣 0𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣 0𝑗 (18)
h. Menguji  apakah  kondisi  penghentian  sudah tercapai.  Jika  belum,  maka  ulangi  langkah  ke-2 sampai 7 hingga mencapai kondisi penghentian.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  laporan  keuangan  perusahaan  tahun 2022 yang diambil dari website Bursa Efek Indonesia, dimana  berupa  data  mentah  dalam  bentuk  file  Pdf. Data yang digunakan yaitu data hasil perhitungan rasio dari laporan keuangan perusahaan sebanyak 800 data. Sub  laporan  keuangan  yang  digunakan  adalah, Laporan  Posisi  Keuangan  dan  Laporan  Laba  Rugi Tahunan  Perusahaan.  Pada  tahap  seleksi  data, dilakukan  perhitungan  rasio-rasio  keuangan  dan dilanjutkan  dengan  penentuan  label  menggunakan model Grover. Rasio keuangan yang digunakan yaitu Return  on  Asset  Ratio (ROA), Working  Capital  to Total  Asset  Ratio (WCTA), Return  on  Total  Asset (ROTA), dan Current Ratio (CR) sebelum dilakukannya  tahapan  preprocessing  atau    cleaning. Adapun dataset rasio keuangan perusahaan ditampilkan sebagai berikut:
Tabel 1. Dataset Rasio Keuangan Perusahaan
No ROA WCTA ROTA CR Status 1 0,75 0,18 0,08 3,60 Tidak Bangkrut 2 -0,08 0,03 -0,08 1,08 Berpotensi Bangkrut 3 0,04 0,69 0,05 213 Tidak Bangkrut 4 0,17 0,05 0,22 1,15 Tidak Bangkrut ... 800 0,005 0,18 -0,01 1,44 Tidak Bangkrut
Tabel diatas menunjukkan data hasil perhitungan rasio  keuangan  perusahaan  yang  telah  dihitung  dari Laporan  Posisi  Keuangan  dan  Laporan  Laba  Rugi
Perusahaan.  Data  ini  akan  melalui  beberapa  tahapan untuk dapat diproses ke tahapan pengujian menggunakan Google Colabolatory.
4.2. Data Cleaning
Pada  tahap data preprocessing atau cleaning , akan  dilakukan  evaluasi  terhadap  kualitas  data.  Data yang tidak memiliki nilai ( missing value ) akan dibuang atau tidak digunakan dalam dataset. Pada 800 dataset yang  digunakan,  tidak  ada  data  yang  tidak  memiliki nilai atau missing value.

## 4.3. Data Transformation
Data Transformasi  merupakan  fase dimana data melewati  fase  seleksi  dan  fase  pembersihan.  Pada tahap  ini,  data  yang  ada  harus  disesuaikan  dengan algoritma  proses  data  mining . Pada  tahapan  ini, dilakukan  pengubah  status  perusahaan  menjadi numerik.
Tabel 2. Data setelah tahap Transformation
No ROA WCTA ROTA CR Status 1 0,75 0,18 0,08 3,60 0 2 -0,08 0,03 -0,08 1,08 1 3 0,04 0,69 0,05 213 0 4 0,17 0,05 0,22 1,15 0 ... 800 0,005 0,18 -0,01 1,44 0
Tabel  diatas  menunjukkan  data  hasil  tahap Transformation . Kolom status yang sebelumnya berisi teks  diubah  menjadi  numerik  sebelum  masuk  tahap pengujian.

## 4.4. Data Mining
Proses selanjutnya setelah transformation adalah data  mining ,  dimana  proses  ini  merupakan  proses dimana peneliti menentukan dan mengimplementasikan  metode  atau  algoritma  yang akan digunakan dalam menganalisa data. Penelitian ini menggunakan metode Backpropagation  Neural Network dengan    bahasa  pemrograman  python  yang dioperasikan  dalam notebook Google  Colablatory. Berikut  langkah-langkah  implementasi  menggunakan Google Colabolatory:
a. Import data ke notebook
Untuk  proses import data  ke  notebook menggunakan bantuan dari library Pandas.
b. Membagi data training dan testing Pada penelitian ini data akan dibagi menjadi data training sebesar  60%  dan  data testing sebanyak 40%.
c. Menentukan parameter jaringan Parameter  jaringan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah learning rate dengan nilai 0,5, jumlah iteration sebanyak 10.000 , neuron input layer sebanyak  4 neuron ,  3 neuron hidden layer ,  dan output layer sebanyak 1 neuron , serta nilai bias dan bobot masing masing 0,2.
d. Proses Feedforward dan Backpropagation Proses Feedforward dilakukan untuk menghitung output dari jaringan berdasarkan input  data,  dan  kemudian  melakukan propagasi  mundur  (backward  propagation) untuk menyesuaikan bobot pada setiap layer agar prediksi output semakin mendekati nilai target yang diinginkan.
e. Menghitung perubahan bobot dan bias Menghitung  perubahan  bobot  dan  bias dilakukan  untuk  mengoptimalkan  model sehingga  dapat  melakukan  prediksi  yang lebih  akurat  pada  data  yang  belum  pernah dilihat sebelumnya(data testing ).
f. Menguji model dengan data testing Pengujian model yang sudah dilatih menggunakan data testing dilakukan dengan proses propagasi maju.
g. Menghitung Akurasi data testing Menghitung tingkat akurasi dan tingkat rata- rata kesalahan.
4.5. Interpretation dan Evaluation
Selanjutnya  merupakan  hasil  evaluasi  pada algoritma backpropagation  neural  network .  Pada tahap  ini  peneliti  melakukan  pengujian  untuk memperoleh  hasil  nilai  MSE  terbaik  yang  dilakukan dengan  empat    cara.  Diantaranya,    mengubah  laju pembelajaran    ( learning  rate ),  mengubah  jumlah neuron pada  lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer ), mengubah nilai bias dan bobot, dan membagi jumlah dataset ( split validation ).
4.5.1. Pengujian  Laju  Pembelajaran  ( Learning Rate )
Pada  pengujian  pertama,  parameter  laju pembelajaran yang digunakan adalah 0,1 sampai 0,5. Selanjutnya  parameter  lain  yang  digunakan,  yaitu 10.000 iterasi, 3 neuron pada hidden layer , nilai bias dan  bobot  sebesar  0,2,  dan  pembagian  data  sebesar 60:40. Tabel  3  merupakan hasil dari pengujian  yang telah dilakukan yang menampilkan nilai MSE terbaik yang diperoleh pada rentang iterasi 10.000.
Tabel 3. Hasil Pengujian Laju Pembelajaran Laju Pembelajaran Nilai MSE Data Latih Data Latih 1 0,0311 (Iterasi 10000) 0,0372 (Iterasi 10000) 2 0,0278 (Iterasi 10000) 0,0333 (Iterasi 10000) 3 0,0937 (Iterasi 10000) 0,0875 (Iterasi 10000) 4 0,0937 (Iterasi 10000) 0,0875 (Iterasi 10000) 5 0,0937 (Iterasi 10000) 0,0875 (Iterasi 10000)
Berdasarkan Tabel 3, dapat diketahui jika nilai laju  pembelajaran  dapat  mempengaruhi  nilai  MSE yang  dihasilkan  jaringan.  Dalam  pengujian  ini,  laju
pembelajaran terbaik didapatkan pada nilai 0,2 dengan nilai  MSE  paling  rendah  diantara  laju  pembelajaran yang lainnya sebesar 0,0278 (Iterasi 10000) pada data latih dan 0,0333 (Iterasi 10000) pada data uji.
4.5.2. Pengujian  Jumlah Neuron pada Hidden Layer Pengujian  jumlah  neuron  pada hidden  layer dilakukan  menggunakan  2  sampai  6 neuron ,  jumlah hidden layer ini sesuai dengan aturan dari Jeff Heaton mengenai  jumlah neuron pada hidden layer . Parameter  lain  yang  digunakan  10.000  iterasi,  laju pembelajaran sebesar 0,2, nilai bias dan bobot sebesar 0,2,  dan  pembagian  data  sebesar  60:40.  Tabel  4 merupakan hasil dari pengujian yang telah dilakukan yang menampilkan nilai MSE terbaik yang diperoleh pada rentang iterasi 10.000.
Tabel 4. Hasil Pengujian Jumlah Neuron Hidden Layer Jumlah Neuron Nilai MSE Data Latih Data Uji 2 0,0263 (Iterasi 10000) 0,0278 (Iterasi 10000) 3 0,0278 (Iterasi 10000) 0,0333 (Iterasi 10000) 4 0,0297 (Iterasi 10000) 0,0364 (Iterasi 10000) 5 0,0314 (Iterasi 10000) 0,0366 (Iterasi 2691) 6 0,0328 (Iterasi 10000) 0,0371 (Iterasi 3027)
Berdasarkan  Tabel  4,  dapat  diketahui  jika jumlah neuron pada hidden layer dapat mempengaruhi nilai MSE yang dihasilkan jaringan. Dalam pengujian ini, jumlah neuron hidden layer terbaik diperoleh pada 2 neuron dengan nilai MSE  yang paling rendah pada data latih dan data uji di 0,0263 (Iterasi 10.000) pada data latih dan 0,0278 (Iterasi 10.000) pada data uji.

## 4.5.3. Pengujian Nilai Bias dan Bobot
Pengujian  nilai  bias  dan  bobot  dilakukan menggunakan nilai 0,1 sampai 4. Parameter lain yang digunakan  10.000  iterasi,  laju  pembelajaran  sebesar 0,2,  2  neuron  pada  hidden  layer  dan  pembagian  data sebesar 60:40. Tabel 5 merupakan hasil dari pengujian yang  telah  dilakukan  yang  menampilkan  nilai  MSE terbaik yang diperoleh pada rentang iterasi 10.000.
Tabel 5. Hasil Pengujian Nilai Bias dan Bobot
Jumlah Neuron Nilai MSE Data Latih Data Uji 0,1 0,0262 (Iterasi 10000) 0,0273 (Iterasi 10000) 0,2 0,0263 (Iterasi 10000) 0,0278 (Iterasi 10000) 0,3 0,0264 (Iterasi 10000) 0,0281 (Iterasi 10000) 0,4 0,0263 (Iterasi 10000) 0,0277 (Iterasi 10000) 0,5 0,0261 0,0266
Jumlah Neuron Nilai MSE Data Latih Data Uji (Iterasi 10000) (Iterasi 10000) 0,6 0,0260 (Iterasi 10000) 0,0260 (Iterasi 10000) 0,7 0,0260 (Iterasi 10000) 0,0259 (Iterasi 10000) 0,8 0,0260 (Iterasi 10000) 0,0260 (Iterasi 10000) 0,9 0,0260 (Iterasi 10000) 0,0260 (Iterasi 10000) 1 0,0260 (Iterasi 10000) 0,0261 (Iterasi 10000) 1,1 0,0259 (Iterasi 10000) 0,0281 (Iterasi 10000) 1,2 0,0198 (Iterasi 4830) 0,0221 (Iterasi 4716) 1,3 0,0158 (Iterasi 4216) 0,0171 (Iterasi 4183) 1,4 0,0133 (Iterasi 4352) 0,0142 (Iterasi 4007) 1,5 0,0116 (Iterasi 4821) 0,0120 (Iterasi 4526) 1,6 0,0106 (Iterasi 4474) 0,0106 (Iterasi 4409) 1,7 0,0097 (Iterasi 4624) 0,0094 (Iterasi 4496) 1,8 0,0089 (Iterasi 4781) 0,0085 (Iterasi 4704) 1,9 0,0084 (Iterasi 4999) 0,0078 (Iterasi 4768) 2 0,0080 (Iterasi 5227) 0,0072 (Iterasi 4907) 2,1 0,0075 (Iterasi 5447) 0,0065 (Iterasi 5000) 2,2 0,0071 (Iterasi 5858) 0,0059 (Iterasi 5405) 2,3 0,0068 (Iterasi 5963) 0,0055 (Iterasi 5383) 2,4 0,0066 (Iterasi 6185) 0,0050 (Iterasi 5539) 2,5 0,0064 (Iterasi 6409) 0,0047 (Iterasi 5755) 2,6 0,0063 (Iterasi 6636) 0,0044 (Iterasi 5826) 2,7 0,0062 (Iterasi 6733) 0,0042 (Iterasi 5941) 2,8 0,0061 (Iterasi 6700) 0,0042 (Iterasi 5913) 2,9 0,0061 (Iterasi 6611) 0,0041 (Iterasi 5877) 3 0,0061 (Iterasi 6749) 0,0041 (Iterasi 6027) 3,1 0,0061 (Iterasi 6620) 0,0040 (Iterasi 5925) 3,2 0,0269 (Iterasi 10000) 0,0269 (Iterasi 10000) 3,3 0,0062 (Iterasi 6886) 0,0062 (Iterasi 6886) 3,4 0,0281 (Iterasi 10000) 0,0338 (Iterasi 10000) 3,5 0,0291 (Iterasi 4118) 0,0335 (Iterasi 4021) 3,6 0,0286 (Iterasi 5889) 0,0332 (Iterasi 5894)
Jumlah Neuron Nilai MSE Data Latih Data Uji 3,7 0,0282 (Iterasi 8576) 0,0328 (Iterasi 8656) 3,8 0,4062 (Iterasi 10000) 0,4125 (Iterasi 10000) 3,9 0,4062 (Iterasi 10000) 0,4125 (Iterasi 10000) 4 0,4062 (Iterasi 10000) 0,4125 (Iterasi 10000)
Berdasarkan Tabel 5, dapat diketahui nilai bias dan  bobot  dapat  mempengaruhi  nilai  MSE  yang dihasilkan  jaringan.  Dalam  pengujian  ini,  nilai  bias dan bobot terbaik diperoleh pada nilai 3,1 dengan MSE yang  paling  rendah  pada  data  latih  dan  data  uji  di 0,0061  (Iterasi  6.620)  pada  data  latih  dan  0,0040 (Iterasi 5.925) pada data uji.
4.5.4. Pengujian Pembagian Jumlah Dataset ( split validation )
Dalam  pengujian  ini  dataset  akan  dibagi menjadi data latih  dan  data uji dengan rasio 60:40, 70:30,  80:20,  dan  90:10.  Parameter  lain  yang digunakan  10.000  iterasi,  laju  pembelajaran  sebesar 0,2,  2  neuron  pada  hidden  layer  dan  nilai  bias  dan bobot  sebesar  3,1.  Berikut  merupakan  hasil  dari pengujian  yang  telah  dilakukan  yang  menampilkan nilai MSE terbaik yang diperoleh pada rentang iterasi 10.000.
Tabel 6. MSE Terendah Split Validation
Jumlah Neuron Nilai MSE Data Latih Data Uji 60:40 0,0061 (Iterasi 6620) 0,0040 (Iterasi 5925) 70:30 0,0076 (Iterasi 4943) 0,0065 (Iterasi 4565) 80:20 0,0083 (Iterasi 4211) 0,0079 (Iterasi 4021) 90:10 0,0094 (Iterasi 4029) 0,0063 (Iterasi 9249) Berdasarkan Tabel 6, dapat diketahui pembagian dataset terbaik diperoleh pada rasio 60:40 dengan nilai MSE yang paling rendah pada data latih dan  data  uji  di  0,0061  (Iterasi  6.620)  pada  data  latih dan  0,0040  (Iterasi  5.925)  pada  data  uji. Split  ratio 60:40  tetap  menjadi data  split terbaik  setelah  urutan pengujiannya diacak.
4.6. Knowledge
Setelah  data  telah  diolah,  adapun knowledge yang diperoleh adalah:

## 4.6.1. Tingkat Akurasi Prediksi
Model backpropagation neural network terbaik dengan  parameter  laju  pembelajaran  sebesar  0,2, jumlah  neuron  pada  hidden  layer  sebesar  2  neuron, nilai  bias  dan  bobot  sebesar  3,1,  jumlah  iterasi sebanyak  5925,  dan  pembagian  dataset  terbaik diperoleh pada rasio 60:40. Karena nilai MSE data uji
sebesar  0,0040  dengan  tingkat  akurasi  99,06%. Berikut merupakan gambar grafik tingkat akurasi hasil pengujian  menggunakan  parameter  terbaik  yang diperoleh.
Gambar 2. Grafik Akurasi Data Latih dan Data Uji
Berdasarkan  gambar  4.5  dapat  dilihat  bahwa pada  data  latih,  tingkat  akurasi  data  yang  benar diprediksi sebesar 97,92% atau 470 dari 480 data dan prediksi  yang  salah  sebesar  2,08%  atau  10  dari  480 data. Perusahaan yang diprediksi berpotensi mengalami kebangkrutan sebanyak 81 perusahaan dan 399  perusahaan  yang  tidak  diprediksi  mengalami kebangkrutan.
Pada  data  uji,  tingkat  akurasi  data  yang  benar diprediksi sebesar 99,06% atau 317 dari 320 data dan prediksi yang salah sebesar 0,94% atau 3 dari 320 data. Perusahaan  yang  diprediksi  berpotensi  mengalami kebangkrutan  sebanyak  53  perusahaan  dan  267 perusahaan yang tidak diprediksi mengalami kebangkrutan.
Berdasarkan  hasil  prediksi,  terdapat  134 perusahaan  yang  diprediksi  berpotensi  mengalami kebangkrutan.  Sedangkan,  sebanyak  666  perusahaan tidak  diprediksi  mengalami  kebangkrutan.  Berikut merupakan  daftar  perusahaan  yang  diprediksi berpotensi  mengalami  kebangkrutan,  diantaranya ABBA,    ACST,    ADMG,    AGRS,    AHAP,    AISA, AKKU,    ANTM,    APEX,    ARCI,    ARGO,    ARTI, BATA,  BELI,  BIKA,  BIPI,  BKDP,  BLTZ,  BPTR, BTEK,    BTEL,    BUKK,    BULL,    BUVA,    BWPT, CENT,    CLAY,    CMNT,    CMPP,    CNKO,    CNTX, CSMI,    DART,    DAYA,    DEAL,    DEWA,    DIGI, EAST,    EPAC,    ETWA,    EXCL,    FAST,    FASW, FIRE,  FITT,  FOOD,  FREN,  GLOB,  GMFI,  GOTO, GTRA,    HDTX,    HELI,    HERO,    HKMU,    IBFN, ICON,    IIKP,    IKAI,    IMAS,    IMJS,    INAF,    INAI, INDX,  INKP,  INOV,  INPS,  INTA,  JAST,  JAWA, JGLE,    KARW,    KBLV,    KINO,    KMTR,    KOIN, KRAS,    LINK,    LRNA,    MAPB,    MARI,    MBTO, MGNA,  MIRA,  MPOW,  MPPA,  MPRO,  MSKY, MTPS,    MYTX,    NPGF,    OCAP,    OMRE,    PACK, PDES,  PGJO,  PKPK,  PLAN,  PNSE,  POLY,  POSA, PRAS,    PSAB,    PSDN,    PTDU,    PZZA,    RANC, RONY,    SAFE,    SAGE,    SBAT,    SIPD,    SMRU, SQMI,    SRAJ,    SRIL,    SWAT,    TAMA,    TAMU, TBIG,  TDPM,  TELE,  TIRT,  TOBA,  TRIO,  TRUK, UANG,    UNSP,    VIVA,    VOKS,    WICO,    WMPP, WMUU,  WSBP.
a. Model Prediksi Dari pengujian yang telah dilakukan, didapatkan model feedforward propagation yang dapat digunakan untuk memprediksi potensi kebangkrutan.
Berikut  ditampilkan  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan propagasi maju untuk memprediksi potensi kebangkrutan.
Gambar 3. Arsitektur JST untuk Memprediksi Potensi Kebangkrutan
Berdasarkan  gambar  3,  nilai  bobot  yang menghubungkan  neuron  input  ROA,  WCTA,  ROTA dan CR dengan hidden layer  masing-masing adalah -39.9003251, -42.0438567, -41.4049811,            dan - 0.00597372124.  Nilai  bobot  yang  menghubungkan hidden layer dengan output layer adalah 3.22933669. Nilai  bias  yang  digunakan  dalam  hidden  layer  dan output layer adalah -2.96224343.
Untuk  mengetahui  apakah  model  yang  dibuat sudah  akurat  atau  tidak,  akan  dilakukan  pengujian menggunakan  320  data.  Berikut  merupakan source code feedforward propagation : import numpy as np
X = x def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))
learning_rate = 0.2 input_size = 4 hidden_size = 2 output_size = 1
W1 = np.array([ [-39.9003251,-39.9003251], [-42.0438567,-42.0438567], [-41.4049811,-41.4049811], [-0.00597372124,-0.00597372124] ]) b1 = np.array([[-2.96224343, -
2.96224343]])
W2 = np.array([ [3.22933669], [3.22933669]]) b2 = np.array([[-2.96224343]])
for i in range(X.shape[0]): Z1 = np.dot(X[i], W1) + b1 A1 = sigmoid(Z1) Z2 = np.dot(A1, W2) + b2 A2 = sigmoid(Z2)
threshold = 0.5
0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% Salah Benar Tingkat Akurasi Data Latih dan Data Uji Latih Uji
binary_output = (A2 >= threshold).astype(int)
print(f"Input {i + 1}:")
print("Input Data:") print(X[i]) print("Hasil:") print(A2) print("Setelah Dibulatkan:") print(binary_output) if binary_output == 0: print("Perusahaan tidak berpotensi mengalami Kebangkrutan") else: print("Perusahaan berpotensi mengalami Kebangkrutan") print()
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  prediksi potensi  kebangkrutan  dari source  code  feedforward propagation yang  diperoleh  menghasilkan  tingkat akurasi sebesar 99,06% atau 317 data yang diprediksi dengan  benar  dan  0.94%  atau  3  data  yang  salah diprediksi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  prediksi  potensi  kebangkrutan  perusahaan yang  terdaftar  pada  BEI  menggunakan  algoritma Backpropagation Neural Network terdapat  134 perusahaan  yang  diprediksi  berpotensi  mengalami kebangkrutan  dan  666  perusahaan  yang  diprediksi tidak  mengalami  kebangkrutan.  Hasil  implementasi algoritma backpropagation neural network pada proses  klasifikasi  dan  prediksi  data  perusahaan  yang terdaftar pada BEI dengan menggunakan 480 data latih dan  320  data  uji  memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar 99,06% dengan menggunakan parameter laju pembelajaran sebesar 0,2, jumlah neuron pada hidden layer sebesar  2 neuron ,  nilai  bias  dan  bobot  sebesar 3,1,  jumlah  iterasi  sebanyak  5925.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  nilai  prediksi  kebangkrutan mendekati  nilai  target  yang  diinginkan.  Hal  tersebut dikarenakan tingkat rata-rata kesalahan jaringan yang dihasilkan  sangat  kecil  sehingga  nilai  MSE  yang dihasilkan  berada  di  angka  0,004  yang  menunjukan tingkat akurasi dari algoritma ini sangat tinggi.
Terdapat  hal-hal  yang  dapat  dipertimbangan dalam penelitian dimasa depan. Pertama, menambahkan  jumlah  data  Perusahaan  dengan menambah periode laporan keuangan menjadi 2 tahun atau lebih untuk mendapatkan sampel data yang lebih bervariasi  sehingga  model  yang  dihasilkan  bisa memprediksi lebih baik. Kedua, dengan dihasilkannya model  prediksi  potensi  kebangkrutan  pada  penelitian ini, penelitian kedepannya diharapkan bisa merancang aplikasi  agar  memudahkan  pembaca  yang  ingin melakukan prediksi potensi kebangkrutan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik,  "Ekonomi  Indonesia 2020  Turun  sebesar  2,07  Persen  (c-to-c),"
Badan  Pusat  Statistik,  5  Februari  2021. [Online].
Available: https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/02 /05/1811/ekonomi-indonesia-2020-turun- sebesar-2-07-. [Accessed April 2023].
[2] Indonesia Stock Exchange, "Notasi Khusus,"  Indonesia  Stock  Exchange,  2023. [Online]. Available: https://www.idx.co.id/id/perusahaan- tercatat/notasi-khusus. [Accessed April 2023].
[3] Darsono  and  Ashari,  Pedoman  Praktis Memahami  Laporan  Keuangan,  Jakarta: Andi, 2005.
[4] R.  A.  Nurdini,  Y.  Priyadi  and  Norita, "Analisis Prediksi Kebangkrutan Perusahaan Menggunakan  Artificial  Neural Network Pada Sektor Pertambangan
Batubara," Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis, vol. 8, no. 1, pp. 107-114, 2019.
[5] S.  W.  Harjono,  N.  W.  Utami  and  I.  G.  A.
Pramesti  Dwi  Putri,  "Klasterisasi  Tingkat Penjualan  pada  Startup  Panak.id  dengan Algoritma K-Means," Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, pp. 55-66, 2023. [6] BINUS, "Mengenal Artificial Neural Network," BINUS, 2022. [Online]. Available:
https://sis.binus.ac.id/2022/02/14/mengenal
-artificial-neural-network/.  [Accessed  April 2023].
[7] K. S. Pertiwi, "Analisis Keakuratan Metode Altman  Z-Score,  Springate,  Grover,,"  uii, Yogyakarta, 2020.
[8] D.  Fitrianingsih,  "ENGARUH  CURRENT RATIO,  DEBT  RATIO,  NET  PROFIT MARGIN  DAN  RETURN  ON  EQUITY TERHADAP  FINANCIAL  DISTRESS,"
AKUNTANSI  DEWANTARA, vol.  5,  no.  2, pp. 48-61, 2021.
[9] KlikPajak,  "Pengertian  ROA  (Return  On Asset)  beserta  Rumus  dan  Contohnya," klikpajak,  27  November  2022.  [Online]. Available:  https://klikpajak.id/blog/return- on-asset/. [Accessed April 2023].
[10]   Rosmayanti,  "PENGGUNAAN  RASIO KEUANGAN  DALAM  MEMPREDIKSI
PERTUMBUHAN LABA PADA," Equilibrium , vol. 7, no. 2, pp. 70 - 89, 2018.
[11]   W.  KENTON,  "Return  on  Total  Assets (ROTA): Overview, Examples, Calculations,"  investopedia,  29  May  2021.
[Online]. Available: https://www.investopedia.com/terms/r/retur n_on_total_assets.asp. [Accessed April
2023].