Judul: Development of Artificial Neural Network Model for Predicting the Performance of Islamic Banking
Abstrak: Berdasarkan Undang-Undang Nomor 10 tahun 1998 tentang Perbankan, bank dijelaskan sebagai badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit atau bentuk-bentuk lainnya untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat. Bank syariah adalah bank yang beroperasi sesuai dengan prinsip syariah yang mengacu pada syariat Islam, dengan berpedoman utama kepada Alquran dan hadis. Good Corporate Governance merupakan salah satu faktor yang juga dianggap mampu mempengaruhi kesehatan perbankan. Dalam menjalankan strategi-strategi bisnis yang sudah direncanakan oleh perusahaan guna meningkatkan kinerja perlu sekali perusahaan memiliki tata kelola yang baik. Kinerja keuangan bank dapat memengaruhi kepercayaan masyarakat, yang cenderung memilih bank dengan kredibilitas dan tingkat keuntungan yang besar. Tetapi pada kenyataannya walaupun sudah menjalankan tata kelola perusahaan dengan baik tetapi tidak diikuti oleh kondisi kesehatan yang baik pula. Tujuan dari penelitian ini yaitu 1) Untuk menganalisis faktor-faktor internal (Good Corporate Governance (GCG), Islamic Corporate Social Responsibility (ICSR), Zakat, Syariah Governace (SG), Syariah Compliance (SC) dalam memprediksi kesehatan bank syariah secara lebih baik. 2) Untuk menganalisis faktor-faktor Eksternal (Kurs, SWBI, Inflasi dan GDP ) dalam memprediksi kesehatan bank umum syariah secara lebih baik. 3)Untuk menganalisis faktor-faktor Internal (Good Corporate Governance (GCG)), Islamic Corporate Social Responsibility (ICSR), Zakat, Syariah Governace (SG), Syariah Compliance (SC) dan Eksternal (Kurs, SWBI, Inflasi dan GDP ) dalam memprediksi kesehatan bank umum syariah secara lebih baik. Penelitian ini dilakukan di Jakarta dengan pendekatan deskriptif kuantitatif dengan menggunakan sampel 14 bank syariah di Indonesia dengan parameter internal meliputi GCG, ICSR, Zakat, Syariah Governance, Syariah Compliance sebagai parameter external meliputi Kurs, SWBI, Inflasi dan GDP, metode pengolahan data menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) . Pengembangan model JST dilakukan dengan menentukan nilai terbaik untuk beberapa parameter model. Parameter model tersebut antara lain random state, Learning Rate initial, momentum, dan hidden layer sizes. Parameter yang digunakan meliputi 3 (tiga ) model yaitu parameter internal, eksternal, internal dan eksternal. Hasil dari Evaluasi Data Hasil JST Model 1(Satu), menunjukan R² dan RMSE, Parameter ROA (Returnn On Asset) dan CAR(Capital Adequancy Ratio) menunjukkan kinerja model terbaik dengan nilai R² 0,6316 dan 0,6265, dan RMSE yang relatif rendah sebesar 1,3269 dan 8,5499, merupakan Model yang cukup baik dalam menjelaskan variansi dan cukup akurat dalam prediksi.Nilai Bobot tertinggi pada Model 1 (satu) untuk Parameter ROA adalah kualifikasi pendidikan, Parameter ROE adalah Profit Share Ratio, Parameter FDR adalah Equitable Distribution Ratio, Parameter BOPO Equitable Distribution Ratio, Pamater NIM adalah Zakat, Parameter CAR adalah Profit Share Ratio, Parameter NPF adalah ICSR. Hasil dari Evaluasi Data Hasil JST Model 2 (dua) menunjukan R² dan RMSE, Parameter FDR (Fund Deposit Ratio ) menujukan kinerja terbaik dengan R² sebesar 0,6402, tidak optimal tetapi lebih baik dibandingkan parameter-parameter lain, RMSE 10,3349 yang cukup tinggi. Nilai bobot tertinggi p a d a Model 2 (dua) untuk Parameter NPF adalah Gross Domestic Product, Parameter ROA adalah Gross Domestic Product, Parameter ROE adalah Gross Domestic Product, Parameter NIM adalah Kurs, Parameter BOPO adalah Gross Domestic Product, Parameter FDR adalah Kurs, Parameter CAR adalah Sertifikat wadiah bank indonesia Hasil dari Evaluasi Data Hasil Prediksi Model JST Model 3 (tiga) menunjukan R² dan RMSE, Parameter ROA (Returnn
Keyword: faktor internal, Jaringan Saraf Tiruan, internal factors, Artificial Neural Network, faktor eksternal, Kesehatan Bank, External Factors, Bank Health