Aplikasi Data Mining dengan Metode Support Vector Machine (SVM) untuk Prediksi Financial Distress pada Industri Jasa Go Public yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Abstract

Financial Distress adalah tahapan penurunan kondisi keuangan suatu perusahaan sebelum terjadinya kebangkrutan.Prediksi financial distress bermanfaat bagi perusahaan, investor dan kreditur. Penelitian ini dilakukan pada Industri Jasa Go Public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan variabel keuangan. Seleksi variabel menggunakan Linear Programming SVM (LP-SVM). Dari 16 variabel yang tersedia terpilih 10 variabel prediktor pada model. Hasil percobaan penelitian menunjukkan bahwa tingkat misklasifikasi menjadi semakin kecil ketika menggunakan variabel yang telah diseleksi baik dengan metode SVM maupun Linear Discriminant Analysis (LDA). Misklasifikasi terkecil dengan metode SVM diberikan pada Kernel RBF dengan parameter σ=2,C=1.