Online Catalog | library@petra

Prediksi financial distress pada perusahaan terbuka di sektor konstruksi dan properti dengan metode integrasi Differential Evolution dan Least Squares Support Vector Machine

Mengetahui perusahaan akan mengalami financial distress adalah hal yang penting bagi
banyak pihak. Banyak metode yang digunakan dalam memprediksi financial distress, seperti
multivariate discriminant analysis (MDA), logistic regression, hiingga yang paling terbaru
menggunakan artificial intelligence. Dalam membuat model prediksi, akurasi mendekati sempurna
adalah hal yang ingin dicapai, sehingga terus dilakukan penelitian agar mampu mendapatkan model
prediksi financial distress dengan tingkat akurasi setinggi mungkin. Metode yang prediksi yang
digunakan dalam penelitian ini adalah Least Squares Support Vector Machine (LSSVM) yang
diintegrasikan dengan algoritma optimasi yaitu Differential Evolution (DE). Metode ini digunakan
untuk memilih variabel dengan pengaruh paling tinggi dan parameter yang paling baik agar
mendapatkan model prediksi yang mampu melakukan prediksi dengan akurasi yang tinggi. Total
terdapat 111 data yang terdiri dari perusahaan-perusahaan yang terdaftar di brusa efek Indonesia.
Terbukti, integrasi LSSVM-DE mampu mengalahkan model penelitian terdahulu seperti Altman Z”-
Score

Creator(s)