Show simple item record

dc.contributor.advisorMujiati Dwi Kartikasari
dc.contributor.author16611091 Shelly Ila Amalia
dc.date.accessioned2021-08-02T01:24:46Z
dc.date.available2021-08-02T01:24:46Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://dspace.uii.ac.id/123456789/31149
dc.description.abstractFinancial distress adalah tahapan penurunan kondisi keuangan suatu perusahaan sebelum mengalami kebangkrutan. Prediksi financial distress bermanfaat bagi perusahaan, investor, dan kreditur. Penelitian ini menggunakan sektor pertambangan di Bursa Efek Indonesia. Variabel yang digunakan adalah rasio keuangan yang mengacu pada penelitian Altman untuk perusahaan selain manufaktur, yaitu working capital/total asset, retained earning/total asset, earning before interest and tax/total asset, dan market value equity/total liabilities. Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine dan Artificial Neural Network. Kedua metode tersebut akan dibandingkan menggunakan tingkat akurasi sehingga diperoleh metode mana yang lebih baik. Hasil dari metode Support Vector Machine menunjukkan tingkat akurasi sebesar 94% menggunakan sigmoid. Untuk metode Artificial Neural Network menunjukkan tingkat akurasi sebesar 88%. Jadi, metode Support Vector Machine lebih baik daripada metode Artificial Neural Network dalam mengklasifikasikan perusahan sektor pertambangan financial distress dan non financial distress. Kata Kunci : Artificial Neural Network, Financial Distress, Support Vector Machineen_US
dc.publisherUniversitas Islam Indonesiaen_US
dc.subjectArtificial Neural Networken_US
dc.subjectFinancial Distressen_US
dc.subjectSupport Vector Machineen_US
dc.titleAnalisis Perbandingan Klasifikasi Financial Distress Perusahaan Menggunakan Support Vector Machine dan Artificial Neural Network pada Perusahaan Pertambangan 2017-2018en_US
dc.Identifier.NIM16611091


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record