PREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 BERBASIS FORWARD SELECTION
Abstract: Memprediksi
kebangkrutan perusahaan adalah upaya yang penting dalam mengatasi masalah
manajemen perusahaan dengan tujuan utamanya adalah mengoptimalkan pengelolaan
fitur yang berpengaruh dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan. Masalah
mendasar dalam machine learning adalah proses optimasi keputusan untuk
mendapatkan fungsi kombinasi yang optimal. Forward selection adalah pendekatan
wrapper yang sering digunakan dalam seleksi fitur otomatis, forward selection
mampu menghapus fitur yang tidak relevan, mengembangkan dan menambah kualitas
data, serta meningkatkan performa dan akurasi model. Penelitian ini mengusulkan
algoritma C4.5 berbasis forward selection untuk menemukan atribut yang
berpengaruh dalam peningkatan akurasi prediksi kebangkrutan perusahaan. Hasil
penelitian yang telah dilakukan dengan penerapan algoritma C4.5 berbasis
forward selection menghasilkan beberapa fitur signifikan, dalam penelitian
menggunakan 250 record atribut compettivenes dan credibility menjadi fitur yang
signifikan dari 6 atribut yang ada. Dalam penelitian dengan 250 record
algoritma C4.5 mendapatkan hasil akurasi sebesar 99.60% dan algoritma C4.5
berbasis forward selection dengan
akurasi sebesar 99.61%.
Penulis: Hamsir Saleh
Kode Jurnal: jptkomputerdd170208