PREDIKSI POTENSI KEBANGKRUTAN PADA PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BEI MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK - Dita Suardinata, I Nyoman; Widya Utami, Nengah; Syakh Alam, Helmy (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Kebangkrutan merupakan kondisi dimana perusahaan mengalami kesulitan keuangan yang menyebabkan gagalnya suatu perusahaan dalam menjalankan operasionalnya dan ketidakmampuan membayar berbagai kewajiban yang dimiliki. Perusahaan yang bangkrut dapat merugikan pihak-pihak yang memiliki kepentingan seperti investor dan kreditur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui berapa banyak perusahaan yang terdaftar pada BEI yang berpotensi mengalami keangkrutan. Backpropagation Neural Network adalah salah satu metode jaringan syaraf tiruan yang digunakan dalam memprediksi kebangkrutan. Dalam penelitian ini, backpropagation yang digunakan untuk memprediksi kebangkrutan yang digabungkan dengan rasio keuangan sebagai atribut input, dan hasil dari perhitungan Model Grover akan menjadi target output. Hasil dari penelitian ini menghasilkan nilai MSE terendah di angka 0,004 dengan tingkat akurasi sebesar 99,06%. Angka ini diperoleh menggunakan split validation 60:40, laju pembelajaran sebesar 0,2, jumlah neuron pada hidden layer sebesar 2 neuron, nilai bias dan bobot sebesar 3,1, jumlah iterasi sebanyak 5925. Perusahaan yang diprediksi berpotensi mengalami kebangkrutan sebanyak 134 perusahaan dan Perusahaan yang diprediksi tidak mengalami kebangkrutan adalah 666 perusahaan.