KLASIFIKASI FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN INDUSTRIALS YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE PERIODE 2022-2024 - Kadek Rian Kumaraarta; I Nyoman Purnama; Ni Made Satvika Iswari (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2026)
Ketidakpastian perekonomian global pasca pandemi COVID-19 pada periode 2022–2024 meningkatkan risiko terjadinya financial distress pada perusahaan, khususnya pada sektor Industrials yang memiliki peran strategis dalam perekonomian nasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kondisi financial distress dan non-financial distress pada perusahaan sektor Industrials yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode 2022–2024 menggunakan algoritma Decision Tree C4.5. Data yang digunakan berupa laporan keuangan kuartalan perusahaan yang diperoleh dari BEI dan sumber pendukung, dengan variabel penelitian meliputi rasio solvabilitas, yaitu Debt to Equity Ratio (DER) dan Debt to Asset Ratio (DAR), serta rasio profitabilitas, yaitu Return on Equity (ROE) dan Return on Assets (ROA). Metode analisis yang digunakan adalah data mining dengan penerapan algoritma Decision Tree C4.5 untuk membangun model klasifikasi kondisi keuangan perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree C4.5 memiliki kinerja klasifikasi yang sangat baik, yang ditunjukkan oleh nilai Area Under Curve (AUC) sebesar 0,993 dan tingkat akurasi yang tinggi. Model mampu mengklasifikasikan perusahaan ke dalam kondisi financial distress dan non-financial distress secara akurat. Perusahaan dengan kondisi non-financial distress umumnya memiliki tingkat profitabilitas yang lebih tinggi serta struktur permodalan yang lebih sehat dibandingkan perusahaan yang mengalami financial distress. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi alat bantu bagi investor, manajemen, dan pemangku kepentingan lainnya dalam pengambilan keputusan serta sebagai sistem peringatan dini terhadap potensi financial distress perusahaan.