ANALISIS PREDIKSI KINERJA PERUSAHAAN MENGGUNAKAN RASIO PROFITABILITAS TIME SERIES DAN ALGORITMA NEURO-FUZZY - Muksan Junaidi; Fuad Achmadi (Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret Surakarta, 2019)
Kinerja perusahaan adalah hasil kegiatan manajemen menggunakan pendekatan informasi keuangan. Penilaian kinerja ini bertujuan untuk mengukur keberhasilan operasi perusahaan melalui analisis rasio yaitu dengan menghitung rasio-rasio dari neraca dan laba/rugi. Rasio profitabilitas adalah kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba operasi secara baik dari modal sendiri. Profitabilitas perusahaan dikatakan sehat jika dapat memberikan keuntungan bagi para pengelola dan investor. Prediksi kinerja perusahaan mengunakan rasio profitabilitas adalah untuk peringatan dini terhadap kondisi perusahaan tersebut sehat atau tertekan. Metoda pada penyelesaian masalah ini adalah memakai algoritma neuro-fuzzy. Penelitian ini bertujuan mengembangkan analisis prediksi kinerja perusahaan menggunakan rasio profitabilitas time series dan algoritma neuro-fuzzy model adaptive neuro-fuzzy inferensi system (ANFIS). Data penelitian diperoleh dari website Bursa Efek Indonesia (BEI) pada situs IDX www.idx.co.id. Populasi data antara tahun 2011-2017 dari perusahaan gabungan emiten LQ45 berjumlah 88 perusahaan. Pemrosesan data awal dengan menghitung rasio-rasio profitabilitas dari laporan keuangan neraca dan laba/rugi sebelum dimasukan secara time series ke sistem neuro-fuzzy model ANFIS. Percobaan, simulasi dan evaluasi model dalam penelitian ini menggunakan application GUI dari program Matlab. Nilai prediksi model ANFIS dibandingkan dengan perhitungan rasio-rasio profitabilitas tahun yang diprediksi. Hasil analisis akhir menunjukkan bahwa, nilai prediksi model ANFIS fungsi keanggotaan Triangle mampu memprediksi sangat optimal, konsisten, efisien, dan terbukti paling mendekati nilai rata-rata rasio profitabilitas tahun berjalan yaitu sebesar 9.95%, sedangkan untuk fungsi keanggotaan Trapesium, Gauss dan G-bell hasilnya kurang optimal.