PREDIKSI KESULITAN KEUANGAN PADA USAHA KECIL DAN MENENGAH DENGAN MACHINE LEARNING - Taryadi, Taryadi; Sudiyanto, Bambang; Basiya, Robertus (P3M Institut Widya Pratama, 2024)
Kondisi keuangan yang tidak sehat dapat menyebar luas dan menyebabkan tekanan jangka panjang, yang mengakibatkan kendala pada kegiatan investasi, arus modal, dan kinerja perusahaan. Dengan demikian, penting bagi bisnis untuk mengenali faktor-faktor yang dapat menyebabkan kegagalan organisasi dan mengambil tindakan yang tepat untuk menghindari kebangkrutan. Penelitian ini melakukan pengukuran tekanan keuangan usaha kecil dan menengah (UKM) di Pekalongan selama periode tiga tahun yaitu tahun 2021 sampai 2023. Pengukuran rasio keuangan sebagai prediktor adalah rasio likuiditas yaitu Leverage to Asset dan Return on Asset. Sampel dipilih berdasarkan kelengkapan data keuangan UKM dari tahun 2021 hingga 2023. Penelitian ini melibatkan 53 UKM batik di Pekalongan. Temuan signifikansi 5% menunjukkan bahwa model yang dikembangkan dapat meramalkan masalah yang dihadapi UKM dalam hal keuangan. Hasil yang diperolah menunjukkan stabilitas keuangan, profitabilitas dan utang perusahaan memiliki pengaruh yang signifikan pada kemampuan bertahan dari kebangkrutan. Ketidakpastian dari variabel independen ditunjukkan dengan nilai R-Square sebesar 59,4%. Kata kunci: Financial Distress, Prediksi Kebangkrutan, UKM, Batik, Machine Learning