ANALISIS KLASTER RASIO KEUANGAN PT PEGADAIAN DENGAN METODE K-MEANS DAN RANDOM FOREST - Kimi Thora Refolino; Woro Istirahayu (PPM Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, 2026)
Analisis rasio keuangan banyak digunakan untuk menilai kinerja perusahaan, khususnya dari sisi leverage dan profitabilitas. Namun, perubahan pola rasio keuangan dalam jangka panjang sering sulit dilihat secara jelas tanpa bantuan analisis berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kinerja keuangan PT Pegadaian periode 2010–2024 dengan menggabungkan metode unsupervised learning dan supervised learning. Analisis dilakukan menggunakan rasio Debt to Asset Ratio (DAR) dan Return on Assets (ROA), yang distandardisasi dengan Z-score, kemudian dikelompokkan menggunakan algoritma K-Means dan diuji kembali menggunakan model Random Forest. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya tiga kelompok kinerja keuangan yang menggambarkan perbedaan kondisi leverage dan profitabilitas antarperiode, dengan nilai silhouette score sebesar 0,5976. Model Random Forest menghasilkan tingkat akurasi sebesar 80 persen, meskipun kinerjanya lebih rendah pada kelompok dengan jumlah data yang terbatas. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi DAR dan ROA dapat digunakan tidak hanya untuk menilai kinerja keuangan, tetapi juga untuk mengelompokkan dan memahami pola perubahan kinerja perusahaan dalam jangka panjang dengan bantuan metode pembelajaran mesin.