BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK OPTIMASI AKURASI PADA PREDIKSI FINANCIAL DISTRESS PERUSAHAAN

Fa’rifah, Riska Yanu
Busrah, Zulfiqar

JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi)
Vol 2 No 1 (2017): Volume 2, Nomor 1, April 2017

Backpropagation neural network (BNN) merupakan salah satu metode machine learningyang sesuai untuk analisis data kualitatif (data biner). BNN ini digunakan untuk mendapatkan akurasi yang tinggi dari hasil analisis. Akurasi yang tinggi dapat diperoleh dengan menggunakan algoritma resilient BNN. Oleh karena itu penelitian ini akan menerapkan metode resilient BNN untuk mengoptimumkan akurasi berdasarkan hasil analisis prediksi financial distress dengan logostic regression (LR).Hasilanalisismenunjukkanbahwa akurasi yang dihasilkan dengan resilient BNN meningkat 23.81% dari analisis sebelumnya, yaitu menggunakan LRdengan akurasi sebesar 66.67%. Akurasi optimum pada resilient BNN ini terjadi pada penggunaan 7 hidden layer.