Aplikasi FSVM untuk memprediksi kebangkrutan bank = Application of FSVM for bank failures prediction
Farah Nadhifa;
Zuherman Rustam, supervisor; Kiki Ariyanti, examiner; Alhadi Bustaman, examiner
([Publisher not identified]
, 2018)
|
|
ABSTRAK Bank berperan penting dalam sistem perekonomian karena memberikan kontribusi yang signifikan melalui fasilitasi kegiatan usaha. Oleh karena itu, kegagalan dari bank bisa mengakibatkan kerusakan pada sistem keuangan tidak hanya pada suatu negara tetapi juga secara global. Meskipun begitu, kebangkrutan tidak terjadi secara tiba-tiba, tapi terdapat indikasi awal yang dapat diketahui dengan cara meneliti laporan keuangan dari sebuah bank secara cermat. Penelitian ini bertujuan untuk mencari model prediksi kebangkrutan bank terbaik untuk memberi peringatan dini kepada regulator agar efek negatif yang diakibatkan oleh kebangkrutan bank pada sistem perekonomian dapat dikurangi atau bahkan dihindari. Akan digunakan metode berupa supervised machine learninghasil modifikasi dari Support Vector Machinesdengan menambahkan fungsi fuzzy membershipyang biasa disebut Fuzzy Support Vector Machines FSVM . Akan digunakan dua jenis kernel, yaitu kernel RBF dan kernel polinomial sebagai pembanding dalam pembentukan model. Machine learningdipilih sebagai metode untuk prediksi kebangkrutan karena hasil yang didapatkan dapat jauh lebih cepat jika dibandingkan dengan menggunakan metode statistika tradisional. Pembentukan model dan penghitungan nilai akurasi prediksi akan dilakukan dengan menggunakan dataset berisikan 65 bank di Turki dari publikasi tahunan ldquo;Banks in Turkey rdquo; yang diterbitkan oleh Banks Association of Turkey BAT . Tiap data dari 65 bank yang dikumpulkan dari tahun 1997 mdash;2004 memiliki informasi berupa 20 rasio keuangan yang dikelompokkan ke dalam enam kelompok fitur berdasarkan sistem penilaian CAMELS. Selain itu, untuk meningkatkan nilai akurasi dari prediksi, akan digunakan seleksi fitur chi-squareuntuk menyaring fitur-fitur yang tidak relevan dari ke-20 fitur dalam dataset. ABSTRACT The bank plays a big role on economic system as they significantly contribute through the facilitation of business. Hence, the collapse of several banks can cause a huge damage to financial systems not only in a country but also globally. Nonetheless, bankruptcy doesn rsquo t happen suddenly, but there are early indications that can be seen by investigating the financial statement of a bank. In this research, we aim to find the best bankruptcy prediction model to give an early warning for regulators so that it can help them to prevent or lessen the negative effects on economic systems. This research will be performing supervised based machine learning that is a modification of SVM by adding fuzzy membership function called Fuzzy Support Vector Machines FSVM . The experiment will also be using kernel RBF and kernel polynomial to construct the model. We chose machine learning for bankruptcy prediction because it can give faster result rather than traditional statistical method. We will be measuring prediction accuracy using a dataset that consists of 65 Turkish banks from the annual publication ldquo Banks in Turkey rdquo issued by the Banks Association of Turkey BAT . Each of the 65 banks that we collected from 1997 mdash 2004 has information of a total of 20 financial ratios with six feature groups based on CAMELS rating system. Furthermore, to improve the accuracy prediction, we also perform chi square feature selection to filter any irrelevant features of total 20 features in our dataset. |
 S-Pdf-Farah Nadhifa.pdf :: Unduh
|
| No. Panggil : | S-Pdf |
| Entri utama-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama badan : | |
| Subjek : | |
| Penerbitan : | [Place of publication not identified]: [Publisher not identified], 2018 |
| Program Studi : |
| Bahasa : | ind |
| Sumber Pengatalogan : | LibUI ind rda |
| Tipe Konten : | text |
| Tipe Media : | computer |
| Tipe Carrier : | online resource |
| Deskripsi Fisik : | xiv, 59 pages : illustration ; appendix |
| Naskah Ringkas : | |
| Lembaga Pemilik : | Universitas Indonesia |
| Lokasi : | Perpustakaan UI |
| No. Panggil | No. Barkod | Ketersediaan |
|---|---|---|
| S-Pdf | 14-20-938691144 | TERSEDIA |
| Ulasan: |
| Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20474653 |
