STUDI KOMPARASI METODE DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI KEBANGKRUTAN BANK

Krisis ekonomi yang melanda Indonesia sejak pertengahan tahun 1997 telah mendatangkan perubahan yang kurang menguntungkan pada sendi-sendi perekonomian bangsa Indonesia yang ditandai dengan merosotnya nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika. Kebangkrutan akan cepat terjadi di negara yang sedang mengalami kesulitan ekonomi karena kesulitan ekonomi akan memicu semakin cepatnya kebangkrutan perusahaan yang mungkin tadinya sudah sakit kemudian semakin sakit dan bangkrut. Perusahaan yang belum sakit pun akan mengalami kesulitan dalam pemenuhan dana untuk kegiatan operasional akibat adanya krisis ekonomi tersebut. Keterpurukan ini juga dirasakan oleh sektor perbankan karena menderita krisis kepercayaan sehingga banyak bank dilanda penyakit dan menyebabkan banyak bank lumpuh karena dihantam kredit macet. Tingkat kesehatan bank dapat dinilai dari beberapa indikator. Salah satu indikator utama yang dijadikan dasar penilaian adalah laporan keuangan bank yang bersangkutan. Berdasarkan laporan keuangan akan dapat dihitung sejumlah rasio keuangan yang lazim dijadikan dasar penilaian tingkat kesehatan bank. Hasil analisis laporan keuangan akan membantu mengintepretasikan berbagai hubungan kunci serta kecenderungan yang dapat memberikan dasar pertimbangan apakah bank yang bersangkutan akan mengalami kebangkrutan atau tidak dimasa mendatang.

• PEMBUATAN MODUL AJAR PENGOLAHAN DATA ELEKTRONIK SUB BAHASAN DOS
• ESTIMASI HARGA COMPOUND OPTION TIPE EROPA PADA KASUS A CALL ON A CALL MENGGUNAKAN METODE EXTENDED KALMAN FILTER (Kajian Teoritis)
• APLIKASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI KELAS RESIKO PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
• DESAIN DAN IMPLEMENTASI APLIKASI OLAP UNTUK MANAJEMEN OPERASIONAL PERUSAHAAN DAERAH AIR MINUM (PDAM) KOTA SURABAYA
• KLASIFIKASI DATA TIME SERIES MENGGUNAKAN METODE RUANG FASE TEREKONSTRUKSI