Perpustakaan Digital ITB

Perkembangan perekonomian suatu negara sangat ditentukan oleh kondisi perbankan di negara tersebut. Negara tidak terlepas dari lalu lintas pembayaran uang, dimana perbankan memegang peran penting dan dapat dikatakan sebagai urat nadi dalam sistem perekonomian. Oleh karena itu, penilaian kesehatan bank sangat penting untuk stabilitas perekonomian di suatu negara. Kesehatan bank terlihat baik dan tidaknya dapat diketahui melalui laporan keuangan. Indikator yang digunakan pada laporan keuangan untuk menggambarkan kondisi kesehatan suatu perbankan yaitu rasio profitabilitas dan rasio solvabilitas. Prediksi tingkat kesehatan suatu bank sangat penting bagi investor, hasil prediksi tersebut dapat membantu dalam pengembalian keputusan untuk berinvestasi. Prediksi dilakukan menggunakan metode support vector regression, pada metode tersebut ada tiga parameter yang mempengaruhi tingkat akurasi hasil prediksi yaitu jenis fungsi kernel, paramater 𝜀 dan konstanta C. Jenis fungsi kernel digunakan untuk menentukan bentuk pola prediksi, parameter 𝜀 digunakan sebagai konstanta untuk mengontrol toleransi noise, sedangkan konstanta C digunakan sebagai untuk menentukan nilai pinalti terhadap error di luar batasan 𝜀. Lalu, wavelet digunakan sebagai data preprocessing untuk mengurasi noise dan kompresi data. Indikator akurasi yang digunakan yaitu MAPE (Mean Absolute Percentage Error) , MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Squared Error) and RMSE (Root Mean Square Error). Data yang digunakan pada tugas akhir ini yaitu data rasio keuangan ROE (Return On Equity), BOPO (Belanja Operasional terhadap Pendapatan Operasional) dan CAR (Capital Adequacy Ratio) Bank Syariah Indonesia dari Maret 2010 sampai September 2017.