Jagosatu.com - Perkembangan teknologi saat ini membuat cara menganalisis keuangan perusahaan menjadi jauh lebih canggih dan cepat berkat bantuan Machine Learning.
Machine Learning adalah teknologi komputer yang bisa belajar dari data dan membuat prediksi tanpa harus diatur satu per satu oleh manusia.
Dalam dunia keuangan, Machine Learning digunakan untuk membaca data keuangan perusahaan yang jumlahnya sangat besar dan rumit.
Data keuangan ini biasanya berisi laporan laba rugi, aset, utang, serta berbagai faktor lain yang memengaruhi kondisi perusahaan.
Jika dianalisis secara manual, data tersebut membutuhkan waktu lama dan berisiko terjadi kesalahan.
Menurut penelitian Green Arther Sandag dari Universitas Klabat, Machine Learning dapat membantu memprediksi kesehatan perusahaan dengan tingkat akurasi yang tinggi
Penelitian tersebut membahas kondisi yang disebut Financial Distress, yaitu keadaan saat keuangan perusahaan mulai menurun sebelum bangkrut.
Financial Distress menjadi tanda awal yang penting agar perusahaan bisa mengambil tindakan sebelum masalah semakin parah.
Dalam penelitian ini, Financial Distress dianalisis menggunakan data keuangan dan non-keuangan perusahaan.
Machine Learning mampu menemukan pola tersembunyi dari data tersebut yang sulit dilihat dengan cara biasa.
Salah satu metode Machine Learning yang digunakan adalah Ensemble Learning, yaitu teknik yang menggabungkan beberapa model sekaligus.
Ensemble Learning bertujuan untuk meningkatkan akurasi dengan cara menggabungkan hasil prediksi dari banyak model.
Metode yang dipakai dalam penelitian ini adalah Bagging Classifier, yang bekerja dengan sistem voting dari banyak model kecil.
Bagging Classifier dinilai mampu mengurangi kesalahan prediksi karena tidak hanya bergantung pada satu model saja.
Menurut hasil penelitian Green Arther Sandag, Bagging Classifier mampu mengalahkan metode populer lain seperti XGBoost dalam memprediksi kesehatan perusahaan
Penelitian tersebut menggunakan data Financial Distress dari platform Kaggle yang berisi ribuan data perusahaan.
Data tersebut kemudian diproses menggunakan metode CRISP-DM, yaitu tahapan standar dalam proyek data mining.
CRISP-DM mencakup proses memahami masalah bisnis, memahami data, menyiapkan data, membuat model, mengevaluasi, dan menerapkan hasil.
Dengan pendekatan ini, Machine Learning tidak hanya fokus pada angka, tetapi juga tujuan bisnis perusahaan.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa Machine Learning sangat efektif dalam membantu perusahaan mengenali risiko keuangan sejak dini.
Hal ini sangat penting karena keputusan bisnis yang terlambat bisa berdampak besar pada kelangsungan perusahaan.
Machine Learning juga membantu manajemen perusahaan dalam mengambil keputusan berdasarkan data, bukan hanya perkiraan.
Meski begitu, penggunaan Machine Learning tetap membutuhkan data yang berkualitas agar hasilnya akurat.
Jika data yang digunakan tidak lengkap atau salah, maka prediksi yang dihasilkan juga bisa keliru.
Oleh karena itu, kombinasi antara teknologi Machine Learning dan pemahaman bisnis tetap menjadi kunci utama.
Pemanfaatan Machine Learning dalam analisis keuangan menunjukkan bahwa teknologi bisa menjadi alat penting untuk menjaga kesehatan perusahaan di masa depan.
VYR
Editor : Toar Rotulung