Model Prediksi Risiko Kebangkrutan UKM
Kebangkrutan adalah salah satu risiko terbesar bagi UKM, terutama di masa ketidakpastian ekonomi. Model prediksi risiko kebangkrutan UKM membantu bank, investor, dan pemilik usaha menilai health finansial dengan lebih cepat. Artikel ini menguraikan algoritma populer, metrik keuangan kunci, dan studi kasus implementasi.
Algoritma dan Teknik Prediksi
Altman Z-Score
Rumus klasik: Z = 1.2*(Working Capital/Total Assets) + 1.4*(Retained Earnings/Total Assets) + 3.3*(EBIT/Total Assets) + 0.6*(Market Value Equity/Book Value Debt) + 1.0*(Sales/Total Assets).
Logistic Regression
Model ML sederhana yang cocok untuk interpretasi, dengan variabel rasio likuiditas, solvabilitas, dan profitabilitas.
Random Forest & Gradient Boosting
Menangani dataset kecil-menengah UKM, mendeteksi non-linear pattern dari laporan keuangan.
Data dan Metrik Keuangan Kunci
- Current Ratio (Current Assets/Current Liabilities)
- Debt-to-Equity Ratio
- EBIT Margin
- Quick Ratio
- Operating Cash Flow to Debt
Studi Kasus Implementasi
- Bank X
Mengombinasikan Altman Z-Score dengan credit scoring internal; akurasi prediksi gagal bayar 85%. - Fintech Y
LogReg model pelengkap analisis clinical: data arus kas harian diperoleh via e-receipt API.
Listicle – 5 Langkah Membangun Model Prediksi UKM
- Kumpulkan Laporan Keuangan 3–5 Tahun
Neraca, laba rugi, dan arus kas—pastikan konsistensi chart of accounts. - Feature Engineering
Hitung rasio kesehatan finansial dan masukkan variabel eksternal seperti GDP growth. - Training & Validation
Split dataset 70:30; evaluasi AUC-ROC untuk klasifikasi bangkrut vs tidak. - Threshold Penentuan
Tentukan cut-off probabilitas berdasarkan toleransi risiko (misal p>0.6 dianggap high risk). - Deployment & Monitoring
Integrasikan model ke dashboard BI (Power BI/Tableau) dan retrain tiap semester.
Dengan Model Prediksi Risiko Kebangkrutan UKM, stakeholder dapat mengambil keputusan pembiayaan dan intervensi lebih awal, menyelamatkan usaha, atau memitigasi potensi kerugian. Pendekatan data-driven ini krusial di era ketidakpastian ekonomi saat ini.