Model Prediksi Kebangkrutan Perusahaan Ritel

Sektor ritel di Indonesia mengalami dinamika yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir, dengan persaingan yang ketat, perubahan perilaku konsumen, dan tekanan ekonomi makro yang dapat meningkatkan risiko kebangkrutan perusahaan. Kemampuan untuk memprediksi potensi kebangkrutan menjadi sangat penting bagi investor, kreditur, dan manajemen perusahaan untuk mengambil tindakan pencegahan dan mitigasi yang tepat waktu. Model prediksi kebangkrutan tradisional seringkali memiliki keterbatasan dalam menangani kompleksitas data dan non-linearitas hubungan antara variabel keuangan dan non-keuangan.

Machine learning menawarkan pendekatan yang menjanjikan untuk mengatasi keterbatasan model tradisional dengan kemampuannya untuk belajar dari data, mengidentifikasi pola-pola kompleks, dan meningkatkan akurasi prediksi. Beberapa algoritma machine learning, seperti Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Neural Network, telah berhasil diterapkan dalam memprediksi kebangkrutan perusahaan di berbagai sektor. Namun, penelitian tentang penerapan machine learning dalam prediksi kebangkrutan perusahaan ritel di Indonesia masih terbatas, terutama dengan mempertimbangkan karakteristik unik dan tantangan spesifik yang dihadapi oleh industri ritel lokal.

Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi kebangkrutan perusahaan ritel di Indonesia menggunakan algoritma machine learning. Model ini akan memanfaatkan data keuangan dan non-keuangan yang relevan, serta teknik feature engineering dan selection untuk meningkatkan akurasi prediksi dan interpretasi model. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi praktis bagi pengambilan keputusan bisnis dan investasi di sektor ritel, serta memberikan wawasan akademis tentang penerapan machine learning dalam analisis risiko keuangan.