Klasifikasi Status Kinerja Bank yang Terdaftar di BEI dengan Pendekatan Winsorized Modified One-step M-estimator
Abstract
Penilaian kinerja suatu bank dengan analisis laporan keuangan tidaklah efisien bagi pihak pengawas (BI, masyarakat atau investor), karena analisis laporan keuangan hanya dapat menilai bank secara perseorangan. Oleh karena itu, perlu adanya klasifikasi status kinerja bank yang dapat menilai bank secara bersamaan. Data yang digunakan untuk klasifikasi adalah data laporan keuangan setiap bank yang terdaftar di BEI. Penilaian secara bersamaan memungkinkan munculnya data ekstrim (outlier), karena ada perbedaan kemampuan operasional antara bank ternama dan tidak.
Metode yang digunakan untuk klasifikasi status kinerja bank adalah analisis diskriminan linier. Analisis diskriminan harus memenuhi asumsi kenormalan dan kesamaan matriks varians-kovarians, namun metode ini sangat sensitif terhadap data yang mengandung outlier sehingga tidak memenuhi asumsi. Analisis diskriminan linier robust dengan pendekatan winsorized modified one-step M-estimator merupakan metode yang dapat mengatasi data outlier dan tidak terpenuhinya asumsi. Hasil yang diperoleh adalah dua buah fungsi diskriminan liner robust, dimana semua variabel bebas mempunyai pengaruh positif yang dapat meningkatkan skor diskriminan. Kedua fungsi digunakan untuk klasifikasi status kinerja bank yang terdaftar di BEI dengan peluang kesalahan sebesar 34,72% dan hasil ketepatan sebesar 65,28%. Berdasarkan perhitungan press’s Q fungsi diskriminan robust yang terbentuk memiliki hasil yang akurat dan stabil.
Keywords
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
Bank Indonesia. 1998. UU No.10 tahun 1998, Tentang Perubahan Terhadap UU No. 7 tahun 1992, Jakarta
Giménez, E., Crespi, M., Garrido, S., and Gil, A.J., 2012, Multivariate outlier detection based on robust computation of Mahalanobis distances, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 16, 94-100
GleleKakai, R.M., Pelz, D., and Palm, R., 2010. The efficiency of the linear classification rule in multigroup discriminant analysis. Afr. J. Math. Comput.Sci. Res., 3: 019-025
Haddad, F. S., Yahaya, S. S. S., and Alfaro, J. L. 2013.Alternative hotelling's T2 charts using winsorized modified one-step m-estimator. Quality Reliability Eng. Int., 29: 583-593. DOI: 10.1002/qre.1407
Hair. J. F., Black. W. C., Babin. B. J., Anderson R. E. 2006. Multivariate Data Analysis. Seventh Edition. Pearson Education Prentice Hall. Inc
Hawkins, D.M, 1997, Identification of Outliers, Chapman and Hall, New York
Johnson, R.A. dan Wichern, D.W. 2002. Applied Multivariate Statistical Analysis. Fifth Ed., Prentice Hall. New Jersey
Rencher, A. C. 2002. Methods of Multivariate Analysis. Second Edition. Wiley-Interscience publication
Sharipah, S.S.Y., Yai-Fung, L., Hazlina, A., Et al, 2016.Robust Linear Discriminant Analysis. Science Public (4): 312.316 DOI: 10.3844/jmssp.2016.312.316
Wilcox, R.R. and Keselman, H. J., 2003. Repeated measures one-way ANOVA based on a modified one-step M-estimator. British Mathematical and Statistical Psychology, 56: 15-26. DOI: 10.1348/0007110033216453133
Digital Object Identifier
DOI : https://doi.org/10.24198/jmi.v14.n2.18543.133-140Dimension Citation Metrics Badge
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2019 Jurnal Matematika Integratif
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2019 Jurnal Matematika Integratif
Published By:
Department of Matematics, FMIPA, Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang KM. 21 Jatinangor
Indexed by:
Visitor Number : View My Stats
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.