Nama : Dyah Sulistyowati Rahayu Program Studi : Doktor Ilmu Komputer Judul : Pengembangan Model Prediksi Kebangkrutan Berbasis Jaringan “Ultimate Ownership” dengan Metode XGBoost pada Perusahaan Publik Pembimbing : Prof. Heru Suhartanto, M.Sc., Ph.D. Zaäfri Ananto Husodo, MM., Ph.D. Penggunaan variabel berbasis jaringan pada model prediksi kebangkrutan perusahaan dengan metode XGBoost belum banyak ditemukan. Meskipun prediksi kebangkrutannya sudah dikaji secara luas dan beragam, namun sebagian besar masih berfokus pada penggunaan variabel finansial. Dampak sistemik kebangkrutan dapat meluas hingga mengancam stabilitas sistem keuangan. Dampak sistemik yang diwaspadai terutama yang ditimbulkan oleh konglomerasi ataupun kelompok perusahaan. Hal ini memunculkan pertanyaan apakah kebangkrutan perusahaan di dalam satu kelompok akan saling berpengaruh dan menyebabkan efek sistemik di dalam kelompoknya. Sebelum kondisi buruk diketahui oleh pasar atau publik, otoritas pengawasan tersebut diharapkan dapat mendeteksi lebih awal kondisi buruk yang akan terjadi dan melakukan langkah-langkah konkrit yang diperlukan untuk menyelamatkan perusahaan secara khusus dan sistem perekonomian secara umum. Deteksi dini ini dibangun dengan mengembangkan model prediksi yang bekerja berdasarkan data historis, mampu memprediksi kebangkrutan, dan memetakan potensi dampak sistemiknya pada serangkaian perusahaan yang berelasi. Penelitian ini menggunakan data finansial dan relasional dari perusahaan yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia (BEI) mulai tahun 2010 hingga 2021. Data finansial yang digunakan adalah variabel neraca, rasio solvency, rasio profitability, dan rasio operasional. Data relasional terdiri dari 3 jenis relasi berdasarkan teori ultimate ownership, yaitu pemegang saham yang terdaftar pada laporan tahunan, dewan komisaris dan dewan direksi. Setelah melalui serangkaian literatur review dan eksperimen, metode machine learning XGBoost dipilih karena kemampuannya dalam melakukan prediksi dalam data yang tidak seimbang. Model akhir yang diusulkan adalah model prediksi kebangkrutan dengan tugas klasifikasi kelas bangkrut dan tidak, dengan metode XGBoost, menggunakan integrasi data masukan berupa variabel keuangan dan non-keuangan berbasis jaringan. Model ini terdiri dari pemrosesan input variabel keuangan dan relasional, prediksi dengan XGBoost pada 7 jenis integrasi data, pemilihan hasil prediksi akhir berdasarkan AUC yang terbaik, dan analisis potensi dampak sistemik dari jaringan terpilih berdasarkan model integrasi data terbaik di tahap sebelumnya. Model prediksi kebangkrutan ini sekaligus memberikan kontribusi dalam memvisualisasikan potensi dampak sistemik yang mungkin terjadi. Pada tahap prediksi kebangkrutan digunakan model integrasi data variabel finansial – non finansial. Model dengan integrasi data yang menghasilkan AUC terbaik digunakan pada tahap analisis potensi dampak sistemik. Berdasarkan luaran dari tahap 1, analisis dampaknya dipetakan sesuai relasi yang terbentuk dari jaringan yang bersesuaian dengan model terbaiknya. Hasil pengujian dengan data tes tahun 2019 untuk memprediksi kondisi 1 tahun ke depan menunjukkan AUC sebesar 90.20% dengan model integrasi data finansial – Shareholder. Model usulan memiliki AUC lebih baik dari model Tobback et. al., namun tidak lebih baik dari model Zhao et. al. Analisis potensi dampak sistemik memberikan gambaran jaringan yang terbentuk dengan node sumber adalah perusahaan yang diprediksi bangkrut yang terhubung dengan perusahaan yang berelasi berdasarkan Shareholder. Besar kecilnya edge menggambarkan kuat lemahnya relasi yang ada. Penelitian disertasi ini berhasil membangun model prediksi kebangkrutan dengan variabel finansial dan relasional berbasis jaringan ultimate ownership dengan AUC lebih dari 90%. Hasil disertasi ini juga memberikan pandangan baru dalam melakukan deteksi konglomerasi dan analisis potensi dampak sistemik dari relasi yang ada.