Digitalisasi Model Altman Z-Score untuk Prediksi Financial Distress Perusahaan Negara Non-Manufaktur Berbasis Data Mining

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendigitalisasi model Altman Z-Score dalam memprediksi potensi financial distress pada PT Aneka Tambang Tbk sebagai perusahaan negara non-manufaktur. Studi ini menggunakan data laporan keuangan tahunan periode 2019–2023 yang diperoleh dari Bursa Efek Indonesia. Proses awal meliputi normalisasi data melalui konversi tipe string menjadi numerik, penghapusan simbol mata uang, serta penambahan kolom EBIT dan working capital. Metode Altman Z-Score non-manufaktur diterapkan dengan menghitung empat rasio utama: X1 (WCTA), X2 (RETA), X3 (EBITTA), dan X4 (BVE/TL), kemudian dikalikan dengan koefisien masing-masing untuk memperoleh nilai Z-Score. Hasil analisis menunjukkan bahwa seluruh nilai Z-Score PT Aneka Tambang Tbk selama lima tahun berada di atas 2,6, yang menempatkan perusahaan secara konsisten dalam kategori safe zone. Tren Z-Score yang meningkat tiap tahun mengindikasikan perbaikan kesehatan keuangan perusahaan. Visualisasi interaktif menggunakan matplotlib memperkuat interpretasi hasil. Penelitian ini membuktikan bahwa digitalisasi model prediksi financial distress berbasis data efektif meningkatkan efisiensi analisis dan pengambilan keputusan. Pengembangan sistem ini diharapkan dapat diintegrasikan ke dalam sistem pelaporan keuangan digital untuk pemantauan keuangan real-time yang lebih akurat dan bermanfaat.