IMPLEMENTASI KOMBINASI METODE GROVER G-SCORE DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA SISTEM PREDIKSI INSOLVENCY

Insolvency merupakan suatu kondisi dimana perusahaan tidak dapat membayar utang perusahaan (pailit) atau bangkrut. Penelitian ini menggunakan laporan keuangan perusahaan dalam industri barang baku selama dua tahun terakhir (2021-2022) untuk mengukur rasio kebangkrutan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem prediksi kebangkrutan (insolvency) yang menggabungkan metode Grover G-Score dan K-Nearest Neighbor (KNN). Metode Grover G-Score mengevaluasi kesehatan keuangan perusahaan berdasarkan laporan keuangan, dan KNN mengklasifikasikan hasil prediksi metode Grover G-Score untuk melihat performa akurasi. Hasilnya menunjukkan bahwa kombinasi metode Grover G-Score dan KNN dapat memberikan prediksi yang akurat dengan accuracy 100%, recall 100%, dan Precision 100% tentang kondisi insolvency perusahaan, yang dapat membantu perusahaan menghindari kebangkrutan atau insolvency. Sistem yang dikembangkan menampilkan semua hasil prediksi melalui aplikasi web.