
Studi Efisiensi Kinerja Perusahaan Tercatat Di Indonesia Menggunakan Data Envelopment Analysis dan Artificial Neural Network
Pengarang : Apriliani Mutoharo - Personal Name;
Perpustakaan UBT : Universitas Borneo Tarakan., 2020XML Detail Export Citation
Abstract
Penelitian ini membahas tingkat efisiensi pasar modal Indonesia. Penelitian yang diperlukan bagi para pembuat kebijakan investasi untuk meminimalkan kegagalan keputusan. Model yang dibandingkan adalah DEA dan ANN. Setelah memeriksa dua model, kita menemukan bahwa Artificial Neural Network (ANN) model yang lebih baik yang Data Envelopment Analysis (DEA). Kami menggunakan data formulir perusahaan yang terdaftar Indonesia. Pengamatan data untuk penelitian diambil dari bursa Indonesia dengan 28 pengamatan tegas dari 2017 ke 2018. Pembaharuan penelitian Dilakukan adalah dengan menggunakan laporan terbaru, data untuk item 2 tahun terakhir, yaitu 2017 dan 2018 laporan serta masih jarang membahas pasar modal Indonesia. Ditunjukkan dengan RMSE lebih kecil menunjukkan bahwa model ANN lebih baik dari DEA.
This study discusses the level of efficiency of the Indonesian capital market. The research needed for investment policymakers to minimize the failure decisions. The models are being Compared DEA and ANN. After examining the two models, we find that the Artificial Neural Network (ANN) better models that Data Envelopment Analysis (DEA). We use the form data Indonesia listed firm. The observation of data for the research were taken from Indonesia stock exchange with 28 firm observation from 2017 to 2018. The renewal of the research Carried out is to use the latest report, the data for the last 2 year’s items, namely the 2017 and 2018 reports and still rarely discusses the Indonesian capital market. Indicated by smaller RMSE Showed that the ANN models were better than DEA.