PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KONDISI KEUANGAN UMKM BERDASARKAN LAPORAN KEUANGAN

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) mempunyai peranan krusial pada perekonomian Indonesia, tetapi masih banyak pelaku usaha yang mengalami kesulitan pada menganalisis kondisi keuangan usahanya. Permasalahan utama terletak pada pencatatan keuangan yang sederhana sehingga sulit menentukan apakah usaha berada dalam kondisi sehat atau tidak sehat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kondisi keuangan UMKM menggunakan metode Gaussian Naïve Bayes berdasarkan data laporan keuangan yang terdiri dari pendapatan bulanan, margin keuntungan bersih, rasio pembakaran modal, jumlah transaksi, tingkat pemesanan ulang, dan lama usaha. Dataset yang digunakan berjumlah 150.000 data sintetis yang diperoleh dari platform Kaggle dengan empat kategori kelas: Elite, Growth, Struggling, dan Critical. Label klasifikasi ditentukan dengan menggabungkan kelas Elite dan Growth sebagai kondisi Sehat, serta Struggling dan Critical sebagai kondisi Tidak Sehat. Temuan analisis memperlihatkan bahwasanya metode Gaussian Naïve Bayes bisa melakukan klasifikasi kondisi keuangan UMKM dengan tingkat akurasi sebesar 94,70%, F1-Score sebesar 94,72%, dan nilai ROC-AUC sebesar 0,9859 yang menandakan model yang stabil dan konsisten. Penelitian ini menunjukkan bahwasanya metode Naïve Bayes bisa dipakai selaku alat bantu klasifikasi kondisi keuangan UMKM yang sederhana, efisien, sehingga bisa dipakai selaku alat bantu pada pengambilan keputusan untuk pelaku usaha.