26
Total
faktor
masukan adalah
sejumlah
106
input
faktor
yang
harus
dipertimbangkan. Total
faktor
masukan
yang banyak
inilah
yang
menjadikan sulit
untuk
menerapkan
metoda
konvensional.
Karena
setiap
masukan
membutuhkan
penanganan
matematis yang berbeda, serta permodelan yang berbeda.
c. Standard & Poor's Corporate Bond Rating System (Garavaglia, 1991)
Sistem
ini
dikembangkan oleh
Chanse
Manhattan
Bank.
Berdasarkan
kemampuan Artificial
Neural
Network
(ANN)
untuk
pengklasifikasian,
ANN
dapat
dimanfaatkan dalam aplikasi keuangan. Beberapa area
telah
memanfaatkannya termasuk
analisis
kredit,
analisa
pasar,
deteksi
penyelewengan, dan
ramalan
harga.
Kesamaan
masalah dalam
aplikasi di
aplikasi keuangan adalah
besarnya
volume data,
proses
yang
kritis
terhadap
waktu,
kompleksitas dari
pola,
serta
kriteria
keputusan
yang
bersifat
kualitatif.
Sistem
konvensional,
ekonometrik
yang
menggunakan analisis
diskriman,
termasuk teknik regressi, estimasi maximum likelihood,
membutuhkan
model matetmatis
dari data
kualitatif
tersebut. Sehingga dibutuhkan pengetahuan
yang dalam
tentang data
masukan
serta
aturan-aturan
yang
diterapkan
pada
data
tersebut.
Ini
akan
mempersulit
apabila tersedianya jenis data baru.
Standard and
Poor
(S&P)
melakukan rating
sejak
1923.
Mereka
tidak
mengumumkan
metodologi
yang
digunakan
untuk
melakukan proses
tersebut,
hanya
mempublikasikan faktor-faktor yang
menjadi
pertimbangan dalam
melakukan
proses
rating dan arti rating tersebut.
Bond
Rating adalah
masalah klasifikasi, untuk klasifikasi
yang
non-linear dan tidak
adanya
model
matematis, ANN
merupakan salah satu
kandidat dari sistem yang digunakan.
Perusahaan
yang
memiliki rate
tinggi,
misal
Fortune
1000,
dipertimbangkan
sebagai pasar
yang telah
matang, dimana kesempatan untuk bersaing
memperoleh
 |