PENERAPAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DALAM MODEL PREDIKSI RATING SUKUK KORPORASI

Penelitian ini mengkaji penerapan Artificial Intelligence (AI) dalam memprediksi rating sukuk, instrumen investasi berbasis syariah. Rating sukuk penting digunakan oleh penerbit dan investor sebagai alat untuk mengukur risiko dan kemungkinan gagal bayar pada obligasi korporasi . Di Indonesia, lembaga pemeringkat seperti PT. PEFINDO dan PT. Kasnic Credit Rating Indonesia menilai rating sukuk, namun proses ini memakan biaya dan waktu besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi determinan peringkat sukuk dan tingkat signifikansinya, serta membandingkan penerapan AI dalam model prediksi rating sukuk. Delapan variabel independen dianalisis: Size, Leverage, Liquidity, Coverage, Profitability, Market, Credit Enhancement, dan Specific Variables. Model Multinomial Logit Regression digunakan untuk menentukan variabel signifikan yang mempengaruhi peringkat sukuk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel Size, Leverage, Liquidity, Profitability, dan Credit Enhancement berhubungan signifikan dengan peringkat sukuk. Kombinasi variabel ini unggul dalam klasifikasi dan signifikansi model. Penerapan AI dengan metode Decision Tree menunjukkan tingkat akurasi yang signifikan, dengan 82.61% kasus diklasifikasikan dengan valid. Penelitian ini membuktikan bahwa variabel keuangan tertentu secara signifikan mempengaruhi peringkat sukuk, dan AI dapat digunakan untuk memprediksi rating sukuk dengan akurasi tinggi. Hasil ini dapat menjadi acuan bagi perusahaan dan investor dalam mengevaluasi risiko dan potensi keuntungan dari investasi sukuk.