Information Extraction Berbasis Rule untuk Laporan Keuangan Perusahaan

Abstract

Laporan keuangan merupakan salah satu sumber informasi penting bagi investor dalam membuat keputusan investasi. Namun, data yang terkandung di dalam laporan keuangan sangat besar sehingga diperlukan waktu dan usaha yang besar untuk mengidentifikasi informasi penting yang terdapat di dalamnya, terutama ketika perlu menganalsis dan membandingkan beberapa laporan keuangan sekaligus. Hal ini memunculkan kebutuhan perangkat yang bisa mengidentifikasi dan mengekstrak informasi yang relevan dari laporan keuangan secara otomatis. Oleh karena itu, sebuah model information extraction berbasis rule diusulkan dalam tugas akhir ini. Model ekstraksi informasi yang diusulkan dalam penelitian ini dirancang supaya dapat mengekstrak informasi-informasi spesifik yang relevan bagi investor seperti posisi keuangan, laba rugi, dan arus kas perusahaan. Model ini menggunakan rule yang sudah ditentukan sebelumnya oleh peneliti untuk mengekstrak informasi tersebut. Salah satu rule yang digunakan adalah regular expression, yang biasa digunakan untuk mengambil informasi yang terkandung dalam teks. Proses evaluasi model akan dilakukan dengan mengukur tingkat accuracy dan f1-score informasi yang didapatkan dari berbagai laporan keuangan. Penelitian ini menghasilkan model information extraction berbasis rule yang mampu mendapatkan nilai accuracy sebesar 86,07% dalam mendapatkan 16 label informasi finansial dari 3 perusahaan yang berbeda. Model ini, diharapkan dapat membantu investor dalam pengambilan keputusan investasi dengan memberikan akses yang mudah dan cepat ke informasi yang terdapat dalam laporan keuangan tanpa mengurangi tingkat akurasi informasi yang didapatkan secara signifikan. Selain itu, hasil tugas akhir ini juga diharapkan dapat menjadi dasar bagi penelitian untuk mengembangkan model ekstraksi informasi yang lebih kompleks lagi di masa depan.