Pendugaan Fraud Detection pada kartu kredit dengan Machine Learning

Abstract

Meningkatnya volume dan potensi kerugian akibat tindak pidana penipuan kartu kredit memerlukan solusi yang memungkinkan pihak penyelenggara layanan kartu kredit dapat melakukan analisis pada setiap transaksi secara cepat dan akurat. Hal ini hampir mustahil dilakukan secara manual oleh manusia. Dalam penelitian ini kami coba melakukan implementasi metode Random Forest untuk menemukan solusi terbaik melakukan prediksi pada permasalahan dan diperoleh hasil sebesar 0,85 yang menunjukan bahwa model yang dikembangkan memilik akurasi yang baik.
 
 Kata kunci: penipuan kartu kredit, random forest, machine learning

Klasifikasi Penipuan pada Rekening Bank menggunakan Pendekatan Ensemble Learning

“…Upaya pencegahan yang dilakukan oleh bank dapat melihat ciri atas data yang diinputkan oleh nasabah. Ketika bank dapat memprediksi calon nasabah yang akan melakukan penipuan maka bank dapat mengurangi angka criminal yang terjadi bank dan dapat tetap menjaga uang nasabah, sehingga kepercayaan nasabah terhadap bank dapat meningkat [6].…”

“…Penelitian yang dilakukan pada tahun 2019 oleh Faried Zamachsari,dkk dengan penerapan deep learning dalam deteksi penipuan transaksi keuangan secara elektronik mendapatkan hasil terbaik tanpa proses SMOTE dengan menggunakan Deep Learning [11]. Adapun penelitian oleh Arief Kurniawan dan Yulianingsih tahun 2021 dalam pendugaan deteksi penepiuan kartu kredit dengann implementasi metode Random Forest menunjukkan bahwa model yang digunakan memiliki akurasi yang baik [6].…”