Image of Penerapan algoritma support vector machines dalam sistem manajemen keuangan untuk mendeteksi dan mencegah anomali dalam transaksi keuangan

Text

Penerapan algoritma support vector machines dalam sistem manajemen keuangan untuk mendeteksi dan mencegah anomali dalam transaksi keuangan

Meningkatnya jumlah transaksi keuangan yang mencurigakan menimbulkan tantangan besar bagi banyak organisasi karena sulitnya mendeteksi potensi transaksi penipuan secara manual. Akibatnya, banyak organisasi mengalami kerugian yang signifikan karena ketidakmampuan mereka mendeteksi anomali secara efektif. Sistem manajemen keuangan modern perlu menerapkan teknologi canggih untuk mengatasi permasalahan tersebut. Penelitian ini berfokus pada penerapan algoritma machine learning yaitu Support Vector Machines (SVM) dalam sistem manajemen keuangan untuk mendeteksi dan mencegah anomali pada proses transaksi keuangan. SVM dipilih kemampuannya dalam mengklasifikasikan data dan mendeteksi pola yang tidak biasa. Langkah- langkah penelitian meliputi pengumpulan data transaksi keuangan sebanyak 1.213 transaksi, pra-pemrosesan data untuk membersihkan dan menyiapkan data yang relevan, melatih model SVM menggunakan data yang telah diproses, mengevaluasi model untuk mengevaluasi kinerja deteksi anomali, dan implementasi model dalam sistem manajemen keuangan. Setiap langkah akan dievaluasi secara menyeluruh untuk memastikan bahwa model yang dikembangkan dapat bekerja dengan baik dalam berbagai situasi. Hasil penelitian menunjukkan model SVM yang diimplementasikan mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 92% dalam mendeteksi anomali pada transaksi keuangan. Akurasi ini mencerminkan kemampuan model dalam mengidentifikasi transaksi- transaksi yang mencurigakan dengan benar, sementara kesalahan deteksi tetap minim. Keberhasilan ini menunjukkan bahwa penggunaan SVM dapat menjadi solusi efektif untuk meningkatkan keamanan dalam manajemen keuangan, dengan mendeteksi potensi penipuan sebelum menyebabkan kerugian besar bagi organisasi.

Ketersediaan
TI24/018TI 24/018Prodi Teknik Informatika (Ruang Skripsi dan Tesis)Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
TI 24/018
Penerbit
Jakarta : Universitas Trilogi.,
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
TI
Tipe Isi
text
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Information technology
Trilogi University--Information technology
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar