Text
Model deteksi penipuan (fraud) dan anomali pada transaksi digital berbasis one-class support vector machine (OC-SVM) Simulator 3
Transaksi digital adalah pertukaran keuangan yang dilakukan melalui media elektronik, yang mencakup penggunaan sistem pembayaran digital dan kartu kredit untuk aktivitas pembelian dan transfer dana secara online atau melalui perangkat elektronik. Dalam era digital saat ini, penipuan dan anomali pada transaksi digital menjadi tantangan utama bagi keamanan finansial. Penelitian ini mengusulkan pengembangan model deteksi penipuan dan anomali pada transaksi digital menggunakan metode One-Class Support Vector Machine (OC-SVM). Model OC- SVM dipilih karena kemampuannya dalam mengidentifikasi data yang tidak biasa dalam lingkungan distribusi data yang tidak Dataset yang digunakan dalam penelitian ini tersedia melalui https://data.world/wayvy/synthetic fraud-detection-dataset. Penelitian ini dimulai dengan analisis mendalam terhadap faktor-faktor dan pola-pola yang berhubungan dengan transaksi digital, diikuti oleh prapemprosesan dataset menggunakan pendekatan statistik. Model OC-SVM kemudian dibangun dan dioptimalkan dengan teknik Leave-One-Out Cross- Validation untuk meningkatkan akurasi deteksi. Model memiliki recall yang tinggi untuk mendeteksi penipuan (0.96), yang berarti sangat efektif dalam mengidentifikasi kasus penipuan. Namun, presisi untuk penipuan lebih rendah (0.71), yang menunjukkan bahwa ketika model memprediksi penipuan, hanya 71% dari prediksi tersebut yang benar. Recall yang tinggi dengan presisi sedang menghasilkan Fl-score yang baik (0.81) untuk kelas penipuan. AUC-ROC sebesar 0.89 menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan tinggi untuk membedakan antara transaksi penipuan dan non-penipuan. Waktu pelatihan tercatat sekitar 0,3025 detik, dan waktu prediksi hanya 0,0005 detik.
TI24/054 | TI 24/054 | Prodi Teknik Informatika (Ruang Skripsi dan Tesis) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain