Mohammad Ichsan Nurdin
Universitas Singaperbangsa Karawang

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN EVALUASI RISIKO PENIPUAN TRANSAKSI KEUANGAN MENGGUNAKAN RANDOM FOREST Bergas Cahyo Nuswantoro; Rolis Liu; Mohammad Ichsan Nurdin; Purwantoro
Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI) Vol. 7 No. 2 (2026): Jurnal Mahasiswa Sistem Informasi (JMSI)
Publisher : Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24127/jmsi.v7i2.12028

Abstract

Penipuan transaksi keuangan (financial fraud) merupakan ancaman serius dalam ekosistem keuangan digital yang terus berkembang. Penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk mengevaluasi risiko penipuan transaksi keuangan menggunakan algoritma Random Forest. Dataset yang digunakan adalah Credit Card Fraud Detection dari Kaggle yang memuat 284.807 transaksi dengan proporsi penipuan sebesar 0,17%. Proses penelitian mencakup preprocessing data (normalisasi, SMOTE oversampling), pembangunan model Random Forest dengan tuning hyperparameter, dan evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-Score. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai akurasi 99,94%, presisi 97,82%, recall 86,73%, dan F1-Score 91,95% pada data uji. Fitur paling berpengaruh dalam deteksi penipuan adalah V14, V10, V4, dan V12. SPK yang dibangun mampu mengklasifikasikan transaksi berisiko tinggi secara real-time dan memberikan rekomendasi tindakan bagi pengelola keuangan. Penelitian ini membuktikan bahwa Random Forest efektif diterapkan dalam sistem deteksi penipuan keuangan dan dapat menjadi fondasi sistem keamanan finansial yang andal.