Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SENTIMETER : Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer
Abdul Rahman Jainun
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Efektivitas Algoritma Pembelajaran Mesin dalam Deteksi Penipuan Transaksi Online Abdul Rahman Jainun; Taufik Hidayat; Abu Nur Al-Faruq; Lukas Febrian Laufra; Imam Sanjaya
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer Vol 4 (2025): Sentimeter 2025
Publisher : Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penipuan transaksi online merupakan ancaman serius dengan dampak finansial yang signifikan. Penelitian ini menganalisis efektivitas dua algoritma pembelajaran mesin, yaitu Random Forest (RF) dan Neural Networks (NN), dalam mendeteksi transaksi penipuan. Dataset yang digunakan terdiri dari 100.000 transaksi (10% di antaranya fraud) dari TranSecure Database 2023. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa NN mencapai kinerja terbaik dengan akurasi 95%, presisi 0.93, dan recall 0.90, sedangkan RF menghasilkan akurasi 93%, presisi 0.91, dan recall 0.89. Tantangan utama meliputi kebutuhan data berkualitas tinggi dan adaptasi terhadap pola penipuan yang dinamis. Temuan ini membuktikan bahwa NN lebih unggul dalam menangani pola kompleks, meskipun memerlukan sumber daya komputasi lebih besar. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis dalam pengembangan sistem deteksi penipuan yang lebih robust di industri keuangan digital.
Co-Authors Abu Nur Al-Faruq Imam Sanjaya Lukas Febrian Laufra Taufik Hidayat