Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal PROSISKO : Jurnal Pengembangan Riset dan observasi Rekayasa Sistem Komputer
Desni Paramitha Purba
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Mechanical Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
OPTIMALISASI DETEKSI KECURANGAN PADA TRANSAKSI E-WALLET MENGGUNAKAN ALGORITMA ISOLATION FOREST BERBASIS BIG DATA Anggi Silalahi; Azhara Amelia H; Sabrina Akva; Desni Paramitha Purba; Fanny Ramadhani; Arnita
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v12i3.10738

Abstract

Kemajuan teknologi finansial telah mendorong adopsi layanan dompet digital (e-wallet) secara luas. Namun, peningkatan volume transaksi juga membawa risiko keamanan yang tinggi, khususnya terkait aktivitas kecurangan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem deteksi kecurangan pada transaksi e-wallet menggunakan algoritma Isolation Forest, yang mampu mengidentifikasi anomali secara efisien tanpa memerlukan data berlabel. Dataset yang digunakan terdiri dari 6.362.620 transaksi e-wallet yang mencakup atribut numerik dan kategorikal. Proses penelitian meliputi tahapan preprocessing data, pelatihan model, dan evaluasi kinerja dengan metrik precision, recall, dan F1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa meskipun akurasi model mencapai 99%, recall terhadap transaksi fraud masih rendah, yaitu sebesar 4%, menandakan perlunya pendekatan lanjutan untuk meningkatkan sensitivitas model. Penelitian ini menunjukkan potensi Isolation Forest dalam mendeteksi pola transaksi anomali pada data berukuran besar serta memberikan dasar untuk pengembangan sistem keamanan finansial berbasis data.
Co-Authors Anggi Silalahi Arnita Azhara Amelia H Fanny Ramadhani Sabrina Akva