PENGEMBANGAN APLIKASI BANK ACCOUNT FRAUD DETECTION DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA XGBOOST - Haris Prayoga, Arfian; Voutama, Apriade (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Penelitian ini menyelidiki pengembangan aplikasi "Bank account fraud detection" yang menggunakan algoritma XGBoost untuk menemukan penipuan dalam transaksi rekening bank. Pendahuluan membahas bagaimana teknologi informasi dan komunikasi (TIK) sangat penting bagi kehidupan manusia, khususnya di sektor keuangan. Kejahatan siber, yang mencakup skimming dan social engineering dalam industri jasa keuangan, adalah masalah utama. Tujuan penelitian adalah menciptakan model yang paling efektif untuk mendeteksi penipuan transaksi keuangan yang dilakukan secara elektronik. Proses pengumpulan data, eksplorasi data, modeling dengan algoritma XGBoost, evaluasi model, dan deployment aplikasi adalah bagian dari metodologi penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa XGBoost Classifier memiliki akurasi mendeteksi penipuan tertinggi dengan 95.67%. Dengan bantuan aplikasi, manajer bank dapat dengan cepat menemukan transaksi mencurigakan dan mengambil tindakan pencegahan, meningkatkan keamanan rekening bank dan melindungi data nasabah