…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: FRAUD DETECTION SYSTEM MENGGUNAKAN SVM, RF, KNN DENGAN VOTING CLASSIFIER pada AUTOMATIC TELLER MACHINE (Studi Kasus: Bank Sultra Cabang Pembantu Sao–Sao)

FRAUD DETECTION SYSTEM MENGGUNAKAN SVM, RF, KNN DENGAN VOTING CLASSIFIER pada AUTOMATIC TELLER MACHINE (Studi Kasus: Bank Sultra Cabang Pembantu Sao–Sao)
type: Thesis
type: Article
abstract: Arus globalisasi dan kemudahan komunikasi yang terintegrasi internet kini menjadi sarana yang sangat populer dan diminati banyak orang. Hal ini terlihat terutama dalam sistem transaksi elektronik, perbankan online, serta metode pembayaran digital. Adapun tujuan penelitian ini yaitu untuk menerapkan metode klasifikasi dengan menguji dan membandingkan antar model SVM, RF, K-NN, dengan voting classifier dalam mengembangkan, mengevaluasi dan mendeteksi transaksi kecurangan yang terjadi secara efektif menggunakan model machine learning (ML) pada BPD Sultra. Fokus penelitian ini untuk mengidentifikasi ciri-ciri transaksi mencurigakan berdasarkan data yang relevan dan menyusun peningkatan keamanaan transaksi. Metode dalam penelitian ini adalah kuantitatif yanng bersifat deskriptif dan eksploratif dalam perbandingan model ML yang akan di uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1). Performa model ML SVM, RF, K-NN dengan voting classifier dapat mendeteksi aktivitas kecurangan pada transaksi ATM di BPD Sultra; (2). Tingkat akurasi dan metrik evaluasi dari ke tiga model ML dalam mendeteksi kecurangan pada transaksi ATM menunjukkan nilai F1-Score yang paling baik adalah model algoritmik RF yakni 99%; (3). Penerapan metode ensemble learning dengan SMOTE dapat meningkatkan performa model dibandingkan dengan model SVM, RF, K-NN tanpa voting classifier secara individual. Berdasarkan hasil penelitian saran yang dapat diajukan penulis sebagai berikut: (1) Penelitian selanjutnya disarankan menggunakan dataset multi-periode untuk menguji stabilitas dan konsistensi performa model terhadap variasi pola transaksi; (2) Penggunaan SMOTE dalam mensintesis data diperlukan ekplorasi alternatif seperti ADASYN atau kombinasi undersampling, oversampling untuk memvalidasi kekuatan model; dan perlu dilakukan penelitian selanjutnya untuk mengintegrasikan pendekatan hybrid antara machine learning dengan deep learning dalam mendeteksi fraud.
date: 2026-03-04
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: FRAUD DETECTION SYSTEM MENGGUNAKAN SVM, RF, KNN DENGAN VOTING CLASSIFIER pada AUTOMATIC TELLER MACHINE (Studi Kasus: Bank Sultra Cabang Pembantu Sao–Sao) (Text)
has version: FRAUD DETECTION SYSTEM MENGGUNAKAN SVM, RF, KNN DENGAN VOTING CLASSIFIER pada AUTOMATIC TELLER MACHINE (Studi Kasus: Bank Sultra Cabang Pembantu Sao–Sao) (Text)
has published: FRAUD DETECTION SYSTEM MENGGUNAKAN SVM, RF, KNN DENGAN VOTING CLASSIFIER pada AUTOMATIC TELLER MACHINE (Studi Kasus: Bank Sultra Cabang Pembantu Sao–Sao) (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer

FRAUD DETECTION SYSTEM MENGGUNAKAN SVM, RF, KNN DENGAN VOTING CLASSIFIER pada AUTOMATIC TELLER MACHINE (Studi Kasus: Bank Sultra Cabang Pembantu Sao–Sao) (Text)
type: Document
has file: 24.55.1581 Chlyfen Richard Salibana.pdf
has part: 24.55.1581 Chlyfen Richard Salibana.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

PJJ Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Ema Utami
type: Person
given name: Ema
family name: Utami

Chlyfen Richard Salibana
type: Person
given name: Chlyfen Richard
family name: Salibana

HTML Summary of #31794 FRAUD DETECTION SYSTEM MENGGUNAKAN SVM, RF, KNN DENGAN VOTING CLASSIFIER pada AUTOMATIC TELLER MACHINE (Studi Kasus: Bank Sultra Cabang Pembantu Sao–Sao)
format: text/html
primary topic: FRAUD DETECTION SYSTEM MENGGUNAKAN SVM, RF, KNN DENGAN VOTING CLASSIFIER pada AUTOMATIC TELLER MACHINE (Studi Kasus: Bank Sultra Cabang Pembantu Sao–Sao)

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
type: Concept