…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG

ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG
type: Thesis
type: Article
abstract: Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja model deep learning dan machine learning, serta mengkaji efektivitas stacking ensemble dengan Multi-Layer Perceptron (MLP) sebagai meta-learner dalam mendeteksi penipuan kartu kredit pada dataset dengan ketidakseimbangan kelas tinggi. Model yang diuji meliputi LSTM (Long Short-Term Memory) dan GRU (Gated Recurrent Unit) untuk menangkap pola temporal, serta Random Forest dan AdaBoost sebagai pembanding berbasis decision tree. Dataset diambil dari platform Kaggle yang telah melalui Principal Component Analysis (PCA) pada fitur V1–V28, ditambah fitur asli Time dan Amount. Tahapan penelitian meliputi eksplorasi data, analisis korelasi, deteksi outlier dan skewness, penghapusan duplikasi, serta penyeimbangan kelas menggunakan undersampling dan SMOTEENN. Model dilatih dan diuji menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score, serta dievaluasi dengan confusion matrix, ROC curve, dan Precision-Recall curve. Hasil pengujian menunjukkan GRU unggul dengan akurasi 98,42%, precision 98,95%, recall 97,93%, dan F1-score 98,43%, melampaui LSTM yang mencatat akurasi 96,85%. Random Forest sedikit lebih baik daripada AdaBoost (97,38% vs 97,12%) dalam kestabilan pada data tidak seimbang. Stacking ensemble menghasilkan akurasi ratarata 98,17% dan meningkatkan stabilitas prediksi meski tidak secara signifikan mengungguli GRU. Kesimpulannya, GRU direkomendasikan sebagai model utama karena akurasi dan kestabilannya, sementara stacking ensemble dapat menjadi alternatif untuk meningkatkan konsistensi hasil. Random Forest dan AdaBoost tetap relevan sebagai baseline yang ringan secara komputasi. Temuan ini memberikan kontribusi praktis bagi pengembangan sistem deteksi fraud yang akurat, stabil, dan adaptif terhadap variasi pola transaksi dalam industri perbankan dan layanan pembayaran digital
date: 2025-09-03
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Text)
has version: ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Text)
has published: ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Text)
has document: ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Archive)
subject: 005 Pemrograman komputer, program dan data
subject: 330 Ekonomi

ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Text)
type: Document
has file: COVER.pdf
has part: COVER.pdf

ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Text)
type: Document
has file: BAB I.pdf
has part: BAB I.pdf

ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Text)
type: Document

ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Text)
type: Document

ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Text)
type: Document

ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Text)
type: Document
has file: BAB V.pdf
has part: BAB V.pdf

ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Text)
type: Document

ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Archive)
type: Document

ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG (Text)
type: Document

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Muhammad Aditya Wijaya
type: Person
given name: Muhammad Aditya
family name: Wijaya

Robert Marco
type: Person
given name: Robert
family name: Marco

HTML Summary of #32377 ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG
format: text/html
primary topic: ANALISIS KOMPARATIF STACKING ENSEMBLE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI KECURANGAN KARTU KREDIT PADA DATASET TIDAK SEIMBANG

005 Pemrograman komputer, program dan data
type: Concept

330 Ekonomi
type: Concept