Analisis Keamanan Pada Sistem Pembayaran Digital Menggunakan Algoritma Random Forest Dengan Metode Feature Engineering

Saputro, Fiqih Dhukha (2025) Analisis Keamanan Pada Sistem Pembayaran Digital Menggunakan Algoritma Random Forest Dengan Metode Feature Engineering. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (257kB)
	Text bab 1.pdf Download (78kB)
	Text bab 2.pdf Download (180kB)
	Text BAB 3.pdf Download (246kB)
	Text BAB 4.pdf Download (485kB)
	Text bab 5.pdf Download (72kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (17MB)

Abstract

Penelitian ini mengkaji keamanan pada sistem pembayaran digital menggunakan algoritma Random Forest yang dikombinasikan dengan metode feature engineering. Sistem pembayaran digital yang semakin populer membutuhkan keamanan yang lebih kuat untuk melindungi data pengguna dan mencegah penipuan. Algoritma Random Forest dipilih karena kemampuannya dalam menangani dataset yang besar dan kompleks serta performanya yang unggul dalam deteksi pola penipuan. Melalui metode feature engineering, fitur-fitur relevan dalam dataset ditingkatkan untuk mendukung klasifikasi penipuan yang lebih akurat. Proses normalisasi dan transformasi data dilakukan untuk memastikan konsistensi skala antar fitur, sedangkan reshaping digunakan untuk menyesuaikan format data agar sesuai dengan model. Model yang dihasilkan menunjukkan tingkat akurasi dan efisiensi yang tinggi dalam mendeteksi transaksi mencurigakan, dengan skor akurasi mencapai 92%. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi algoritma Random Forest dan metode feature engineering dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan keamanan sistem pembayaran digital.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	H Social Sciences > HG Finance S Agriculture > SD Forestry
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	- Abdurrahman -
Date Deposited:	18 Jul 2025 03:17
Last Modified:	18 Jul 2025 03:17
URI:	http://repository.unas.ac.id/id/eprint/13796

Actions (login required)

View Item