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:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/13796

Actions (login required)

View Item