DETEKSI FRAUD PADA TRANSAKSI KARTU KREDIT MENGGUNAKAN METODE VARIATIONAL AUTOENCODER DAN GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK

UPT. PERPUSTAKAAN Universitas Esa Unggul Kampus Emas UEU - Jakarta Barat
Phone	:	021-5674223, ext 282
Fax	:
E-mail	:	[email protected]
Website	:	http://library.esaunggul.ac.id
Support (Customer Service) :
[email protected]

Welcome..guys!

Have a problem with your access?
Please, contact our technical support below:

LIVE SUPPORT

Astrid Chrisafi

! ATTENTION !

To facilitate the activation process, please fill out the member application form correctly and completely

Registration activation of our members will process up to max 24 hours (confirm by email). Please wait patiently

Still Confuse?
Please read our User Guide

UEU » Master Theses » Magister Ilmu Komputer
Posted by [email protected] at 28/02/2025 10:53:47 • 90 Views

DETEKSI FRAUD PADA TRANSAKSI KARTU KREDIT MENGGUNAKAN METODE VARIATIONAL AUTOENCODER DAN GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK

Created by :
RUDY SETIAWAN ( 20210804016 )

Subject:	DETEKSI FRAUD KARTU KREDIT VARIATIONAL AUTOENCODER GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK
Alt. Subject :	FRAUD DETECTION CREDIT CARD VARIATIONAL AUTOENCODER GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK
Keyword:	Deteksi fraud kartu kredit deteksi kecurangan Variational Autoencoder Generative Adversarial Network

Description:

Ketidakamanan transaksi kartu kredit menjadi perhatian utama dalam industri keuangan saat ini, dengan peningkatan kasus penipuan dan aktivitas ilegal yang mengancam integritas transaksi elektronik. Dalam rangka mengatasi tantangan ini, penelitian ini mengusulkan pendekatan yang menggabungkan metode Variational Autoencoder (VAE) dan Generative Adversarial Network (GAN) untuk mendeteksi fraud pada transaksi kartu kredit secara efektif. Metode VAE digunakan untuk melakukan representasi laten data transaksi kartu kredit, mengurangi dimensi data asli menjadi bentuk yang lebih terstruktur dan menghilangkan noise yang tidak penting. Selanjutnya, GAN digunakan untuk menghasilkan sampel-sampel data yang sebenarnya dari distribusi data asli, membantu dalam pembuatan data sintetis yang merepresentasikan pola transaksi normal. Proses ini membantu dalam mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas antara transaksi normal dan fraud. Eksperimen dilakukan menggunakan dataset transaksi kartu kredit yang mencakup berbagai jenis transaksi, termasuk transaksi normal dan fraud. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan mampu mengidentifikasi kasus fraud dengan tingkat akurasi yang signifikan. Metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score digunakan untuk mengukur kinerja model, dan hasilnya menunjukkan peningkatan dalam mendeteksi kasus fraud dibandingkan dengan metode pendekatan lainnya. Penelitian ini berhasil menggabungkan keunggulan Variational Autoencoder dalam ekstraksi fitur yang lebih baik dengan kemampuan Generative Adversarial Network dalam menghasilkan data sintetis yang realistis. Hasil eksperimen menunjukkan potensi pendekatan ini dalam mendeteksi fraud pada transaksi kartu kredit secara efektif, memberikan kontribusi dalam pengembangan solusi keamanan yang lebih kuat untuk industri keuangan.

Contributor	:	Dr. Budi Tjahjono, S.Kom, M.Kom
Date Create	:	28/02/2025
Type	:	Text
Format	:	PDF
Language	:	Indonesian
Identifier	:	UEU-Master-20210804016
Collection ID	:	20210804016

Source :
Master Theses Of Computer Science

Relation Collection:
Fakultas Ilmu Komputer

Coverage :
Civitas Akademika Universitas Esa Unggul

Rights :
@2025 Perpustakaan Universitas Esa Unggul

Publication URL :
https://digilib.esaunggul.ac.id/deteksi-fraud-pada-transaksi-kartu-kredit-menggunakan-metode-variational-autoencoder-dan-generative-adversarial-network-38067.html

[ Free Download - Free for All ]