Perpustakaan Digital ITB

Teknologi digital semakin populer dan diadaptasikan ke berbagai proses ekonomi. Perkembangan pesat ekonomi digital juga berpengaruh besar terhadap sektor finansial. Perkembangan ini mendorong transisi terhadap metode pembayaran konvensional menjadi pembayaran digital. Salah satu metode pembayaran digital yang marak digunakan adalah mobile payment menggunakan kartu kredit. Namun, risiko tindakan penipuan atau fraud juga semakin marak terjadi. Pada pengerjaan tugas akhir ini, akan dibangun sebuah fraud detection system yang mengimplementasikan algoritme Artificial Neural Network menggunakan bahasa pemrograman Python. Fraud detection system yang dibuat dapat mengklasifikasikan transaksi kartu kredit sebagai transaksi fraud atau transaksi sah. Pengembangan fraud detection system ini akan dilakukan melalui tahapan CRISP-DM. Fraud detection system akan dilatih menggunakan dataset IEEE-CIS Fraud Detection. Pada tahap business understanding, ditentukan bahwa fraud detection system diharapkan dapat mendeteksi transaksi fraud sebanyak mungkin. Kemudian pada tahap data understanding, dilakukan exploratory data analysis. Pada tahap data preparation, dilakukan pemrosesan data dengan imputasi, pemilihan fitur, serta sampling terhadap data. Pada tahap modeling, dilakukan pembangunan model dengan library Tensorflow dan Optuna untuk hyperparameter tuning. Kemudian, dilakukan evaluasi dengan menganalisis kinerja fraud detection system melalui beberapa metrik evaluasi seperti FPR, AUC, dan recall. Model ANN akhirnya menghasilkan kinerja dengan FPR sebesar 0,311, AUC sebesar 0,817, dan recall sebesar 0,776.