ANALISIS KLASIFIKASI TRANSAKSI PENIPUAN KARTU KREDIT MENGGUNAKAN MODEL ALGORITMA KLASIFIKASI NAÏVE BAYES

Abstract

Perkembangan transaksi digital dan penggunaan kartu kredit yang semakin meningkat menyebabkan risiko terjadinya penipuan transaksi (credit card fraud) juga semakin tinggi. Aktivitas penipuan kartu kredit dapat menimbulkan kerugian finansial bagi pengguna maupun pihak perbankan sehingga diperlukan sistem deteksi yang mampu mengidentifikasi transaksi mencurigakan secara cepat dan akurat. Permasalahan yang sering terjadi adalah sulitnya membedakan transaksi normal dan transaksi penipuan karena pola data yang kompleks serta jumlah data transaksi yang sangat besar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis klasifikasi transaksi penipuan kartu kredit menggunakan model algoritma Naïve Bayes guna membantu proses deteksi fraud secara efektif. Metode yang digunakan adalah klasifikasi data mining dengan tahapan pengumpulan dataset, preprocessing data, pembagian data latih dan data uji, serta pelatihan model menggunakan algoritma Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan transaksi penipuan dan transaksi normal dengan baik sehingga dapat digunakan sebagai alternatif metode deteksi dini untuk meningkatkan keamanan transaksi kartu kredit