ANALISIS DAN DETEKSI FRAUD PADA DATA PANGGILAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA
PT XYZ

ILNA NUZLA PUTRI

Informasi Umum

Kode

20.04.2616

Klasifikasi

621.384 - Radio and Radar, Broadcasting stations, Engineering works on radio and television, on Wireless Communication

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Sistem Informasi

Dilihat

446 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Telecom fraud merupakan suatu tindakan atau aktivitas penggunaan fasilitas telekomunikasi yang dilakukan secara ilegal dan disengaja dalam berbagai bentuk kecurangan, penipuan atau pun penggelapan oleh orang maupun suatu organisasi tertentu yang tujuannya agar mendapatkan layanan tersebut serta menghindari biaya layanan dan pelacakan rekaman tagihan yang dilakukan secara ilegal. Tujuan penelitian ini yaitu mendeteksi nomor panggilan yang terdeteksi sebagai SIMBox fraud yang telah merugikan pihak PT XYZ yang mempunyai tugas dalam menangani masalah fraud tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data mining dan menggunakan algoritma naïve bayes. Data mining merupakan suatu teknik yang memanfaatkan data dalam jumlah besar agar dapat memperoleh informasi berharga yang dapat dimanfaatkan dalam pengambilan keputusan penting. Naïve Bayes merupakan algoritma yang dapat digunakan untuk memprediksi nomor telepon yang terdeteksi sebagai SIMBox fraud yang bisa dikategorikan sebagai fraud dan Not fraud. Dengan menggunakan data mining, khususnya pada klasifikasi untuk prediksi menggunakan algoritma naïve bayes dapat dilakukan prediksi terhadap nomor panggilan telepon yang terdeteksi sebagai fraud dari data panggilan. Hasil pengujian dengan menggunakan algoritma naïve bayes menunjukkan nilai akurasi tertinggi adalah 87.2% dengan nilai macro average precision adalah 90%, nilai macro average recall adalah 86% dan macro average f1-score adalah 87%. Sedangkan nilai akurasi yang paling rendah adalah 85.2%. Yang berarti menunjukkan bahwa implementasi algoritma naïve bayes merupakan salah satu algoritma terbaik untuk diterapkan dalam memprediksi data panggilan fraud pada PT XYZ.