PENERAPAN METODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS PADA SISTEM PENDETEKSI PENCUCIAN UANG PERBANKAN BERBASIS WEB

Penulis

  • Abe Tanu Wijaya Universitas Budi LUhur
  • Subandi Subandi Universitas Budi Luhur

Kata Kunci:

Algoritma K-Means, pencucian uang, clustering

Abstrak

Perekonomian global dan integritas sistem perbankan sangat terancam oleh pencucian uang. Diperlukan sistem deteksi yang efisien dan efektif untuk menghindari masalah ini, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggabungkan teknik clustering ke dalam sistem berbasis web untuk mendeteksi pencucian uang. Untuk mengidentifikasi pola transaksi mencurigakan yang mungkin mengindikasikan aktivitas pencucian uang, digunakan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data transaksi perbankan berdasarkan kesamaan fitur tertentu.Ada banyak langkah yang dilakukan dalam penerapan sistem ini: mengumpulkan dan menyiapkan data transaksi, menjalankan algoritma K-Means, menilai model, dan mengintegrasikan dengan platform online. Data yang digunakan mencakup informasi seperti nomor rekening, tanggal, jumlah, jenis, dan lokasi transaksi. Sistem ini memungkinkan bank untuk mendeteksi transaksi mencurigakan secara real-time dan memberikan peringatan otomatis.Hasilnya menunjukkan bahwa metode K-Means efektif dalam bidang ini mengidentifikasi cluster transaksi mencurigakan, yang kemudian dapat ditindaklanjuti oleh pihak bank. Dengan integrasi ke dalam platform berbasis web, sistem ini dapat diakses dengan mudah oleh pihak berwenang untuk pengawasan dan analisis lebih lanjut.Studi ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma K-Means bersama dengan pendekatan clustering dapat meningkatkan kapasitas untuk mengidentifikasi kasus-kasus pencucian uang di sektor perbankan,serta memberikan rekomendasi untuk pengembangan lebih lanjut guna meningkatkan efektivitas sistem deteksi ini.

Referensi

Haris Kurniawan, Sarjon Defit, and Sumijan, “Data Mining Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Menentukan Besaran Uang Kuliah Tunggal,” J. Appl. Comput. Sci. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 80–89, 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i2.102.

B. Hasmaulina, “Penerapan Data Mining Untuk Membentuk Kelompok Belajar Menggunakan Metode Clustering Di SMK Negeri 3 Seluma,” JUKOMIKA (Jurnal Ilmu Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, pp. 57–71, 2022, doi: 10.54650/jukomika.v4i2.368.

N. Hendrastuty, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Dalam Evaluasi Hasil Pembelajaran Siswa,” J. Ilm. Inform. Dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 1, pp. 46–56, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.58602/jima-ilkom.v3i1.26

L. Magdalena and R. Fahrudin, “Penerapan Data Mining Untuk Koperasi Se-Jawa Barat Menggunakan Metode Clustering pada Kementerian Koperasi dan UKM,” J. Digit, vol. 9, no. 2, p. 190, 2020, doi: 10.51920/jd.v9i2.120.

D. Ariyanto, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 4, pp. 13–18, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.117.

M. D. Chandra, E. Irawan, I. S. Saragih, A. P. Windarto, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Mengelompokkan Balita yang Mengalami Gizi Buruk Menurut Provinsi,” BIOS J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput., vol. 2, no. 1, pp. 30–38, 2021, doi: 10.37148/bios.v2i1.19.

W. A. Wahyuni and S. Saepudin, “Penerapan Data Mining Clustering Untuk Mengelompokkan Berbagai Jenis Merk Mesin Cuci,” Semin. Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. Univ. Nusa Putra, vol. 1, no. 1, pp. 306–313, 2021.

H. L. Sari and I. Y. Beti, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokkan Buku Yang Dipinjam Menggunakan Algoritma K-Means,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 3, no. 6, pp. 925–933, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.826.

I. Nozomi, “Penerapan Data Mining Untuk Peringatan Dini Banjir Menggunakan Metode Klastering K-Means (Studi Kasus Kota Padang),” J. Sains Inform. Terap., vol. 2, no. 2, pp. 39–44, 2023, doi: 10.62357/jsit.v2i2.165.

F. Izhari, “Analisis Algoritma Dbscan Dalam Menentukan Parameter Epsilon Pada Clustering Data Numerik,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, pp. 156–158, 2020.

Unduhan

Diterbitkan

30-09-2024

Cara Mengutip

Wijaya, A. T., & Subandi, S. (2024). PENERAPAN METODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS PADA SISTEM PENDETEKSI PENCUCIAN UANG PERBANKAN BERBASIS WEB . Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 3(2), 398–406. Diambil dari https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/article/view/1298

Terbitan

Vol 3 No 2 (2024): Prosiding SENAFTI Ke-5 September 2024

Bagian

Artificial Intelligence

Lisensi

Hak Cipta (c) 2024 Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI)

Creative Commons License

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 > >>