Analisis Dan Deteksi Fraud Pada Data Panggilan Menggunakan Algoritma K-nearest Neighbor (studi Kasus: Pt Xyz)

Abstract

Abstrak Penelitian ini membahas mengenai salah satu permasalahan yang terjadi di Indonesia yaitu telecom fraud. Salah satu Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yaitu PT XYZ, merupakan pihak yang bertanggung jawab dalam menangani perihal telecom fraud tersebut. Telecom fraud merupakan suatu aktivitas penggunaan fasilitas telekomunikasi yang dilakukan secara ilegal dan disengaja dalam berbagai bentuk kecurangan, penipuan, atau pun penggelapan oleh orang atau organisasi tertentu yang tujuannya adalah mendapatkan layanan tersebut dan menghindari biaya layanan atau pelacakan rekaman tagihan yang dilakukan secara ilegal. Terdapat beberapa jenis telecom fraud, SIM box fraud merupakan salah satu dari jenis telecom fraud yang akan dibahas pada penelitian ini. Pada penelitian ini dilakukan pengklasifikasian nomor telepon yang terindikasi SIM Box fraud dengan algoritma data mining yaitu K-Nearest Neighbor (KNN). Penelitian dilakukan menggunakan tool Jupyter Notebook. Setelah dilakukan pengujian algoritma K-Nearest Neighbor dengan menggunakan k=1, k=3, k=5, k=7 dan k=9, maka diperoleh nilai akurasi tertinggi yaitu 74.2% dengan nilai k=9, rasio 0.1, precision 74%, recall 74%, dan f1-score 74%. Kata kunci : Telecom Fraud, SIM Box fraud, Data Mining, K-Nearest Neighbor. Abstract This study discusses one of the problems that occur in Indonesia, namely telecom fraud. One of the State-Owned Enterprises (SOEs), PT XYZ, is the party responsible for dealing with the telecom fraud. Telecom fraud is an activity of using telecommunications facilities that is carried out illegally and intentionally in various forms of fraud, fraud, or embezzlement by certain people or organizations whose purpose is to obtain these services and avoid service fees or tracking records of invoices that are carried out illegally. There are several types of telecom fraud, SIM box fraud is one of the types of telecom fraud that will be discussed in this study. In this study the classification of telephone numbers indicated by SIM Box fraud with the data mining algorithm is K-Nearest Neighbor (KNN). The study was conducted using the Jupyter Notebook tool. After testing the K-Nearest Neighbor algorithm by using k = 1, k = 3, k = 5, k = 7 and k = 9, the highest accuracy value is 74.2% with k = 9, ratio 0.1, precision 74% , recall 74%, and f1-score 74%. Key words : Telecom Fraud, SIM Box fraud, Data Mining, K-Nearest Neighbo