Lompat ke isi

Undersampling pada Deteksi Penipuan

Dari Wiki Berbudi
Revisi sejak 31 Juli 2025 21.58 oleh Budi (bicara | kontrib) (Batch created by Azure OpenAI)
(beda) ← Revisi sebelumnya | Revisi terkini (beda) | Revisi selanjutnya → (beda)

Undersampling adalah salah satu teknik yang digunakan dalam deteksi penipuan (fraud detection) untuk mengatasi masalah data tidak seimbang. Pada banyak kasus, jumlah data transaksi normal jauh lebih banyak daripada data penipuan, sehingga diperlukan penyesuaian agar analisis lebih efektif.

Permasalahan pada Data Tidak Seimbang

Pada sistem deteksi penipuan, algoritme pembelajaran mesin dapat bias terhadap transaksi normal jika data penipuan sangat sedikit. Hal ini mengakibatkan tingkat deteksi penipuan menjadi rendah.

Implementasi Undersampling

Undersampling dilakukan dengan mengurangi jumlah data transaksi normal sehingga proporsinya menjadi seimbang dengan data penipuan. Teknik ini dapat meningkatkan sensitivitas algoritme terhadap data penipuan.

Kombinasi dengan Teknik Lain

Sering kali, undersampling dikombinasikan dengan oversampling atau teknik sintetik seperti SMOTE untuk mendapatkan performa deteksi yang optimal pada sistem anti-penipuan.