PERAN BIG DATA ANALYTICS, MACHINE LEARNING, DAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DALAM PENDETEKSIAN FINANCIAL FRAUD: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW

DEWI, Finecia Shinta (2024) PERAN BIG DATA ANALYTICS, MACHINE LEARNING, DAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DALAM PENDETEKSIAN FINANCIAL FRAUD: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Ekonomika dan Bisnis.

	Text (Cover) 1._S___Cover___12030120140129.pdf - Published Version Download (235kB)
	Text (Abstrak (Inggris)) 4._S___Abstrak_(Inggris)___12030120140129.pdf - Published Version Download (251kB)
	Text (Abstrak (Indonesia)) 5._S___Abstrak_(Indonesia)___12030120140129.pdf - Published Version Download (251kB)
	Text (Daftar Isi) 6._S___Daftar_Isi___12030120140129.pdf - Published Version Download (269kB)
	Text (Daftar Pustaka) 12._S___Daftar_Pustaka___12030120140129.pdf - Published Version Download (406kB)
	Text (Fulltext PDF Bookmarks) 16._S___Fulltext_PDF_Bookmarks___12030120140129.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peran penting big data analytics,
machine learning, dan artificial intelligence dalam pendeteksian financial fraud di
lembaga keuangan. Penelitian berdasarkan pada artikel penelitian yang
dipublikasikan.
Dengan menggunakan Systematic Literature Review dengan protokol
PRISMA, analisis dilakukan terhadap 20 artikel yang diterbitkan antara tahun 2020
dan 2024 yang didapat dari database Scopus. Hasil analisis diklasifikasikan menjadi
3, yaitu peran big data analytics dalam pendeteksian financial fraud, peran machine
learning dalam pendeteksian financial fraud, dan peran artificial intelligence dalam
pendeteksian financial fraud.
Diperoleh hasil bahwa sistem deteksi financial fraud dengan menggunakan
big data analytics (BDA) menunjukkan rata-rata kekuatan yang signifikan
(76.67%), terutama dalam efektivitas deteksi, akurasi, dan kecepatan pemrosesan
data. Penerapan artificial intelligence (AI) dalam pendeteksian juga
memperlihatkan skor kekuatan yang tinggi. Berbeda dengan BDA dan AI, ada
beberapa algoritma pada machine learning memiliki skor kelemahan yang besar.
Untuk mengatasi kelemahan dalam pendeteksian financial fraud di lembaga
keuangan, penelitian tentang integrasi algoritma machine learning menjadi sangat
penting di masa depan.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	artificial intelligence, big data analytics, machine learning, financial fraud, SLR
Subjects:	Economics and Business > Accounting Economics and Business
Divisions:	Faculty of Economics and Business > Department of Accounting
Depositing User:	Mr Sulamul Hadi
Date Deposited:	19 Mar 2025 02:22
Last Modified:	19 Mar 2025 02:22
URI:	https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/30297

Actions (login required)

View Item

Search for collections on Undip Repository