Pemanfaatan big data analytics dalam mendeteksi indikasi pencucian uang = Big data analytics application in detecting money laundering indications
Dinna Arifiyanti;
Rizky Luxianto, supervisor; Athor Subroto, examiner; Arga Hananto, examiner
(Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2018)
|
|
ABSTRAK Pencucian uang merupakan fenomena umum yang terjadi di seluruh dunia. Sektor keuangan seperti lembaga perbankan merupakan titik kontak tingkat pertama dalam pencucian uang. Untuk itu, setiap bank perlu melakukan pemantauan terhadap kegiatan transaksi nasabahnya melalui penyimpanan data arus transaksi. Penerapan teknik lanjutan dari big data analytics sepeti data mining dapat digunakan sebagai teknik untuk mendeteksi indikasi pencucian uang, Pada penelitian ini, penulis menganalisis data transaksi pada sebuah rekening nasabah di Bank menggunakan teknik statistik deskriptif, regresi, dan visualisasi untuk mengetahui pola yang terjadi pada data histori dan mengidentifikasi transaksi anomali. Hasil interpretasi analisis regresi menunjukkan pada saat tertentu, waktu berpengaruh secara signifikan terhadap jumlah transaksi. Hasil penelitian akhirnya menunjukkan adanya penyimpangan pola transaksi yang mengarah pada adanya indikasi pencucian uang dalam rekening nasabah tersebut. ABSTRACT Money laundering is a common phenomenon that occurs all over the world. The financial sector such as banking institutions is the first point of contact in money laundering. Therefore, every bank needs to monitor its customers 39 transaction activities through storage of transaction flow data. Application of advanced techniques of big data analytics such as data mining can be used as a technique to detect money laundering indications. In this study, a set of a customer rsquo s transaction data in a bank is being analysed using descriptive statistics, regression, and visualization techniques to observe the patterns that occur in historical data and to identify anomalous transactions. Regression analysis interpretation showed that time had significant impact on transaction amount. The result of the research finally showed an existence of unusual transaction pattern which led to an indication of money laundering in the customer 39 s account. |
 T50500-Dinna Arifiyanti .pdf :: Unduh
|
| No. Panggil : | T50500 |
| Entri utama-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama badan : | |
| Subjek : | |
| Penerbitan : | Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2018 |
| Program Studi : |
| Bahasa : | ind |
| Sumber Pengatalogan : | LibUI ind rda |
| Tipe Konten : | text |
| Tipe Media : | unmediated ; computer |
| Tipe Carrier : | volume ; online resource |
| Deskripsi Fisik : | xiii, 76 pages : illustration ; 28 cm + appendix |
| Naskah Ringkas : | |
| Lembaga Pemilik : | Universitas Indonesia |
| Lokasi : | Perpustakaan UI, Lantai 3 |
| No. Panggil | No. Barkod | Ketersediaan |
|---|---|---|
| T50500 | 15-18-412338350 | TERSEDIA |
| Ulasan: |
| Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20477173 |
