Interpretasi dan Analisis Akurasi Model Imbalance-XGBoost untuk Prediksi Fraud Asuransi = Interpretation and Analysis Accuracy of Imbalance-XGBoost Model for Insurance Fraud Prediction
M. Rasyid Rabbani;
Hendri Murfi, supervisor; Maulana Malik, supervisor; Fevi Novkaniza, examiner; Rahmat Al Kafi, examiner
(Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023)
|
|
Fraud atau kecurangan merupakan salah satu permasalahan yang masih dihadapi oleh industri asuransi dan masih memberikan kerugian yang sangat besar bagi industri ini. Biaya yang dikeluarkan pun untuk mengatasi permasalahan ini masih cukup besar, untuk itu dikembangkanlah sebuah model machine learning untuk membantu pencegahan terjadinya fraud pada asuransi. Salah satu model yang sedang sangat berkembang adalah model Imbalance-XGBoost, penelitian ini dilakukan untuk meninjau kemampuan model Imbalance-XGBoost dalam mendeteksi fraud sebagai langkah pencegahan fraud pada asuransi. Penelitian ini berhasil mendapati bahwa Imbalance-XGBoost memiliki performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan model dasarnya yaitu XGBoost tanpa penanganan kelas tidak seimbang. Fraud or dishonesty is one of the persistent challenges faced by the insurance industry and continues to result in significant losses for the industry. The costs incurred to address this issue are also quite substantial. Therefore, a machine learning model has been developed to assist in preventing insurance fraud. One of the models that is currently gaining traction is the Imbalance-XGBoost model. This research was conducted to assess the ability of the Imbalance-XGBoost model in detecting fraud as a preventive measure in insurance. The study found that Imbalance-XGBoost performs better compared to its base model, XGBoost, which does not handle imbalanced classes. |
 S-M Rasyid Rabbani.pdf :: Unduh
|
| No. Panggil : | S-pdf |
| Entri utama-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama badan : | |
| Subjek : | |
| Penerbitan : | Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023 |
| Program Studi : |
| Bahasa : | ind |
| Sumber Pengatalogan : | LibUI ind rda |
| Tipe Konten : | text |
| Tipe Media : | computer |
| Tipe Carrier : | online resource |
| Deskripsi Fisik : | xiv, 55 pages : illustration ; appendix |
| Naskah Ringkas : | |
| Lembaga Pemilik : | Universitas Indonesia |
| Lokasi : | Perpustakaan UI |
| No. Panggil | No. Barkod | Ketersediaan |
|---|---|---|
| S-pdf | 14-24-32091536 | TERSEDIA |
| Ulasan: |
| Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 9999920535431 |
