Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh tantangan yang dihadapi oleh regulator dalam mengimplementasikan Supervisory Technology (Suptech) antara lain masalah teknikal, kualitas data, risiko operasional, internal support dan keterbatasan sumber daya. Penelitian ini bertujuan menganalisis kesiapan implementasi Suptech di Bank Indonesia (BI) dalam rangka memantau pemenuhan permodalan sistem pembayaran. Saat ini penelitian tentang kesiapan implementasi Suptech khususnya dalam memantau permodalan sistem pembayaran masih sangat terbatas. Hal ini antara lain karena ketentuan permodalan sistem pembayaran baru efektif diimplementasikan pada Juli 2023. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan menggunakan studi kasus. Objek penelitian yaitu BI sebagai regulator yang melakukan pengawasan terhadap sistem pembayaran. Hasil penelitian menunjukan kesiapan BI untuk implementasi Suptech dalam memantau permodalan sistem pembayaran telah berjalan sesuai harapan berdasarkan penilaian kesiapan organisasi, kesiapan sumber daya, kesiapan sistem informasi dan kesiapan budaya. Hal yang perlu mendapat perhatian adalah terkait kesiapan sistem informasi dalam rangka pengumpulan data karena umumnya industri sistem pembayaran masih tergolong “baru” dan sebagian pemainnya merupakan non-bank yang berbeda ukuran dan kompeleksitas-nya sehingga membutuhkan waktu bagi industri untuk melakukan pelaporan. Kedepannya, regulator dapat memanfaatkan pelaporan Suptech untuk analisis prediktif dalam rangka memprediksi permodalan yang harus dipenuhi oleh industri sistem pembayaran bilamana industri mengalami peningkatan transaksi maupun mengalami kerugian. ......This research is motivated by the challenges faced by regulators in implementing Suptech including technical problems, data quality, operational risk, internal support and limited resources. This research aims to analize the readiness of Suptech implementation in Bank Indonesia to monitor compliance with the capital adequacy rules for payment system. Currently, there are still not many research has been conducted to evaluate the readiness of Suptech implementation especially to monitor the capital requirement of payment system. This is because the capital adequacy rule for payment system is only effectively implemented on July 2023. This research is qualitative research using case studies. The object of this research is Bank Indonesia as a regulator conducting supervision to the payment system. From the research, it is concluded that the readiness of the said suptech implementation is already as per expectation based on organization readiness, resources readiness, information system readiness and cultural readiness. One area that needs more attention is information system readiness, especially for data collection. This is because the payment system industry is relatively new and many of its non-bank players have different sizes and complexity which need time to prepare reporting. In the future, regulators can utilize reporting for predictive analytics in order to predict capital requirements that need to be fulfilled by payment system industry when the industry experiences an increase in transactions or losses. 

Abstrak :
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pemanfaatan algoritma COBWEB dalam data mining untuk menemukenali fraud transaction dan disajikan dalam bentuk yang lebih informatif berdasarkan data riwayat transaksi yang sudah ada. Metode pengujian melalui WEKA digunakan untuk mengevaluasi cluster terbesar pada status pembayaran yang bernilai tidak diproses sebagai indikasi fraud transaction. Data hasil dari pengujian yang dilakukan akan dijadikan masukan untuk dianalisa berdasarkan parameter yang membentuk sebuah transaksi pembayaran online yang sah. Dengan menggunakan analisis cluster dan besar dataset sekitar 5000, didapatkan persentase hasil evaluasi cluster terbaik sebesar 78% dengan pengaturan nilai cutoff pada angka 0.001. Berdasarkan penggunaan 15 sampel data dari cluster terbaik yang berasal dari hasil analisa ditemukan ada 3 pendekatan baru dalam menjelaskan indikasi fraud, yakni (1) Kesamaan penggunaan parameter dalam status ditangguhkan, (2) Kesamaan parameter status ditangguhkan yang juga beririsan langsung dengan status sukses, dan (3) Adanya perubahan terhadap parameter status ditangguhkan secara terpola juga beririsan langsung dengan status sukses dalam jangka waktu yang berdekatan. Pendekatan analisa dengan menggunakan metode statistik digunakan juga dalam penelitian ini sebagai alat bantu untuk menunjang hasil evaluasi dan memberikan tren transaksi. Hasil evaluasi dari metode statistik dengan menggunakan data dari riwayat pembayaran, didapat: Sebesar 2.98% alamat IP dan 2% nominal transaksi menjadi penyebab pembayaran online berstatus ditangguhkan atau tidak diproses.

---

ABSTRACT This research intends to examine COBWEB algorithm in data mining to identify fraud transaction based on transaction history. Examination was conducted using WEKA method, which focused on analyzing fraud of deferred transaction. Analysis of 5000 data sets with cutoff setting at 0,001 resulted that the best cluster has 78% of percentage. Furthermore, according to the evaluation of 15 samples in the best cluster, respectively, new approaches in explaining indication of fraud were discovered. In brief, those approaches are (1) the similarities in parameter usage of transaction with deferred status; (2) the sliced of similarities in parameter usage of deferred and success transaction; (3) the pattern of changes of deferred transaction parameter which intersect directly with parameter of success transaction within adjacent period. In addition, statistics method was also applicated in this research as a tool to support the evaluation and provide the trend of transaction. As a result, IP address and transaction nominal accounted at 2,98% and 2% respectively, as a cause of deferred or unprocessed status in online payment system.