SUPER MID-YEAR SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K!

0 Hari 3 Jam 20 Menit 55 Detik

4 Algoritma Data Science pada Aplikasi Dompet Digital

Belajar Data Science di Rumah 24-Oktober-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-05-2023-10-24-203323_x_Thumbnail800.jpg

Pada era transformasi digital seperti sekarang, setiap aspek dalam kehidupan kita semakin dipermudah dengan adanya inovasi-inovasi teknologi. Salah satunya adalah dompet digital. Dengan ini, setiap transaksi bisa dilakukan dimanapun dan kapanpun. Ternyata kemudahan tersebut dapat kalian nikmati dengan bantuan algoritma data science.


Nah, dalam artikel ini akan dibahas empat algoritma yang sering digunakan untuk mengoperasikan dompet digital. Mulai dari fraud detection yang memastikan tidak adanya aktivitas penipuan hingga recommendation algorithm yang sering memberikan kalian rekomendasi layanan sesuai dengan preferensi. Yuk, cari tahu lebih lanjut apa saja algoritma data science tersebut!


1. Fraud Detection

Data Science

Fraud detection adalah istilah yang digunakan untuk mengidentifikasi dan mencegah aktivitas penipuan. Salah satu algoritma yang sering diterapkan adalah algoritma berbasis supervised learning yang memanfaatkan dataset transaksi sebelumnya untuk melatih model.


Model akan belajar dari pola-pola dalam data tersebut, seperti lokasi transaksi, jumlah uang yang terlibat, waktu transaksi, dan sebagainya. Dengan menggunakan metode ini, sistem dapat mendeteksi anomali atau pola-pola tidak biasa yang mungkin menunjukkan aktivitas penipuan.


Selain itu, algoritma unsupervised learning seperti clustering algorithms juga digunakan untuk mendeteksi fraud. Misalnya K-means Clustering dapat mengelompokkan transaksi-transaksi serupa ke dalam kelompok-kelompok tertentu.


Jika ada transaksi yang berada di luar kelompok yang normal, sistem akan mengidentifikasinya sebagai potensi fraud. Pendekatan ini memudahkan perusahaan pada dompet digital untuk secara otomatis mengidentifikasi pola-pola kompleks yang sulit dideteksi manual.


Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science


2. Customer Segmentation

Data Science

Selain digunakan untuk fraud detection, K-means Clustering juga digunakan untuk customer segmentation. Algoritma dimulai dengan mengelompokkan data pengguna ke dalam sejumlah cluster berdasarkan kemiripan karakteristik tertentu, seperti pola pembelian, frekuensi transaksi, dan preferensi produk atau layanan.


Proses ini melibatkan pencarian pusat cluster dan pengelompokkan pengguna ke cluster terdekat berdasarkan jarak Euclidean atau metrik lainnya. Algoritma ini memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi segmen pelanggan yang memiliki kebutuhan, preferensi, dan perilaku serupa.


Dengan informasi ini, perusahaan dapat menyusun strategi pemasaran yang lebih terfokus, misalnya, menawarkan promosi khusus kepada pengguna yang sering bertransaksi tinggi, atau meningkatkan penggunaan program loyalitas untuk pengguna yang bertransaksi dengan frekuensi tinggi namun dalam jumlah kecil.


Jadi, dari sini perusahaan dompet digital dapat meningkatkan hubungan dengan pengguna karena penawaran yang diberikan sesuai dengan kebutuhan atau profil masing-masing pengguna.


3. Churn Prediction

Data Science

Proses bisnis satu ini dibutuhkan untuk mempertahankan basis pelanggan dan meningkatkan retensi. Salah satu algoritma yang efektif untuk mengatasi masalah ini adalah Logistic Regression atau Random Forest untuk Churn Prediction.


Logistic Regression memodelkan probabilitas churn berdasarkan variabel-variabel prediktif seperti frekuensi transaksi, saldo akun, atau aktivitas pengguna lainnya. Algoritma ini bekerja dengan menilai dampak setiap variabel terhadap kemungkinan churn dan menghasilkan nilai probabilitas antara 0 dan 1.


Sedangkan, Random Forest menggunakan sejumlah pohon keputusan untuk memahami pola-pola yang kompleks dalam data. Dengan membandingkan dan menganalisis hasil prediksi dari berbagai model ini, industri dompet digital dapat mengidentifikasi pelanggan yang berisiko tinggi untuk churn dan merancang strategi retensi yang lebih terfokus dan efektif.


Selain itu, algoritma seperti Neural Networks juga dapat digunakan untuk churn prediction. Dengan ini, model dapat memahami pola-pola kompleks dalam data pengguna, termasuk perilaku yang mungkin menunjukkan kecenderungan untuk berhenti menggunakan layanan, karena Neural Networks dapat mempelajari representasi dari data.


Sehingga dengan menggabungkan kecerdasan dari beberapa algoritma tersebut, dompet digital dapat meningkatkan retensi pelanggan, meningkatkan kepuasan pengguna, dan memastikan pertumbuhan bisnis jangka panjang.


Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


4. Recommendation Algorithm

Data Science

Salah satu algoritma yang umum digunakan untuk rekomendasi adalah collaborative filtering. Algoritma ini bekerja dengan menganalisis pola dan preferensi pengguna untuk menemukan kesamaan antara pengguna.


Dua jenis Collaborative Filtering yang umum digunakan adalah User-Based Collaborative Filtering dan Item-Based Collaborative Filtering. User-Based Collaborative Filtering mencari pengguna lain yang memiliki preferensi mirip dengan pengguna saat ini dan memberikan rekomendasi berdasarkan layanan yang disukai oleh pengguna serupa tersebut.


Sedangkan, Item-Based Collaborative Filtering membandingkan item yang diinginkan oleh pengguna dengan item yang disukai oleh pengguna lain, dan memberikan rekomendasi berdasarkan kesamaan antara item tersebut.


Dengan memahami pola interaksi pelanggan tersebut, Collaborative Filtering membantu industri dompet digital untuk memberikan rekomendasi yang relevan dan personal kepada pengguna, meningkatkan kemungkinan pembelian dan retensi pelanggan.


Selain digunakan pada industri dompet digital, algoritma data science tentunya juga digunakan di berbagai industri lainnya. Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login