Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pasar modal berkembang pesat di Indonesia dengan peningkatan 79 jumlah emiten saham baru dan peningkatan 17,9% jumlah investor baru. Perkembangan ini dipacu oleh Otoritas Jasa Keuangan yang meyakinkan bahwa setiap perusahaan terbuka selalu diawasi dengan cara mewajibkan perusahaan terbuka untuk menyampaikan laporan keuangan secara berkala. Akan tetapi pada kenyataannya, tindakan kecurangan laporan keuangan bukan menjadi hal yang langka. Association of Certified Fraud Examiner melaporkan bahwa 9,2% kecurangan di Indonesia merupakan kecurangan laporan keuangan dengan total kerugian hingga Rp242.260.000.000. Sementara, proses audit konvensional serta laporan yang menjadi 72% dari media deteksi saat ini membutuhkan 12 bulan untuk mendeteksi kasus kecurangan. Penelitian ini akan menggunakan metode ensemble learning berbasis optimasi metaheuristik untuk mengembangkan model deteksi kecurangan pada laporan keuangan. Beberapa metode klasifikasi digunakan untuk mengembangkan model, yaitu Random Forest dan XGBoost. Optimasi metaheuristik dengan metode Genetic Algorithm kemudian digunakan sebagai dasar dari proses hyperparameter tuning pada model tersebut. Hasil deteksi terbaik pada penelitian ini adalah model XGBoost dengan parameter teroptimasi yang menghasilkan akurasi sebesar 98,04% dan sensitivitas 99.02%.

---

The capital market is growing rapidly in Indonesia, gaining 79 new stock issuers and a 17.9% increase in the number of new investors in 2023. This development is driven by Otoritas Jasa Keuangan, which ensures that every public company is always monitored by requiring them to submit financial statements regularly. However, financial statement fraud is not uncommon. The Association of Certified Fraud Examiners reports that 9.2% of fraud cases in Indonesia involve financial statement fraud, with total losses amounting to Rp242,260,000,000. Meanwhile, conventional audit processes and reports, which account for 72% of current detection methods, take 12 months to detect fraud cases. This study will use an ensemble learning method based on metaheuristic optimization to develop a fraud detection model for financial statements. Several classification methods, namely Random Forest and XGBoost, are used to develop the model. Metaheuristic optimization using the Genetic Algorithm method is then applied as the basis for hyperparameter tuning in this model. The best detection result in this study is achieved by the XGBoost model with optimized parameters, yielding an accuracy of 98.04% and a sensitivity of 99.02%."

"Indonesia, sebagai salah satu negara pengekspor ikan terbesar di dunia, menghadapi tantangan serius dalam sektor perikanan akibat illegal, unreported, unregulated (IUU) fishing. Meskipun telah ada pengawas yang ditugaskan, namun praktik ini masih ditemukan, sehingga perlu teknologi pengawasan di atas kapal. Telah dikembangkan model yang dapat mengklasifikasikan jenis ikan di kapal melalui video CCTV namun masih perlu dilengkapi dengan kemampuan memprediksi berat ikan. Dengan metode ensemble learning yang dipilih karena memiliki kinerja yang lebih baik dibanding model individual, penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi berat melalui citra dari sistem CCTV. Kemampuan untuk memprediksi berat ikan akan memberikan metode bagi pemerintah untuk melakukan pengecekan apakah hasil tangkapan yang dilaporkan sesuai dengan tangkapan yang terjadi di lapangan. Dari pengujian yang dilakukan, algoritma Catboost Regression menunjukkan kinerja terbaik di antara semua model yang diuji. Pada dataset gabungan, dengan rasio data split 90:10, CatBoost mencapai  score 0.986, MAE 9.794, MSE 293.493, dan RMSE 17.132. Untuk dataset cumi dengan rasio 90:10, nilai metrik yang diperoleh adalah  0.025, MAE 18.451, MSE 660.629, dan RMSE 25.702. Sementara pada dataset ikan dengan rasio 90:10, CatBoost menunjukkan kinerja sangat baik dengan  0.980, MAE 5.825, MSE 146.713, dan RMSE 10.129. Model yang dipilih dengan kinerja yang paling baik adalah model dengan dataset ikan dengan MAE 5.825, yang berarti nilai error dari rata-rata berat ikan yang ditimbang adalah 1.29%. Hasil ini menunjukkan bahwa Catboost Regression mampu memprediksi berat ikan dengan akurasi yang tinggi dibandingkan model regresi lainnya pada dataset yang digunakan, dengan pemilihan rasio data split yang optimal.

---

Indonesia, as one of the largest fish-exporting countries in the world, faces serious challenges in its fisheries sector due to illegal, unreported, and unregulated (IUU) fishing. Despite having monitoring officers assigned, these practices are still found, necessitating the use of surveillance technology on vessels. A model has been developed that can classify fish species on ships using CCTV footage, but it still needs to be enhanced with the ability to predict the weight of the fish. Ensemble learning methods, chosen for their superior performance compared to individual models, are being used in this research to build a weight prediction model using images from the CCTV system. The ability to predict fish weight will provide the government with a method to verify whether the reported catches match what is caught at sea. From the tests conducted, the Catboost Regression algorithm demonstrated the best performance among all tested models. On the combined dataset with a 90:10 train-test split ratio, CatBoost achieved an  score of 0.986, MAE of 9.794, MSE of 293.493, and RMSE of 17.132. For the squid dataset with a 90:10 ratio, the metrics obtained were an  of 0.025, MAE of 18.451, MSE of 660.629, and RMSE of 25.702. Meanwhile, for the fish dataset with the same ratio, CatBoost showed excellent performance with an  of 0.980, MAE of 5.825, MSE of 146.713, and RMSE of 10.129. The best-performing model is the one with the fish dataset, achieving an MAE of 5.825, which translates to an error rate of 1.29% in the average weight of the fish weighed. These results indicate that Catboost Regression can predict fish weight with high accuracy compared to other regression models used on the dataset, with optimal data split ratio."