Repository ini berisi kode dan dokumen yang digunakan oleh Tim Munawir untuk kompetisi GEMASTIK XVIII bidang Penambangan Data tahun 2025.
Proyek ini bertujuan untuk mendeteksi penipuan pada platform P2P Lending dengan memanfaatkan Graph Machine Learning, khususnya Graph Neural Network (GNN). Model yang dikembangkan menggabungkan fitur-fitur dari data peminjaman, hubungan antar pengguna, serta teknik ensemble machine learning untuk meningkatkan akurasi deteksi fraud.
Tim_Munawir_GEMASTIKXVIII_Penambangan_Data.ipynb: Notebook utama berisi seluruh pipeline analisis, preprocessing, pembuatan graph, pelatihan model, dan evaluasi.GEMASTIK XVIII Penambangan Data Munawir Deteksi Fraud Pinjaman P2P Lending Berbasis Graph Machine Learning untuk Kemandirian Teknologi.pdf: Research paper yang menjelaskan latar belakang, metodologi, hasil, dan analisis dari solusi yang diajukan.
- Persiapkan data: Pastikan file data yang dibutuhkan tersedia di direktori yang sama. Data kompetisi dapat diunduh dari https://dgraph.xinye.com/.
- Buka notebook: Jalankan
Tim_Munawir_GEMASTIKXVIII_Penambangan_Data.ipynbmenggunakan Jupyter Notebook atau VS Code. - Ikuti urutan kode: Notebook sudah terstruktur mulai dari import library, EDA, preprocessing, pembuatan graph, pelatihan model, hingga evaluasi dan prediksi.
- Hasil akhir: Model yang sudah dilatih dapat digunakan untuk melakukan prediksi pada data test, dan hasilnya dapat diekspor sesuai kebutuhan kompetisi.
Penjelasan lengkap mengenai pendekatan, analisis, dan hasil dapat dibaca pada file PDF:
GEMASTIK XVIII Penambangan Data Munawir Deteksi Fraud Pinjaman P2P Lending Berbasis Graph Machine Learning untuk Kemandirian Teknologi.pdf
- Muhammad Ammar Ridho
- Muhammad Karov Ardava Barus
- Antonius Simon Pehan Hadjon
- Kemas Rahmat Saleh Wiharja (Dosen Pembimbing)
- Kode dan paper ini merupakan hasil karya Tim Munawir untuk GEMASTIK XVIII dan hanya digunakan untuk keperluan kompetisi serta pengembangan teknologi deteksi fraud berbasis graph.