Hybrid Naive Bayes Classifier dan Markov Chain Untuk Prediksi Tingkat Penggunaan Quick Response Indonesian Standard (QRIS)

Author:

Chairina Chairina,Widyasari Rina,Siregar Machrani Adi Putri

Abstract

Sistem pembayaran berbasis digital telah menyediakan beragam format dan interaksi pembayaran. Mengingat manfaat dan efektivitas kode Quick Response, Bank Indonesia menetapkan teknologi tersebut sebagai standar penggunaan metode pembayaran. Metode Hybrid Naϊve Bayes Classifier dan Markov Chain merupaka metode klasifikasi dan prediksi yang dapat digunakan untuk memprediksi tingkat penggunaan QRIS pada penelitian ini. Data yang digunakan berasal dari data Bank Indonesia Kota Medan pada Januari tahun 2020 sampai Februari 2023 dengan 3 parameter tingkat penggunaan QRIS. Hasil penelitian menunjukkan dengan data testing hasil klasifikasi tingkat penggunaan QRIS sebagai alat pembayaran elektronik di Indonesia mengalami kenaikan dan hanya di bulan Desember tahun 2022 mengalami penurunan. Kemudian berdasarkan nilai perhitungan peluang pesentase menggunakan metode Markov Chain dengan n menuju tak hingga maka nilai peluang pada matriks peluang transisi konvergen ke suatu nilai. Nilai ini sama dengan nilai peluang yang dihitung dengan limitting probability dalam Markov Chain . Nilai peluang persentase tingkat penggunaan QRIS sebagai alat pembayaran elektronik di Indonesia peluang kenaikannya yaitu sebesar 0,7076 atau 70,76%, dan peluang persentase turunnya yaitu sebesar 29,24 atau 29,24%.

Publisher

Institut Shanti Bhuana

Reference15 articles.

1. Y. S. Atmaja and D. H. Paulus, “PARTISIPASI BANK INDONESIA DALAM PENGATURAN DIGITALISASI SISTEM PEMBAYARAN INDONESIA,” J. Masal. Huk., vol. 51, no. 3, pp. 271–286, 2022.

2. M. Z. Batubara and M. I. P. Nasution, “Sistem Informasi Online Pengelolaan Dana Sosial Pada Rumah Yatim Sumatera Utara,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 5, no. 3, pp. 164–171, 2023.

3. P. Muniarty, M. S. Dwiriansyah, Wulandari, M. Rimawan, and Ovriyadin, “Efektivitas Penggunaan QRIS Sebagai Alat Transaksi Digital Di Kota Bima,” Own. Ris. J. Akunt., vol. 7, no. 3, pp. 2731–2739, 2023.

4. N. Widowati and M. Khusaeni, “ADOPSI PEMBAYARAN DIGITAL QRIS PADA UMKM BERDASARKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL,” J. Dev. Econ. Soc. Stud., vol. 1, no. 2, pp. 325–347, 2022.

5. A. F. S. K. Rahman and Supriyanto, “ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT PENGGUNAAN QRIS SEBAGAI METODE PEMBAYARAN PADA MASA PANDEMI,” Ina. Indones. Sci. J. Islam. Financ., vol. 1, no. 1, pp. 1–21, 2022.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3