Lihat ke Halaman Asli

Fitrah Riyadi

Mahasiswa

Penerapan Aljabar Linear dalam Mobile Banking

Diperbarui: 19 Mei 2024   18:04

Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

paytm.com

Mobile banking atau yang dikenal dengan m-banking adalah salah satu layanan transaksi yang ditawarkan oleh pihak bank dengan melalui internet. Layanan ini dapat memberikan informasi mengenai keuangan sesorang berupa cek saldo, transfer dana, pembayaran tagihan, pembelian dan lain sebagainya. 

Bentuk transaksinya dapat dilakukan dengan jarak jauh tanpa harus pergi ke bank maupun ATM sehingga memberikan kemudahan bagi para nasabah.Penerapan aljabar linear dalam mobile banking melibatkan berbagai aspek teknis yang mendukung operasi, keamanan, analisis data, dan efisiensi layanan perbankan yang tersedia melalui perangkat mobile. Berikut adalah beberapa penerapan utama: 

1. Keamanan dan Kriptografi

Aljabar linear memainkan peran penting dalam algoritma kriptografi yang digunakan untuk melindungi transaksi mobile banking:

  • Algoritma Enkripsi: Algoritma seperti RSA dan ECC (Elliptic Curve Cryptography) menggunakan konsep dari aljabar linear untuk mengenkripsi dan mendekripsi data. Operasi matematika pada matriks dan vektor membantu dalam memastikan bahwa data yang dikirim antara aplikasi mobile dan server aman dari penyadapan.

  • Autentikasi dan Verifikasi: Protokol keamanan sering menggunakan teknik aljabar linear untuk proses autentikasi dan verifikasi identitas pengguna. Misalnya, skema tanda tangan digital dan fungsi hash menggunakan operasi matematika yang kompleks yang melibatkan matriks.

2. Analisis Data dan Pembelajaran Mesin

Bank menggunakan teknik pembelajaran mesin dan analisis data untuk berbagai aplikasi, seperti deteksi penipuan dan personalisasi layanan:

  • Deteksi Penipuan: Algoritma machine learning yang mendeteksi pola transaksi yang mencurigakan atau tidak biasa sering menggunakan metode aljabar linear. Misalnya, Principal Component Analysis (PCA) dapat digunakan untuk mengidentifikasi anomali dalam data transaksi.

  • Rekomendasi dan Personalization: Model regresi linier dan jaringan saraf tiruan (neural networks) yang dilatih untuk memahami preferensi pengguna dan memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi melibatkan operasi matriks yang ekstensif.

Halaman Selanjutnya


BERI NILAI

Bagaimana reaksi Anda tentang artikel ini?

BERI KOMENTAR

Kirim

Konten Terkait


Video Pilihan

Terpopuler

Nilai Tertinggi

Feature Article

Terbaru

Headline