## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765

## Klasifikasi Transaksi Penipuan Pada Kartu Kredit Menggunakan Metode Resampling Dan Pembelajaran Mesin
Mukhlis Febriady, Samsuryadi * , Dian Palupi Rini
Fakultas Ilmu Komputer, Magister Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 mukhlisfebriady@gmail.com, 2,* samsuryadi@unsri.ac.id, 3 dprini@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: samsuryadi@unsri.ac.id
Abstrak− Tingginya angka penipuan kartu kredit menyebabkan banyak kerugian baik dari sisi  pengguna maupun penyedia layanan kartu kredit. Karena laju transaksi kartu kredit sangat cepat maka, perlu dilakukan deteksi penipuan kartu kredit sedini mungkin. Namun tantangan lain yang tidak kalah penting adalah jumlah data yang tidak seimbang ( imbalance data ) antara transaksi valid dan tidak valid. Salah satu solusi untuk permasalahan imbalace data adalah menggunakan metode resampling yang dapat memperbaiki kuantitas data sehingga hasil akurasi semakin baik. Pada penelitian ini tiga jenis metode resampling , SMOTE, bootstrap , dan Jackknife diimplementasikan. Selanjutnya untuk memvalidasi keberhasilan metode resampling tiga jenis metode pembelajaran mesin digunakan. Metode pembelajaran mesin tersebut adalah SVM, ANN, dan Random Forest . Dari  hasil  pengujian  didapatkan  kombinasi  metode resampling SMOTE  dan random  forest menghasilkan  kinerja  terbaik dengan nilai akurasi, presisi, recall dan F1-score masing-masing sebesar 99.95%, 81.63%, 90.91% dan 86.02%.
Kata Kunci: Imbalance Data; Metode Resampling ; Penipuan Kartu Kredit; Pembelajaran Mesin; Kartu Kredit.
Abstract− The high number of credit card fraud causes a lot of losses for both users and credit service providers. Because the rate of credit card transactions is very fast, it is necessary to detect credit card fraud as early as possible. However, another challenge that is no less important is the amount of data that is imbalanced between valid and invalid transactions. One solution to the problem of data imbalance is to use a resampling method that can improve the quantity of data so that the accuracy results are good. In this study, three types of resampling methods were implemented, SMOTE, bootstrap, and jackknife. Furthermore, to validate the success of the resampling method, three types of machine learning methods were used. The machine learning methods are SVM, ANN, and random forest . From the test results, it was found that the combination of resampling SMOTE and random forest methods produced the best performance with values of accuracy, precision, recall and F1-score of 99.95%, 81.63%, 90.91% and 86.02%, respectively.
Keywords : Imbalance Data; Resampling Method; Credit Card Fraud; Machine Learning; Credit Card.

## 1. PENDAHULUAN
Kemudahan  dalam  mengakses  informasi  dapat  menyebabkan  penyalahgunaan  informasi  terutama  pada  tindak kejahatan mulai dari penipuan, penyerangan dan berbagai kasus lainnya [1], [2]. Salah satu bentuk manipulasi data pada bidang e-commerce adalah penipuan pada kartu kredit [3]. Transaksi kartu kredit adalah metode pembayaran yang paling umum dalam beberapa tahun terakhir. Meskipun kartu kredit bukanlah alat pembayaran yang paling diminati  di  Indonesia.  Namun  jumlah  masyarakat  pengguna  kartu  kredit  di  Indonesia  tidaklah  sedikit.  Bank Indonesia (BI) mencatat pada bulan Januari 2013 jumlah pemegang kartu kredit telah mencapai  14.591.371. Pada awal tahun 2013 ini, nilai transaksinya mencapai Rp 17,96 triliun [4].
Tingginya  angka  penipuan  kartu  kredit  menyebabkan  banyaknya  kasus  yang  terjadi  dan  sulit  untuk dilakukan pencegahan. Sehingga perlu dilakukan deteksi penipuan kartu kredit sedini mungkin. Deteksi penipuan adalah proses mendeteksi apakah suatu transaksi sah atau tidak [5]. Sistem deteksi penipuan otomatis diperlukan terutama mengingat lalu lintas data transaksi yang besar, dan tidak mungkin bagi manusia untuk memeriksa secara manual  setiap  transaksi  satu  per  satu  apakah  itu  curang  atau  tidak.  Sistem  deteksi  penipuan  otomatis  dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin dan metode lain sudah banyak berkembang [3].
Beberapa metode yang telah dikembangkan untuk mendeteksi  transaksi  kartu  kredit sah atau tidak telah dimulai sejak lama, salah satu penelitian menggunakan metode pembelajaran mesin yang dilakukan pada tahun 2019  oleh  [5].  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  machine  learning random  forest sebagai  model klasifikasinya.  Metode random  forest menerapkan  konsep bootstrap sehingga  dapat  menghindari  terjadinya overfitting . Selanjutnya [6] mengimplementasikan metode Artificial Neural Network (ANN) pada kasus deteksi penipuan kartu kredit. Metode ANN memiliki kelebihan dalam mempelajari pola dari data untuk memperkirakan hubungan  nonlinier  antara  informasi  input  dan  output  akhir.  Selain  itu  ANN  memiliki  kemampuan  untuk menangkap  fitur  abstrak  di  seluruh  kumpulan  data.  Demi  mendapat  hasil  akurasi  terbaik  dalam  pembangunan model pendeteksian transaksi pada kartu kredit, penelitian-penelitian sejenis terus dilakukan.
Beberapa  metode  yang  kembali  dikembangkan,  diantaranya  dengan  menggunakan  metode  machine learning [7] [8], metode pipeling and ensemble learning [9], dengan menggunakan metode Graph Based Anomaly (GBA) [1], serta dengan menggunakan metode penghapusan fitur secara rekursif dan algoritma klasifikasi Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan deteksi kasus penipuan kartu kredit [10]. Salah satu keunggulaln metode SVM adalah memiliki kinerja yang baik pada kasus klasifikasi kelas biner (dua kelas). Selain itu, metode SVM lebih efektif pada kasus data berdimensi tinggi.
Berdasarkan uruaian dari beberapa penelitian sebelumnya, belum didapat hasil pasti nilai akurasi terbaik yang  dapat  digunakan  sebagai  metode  pembangunan  model  pendeteksian  transaksi  kartu  kredit.  Hal  ini  juga

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765
dikarenakan data yang ada  merupakan data yang tidak seimbang (imblance data) [7], [8]. Ketidakseimbangan data dapat mempengaruhi hasil akhir dalam memperoleh nilai akurasi maka, diperlukan metode resampling yang dapat memperbaiki kuantitas data sehingga hasil akurasi semakin baik. Metode resampling yang paling sering digunakan adalah metode SMOTE [8], [10]–[12]. Padahal masih ada beberapa metode resampling lain yang dapat digunakan seperti metode Jackknife dan bootstrap [13], serta algoritma residual resampling [14].
Dari karaktrerisktik data kartu kredit yang termasuk ke dalam data imbalance, sehingga dalam penelitian ini  akan  dilakukan  sebuah  proses  data resampling dan  klasifikasi  data.  Metode resampling yang  digunakan diantaranya  SMOTE, jackknife dan bootstrap .  Selain  itu  untuk  menghasilkan  sebuah  model  yang  dapat membedakan transaksi kartu kredit yang valid dan invalid, maka beberapa metode machine learning seperti SVM, ANN, dan Random Forest , akan dibandingkan untuk mendapatkan kinerja model yang terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Dataset
Dataset  yang  digunakan  sebagai  masukan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari https://www.kaggle.com/mlg- ulb/creditcardfraud . Jumlah data sebanyak 284.807 dataset transaksi. Pembagian data untuk data training dan data testing adalah sebanyak 70:30. Data training berjumlah 199.364 transaksi sedangkan data testing berjumlah 85.443 transaksi.

## 2.2 Pra-Pengolahan Data
Pada tahap ini, dilakukan proses pra-pengolahan data berupa Resampling data. Jumlah data transaksi yang tidak seimbang  dapat  menyebabkan  model  yang  dihasilkan  kurang  dapat  dipercaya  karena  banyaknya  data  sebagai inputan  berpengaruh  terhadap  model  yang  dihasilkan.  Karena  data  transaksi  yang  tesedia  mengalami  ketidak seimbangan antara transaksi asli dan transaksi palsu.
Maka sebelum data diolah, akan dilakukan proses Resampling terlebih dahulu. Metode Resampling yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode Bootstrap , Jacknife dan SMOTE. Ketiga metode Resampling yang digunakan bertujuan untuk melihat metode mana yang lebih optimal dalam memperbaiki kondisi data yang tidak seimbang sehingga menghasilkan model yang robust dan terpercaya.
Gambar 1. Flowchart Diagram.

## 2.3 Pengembangan Model
Data  yang  telah  melalui  tahap  pra-pengolahan  selanjutnya  akan  diolah  dengan  menggunakan  tiga  arsitektur pembelajaran  mesin  untuk  menghasilkan  model  yang  dapat  mendeteksi  transaksi  penipuan  kartu  kredit.  Tiga arsitektur yang akan digunakan diantaranya SVM, ANN dan Random Forest .
Setelah  mendapatkan  model  pelatihan,  selanjutnya  akan  dilakukan  uji  coba  data  untuk  mengetahui  nilai parameter yang ditetapkan. Tahap training dan pengujian menggunakan dataset dari sumber yang sama, namun data yang digunakan merupakan data yang berbeda sehingga model yang dibangun merupakan model yang robust dan terpercaya. Secara umum alur proses dari penelitian ini ditunjukkan pada gambar 1.

## 2.3.1 Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) adalah sistem pembelajaran yang menggunakan ruang hipotesis berupa fungsi- fungsi linier dalam sebuah ruang fitur ( feature space ) berdimensi tinggi, dilatih dengan algoritma pembelajaran yang  didasarkan  pada  teori  optimasi  dengan  mengimplementasikan learning  bias yang  berasal  dari  teori pembelajaran  statistik  [10].  Teori  yang  mendasari  SVM  sendiri  sudah  berkembang  sejak  1960-an,  tetapi  baru diperkenalkan  oleh  Vapnik,  Boser  dan  Guyon  pada  tahun  1992  dan  sejak  itu  SVM  berkembang  dengan  pesat.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765
SVM adalah salah satu teknik yang relatif baru dibandingkan dengan teknik lain, tetapi memiliki performansi yang lebih baik di berbagai bidang aplikasi seperti  pengenalan tulisan tangan, klasifikasi teks dan lain sebagainya [15]. SVM digunakan untuk mencari hyperplane terbaik dengan memaksimalkan jarak antar kelas. H yperplane adalah sebuah fungsi yang dapat digunakan untuk pemisah antar kelas. Dalam 2-D fungsi yang digunakan untuk klasifikasi antar  kelas  disebut  sebagai line  whereas ,  fungsi  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  antas  kelas  dalam  3-D disebut plane similarly , sedangan fungsi yang digunakan untuk klasifikasi di dalam ruang kelas dimensi yang lebih tinggi di sebut hyperplane .

## 2.3.2 Artificial Neural Network
Artificial  Neural  Network (ANN)  adalah  algoritma  yang  mampu  melakukan  ekstraksi  pola  data  meskipun  pola tersebut  bersifat  kompleks.  Algoritma  ini  biasa  digunakan  pada  kasus  klasifikasi  dan  prediksi.  ANN  adalah sekumpulan neuran yang terorganisir dalam lapisan-lapisan (layers), diantaranya:
a. Input  layer: lapisan  yang  membawa  data  masuk  kedalam  system  untuk  kemudian  di  proses  pada  layer selanjutnya.
b. Hidden layer: lapisan antara input layer dan output layer, dimana artificial neuron yang memiliki sekumpulan input pembobot ‘ weight’ dan prosedur untuk menghasilkan output neuron melalui activation function . c. Output layer: lapisan terakhir dari neuron yang menghasilkan output system.

## 2.3.3 Random Forest
Random Forest adalah kombinasi dari  masing – masing tree yang baik kemudian dikombinasikan  ke dalam satu model. Random  Forest bergantung  pada  sebuah  nilai  vector  random  dengan  distribusi  yang  sama  pada  semua pohon yang masing-masing decision tree yang memiliki kedalaman  maksimal. Random Forest adalah classifier yang terdiri dari classifier yang berbentuk pohon ( tree ) {h( x , θ k ), k = 1, . . .} dimana θ k adalah random vector yang diditribusikan secara independen dan masing masing tree pada sebuah unit akan memilih class yang paling populer pada input x.
2.4 Metode Resampling Data

## 2.4.1 Synthetic Minority Oversampling Technique Strategy (SMOTE)
Salah satu strategi untuk mengurangi ketidakseimbangan kelas dengan membuat contoh baru di lingkungan kelas minoritas adalah SMOTE [16]. Pembuatan contoh kelas minoritas baru dilakukan dengan merata-ratakan contoh kelas  minoritas  yang  berdekatan  (bertetangga).  Untuk  fitur  kategoris,  rata-rata  terdiri  dari  pemungutan  suara mayoritas untuk kategori: kategori yang paling banyak diwakili di lingkungan menjadi kategori fitur kategorikal yang sesuai dari contoh yang baru dibuat. Metode ini menunjukkan peningkatan kinerja pengklasifikasi dengan menggunakan strategi penyeimbangan ini. Namun, metode SMOTE tidak mempertimbangkan label contoh yang berdekatan (bertetangga) saat membuat contoh dari kelas minoritas. Hal ini dapat menyebabkan tumpang tindih antara kelas minoritas dan mayoritas [12].

## 2.4.2 Bootstrap
Metode bootstrap adalah  metode Resampling pada  sampel  data  dengan  syarat    pengembalian  data  untuk penyelesaian masalah statistik ukuran suatu sampel dapat mewakili data pada populasi sebenarnya. Biasanya data Resampling diambil berulang kali sehingga dapat mewakili populasi data. Algoritma bootstrap terdiri dari simple random sampling with replacement (SRSWR) pada sample asli, ukuran sample baru biasanya sama dengan sampel asli.  Sampel  yang  diperoleh  dari  iterasi  pertama  pada  suatu  algoritma  disebut  dengan  sampel bootstrap, dan dilambangkan dengan Misal adalah berapa kali unit i dari sample asli muncul pada sampel bootstrap
.  Definisikan  bobot bootstrap sebagai ,  untuk i ∈ s.  Kemudian bootstrap memperkirakan total diberikan dengan persamaan [17]:
(1)
Dasar  pendekatan Bootstrap adalah  dengan  memperlakukan  sampel  sebagai  populasi  dan  dengan menggunakan sampling Monte Carlo untuk membangkitkan dan mengkonstruksi estimator empiris dari distribusi sampling statistik. Distribusi sampling  sebagai nilai-nilai statistik yang dihitung dari sampel yang tak terhingga yang acak dan berukuran n dari suatu populasi yang diberikan. Sampling Monte Carlo mengambil konsep ini untuk membangun  distribusi  sampling  suatu  estimator  dengan  mengambil  sejumlah  besar  sampel  berukuran n secara acak yang berasal dari populasi dan menghitung statistik tersebut dari nilai-nilai distribusi sampling yang ada [18].

## 2.4. 3 Jackknife
Metode Resampling yang  lain,  yakni  dengan  pendekatan jackknife . Jackknife sendiri  adalah  alternatif  dari bootstrap . Jackknife merupakan metode Resampling lebih umum digunakan apabila variabel regressor adalah fix. Ada dua cara dalam proses jacknife resampling, yaitu [13] :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765
Estimasi parameter dengan OLS, namum menghilangkan satu per satu observasi, dilakukan berulang sampai (n- 1) kali dan mencari taksiran parameter dari rata-rata parameter (beta) setiap kali resampling dilakukan. Estimasi model dengan menghilangkan d-observasi sekaligus, dilakukan berulang sampai sebanyak S kali, dimana S (S = n kombinasi  d). Taksiran parameter diperoleh dengan merata-ratakan parameter yang diperoleh disetiap kali resampling .

## 2.5 Evaluasi kinerja pengklasifikasi pembelajaran mesin
Cara tradisional untuk mengevaluasi pengklasifikasi pembelajaran mesin menggunakan metode Confusion Matrix yang  menjelaskan  perbedaan  antara  kebenaran  dasar  dari  dataset  dan  prediksi  model  (lihat  tabel  1). Confusion Matrix adalah  titik  awal  yang  baik  untuk  mengevaluasi  kinerja  pengklasifikasi.  Model  yang  sempurna  akan memiliki semua contoh  positif diprediksi  positif dan semua contoh  negatif diprediksi  negatif:  FN dan FP akan sama dengan 0.
Tabel 1 . Confusion Matrix Prediksi Positif Prediksi Negatif Aktual Positif TP ( True Positive ) TN ( True Negative ) Aktual Negatif FP ( False Positive ) FN ( False Negative )
Persamaan utuk perhitungan confusion matrix adalah:
Presisi = TP TP+FP
(2)
Sensitivitas/Recall = TP TP+FN
(3)
Akurasi = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (4) F1 Score = 2 ×Presisi ×Sensitivitas Presisi+Sensitifitas (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Klasifikasi Tanpa Menggunakan Metode Resampling
Tahap awal pengujian dilakukan tanpa menggunakan metode resampling . Proses pelatihan dilakukan pada metode pembelajaran mesin SVM, ANN, dan Random Forest . Pada metode SVM, parameter yang digunakan adalah nilai overlaping sebesar  10  dan  kernel radial  basis  function .  Untuk  model  ANN  menggunakan  arsitektur  dengan  4 hidden  layer  dengan  masing-masing  memiliki  32,  16,  8,  dan  4  node,  sedangkan  untuk  metode Random  Forest menggunkan jumlah tree sebesar 100 tree. Hasil pengujian tanpa menggunakan metode Resampling ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2 . Kinerja Metode Pembelajaran Mesin Tanpa Metode Resampling Metode Akurasi  Precision Recall F1-Score SVM 99.94% 66.67% 97.03% 79.03% ANN 26.53% 70.07% 0.16% 0.33% Random Forest 99.95% 74.15% 94.78% 83.21%
Pada tabel 2 terlihat bahwasanya metode SVM memberikan kinerja klasifikasi terbaik dibandingkan dengan metode lainnya pada kasus tanpa proses resampling . Hasil ini didukung dengan hasil confusion matrix pada data set uji seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765

## 3.2 Hasil Klasifikasi Menggunakan Metode Resampling SMOTE
Pada  tahap  pengujian  kedua  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Resampling SMOTE.  Proses  pelatihan dilakukan pada metode pembelajaran mesin SVM, ANN, dan Random Forest . Pada metode SVM, parameter yang digunakan adalah nilai overlaping sebesar 10 dan kernel radial basis function . Untuk model ANN menggunakan arsitektur dengan 4 hidden layer dengan masing-masing memiliki 32, 16, 8, dan 4 node, sedangkan untuk metode Random  Forest menggunkan  jumlah  tree  sebesar  100  tree.  Hasil  pengujian  menggunakan  metode resampling ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Kinerja Metode Pembelajaran Mesin Menggunakan Metode Resampling SMOTE.
Metode Akurasi  Precision Recall F1-Score SVM 99.07% 83.67% 13.71% 23.56% ANN 99.89% 82.99% 63.21% 71.76% Random Forest 99.95% 81.63% 90.91% 86.02%
Pada  tabel  3  terlihat  bahwasanya  metode Random  Forest memberikan  kinerja  klasifikasi  terbaik dibandingkan dengan metode lainnya pada kasus resampling menggunakan metode SMOTE. Hasil ini didukung dengan hasil confusion matrix pada data set uji seperti yang ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Confusion Matrix Metode Random Forest menggunakan SMOTE
3.3 Hasil Klasifikasi Menggunakan Metodoe Resampling Jackknife
Pada  tahap  pengujian  kedua  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Resampling  Jackknife .  Proses  pelatihan dilakukan pada metode pembelajaran mesin SVM, ANN, dan Random Forest . Pada metode SVM, parameter yang digunakan adalah nilai overlaping sebesar 10 dan kernel radial basis function . Untuk model ANN menggunakan arsitektur dengan 4 hidden layer dengan masing-masing memiliki 32, 16, 8, dan 4 node, sedangkan untuk metode Random  Forest menggunakan  jumlah  tree  sebesar  100  tree.  Hasil  pengujian  tanpa  menggunakan  metode resampling ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Kinerja Metode Pembelajaran Mesin menggunakan Metode Resampling Jackknife .
Metode Akurasi  Precision Recall F1-Score SVM 98.14% 89.12% 7.70% 14.17% ANN 99.90% 84.35% 65.61% 73.81% Random Forest 99.95% 76.87% 94.96% 84.96%
Pada  tabel  4  terlihat  bahwasanya  metode Random  Forest memberikan  kinerja  klasifikasi  terbaik dibandingkan dengan metode lainnya pada kasus Resampling menggunakan metode Jackknife . Hasil ini didukung dengan hasil confusion matrix pada data set uji seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765

## 3.4 Hasil Klasifikasi menggunakan Metode Resampling Bootstrap
Pada  tahap  pengujian  kedua  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Resampling  bootstrap .  Proses  pelatihan dilakukan pada metode pembelajaran mesin SVM, ANN, dan Random Forest . Pada metode SVM, parameter yang digunakan adalah nilai overlaping sebesar 10 dan kernel radial basis function. Untuk model ANN menggunakan arsitektur dengan 4 hidden layer dengan masing-masing memiliki 32, 16, 8, dan 4 node, sedangkan untuk metode Random  Forest menggunkan  jumlah  tree  sebesar  100  tree.  Hasil  pengujian  tanpa  menggunakan  metode Resampling ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5 . Kinerja Metode Pembelajaran Mesin Menggunakan Metode Resampling Bootstrap.
Metode Akurasi  Precision Recall F1-Score SVM 99.94% 66.67% 97.03% 79.03% ANN 99.89% 82.99% 63.21% 71.76% Random Forest 99.94% 66.67% 97.03% 79.03%
Pada  tabel  4  terlihat  bahwasanya  metode Random  Forest memberikan  kinerja  klasifikasi  terbaik dibandingkan dengan metode lainnya pada kasus Resampling menggunakan metode bootstrap . Hasil ini didukung dengan hasil confusion matrix pada data set uji seperti yang ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Confusion Matrix Metode Random Forest menggunakan bootstrap

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mencoba  mengatasi  fenomena  imbalance  data  pada  dataset  transaksi  kartu  kredit  menggunakan metode resampling . Tiga metode Resampling yang digunakan yaitu SMOTE, bootstrap , dan Jackknife . Selain itu tiga  metode  pembelajaran  mesin  digunakan  untuk  memvalidasi  hasil Resampling data.  Pengujian  dilakukan dengan membagi dataset ke dalam dua  jenis dataset yaitu dataset pelatihan dan pengujian dengan proporsi masing- masing  sebesar  70  dan  30  persen.  Dari  hasil  pengujian  terlihat  bahwa  metode resampling berhasil  mengatasi fenomena data imbalance. Sebagai  contoh nilai F1-score pada dataset  yang tidak dilakukan metode resampling masing-masing sebesar 79.03%, 0.33%, dan 83.21% untuk SVM, ANN dan Random Forest . Selanjutnya dengan menggunakan  metode resampling SMOTE,  nilai  F1-Score  meningkat  3-40%  menjadi  23.56%,  71.76%,  dan 86.02% untuk SVM, ANN dan Random Forest . Khusus untuk metode SVM terjadi penurunan kinerja sekitar 40%. Hal ini terjadi karena metode SVM memiliki kelemahan dalam memproses data dalam jumlah yang besar serta dimensi  yang  tinggi.  Dari  pengujian  semua  metode Resampling berhasil  mengatasi  data  imbalance  dan  hasil perbandingan metode Resampling diperoleh metode SMOTE yang memiliki kinerja terbaik. Selain itu jika dilihat dari  sisi  metode  pembelajaran  mesin,  metode Random  Forest berhasil  melampaui  metode  pembelajaran  mesin lainnya.  Kombinasi  metode Resampling SMOTE    dan Random  Forest menghasilkan  metrik  kinerja  sebesar 99.95%, 81.63%, 90.91% dan 86.02% masing-masing untuk Akurasi, Presisi, Recall dan F1-Score.

## REFERENCES
[1] T. Pourhabibi, K. L. Ong, B. H. Kam, and Y. L. Boo, “Fraud detection: A systematic literature review of graph-based anomaly detection approaches,” Decis. Support Syst. , vol. 133, no. April, p. 113303, 2020.
[2] V. N. Dornadula and S. Geetha, “Credit Card Fraud Detection using Machine Learning Algorithms,” Procedia Comput. Sci. , vol. 165, pp. 631–641, 2019.
[3] Dornadula, V. N., & Geetha, S. "Credit Card Fraud Detection using Machine Learning Algorithms. Procedia Computer Science", 165, 631–641. 2019.
[4] S. N. Prasetyo, “Rumusan Pengaturan Credit Card Fraud Dalam Hukum Pidana Indonesia Ditinjau Dari Asas Legalitas,” J. Ilm. Huk. Leg. , vol. 24, no. 1, p. 101, 2017.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3765
[5] Carcillo, Fabrizio, et al. "Combining unsupervised and supervised learning in credit card fraud detection." Information sciences 557 (2021): 317-331.
[6] Ali, Mohammed Aamir, et al. "Consumer-facing technology fraud: Economics, attack methods and potential solutions." Future Generation Computer Systems 100 (2019): 408-427.
[7] I. Sadgali, N. Sael, and F. Benabbou, “Performance of machine learning techniques in the detection of financial frauds,” Procedia Comput. Sci. , vol. 148, no. Icds 2018, pp. 45–54, 2019.
[8] X. Yu, X. Li, Y. Dong, and R. Zheng, “A Deep Neural Network Algorithm for Detecting Credit Card Fraud,” in 2020 International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering (ICBAIE) , 2020, pp. 181–183.
[9] H. Zhu, G. Liu, M. Zhou, Y. Xie, A. Abusorrah, and Q. Kang, “Optimizing Weighted Extreme Learning Machines for imbalanced classification and application to credit card fraud detection,” Neurocomputing , vol. 407, pp. 50–62, 2020.
[9] S. Bagga, A. Goyal, N. Gupta, and A. Goyal, “Credit Card Fraud Detection using Pipeling and Ensemble Learning,” Procedia Comput. Sci. , vol. 173, no. 2019, pp. 104–112, 2020.
[10]  N. Rtayli and N. Enneya, “Enhanced credit card fraud detection based on SVM-recursive feature elimination and hyper- parameters optimization,” J. Inf. Secur. Appl. , vol. 55, no. September, p. 102596, 2020.
[11]  G.  Douzas  and  F.  Bacao,  “Geometric  SMOTE  a  geometrically  enhanced  drop-in  replacement  for  SMOTE,” Inf.  Sci. (Ny). , vol. 501, pp. 118–135, 2019.
[12]  D. Elreedy and A. F. Atiya, “A Comprehensive Analysis of Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) for handling class imbalance,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 505, pp. 32–64, 2019.
[13]  Wang, Leyang, and Fengbin Yu. "Jackknife resample method for precision estimation of weighted total least squares." Communications in Statistics-Simulation and Computation 50.5 (2021): 1272-1289.
[14]  S. S. Hosseini and M. M. Jamali, Resampling methods combined with rao-blackwellized monte carlo data association algorithm . Elsevier Inc., 2019.
[15]  Shaji, Anchana, et al. "Fraud Detection in Credit Card Transaction Using ANN and SVM." International Conference on Ubiquitous Communications and Network Computing. Springer, Cham, 2021.
[16]  Soltanzadeh, Paria, and Mahdi Hashemzadeh. "RCSMOTE: range-controlled synthetic minority over-sampling technique for handling the class imbalance problem." Information Sciences 542 (2021): 92-111.
[17]  Sagi,  Omer,  and  Lior  Rokach.  "Ensemble  learning:  A  survey."  Wiley  Interdisciplinary  Reviews:  Data  Mining  and Knowledge Discovery 8.4. 2018
[18]  Yang, Wenyi, et al. "Research on Bootstrapping Algorithm for Health Insurance Data Fraud Detection Based on Decision Tree." 2021 7th IEEE Intl Conference on Big Data Security on Cloud (BigDataSecurity), IEEE Intl Conference on High Performance and Smart Computing,(HPSC) and IEEE Intl Conference on Intelligent Data and Security (IDS). IEEE, 2021.