Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4910

## DETEKSI ANOMALI MENGGUNAKAN ENSEMBLE LEARNING  DAN  RANDOM  OVERSAMPLING  PADA PENIPUAN TRANSAKSI KEUANGAN
Dewa Raka Krisna Saputra 1 , Yisti Vita Via 2 , Andreas Nugroho Sihananto 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur; Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur 60294, Telp. (031) 8706369
Received:  12  Juli  2024 Accepted:  31  Juli  2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Transaksi Keuangan, Deteksi Anomali, Ensemble Learning , Random Oversampling, Machine Learning .
Corespondent Email: yistivia.if@upnjatim.ac.id
Abstrak. Di  era  digital,  transaksi  keuangan  semakin  beralih  ke  metode nontunai,  karena  sifatnya  yang  nyaman  dan  efisien.  Namun,  peningkatan penggunaan  kartu  kredit  dan  transaksi online juga  meningkatkan  risiko kejahatan  finansial.  Penelitian  ini  mengkaji  metode ensemble  learning dan random  oversampling dalam  mendeteksi  anomali  pada  transaksi  keuangan, khususnya  penipuan  kartu  kredit.  Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan meliputi Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), dan Naive  Bayes (NB),  dengan  pendekatan ensemble  learning seperti Bagging , Boosting ,  dan Stacking .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa metode ensemble learning secara signifikan meningkatkan performa deteksi penipuan dibandingkan model dasar ( base model ). Khususnya teknik stacking menunjukkan peningkatan AUC yang signifikan, dengan beberapa algoritma mencapai  AUC  sempurna  (1.00). Random  Forest (RF)  dengan  metode ensemble learning menunjukkan performa yang sangat konsisten dan optimal dalam  mendeteksi  anomali  penipuan.  Penelitian  ini  menegaskan  bahwa metode ensemble  learning ,  terutama stacking ,  efektif  dalam  membedakan antara  transaksi  sah  dan  mencurigakan,  sehingga  dapat  diandalkan  untuk deteksi penipuan keuangan.
Abstract. In the digital era, financial transactions are increasingly turning to non-cash  methods,  because  they  are  convenient  and  efficient.  However, increased use of credit cards and online transactions also increases the risk of  financial  crime.  This  research  examines  ensemble  learning  and  random oversampling  methods  in  detecting  anomalies  in  financial  transactions, especially  credit  card  fraud.  The  classification  algorithms  used  include Decision  Tree  (DT),  Random  Forest  (RF),  Logistic  Regression  (LR),  and Naive  Bayes  (NB),  with  ensemble  learning  approaches  such  as  Bagging, Boosting, and Stacking. The research results show that the ensemble learning method significantly improves fraud detection performance compared to the base  model.  In  particular,  stacking  techniques  show  significant  AUC improvements, with some algorithms achieving perfect AUC (1.00). Random Forest  (RF)  with  the  ensemble  learning  method  shows  very  consistent  and optimal  performance  in  detecting  fraud  anomalies.  This  research  confirms that  ensemble  learning  methods,  especially  stacking,  are  effective  in distinguishing between legitimate and suspicious transactions, making them reliable for financial fraud detection.

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  pesat  membuat transaksi  jual  beli  online  lebih  praktis  dan mengurangi penggunaan uang tunai[1]. Transaksi  nontunai,  terutama  kartu  kredit,
menjadi  populer  karena  kemudahannya[2]. Kartu kredit menjadi salah satu pilihan popular dalam  penggunaan  media  transaksi  nontunai dan  menggantikan  uang  tunai  dalam  proses jual-beli barang dan jasa di berbagai tempat [1].
Pada  Desember  2021,  nilai  transaksi  kartu kredit  mencapai  Rp25,91  triliun[1].  namun risiko  penipuan  meningkat,  seperti  kasus penipuan  kartu  kredit BNI  yang  menyebabkan kerugian Rp1 miliar[3].Lalu, penipuan transaksi  berupa  transaksi  elektronik,  tiket transportasi, pembayaran, penjualan, dan kartu kredit.  Berdasarkan  hal  tersebut,  deteksi penipuan transaksi keuangan sangat dibutuhkan.  Salah  satu  alat  yang  digunakan, yaitu  dengan  pendekatan machine  learning untuk  mendeteksi  anomali  dalam  transaksi keuangan [4].
Deteksi  anomali  adalah  proses  pencarian data dengan perilaku yang sangat berbeda dari biasanya  [5].  Ini  dapat  dilakukan  dengan algoritma  klasifikasi  seperti Decision  Tree (DT), Random Forest (RF), Bayesian Network (BN), Naïve  Bayes (NB), Support  Vector Machine (SVM),  dan  lainnya.  Algoritma  ini bekerja  dengan  mendeteksi  transaksi  sesuai pola yang ditentukan dari data transaksi sah dan penipuan  [4].  Untuk  hasil  yang  lebih  baik, metode ensemble  learning digunakan  pada penelitian  ini,  yaitu  dengan  menggabungkan beberapa model, seperti Bagging , Boosting , dan Stacking [6].  Penelitian  ini  membandingkan algoritma base learning dan ensemble learning
dalam mendeteksi penipuan transaksi keuangan. Penelitian oleh Sudiyarno, dkk.
menunjukkan  bahwa  penggunaan ensemble learning menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 96,8%  dalam  mendeteksi  anomali,  dan  77,4% jika  hanya  menggunakan single  classifier (Naïve Bayes)  [7]. Penelitian  oleh Situmorang &  Yahfizham  [8],  juga  membuktikan  bahwa ensemble  learning dengan boosting , bagging , dan stacking lebih  unggul  daripada single classifier . Lalu, untuk mengatasi ketidakseimbangan data, dimana data transaksi normal  lebih  banyak  daripada  transaksi fraud sehingga  dapat  mengurangi  performa  model, digunakan  metode random  oversampling . Kinerja model akan dievaluasi dan dibandingkan  menggunakan confusion  matrix dan  ROC-AUC Score dengan  algoritma Decision  Tree (DT), Random  Forest (RF),
Logistic  Regression (LR),  dan Naive  Bayes (NB).  Sehingga  penelitian  ini  diberi  judul "Deteksi  Anomali  Menggunakan Ensemble Learning dan Random  Oversampling Pada Penipuan  Transaksi  Keuangan"  dan  akan
membandingkan  metode Ensemble  Learning dengan Single  Classifier menggunakan  data transaksi penipuan kartu kredit.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penipuan Transaksi
Penipuan  transaksi  keuangan  adalah upaya untuk mendapatkan keuntungan finansial atau  menyebabkan  kerugian  dengan  trik implisit maupun eksplisit[9]. Penipuan ini dapat terjadi  melalui  metode  seperti phishing , impersonate , vishing , dan smishing [10].

## 2.2 Deteksi Anomali
Deteksi  anomali  adalah  proses  mencari data  dengan  perilaku  yang  berbeda  dari biasanya [5]. Anomali dihasilkan oleh aktivitas abnormal  seperti  serangan  dunia  maya  dan penipuan kartu kredit.

## 2.3 Ensemble Learning
Ensemble learning merupakan  kerangka konseptual  dalam machine  learning yang menggabungkan lebih dari satu jenis algoritma atau  model  untuk  membuat  prediksi,  dengan mengambil bobot prediksi dari masing-masing algoritma [7]. Dalam penelitian ini, digunakan metode bagging , boosting , dan stacking .
2.3.1 Bagging Bagging melibatkan penggunaan subset data training secara acak untuk melatih algoritma,  dan  hasilnya  digabungkan  melalui suara  terbanyak  atau  perhitungan  rata-rata, meningkatkan akurasi dan mengurangi overfitting [11].
2.3.2 Boosting Boosting bekerja  dengan  membangun model  secara  berurutan  dan  menyesuaikan bobot data training berdasarkan kesalahan yang terjadi, sehingga performa keseluruhan meningkat dengan mengurangi bias [11].
2.3.3 Stacking stacking menggabungkan  luaran  dari beberapa model untuk menciptakan model baru yang lebih akurat dan handal dalam mendeteksi anomali,  karena  memanfaatkan  kelebihan  dari berbagai model yang berbeda [11].
2.4 Base Learner
Base  learner ,  atau single  classifier , adalah  model  pembelajaran machine  learning
yang berfungsi sebagai komponen dasar untuk mendefinisikan  satu  atau  lebih  estimator  dari fungsi  prediksi  [12]. Logistic  Regression, Decision  Tree,  Naïve  Bayes, dan Random Forest adalah model classifier yang digunakan dalam penelitian ini.

## 2.4.1 Logistic Regression
Logistic  Regression adalah  model komputasi yang menentukan pengaruh variabel independen  pada binary  variable  dependent , dengan  data  berkode  0  dan  1  [13]. Logistic Regression dapat  dinotasikan  pada  persamaan berikut.
ln ( 𝑝 1 − 𝑝 ) = 𝐵 0 + 𝐵 1 𝑋 (2.1)
ln = Logaritma natural 𝐵 0 = Konstanta 𝐵 1 = Koefisien masing-masing variable X = Variabel independent P=  Probabilitas  logistik  yang  dirumuskan sebagai berikut:
𝑝 = exp⁡(𝐵 0 + 𝐵 1 𝑥) 1 + exp⁡(𝐵 0 + 𝐵 1 𝑥) = 𝑒 𝐵 0 +𝐵 1 𝑋 1 + 𝑒 𝐵 0 +𝐵 1 𝑋 (2.2)
Exp atau e = fungsi exponent
2.4.2 Decision Tree Algoritma Decision Tree (DT) populer untuk klasifikasi dan prediksi,
merepresentasikan  fakta  dalam  bentuk  pohon keputusan  yang  membagi  data  besar  menjadi bagian lebih kecil [14]. Menentukan akar pada Decision Tree dapat dilakukan dengan mencari nilai  gain  tertinggi.  Berikut  merupakan  rumus perhitungan gain.
𝐺𝑎𝑖𝑛⁡(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆)
− ⁡ ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) (2.3)
Keterangan:
S : Himpunan kasus A : Variable n : Total partisi variabel A |Si| : Total kasus dalam partisi ke-i |S| : Total kasus pada S Pada  perhitungan  gain  juga  terdapat
entropy . Entropy sendiri  merupakan  nilai
ketidakmurnian  pada  suatu  ciri.  Dibawah  ini merupakan rumus untuk perhitungan entropy .
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ 𝑝𝑖 × 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛
𝑖=1 (2.4) Keterangan: S : Himpunan kasus n : Total partisi S Pi : Proporsi dari Si terhadap S
Ciri  dengan  nilai gain tertinggi  akan menjadi  akar  dari Decision  Tree yang  akan dibuat. Perhitungan Decision Tree akan terhenti ketika  seluruh record pada  node  ( n )  telah memperoleh kelas yang sama dan tidak terdapat ciri pada record yang dipartisi kembali.
2.4.3 Naïve Bayes Classifier
Naive Bayes adalah metode klasifikasi yang  berbasis  pada teorema Bayes dan mengasumsikan  independensi  antara  fitur-fitur (daun)  yang  diamati[15]. Naive Bayes dapat dinotasikan pada persamaan berikut,
𝑃(𝑦|𝑋) = 𝑝(𝑋|𝑦). 𝑝(𝑦) 𝑝(𝑥) (2.5)
Keterangan:
P(y|X)  : Nilai probabilitas dari hipotesis y yang terjadi jika ada bukti X.
P(X|y)  :  Nilai  probabilitas  dari  bukti  X  yang berdampak pada hipotesis y.
P(y) :  Nilai  probabilitas awal  dari  hipotesis y yang tidak dipengaruhi oleh bukti X.
P(X) :  Nilai  probabilitas  awal  bukti  X  yang tidak dipengaruhi hipotesis y.

## 2.4.4 Random Forest
Random  Forest ,  yaitu  metode  yang bekerja  dengan  menciptakan  banyak  pohon keputusan  secara  acak,  dengan  prediksi  akhir berdasarkan “suara” terbanyak [16].
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ 𝑝𝑖 × 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (2.6)
Keterangan: S : Himpunan kasus n : Total partisi S Pi : Proposi dari Si terhadap S
Rumus information  gain dapat  dilihat pada persamaan dibawah ini:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ 𝑝𝑖 × 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (2.7)
Keterangan:
S : Himpunan kasus n : Total partisi S Pi : Proporsi dari Si terhadap S

## 2.5 Random Oversampling
Dalam  penelitian ini, digunakan  metode
random oversampling ,  yaitu  teknik  yang mengulang  sampel  dari  kelas  minoritas  secara acak  hingga  jumlahnya  setara  dengan  kelas mayoritas, [17].

## 2.6 Pengukuran Performa
Penelitian ini menggunakan lima pengukuran  utama  untuk  menilai  performa model klasifikasi, yaitu dengan nilai accuracy , Precision , Recall , F1-score ,  dan  AUC-ROC score ,  yang  semuanya  dapat  diperoleh  dari Confusion Matrix [18].
Tabel 3. 1 Confusion Matrix Confusion Matrix Kelas Prediksi Positif Negatif Kelas Sebenarnya Positif TP FN Negatif FP TN
Keterangan: a. True  Positive (TP),  yaitu  data  positif  yang diprediksi benar.
b. True Negative (TN), yaitu data negatif yang diprediksi benar.
c. False Positive (FP), yaitu data negatif yang diprediksi positif.
d. False Negative (FN), yaitu data positif yang diprediksi negatif.
Nilai accuracy , precision , recall ,  dan F1-score dihitung  berdasarkan  nilai-nilai  ini. ROC  ( Receiver  Operating  Characteristics ) curve , digunakan untuk menampilkan performa klasifikasi,  menggambarkan confusion  matrix dalam grafik dua dimensi dengan false positive pada  sumbu  horizontal  dan true  positive pada sumbu vertikal [19].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan.  Gambar  1  menunjukkan  alur  dari penelitian  ini.  Tahapan  pertama  adalah  studi literatur  untuk  mengumpulkan  teori  landasan yang mendukung penelitian, lalu pengumpulan data penipuan transaksi keuangan. Selanjutnya dilakukan  preprocessing  untuk  membersihkan dan  menyeragamkan  bentuk  data.  Setelah  itu, data  siap  untuk  diuji  pada  model classifier
dengan  metode ensemble  learning dan base learning .  Setelah  pengujian  model  selesai, dilakukan evaluasi performa model klasifikasi.
Gambar 3. 1 Alur Penelitian
3.1 Studi Literatur
Tahapan studi literatur bertujuan mengumpulkan  pengetahuan  untuk  mengatasi masalah  penelitian  dengan  mengumpulkan sumber  dari  buku,  jurnal,  dan  situs  terkait deteksi  anomali,  data  mining,  algoritma  base learner,  dan  ensemble  learning.  Ini  membantu peneliti membandingkan metode dan menerapkan teori dalam model penelitian.

## 3.2 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset transaksi  keuangan  sintetis  dari  PaySim, diunduh dari Kaggle.

## 3.3 Data Preprocessing
a. Exploratory Data Analysis (EDA)
Tahapan EDA bertujuan untuk memahami karakteristik  data.  Tahapan  ini  dilakukan dengan menganalisis korelasi dengan menggunakan visualiasi dan heatmap correlation .
b. Data Cleaning
Tahapan data  cleaning ini  dilakukan untuk  membersihkan  data missing value atau noise .  Proses  ini  dilakukan  untuk untuk menghapus baris yang mengandung missing value dapat menggunakan metode ‘ dropna ()’.
c. Data Selection
Tahapan data  selection ini  dilakukan untuk  memilih  atribut  yang  relevan  dan menghapus  data  yang  tidak  digunakan dalam penilitan.
d. Data Transformation
Tahapan ini dilakukan untuk mengubah  data  ke  dalam  bentuk  yang sesuai,  dengan  cara  melakukan  suatu penjumlahan  atau  agregasi.  Setelah melalui mapping selanjutnya  dilakukan perubahan  format  kategori  menjadi numerik  menggunkan  metode one-hot encoding.
e. Splitting Data
Langkah  selanjutnya  adalah  membagi data menjadi dua bagian yaitu sebagai data training dan data testing . Data training ini digunakan untuk melatih model sedangkan data testing digunakan untuk memvalidasi model yang dibangun.

## 3.4 Resampling
Proses random  oversampling dilakukan dengan menambah data dari kelas minoritas ke dalam data  training secara  acak.  Proses penambahan  ini  berulang  hingga  jumlah  data kelas  minoritas  sama  dengan  jumlah  kelas mayoritas. Dengan menerapkan teknik random oversampling ( ROS ),  dapat  meminimalisir ketidak seimbangan kelas.

## 3.5 Implementasi Model
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang digunakan  adalah  model base  learning Decision  Tree  (DT),  Logistic  Regression (LR),  Naïve  Bayes  (NB),  dan  Random Forest  (RF) dan ensemble  learning (bagging, boosting, dan stacking).
Implementasi  model  dibagi  menjadi  2 skenario  yaitu,  skenario  1  dan  skenario  2. Selanjutnya,  setelah  pengujian  dilakukan, akan dilakukan evaluasi terhadap performa masing-masing  model  dan  menganalisis hasilnya.  Kemudian  akan  dilakukan perbandingan antara nilai-nilai yang sudah diperolah dari kedua skenario.

## 3.6 Evaluasi Model
Output  dari  tahap  implementasi
skenario  1  dan  skenario  2  masing  masing
akan dibandingkan performanya berdasarkan  nilai accuracy,  precisión, recall.  F1-score menggunakan  confusión matrix dan ROC-AUC Score . Setelah hasil dari  semua  model  skenario  dibuat, selanjutnya  dapat  disimpulkan  dalam penelitian ini skenario mana yang memiliki performa lebih baik.

## 3.7 Analisa Hasil
Tahapan  terakhir,  yaitu  menganalisis hasil dari kinerja dari 2 metode yaitu base learning dan ensemble  learning ,  evaluasi dilakukan  menggunakan confusion  matrix dan ROC-AUC  score untuk  mendapatkan keunggulan dan kelemahan masing-masing model dalam deteksi anomali.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  data  yang digunakan,  yaitu  dataset  PaySim  yang merupakan  dataset  transaksi  keuangan elektronik yang dibuat secara sintetis berisi total  6.362.620  transaksi  dengan  8.213 transaksi fraud .  Dataset  ini  terdiri  dari  11 fitur  dan  6.362.620  baris  dengan  tipe  fitur yang berisi variabel numerik dan kategori. Pada  proses  pengumpulan  data  peneliti menggunakan dataset yang diunduh melalui kaggle  dan  disimpan  ke  file  dalam  format csv .

## Gambar 4. 1 Dataset Paysim

## 4.2 Preprocessing Data
Pada  tahapan  ini  bertujuan  untuk memastikan  bahwa  data  yang  akan  digunakan telah dipersiapkan untuk diproses  oleh algoritma. Melalui serangkaian langkah, dataset disesuaikan agar memenuhi kebutuhan analisis lebih lanjut dan mengoptimalkan kinerja model. Tahapan  ini  memastikan  bahwa  data  yang digunakan dalam analisis telah disiapkan secara optimal untuk proses selanjutnya.

## 4.2.1 Exploratory Data Analysis
Pada tahap ini dilakukan eksplorasi data  untuk  mengetahui  informasi  dari dataset sehingga dapat melakukan langkah- langkah  persiapan  data,  pemilihan  fitur, serta  memahami  karakteristik  data  yang digunakan.
a. Menampilkan Informasi Dataset Proses  eksplorasi  data  ini  dilakukan  untuk mengetahui  informasi  mengenai  dataset  yang digunakan sehingga dapat melakukan langkah- langkah  persiapan  data,  pemilihan  fitur,  serta memahami  karakteristik  data  yang  digunakan. Berikut adalah infromasi dari dataset.
Gambar 4. 2 Informasi tipe data pada Dataset
Informasi yang diperoleh dari fungsi df.info menunjukan bahwa dataset memiliki 6,362,620 baris  dan  11  kolom  dan  terdiri  dari  tipe  data berupa  variable  numerik  dan  kategori  yang memungkinkan  untuk  melalui  tahap data transformation menggunakan one hot encoding
b. Menampilkan Ringkasan Dataset
Tahap  selanjutnya  untuk  mengetahui ringkasan statistik deskriptif dari data digunakan  berikut  adalah  ringkasan  dari statistik dataset.
Gambar 4. 3 Statistik Dataset
Ringkasan  statistik  diatas  memberikan Gambaran tentang distribusi data dalam dataset. Analisis  ini  mencakup  statistik  seperti  count
(jumlah  baris  pada  kolom),  mean  (nilai  rata- rata),  std  (standar  deviasi),  min  (nilai  minimal pada kolom), max (nilai maksimal pada kolom), serta nilai percentil 25%, 50%, dan 75%. Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  pada  dataset, terdapat korelasi antara kolom "oldbalanceDest"  dan  "newbalanceDest",  serta antara "oldbalanceOrig"
dan "newbalanceOrig".  Korelasi  ini  menunjukkan bahwa  salah  satu  kolom  dari  pasangan  yang berkorelasi dapat dihilangkan tanpa kehilangan informasi  penting,  sehingga  dapat  mengurangi dimensi  data  dan  kompleksitas  model  tanpa mengorbankan kualitas prediksi.
c. Heatmap Korelasi
Pada tahap ini dilakukan heatmap korelasi menggunakan  visualiasi  korelasi  heatmap. Berikut  ini  adalah visualisasi dari heatmap correlation.
Gambar 4. 4 Heatmap Korelasi
Untuk  mengukur  korelasi  antar  variabel, digunakan  heatmap  korelasi  dengan  metode Pearson ,  yang  mengukur  hubungan  linear antara  dua  variabel  dengan  koefisien  korelasi berkisar  antara  -1  hingga  1.  Hasil  visualisasi ditampilkan  pada  Gambar  4.4,  dengan  warna merah menunjukkan korelasi positif yang kuat dan  warna  biru  menunjukkan  korelasi  negatif yang  kuat.  Analisis  menunjukkan  bahwa transaksi  curang  memiliki  korelasi  kuat  antara variabel jumlah transaksi ( amount ), saldo awal ( oldbalanceOrig ), dan saldo akhir ( newbalanceDest ).  Dalam  transaksi  secara umum,  terdapat  pola  korelasi  lebih  luas, sedangkan  dalam  transaksi  curang,  pola korelasi  lebih  spesifik.  Identifikasi  transaksi curang  dapat  difokuskan  pada  variabel  seperti 'amount', 'oldbalanceDest', dan
'newbalanceOrig'  karena  menunjukkan  pola korelasi kuat dalam transaksi curang.
d. Visualiasi Data Transaksi Penipuan
Langkah  selanjutnya,  dilakukan  analisis frekuensi  transaksi  penipuan  per  jenis
transaksaksi dari hasil visualisasi dari masing- masing  jenis  transaksi  menggunakan  source code berikut.
Gambar 4. 5 Transaksi Penipuan Per Jenis Transaksi
Gambar  4.5  menunjukkan  frekuensi transaksi penipuan berdasarkan jenis transaksi. Jenis  transaksi  CASH_OUT  dan  TRANSFER adalah  yang  paling  rentan  terhadap  penipuan, dengan  jumlah  transaksi  penipuan  yang  lebih tinggi  dibandingkan jenis lainnya.  Sebaliknya, jenis transaksi CASH_IN dan PAYMENT tidak menunjukkan  adanya  penipuan,  menunjukkan keamanan  yang  lebih  tinggi.  Berdasarkan analisis ini, langkah pencegahan penipuan harus difokuskan  pada  transaksi  CASH_OUT  dan TRANSFER untuk mengurangi risiko penipuan.

## 4.2.2 Data Cleaning
Pada  proses  ini  dilakukan  pengecekan terhadap missing value atau  nilai  kosong  pada dataset.  Berikut  adalah  hasil  dari  proses pengecekan missing value.
Gambar 4. 6 Pengecekan Missing Value
Gambar  diatas  menunjukan  hasil  dari pengecekan missing value bahwa tidak ada nilai kosong  di  setiap  kolom  dataset  sehingga  tidak perlu dilakukan cleaning pada dataset.

## 4.2.3 Data Selection
Pada  tahap  ini  dilakukan  seleksi  fitur, Identifikasi  transaksi  curang  dapat  difokuskan
pada  variabel-variabel  seperti  ‘ amount’ , ‘ oldbalanceDest’ , dan ‘ newbalanceOrig’ karena  menunjukkan  pola  korelasi  yang  kuat dalam  transaksi  curang  sehingga  dilakukan seleksi fitur yang tidak digunakan.

## 4.2.4 Data Transformation
Tahapan  transformasi  data  ini  perlu dilakukan karena dataset mengandung variabel kategorikal  yang  perlu  dikonversi  menjadi variabel numerik
Gambar 4. 7 Hasil Transformasi Data
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4.7, variabel  kategorikal  seperti 'type' telah  diubah menjadi  variabel  numerik  melalui  proses One Hot  Encoding .  Variabel-variabel  ini  kemudian ditampilkan  dalam  format  biner  ( True / False ) setelah transformasi selesai dilakukan

## 4.2.5 Splitting Data
Proses  splitting  data  dilakukan,  untuk membagi  fitur  (X)  dan  target  (y)  dataset menjadi  data  pelatihan  dan  data  uji.  Kolom  x akan  berisi  semua  kolom  kecuali  kolom ‘ isFraud’ ,  sedangkan  kolom  y  berisikan  nilai dari kolom ‘ isFraud ’ sebagai target atau label.
Setelah  data  dibagi  menjadi  fitur  dan target,  data  tersebut  kemuidian  dibagi  lagi menjadi  70%  untuk  data  pelatihan  dan  30% untuk data uji.

## 4.3 Resampling
Sebelum  memasuki  proses  pengujian model  dilakukan  proses resampling dengan menggunakan  metode RandomOverSampling untuk  menangani  ketidakseimbangan  data pelatihan  menggunakan  pemanfaatan library imbalanced -learn dengan teknik
RandomOverSampler . RandomOverSampler akan  diterapkan  kepada  pelatihan,  kemudian disimpan.  Sehingga  menghasilkan  output sebagai berikut.

## Gambar 4. 8 Hasil Resampling Dataset

## 4.4 Implementasi Model
Setelah  tahap preprocessing data , dataset yang  sudah  lebih  bersih  dan  seragam siap  untuk  diimplementasikan  kedalam  model dengan  menggunakan  2  skenario,  yaitu menggunakan base  learning dan ensemble learning.

## 4.4.1 Implementasi Model Skenario 1
Pada  implementasi  skenario  1  dimana keempat base learner diujikan tanpa menggunakan metode ensemble.

## 4.4.2 Implementasi Model Skenario 2
Proses  pada  skenario 2  tidak  memiliki perbedaan  yang  cukup  jauh  dari  skenario  1. Perbedaannya hanya terletak pada pendefinisian  dan  pemanggilan  model  yang digunakan  adalah  model Ensemble yang  telah diimplementasikan  kepada  algoritma base learner pada skenario 1.
4.5 Evaluasi Model
Hasil yang didadaptkan dari
eksperimen  yang  dilakukan  pada  masing- masing  skenario  berupa  nilai Accuracy, Precision,  Recall,  F1  Score, dan AUC  ROC Score dari  masing-  masing  model  algortima yang  telah  dibuat.  Berikut  adalah  rincian  nilai performa dari masing-masing skenario.

## 4.5.1 Skenario 1
Pada  implementasi  skenario  1  dimana keempat base learner diujikan tanpa menggunakan metode ensemble , algoritma Dari hasil  evaluasi,  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.1 bahwa Random  Forest  dan  Decision  Tree menunjukkan kinerja yang sangat tinggi dalam hal  akurasi,  presisi, recall ,  dan F1  Score pada dataset. Ini menandakan bahwa Random Forest dan Decision Tree adalah model yang kuat dan konsisten  dalam  melakukan  prediksi  tersebut dalam skenario di mana metode ensemble tidak digunakan.
Tabel 4. 1 Hasil Skenario 1
Classifier Accuracy Precission Recall F1 Score ROC AUC DT 99.99% 99.58% 99.50% 99.54% 99.75% LR 44.38% 0.21% 92.27% 0.42% 84.88% NB 97.57% 1.69% 31.70% 3.22% 79.84% RF 99.99% 99.75% 99.50% 99.63% 99.79%

## 4.5.2 Skenario 2
Pada skenario 2, tiga metode ensemble diimplementasikan pada keempat base learner . Dari total sebanyak 12 pengujian model dengan dataset  model  yang  menggunakan stacking menjadi  model  paling  unggul,  yaitu random forest stacking menunjukan  nilai  confusion matrix  dengan  kesalahan  yang  sangat  sedikit. Secara keseluruhan, metode ensemble Stacking menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik  dan cenderung meningkatkan performa model dasar secara signifikan. Model Stacking memberikan peningkatan  yang  signifikan  dalam  hal precision , recall ,  dan F1  score dibandingkan dengan metode Bagging dan Boosting , terutama untuk Logistic Regression dan Naive Bayes . Model ensemble Stacking secara  konsisten menunjukkan  hasil  yang  superior  dalam skenario  ini.  Berikut  adalah  hasil  keseluruhan pada skenario 2 pada Tabel 4.2
Tabel 4. 2 Hasil Skenario 2
Classifier Accuracy Precission Recall F1 Score ROC AUC DT Bagging 99.99% 99.50% 99.50% 99.50% Boosting 99.99% 99.58% 99.50% 99.54% Stacking 99.99% 99.79% 99.50% 99.65% LR Bagging 44.34% 0.21% 92.27% 0.42% Boosting 47.62% 0.22% 91.08% 0.44% Stacking 99.99% 99.79% 99.50% 99.65% NB Bagging 97.56% 1.69% 31.74% 3.21% Boosting 12.59% 0.14% 97.00% 0.28% Stacking 99.99% 99.75% 99.50% 99.65% RF Bagging 99.99% 99.67% 99.54% 99.60% Boosting 99.99% 99.75% 99.50% 99.62% Stacking 99.99% 99.75% 99.50% 99.62%

## 4.6 Analisa Hasil
Dari  keseluruhan model  yang  diujikan pada  skenario  1  dan  skenario  2  didapatkan bahwa  metode Stacking memiliki  nilai  paling tinggi dengan berhasi unggul dari ketiga model ensemble learning . Sehingga dapat menunjukkan bahwa metode ensemble stacking dan  menggunakan random oversampling sebagai  resampling  sangat  efektif  dalam melakukan deteksi penipuan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan menggunakan  metode ensemble learning dan
random oversampling untuk  deteksi  anomali transaksi keuangan, beberapa kesimpulan yang diperoleh adalah sebagai berikut:
1. Penerapan  metode ensemble learning dan random oversampling pada deteksi transaksi keuangan menggunakan model Logistic Regression , Decision Tree , Random Forest , dan Naïve Bayes dengan  teknik  bagging, boosting ,  dan stacking . Teknik stacking secara khusus menunjukkan peningkatan AUC yang  signifikan,  dengan  beberapa algoritma  mencapai  AUC  sempurna 1.00. Random Forest (RF)  dengan metode ensemble learning menunjukkan  performa  yang  sangat konsisten dan optimal dalam mendeteksi anomali penipuan.
2. Secara keseluruhan, penggunaan metode ensemble learning ,  terutama teknik stacking ,  menghasilkan  tingkat akurasi tinggi dalam mendeteksi anomali  penipuan  pada  transaksi keuangan. Perbandingan antara metode ensemble learning dan base learning menunjukkan  bahwa  teknik  ensemble seperti bagging , boosting , dan stacking cenderung  meningkatkan  performa deteksi,  dengan stacking sering  kali memberikan  hasil  terbaik. Random Forest (RF)  menunjukkan  hasil  yang paling  konsisten  dan  optimal  di  kedua skenario dan dataset dengan penerapan metode ensemble
learning,
menjadikannya  model  yang  sangat efektif untuk deteksi penipuan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Saya  mengucapkan  terima  kasih  yang sebesar-besarnya atas bimbingan dan dukungan yang  diberikan  dalam  penulisan  jurnal  ini. Semua kontribusi, baik langsung maupun tidak langsung, sangat berarti dalam proses penelitian ini.  Terima  kasih  atas  panduan,  saran,  dan dorongan yang telah diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E. M. Ginting, E. S. Siburian, M. D. Syahfitri, and H. Hasyim, “Analisis Perilaku Konsumen dan  Keamanan  Kartu  Kredit  Perbankan,” Madani:  Jurnal  Ilmiah  Multidisiplin ,  vol.  1, no. 4, 2023.
[2]  M.  Giswandhani  and  A.  Z.  Hilmi,  “Pengaruh kemudahan transaksi non-tunai terhadap sikap konsumtif  masyarakat  kota  makassar,” Kareba: Jurnal ilmu komunikasi , pp. 239–250, 2020.
[3]  S. Wienanto and Z. Wuragil, “Kata BNI Soal Penipuan  Kartu  Kredit  yang  Rugikan  20 Nasabahnya Rp 1 Miliar,” tempo.co.
[4]  A.  E.  Wardoyo,  “Deteksi  Penipuan  Kartu Kredit  Menggunakan  Algoritma  Memetika Dan Pencarian Tersebar,” JUSTINDO (Jurnal Sistem  dan  Teknologi  Informasi  Indonesia) , vol. 8, no. 2, pp. 87–98, 2023.
[5]  M.  Ahadi,  “Undersampling  Majority  Class pada Kasus Imbalanced Dataset dan Aplikasinya Pada Deteksi  Anomali Transaksi Kartu Kredit,” 2019.
[6]  L. M. Cendani and A. Wibowo, “Perbandingan Metode  ensemble  learning  pada  klasifikasi penyakit  diabetes,” Jurnal Masyarakat Informatika , vol. 13, no. 1, pp. 33–44, 2022.
[7]  R.  Sudiyarno,  A.  Setyanto,  and  E.  T.  Luthfi, “Peningkatan Performa Pendeteksian Anomali Menggunakan Ensemble Learning dan Feature Selection,” Creative  Information  Technology Journal , vol. 7, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[8]  S.  Situmorang  and  Y.  Yahfizham,  “Analisis Kinerja  Algoritma  Machine  Learning  Dalam Deteksi Anomali Jaringan,” Konstanta: Jurnal Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam , vol. 1, no. 4, pp. 258–269, 2023.
[9]  F. Zamachsari and N. Puspitasari, “Penerapan Deep  Learning  dalam  Deteksi  Penipuan Transaksi  Keuangan  Secara  Elektronik,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 203–212, 2021.
[10]  E. P. Sari, D. A. Febrianti, and R. H. Fauziah, “Fenomena  Penipuan  Transaksi  Jual  Beli Online  Melalui  Media  Baru  Berdasarkan Kajian  Space  Transition  Theory,” Deviance Jurnal Kriminologi , vol. 6, no. 2, pp. 153–168, 2022.
[11]  B. Torky, “Ensemble methods for the anomaly detection in enterprise systems,” 2023.
[12]  R. V Phillips, M. J. Van Der Laan, H. Lee, and S.  Gruber,  “Practical  considerations  for specifying  a  super  learner,” Int  J  Epidemiol , vol. 52, no. 4, pp. 1276–1285, 2023.
[13]  M.  Alfyando,  F.  T.  Anggraeny,  and  A.  N. Sihananto, “Perbandingan Algoritma Random Forest dan Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Tumbuh Kembang Anak Di Play Store,” Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer , vol.  2, no. 1, pp. 77–86, 2024.
[14]  D.  Septhya et  al. ,  “Implementasi  Algoritma Decision  Tree  dan  Support  Vector  Machine untuk  Klasifikasi  Penyakit  Kanker  Paru:
Implementation  of  Decision  Tree  Algorithm and Support Vector Machine for Lung Cancer
Classification,”
MALCOM: Indonesian
Journal  of  Machine  Learning  and  Computer Science , vol. 3, no. 1, pp. 15–19, 2023.
[15]  R. R. Burhanuddin, “KLASIFIKASI
PENYAKIT PADI MELALUI CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE NAIVE
BAYES,” Jurnal  Informatika  dan  Teknik Elektro Terapan , vol. 12, no. 2, 2024.
[16]  N.  L.  P.  C.  Savitri,  R.  A.  Rahman,  R. Venyutzky, and N. A. Rakhmawati, “Analisis klasifikasi  sentimen  terhadap  sekolah  daring pada twitter menggunakan Supervised
Machine Learning,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 7, no. 1, 2021.
[17]  R.  Aryanti,  T.  Misriati,  and  R.  Hidayat, “Klasifikasi  Risiko  Kesehatan  Ibu  Hamil Menggunakan  Random  Oversampling  Untuk Mengatasi  Ketidakseimbangan  Data,” KLIK:
Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol.
3, no. 5, pp. 409–416, 2023.
[18]  F. N. Hermawan, “Deteksi anomali pada data internet  of  things  menggunakan  model ensemble learning.,” UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2021.
[19]  D.  Y.  Utami,  E.  Nurlelah,  and  F.  N.  Hasan, “Comparison of Neural Network Algorithms, Naive  Bayes  and  Logistic  Regression  to predict  diabetes,” Journal  of  Informatics  and
Telecommunication Engineering , vol. 5, no. 1, pp. 53–64, 2021.