http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Klasifikasi Transaksi Keuangan Mencurigakan dengan
Metode Light Gradient Boosting Machine (LGBM) berdasarkan Indikator Social Network Analysis (SNA)
Classification of Suspicious Financial Transactions using Light Gradient Boosting Machine Method (LGBM) based on Social Network Analysis (SNA) Indicators
1 Ayu Fara Paramitha*, 2 Yuti Dewita Arimbi, 3 Slamet Riyanto, 4 Niken Fitria Apriani, 5 Al Hafiz Akbar Maulana Siagian
1 Perangkat Lunak dan Sistem Informasi, Manajemen Sistem Informasi, Universitas Gunadarma
2 Teknik Informatika, Teknologi Industri, Universitas Gunadarma 3,4,5 Badan Riset dan Inovasi Nasional Jakarta, Indonesia *e-mail: ayufaraparamitha01@gmail.com
( received : 01 August 2023, revised : 11 December 2023, accepted : 16 January 2024)

## Abstrak
Pencucian uang merupakan perbuatan yang dilakukan oleh perorangan maupun suatu kelompok untuk menyembunyikan  atau  menyamarkan  asal  usul  harta  kekayaan  yang  didapat  dari  tindakan  ilegal menjadi harta kekayaan yang seolah-olah didapat dari tindakan legal. Umumnya terdapat tiga proses pencucian uang,  diantaranya placement,  layering, dan integration. Kompleksitas  proses  yang  terjadi pada  pencucian  uang  yang  telah  dijelaskan  diatas  mengakibatkan  sulitnya  melakukan  penelusuran terkait  transaksi  keuangan  yang  mencurigakan  serta  menemukan  pihak-pihak  yang  terlibat  dan transaksi  mana  saja  yang  terlibat  ke  dalam  jaringan  terduga  tindak  pencucian  uang.  Untuk menyelesaikan  permasalahan  ini,  metode Social  Network  Analysis (SNA)  diterapkan  untuk mendapatkan data berupa fitur-fitur SNA. Pada tahap selanjutnya, fitur-fitur SNA tersebut digunakan sebagai  indikator  pengidentifikasian  transaksi  keuangan  yang  mencurigakan.  Data  indikator  yang telah  diperoleh  digunakan  untuk  membuat  model  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  metode Light Gradient-Boosting Machine (LGBM). Hasil dari penelitian ini adalah model yang dibuat dengan menggunakan  metode  SNA  dan  LGBM  menghasilkan  akurasi  sebesar  97%.  Nilai precision , recall , dan  F1- Score untuk  data  transaksi  yang  tidak  mencurigakan  masing-masing  sebesar  98%,  97%,  dan 97%,  sedangkan  untuk  data  transaksi  yang  mencurigakan  masing-masing  sebesar  97%,  98%,  dan 97%.  Hasil  akurasi  yang  didapat  cukup  tinggi  dan  menunjukkan  bahwa  metode  yang  digunakan mampu menyelesaikan masalah klasifikasi transaksi keuangan yang mencurigakan dengan baik. Hasil studi ini diharapkan bisa menjadi alternatif dalam mendeteksi transaksi keuangan yang mencurigakan untuk mencegah praktik pencucian uang.
Kata  kunci: Pencucian  Uang,  Transaksi  Keuangan  Mencurigakan,  Social  Network  Analysis,  Light Gradient-Boosting Machine.

## Abstract
Money laundering is an act committed by individuals or a group to conceal or disguise the origin of wealth  obtained  from  illegal  activities  into  assets  that  appear  to  have  been  acquired  through  legal means. Generally, there are three money laundering processes: placement, layering, and integration. The  complexity  of  these  money  laundering  processes  described  above  makes  it  difficult  to  trace suspicious  financial  transactions  and  identify  the  parties  involved  and  which  transactions  are connected to the suspected money laundering network. To address this issue, Social Network Analysis (SNA)  is  implemented  to  generate  SNA  features.  In  the  following  stage,  these  SNA  features  are employed as indicators to detect suspicious financial activities. The gathered indicator data is utilized to  build  a  classification  model  using  the  Light  Gradient-Boosting  Machine  (LGBM)  approach.  The
results of this study show that the model created using SNA and LGBM methods achieved an accuracy of  97%.  The  precision,  recall,  and  F1-Score  values  for  non-suspicious  transaction  data  were  98%, 97%,  and  97%,  respectively,  while  for  suspicious transaction  data, they  were  97%,  98%,  and  97%, respectively.  The  achieved  accuracy  values  were  quite  high  indicating  that  the  used  approach  was capable  of  effectively  classifying  suspicious  financial  activities.  We  believe  that  the  findings  of  this study could be an alternative method for detecting suspicious financial transactions in order to avoid money laundering operations.
Keywords: Money  Laundering,  Suspicious  Financial  Transaction,  Social  Network  Analysis,  Light Gradient-Boosting Machine

## 1 Pendahuluan
Pencucian  uang  adalah  perbuatan  yang  dilakukan  oleh  perorangan  maupun  kelompok  dengan tujuan  menyembunyikan  sumber  perolehan  harta  kekayaan  secara  ilegal  menjadi  legal  [1].  Menurut undang-undang Nomor 15 tahun 2002 tentang tindak pidana pencucian uang pasal 1 ayat 1, pencucian uang  merupakan  proses  atau  perbuatan  menempatkan,  mentransfer,  membayarkan,  membelanjakan, menghibahkan,  menyumbangkan,  menitipkan,  membawa  keluar  negeri,  menukarkan,  atau  perbuatan lainnya  atas  Harta Kekayaan  yang  patut  diduga  atau diketahui  berasal  dari  hasil  tindak  pidana  yang bertujuan  untuk  menyembunyikan  atau  menyamarkan  asal  usul  Harta  Kekayaan  tersebut  sehingga seolah-olah  merupakan  Harta  Kekayaan  yang  sah  [2].  Transaksi  ini  sangat  sulit  untuk  ditelusuri karena  uang  “kotor”  hasil  tindak  kejahatan  yang  didapat  akan  bercampur  dengan  uang  bersih  yang telah diperoleh.
Proses  pencucian  uang  yang  difokuskan  pada  penelitian  ini  adalah  pencucian  uang  melalui transaksi  keuangan  pada  bank  yang  dilakukan  oleh  seseorang  atau  sekelompok  orang.  Seiring berkembangnya  modus dan teknik pencucian uang, seringkali membuat penyedia jasa keuangan dan aparat penegak hukum tidak menyadari adanya proses tindak pidana pencucian uang melalui transaksi pada  bank,  sehingga  transaksi  yang  dilakukan  oleh  seseorang  atau  sekelompok  orang  tidak  lagi menimbulkan  kecurigaan  karena  transaksi  yang  dilakukan  menyerupai  transaksi  yang  normal  [3]. Umumnya  terdapat  tiga  proses  pencucian  uang,  diantaranya placement,  layering, dan integration. Placement merupakan tahap pembagian sejumlah besar uang ke dalam jumlah yang lebih kecil atau jumlah  yang  tidak  dicurigai  oleh  pihak  bank  kepada  sejumlah  rekening  yang  berbeda  [4]. Layering merupakan  tahap  menyembunyikan  uang  yang  telah  dibagi  dengan  mentransfernya  ke  sejumlah rekening  berbeda  agar  sumber  dari  uang  tersebut  tersembunyi  atau  tidak  diketahui  [4]. Integration merupakan  tahap  mengumpulkan  uang  yang  telah  dibagi  menjadi  sejumlah  kecil  kepada  seseorang [4]. Berdasarkan proses pencucian uang yang telah dijabarkan diatas dapat diketahui bahwa terdapat pola  transaksi  keuangan  mencurigakan  yang  dapat  ditelusuri  untuk  mengetahui  pihak-pihak  yang terlibat pada sebuah kasus pencucian uang. Pihak-pihak yang terlibat dapat dibagi menjadi dua pihak, yaitu  adalah  pelaku  utama  dan  komplotan  yang  membantu  pelaku  utama  untuk  menyembunyikan uang “kotor” yang dimiliki.
Kompleksitas  proses  yang  terjadi  pada  pencucian  uang  yang  telah  dijelaskan  diatas mengakibatkan  sulitnya  melakukan  penelusuran  terkait transaksi  keuangan  yang  mencurigakan  serta menemukan pihak-pihak yang terlibat dan transaksi mana saja yang terlibat ke dalam jaringan terduga tindak pencucian uang. Untuk menyelesaikan masalah ini maka diperlukan sebuah metode yang dapat menemukan pihak-pihak  yang diduga  melakukan tindak pidana pencucian uang. Metode yang dapat digunakan  adalah  metode  graf  yang  dapat  menelusuri  keterhubungan  antar  rekening.  Salah  satu metode graf yang dapat digunakan adalah metode Social Network Analysis (SNA).
Penggunaan  metode  graf  berupa  metode  SNA  untuk  menganalisis  data  transaksi  keuangan  dan mengidentifikasikan  pelaku  telah  dilakukan  sebelumnya  oleh  [4].  Penelitian  tersebut  juga membandingkan  metode  baru  yang  dibuat  dengan  tiga  metode  supervised  learning  seperti, Support Vector  Machine (SVM), Decision  Tree (DT),  dan Deep  Learning .  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa metode yang diajukan memiliki nilai precision, recall, dan F-measure tertinggi dibandingkan  dengan  ketiga  metode supervised  learning yang  telah  disebutkan.  Pada  penelitian tersebut, model SNA yang telah dibuat dikombinasikan dengan metode baru sehingga menghasilkan nilai  yang  cukup  tinggi,  namun  hal  ini  dapat  dikembangkan  kembali  dengan  mengkombinasikan model SNA dengan model Machine Learning untuk meningkatkan akurasi dari model yang dibuat.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Salah  satu  metode machine  learning yang  dapat  digunakan  adalah  metode Light  Gradient- Boosting  Machine (LGBM).  [5]  telah  melakukan  klasifikasi  aktivitas  penipuan  pada  data  Ethereum dengan menggunakan metode LGBM. Metode yang digunakan [5] untuk mengklasifikasikan aktivitas penipuan diantaranya Random Forest , Multi-Layer Perceptron , Logistic Regression , KNN, XGBoost, SVC,  dan  ADAboost.  Hasil  yang  diperoleh  adalah  LGBM  dan Random  Forest memiliki  performa yang  terbaik  dengan  akurasi  yang  tinggi,  dimana  LGBM  memiliki  akurasi  sebesar  99.17%  dan Random  Forest sebesar  98.26%.  LGBM  sendiri  merupakan  model ensemble  boosting yang  dapat menggabungkan  model  pembelajaran  yang  lemah  untuk  membentuk  suatu  model  pembelajar  yang lebih  kuat  dan  akurat  [6].  LGBM  juga  dapat  mempercepat  proses  pelatihan  dan  mengurangi penggunaan memori.
Penelitian  ini  menggunakan  metode Social  Network  Analysis (SNA)  untuk  menemukan keterhubungan antar rekening serta pola-pola transaksi keuangan yang mencurigakan dan menemukan pelaku  utama  yang  menjadi  pusat  dari  pola-pola  yang  ditemukan.  Metode  ini  juga  dipakai  untuk mendapatkan  indikator-indikator  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi.  Penelitian  ini juga  menggunakan  metode Light  Gradient-Boosting  Machine (LGBM)  untuk  mengklasifikasi  data yang termasuk kedalam transaksi keuangan yang mencurigakan. Pada metode SNA terdapat beberapa indikator  yang  digunakan,  seperti degree  centrality,  betweenness  centrality,  closeness  centrality, eccentricity, dan modularity . Indikator ini akan digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap data transaksi  keuangan  yang  dimiliki.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  berbagai  pihak  dalam melakukan pendeteksian transaksi keuangan yang mencurigakan pada data transaksi keuangan.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  mengenai  pendeteksian  pencucian  uang  terus  berkembang  seiring  dengan perkembangan  teknologi  yang  ada.  Penelitian  terkait  mengenai  keterhubungan  antar  rekening  yang terdapat  pada  data  transaksi  keuangan  dengan  menggunakan  metode  SNA  telah  dilakukan  oleh beberapa  peneliti  terdahulu.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]  menghasilkan  sebuah  desain  model relasional untuk mengidentifikasi hubungan seperti hubungan keluarga dan bisnis serta transaksi antar pelanggan  yang  mencurigakan  berdasarkan  data  profil  pelanggan.  Data  yang  digunakan  merupakan data  yang  dibuat  dengan  menggunakan software  tool dengan  bahasa  C#.  Berbeda  dengan  penelitian [7],  [4]  melakukan  analisis  data  transaksi  keuangan  dan  membuat  metode  baru  untuk mengidentifikasikan pelaku utama dan komplotan tindak pidana pencucian uang berdasarkan dataset transaksi keuangan berdasarkan hasil analisis SNA. Penelitian tersebut juga membandingkan metode yang  diajukan  dengan  tiga  metode supervised  learning seperti, Support  Vector  Machine (SVM), Decision Tree (DT), dan Deep Learning . Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang diajukan memiliki nilai precision, recall, dan F-measure tertinggi dibandingkan dengan ketiga metode supervised  learning yang  telah  disebutkan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  dapat  dikembangkan kembali  dengan  menambahkan  metode Machine  Learning (ML)  kedalam  model  SNA  yang  telah dibuat.  Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  melakukan node classification untuk membuat model klasifikasi pencucian uang berdasarkan indikator yang ada pada SNA.
Penelitian  mengenai node  classification dengan  menggunakan  indikator  yang  ada  pada  metode graf  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  terdahulu.  [8]  melakukan  penelitian  mengenai  node classification  dengan  menggunakan Graph  Neural  Networks (GNNs).  Penelitian  ini  menyoroti ketidakseimbangan  pada  sampel  yang  dapat  mengakibatkan  tidak  optimalnya  hasil  klasifikasi, sehingga  [8]  membangun  sebuah  kerangka  kerja  bernama  GraphSMOTE  yang  menggabungkan algoritma oversampling minoritas sintesis dengan informasi terkait graf untuk meningkatkan performa klasifikasi.
Algoritma machine  learning yang  akan  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah  metode Light Gradient-Boosting  Machine (LGBM).  Penelitian  mengenai  penggunaan  metode  LGBM  untuk melakukan  klasifikasi  pada  data  keuangan  telah  dilakukan  sebelumnya  oleh  para  peneliti  terdahulu. [5] telah melakukan klasifikasi aktivitas penipuan pada data Ethereum dengan menggunakan metode LGBM.  Proses  optimalisasi  pada  parameter  LGBM  dapat  dimodifikasi  dengan  menggunakan pendekatan estimasi terstruktur jarak Euclidean. Performa yang digunakan untuk mengklasifikasikan aktivitas  penipuan  seperti Random  Forest , Multi-Layer  Perceptron , Logistic  Regression ,  KNN, XGBoost,  SVC,  dan  ADAboost.  Hasil  yang  diperoleh  adalah  LGBM  dan Random  Forest memiliki
performa yang terbaik dengan akurasi yang tinggi, dimana LGBM memiliki akurasi sebesar 99.17% dan Random  Forest sebesar  98.26%.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9]  mengenai  pendeteksian penipuan  dalam  transaksi  kartu  kredit  menggunakan  LGBM  yang  telah  dioptimalkan  dengan menggunakan  algoritma  hiperparameter  berbasis  Bayesian  diintegrasikan  untuk  menyetel  parameter dari Light  Gradient-Boosting  Machine (LightGBM).  Penelitian  ini  menggunakan  dua  dataset  dan membandingkan  hasil  deteksi  dengan  beberapa  pendekatan  lain.  Hasil  pendekatan  yang  diusulkan mengungguli pendekatan lain dan mencapai kinerja tertinggi dalam hal akurasi (98,40%), Area under receiver operating characteristic curve (AUC) (92,88%), Presisi (97,34%), dan F1- score (56,95%).

## 3 Metode Penelitian
Tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  dimulai  dengan  mengolah  data  transaksi  keuangan yang  dimiliki  dengan  menggunakan  metode  SNA.  Data  yang  diperoleh  dari  Kaggle  akan  diolah dengan menggunakan metode SNA untuk mendapatkan data berupa fitur-fitur SNA yang selanjutnya akan digunakan sebagai indikator untuk mengidentifikasikan transaksi keuangan yang mencurigakan. Visualisasi  SNA  dilakukan  dengan  menggunakan library python  yang  bernama  networkx,  namun untuk melakukan perhitungan indikator SNA dilakukan dengan menggunakan aplikasi Gephi.

## Gambar 1 Gambaran Umum Penelitian
Tahapan  -  tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  terlihat  pada  Gambar  1.  Berikut  merupakan penjabaran tahapan penelitian yang dilakukan:
1. Input Data Transaksi Keuangan
Penelusuran  pola-pola  pencucian  uang  dapat  dilakukan  dengan  menganalisis  transaksi keuangan  yang  dimiliki  oleh  bank.  Data  yang  dimiliki  oleh  bank  bersifat  rahasia  sehingga penelitian  ini  menggunakan  data  sintesis  yang  dapat  diakses  melalui website Kaggle ( https://www.kaggle.com/datasets/maryam1212/money-laundering-data ) . Dataset yang disediakan  berupa  data  transaksi  keuangan  dengan  tipe cash-in dan transfer dengan  jumlah data  secara  keseluruhan  sebesar  2340  data  dengan  detail  data  yang  tertuang  pada  Tabel  1. Data transaksi keuangan yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Data Transaksi Keuangan
Tabel 1 Distribusi Dataset Yang Digunakan Transaksi Keuangan isfraud Jumlah Data Mencurigakan Tidak Mencurigakan 1 0 1399 941 Total 2340

## 2. Seleksi Fitur
Data  yang  telah  didapat  kemudian  diseleksi  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian  ini.  Data utama  yang  dibutuhkan  antara  lain sourceid , destinationid ,  dan amountofmoney .  Penamaan
data tersebut diubah  untuk  menyederhanakan  penyebutan sehingga  masing-masing  namanya menjadi source , target , dan weight .
3. Implementasi Social Network Analysis (SNA) Social  Network  Analysis merupakan  sebuah  proses  dalam  mendefinisikan  komunitas  atau kumpulan sosial berdasarkan jaringan dan teori graf. Metode ini digunakan karena metode ini dapat menganalisis hubungan antar node untuk menemukan struktur dan keterhubungan antar individu atau bahkan organisasi [10]. Pada metode SNA terdapat beberapa istilah yang akan sering  digunakan  pada  penelitian  ini,  diantaranya  adalah node dan edge . Node merupakan properti  pada  metode  SNA  yang  merepresentasikan  posisi  aktor  dalam  jaringan,  sedangkan edge merupakan  properti  yang  merepresentasikan  interaksi  antara  dua  aktor  atau  lebih  [11]. Pada  metode  SNA  terdapat  beberapa  Penelitian  ini  menggunakan  lima  indikator  SNA. Indikator  yang  dipilih  didasari  oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4].  Indikator  yang digunakan  diantaranya degree  centrality,  closeness  centrality,  eccentricity,  modularity, dan betweenness  centrality. Karena  metode  graf  yang  digunakan  adalah Directed  Graph maka untuk  indikator degree  centrality akan  menggunakan in-degree  centrality dan out-degree centrality . Berikut merupakan fungsi dari masing-masing indikator yang digunakan [12].
a. In-degree Centrality In-degree berfungsi untuk menunjukkan berapa banyak sebuah node dihubungi oleh node lain. Rumus umum dari In-degree Centrality dapat dilihat seperti dibawah ini.
(1)
Dimana,
v = Node N = Banyaknya node pada jaringan = In-degree dari node v
b. Out-degree Centrality
Out-degree  Centrality berfungsi  untuk  menunjukkan  berapa  banyak  sebuah node menghubungi node lainnya.  Rumus  umum  dari Out-degree  Centrality dapat  dilihat seperti dibawah ini.
(2) Dimana, v = Node N = Banyaknya node pada jaringan = Out-degree dari node v
c. Closeness Centrality Closeness Centrality berfungsi untuk mengukur seberapa dekat sebuah node dengan node lainnya. Rumus umum Closeness Centrality terdapat pada persamaan 3 dibawah ini.
∑
(3)
Dimana,
v = Node N = Banyaknya node pada jaringan
d(v, u)   = Panjang dari jalur terpendek dari v ke u
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
d. Betweenness Centrality Betweenness  Centrality berfungsi  untuk  menunjukkan  seberapa  besar  sebuah node menjadi  penghubung node lainnya.  Berikut  merupakan  rumus  umum  dari Betweenness Centrality .
∑
(4)
Dimana,
v
= Node = Angka jalur terpendek antara node s dan t yang melewati node v = Angka jalur terpendek antara node s dan t
e. Eccentricity Eccentricity berfungsi untuk menunjukkan jarak terbesar dari semua jarak antar node . f. Modularity
Berfungsi  untuk  memetakan  kelompok  atau cluster yang  ada  pada  sebuah  jaringan. Sebuah  jaringan  yang  awalnya  termasuk  kedalam  satu  kelompok  besar  akan membelah  atau  terpecah  hingga  terbentuk  sebuah  klaster  atau  kelompok  kecil  pada jaringan.  Pemecahan  ini  dilakukan  berdasarkan  nilai betweenness yang  dimiliki sebuah  simpul.  Simpul  dengan  nilai betweenness yang  tinggi  menandakan  bahwa simpul tersebut menjadi penghubung diantara dua kelompok.
Indikator-indikator  ini  akan  digunakan  sebagai  fitur  untuk  melakukan  klasifikasi  dengan menggunakan metode  LGBM.  Indikator  diatas  akan  dihitung  menggunakan  aplikasi  Gephi ( https://gephi.org/users/download/ ).  Gephi  yang  digunakan  adalah  Gephi  versi  0.10.1  untuk pengguna  windows.  Aplikasi  Gephi  sendiri  merupakan  aplikasi open  source yang  dapat memvisualisasi  dan  menganalisis  jaringan  untuk  menemukan  tren  dan  latar  belakang  dari sebuah data [13].
4. Implementasi Light Gradient-Boosting Machine (LGBM) LGBM  adalah  suatu  model  data  yang  menggunakan Gradient  Boosting  Decision  Trees (GBDT)  yang  dikembangkan  oleh  Microsoft  pada  tahun  2017  [14].  LGBM  adalah  suatu kerangka  kerja  pembelajaran  mesin  yang  menggunakan  gradien  dan  memanfaatkan  pohon keputusan serta teknik boosting [15]. LGBM merupakan model ensemble boosting yang dapat menggabungkan model pembelajaran yang lemah untuk membentuk suatu model pembelajar yang  lebih  kuat  dan  akurat  [6].  Perbedaan  LGBM  dan  model  XGBoost  terletak  pada penggunaan  algoritma  berbasis  histogram  yang  bertujuan  untuk  mempercepat  proses pelatihan,  mengurangi  penggunaan  memori,  dan  mengadopsi  strategi  pertumbuhan leaf-wise dengan  batasan  kedalaman  pohon  [15].  Algoritma  ini  dipilih  karena  meskipun  LGBM  tidak mengurangi  akurasi  prediksi,  algoritma  ini  secara  signifikan  meningkatkan  kecepatan peramalan dan mengurangi penggunaan memori [14].
5. Evaluasi
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menguji  model  yang  telah  dibuat  dengan  menggunakan  LGBM. Pengujian  dilakukan  dengan  mengukur  keakuratan  metode  yang  digunakan  dalam mengklasifikasikan  transaksi  keuangan  yang  mencurigakan  atau  tidak.  Parameter  pengujian yang  digunakan  adalah accuracy , precision , recall, dan f1-score .  Pengujian  ini  dilakukan pada  data  yang  tidak  termasuk  kedalam  transaksi  keuangan  yang  tidak  mencurigakan  yang kemudian akan disebut sebagai class 0. Pengujian ini juga dilakukan pada data yang termasuk kedalam transaksi keuangan yang mencurigakan yang kemudian akan disebut sebagai class 1. Jumlah  rekening  yang  termasuk  kedalam  class  0  adalah  sebanyak  290  data  rekening, sedangkan  jumlah  rekening  yang  termasuk  kedalam  class  1  adalah  sebanyak  274  data rekening.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melakukan  klasifikasi  transaksi  yang  mencurigakan  atau  tidak pada  data  transaksi  keuangan.  Proses  penelitian  yang  akan  dilakukan  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 diatas. Metode yang diterapkan pada penelitian ini adalah metode SNA dan metode LGBM.

## 1. Dataset
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data  transaksi  keuangan  yang  terdiri  dari typeofaction , sourceid , destinationid , amountofmoney , date , isfraud , dan typeoffraud . Dataset tersebut mula-mula akan diseleksi terlebih dahulu untuk mendapatkan data-data yang dibutuhkan yaitu berupa data sourceid , destinationid , dan amountofmoney . Data tersebut disederhanakan penamaannya dengan mengubah  masing-masing  data  diatas  menjadi source , target ,  dan weight .  Gambar  3  menunjukkan bentuk dataset setelah dilakukan seleksi dan penyederhanaan.

## Gambar 3 Data Transaksi Keuangan Setelah Transformasi
Pada  Gambar  3, data source merupakan  data  yang  berisikan  nomor-nomor  rekening  dari  pihak pengirim,  sedangkan  target  merupakan  data  yang  berisikan  nomor-nomor  rekening  dari  pihak penerima. Data weight pada gambar diatas merupakan jumlah uang yang terlibat pada transaksi yang terjadi.  Dataset  ini  akan  digunakan  untuk  memperoleh  data  yang  berisikan  indikator-indikator  yang digunakan untuk melakukan klasifikasi dengan menggunakan metode SNA.

## 2. Social Network Analysis (SNA)
Metode  SNA  digunakan  untuk  mendapatkan  indikator  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi. Metode  ini  juga  dapat  digunakan  untuk  menemukan  pola-pola  transaksi  keuangan  yang mencurigakan.  Pola-pola  tersebut  didapat  dari  keterhubungan  antar  rekening  yang  ada  pada  data transaksi  keuangan.  Pada  dasarnya  SNA  dapat  digunakan  untuk  membuat  visualisasi  dari  data  yang ada.  Bentuk  visualisasi  SNA  mengenai  pola  transaksi  keuangan  yang  mencurigakan  dapat  terlihat seperti di Gambar 4.
Pola yang terdapat pada Gambar 4 memiliki warna yang berbeda. Warna-warna ini menandakan bahwa  setiap  warna  yang  ada  mewakili  komunitas  atau  komplotan  dari  transaksi  keuangan  yang mencurigakan.  Jika  dilihat  dari  tahapan  pencucian  uang  yang  telah  disebutkan,  maka  titik  tengah dengan  warna  yang  tebal  dapat  diketahui  sebagai  terduga  pelaku  utama  dari  tindak  pencucian  uang karena  titik  atau node tersebut  merupakan  pusat  dari  dilakukannya  transaksi  keuangan  yang mencurigakan.  Pelaku  utama  tersebut  berperan  pada  tahapan  placement  dan  integration.  Sedangkan alur  yang  memanjang  seperti  tali  pada  gambar  diatas  merupakan  terduga  komplotan  dan  termasuk kedalam tahapan layering .
Perhitungan  indikator  SNA  pada  data  transaksi  keuangan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan aplikasi  Gephi.  Hasil  perhitungan  indikator  SNA  terhadap  data  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada Gambar 5.

## Gambar 5 Data Indikator SNA

## 3. Light Gradient-Boosting Machine
Pada  Tahap  ini  dilakukan  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  metode  LGBM.  Metode  ini  akan menggunakan  indikator  SNA  yang  telah  didapat  dan  membuat  model  pengklasifikasian  dengan indikator  tersebut.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  menambahkan class yang  ada  pada dataset utama ke dalam data indikator SNA sehingga menghasilkan dataset baru seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6 Dataset Baru
Setelah  dibentuk  dataset  baru,  langkah  selanjutnya  adalah  membagi  dataset  tersebut  menjadi dataset training dan  dataset testing . Jumlah  persentase  dari  dataset training adalah  sebesar  80%  dan dataset testing adalah sebesar 20%. Hasil akurasi dari penelitian ini dapat dilihat seperti pada Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 7 Hasil Akurasi, Precision, Recall dan F1-Score Data Testing
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 8 Visualisasi Grafis Hasil Data Testing
Berdasarkan  Gambar  7,  terlihat  bahwa  model  yang  dilatih  untuk  data  pengujian  transaksi keuangan menghasilkan akurasi sebesar 97%. Hasil ini menunjukkan bahwa metode yang digunakan mampu  menyelesaikan  masalah  klasifikasi  transaksi  keuangan  yang  mencurigakan  dengan  baik. Tingkat akurasi yang tinggi ini dapat disebabkan oeh beberapa faktor seperti kualitas data yang baik, pengolahan data yang tepat, dan pemilihan parameter yang optimal. Hasil evaluasi juga menunjukkan bahwa nilai precision, recall, dan F1- Score masing-masing menghasilkan nilai 98%, 97%, dan 97% untuk  data  yang  tidak  mencurigakan,  serta  97%,  98%,  dan  97%  untuk  data  yang  mencurigakan. Tingginya nilai precision, recall, dan F1- Score dalam penelitian ini menunjukkan kemampuan model dalam  menyelesaikan  masalah  klasifikasi.  Secara  keseluruhan,  hasil  ini  mengindikasikan  kinerja model  yang  baik  dalam  menghadapi  tantangan  klasifikasi  transaksi  keuangan  yang  mencurigakan. Nilai precision sebesar  98%  menekankan  kemampuan  model  dalam  mengidentifikasi  data  positif dengan sangat akurat. Selain akurasi dan precision yang tinggi, hasil evaluasi juga menunjukkan nilai recall dan  F1- Score yang  baik  dalam  penelitian  ini. Recall sebesar  97%  menunjukkan  kemampuan model  dalam  mengidentifikasi  sebagian  besar  data  positif  yang  sebenarnya.  F1- Score sebesar  97% mencerminkan  keseimbangan  antara precision dan recall ,  mengindikasikan  bahwa  model  ini  dapat memberikan kinerja yang baik dalam memprediksi dan mengklasifikasikan data dengan benar. Hasil evaluasi ini secara keseluruhan menggambarkan performa model yang sangat baik dalam menangani tantangan klasifikasi transaksi keuangan yang mencurigakan, dan menegaskan bahwa model tersebut cocok  untuk  digunakan  dalam  skenario  pengawasan  dan  deteksi  aktivitas  keuangan  yang mencurigakan dengan tingkat keberhasilan yang tinggi.

## 5 Kesimpulan
Penelitian  ini  berfokus  pada  tindak  pidana  pencucian  uang  melalui  transaksi  keuangan.  Pada penelitian  ini  dilakukan  klasifikasi  untuk  menentukan  transaksi  keuangan  yang  mencurigakan  atau tidak. Metode yang digunakan pada penelitian ini untuk mengklasifikasikan transaksi keuangan yang mencurigakan  pada  data  transaksi  keuangan  adalah  metode  LGBM.  Metode  ini  menggunakan indikator-indikator  yang  dihasilkan  melalui  pengolahan  data  dengan  menggunakan  metode  SNA. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  model  yang  dibuat  dengan  menggunakan  metode  SNA  dan  LGBM menghasilkan  akurasi  sebesar  97%.  Nilai precision , recall ,  dan  F1- Score untuk  data  transaksi  yang tidak  mencurigakan  masing-masing  sebesar  98%,  97%,  dan  97%,  sedangkan  untuk  data  transaksi yang  mencurigakan  masing-masing  sebesar  97%,  98%,  dan  97%.  Meskipun  hasil  dari  penelitian  ini masih  jauh  dari  sempurna,  model  yang  telah  dibuat  dapat  diterapkan  ke  dalam  studi  kasus  data  asli dengan  menyesuaikan  data  dan  model  yang  telah  ada.  Pada  kasus  nyata  ketidakseimbangan  data sangat  mungkin  terjadi  sehingga  akan  menghasilkan  akurasi  yang  berbeda.  Untuk  kedepannya, penelitian ini dapat dikembangkan dengan menemukan kombinasi indikator-indikator SNA lain yang dapat  digunakan  sebagai  dasar  klasifikasi.  Penelitian  ini  juga  dapat  dikembangkan  dengan  mencoba metode  graf  lain  selain  metode  SNA,  misalnya Graph  Convolutional  Networks [16],  dan menggunakan metode machine learning lainnya, misalnya Deep Neural Network (DNN) dan random forest [17], untuk menemukan metode klasifikasi yang lebih baik.

## Referensi
[1]  N. Nugroho, S. Sunarmi, M. Siregar, and R. Munthe, “Analisis terhadap Pencegahan Tindak Pidana Pencucian Uang oleh Bank Negara Indonesia,” ARBITER: Jurnal Ilmiah Magister Hukum , vol. 2, no. 1, pp. 100–110, May 2020, doi: 10.31289/arbiter.v2i1.126.
[2]  Indonesia, Pemerintah Pusat, “Undang-undang (UU) Nomor 15 Tahun 2002 tentang Tindak Pidana Pencucian Uang.” Apr. 17, 2002. Accessed: Jul. 18, 2023. [Online]. Available: http://peraturan.bpk.go.id/Details/44452/uu-no-15-tahun-2002
[3]  A. R. Handoko, “Perancangan Sistem Pakar Analisa Transaksi Keuangan Mencurigakan Menggunakan Metode Forward Chaining,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , vol. 10, no. 2, pp. 701–712, Nov. 2019, doi: 10.24176/simet.v10i2.3523.
[4]  M. Mahootiha, A. H. Golpayegani, and B. Sadeghian, “Designing a New Method for Detecting Money Laundering based on Social Network Analysis,” in 2021 26th International Computer Conference, Computer Society of Iran (CSICC) , Mar. 2021, pp. 1–7. doi:
10.1109/CSICC52343.2021.9420621.
[5]  R. M. Aziz, M. F. Baluch, S. Patel, and P. Kumar, “A Machine Learning based Approach to Detect the Ethereum Fraud Transactions with Limited Attributes,” Karbala International Journal of Modern Science , vol. 8, no. 2, pp. 139–151, May 2022, doi: 10.33640/2405- 609X.3229.
[6]  M. Massaoudi, S. S. Refaat, I. Chihi, M. Trabelsi, F. S. Oueslati, and H. Abu-Rub, “A novel stacked generalization ensemble-based hybrid LGBM-XGB-MLP model for Short-Term Load Forecasting,” Energy , vol. 214, p. 118874, Jan. 2021, doi: 10.1016/j.energy.2020.118874.
[7]  A. K. Shaikh, M. Al-Shamli, and A. Nazir, “Designing a Relational Model to Identify Relationships between Suspicious Customers in Anti-Money Laundering (AML) Using Social Network Analysis (SNA),” Journal of Big Data , vol. 8, no. 1, p. 20, Jan. 2021, doi: 10.1186/s40537-021-00411-3.
[8]  T. Zhao, X. Zhang, and S. Wang, “GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graphs with Graph Neural Networks,” in Proceedings of the 14th ACM International Conference on Web Search and Data Mining , in WSDM ’21. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, Mar. 2021, pp. 833–841. doi: 10.1145/3437963.3441720.
[9]  A. A. Taha and S. J. Malebary, “An Intelligent Approach to Credit Card Fraud Detection Using an Optimized Light Gradient Boosting Machine,” IEEE Access , vol. 8, pp. 25579–25587, Jan. 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2971354.
[10]  N. R. Al-Molhem, Y. Rahal, and M. Dakkak, “Social network analysis in Telecom data,” Journal of Big Data , vol. 6, no. 1, p. 99, Nov. 2019, doi: 10.1186/s40537-019-0264-6.
[11]  M. K. Anam, T. P. Lestari, M. B. Firdaus, and S. Fadli, “Analisis Kesiapan Masyarakat Pada Penerapan Smart City di Sosial Media Menggunakan SNA | Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi),” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 69–81, Feb. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2742.
[12]  Eriyanto, Analisis Jaringan Media Sosial: Dasar-dasar dan Aplikasi Metode Jaringan Sosial untuk Membedah Percakapan di Media Sosial . Jakarta: Kencana (Prenadamedia Group), 2021.
[13]  J. M. P. Sanchez, B. A. Alejandro, M. M. J. Olvido, and I. M. V. Alejandro, “An Analysis of Online Classes Tweets Using Gephi: Inputs for Online Learning,” International Journal of Information and Education Technology , vol. 11, no. 12, pp. 583–589, 2021, doi:
10.18178/ijiet.2021.11.12.1568.
[14]  Y. Ju, G. Sun, Q. Chen, M. Zhang, H. Zhu, and M. U. Rehman, “A Model Combining Convolutional Neural Network and LightGBM Algorithm for Ultra-Short-Term Wind Power Forecasting,” IEEE Access , vol. 7, pp. 28309–28318, 2019, doi:
10.1109/ACCESS.2019.2901920.
[15]  J. Fan, X. Ma, L. Wu, F. Zhang, X. Yu, and W. Zeng, “Light Gradient Boosting Machine: An efficient soft computing model for estimating daily reference evapotranspiration with local and external meteorological data,” Agricultural Water Management , vol. 225, p. 105758, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.agwat.2019.105758.
[16]  I. Alarab, S. Prakoonwit, and M. I. Nacer, “Competence of Graph Convolutional Networks for
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Anti-Money Laundering in Bitcoin Blockchain,” in Proceedings of the 2020 5th International Conference on Machine Learning Technologies , in ICMLT ’20. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, Jul. 2020, pp. 23–27. doi: 10.1145/3409073.3409080.
[17]  J. Alotibi, B. Almutanni, T. Alsubait, H. Alhakami, and A. Baz, “Money Laundering Detection using Machine Learning and Deep Learning,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA) , vol. 13, no. 10, Art. no. 10, 46/31 2022, doi:
10.14569/IJACSA.2022.0131087.