## Analisa Fraud Pada Transaksi Kartu Kredit Menggunakan Algoritma Random Forest

## Ravina Armiani
Program Studi Ilmu Komputer, Jurusan Sistem Informasi Universitas Bina Darma Palembang, Indonesia
ravinaarmiani@gmail.com
Eka Puji Agustini
Program Studi Ilmu Komputer, Jurusan Sistem Informasi Universitas Bina Darma Palembang, Indonesia eka_puji@binadarma.ac.id
Abstract  —  Along  with  the  COVID-19  pandemic,  the  use  of credit cards has also increased. Credit cards have become a widely used payment system option because of the ease of service and also the ease with which it can be accessed by anyone. Payment with a credit card can also reduce the transmission of COVID-19 through physical contact. With the increasing use of credit cards, cases of fraud  using  credit  cards  have  also  increased.  To  overcome  the many cases of fraud that occur, banks need efforts or solutions to detect fraud quickly and accurately. Given these problems, a study was  conducted  to  detect  fraud  using  machine  learning  and  a random  forest  algorithm.  The  results  of  the  study  show  that  the random  forest  algorithm  produces  an  accuracy  of  90.68%,  a precision  of  94.74%,  a  recall  of  86.14%,  and  an  F1  score  of 90.23% because  the overall  classification  results are  between  90 and 100%, so this value is categorized as very good. With this, it can  be  concluded  that  the  random  forest  model  and  algorithm developed can detect fraud that occurs in credit card transactions so as to prevent losses for both consumers and banks.
Keywords: Covid-19, Fraud, Credit Card.
Abstrak  —  Seiring  dengan  terjadinya  pandemi  Covid-19 penggunaan kartu kredit pun meningkat, kartu kredit menjadi opsi  sistem  pembayaran  yang  banyak  digunakan  karena kemudahan  layanan  dan  juga  kemudahan  untuk  diakses  oleh siapa pun, pembayaran menggunakan kartu kredit juga dapat mengurangi  terjadinya  penularan  Covid-19  melalui  kontak fisik. Dengan bertambah banyaknya penggunaan kartu kredit, kasus fraud menggunakan kartu kredit pun meningkat. Untuk mengatasi  banyaknya  kasus  fraud  yang  terjadi,  pihak perbankan  memerlukan  upaya  atau  solusi  untuk  mendeteksi tindakan  fraud  secara  cepat  dan  akurat.  Dengan  adanya masalah tersebut maka dilakukan penelitian untuk mendeteksi adanya fraud menggunakan machine learning dengan algoritma random  forest.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma random forest menghasilkan akurasi sebesar 90,68%, presisi  sebesar  94,74%,  recall  sebesar  86,14%,  dan  F1  score sebesar  90,23%  karena  hasil  klasifikasi  secara  keseluruhan berada  diantara 90-100% maka  nilai  ini dikategorikan  sangat baik.  Dengan  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  model  dan algoritma random forest yang dikembangkan dapat mendeteksi fraud  yang  terjadi  pada  transaksi  kartu  kredit  sehingga mencegah  terjadinya  kerugian  baik  bagi  konsumen  maupun perbankan.
Kata Kunci:  Covid-19, Fraud, Kartu Kredit.

## PENDAHULUAN
Kartu  kredit  merupakan  sebuah  alat  pembayaran  yang dilakukan  melalui  jasa  dari  bank  atau  perusahaan  untuk melakukan  transaksi    jual  beli  berupa  barang  atau  jasa  [1]. Selain  itu,  kartu  kredit  juga  dapat  digunakan  sebagai
pengganti dari uang tunai. Sehingga seiring dengan terjadinya pandemi  Covid-19  penggunaan  kartu  kredit  pun  meningkat, kartu  kredit  menjadi  opsi  sistem  pembayaran  yang  banyak digunakan  karena  kemudahan  layanan  dan  juga  kemudahan untuk diakses oleh siapa pun, pembayaran menggunakan kartu kredit juga dapat mengurangi terjadinya penularan Covid-19 melalui  kontak  fisik.  Dengan  bertambah  banyaknya penggunaan  kartu  kredit,  kasus fraud menggunakan  kartu kredit  pun  meningkat. Fraud sendiri  merupakan  suatu perbuatan  yang  dilakukan  secara  sengaja  agar  mendapat keuntungan  atau  tujuan  tertentu  [2].  Suatu  perbuatan  dapat dikatakan fraud apabila perbuatan tersebut memiliki korban, dilakukan  secara  sengaja,  korban  menuruti  semua  kemauan pelaku,  dan  korban  mengalami  kerugian  [3].  Menurut informasi dari bank Mandiri, kondisi ekonomi yang melemah menjadi  salah  satu  faktor  yang  menyebabkan  meningkatnya kasus fraud .  Kasus fraud pada  sektor e-commerce naik sebanyak  83%,  pada  sektor  jasa  keuangan  meningkat sebanyak  60%,  dan  pada  perkreditan  naik  sebanyak  40%. Fraud menyerang setiap pengguna digital, mulai dari nasabah, merchant,  payment  gateway hingga  lembaga  keuangan. Sehingga  banyak  data  pribadi  yang  bocor  membuat  modus fraud semakin berkembang [4].
Untuk  mengatasi  kasus fraud yang  muncul  selama pandemi  industri  perbankan  perlu  upaya  dan  segera menemukan solusi yang efektif. Salah satu upaya yang dapat dilakukan  adalah  dengan  mendeteksi fraud menggunakan machine  learning . Machine  learning adalah  bagian  dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence yang merupakan program  komputer  yang  mempunyai  algoritma  untuk mempelajari  data  sehingga  dapat  berfikir  dan  brertindak seperti  manusia  [5].  Terdapat  tiga  metode  dalam artificial intelligence salah  satunya  adalah machine  learning yang merupakan  kecerdasan  buatan  yang  dilengkapi  dengan pemrograman  untuk  memungkinkan  agar  sebuah  komputer dapat  cerdas  seperti  perilaku  manusia  sehingga  dapat meningkatkan  pemahaman  dan  pengalaman  yang  diperoleh secara  otomatis  [6].  Penerapan machine  learning dalam mendeteksi  adanya fraud dapat  dibuktikan  menggunakan penelitian sebelumnya. Salah satunya adalah penelitian yang dilakukan  oleh  Yoga  Religia,  Agung  Nugroho,  dan  Wahyu Hadiktristanto  menggunakan  algoritma random  forest dan optimasi bagging dan  GA  untuk  mendapat  model  prediksi penerimaan pengajuan pinjaman dengan tingkat akurasi yang tinggi.  Dari  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  klasifikasi bank  marketing  dataset  menggunakan  algoritma random forest memperoleh akurasi sebesar 88,30%, AUC (+) sebesar 0,500  dan  AUC  (-)  sebesar  0,000  [7].  Pada  penelitian  ini penggunaan  algoritma random  forest untuk  klasifikasi  data
Bank Marketing tidak memerlukan optimasi GA atau Bagging untuk menyeimbangkan data karena tanpa GA atau Bagging pun  hasil  klasifikasi yang dilakukan pada algoritma random forest sendiri  sudah  baik  dan  tidak  jauh  berbeda  dengan memakai GA atau Bagging .
Berdasarkan  pembahasan  pada  paragraph  sebelumnya penelitian  ini  akan  membahas  tentang  algoritma Random Forest yang  menggunakan  penyeimbang  data  yang  berbeda dari  penelitian  sebelumnya  yaitu oversampling  SMOTE . Dalam  mendeteksi fraud pada  transaksi  menggunakan  kartu kredit. Metode algoritma random forest ini digunakan karena menghasilkan  persentase  kesalahan  yang  kecil  dan menghasilkan  akurasi  yang  cukup  tinggi  untuk  klasifikasi kumpulan  data  yang  sangat  besar  [8].  Selain  itu,  sejumlah penelitian telah menunjukkan bahwa algoritma random forest bekerja  dengan  lebih  baik  serta  waktu  eksekusi  yang  cepat membuatnya  berguna  untuk  mengklasifikasikan  sejumlah besar data yang imbalance [9], [10]. .Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan akurasi yang nantinya akan dibandingkan  dengan  penelitian  yang  sudah  ada  mana  yang hasil akurasinya paling tinggi.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam project ini adalah Random Forest, yaitu metode dari pengembangan decision tree dimana pada  setiap decision  tree dilakukan  sebuah  pelatihan  dari sampel  individu  [11]. Random  forest menggunakan  metode pemisahan  biner  rekursif  untuk  mencapai  ke  node  terakhir dalam  struktur pohon   berbasis  pohon kasifikasi dan  regresi [12].
Berikut ini adalah bagan alur kegiatan proses pengerjaan project Analisis  pada  Transaksi  Kartu  Kredit  Menggunakan Algoritma Random Forest :
Berdasarkan gambar 1 merupakan langkah yang dilakukan dalam  proses  menganalisa  data  transaksi  kartu  kredit menggunakan algoritma random forest , yaitu sebagai berikut :
1. Data  Source .  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  transaksi  pada  bank menggunakan kartu kredit dalam bentuk JavaScript Object Notation (JSON).
2. Data  Preparation adalah  proses  yang  digunakan untuk melakukan perbaikan masalah yang terdapat di dalam data [13]. Persiapan data yang pertama adalah dengan  mengubah  data  yang  tadinya  dalam  bentuk JSON  menjadi Comma  Separated  Values (CSV). Kemudian  dilanjutkan  dengan cleansing  data yang dilakukan  dengan  menghapus  duplikasi  data, mencari data yang tidak konsisten, dan memperbaiki kesalahan  data  seperti  kesalahan  pencetakan  [14]. Selain  itu,  proses  yang  dikenal  sebagai enrichment digunakan  untuk  “memperkaya”  data  uang  ada dengan  data  atau  informasi  tambahan  yang  relevan dan  diperlukan  untuk Knowledge  Discovery  in Database (KDD),  seperti  data  eksternal  tambahan [15].
3. Split  Data  Training  dan  Data  Testing .  Algoritma dilatih  menggunakan  data traning ,  sedangkan  data testing akan  dipakai  untuk  algoritma  yang  sudah dilatih  menggunakan  data  baru  yang  sebelumnyya ditemukan  agar  dapat  melihat  seberapa  baik kinerjanya.  70%  dari  data  dijadikan  sebagai  data training dan 30% untuk data testing.
4. Classification Model . Algoritma yang akan digunakan  untuk  mencari  model  terbaik  adalah Random  Forest  Classifiers dan Decision  Tree Classifiers.
5. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE).  SMOTE  akan  menghasilkan  poin  data baru dari kelas minoritas menggunakan instans yang berbeda, sehingga menghasilkan sampel yang mirip dengan  instans  yang  dimiliki  tapi  bukan  salinan aslinya. Random  Oversampling (ROS)  merupakan SMOTE yang akan dipakai.
6. Select the Best Accuracy Result . Dari penelitian yang dilakukan akan dianalisa dan kemudian model yang paling akurat yang akan dipilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pengerjaan project ini,  memanfaatkan  Google Colab  dalam  pembuatan coding untuk    membuat machine learning yang  menggunakan  bahasa  pemrograman Python , dimana  hasil  dari  pendeteksian fraud ini  akan  ditampilkan dalam  bentuk dashboard yang  dibuat  mengguankan  Google Data Studio.
Berikut  dibawah  ini  merupakan  langkah-langkah  yang dilakukan  dalam  proses  pengerjaan project Analisis  pada Transaksi  Kartu  Kredit  Menggunakan  Algoritma Random Forest :
4.1. Data Source.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data transaksi pada bank menggunakan kartu kredit dalam bentuk JSON. Data ini memiliki 641.914 records dan 29 fields.
Gambar .1. Bagan Pengerjaan Project
4.2. Data Preparation.
Data preparation dilakukan dengan mengubah data yang tadinya berbentuk JSON menjadi berbentuk Comma Separated Values (CSV)
Setelah data diubah menjadi bentuk CSV, dilakukan pengecekan mengenai informasi yang terdapat dalam data.
Berdasarkan  gambar  3  diatas  terdapat  data  yang berbentuk  boolean,  yaitu  isFraud,  cardPresent  dan expirationDataKeyInMatch. Data yang berbentuk boolean tersebut  diubah  menjadi  Integer.  Berikut  di  bawah  ini adalah gambar 4 cara mengubah boolean menjadi Integer.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan cleansing data untuk  menghapus missing  value .  Berdasarkan gambar  6  di  bawah  ini  terdapat missing  value dan  juga kolom  yang  nilainya  kosong,  sehingga  harus  dilakukan cleansing data dengan cara menghapus nilai kolom yang kosong, kolom yang terdapat missing  value ,  serta kolom yang  nantinya  tidak  akan  digunakan  pada  pengerjaan project.
Gambar 7 di bawah ini merupakan sintaks yang akan menghapus  kolom  yang  terdapat missing  value ,  yaitu kolom echoBuffer, merchatCity, merchantState, posOnPremises, recurringAuthInd.
Sedangkan  gambar  8  di  bawah  ini  adalah  sintaks untuk menghapus isi kolom yang tidak ada nilainya.
Selanjutnya  dilakukan  pengecekan  kembali  apakah missing  value telah  dihapus  semua,  sehingga  dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya.
Gambar .2. Dataset Gambar .3. Mengubah Data menjadi CSV Gambar .4. Informasi Data Gambar .5. Mengubah Boolean menjadi Integer Gambar .6. Mengecek Missing Value
Gambar .7. Hapus Missing Value
Gambar .8. Hapus Nilai Kosong
Berdasarkan  gambar  9  diatas  dapat  disimpulakan bahwa  semua missing  value yang  terdapat  di  dalam data telah dihapus semua. Setelah missing value telah dihapus, dapat  dilakukan  pengecekan  dan  juga  visualisasi  untuk mengetahui jumlah data transaksi yang terdapat fraud dan juga non fraud .
Berdasarkan  gambar  10  diatas,  dari output yang didapat bahwa transaksi berlabel non fraud lebih banyak yaitu  622.956  dibandingkan  dengan  transaksi  berlabel fraud yaitu 10.892.
Berikut  di  bawah  ini  dilakukan  juga  pengecekan rasio dari kasus fraud , persentase data yang terdapat fraud dan non fraud , skew dari variabel transactionAmount dan juga kurtosis variabel transactionAmount :
Berdasarkan gambar 11 diatas dihasilakan rasio dari data  transaksi  berlabel fraud adalah  sejumlah  0,017  dan data  transaksi  yang  berlabel  non fraud sejumlah  0,96. Dihasilkan  juga  persentase  data  transaksi  yang  berlabel fraud adalah  1,72%,  sedangkan  persentase  dari  data transaksi yang berlabel non fraud sejumlah 98,28%. Skew dari  variabel  transactionAmount  adalah  2,09,  terakhir adalah kurtosis dari variabel transactionAmount sebanyak 6,37.
Dari gambar 12 diatas dapat disimpulkan bahwa data yang  berlabel  non fraud adalah  98,28%,  sedangkan  data yang berlabel fraud adalah sebanyak 1,72%.
Kemudian dilanjutkan dengan mencari nilai rata-rata dan  juga  mengecek  variable  transactionAmount  yang hilang :
Gambar .9. Pengecekan Missing Value
Gambar .10. Jumlah Fraud
Gambar .11. Persentase Fraud
Gambar .12. Visualisasi Persentase Fraud
Dari gambar 13 diatas dihasilkan rata-rata transaksi yang  berlabel  non fraud adalah  sebanyak  133,48, sedangkan  rata-rata  transaksi  yang  berlabel fraud sebanyak 232,55.
Dari gambar 13 dan 14 dapat diperoleh bahwa :
1. Rata-rata dan standar deviasi transactionAmount  lebih kecil  daripada  jumlah Fraud TransactionAmount .
2. Rata-rata jumlah transaksi
Fraud
TransactionAmount  sangat  tinggi  yang  berarti jumlah  kerugian  dalam  transaksi  penipuan ( fraud ) sangat tinggi.
Berikut  ini  adalah  visualisasi  persebaran  data  pada variable transactionAmount :
Dari gambar 15 dan gambar 16 diatas, pada boxplot transactionAmount  tersebut  memiliki  banyak  sekali outlier , ini menunjukkan bahwa
variable
transactionAmount memiliki pengaruh yang sangat besar dalam  fitur  menentukan fraud .  Distribusi  yang  sangat miring dan memiliki kurtosis yang tinggi ini berarti bahwa jumlah  transaksi  tidak  memiliki  distribusi  simetris  dan Sebagian  besar  memiliki  nilai  terletak  pada  ujung  yang jumlah lebih kecil.
Jadi, dari histogram yang terbentuk diketahui Fraud transactionAmount  memiliki  distribusi  yang  merata  dan dimana  transaksi fraud sering  terjadi  pada  jumlah  kecil berkisar 100 hingga 500. Sehingga dapat diketahui bahwa transaksi  dengan  jumlah  kecil  harus  dipantau  lebih  jauh untuk mendeteksi dan mencegah terjadinya penipuan kartu kredit.
Selanjutnya dilakukan pendeteksian fraud berdasarkan dengan tipe transaksi yang banyak dilakukan:
Dari  gambar  17  diatas,  data  bar  plot  tersebut menunjukkan bahwa :
1. Terdapat  transaksi  dengan  tipe purchase yang mimiliki jumlah transaksi fraud /penipuan paling besar.
2. Terdapat  transaksi  dengan  tipe reversal yang mengacu pada situasi kegagalan transaksi. Maka transaksi reversal harus diawasi.
Gambar .13. Rata-rata Transaksi Fraud dan Non Fraud
Gambar .14. transactionAmount yang Hilang
Gambar .15. Sintaks Visualisasi transactionAmount
Gambar .16. Boxplot transactionAmount
Gambar .17. Jenis Transaksi
3. Terdapat transaksi dengan tipe address
verification  lebih  kecil  dibandingkan  dengan tipe  transaksi  lainnya.  Sehingga,  transaksi  tipe ini bisa menjadi solusi dari transaksi fraud.
4.3. Split Data Training dan Data Testing.
Setelah  dilakukan data  preparation dilakukan pengubahan  nilai  data  terlebih  dahulu  menggunakan StandardScaler SKLearn dan juga menghapus kolom yang tidak akan digunakan dalam project ini.
Selanjutnya  data  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data training dan  juga  data testing. Dimana  algoritma  dilatih menggunakan  data traning ,  sedangkan  data testing akan dipakai untuk algoritma yang sudah dilatih menggunakan data baru yang sebelumnyya ditemukan agar dapat melihat seberapa baik kinerjanya. 70% dari data dijadikan sebagai data training dan 30% untuk data testing .

## 4.4. Classification Model
Pada tahap ini algoritma yang akan digunakan untuk mencari model terbaik adalah Random Forest Classifiers dan Decision Tree Classifiers.
Dari  gambar  20  diatas  diperoleh  bahwa  performa menggunakan Decision  Tree sebesar  98.02,  sedangkan performa menggunakan Random Forest sebesar 97.98.
Ketika  berhadapan  dengan  model  klasifikasi,  ada beberapa  metrik  evaluasi  yang  dapat  digunakan  untuk melihat efesiensi model yang dibuat. Salah satunya adalah confusion  matrix yang  merupakan  rangkuman  dari  hasil perkiraan yang dibandingkan dengan nilai sebenarnya dari kumpulan  data.  Bilai  model  dihasilkan  menggunakan table  matrix dengan  menguji  dalam confusion  matrix . Kelas  pertama  yang  terdapat  dalam  dua  kelas  dikenal sebagai kelas positif dan kelas kedua dikenal sebagai kelas negatif [16].
Gambar .18. StandardScaler SKLearn
Gambar .19. Split Data
Gambar .20. Klasifikasi Model
Gambar .21. Confusion Matrix
Berikut  ini  adalah  penerapan confusion  matrix dengan Decision Tree Classifier.
Dari  gambar  22  diatas  dapat  disimpulkan  hasil sebagai berikut :
• 186,284 True Positives
• 548 False Negatives
• 3,284 False Positives
• 38 True Positives
Dari  gambar  23  diatas  diperoleh  bahwa  tingkat akurasi dari decision tree menggunakan confusion matrix adalah  98%, precissio 7%, recall 1,1%,  dan  F1 _score sebanyak 1,9%
4.5. Synthetic Minority Oversampling Techniq ue (SMOTE)
Pada tahap ini SMOTE akan menghasilkan poin data baru  dari  kelas  minoritas  menggunakan  instans  yang berbeda,  sehingga  menghasilkan  sampel  yang  mirip
dengan  instans  yang  dimiliki  tapi  bukan  salinan  aslinya. Random  Oversampling (ROS)  merupakan  SMOTE  yang akan  dipakai.  Gambar  dibawah  ini  merupakan  sintaks yang  digunakan  untuk oversampling data  menggunakan SMOTE.
Dari gambar 25 diatas, setelah data di oversampling menggunakan SMOTE, data dibagi kemudian digunakan pada Random  Forest  Classifier dengan  performa mencapai 90,73%.
4.6. Select the Best Accuracy Result .
Dari  percobaan  yang  dilakukan  akan  dianalisa  dan dipilih model dengan akurasi terbaik. Berikut dibawah ini merupakan model dengan akurasi yang terbaik.
Gambar .22. Visualisasi Confusion Matrix
Gambar .23. Confusion Matrix Decision Tree
Gambar .24. Oversampling SMOTE
Gambar .25. Split Resample Data
Gambar .26. Random Forest Evaluation
Dari hasil menggunakan SMOTE untuk mengambil data secara oversample dapat dilihat bahwa model tersebut tidak lagi mendukung transaksi asli ( non fraud ) daripada transaksi fraud dan hasilnya adalah :
• 178.106 True Positives
• 8.825 False Negatives
• 25.754 False Positives
• 161.088 True Negatives
Selain itu, hasil lain yang dicapai :
• Accuracy 90,68%
• Precision 94,74%
• Recall 86,14%
• F1 Score 90,23%
Setelah  mendapatkan  semua  data  yang  diperlukan yang dibuat menggunakan Google Colab dengan memakai bahasa  pemrograman  Python  diatas.  Data  yang  telah dipilih  kemudian  disimpan  dalam  bentuk  CSV  yang nantinya  akan  diupload  ke  dalam  Google  Data  Studio untuk  dirangkum  berapa  banyak  data  transaksi  yang berlabel fraud dan  juga data  transaksi yang berlabel non fraud , lima merchant name yang paling banyak melakukan transaksi,  persentase  data  transaksi  yang  berlabel fraud dan juga data transaksi yang berlabel non fraud , mencari rata-rata  jumlah  transaksi  yang  terdapat fraud dan  juga mencari rata-rata jumlah transaksi yang dilakukan secara sah, mencari tipe transaksi yang paling banyak digunakan, mencari kapan tanggal pembuatan akun yang pertama kali dibuat,  terakhir mencari tanggal  kapan  akun yang paling terbaru dibuat.
Berikut di bawah ini adalah hasil pengerjaan project yang  dirangkum  dan  dibuat  menjadi dashboard menggunakan Google Data Studio.
Dari gambar 28 dashboard di atas dapat disimpulkan hasil sebagai berikut :
1. Banyak  transaksi  yang  terdapat fraud adalah  10.892 dan banyak transaksi non fraud adalah 622.954.
2. Persentase  banyaknya  transaksi  yang  berlabel fraud adalah  sebanyak  1,7%,  sedangkan  banyak  transaksi yang berlabel non fraud adalah 98,3%.
3. Rata-rata  jumlah  transaksi  yang  terdapat fraud sejumlah 234,29.
4. Rata-rata transaksi sah adalah 138,62.
5. Tipe  transaksi  yang  paling  banyak  digunakan  adalah purchase sebanyak  601,556, address_verification 16,298, dan reversal 15,992.
6. Lima nama merchant yang paling banyak adalah Lyft sebanyak  24,973,  Uber  sebanyak  24,951,  Gap.com sebanyak  13,649,  Target.com  sebanyak  13,450, terakhir apple.com sebanyak 13,450.
7. Rata-rata variabel transactionAmount adalah 140,32.
8. Tanggal  akun yang baru  dibuka  adalah  31  Desember 2015.
9. Tanggal akun yang pertama kali dibuka adalah tanggal 15 Desember 1985.

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dalam penelitian menggunakan algoritma random  forest, data  yang  digunakan  memiliki 641.914  records  dan  29  fields.  Data  ini  bersifiat  tidak seimbang, sehingga dilakukan penyeimbangkan menggunakan SMOTE.
Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma random forest menghasilkan akurasi sebesar 90,68%, presisi sebesar 94,74%, recall sebesar 86,14%, dan F1 score sebesar 90,23%  karena  hasil  klasifikasi  secara  keseluruhan  berada diantara  90-100%  maka  nilai  ini  dikategorikan  sangat  baik. Berdasarkan dari hasil penelitian dapat diketahui bahwa hasil akurasi  menggunakan  algoritma random  forest dan oversampling SMOTE lebih tinggi dibandingkan hasil akurasi
Gambar .27. Confusion Matrix Random Forest
Gambar .28. Dashboard
penelitian sebelumnya yang menggunakan algoritma random forest dan  optimasi bagging dan  GA  yaitu  sebesar  88,30%. Dengan  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  model  dan  algoritma random  forest yang  dikembangkan  dapat  mendeteksi fraud yang  terjadi  pada  transaksi  kartu  kredit  sehingga  mencegah terjadinya kerugian baik bagi konsumen maupun perbankan.

## PENGHARGAAN
Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Ibu Eka Puji Agustini  yang  telah  membimbing  saya  selama  pembuatan proposal dan juga laporan.

## REFERENSI
[1] D.  J.  Ardha,  “Analisis  Kasus  Pemalsuan  Kartu  Kredit  Sebagai Bentuk Tindak Pidana Perbankan,” J.  Huk.  Doctrin. ,  vol. 5, no. 2, pp. 243–263, 2020.
[2] A.  Wulandari,  M.  E.  Putri,  and  Y.  Marlina,  “Pengaruh  Audit Investigasi Terhadap Pengungkapan Fraud di Indonesia,” J. Akunt. Ummi ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  245–263,  Feb.  2020,  doi: 10.37150/jammi.v1i2.1147.
[3] N. Christian and J. Veronica, “DAMPAK KECURANGAN PADA BIDANG  KEUANGAN  DAN  NON  KEUANGAN  TERHADAP JENIS FRAUD DI INDONESIA,” J. Ris. Akunt. Mercu Buana , vol. 8, no. 1, pp. 91–102, May 2022, doi: 10.260486/jramb.v8i1.2401.
[4] A. Ariesta, “Kasus Fraud Naik Signifikan Selama Pandemi, Tertingi di Segmen E-commerce,” iNews.id , p. 1, Sep. 24, 2021.
[5] E.  I.  Supriyadi and  D.  B.  Asih,  “IMPLEMENTASI  ARTIFICIAL INTELLIGENCE  (AI)  DI  BIDANG  ADMINISTRASI  PUBLIK PADA ERA REVOLUSI INDUSTRI 4.0,” J. RASI , vol. 2, no. 2, pp. 12–22, Jan. 2021, doi: 10.52496/rasi.v2i2.62.
[6] A.  Ahmad,  “Mengenal  Artificial  Intelligence,  Machine  Learning, Neural Network, dan Deep Learning,” J. Teknol. Indones. , pp. 1–5, Jun. 2017.
[7] Yoga  Religia,  Agung  Nugroho,  and  Wahyu  Hadikristanto,
“Klasifikasi  Analisis  Perbandingan  Algoritma  Optimasi  pada Random Forest untuk Klasifikasi Data Bank Marketing,” J. RESTI Rekayasa  Sist.  Dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  187–192,  Feb. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2813.
[8] G.  A.  Mursianto,  I.  M.  Falih,  M.  Irfan,  and  D.  S.  Prasvita, “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Random  Forest  dan  XGBoost Serta Implementasi Teknik SMOTE pada Kasus Prediksi Hujan,” J. SENAMIKA , vol. 2, no. 2, pp. 41–50, Sep. 2021.
[9] A. S. More and D. P. Rana, “Review of random forest classification techniques  to  resolve  data  imbalance,”  in 2017  1st  International Conference  on  Intelligent  Systems  and  Information  Management (ICISIM) , Aurangabad, Oct. 2017, pp. 72–78. doi: 10.1109/ICISIM.2017.8122151.
[10] A. Parmar, R. Katariya, and V. Patel, “A Review on Random Forest: An Ensemble Classifier,” in International Conference on Intelligent Data  Communication  Technologies  and  Internet  of  Things ,  Aug. 2018, pp. 758–763. doi: 10.1007/978-3-030-03146-6-86.
[11] D.  Irawan,  E.  B.  Perkasa,  Y.  Yurindra,  D.  Wahyuningsih,  and  E. Helmud, “Perbandingan Klassifikasi SMS Berbasis Support Vector Machine,  Naive  Bayes  Classifier,  Random  Forest  dan  Bagging Classifier,” J.  Sisfokom  Sist.  Inf.  Dan  Komput. ,  vol.  10,  no.  3,  pp.
432–437, Dec. 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1302.
[12] L. Breiman, “Random Forests,” Mach. Learn. , vol. 45, no. 1, pp. 5– 32, 2001, doi: 10.1023/A:1010933404324.
[13] M.  Y.  Sahroni,  N.  A.  Setifani,  Universitas  Islam  Negeri  Sunan Ampel, D. N. Fitriana, and Universitas Islam Negeri Sunan Ampel, “Analisis perbandingan algoritma Naïve Bayes, k-Nearest Neighbor dan Neural Network untuk permasalahan class-imbalanced data pada kasus credit card fraud dataset,” Teknologi , vol. 11, no. 2, pp. 69–73, Jul. 2021, doi: 10.26594/teknologi.v11i2.2393.
[14] H.  Sunata,  “Komparasi  Tujuh  Algoritma  Identifikasi  Fraud  ATM Pada PT. Bank Central Asia Tbk,” JATISI J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 3, pp. 441–450, Dec. 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i3.471.
[15] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma C4.5,” Edik  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  213–219,  Feb.  2017,  doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[16] I. K. Hasan, R. Resmawan, and J. Ibrahim, “Perbandingan K-Nearest Neighbor dan Random Forest dengan Seleksi Fitur Information Gain untuk Klasifikasi Lama Studi Mahasiswa,” Indones. J.  Appl. Stat. , vol. 5, no. 1, p. 58, May 2022, doi: 10.13057/ijas.v5i1.58056.