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

## Implementasi
Deep  Neural  Network pada  Perancangan Aplikasi Deteksi Token Scam Blockchain Ethereum
Implementation of Deep Neural Network in the Design of Ethereum Blockchain Scam Token Detection Applications
Dimas Arya Pamungkas, Ivana Lucia Kharisma*, Dwi Sartika Simatupang, Kamdan Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Komputer dan Desain Universitas Nusa Putra
Jalan Raya Cibolang No.21 Cisaat Sukabumi 43152, Indonesia *e-mail: ivana.lucia@nusaputra.ac.id
( received : 22 Juli 2023, revised : 27 Juli 2023, accepted : 5 Agustus 2023)

## Abstrak
Popularitas blockchain terus  meningkat  seiring  dengan  perkembangan  teknologi,  terutama  dalam konteks  Ethereum  sebagai  salah  satu  platform blockchain terkemuka.  Namun,  peningkatan  ini  juga diikuti dengan banyaknya kasus penipuan, terutama dalam bentuk token. Dalam teknologi blockchain Token  sering  mengacu  pada cryptocurrency atau  mata  uang  digital  yang  digunakan  sebagai  sarana pertukaran  terkait  dengan  proyek  atau platform tertentu.  Penelitian  ini  merancang  dan  membangun sebuah  sistem  aplikasi  yang  dapat  mendeteksi  token  kripto scam pada blockchain Ethereum, dikhususkan  pada  jenis  tokenERC-20  ( Ethereum  Request  for  Comments 20),  yang  diusulkan  oleh Fabian  Vogelsteller  pada  November  2015,  merupakanstandar  token  yang  menerapkan  API  untuk token  dalam  Kontrak  Pintar.Pembuatan  aplikasi  deteksi scam mengimplementasikan  metode deeplearning dengan  algoritma DeepNeuralNetwork (DNN)  dan  dilakukan  evaluasi  performa menggunakan dua skenario pengujian dengan pembagian dataset menjadi tiga rasio data latih dan data uji. Output dari  aplikasi  berupa  JSON-RPC  yang  di  integrasikan  dengan website .  Dalam  pengujian model  DNN,  dengan  menggunakan  80%  data  latih  dan  20%  data  uji,  algoritma  DNN  memberikan akurasi  sebesar  0.997558%.  Selanjutnya,  dilakukan  pengujian  sistem  melibatkan  berbagai  skenario untuk  memverifikasi  fungsionalitasnya,  termasuk  validasi  input,  ekstraksi  data,  prediksi  DNN,  dan tampilan  hasil  prediksi,  dimana  memberikan  hasil  yang  baik  dari  sistem  yang  dibuat..Aplikasi  yang dibuat  telah  berhasil  mengidentifikasi  token  scam  dengan  akurasi  yang  tinggi,  meningkatkan keamanan pengguna dalam bertransaksi kripto.
. Kata kunci: Blockchain, Ethereum, Penipuan, Scam, Deep Learning.

## Abstract
The popularity of blockchain continues to increase as technology develops, especially in the context of Ethereum  as  one  of  the  leading  blockchain  platforms.  However,  this  increase  was  also  followed  by many cases of fraud, especially in the form of tokens. In blockchain technology, tokens often refer to cryptocurrencies or digital currencies used as a means of exchange related to a particular project or platform. This research designs and builds an application system that can detect scam crypto tokens on the Ethereum blockchain, specifically for the ERC-20 (Ethereum Request for Comments 20) token type,  which  was  proposed  by  Fabian  Vogelsteller  in  November  2015,  is  a  token  standard  that implements APIs for tokens. in Smart Contracts. Making a scam detection application implements the deep  learning  method  with  the  Deep  Neural  Network  (DNN)  algorithm  and  evaluates  performance using two test scenarios by dividing the dataset into three ratios of training data and test data. The output  of  the  application  is  JSON-RPC  which  is  integrated  with  the  website.  In  testing  the  DNN model,  using  80%  training  data  and  20%  test  data,  the  DNN  algorithm  provides  an  accuracy  of 0.997558%.  Furthermore,  system  testing  was  carried  out  involving  various  scenarios  to  verify  its functionality,  including  input  validation,  data extraction,  DNN  prediction,  and  display  of  prediction results, which gave good results from the system created. The application has succeeded in identifying scam tokens with high accuracy. , increasing user security in crypto transactions.
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 927-937                                                                                                      e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Keywords: Blockchain, Ethereum, Fraud, Scam, Deep Learning.

## 1 Pendahuluan
Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan teknologi blockchain telah meningkat pesat, adalah metode  penyimpanan  data  dalam  bentuk  blok  yang  tidak  dapat  diubah  yang  menggunakan  skema hashing [1]. Blockchain beroperasi  secara  terdesentralisasi,  terdiri  dari  banyak node yang  saling terhubung dengan tingkat transparansi tinggi. Data transaksi dalam blockchain disimpan dalam bentuk blok yang membentuk suatu rantai. Data transaksi yang sudah tersimpan dalam blok bersifat konsisten yang  artinya  data  tersebut  tidak  dapat  dihapus  maupun  diubah.  Bitcoin  merupakan  salah  satu  jenis cryptocurrency yang  paling  dikenal,  karena  menggunakan  teknologi  kriptografi  yang  canggih  dan memiliki  sifat  yang  terdesentralisasi.  Selain  Bitcoin,  terdapat  banyak cryptocurrency lain  yang dibangun  dengan  protokol blockchain -nya  masing-masing.  Salah  satu  contohnya  adalah  Ethereum, yang menjadi fokus penelitian ini. Ethereum adalah sebuah platform open-source blockchain dengan kapitalisasi  pasar  kedua  setelah  Bitcoin.  Ethereum  awalnya  dibuat  pada  tahun  2015,  dan  sebagian besar  penelitian  dan  sumber  daya  produksi  untuk  aplikasi  terdesentralisasi  (DApps)  masih  dalam tahap  awal.  Ethereum  memungkinkan  semua  orang  untuk  membuat  kontrak  pintar  ( smart  contract ) [2]. Kontrak pintar merupakan suatu kode program yang di compile menjadi sebuah bytecode dalam Ethereum Virtual Machine (EVM) dan disimpan pada sebuah block .
Perkembangan ilmu dalam bidang teknologi dan komunikasi telah memberikan banyak dampak positif,  namun  juga  tidak  terlepas  dari  berbagai  dampak  negatif  diantaranya  merupakan  kasus penipuan.  Penipuan  dalam  transaksi cryptocurrency menjadi  sebuah  masalah  serius  yang  perlu ditangani.  Menurut  laporan  Lembaga  Perlindungan  Konsumen  AS  (FTC),  pada  periode  1  Januari 2021  sampai  31  Maret  2022  lebih  dari  46.000  orang  melaporkan  kehilangan  lebih  dari  $1  miliar dalam  bentuk  mata  uang  kripto  akibat  penipuan  [3].  Serangan Cryptocurrency dapat  terjadi  dalam berbagai bentuk. “ High Yield Investment Programs ” (HYIP) adalah contoh umum dari serangan pada cryptocurrency . Para penipu  menjamin tingkat bunga yang besar bagi investor, seperti 1% hingga 2% setiap  hari atau  lebih  pada  penipuan  dengan  metode HYIP  ini  [4].  Dengan  adanya  Aplikasi  Deteksi Token Scam menggunakan algoritma Deep Neural Network ini diharapkan para investor dan pelaku trader  token  kripto  dapat  terhindar  dari  penipuan  dan  menciptakan  transaksi  finansial  yang  aman. Selanjutkan  diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  akan  berpengaruh  terhadap  kemajuan  teknologi blockhain di Indonesia.

## 2 Tinjauan Literatur
Serangan yang umum dikenal dengan istilah " Bitcoin Generator Scam " (BGS) merupakan jenis penipuan  yang  menjanjikan cryptocurrency secara  gratis  kepada  para  calon  korban  untuk  biaya penambangan  kecil.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  berbasis  data  serta  metode klasifikasi  untuk  menemukan,  memantau,  dan  menilai  sebuah scam pada bitcoin generator  [5]. Penerapan  algoritma  pembelajaran  mesin  digunakan  untuk  menentukan  apakah  sebuah  akun blockchain masuk  kedalam  label  berbahaya  atau  tidak  dengan  memeriksa  kesesuaian  antara  nama domain  ( Domain  Name )  yang  digunakan  oleh  pemilik  akun blockchain .  Sebanyak  73.769  DN blockchain yang  menunjukkan  perilaku  berbahaya  setidaknya  sekali,  dengan  akurasi  pemodelan sebesar  89.53%  [6].Salah  satu jenis  penipuan  yang  cukup  banyak  terjadi  dalam  dunia crypto adalah wash trade , merupakan kegiatan ilegal oleh satu atau banyak pihak, yaitu ketika pembeli serta penjual dalam  suatu  transaksi  koleksi  digital  dilakukan  oleh orang  atau  pihak  yang  sama.  Kegiatan  ini dianggap dapat memanipulasi dan menyesatkan kondisi pasar sebenarnya. Metode  pemodelan graph perdagangan token diikuti oleh pengalamatan status sebuah akun mampu  mendeteksi apakah sebuah token  diperdagangkan  dengan  cara wash  trade atau  tidak.  Pengujian  menunjukkan  bahwa  tingkat wash  trade melebihi  15%  untuk  sebagian  besar  mata  uang  kripto  ERC20[7].  Metode  algoritma XGBoost  untuk  klasifikasi  akun  berbahaya  dari cryptocurrency ethereum  dengan  melihat  sejarah transaksi  dengan  kombinasi  2502  akun  yang  normal  yang  telah  terlibat  dalam  kegiatan  ilegal, memperoleh akurasi rata-rata 0,963 (0,006) dan AUC rata-rata 0,994 (0,0007) dengan validasi silang 10 kali lipat[8].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  deteksi  token scam pada blockchain telah  dilakukan  dengan berbagai metode, sehingga pada penelitian ini aplikasi deteksi scam akan menerapkan algoritma deep
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
neural  network untuk  klasifikasi  berdasarkan  atribut  dari  set  data  berupa  data  token  yang  berhasil dikumpulkan dari proses extractingblock pada blockchain Ethereum.

## 3 Metode Penelitian
Adapun langkah gambaran umum dalam melaksakan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 berikut :

## Gambar 1. Langkah Penelitian
Berdasarkan  gambar  1,  tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengumpulkan  data  yang  akan dianalisa,  data  mengalami  tahap processing data,  menggunakan  metode deepneuralnetwork pada deteksi  penipuan  token  kripto.  Hasil  pemodelan  pelatihan  data  kemudian  akan  diimplementasikan pada pembuatan aplikasi, pada tahap akhir adalah uji aplikasi deteksi token scam.

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data yang revelan untuk digunakan pada klasifikasi token scam dengan  metode deep  neural  network .  Data  tersebut  berupa  data  token  yang  berhasil dikumpulkan dari proses extracting block pada blockchain Ethereum, dengan atribut yaitu:
1. TokenAddress : Alamat token.
2. PairAddress : Alamat pair , merupakan alamat perdagangan yang dibuka oleh pembuat token atau biasa disebut liquity pool .
3. CreatorAddress : Alamat dari pembuat token.
4. TokenOwnershipPercentage : Persentase kepemilikan token oleh pembuat token.
5. PairOwnershipPercentage :  Persentase  kepemilikan  pasangan  perdagangan  oleh  pembuat token.
6. TotalFee :  Jumlah  total  persentase fee dari  token  yang  dibebankan  kepada  pengguna  saat melakukan trading .
7. SmartContractCodeHash :  Kode  program smart  contract pada  token  yang  di  konversi kedalam bentuk hash .
8. CountSimilarContractCode : Jumlah token dengan source code yang sama.
9. CountSimilarScamContractCode : Jumlah token s cam dengan source code yang sama.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Data   tersebut disaring kembali dan dipilih hanya mencakup fitur-fitur berikut: CreatorAddress, TokenOwnershipPercentage, PairOwnershipPercentage, TotalFee, SmartContractCodeHash , CountSimilarContractCode dan CountSimilarScamContractCode .  Contoh  sebuah  data  set  seperti ditunjukkan di Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Contoh Data Set Fitur Nilai CreatorAddress TokenOwnershipPercentage PairOwnershipPercentage TotalFee SmartContractCodeHash CountSimilarContractCode
CountSimilarScamContractCode 0xb8f226ddb7bc672e27dffb67e4adabfa8c0dfa08 0 0
1
0xd0caa0f9bc744c523933d44e6d8d07f868803d10bf16c8129e12f670296175ad 493 0

## 3.2 Preprocessing Data
Sebelum dilakukan penerapanmodel DNN pada data, dilakukan preprocessing atau serangkaian langkah  yang  digunakan  untuk  mempersiapkan  data  mentah  menjadi  bentuk  yang  lebih  sesuai  dan dapat  digunakan  secara  efektif  oleh  model  atau  algoritma  yang  digunakan.  Oleh  karena  itu,  akan dilakukan  tahapan EncodingCategoricalData atau  pengkodean  data  kategori  untuk  mengubah  data kategori  menjadiformat  integer  sehingga  data  dengan  nilai  kategori  yang  dikonversi  dapat diberikan ke  model  yang  berbeda  [9]. CreatorAddress dan SmartContractCodeHash dikonversi  dari  format string  hexadesimal  menjadi  bilangan  desimal.  Pada  tahap  ini  juga  terjadi  proses  penghapusan  data yang  tidak  valid  dan  tidak  relevan  dan  melakukan  proses labelling “ Safe ”  atau  “ Scam ”  terhadap dataset yang sudah dikumpulkan. Pada Tabel 2 merupakan contoh sampel data yang sudah dilakukan preprocessing dan pelabelan.
Tabel 2.Proses Preprocessing dan Labelling Token CreatorAddress X1 X2 Y Z Safe Scam
854506163767955309106753415133821742388812760270
0 0 1 0 1 0
536874681163468227221112583237482569129145681369  51.97
0 100  6 0 1

## 3.3 Split Data
Tahap  selanjutnya  melakukan splitdata atau  pemisahan  data  pada dataset menjadi  dua subset yang  terpisah,  yaitu  data  latih  ( training  data )  dan  data  pengujian  ( testing  data ).  Percobaan menggunakan rasio perbandingan 90:10, 80:20, dan 70:30 untuk data latih dan data pengujian.

## 3.4 Pembangunan Model DNN
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pembangunan  model Deep  Neural  Network (DNN)  yang  akan digunakan  untuk  mendeteksi  token scam .  Model  DNN  merupakan  bagian  inti  dari  sistem  deteksi penipuan yang bertujuan untuk  mengklasifikasikan token sebagai scam atau tidak berdasarkan fitur- fitur yang ada. Model DNN dilatih dan divalidasi menggunakan dataset yang telah disiapkan. Hal ini bertujuan  untuk  mengukur  kinerja  model  pada  data  yang  belum  pernah  ada  dan  memverifikasi kemampuan model dalam mendeteksi tindak penipuan.

## 3.4 Pelatihan Model
Proses  pelatihan  menggunakan  akan  menerapkan  metode  pembelajaran supervised data  dengan menggunakan binary  cross-entropy sebagai  fungsi loss dan optimizer Adam[10]. Early  stopping digunakan  untuk  mencegah overfitting dan  menghentikan  pelatihan  ketika  tidak  ada  peningkatan performa pada data validasi.
3.5 Evaluasi Model Evaluasi  dilakukan  dengan  menghitung  matrik  akurasi,  presisi, recall ,  dan F1-score [11] . Selanjutnya,nilai  –  nilai  tersebut  akan  ditampilan  pada Confusion  matrix yang  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  model  terhadap  validasi  data,  terdapat  empat  nilai  yang  dihasilkan  tabel
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
confusionmatrix ,  yaitu True  Positive (TP), False  Positive (FP), False  Negative (FN),  dan True Negative (TN).
1. Akurasi
Nilai akurasi didapatkan dari jumlah data bernilai positif yang diprediksi sebagai positif dan data bernilai negatif yang diprediksi sebagai negatif dibagi dengan jumlah seluruh data dalam dataset. Rumus menghitung akurasi seperti pada rumus 1 berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (1)
2. Presisi
Presisi  merupakan  pembagian  dari  jumlah  total  contoh  positif  yang  diklasifikasikan  bernilai benar dengan jumlah total contoh positif yang diprediksi. Rumus  menghitung presisi seperti rumus 2 berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
3. Recall
Recall merupakan peluang kasus dengan kategori positif yang dengan tepat diprediksi positif. Rumus menghitung recall ditunjukkan pada rumus 3 berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 . (3)
4. F1-score
Nilai F1-score atau  dikenal  juga  dengan  nama F-measure didapatkan  dari  hasil  presisi  dan Recall antara  kategori  hasil  prediksi  dengan  kategori  sebenarnya.  Rumus  menghitung F1- score ditunjukkan pada rumus 4 berikut :
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (4)

## 3.6 Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  kebutuhan  sistem  terhadap  bagaimana  proses  bisnis  berjalan pada saat seorang developer membuat sebuah token scam yang diilustrasikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses Bisnis Berjalan
Pada  Gambar  2 trader melakukan  pembelian  token  setelah  aktor scam membuka  perdagangan pada  token,  namun  token  yang  dibeli  tersebut  tidak  dapat  dijual.  Dari  proses  tersebut,  kemudian dibuat usulan sebuah proses bisnis baru yang digambarkan pada Gambar 3 berikut:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Rancangan Proses Bisnis Baru
Pada  Gambar  3 trader terlebih  dahulu  menggunakan  aplikasi  deteksi scam ,  aplikasi  akan melakukan proses pendeteksian dan simulasi untuk beli-jual pada token yang diperdagangkan untuk menentukan scam atau  bukan,  setelah  itu  aplikasi  deteksi  akan  menampilkan output -nya  kepada trader .

## 3.7 Pengujian Sistem
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  memverifikasi  kinerja  dan  fungsionalitas  sistem  dalam  berbagai skenario,  termasuk  pengujian  pada  kasus  input,  ekstraksi  data,  prediksi  dengan  model  DNN.  Hasil pengujian akan membantu dalam memastikan bahwa sistem beroperasi dengan baik dan memberikan hasil prediksi yang akurat dan dapat diandalkan.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Sistem deteksi scam token pada jaringan blockchain Ethereum dirancang menggunakan Bahasa pemrograman  Golang  yang  dapat  di  implementasikan  dengan  program  milik  Ethereum  Geth  ( go- ethereum ),  Bahasa  Golang  digunakan  karena  dapat  membaca  inputan  angka  yang  sangat  besar  dan hasilnya  cukup  akurat,  juga  merupakan  bahasa  pemrograman  sumber  terbuka  yang  memudahkan pembuatan perangkat lunak yang sederhana, andal, dan efisien[12].

## 4.1 Dataset
Pada  tahap crawlingdataset ,  penulis  melakukan  ekstraksi block untuk  mendapatkan  transaksi pembuatan smart contract . Setiap block header memiliki informasi berupa timestamp , blockNumber , baseFeePerGas , difficulty , mixHash , parentHash , transactions , stateRoot dan nonce . Proses ekstraksi dimulai dari nomor blok 0 sampai nomor blok 17564293 dengan timestamp Jul-30-2015 03:26:13 PM +UTC  sampai  Jun-26-2023  02:48:35  PM  +UTC  atau  2888  hari  dengan  bantuan  aplikasi geth untuk proses ekstraksinya. Penulis mendapati 4.387.499 smart contract telah di dibuat, diantaranya terdapat 124.138  token  yang  masih  bisa  diperdagangkan.  Token  yang  masih  bisa  diperdagangkan  tersebut dijadikan  sebagai  dataset  pada  penelitian  ini.  Selanjutnya,  pengelompokan  data  kedalam  jenis  scam berdasarkan  beberapa  indikator  yaitu,  persentase  kepemilikan creator terhadap  token,  persentase kepemilikan creator terhadap liquidity ,  total fee  trading ,  dan  persamaan source  code dengan  token scam sebelumnya.

## 4.2 Arsitektur Model DNN
Arsitektur model Deep Neural Network (DNN) yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari empat lapisan, yaitu Input Layer , Hidden Layers , Activation Function , dan Output Layer . Pada Input Layer ,  terdapat  7  neuron  yang  mewakili  fitur-fitur  penting  dari  dataset,  antara  lain CreatorAddress , TokenOwnershipPercentage , PairOwnershipPercentage , TotalFee , SmartContractCodeHash , CountSimilarContractCode ,  dan CountSimilarScamContractCode .  Fitur-fitur  ini  menjadi  masukan awal  bagi  model  untuk  memproses  informasi  dan  melakukan  prediksi.  Selanjutnya,  terdapat  7
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
HiddenLayers pada  arsitektur  model  DNN. HiddenLayers bertugas  untuk  memproses  input  dari InputLayer dengan menerapkan fungsi aktivasi ReLU ( Rectified Linear Unit ) pada setiap neuronnya. Fungsi  aktivasi  ReLU  fungsi  aktivasi  ReLU  ( Rectified  Linear  Unit )  digunakan  untuk  mengaktifkan neuron[13].  Proses  aktivasi  pada  setiap  layer  diatur  oleh  fungsi  aktivasi  ReLU,  yang  memastikan bahwa setiap neuron hanya akan mengirimkan output jika nilai inputnya lebih besar dari nol. Hal ini membantu  model  DNN  dalam  melakukan  proses non-linear  mapping ,  sehingga  mampu  menangkap pola  dan  kompleksitas  data  yang  lebih  tinggi.  Pada OutputLayer ,  terdapat  1  neuron  yang merepresentasikan  dua  kelas,  yaitu  " Safe "  atau  " Scam ".  Fungsi  aktivasi softmax digunakan  pada OutputLayer untuk  menghasilkan  probabilitas  untuk  setiap  kelas.  Dengan  adanya  fungsi softmax , model dapat memberikan prediksi dengan bentuk distribusi probabilitas, di mana probabilitas tertinggi akan  menentukan  klasifikasi  akhir  token  sebagai  " Safe "  atau  " Scam ".  Ilustrasi  arsitektur  pemodelan Deep Neural Network ini disajikan dalam Gambar 4 pada laporan penelitian. Gambar 4 di bawah ini menampilkan ilustrasi arsitektur model.

## Gambar 4. Ilustrasi Arsitektur Model DNN
4.3 Hasil Evaluasi Performa
Hasil  evaluasi  performa  dilakukan  dengan  dua  skenario  pengujian, dataset dibagi  menjadi  tiga rasio  untuk  data  latih  dan  data  uji  dengan  proporsi  sebagai  berikut  :  90%:10%,  80%:20%,  dan 70%:30%. Pada proses pelatihan, callback EarlyStopping digunakan untuk mencegah overfitting dan memperoleh  model  terbaik  berdasarkan  pengawasan loss pada  data  validasi[14].  Setelah  melatih model  dengan epoch sebanyak  20,  model  pada  data  uji  di  evaluasi  dan  mendapatkan  hasil  evaluasi performa yang dapat dilihat pada Tabel 3:
Tabel 3. Hasil Evaluasi Performa
Rasio Confusion Matrix Akurasi Presisi Recall F1-Score 90:10 P (1) N (0) 0.997103 0.995763 0.999875 0.997815 P (1) 4056 34 N (0) 1 7991 80:20 P (1) N (0) 0.997558 0.996519 0.999813 0.998163 P (1) 8074 56 N (0) 3 16031 70:30 P (1) N (0) 0.997351 0.996442 0.999585 0.998011 P (1) 12065 86 N (0) 10 24085
Pada  Tabel  3,  hasil  evaluasi  performa  menunjukkan  bahwa  model  yang  dibuat  mampu  dengan sangat baik dalam mendeteksi penipuan dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi, yaitu di atas 99%. Selain  itu,  nilai precision , recall ,  dan F1-score juga  menunjukkan  performa  yang  sangat  baik, mendekati  nilai  1.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  model  yang  dibuat  memiliki  kemampuan  yang tinggi  dalam  mengklasifikasikan  penipuan  dengan  sedikit  kesalahan.  Dengan  demikian,  hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model  DNN  dengan  arsitektur  yang  di  implementasikan  sangat efektif dalam mendeteksi penipuan berdasarkan fitur-fitur pada dataset yang digunakan.
4.4Implementasi Sistem dalam Aplikasi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
JSON-RPC  digunakan  untuk  menerima  pemanggilan  fungsi  pada  aplikasi  deteksi scam yang sudah  dibuat,  JSON-RPC  adalah  protokol  yang  memungkinkan  melakukan  panggilan  metode  jarak jauh  ke  program  lain  berada  di  alamat  yang  berbeda  menggunakan  JSON  sebagai  pembungkus pesan[15] . Pemanggilan  RPC  perlu  dilakukan  agar  dapat  berinteraksi  dengan  aplikasi  deteksi scam . Metode  pemanggilan  yang  digunakan  yaitu eth_checkTokenIsScam dengan  parameter  input  alamat token address yang outputnya akan berupa tipe data JSON seperti pada Gambar 5.berikut:
Gambar 5. Output Pemanggilan JSON-RPC Pada  tahap  selanjutnya,  dilakukan  integrasi  aplikasi  yang  sudah  dibuat  dalam  bentuk website dengan tujuan agar mudah digunakan oleh user . Website yang dibangun menggunakan Bahasa PHP, untuk  dapat  mendeteksi  token scam perlu  menginputkan  alamat  token  pada website dan  akan menampilkan hasil dari aplikasi deteksi scam . Pada Gambar 6, Gambar 7, dan Gambar 8 merupakan tampilan aplikasi deteksi scam yang sudah terintegrasi dalam bentuk website .
Gambar 6. Halaman Depan Aplikasi Deteksi Scam Pada Gambar 6 merupakan tampilan depan dari Aplikasi Deteksi Token Scam .
Gambar 7. Halaman Hasil Aplikasi Deteksi Scam ( Safe )
Pada Gambar 7 merupakan tampilan dari contoh deteksi token yang termasuk kategori aman atau safe .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 8. Halaman Hasil Aplikasi Deteksi Scam ( Scam )
Pada  Gambar  8  merupakan  tampilan  dari  contoh  deteksi  token  yang  termasuk  kategori  bahaya  atau scam . 4.5Pengujian Sistem
Berdasarkan  pengujianyang  bertujuan  untuk  melihat  fungsional  dari  sitem,  ditunjukkan  pada Tabel  4,  untuk  menguji  input  yang  dimasukkan  kedalam  aplikasi.  Sementara  pada  Tabel  5,  proses ekstrasi data berhasil dilakukan pada aplikasi. Proses prediksi token apakah termasuk kedalam scam atau safe ditunjukkan pada Tabel 6, dengan memberikan contoh dataset token scam dan safe . Hal ini bertujuan  untuk  memverifikasi  kinerja  dan  fungsionalitas  sistem  dalam  berbagai  skenario,  termasuk pengujian  pada  kasus  input,  ekstraksi  data,  prediksi  dengan  model  DNN.  Hasil  pengujian  akan membantu  dalam  memastikan  bahwa  sistem  beroperasi  dengan  baik  dan  memberikan  hasil  prediksi yang akurat dan dapat diandalkan dalam berbagai situasi penggunaan.

## Tabel 4. Pengujian Input
No. Pengujian Input Hasil Keterangan 1 Input Alamat Token Valid Alamat token valid Sukses Aplikasi menerima alamat token yang valid dan menampilkan hover alamat token , nama dan simbol token. 2 Input Alamat Token Tidak Valid Alamat token tidak valid Gagal Aplikasi tidak dapat mengenali alamat token yang tidak valid dan menampilkan hover “ no result ”.
Tabel 5. Hasil Uji Ekstraksi Data
No. Pengujian Input Hasil Keterangan 1 Ekstraksi Data Berhasil Alamat token valid Sukses Sistem berhasil mengambil data dari database berdasarkan alamat token. 2 Ekstraksi Data Gagal Alamat token tidak valid Gagal Sistem gagal mengambil data dari database karena alamat token tidak valid. Tabel 6. HasilUji Prediksi dengan Model DNN No. Pengujian Input Hasil Keterangan 1 Prediksi Scam Dataset Toke n Scam 0xe053f7b5 513acab661 c50a279cc8 6dccd91b4b 9e Prediksi Scam Model DNN memberikan hasil prediksi scam yang akurat. 2 Prediksi Safe Dataset Token Safe 0x95aD61b0 a150d79219 dCF64E1E6 Prediksi Safe Model DNN memberikan hasil prediksi safe yang akurat.
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 927-937                                                                                                      e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Cc01f0B64
C4cE

## 5 Kesimpulan
Dari  hasil  dan  pembahasan  sebelumnya  diperoleh  sebuah  kesimpulan  bahwa  metode  DNN terbukti  sangat  efektif  dalam  mengklasifikasikan  token scam berdasarkan  fitur-fitur  yang  ada  pada data  token.  Model  DNN  yang  dibangun  mencapai  tingkat  akurasi  yang  sangat  tinggi  dengan menggunakan 80% data latih dan 20% data uji, yaitu di atas 99%, dan memiliki nilai presisi, recall , dan F1-score yang mendekati nilai 1. Aplikasi deteksi scam yang dikembangkan telah diuji coba dan berhasil  mengidentifikasi  token scam dengan  akurasi  yang  tinggi,  Hal  ini  memungkinkan  pengguna untuk melakukan trading dengan aman.  Saran untuk pengembangan penelitian ini meliputi pengujian dan  evaluasi  yang  komprehensif  terhadap  sistem  deteksi  penipuan  yang  dibangun,  pengembangan mekanisme keamanan tambahan, dan eksplorasi implementasi sistem deteksi penipuan pada platform blockchain lainnya selain Ethereum.

## Referensi
[1] R.  M.  Jaya,  V.  D.  Rakkhitta,  P.  Sembiring,  I.  S.  Edbert,  and  D.  Suhartono,  “Blockchain applications in drug data records,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  216,  pp. 739–748,  2023,  doi: 10.1016/j.procs.2022.12.191.
[2] N.  F.  Samreen  and  M.  H.  Alalfi,  “An  empirical  study  on  the  complexity,  security  and maintainability  of  Ethereum-based  decentralized  applications  (DApps),” Blockchain  Res. Appl. , vol. 4, no. 2, 2023, doi: 10.1016/j.bcra.2022.100120.
[3] F. T. Commission, “Remarks of Chair Lina M. Khan Regarding the 6(b) Orders Concerning Deceptive Advertising on Social Media - March 16, 2022,” 2022.
[4] K.  Toyoda,  P.  Takis  Mathiopoulos,  and  T.  Ohtsuki,  “A  Novel  Methodology  for  HYIP Operators’  Bitcoin  Addresses  Identification,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  74835–74848,  2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2921087.
[5] E.  Badawi,  G. Jourdan,  and  I.  Onut,  “Blockchain :  Research  and  Applications The  ‘  Bitcoin Generator ’ Scam,” Blockchain Res. Appl. , vol. 3, no. 3, p. 100084, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.bcra.2022.100084.
[6] R. K. Sachan, R. Agarwal, and S. K. Shukla, “Identifying malicious accounts in blockchains using  domain  names  and associated temporal  properties,” Blockchain  Res.  Appl. ,  p.  100136, 2023, doi: 10.1016/j.bcra.2023.100136.
[7] W. Cui and C. Gao, “WTEYE: On-chain wash trade detection and quantification for ERC20 cryptocurrencies,” Blockchain  Res.  Appl. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  100108,  2023,  doi: 10.1016/j.bcra.2022.100108.
[8] S.  Farrugia,  J.  Ellul,  and  G.  Azzopardi,  “Detection  of  illicit  accounts  over  the  Ethereum blockchain,” Expert Syst. Appl. , vol. 150, p. 113318, 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2020.113318.
[9] Yugesh  Verma,  “A  Complete  Guide  to  Categorical  Data  Encoding,”  2021. https://analyticsindiamag.com/a-complete-guide-to-categorical-data-encoding/  (accessed  Jul. 21, 2023).
[10] S.  Kohli,  “Understanding  a  Classification  Report  For  Your  Machine  Learning  Model,” https://medium.com/ , 2019. https://medium.com/@kohlishivam5522/understanding-a- classification-report-for-your-machine-learning-model-88815e2ce397.
[11] P.  Palinggik  Allorerung,  J.  K.  Perintis  Kemerdekaan,  K.  Tamalanrea,  K.  Makassar,  and  S. Selatan,  “SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi  Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi WeTV di Google Play Store Menggunakan Algoritma NBC dan SVM Sentiment Analysis on WeTV App Reviews on Google Play Store Using NBC and SVM Algorithms,” vol. 12, no. 2, pp. 2540–9719, 2023, [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id.
[12] C. Yuan, J. Du, M. Yue, and T. Ma, “The design of large scale IP address and port scanning tool,” Sensors (Switzerland) , vol. 20, no. 16, pp. 1–12, 2020, doi: 10.3390/s20164423.
[13] S.  SHARMA,  “Activation  Functions  in  Neural  Networks  Sigmoid,  tanh,  Softmax,  ReLU,
Leaky ReLU EXPLAINED !!!,” https://towardsdatascience.com , 2017.
https://towardsdatascience.com/activation-functions-neural-networks-1cbd9f8d91d6.
[14] X. Ying, “An Overview of Overfitting and its Solutions,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1168, no. 2, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1168/2/022022.
[15] M. R. Iswardhana and S. Widiono, Diplomasi Siber dan Teknologi Mobile Pada Multi disiplin . 2021.