## PENGEMBANGAN APLIKASI BANK ACCOUNT FRAUD DETECTION DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA XGBOOST
Arfian Haris Prayoga, Apriade Voutama Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia arfianharis7@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  menyelidiki  pengembangan  aplikasi  " Bank  account  fraud  detection "  yang  menggunakan algoritma XGBoost untuk  menemukan  penipuan  dalam  transaksi  rekening  bank.  Pendahuluan  membahas bagaimana  teknologi  informasi  dan  komunikasi  (TIK)  sangat  penting  bagi  kehidupan  manusia,  khususnya  di sektor keuangan. Kejahatan siber, yang mencakup skimming dan social engineering dalam industri jasa keuangan, adalah  masalah  utama.  Tujuan  penelitian  adalah  menciptakan  model  yang  paling  efektif  untuk  mendeteksi penipuan  transaksi  keuangan  yang  dilakukan  secara  elektronik.  Proses  pengumpulan  data,  eksplorasi  data, modeling  dengan  algoritma XGBoost ,  evaluasi  model,  dan deployment aplikasi  adalah  bagian  dari  metodologi penelitian.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa XGBoost  Classifier memiliki  akurasi  mendeteksi  penipuan tertinggi  dengan  95.67%.  Dengan  bantuan  aplikasi,  manajer  bank  dapat  dengan  cepat  menemukan  transaksi mencurigakan dan mengambil tindakan pencegahan, meningkatkan keamanan rekening bank dan melindungi data nasabah.
Kata kunci :   Machine learning, Bank account fraud detection,XGBoost,Cyber crime, Artificial intelligence, Big data

## 1. PENDAHULUAN
Buku  ini  membahas  perkembangan  TIK  yang semakin  mendominasi  kehidupan  manusia,  termasuk dalam IJK. Pemahaman masyarakat terhadap teknologi  keuangan  beragam,  dari  yang  sudah  mahir hingga  yang  baru  mengenalnya.  Penerapan  TIK  di bidang keuangan terbukti memberikan kemudahan dan kenyamanan,  namun  juga  memiliki  konsekuensi negatif.  Penyedia  jasa  teknologi  keuangan  ( cyber security )  harus  mampu  memitigasi  konsekuensi negatif ini untuk melindungi konsumen, baik Lembaga Jasa Keuangan (LJK) maupun konsumen[1] . Layanan  perbankan  terus  berkembang  pesat untuk  memudahkan  akses  bagi  nasabah.  Salah  satu contohnya  adalah  penggunaan  Anjungan  Tunai Mandiri  (ATM)  yang  menggantikan  fungsi  kasir konvensional.  ATM  memungkinkan  nasabah  untuk melakukan  berbagai  kegiatan  transaksi  seperti  tarik tunai maupun fungsi kasir lainnya[2].
Perbankan elektronik merupakan terobosan baru di bidang perbankan  yang disukai banyak orang. Hal ini didorong oleh meningkatnya pengguna internet di Indonesia,  yang  menurut  Kominfo  mencapai  202,6 juta pengguna pada tahun 2021, meningkat 11% dari tahun sebelumnya[2].
Skimming dan social engineering adalah contoh tindak  kejahatan  siber  di  sektor  jasa  keuangan  dan perbankan.  Teknik  penipuan,  penggelapan,  dan pencurian  digunakan  untuk  melakukan  kedua  jenis kejahatan siber ini. Hakim sering menggunakan pasal- pasal dalam KUHP, seperti Pasal 64 tentang perbuatan berulang,  karena  pelaku  menjalankan  aksinya berulang kali, Pasal 362 tentang Pencurian, Pasal 363 tentang pencurian yang dilakukan satu atau lebih dari satu  orang,  dan  Pasal  378  tentang  penggelapan,  saat
menerapkan hukum pidana terhadap pelaku kejahatan siber di sektor jasa keuangan dan perbankan[3],[15].
Kejahatan  siber  ( cyber  crime )  biasanya  terdiri dari  pencurian  identitas,  spionase  siber,  pemerasan siber,  pencurian  data  perusahaan,  dan  carding.  Ini dilakukan  oleh  individu  yang  sangat  mahir  dalam peretasan dan menggunakan komputer sebagai sarana untuk  melakukan  tindak  kriminal.  Namun,  menurut UU  No.  11  Tahun  2008  tentang  Informasi  dan Transaksi  Elektronik,  kejahatan  siber  adalah  tindak pidana  yang  berkaitan  dengan  aktivitas  ilegal, gangguan  (interferens),  menyediakan  perbuatan  yang tidak  diperbolehkan,  dan  pemalsuan  informasi  atau dokumen elektronik[3].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menemukan model yang paling cocok untuk kemudian diterapkan ke dalam sistem pembayaran perbankan dengan tujuan mendeteksi  penipuan  transaksi  keuangan  secara elektronik  dan  mencegah  penipuan  yang  akan merugikan perbankan dan nasabah[4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Secara  umum,  empat  langkah  digunakan  dalam proses  penelitian  ini:  pengumpulan  data,  pra-proses data, pembuatan model klasifikasi, dan evaluasi model (gambar  1).  Processor  Intel®  CoreTM  i5-8250OU CPU  @  1.60  GHz  yang  dilengkapi  dengan  12  GB RAM akan menjalankan proses secara keseluruhan.

## Gambar 1. Alur proses penelitian

## 2.1. Artificial Intelligence
Artificial  Intelligence  (juga  dikenal  sebagai  AI atau  hanya  AI)  adalah  kecerdasan  buatan  yang ditambahkan  ke  sistem  yang  dapat  diatur  secara ilmiah.Kecerdasan buatan adalah "kemampuan system untuk menafsirkan data eksternal dengan benar, untuk belajar  dari  data  tersebut,  dan  menggunakan pembelajaran  tersebut  untuk  mencapai  tujuan  dan tugas  tertentu  melalui  adaptasi  yang  fleksibel", menurut  definisi  Andreas  Kaplan  dan  Michael Haenlein.Sistem seperti ini biasanya disebut komputer.Kecerdasan  adalah  kemampuan  mesin  atau komputer  untuk  melakukan  tugas  yang  sama  dengan yang  dapat  dilakukan  oleh  manusia.Sistem  pakar, permainan  komputer  (games),  logika  fuzzy,  jaringan saraf tiruan, dan robotika adalah beberapa bidang yang menggunakan kecerdasan buatan [5],[13].
Mesin  pintar  atau  cerdas  akan  secara  bertahap menggantikan dan meningkatkan kemampuan manusia  di  berbagai  bidang.  Kecerdasan  yang ditunjukkan  oleh  mesin  bagian  dari  ilmu  komputer yang dikenal sebagai kecerdasan buatan (AI)[6].
Gambar 2. Artificial intelligence

## 2.2. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  mendapatkan  pola penting,  keterkaitan,  dan  kecenderungan  dalam sekumpulan  data  besar  yang  disimpan  dalam penyimpanan dengan memeriksanya dengan memakai metode  pengenalan  pola  metode  statistik  dan matematika  (2005).  Data  mining  dibagi  menjadi beberapa  kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat dilakukan,  seperti  deskripsi,  estimasi,  prediksi, klasifikasi, pengklusteran, dan asosiasi [7],[14].

## 2.3. Big Data
Istilah  "big  data",  yang  terus  berkembang, mengacu  pada  jumlah  besar  data  terstruktur,  semi terstruktur,  dan  tidak  terstruktur  yang  berpotensi ditambang agar mendapatkan informasi. Dari definisi ini, dapat disimpulkan bahwa data yang dikumpulkan harus  bervolume  besar  dan  dapat  digunakan  untuk menghasilkan sebuah atau beberapa informasi di masa depan.  Sebenarnya,  pengolahan  lebih  lanjut  dapat menghasilkan keluaran sebagai pendukung keputusan[7].

## 2.4. Clustering
Pembelajaran  mesin  menggunakan  metode clustering  untuk  mengumpulkan  data  menjadi beberapa  kumpulan  atau  klaster  yang  sesuai.  Tujuan dari clustering adalah untuk menemukan struktur yang tidak  diketahui  sebelumnya  dalam  data.  Terdapat banyak  algoritma  clustering  yang  tersedia,  termasuk K-Means, Hierarchical Clustering, dan DBSCAN. K- Means merupakan algoritma yang paling popular dan sederhana, yang mengumpulkan data ke dalam jumlah klaster  yang  ditentukan  sebelumnya.  Hierarchical Clustering  mengumpulkan  data  ke  dalam  hierarki klaster,  sedangkan  DBSCAN  mengumpulkan  data berdasarkan jarak spasial[16].

## 2.5. Supervised Learning
Algoritma  pembelajaran  yang  diawasi  adalah algoritma  yang  bergantung  pada  data  input  berlabel untuk  mempelajari  fungsi  dan  menghasilkan  output yang  sesuai  ketika  diberi  data  baru  tanpa  label. Algoritma XGBoost percaya bahwa objek serupa ada di dekatnya[8].

## 2.6. XGBoost
XGBoost  adalah  algoritma  yang  ditingkatkan yang  didasarkan  pada  pilihan  pohon  peningkatan gradient dan memiliki kemampuan untuk membangun pohon peningkatan  yang efektif dan berfungsi  secara bersamaan.  Pada  dasarnya,  XGBoost  adalah  metode ensemble  yang  didasarkan  pada  pohon  peningkatan gradient, dan merupakan salah satu teknik pembelajaran mesin yang dirancang untuk menangani masalah regresi dan klasifikasi. Berdasarkan Gradient Boosting  Decision  Tree  (GBDT),  XGBoost  adalah solusi  terbaik.  Di  dalam  pohon  regresi,  node  bagian dalam  menunjukkan  nilai  nilai  tes  atribut,  dan  node cabang dengan skor menunjukkan keputusan[10].

## 2.7. Jupyter Notebook
Jupyter  adalah  aplikasi  web  gratis  yang memungkinkan  Anda  membuat  dan  membagikan dokumen  dengan  teks,  kode,  hasil  hitungan,  dan visualisasi.  Jupyter  adalah  singkatan  dari  tiga  bahasa pemrograman  Julia  (Ju),  Python  (Py),  dan  R,  yang sangat  penting  bagi  seorang  ilmuwan  data.  Jupyter membantu membuat narasi komputasi yang menjelaskan makna data dan memberikan insight[9],[12].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode XGBoost.  Untuk  metode  ini,  fungsi  objektif  yang berguna diperlukan untuk menilai seberapa baik model yang  dihasilkan  sesuai  dengan  data  latihan.  Fungsi objektif  terdiri  dari  dua  komponen,  yaitu  nilai regularisasi  dan  nilai  pelatihan  yang  hilang,  seperti yang ditunjukkan dalam persamaan (1) berikut 𝑜𝑏𝑗(𝜃) = 𝐿(𝜃) + Ω(𝜃) (1)
Dimana  L  adalah  fungsi  pelatihan  yang  hilang, dan  Ω  adalah  fungsi  regularisasi,  dan  θ  adalah parameter  model  terkait.  L  dapat  ditulis  seperti  pada persamaan (2) sebagai berikut.
𝐿(𝜃) = ∑ 𝑙(𝑦 𝑖 , 𝑦̂ 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (2)
Di  sini,  n  adalah  jumlah  nilai  iterasi  model, 𝑦𝑖 adalah nilai data sebenarnya yang dianggap benar dan 𝑦𝑖 ̂ adalah hasil nilai prediksi model[11]. Metodologi XGBoost ( eXtreme Gradient Boosting )  adalah  metode  penelitian  yang  digunakan penulis.  Metodologi XGBoost terdiri  dari  beberapa tahapan utama yaitu :
a. Inisialisasi
b. Iterasi
c. Regularisasi
d. Ensemble
e. Optimasi
f. Prediksi
Gambar 3. Proses metode XGBoost
Pada penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yaitu :
a. Data Acquisition b. Data Exploration c. Modeling
d. Evaluation
e. Deployment

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  berfokus  pada  menyelesaikan permasalahan ini dengan menyediakan alat yang dapat mendeteksi  transaksi  penipuan  secara  otomatis  dan akurat.  Dengan  menggunakan  model  Machine Learning  dan  algoritma  XGBoost,  aplikasi  ini memungkinkan bank untuk mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan dan mengambil tindakan pencegahan  dengan  cepat.  Dengan  demikian,  proyek ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan rekening bank,  melindungi  data  pribadi  nasabah,  dan meminimalkan risiko penipuan, menjadikannya solusi yang  sangat  relevan  dalam  industri  perbankan  yang terus berkembang.

## 4.1. Data Acquisition
Dalam  proyek  pembuatan  aplikasi/dashboard "Bank Account Fraud Detection," penulis menggunakan jenis data supervised learning. Terdapat sekitar 1.000.000 baris data yang terdiri dari transaksi perbankan dengan kategori fraud dan non-fraud.
Gambar 4. Dataset bank account fraud detection
Sumber  data  berasal  dari  Kaggle,  sebuah platform sumber terbuka yang menyediakan berbagai dataset untuk analisis dan proyek data science. Data ini sangat berharga dalam pengembangan model Machine Learning  untuk  mendeteksi  penipuan  rekening  bank. Proses  pengambilan  data  melibatkan  pengunduhan dataset dari Kaggle, diikuti dengan proses pemrosesan, eksplorasi, dan pengolahan sebelum digunakan dalam pembuatan  model.  Kualitas  dan  jumlah  data  yang besar  sangat  penting  untuk  memastikan  akurasi  dan kinerja model deteksi penipuan.

## 4.2. Data Exploration
Tahap data Exploration membantu dalam melihat ringkasan statistik, seperti mean, standar deviasi, nilai minimum, dan maksimum, yang merupakan informasi penting untuk pemodelan dan analisis. Pada gambar 3 ditampilkan  tentang  distribusi  dan  pencilan  fitur berdasarkan status penipuan.
Gambar 5. Distribusi dan Pencilan Fitur
Data ini memberikan gambaran tentang perbandingan  antara  jumlah  transaksi  penipuan  dan non-penipuan.  Ini  membantu  dalam  memahami apakah ada pola khusus dalam keberadaan nilai yang hilang di antara transaksi penipuan dan non-penipuan. Distribusi  dan  proporsi  status  penipuan  dan  non- penipuan  diilustrasikan  dalam  bentuk  diagram  pie. Diagram  ini  memvisualisasikan  seberapa  besar proporsi  transaksi  yang  merupakan  penipuan  dan seberapa besar yang bukan penipuan.
Gambar 6. Visualisasi Pie Chart Fraud dan Not Fraud
Setelah  data  tersebut  divisualisasikan  maka proses  berlanjut  pada  tahapan  modeling  dengan menggunakan model training functions menggunakan teknik  SMOTE  (Synthetic  Minority  Over-sampling Technique) dan Grid Search CV (Cross-Validation).

## 4.3. Modeling
Gambar 7. Model Training Using SMOTE and GRID

## Search CV
Dalam  pengembangan  aplikasi  "Bank  Account Fraud Detection," beberapa algoritma dan pendekatan digunakan untuk mendeteksi penipuan dalam transaksi
rekening bank. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah model training functions menggunakan teknik Synthetic Minority Over sampling Technique dan Grid Search CrossValidation.
SMOTE digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan dataset, di mana jumlah transaksi penipuan  jauh  lebih  sedikit  dibandingkan  dengan transaksi  bukan  penipuan,  dengan  membuat  dataset sintetis  yang  menambah  sampel-sampel  minoritas (penipuan) berdasarkan sampel-sampel yang ada. Grid Search CV digunakan untuk mencari hyperparameter terbaik untuk algoritma yang digunakan, memungkinkan  penentuan  parameter-parameter  yang mengoptimalkan  kinerja  model.  Beberapa  algoritma yang  diuji  mencakup  Random  Forest  Ensemble, Decision  Tree,  XGB  Classifier,  dan  LightGBM Classifier.  Setelah  tahapan  modeling  selesai  maka proses berlanjut pada tahapan evaluasi algoritma dan model  yang  menampilkan  hasil  akurasi  dari  setiap model.

## 4.4. Evaluation
Dalam  evaluasi  algoritma  dan  model  yang digunakan untuk mendeteksi penipuan dalam aplikasi "Bank  Account  Fraud  Detection”,  beberapa  metrik penting  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  masing- masing  algoritma.  Metrik  yang  digunakan  termasuk akurasi  dan  metrik  spesifik  untuk  masing-masing algoritma, seperti ensemble.score dan metrics.accuracy_score.
Gambar 8. Pengujian akurasi  random forest ensemble
Algoritma  Random  Forest  Ensemble  memiliki hasil  akurasi  sekitar  0.9479  dengan  menggunakan ensemble.score.
Gambar 9. Pengujian akurasi decision tree
Algoritma  Decision  Tree  mencapai  akurasi sekitar
0.9155
dengan menggunakan metrics.accuracy_score.
Gambar 10. Pengujian akurasi model XGBoost
Algoritma  XGBoost  Classifier  memberikan akurasi  tertinggi  di  antara  algoritma  yang  diuji, mencapai 0.9567, dengan metrik accuracy_score.
Gambar 11. Pengujian akurasi model LightGBM
LightGBM  juga  menghasilkan  akurasi  yang baik,  yaitu  0.9551  dengan  metrik  accuracy_score. Namun, XGBoost Classifier menonjol dengan akurasi yang lebih tinggi.
Hasil  evaluasi    akurasi  model  menunjukkan bahwa  algoritma  XGBoost  Classifier  adalah  yang paling  tepat  untuk  digunakan  dalam  aplikasi  "Bank Account Fraud Detection" yang memiliki hasil akurasi 0.9567.  Maka  dari  itu,  algoritma  XGBoost  Classifier dipilih  sebagai  algoritma  utama  dalam  aplikasi  ini karena  mampu  memberikan  prediksi  yang  paling akurat  dalam  mendeteksi  penipuan  dalam  transaksi rekening bank.

## 4.5. Deployment
Tujuan  dari  deployment  dalam  konteks  aplikasi "Bank Account Fraud Detection" adalah memungkinkan  manajer  bank  mengakses  dan menggunakan  alat  deteksi  penipuan  dengan  mudah dan  efisien.  Proses  deployment  bertujuan  untuk membuat  aplikasi  dan  dashboard  ini  fungsional  dan dapat diakses oleh pengguna akhir. Proses deployment aplikasi  "Bank  Account  Fraud  Detection"  terbagi menjadi  dua  tahap.  Pertama,  deployment  dashboard menggunakan  Bootstrap,  kerangka  kerja  desain  web yang membangun antarmuka pengguna interaktif dan responsif.
Pada tahap ini, dashboard yang berisi informasi penting seperti jumlah transaksi fraud dan non-fraud, akurasi  model,  sumber  kode  GitHub,  dan  aplikasi
prediksi penipuan diintegrasikan ke dalam antarmuka web.  Ini  memungkinkan  manajer  bank  memantau situasi  penipuan  dalam  satu  tampilan  yang  mudah dinavigasi.  Kedua,  deployment  aplikasi  prediksi penipuan  menggunakan  Streamlit,  kerangka  kerja Python  yang  memungkinkan  pengembang  membuat aplikasi  data  interaktif  tanpa  pengetahuan  mendalam dalam desain antarmuka.
Aplikasi  ini  memungkinkan  manajer  bank memasukkan  nilai-nilai  atribut  tertentu,  seperti pendapatan,  kemiripan  nama-email,  jumlah  bulan alamat sebelumnya, dan jumlah bulan alamat saat ini, untuk  memprediksi  apakah  suatu  transaksi  mungkin merupakan penipuan. Keseluruhan proses deployment bertujuan  untuk  memberikan  kemudahan  akses  dan penggunaan  alat  deteksi  penipuan  kepada  manajer bank.  Dengan  dashboard  dan  aplikasi  yang  telah dideploy,  mereka  dapat  dengan  cepat  dan  efisien mengidentifikasi  serta  mengatasi  transaksi  penipuan, menjaga  keamanan  rekening  bank,  dan  melindungi data pribadi nasabah.

## Gambar 12. Dashboard Bank Account Fraud Detection
Pada dashboard ini, terdapat sejumlah card yang memberikan  informasi  penting  terkait  dengan penanganan  penipuan  rekening  bank.  Card  pertama menunjukkan jumlah kasus penipuan, yang mencapai 11,029 transaksi. Di sisi lain, card kedua menampilkan jumlah  transaksi  yang  sah,  yang  mencapai  988,971. Hal ini memperlihatkan bahwa jumlah transaksi yang sah  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  penipuan. Card  ketiga  menyajikan  metrik  akurasi  dari  model XGBoost Classifier yang digunakan untuk mendeteksi penipuan. Akurasi model ini mencapai 95.67%, yang menandakan  bahwa  model  mampu  memprediksi dengan  sangat  baik  apakah  sebuah  transaksi  adalah penipuan  atau  bukan.  Card  keempat  adalah  sumber model,  dan  Anda  dapat  mengakses  detail  model  dan proses  permodelan  di  GitHub  melalui  tautan  yang disediakan.  Ini  memungkinkan  untuk  memahami bagaimana model dibangun dan melihat dokumentasi terkaitnya. Terakhir, card kelima merinci penggunaan model.  Aplikasi  ini  memungkinkan  pengguna  untuk melakukan prediksi penipuan dengan model yang telah dibangun.  Ini  adalah  langkah  penting  dalam memastikan keamanan rekening bank dan melindungi data pribadi nasabah.
Selain  itu,  terdapat  juga  diagram  pie  yang mengilustrasikan  proporsi  transaksi  fraud  dan  not fraud.  Dari  diagram  pie,  kita  dapat  melihat  bahwa transaksi  yang  merupakan  penipuan  hanya  sekitar 1.1% dari total transaksi, sementara transaksi yang sah mencapai  98.9%.  Terakhir,  ada  correlation  heatmap yang  memvisualisasikan  hubungan  antara  variabel dalam  dataset.  Ini  membantu  dalam  pemahaman faktor-faktor  yang  berkaitan  dengan  penipuan  dan dapat  digunakan  untuk  perbaikan  lebih  lanjut  dalam mendeteksi penipuan.
Gambar 13. Run Streamlit
Pada  Gambar  13  Untuk  menjalankan  aplikasi prediksi fraud dan membuat localhost terbuka, langkah pertama  yang  perlu  dilakukan  adalah  menjalankan perintah  "streamlit  run  app.py".  Dengan  perintah  ini, aplikasi  akan  dijalankan  menggunakan  framework Streamlit, yang memungkinkan Anda untuk membuat antarmuka pengguna yang interaktif untuk memprediksi  penipuan  rekening  bank.  Setelah perintah  dijalankan,  Anda  dapat  membuka  peramban web  dan  mengakses  localhost  untuk  mengakses aplikasi ini. Dengan begitu, Anda dapat dengan mudah melakukan  prediksi  terhadap  transaksi  yang  masuk dan  memastikan  keamanan  rekening  bank  dengan cepat  dan  efisien.  Ini  adalah  langkah  penting  dalam mendeteksi potensi penipuan  dan  menjaga keamanan data pribadi nasabah.
Gambar 14. Aplikasi Prediksi Fraud
Pada  gambar  14  Dalam  aplikasi  prediksi  fraud, langkah pertama adalah klik  aplikasi pada dashboard untuk  menuju  ke  aplikasi  prediksi  penipuan.  Setelah itu,  pengguna  diminta  untuk  memasukkan  nilai  dari beberapa  atribut  yang  diperlukan,  termasuk  Income (Pendapatan),  Name-Email  Similarity  (Kemiripan
Nama-Email),  Previous  Address  Months  Count (Jumlah  Bulan  Alamat  Sebelumnya),  dan  Current Address  Months  Count  (Jumlah  Bulan  Alamat Sekarang). Sebagai contoh, jika pengguna memasukkan  nilai  pendapatan  sebesar  0.04,  nilai kemiripan  nama-email  sebesar  0.03,  jumlah  bulan alamat  sebelumnya  sebesar  0.03,  dan  jumlah  bulan alamat sekarang sebesar 0.01, maka hasil kemungkinan  penipuan  akan  ditampilkan  sebagai 95.80%. Dengan aplikasi ini, pengguna dapat dengan mudah  memasukkan  nilai-nilai  ini  dan  mendapatkan prediksi  terkait  dengan  apakah  suatu  transaksi  dapat dianggap sebagai penipuan atau tidak. Ini merupakan alat  yang  sangat  berguna  untuk  mengidentifikasi potensi penipuan dengan cepat dan efisien.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah berhasilnya pengembangan  aplikasi  "Bank  Account  Fraud Detection"  menggunakan  algoritma  XGBoost  dalam mendeteksi  penipuan  dalam  transaksi  rekening  bank. Dengan hasil akurasi mencapai 0,9567 pada algoritma XGBoost.  Aplikasi  ini  memberikan  solusi  efektif dalam  meningkatkan  keamanan  rekening  bank, melindungi  data  pribadi  nasabah,  dan  meminimalkan risiko  penipuan.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  memperluas  cakupan  data  yang  digunakan untuk  melatih  model  agar  lebih  representatif,  serta mengintegrasikan  teknologi  keamanan  yang  lebih canggih  untuk  menghadapi tantangan  kejahatan  siber yang semakin kompleks.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Akyuwen,  Lebih  Mengenal  Digital  Banking. 2020. [Online]. Available: http://repository.upstegal.ac.id/3051/
[2] C. H. Ratulangi, D.  A. S. Wahongan, and F. R. Mewengkang,  “Tindak  Pidana  Cyber  Crime Dalam Kegiatan Perbankan,” Lex Priv., vol. IX, no. 5, pp. 179–187, 2021.
[3] W.  P.  W.  Widayanti,  “TINDAK  PIDANA PENCURIAN  DATA  NASABAH  DALAM BIDANG  PERBANKAN  SEBAGAI  CYBER CRIME  Putri,”  no.  8.5.2017,  pp.  2003–2005, 2022.
[4] F.  Zamachsari  and  N.  Puspitasari,  “Penerapan Deep Learning dalam Deteksi Penipuan Transaksi  Keuangan  Secara  Elektronik,”  J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi), vol.  5,  no.  2,  pp.  203–212,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i2.2952.
[5] M. Siahaan, C. Harsana Jasa, K. Anderson, M. V. Rosiana, S.  Lim, and W. Yudianto, “Penerapan Artificial  Intelligence  (AI)  Terhadap  Seorang Penyandang Disabilitas Tunanetra,” 2020.
[6] A.  Roihan,  P.  A.  Sunarya,  and  A.  S.  Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang:  Review  paper,”  IJCIT  (Indonesian Journal on Computer and Information
Technology),  vol.  5,  no.  1,  May  2020,  doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[7] A. O. P. Dewi, “Big Data di Perpustakaan dengan Memanfaatkan  Data  Mining,”  Anuva:  Jurnal Kajian  Budaya,  Perpustakaan,  dan  Informasi, vol.  4,  no.  2,  pp.  223–230,  Jun.  2020,  doi: 10.14710/anuva.4.2.223-230.
[8] K. Kristiawan, D. D. Somali, T. A. Linggan jaya, and  A.  Widjaja,  “Deteksi  Buah  Menggunakan Supervised  Learning  dan  Ekstraksi  Fitur  untuk Pemeriksa  Harga,”  Jurnal  Teknik  Informatika dan  Sistem  Informasi,  vol.  6,  no.  3,  Dec.  2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i3.3029.
[9] S.  Junaidi,  M.  Devegi,  and  H.  Kurniawan, “Pelatihan  Pengolahan  dan  Visualisasi  Data Penduduk  menggunakan  Python,”  ADMA : Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat, vol. 4, no. 1, pp. 151–162, Jul. 2023, doi: 10.30812/adma.v4i1.2963.
[10] I.  M.  Karo  Karo,  “Implementasi  Metode XGBoost dan Feature Important untuk Klasifikasi  pada  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan,” Journal  of  Software  Engineering,  Information and  Communication  Technology  (SEICT),  vol. 1,  no.  1,  pp.  11–18,  Mar.  2022,  doi: 10.17509/seict.v1i1.29347.
[11] S.  E.  Herni  Yulianti,  Oni  Soesanto,  and  Yuana Sukmawaty,  “Penerapan  Metode  Extreme Gradient Boosting (XGBOOST) pada Klasifikasi Nasabah Kartu Kredit,” Journal of Mathematics: Theory and Applications, pp. 21–26, Aug. 2022, doi: 10.31605/jomta.v4i1.1792.
[12] I. A. Ashari, A. Wirasto, D. Nugroho Triwibowo, and  P.  Purwono,  “Implementasi  Market  Basket Analysis  dengan  Algoritma  Apriori  untuk Analisis Pendapatan Usaha Retail,” MATRIK  J. Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa Komput., vol. 21, no. 3, pp. 701–709, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1439.
[13] A. R. Bayu Setia, “Penerapan Logika Fuzzy pada Sistem Cerdas,” J. Sist. Cerdas, vol. 02, pp. 61– 66, 2019.
[14] K.  Erwansyah,  B.  Andika,  and  R.  Gunawan, “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Asosiasi  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada  Toko  Avis  Mobile,”  J-SISKO  TECH (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist.  Komput. TGD),  vol.  4,  no.  1,  p.  148,  2021,  doi: 10.53513/jsk.v4i1.2628.
[15] T.  Rompi  and  H.  S.  Muaja,  “Tindak  Kejahatan Siber Di Sektor Jasa Keuangan Dan Perbankan,” Lex  Priv.,  vol.  9,  no.  4,  pp.  183–192,  2021, [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/lexprivatu m/article/view/33358
[16] M.  Rafi  Nahjan,  Nono  Heryana,  and  Apriade Voutama,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan Metode  Clustering  K-Means  Untuk  Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell,” JATI (Jurnal Mhs. Tek.  Inform.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  101–104,  2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6094.