## Sistem Deteksi Penyalahgunaan Promosi Menggunakan Metode Similarity dan Penilaian Risiko
Cut Fiarni 1 , Arief Samuel Gunawan 2 , Ishak Anthony 3
Intisari—Menawarkan  kupon  promosi  adalah  salah  satu strategi  pemasaran  online  yang  paling  populer  untuk  menarik pelanggan  baru  dan  meningkatkan  loyalitas  pelanggan.  Akan tetapi,  strategi  ini  membuka  peluang  risiko  fraud  karena  kupon dapat  ditebus  berkali-kali  menggunakan  akun  palsu.  Risiko  ini menjadi  beban  biaya  pemasaran  dan  menyebabkan  kegagalan dalam mencapai nilai strategis yang diharapkan. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk membangun sistem deteksi otomatis penyalahgunaan  promosi  berdasarkan  tingkat  risikonya.  Sistem yang ditawarkan harus mampu bekerja pada data live stream dan data  bulk.  Maka,  pada  data  live  stream,  sistem  mampu memperingatkan  administrator  sebelum  transaksi  selesai  atau sebelum langkah selanjutnya dimulai. Analisis faktor exploratory terhadap  24  atribut  yang  dikumpulkan  dari  empat  data  tabel transaksi  menunjukkan  bahwa  terdapat  tujuh  atribut  yang terindikasi  sebagai  penyalahgunaan  promosi.  Atribut-atribut tersebut  meliputi  IP  address,  shipping  address,  mobile  number, member  email,  order  email,  payment  ID,  dan  product  name. Algoritme  similarity  dari  machine  learning  terarah  kemudian digunakan  untuk  merancang  model  dan  menemukan  korelasi tersembunyi atribut yang dapat digunakan untuk mengindikasikan  penyalahgunaan  promosi.  Hasil  perbandingan lima  metode  similarity  menunjukkan  bahwa  berdasarkan  alur kerja  dan  kinerjanya,  metode yang  paling  sesuai  adalah  metode exact  match  dan  Levenshtein  edit  base.  Fitur  penilaian  risiko otomatis dari sistem yang diusulkan menggunakan tujuh atribut transaksi  online  sebagai  parameter  penyalahgunaan  promosi yang paling berpengaruh berdasarkan korelasi tersembunyinya. Dari  pengujian  kinerja  sistem,  didapatkan  hasil  nilai  presisi, recall,  dan  F-measure  yang  masing-masing  sebesar  95%,  93%, dan  0,94.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  kinerja  sistem memuaskan.
Kata Kunci—Sistem Deteksi, Penyalahgunaan Promosi, Levenshtein Edit Base, Exact Similarity, Penilaian Risiko, Analisis Faktor Exploratory, E-Commerce.

## I. P ENDAHULUAN
Selama  masa  pandemi,  penggunaan platform e-commerce dan  instrumen  digital  lainnya  semakin  meningkat.  Hal  ini sejalan dengan banyaknya program pelatihan dari pemerintah Indonesia  yang  turut  serta  mendorong  usaha  mikro  kecil menengah  (UMKM)  untuk  bertahan  dan  berkembang mengikuti tren e-commerce. Pertumbuhan nominal transaksi e- commerc e  Indonesia  menjadi  bukti  peningkatan  tren e-
commerce , ditandai dengan peningkatan menjadi 29,6% (YoY) pada  tahun  2020  [1].  Peningkatan  ini  juga  tidak  terlepas  dari meningkatnya  preferensi  masyarakat  terhadap  penggunaan platform digital yang mampu mencegah terjadinya kerumunan serta  meningkatnya  strategi  sejumlah e-marketplace yang menawarkan  berbagai  promosi.  Penggunaan  strategi  promosi bertujuan  untuk  memperkenalkan  produk  baru,  menarik pelanggan  baru,  dan  mempertahankan  loyalitas  pelanggan. Salah  satu  metode  promosi  yang  digunakan  adalah  dengan menerbitkan  kode  promosi  yang  dapat  dipakai  untuk mendapatkan  diskon.  Kode  promosi  ini  biasanya  terdiri  atas angka  dan  huruf  unik  terkait  dengan  merek  barang  promosi, yang  umumnya  akan  diisikan  pada  saat  proses checkout transaksi.
Dalam  menggunakan  kode  promosi, e-commerce harus menjalankan proses keamanan transaksi untuk menekan risiko inherennya. Prosedur keamanan ini meliputi proses autentikasi kupon  dan  memastikan  bahwa  kupon  tersebut  tidak dimodifikasi,  belum  ditukar,  dan  masih  berlaku.  Akan  tetapi, risiko  penyalahgunaan  promosi  yang  dilakukan  oleh  oknum tidak bertanggungjawab masih terjadi pada strategi pemasaran ini.  Salah  satu  modusnya  adalah  dengan memanfaatkan  celah pada  mekanisme  kode  promosi  untuk  pelanggan  baru  yang hanya bisa digunakan satu kali. Dalam operasinya, penipu akan memalsukan  akun  untuk  mendapatkan  harga  promosi. Tindakan  ini  dikenal  sebagai  penyalahgunaan  promosi  dan merupakan  bagian  dari online  fraud [2].  Penyalahgunaan promosi  pada  umumnya  dimanfaatkan  untuk  mendapatkan keuntungan  tambahan  dari  harga  diskon  penjualan.  Modus yang  digunakan  oleh  penipu  sangat  bervariasi  dan  semakin berkembang seiring dengan perkembangan teknologi, misalnya peretasan, scrapping, dan social  engineering .  Perusahan- perusahan biasanya bergantung pada pakar analisis fraud dalam upaya  memeriksa  setiap  transaksi  yang  terindikasi  sebagai penyalahgunaan  promosi  berdasarkan  catatan  transaksi  yang telah  dilakukan.  Setelah  itu,  hasilnya  dikirim  ke  departemen penjualan  untuk  evaluasi  lebih  lanjut.  Namun,  prosedur  ini memiliki kekurangan, yang terletak pada kelemahannya dalam mencegah risiko fraud . Penelitian  terkait online fraud umumnya  berfokus  pada transaksi perbankan, sedangkan pada saat yang sama, UMKM telah mulai merambah bisnis online . Oleh karena itu, penelitian pada penyalahgunaan transaksi sangat penting, apalagi UMKM umumnya  tidak  memiliki  sumber  dana  yang  cukup  untuk mempekerjakan  pakar  analisis fraud .  Oleh  karena  itu, penelitian ini berfokus pada pemodelan proses analisis deteksi fraud berdasarkan  cara  pakar  menganalisis  dan  melakukan penelitian berbasis data dalam memanfaatkan machine learning untuk menemukan atribut-atribut yang mengindikasikan fraud . Model  yang  dihasilkan  akan  digunakan  pada  sistem  deteksi fraud otomatis  untuk  mencegah  kecurangan  transaksi  pada
1 , 3 Departemen  Sistem  Informasi,  Institut  Teknologi  Harapan Bangsa,  Jl.  Dipatiukur  80–84,  Bandung,  Indonesia  (tel./fax:  022- 2506636; email: cut.fiarni@ithb.ac.id, ishakantonny@yahoo.com)
2 Industrial  Systems  Engineering  and  Product  Design, Ghent University,  Technologiepark-Zwijnaarde  46,  9052  Gent,  Belgia; (email: ariefsamuel.gunawan@ugent.be)
[Diterima: 1 Januari 2022, Direvisi: 8 Maret 2022]
penggunaan  kode  promosi.  Data  transaksi  yang  digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari PT. XYZ yang merupakan salah  satu  dari  sepuluh  besar perusahaan e-commerce dengan kinerja terbaik di Indonesia pada tahun 2020 [3].

## II. D ETEKSI F RAUD PADA T RANSAKSI O NLINE
Deteksi fraud otomatis  pada  transaksi online merupakan kajian utama pada era e-commerce . Seiring dengan bergesernya kebiasaan  orang  yang  lebih  memilih  pembayaran online , catatan transaksi online semakin meningkat dari segi volume, kecepatan,  dan  keragaman  atribut. Big  Data ini  dapat memberikan  pengetahuan  yang  berharga  tentang  transaksi pengguna,  yang  tidak  hanya  untuk  menyegmentasi  pasar sasaran  yang  dipersonalisasi,  tetapi  juga  untuk  memetakan korelasi antara fraud transaksi dan perilaku pengguna. Hal ini kemudian  mendorong  implementasi machine  learning pada penelitian di bidang keamanan dan manajemen risiko transaksi e-commerce . State-of-the-art penelitian  di  bidang  ini  pada dasarnya bertujuan untuk mengidentifikasi pola mencurigakan dari  analisis  catatan  transaksi  [4].  Pada  bidang  ini,  penelitian terkait penyalahgunaan promosi di e-commerce masih terbatas karena umumnya hanya berfokus pada transaksi perbankan dan mekanisme  pembayaran  menggunakan  kartu  kredit  sebagai subjek. Misalnya, sebuah penelitian berfokus pada peningkatan efisiensi dan stabilitas platform deteksi fraud untuk kartu kredit dengan memanfaatkan deep neural network [5]. Sementara itu, telah  dilakukan  perbaikan  arsitektur  sistem  kupon  seluler menggunakan  teknik  kriptografi  kode  QR  [6].  Pemodelan berbasis  data  yang  menggunakan  klasifikasi  dengan machine learning mampu menangani data yang tidak seimbang dengan volume  yang  besar.  Referensi  [7]  membandingkan  algoritme machine  learning untuk  mendeteksi fraud kartu  kredit  di e- commerce . Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai akurasi tertinggi adalah neural network dengan nilai 96%, sedangkan random forest dan naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 95%.  Di  sisi  lain, decision  tree menghasilkan  nilai  terendah, yaitu sebesar 91%. Referensi [8] menerapkan classifier support vector machine (SVM) untuk mendeteksi fraud dalam laporan keuangan  berdasarkan  analisis  rasio.  Sementara  itu,  telah dilakukan  juga  penelitian  deteksi fraud pada e-commerce terorganisasi  menggunakan scalable  categorical  clustering untuk dataset bulk [9].  Penelitian  ini  berhasil  mendeteksi 26,2% fraud dan  hanya  menimbulkan  0,1% false  alarm dari transaksi legal.
Penelitian ini membangun deteksi penyalahgunaan promosi dengan menggabungkan proses pakar untuk menganalisis fraud dan  menggunakan machine  learning untuk  memodelkan pembelajaran  pola  data  transaksi.  Dalam  upaya  mengurangi penyalahgunaan  promosi,  langkah  pencegahan  pada  dasarnya diperlukan  untuk  secara  otomatis  mengategorikan  transaksi dalam  sistem  sebagai  penyalahgunaan  promosi  atau  bukan, sehingga  transaksi-transaksi  tersebut  tidak  menyebabkan bottleneck dalam  siklus  transaksi online yang  pada  akhirnya dapat  memengaruhi  kinerja  dan  reputasi  perusahaan e- commerce . Untuk itu, fokus penelitian ini adalah mengembangkan sistem deteksi penyalahgunaan promosi yang dapat  melakukan tagging untuk  mencegah  terjadinya fraud .
Model sistem yang diusulkan menggunakan machine learning berbasis data untuk mencocokkan profil dan karakter pengguna yang melakukan penyalahgunaan promosi di e-commerce ritel B2C dan C2C.

## III. D ETEKSI P ENYALAHGUNAAN P ROMOSI
Bagian  ini  membahas  skema  dan  alur  metode  untuk mengembangkan sistem yang diusulkan.

## A. Kerangka Penelitian
Sistem yang dibuat bertujuan untuk menganalisis nilai risiko transaksi  untuk  menunjukkan  indikasi  penyalahgunaan promosi  berdasarkan  persamaan  atribut  transaksi  yang menghasilkan  skor.  Berdasarkan  Gbr.  1,  skema  penelitian dimulai  dari  memasukkan  catatan  data  transaksi  dari  modul point  of  sales (POS)  PT.  XYZ.  Kemudian,  data  transaksi menjadi masukan yang akan melalui proses-proses berikut.
1) Ekstraksi Data dan Transformasi: Proses ini menghasilkan  data  transaksi  dengan  atribut  yang  diperlukan untuk  menentukan  model  deteksi  penyalahgunaan  promosi. Setelah  data  transaksi  dengan  atribut  yang  dipilih  diambil, transformasi data akan dilakukan untuk meningkatkan akurasi deteksi dan menyamakan format data.
Gbr. 1 Kerangka kerja penelitian model deteksi penyalahgunaan promosi.
2) Analisis  Faktor  Exploratory: Tujuan  dari  uji  faktor exploratory adalah  untuk  mengidentifikasi  transaksi  yang dianggap  sebagai  penyalahgunaan  promosi  berdasarkan kombinasi atribut dan metode similarity yang digunakan.
3) Perhitungan  Skor  Precision  dan  Recall: Hasil  dari kombinasi  atribut  dan  metode similarity digunakan  untuk menandai  penyalahgunaan  promosi  pada  setiap  transaksi. Berdasarkan hasil ini, nilai precision dan recall akan dihitung dan dibandingkan dengan ulasan manual dari pakar fraud .
4) Implementasi  Kombinasi  Algoritme  Terbaik: Nilai terbaik akan dipilih dari hasil precision dan recall . Kemudian, kombinasi yang dipilih akan menjadi algoritme yang digunakan dalam sistem yang diusulkan.
5) Uji Sistem: Setelah sistem deteksi dikembangkan, sistem tersebut diuji menggunakan pengolahan data dan dataset baru untuk memeriksa konsistensi analisis dan perbandingan dengan ulasan manual oleh pakar.
Berdasarkan prinsip kerjanya, penelitian ini merupakan agen berbasis  pengetahuan  karena  algoritme machine  learning menghasilkan solution  state berdasarkan  data  transaksi  yang digunakan  sebagai  data  uji  pada  pemodelan.  Model  yang dihasilkan  bukan  hanya  hasil  dari  analisis  data exploratory ( exploratory  data  analysis , EDA ) untuk  mendapatkan  atribut data  transaksi  yang  paling  berkorelasi  dengan  kasus fraud, melainkan  juga  algoritme similarity dengan  kinerja  terbaik. Diperlukannya  pemahaman  proses  bisnis  dan  fungsi  modul sistem e-commerce serta tipe atribut data menyebabkan setiap penelitian machine  learning berbasis  data  menjadi  unik  dan perlu dilakukan evaluasi serta pengujian  rutin parameter atribut yang digunakan pada sistem  solusi yang diusulkan [10]. Oleh karena  itu,  pemodelan  terdiri  atas  dua  tahap.  Tahap  pertama bertujuan  untuk  memperoleh  atribut-atribut  yang  dapat mengindikasikan  penyalahgunaan  promosi  berdasarkan  data transaksi  yang  telah  dianalisis  dan  diindikasikan  oleh  pakar sebagai  penyalahgunaan  promosi . Kemudian,  tahap  kedua bertujuan menemukan algoritme machine learning yang paling tepat  untuk  diterapkan  pada  sistem  usulan.  Atribut  ini  akan diidentifikasi  dengan  menemukan  korelasi  dan  koneksi antartransaksi.  Dengan  penerapan  metodologi  ini,  indikasi fraud dapat dideteksi berdasarkan pola dan atributnya.

## B. Eksplorasi Data
Sebagaimana  telah  dijelaskan  pada  bagian  sebelumnya, penelitian  ini  menggunakan  laporan  transaksi  tahunan  PT. XYZ.  Tabel  I  menunjukkan  tipe  pengelompokan  laporan transaksi  tahunan.  Tahap  transformasi  data  diterapkan  pada atribut member  address dan shipping  address. Menggunakan kamus  data,  setiap  kata  pada  kalimat  diganti  dengan sinonimnya.  Lalu,  tahap  berikutnya  adalah  tahap  penyortiran kode  promosi.  Penyortiran  dilakukan  dengan  menghapus transaksi dengan kode promosi sekali pakai dari kumpulan data setelah menjalani tahap eksplorasi, praproses, dan pembersihan laporan  transaksi  tahunan.  Hasilnya  berupa dataset transaksi, termasuk  semua  atribut  yang  diperlukan  untuk  analisis  data transaksi  serta  catatan  data  yang  secara  manual  diberi  label sebagai penyalahgunaan promosi dengan kolom manual_flag .

## C. Proses Pemilihan Atribut
Terdapat  empat  tipe  atribut  data,  yaitu  nominal,  ordinal, interval,  dan  rasio.  Atribut  ordinal  dan  nominal  adalah  jenis atribut  kategoris  yang  digunakan  untuk  data  kuantitatif  atau pelabelan  variabel.  Sementara  itu,  interval  dan  rasio  adalah atribut  kuantitatif  yang  nilainya  dapat  dikontrol.  Berdasarkan analisis dan evaluasi sistem yang berjalan, terdapat 24 atribut yang diperoleh dari empat data tabel, sebagaimana ditunjukkan pada Tabel II.
Berdasarkan  analisis  bisnis,  tiga  atribut  tidak  dapat digunakan  sebagai  acuan  untuk  mendeteksi  penyalahgunaan promosi  karena  keunikan  dan  ketidakcocokannya  untuk dikelompokkan, serta merupakan atribut pelengkap informasi, bukan  pengidentifikasi  transaksi.  Atribut-atribut  tersebut adalah user ID , payment ID , dan full name . Atribut part ID dan brand diwakili  oleh  atribut series ,  yang  merupakan  nama lengkap  dari  produk  yang  dibeli.  Atribut part  ID dan brand merupakan  penjelasan  dari  series,  sehingga  jika  terdapat kemiripan pada series , part ID , dan brand juga akan sama. Jika atribut ini menjadi penentu deteksi, series akan memiliki faktor penentu tiga kali lebih banyak daripada atribut lainnya. Untuk alasan  yang  sama  dengan  poin  sebelumnya,  atribut payment method , bank  name ,  dan sub  payment  method diwakili  oleh atribut payment ID . Sementara itu, atribut full name tidak dapat digunakan  sebagai  acuan  karena  terdapat  kemungkinan  yang tinggi terjadinya kemiripan username , sehingga akan memicu false  positive (FP)  yang  besar.  Di  sisi  lain,  pada  proses pemilihan atribut, terdapat tujuh atribut terkait penyalahgunaan promosi, yaitu mobile , address , member email , series , shipping address dan order  email , product  name ,  serta payment  ID .
T ABEL I
T IPE D ATA DARI L APORAN T RANSAKSI T AHUNAN Tipe Data Karakter Name , mobile , address , ship-to address , member ( email ), order email , paymentID Karakter unik UserID Kategori Status , payment method , bank , subpaymentmethod , channel grouping ,
month , order date Numerik Total amount , discount
T ABEL II A TRIBUT DAN S UMBER D ATA Tabel Data Atribut Pengguna ● Full name ● Mobile
● Member email
● Address ● User ID Produk ● Part ID ● Brand
● Merchant name
● Series ● Price (IDR)
Transaksi ● Shipping address
● Order email
● Order date
● Promo code
● SO Number
● Code trx
● Quantity
● Total amount
● Discount
Pembayaran ● Payment ID
● Payment method
● Sub payment method
● Confirm date
● Bank name
Ketujuh  atribut  ini  selanjutnya  dikodekan  menjadi  A1-A7 untuk penyederhanaan penulisan.

## D. Pemilihan Algoritme Deteksi Penyalahgunaan Promosi
Membandingkan  metode  dengan  karakteristik  sistem  yang diusulkan  sangatlah  penting  dalam  menentukan  metode similarity yang  sesuai.  Tabel  III  menunjukkan  algoritme populer untuk membandingkan nilai similarity dan menjelaskan cara kerja metode similarity . Berdasarkan analisis kebutuhan  bisnis,  metode similarity yang  diaplikasikan  harus membandingkan setiap atribut antartransaksi.
Data  transaksi  mempunyai  beberapa  karakteristik,  seperti yang dideskripsikan pada Tabel IV. Analisis dilakukan dengan menggabungkan kebutuhan bisnis yang diperoleh dari deteksi risiko fraud ,  metode similarity ,  dan  karakteristik e-commerce berdasarkan  data  transaksi.  Hasil  analisis  ditunjukkan  pada Tabel V. Sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya, penelitian ini  berfokus  pada  tujuh  atribut  (dikodekan  menjadi  A1-A7) terkait  dengan  penyalahgunaan  promosi. Dataset pertama menggunakan  82  transaksi  dan  kemudian  digandakan  untuk dataset kedua. Dalam hipotesis uji, dua digit pertama mewakili metode similarity yang dipilih. Digit selanjutnya menandakan atribut yang dipilih, misalnya, “S2-A1A3A6” yang berarti uji faktor exploratory menggunakan atribut  mobile , member email , order  email ,  dan  metode similarity Levenshtein. Terdapat  tiga  algoritme  yang  dapat  menentukan  kemiripan yang  sesuai  dengan  karakteristik  dan  kebutuhan  risiko fraud terkait dengan transaksi menggunakan kode promosi [14].
1) Exact Match (Kode: S1): Menggunakan (1), metode ini dilakukan untuk memeriksa kemiripan antara dua buah string dengan  menghasilkan  nilai  1  atau  0  berdasarkan  sama  atau tidaknya kedua string tersebut. 𝑠𝑖𝑚(𝐴, 𝐵) =  𝑖𝑓 𝐴 = 𝐵, 1 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒, 0 (1)
2) Levenshtein Distance  Similarity  (LCS)  (Kode:  S2): Metode ini digunakan untuk memeriksa kemiripan antara dua string dengan  mengukur  jumlah  langkah  yang  diperlukan
sehingga  satu string sama  dengan string lainnya.  Metode  ini dilakukan dengan menggunakan tiga langkah, yaitu penjumlahan,  penggantian,  dan  pengurangan  untuk  setiap karakter dengan rumus sebagai berikut.
𝑙𝑒𝑣 𝑎,𝑏 (𝑖, 𝑗) =   {𝑚𝑎𝑥 (𝑖, 𝑗) 𝑚𝑖𝑛 {𝑙𝑒𝑣 𝑎,𝑏 (𝑖 − 1, 𝑗) + 1 𝑙𝑒𝑣 𝑎,𝑏 (𝑖, 𝑗 − 1) + 1 𝑙𝑒𝑣 𝑎,𝑏 (𝑖 − 1, 𝑗 − 1) +
1
(𝑎𝑖≠𝑏𝑗) 𝑙𝑒𝑣  𝑎, 𝑏(𝑖, 𝑗) =   {(𝑖, 𝑗)  𝑚𝑖𝑛{𝑙𝑒𝑣 𝑎, 𝑏(𝑖 − 1, 𝑗) + 1 𝑙𝑒𝑣 𝑎, 𝑏 (𝑖, 𝑗 − 1) + 1  𝑙𝑒𝑣 𝑎, 𝑏 (𝑖 − 1, 𝑗 − 1) + 1 (𝑎𝑖 ≠ 𝑏𝑗) (2)
3) Longest  Common  Substring  (Kode:  S3): Metode  ini digunakan  untuk  memeriksa  kemiripan  antara  dua string dengan  melihat substring terpanjang  yang  sama  antara  dua string dengan menggunakan (3).
𝐿𝐶𝑆𝑢𝑏𝑠𝑡𝑟(𝐴, 𝐵) =  𝑚𝑎𝑥 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑚, 1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑛  𝐿𝐶𝑆𝑢𝑓𝑓(𝐴1𝑚𝑖, 𝐵1𝑛𝑗)
(3)
dengan
A = string pertama, B = string kedua, i = jumlah karakter pada string pertama, j = jumlah karakter pada string kedua.

## E. Penyusunan Hipotesis dari Kombinasi Atribut dan Metode Similarity
Tahap  selanjutnya  adalah  menguji  faktor exploratory dari kombinasi  atribut  dan  metode similarity. Uji  hipotesis  pada tahap  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  model  terbaik berdasarkan nilai kinerjanya. Uji hipotesis ini dilakukan dengan
T ABEL III A LUR K ERJA A LGORITME S IMILARITY Algoritme Alur Kerja Jarak Hamming [11] Mencari  kemiripan  dengan  eksekusi  waktu tercepat dibandingkan keempat metode pencari kemiripan  lainnya  dalam  tabel,  tetapi  panjang
string yang diukur haruslah sama.
Jarak Levenshtein
[12] Mencari kemiripan yang cocok digunakan untuk string dengan banyak kesalahan ketik.
Longest common substring (LCS) [13] Mencari kemiripan dengan melakukan eliminasi karakter  yang  tidak  cocok  antara  kedua  buah string . Jarak Jaro- Wrinkle [13] Mencari kemiripan untuk string dengan atribut yang pendek seperti nama.
Exact match [13]
Metode  tercepat  untuk  menemukan  kemiripan antara  dua string dengan  secara  berurutan mencari kemiripan antara setiap karakter dalam dua string yang dibandingkan. Hasil perbandingannya adalah 0 dan 1, sehingga tidak dapat digunakan untuk menemukan kemiripan.
T ABEL IV P ENGODEAN K ARAKTERISTIK T RANSAKSI D ATA E-C OMMERCE Kode Karakteristik K1 Terdapat  banyak  atribut  kategoris  yang  merupakan masukan dari sistem.
K2 Terdapat banyak indikasi penyalahgunaan promosi pada transaksi  yang  disebabkan  oleh  deteksi  pola  berurutan dalam penamaan alamat email dan nomor telepon.
K3 Terdapat  banyak  kesalahan  ketik  pada  kolom  alamat pengguna dan alamat pengiriman.
K4 Terdapat  kata-kata  acak  dalam  kalimat  untuk  atribut address yang merujuk pada alamat yang sama.

## K5
Beberapa  atribut  hanya  perlu  diperiksa  kemiripan  dan perbedaannya, seperti payment ID untuk setiap pelanggan yang  melakukan  pembayaran  haruslah  unik,  sehingga satu perbedaan karakter akan dianggap berbeda.
T ABEL V
P ERBANDINGAN M ETODE S IMILARITY DENGAN D ATA T RANSAKSI Metode Kode K1 K2 K3 K4 K5 Hamming ✔ Levensthein ✔ ✔ ✔ LCS ✔ ✔ ✔ Jaro-Wrinkle ✔ Exact ✔ ✔
mengembangkan  fungsi  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP  dan  dimulai  dengan  memilih  uji  hipotesis.  Misalnya, untuk  uji  hipotesis  1  (H1),  H1  menggunakan  metode exact match dan  kombinasi  atribut member  address .  Fungsi  ini memeriksa  kemiripan  menggunakan  metode exact  match . Fungsi exact  match menerima  dua  parameter  yang  disimpan sebagai  variabel  “$first”  dan  “$second”,  kemudian  nilainya akan  diperiksa.  Fungsi  tersebut  menghasilkan  nilai  0  ketika tidak ditemukan kemiripan antara kedua variabel. Hal ini dapat terjadi karena atribut payment ID sering bernilai null . Langkah yang  sama  juga  berlaku  untuk  fungsi  Levenshtein.  Fungsi ini menerima  dua  parameter  yang  kemudian  disimpan  pada  dua variabel  sebelum  dilakukan  praproses.  Setelah  itu,  dilakukan
pengecekan  jarak  antara  dua  variabel  menggunakan  fungsi Levenshtein default .  Pada  fungsi  ini,  variabel  terpanjang digunakan untuk membagi jarak antara dua variabel agar jarak tersebut  dapat  diubah  menjadi  nilai  desimal  antara  0  dan  1. Sebagai  contoh,  variabel  “Bandung”  memiliki  panjang  tujuh karakter  dan  “Surabaya”  memiliki  delapan  karakter.  Pada contoh tersebut,  pembaginya adalah delapan  karena “Surabaya”  memiliki  karakter  yang  lebih  panjang.  Tabel  VI menunjukkan hasil pengujian dari 35 kombinasi menggunakan dua dataset yang berbeda.

## F. Hasil
Pada  tahap  ini,  setiap  hipotesis  diuji  berdasarkan  nilai precision,  recall, dan F-measure setiap  kombinasi  dengan mengikuti langkah berikut [15], [16]. Langkah pertama adalah mencocokkan  hasil  algoritme  menggunakan  metode  model perhitungan.  Kemudian,  hasilnya  dihitung  untuk  menentukan nilai true  positive (TN),  FP, true  negative (TN),  dan false negative (FN). Terakhir, nilai precision, recall, dan F-measure dihitung dan dibandingkan.
Tabel  VI  menunjukkan  hasil  uji pathfinder dari  metode similarity .  Berdasarkan  hasil  uji  faktor exploratory yang
T ABEL VI H ASIL P ERBANDINGAN F AKTOR E XPLORATORY K OMBINASI A TRIBUT Metode Atribut Dataset Pertama Dataset Kedua P (%) R (%) F1 P (%) R (%) F1 LV A2A5A1A3A6 A7A5 100 100 1,0 91 73  0,81 LV A2 100 100 1,0 90 63  0,74 LV A2A5 100 100 1,0 90 63  0,74 LV A5 100 100 1,0 89 59  0,71 LV A2A1A4 100 100 1,0 89 59  0,71 LV A2A5A4 100 100 1,0 89 59  0,71 LV A2A5A1A3A4 100 100 1,0 89 59  0,71 LCS A5A4 100 100 1,0 92 54  0,68 LV A5A1A5 100 100 1,0 88 51  0,65 LV A2A5A3A6 100 100 1,0 87 49  0,63 LV A2A5A1A7 100 100 1,0 87 49  0,63 LV A2A5A1A6A4 100 100 1,0 87 49  0,63 LV A2A5A1A3A6 A5 100 100 1,0 87 49  0,63 LV A2A5A1A3A6 100 100 1,0 86 46  0,60 LV A2A5A1A6A7 100 100 1,0 86 46  0,60 LV A2A5A6A4 100 80 0,9 86 46  0,60 LV A5A1A6A4 100 80 0,9 86 46  0,60 LV A2A1A3A6A4 100 80 0,9 86 46  0,60 LV A2A5A3 100 100 1,0 86 44  0,58 LV A2A5A6 100 100 1,0 86 44  0,58 LV A2A5A1A3A7 100 100 1,0 86 44  0,58 LV A2A1A3A4 100 80 0,9 85 41  0,55 LV A2A1A6A4 100 80 0,9 85 41  0,55 LV A2A3 100 100 1,0 84 39  0,53 LV A2A6 100 100 1,0 84 39  0,53 LV A5A3 100 100 1,0 84 39  0,53 LV A5A6 100 100 1,0 84 39  0,53 LV A2A5A1A4 100 100 1,0 84 39  0,53 LV A2A1A3A6A4 100 80 0,9 84 39  0,53 LV A2A5A1A3A4 A7 100 80 0,9 84 39  0,53 LV A2A3A6 100 100 1,0 83 37  0,51 LV A2A5A3A4 100 80 0,9 83 37  0,51 LV A5A1A3A4 100 80 0,9 83 37  0,51 LV A5A3A6 100 100 1,0 82 34  0,48 LV A2A5A3A6A4 100 80 0,9 79 27  0,40
Ket.: LV = Levenshtein
Gbr. 2 Bagan Pareto atribut transaksi data yang menunjukkan penyalahgunaan promosi.
T ABEL VII
A TRIBUT DAN S KOR Atribut Jumlah Kemiripan Persentase Bobot Payment ID 427 5,45% 55 Member address 1.846 23,57% 236 Shipping address 1.885 24,06% 241 Mobile 1.120 14,30% 143 Member email 606 7,74% 77 Order email 619 7,90% 79 Series 1.330 16,98% 170 Total 100,00% 1.000

## ID-172
diperoleh  pada  setiap  hipotesis  faktor,  metode  kombinasi  dan atribut  akan  menghasilkan flag yang  kemudian  dibandingkan dengan flag manual, sehingga menghasilkan nilai TP, FP, TN, dan  FN.  Nilai  yang  diperoleh  menjadi  dasar  perhitungan akurasi  dan recall untuk  setiap  uji  faktor exploratory [16]. Selanjutnya, faktor dengan nilai F - measure lebih besar dari 0,8 dianggap memenuhi kriteria hipotesis.
Perbandingan  hasil  nilai  kinerja  hipotesis  menunjukkan bahwa fungsi Levenshtein dengan atribut A2A5A1A3A6A7A5 merupakan kombinasi terbaik di antara 35 hipotesis yang ada. Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  fungsi  Levenshtein  akan menghasilkan model deteksi penyalahgunaan promosi terbaik, mengingat  fungsi  ini  memiliki  nilai F - measure tertinggi. Penerapan algoritme Levenshtein pada model sistem dilakukan menggunakan jarak edit base . Jarak edit base diterapkan untuk mengetahui  kemiripan  dua string dengan  membandingkan jumlah jarak edit menggunakan penambahan, pengubahan, dan pengurangan karakter pada string pertama. Perbedaan jarak edit yang  diperoleh  kemudian  dibagi  dengan  jumlah  karakter terpanjang  di  antara  dua string dan  hasilnya  diselisihkan dengan  1  untuk  memperoleh  persentase  kemiripan  [12]. Kombinasi  atribut  ini  terdiri  atas member  address , shipping address , mobile number , member email , order email , payment ID ,  dan product  name .  Akan  tetapi,  mengingat  setiap  atribut memiliki bobot yang sama, maka atribut yang satu dengan yang lain memiliki tingkat risiko yang sama. Oleh karena itu, tingkat risiko  atribut-atribut  untuk  sistem  yang  diusulkan  harus ditentukan melalui analisis lebih lanjut.

## G. Tingkat Risiko Atribut Penyalahgunaan Promosi
Gbr. 2 menampilkan bagan Pareto tentang hubungan antara atribut  dan  kemiripan  data  transaksi  pelabelan  manual  yang telah  diberi  label  sebagai  penyalahgunaan  promosi.  Bagan tersebut  menunjukkan  bahwa  80%  indikasi  penyalahgunaan promosi ditemukan di atribut address , member address , series , dan mobile . Kemudian, nilai persentase atribut digunakan untuk mendapatkan tingkat atau bobot untuk menilai transaksi risiko, seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  VII.  Tabel  VII menunjukkan  bahwa  indikasi fraud yang  paling  dominan adalah  atribut member  address dan shipping  address .  Jumlah hasil rating similarity dikalikan  dengan  bobot  setiap  atribut untuk  menghitung  nilai  risiko  transaksi.  Hal  ini  juga  berlaku untuk penilaian risiko dalam sistem yang diusulkan.

## IV. I MPLEMENTASI S ISTEM DAN H ASIL

## A. Desain Sistem Deteksi Penyalahgunaan Promosi
Gbr. 3 menunjukkan interaksi masukan-proses-keluaran dari sistem yang diusulkan berdasarkan penjelasan pemrosesan data yang dilakukan dengan hasil pemilihan atribut serta kemiripan dan  metode scoring .  Masukannya  berupa dataset transaksi bulk .  Verifikasi  selanjutnya  dan  transaksi  kueri  dilakukan dengan  menggunakan  kode  promosi.  Catatan  transaksi diekstraksi menjadi tujuh atribut transaksi untuk menganalisis penyalahgunaan promosi. Selanjutnya, pada pembersihan data kata-kata  dalam  frasa  digantikan  dengan  kamus  data  yang dibuat.  Setelah  itu,  dilakukan  pengecekan  kemiripan  seperti
Gbr. 3 Skema proses sistem deteksi penyalahgunaan promosi.
pada  tahap  uji  faktor.  Tahap  ini  menghasilkan  indikasi terjadinya penyalahgunaan promosi.
Gbr.  3  menunjukkan  bahwa  terdapat  dua  model  analisis untuk transaksi, yaitu data stream , dan bulk. Analisis data live stream dilakukan ketika pengguna memasukkan kode promosi. Sistem kemudian memverifikasi adanya potensi penyalahgunaan  kode  berdasarkan  alamat member ,  alamat pengiriman,  alamat email , email pemesanan,  nomor  ponsel, nama  produk,  dan ID pembayaran.  Kemudian,  metode similarity akan  memverifikasi  risiko  sesuai  dengan  atribut risiko  pada  basis  data.  Poin  risiko  akan  ditambahkan  sesuai dengan pembobotan yang ditunjukkan pada Tabel VI.
Analisis  transaksi bulk dilakukan  dengan  mengimpor  data transaksi ke dalam sistem basis data. Setelah itu, penggunaan kode  promosi  dalam  transaksi  akan  diperiksa.  Jika  kode promosi  tidak  digunakan,  deteksi  penyalahgunaan  promosi tidak akan dilakukan; jika  terjadi sebaliknya, ekstraksi atribut transaksi  yang  diperlukan  untuk  analisis  penyalahgunaan promosi  dilakukan.  Setelah  itu,  pembersihan  data  dilakukan dengan mengganti kata-kata dalam kalimat dengan kamus data yang telah dibuat. Kemudian, pengecekan kemiripan dilakukan seperti pada tahap uji faktor dan dihasilkan indikasi terjadinya penyalahgunaan promosi selama proses transaksi. Tujuan dari
mode  transaksi bulk ini  adalah  untuk  menyesuaikan  bobot risiko serta memastikan berlakunya metode dalam deteksi data live  stream , mengingat  modus online  fraud dimungkinkan berubah  dan  berkembang.  Sistem  yang  dirancang  kemudian dikembangkan menjadi aplikasi, seperti yang ditunjukkan pada Gbr. 4 dan Gbr. 5

## B. Kinerja Evaluasi Sistem yang Diusulkan
Gbr.  5  menunjukkan  laman fungsi  impor  transaksi bulk ke dalam basis data dengan format kueri atribut yang diperlukan. Sistem  akan  menolak  berkas  ( file )  yang  diimpor  dan menampilkan pesan galat jika format atau atribut untuk analisis penyalahgunaan promosi tidak sesuai.

## C. Evaluasi Sistem
Sistem yang diusulkan diuji menggunakan data aktual. Hal ini  dilakukan  untuk  mengetahui  kemampuan  deteksi penyalahgunaan  promosi.  Pengujian  ini  menggunakan  data transaksi pada Juni 2019, dengan 577 transaksi tercatat berhasil menggunakan  kode  promosi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa transaksi  tersebut  memenuhi  kriteria  deteksi  penyalahgunaan promosi. Tabel VIII menyajikan hasil pengujian menggunakan sistem deteksi penyalahgunaan promosi.
Gbr. 4 Laman transaksi yang diimpor.
Gbr. 5 Laman deteksi penyalahgunaan promosi.
Berdasarkan  Tabel  VIII,  tiga klasifikasi  uji  dapat  dihitung, yaitu:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝 + 𝑓𝑝 = 38 38 + 2 = 95%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑡𝑝
𝑡𝑝 + 𝑓𝑛 = 38 38 + 3 = 93%
𝐹 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑝×𝑟 𝑝+𝑟 = 0,95×0,93 0,95+0,93 = 0,938272.
Hasil uji membuktikan bahwa  algoritme yang diusulkan yang dirancang  untuk  mendeteksi  penyalahgunaan  promosi  telah sesuai  dengan  kemiripan  dan  perhitungan  penilaian  yang dilakukan pada uji hipotesis. Dengan demikian, dibandingkan dengan metode lain [2], [7], [9], sistem yang diusulkan terbukti lebih  efektif  dengan  dua  mekanisme  untuk  mendeteksi fraud atau  penyalahgunaan  promosi,  baik  pada  data streaming maupun  pada  data bulk .  Dari  pengujian  tersebut,  algoritme yang  diimplementasikan  ke  sistem  yang  diusulkan  memiliki skor  akurasi  0,94.  Mengingat  skor  mendekati  1,  yang merupakan nilai tertinggi dari F - score , sistem yang diusulkan dinyatakan  layak  untuk  mendeteksi  penyalahgunaan  promosi pada e-commerce.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan pengolahan data, faktor-faktor yang memengaruhi  deteksi  penyalahgunaan  promosi  adalah kemiripan  atribut  dalam  data transaksi.  Dari  empat  tabel data dan total 24 atribut yang umumnya digunakan dalam transaksi e-commerce ,  hanya  terdapat  tujuh  indikasi  penyalahgunaan promosi.  Hal  ini  sesuai  dengan  konsep  analisis  Pareto. Berdasarkan  hasil  uji  faktor,  kombinasi  atribut  dengan  efek paling signifikan pada deteksi penyalahgunaan promosi adalah member  address , shipping  address , mobile , member  email , order  email , product name , dan payment  ID .  Berdasarkan uji faktor exploratory untuk  menganalisis  kemiripan,  algoritme Levenshtein  memiliki  kinerja  terbaik  dibandingkan  dengan algoritme exact dan LCS.
Sistem  yang  diusulkan  memiliki  dua  mode  deteksi  untuk transaksi  data live  stream secara real-time dengan  pemicu penggunaan  kode  promosi  yang  ditukarkan.  Kemudian, perhitungan  tingkat  risiko  dilakukan  dengan  tambahan  iterasi risiko berdasarkan bobot masing-masing atribut yang memiliki kemiripan.  Sementara  itu,  untuk  data bulk digunakan  catatan data transaksi. Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada 577 transaksi,  skor precision adalah  95%  dan recall adalah  93%, dengan F - measure sebesar  0,938272.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa model deteksi yang diterapkan layak untuk mendeteksi penyalahgunaan  promosi.  Model  deteksi  lainnya  akan dikembangkan  pada  penelitian  lebih  lanjut,  tidak  hanya  dari
kode  promosi  berdasarkan  segmentasi  pengguna,  tetapi  juga dari demografi dan penambahan deteksi akurasi dengan atribut alamat IP.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Konseptualisasi,  metodologi,  dan  sumber  daya,  Cut  Fiarni dan  Arief  S.  Gunawan;  perangkat  lunak,  Ishak  Anthony; validasi,  Cut  Fiarni,  Arief  S.  Gunawan,  dan  Ishak  Anthony; analisis  formal,  investigasi,  dan  kurasi  data,  Ishak  Anthony; penulisan, Cut Fiarni dan Ishak Anthony.

## R EFERENSI
[1] Bank Indonesia, “Synergize to Build Optimism for Economic Recovery,” 2020, [Online], https://www.bi.go.id/en/publikasi/laporan/Documents/ 2020_LTBI.pdf.
[2] European  Consumer  Centres  Network,  “Fraud  in  Cross  Border  E- Commerce,” 2017, [Online], https://ec.europa.eu/info/sites/default/ files/online_fraud_2017.pdf.
[3] A.S. Putri dan R. Zakaria, “Analisis Pemetaan E-Commerce Terbesar di Indonesia Berdasarkan  Model Kekuatan  Ekonomi  Digital,” Sem., Konf. Nas. IDEC 2020, 2020 , hal. C06.1–14.
[4] U.  Fiore,  dkk.,  “Using  Generative  Adversarial  Networks  for  Improving Classification  Effectiveness  in  Credit  Card  Fraud  Detection,” Inf.  Sci. , Vol. 479, hal. 448–455, Apr. 2019.
[5] T. Amarasinghe, A. Aponso, dan N. Krishnarajah, “Critical Analysis of Machine  Learning  Based  Approaches  for  Fraud  Detection  in  Financial Transactions,” Proc. 2018  Int.  Conf. Mach.  Learn.  Technol. , 2018,  hal. 12–17.
[6] A.  Bartoli  dan  E.  Medvet,  “An  Architecture  for  Anonymous  Mobile Coupons in a Large Network,” J. Comput. Netw., Commun. , Vol. 2016, hal. 1–10, Des. 2016.
[7] A. Saputra dan Suharjito, “Fraud Detection Using Machine Learning in E-Commerce,” Int. J. Adv. Comput. Sci., Appl. (IJACSA) , Vol. 10, No. 9, hal. 332–339, 2019.
[8] Y. Sibaroni, M. Ekaputra, dan S. Prasetiyowati, “Detection of Fraudulent Financial Statement based on Ratio Analysis in Indonesia Banking Using Support Vector Machine,” J. Online Inf. , Vol. 5, No. 2, hal. 185-194, Des. 2020.
[9] S. Marchal dan S. Szyller, “Detecting Organized Ecommerce Fraud Using Scalable Categorical Clustering,” Proc. 35th Annu. Comput. Secur. Appl. Conf. , 2019, hal. 215–228.
[10] E.  Sipayung,  C.  Fiarni,  dan  R.  Tanudjaya,  “Modeling  Data  Mining Dynamic  Code  Attributes  with  Scheme  Definition  Technique,” Proc. Elect. Eng. Comput. Sci., Inform. , 2014, hal. 25–28.
[11] J. Wang, H.T. Shen, J. Song, dan J. Ji, “Hashing for Similarity Search: A Survey,” 2014, arXiv:1408.2927.
[12] A.  Niewiarowski,  “Short  Text  Similarity  Algorithm  Based  on  the  Edit Distance and Thesaurus,” Tech. Trans. Fundam. Sci. , No. 1-NP, hal. 159– 173, Des. 2016.
[13] Y. Wang, J. Qin, dan W. Wang, “Efficient Approximate Entity Matching Using Jaro-Winkler Distance,” Int. Conf. Web Inf. Syst. Eng. , 2017, hal. 231–239.
[14] P. Christen, “A Comparison of Personal Name Matching: Techniques and Practical Issues,” IEEE Int. Conf. Data Mining-Workshop (ICDMW’06) , 2006, hal. 290–294.
[15] C.  Fiarni,  H.  Maharani,  dan  C.  Nathania,  “Product  Recommendation System  Design  Using  Cosine  Similarity  and  Content-Based  Filtering Methods,” Int. J. Inf. Technol. Elect. Eng. , Vol. 3, No. 2, hal. 42–48, Jun. 2019.
[16] D.M.W. Powers, “Evaluation: From Precision, Recall, and F-Measure to ROC,  Informedness,  Markedness,  and  Correlation,” J.  Mach.  Learn. Technol. , Vol. 2, No. 1, hal. 37–63, 2011.
T ABEL VIII U JI D ETEKSI O TOMATIS P ENYALAHGUNAAN P ROMOSI No. Kriteria Nilai 1 TP 38 2 TN
534
3 FP 2 4 FN 3