## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1883 − 1891 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3212

## Klasifikasi Penipuan pada Rekening Bank menggunakan Pendekatan Ensemble Learning
Alfiah Maghfiroh, Yulian Findawati * , Uce Indahyanti
Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Sidoarjo, Indonesia Email: 1 Alfiahmaghfiroh19@gmail.com, 2,* yulianfindawati@umsida.ac.id, 3 uceindahyanti@umsida.ac.id Email Penulis Korespondensi: yulianfindawati@umsida.ac.id Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 27/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak− Rekening  merupakan  kumpulan  nomor  yang  biasa  digunakan  untuk  semua  transaksi  di  dunia  perbankan,  mulai  dari menabung, tarik tunai, hingga melakukan pengecekan saldo rekening baik secara langsung maupun melalui online menggunakan m-banking. Dalam rekening bank dan proses pembukaanya terdapat upaya tindak kriminal dengan berbagai macam yang dilakukan seseorang  maupun  kelompok.  Sebuah  kewajiban  bank  untuk  mencegah  terjadinya  tindak  kriminal  penipuan  sehingga  dapat memberikan kepercayaan pada masyarakat atau nasabah. Dalam upaya pencegahan tindak kriminal penipuan dapat dipecahkan menggunakan  teknik  data  mining  yaitu  klasifikasi.  Tujuan  dari  klasifikasi  yaitu  memprediksi  label  kelas  dari  suatu  objek berdasarkan atribut yang ada. Oleh karena itu penelitian ini dibuat untuk melakukan klasifikasi pada rekening bank supaya dapat dilakukan pencegahan penipuan. Hasil deteksi di klasifikasikan ke dalam dua kelas yaitu,  calon nasabah terindikasi melakukan penipuan  dan  calon  nasabah  tidak  terindikasi  penipuan.  Metode  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu extreme gradiant  boosting  (XGBoost) dan random  forest terhadap  22029  record  calon  nasabah  pembuka  rekening  bank.  Pada  proses klasifikasi, penelitian ini menggunakan perbandingan prosentasi 90% data train dan 10% data test serta parameter tuning diproses dengan randomized search cross validation . Tahapan penelitian mulai dari preprocessing hingga evaluasi dan mendapatkan hasil skor train 99,50% dan skor test 99,59% untuk extreme gradiant boosting (xgboost) sedangkan random forest mendapatkan hasil skor train 99,46% dan skor test 99,59%. Dengan hasil tersebut menunjukkan bahwa hasil klasifikasi extreme gradiant boosting (XGBoost) lebih baik dibandingkan random forest .
Kata Kunci: Klasifikasi; Rekening Bank; Penipuan; Extreme Gradiant Boosting; Random Forest
Abstract− An  account  is  a  collection  of  numbers  commonly  used  for  all  transactions  in  the  banking  world,  from  saving, withdrawing cash, to checking account balances either directly or online using m-banking. In bank accounts and the process of opening them, there are various kinds of criminal acts committed by individuals or groups. A bank's obligation to prevent criminal acts of fraud so that it can provide trust to the public or customers. In an effort to prevent criminal fraud, it can be solved using data mining techniques, namely classification. The purpose of classification is to predict the class label of an object based on existing attributes. Therefore, this research is made to classify bank accounts so that fraud prevention can be carried out. The detec tion results are classified into two classes, namely, prospective customers indicated fraud and prospective customers not indicated fraud. The classification methods used in this research are extreme gradiant boosting (XGBoost) and random forest on 22029 records of prospective bank account openers. In the classification process, this research uses a percentage ratio of 90% train data and 10% test data and tuning parameters processed by randomized search cross validation. The research stages start from preprocessing to evaluation and get a train score of 99.50% and a test score of 99.59% for extreme gradiant boosting (xgboost) while random forest gets  a  train score of  99.46%  and  a test  score  of 99.59%.  These  results show that  the  classification  results of  extreme gradiant boosting (XGBoost) are better than random forest.
Keywords : Classification; Bank Account; Fraud; Extreme Gradiant Boosting; Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Rekening merupakan kumpulan nomor yang biasa digunakan untuk semua transaksi di dunia perbankan, mulai dari menabung, Tarik tunai, hingga melakukan pengecekan saldo rekening baik secara langsung maupun melalui online menggunakan m-banking. Pada setiap nasabah yang hendak membuka rekening tabungan di bank diberikan kombinasi angka berbeda – beda. Tujuannya yakni sebagai rekam jejak transaksi seseorang sehingga memungkinkan bank untuk lebih mudah mengumpulkan data nasabah maupun pelacakan mutasi saldo untuk kepentingan tertentu[1].Perkembangan teknologi ini berlangsung menyeluruh hampir di semua bidang. Perkembangan teknologi informasi, telekomunikasi, dan internet menyebabkan lahirnya aplikasi bisnis internet, salah satu aplikasi bisnis yang memanfaatkan  perkembangan  teknologi  internet  adalah  perbankan.  Seiring    berkembangnya  dunia  perbankan, otomatis kejahatan dunia perbankan pun ikut berkembang[2][3].
Tindak pidana bisa disebut merupakan bentuk kesadaran dalam memberikan ciri tertentu pada peristiwa hukum pidana yang dilakukan oleh seseorang maupun dilakukan secara beregu/berkelompok. Disisi  lain, penipuan adalah proses perbuatan atau cara penipuan melalui tindakam atau kata - kata yang tidak jujur (berbohong, pemalsuan, dll) dengan maksud untuk menipu, mengecoh, atau mendapatkan keuntungan[4].
Ada  prinsip  kehati-hatian  dalam  perbankan,  atau prinsip  bahwa  bank  harus  berhati-hati  dalam  menjalankan tugas dan usahanya untuk melindungi dana masyarakat yang dipercayakan kepadanya [5]. Perbankan selalu berhati – hati  pada  setiap  kegiatan  usahanya  untuk  mencegah  terjadinya  berbagai  macam  resiko  bank,  termasuk  dalam pembuatan  rekening  bank.Dalam  rekening  bank  dan  proses  pembukaanya  terdapat  upaya  tindak  kriminal  dengan berbagai  macam  yang  dilakukan  seseorang  maupun  kelompok.  Dengan  berbagai  bentuk  dan  macam  tersebut  bank sudah  semestinya  memiliki  upaya  pencegahan  dan  prediksi  atas  yang  dilakukan  dalam  kegiatan  tindak  criminal melibatkan  rekening  tersebut.  Upaya  pencegahan  yang  dilakukan  oleh  bank  dapat  melihat  ciri  atas  data  yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1883 − 1891 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3212
diinputkan oleh nasabah. Ketika bank dapat memprediksi calon nasabah yang akan melakukan penipuan maka bank dapat  mengurangi  angka  criminal  yang  terjadi  bank  dan  dapat  tetap  menjaga  uang  nasabah,  sehingga  kepercayaan nasabah terhadap bank dapat meningkat[6].
Machine Learning menyediakan teknologi untuk menganalisis volume data yang besar atau mendeteksi data untuk mengubah data mentah menjadi informasi berharga. Informasi dan pengetahuan yang diperoleh dapat digunakan untuk aplikasi seperti analisis pasar, deteksi penipuan dan analisis data pelanggan [7]. XGboost dan Random Forest adalah metode klasifikasi yang berlaku. Kedua metode tersebut memiliki banyak keunggulan dibandingkan metode klasifikasi lainnya, karena lebih robust terhadap outlier, waktu komputasi yang lebih sedikit, dan hasil yang akurat.
Random Forest (RF) adalah metode klasifikasi dan regresi berupa kumpulan pohon keputusan. Dalam model Random Forest, setiap pohon adalah Classification and Regression Trees (CART) yang menggunakan Decrease Gini Impurity untuk memilih diskriminan prediktor dari subset yang dipilih secara acak dari semua variabel prediktor yang tersedia.  Juga,  setiap  pohon  tidak  menggunakan  semua  data  asli,  melainkan  menggunakan  data  model  bootstrap dengan pengembalian. Keputusan kelas dibuat berdasarkan suara terbanyak dari semua pohon yang terbentuk [8].
XGboost  adalah  salah  satu  metode  boosting  yaitu  kumpulan  decission  tree  yang  pembangungan  pohon berikutnya akan bergantung  pada pohon sebelumnya.  Pohon pertama di  XGboost  memiliki klasifikasi  yang lemah dengan probabilitas awal yang ditentukan oleh peneliti dan kemudian memperbarui bobot setiap pohon yang dibuat untuk membuat kumpulan pohon klasifikasi yang kuat[9].
Adapaun penelitian yang menggunakan metode XGBoost oleh Ngakan Nyoman Pandika Pinata,dkk  Tahun 2020  menunjukkan  model  XGBoost  memiliki  performa  yang  sangat  baik  dalam  prediksi  kecelakaan  lalu  lintas  di Bali[10].  Metode  XGBoost  juga  diterapkan  `pada  penelitian  Muhamad  Syukron,dkk  pada  Tahun  2020  untuk klasifikasi tingkat penyakit Hepatitis C dan mendapatkan hasil XGBoost memiliki recall kelas sirosis yang lebih baik dibanding Random Forest[9]. Pada tahun 2022 Mukhlis Febriady,dkk yang mendeteksi Penipuan pada Kartu Kredit menggunakan  metode  resampling  SMOTE  dan  Random  Forest  menghasilkan  kinerja  terbaik[7].  Penelitian  yang dilakukan  pada  tahun  2019  oleh  Faried  Zamachsari,dkk  dengan  penerapan  deep  learning  dalam  deteksi  penipuan transaksi  keuangan  secara  elektronik  mendapatkan  hasil  terbaik  tanpa  proses  SMOTE  dengan  menggunakan  Deep Learning[11].  Adapun  penelitian  oleh  Arief  Kurniawan  dan  Yulianingsih  tahun  2021  dalam  pendugaan  deteksi penepiuan kartu  kredit dengann implementasi  metode Random  Forest  menunjukkan bahwa model yang digunakan memiliki akurasi yang baik[6].
Berdasarkan  uraian  paragraf  pada  latar  belakang  diatas  dan  penjelasan  beberapa  penelitian  terdahulu, Permasalahan tindak penipuan dan upaya pencegahannya dapat dipecahkan menggunakan Teknik data mining yaitu klasifikasi. Tujuan dari klasifikasi yaitu memprediksi label kelas dari suatu objek berdasarkan atribut yang ada[12], maka  dengan  begitu  pada  penlitian  ini  peniliti  melakukan  penelitian  dengan  studi  kasus  pada  rekening  bank menggunakan  metode  klasifikasi  eXtreme  Gradient  Boosting  (XGBoost)  dan  Random  Forest  dengan  target  yaitu Calon  nasabah  Terindikasi  melakukan  penipuan  atau  tidak  terindikasi  melakukan  penipuan.  Hasil  klasifikasi  yang didapat  tersebut  dapat  membantu  pihak  bank  untuk  lebih  berhati  –  hati  dalam  melayani  dan  dapat  meningkatkan keamanan agar terhindar dari penipuan oleh nasabah terkait rekening bank.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  adalah  langkah-langkah  yang  peneliti  terapkan  dalam  penelitian.  Gambar  dari  tahapan penelitian yang diterapkan berjalan sesuai dengan gambar 1 di bawah ini beserta urainya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1883 − 1891 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3212

## 2.1 Pengumpulan Data
Data  adalah  sebuah  sumber  daya,  yang  mana  setiap  jenis  data  yang  berbeda  akan  akan  memerlukan  Teknik  yang berbeda pula untuk membuatnya menjadi aplikasi yang memecahkan masalah yang diajukan oleh suatu algoritma[13]. Data yang digunakan untuk mendukung penelitian ini bersumber dari Kaggle ditulis oleh Sergio Jesus, dkk. Kumpulan data Penipuan Rekening Bank telah diterbitkan di NeurIPS 2022 yang kemudian di unggah pada Situs dan diakses pada  10  Desember  2022  (https://www.kaggle.com/datasets/sgpjesus/bank-account-fraud-dataset-neurips-2022) dengan  judul  “Bank  Account  Fraud  Dataset  Suite  (NeurIPS  2022).  Data  terdiri  dari  1  juta  record.  Namun  pada penelitian ini diambil 22029 record.

## 2.2 Preprocessing
Data mentah tidak dapat digunakan langsung oleh sistem. Oleh karena itu, beberapa  preprocessing harus dilakukan untuk  sedikit  memodifikasi  data  guna  meningkatkan  kualitas  data  yang  digunakan.  Pada  penelitian  ini  dilakukan preprocessing untuk membersihkan data sebelum dilakukan modeling. a. Encoding Categorical Data
Tahapan selanjutnya yaitu encoding categorical data atau mengubah data yang bersifat kategorik menjadi numerik. Hal ini dikarenakan mesin hanya dapat membaca data berupa angka saja[14].
b. Cek Correlation
Tahap selanjutnya yaitu, peneliti akan melakukan pengecekan korelasi data. Koefisien korelasi data yang lemah akan dihapus sehingga menyisakan korelasi data cukup, kuat dan sempurna.

## 2.3 Normalisasi Data
Langkah selanjutnya adalah normalisasi data. Normalisasi adalah proses penskalaan nilai atribut data sehingga data tersebut  dapat  berada  dalam  rentang tertentu.  Beberapa  teknik  normalisasi  data  digunakan  untuk  normalisasi  data, salah satunya adalah MinMaxScaler. MinMaxScaler adalah metode normalisasi yang melakukan transformasi linier pada data asli. Sehingga dapat menciptakan benchmark yang berimbang antar data [15].

## 2.4 Processing
Setelah  melalui  seluruh  tahapan  prepocessing,  tahapan  selanjutnya  yaitu  processing  dimana  pada  tahapan  ini dilakukan penerapan metode klasifikasi. Untuk mendapatkan parameter yang paling optimal, peneliti menggunakan teknik Randomized Search Cross Validation dimana teknik ini dapat melakukan hyperparameter tuning lebih cepat dibandingkan Grid Search Cross Validation[9]. Pada penelitian ini digunakan pembagian data train 90% dan data test 10% . Setelah mendapatkan parameter terbaik, selanjutnya dilakukan fitting model dengan algoritma machine learning diantaranya yaitu eXtreme Gradiant Boosting (XGBoost) dan Random Forest dengan prosentasi pembagian data train dan data test yang sudah ditentukan.
a. Klasifikasi dengan eXtreme Gradiant Boosting (XGBoost)
Extreme  Gradient  Boosting  atau  lebih  umum  XGBoost  adalah  implementasi  lanjutan  dari  algoritme  gradien boosting  yang  menggunakan  pohon  keputusan  sebagai  dasar  klasifikasi.  Diperkenalkan  pada  tahun  2014,  telah banyak digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah klasifikasi atau regresi karena kecepatan, efisiensi, dan skalabilitasnya[10]. Gradient boosting merupakan algoritma yang dapat menemukan solusi optimal untuk berbagai masalah[16].  Ide  dasar  dari  algoritma  ini  adalah  menyesuaikan  parameter  pembelajaran  secara  iteratif  untuk mengurangi fungsi biaya..
b. Klasifikasi dengan Random Forest
Random  Forest  adalah  klasifikasi  yang  terdiri  dari  kumpulan  decision  tree,  dimana  prediksi  random  forest diperoleh dengan keputusan mayoritas prediksi individu pohon[17]. Random Forest bergantung pada nilai vektor acak yang memiliki distribusi yang sama di semua pohon, adalah pengklasifikasi yang terdiri dari pengklasifikasi pohon {h(x, θ k ), k = 1, . . .} di mana θk adalah vektor acak yang terdistribusi secara independen dan setiap pohon unit memilih kelas yang paling populer dari input x[7].

## 2.5 Tahap Evaluasi
Evaluasi data mining ini digunakan untuk mengukur akurasi atau jumlah kesalahan pada model yang kita buat. Dengan cara ini kita tahu seberapa optimal model kita untuk memecahkan masalah. Selain itu, kami dapat menguji keandalan data yang tersedia untuk kami di sini. Apakah bahan data cocok dan dapat diandalkan untuk mengekstraksi informasi. Evaluasi data mining ini dapat digunakan untuk membandingkan atau membedakan algoritma yang digunakan. Salah satu  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  model,  khususnya  dalam  kasus  klasifikasi  (supervised learning) pada machine learning, adalah dengan confusion matrix [18] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing
Pada tahap ini data akan dilakukan Preprocessing guna membersihkan data sebelum dilakukan modelling. Tahap yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1883 − 1891 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3212
dimaksud adalah Encoding Categorical data dan Cek Korelasi.

## 3.1.1 Encoding Categorical Data
Teknik  yang  dilakukan  dalam  Encoding  Categorical  Data  pada  penelitian  ini  adalah One  Hot  Encorder . One  hot encorder akan mengubah data dalam bentuk string ke dalam bentuk biner/numerik sehingga data akan  terbagi menjadi kolom sebanyak jumlah jenis dalam string yang akan diubah. Data yang diubah yakni employment status, payment type, housing status, source, device. Dimana pada data Target terdapat 0 untuk tidak terindikasi penipuan dan 1 untuk terindikasi penipuan.
Tabel 1. Data Employment Status Target Employment status 1 CA 0 CB 1 CC
Tabel 1 menunjukkan data employment status atau status pekerjaan calon nasabah sebelum dilakukan encoding categorical data menggunakan one hot encoder.
Tabel 2. Data Employment Status One Hot Encoder
Target CA CB CC CD CE CF CG 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0
Tabel 2 menunjukkan data employment status setelah dilakukan encodinga categorical data
Tabel 3. Data Payment Type Target Payment Type 1 AC 0 AB 1 AB
Tabel 3 menunjukkan data Payment type atau tipe pembayaran dari calon nasabah sebelum dilakukan encoding categorical data menggunakan one hot encoder
Tabel 4. Payment Type One Hot Encoder Target AA AB AC AD AE
1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0
Tabel 4 menunjukan data Payment type setelah dilakukan encoding categorigal data
Tabel 5. Data Housing Status Target Housing status 1 BA 0 BB 1 BC
Tabel  5  menunjukkan  data  housing  status  atau  status  perumahan  milik  calon  nasabah  sebelum  dilakukan encoding catergorigal data menggunakan one hot encoder
Tabel 6. Housing Status One Hot Encorder
Target
BA BB BC BD BE BF BG 1 1 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0
Tabel  6  menunjukkan  data  housing  status  atau  status  perumahan  calon  nasabah  setelah  dilakukan encoding categorical data
Tabel 7. Data Source Target Source

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1883 − 1891 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3212
1 Internet 0 Internet 1 Internet
Tabel 7 menunjukkan data source atau sumber data caon nasabah sebelum dilakukan encoding categorical data menggunakan one hot encoder
Tabel 8. Data Source One Hot Encorder Target Internet  Teleapp 1 1 0 0 1 0 1 1 0
Tabel 8 menunjukkan data source atau sumber calon nasabah setelah dilakukan encoding categorical data
Tabel 9. Data Device Target Device 1 Windows 0 Linux 1 Windows
Tabel 9 menunjukkan data device atau data perangkat calon nasabah sebelum dilakukan encoding categorical data menggunakan one hot encorder
Tabel 10. Data Device One Hot Encorder Target Linux  Macintosh  Other  Windows  X11 1 0 0 0 1 0
0 1
0 0 0 0
1 0
0 0 1 0
Tabel 10 menunjukkan data device atau data perangkat calon nasabah setelah dilakukan encoding categorical data

## 3.1.2 Cek Korelasi
Korelasi adalah teknik statistik yang digunakan untuk menguji ada/tida knya hubungan antara dua variabel atau lebih dan  arah  hubungannya.  Besarnya  hubungan  antara  dua  variabel  dinyatakan  dengan  angka  yang  disebut  koefisien korelasi. Adapun tabel koefisien korelasi data adalah sebagai berikut :
Tabel 11. Koefisien Korelasi Koefisien Keterangan 0 Tidak ada korelasi antara dua variable >0 – 0,25 Korelasi sangat lemah >0,25 - 0,5 Korelasi cukup >0,5 – 0,75 Korelasi kuat 1 Korelasi hubungan sempurna positif
-1
Korelasi hubungan sempurna negatif
Hasil atau output yang diperoleh berdasarkan kode sumber dan data penilitian sebagai berikut :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1883 − 1891 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3212
Berdasarkan  gambar  3  dapat  terlihat  bahwa  nilai  koefisien  korelasi  tertinggi  didapat  oleh  kode  BA  yang merupakan  bagian  dari  data  housing  status  atau  status  perumahan  dengan  koefisien  0,3  dimana  dalam  tabel  11 koefisien tersebut menunjukkan korelasi cukup, yang berarti kode BA dari data housing status memiliki keterkaitan atau hubungan paling tinggi dengan antar data atau variable lain yang diuji. Sedangkan nilai koefisen terendah berasal dari data keep alive session dan linux bagian dari data device calon nasabah dengan koefisien -0,2, dimana koefisien tersebut menunjukkan korelasi sempurna negative atau dianggap tidak memiliki korelasi antar variable atau data yang diuji.

## 3.2 Normalisasi
Langkah selanjutnya adalah normalisasi data. Karena penelitian ini menggunakan data dalam jumlah besar, diperlukan normalisasi  data  untuk  menjamin  konsistensi  dan  kualitas  data.  Normalisasi  biasanya  diperlukan  ketika  skala  atau rentang atribut dataset berbeda. Pada penelitian ini digunakan metode penskalaan minmax untuk normalisasi. Metode normalisasi  minmax  mengubah  kumpulan  data  menjadi  skala  0-1  [19].  Rumus  berikut  dapat  digunakan  dalam perhitungan MinMaxScaler:
𝑥 𝑠𝑐 = 𝑋−𝑋𝑚𝑖𝑛 𝑋𝑚𝑎𝑥−𝑋𝑚𝑖𝑛 (1) Keterangan : Xsc
= Nilai normalisasi. X = Nilai value dalam dataset.
Xmin   = Nilai minimal dalam suatu kolom. Xmax   = Nilai maximal dalam suatu kolom.
Tabel 12. After Normalisai Minmax Scaler Target Credit Risk Score Income Email is free 0 0.65 0.125 0 1 0.66 1 1 0 0.60 0.5 0 0 0.80 1 0

## 3.3 Klasifikasi Metode eXtreme Gradiant Boosting (XGBoost)
Langkah pertama dari tahap klasifikasi dengan XGBoost adalah membuka data yang telah dilakukan ekstraksi fitur ke  dalam  jupyter  notebook  menggunakan  library  pandas.  Ketika  data  sudah  berhasil  diload,  maka  dilakukan pembagian data antara data X dan data y dimana data X merupakan kolom fitur dan data y merupakan kolom target. Setelah  melakukan  pembagian  data  X  dan  y,  kemudian  dilakukan  pembagian  data train  dan  data  test  pada  data  X menggunakan modul scikit-learn yaitu train_test_split dengan prosentase 90% untuk data train dan 10% untuk data test.
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state= 42)
Gambar 3. Pembagian data train 90% dan data test 10%
Untuk mendapatkan parameter yang paling optimal pada kasus ini, peneliti menggunakan Teknik Randomized Search Cross Validation. Teknik ini dapat mencari parameter optimal dari algoritma yang digunakan untuk kasus yang sedang dianalisa. Randomized Search Cross Validation adalah bagian dari modul scikit-learn yang bertujuan secara otomatis  dan  sistematis  melakukan  validasi  beberapa  model  dan  setiap  hyperparameter. Random  Search  tidak mencoba semua hyperparameter yang tersedia, tetapi melakukan pencarian acak sesuai dengan ruang hyperparameter yang  telah  ditentukan  dan  berhenti  setelah  loop  sesuai  dengan  iterasi  yang  diinginkan[20]  Berikut  merupakan parameter tuning yang akan digunakan.
Tabel 13. Hyperparameter Tuning XGBoost Hyperparameter Value max_depth Integer(low=1, high=10) learning_rate Real(low=-2, high=0, prior=’log-uniform’) n_estimators Integer(low=100, high=200) subsample Real(low=0.3, high=0.8, prior=’uniform’) gamma Integer(low=1, high=10) colsample_bytree Real(low=0.1, high=1, prior=’uniform’) reg_alpha Real(low=-3, high=1, prior=’log-uniform) reg_lambda Real(low=-3, high=1, prior=’log-uniform’)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1883 − 1891 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3212
Proses tuning dan modelling  menggunakan extreme gradiant boosting (XGBoost)  dimulai dengan membuat pipline yang  berisi imputer,  scaler(minmax  scaler) untuk  normalisasi , dan column  transformer.  Pipline untuk mengolah  data  numerik, ColumnTransformer untuk  mengolah  data  kategorik.  Lalu  masuk  akan  dilakukan  proses tuning  parameter  untuk  mencari  model  terbaik  menggunakan randomizedsearchcv. Pada  penelitian  ini,  peneliti menggunakan randomized search cross validation dengan cross validation adalah 5. Sehingga dataset dibagi menjadi 5 bagian data sama banyak. Jika bagian 1 menjadi data test maka bagian 2 hingga 5 menjadi data train. Sedangkan jika bagian 2 menjadi data test maka bagian 1 dan 3 hingga 5 menjadi data train. Begitu seterusnya hingga bagian 5 menjadi data test.Setelah proses tuning dan modelling selesai akan menghasilkan nilai akurasi model untuk data train, best score, dan data testing

## 3.4 Klasifikasi Metode Random Forest
Tahapan  pada  klasifikasi  menggunakan  metode  random  forest  hampir  sama  dengan  tahapan  pada  klasifikasi menggunakan extreme gradient boosting (xgboost) yaitu memisahkan data fitur dan data target. Dalam artian membagi data X dan data Y. Data fitur dibagi menjadi data train dan data test menggunakan scitit-learn yaitu train_test_split. Besaran  pembagian  data  yaitu  90%  untuk  data  train  dan  10%  untuk  data  test.Untuk  mendapatkan parameter  yang paling  optimal  pada  metode  random  forest  juga  menggunakan  Teknik  RandomizedSearchCV.  Berikut  parameter tuning yang digunakan.
Tabel 14. Hyperparameter Tuning Random Forest Hyperparameter Value n_estimators Integer(low=100, high=200) max_depth Integer(low=20, high=80) max_features Real(low=0.1, high=1, prior='uniform') min_samples_leaf Integer(low=1, high=20)
Proses  tuning  dan  modelling  yang  kedua  menggunakan random  forest. Proses  dimulai  dengan  membuat pipline, yang berisi proses imputer, scaler(minmax scaler), dan column transformer. Imputer digunakan untuk mengisi nilai yang hilang dengan nilai rata – rata. Scaler digunakan untuk mengubah skala data agar memiliki nilai yang sama. Column transformer digunakan untuk mengubah bentuk data. Setelah itu, pipline tersebut dimasukkan ke dalam model klasifikasi random forest . Model ini kemudian dilatih  dengan menggunakan randomizedsearchcv dengan parameter yang telah ditentukan. Setelah proses tersebut  selesai, model kemudian diuji dengan data train  dan data test. Hasil pengujian ini akan menunjukkan akurasi dari model klasifikasi random forest yang telah dibuat. Setelah dilakukan proses tuning dan modelling menggunakan klasfikasi extreme gradiant boosting dan random forest , berikut hasil dari data train dan data test yang telah diuji.
Tabel 15. Hasil Best Score Modelling Algoritma Score Train Score Test XGBoost 99,50% 99,59% Random Forest 99,46% 99,59%
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa terdapat skor test 99,50% untuk algoritma extreme gradiant boosting dan dengan skor test 99,59%. Sedangkan algoritma random forest dengan skor train 99,46% dan skor test 99,59%. Kedua metode mendapatkan hasil yang fit dan tidak mengalami overfiting.

## 3.5 Evaluasi
Confusion  matrix  atau  sering  juga  disebut  error  matrix.  Pada  dasarnya,  confusion  matrix  memberikan  informasi komparatif  dari  hasil  klasifikasi  yang  dibuat  oleh  sistem  (model)  dengan  hasil  klasifikasi  sebenarnya.  Confusion matrix  berbentuk  tabel  matriks  yang  menggambarkan  kinerja  model  klasifikasi  pada  sekumpulan  data  uji  yang diketahui  nilai  sebenarnya[18]. Langkah  ini  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  model  pembelajaran  mesin  yang dibuat. Untuk mendapatkan hasil terbaik, data latih dan data uji nantinya akan diuji.
Konsep yang merepresentasikan hasil proses klasifikasi persentase pada confusion matrix adalah true positive (TP),  true  negative  (TN),  false  positive  (FP),  dan  false  negative  (FN).  confusion  matrix  dapat  digunakan  untuk menghitung berbagai kinerja Metrik untuk mengukur performa model yang dibangun. Ukuran kinerja meliputi presisi, akurasi, dan recall.
a. Accuracy menunjukkan seberapa akurat model dapat mengklasifikasikan dengan benar. Oleh karena itu, accuracy adalah rasio prediksi yang benar (positif dan negatif) terhadap total data. Dengan kata lain, accuracy adalah derajat kedekatan nilai prediksi dengan nilai sebenarnya. Nilai akurasi diperoleh dengan Persamaan
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (2)
b. Precision  menunjukkan tingkat  akurasi  antara data yang diminta dan hasil prediksi  yang diberikan oleh model. data yang diminta dan hasil prediksi yang diberikan oleh model. Jadi, akurasi adalah rasio prediksi positif yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1883 − 1891 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3212
benar terhadap hasil prediksi positif total. Dari semua kelas positif yang diprediksi dengan benar, berapa banyak data yang benar-benar positif. Nilai precision dapat diperoleh dengan persamaan.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃

## 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (3)
c. Recall  menunjukkan  keberhasilan  model  dalam  mengambil  informasi.  Jadi,  recall  adalah  rasio  prediksi  benar- positif terhadap semua data positif-benar. Nilai recall dapat diperoleh dengan persamaan.

## 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (4)
confusion matrix dapat memberi tahu seberapa baik kita melakukan model. Secara khusus confusion matrix juga memberikan informasi tentang TP, FP, TN, dan FN. Ini sangat berguna, karena hasil klasifikasi seringkali tidak dapat dinyatakan dengan baik oleh satu angka saja.
Tabel 16. Hasil Confusion Matrix
Algoritma
Confusion Matrix Extreme Gradiant Boosting Random Forest
Tabel 17. Hasil Classification Report
Algoritma Classification Report XGBoost
Random Forest
Berdasarkan  tabel  16  dan  17  diatas  didapatkan  hasil  dari  pengukuran  dua  metode machine  learning dalam confusion matrix dan Classification Report skor akurasi, presisi,recall, dan F1-score algoritma xgboost dan random

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1883 − 1891 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3212
forest menghasilkan nilai skor yang sama baiknya, baik dari akurasi, presisi, recal, maupun F1-score yaitu 100% untuk akurasi, 100% untuk presisi, 99% untuk recall, dan 100% untuk F1-score, begitu juga dengan hasil klasifikasi random forest dengan akurasi 100%, presisi 100%, recall 99%, dan F1-score 100%

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa klasifikasi penipuan pada rekening bank dengan klasifikasi dua kelas yaitu, nasabah  terindikasi  tindak  penipuan  dan  tidak  terindikasi  penipuan  menggunakan  algoritma extreme  gradiant boosting(XGBoost) dan random forest terhadap data bank pada kaggle dapat diproses. Dengan Randomized SearchCV peneliti  dapat  menemukan  parameter  terbaik  untuk  algoritma  yang  digunakan.  Hasil  didapatkan  berdasarkan pengolahan data dari preprocessing hingga evaluasi dengan menunjukkan adanya performa yang baik. Hal tersebut dapat dilihat dari banyaknya jumlah data yang diproses yakni 22029 record menghasilkan skor train 99,50% dan skor test 99,59% untuk extreme gradiant boosting (xgboost) sedangkan random forest mendapatkan hasil skor train 99,46% dan  skor  test  99,59%.  Dengan  hasil  akurasi  pada  penelitian  ini  yang  baik  tersebut,  pada  penelitian  selanjutnya diharapkan  dapat  ditemukan improvisasi  baik  dalam  tahap preprocessing dan processing yang  sanggup  mengatasi kelemahan pada penelitian ini serta dapat menerapkan metode ensemble learning yang lain untuk menjadi tolak ukur penerapan metode yang terbaik pada klasifikasi penipuan rekening bank.

## REFERENCES
[1] R.  Chaisari,  “Tindak  Pidana  Penipuan  Rekening  Bank  (Suatu  Penelitian  Di  Wilayah  Hukum  Polresta  Banda  Aceh),” Universitar syiah kuala, 2017.
[2] J. Handoko, K. Kevin, P. Paulus, and Z. Salsabila, “Sistem Deteksi Nomor Telepon dan Rekening Bank Terindikasi Penipuan Berbasis Aplikasi Android dan Web,” J. SIFO Mikroskil , vol. 23, no. 2, pp. 183–196, 2022, doi: 10.55601/jsm.v23i2.913.
[3] A. Prakosa, “Analisis Pengaruh Persepsi Teknologi Dan Persepsi Risiko Terhadap Kepercayaan Pengguna M-Banking,” J. Manaj. , vol. 9, no. 2, 2019, doi: 10.26460/jm.v9i2.1030.
[4] L. Septriyana, “Pengambilalihan Kredit Oleh Karyawan Alih Daya (Outsourcing) Pt Bank Mandiri Yang Berakibat Pada Tindak Pidana Penipuan,” Indones. Priv. Law Rev. , vol. 1, no. 2, pp. 99–106, 2020, doi: 10.25041/iplr.v1i2.2056.
[5] Suparyanto  dan  Rosad  (2015,  “ANALISIS  PENERAPAN  PRINSIP  KEHATI-HATIAN  BANK  PADA  LAYANAN  E- BANKING DI PT BANK BNI SYARIAH CABANG MATARAM,” Suparyanto dan Rosad (2015 , vol. 5, no. 3, pp. 248– 253, 2020.
[6] A. Kurniawan and Y. Yulianingsih, “Pendugaan Fraud Detection pada kartu kredit dengan Machine Learning,” Kilat , vol. 10, no. 2, pp. 320–325, 2021, doi: 10.33322/kilat.v10i2.1482.
[7] M.  Febriady,  Samsuryadi,  and  D.  P.  Rini,  “Klasifikasi  Transaksi  Penipuan  Pada  Kartu  Kredit  Menggunakan  Metode Resampling  Dan  Pembelajaran  Mesin,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  pp.  1010–1016,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i2.3765.
[8] T. S. Lestari and D. A. N. Sirodj, “Klasifikasi Penipuan Transaksi Kartu Kredit Menggunakan Metode Random Forest,” J. Ris. Stat. , vol. 1, no. 2, pp. 160–167, 2022, doi: 10.29313/jrs.v1i2.525.
[9] M. Syukron, R. Santoso, and T. Widiharih, “PERBANDINGAN METODE SMOTE RANDOM FOREST DAN SMOTE XGBOOST UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT PENYAKIT HEPATITIS C PADA IMBALANCE CLASS DATA,” vol. 9, pp. 227–236, 2020.
[10]  N. N. Pandika Pinata, I. M. Sukarsa, and N. K. Dwi Rusjayanthi, “Prediksi Kecelakaan Lalu Lintas di Bali dengan XGBoost pada  Python,” J.  Ilm.  Merpati  (Menara  Penelit.  Akad.  Teknol.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  3,  p.  188,  2020,  doi: 10.24843/jim.2020.v08.i03.p04.
[11]  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.
[12]  G. A. Shafila, “IMPLEMENTASI METODE EXTREME GRADIENT BOOSTING ( XGBOOST ) UNTUK KLASIFIKASI PADA DATA BIOINFORMATIKA ( Studi Kasus : Penyakit Ebola , GSE 122692 ),” Dspace.Uii.Ac.Id , 2020,  [Online].
Available: https://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/29276/16611022 Gregy Addis Shafila.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
[13]  J. Paul Mueller and L. Massaron, Algorithm dummies . Canada: john willey&sons,inc., 2017.
[14]  V.  YUGESH,  “A  Complete  Guide  to  Categorical  Data  Encoding,” DEVELOPERS  CORNER ,  2021. https://analyticsindiamag.com/a-complete-guide-to-categorical-data-encoding/.
[15]  O. V. Putra, T. Harmini, and A. Saroji, “Outlier Detection On Graduation Data Of Darussalam Gontor University Using One- Class Support Vector Machine,” Procedia Eng. Life Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 89–92, 2021, doi: 10.21070/pels.v2i0.1139.
[16]  E. Agustin, A. Eviyanti, and N. L. Azizah, “Deteksi Penyakit Epilepsi Melalui Sinyal EEG Menggunakan Metode DWT dan Extreme Gradient Boosting,” vol. 7, pp. 117–127, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5412.
[17]  S. Shalev-Shwartz and S. Ben-David, Understanding Machine Learning . New york, 2014.
[18]  R. E. Prasetyo, “[Belajar DM] Evaluasi Model Data Mining,” 2022.
https://rudyekoprasetya.wordpress.com/2021/04/13/belajar-dm-evaluasi-model-data-mining/.
[19]  H. Mukhtar et al. , “Jurnal Computer Science and Information Technology ( CoSciTech ) Peramalan Kedatangan Wisatawan ke Suatu Negara Menggunakan Metode Support Vector,” vol. 3, no. 3, pp. 274–282, 2022.
[20]  A. Arimuko, A. S. W. Wibawa, and A. Firmansyah, “Analisis Perbandingan Penentuan Hiposentrum Menggunakan Metode Grid Search, Geiger, dan Random Search: Studi Kasus pada Letusan Gunung Sinabung 2017,” Diffraction , vol. 1, no. 2, pp. 22–28, 2019, doi: 10.37058/diffraction.v1i2.1290.