## PERANCANGAN SISTEM PAKAR ANALISA TRANSAKSI KEUANGAN MENCURIGAKAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Andy Rio Handoko
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Universitas Budi Luhur Email: andy.handoko@budiluhur.ac.id

## ABSTRAK
Sistem  Pakar  merupakan  sistem  komputer  yang  dirancang  dengan  kemampuan  khusus  untuk menyelesaikan  masalah  dan  keputusan  yang  umumnya  dilakukan  oleh  seorang  ahli.  Dalam  pencegahan  dan pemberantasan Tindak Pidana Pencucian Uang (TPPU) di Indonesia diperlukan suatu sistem teknologi informasi yang  mampu  untuk  menganalisa  sebuah  transaksi  keuangan  yang  dikategorikan  mencurigakan.  Sistem  pakar dapat membantu dalam melakukan deteksi awal transaksi keuangan mencurigakan hingga menghasilkan analisa yang dapat dijadikan informasi awal adanya transaksi keuangan mencurigakan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui lebih awal sebuah transaksi apakah dapat dikategorikan mencurigakan atau tidak berdasarkan parameter  transaksi  keuangan  mencurigakan  seperti  banyaknya  transaksi  yang  dilakukan,  usia  nasabah  saat melakukan  transaksi  dan  beberapa  parameter  lainnya.  Metode  inferensi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu forward chaining , forward chaining dipilih karena dianggap sesuai untuk melakukan deteksi awal transaksi keuangan mencurigakan dimana semua data dan aturan akan ditelusuri untuk mengetahui tujuan yang diinginkan berupa hasil analisa terhadap suatu transaksi keuangan mencurigakan berdasarkan nilai bobot transaksi keuangan mencurigakan  yang  telah  ditentukan . Secara  umum  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  adanya parameter  transaksi  keuangan  mencurigakan  yang  selanjutnya  dalam  sistem  pakar  menjadi  rujukan  untuk mengetahui  indikator  transaksi  keuangan  mencurigakan  akan  menghasilkan  nilai  bobot  yang  menunjukkan tingkat indikasi terjadinya transaksi keuangan mencurigakan.
Kata kunci: tindak pidana pencucian uang; transaksi keuangan mencurigakan; sistem pakar; forward chaining .

## ABSTRACT
Expert  system  is  a  computer  system  designed  with  a  special  ability  to  resolve  the  issue  and  decision  is generally carried out by an expert. In the prevention and eradication of criminal acts of money laundering in Indonesia, required a system based on information technology that has special ability to perform early detection a  financial  transaction  categorized  as  suspicious.  An  expert  system  can  help  to  early  detection  suspicious financial  transaction  analysis  to  produce  results  that  can  be  used  as  preliminary  information  the  suspicious financial  transactions.  The  purpose  of  this  research  is  to  figure  out  early  a  transaction  can  be  described  as suspicious or not based on parameter suspicious financial transaction as how many transaction are conducted, the age of customers when performing of the transaction and some other parameters. A inference method that used in this research is forward chaining, forward chaining were chosen because is considered appropriate to do  detection  of  the  beginning  of  suspicious  financial  transactions,  where  is  all  the  data  and  the  rules  will  be traced in order to know a desired goal of the result of the analysis a suspicious financial transaction based on suspicious financial transaction indeks.
Keywords: money laundering; suspicious financial transaction; expert system; forward chaining.

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya modus dan teknik pencucian uang yang dilakukan oleh individu dan organisasi kejahatan, seringkali  membuat  penyedia  jasa  keuangan  luput  untuk  mengetahuinya.  Transaksi  yang  dilakukan  tidak  lagi menimbulkan  kecurigaan  dari  penyedia  jasa  keuangan,  karena  transaksi  yang  dilakukan  menyerupai  transaksi normal, namun sebenarnya merupakan modus dan teknik pencucian uang.
Dalam  upaya  untuk  mencegah  tindak  pidana  pencucian  uang  dan  mengawasi  transaksi  keuangan mencurigakan  maka  perlu  dilakukan  pengumpulan  parameter,  modus  dan  teknik  pencucian  uang  dalam  suatu knowledge  base indikator  transaksi  keuangan  mencurigakan. Knowledge  base tersebut  akan  digunakan  oleh sistem pakar yang kemudian diolah menjadi suatu informasi bagi penyedia jasa keuangan untuk mengetahui dan memutuskan suatu transaksi dapat dikategorikan sebagai transaksi keuangan mencurigakan atau tidak.
Parameter,  modus  dan  teknik  pencucian  uang  yang  dikumpulkan  tidak  hanya  didapat  dari  aturan-aturan yang  dikeluarkan  oleh  lembaga  resmi  anti  pencucian  uang,  namun  juga  diperoleh  melalui  informasi  pihak
pelapor  yang  terdiri  dari  lembaga  bank  maupun  non  bank.  Semakin  banyak knowledge  base yang  terkumpul terkait transaksi keuangan mencurigakan akan semakin baik untuk dapat digunakan oleh sistem pakar.

## 1.1 Sistem Pakar
Sistem Pakar adalah salah  satu cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang  membuat  penggunaan secara luas  pengetahuan  atau knowledge yang  khusus  untuk  penyelesaian  masalah  tingkat  manusia  yang  pakar  [3]. Sistem  Pakar  terdiri  dari  dua  bagian  utama,  yaitu  lingkungan  pengembangan  ( development  environment )  dan lingkungan konsultasi ( consultation environment ) [23]. Lingkungan pengembang  pada sistem pakar digunakan sebagai  pintu  masuk  pengetahuan  pakar  ke  dalam  lingkungan  sistem  pakar,  sedangkan  lingkungan  konsultasi akan digunakan pengguna yang bukan pakar dalam memperoleh pengetahuan pakar.

## Gambar 1. Arsitektur Sistem Pakar [3]

## 1.2 Forward Chaining
Suatu  rantai  yang  dicari  atau  dilewati  dari  suatu  permasalahan  untuk  memperoleh  solusinya  disebut forward  chaining [3]. Forward  chaining adalah  contoh  dari  konsep  umum,  dimana  fokus  perhatian  dari penalaran dimulai dari data yang dikenal [20]. Dari definisi tersebut dapat disimpulkan bahwa forward chaining adalah  suatu  metode  pencarian  fakta  dimana  fokus  penalaran  mulai  dari  data  yang  dikenal  dan  berakhir  pada sebuah solusi.
R8 R9 R5 R6 R7 J H J K R1 R2 R2 R2 H H I A B C D E F G Konklusi Fakta KESIMPULAN FAKTA RN Kaidah N Fakta yang diberikan Kesimpulan Fakta
Fakta yang hilang Kaidah yang bisa digunakan Kaidah yang tidak bisa digunakan
Gambar 2. Forward Chaining [3]

## 1.3 Transaksi Keuangan Mencurigakan
Menurut UU No. 8 Tahun 2010 Tentang Pencegahan dan Pemberantasan Tindak Pidana Pencucian Uang pasal 1 point 5 Transaksi Keuangan Mencurigakan (TKM) adalah:
a. Transaksi  Keuangan  yang  menyimpang  dari  profil,  karakteristik,  atau  kebiasaan  pola  transaksi  dari Pengguna Jasa yang bersangkutan;
b. Transaksi Keuangan oleh Pengguna Jasa yang patut diduga dilakukan dengan tujuan untuk menghindari pelaporan  Transaksi  yang  bersangkutan  yang  wajib  dilakukan  oleh  Pihak  Pelapor  sesuai  dengan ketentuan Undang-undang ini;
c. Transaksi Keuangan yang dilakukan atau batal dilakukan dengan menggunakan Harta Kekayaan yang diduga  berasal  dari  hasil  tindak  pidana;  atau  Transaksi  Keuangan  yang  diminta  oleh  PPATK  untuk dilaporkan oleh Pihak Pelapor karena melibatkan Harta Kekayaan yang diduga berasal dari hasil tindak pidana.
Dalam  proses  pencucian  uang  dikelompokkan  dalam  tiga  tahap  kegiatan,  yaitu placement,  layering dan integration .  Ketiga  kegiatan  tersebut  dapat  terjadi  secara  terpisah  atau  simultan,  namun  pada  umumnya dilakukan  secara  tumpang  tindih  dan  bersamaan  sehingga  terkesan  sebagai  transaksi  yang  sah  dan  tidak menyalahi aturan.
Placement (penempatan) adalah upaya  menempatkan  harta  yang dimiliki dapat berupa uang  yang berasal dari  tindak  pidana  ke  dalam  sistem  keuangan,  hal  ini  dapat  berupa  pergerakan  fisik  dari  uang  kas  seperti penyelundupan  uang  tunai  dari  satu  Negara  ke  Negara  lain;  mencampurkan  uang  tunai  yang  berasal  dari  hasil kejahatan dengan  uang  yang  diperoleh dari hasil kegiatan  yang sah; atau dengan  melakukan penempatan uang giral ke dalam sistem perbankan, misalnya deposito bank dan cek.
Layering (pelapisan) adalah suatu proses pemindahan dana yang dimiliki dari beberapa rekening atau lokasi tertentu yang berasal dari hasil upaya placement ke tempat lainnya melalui serangkaian transaksi kompleks yang didesain  sedemikian  rupa  guna  menyamarkan  atau  mengelabui  sumber  asal  uang  haram  tersebut.  Selain  hal tersebut  langkah  lain  dalam layering adalah  dengan  membuat  sebanyak  mungkin account atau  rekening  dari perusahaan  fiktif  dengan  memanfaatkan  aspek  kerahasiaan  bank  dan  keistimewaan  hubungan  antara  nasabah bank dengan pengacara, hal ini dilakukan untuk menghilangkan jejak kejahatan dari usaha audit yang dilakukan oleh pihak berwenang sehingga seolah-olah merupakan hasil transaksi financial yang legal. Integration (penggabungan)  adalah  proses  pengalihan  uang  hasil  kejahatan  yang  dicuci  dari  kegiatan placement dan layering ke  dalam  aktivitas  atau  bisnis  yang  resmi  tanpa  ada  hubungan  dengan  bisnis  haram sebelumnya.  Pada  tahap  ini  uang  hasil  kejahatan  yang  telah  “diputihkan”  dimasukkan  kembali  ke  sistem keuangan yang umum dalam bentuk yang sesuai dengan aturan hukum dan telah berubah menjadi legal.
Gambar 3. Skema Pencucian Uang [18]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kualitatif.  Metode kualitatif adalah suatu  pendekatan  yang  juga  disebut  pendekatan  investigasi  karena  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara bertatap muka langsung dan berinteraksi dengan orang-orang di tempat penelitian [13].
Sementara itu, menurut [22], metode penelitian kualitatif adalah metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat postpositifsime ,  digunakan  untuk  meneliti  pada  kondisi  objek  yang  alamiah  (sebagai  lawannya  adalah eksperimen) dimana peneliti adalah sebagai instrument kunci, pengambilan sample sumber dan data dilakukan secara purposive dan snowball , teknik pengumpulan data dilakukan dengan triangulasi (gabungan) analisis data bersifat induktif/kualitatif, dan hasil penelitian kualitatif lebih menekankan pada makna daripada generalisasi.
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  melalui  metode  observasi  berupa  wawancara  dengan narasumber  yang  hasilnya  dijadikan  data  primer  dan  metode  dokumentasi  dengan  cara  mempelajari  dokumen yang berkaitan dengan data  yang dibutuhkan dalam penelitian ini, dimana  hasil dari metode ini dijadikan data sekunder.
Dari hasil observasi yang dilakukan melalui wawancara dengan narasumber dihasilkan data primer berupa indikator  transaksi  keuangan  mencurigakan  yang  digunakan  oleh  auditor  kepatuhan  dalam  penentuan  suatu transaksi keuangan mencurigakan. Ada 14 indikator transaksi keuangan mencurigakan yang digunakan auditor kepatuhan diantaranya: Transaksi yang dilakukan melebihi 10 kali penghasilan nasabah, usia dibawah 40 tahun yang melakukan transaksi besar, Politically Expose Person , U-turn Transaction , dan Smurfing Transaction . Sedangkan pengumpulan data melalui metode dokumentasi dilakukan dengan menelaah peraturan Kepala PPATK Nomor: PER-04/1.02/PPATK/03/2014 tentang Perubahan atas Peraturan Kepala PPATK Nomor: PER- 11/1.02/PPATK/06/2013 tentang Identifikasi Transaksi  Keuangan Mencurigakan bagi Penyedia Jasa Keuangan dan  Peraturan  Kepala  PPATK  Nomor:  PER-02/1.02/PPATK/02/15  tentang  Kategori  Pengguna  Jasa  yang Berpotensi  Melakukan  Tindak  Pidana  Pencucian  Uang.  Dari  hasil  penelaahan  tersebut  di  dapat  indikator transaksi  keuangan  mencurigakan  yang  terbagi  dalam  4  (empat)  kategori,  yaitu:  Berdasarkan  profil  nasabah, Negara  asal  nasabah,  Kegiatan  Bisnis  nasabah  dan  Produk  dan/atau  jasa  yang  digunakan  nasabah  dalam bertransaksi.
Berdasarkan data primer dan sekunder tersebut dilakukan kompilasi untuk mendapatkan indikator transaksi keuangan mencurigakan termasuk nilai bobot untuk masing-masing indicator yang ditunjukkan pada tabel 1.

## Tabel 1. Indikator transaksi keuangan mencurigakan
No. Kode Indikator Nilai Bobot 1 P0001  Transaksi melebihi 10 kali penghasilan 50 2 P0002  Usia nasabah dibawah 40 tahun ≤40thn: 20 ≥40thn: 10 3 P0003  Kewarganegaraan WNI : 10 WNA: 30 4 P0004  Pejabat Negara 30 5 P0005  Anggota Partai Politik 30 6 P0006  Ibu Rumah Tangga 30 7 P0007  Pelajar/Mahasiswa 30 8 P0008  Pegawai Negeri Sipil 30 9 P0009  TNI/POLRI 30 10  P0010  Memiliki hubungan dengan Politicaly Expose Person (PEP) 30 11  P0011  Bekerja pada sektor pelayanan publik 30 12  P0012  Pengacara 10 13  P0013  Kurator 10 14  P0014  Notaris 10 15  P0015  Pejabat Pembuat Akta Tanah 10 16  P0016  Akuntan 10 17  P0017  Perencana Keuangan 10 18  P0018  Konsultan Pajak 10 19  P0019  Termasuk dalam daftar terorisme 30 20  P0020  Termasuk dalam daftar sanksi internasional 10 21  P0021  Negara masuk dalam daftar hitam FATF 10 22  P0022  Negara penghasil narkoba 10 23  P0023  Bisnis valuta asing 10 24  P0024  Bisnis travel 10 25  P0025  Bisnis berbasis tunai 10 26  P0026  Bisnis sumber daya alam 10 27  P0027  Bilyet Giro 10
No. Kode Indikator Nilai Bobot 28  P0028  Cek Pelawat 10 29  P0029  Deposito 10 30  P0030 Electronic banking 10 31  P0031  Alat pembayaran dengan kartu 10 32  P0032  Reksadana 10 33  P0033 Safe deposit box 10 34  P0034  Obligasi 10 35  P0035  Surat Utang Negara 10 36  P0036  Tersangka Tindak Pidana 40 37  P0037 U-turn Transaction 40 38  P0038 Pass by Transaction 40 39  P0039 Smurfing Transaction 40 40  P0040 Structuring Transaction 40 41  P0041 Beneficial Owner 40
Dengan  nilai  bobot  yang  dimiliki  pada  masing-masing  indikator,  agar  diketahui  kemungkinan  adanya transaksi keuangan  mencurigakan diperlukan perhitungan total nilai bobot dengan rumusan jumlah nilai bobot atas pertanyaan yang terjawab.
(1)
Keterangan: i : pernyataan ke-i n : jumlah pertanyaan xi : nilai bobot tiap pertanyaan yang terjawab
Total  nilai  bobot  yang  dihasilkan  dalam  perhitungan  tersebut  dikompilasi  dengan  tingkat  nilai  bobot sehingga  dapat  terlihat  hasil  deteksi  dari  transaksi  keuangan  yang  ada  apakah  terindikasi  mencurigakan  atau tidak seperti yang ditunjukkan pada tabel 2.

## Tabel 2. Hasil deteksi transaksi keuangan mencurigakan
Kode Tingkat Total Nilai Bobot Keterangan A0001 < 80 Tidak  terindikasi  mencurigakan,  namun  perlu  dilakukan customer due diligence (CDD) kembali A0002 80 - 150 Terindikasi  mencurigakan  dengan  level low ,  perlu  dilaporkan  ke PPATK disertai hasil CDD A0003 151 - 221 Terindikasi  mencurigakan  dengan  level medium, wajib  dilaporkan ke PPATK disertai data dukung transaksi A0004 > 221 Terindikasi  mencurigakan  dengan  level high, wajib  segera dilaporkan ke PPATK disertai data dukung transaksi
Untuk membuat sistem pakar yang baik diperlukan basis pengetahuan dan basis aturan yang lengkap agar proses inferensi dalam sistem dapat berjalan dengan baik, dengan indikator dan nilai bobot yang dimiliki maka dapat disusun sebuah aturan ( rule ) yang dapat menghasilkan sebuah kesimpulan dari sebuah transaksi keuangan mencurigakan seperti yang ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Aturan/basis pengetahuan Aturan (Rule) Kaidah Proses (IF…THEN) R1 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0010,  P0023,  P0027,  P0028,  P0029, P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034,  P0035,  P0036,  P0037,  P0038,  P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R2 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0019,  P0020,  P0021,  P0022,  P0027,  P0028,  P0029, P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034,  P0035,  P0036,  P0037,  P0038,  P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot
Aturan (Rule) Kaidah Proses (IF…THEN) R3 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0023,  P0027,  P0028,  P0029, P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034,  P0035,  P0036,  P0037,  P0038,  P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R4 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0027,  P0028,  P0029, P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034,  P0035,  P0036,  P0037,  P0038,  P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R5 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0011,  P0023, P0027,  P0028,  P0029,  P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034,  P0035,  P0036, P0037, P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R6 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0023, P0027,  P0028,  P0029,  P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034,  P0035,  P0036, P0037, P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R7 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0010, P0023,  P0027,  P0028,  P0029,  P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034,  P0035, P0036, P0037, P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R8 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0010, P0011,  P0023,  P0027,  P0028,  P0029,  P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034, P0035, P0036, P0037, P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R9 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0010, P0011,  P0012,  P0027,  P0028,  P0029,  P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034, P0035, P0036, P0037, P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R10 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0010, P0011,  P0012,  P0013,  P0027,  P0028,  P0029,  P0030,  P0031,  P0032,  P0033, P0034, P0035, P0036, P0037, P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R11 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0010, P0011,  P0012,  P0013,  P0014,  P0027,  P0028,  P0029,  P0030,  P0031,  P0032, P0033, P0034, P0035, P0036, P0037, P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R12 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0010, P0011,  P0012,  P0013,  P0014,  P0015,  P0027,  P0028,  P0029,  P0030,  P0031, P0032, P0033, P0034, P0035, P0036, P0037, P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R13 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0010, P0011,  P0012,  P0013,  P0014,  P0015,  P0016,  P0027,  P0028,  P0029,  P0030, P0031,  P0032,  P0033,  P0034,  P0035,  P0036,  P0037,  P0038,  P0039,  P0040, P0041 Total Nilai Bobot
Aturan (Rule) Kaidah Proses (IF…THEN) R14 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0010, P0011,  P0012,  P0013,  P0014,  P0015,  P0016,  P0017,  P0027,  P0028,  P0029, P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034,  P0035,  P0036,  P0037,  P0038,  P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R15 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0010, P0011,  P0012,  P0013,  P0014,  P0015,  P0016,  P0017,  P0018,  P0027,  P0028, P0029,  P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034,  P0035,  P0036,  P0037,  P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R16 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0010, P0011,  P0012,  P0013,  P0014,  P0015,  P0016,  P0017,  P0018,  P0020,  P0021, P0022,  P0027,  P0028,  P0029,  P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034,  P0035, P0036, P0037, P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R17 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0023, P0024,  P0027,  P0028,  P0029,  P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034,  P0035, P0036, P0037, P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R18 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0023, P0024,  P0025,  P0027,  P0028,  P0029,  P0030,  P0031,  P0032,  P0033,  P0034, P0035, P0036, P0037, P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R19 IF THEN P0001,  P0002,  P0003,  P0004,  P0005,  P0006,  P0007,  P0008,  P0009,  P0023, P0024,  P0025,  P0026,  P0027,  P0028,  P0029,  P0030,  P0031,  P0032,  P0033, P0034, P0035, P0036, P0037, P0038, P0039, P0040, P0041 Total Nilai Bobot R20 IF THEN Total Nilai Bobot < 80 A0001 R21 IF THEN 80 < Total Nilai Bobot < 150 A0002 R20 IF THEN 151 < Total Nilai Bobot < 221 A0003 R20 IF THEN Total Nilai Bobot > 221 A0004
Berdasarkan  aturan  tersebut,  maka  dihasilkan  sebuah  pohon  keputusan  untuk  memudahkan  pemahaman terhadap aturan yang ada dalam sistem pakar.
P0001 P0002 P0003 P0004 P0005 P0010 P0023
P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0006 P0019 P0020 P0021 P0022 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0023 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0007 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0008 P0011 P0023 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0009 P0023 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0010 P0023 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0011 P0023 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0012 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0013 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0014 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0015 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0016 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0017 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0018 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0019 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0020 P0021 P0022 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0024 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0025 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0026 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0024 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0025 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0026 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0024 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0025 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0026 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0024 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0025 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0026 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0024 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0025 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0026 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0024 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0025 P0027 P0028 P0029 P0030 P0031 P0032 P0033 P0034 P0035 P0036 P0037 P0038 P0039 P0040 P0041 P0026 Hitung Persentase Nilai A0001 A0004 A0003 A0002

## Gambar 4. Pohon Keputusan
Proses  pencarian  dari  pohon  keputusan  menggunakan  metode  inferensi forward  chaining .  Proses  ini dimulai dari sekumpulan fakta-fakta tentang indikator yang diberikan oleh pengguna sebagai masukan ke dalam sistem,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  hingga  tujuan  akhir  berupa  kesimpulan  dari  fakta  yang  dihasilkan. Pengumpulan fakta dimulai ketika user menjawab pertanyaan mengenai indikator yang diberikan oleh sistem pakar. User dapat memilih jawaban “Ya” atau “Tidak” atas pertanyaan yang diberikan.
Mulai Login Sistem Validasi user Tidak Isi data profile nasabah Jawab Pertanyaan ke-i ? Ya Selesai Hitung Total Nilai Bobot Ya Tidak Analisa Indeks TKM Hasil Analisa TKM
Gambar 5. Flowchart Metode Inferensi Forward Chaining Sistem Pakar Transaksi Keuangan
Mencurigakan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Use Case Diagram
Diagram  ini  menggambarkan  pengguna  dan  perilaku  pengguna  dari  sistem  pakar  transaksi  keuangan mencurigakan. Pada sistem ini pengguna terdiri dari user akhir ( end user ) dalam hal ini penyedia jasa keuangan, dan  administrator  sebagai  pengelola  sistem.  Perilaku  pengguna  dalam  sistem  ini  adalah  kewenangan  yang diberikan  untuk  menggunakan  sistem.  Pengguna  dan  perilaku  pengguna  tergambar  dalam  diagram Use  Case berikut:
Sistem Pakar Transaksi Keuangan Mencurigakan User Melakukan analisa TKM Melihat Hasil Analisa TKM Mengubah Password Melakukan Logout Melakukan Login User Melakukan Login Admin Mengelola data master Mengubah Password Melakukan Logout Administrator

## Gambar 6. Use Case Diagram Sistem Pakar Transaksi Keuangan Mencurigakan

## 3.2 Class Diagram
Atribut dalam sistem ini digambarkan dalam sebuah class diagram dan sekaligus menggambarkan fungsi yang  ada  dalam  tiap class . Class  diagram ini  menggambarkan  penggunaan  aplikasi  baik  oleh administrator maupun oleh user.
+Save() +Cancel() +Input() +Update() +Edit() +Delete() -Userid : String -Name : String -Jabatan : String -Username : String -Password : String -Role : Boolean User +Input() +Update() +Edit() +Delete() -Indikator_id : String -Nama Indikator : String -Level : String -Pertanyaan : String Indikator TKM +Input() +Update() +Edit() +Delete() -Unsur_id : String -Nama Unsur : String Unsur TKM +Input() +Update() +Edit() +Delete() -Aturan_id : String -Indikator_id : String -Unsur_id : String Aturan +View() -nama_nasabah : String -jekel : String -penghasilan : String -total_bobot : String -keterangan : String Hasil Analisa +Input() -id : String -nama_kasus : String -total_bobot : String -hasil_analisa : String Kasus 1 1..* 1 1 1 1..* 1..* 1..* 1 1 +Input() -id : String -nama_nasabah : String -jekel : String -penghasilan : String Data Nasabah -1 * -1 *
Gambar 7. Class Diagram Sistem Pakar Transaksi Keuangan Mencurigakan

## 3.3 Implementasi sistem
Prototipe Sistem Pakar Transaksi Keuangan Mencurigakan dirancang dengan berbasis web , ada pun alasan sistem  tersebut  dirancang  dengan  berbasis web agar  memberikan  kemudahan  bagi user dalam  mengakses. Aplikasi  ini  hanya  mengenal  dua  kelompok user yaitu Administrator selaku  pengelola  sistem  dan End  User selaku  pengguna  yang  melakukan  analisa  awal  terhadap  sebuah  transaksi  keuangan  yang  patut  diduga  terkait tindak pidana pencucian uang berdasarkan parameter yang dimiliki sistem.

## 3.3.1 Halaman Utama

## Gambar 8. Menu Utama User
Halaman ini merupakan halaman awal ketika user berhasil login , halaman ini berisi info tentang Transaksi Keuangan Mencurigakan, bagaimana menganalisa transaksi dan mengubah password .

## 3.3.2 Halaman Analisa Transaksi Keuangan
Untuk  melakukan  analisa  terhadap  suatu  transaksi  keuangan, user dapat  menggunakan  menu  Analisa Transaksi. Dalam menu ini user harus menjawab pertanyaan yang diberikan terkait dengan transaksi keuangan yang dianalisa sesuai dengan metode forward chaining . Sebelum melakukan analisa transaksi diperlukan entry data nasabah yang transaksinya akan dianalisa, hal ini digunakan untuk identifikasi awal nasabah, seperti nama nasabah, jenis kelamin dan penghasilan nasabah.

## Gambar 9. Entry Data Nasabah
Selanjutnya  Analisa  terhadap  nasabah  dan  transaksi  yang  dilakukan  dengan  menjawab  pertanyaan- pertanyaan yang berhubungan dengan transaksi keuangan yang dilakukan oleh pengguna, jawaban berdasarkan parameter  yang  ada  dalam  UU  Nomo  8  Tahun  2010  tentang  Pencegahan  dan  Pemberantasan  Tindak  Pidana Pencucian Uang.

## Gambar 10. Halaman Analisa Transaksi Keuangan
Setelah  seluruh  pertanyaan  terkait  transaksi  nasabah  telah  dijawab,  maka  akan  ditampilkan  sebuah  hasil analisa  transaksi  keuangan  mencurigakan  yang  terdiri  dari  informasi  data  nasabah,  total  nilai  bobot  hasil pertanyaan dan rekomendasi yang diberikan terhadap analisa yang telah dilakukan.

## Gambar 11. Halaman Hasil Analisa Transaksi Keuangan Mencurigakan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa, perancangan hingga implementasi sistem pakar untuk mendeteksi transaksi keuangan mencurigakan dengan metode forward chaining dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Kebutuhan  akan  adanya  suatu  aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat  menampung  indikator  atau  parameter transaksi keuangan mencurigakan sangat dibutuhkan bukan hanya  untuk PPATK selaku instansi yang melakukan analisa transaksi keuangan mencurigakan, tetapi juga dibutuhkan oleh pihak pelapor sebagai acuan dalam menentukan tingkat kecurigaan terhadap sebuah transaksi keuangan.
b. Sistem  pakar  tidak  hanya  dijadikan  sebagai  sebuah database indikator  atau  parameter  transaksi keuangan mencurigakan, namun dapat memberikan sebuah analisa pintar yang dihasilkan dari indikator yang dimiliki.
c. Tingkat  kepercayaan  pihak  pelapor  untuk  menyampaikan  laporan  terkait  transaksi  keuangan mencurigakan  semakin  tinggi  jika  indikator  atau  parameter  semakin  banyak,  karena  informasi  berupa hasil analisa semakin jelas untuk menentukan transaksi keuangan mencurigakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aeni,  K.  (2018).  Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Pada  Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Hama  Dan Penyakit  Padi. Jurnal  Ilmiah  Penelitian  Dan  Penerapan  Teknologi  Sistem  Informasi , 2 (1),  79–86. https://doi.org/10.29407/intensif.v2i1.11841
[2] Amin, R., & Pitriani, P. (2018). Penerapan Metode Forward Chaining Untuk Diagnosa Penyakit Insomnia. Jurnal PILAR Nusa Mandiri , 14 (1), 97–102. Retrieved from www.nusamandiri.ac.id
[3] Arhami, M. (2005). Konsep Dasar Sistem Pakar . Yogyakarta: Andi.
[4] Dennis, Alan., Wixom, B.H., Tegarden, D. (2005). System Analysis and Design with UML Version 2.0 an Object-Oriented Approach . Hoboken: John Wiley & Sons, Inc.
[5] Durkin, J. (1994). Expert System: Design and Development . New York: Macmillan Publishing Company, Inc.
[6] Hafiz, L. A., Ernawati, & Andreswari, D. (2018). Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Tulang Berbasis
Web Menggunakan Metode Forward Chaining. Jurnal Rekursif , 6 (1), 105–114.
[7] Harjanto, A., Karnila, S., & Nugraha, F. (2018). Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar Untuk Konsultasi Perilaku Siswa Di Sekolah Menggunakan Metode Forward Chaining . 9 (2), 817–824.
[8] Hartati, Sri., dan Iswanti, S. (2008). Sistem Pakar dan Pengembangannya . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[9] Hasanah,  Ridarmin,  &  Adrianto,  S.  (2017).  Aplikasi  Sistem  Pakar  Pendeteksi  Kerusakan  Laptop/PC Dengan  Penerapan  Metode  Forward  Chaining  Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  PHP. Jurnal Informatika, Manajemen Dan Komputer , 9 (2), 40–50. Retrieved from
http://ejournal.stmikdumai.ac.id/index.php/path/article/download/103/41
[10] Hayadil, B. H., Rukun, K., Wulansari, R. E., Herawan, T., Dahliusmanto, Setaiwan, D., & Safril. (2017). Expert  System  of  Quail  Disease  Diagnosis  Using  Forward  Chaining  Method. Indonesian  Journal  of Electrical Engineering and Computer Science , 5 (1), 207–214. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v5.i1.pp
[11] Hussein, Y. (2007). Bunga Rampai Anti Pencucian Uang . Bandung: Book Terrace & Library.
[12] Kurniawan, S., & Merlina, N. (2015). Sistem Pakar Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining Untuk Mendiagnosa Kerusakan Mobil Daihatsu Ayla. Jurnal PILAR Nusa Mandiri , 11 (2), 197– 202.
[13] McMillan, J.H., & Schumacher’s. (2003). Educational Research. Fundamentals for the consumer (4th ed) . Boston: Allyn & Bacon.
[14] Minarni,  D.,  Isa,  I.  G.  T.,  &  Asriyanik.  (2017).  Aplikasi  Bagi  Waris  Islam  dengan  Metode  Forward Chaining berbasis Web. Jurnal Online Informatika , 2 (2), 127–133. https://doi.org/10.15575/join.v2i2.107
[15] Nasir, J., & Gultom, Z. H. (2018). Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Kerusakan Pada Sepeda Motor Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web. Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi Digital Zone , 9 (1), 42–58.
[16] Nugroho, F. A. (2018). Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Jantung Dengan Metode Forward Chaining . 3 (2), 75–79.
[17] Perbawawati, A. A., Sugiharti, E., & Muslim, M. A. (2019). Bayes Theorem and Forward Chaining Method On Expert System for Determine Hypercholesterolemia Drugs. Scientific Journal of Informatics , 6 (1), 116– 124.
[18] PPATK. (2010). Pengenalan Anti Pencucian Uang dan Pendanaan Terrorisme . (35), 1–10.
[19] Rahmatullah, S., Purnia, D. S., & Suryanto, A. (2018). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa  Penyakit Mata Dengan Metode Forward Chaining. Jurnal Sentra Penelitian Engineering Dan Edukasi , 10 (2), 1–7.
[20] Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial Intelligence: A modern Approach (Third Edit). New Jersey: Pearson Education.
[21] Savitri,  P.,  &  Hadi,  T.  (2018).  Implementasi  Metode  Forward  Chaining  Dalam  Sistem  Pendeteksi Kerusakan  Hardware  Pada  Komputer  Dan  Laptop  Berbasis  Android. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 9 (1), 623–632. https://doi.org/10.24176/simet.v9i1.2004
[22] Sugiyono. (2009). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta.
[23] Turban, E. (1995). Decision Support System and Expert System . New Jersey: Prentice-Hall, Inc.
[24] Wijaya,  D.  M.,  &  Raharja,  W.  K.  (2015).  Implementasi  Metode  Forward  Chaining  Pada  Sistem  Pakar Penentuan  Karakter  Diri  Berbasis  Website. Prosiding  PESAT  (Psikologi,  Ekonomi,  Sastra,  Arsitektur  & Teknik Sipil) , 6 , 14–20.