## ANALISIS KECURANGAN DALAM MENGHADAPI PENIPUAN DI SITUS E-COMMERCE MENGGUNAKAN RANDOM FOREST ; PENDEKATAN MACHINE LEARNING BERBASIS AI
1* Ummi Kolbia, 2 Nova Dahliyanti,
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
1 miikolbia@gmail.com, 2 a14893nov@gmail.com *) Penulis Korespondensi

## Abstrak
Di  era  digital  yang  sedang  berkembang  pesat  ini,  fenomena  e-commerce  telah  menjadi sorotan  utama.  Pesatnya  pertumbuhan  e-commerce  telah  menarik  semakin  banyak  pengguna. Namun,  kasus  penipuan  yang  canggih  dan  dinamis  meningkat  seiring  meningkatnya  volume transaksi.  Fenomena  ini  tidak  hanya  menimbulkan  risiko  kerugian  finansial  bagi  pembeli  dan penjual,  tetapi  juga  mengancam  kepercayaan  yang  sangat  penting  dalam  industri  e-commerce. Untuk mengatasi masalah ini, penulis menggunakan Random Forest  pendekatan Machine Learning berbasis  AI  dalam  menganalisis  dan  menemukan  pola-pola  kecurangan  untuk  menghadapi penipuan  di  situs  e-commerce.  Dengan  fokus  pada  data  transaksi  e-commerce,  penelitian  ini menganalisis  berbagai  fitur  transaksi  untuk  mengidentifikasi  pola-pola  yang  berkaitan  dengan aktivitas  penipuan.  Metodologi  penelitian  melibatkan  pengumpulan  dataset  komprehensif  dari transaksi e-commerce, pre-processing data, seleksi fitur, dan implementasi model Random Forest . Model ini dilatih dan divalidasi menggunakan teknik cross-validation untuk memastikan keandalan dan generalisasi. Performa model dievaluasi menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  Random  Forest    yang  dikembangkan mampu  mendeteksi  penipuan  dengan  tingkat  akurasi  86%    dan  presisi  86%.  Temuan  ini memberikan  wawasan  berharga  bagi  pengembangan  sistem  keamanan  e-commerce  yang  lebih robust dan adaptif terhadap ancaman penipuan yang terus berkembang.
Kata Kunci: Penipuan, e-commerce, random forest , machine learning.

## Abstract
In this rapidly expanding digital age, the phenomenon of e-commerce has become a major hit. The rapid growth of e-commerce has attracted more and more users. However, sophisticated and dynamic cases of fraud increased as the volume of transactions increased. This phenomenon not only endangers financial losses to buyers and sellers, but also threatens a very important trust in  the  e-commerce  industry.  To  address  this  problem,  the  writer  USES  Random  Forest  ,  the  ai machine learning approach, in analyzing and discovering fraudulent patterns to confront fraud at the  site  e-commerce.  Focusing  on  trade  data  from  e-commerce,  the  study  analyzes  various transaction features to identify patterns related to fraudulent activities. The research methodology involves the  comprehensive  datasset-gathering  of e-commerce  transactions, pre-processing  data, selection features, and  implementation  of  the  Random  Forest    model.  It  is trained  and  validated using cross-validation  techniques to ensure  reliability  and  generalization.  Model  performance  is evaluated using metrics such as accuracy, precision, recall, and f1-score. Research shows that the Random  Forest    model  developed  is  able  to  detect  fraud  at  an  rate  of  86%  accuracy  and  86% precision.  These  findings  provide  valuable  insights  into  the  developing  security  systems  of  e- commerce's more robust and adaptive to the growing threats of fraud.
Kewords: Fraud, e-commerce, random forest , machine learning.

## PENDAHULUAN
Di  era  digital  seperti  sekarang  ini, e- commerce telah menjadi salah satu pilar utama perekonomian  global,  termasuk  di  Indonesia. Pertumbuhan e-commerce membawa  banyak manfaat  seperti  kemudahan  berbelanja,  akses produk yang lebih luas, dan efisiensi transaksi. Menurut Statista Market Insights, pengguna e- commerce di  Indonesia  mencapai  178,94  juta pada tahun 2022 dan diproyeksikan mencapai 196,47  juta  pada  akhir  tahun  2023[1]. Kementerian Perdagangan (Kemendag) memperkirakan  nilai  transaksi  perdagangan digital  atau e-commerce mencapai  Rp533 triliun  pada    2023  dibandingkan  tahun sebelumnya yang tercatat Rp476 triliun[2].
Namun  dibalik  pertumbuhan  tersebut, terdapat beberapa tantangan dan permasalahan yang  perlu  disikapi  secara  serius.  Salah  satu masalah utama yang muncul adalah meningkatnya kasus penipuan dalam transaksi e-commerce .  Beberapa  Platform e-commerce besar  di  Indonesia,  seperti  Tokopedia,
Bukalapak,  Shopee,  Lazada,  Blibi,  telah mengalami  kasus  penipuan  yang  signifikan, diantaranya  penipuan  pembayaran,  produk palsu  atau  tidak  sesuai  dengan  yang dideskripsikan, dan pencurian identitas.
Berdasarkan  data  survei  SimilarWeb,  Shopee mencatatkan  pengunjung  situs  terbanyak dengan  235  miliar  kunjungan  pada  Januari- Desember  2023[3].  Berbagai  masalah  yang telah  dipaparkan  di  atas  menunjukkan  bahwa
penipuan  dalam e-commerce merupakan  isu serius  yang  memerlukan  solusi  efektif. Penerapan model Machine Learning,
khususnya Algoritma Random Forest , menjadi salah satu solusi yang dapat diandalkan untuk memprediksi  dan  mengidentifikasi  pola-pola penipuan.  Model  ini  dapat  menganalisis berbagai  variabel  dan  data  transaksi  untuk menentukan kemungkinan terjadinya penipuan berdasarakan hasil dari penelitian sebelumnya [4][5].  Teknologi  ini  memiliki  potensi  besar untuk mendeteksi pola-pola kecurangan secara lebih efektif dan efisien. Dengan menggunakan data transaksi, data pengguna, dan data historis kecurangan,  model  ini  dapat  dilatih  untuk mengidentifikasi  transaksi  mencurigakan  dan memberikan peringatan dini kepada pengguna serta Platform. Oleh karena itu, penulis tertarik untuk  melakukan  penelitian  dengan  judul "Analisis  Kecurangan  dalam  Menghadapi Penipuan  di  Situs E-commerce Menggunakan Random  Forest :  Pendekatan  Machine Learning  Berbasis AI."

## E-commerce
E-commerce adalah penggunaan internet  dan  web  untuk  transaksi  bisnis. e- commerce juga  adalah  proses  pembelian  dan penjualan produk, jasa, dan informasi melalui jaringan komputer termasuk internet.[6]
E-commerce singkatan  dari  elektronik commerce , yang berarti sistem pemasaran yang dilakukan secara elektronik atau melalui media elektronik. E-commerce ini mencakup
pengiriman,  penjualan,  pembelian,  promosi, dan  layanan  yang  diberikan  oleh  produk melalui sistem  elektronik  seperti  internet atau jenis jaringan komputer yang lain. [7]

## Kecurangan di E-commerce
Analisis kecurangan adalah bidang yang mencakup banyak disiplin ilmu, termasuk ilmu komputer,  statistik,  dan  bidang  pengetahuan seperti keuangan atau asuransi, untuk menemukan  aktivitas  penipuan.  Analisis jaringan sosial dan analisis sentimen digunakan  untuk  menemukan  hubungan tersembunyi antara entitas. Penekanan utamanya  adalah  menemukan  pola  anomali yang mungkin tidak terlihat oleh manusia.[8]
Kecurangan  dalam e-commerce dapat berupa  tindakan  ilegal  yang  dilakukan  untuk menipu  atau  mendapatkan  keuntungan  secara tidak  sah,  seperti  mengakses  situs  toko  tanpa izin,  menggunakan  elemen  situs  tanpa  izin, atau melanggar peraturan keamanan data.[9]

## Penipuan di Situs E-commerce
Penipuan di situs e-commerce mengacu pada praktik  curang  atau  menipu  yang  terjadi pada platform belanja online , seperti menyembunyikan  informasi  penting,  menjual barang yang tidak sesuai dengan deskripsi, atau menipu dalam proses pembayaran.
Adapun
faktor-faktor
yang
menyebabkan  penipuan  di  situs e-commerce
sebagai berikut;
a. Identitas palsu: penipu mungkin menggunakan  identitas  palsu  atau  mencuri identitas orang lain untuk melakukan transaksi. b.  Metode  pembayaran:  seperti  transfer  bank, kartu  kredit,  atau  metode  pembayaran  online dapat digunakan untuk melakukan penipuan. c.  Kurangnya  keamanan  situs:  situs e- commerce tidak  memiliki  sistem  keamanan yang  kuat,  maka  rentan  terhadap  serangan hacker atau  pencurian  data,  yang  dapat digunakan untuk melakukan penipuan.
d.  Produk  atau  layanan  palsu:  Penjual  yang tidak jujur dapat menjual barang atau layanan yang palsu atau tidak sesuai dengan deskripsi, memperdaya pelanggan.

## Random Forest  (RF)
Random  Forest adalah  salah  satu metode Machine Learning, yang menggunakan beberapa Decision Tree dilatih secara individual dan membagi setiap atribut menjadi subset  yang  acak. Random  Forest memiliki beberapa kelebihan, termasuk efisiensi
penyimpanan data, ketahanan terhadap outliers, dan kemampuan untuk meningkatkan akurasi  dalam  kasus  data  yang  hilang.  Selain itu, Random  Forest memiliki  proses  seleksi fitur  yang  dapat  meningkatkan  kinerja  model klasifikasi. [10]
Berikut adalah kelebihan dari algoritma
Random Forest :
a. Kuat terhadap data outlier (pencilan data).
b. Bekerja dengan baik dengan data non-linear.
c. Risiko overfitting lebih rendah.
d. Berjalan secara efisien pada kumpulan data yang besar.
e. Akurasi yang lebih baik daripada algoritma klasifikasi lainnya.

## Machine Learning
Machine Learning adalah cabang artificial  intelligence  yang  memungkinkan mesin  belajar  dari  data  atau  pengalaman sebelumnya  (data  historis)  untuk  melakukan perintah  tertentu.  Terdapat  tiga  kategori algoritma dalam Machine Learning : pengajaran  yang  diawasi,  pengajaran  yang tidak  diawasi,  dan  pengajaran  pendukung.
Setiap  kategori  memiliki  prosedur  pengajaran yang unik dan berbeda-beda. Proses belajar ini mencakup  pengumpulan  data,  ekstraksi  data, pemilihan model atau algoritma pembelajaran, pelatihan  model  atau  algoritma  tersebut,  dan evaluasi hasil pembelajaran mesin. [11] Adapun kelebihan Machine Learning , sebagai berikut :
a.  Otomatisasi:  Dapat  melakukan  hal-hal secara  otomatis  tanpa  bantuan  manusia. Machine  Learning memiliki  kemampuan untuk  mempelajari  pola  tertentu,  sehingga, seperti  manusia,  dapat  berkembang  tanpa pengkodean.
b. Peningkatan akurasi: Penggunaan data yang lebih besar dan kompleks membuat hasil lebih akurat. Machine  Learning dapat  membantu dalam  berbagai  industri  seperti  medis, keuangan, dan lain-lain karena dapat meningkatkan  akurasi  keputusan  yang  dibuat melalui  proses  pembelajaran  data  terlebih dahulu.
c.  Penggunaan  data  yang  banyak:  Dapat menangani  data  yang  sangat  besar  dan kompleks. Machine Learning sangat
bermanfaat  dalam  berbagai  industri  seperti analisis data, pengembangan produk, dan lain- lain.
d.  Mampu  Meningkatkan  Efisiensi: Machine Learning dapat  meningkatkan  efisiensi  dalam berbagai  tugas  seperti  pengolahan  data, pengembangan produk, dan lain-lain, sehingga sangat berguna dalam berbagai industri seperti teknologi, keuangan, dan lain-lain.

## Kecerdasan Buatan (AI)
Kecerdasan  buatan  (AI)  adalah  bidang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan agen  cerdas,  yaitu  sistem  yang  dapat merasakan lingkungan mereka, belajar, membuat keputusan, dan mengambil tindakan untuk  mencapai  tujuan  tertentu.  AI  bertujuan untuk membuat mesin yang dapat beradaptasi, berpikir, dan bertindak seperti manusia.[12]
Dalam  hal  keamanan  digital, artificial intelligence (AI),  atau  yang  diartikan  sebagai kecerdasan buatan, adalah subjek yang sangat kontroversial.  Selain  itu,  aplikasinya  sangat luas,  mulai  dari  menjaga  privasi  pengguna hingga  menjaga  integritas platform di  seluruh dunia. Dalam era e-commerce yang berkembang pesat dimana transaksi lintas batas terjadi  setiap  detik,  AI  adalah  alat  penting untuk  melindungi  diri  dari  penipuan  yang semakin canggih.

## Deteksi Kecurangan dalam E-commerce
Deteksi  kecurangan  dalam e-commerce adalah  penerapan  metode  analisis  data  dan pembelajaran  mesin  untuk  mengidentifikasi, mencegah, dan mengurangi tindakan penipuan dalam transaksi online . Ini termasuk pembayaran palsu, pencurian identitas, penyalahgunaan kartu kredit, peninjauan palsu, dan penipuan afiliasi. Tujuannya adalah untuk menjaga  integritas  platform e-commerce ,
pembeli, dan penjual dengan menganalisis pola perilaku  pengguna,  riwayat  transaksi,  dan metadata.[13]

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang akan digunakan adalah teknik machine  learning algoritma Random Forest .  Data  bersifat  sekunder  yang  mana penulis melakukan pengumpulan data melalui studi  literatur.  Data  ini  kemudian  diolah  dan
dianalisis  menggunakan  algoritma Random Forest untuk  mengidentifikasi  pola  transaksi yang mencurigakan. Dengan cara
mengumpulkan  data-data  yang  berhubungan dengan  objek  penelitian,  peneliti  dapat  lebih mudah mengidentifikasi masalah-masalah yang  terkait.  Alur  penelitian  ini  dijelaskan dalam Gambar 1.

## Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  dataset  transaksi e- commerce yang  mencakup  fitur-fitur  penting. Data  ini  diambil  dari website kaggle dalam bentuk  CSV.  Dataset  ini  berisi  23,634  entri, masing-masing  dengan  16  kolom  yang menjelaskan  transaksi e-commerce dan  fitur yang terkait yang digunakan untuk mendeteksi penipuan. dapat dilihat pada Tabel 1 deskripsi dataset
Gambar 1. Alur Penelitian Tabel 1. Deskripsi Dataset No Atribut Deskripsi 1 Transaction ID Identifikator unik untuk setiap transaksi 2 Customer ID Identifikator unik untuk setiap pelanggan 3 Transaction Amount Jumlah total uang yang dipertukarkan dalam transaksi
4 Transaction Date Tanggal dan waktu transaksi terjadi
5 Payment Method Metode yang digunakan untuk menyelesaikan transaksi 6 Product Category Kategori produk yang terlibat dalam transaksi 7 Quantity Jumlah produk yang terlibat dalam transaksi 8 Customer Age Usia pelanggan yang melakukan transaksi 9 Customer Location Lokasi geografis pelanggan 10 Device Used Jenis perangkat yang digunakan untuk melakukan transaksi 11 IP Address Alamat IP perangkat yang digunakan untuk transaksi 12 Shipping Address Alamat pengiriman produk 14 Is Fraudulent
Indikator biner apakah transaksi curang (1 untuk curang, 0 untuk sah) 15 Account Age Days
Usia akun pelanggan dalam hari pada saat transaksi
16 Transaction Hour Jam dalam sehari ketika transaksi terjadi Dengan struktur data yang
komprehensif ini, penelitian dapat melakukan analisis  mendalam  untuk  mengidentifikasi pola  kecurangan  yang  kompleks  dalam transaksi e-commerce , memanfaatkan kekuatan Random  Forest dalam  menangani dataset multidimensi.

## Pra-pemprosesan Data
Fase  ini  melibatkan  pengolahan  dan analisis  data  yang  dikumpulkan,  termasuk penghapusan  data  yang  tidak  relevan, pengelompokan  data,  dan  penghitung  data. Data dibersihkan dan diubah dengan mengatasi  nilai  yang  tidak  ada,  menghapus duplikasi,  normalisasi  fitur  numerik,  dan encoding fitur  kategorik  agar  algoritma Random  Forest dapat  menanganinya. Selanjutnya  pemilihan  fitur,  proses  memilih fitur  untuk  mendeteksi  kecurangan,  ciri-ciri
seperti pola transaksi, lokasi, waktu, dan lain- lain  harus  diidentifikasi.  Memilih  fitur  yang paling  penting  dengan  menggunakan  metode seleksi  fitur  seperti  analisis  korelasi,  uji statistik, atau metode wrapper/filter .
Pembagian Data
Model Random  Forest kemudian dilatih  dengan  menggunakan  data  latih  yang telah  disiapkan.  Disini  data  dibagi  menjadi data pelatihan ( train ) dan data pengujian ( test ) dengan  rasio,  80%  untuk train data  dan  20% untuk test data.
Perancangan Model Fase ini mencakup proses
pengembangan hipotesis, definisi variabel, dan perancangan  algoritma  yang  akan  digunakan untuk  menganalisis  data.  Implementasikan algoritma Random  Forest pada  set  data
pelatihan. Tuning  hyperparameter untuk mengoptimalkan  kinerja  model.  Ini  termasuk kriteria  seperti  jumlah  pohon,  kedalaman maksimum pohon, dan kriteria pemisahan.

## Pelatihan dan Evaluasi:
Fase  ini  melibatkan  penggunaan  data yang dikumpulkan untuk mengevaluasi kinerja model dan proses pelatihannya. Mengevaluasi kinerja model Random  Forest menggunakan metrik  yang  sesuai,  seperti  akurasi,  presisi, recall , skor  F1.  Kemudian  menganalisis hasil evaluasi  untuk  memahami  kekuatan  dan kelemahan model.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa dari dataset ini  menunjukan  pola  transaksi e-
commerce yang  tipikal  dan  bervariasi.
Menyoroti  poin-poin  penting  atau  temuan utama  yang  ditunjukkan  diagram  dapat dijelaskan  pada  Gambar  2.  Pada  gambar  2 dapat disimpulkan bahwa Metode pembayaran PayPal berwarna  biru  25.2%, credit  card berwarna  oranye  25.1%, debit  card berwarna hijau  25.0%,  bank  transfer  berwarna  merah 24.8%  dari  total  transaksi.  keempat  metode pembayaran  memiliki  proporsi  yang  hampir sama  dalam  distribusi  penggunaan. PayPal sedikit lebih sering digunakan, sementara bank transfer sedikit  paling  jarang  digunakan.
Seluruh  metode  pembayaran  ini  memiliki persentase yang  sangat  dekat  satu  sama  lain, menunjukkan  keseimbangan  dalam  preferensi metode  pembayaran  di  antara  pengguna e- commerce .
Gambar 2. Payment Method Distribution

## Gambar 3. Fraudulent Based on Payment Method
Pada  gambar  3  ini  menggambarkan distribusi  transaksi  curang  dan  tidak  curang berdasarkan  metode  pembayaran  di  situs e- commerce . Di antara semua metode, debit card menunjukkan jumlah transaksi curang tertinggi,  meskipun  transaksi  tidak  curang masih jauh lebih dominan untuk semua metode pembayaran.  Meskipun  ada  sedikit  variasi, jumlah  transaksi  curang  relatif  konsisten  di semua  metode  pembayaran,  berkisar  antara 1000  hingga  1300  kasus.    Pada  gambar  4 menunjukkan  distribusi  kategori  produk  di situs e-commerce memberikan  wawasan penting terkait area-area yang mungkin rentan
terhadap kecurangan. Dengan kategori produk yang  terdistribusi  merata electronics (20.3%), toys & games (20.1%), clothing (20.0%), home &  garden (19.9%),  dan health  &  beauty (19.8%)  dengan  memahami  distribusi  ini, model  dapat  dikalibrasi  untuk  mendeteksi anomali  dalam  pola  pembelian  di  kategori dengan  volume  transaksi  tinggi  atau  rendah. Dengan demikian, analisis ini akan membantu dalam  meminimalkan  risiko  penipuan  di berbagai  kategori  produk,  meningkatkan keamanan  dan  kepercayaan  pengguna  di platform e-commerce .
Gambar 4. Product Category Distribution

## Gambar 5. Fraudulent Based on Product Category
Pada  gambar  5  ini  menggambarkan distribusi transaksi curang dan tidak curang di platform  e-commerce berdasarkan  kategori produk.  Dari  lima  kategori  yang  ditampilkan electronics,  toys  &  games,  clothing,  home  & garden,  dan  health  &  beauty terlihat  bahwa kategori home & garden menunjukkan jumlah transaksi  curang  tertinggi,  sementara toys  & games memiliki  jumlah  terendah.  Secara keseluruhan,  data  menunjukkan  bahwa  risiko penipuan  ada  di  semua  kategori  produk. Meskipun  kecurangan  relatif  jarang  terjadi, perbedaan ini mengindikasikan bahwa beberapa  kategori  produk  mungkin  lebih rentan  terhadap  aktivitas  curang,  dengan
jumlah  transaksi  curang  berkisar  sekitar  1000 kasus untuk setiap kategori. Namun memberikan wawasan berharga untuk strategi pencegahan penipuan yang lebih terfokus.
Pada  gambar  6  menunjukkan  distribusi kecocokan  alamat  dalam  transaksi  di  situs e- commerce .  Dari  total  transaksi,  90.1% memiliki  alamat  pengiriman  yang  cocok, sementara  9.9%  memiliki  ketidakcocokan alamat. Kecocokan alamat merupakan indikator  penting  dalam  mendeteksi  potensi penipuan. Ketidakcocokan alamat dapat menandakan  usaha  untuk  menyamarkan identitas atau lokasi pengguna yang sebenarnya.
Gambar 6. Address match

## Gambar 7. Fraudulent based on Address Match
Pada  gambar  7  dapat  diamati  bahwa ketika tidak ada pencocokan alamat (0), jumlah kasus  non-penipuan  (biru)  relatif  sedikit dibandingkan  dengan  jumlah  kasus  penipuan ( oranye ).  Namun,  ketika  terdapat  pencocokan alamat  (1),  jumlah  kasus  non-penipuan  (biru) sangat  besar,  sedangkan  jumlah  kasus penipuan ( oranye ) moderat. Pada gambar 8 ini menunjukkan distribusi penggunaan perangkat berbeda, desktop,  tablet,  dan mobile . Desktop 33.5%,  tablet  33.3%,  dan mobile 33.1%.  Ini
mengindikasikan  bahwa  penggunaan  ketiga jenis  perangkat  ini  hampir  sama,  dengan sedikit  kecenderungan  lebih  banyak  pada penggunaan desktop. memvisualisasikan proporsi masing-masing kategori dalam keseluruhan  data,  memudahkan  perbandingan dan analisis. menunjukkan bahwa penggunaan perangkat dalam aktivitas e-commerce beragam  dan  dapat  memberikan  wawasan berharga  dalam  mengidentifikasi  pola-pola potensial terkait kecurangan.
Gambar 8. Device Used distribution
Gambar 9. Fraudulent Based on Device Used
Pada gambar 9 distribusi transaksi fraud dan  non-fraud  berdasarkan  jenis  perangkat (desktop,  tablet,  dan mobile )  bahwa  jumlah transaksi non-fraud untuk  ketiga  jenis perangkat  mencapai  sekitar  6000,  sementara jumlah  transaksi fraud sekitar  2000.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  meskipun  proporsi antara transaksi fraud dan non-fraud serupa di semua  perangkat,  transaksi non-fraud jauh lebih  dominan  dengan  rasio  sekitar  tiga  kali lebih  banyak  dibandingkan  transaksi fraud .
Pada  gambar  10  menggambarkan  distribusi transaksi fraud (penipuan) dan non-fraud . dari total  transaksi  tidak  ditandai  sebagai fraud 79% dan transaksi ditandai sebagai fraud 21%, beberapa  transaksi  dianggap  mencurigakan terlibat dalam kecurangan. Tabel 2 menunjukkan  hasil  evaluasi  kinerja  model dilakukan  melalui  penggunaan confusion
matrix .  Penilaian  model  ini  dipertimbangkan berdasarkan  tingkat  akurasi,  presisi ,  recall , dan f1 score dan support .  Dengan akurasi 86% berarti  model  berhasil  memprediksi  dengan baik dari semua kasus yang diuji.
Untuk  kelas  0,  model  memiliki  presisi 83%  dan recall 92%.  Artinya,  dari  semua prediksi untuk kelas 0, 83% benar, dan model berhasil  mengidentifikasi  92%  dari  semua kasus  kelas  0  yang  sebenarnya.    F1- score untuk  kelas  ini  adalah  0.87,  yang  merupakan rata-rata  harmonik  dari  presisi  dan recall . Kelas 1 menunjukkan presisi yang lebih tinggi (90%) namun recall yang lebih rendah (80%) dibandingkan  kelas  0.  Ini  mengindikasikan bahwa model lebih akurat dalam memprediksi kelas  1,  tetapi  cenderung  melewatkan beberapa kasus kelas 1 yang sebenarnya.
Gambar 10. Fraudulent Distribution
Tabel 2. Hasil Evaluasi Model precision  recall  f1-score  support 0 0.83 0.92 0.87 3818 1 0.90 0.8 0.85 3650 accuracy 0.86 7468 macro avg 0.86 0.86 0.86 7468 weighted avg 0.86 0.86 0.86 7468
Jumlah  data  yang  dievaluasi  ( support ) cukup  seimbang  antara  kedua  kelas,  dengan total  7468  sampel.  Ini  menunjukkan  dataset yang  relatif  seimbang,  yang  baik  untuk evaluasi model yang adil. Rata-rata makro dan rata-rata  tertimbang  keduanya  menunjukkan nilai  0.86  untuk  semua  metrik,  yang mengonfirmasi  kinerja  model  yang  konsisten di kedua kelas. Ini menandakan bahwa model memiliki  performa  yang  baik  dan  seimbang dalam mengklasifikasikan kedua kelas.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat disimpulkan bahwa algoritma Random Forest dapat  mengidentifikasi  pola  kecurangan  di situs e-commerce .  Prediksi  ini  mencapai tingkat  akurasi  86%  dan  menjelaskan  bahwa
kategori produk " Home & Garden " menunjukkan  risiko  kecurangan  tertinggi, sementara  " Toys  &  Games "  terendah, ketidakcocokan antara alamat pengiriman dan penagihan  merupakan  indikator  kuat  potensi kecurangan dan penggunaan perangkat (desktop, tablet, mobile ) untuk transaksi relatif seimbang  dengan  desktop  sedikit  lebih dominan. Analisis juga menunjukkan distribusi metode pembayaran yang seimbang antara PayPal , credit  card,  debit  crad ,  dan transfer  bank .  Berdasarkan  penelitian  ini, disarankan  untuk  meningkatkan  pengawasan pada kategori produk berisiko tinggi, memperketat verifikasi alamat, memantau pola transaksi berdasarkan jenis perangkat, meningkatkan keamanan pada metode pembayaran berisiko tinggi seperti debit card , melakukan  evaluasi  dan  penyesuaian  model
secara berkala, mengintegrasikan hasil analisis ke dalam sistem deteksi kecurangan real-time ,
dan melanjutkan penelitian untuk
mengidentifikasi  faktor-faktor  lain  yang berkontribusi  pada  perilaku  kecurangan  di e- commerce .  Selanjutnya  penelitian  dapat diperluas  dan  diharapkan  dapat  secara signifikan  meningkatkan  keamanan  dan kepercayaan  dalam  transaksi e-commerce , sambil  mengurangi  risiko  kecurangan  dan memastikan perlindungan yang lebih baik bagi pengguna platform online.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Mustajab,  “Pengguna  E-Commerce
RI  Diproyeksi  Capai  196,47  Juta  pada 2023,”  Dataindonesia.id.  [Online]. Available:https://dataindonesia.id/ekon omi-digital/detail/pengguna- ecommerce-ri-diproyeksi-capai-19647- juta-pada-2023

## [2] KEMENTERIAN PERDAGANGAN
RI,  “Kemendag  Ramal  Transaksi  E- Commerce  di  RI  Tembus  Rp533 Triliun,”
KEMENTERIAN
PERDAGANGAN Repbulik Indonesia. [Online].Available:https://www.kemen dag.go.id/berita/pojok- media/kemendag-ramal-transaksi-e- commerce-di-ri-tembus-rp533-triliun
[3] A.  Ahdiat,  “5  E-Commerce  dengan
Pengunjung Terbanyak Sepanjang
2023,”  databoks.  [Online].  Available:
https://databoks.katadata.co.id/datapubl
ish/2024/01/10/5-e-commerce-dengan- pengunjung-terbanyak-sepanjang-2023 [4] C. J. Hoofnagle, B. van der Sloot, and F. Z.  Borgesius,  “The  European  Union general data protection regulation: What it is and what it means,” Inf.  Commun. Technol. Law , vol. 28, no. 1, pp. 65–98,
2019,doi:10.1080/13600834.2019.1573 501.
[5] M.  K.  G,  “Accuracy  Analysis  for
Logistic  Regression  Algorithm  and
Random  Forest  Algorithm  to  Detect Frauds in Mobile Money Transaction,” Rev. Gestão Inovação e Tecnol. , vol. 11, no.  4,  pp.  1228–1240,  2021,  doi: 10.47059/revistageintec.v11i4.2182.
[6] K.  C.  Laudon  and  C.  G.  Traver,  “E  - commerce”.
[7] Rahmati.  2009,  “PEMANFAATAN  E- COMMERCE  DALAM  BISNIS  DI INDONESIA.”
[8] R. J. Bolton and D. J. Hand, “Statistical fraud  detection:  A  review,” Stat.  Sci. , vol.  17,  no.  3,  pp.  235–255,  2002,  doi: 10.1214/ss/1042727940.
[9] H. C. Marwi and I. Oskar, “Analysis of
Increasing Types of Online…. Analysis of Increasing Types of Online Fraud and
Level of Public Awareness in Indonesia,”  vol.  4,  no.  November,  pp. 70–84, 2023.
[10]  Suci  Amaliah,  M.  Nusrang,  and  A. Aswi,  “Penerapan  Metode  Random
Forest Untuk Klasifikasi Varian Minuman Kopi di Kedai Kopi Konijiwa
Bantaeng,” VARIANSI J. Stat. Its Appl. Teach. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 121–127, 2022, doi: 10.35580/variansiunm31.
[11]  D.  T.  Ananto et  al. ,  “Edukasi  dan
Pelatihan Pengenalan Machine Learning  dan  Computer  Vision  Untuk Mengeksplorasi  Potensi  Visual,” Pros.
Semin.  Nas.  Pengabdi.  Masy.  LPPM UMJ ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–8,  2023,
[Online].Available:https://jurnal.umj.ac .id/index.php/semnaskat/article/view/1
9491
[12]  S.  J.  Russell et  al. ,  “Artificial Intelligence”.
[13]  V.  Van  Vlasselaer et  al. ,  “APATE:  A
novel  approach  for  automated  credit card  transaction  fraud  detection  using network-based extensions,” Decis.
Support Syst. , vol. 75, pp. 38–48, 2015, doi: 10.1016/j.dss.2015.04.013.
[10]  Purnama  Ramadani  Silalahi1  ,  Aisy Salwa Daulay2 , Tanta Sudiro Siregar3 ,
Aldy  Ridwan4,  Analisis  Keamanan Transaksi E-commerce Dalam Mencegah  Penipuan  Online  Jurnal Manajemen,  Bisnis  dan  Akuntansi
Vol.1,  No.4  November  2022  e-ISSN: 2963-5292;  p-ISSN:  2963-4989,  Hal
224-235
[11]  C. Tejasri*1, CH Sai Ushanth Aryan*2, D.  Deekshith*3,  Arrolla  Chintu*4,
FRAUD DETECTION IN E- COMMERCE USING MACHINE LEARNING e-ISSN: 2582-5208 International  Research  Journal  of Modernization in Engineering Technology and Science Volume:04/Issue:06/June-2022  Impact
Factor- 6.752 www.irjmets.com
[12]  Adi  Saputra1  ,  Suharjito2  Fraud Detection using Machine Learning in e-
commerce (IJACSA) International
Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 10, No. 9, 2019
[13]  Neha  Purohit  and  Dr.  Rajeev  G.
Vishwakarma  “Credit  Card  Fraud Detection  Using  Machine  Learning Algorithms Using Python” Technology Webology (ISSN: 1735-188X) Volume 18, Number 6, 2021
[14]  https://www.cnbcindonesia.com
/tech/20230302140853-
37418315/korban-penipuan-
ecommerce-ri-makin-banyak-cek-data- terbaru
[15]  Merih  Bozbura1  ,  Hunkar  C.  Tunc2  ,
Miray  Endican  Kusak1  and  C.  Okan Sakar3  “Detection  of e-commerce
Anomalies using LSTM-recurrent Neural Networks” DOI: 10.5220/0007924502170224 In Proceedings  of  the  8th  International Conference on Data Science,
Technology  and  Applications  (DATA
2019),  pages  217-224  ISBN:  978-989- 758-377-3
[16]  Erlina  Permata  Sari,  Deyana  Annisa Febrianti, Riska Hikmah Fauziah “Fenomena  Penipuan  Transaksi  Jual Beli  Online  Melalui  Media  Baru
Berdasarkan  Kajian  Space  Transition Theory” DEVIANCE JURNAL KRIMINOLOGI  Volume  6  Nomor  2 Desember  2022  Hal:  153-168  DOI: http://dx.doi.org/10.36080/djk.1882
[17]  Paulin  K.  Kamuangu  “A  Review  on Financial Fraud Detection using AI and Machine”  Journal  of  Economics, Finance and Accounting Studies ISSN: 2709-0809 DOI: 10.32996/jefas