PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 2 Jam 25 Menit 43 Detik

Implementasi Machine Learning: Deteksi Kejahatan Finansial

Belajar Data Science di Rumah 25-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-07-2024-06-25-212111_x_Thumbnail800.jpg

Pesatnya perkembangan era digital mempengaruhi perubahan pola transaksi masyarakat yang sebelumnya dilakukan secara cash kini sebagian besar sudah beralih menggunakan metode cashless. Mulai dari penggunaan mobile banking, kartu kredit, hingga penggunaan layanan pembayaran digital seperti Qris, dan e-wallet lainnya. Kemudahan dan kepraktisan penggunaan berbagai metode transaksi cashless tersebut tentunya juga membawa konsekuensi tersendiri.

Khususnya pada peningkatan risiko kecurangan pada penggunaan kartu kredit. Penipuan kartu kredit dapat mengakibatkan kerugian finansial yang signifikan bagi individu, institusi keuangan seperti bank, dan bahkan perekonomian secara keseluruhan, sehingga menjadi momok yang mengerikan bagi industri keuangan.


Seiring dengan hal tersebut, Machine Learning menjadi salah satu teknologi yang dapat untuk mendeteksi pola-pola kecurangan penggunaan kartu kredit memanfaatkan algoritma yang dimilikinya. Dengan membandingkan pola-pola tertentu dengan data yang sudah ada, sistem ML dapat mengidentifikasi atau mendeteksi adanya risiko kecurangan dengan tingkat akurasi yang tinggi. 


Ingin tahu bagaimana Machine Learning bekerja untuk mendeteksi kejahatan finansial? Simak yuk, penjelasan dibawah ini!


1. Pentingnya Deteksi Kejahatan dalam Industri Finansial

Membahas pentingnya deteksi kejahatan finansial dalam industri keuangan harus memahami terlebih dahulu bahwa kecurangan atau kejahatan finansial mengacu pada tindakan ilegal yang dilakukan untuk memanfaatkan akun perbankan seperti kartu kredit atau lainnya secara tidak sah.


Hal ini dapat berupa pencurian informasi akun kartu kredit, penggunaan kartu kredit secara tidak sah, hingga transaksi yang tidak sah. Oleh karenanya, sangatlah penting bagi institusi atau industri keuangan untuk memperketat keamanan bagi nasabahnya dengan melakukan deteksi kejahatan finansial.

Machine Learning

Sumber: cnnindonesia.com


Deteksi kecurangan kartu kredit merupakan aspek penting dalam industri keuangan. Institusi keuangan perlu mengambil langkah-langkah proaktif untuk mengidentifikasi, mencegah, dan menindaklanjuti aktivitas penipuan untuk melindungi pelanggan mereka dan meminimalkan kerugian finansial.


Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk:

  • Melindungi nasabah dari kerugian finansial baik berupa kecurangan kartu kredit, pembobolan rekening, atau lainnya yang dapat mengakibatkan kerugian finansial bagi nasabah, seperti kehilangan uang dan kerusakan kredit.

  • Mencegah kerugian bagi bank, karena bank bertanggung jawab untuk menanggung kerugian akibat penipuan kartu kredit. Deteksi kecurangan yang efektif dapat membantu bank meminimalkan kerugian ini.

  • Menjaga kepercayaan pelanggan terhadap bank dan layanan kartu kredit mereka sangat penting. Deteksi kecurangan yang efektif dapat membantu menjaga kepercayaan ini.


2. Penggunaan Machine Learning untuk Deteksi Kecurangan Finansial

Machine learning (ML) telah menjadi sebuah alat yang ampuh untuk mendeteksi kecurangan kartu kredit. Algoritma ML dapat menganalisis data transaksi kartu kredit atau layanan pembayaran digital lainnya dalam jumlah besar, serta mengidentifikasi pola yang mencurigakan. Hal ini dapat membantu bank mendeteksi transaksi penipuan dengan lebih cepat dan akurat.

  • Beberapa karakteristik transaksi kartu kredit yang dapat mengindikasikan kecurangan:

    • Transaksi yang dilakukan di lokasi yang tidak biasa atau jauh dari lokasi yang biasa digunakan oleh pengguna/pemilik.
    • Transaksi dengan nilai yang jauh lebih besar daripada transaksi biasa pengguna.
    • Transaksi yang dilakukan pada waktu yang tidak biasa bagi pengguna.
    • Transaksi yang dilakukan dengan kartu yang baru diterbitkan dan belum pernah digunakan sebelumnya, mengindikasikan bahwa kartu dicuri dan digunakan oleh orang yang ahli.


  • Dua algoritma Machine Learning yang umum digunakan untuk deteksi kecurangan kartu kredit:

    • Supervised Learning: Algoritma supervised learning dilatih dengan menggunakan data berlabel, di mana setiap transaksi diberi label sebagai "sah" atau "tidak sah". Algoritma ini kemudian dapat digunakan untuk memprediksi apakah transaksi baru adalah sah atau tidak. Berikut algoritma supervised learning yang umum digunakan untuk deteksi kecurangan kartu kredit:

    1. Logistic Regression: Algoritma ini memprediksi probabilitas suatu transaksi adalah sah atau tidak sah.
    2. Decision Tree: Algoritma ini membuat pohon keputusan berdasarkan karakteristik transaksi untuk menentukan apakah transaksi tersebut sah atau tidak sah.

    3. Random Forest: Algoritma ini menggabungkan banyak pohon keputusan untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat.

    Machine Learning

    Sumber: medium.com/@mutiaarainn


    • Unsupervised Learning: Algoritma unsupervised learning dilatih dengan menggunakan data yang tidak berlabel. Algoritma ini dapat digunakan untuk menemukan pola dalam data transaksi kartu kredit dan mengidentifikasi kelompok transaksi yang mencurigakan. Algoritma unsupervised learning yang umum digunakan untuk deteksi kecurangan kartu kredit:

    • Clustering: Algoritma ini mengelompokkan transaksi kartu kredit berdasarkan karakteristiknya. Kelompok transaksi yang tidak biasa dapat diindikasikan sebagai kecurangan.

    • Anomaly Detection: Algoritma ini mengidentifikasi transaksi yang berbeda dari transaksi normal. Transaksi ini dapat diindikasikan sebagai kecurangan.

    Machine Learning

    Sumber: medium.com/@mutiaarainn


    Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


    3. Langkah-langkah Implementasi Machine Learning untuk Deteksi Kejahatan Finansial

    Setelah memahami pentingnya deteksi kejahatan finansial menggunakan Machine Learning beserta dengan algoritmanya, seorang Data Science juga harus memahami bahwa ketersediaan data yang berkualitas, memilih dan melatih model yang sesuai, serta integrasi model ML dengan sistem kartu kredit juga mempengaruhi proses implementasi ini.


    Oleh karenanya, untuk mempermudah implementasinya dapat mengikuti langkah-langkah sistematis berikut:

    • Pengumpulan dan Preprocessing Data: Pada tahap ini data transaksi kartu kredit dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti sistem pembayaran dan log ATM. Data ini kemudian di preproses untuk membersihkan dan memformatnya agar dapat digunakan oleh algoritma ML.

    • Pemilihan Model Machine Learning yang Sesuai: Model ML yang tepat dipilih berdasarkan karakteristik data dan tujuan deteksi kecurangan.

    • Pelatihan Model: Model ML dilatih dengan menggunakan data transaksi kartu kredit yang telah di preproses.

    • Evaluasi Kinerja Model: Kinerja model ML dievaluasi dengan menggunakan data transaksi kartu kredit yang belum pernah dilihat oleh model sebelumnya.

    • Integrasi dengan Sistem Kartu Kredit: Model ML yang telah dilatih dan dievaluasi diintegrasikan dengan sistem kartu kredit untuk mendeteksi adanya kecurangan.


    Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


    Sahabat DQ ingin mempelajari lebih lanjut implementasi Machine Learning dalam berbagai teknologi modern seperti contoh tersebut? Kalian bisa banget untuk mempelajarinya bersama DQLab.


    DQLab sebagai platform pembelajaran Data Science unggulan memiliki modul ajar yang lengkap dan bervariasi sesuai dengan kebutuhan industri. Semua skill yang kamu dibutuhkan akan diajarkan bersama para mentor profesional di bidangnya. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

    • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

    • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

    • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

    • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

    Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO yakni Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi? Yuk, Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai Machine Learning dengan mengikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner sekarang!

    Penulis: Lisya Zuliasyari





    Mulai Karier
    sebagai Praktisi
    Data Bersama
    DQLab

    Daftar sekarang dan ambil langkah
    pertamamu untuk mengenal
    Data Science.

    Buat Akun


    Atau

    Sudah punya akun? Login