Perpustakaan Digital ITB

PT Kredibel Teknologi Indonesia adalah perusahaan yang bergerak pada pencegahan terhadap tindak penipuan online. Perusahaan menerima laporan penipuan dari masyakat kemudian menggunakan laporan tersebut untuk menilai tingkat kredibilitas pihak yang dilaporkan. Pada tahun 2020, perusahaan meluncurkan produk baru, Fraud Management System, yang berfungsi untuk membantu perusahaan Fintech dalam melakukan identifikasi pelanggan baru. Masalah yang dihadapi oleh PT Kredibel Teknologi Indonesia saat ini adalah proses verifikasi laporan penipuan secara manual dan bergantung pada kemampuan dan pengalaman verifikator. Waktu yang dibutuhkan untuk melakukan verifikasi secara manual lebih dari 1 menit. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, maka akan dibentuk sistem verifikasi otomatis dengan menggunakan teknik data mining. Pada penelitian ini, digunakan 11 variabel relevan dan dimiliki oleh perusahaan dengan 27,238 data set yang diambil dari laporan penipuan yang berhasil diverifikasi secara manual oleh perusahaan. Laporan historis tersebut digunakan untuk proses pembelajaran terhadap model yang dipakai. Penelitian ini menggunakan model klasifikasi Decision Tree dan Gradient Boosting Tree dengan tipe Extreem Gradient Boosting dan Light Gradient Boosting Machine. Untuk menghasilkan nilai performansi yang terbaik, digunakan dua proses pemodelan. Pertama, model yang bertujuan untuk mengklasifikasi apakah kronologi yang dimasukan oleh pelapor merupakan kronologi penipuan. Kedua, model yang bertujuan untuk memverifikasi laporan penipuan secara keseluruhan. Melalui implementasi sistem ini, dihasilkan penurunan waktu proses klasifikasi dari 61.4 detik ke 0.04 detik dengan akurasi model yang mencapai 93% terhadap data validasi. Penelitian ini juga menghasilkan output berupa prototipe aplikasi yang dapat digunakan oleh PT Kredibel Teknologi Indonesia dalam melakukan verifikasi laporan penipuan.