Salah satu tindak kejahatan yang terjadi dalam bidang keuangan adalah kecurangan (fraud) dalam transaksi keuangan. Ada banyak cara untuk melakukan fraud dan hal ini tidak dapat dihindari oleh perbankan, sehingga hal yang harus dilakukan adalah mencegah terjadinya fraud dengan cara mendeksi suatu transaksi termasuk fraud atau tidak. Jika suatu transaksi diduga merupakan fraud maka perbankan bisa mencegahnya dengan cara menolak transaksi tersebut dan bisa mencegah terjadinya fraud. Hasil penelitian ACFE Global rata-rata ada 5% fraud yang terjadi dalam setahun. Meskipun rata-rata persentasenya kecil, namun kerugian yang ditanggung oleh perusahaan jika fraud terjadi bisa sangat besar. Untuk mengantisipasi terjadinya fraud yang merugikan perusahaan, maka perusahaan harus bisa mendeteksi suatu transaksi merupkan fraud atau tidak. Oleh karena itu dalam penelitian ini digunakan metode statistik yang bisa mendeteksi suatu transaksi merupakan fraud atau tidak. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu Regresi Logistik dan metode machine learning yaitu XGBoost. Kedua metode tersebut digunakan karena data merupakan data ketegorik untuk mendeteksi transaksi fraud atau tidak. Regresi Logistik merupakan metode klasik dalam statistika yang performanya sangat baik dalam klasifikasi, sedangkan XGBoost merupakan metode terbaru dalam Machine Learning yang merupakan pengembangan dalam klasifikasi. Sehingga pada penelitian ini digunakan kedua metode untuk mendapatkan performa klasifikasi yang lebih baik.

Fraud Detection, Perbankan, Regresi Logistik, Machine Learning, XGBoost

• Ir. Herena Pudjihastuti, M.S.

• Drs. Iwa Sungkawa, M.S.

• Syarifah Diana Permai, S.Si, M.Si