Bagaimana algoritma pembelajaran mesin mendeteksi penyimpangan dalam transaksi

Algoritma pembelajaran mesin mendeteksi penyimpangan dalam transaksi dengan menganalisis pola data dan mengidentifikasi aktivitas tidak biasa. Berikut cara kerjanya:

1. Analisis Data Historis

Algoritma mempelajari pola transaksi normal dari data historis, seperti frekuensi transaksi, lokasi, jumlah, dan waktu. Misalnya, jika pengguna biasanya bertransaksi di Jakarta dengan nominal Rp500.000, transaksi tiba-tiba sebesar Rp50 juta dari luar negeri akan dianggap mencurigakan.

2. Deteksi Anomali

Metode seperti clustering atau Gaussian mixture models mengidentifikasi outlier (data yang menyimpang). Algoritma membandingkan transaksi baru dengan pola normal dan memberi skor risiko berdasarkan tingkat penyimpangan.
Contoh: Transaksi di luar jam aktif pengguna atau lokasi geografis tidak biasa.

3. Pemodelan Prediktif

Algoritma seperti Random Forest, SVM, atau Neural Networks dilatih untuk membedakan transaksi sah dan penipuan. Model ini menggunakan fitur seperti:

• Jenis transaksi

• Perangkat yang digunakan

• Riwayat perilaku pengguna
  Hasilnya, transaksi berisiko tinggi langsung ditandai.

4. Analisis Perilaku Pengguna

Machine learning memantau kebiasaan pengguna, seperti pola belanja atau frekuensi transaksi. Penyimpangan dari pola ini (misalnya transaksi mendadak besar) memicu alarm.
Contoh: Pengguna yang tiba-tiba mengubah alamat pengiriman atau metode pembayaran.

5. Pemantauan Real-Time

Sistem seperti fraud detection systems (FDS) memproses data secara real-time. Setiap transaksi langsung diberi skor risiko, dan yang skornya tinggi di-blokir atau memerlukan verifikasi tambahan.

6. Pembaruan Model secara Dinamis

Algoritma terus belajar dari data baru untuk mengikuti tren penipuan terkini. Misalnya, jika penipu mulai menggunakan metode pembayaran tertentu, model akan menyesuaikan diri untuk mendeteksinya.

Dengan kombinasi teknik ini, machine learning mampu mengurangi false positive (kesalahan deteksi) sekaligus menangkap 90%+ aktivitas mencurigakan, seperti yang terbukti dalam studi kasus fintech.