Deteksi Penipuan Kartu Kredit Menggunakan Algoritma Memetika Dan Pencarian Tersebar

Abstract

Kartu kredit merupakan salah satu produk perbankan yang telah diterima oleh masyarakat luas sebagai salah satu media pembayaran yang modern, terutama kemudahan-kemudahan yang ditawarkan kepada pemegang kartu (cardholder). Selain kemudahan ada kelemahan yang ada pada sistem perbankan yaitu kejahatan siber, salah satu kejahatan siber adalah carding dengan modus membajak data kartu kredit korban dan kemudian menggunakan secara tidak sah untuk berbelanja secara online. Sedangkan pola penipuan dengan menggunakan kartu kredit, biasanya ketika seorang penipu mendapatkan kartu maka mereka akan menghabiskan seluruh dana yang tersedia. Sehingga mendeteksi kecurangan kartu kredit dengan limit dana yang besar lebih berharga dibandingkan dengan kartu kredit dengan limit dana yang kecil. Algoritma-algoritma heuristik adalah algoritma yang berbasis populasi. Diantaranya adalah algoritma genetika, memetika, dan pencarian tersebar yang telah sukses diberlakukan untuk masalah-masalah optimalisasi. Penelitian ini diusulkan untuk melakukan deteksi dini terhadap penipuan pada kartu kredit dengan menggabungkan algoritma memetika dan pencarian tersebar dengan tujuan mengurangi kemungkinan pemusatan nilai kebugaran yang prematur sehingga bisa mengatasi permasalahan konvergensi dini. Dataset yang digunakan adalah data transaksi harian kartu kredit sebanyak 1.056.320 transaksi. Data tersebut diuji menggunakan cross validation dengan tiga skenario pengujian. Dan dari hasil pengujian tersebut didapatkan tingkat akurasi sebesar 100%.