Pengembangan Sistem Deteksi Penipuan Berbasis AI Untuk Meningkatkan Keamanan Transaksi di Bank Muamalat Indonesia - Sutriani Sutriani; Wilda Wilda; Abd.Rizal (Jurnal Intelek Insan Cendikia, 2026)
Perkembangan layanan perbankan digital meningkatkan efisiensi transaksi keuangan, namun di sisi lain juga memperbesar risiko terjadinya penipuan transaksi yang semakin kompleks. Sistem deteksi penipuan konvensional yang berbasis aturan statis dinilai kurang adaptif dalam menghadapi pola kejahatan yang dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menganalisis efektivitas sistem deteksi penipuan berbasis Artificial Intelligence (AI) dalam meningkatkan keamanan transaksi di Bank Muamalat Indonesia. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan desain penelitian terapan (applied research), melalui pengembangan model machine learning dan deep learning yang dilatih menggunakan data transaksi historis. Variabel yang digunakan meliputi nominal transaksi, waktu transaksi, frekuensi, lokasi, dan identitas perangkat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem deteksi penipuan berbasis AI mampu meningkatkan akurasi deteksi secara signifikan, mempercepat proses identifikasi transaksi mencurigakan secara real-time, serta menurunkan tingkat kesalahan deteksi dibandingkan sistem berbasis aturan. Implementasi sistem ini juga mendukung prinsip kehati-hatian dan perlindungan harta (hifdz al-mal) dalam perbankan syariah. Dengan demikian, penerapan AI berkontribusi positif terhadap peningkatan keamanan transaksi, efisiensi operasional, dan kepercayaan nasabah di Bank Muamalat Indonesia.