DETEKSI TRANSAKSI MENCURIGAKAN MENGGUNAKAN DECISION TREE DAN LOGISTIC REGRESSION DENGAN MITIGASI KETIDAKSEIMBANGAN KELAS - Novant Nanda Pradana; Amar Agung Subekti; Elkin Rilvani (PT. Media Akademik Publisher, 2025)
Transaksi keuangan digital mengalami pertumbuhan pesat, namun disertai risiko yang semakin tinggi terhadap aktivitas mencurigakan seperti penipuan. Deteksi transaksi mencurigakan menjadi tantangan utama, terutama karena distribusi data yang sangat tidak seimbang, di mana jumlah transaksi normal jauh lebih banyak dibandingkan transaksi fraud. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan dua algoritma klasifikasi, yaitu Decision Tree dan Logistic Regression, dalam mendeteksi transaksi mencurigakan dengan menerapkan tiga pendekatan penyeimbangan kelas, yakni random oversampling, undersampling, dan SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique). Dataset yang digunakan adalah data transaksi kartu kredit yang mengandung kurang dari 0,2% kasus fraud. Evaluasi dilakukan berdasarkan metrik precision, recall, F1-score, dan AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi Decision Tree dengan SMOTE menghasilkan performa terbaik dengan nilai F1-score sebesar 0,85 dan AUC sebesar 0,95. Logistic Regression juga menunjukkan kinerja yang kompetitif, terutama saat dikombinasikan dengan SMOTE. Temuan ini menunjukkan bahwa penerapan teknik penyeimbangan kelas berpengaruh signifikan terhadap akurasi model dalam mendeteksi transaksi fraud, dan bahwa model klasik masih sangat relevan untuk diterapkan dalam sistem deteksi anomali di sektor keuangan.