SPK Deteksi Kecurangan Transaksi

Pendahuluan

Di era digital dan globalisasi ekonomi sekarang, volume transaksi keuangan, baik lewat perbankan, kartu kredit, e-commerce, maupun platform digital lain, meningkat signifikan. Bersamaan dengan itu, risiko terjadinya transaksi curang (fraud) juga semakin besar. Sejumlah perusahaan dan lembaga keuangan pun menghadapi kerugian besar akibat fraud, baik dari internal maupun eksternal. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem yang mampu mendeteksi kecurangan secara efektif, tepat waktu, dan andal, sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk deteksi kecurangan transaksi menjadi sangat relevan. Sistem semacam ini tidak hanya membantu meminimalkan kerugian finansial, tetapi juga menjaga kepercayaan pengguna dan reputasi institusi.

Artikel ini bertujuan untuk memberikan tinjauan mendalam mengenai konsep SPK deteksi kecurangan transaksi, meliputi definisi, kerangka teoretis, metode penerapan, hingga tantangan dan implikasinya.

Definisi SPK Deteksi Kecurangan Transaksi

Definisi Secara Umum

Secara umum, “SPK Deteksi Kecurangan Transaksi” dapat dipahami sebagai suatu sistem yang mendukung proses identifikasi dan keputusan terhadap transaksi yang diduga penipuan atau kecurangan. Sistem ini menggabungkan data transaksi, aturan analisis, dan algoritma untuk mengevaluasi apakah suatu transaksi layak dianggap mencurigakan atau tidak. Dalam konteks ini, SPK berfungsi membantu manusia (auditor, tim keamanan, atau sistem internal) dalam mengevaluasi dan mengambil keputusan berdasarkan bukti dan pola transaksi.

Definisi dalam KBBI

Meskipun terminologi “SPK Deteksi Kecurangan Transaksi” merupakan istilah teknis dan relatif baru, kita dapat memandangnya sebagai gabungan dari definisi istilah-istilah dasar dalam KBBI: “sistem pendukung keputusan”, “deteksi”, dan “kecurangan/penipuan/transaksi”. “Sistem pendukung keputusan” menurut definisi umum merujuk pada suatu sistem yang membantu proses pengambilan keputusan; “deteksi” berarti proses menemukan atau mendetahui sesuatu; dan “kecurangan” atau “penipuan” berarti tindakan curang atau melanggar kejujuran. Dengan demikian, SPK Deteksi Kecurangan Transaksi adalah sistem berbasis teknologi/informasi yang dirancang untuk mendeteksi kemungkinan tindakan curang pada transaksi serta mendukung proses pengambilan keputusan terkait transaksi tersebut.

Definisi Menurut Para Ahli

Beberapa literatur dan penelitian telah mendefinisikan aspek deteksi kecurangan dan sistem pendukung terhadap fraud dengan beragam perspektif. Berikut beberapa definisi dari para ahli:

• Menurut penelitian literatur oleh Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), “fraud” atau kecurangan dibedakan dalam tiga kategori utama: korupsi, penyalahgunaan aset, dan kecurangan dalam laporan keuangan. Deteksi fraud menjadi elemen vital dalam menjaga integritas keuangan organisasi. [Lihat sumber Disini - ulilalbabinstitute.id]
• Dalam kajian mengenai pengaruh red flags terhadap fraud detection, Prasetya dkk. (2023) menyatakan bahwa deteksi kecurangan merupakan “usaha untuk mengumpulkan petunjuk awal yang cukup mengenai kemungkinan tindakan curang, sambil mempersempit peluang bagi pelaku kecurangan.” Proses ini dilakukan dengan mengidentifikasi tanda-tanda atau indikasi potensial dari tindakan curang. [Lihat sumber Disini - repository.uinjkt.ac.id]
• Kajian literatur di bidang audit dan analisis data, seperti dalam penelitian oleh Koreff, Weisner & Sutton (2021), menunjukkan bahwa penerapan analisis “big data” dalam audit dan deteksi fraud mampu meningkatkan efektivitas pendeteksian, terutama ketika volume data sangat besar dan kompleks. [Lihat sumber Disini - jurnal.itbsemarang.ac.id]
• Dalam konteks transaksi digital dan perbankan modern, penelitian oleh Cut Dinda Rizki Amirillah (2025) menekankan bahwa metode machine learning dan klasifikasi diperlukan untuk memprediksi transaksi penipuan, karena metode tradisional berbasis threshold atau rule-based memiliki kelemahan dalam mengidentifikasi anomali di luar batas yang telah ditetapkan. [Lihat sumber Disini - journal.ugm.ac.id]

Dengan demikian, SPK Deteksi Kecurangan Transaksi bukan sekadar perangkat lunak biasa: ia merupakan sistem yang mengombinasikan prinsip audit, analisis data, dan teknologi informasi untuk memperkuat pengawasan transaksi serta pengambilan keputusan yang lebih akurat dan cepat.

Komponen dan Cara Kerja SPK Deteksi Kecurangan Transaksi

Sistem SPK deteksi kecurangan transaksi umumnya terdiri dari beberapa komponen inti, serta tahapan proses kerja. Dalam literatur modern, implementasinya bervariasi tergantung kebutuhan organisasi (bank, e-commerce, perusahaan fintech, dsb.). Berikut komponen dan cara kerjanya:

Data Transaksi & Data Historis

Sistem memerlukan data transaksi, baik yang sudah terjadi maupun historis, sebagai dasar analisis. Ini termasuk data user, waktu transaksi, jumlah, lokasi, metode pembayaran, frekuensi, pola transaksi, dsb. Data historis berguna untuk membangun profil normal dari pengguna/akun dan untuk mendeteksi anomali jika terjadi penyimpangan.

Pra-Proses & Data Mining

Sebelum dianalisis, data diproses, dimurnikan, dibersihkan, dikategorikan, serta di-normalisasi agar bisa dianalisis secara konsisten. Dalam banyak implementasi, sistem menggunakan teknik data mining atau big data analytics untuk mengolah volume data besar dan kompleks. [Lihat sumber Disini - jurnal.itbsemarang.ac.id]

Module Analisis / Algoritma Deteksi

Beragam metode bisa dipakai di sini, misalnya rule-based (aturan statis), analisis statistik, hingga metode machine learning atau algoritma cerdas. Sistem rule-based cocok untuk penerapan awal dengan aturan sederhana, sedangkan machine learning memungkinkan deteksi pola rumit dan anomali tersembunyi. [Lihat sumber Disini - ad-ins.com]

Jika menggunakan machine learning / data analytics / big data:

• Sistem melatih model dengan data historis, transaksi normal vs transaksi fraud/curang.
• Setelah model siap, setiap transaksi baru dapat diprediksi: apakah termasuk normal atau mencurigakan. Contohnya: penelitian dengan metode klasifikasi (misalnya Random Forest) berhasil mendeteksi fraud transaksi bank dengan akurasi tinggi. [Lihat sumber Disini - academia.edu]
• Untuk transaksi dengan volume besar atau real-time, sistem bisa dioptimalkan agar mampu mendeteksi fraud secara cepat. [Lihat sumber Disini - journal.ugm.ac.id]

Module Pelaporan & Keputusan

Setelah analisis, sistem mengeluarkan output, misalnya daftar transaksi yang diduga fraud, tingkat risiko, rekomendasi tindakan (blokir transaksi, verifikasi manual, audit, dsb.). Output ini mendukung keputusan manusia atau sistem otomatis sesuai kebijakan organisasi.

Integrasi dengan Sistem Keamanan Lainnya

Idealnya, SPK deteksi kecurangan transaksi diintegrasikan dengan sistem keamanan lainnya, misalnya sistem anti–money laundering (AML), sistem know-your-customer (KYC), audit internal, dan pengendalian internal, agar deteksi fraud menjadi bagian dari ekosistem pengamanan menyeluruh. [Lihat sumber Disini - ad-ins.com]

Metode & Teknik dalam SPK Deteksi Kecurangan Transaksi

Karena karakteristik fraud dan transaksi yang beragam, banyak metode dan teknik digunakan untuk membangun SPK deteksi. Berikut beberapa pendekatan utama berdasarkan literatur:

Rule-based System

Metode paling sederhana: menggunakan aturan statis/predefined untuk menandai transaksi mencurigakan, misalnya transaksi di luar jam kerja, jumlah di atas ambang batas tertentu, lokasi geografis tidak biasa, dsb. Meski sederhana, rule-based cocok sebagai tahap awal dalam sistem deteksi. [Lihat sumber Disini - ad-ins.com]

Statistik & Analisis Anomali

Menggunakan teknik statistik untuk mendeteksi outlier atau pola abnormal dalam data transaksi. Cocok jika dataset besar dan variasi transaksi sudah dipahami.

Machine Learning & Data Analytics / Big Data

Pendekatan modern: dengan menggunakan algoritma supervised / unsupervised, model dilatih mengenali pola normal vs fraud berdasarkan data historis. Teknik ini terbukti efektif, misalnya penelitian menggunakan Random Forest dalam mendeteksi fraud kartu debit di bank menghasilkan akurasi tinggi. [Lihat sumber Disini - academia.edu]

Penerapan Big Data Analytics juga memberikan kontribusi positif. Kajian literatur menunjukkan bahwa big data memungkinkan auditor dan sistem untuk menganalisis data transaksi dan keuangan secara luas, kompleks, dan real-time, sehingga membantu pendeteksian fraud sejak dini. [Lihat sumber Disini - jurnal.itbsemarang.ac.id]

Hybrid / Sistem Berbasis Kombinasi

Beberapa sistem menggabungkan rule-based dengan machine learning atau analisis big data agar mendeteksi fraud dengan lebih akurat dan fleksibel, mengingat fraud bisa berubah modus seiring waktu. Pendekatan hybrid ini dianggap representatif di era digital dan revolusi industri 4.0. [Lihat sumber Disini - jurnal-umsi.ac.id]

Audit & Pengendalian Intern

SPK deteksi kecurangan transaksi juga bisa menjadi bagian dari komponen audit internal dan pengendalian sistem informasi di organisasi. Audit sistem informasi (SI), seperti pengujian kontrol, pengujian transaksi, membantu memeriksa integritas data dan efektivitas sistem deteksi. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]

Manfaat dan Tujuan Implementasi SPK Deteksi Kecurangan Transaksi

Implementasi sistem ini memberikan sejumlah manfaat penting bagi perusahaan/organisasi penyelenggara layanan transaksi:

• Mencegah dan meminimalkan kerugian finansial akibat penipuan atau penyalahgunaan transaksi.
• Meningkatkan keamanan dan kepercayaan pelanggan/pengguna terhadap layanan transaksi, baik perbankan, fintech, maupun e-commerce.
• Membantu tim audit dan keamanan dalam mendeteksi indikasi fraud lebih awal (early warning), sehingga tindakan mitigasi bisa segera dilakukan.
• Membantu integritas keuangan dan reputasi institusi, terutama penting bagi perusahaan publik, bank, atau lembaga keuangan.
• Memperkuat pengendalian internal dan tata kelola (governance), serta memudahkan audit dan kepatuhan regulasi.

Tantangan & Isu dalam Penerapan SPK Deteksi Kecurangan Transaksi

Meski banyak manfaat, penerapan SPK deteksi kecurangan transaksi menghadapi sejumlah tantangan:

• Data tidak seimbang (imbalanced datasets): Fraud biasanya jauh lebih jarang dibanding transaksi normal, hal ini menyulitkan model machine learning untuk belajar secara optimal jika tidak ditangani dengan teknik khusus. [Lihat sumber Disini - repository.telkomuniversity.ac.id]
• Kemampuan adaptasi terhadap modus baru: Penipu terus berinovasi; jika sistem hanya rule-based/shadow pola lama, maka mudah dilewati. Oleh karena itu perlu metode adaptif atau hybrid.
• Volume dan kompleksitas data besar: Transaksi dalam jumlah besar, dari berbagai platform, dalam berbagai format membuat pengolahan data dan analisis menjadi berat, memerlukan infrastruktur big data. [Lihat sumber Disini - jurnal.itbsemarang.ac.id]
• Kinerja sistem & real-time detection: Untuk transaksi digital real-time, sistem harus cepat dan mampu memproses data langsung agar fraud bisa dicegah, bukan hanya dideteksi setelah kejadian.
• Privasi & regulasi data: Penggunaan data transaksi dan profil pengguna menimbulkan isu privasi dan kepatuhan regulasi, organisasi harus memastikan data aman dan penggunaan sesuai ketentuan.
• False positives / false negatives: Sistem mungkin menandai transaksi normal sebagai fraud (false positive) atau gagal mendeteksi fraud (false negative), ini bisa merugikan pelanggan atau perusahaan.

Studi Kasus dan Penelitian Terkini di Indonesia

Beberapa penelitian dan studi di Indonesia terkait penerapan sistem deteksi transaksi curang menunjukkan kemajuan dan relevansi di era sekarang:

• Penelitian terbaru tahun 2025 oleh Cut Dinda Rizki Amirillah menunjukkan bahwa metode machine learning untuk deteksi transaksi penipuan pada sektor keuangan menawarkan keefektifan tinggi dibanding metode konvensional, terutama dalam memproses dataset besar. [Lihat sumber Disini - journal.ugm.ac.id]
• Kajian literatur tahun 2024 dalam jurnal “Pengaruh Penerapan Big Data Analisis dalam Pendeteksian Fraud” menekankan bahwa analisis big data secara signifikan memperkuat proses audit dan deteksi fraud dalam organisasi besar, terutama di tengah kompleksitas data keuangan modern. [Lihat sumber Disini - jurnal.itbsemarang.ac.id]
• Sebuah artikel tahun 2025 mengevaluasi layanan “Fraud Detecting System” di perusahaan konsultan keamanan informasi dan menunjukkan bahwa sistem semacam ini mampu meningkatkan efisiensi dan akurasi deteksi fraud dibanding metode tradisional. [Lihat sumber Disini - ejurnal.warmadewa.ac.id]

Rekomendasi Implementasi SPK Deteksi Kecurangan Transaksi

Berdasarkan penelaahan literatur dan kondisi praktik, berikut rekomendasi untuk organisasi yang ingin menerapkan SPK deteksi kecurangan transaksi secara efektif:

• Gunakan kombinasi metode: rule-based + machine learning + big data analytics agar deteksi fleksibel dan adaptif terhadap modus baru.
• Pastikan data historis dan data transaksi lengkap, bersih, serta mudah diakses (struktur data baik, logging, dsb.).
• Terapkan strategi penanganan data tidak seimbang (misalnya teknik oversampling, SMOTE) ketika menggunakan machine learning.
• Sediakan infrastruktur untuk pemrosesan data besar dan real-time detection jika volume transaksi besar dan transaksi digital intensif.
• Integrasikan SPK dengan sistem audit, pengendalian internal, KYC/AML untuk pengamanan menyeluruh.
• Rancang prosedur untuk validasi manual ketika sistem menandai transaksi mencurigakan, untuk mengurangi false positives dan menjaga kepercayaan pengguna.
• Pastikan kepatuhan terhadap regulasi data dan privasi jika sistem mengolah data sensitif pengguna.

Kesimpulan

SPK Deteksi Kecurangan Transaksi merupakan solusi strategis di zaman modern, di mana volume transaksi digital terus berkembang dan risiko fraud semakin kompleks. Sistem ini memungkinkan deteksi dini kecurangan dengan menggabungkan data transaksi, analisis statistik/data mining, serta algoritma machine learning, sehingga membantu organisasi mengurangi kerugian finansial, memperkuat pengendalian internal, dan menjaga reputasi. Meskipun menghadapi beberapa tantangan seperti dataset tidak seimbang, kompleksitas data, dan kebutuhan infrastruktur besar, penerapan SPK yang tepat, terutama dengan pendekatan hybrid dan analisis big data, terbukti efektif dan relevan.

Dengan demikian, bagi perusahaan, lembaga keuangan, atau penyedia layanan transaksi digital, membangun dan menerapkan SPK Deteksi Kecurangan Transaksi bukan sekadar pilihan, melainkan kebutuhan utama untuk menjaga keamanan, kepercayaan, dan keberlanjutan bisnis di era digital.