Deteksi Kecurangan Transaksi Keuangan dengan Metode Ensemble pada Data Tidak Seimbang

Deteksi kecurangan terkendala proporsi kelas yang sangat timpang. Penelitian ini membandingkan lima pendekatan penanganan ketidakseimbangan yang dipadukan dengan metode ensemble pada 1,8 juta transaksi. Kombinasi SMOTE-Tomek dengan XGBoost menghasilkan skor F1 tertinggi sebesar 0,834 pada kelas minoritas, dengan tingkat positif palsu 1,2 persen. Analisis kepentingan fitur menunjukkan pola waktu transaksi dan selisih lokasi memberi kontribusi terbesar.