Pendeteksian Potensi Fraud dalam Pengadaan Barang/Jasa dengan Pendekatan Machine Learning  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pendeteksian Potensi Fraud dalam Pengadaan Barang / Jasa dengan Pendekatan Machine Learning Studi Kasus : Tahun Anggaran 2018-2020 Muhammad Alif Taufiqulhakim ( 221709845 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat. Ringkasan— Kasus tindak pidana korupsi , penyalahgunaan aset , dan pernyataan palsu merupakan beberapa contoh bentuk terjadinya fraud dalam lingkup publik. Berdasarkan data dari KPK , sejak tahun 2004 hingga 2020 terdapat total 224 kasus Tindak Pidana Korupsi ( TPK ) yang tergolong dalam perkara Pengadaan Barang / Jasa. Melihat fakta , bahwa masih banyak terjadi TPK dalam perkara Pengadaan Barang / Jasa di pemerintahan meskipun telah diterapkannya e-Procurement melalui Layanan Pengadaan Secara Elektronik ( LPSE ) yang dikelola oleh Lembaga Kebijakan Pengadaan Barang / Jasa Pemerintah ( LKPP ) . Dalam penelitian ini penulis melakukan scraping pada situs web LPSE untuk memperoleh data kegiatan Pengadaan Barang / Jasa dari periode tahun 2018-2020. Data yang telah diperoleh untuk selanjutnya diolah dengan bantuan metode Machine Learning guna mendeteksi potensi adanya fraud. Berdasarkan pada hasil pengerjaan penelitian yang dilakukan penulis , digunakan model Clustering , Decision Tree dan Association Rules dengan disertai oleh implementasi metode scoring oleh opentender.net terhadap beberapa indikator dalam melakukan pendeteksian pada potensi adanya fraud dalam kegiatan Pengadaan Barang / Jasa. Kata Kunci— fraud , Pengadaan barang / jasa , Machine Learning. I. LATAR BELAKANG Kasus tindak pidana korupsi , penyalahgunaan aset , dan pernyataan palsu merupakan beberapa contoh bentuk terjadinya fraud dalam lingkup publik. Dalam Undang-Undang No. 31 tahun 1999 junto Undang-Undang No. 20 tahun 2001 dinyatakan bahwa perbuatan curang dan perbuatan yang merugikan keuangan negara merupakan contoh dari berbagai jenis-jenis Tindak Pidana Korupsi ( TPK ) . Berdasarkan Rule of Law Index tahun 2019 yang dikeluarkan oleh World Justice Project [ 1 ] , Indonesia menempati urutan ke- 62 dari 126 negara dengan skor 0,52 dari skala 0-1. Sedangkan dalam parameter tidak adanya korupsi , Indonesia menempati urutan ke 97 dari 126 Negara dengan skor 0,38 dari skala 0-1. Posisi tersebut dapat diartikan bahwa Indonesia termasuk ke dalam 30 besar negara di dunia dengan kasus korupsi terbanyak. Dengan mengacu pada data dari KPK , sejak tahun 2004 hingga 2020 terdapat total 224 kasus TPK yang tergolong dalam perkara Pengadaan Barang / Jasa [ 2 ] . Angka ini hanya lebih kecil dari jumlah TPK perkara Penyuapan yang mencapai total 708 kasus. Hal ini cukup menjadi pertanyaan apabila mengingat bahwa kegiatan Pengadaan Barang / Jasa sudah mengalami digitalisasi dan transparansi dalam bentuk e- Procurement. Di Indonesia telah diperkenalkan dan diterapkan e-Procurement sebagai sistem pengadaan barang dan jasa sejak tahun 2002 [ 3 ] . Indonesia Corruption Watch ( ICW ) , suatu organisasi non- pemerintah dan non-profit yang memiliki misi untuk mengawasi dan melaporkan berbagai hal terkait dengan korupsi yang terjadi di Indonesia , melalui website mereka juga merilis publikasi terkait dengan TPK Pengadaan Barang / Jasa yang ditindak dalam kurun waktu tahun 2019 , lebih tepatnya TPK yang ditangani aparat penegak hukum dalam kurun waktu tanggal 1 Januari 2019 hingga 31 Desember 2019 [ 4 ] . Dalam publikasinya , ICW menemukan bahwa sepanjang tahun 2019 , telah terjadi 271 kasus TPK dimana sebanyak 64 % atau 174 kasus berkaitan dengan kegiatan Pengadaan Barang / Jasa di pemerintahan. Akibat yang ditimbulkan dari beberapa kasus tersebut diantaranya mengakibatkan kerugian bagi negara senilai 957,34 miliar rupiah oleh 389 orang tersangka yang sebagian besar berprofesi sebagai Aparatur Sipil Negara ( ASN ) , pihak swasta dan Kepala Desa beserta jajarannya. Besarnya kerugian bagi negara tersebut dirasakan oleh beberapa sektor antara lain Anggaran Desa , Transportasi , Pemerintahan dan Pendidikan. Dampak korupsi di sektor pengadaan terletak pada buruknya kualitas barang publik , tidak dapat dimanfaatkannya barang publik , atau jika dipergunakan akan berpotensi untuk dapat membahayakan masyarakat. Menurut Perpres No. 70 Tahun 2012 , pengadaan secara elektronik terbagi dua : e-tendering dan e-purchasing. E- tendering adalah sistem tender secara elektronik dimana para penyedia berkompetisi untuk mendapatkan kontrak dari badan publik. Beberapa penelitian mengkonfirmasi bahwa tender secara elektronik lebih mencegah terjadinya korupsi [ 5 ] . Badan publik akan memilih pemenang tender dengan tolak ukur : ( i ) penawar harga terendah yang memenuhi persyaratan ; atau ( ii ) penawar dengan harga ekonomi terbaik. diterapkannya Melihat fakta bahwa masih terdapat TPK dalam perkara Pengadaan Barang / Jasa di pemerintahan bersamaan dengan telah e-Procurement melalui Layanan Pengadaan Secara Elektronik ( LPSE ) yang diperkenalkan sejak tahun 2008 namun secara efektif dimanfaatkan sejak tahun 2012 , yang dikelola oleh Lembaga Kebijakan Pengadaan Barang / Jasa Pemerintah tentu menimbulkan pertanyaan mengenai bagaimana TPK dalam perkara Pengadaan Barang / Jasa di pemerintahan masih dapat terjadi di tengah pemberlakuan e-Procurement yang diharapkan mampu memberikan termasuk masyarakat dalam memantau dan mengawasi kegiatan Pemerintah dalam Pengadaan Barang / Jasa. Sesuai yang dimuat transparansi bagi semua pihak ( LKPP ) , 1 / 7 dalam Jurnal LKPP : Senarai , potensi keberadaan fraud dalam kegiatan Pengadaan Barang / Jasa dapat terjadi pada hampir semua tahap , mulai dari perencanaan pengadaan hingga tahap pemanfaatannya [ 6 ] . Status dokumen kontrak dalam Pengadaan Barang / Jasa sejatinya masih menjadi perdebatan , apakah seharusnya bersifat terbuka atau tertutup. Padahal dalam Undang-Undang No. 14 Tahun 2008 tentang Keterbukaan Informasi Publik ( KIP ) dan Peraturan Komisi Informasi Pusat No. 1 Tahun 2010 tentang Standar Layanan Informasi Publik ( SLIP ) telah menyebutkan bahwa perjanjian antara Pemerintah dan pihak ketiga dan informasi berkaitan dengan Pengadaan Barang / Jasa adalah informasi publik , yang artinya dapat diakses dengan bebas oleh masyarakat. Perbedaan pandangan tersebut diduga terjadi karena di dalam aturan-aturan tersebut tidak disebutkan secara terperinci mengenai informasi jenis apa saja yang dimaksud dengan informasi yang berkaitan dengan kegiatan Pengadaan Barang / Jasa yang dapat diakses oleh publik. Sehingga masih banyak informasi penting yang tersimpan namun seharusnya dirilis secara bebas. Dicanangkannya kebijakan “Satu Data” oleh Pemerintah diharapkan mampu mendorong perbaikan dari kualitas data dan informasi yang tersedia serta terwujudnya standardisasi pada format dan konten dari data yang dimuat berkaitan dengan Pengadaan Barang / Jasa [ 7 ] . Dengan demikian akan membuat transparansi data lebih baik dan memudahkan bagi seluruh pihak untuk dapat melakukan pengawasan terhadap kegiatan Pengadaan Barang / Jasa yang dilakukan. Disini penulis mencoba untuk dapat memanfaatkan ketersediaan data pada LPSE untuk mencoba melakukan deteksi tentang potensi keberadaan fraud yang ada dalam transaksi Pengadaan Barang / Jasa dengan menerapkan beberapa metode Machine Learning dan / atau Data Mining yang penulis ketahui. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan latar belakang yang telah disampaikan , penelitian bertujuan : 1. Mendeteksi potensi fraud pada kegiatan pengadaan barang / jasa secara elektronik berdasarkan indikator dari opentender.net. 2. Mendeteksi fraud dengan menerapkan metode Machine Learning. 3. Menerapkan metode Decision Tree untuk mengetahui variabel yang paling berpengaruh. III. PENELITIAN TERKAIT dalam Supervised Learning Dalam sejumlah penelitian yang dilakukan sebelumnya , diketahui dalam mendeteksi adanya fraud dalam kegiatan Pengadaan Barang / Jasa terdapat beberapa metode dalam Machine Learning yang dapat dimanfaatkan , baik metode yang atau metode termasuk Unsupervised Learning. Dengan dimulai dengan proses Cluster Analysis , selanjutnya dapat diterapkan beberapa metode lainnya seperti Decision Tree atau Random Forest [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] . Selain itu , beberapa metode Data Mining yaitu Apriori atau biasa disebut Association Rules [ 8 ] , Decision Tree , Bayesian Network dan Neural Network [ 9 ] juga dapat dimanfaatkan guna mendeteksi adanya fraud dengan menjelaskan ada atau Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik tidaknya keterkaitan antara satu pihak dan pihak lain yang terlibat dalam kegiatan Pengadaan Barang / Jasa. Tentu diperlukan perlakuan dan kriteria khusus terhadap data sebelum dapat diproses lebih lanjut dengan metode yang telah ditentukan yang juga membutuhkan karakteristik data yang berbeda-beda pada setiap metode yang akan digunakan. Pendekatan lain yang mungkin dapat dipertimbangkan [ 13 ] dimana terdapat enam langkah tambahan yang dapat dilakukan guna mendeteksi adanya fraud dalam kegiatan Pengadaan Barang / Jasa antara lain ( 1 ) Pemeriksaan prosedur persetujuan lelang , ( 2 ) Pengecekan validitas jangka waktu penggunaan user id , ( 3 ) Verifikasi kontrol akses terhadap ULP , ( 4 ) Pengecekan adanya kolusi antara pemilik proyek dan penyedia layanan , ( 5 ) Pengecekan adanya kolusi antar penyedia layanan satu dengan yang lain dan ( 6 ) Pemeriksaan adanya fraud dalam sistem LPSE yang digunakan. No Judul [ 8 ] Brazilian Government Procurements : an Approach to Find Fraud Traces in Companies Relationships TABEL I TABEL LITERATUR Data Mining Penulis , Publikasi Metode Rebeca A. Baldomir , Gustavo C. G. Van Erven , Célia Ghedini Ralha , Tecnologias , Métodos e Teorias na Engenharia de Computação ( pp.8-19 ) [ 9 ] Data Mining Rekha Bhowmik , Data Mining Techniques in Fraud Detection [ 10 ] Fraud Detection using Machine Learning and Deep Learning [ 11 ] Automatic Machine Learning Algorithms For Fraud Detection in Digital Payment Systems Journal of Digital Forensics , Security and Law. Vol. 3 ( 2 ) Pradheepan Raghavan , Neamat El Gayar , 2019 International Conference on Computational Intelligence and Knowledge Economy ( ICCIKE ) O. Kolodiziev , A. Mints , P. Sidelov , I. Pleskun , O. Lozynska , Eastern-European Journal of Enterprise Technologies Machine Learning Machine Learning IV. METODE PENELITIAN 2 / 7 A. Batasan Studi sebesar 56,7 Dengan mengacu pada data yang dirilis oleh ICW [ 15 ] [ 16 ] , bahwa sepanjang periode tahun 2018-2020 tercatat kerugian material yang dialami negara akibat kasus TPK selalu mengalami peningkatan dari tahun ke tahun dengan cukup signifikan. Peningkatan tertinggi terjadi pada tahun 2020 rupiah dengan kerugian negara dibandingkan kerugian di tahun 2019 sebesar 8,4 triliun rupiah. Secara garis besar selama periode tiga tahun tersebut kerugian negara terus meningkat setiap tahunnya akibat dari terjadi. Atas pertimbangan dengan kasus TPK yang memperhatikan pada lonjakan kerugian yang dialami negara akibat dari kasus TPK yang terjadi di Indonesia selama tiga tahun terakhir , penulis bermaksud membatasi lingkup penelitian pada data tahun 2018-2020 guna mendeteksi potensi fraud dalam kegiatan Pengadaan Barang / Jasa. terjadinya triliun KERUGIAN NEGARA AKIBAT KORUPSI 56.70 2020 5.60 2018 8.40 2019 i h a p u R n u i l i r T Gambar 1. Grafik Nominal Kerugian Negara Akibat Korupsi 2018-2020 B. Pengumpulan Data Dalam penelitian ini , sumber data diperoleh dari situs LPSE lembaga terkait di seluruh Indonesia dan apabila diperlukan , tambahan data diperoleh dari situs opentender.net. Data yang diambil merupakan kegiatan Pengadaan Barang / Jasa yang berlangsung pada periode tahun 2018-2020 dengan status tahapan “Tender Telah Selesai” pada situs LPSE masing- masing lembaga serta situs opentender.net. Proses pengambilan data dilakukan dengan metode scraping yaitu suatu proses pengambilan data dari suatu situs web. Dalam penelitian ini penulis melakukan scraping dengan memanfaatkan bahasa pemrograman Python dengan bantuan library Selenium untuk selanjutnya dapat dilakukan beberapa proses pengolahan data. Kemudian data yang telah berhasil dikumpulkan dengan bantuan library Selenium untuk selanjutnya disatukan dalam sebuah tabel untuk kemudian disimpan dalam bentuk file dengan format csv. Pengambilan data yang dirancang untuk dapat berjalan secara otomatis dengan menggunakan bantuan library tidak dapat berjalan secara maksimal karena Selenium menemui beberapa permasalahan. Hal ini salah satunya disebabkan oleh tidak adanya standardisasi dan keseragaman pada struktur penyajian data pada setiap situs LPSE di masing- Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik masing lembaga menjadikan banyak perbedaan pada kelengkapan serta tampilan data yang tersaji secara tidak konsisten pada masing-masing halaman situs yang menyajikan informasi lengkap suatu proyek. Akibat dari hal tersebut menimbulkan banyaknya atribut data yang tidak terlengkapi dengan sempurna. Untuk mengatasi jika memungkinkan , dilakukan permasalahan penyesuaian terhadap metode scraping data dari situs LPSE lembaga terkait sesuai kebutuhan. tersebut C. Pre-processing Data Agar memperoleh hasil pengolahan data serta model yang diperoleh dapat lebih optimal , sebelum dilakukan pengolahan dengan menggunakan metode Machine Learning , data yang telah berhasil diperoleh dari situs LPSE dan telah ditabulasi terlebih dahulu dilakukan kegiatan pre-processing pada data yang ada. Hal ini penting untuk dilakukan demi memperoleh data yang bersih , lengkap dan siap untuk diolah dengan menggunakan metode tertentu. Tahapan dalam pre-processing data antara lain yaitu dengan melakukan Data Cleansing. Proses ini merupakan suatu metode untuk menganalisa mengenai kualitas dan konsistensi dari data yang dimiliki dengan mengubah , mengoreksi , menyesuaikan ataupun bahkan menghapus data tersebut jika memang tidak diperlukan. Data yang dibersihkan tersebut biasanya adalah data yang salah , rusak , tidak akurat , tidak lengkap dan tidak sesuai dengan format yang diinginkan. Setelah dirasa data sudah dalam kondisi yang optimal , langkah selanjutnya yaitu dilakukan metode encoding dan scaling pada variabel-variabel dalam data. Proses encoding diperlukan untuk mengubah variabel data kategorik menjadi angka agar dapat masuk ke dalam operasi matematika. Sedangkan proses scaling berguna untuk melakukan konversi nilai variabel menjadi nilai dengan skala yang lebih kecil yang nantinya berguna dalam menjaga kualitas model yang dihasilkan dari operasi metode Machine Learning yang pada umumnya didasarkan pada hukum Euclidean Distance. TABEL II HASIL DATA CLEANSING Jumlah Atribut 37 Jumlah Entitas 276.111 14 273.839 Status Dataset hasil scraping Dataset setelah cleansing D. Clustering Data yang telah melalui tahapan pre-processing selanjutnya mulai dilakukan pengolahan dengan menerapkan metode clustering. Tahapan ini merupakan suatu proses untuk mengelompokan data ke dalam beberapa cluster sehingga data dalam satu cluster memiliki karakteristik dan tingkat kemiripan yang maksimum dan data antar cluster memiliki kemiripan yang minimum. Dengan menerapkan metode ini penulis bermaksud untuk mempersempit skala penglihatan data dengan membaginya ke dalam kelompok tertentu. Metode clustering yang digunakan penulis dalam penelitian ini yaitu K-Means Clustering yang bertujuan untuk meminimalisir varians dalam 3 / 7 suatu cluster atau disebut Within-Cluster-Sum-of-Squares ( WCSS ) yang dirumuskan : penelitian , penulis menggunakan rancangan alur kerja seperti yang terlihat pada Gambar 2. sebagai berikut. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 𝑛 𝑊𝐶𝑆𝑆 = ∑ ( 𝑥𝑖 − 𝑦𝑖 ) 2 𝑖=1 ( 1 ) E. Decision Tree Penggunaan metode Decision Tree dimaksudkan untuk menjadi metode pengambilan keputusan melalui klasifikasi dengan cara menampilkan prediksi dengan struktur tingkatan atau hierarki. Pada metode Decision Tree , data yang tersedia diubah dengan menerapkan aturan-aturan untuk menempatkan data-data tersebut ke dalam kelompok-kelompok yang lebih kecil sehingga diharapkan proses pengambilan keputusan menjadi lebih sederhana. Sebelum dapat menggunakan metode Decision Tree , terlebih dahulu data perlu dipisahkan menjadi dua jenis data , yaitu data latih dan data tes. Tidak ada aturan pasti mengenai persentase pembagian porsi dari besarnya data latih dan data tes yang akan digunakan dalam pembuatan model. Namun pada umumnya persentase jumlah data latih lebih besar dibandingkan dengan data tes. Pemisahan ini juga bertujuan agar model Machine Learning yang dihasilkan nantinya memiliki akurasi yang tinggi karena model tidak menjalankan atau menemui jenis data yang sama pada saat sedang belajar atau berlatih dengan pada saat membuat model yang sebenarnya. F. Association Rules Metode Association Rules merupakan salah satu metode yang bermanfaat guna mempelajari aturan asosiasi , mencari pola hubungan antar satu atau lebih objek dalam suatu dataset. Dalam penerapannya , metode ini dapat dinilai atau diukur berdasarkan beberapa parameter , support ( nilai penunjang ) yaitu persentase kombinasi objek tersebut dalam dataset dan confidence ( nilai kepastian ) yaitu kuatnya hubungan antar objek dalam aturan asosiatif. Analisis asosiasi didefinisikan sebagai suatu proses untuk menemukan semua aturan asosiatif yang memenuhi syarat minimum untuk support ( minimum support ) dan syarat minimum untuk confidence ( minimum confidence ) . V. KERANGKA PIKIR Pengerjaan penelitian kali ini penulis memanfaatkan jenis data sekunder yang berupa data kegiatan Pengadaan Barang / Jasa oleh Lembaga Negara yang dimuat pada situs LPSE yang dikelola oleh LKPP guna dimanfaatkan untuk pelaksanaan e-procurement yang bertujuan untuk menciptakan transparansi dalam proses Pengadaan Barang / Jasa bagi semua pihak. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan library metode scraping dengan memanfaatkan bantuan Selenium pada bahasa pemrograman Python. Dalam melakukan proses pengecekan potensi keberadaan fraud , penulis mengacu kepada metode analisa data yang dikeluarkan oleh opentender.net serta memanfaatkan metode Machine Learning , dalam hal ini penulis menggunakan metode Decision Tree setelah sebelumnya dilakukan proses clustering terlebih dahulu. Secara garis besar dalam melaksanakan proses Gambar 2. Diagram Alir Kerangka Pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pengumpulan Data Proses pengumpulan data dengan menggunakan metode scraping dari situs LPSE lembaga terkait di seluruh Indonesia memanfaatkan library Selenium pada bahasa pemrograman Python memperoleh hasil dataset sebanyak 276.111 entitas dengan atribut sebanyak 37. Data yang telah diperoleh kemudian ditabulasikan ke dalam file dengan format csv untuk selanjutnya dapat diolah lebih lanjut. B. Analisa Data Sebagai dasar dalam melakukan potensi adanya fraud dalam kegiatan Pengadaan Barang / Jasa , penulis menggunakan panduan pemberian skor pada indikator-indikator yang telah dirilis oleh opentender.net [ 17 ] . Berdasarkan panduan pemberian skor yang terdapat pada Tabel III , apabila skor yang diperoleh suatu proyek Pengadaan Barang / Jasa semakin mendekati 100 berarti potensi resiko kecurangannya semakin tinggi. Skor ini diperoleh dari perhitungan jumlah skor berdasarkan indikator dikurang skor minimal , dibagi dengan skor maksimal dikurangi skor minimal , kemudian hasilya dikalikan 100. Untuk lebih jelas dapat dilihat dalam rumus sebagai berikut : 𝑆𝑘𝑜𝑟 = ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑘𝑜𝑟−𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑚𝑖𝑛 𝑠𝑘𝑜𝑟 max − 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑚𝑖𝑛 ) 𝑥 100 ( 2 ) Setelah melakukan perhitungan skor pada masing-masing proyek , selanjutnya hasil skor yang telah diperoleh ini dijadikan sebagai dasar atau acuan dalam melakukan proses clustering dengan menggunakan metode K-Means. Selanjutnya dibentuk suatu dataset baru yang menampilkan skor dari 4 / 7 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL III INDIKATOR POTENTIAL FRAUD ANALYSIS ( PFA ) OPENTENDER.NET No. Indikator Keterangan Skoring Ketersediaan pada Dataset Durasi antara tanggal pengumuman dengan penetapan pemenang Waktu yang lebih lama antara tanggal pengumuman dengan penetapan pemenang dapat mengindikasikan inefisiensi dalam proses pengadaan. 1 1 : 0-25 2 : 26 - 35 3 : 36 - 45 4 : 46 - 70 5 : > 70 Nilai kontrak diatas nilai HPS tidak diperbolehkan berdasarkan peraturan pengadaan barang dan jasa 5 : < 0 Perbandingan Nilai Kontrak dan HPS 2 Jika nilai kontrak semakin mendekati HPS maka potensi penyimpangan lebih tinggi. Namun , semakin jauh nilai kontrak dibawah HPS juga mengindikasikan perencanaan kurang baik / potensi penyimpangan tinggi 3 Nilai Kontrak Tinggi Semakin tinggi nilai kontrak sebuah pengadaan maka potensi resikon kecurangannya pun semakin besar 4 5 Pengadaan di kuartal ke-IV Pengadaan di kuartal ke empat dapat mengindikasikan pengadaan dalam rangka menghabiskan anggaran dengan proses yang terburu-buru , sehingga hasilnya tidak maksimal Pemenang berulang Menghitung berapa kali sebuah perusahaan memenangkan pengadaan pemerintah dalam satu tahun anggaran ; semakin banyak sebuah perusahaan menang di tahun anggaran yang sama , maka potensinya akan semakin besar 5 : 0 - 0.99 4 : 1 - 1.99 3 : 2 - 2.99 2 : 3 - 3.99 1 : 4 - 7.99 2 : 8 - 11.99 3 :12 - 15.99 4 : 16 - 19.99 5 : > =20 1 : 0 - 500 Jt 2 : > 500 Jt -1 M 3 : > 1 - 5 M 4 : > 5-10 M 5 : > 10 M 1 : Januari-Juni 2 : Juli-September 3 : Oktober 4 : November 5 : Desember 5 : > 4 kali 4 : 4 kali 3 : 3 kali 2 : 2 kali 1 : 1 kali Tersedia Tersedia Tersedia Tersedia Tersedia masing-masing indikator scoring sebagai variabel baru dan dilakukan scaling terlebih dahulu. Proses clustering dengan menggunakan metode K-Means menghasilkan rekomendasi pembagian data berdasarkan kemiripan karakteristiknya ke dalam 3 buah cluster. Berdasarkan yang terlihat pada Gambar 3 , dimana nampak bahwa jika dilihat dari grafik rata-rata skor masing-masing indikator dan rata-rata total skor pada setiap cluster yang terbentuk dapat dijelaskan bahwa Cluster 0 memiliki nilai rata- rata skor yang tertinggi dibandingkan dengan cluster lainnya. Dimana semakin tinggi skor yang diperoleh maka potensi terjadinya fraud juga semakin besar pada proyek yang tergabung pada cluster tersebut. Hal ini turut didukung oleh variabel indikator-indikator scoring lainnya dimana terlihat bahwa pada Cluster 0 memiliki nilai rata-rata skor yang lebih tinggi dibandingkan cluster lainnya dengan perbedaan dengan perbedaan yang cukup signifikan. Selanjutnya dapat dilihat dimana nilai rata-rata skor pada Cluster 1 dan Cluster 2 nampak tidak berbeda secara signifikan. Nampak pada Cluster 1 bahwa nilai rata-rata skor pada indikator ‘Perbandingan Nilai Kontrak dan HPS’ relatif tinggi hingga menyamai nilai rata-rata skor yang terdapat pada Cluster 0. Sedangkan pada Cluster 2 terlihat bahwa nilai rata- rata skor pada indikator ‘Pengadaan di kuartal ke-IV’ sangat rendah hingga di bawah skor 2. Hal ini dapat diartikan bahwa pada Cluster 2 , rata-rata proyek yang tergabung di dalamnya dilaksanakan dalam kurun waktu Kuartal I hingga Kuartal II atau pada Bulan Januari-Juni di tahun tersebut. Gambar 3. Grafik Hasil Clustering ( Mean ) 5 / 7 Setelah memperoleh hasil dari proses clustering hingga diperoleh hasil 3 buah cluster , tahapan selanjutnya yaitu dengan mengembangkan atau menindaklanjuti cluster yang ada dengan proses penyusunan Decision Tree untuk memperoleh gambaran mengenai indikator-indikator yang memiliki pengaruh terbesar dalam rangka digunakan untuk pengambilan keputusan terbaik untuk dapat diterapkan dalam mendeteksi adanya fraud dalam data. Guna mengukur kualitas Decision Tree yang dihasilkan secara kuantitatif dilakukan Cross Validation pada data latih dan data uji. Berikut merupakan hasil dari pengolahan data beserta Decision Tree yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 4 , Gambar 5 dan Gambar 6. Dimana nampak bahwa beberapa variabel yang dinilai berpengaruh cukup signifikan berdasarkan hasil dari Decision Tree antara lain ‘skor’ , ‘nilai_kontrak_per_hps’ , ‘menang_berulang’ dan ‘nilai_kontrak’. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 6. Hasil Decision Tree , diolah Tahapan selanjutnya yaitu dilakukan pengolahan data dengan memanfaatkan metode Association Rules atau biasa disebut sebagai Market Basket Analysis. Proses ini dilakukan guna mengetahui ada atau tidaknya hubungan atau relasi tertentu antara Lembaga Negara yang mengadakan prosesi lelang Pengadaan Barang / Jasa dengan perusahaan-perusahaan penyedia barang / jasa tersebut. Gambar 4. Hasil Cross Validation Decision Tree Gambar 5. Hasil Akurasi Decision Tree Gambar 7. Hasil Association Rules Berdasarkan yang dapat dilihat pada Gambar 7 ditunjukkan beberapa nama perusahaan yang dianggap memiliki keterkaitan satu sama lainnya. Hal ini terbentuk berdasarkan beberapa faktor , salah satu diantaranya yaitu seberapa sering suatu perusahaan memenangkan tender pada suatu lembaga negara atau di beberapa lembaga negara. Nampak bahwa beberapa nama perusahaan yang muncul merupakan perusahaan yang bergerak di bidang konstruksi , jasa konsultan konstruksi dan telekomunikasi. Tingginya frekuensi suatu perusahaan memenangkan banyak tender di suatu LPSE pemerintahan daerah , lembaga negara atau beberapa lembaga negara sekaligus , berdasarkan pada indikator analisis potensi fraud oleh situs opentender.net dapat menjadi suatu indikasi potensi tentang keberadaan fraud yang berkaitan dengan adanya pemenang berulang pada kegiatan pengadaan barang / jasa [ 17 ] . Namun untuk dapat memastikan dugaan potensi adanya fraud tentu saja diperlukan kajian dan penelitian yang lebih mendalam dengan variabel- variabel lainnya yang tidak dapat diperoleh hanya dari penarikan data dari situs LPSE. 6 / 7 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 11 ] Kolodiziev , Oleh and Mints , Aleksey and Sidelov , Pavlo and Pleskun , Inna and Lozynska , Olha , “Automatic Machine Learning Algorithms for Fraud Detection in Digital Payment Systems” ( October 27 , 2020 ) . Eastern- European Journal of Enterprise Technologies , 5 ( 9 ( 107 ) ) , 14-26 , 2020. [ 12 ] Phua , Clifton & Alahakoon , Damminda & Lee , Vincent. ( 2004 ) . “Minority Report in Fraud Detection : Classification of Skewed Data.” SIGKDD Explorations. 6. 50-59. [ 13 ] Arumsari , Totok P. , lswahyudi , Mucharor , and Akib P .. ( 2014 ) AUDIT ATAS PELAKSANAAN LELANG SECARA ELEKTRONIK DALAM PENGADAAN BARANG DAN JASA PEMERINT AH. [ Online ] . Available : https : / / www.bpkp.go.id / investigasi / berita / read / 13521 / 01 / AUD1T-ATAS- PELAKSANAAN-LELANG-SECARA-ELEKTRONIK-DALAM- PENGADAAN-BARANG-DAN-JASA-PEMERINTAH.bpkp [ 14 ] Phua , Clifton & Alahakoon , Damminda & Lee , Vincent. ( 2004 ) . “Minority Report in Fraud Detection : Classification of Skewed Data.” SIGKDD Explorations. 6. 50-59. [ 15 ] ICW. ( 2020 , 2 ) Tren Penindakan Kasus Korupsi 2019 [ Online ] . Available : https : / / www.antikorupsi.org / id / article / tren-penindakan-kasus-korupsi- 2019 [ 16 ] Kompas. ( 2021 , 3 ) Data ICW 2020 : Kerugian Negara Rp 56,7 Triliun , Uang Pengganti dari Koruptor Rp 8,9 Triliun [ Online ] . Available : https : / / nasional.kompas.com / read / 2021 / 03 / 22 / 19301891 / data-icw-2020- kerugian-negara-rp-567-triliun-uang-pengganti-dari-koruptor-rp [ 17 ] opentender.net. Metode OpenTender [ Online ] . Available : https : / / opentender.net / # / method / VII. PENUTUP Dalam rangka mendeteksi potensi keberadaan fraud dalam kegiatan pengadaan barang / jasa di pemerintahan dapat cukup terbantu dengan menerapkan indikator-indikator yang dirilis oleh ICW dalam platform opentender.net. Ditambah lagi dengan cara dikolaborasikan dengan beberapa metode Machine Learning dan Data Mining yang tepat sehingga dapat dilakukan pengkajian secara indikator- indikator apa saja yang dapat dijadikan acuan dalam langkah awal mendeteksi potensi fraud tersebut. Performa yang dihasilkan metode Decision Tree yang diterapkan penulis sudah cukup memuaskan dengan tingkat akurasi yang mencapai 97,42 % , hanya saja masih banyak hal yang dapat ditingkatkan guna memperoleh hasil yang lebih baik , akurat dan signifikan untuk dapat mendeteksi adanya potensi fraud dengan kajian dan penelitian yang lebih mendalam. lebih mendalam mengenai Proses penelitian penulis cukup terhambat dengan minimnya data riil untuk melakukan konfirmasi tentang fraud yang benar- benar terjadi dalam kegiatan pengadaan barang / jasa pemerintah sehingga model belum dapat benar-benar dinyatakan valid. Hal ini semoga dapat lebih baik di masa depan bersamaan dengan pengembangan yang dapat dilakukan pada penelitian mendatang dengan menerapkan model dan algoritma yang ada ke dalam suatu sistem informasi yang memberikan suatu deteksi dan peringatan awal mengenai adanya potensi terjadinya fraud. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] WJS. ( 2019 , 3 ) WJP Rule of Law Index 2019 [ Online ] . Available : https : / / worldjusticeproject.org / our-work / research-and-data / wjp-rule-law- index-2019 [ 2 ] KPK. ( 2020 , 6 ) Statistik TPK Berdasarkan Instansi [ Online ] . Available : https : / / www.kpk.go.id / id / statistik / penindakan / tpk-berdasarkan-jenis- perkara [ 3 ] A. Ludya & S. Candra. ( 2017 , 10 ) Perkembangan e-Procurement di Indonesia ( 4 ) [ Online ] . Available : https : / / bbs.binus.ac.id / management / 2017 / 11 / perkembangan-e- procurement-di-indonesia-4 / [ 4 ] ICW. ( 2020 , 2 ) Tren Penindakan Kasus Korupsi Pengadaan Barang dan Jasa Tahun 2019 [ Online ] . Available : https : / / antikorupsi.org / sites / default / files / dokumen / Tren % 20Pengadaan % 202019.pdf [ 5 ] Haryati , D. , Anditya , A. dan Wibowo , R.A. ( 2011 ) “Pelaksanaan Pengadaan Barang / Jasa Secara Elektronik ( E-Procurement ) Pada Pemerintah Kota Yogyakarta” , Jurnal Mimbar Hukum , Volume 23 , Nomor 2 [ 6 ] LKPP , " Senarai Pengadaan Barang 1 Jasa Pemerintah , " Jurnal LKPP : Senarai , vol. 1 , 2011. [ 7 ] ICW. ( 2019 , 4 ) Mengawal Pengadaan Barang dan Jasa di Indonesia [ Online ] . Available : https : / / www.antikorupsi.org / id / article / mengawal-pengadaan-barang-dan- jasa-di-indonesia [ 8 ] Rebeca A. Baldomir , Gustavo C. G. Van Erven , and Célia Ghedini Ralha , “Brazilian Government Procurements : an Approach to Find Fraud Traces in Companies Relationships” in W. Wijayanto and T. Murata , “Learning adaptive graph protection strategy on dynamic networks via reinforcement learning , ” in Tecnologias , Métodos e Teorias na Engenharia de Computação , September 2020 , pp.8-19 [ 9 ] Rekha Bhowmik , " Data Mining Techniques in Fraud Detection , " Journal of Digital Forensics , Security and Law , vol. 3 , pp. 35-54,2008. [ 10 ] Pradheepan Raghavan , Neamat El Gayar , “Fraud Detection using Machine Learning and Deep Learning , ” in 2019 International Conference on Computational Intelligence and Knowledge Economy ( ICCIKE ) , Dubai , United Arab Emirates , 2019 , pp. 334-339 7 / 7
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O B-METODE I-METODE O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pendeteksian Potensi Fraud dalam Pengadaan Barang / Jasa dengan Pendekatan Machine Learning Studi Kasus : Tahun Anggaran 2018-2020 Muhammad Alif Taufiqulhakim ( 221709845 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat. Ringkasan— Kasus tindak pidana korupsi , penyalahgunaan aset , dan pernyataan palsu merupakan beberapa contoh bentuk terjadinya fraud dalam lingkup publik. Berdasarkan data dari KPK , sejak tahun 2004 hingga 2020 terdapat total 224 kasus Tindak Pidana Korupsi ( TPK ) yang tergolong dalam perkara Pengadaan Barang / Jasa. Melihat fakta , bahwa masih banyak terjadi TPK dalam perkara Pengadaan Barang / Jasa di pemerintahan meskipun telah diterapkannya e-Procurement melalui Layanan Pengadaan Secara Elektronik ( LPSE ) yang dikelola oleh Lembaga Kebijakan Pengadaan Barang / Jasa Pemerintah ( LKPP ) . Dalam penelitian ini penulis melakukan scraping pada situs web LPSE untuk memperoleh data kegiatan Pengadaan Barang / Jasa dari periode tahun 2018-2020. Data yang telah diperoleh untuk selanjutnya diolah dengan bantuan metode Machine Learning guna mendeteksi potensi adanya fraud. Berdasarkan pada hasil pengerjaan penelitian yang dilakukan penulis , digunakan model Clustering , Decision Tree dan Association Rules dengan disertai oleh implementasi metode scoring oleh opentender.net terhadap beberapa indikator dalam melakukan pendeteksian pada potensi adanya fraud dalam kegiatan Pengadaan Barang / Jasa. Kata Kunci— fraud , Pengadaan barang / jasa , Machine Learning.
VII. PENUTUP Dalam rangka mendeteksi potensi keberadaan fraud dalam kegiatan pengadaan barang / jasa di pemerintahan dapat cukup terbantu dengan menerapkan indikator-indikator yang dirilis oleh ICW dalam platform opentender.net. Ditambah lagi dengan cara dikolaborasikan dengan beberapa metode Machine Learning dan Data Mining yang tepat sehingga dapat dilakukan pengkajian secara indikator- indikator apa saja yang dapat dijadikan acuan dalam langkah awal mendeteksi potensi fraud tersebut. Performa yang dihasilkan metode Decision Tree yang diterapkan penulis sudah cukup memuaskan dengan tingkat akurasi yang mencapai 97,42 % , hanya saja masih banyak hal yang dapat ditingkatkan guna memperoleh hasil yang lebih baik , akurat dan signifikan untuk dapat mendeteksi adanya potensi fraud dengan kajian dan penelitian yang lebih mendalam. lebih mendalam mengenai Proses penelitian penulis cukup terhambat dengan minimnya data riil untuk melakukan konfirmasi tentang fraud yang benar- benar terjadi dalam kegiatan pengadaan barang / jasa pemerintah sehingga model belum dapat benar-benar dinyatakan valid. Hal ini semoga dapat lebih baik di masa depan bersamaan dengan pengembangan yang dapat dilakukan pada penelitian mendatang dengan menerapkan model dan algoritma yang ada ke dalam suatu sistem informasi yang memberikan suatu deteksi dan peringatan awal mengenai adanya potensi terjadinya fraud.
penelitian ini penulis melakukan scraping pada situs web LPSE penulis , digunakan model Clustering , Decision Tree dan Association Rules dengan disertai oleh implementasi metode scoring oleh opentender.net terhadap beberapa VII. PENUTUP Dalam rangka mendeteksi potensi keberadaan fraud dalam kegiatan pengadaan barang / jasa di pemerintahan dapat cukup terbantu dengan mendeteksi potensi fraud tersebut. Performa yang dihasilkan metode Decision Tree yang diterapkan penulis sudah cukup memuaskan dengan tingkat akurasi yang mencapai 97,42 % , hanya saja masih banyak
O O O O B-METODE O O O O O O O O B-METODE O O O O B-METODE I-METODE O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O