Analisis lanjutan dengan heuristik dan pembelajaran mesin memungkinkan sistem mendeteksi pola transaksi mencurigakan yang kompleks dan terus berkembang secara real-time, berdasarkan pengalaman kasus sebelumnya dan adaptasi algoritma terhadap pola baru

Komponen "Analisis Lanjutan", khususnya Heuristik & Pembelajaran Mesin, memainkan peran penting dalam pemantauan blockchain dengan menawarkan kemampuan yang melampaui deteksi berbasis aturan dasar. Komponen ini memungkinkan pengenalan pola yang lebih canggih dan adaptabilitas sistem, yang penting untuk mengungkap perilaku mencurigakan yang kompleks dan terus berkembang.

Heuristik adalah teknik berbasis pengalaman atau aturan praktis yang bertujuan untuk memecahkan masalah secara lebih efisien daripada metode yang menyeluruh. Dalam konteks pemantauan blockchain, ini adalah aturan yang telah ditetapkan sebelumnya berdasarkan wawasan para ahli tentang kasus-kasus pencucian uang, penipuan, dan korupsi di masa lalu.

Dalam praktiknya, heuristik melibatkan penerapan tipologi yang sudah dikenal. Misalnya, heuristik mendeteksi "smurfing", di mana transaksi besar dipecah menjadi transaksi yang lebih kecil untuk menghindari pemicu peringatan, atau "layering", di mana dana dilewatkan melalui beberapa alamat untuk menyembunyikan asalnya. Contoh lain adalah "structuring", di mana setoran dilakukan tepat di bawah batas pelaporan.

Heuristik juga melibatkan identifikasi tanda-tanda perilaku, seperti dompet yang menerima dana dari sumber ilegal dan segera mengirimkannya ke bursa. Penyimpangan mendadak dalam perilaku transaksi rutin pejabat pemerintah juga dapat menandakan risiko.

Mereka meningkatkan pengelompokan alamat dengan mengasumsikan bahwa alamat yang sering berinteraksi dalam waktu singkat atau bertukar jumlah yang tepat mungkin milik entitas yang sama atau grup terkoordinasi, meskipun tidak ada koneksi langsung yang terlihat. Selain itu, penilaian risiko digunakan untuk menetapkan tingkat ancaman pada alamat atau transaksi dengan mengevaluasi kombinasi indikator heuristik—seperti sumber dana, tujuan, frekuensi transaksi, dan keterlibatan dengan entitas berisiko tinggi.

Pembelajaran Mesin melengkapi heuristik dengan menggunakan pendekatan berbasis data untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan. Ini melibatkan pelatihan model pada kumpulan data besar sehingga sistem dapat mempelajari pola, membuat prediksi, dan mengidentifikasi anomali tanpa diprogram secara eksplisit untuk setiap kemungkinan kasus.

Salah satu kegunaan utamanya adalah deteksi anomali, di mana model yang dilatih pada data transaksi historis normal menemukan penyimpangan secara real-time. Misalnya, jika dompet departemen pemerintah tiba-tiba menunjukkan volume transaksi yang tidak biasa, sistem akan mengeluarkan peringatan.

Klasifikasi adalah metode lain, di mana model terawasi dilatih pada kumpulan data berlabel yang berisi transaksi ilegal dan sah. Model-model ini kemudian menilai transaksi baru untuk menentukan apakah transaksi tersebut kemungkinan merupakan bagian dari aktivitas korupsi. Misalnya, model mempertimbangkan fitur-fitur seperti ukuran transaksi, jumlah langkah perantara, profil risiko rekanan, dan perilaku historis.

Pembelajaran tanpa pengawasan melalui pengelompokan mengelompokkan transaksi atau alamat serupa bahkan tanpa pelabelan sebelumnya. Teknik ini membantu mengungkap jaringan pencucian uang tersembunyi atau tindakan korupsi terkoordinasi. Teknik ini dapat menemukan klaster alamat baru yang menunjukkan pola mencurigakan serupa yang tidak tercakup oleh tipologi yang ada.

Analisis prediktif digunakan untuk memperkirakan potensi perilaku ilegal di masa mendatang berdasarkan tren historis dan terkini, yang memungkinkan intervensi lebih dini. Sementara itu, pembelajaran adaptif memastikan sistem terus berkembang dengan belajar dari investigasi yang sedang berlangsung, menyesuaikan berdasarkan umpan balik dari positif palsu atau peringatan yang benar. Hal ini meningkatkan presisi seiring waktu dan mengurangi alarm yang tidak perlu.

Dengan menggabungkan aturan heuristik yang digerakkan oleh para ahli dengan kekuatan adaptif dan prediktif dari pembelajaran mesin, komponen Analisis Lanjutan menawarkan pendekatan yang komprehensif dan dinamis untuk mendeteksi aktivitas korupsi dan pencucian uang yang canggih—terutama yang sengaja dibuat untuk menghindari metode deteksi sederhana.

Mpu Gandring ingin memberantas korupsi di Indonesia dengan teknologi blockchain! Anda ingin mendukung?

• Follow akun Mpu.
• Upvote dan resteem postingan Mpu.
• Share di Instagram, Facebook, X/Twitter dll.
• Biar pemerintah mendengar dan menerapkannya.

Posting terkait: https://steemit.com/steem-sea/@mpu.gandring/pemantauan-blockchain-lawan-korupsi-dengan-menganalisis-pola-transaksi-dan-aktivitas-yang-mencurigakan-meskipun-ada-tantangan

Proyek Percontohan
Proyek percontohan sistem manajemen kontrak pemerintah desa Steem SEA yang memanfaatkan blockchain Steem untuk mencatat informasi kontrak penting secara permanen, dengan fokus pada integritas dan transparansi data
Proyek percontohan pengeluaran pemerintah di blockchain tentang “Pembelian bangku taman kota Steem SEA” menggunakan blockchain Steem