Untuk berantas korupsi dan pencucian uang kripto, diperlukan sistem pemantauan blockchain yang kuat dengan akuisisi dan analisis data, pelacakan transaksi berisiko tinggi, analisis jaringan, serta deteksi anomali berbasis pembelajaran mesin dan heuristik

Untuk memerangi pencucian uang berbasis kripto secara efektif dan memberantas korupsi di pemerintahan Indonesia, sistem pemantauan blockchain yang tangguh harus dilengkapi dengan kemampuan akuisisi dan analisis data yang canggih. Komponen-komponen ini memainkan peran penting dalam memberikan visibilitas ke dalam transaksi blockchain dan mengungkap perilaku mencurigakan.

Fungsi inti pertama adalah Pelacakan Transaksi. Tujuan utamanya adalah untuk mengamati setiap transaksi di blockchain, menentukan tujuannya, dan mengidentifikasi tautan ke yurisdiksi berisiko tinggi atau platform yang mencurigakan. Ini melibatkan integrasi dengan penjelajah blockchain atau API seperti Etherscan atau Blockchain.com, yang memungkinkan akses ke data transaksi mentah secara real-time. Sistem ini menggabungkan basis data dinamis yurisdiksi yang dikenal dengan peraturan AML dan KYC yang lemah, diperbarui dengan daftar pantauan keuangan internasional seperti daftar abu-abu dan daftar hitam FATF.

Pemantauan bursa juga penting. Sistem ini memantau transaksi ke dan dari bursa dengan riwayat kepatuhan yang lemah atau hubungan dengan wilayah berisiko tinggi. Ketika hal ini terdeteksi, peringatan akan dipicu. Selain itu, sistem ini menggunakan pengenalan pola untuk mendeteksi teknik pencucian uang seperti smurfing (transfer kecil dan sering), transfer cepat antar dompet untuk mengaburkan asal, atau koneksi langsung ke alamat yang terlibat dalam peretasan, penipuan, atau aktivitas darknet.

Kemampuan penting kedua adalah Analisis Jaringan. Fungsi ini melampaui transaksi tunggal untuk memahami hubungan yang lebih luas antar alamat. Sistem ini menggunakan basis data grafik dan alat visualisasi untuk merepresentasikan blockchain sebagai node (alamat) dan edge (transaksi), membantu investigator melacak aliran dana dan koneksi entitas.

Heuristik pengelompokan alamat diterapkan pada alamat grup yang kemungkinan besar milik orang atau organisasi yang sama. Misalnya, jika beberapa alamat dimasukkan dalam satu transaksi, atau jika alamat perubahan digunakan, kemungkinan alamat tersebut dikendalikan oleh pemilik yang sama. Pola penyetoran atau penarikan berulang ke dompet pertukaran juga dapat mengungkapkan identitas pengguna. Sistem kemudian melakukan resolusi entitas, menghubungkan alamat pseudonim dengan identitas atau organisasi dunia nyata menggunakan intelijen sumber terbuka dan pemantauan dark web. Ia juga dapat mendeteksi layanan terpusat seperti mixer atau bursa gelap berdasarkan pola perilakunya dalam jaringan transaksi.

Elemen utama ketiga adalah penerapan Pembelajaran Mesin dan Heuristik untuk deteksi pencucian uang lepas pantai secara real-time. Dimulai dengan rekayasa fitur—mengubah data blockchain mentah menjadi fitur terstruktur seperti volume transaksi, frekuensi, nilai, interaksi dengan entitas berisiko tinggi, dan sentralitas jaringan.

Model pembelajaran mesin terawasi seperti Random Forest, SVM, atau jaringan saraf tiruan dilatih pada kumpulan data berlabel untuk membedakan aktivitas yang sah dari yang ilegal. Untuk menangkap pola yang muncul atau tidak diketahui, teknik tanpa pengawasan seperti pengelompokan dan autoencoder mendeteksi perilaku anomali. Jaringan Saraf Tiruan Graf sangat efektif di sini, karena secara native memproses struktur grafik blockchain untuk mengungkap pola yang halus dan kompleks.

Secara paralel, mesin aturan berbasis heuristik mendukung model-model ini. Sistem ini menerapkan aturan yang ditetapkan oleh para ahli yang berasal dari standar regulasi dan taktik pencucian uang yang umum—misalnya, transaksi dengan jumlah tertentu yang dikirim ke negara yang dikenai sanksi atau penggunaan layanan mixer. Aturan-aturan ini bertindak sebagai filter cepat dan membantu menghasilkan peringatan yang dapat dijelaskan.

Pemrosesan waktu nyata (real-time) sangatlah penting. Sistem harus menganalisis transaksi saat terjadi menggunakan arsitektur streaming, yang memungkinkan pemberitahuan segera. Sebuah loop umpan balik terintegrasi, yang memungkinkan analis manusia untuk mengonfirmasi pemberitahuan. Informasi ini kemudian digunakan untuk terus menyempurnakan model ML dan rangkaian aturan, meningkatkan akurasi dari waktu ke waktu dan beradaptasi dengan strategi pencucian uang yang terus berkembang.

Melalui kombinasi pelacakan transaksi, analisis jaringan, dan pembelajaran mesin, sistem pemantauan blockchain memperoleh kemampuan untuk mendeteksi dan melacak aktivitas kripto lepas pantai yang mencurigakan. Wawasan ini sangat penting dalam mendukung upaya antikorupsi dan menegakkan akuntabilitas dalam tata kelola.

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/sistem-pemantauan-blockchain-yang-efektif-untuk-memerangi-pencucian-kripto-perlu-akuisisi-data-analitik-kolaborasi-dan

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