Analisis Perilaku Penggunaan Judi Online Menggunakan Data Science: Mengungkap Pola dan Potensi Risiko

Keyword : Analisis Pengguna Judi Online

Penulis    : Andrew Devalent Caunang, Mahasiswa Universitas Airlangga

Pendahuluan  

Judi online telah berkembang pesat seiring kemajuan teknologi. Platform ini menawarkan kemudahan akses, namun juga menyimpan berbagai tantangan sosial, psikologis, dan ekonomi. Data science dapat menjadi alat ampuh untuk memahami perilaku pengguna judi online, mengungkap pola-pola tersembunyi, dan mengidentifikasi potensi risiko, baik bagi pengguna maupun masyarakat. 

Perkembangan Judi Online

Menurut laporan dari Statista, jumlah pengguna judi online global diperkirakan akan mencapai ratusan juta pada 2025, dengan nilai industri mencapai miliaran dolar. Di Indonesia, meskipun perjudian online dilarang, situs ilegal tetap beroperasi dan menarik perhatian banyak pengguna, khususnya generasi muda. Pola ini mendorong perlunya pendekatan ilmiah untuk memahami dampaknya. 

Potensi Data Science dalam Analisis Perilaku Pengguna 

Data science memungkinkan pengumpulan dan analisis data dalam skala besar, termasuk pola bermain, frekuensi transaksi, dan kebiasaan taruhan. Berikut adalah beberapa cara data science dapat diterapkan: 

1. Analisis Segmentasi Pengguna

   Dengan teknik seperti clustering, pengguna dapat dikelompokkan berdasarkan kebiasaan, seperti pemain kasual, pemain intensif, atau pemain bermasalah. 

2. Prediksi Risiko Kecanduan 

   Model prediktif berbasis machine learning dapat mendeteksi tanda-tanda awal kecanduan judi, seperti peningkatan waktu bermain atau jumlah taruhan yang tak terkendali. 

3. Analisis Emosi melalui Media Sosial 

   Sentimen analisis terhadap komentar atau unggahan pengguna terkait judi online dapat memberikan wawasan tentang dampak emosional mereka, baik positif maupun negatif. 

4. Mendeteksi Aktivitas Curang atau Ilegal 

   Data science juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola transaksi mencurigakan yang berpotensi terkait dengan pencucian uang atau aktivitas ilegal lainnya. 

Pentingnya Analisis Ini untuk Intervensi  

Pemahaman yang mendalam tentang perilaku pengguna judi online bukan hanya penting untuk pengembangan bisnis yang bertanggung jawab, tetapi juga untuk melindungi pengguna. Pemerintah, perusahaan, dan lembaga non-profit harus bekerja sama untuk menggunakan hasil analisis ini dalam: 

- Mengedukasi masyarakat tentang risiko kecanduan judi online. 

- Mengembangkan kebijakan yang efektif untuk mencegah penyalahgunaan platform judi. 

- Membuat intervensi berbasis data, seperti sistem peringatan dini bagi pemain berisiko. 

Ketergantungan dan Dampak Sosial  

Analisis data telah menunjukkan bahwa pengguna yang terlalu sering berjudi berisiko mengalami masalah finansial, kesehatan mental, dan sosial. Misalnya, penelitian menemukan bahwa peningkatan frekuensi taruhan sering kali berbanding lurus dengan meningkatnya utang atau gangguan kecemasan. 

Namun, di sisi lain, perusahaan judi dapat memanfaatkan data ini untuk meningkatkan engagement, yang justru memperburuk situasi bagi pengguna rentan. Ini menunjukkan perlunya regulasi yang ketat dalam penggunaan data ini. 

Kesimpulan  

Dengan mengintegrasikan data science dalam analisis perilaku pengguna judi online, kita dapat mengungkap pola-pola yang kompleks dan mengidentifikasi risiko yang mengancam individu maupun masyarakat. Namun, hal ini memerlukan pendekatan yang etis dan kolaborasi lintas sektor untuk memastikan teknologi digunakan untuk kebaikan bersama, bukan hanya keuntungan bisnis semata. 

Pengembangan strategi berbasis data adalah langkah penting menuju masyarakat yang lebih terlindungi dari dampak negatif judi online.

Daftar Pustaka 

1.Statista. (2025). Online Gambling - Statistics & Facts.

https://www.statista.com/statistics/270728/market-volume-of-online-gaming-worldwide/

2. Gainsbury, S. M., Hing, N., Delfabbro, P. H., & King, D. L. (2014). A taxonomy of gambling and casino games via social media and online technologies. International Gambling Studies, 14(2), 196--213.

3. Zheng, L., & Yang, X. (2021). Fraud detection in online transactions using deep learning: A systematic review. Journal of Financial Crime, 28(3), 879--897.

4. Williams, R. J., & Volberg, R. A. (2014). The classification accuracy of problem gambling screening instruments: A systematic review. Addiction, 109(5), 761--769.