Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 28(3): 230-240. Doi: https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i3.9514

## ANALISIS BIBLIOMETRIK MENGENAI SERANGAN PHISHING DAN MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN VOSVIEWER
1 Riyandini Devi Intan Permatasari, 2 Anisa Rahmah, 3 Fithrotuz Zuhroh, 4 Tsabita Rizqiina Putri Hidayat, 5 Nur Aini Rakhmawati 1,2,3,4,5 Program Studi Sistem Informasi
1,2,3,4,5 Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya
1 5026211026@mhs.its.ac.id, 2 5026211040@mhs.its.ac.id, 3 5026211045@mhs.its.ac.id,
4 5026211124@mhs.its.ac.id, 5 nur.aini@is.its.ac.id *) Penulis Korespondensi

## Abstrak
Kegiatan kriminal di dunia maya, seperti phishing, mengeksplotasi individu dengan trik menipu  untuk  mencuri  data  pribadi.  Pada  2023,  publikasi  terkait  phishing  dan  media  sosial mencapai  puncaknya  dengan  57  publikasi  (36.31%).  Analisis  peta  perkembangan  publikasi menunjukkan 3 kluster: Kluster 1 (biru) menyoroti kata kunci seperti phishing, cyber attack, dan jaringan komputer, menggambarkan keterkaitan dengan kejahatan siber dan kriminologi. Kluster 2 (hijau) mencakup kata kunci keamanan, internet, dan social engineering, menunjukkan potensi ancaman terhadap keamanan informasi yang membutuhkan perhatian khusus dalam menerapkan technology thread avoid. Kluster 3 (merah) menyoroti kata kunci media sosial, data pribadi, dan aplikasi, menekankan kerentanan privasi dan data pribadi, dengan penekanan pada edukasi dan sosialisasi  sebagai  langkah  krusial  dalam  mengatasi  kejahatan  phishing  di  platform-media. Metodologi  pemetaan  kata  kunci  membantu  mendeteksi  pola  hubungan  dan  memungkinkan pemantauan yang efektif terhadap potensi risiko phishing.
Kata Kunci : Analisis Bibliometrik, Media Sosial, Phishing

## Abstract
Criminal  activities  in  the  cyber  realm,  such  as  phishing,  exploit  individuals  through deceptive tricks to steal personal data. In 2023, publications related to phishing and social media reached their peak with 57 publications (36.31%). The analysis reveals three clusters: Cluster 1 (blue)  highlights  keywords  such  as  phishing,  cyber  attack,  and  computer  networks,  depicting associations  with  cybercrime  and  criminology.  Cluster  2  (green)  encompasses  keywords  like security,  internet,  and  social  engineering,  indicating  potential  threats  to  information  security requiring  special  attention.  Cluster  3  (red)  emphasizes  social  media,  personal  data,  and applications, underscoring vulnerabilities in privacy and data. Education and socialization are crucial  steps  in  addressing  phishing  on  media  platforms.  Keyword  mapping  aids  in  detecting relationships, allowing more effective monitoring of potential phishing risks.
Keywords : Bibliometrics Analysis, Social Media, Phishing

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi  menjadi  pembawa  perubahan besar  bagi  manusia  dalam  proses  pertukaran informasi  sehingga  semua  orang  dapat mengakses internet dan berseluncur di Media sosial  dengan  mudah.  Media  sosial  menjadi salah  satu  cara  baru  masyarakat  dalam berkomunikasi [1]. Dengan hadirnya teknologi dan  beberapa  platform media sosial, manusia dapat  melakukan  komunikasi  antar  individu meskipun terpisah jarak dan waktu. Disamping berbagai  macam  manfaat  dari  perkembangan teknologi,  terdapat  kekurangan  berupa ancaman yang dapat menganggu kenyamanan pengguna sebagai akibat dari penyalahgunaan pemanfaatan media sosial [2]. Penyalahgunaan pemanfaatan  sosial  media  menimbulkan tantangan  baru  dengan  munculnya  berbagai tindak pidana berbasis siber oleh pihak-pihak yang tidak bertanggung jawab untuk menyebar pesan atau dokumen palsu yang memungkinkan  terjadinya  ancaman  privasi [3]. Salah satu cybercrime yang sering terjadi di  media  sosial  yakni  serangan phishing . Serangan phishing memanfaatkan  kondisi ketidakpedulian  pengguna  media  sosial terhadap  potensi  risiko  pencurian  data  dan kebocoran  informasi  serta  kerugian  finansial lainnya yang dapat merusak kepercayaan dan stabilitas di dunia maya. [4]. Oleh karena itu, penting bagi masyarakat untuk tetap waspada dan bijak selama menggunakan suatu aplikasi media sosial.  Salah satunya dengan
mewaspadai  pesan  tidak  dikenal  yang menyertakan  link  maupun  dokumen  palsu dapat  mengakibatkan  terjadinya  pengambilan data secara ilegal [5].
Penggunaan  analisis  bibliometrik  telah menjadi  sangat  populer  dalam  penelitian selama  beberapa  tahun  terakhir  [6].  Analisis bibliometrik  merupakan  suatu  metode  yang digunakan untuk menganalisis data bibliografi yang diperoleh dari berbagai sumber literatur, termasuk  artikel,  jurnal,  dan  sebagainya. Bidang  studi  bibliometrik  dapat  memberikan pemahaman tentang signifikansi dan keunggulan suatu disiplin ilmu, terkait dengan lembaga  pendidikan,  serta  menerapkan berbagai  teori.  Sebagai  contoh,  analisis penulisan,  analisis  kutipan,  webometrik (bibliometri berbasis web), kolaborasi penulisan  (penulis  bersama),  obsolesensi (kondisi usang) pada dokumen, faktor dampak, dan  sebagainya  [7].  Kajian  bibliometrik memiliki kemampuan untuk mengilustrasikan kerjasama  antara  penulis  yang  meneliti suatu topik tertentu. Dengan menggunakan pemetaan  bibliometrik,  akan  terlihat  kata kunci  yang  menjadi  kesamaan  pada  setiap artikel  yang  ditemukan  .  Perangkat  lunak VOSviewer  merupakan  salah  satu  alat  yang digunakan  dalam  pengolahan  data  untuk menciptakan  representasi  visual  berdasarkan fokus  pemetaan  dengan  membangun  dan menampilkan visualisasi jaringan bibliometrik [8].
Topik  penelitian phishing pada  media sosial menjadi salah satu publikasi ilmiah yang
cukup  banyak  ditemui.  Serangan phishing menjadi salah satu kasus kejahatan siber yang marak terjadi di kalangan masyarakat dengan jumlah  kasus  di  Indonesia  pada  kuartal  dua 2023 mencapai 20.330 kasus. Laporan tersebut menunjukkan  terjadinya  peningkatan  kasus sebesar  empat  kali  lipat  dari  tahun-tahun sebelumnya  [9].  Analisis  tren  studi  kasus korban  kejahatan  siber  dalam  rentang  tahun 2010-2020 menghasilkan tren naik dari tahun ke  tahun  yang  menunjukkan  bahwa  bidang tersebut  menarik  perhatian  komunitas  ilmiah terhadap  bidang  cybercrime  [10].  Namun, kajian bibliomterik terkait phishing dan media sosial  masih  belum  ditemukan.  Penelitian sebelumnya dengan kajian analisis bibliometrik phishing dan  big  data  dilakukan oleh  Mirjana,  Ivan  dan  Tanja  (2022)  dengan hasil  analisis co-occurance menghasilkan  6 kluster  kata  kunci  yang  di  dalamnya menunjukkan  bahwa  besar  paper  penelitian yang  dikumpulkan  berfokus  pada  algoritma pembelajaran  mesin  dan  deep  learning  serta efisiensinya  [11].      Kajian  bibliometrik  juga dilakukan oleh Huong dan Hai (2022) dengan topik  tren  penelitian  korban  kejahatan cybercrime selama 2010-2020 yang
menghasilkan kajian berupa jaringan kolaborasi  internasional  antara  penulis, institusi, dan negara yang dinilai berdasarkan co-authors,  serta  jaringan  kata  kunci  penulis dibuat  melalui  analisis  co-occurrence  [10]. Penelitian  dengan  analisis  bibliometrik  juga dilakukan  oleh  Nur,  Mohamed,  dan  Mazni (2023) pada area penelitian ancaman kejahatan
siber  di  media  sosial.  Penelitian  tersebut berfokus dalam memberikan wawasan tentang makalah yang paling banyak dikutip dan tren publikasi  secara  keseluruhan  dari  tahun  2011 hingga  2023  dan  menemukan  kesenjangan penelitian  yang  perlu  perhatian  dari  para peneliti [12]
Penelitian  dalam  bentuk  analisis bibliometrik  mengenai  serangan phishing masih  terbatas,  mayoritas  menitikberatkan pada industri khusus atau ancaman keamanan siber secara umum. Sejauh pengetahuan kami, belum  ada  penelitian  mengenai  keterkaitan antara  media  sosial  dan phishing dengan menggunakan representasi visual seperti yang dilakukan  oleh  VOSviewer.  Oleh  karena  itu, penelitian  analisis  bibliometrik  mengenai serangan  phising  di  media  sosial  dilakukan dengan  tujuan  untuk  memperoleh  hubungan antara phishing dan  media  sosial  dengan mendeteksi titik-titik koneksi yang dihasilkan dalam jaringan pemetaan kata kunci.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode penelitian analisis bibliometrik untuk menggali  informasi  tentang  sebaran  jumlah publikasi  dan  kutipan  dari  berbagai  literatur. Data  yang  digunakan  berasal  dari  publikasi yang terindeks dalam Google Scholar. Proses pengumpulan sumber artikel ilmiah melibatkan  pencarian  dalam  Google  Scholar yang kemudian dianalisis melalui serangkaian langkah dalam analisis bibliometrik. Langkah-
langkah  dalam  penelitian  mencakup  tahap pencarian,  tahap  filterisasi,  dan  analisis bibliometrik.  Dalam  penelitian  ini  digunakan VOSviewer sebagai perangkat lunak pendukung dalam metode analisis
bibliometrik.

## Tahap Pencarian
Pada  tahap  pencarian  dilakukan pengumpulan  artikel  ilmiah  yang  sudah  ada yang  membahas  terkait  topik  penelitan  ini. Google  schoolar  digunakan  sebagai  sumber pencarian  artikel  ilmiah.  Digunakannya Google  Scholar  sebagai  sumber  pencarian artikel  ilmiah  dikarenakan  Google  Scholar dapat  diakses  secara  gratis  dan  memiliki referensi sumber artikel ilmiah yang beragam. Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam mendukung  tahap  pencarian  artikel  ilmiah yaitu menggunakan aplikasi Harzing’s Publish or Perish. Kata kunci “phishing, media sosial" digunakan  untuk  mencari  berbagai  artikel ilmiah  yang  telah  dipublikasikan  sesuai dengan  topik  penelitian  ini.  Artikel  ilmiah yang  digunakan  adalah  artikel  yang dipublikasikan pada tahun 2018 sampai 2023. Hasil  dari  pencarian  dibatasi  sebanyak  200. Artikel  ilmiah  yang  sudah  terkumpul  dalam tahap  pencarian  kemudian  disimpan  dalam format .ris yang  selanjutnya  akan  difilter kembali  menggunakan  aplikasi  mendeley
untuk melanjutkan pada tahap metode analisis bibliometrik.

## Tahap Filterisasi
Tahap  filterisasi  merupakan  proses krusial  dalam  memilih  artikel  ilmiah  yang relevan  untuk  analisis  lebih  lanjut  [13].  Pada tahap  filterisasi  digunakan  aplikasi  Mendeley untuk  membantu  melakukan  seleksi  artikel. Dalam  tahap  pencarian  awal  ditemukan sejumlah  artikel  yang  memenuhi  kriteria pencarian  berdasarkan  kata  kunci  " phishing, media  sosial "  yaitu  sejumlah  157  artikel. Proses  berikutnya  melibatkan  evaluasi mendalam  terhadap  judul  dan  abstrak  dari setiap  artikel  untuk  menentukan  tingkat relevansinya dengan topik penelitian.
Artikel-artikel  yang  kurang  relevan dieliminasi.  Selain  itu,  penelusuran  keyword yang  mungkin  tidak  terbaca  oleh  aplikasi Mendeley  juga  dilakukan  untuk  memastikan informasi  yang  komprehensif  dari  setiap artikel terakses.Pada tahap akhir didapatkan 95 data bibliografi yang dianggap paling relevan yang  siap  digunakan  untuk  tahap  analisis bibliometrik.  Proses  filterisasi  ini  merupakan langkah penting untuk memastikan bahwa data yang  digunakan  dalam  analisis  adalah  data yang  sangat  relevan  dan  mewakili  fokus penelitian yang sedang dilakukan.
Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian

## Tahap Analisis Bibliometrik
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis bibliometrik  dengan  menggunakan  aplikasi VOSviewer yang berguna untuk memvisualisasikan peta
bibliometrik.
VOSviewer memiliki kemampuan text-mining yang memungkinkan visualisasi jaringan atau hubungan antara kutipan artikel dalam bentuk grafik [14]. Analisis bibliometrik tidak hanya bergantung pada komputerisasi dalam pengolahan  data,  tetapi  juga  memerlukan pengaturan  data  tertentu  secara  berurutan untuk memastikan hasil yang dapat diandalkan secara  statistik  [15].  Teknik  analisis bibliometrik yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode co-occurance.
Metode  ini  mengukur  hubungan  antara  dua atau  lebih  artikel  ilmiah  berdasarkan  jumlah kata  kunci  yang  sama  yang  muncul  dalam artikel-artikel tersebut [16].
Data  bibliografi  yang  telah  terkumpul pada  tahap  filterisasi  kemudian  diimport  ke VOSviewer  untuk  dapat  dihitung  jumlah kutipan  yang  diterima  oleh  setiap  artikel ilmiah.  Hasil  perhitungan  jumlah  kutipan kemudian  digunakan  untuk  menghitung  nilai co-occurance antara  dua  atau  lebih  artikel ilmiah.  Nilai co-occurance yang  tinggi menunjukan  bahwa  dua  atau  lebih  artikel ilmiah  tersebut  memiliki  hubungan  erat  [17]. Hubungan  ini  dapat  berupa  hubungan  antara topik  penelitian,  metode  penelitian,  atau penulis  artikel  ilmiah.  Dalam  penelitian  ini digunakan  parameter  minimum number  of occurance sebesar  3  yang  berarti  bahwa  tiga
atau  lebih  artikel  ilmiah  memiliki  hubungan erat  apabila  memiliki  setidaknya  tiga  kata kunci  yang  sama.  Hasil  analisis  bibliometrik ini  kemudian  divisualisasikan  dalam  bentuk peta  bibliometrik.  Peta  bibliometrik  ini digunakan  untuk  mengetahui  tren  penelitian, topik-topik penelitian yang saling terkait [18].

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perkembangan Publikasi
Perkembangan publikasi topik phishing yang diambil dari data Google Scholar dalam rentang  tahun  2018  hingga  2023  dengan menggunakan  pencarian  kata  kunci phishing dan media sosial menunjukkan angka sejumlah 157  artikel.  Berikut  data  jumlah  publikasi dengan  topik  pencarian phishing dan  media sosial  dalam  rentang  tahun  2018-2023 berdasarkan  data  yang  diambil  dari  Google Scholar.
Berdasarkan  tabel  1  diperoleh  data jumlah publikasi dengan kata kunci pencarian phishing dan  media  sosial  menunjukkan adanya  peningkatan  dari  tahun  ke  tahun. Persentase  tersebut  merupakan  jumlah perbandingan  artikel  pada  tahun  publikasi dengan keseluruhan jumlah artikel yang ada di Google  Scholar  yang  memuat  kata  kunci phishing dan media sosial. Tren publikasi yang dihasilkan  dalam  grafik  pada  gambar  2 menunjukkan  garis  tren  yang  terus  naik  dari tahun  2018  hingga  2023.  Perkembangan tertinggi  terjadi  pada  tahun  2023  dengan jumlah publikasi sebesar 57 artikel (36.31%).
Terdapat peningkatan  jumlah publikasi secara signifikan  terjadi  pada  tahun  2022  dengan jumlah  publikasi  sebesar  52  artikel  yang mengalami peningkatan dibandingkan dengan jumlah  publikasi  pada  tahun  sebelumnya sebanyak 18 artikel.

## Analisis Co-Occurance
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan  mengenai  kata  kunci phishing terindeks  Google  Scholar  tahun  2018-2023 membentuk  peta  sebaran  dengan  jumlah kluster yang dihasilkan sebanyak tiga kluster. Analisis  dilakukan  dengan  menggunakan co- occurance dalam perangkat lunak VOSviewer
yang  menghasilkan  249 keywords dengan batasan  jumlah  minmum  kemunculan  kata kunci  adalah  3.  Dengan  batasan  tersebut, diperoleh  49  kata  kunci  yang  memenuhi. Berdasarkan  analisis  co-occurance  dari VOSviewer  diperoleh  hasil  deteksi  bahwa terdapat 35 kata kunci yang saling terkoneksi. Pemetaan  dari  35  kata  kunci  ditampilkan dalam  gambar  3  yang  menunjukkan  jaringan hubungan  antar  kata  kunci  dari  paper  yang telah  dikumpulkan.  Kata  kunci  dengan frekuensi  terbesar  merupakan phishing dan media  sosial  yang  saling  terhubung  dengan satu  sama  lain  melaui  kata  kunci-kata  kunci lainnya.
Tabel 1. Jumlah Publikasi Artikel Tahun 2018-2023 Tahun Publikasi  Jumlah Artikel  Persentase 2018 6 3.82% 2019 11 7.01% 2020 13 8.28% 2021 18 11.46% 2022 52 33.12% 2023 57 36.31% Total 157 Sumber : Hasil Perhitungan Penulis
Gambar 2. Grafik Tren Perkembangan Publikasi Artikel dalam Rentang Tahun 2018- 2023
Gambar 3. Peta Perkembangan Bidang Topik Phishing Terindeks Google Scholar Tahun 2018-2023 Tabel 2. Kluster Kata Kunci Klaster Kata Kunci Fokus Klaster 1 phishing, cyber attack, cybercrime, cyberscurity, e-commerce, jaringan komputer, kriminologi, network forensic, tindak pidana, dan website
Fokus pada aspek teknis seperti phishing, cyber attack, dan jaringan komputer dengan melibatkan topik seperti e- commerce, kriminologi, dan network forensic. 2 keamanan, internet, ancaman, information, mahasiswa, keamanan komputer, manova, perbankan, social engineering, security, technology thread avoid, dan perilaku Berfokus pada keamanan secara umum dengan aspek seperti internet, ancaman, dan keamanan komputer. 3 media sosial, data pribadi, teknologi, aplikasi, email, teknologi informasi, whatsapp, privasi, edukasi, keamanan data, keamanan informasi, perlindungan, dan sosialisasi Memusatkan perhatian pada media sosial dan aspek privasi dengan kata kunci seperti data pribadi, teknologi, dan aplikasi disertai cakupan topik lain seperti edukasi, keamanan data, dan perlindungan
Sumber : Hasil Analisis Penulis
Terdapat  tiga  kluster  yang  dihasilkan oleh VOSViewer untuk 35 kata kunci tersebut. Klaster  diberi  penanda  berdasarkan  fokus spesifik  mereka.  Representasi  setiap  klaster pada  jaringan  kata  kunci  dibedakan  melalui
warna.  Ukuran  node  menunjukkan  frekuensi kata kunci yang apabila semakin besar ukuran node maka semakin besar frekuensi kata kunci tersebut. Ketebalan garis atau lintasan jaringan ditentukan  oleh  kedekatan  hubungan  antara
dua istilah [19]. Berdasarkan gambar 3 kluster terbagi  menjadi  tiga  warna  yaitu  klaster  1 berwarna  biru,  klaster  2  berwarna  hijau,  dan klaster  3  berwarna  merah.  Klaster  yang berfokus pada keamanan secara umum seperti internet,  keamanan  komputer,  dan  social engineering menjadi penghubung antar kedua klaster  lainnya.  Penyajian  ketiga  kluster  juga ditampilkan  dalam  tabel  2  beserta  fokus  kata kunci yang dimuat dalam setiap kluster.
Kluster  1  yang  berwarna  biru  terdiri dari  kata  kunci phishing , cyber  attack , cybercrime , cyberscurity , e-commerce , jaringan  komputer,  kriminologi, network forensic ,  tindak  pidana,  dan  website.  Kata kunci  tersebut  menujukkan  keterkaitan  kata kunci phishing sebagai  salah  satu  jenis kejahatan  siber.  Aktivitas  tersebut  juga terindikasi sebagai kriminologi yang berkaitan erat  dengan  tidak pidana.  Kluster  2  berwarna hijau  terdiri  dari  kata  kunci  keamanan, internet,  ancaman,  information,  mahasiswa, keamanan  komputer,  manova,  perbankan, social  engineering ,  security, technology thread  avoid ,  dan  perilaku.  Kata  kunci  pada kluster  2  mengindikasikan  potensi  ancaman terhadap  keamanan  informasi  dan  komputer yang memerlukan perhatian terhadap keamanan atau security dalam intenet dengan menerapkan technology  thread  avoid sebagai upaya  mengurangi  resiko  ancaman  terhadap infrasturktur  teknologi.  Kluster  3  berwarna merah terdiri dari kata kunci media sosial, data pribadi,  teknologi,  aplikasi,  email,  teknologi informasi, whatsapp , privasi, edukasi,
keamanan data, keamanan informasi, perlindungan,  dan  sosialisasi.  Kata  kunci tersebut  berpusat  pada  media  sosial  yang berkaitan erat dengan privasi dan data pribadi yang  cukup  rentan.  Kemunculan  kata  kunci aplikasi, whatsapp, dan  email menunjukkan bahwa media tersebut menjadi tempat sasaran yang umum terjadi dalam kejahatan phishing . Kata  kunci  ini  berkaitan  dengan  edukasi  dan sosialasi yang mengindikasikan bahwa penting untuk  memberikan  edukasi  dan  sosialisasi terhadap  masyarakat  terkait  kejahatan- kejahatan digital yang sering terjadi di sekitar mereka.
Kata  kunci phishing dan  media  sosial menghasilkan garis hubungan yang menunjukkan  adanya  keterkaitan  antar keduanya disertai keterkaitan dengan berbagai kata kunci lainnya. Berdasarkan jaringan kata kunci yang telah dihasilkan dapat mengindikasikan  bahwa  topik phishing dan media  sosial  berpotensi  untuk  dapat dikembangkan  dalam  berbagai  bidang  seperti teknologi,  hukum,  dan  sosial.  Hal  ini  juga mengingat terhadap tren kasus phishing yang cenderung mengalami kenaikan jumlah kasus setiap  tahunnya  dengan  perkembangan  jenis dan teknik yang baru.

## KESIMPULAN
Analisis  bibliometrik  adalah  suatu metode penelitian ilmiah yang bermanfaat bagi para  peneliti  yang  ingin  menjelajahi  sejarah
penelitian  di  dalam  bidang  yang  luas  dan penuh informasi.
Pendekatan bibliometrik ini memudahkan dalam mengakses dan mengevaluasi  sejumlah  besar  data  ilmiah. Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  analisis Google  Scholar  tahun  2018-2023  terhadap kata  kunci  "phishing,"  terbentuk  tiga  kluster dengan  35  kata  kunci  terkoneksi.  Kluster pertama  (biru)  menunjukkan  fokus  pada kejahatan siber seperti phishing , cyber attack, dan  jaringan  komputer,  terindikasi  sebagai kriminologi.  Kluster  kedua  (hijau)  menyoroti ancaman  keamanan  informasi  dan  komputer, dengan  penerapan  technology  thread  avoid sebagai upaya mengurangi risiko.
Kluster  ketiga  (merah)  berpusat  pada media  sosial,  menekankan  privasi  dan  data pribadi yang rentan, terutama melalui aplikasi, WhatsApp,  dan  email  sebagai  sasaran  umum dalam  kejahatan phishing .    Berdasarkan analisis  bibliometrik  tersebut  kata  kunci “phishing”  pada  penelitian  yang  telah terpublikasi  memiliki  hubungan  yang  sangat erat  dengan  keamanan  dan  media  sosial. Beberapa  penelitian  menyoroti  banyaknya kasus serangan phishing yang terjadi di media sosial.  Karenanya,  edukasi  dan  sosialisasi dianggap  penting  dalam  mengatasi  ancaman kejahatan digital khususnya ancaman phishing . Selain itu, hal ini juga menggambarkan  kompleksitas  dan  dinamika kata kunci "phishing" serta relevansinya dalam konteks  keamanan  siber  dan  interaksi  sosial.
[20]

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Setiadi. “Pemanfaatan Media Sosial Untuk Efektifitas Komunikasi”. Karawang, 2016.
[2] M.  Malahayati  dan  D.  Fata.  “Analisis
Keamanan  Informasi  Pengguna  Media Sosial Menggunakan  Setoolkit Melalui Teknik Phishing”. Djtechno : Journal of Information Technology Research, vol.
2, no. 1, 2021.
[3] S.  K.  Mohd  Shuraddin  dan  Z.  Abd Latiff.  “The  Consequences  of  the Misuse of Social Media as a Medium for News  and  Information”.  Journal  of Media  and  Information  Warfare,  vol. 15,  no.  1,  hlm.  1–11,  2022,  [Daring].
Tersedia pada: https://www.researchgate.net/publicatio n/361877108 [4] R.  Syah.  “Strategi  Kepolisian  Dalam Pencegahan Kejahatan Phishing
Melalui Media Sosial di Ruang Siber”.
Jurnal Impresi Indonesia, vol. 2, no. 9,
Sep 2023, doi: 10.58344/jii.v2i9.3594.
[5] R.  Akraman,  C.  Candiwan,  dan  Y. Priyadi. “Pengukuran Kesadaran
Keamanan  Informasi  Dan  Privasi  Pada Pengguna  Smartphone  Android  Di Indonesia”.  Jurnal  Sistem  Informasi Bisnis,  vol.  8,  no.  2,  Okt  2018,  doi:
10.21456/vol8iss2pp1-8.
[6] N. Donthu, S. Kumar, D. Pattnaik, dan W. M. Lim. “A bibliometric retrospection of marketing from the lens
of psychology: Insights from
Psychology  &  Marketing”.  Psychol Mark,  vol.  38,  Mei  2021,  doi: 10.1002/mar.21472.
[7] T.  Tupan  dan  R.  Rachmawati.
“ANALISIS  BIBLIOMETRIK  ILMU DAN TEKNOLOGI PANGAN:
PUBLIKASI  ILMIAH  DI  NEGARA- NEGARA  ASEAN”.  Khizanah  al-
Hikmah :  Jurnal  Ilmu   Perpustakaan, Informasi, dan Kearsipan, vol. 6, no. 1, hlm. 26–40, 2018, doi:
10.24252/kah.v6a1a4.
[8] V.  B.  P.  Perkasa,  W.  Erwina,  dan  K. Kusnandar. “Studi Bibliometrik dengan VOSviewer  terhadap  Publikasi  Ilmiah mengenai  Situs  Astana  Gede  Kawali”. Nautical:  Jurnal  Ilmiah  Multidisiplin, vol. 1, no. 8, 2022.
[9] idadx.id.  “Laporan  Aktivitas  Phishing Domain  .ID  Q2  2023”.  Diakses:  1 Oktober 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://idadx.id/
[10]  H. T. N. Ho dan H. T. Luong. “Research trends  in  cybercrime  victimization during  2010–2020:  a  bibliometric analysis”.  SN  Social  Sciences,  vol.  2, no.  4,  Jan  2022,  doi:  10.1007/s43545- 021-00305-4.
[11]  M.  Pejic-Bach,  I.  Jajic,  dan  T. Kamenjarska.  “A  bibliometric  analysis of  phishing  in  the  big  data  era:  High focus  on  algorithms  and  low  focus  on people”  dalam  Procedia  Computer
Science. Elsevier B.V., 2023, hlm. 91– 98. doi: 10.1016/j.procs.2023.01.268.
[12]  N. A. Zaimy, M. A. Saip, dan M. Fikri.
“Cybersecurity Threat in Social Media: A  Bibliometric  Analysis”.  2023.
[Daring]. Tersedia pada:
www.majmuah.com
[13]  R.  Riswano  dan  A.  Rahmat.  “Analisis Bibliometrik terhadap Tren Kompetensi untuk Green jobs pada Bidang Keahlian Pariwisata”. Jurnal Manajemen Perhotelan dan Pariwisata, vol. 6, no. 2,
2023.
[14]  U. A. Bukar, M. S. Sayeed, S. F. Abdul Razak, S. Yogarayan, O. A. Amodu, dan R.  A.  Raja  Mahmood.  “A  method  for analyzing  text  using  VOSviewer”.
MethodsX, Des 2023, doi:
10.1016/j.mex.2023.102339.
[15]  K.  Khaeriyah,  G.  Wibisono,  dan  G. Pradini. “ANALISIS BIBLIOMETRIK PADA  ACARA  KONSER”.  Turn Journal, vol. 2, no. 2, hlm. 51–70, 2022.
[16]  U. Sahudi, Y. M. Saputra, A. Ma’mun,
N.  Nuryadi,  dan  D.  Sofyan.  “Co-Au- thorship and
Co-Occurrence
Bibliometric  Analysis  of  the  Scientific Literature on Social Capital and Sports”. Journal  of  Physical  Education,  Sport, Health, and Recreations, vol. 11, no. 3, hlm. 133–140, 2022, [Daring]. Tersedia pada:
http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ peshr
[17]  T.  W. Widyaningsih, M.  A.  Dewi,  dan A. Andrianingsih. “Analisis Bibliometrik  untuk  Memetakan  Tren
Penelitian  Covid-19  dalam  Topik  Ilmu Komputer”.  Techno.COM,  vol.  20,  no. 3,  hlm.  440–454,  2021,  [Daring].
Tersedia pada: www.vosviewer.com. [18]  R. Andrian. “ANALISIS BIBLIOMETRIK : TREN TOPIK
PENELITIAN  PRODI  PENDIDIKAN
FISIKA  DI  BANDAR  LAMPUNG”. Maret 2022.
[19]  F.  N.  Zakiyyah,  Y.  Winoto,  dan  R. Rohanda. “Pemetaan bibliometrik
terhadap perkembangan penelitian arsitektur  informasi  pada  Google Scholar  menggunakan  VOSviewer”. Informatio:  Journal  of  Library  and Information Science, vol. 2, no. 1, hlm.
43, Jun 2022, doi: 10.24198/inf.v2i1.37766. [20]  R.  I.  P.  Sari.  “Analisis  Bibliometrik Mengenai  Serangan  Phishing  Pada Media Sosial Menggunakan VosViewer”.  Zenodo.  Diakses:  1 Oktober 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://doi.org/10.5281/zenodo.840321
6