## Analisis Bibliometrik Mengenai Serangan Phishing dan Whatsapp menggunakan Vosviewer
Rafi Kurnia Sujiwana 1 , Achmad Fahmi Ainur Ridho 2 , Dwi Cindy Aryanti 3 , Nur Aini Rakhmawati 4*
1,2,3,4 Sistem Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Raya ITS, Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur Indonesia
1 kurniarafi44@gmail.com, 2 fahmiridho05@gmail.com, 3 aryantidwicindy@is.its.ac.id, 4* nur.aini@is.its.ac.id
Intisari — Era  Teknologi  yang  serba  canggih  telah  meningkat,  namun  terdapat  juga  ancaman  terhadap  dunia  maya  yaitu  dengan phising.  Phising  menjadi  salah  satu  ancaman  yang  berbahaya  dan  yang  paling  umum  digunakan.  Phishing  mengeksploitasi  setiap individu yang dituju dengan trik menipu untuk mencuri data pribadi. Pada 2023, publikasi terkait phishing dan whatsapp mencapai puncaknya dengan 64 publikasi (34.04%). Analisis perkembangan publikasi menunjukkan 3 klaster: Kluster 1 warna merah memiliki kata  kunci  phishing,  cybercrime,  cybersecurity,  sensitive  information,  menggambarkan  keterkaitan  dengan  kejahatan  siber  dan keamanan  siber.  Kluster  2  warna  hijau  memiliki  kata  kunci  social  media,  whatsapp,  security,  privacy,  data  security,  menekankan kerentanan privasi dan data pribadi dengan sosialisasi mengenai edukasi keamanan siber. Kluster 3 warna biru memiliki kata kunci social engineering, phishing attacks, cybersecurity, awareness, menunjukkan potensi ancaman terhadap keamanan dengan menerapkan metode khusus berupa penerapan cybersecurity. Metodologi dengan melakukan pemetaan kata kunci sangat membantu dalam hal mendeteksi pola hubungan dan pemantauan yang efektif terhadap risiko phishing.
Kata kunci — Analisis Bibliometrik, Whatsapp, Phishing, Teknologi, Keamanan Siber, Privasi.
Abstract—The era of advanced technology has risen, but there are also threats to cyberspace, such as phishing. Phishing has become one of the most dangerous and commonly used threats. Phishing exploits targeted individuals by using deceptive tricks to steal personal data.  In  2023,  publications  related  to  phishing  and  WhatsApp  peaked  at  64  publications  (34.04%).  Analysis  of  publication  trends revealed 3 clusters: Cluster 1 in red includes keywords such as phishing, cybercrime, cybersecurity, sensitive information, depicting its relation to cybercrime and cybersecurity. Cluster 2 in green includes keywords such as social media, WhatsApp, security, privacy, data security, emphasizing the vulnerabilities of privacy and personal data with a focus on cybersecurity education. Cluster 3 in blue includes keywords such as social engineering, phishing attacks, cybersecurity, awareness, indicating the potential threat to security by applying specific  methods  in  the  form  of  cybersecurity  implementation.  The  methodology  of  mapping  keywords  is  very  helpful  in  detecting relational patterns and effectively monitoring phishing risks.
Keywords — Bibliometric Analysis, WhatsApp, Phishing, Technology, Cybersecurity, Privacy.

## I. P ENDAHULUAN
Era  Teknologi  yang  saat  ini  serba  canggih  memberikan banyak manfaat yaitu kemudahan dalam melakukan segala hal [1].  Dengan  kemudahan  tersebut  menjadikan  teknologi  tidak dapat dilepaskan lagi dari kehidupan sehari-hari [2]. Salah satu teknologi  yang  paling  berpengaruh  dalam  keseharian  adalah Teknologi  Informasi  atau  disebut  TI.  Teknologi  Informasi sangat mempengaruhi semua aspek pada setiap bangsa, seperti: keuangan, transportasi, hiburan, pendidikan, pekerjaan.
Namun, seiring dengan kemudahan yang diberikan, terdapat juga  ancaman  yang  sangat  kompleks  terhadap  keamanan teknologi  informasi  tersebut.  Salah  satu  dari  banyaknya ancaman  yang  sering  terjadi  adalah  serangan  phishing. Serangan  phishing  adalah  suatu  bentuk  pencurian  identitas dimana  situs  web  jahat  meniru  situs  asli,  seperti  lembaga keuangan, perusahaan, atau bahkan teman dan keluarga untuk mendapatkan  informasi  sensitif  secara  ilegal  [3].  Contohnya, para  pelaku  mengirimkan  email  dengan  tautan  pengalihan  ke situs  web  berbahaya  di  mana  korban  diminta  untuk memberikan  data  sensitif  yang  dimiliki,  seperti:  nomor rekening  bank  atau  login  dan  kata  sandi.  Pelaku  juga  dapat melampirkan  file  ke  email  palsu  untuk  diunggah  oleh  korban sehingga  otomatis  dapat  mengeksekusi  malware  yang disematkan di dalam file tersebut [4].
Serangan  phishing  saat  ini  semakin  sulit  dideteksi  secara manual. Pelaku terus mengembangkan teknik dan taktik dalam menyesuaikan pesan agar terlihat lebih meyakinkan. Menurut Pusat  Pengaduan  Kejahatan  Internet  FBI,  terdapat  lebih  dari 2018  pengaduan  yang  mengakibatkan  kerugian  lebih  dari  1,2 miliar  karena  penyusupan  email  bisnis  [5].  Berdasarkan Laporan  Tahunan  Kejahatan  Internet  FBI  terbaru,  kejadian serangan phishing telah melonjak ke level tertinggi sejak tahun 2019, sehingga mengakibatkan jumlah korban yang jauh lebih besar  dibandingkan  dengan  pelanggaran  data  pribadi,  yang menduduki  peringkat  kedua  dalam  hal  jumlah  korban  pada tahun  2022  [5].  Selain  itu,  kerugian  finansial  yang  terkait dengan kejahatan internet, termasuk phishing, mencapai angka yang mengejutkan sebesar 10,3 miliar pada tahun 2022, hampir dua kali lipat dampak finansial yang terjadi pada tahun 2021 [5]. Menurut  Indonesia  Anti-Phishing  Data  Exchange  (IDADX), pada kuartal IV 2023 sebanyak 8.161 laporan yang diantaranya sebanyak  8.024  laporan  merupakan  data  phishing  [6].  Oleh karena  itu,  masyarakat  untuk  tetap  waspada  dan  bijak  dalam menggunakan aplikasi whatsapp yaitu mewaspadai pesan tidak dikenal yang mengirimkan suatu link maupun dokumen palsu yang  bisa  menyebabkan  terjadinya  pengambilan  data  secara ilegal.
Penggunaan  analisis  bibliometrik  telah  menjadi  sangat populer  dalam  penelitian  selama  beberapa  tahun  terakhir  [7].
Analisis bibliometrik adalah salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis suatu data bibliografi yang diperoleh dari berbagai sumber literatur, seperti: artikel, jurnal, dan lain-lain yang dapat memberikan pemahaman tentang keunggulan pada suatu disiplin ilmu yang terkait dengan lembaga pendidikan dan menerapkan berbagai teori. Sebagai contoh, analisis penulisan, analisis  kutipan, webometrics (bibliometri  berbasis  web), kolaborasi penulisan (penulis bersama), obsolescence (kondisi usang) pada dokumen, faktor dampak, dan sebagainya [8].
Penelitian  analisis  bibliometrik  mengenai  serangan  phising di  aplikasi  whatsapp  bertujuan  untuk  memperoleh  hubungan antara phishing dan whatsapp dengan mendeteksi berbagai titik koneksi yang dihasilkan dalam jaringan pemetaan kata kunci.
II. B ACKGROUND /L ATAR B ELAKANG /R EVIEW

## L ITERATUR
Serangan phishing merupakan bentuk penipuan online yang bertujuan  untuk  mencuri  informasi  sensitif  pengguna,  seperti data  pribadi,  informasi  keuangan,  dan  kata  sandi.  Pelaku phishing  biasanya  meniru  situs  web  atau  email  resmi  dari perusahaan, organisasi, atau bahkan individu untuk meyakinkan korban agar memberikan informasi pribadi mereka. Serangan  ini  dapat  dilakukan  melalui  berbagai  media,  seperti email, SMS, situs web palsu, dan media sosial  [9].
Pelaku phising menggunakan berbagai teknik untuk menipu korban,  seperti  rekayasa  sosial,  penargetan  khusus,  dan penipuan  identitas.  Teknik-teknik  ini  semakin  canggih  dan terstruktur sehingga metode tradisional dalam deteksi phishing, seperti aturan berbasis tanda tangan dan daftar hitam URL [9].
Serangan phishing memiliki dampak negatif yang signifikan bagi individu dan organisasi, antara lain:
1. Serangan phishing dapat mencuri data sensitif seperti informasi  pribadi,  informasi  keuangan,  dan  rahasia dagang.  Hal  ini  dapat  berakibat  pada  kerugian finansial  yang  signifikan  dan  bahkan  dapat membahayakan keamanan nasional [9].
2. Serangan  phishing  yang  berhasil  dapat  merusak reputasi  perusahaan  atau  organisasi  yang  menjadi target.  Hal  ini  dapat  berakibat  pada  hilangnya kepercayaan pelanggan dan mitra bisnis [9].
3. Serangan  phishing  dapat  mengganggu  operasi  bisnis dan organisasi. Hal ini dapat mengakibatkan kerugian finansial dan terhambatnya produktivitas [10].
4. Serangan phishing dapat menimbulkan ketakutan dan kecemasan bagi korban. Hal ini dapat berakibat pada stres, depresi, dan bahkan trauma psikologis [10].
Beberapa teori yang mendukung analisis dan interpretasi data adalah:
1. Teori Difusi Inovasi: Teori difusi inovasi dikembangkan  oleh  Everett  Rogers,  menjelaskan bagaimana ide, inovasi, atau teknologi baru menyebar dalam kebudayaan [11]. Dalam analisis bibliometrik, teori  ini  dapat  membantu  memahami  bagaimana konsep  atau  metodologi  baru  dalam  penelitian serangan phishing dan keamanan WhatsApp.
2. Structure  of  Scientific  Revolutions :  Teori  ini dikemukakan  oleh  Thomas  Kuhn  menjelaskan bagaimana paradigma ilmiah berubah melalui revolusi ilmiah  yang  menjadi  jargonnya  [12].  Dalam  konteks analisis  bibliometrik,  teori  ini  membantu  memahami perubahan paradigma dan munculnya konsep-konsep baru  dalam  penelitian  serangan  phishing  dan keamanan di WhatsApp.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis bibliometrik  untuk  menggali  suatu  informasi  tentang penyebaran jumlah publikasi dan kutipan dari berbagai sumber literatur yang berasal dari publikasi terindeks Google Scholar kemudian dianalisis melalui serangkaian langkah yang terdapat pada  analisis  bibliometrik.  Langkah-langkah  tersebut  antara lain:  tahap  pencarian,  tahap  filtrasi,  dan  analisis  bibliometrik dengan menggunakan VOSviewer sebagai software pendukung.

## Tahap Pencarian
Pada  tahap  pencarian  dilakukan  dengan  penelusuran penelitian  terdahulu  dan  studi  literatur  [13].  Studi  literatur adalah  cara  yang  dipakai  untuk  menghimpun  data-data  atau sumber-sumber yang berhubungan dengan topik yang diangkat dalam  suatu  penelitian  ini  [14].  Google  scholar  digunakan sebagai sumber pencarian artikel ilmiah yang relevan [14].

## Gambar 1.  Tahap Pencarian

## Sumber: Penulis
Software yang  digunakan  pada  tahap  ini  yaitu  aplikasi Harzing’s Publish or Perish. Kata kunci “phishing, whatsapp" digunakan  untuk  mencari  berbagai  artikel  ilmiah  yang  telah dipublikasikan pada tahun 2020 sampai 2024 dan sesuai dengan topik  penelitian  ini.  Hasil  pencarian  dibatasi  sebanyak  210 artikel. Artikel yang telah terkumpul kemudian disimpan dalam format .ris ,  selanjutnya  difilter  menggunakan  aplikasi mendeley.

## Tahap Filtrasi
Tahap  filtrasi  merupakan  proses  krusial  dalam  memilih artikel ilmiah yang relevan untuk analisis lebih lanjut [15]. Pada
tahap  ini  menggunakan  aplikasi  Mendeley  dalam  melakukan seleksi  artikel  ilmiah.  Dalam  tahap  ini  telah  ditemukan sejumlah artikel yang memenuhi kriteria pencarian berdasarkan kata  kunci  "phishing,  whatsapp"  yaitu  sejumlah  188  artikel kemudian  melakukan  evaluasi  berdasarkan  judul  dan  abstrak dari  setiap  artikel  ilmiah  untuk  menentukan  tingkat  relevansi dengan topik penelitian ini. Semua artikel yang kurang relevan dilakukan  eliminasi.  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  100  data bibliografi  yang  paling  relevan  dan  dapat  digunakan  untuk tahap analisis bibliometrik. Proses filtrasi merupakan langkah penting  dalam  memastikan  data  yang  digunakan  pada  tahap analisis  adalah  data  yang  sangat  relevan  dan  dapat  mewakili fokus penelitian.

## Tahap Analisis Bibliometrik
Pada  tahap  analisis  bibliometrik  menggunakan  aplikasi VOSviewer yang  digunakan  untuk  memvisualisasikan  peta bibliometrik. VOSviewer memiliki  kemampuan  text-mining yang memungkinkan visualisasi jaringan atau hubungan antara kutipan artikel dalam bentuk grafik [16]. Analisis bibliometrik bergantung  pada  komputerisasi  dalam  pengolahan  data  dan memerlukan  pengaturan  data  tertentu  secara  berurutan  untuk memastikan  hasil  yang  dapat  diandalkan secara  statistik  [17]. Teknik analisis bibliometrik yang digunakan dalam penelitian yaitu  metode co-occurrence .  Metode  tersebut  mengukur hubungan  antara  dua  atau  lebih  artikel  ilmiah  berdasarkan jumlah kata kunci yang sama dan muncul dalam semua artikel tersebut [18].
Data  bibliografi  yang  terkumpul  pada  tahap  filtrasi kemudian  diimport  ke VOSviewer untuk  dihitung  jumlah kutipan  yang  diterima  oleh  semua  artikel  ilmiah.  Hasil perhitungan jumlah kutipan digunakan untuk menghitung nilai co-occurrence antara  dua  atau  lebih  artikel  ilmiah.  Nilai co- occurrence yang  tinggi  menunjukan  bahwa  dua  atau  lebih artikel ilmiah tersebut memiliki hubungan erat [19]. Hubungan berupa  antar  topik  penelitian,  metode  penelitian,  atau  penulis artikel  ilmiah.  Dalam  penelitian  menggunakan  parameter minimum number of occurrence sebesar 3 yang berarti bahwa tiga  atau  lebih  artikel  ilmiah  memiliki  hubungan  erat  jika 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 [20].

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN /D ISKUSI
Pertumbuhan  publikasi  untuk  topik  phishing  yang  data diambil dari Google Scholar dalam rentang tahun 2020 hingga 2024  menggunakan  pencarian  kata  kunci  phishing  dan whatsapp  menunjukkan  angka  sejumlah  202  artikel.  Berikut data  jumlah  publikasi  dengan  topik  pencarian  phishing  dan media sosial dalam rentang tahun 2020-2024 berdasarkan data yang diambil dari Google Scholar .
T ABEL I JUMLAH PUBLIKASI ARTIKEL TAHUN 2020-2024
Tahun Publikasi Jumlah Artikel Persentase 2020 22 11.70 % 2021 42 22.34% 2022 40 21.27 % 2023 64 34.04 % 2024 20 10.63%

## Sumber : Hasil Perhitungan Penulis
Berdasarkan tabel 1 diperoleh jumlah data dengan kata kunci pencarian  phishing  dan  whatsapp  menunjukkan  adanya peningkatan  dari  tahun  ke  tahun  dan  mengalami  penurunan yang cukup drastis pada tahun 2024. Persentase tersebut berasal dari jumlah perbandingan artikel pada tahun publikasi dengan jumlah artikel yang ada di Google Scholar dan menggunakan kata kunci phishing dan whatsapp.
Gambar 1.  Grafik Tren Perkembangan Publikasi Artikel dalam Rentang Tahun 2020-2024
Grafik  di  atas  menunjukkan  tren  jumlah  artikel  yang dipublikasikan  dari  tahun  2020  hingga  2024.  Tren  publikasi terus  naik  dari  tahun  2020  hingga  mencapai  puncaknya  pada tahun  2023.  Perkembangan  tertinggi  terjadi  pada  tahun  2023 dengan  jumlah  publikasi  mencapai  64  artikel  (34.04%),  yang merupakan puncak tertinggi dalam periode lima tahun terakhir. Pada  tahun  2024,  jumlah  publikasi  mengalami  penurunan drastis menjadi 20 artikel. Penurunan ini dikarenakan data yang digunakan hanya mencakup paruh pertama tahun 2024.

## Analisis Co-Occurrence
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  mengenai  kata kunci  phishing  terindeks  Google  Scholar  tahun  2020-2024 membentuk  peta  sebaran  dengan  jumlah  klaster  yang dihasilkan  sebanyak  tiga  klaster.  Analisis  dilakukan  dengan menggunakan co-occurrence dalam perangkat lunak
VOSviewer yang menghasilkan 379 keywords dengan batasan jumlah  minimum  kemunculan  kata  kunci  adalah  4.  Dengan batasan  tersebut,  diperoleh  17  kata  kunci  yang  memenuhi. Berdasarkan analisis co-occurrence dari VOSviewer diperoleh hasil  deteksi  bahwa  terdapat  14  kata  kunci  yang  saling terkoneksi.  Pemetaan  dari  14  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  Whatsapp  yang saling  terhubung  dengan  satu  sama  lain  melalui  kata  kunci lainnya
Gambar 2.  Peta Perkembangan Bidang Topik Phishing terindeks Google Scholar tahun 2020-2024
Dalam  VOSViewer  Terdapat  tiga  klaster  yang  dihasilkan untuk 14 kata kunci. Klaster diberikan tanda berdasarkan fokus. Setiap  klaster  jaringan  kata  kunci  dibedakan  dengan  warna. Ukuran node juga menunjukkan frekuensi kata kunci yang jika semakin besar ukuran maka semakin besar pula frekuensi kata kunci.  Ketebalan  lintasan  jaringan  ditentukan  oleh  kedekatan hubungan antara dua istilah [21]. Berdasarkan gambar 3 klaster terbagi  menjadi  tiga  warna  yaitu  klaster  1  berwarna  merah, klaster 2 berwarna hijau, dan klaster 3 berwarna biru. Klaster yang berfokus pada keamanan secara umum seperti whatsapp, security ,  dan social  media menjadi  penghubung  antar  kedua klaster lainnya.
Kluster  1  yang  berwarna  merah  terdiri  dari  kata  kunci phishing , malicious , cybercrime , cybersecurity , sensitive information .  Kata  kunci  menunjukkan  bahwa  kata  kunci phishing sebagai salah satu kejahatan siber. Kluster 2 berwarna hijau  terdiri  dari  kata  kunci social  media ,  whatsapp, security , privacy , data security . Kata kunci pada klaster 2 berpusat pada whatsapp yang berkaitan erat dengan privacy dan data security. Kata  kunci  muncul  menunjukkan  bahwa  whatsapp  menjadi tempat sasaran dalam kejahatan phishing . Kluster 3 berwarna biru terdiri dari kata kunci social engineering , phishing attacks , cybersecurity , awareness . Kata kunci memiliki indikasi potensi ancaman  terhadap  keamanan  memerlukan  upaya  mengurangi risiko dengan menerapkan keamanan siber.
Kata  kunci  phishing  dan  media  sosial  menghasilkan  garis hubungan  yang  menunjukkan  adanya  keterkaitan  antar keduanya  disertai  keterkaitan  dengan  berbagai  kata  kunci
lainnya.  Hal  ini  mengingatkan  terhadap  tren  kasus phishing yang  mengalami  kenaikan  jumlah  kasus  setiap  tahun  dengan perkembangan jenis dan teknik.

## V. K ESIMPULAN
Analisis  bibliometrik  adalah  salah  satu  metode  penelitian bagi  para  peneliti  yang  ingin  menjelajahi  sejarah  di  dalam bidang penelitian yang luas dan penuh informasi. Pendekatan yang digunakan memudahkan untuk mengakses dan melakukan evaluasi data ilmiah dalam jumlah besar. Berdasarkan hasil dan pembahasan analisis Google Scholar tahun 2020-2024 terhadap kata  kunci  "phishing"  terbentuk  tiga  klaster  dengan  14  kata kunci terkoneksi. Klaster pertama warna merah menunjukkan fokus  pada  kejahatan  siber  seperti  phishing,  cybercrime,  dan sensitive information. Klaster kedua warna hijau berpusat pada whatsapp  menekankan  privacy  dan  data  security  yang  umum menjadi  tempat  sasaran  dalam  kejahatan  phishing.  Klaster ketiga  warna  biru  menyoroti  ancaman  keamanan  dengan penerapan cybersecurity . Berdasarkan  analisis  bibliometrik, keyword “phishing”  pada penelitian  yang  terpublikasi  memiliki  hubungan  yang  sangat erat dengan keamanan dan Whatsapp. Terdapat penelitian yang menyoroti banyaknya kasus serangan phishing yang terjadi di whatsapp. Oleh karena itu, sosialisasi mengenai edukasi sangat penting  dalam  mengatasi  ancaman  kejahatan  siber  salah satunya phishing. Selain itu, juga menggambarkan kompleksitas  dan  dinamika  keywords  "phishing"  dan relevansinya dalam konteks keamanan siber dan interaksi sosial [22].

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Kami mengucapkan terimakasih yang sebesar-besarnya atas bimbingan,  arahan,  dan  masukan  dari  Ibu  Prof.  Nur  Aini Rahmawati selama proses penelitian dalam membimbing kami menyelesaikan penelitian dengan baik.

## R EFERENSI
[1]. Islamy, Imam T., et al. "Pentingnya Memahami Penerapan Privasi  di  Era  Teknologi  Informasi." Jurnal  Teknologi Informasi dan Pendidikan , vol. 11, no. 2, 2018, pp. 21-28, doi:10.24036/tip.v11i2.137.
[2]. Chintia, Ervina & Nadiah, Rofiqoh & Nabila, Humayyun & Haedar, Zulfikar & Febriansyah, Adam & Rakhmawati, Nur.  (2019).  Kasus  Kejahatan  Siber  yang  Paling  Banyak Terjadi  di  Indonesia  dan  Penanganannya. Journal  of Information  Engineering  and  Educational  Technology ., vol. 2. 65. 10.26740/jieet.v2n2.p65-69.
[3]. Greitzer,  F.L.;  Strozer,  J.R.;  Cohen,  S.;  Moore,  A.P.; Mundie, D.; Cowley, J. Analysis of Unintentional Insider Threats  Deriving  from  Social  Engineering  Exploits. In Proceedings  of  the  2014  IEEE  Security  and  Privacy Workshops ,  San  Jose,  CA,  USA,  17–18  May  2014;  pp. 236–250.
[4]. F.  Salahdine,  Z.  El  Mrabet  and  N.  Kaabouch,  "Phishing Attacks Detection A Machine Learning-Based Approach," 2021 IEEE  12th  Annual  Ubiquitous  Computing,
Electronics  &  Mobile  Communication  Conference
(UEMCON) , New York, NY, USA, 2021, pp. 0250-0255, 10.1109/UEMCON53757.2021.9666627.
[5]. Fan  Z,  Li  W,  Laskey  KB,  Chang  K-C.  “Investigation  of Phishing  Susceptibility  with  Explainable  Artificial Intelligence”. Future  Internet .  2024;  vol.  16,  pp.  31. https://doi.org/10.3390/fi16010031
[6]. (2024) website idadx. [Online]. Available: https://idadx.id/
[7]. 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.
[8]. 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.
[9]. Al-Dabi,  S.  S.,  &  Al-Zarbani,  S.  S.  (2021).  Machine learning-based  phishing  detection  systems:  A  survey . IEEE  Transactions  on  Systems,  Man,  and  Cybernetics: Systems, 51(12), 5674-5685.
[10]. Dehghani,  S.,  &  Banihashemi,  A.  (2020).  A comprehensive survey on phishing detection: A machine learning  perspective. Journal  of  Computers  in Engineering and Technology , 13(1), 43-67.
[11]. Rogers,  Everett,  M.  (2003). Diffusions  of  Innovations; Fifth Edition . Simon & Schuster Publisher.
[12]. Kesuma,  Ulfa  &  Hidayat,  Ahmad.  (2020).  Pemikiran Thomas S. Kuhn Teori Revolusi Paradigma. Islamadina : Jurnal Pemikiran Islam . 166.
10.30595/islamadina.v0i0.6043.
[13]. Sholiqah,  S.  N.  A.,  Widyastuti,  R.  A.,  &  Ratnawati,  T. (2023).  Peran Artificial  Intelligence Untuk  Mendeteksi Fraud Dalam Audit: Sebuah Studi Literatur. Jurnal Riset Ekonomi dan Akuntansi , 1(4), 226-238
[14]. Habsy, B. A. (2017). Seni memahami penelitian kualitatif dalam  bimbingan  dan  konseling:  studi  literatur. Jurnal
Konseling Andi Matappa , 1 (2), 90-100.
[15]. 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.
[16]. 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.
[17]. K. Khaeriyah, G. Wibisono, dan G. Pradini. “ANALISIS BIBLIOMETRIK  PADA  ACARA  KONSER”. Turn Journal , vol. 2, no. 2, hlm. 51–70, 2022.
[18]. 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
[19]. 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.
[20]. R. Andrian. “ ANALISIS BIBLIOMETRIK : TREN TOPIK PENELITIAN  PRODI  PENDIDIKAN  FISIKA  DI BANDAR LAMPUNG ”. Maret 2022.
[21]. 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.
[22]. Sujiwana,  R.  K.,  Ridho,  A.  F.  A.,  Aryanti,  D.  C.,  & Rakhmawati,  N.  A.  (2024).  Paper  Dataset  Regarding WhatsApp  Phishing  (1.0).  Zenodo.  [Daring].  Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.11315156.