## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548

## Implementasi dan Analisis Model Machine Learning Decision Tree untuk Deteksi Akun Palsu di Twitter
Risqa Taufik, Risti Jimah, Achmad Solichin *
Information Technology, Master of Computer Science, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 taufikbarca@gmail.com, 2 ristijimah08@gmail.com, 3, * achmad.solichin@budiluhur.ac.id Email Penulis Korespondensi: achmad.solichin@budiluhur.ac.id
Abstrak− Di  era  digital  ini,  platform  media  sosial  telah  menjadi  bagian  integral  dari  kehidupan  sehari-hari,  memfasilitasi interaksi sosial, pertukaran informasi, dan partisipasi dalam diskusi publik. Namun, munculnya akun bot atau akun palsu di media  sosial,  khususnya  Twitter,  telah  menjadi  tantangan  baru.  Akun-akun  ini  seringkali  digunakan  untuk  menyebarkan informasi yang tidak akurat atau menyesatkan, yang dapat berdampak negatif pada dinamika sosial dan politik. Penelitian ini berfokus pada permasalahan deteksi akun palsu di Twitter. Kami melakukan analisis mendalam terhadap profil pengguna dan perilaku  posting  mereka.  Kami  mengumpulkan  data  dari  berbagai  akun  Twitter,  baik  yang  asli  maupun  palsu,  dan mengkategorisasikannya  untuk pembuatan  model. Model Decision Tree digunakan dalam penelitian ini untuk  deteksi akun palsu.  Kami  memilih  metode ini  karena  efektivitasnya  dalam  mengidentifikasi  dan  membedakan antara akun asli dan palsu berdasarkan  fitur-fitur  yang  telah  ditentukan.  Proses  pembuatan  model  melibatkan  pelatihan  dan  pengujian  model  dengan dataset yang telah dikategorikan. Sebagai studi kasus, kami menerapkan model ini pada follower akun Twitter Universitas Budi Luhur. Hasilnya, model ini mampu mengidentifikasi akun palsu dengan tingkat akurasi mencapai 99%. Ini menunjukkan bahwa pendekatan  kami  dalam  menggunakan  Model  Decision  Tree  efektif  dalam  menangani  permasalahan  deteksi  akun  palsu  di Twitter.
Kata Kunci: Akun Palsu (Bot); Deteksi Akun; Klasifikasi Decision Tree; Machine Learning; Platform Twitter
Abstract− In this digital era, social media platforms have become an integral part of daily life, facilitating social interaction, information exchange, and participation in public discussions. However, the emergence of bot or fake accounts on social media, especially  Twitter,  has  posed  a  new  challenge.  These  accounts  are  often  used  to  disseminate  inaccurate  or  misleading information, which can negatively impact social and political dynamics. This research focuses on the problem of detecting fak e accounts on Twitter. We conducted an in-depth analysis of user profiles and their posting behavior. We collected data from various Twitter accounts, both real and fake, and categorized them for model creation. The Decision Tree model is used in this research for fake account detection. We chose this method because of its effectiveness in identifying and distinguishing between real and fake accounts based on predetermined features. The model creation process involves training and testing the model with the  categorized dataset. As a case study,  we applied this model to the followers of the Twitter account of Budi  Luhur University. The result is, this model is able to identify fake accounts with an accuracy rate reaching 99%. This shows that our approach in using the Decision Tree Model is effective in dealing with the problem of detecting fake accounts on Twitter.
Keywords : Fake Accounts (Bots); Account Detection; Decision Tree Classification; Machine Learning; Twitter Platform

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu manfaat signifikan dari kehadiran internet adalah kemampuannya dalam peredaran informasi. Informasi kini dapat tersebar dari satu tempat ke berbagai penjuru dunia dengan cepat bahkan secara langsung (live). Hal ini menjadikan informasi sebagai sebuah komoditi yang sangat berharga di era internet ini. Konsep ini telah dipahami oleh banyak orang, seperti yang diungkapkan oleh Hammer (1976) [1], bahwa informasi merupakan sesuatu yang dapat dijual, disalin, diciptakan, dan bahkan disalahartikan. Dalam konteks ini, informasi menjadi salah satu dari tiga sumber daya dasar bersama dengan potensi material dan energi. Keberadaan informasi saat ini juga menjadi komoditas utama, terutama dalam bidang pemasaran [2].
Proliferasi platform media sosial, seperti Twitter, telah menghasilkan penyebaran berbagai informasi yang salah di antara para penggunanya [3]. Fenomena ini semakin meresap karena popularitas platform media sosial yang  terus  berkembang,  memberikan  ruang  bagi  berbagai  aktor  untuk  mengeksploitasi  jangkauan  dan pengaruhnya. Di antara pelaku tersebut adalah individu yang menggunakan akun palsu untuk menyebarkan konten yang  merugikan.  Penyebaran  informasi  yang  tidak  akurat  melalui  akun  palsu  dapat  menimbulkan  konsekuensi yang signifikan, terutama bagi mereka yang sangat bergantung pada media sosial sebagai sumber informasi utama [4].
Oleh karena  itu, deteksi akun palsu  menjadi  suatu keharusan. Fenomena  ini  menjadi permasalahan yang relevan  untuk  diteliti  karena  dapat  merusak  reputasi  dan  kepercayaan  informasi  yang  beredar  di  media  sosial, terutama Twitter. Keberadaan akun palsu juga dapat menimbulkan keraguan dan ketidakpastian di antara pengguna media sosial. Hal  ini  menempatkan urgensi penelitian dalam  mengembangkan  metode deteksi akun palsu  yang efektif,  sehingga  dapat  mengatasi  penyebaran  misinformasi  dan  menjaga  integritas  informasi  yang  beredar  di platform media sosial [5].
Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi akun palsu pada Twitter menggunakan model machine learning Decision Tree. Modus operandi dari akun palsu memerlukan inisiasi permintaan pertemanan, pengiriman pesan pribadi, dan penyebaran informasi palsu melalui akun dengan cara yang sangat cepat dan otomatis [6]. Akun yang disimulasikan  menunjukkan  perilaku  yang  mirip  dengan  pengguna  manusia  pada  umumnya,  terlibat  dalam komunikasi  dengan  akun  pengguna  penerima  yang  menjadi  target  permintaan  pertemanan  yang  dikirim.  Studi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548
yang  dilakukan  oleh  [7]  menyoroti  kemampuan  sistem  untuk  melakukan  analisis  mendalam  terhadap  perilaku pengguna dalam jaringan akun palsu. Melalui studi kasus yang dilakukan pada akun  – akun follower dari akun twitter Universitas Budi Luhur @kampusbudiluhur, diharapkan dapat memberikan pemahaman  yang lebih  baik tentang  cara  operasi  akun  palsu  serta  menyediakan  solusi  dalam  mendeteksinya  [8].  Artikel  ini  disusun  dalam beberapa bagian, dimulai dari pendahuluan yang menjelaskan latar belakang dan urgensi penelitian, dilanjutkan dengan  pembahasan  metodologi,  hasil  dan  analisis  penelitian,  serta  kesimpulan  dan  saran  untuk  penelitian selanjutnya [9].
Penelitian  oleh  Aditya  Perwira  Joan  Dwitama  menggunakan  teknik  machine  learning  untuk  mendeteksi ujaran kebencian pada Twitter, menunjukkan potensi machine learning dalam analisis teks di media sosial [10]. Sementara itu, penelitian oleh Ade Firman Fauzi [11] fokus pada identifikasi akun palsu Twitter yang melakukan social  engineering  pretexting  pada  akun  bank  dan  e-wallet  di  Indonesia,  menunjukkan  bahwa  berbagai  metode machine learning dapat digunakan untuk mendeteksi akun palsu. Begitu pula, penelitian lain yang menggunakan Support Vector Machine (SVM) menunjukkan efektivitas metode ini dalam mendeteksi akun palsu.
Dalam konteks penelitian ini, hasil-hasil penelitian tersebut menegaskan bahwa machine learning, termasuk Decision  Tree  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  memiliki  potensi  besar  dalam  mendeteksi  akun  palsu  di Twitter.  Selain  itu,  relevansi  dan  urgensi  penelitian  ini  juga  diperkuat  oleh  temuan-temuan  dari  penelitian- penelitian  tersebut  [12].  Dengan  membandingkan  metode  dan  hasil  penelitian  ini  dengan  penelitian  yang dilakukan,  kita  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  luas  dan  mendalam  tentang  kontribusi  penelitian  ini dalam mengatasi masalah akun palsu di platform media sosial.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM)  yang merupakan model proses yang banyak digunakan dalam Data Science dan Data Analyst [13].

## 2.1.1 Penerapan Metode yang Digunakan
Data Mining adalah proses yang melibatkan serangkaian tahapan berdasarkan model CRISP-DM (Cross-Industry Standard  Process  for  Data  Mining),  model  analitik  yang  paling  banyak  digunakan  oleh  para  ahli  data  mining. Proses  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data  dari  akun  Twitter,  yang  kemudian  diikuti  oleh  pra-pemrosesan dataset. Pra-pemrosesan melibatkan pembersihan data, penanganan nilai yang hilang, pengubahan data kategorikal menjadi format biner, pengolahan fitur numerik, dan pengubahan semua teks menjadi huruf kecil. Selain itu, atribut turunan seperti rasio follower dan friend juga ditambahkan ke dataset. Setelah pra-pemrosesan, teks diberi label berdasarkan  kata  kunci  dan  bot  diidentifikasi.  Data  yang  telah  diproses  kemudian  ditambang  menggunakan algoritma pohon keputusan [14].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548
Pola atau model yang ditambang kemudian dievaluasi dan dibandingkan dengan metode lainnya. Akhirnya, model atau pola yang telah dievaluasi diimplementasikan. Akhirnya, model yang telah dibuat diterapkan ke dalam lingkungan  operasional  dan  selanjutnya  tahapan  –  tahapan  ini  akan  diimplementasikan  ke  dalam  penelitian  ini dapat dilihat di Gambar 1.

## 2.2 Preprocessing Data
Preprocessing data adalah langkah penting dalam proses data mining. Tujuan dari preprocessing data adalah untuk meningkatkan kualitas data dan membuatnya lebih cocok untuk tugas data mining tertentu [15]. Dan di Gambar 1 sudah bisa dilihat tahapan preprocessing yang akan dilakukan di penelitian ini.

## 2.2.1 Scraping Twitters Accounts
Web  scraping  Twitter  accounts  melibatkan  penggalian  data  dari  halaman  Twitter  menggunakan  alat  atau  skrip otomatis. Ini dapat mencakup  informasi  seperti nama  pengguna, tweet, suka, retweet, dan pengikut. Pengikisan web dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti analisis data, riset pasar, atau agregasi konten. Penting untuk dicatat bahwa web scraping harus dilakukan sesuai dengan persyaratan layanan platform yang di-scrap dan harus menghormati privasi pengguna [16].

## 2.2.2 Cleaning Data dan Missing Values
Tahapan Cleaning Data dan Missing Values dalam Data Mining melibatkan beberapa langkah penting:
1. Data  Cleaning: Proses  ini  melibatkan  pembersihan  data,  yang  dapat  mencakup  penghapusan  entri  yang memiliki  bagian  yang  hilang  atau  mengisi  bagian  yang  hilang  berdasarkan  informasi  lain  dalam  set data. Tujuan dari data cleaning adalah untuk menangani missing value dan noise. Noise adalah data yang tidak berguna dan tidak dapat diinterpretasikan oleh tools [17].
2. Missing  Values: Missing  value  merupakan  kondisi  dimana  adanya  data  yang  hilang  atau  tidak  lengkap  di dalam database. Cara untuk mengatasi missing value adalah dengan mengabaikan tupel dan mengisi missing value tersebut. Pengisian missing value dapat dilakukan dengan beberapa cara, seperti mengisi manual missing value tersebut dengan mean atau nilai lain sesuai dengan jenis data [17].
2.2.3 Binary Encoding
Penerapan Binary Encoding menjadi relevan dalam konteks analisis pada penelitian ini, di mana informasi non- biner, seperti keberadaan atau ketiadaan tautan pada dua atribut, yaitu "website" (yang  mencakup tautan dalam bio) dan "imgUrl" (yang menunjukkan penggunaan Foto Profil Default atau tidak), diubah menjadi bentuk biner (1 atau 0).

## 2.2.4 Numerical Features
Pada tahap ini, dilakukan pemrosesan terhadap atribut 'createdAt' dalam dataset follower akun Twitter Universitas Budi Luhur. Langkah-langkah tersebut dimulai dengan penggunaan fungsi calculate_account_age.

## 2.2.5 Lowercasing
Lowercasing pada penelitian ini yaitu melakukan konversi teks menjadi huruf kecil agar tidak ada perbedaan huruf besar dan kecil dalam analisis [18].

## 2.2.6 Penambahan atribut turunan
Dalam tahap "Penambahan Atribut Turunan", kami membuat atribut tambahan yang disebut "perbandingan" atau "follower_friend_ratio" untuk setiap entitas dalam dataset. Atribut ini menggambarkan hubungan antara jumlah pengikut dan jumlah teman dalam sebuah akun media sosial. Penghitungan atribut ini dilakukan dengan membagi jumlah pengikut dengan jumlah teman untuk setiap entitas.

## 2.2.7 Keywords Labeling Text
Dilakukan proses labeling pada teks (text) yang terdapat dalam kolom 'screenName', 'name', dan 'bio'. Proses ini bertujuan untuk mengidentifikasi adanya kata kunci atau pola tertentu yang dapat mengindikasikan sifat palsu atau otomatis dari akun tersebut.

## 2.3 Labeling (bot)
Metode  labelisasi  digambarkan  dalam  bagan  alir  yang  merupakan  pendekatan  berbasis  aturan  yang  kuat  untuk mendeteksi akun palsu di Twitter. Berdasarkan kriteria yang ditetapkan, akun akan diberi label sebagai palsu atau bot jika memenuhi salah satu dari beberapa kondisi tertentu.

## 2.4 Modeling
Metode  Decision  Tree  adalah  salah  satu  metode dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk  membangun  model prediksi berdasarkan data yang ada. Model prediksi tersebut berbentuk pohon keputusan yang terdiri dari node dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548
edge. Node merepresentasikan variabel input, sedangkan edge merepresentasikan hubungan antara variabel input dan  output.  Model  prediksi  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  hasil  dari  suatu  keputusan  dengan mengikuti jalur yang ada pada pohon keputusan [19]. Metode ini menggunakan rumus entropy dan information gain untuk mengukur keberagaman data dan mengukur seberapa baik suatu atribut memisahkan training example ke  dalam  kelas  target.  Rumus  entropy  dan  information  gain  dapat  diterapkan  pada  setiap  node  dalam  pohon keputusan, yang akan membantu mengidentifikasi atribut yang paling relevan dan mengurangi keberagaman data. Rumus entropy:
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆)   =   − 𝛴 𝑝(𝑖)  ∗  𝑙𝑜𝑔2(𝑝(𝑖)) (1) Rumus information gain: 𝑔𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴)   =  𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆)   −  𝛴 𝑝(𝐴𝑖)   ∗  𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑎) (2)
Dalam rumus diatas, S adalah kumpulan sampel data, A adalah atribut, p(i) adalah persentase kelas i, p(Ai) adalah  persentase  atribut  A  yang  mengelompokkan  sampel  ke  kelas  i,  dan  Sa  adalah  kumpulan  sampel  yang mengelompokkan ke kelas i [19].

## 2.5 Evaluation
Selanjutnya  adalah  evaluasi  untuk  menilai  hasil  dari  kategori/kelas  yang  sebelumnya  telah  diproses  dengan algoritma  Decision Tree. Confusion  matrix  menjadi salah satu metode untuk melakukan analisis prediktif  yang mampu digunakan untuk menyajikan dan mengujikan nilai aktual model dengan nilai yang prediksi model untuk menghasilkan poin akurasi, recall, presisi, dan skor f1 (f-measure) [20].

## 2.6 Deployment
Deployment  prototyping  data  mining  merupakan  langkah  yang  penting  dalam  mengimplementasikan  model prediksi yang telah dibangun.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data (webscraping)
Proses ini dimulai dengan mengakses situs web Twitter dan masuk ke akun Twitter yang relevan. Setelah berhasil masuk, data follower dari akun tersebut di-scraping. Data yang telah di-scraping kemudian disimpan dalam format CSV, menandai akhir dari proses ini.
Pada Gambar 2. memperlihatkan langkah bagaimana melakukan pengumpulan data, sedangkan hasil dari proses webscraping data dilihat di Tabel 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548
Tabel 1. Contoh hasil Webscraping Dataset
profileUrl screenN ame userI d name imgUrl …  timestamp https://twitter. com/dapfsa90 168 dapfsa90 168 16698 79591 96673 6391 taqsiba m dapfsa https://pbs.twimg.com/profile_images /1670617486012841984/BQH9iTym _normal.jpg … 19/07/2023 09:50 https://twitter. com/tony_star ks__ tony_star ks__ 16036 86492 61791 6418 I AM Tony Stark https://pbs.twimg.com/profile_images /1677813558523101184/ssFreoSP_n ormal.jpg … 19/07/2023 09:50 https://twitter. com/purplegra pwry purplegra pwry 14940 30416 35691 7250 reya afynda a.k.a honey girl https://pbs.twimg.com/profile_images /1677047543333806080/0S8sV5bK_ normal.jpg … 19/07/2023 09:50 https://twitter. com/as_nyet as_nyet 47278 6985 asnyet https://pbs.twimg.com/profile_images /1451470131868028931/5wU4tc6M_ normal.jpg … 19/07/2023 09:50 https://twitter. com/myonlysk ylar myonlys kylar 16454 56706 04510 4135 Skylar https://pbs.twimg.com/profile_images /1646160525632438274/l- hjy5gQ_normal.jpg … 19/07/2023 09:50 https://twitter. com/faizfraaij e faizfraaij e 16110 19464 09045 1969 faiz https://pbs.twimg.com/profile_images /1666123685730873345/XYsgs3wq_ normal.jpg … 19/07/2023 09:50 https://twitter. com/RinaldiF DP RinaldiF DP 75254 7930 Rinaldi  https://pbs.twimg.com/profile_images /3780806914/6895ffaf0efc659ba5491 53ea53d1535_normal.jpeg … 19/07/2023 09:50 https://twitter. com/mwidias mwidias 23557 1013 Maya Widias tri https://pbs.twimg.com/profile_images /1543661624128843777/JmO- 40ga_normal.jpg … 19/07/2023 09:50 https://twitter. com/dzon2361 5 dzon236 15 16428 76221 40619 9808 KUNC I SEHA T OFFIC IAL https://pbs.twimg.com/profile_images /1642876415623450626/PSjnhJC4_n ormal.png … 19/07/2023 09:50
Tabel 1. Menujukan contoh Dataset yang didapatkan dalam webscraping tersebut yang mana kami disini mendapatkan Dataset dengan 18 Atribut. Atribut tersebut antara lain mencakup URL profil, nama pengguna, ID unik, nama lengkap, URL gambar profil, URL gambar latar belakang, deskripsi singkat, alamat website terkait, lokasi,  tanggal  pembuatan  akun,  jumlah  pengikut,  jumlah  yang  diikuti,  jumlah  tweet  yang  diposting,  status verifikasi akun, informasi apakah akun tersebut mengikuti atau diikuti oleh Universitas Budi Luhur.

## 3.2 Data Preprocessing
Preprocessing data dilakukan dalam analisis data dan machine learning yang melibatkan transformasi data mentah menjadi format yang lebih terstruktur dan siap untuk analisis [21]. Tahap preprocessing dalam penelitian ini terdiri dari:

## 3.2.1 Cleaning Data dan Missing Values
a. Cleaning Data
Untuk meningkatkan kualitas dan keterbacaan dataset, disini peneliti melakukan proses pembersihan teks pada kolom 'bio' dan ‘name’ dalam dataset pengikut akun Twitter Universitas Budi Luhur. Proses ini bertujuan untuk menghilangkan simbol, tanda baca, dan bilangan angka agar informasi yang terkandung dalam teks lebih fokus dan  mudah  diinterpretasikan.  Pada  tahap  ini,  peneliti  menggunakan  library  regular  expression  (re)  untuk mengimplementasikan langkah-langkah penghapusan tersebut.
b. Menangani Missing Values
1. Identifikasi dan Penanganan Missing Values

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548
Setelah  memuat  dataset,  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi  dan  menangani  nilai  yang  hilang  (missing values) pada setiap kolom. Dengan menggunakan library pandas di Python, kita dapat melihat jumlah dan persentase missing values pada tiap kolom.
2. Tindakan Penanganan Missing Values
Setelah  mengidentifikasi  missing  values,  langkah  berikutnya  adalah  menangani  nilai-nilai  yang  hilang tersebut. Beberapa tindakan yang dapat dilakukan antara lain:
a) Mengisi missing values pada kolom numerik dengan median mereka
b) Mengisi missing values pada kolom kategorikal dengan label 'Tidak Diketahui'
[1] name diisi dengan 'Tidak Diketahui'.
[2] bio diisi dengan 'Tidak Diketahui'.
3. Memeriksa dataset
Apakah sudah benar benar cleaned dataset memiliki 4881 entri non-null dan semua entri tersebut adalah tipe data integer (int64). Ini menunjukkan bahwa proses pembersihan dan konversi tipe data label ke integer telah berhasil bisa dilihat di Gambar .
Gambar 3. Verifikasi Validitas Data
Berdasarkan  hasil  output  pada Gambar  3. dapat  disimpulkan  bahwa  dataset  label  telah  berhasil dibersihkan. Setiap kolom memiliki 4881 entri non-null, dan kolom 'bot' sudah memiliki tipe data integer (int64).

## 3.2.2 Binary Encoding
Penerapan Binary Encoding menjadi relevan dalam konteks analisis data  mining , di mana informasi non-biner, seperti keberadaan atau ketiadaan tautan pada dua atribut, yaitu "website" dan "imgUrl".
Tabel 2. Binary Encoding pada Atribut 'website'
Nama Atribut Deskripsi Atribut Ada terdapat Tautan 0 Tidak Terdapat Tautan 1
Dalam Tabel 2. yang mencakup tautan dalam bio dan yang menunjukkan penggunaan Foto Profil Default atau tidak, diubah menjadi bentuk biner (1 atau 0).

## 3.2.3 Numerical Features
Pada  tahap  ini  [22],  dilakukan  pemrosesan  terhadap  atribut  'createdAt'  dalam  dataset  follower  akun  Twitter Universitas Budi Luhur. Langkah-langkah tersebut dimulai dengan penggunaan fungsi calculate_account_age.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548
Tabel 3. Penerapan Numerical Features pada Atribut 'CreateAt'
Sebelum Sesudah Sat Jun 17 01:29:16 +0000 2023 215.0 Fri Dec 16 09:40:37 +0000 2022 397.0 Wed Feb 16 19:26:37 +0000 2022 700.0 Tue Jan 24 09:20:32 +0000 2012 4376.0
Fungsi  dalam Tabel  3. diatas  dirancang  untuk  menghitung  usia  akun  dalam  hari  berdasarkan  tanggal pembuatan akun ('createdAt').

## 3.2.4 Lowercasing
Proses  lowercasing,  yang dilakukan pada kolom ‘screenName’, ‘name’, dan ‘bio’ dalam dataset  follower akun Twitter Universitas Budi Luhur, bertujuan untuk mengharmonisasi format teks. Hal ini memudahkan analisis dan pencarian kata-kata tanpa memperhatikan apakah hurufnya besar atau kecil.
Tabel 4. Contoh Penerapan Lowercasing
Sebelum Sesudah I AM Tony Stark i am tony stark Computer Science computer science Nothin nothin NeoDocto Intern from Philippines neodocto intern from philippines
Contoh hasil penerapan lowercasing pada Tabel 4. diatas membantu menciptakan konsistensi dalam data teks, memudahkan analisis, dan mendukung keberlanjutan proses preprocessing data.

## 3.2.5 Keywords Labeling Text
Dilakukan  proses  labeling  pada  teks  (text)  yang  terdapat  dalam  kolom  'screenName',  'name',  dan  'bio'.  Dalam proses ini, digunakan beberapa kategori kata kunci, meliputi sebagai berikut:
Tabel 5. Keywords Labeling Text Sebelum Sesudah Automated Keywords "bot", "auto", "automated", "AI", "robot", "programmed" Generic or Nonsensical Keywords "asdf", "123", "qwerty", "randomuser", "user123" Repetitive Patterns "user123user123", "followfollowfollow", "repeatedtextrepeatedtext" Numeric Suffixes or Prefixes "user123", "bot456", "123user", "456bot" Excessive Numbers "user123456", "bot789012", "account12345" Non-human Language "Lorem Ipsum" (pseudo-Latin text often used as a placeholder), Random sequences of letters or numbers without coherent meaning Spam or Scam-related Keywords "earnmoneyquick", "freemoney", "getrichfast", "spamalert" Unusual Characters "user#@!$%", "bot!!!123"
Keywords yang ada pada Tabel 5. ini bertujuan untuk mengidentifikasi adanya kata kunci atau pola tertentu yang dapat mengindikasikan sifat palsu atau otomatis dari akun tersebut.

## 3.2.6 Penambahan Atribut Turunan
Dalam tahap "Penambahan Atribut Turunan", kami membuat atribut tambahan yang disebut "perbandingan" atau "follower_friend_ratio" untuk setiap entitas dalam dataset.
Tabel 6. Hasil Preprocessing Data
screen Name na me Bio im gU rl we bsit e crea tedA t followe rsCoun t friend sCoun t tweet sCou nt Labe l_Tex t perbandingan_fol lower_dan_friend s 1 dapfsa 90168 taqs iba m dapf sa good 1 0 221 32 892 81 1 0.3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548
screen Name na me Bio im gU rl we bsit e crea tedA t followe rsCoun t friend sCoun t tweet sCou nt Labe l_Tex t perbandingan_fol lower_dan_friend s 2 tony_s tarks_ _ i am tony star k comp uter scien ce 1 0 404 157 317 1019 1 0.4
3 purple grapwr y reya afyn da a.k. a hon ey girl crimi nolog y stude nt 1 0 706 2 5 423 1 0.4 4 as_nye t asn yet Tidak Diket ahui 1 0 4383 242 512 3963 1 4 5 myonl yskyla r skyl ar Tidak Diket ahui 1 0 288 7 47 198 1 1.4
4
8 7 6 rinaldi fdp rina ldi ada kalan ya kita harus mene ngok seben tar ke belak ang, untuk melih at sudah sejau h mana kita berjal an 1 0 4182 7 12
37 1 0.8
4
8 7
7 1mwid ias may a widi astri rando m tweet 1 0 4764 91 176 3425 1 1
4
8 7
8 dzon2 3615 kun ci seha t offi cial selam at datan g kunci sehat 1 1 296 238 4948 50 1 0.8
Atribut “ perbandingan_follower_dan_friends ” dalam Tabel 6. menggambarkan hubungan antara jumlah pengikut dan jumlah teman dalam sebuah akun media sosial. Penghitungan atribut ini dilakukan dengan membagi jumlah pengikut dengan jumlah teman untuk setiap entitas.

## 3.3 Labelisasi
Proses Labelisasi menggunakan metode yang digambarkan dalam bagan alir yang merupakan pendekatan berbasis aturan yang ditetapkan untuk mendeteksi akun palsu di Twitter. Berdasarkan kriteria yang ditetapkan, akun akan diberi label sebagai palsu atau bot jika memenuhi salah satu dari beberapa kondisi tertentu. Proses ini dilakukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548
secara  cermat  untuk  memastikan  ketepatan  dalam  mengidentifikasi  apakah  suatu  akun  dianggap  sebagai  akun bot/palsu (1) atau akun asli (0). Proses labeling dilakukan dengan menggunakan metode aturan dasar berikut:
Gambar 4. Implementasi Flowchart Rule-Based
Implementasi  Rule-Based  Labelisasi  pada Gambar  4. ini  dapat  menetapkan  beberapa  aturan  untuk mendeteksi  akun  palsu/bot  berdasarkan  persentil  tertentu  dari  masing-masing  fitur.  Dalam  hal  ini,  kita  akan menggunakan aturan berdasarkan persentil 25%  (Q1) untuk setiap fitur.
Tabel 7. Hasil Preprocessing setelah Labelisasi
img Url webs ite create dAt followers Count friendsC ount tweetsC ount Label_ Text perbandingan_follower _dan_friends bot 1 1 0 221 32 892 81 1 0.0358744394618834 1 2 1 0 404 157 317 1019 1 0.4952681388012618 1 3 1 0 706 2 5 423 1 0.4 1 4 1 0 4383 242 512 3963 1 0.47265625 0 5 1 0 288 7 47 198 1 0.1489361702127659 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548
img Url webs ite create dAt followers Count friendsC ount tweetsC ount Label_ Text perbandingan_follower _dan_friends bot 48 76 1 0 4182 7 12 37 1 0.5833333333333334 1 48 77 1 0 4764 91 176 3425 1 0.5170454545454546 0 48 78 1 1 296 238 4948 50 1 0.0481002425222312 1 48 79 1 0 264 0 2 0 1 0 1 48 80 1 0 1654 485 596 265 1 0.8137583892617449 1
Dalam dataset ini, terdapat beberapa variabel yang digunakan untuk mengidentifikasi apakah sebuah akun adalah bot atau bukan. Variabel imgUrl dan website adalah variabel biner, yang berarti mereka hanya memiliki dua  nilai  yaitu  0  atau  1.  Variabel  createdAt,  followersCount,  friendsCount,  dan  tweetsCount  adalah  variabel numerik yang mencerminkan informasi spesifik tentang akun, seperti kapan akun dibuat, berapa banyak pengikut dan teman  yang dimiliki  akun, serta berapa banyak tweet  yang telah diposting oleh akun. Variabel  Label_Text juga merupakan variabel biner yang menunjukkan apakah akun mengandung kata kunci tertentu yang mungkin menunjukkan bahwa akun tersebut adalah bot. Variabel perbandingan_follower_dan_friends adalah rasio antara jumlah  pengikut  dan  jumlah  teman  yang  dimiliki  akun.  Akhirnya  pada Tabel  7. variabel  ‘bot’  adalah  variabel target yang menunjukkan apakah akun tersebut adalah bot (1) atau bukan bot (0).

## Gambar 5. Distribusi Atribut Label “bot”
Gambar  5. menggambarkan  distribusi atribut  label "bot" dalam dua kategori  yang  berbeda,  yaitu  Akun Asli (bot=0) dan Akun Palsu (bot=1). Dalam grafik batang, terdapat dua batang yang mencerminkan jumlah akun dalam  masing-masing  kategori.  Batang  biru  mewakili  jumlah  akun  asli  dengan  sekitar  2515  akun,  sedangkan batang merah mewakili jumlah akun palsu dengan sedikit lebih banyak dari akun asli, yakni sekitar 2366 akun.

## 3.4 Pemodelan Data/Modeling
Fase pemodelan digunakan untuk  melakukan klasifikasi pada dataset  setelah  melalui serangkaian tahapan  yang terstruktur. Pertama-tama, dataset yang telah dibersihkan dimuat menggunakan Pandas, dan fitur serta target yang akan  digunakan  untuk  model  ditentukan.  Pada  penelitian  ini,  pemodelan  dilakukan  dengan  fokus  pada  metode Decision Tree.
Kemudian, Decision Tree Classifier diinisialisasi dan diterapkan pada data pelatihan dengan menggunakan metode fit. Model tersebut kemudian digunakan untuk memprediksi label pada data pengujian. Ini memungkinkan evaluasi kinerja model dan pengambilan kesimpulan mengenai keefektifan metode Decision Tree dalam klasifikasi dataset yang diberikan. Model yang dihasilkan bisa dilihat di Tabel 10.:
Tabel 8. Decision Tree Performance
accuracy: 99.91% +/- 0.20% (micro average: 99.91%) true bot true asli class precision pred. bot 1655 2 99.88% pred. asli 1 1759 99.94% class recall 99.94% 99.89%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548
Pada Tabel 8. model ini memiliki akurasi yang sangat tinggi sebesar 99.91%, menandakan seberapa sering prediksi  yang  dibuat  oleh  model  tersebut  benar. Lebih  lanjut,  recall  untuk  kelas  "pred_bot"  mencapai  99.94%, sedangkan  untuk  kelas  "pred_asli"  adalah  99.89%,  menunjukkan  kemampuan  model  dalam  mengidentifikasi dengan tepat kasus positif dari keseluruhan kasus positif yang sebenarnya. Precision untuk kelas "true bot" adalah 99.88% dan untuk kelas "true asli" adalah 99.94%, menandakan seberapa sering model benar dalam memprediksi kasus positif. Melalui confusion matrix, kita dapat melihat bahwa model sangat baik dalam mengidentifikasi kelas "bot"  dan  "asli",  dengan  jumlah  prediksi  yang  benar  dan  salah  yang  signifikan  untuk  setiap  kelas.  Dengan kombinasi  metrik-metrik  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  ini  memiliki  kinerja  yang  sangat  baik  dalam membedakan antara "bot" dan "asli". Dengan data ini, kita dapat menghitung metrik-metrik berikut: a. Akurasi untuk kelas “bot” dan “asli”:
Accuracy bot = 𝑇𝑃 bot +𝑇𝑁 bot 𝑇𝑃 bot +𝑇𝑁 bot +𝐹𝑃 bot +𝐹𝑁 bot = 1655+1759 1655+1759+2+1 = 99.91% (1)
Accuracy asli = 𝑇𝑃 asli +𝑇𝑁 asli 𝑇𝑃 asli +𝑇𝑁 asli +𝐹𝑃 asli +𝐹𝑁 asli = 1759+1655 1759+1655+1+2 = 99.91% (2)
b. Recall untuk kelas “bot” dan “asli”:
Recall bot = 𝑇𝑃 bot 𝑇𝑃 bot +𝐹𝑁 bot = 1655 1655+1 = 99.94% (3)
Recall asli = 𝑇𝑃 asli 𝑇𝑃 asli +𝐹𝑁 asli = 1759 1759+2 = 99.89%
(4)
c. Precision untuk kelas “bot” dan “asli”:
Precision bot = 𝑇𝑃 bot 𝑇𝑃 bot +𝐹𝑃 bot = 1655 1655+2 = 99.88% (5)
Precision asli = 𝑇𝑃 asli 𝑇𝑃 asli +𝐹𝑃 asli = 1759 1759+1 = 99.94% (6)
Secara  keseluruhan,  model  ini  tampaknya  sangat  baik  dalam  mengidentifikasi  “bot”  dan  “asli”.  Ini menunjukkan bahwa model Decision Tree sangat efektif untuk dataset ini.

## 3.5 Deployment Prototyping
Fase deployment prototipe adalah tahap akhir dalam proses analisis data. Di sini, model yang telah dikembangkan dan diuji dalam  fase pemodelan diterapkan  yang  selanjutnya  hasil klasifikasi  yang dihasilkan oleh  model akan dievaluasi  untuk  memastikan  bahwa  model  bekerja  dengan  baik  dan  memberikan  hasil  yang  akurat  dan  dapat diandalkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548
Gambar 6. adalah contoh penerapan Menu Interface deteksi akun palsu/bot ini dilengkapi dengan berbagai input fields yang memungkinkan pengguna untuk mengidentifikasi akun palsu atau bot. Pengguna diminta untuk memasukkan  tanggal  pembuatan  akun  dalam  format  yyyy-mm-dd  untuk  menghitung  umur  akun,  serta  jumlah followers, teman, dan tweets dari akun target. Terdapat juga bagian informasi keyword yang berisi kumpulan kata kunci  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  akun  bot.  Dengan  antarmuka  ini,  pengguna  dapat  melakukan  analisis yang lebih baik untuk mengidentifikasi akun-akun yang tidak otentik di platform Twitter.

## 4. KESIMPULAN
Dalam kesimpulan penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa implementasi model machine learning Decision Tree untuk mendeteksi akun palsu pada pengikut akun Twitter Universitas Budi Luhur telah menghasilkan hasil yang sangat  memuaskan.  Model  tersebut  mampu  mencapai  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  yakni  mencapai  99%, menunjukkan  efektivitasnya  dalam  mengidentifikasi  akun  palsu.  Keberhasilan  ini  memiliki  implikasi  penting dalam upaya menjaga keamanan dan integritas platform media sosial, khususnya Twitter. Dengan adanya  model ini, Universitas Budi Luhur dan entitas  lainnya dapat lebih efisien dalam  memonitor dan mengelola akun-akun yang  mungkin  merugikan  atau  mengganggu.  Meskipun  demikian,  penting  untuk  diingat  bahwa  pengembangan model  ini  harus  tetap  berkelanjutan,  mengingat  potensi  evolusi  taktik  dari  para  pembuat  akun  palsu.  Dengan demikian, penelitian ini memberikan sumbangan penting dalam bidang keamanan cyber dan analisis media sosial, dan dapat menjadi landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam deteksi akun palsu di berbagai platform media sosial.

## REFERENCES
[1]  Y.  Yusniah,  A.  Putri,  and  A.  Simatupang,  ‘Perkembangan  Teknologi  Komunikasi  dan  Informasi:  Akar  Revolusi  dan Berbagai  Standarnya’,  Da’watuna:  Journal  of  Communication  and  Islamic  Broadcasting,  vol.  3,  no.  2,  2022,  doi: 10.47467/dawatuna.v3i2.2460.
[2]  M. J. Pelletier, A. Krallman, F. G. Adams, and T. Hancock, ‘One size doesn’t fit all: a uses and gratifications analysis of social media platforms’, Journal of Research in Interactive Marketing, vol. 14, no. 2, 2020, doi: 10.1108/JRIM-10-2019- 0159.
[3]  S. Chen, L. Xiao, and A. Kumar, ‘Spread of misinformation on social media: What contributes to it and how to combat it’, Computers in Human Behavior, vol. 141. 2023. doi: 10.1016/j.chb.2022.107643.
[4]  I. Primasari and A. Puspitasari, “Analisis Personal Branding di Media Sosial: Studi  Kasus Personal Branding Sebagai Komunikasi Bisnis Raffi Ahmad dan Nagita Slavina di Instagram,” JIIP (Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan) (Online), vol. 6, no. 2, pp. 972–975, Feb. 2023, doi: 10.54371/jiip.v6i2.1665.
[5]  S. Lopez-Joya, J. A. Diaz-Garcia, M. D. Ruiz, and M. J. Martin-Bautista, ‘Bot Detection in Twitter: An Overview’, in Lecture  Notes in Computer Science (including subseries Lecture  Notes in  Artificial  Intelligence and Lecture  Notes in Bioinformatics), 2023. doi: 10.1007/978-3-031-42935-4_11.
[6]  D. J. Watts and P. S. Dodds, ‘Inf luentials, networks, and public opinion formation’, Journal of Consumer Research, vol. 34, no. 4, 2007, doi: 10.1086/518527.
[7]  S. Joshi, H. G. Nagariya, N. Dhanotiya, and S. Jain, ‘Identifying Fake Profile in Online Social Network: An Overview and Survey’, in Communications in Computer and Information Science, 2020. doi: 10.1007/978-981-15-6315-7_2.
[8]  A. Priyanto, Deteksi Akun Spammer Pada Twitter Menggunakan Machine Learning. CV. Pena Persada, 2021.
[9]  H. Kurniawan, ‘Deteksi Twitter Bot menggunakan Klasifikasi Decision Tree’, Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan, vol. 9, no. 1, 2020, doi: 10.31629/sustainable.v9i1.2347.
[10] A. P. J. Dwitama, ‘DETEKSI UJARAN KEBENCIAN PADA TWITTER BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING: REVIU LITERATUR’, Jurnal Sains, Nalar, dan Aplikasi Teknologi Informasi, vol. 1, no. 1, 2021, doi: 10.20885/snati.v1i1.5.
[11] A.  F.  Fauzi,  ‘IDENTIFIKASI  FAKE-ACCOUNT  TWITTER  TERHADAP  SOCIALENGINEERING  PRETEXTING PADA  AKUN  BANK  DAN  E-WALLET  DI  INDONESIA  MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE  BAYES, NEURALNETWORK & SVM’, Universitas Mercu Buana Jakarta., Oct. 2022.
[12] A.  Putra,  A.  Herdiani,  and  I.  Asror,  ‘Identifikasi  Fake  Account  Twitter  Menggunakan  Support  Vector  Machine’, eProceedings …, vol. 6, no. 2, 2019.
[13] M.  Rafi  Muttaqin,  T.  Iman  Hermanto,  M.  Agus  Sunandar,  P.  Studi  Teknik  Informatika,  and  S.  Tinggi  Teknologi Wastukancana,  ‘Penerapan  K-Means  Clustering  dan  Cross-Industry  Standard  Process  For  Data  Mining  (CRISP-DM) untuk Mengelompokan Penjualan Kue’, Journal.Unpak.Ac.Id, vol. 191. Rafi, no. 1, 2022.
[14] L.  F.  Narulita  and  D.  H.  Sulistyawati,  ‘Pengumpulan  Data  Twitter  Tentang  Covid-19  di  Indonesia  untuk  Menghitung Tingkat  Engagement  Pengguna’,  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  vol.  8,  no.  3,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.2021834626.
[15] GfG, ‘Data Preprocessing in Data Mining’, GeeksforGeeks. [Online]. Available: URL. [Accessed: Jan. 4, 2024].
[16] J.  Tjaden,  ‘Web  Scraping  for  Migration,  Mobility,  and  Migrant  Integration  Studies:  Introduction,  Application,  and Potential Use Cases’, International Migration Review, Oct. 2023.
[17] M. R. A. Prasetya, A. M. Priyatno, and Nurhaeni, ‘Penanganan Imputasi Missing Values pada Data Time Series dengan Menggunakan Metode Data Mining’, Jurnal Informasi dan Teknologi, pp. 52–62, Jun. 2023, doi: 10.37034/jidt.v5i2.324.
[18] H. Ma’rifah, A. P. Wibawa, and M. I. Akbar, ‘Klasifikasi Artikel Ilmiah Dengan Berbagai Skenario Preprocessing’, Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi, vol. 2, no. 2, p. 70, Apr. 2020, doi: 10.30872/jsakti.v2i2.2681.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7548
[19] M. P. E. Fauziningrum and E. I. Sulistyaningsih, ‘PENERAPAN DATA MINING METODE DECISION TREE UNTUK MENGUKUR  PENGUASAAN  BAHASA  INGGRIS  MARITIM  (STUDI  KASUS  DI  UNIVERSITAS  MARITIM AMNI)’, JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI MARITIM, vol. 22, no. 1, p. 41, Sep. 2021, doi: 10.33556/jstm.v22i1.285.
[20] M.  Raja  Nurhusen,  J.  Indra,  and  K.  Ahmad  Baihaqi,  ‘JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA  Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Kenaikan  Harga  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  Menggunakan  Metode  Logistic Regression’, JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, 2023.
[21] X. Liang, Z. Ge, L. Sun, M. He, and H. Chen, ‘LSTM with Wavelet Transform Based Data Preprocessing for Stock Price Prediction’, Math Probl Eng, vol. 2019, pp. 1–8, Jul. 2019, doi: 10.1155/2019/1340174.
[22] M. YUSA, E. ERNAWATI,  Y. SETIAWAN, and D.  ADRESWARI, ‘Handling Numerical Features on  Dataset Using Gauss  Density  Formula  and  Data  Discretization  Toward  Naïve  Bayes  Algorithm’,  in  Proceedings  of  the  Sriwijaya International  Conference  on  Information  Technology  and  Its  Applications  (SICONIAN  2019),  Paris,  France:  Atlantis Press, 2020. doi: 10.2991/aisr.k.200424.072.