Universitas Airlangga Official Website

Deteksi Akun Palsu di Media Sosial Menggunakan Pembelajaran Mesin dengan Metode

Di era industri 4.0, media sosial menjadi salah satu platform yang paling disukai untuk bersosialisasi dan terhubung dengan orang lain. Platform media sosial interaktif seperti Instagram, Twitter, dan Facebook telah menjadi populer selama satu dekade untuk berbagi dan menemukan informasi penting. Orang dapat terhubung dengan orang lain di seluruh dunia tanpa batasan waktu dan tempat. Saat ini, tujuan media sosial terkait nteraksi tidak hanya sekedar komunikasi dan interaksi online, namun juga dalam melakukan aktivitas bisnis seperti periklanan, promosi, dan melakukan kampanye. Sementara itu, pemerintah juga bisa menggunakan platform tersebut untuk memberikan layanan pemerintah kepada warga negara secara efektif. Semua aktivitas ini membutuhkan banyak pengikut yang terlibat dengan pola interaksi online yang bermakna untuk mencapai tujuan bisnis yang menguntungkan.

Sebagian besar bisnis dan institusi saat ini memilih media sosial sebagai pilihan mereka platform utama untuk kampanye pemasaran dan periklanan. Sementara itu, influencer menerima banyak hal yang nyata keuntungan dari mendukung merek dan sponsorship. Kedua kasus tersebut membutuhkan banyak pengikut dan pembuatan akun palsu memberikan solusi tercepat untuk keuntungan lebih besar. Untuk mencapai tujuan-tujuan tertentu, tidak dapat dipungkiri bagi para pebisnis atau perusahaan untuk memanfaatkan akun palsu di media sosial dengan sengaja. Akun palsu digunakan dengan berbagai cara. Meskipun mereka sepertinya tidak punya dampak yang signifikan, akun palsu juga dapat menjalankan banyak aktivitas negatif melalui internet seperti peluncuran serangan online besar-besaran, penyebaran hoax, pengeboman ulasan produk dengan konten yang menyesatkan, menyebarkan spam, dan bahkan meniru identitas seseorang. Tidak hanya itu saja, akun palsu tersebut juga dapat memanfaatkan orang dengan memalsukan berita atau pesan teks untuk mencuri dari pengguna media sosial yang tidak bersalah.

Kegiatan tersebut akan mempengaruhi reputasi individu atau kelompok orang dalam skala yang lebih besar. Salah satu contohnya adalah ketika identitas seorang siswa SMA berusia 17 tahun dicuri oleh perusahaan penjual pengikut palsu dan dijual kepada siapa saja yang ingin menjadi popular di media sosial. Pencurian data tersebut dapat menguntungkan perusahaan. Kasus lainnya adalah ketika Twitter menghadapi kesulitan dalam melakukan verifikasi akun-akun palsu di media sosial. Seperti yang disebutkan oleh Elyusufi dkk., keberadaan akun palsu dianggap lebih berbahaya dibandingkan kejahatan dunia maya lainnya. Apalagi keberadaannya akun palsu di media sosial tidak dapat dilacak dan dihapus dengan mudah.

Oleh karena itu, kami memerlukan beberapa teknik untuk melakukan deteksi otomatis terhadap akun palsu di media sosial untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang telah disebutkan di atas. Di sisi lain, dengan kemajuan teknologi dan algoritma, beberapa akun palsu dilatih untuk meniru aktivitas pengguna media sosial yang resmi agar dapat terhindar dari penghapusan akun dari platform media sosial. Orang-orang juga membuat beberapa langkah mudah untuk membeli banyak akun palsu dengan harga terjangkau untuk memenuhi tujuan bisnis mereka. Kondisi ini akan menyebabkan peningkatan jumlah akun palsu dari waktu ke waktu. Ketidakmampuan untuk meminimalkan keberadaan akun palsu di media sosial secara efektif dan otomatis menjadi alasan utama dilakukannya penelitian ini. Kami melakukan studi literatur yang bertujuan untuk merangkum beberapa studi penelitian yang berfokus pada teknik pembelajaran mesin untuk mendeteksi akun palsu di media sosial. Studi ini juga memberikan informasi terkait model dengan performa tinggi yang dapat diimplementasikan dalam kasus deteksi akun palsu di Instagram, Facebook, dan Twitter.

Penulis: Nalia Graciella Kerrysa (FTMM, Universitas Airlangga)dan Ika Qutsiati Utami, S.Kom., M.Sc. (FTMM, Universitas Airlangga)

Jurnal: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85174575824&doi=10.11591%2feei.v12i6.5334&partnerID=40&md5=4759074da3c7dca23ba006eb27b0d47a

https://www.beei.org/index.php/EEI/index