Pendeteksi Akun Palsu di Instagram Menggunakan Model RuleFit dan Gaussian Process Classifier - Arini, Florentina Yuni; Fadhlullah, Muhammad Azzam; Satria, Diva; Naryapramono, Afrilza Daffa; Rinandi, Tyto; Haryolukito Pambudi, Fawwaz (Jurnal Sistem dan Informatika (JSI), 2025)
Deteksi akun palsu di platform media sosial menjadi tantangan krusial dalam upaya mitigasi penyebaran informasi palsu dan penipuan daring. Penelitian ini mengusulkan pendekatan dengan menggabungkan model RuleFit dan Gaussian Process Classifier (GPC) melalui kombinasi feature engineering, di mana RuleFit digunakan untuk menghasilkan rule-based features yang kemudian dilatih dengan model GPC. Dataset penelitian terdiri dari 576 akun Instagram dengan berbagai fitur seperti karakteristik profil, pola aktivitas, dan interaksi pengguna yang kemudian diproses menggunakan One Hot Encoding dan standarisasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model RuleFit dan GPC mencapai performa tertinggi dengan akurasi 92,2%, precision 98%, dan recall 86%, secara signifikan mengungguli model individual RuleFit (akurasi 91,38%) dan model GPC (akurasi 90,52%). Penelitian ini memberikan kontribusi praktis berupa pengembangan sistem deteksi akun palsu yang lebih andal untuk meningkatkan keamanan platform media sosial.