Deteksi Risiko Scam Airdrop Kripto Pada Platform Telegram Menggunakan Metode Lexicon-Based - Thomas Filikano; Andri Wijaya (Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya, 2025)
Perkembangan pesat teknologi blockchain dan kripto telah menghadirkan berbagai inovasi, salah satunya airdrop kripto sebagai strategi pemasaran untuk menarik pengguna. Telegram menjadi platform utama penyelenggaraan airdrop melalui Telegram Mini Apps, namun juga rentan terhadap praktik scam yang merugikan pengguna. Penelitian ini mengimplementasikan metode lexicon-based untuk mendeteksi risiko scam airdrop kripto di Telegram. Data dikumpulkan dari grup Telegram Mini Apps menggunakan pustaka Telethon, lalu dianalisis dengan pendekatan lexicon-based yang menggabungkan VADER dan custom lexicon istilah scam. Analisis dilakukan terhadap unigram dan bigram guna menangkap konteks kata yang relevan. Hasil menunjukkan mayoritas pesan netral (252.164), diikuti positif (101.455) dan negatif (66.791). Frasa seperti “list date” dan “scam project” menjadi indikator risiko utama. Metode ini efektif mendeteksi risiko scam meski kebanyakan pesan bersifat informatif. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan kewaspadaan pengguna dan berkontribusi pada ekosistem blockchain yang lebih aman. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan pengembangan dashboard real-time dengan pembaruan lexicon berkala mengikuti dinamika komunitas kripto dan integrasi dengan machine learning.