Klasifikasi Akun Palsu Pada Pengikut Akun Rental Cosplay Averentcos Di Instagram Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour (KNN) 153 151
DOI:
https://doi.org/10.26623/transformatika.v23i2.12287Abstrak
Kemajuan teknologi telah memberikan beberapa pilihan bagi para pebisnis untuk mengembangkan usahanya. Salah satunya adalah dengan memanfaatkan media sosial Instagram sebagai sarana promosi. Akan tetapi, pemanfaatan media sosial sebagai media promosi memiliki permasalahan tersendiri. Akun-akun palsu yang tersebar di Instagram dapat mengurangi jangkauan akun-akun bisnis. Hingga saat ini, jumlah akun palsu telah mencapai lebih dari jutaan. Instagram terus meningkatkan upayanya untuk mendeteksi dan menghapus akun-akun palsu tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk dapat mengklasifikasikan akun-akun yang diduga sebagai akun palsu pada followers akun averentcos dengan menggunakan metode k-NN. Data yang digunakan sebanyak 500 akun follower dengan berbagai latar belakang. Penelitian ini menggunakan beberapa variabel yaitu Foto Profil, Panjang Username, Jumlah Kata Nama, Kesamaan Nama dengan Username, Panjang Bio, Link Eksternal, Akun Publik, Jumlah Postingan, Jumlah Followers, Jumlah Followers sehingga dapat dicapai akurasi sebesar 86,666%.
Unduhan
Referensi
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2026 Hafidz Mufrodi, Nur Wakhidah, S.Kom., M.Cs., Prind Triajeng Pungkasanti, S.Kom, M.Kom.
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
Transformatika is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
