ABSTRAK Nama : Latifah Al Haura Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Deteksi Malicious Account pada Akun Twitter Indonesia Berbasis Tweet Pembimbing : Dr. Indra Budi, S.Kom, M.Kom. Penipuan dan bahkan pencurian informasi saat ini kerap terjadi di media sosial melalui unggahan pengguna yang tidak bertanggung jawab berupa status, tweet, ataupun pesan Spam yang berisi tautan-tautan yang berbahaya. Hal ini tidak terlepas dari keberadaan akun-akun jahat yang sudah sangat meresahkan dan mengganggu keamaan dan kenyamanan pengguna media sosial. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menggunakan fitur dari tweet (teks) dalam mendeteksi Malicious Account (akun jahat) di Twitter pengguna Indonesia. Terdapat dua metode ekstraksi fitur teks yang digunakan dan dibandingkan dalam penelitian ini yaitu Word2Vec dan FastText. Selain itu, penelitian ini juga membahas perbandingan antara metode Machine Learning dan Deep Learning dalam mengklasifikasi pengguna atau akun berdasarkan fitur dari tweet tersebut. Algoritma Machine Learning yang digunakan di antaranya adalah Logistic Regression, Decision Tree, dan Random Forest sedangkan algoritma Deep Learning yang digunakan yaitu Long Short-Term Memory (LSTM). Hasil dari keseluruhan skenario pengujian menunjukkan bahwa performa rata-rata yang dihasilkan metode ekstraksi fitur Word2Vec lebih unggul dibandingkan dengan FastText yang memiliki nilai F1-Score sebesar 74% dan metode klasifikasi Random Forest lebih unggul dibandingkan dengan tiga metode lainnya yang mana memiliki nilai F1-Score sebesar 82%. Sedangkan performa terbaik untuk kombinasi antara metode ekstraksi fitur dan metode klasifikasi terbaik yaitu gabungan antara Pre-trained Word2Vec dan LSTM dengan nilai F1-Score sebesar 84%. Kata Kunci: Malicious Account, Twitter, Machine Learning, Deep Learning