Keberadaan rumor di Twitter banyak menimbulkan keresahan di tengah masyarakat Indonesia. Validitas yang belum diketahui membuat pengguna kebingungan untuk percaya terhadap informasi tersebut. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem deteksi rumor berbahasa Indonesia menggunakan Algoritma J48 yang dikolaborasikan dengan metode pembobotan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF). Dataset yang dipakai adalah tweet berjumlah 47.449 yang telah diberikan label secara manual. Penelitian ini menawarkan fitur baru yaitu number of emoticon in display name, number of digits in display name, dan number of digits in username. Ketiga fitur baru ini dipakai untuk memaksimalkan identifikasi kesahihan informasi berdasarkan sumber tweet. Akurasi tertinggi diperoleh sebesar 75.55% menggunakan data training 90% serta 1000 fitur TF-IDF dengan kombinasi 1-gram hingga 3-gram.