Pada era digital, platform sosial media seperti Instagram, Twitter, dan YouTube sangat penting untuk komunikasi, bisnis, politik, dan pendidikan. Namun, peningkatan jumlah akun ganda yang digunakan untuk tujuan manipulatif atau berbahaya menghadirkan tantangan yang signifikan terhadap integritas dan keamanan online. Metode deteksi yang ada saat ini, yang sering kali mengandalkan analisis manual atau heuristik sederhana, tidak memadai untuk kompleksitas dan volume data yang terus meningkat. Penelitian ini mengusulkan metode adaptif untuk mendeteksi akun ganda pada platform sosial media, dengan memanfaatkan machine learning dan analisis big data. Dengan memanfaatkan Deep Learning Recurrent Neural Networks (RNN) untuk data tekstual, pendekatan yang diusulkan bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi pendeteksian akun ganda. Hasil dari penelitian ini menguraikan langkah-langkah untuk mendeteksi akun ganda menggunakan kriteria yang dikumpulkan dari penelitian sebelumnya dan juga menyederhanakan proses identifikasi akun mana saja yang berpotensi merupakan akun ganda.