Pendeteksian ujaran kebencian tidak cukup dideteksi hanya menggunakan teks yang dapat mempunyai berbagai masalah kebahasaan. Maka dari itu penelitian ini dilakukan dengan pendekatan pendeteksian akun pengujar kebencian, namun tetap menggunakan deteksi pada teks. Dalam penelitian ini, akun pengujar kebencian diidentifikasi berdasarkan tweet yang dibuat atau di-retweet. Hubungan antara akun dan tweet mereka dapat dimodelkan sebagai sebuah graph. Pagerank dengan personalisasi kemudian diterapkan pada graph tersebut. Personalisasi pagerank diterapkan dengan memanfaatkan skor klasifikasi tweet. Deteksi akun pengujar kebencian dilakukan dengan menetapkan nilai ambang skor pagerank untuk akun pengujar kebencian. Nilai ambang ditetapkan dengan melihat jumlah tweet non ujaran kebencian yang dideteksi. Ditetapkan 6 nilai ambang untuk dibandingkan performa deteksinya. Nilai ambang yang sudah didapat diuji dengan mendeteksi akun pengujar kebencian pada data pengujian. Hasil deteksi dengan menggunakan nilai ambang dibandingkan dengan hasil deteksi manual untuk mendapatkan akurasi, recall, dan precision. Dari pengujian yang dilakukan, sistem dapat mendeteksi akun pengujar kebencian dengan akurasi, recall, dan precision hingga 100%.