Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571 Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac
.id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial
medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] .
ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra

## Potensi Penerapan Ekonomi Biru Dalam Mendukung Pariwisata Berkelanjutan di Wilayah Pesisir Daerah Istimewa Yogyakarta
The Potential Apllication of Blue Economy in Supporting Sustainable Tourism in The Coastal Areas of Yogyakarta Province
*Maria Nooza Airawati 1 , Ibnu Fauzi 1 dan Alan Putranto 2
1 Pusat Riset Teknologi Hidrodinamika - Badan Riset Inovasi Nasional Jalan Hidrodinamika, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia 2 Department of Civil Engineering, National Central University No.300, Chung-da Rd. Chung-Li city, Tao-Yuan 32011, Taiwan, Republic of China International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node  in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a  node in a  network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection  of  the central or influential actors  in a  network is  mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] . A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential  actors  of  hate  speech  in  social  networks,  one  of  which  is  the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1 https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors of hate speech on social media and issuing a legal law in the form of the Information and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and
CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross-
Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] . ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph ARTICLE INFO

## ABSTRAK
Kondisi  wilayah  pesisir  yang  kaya  potensi  ternyata  tidak  berbanding  lurus  dengan  tingkat  kesejahteraan masyarakat di wilayah pesisir, hal tersebut juga terjadi di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY). Kegiatan pariwisata  merupakan  salah  satu  solusi  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat,  namun  disisi  lain perkembangan  kegiatan  pariwisata  baharí  di  wilayah  pesisir  DIY  masih  menghadapi  berbagai  permasalahan lingkungan.  Salah  satu  konsep  yang  dapat  diterapkan  untuk  mengatasi  permasalahan  di  wilayah  pesisir adalah  ekonomi  biru  atau Blue  Economy (BE),  yaitu  pemanfaatan  sumber  daya  laut  secara  berkelanjutan untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  dengan  mengoptimalkan  pariwisata  yang  berkelanjutan. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  potensi  penerapan  BE  dan  strategi  pengembangan pariwisata berkelanjutan di wilayah pesisir DIY. Penelitian ini dilaksanakan dalam kurun waktu 5 bulan, mulai bulan  Januari  sampai  dengan  Mei  2023.  Pengumpulan  data  menggunakan literature  review dan  wawancara dengan  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan,  Bappeda  dan  Dinas  Pariwisata  DIY.  Data  kemudian  dianalisis dengan menggunakan indikator penerapan BE yang merupakan kombinasi Indeks Kesehatan Laut Indonesia (IKLI)  dan Ocean  Health  Index (OHI).  Strategi  pengembangan  dianalisis  menggunakan  matriks Strengths ,
Weaknesses , Opportunities dan Threats (SWOT). Hasil analisis menunjukkan potensi penerapan ekonomi biru dalam mendukung pariwisata berkelanjutan di DIY sangat besar, namun masih dibutuhkan beberapa strategi pengembangan.
Kata Kunci: ekonomi biru; kemiskinan; pariwisata berkelanjutan; wilayah pesisir; Yogyakarta

## ABSTRACT
The condition of coastal areas that are rich in potential is not directly proportional to the level of welfare of the people in coastal areas, and this also happens in the Yogyakarta Province (DIY). Tourism activities are one of the solutions to improve people’s welfare. However, on the other hand, developing marine tourism activities in the DIY coastal area still faces various environmental problems. One concept that can be applied to address problems in coastal areas is the blue economy or Blue Economy (BE), namely the sustainable use of marine resources to improve people’s welfare by optimizing sustainable tourism. This study analyzed the potential for applying BE and strategies for developing sustainable tourism in the DIY coastal area. This research was carried out over five months, from January to May 2023. Data collection used literature reviews and interviews with the Maritime Affairs and Fisheries Service, Bappeda and the DIY Tourism Office. The data is then analyzed using BE implementation indicators. The development strategy is analyzed using the Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats (SWOT) matrix. The analysis results show that the potential for implementing the blue economy in supporting sustainable tourism in DIY is excellent, but several development strategies are still needed.
Keywords: blue economy; poverty; sustainable development; coastal areas; Yogyakarta
Diterima tanggal : 23 Mei 2023 Perbaikan naskah: 27 Oktober 2023 Disetujui terbit   : 20 Desember 2023
Korespondensi penulis:
Email: mari016@brin.go.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v9i2.12723 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia
b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Indonesia  adalah  negara  kepulauan  dengan garis  pantai  mencapai  99.093  km  (Kementerian Kelautan  dan  Perikanan,  2018).  Sebagian  besar wilayah Indonesia berbatasan langsung dengan laut dimana berbagai macam potensi baik sumber daya alam dan jasa lingkungan terdapat di wilayah pesisir. Kondisi wilayah pesisir yang kaya potensi ini ternyata
tidak berbanding lurus dengan tingkat kesejahteraan masyarakat  di  wilayah  pesisir.  Pada  tahun  2021 kemiskinan  ekstrim  terjadi  di  35  kabupaten prioritas  di  7  provinsi  dengan  mayoritas  69% kabupaten berada di wilayah pesisir. Di tahun 2022 pemerintah memperluas jangkauan penanggulangan kemiskinan  ekstrim  di  212  kabupaten  kota  di  25 provinsi dengan 69% kabupaten berada di wilayah pesisir  (Kementerian  Komunikasi  dan  Informasi,
ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
2021).  Data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada 2021 juga menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan ekstrem  di  Indonesia  adalah  4%  atau  berjumlah 10,86  juta  jiwa  dari  tingkat  angka  kemiskinan nasional yang masih sebesar 10,14% atau sebanyak 27,54 juta jiwa. Sementara itu, tingkat kemiskinan ekstrem  khususnya  di  wilayah  pesisir  relatif  lebih tinggi dibandingkan wilayah lainnya dan memiliki persoalan  yang  lebih  kompleks  (Gai et  al .,  2018; Kominfo,  2021;  Rukin,  2018).  Secara  umum, kemiskinan  dapat  disebabkan  oleh  dua  kondisi, yaitu kemiskinan alamiah dan buatan. Kemiskinan alamiah terjadi antara lain akibat sumber daya alam yang  terbatas,  penggunaan  teknologi  yang  rendah dan  bencana  alam.  Kemiskinan  “buatan”  terjadi karena  lembaga-lembaga  yang  ada  di  masyarakat membuat sebagian anggota masyarakat tidak mampu menguasai sarana ekonomi dan berbagai fasilitas lain yang tersedia, hingga mereka tetap miskin (Dewan Perwakilan Rakyat RI, 2012).
Kondisi  masyarakat  wilayah  pesisir  Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) masih tergolong miskin dan  belum  sepenuhnya  sejahtera.  DIY  merupakan salah  satu  provinsi  yang  berada  di  wilayah  pesisir selatan  Pulau  Jawa,  dengan  total  panjang  garis pantai 126 kilometer (Sidik, 2015). Gabungan total Pendapatan  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) tahun  2021  di  3  Kabupaten  Provinsi  DIY  yang terletak di wilayah pesisir yaitu Kabupaten Bantul, Kabupaten  Gunungkidul  dan  Kabupaten  Kulon Progo  hanya  sebesar  40,81%.  Nilai  tersebut  lebih kecil  jika  dibandingkan  gabungan  total  PDRB Kabupaten  Sleman  dan  Kota  Yogyakarta  yang terletak  di  wilayah  non  pesisir  (BPS  Provinsi D.I.  Yogyakarta,  2022).  Berdasarkan  tingkat kemiskinan,  wilayah  pesisir  yang  berbatasan dengan  laut  memiliki  jumlah  penduduk  miskin yang  lebih  banyak  jika  dibandingkan  dengan wilayah  non  pesisir  (Bappeda  DIY,  2018; Indraswari,  2023;  Lázár et  al .,  2020;  Pasda et  al .,  2019).  Rendahnya  tingkat  pendidikan yang  menyebabkan  kurangnya  keterampilan serta  kesempatan  kerja  menjadi  faktor  kendala terbesar  untuk  bisa  lepas  dari  kemiskinan  (Badan Pusat  Statistik  (BPS)  dan  Badan  Perencanaan Pembangunan  Daerah  (Bappeda)  Provinsi  Daerah Istimewa  Yogyakarta,  2020).  Kemiskinan  menjadi suatu  masalah  yang  sangat  kompleks  sehingga untuk  menanggulanginya  memerlukan  solusi dan  strategi  yang  tepat  dan  berkesinambungan (Ikejiaku,  2009). Blue  Economy (BE)  memiliki hubungan  yang  erat  dengan  kemiskinan.  Konsep BE  bertujuan  untuk  meningkatkan  penghidupan dan  mata  pencaharian  masyarakat  seiring  dengan pertumbuhan ekonomi, sambil menjaga kelestarian
sumber daya laut dan lingkungan pesisir (Chandra, 2021; Maeyangsari, 2023; Martínez-Vázquez et al ., 2023; Nasution, 2022).
Kegiatan  pariwisata  juga  merupakan  salah satu  solusi  untuk  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat  (Adinugroho,  2017;  Rif ’an  &  Irawati, 2020; Setijawan, 2018). Salah satu potensi pariwisata DIY  berasal  dari  sektor  bahari.  Pariwisata  bahari merupakan  kegiatan  yang  memanfaatkan  potensi yang  ada  di  laut  maupun  darat  (Masjhoer,  2019). Kawasan  wisata  pantai  makin  berkembang  seiring dengan  dukungan  sarana  dan  prasana  pokok  dan penunjang  serta  aktivitas  manusia  dan  industri di  sektor  kelautan  dan  perikanan,  transportasi, dan  sektor  lainnya  yang  saling  mendukung  serta kebutuhan manusia akan sarana rekreasi (Sahubawa et al ., 2015). Secara umum, pariwisata menyumbang kontribusi terbesar kelima di PDRB Provinsi DIY setelah  sektor  industri;  pertanian,  kehutanan, peternakan  dan  perikanan;  informasi  dan komunikasi; konstruksi (Happold, 2022). Wilayah pesisir  DIY  dikenal  memiliki  pemandangan  yang indah  dan  menjadi  destinasi  wisata  yang  populer. Tercatat  sebanyak  45  destinasi  pariwisata  bahari yang  ada  di  wilayah  pesisir  DIY  (Bappeda  DIY, 2018;  Dinas  Pariwisata  Provinsi  DIY,  2021),  dan termasuk  ke  dalam  10  destinasi  wisata  dengan jumlah  pengunjung  domestik  dan  mancanegara terbanyak di DIY (Happold, 2022).
Perkembangan  kegiatan  pariwisata  bahari di  DIY  masih  menghadapi  berbagai  permasalahan lingkungan.  Permasalahan  yang  timbul  di  wisata baharí DIY diantaranya adalah abrasi yang terjadi di Pantai Kuwaru, Kabupaten Bantul (Mutaqin, 2017); abrasi  desa  pesisir  di  Kab.  Kulonprogo  (Arman, 2017);  pencemaran  sampah  di  gisik  Pantai  Baron, Kabupaten Gunungkidul akibat aktivitas wisatawan (Kusumastuti  &  Pamungkas,  2018)  dan  kondisi terumbu  karang  mulai  rusak  di  pantai  Indrayanti, Krakal,  Sundak  Kabupaten  Gunungkidul  akibat aktivitas wisata massal (Nugraha & Santoso, 2018). Daerah lain di DIY yang dijadikan lokasi pariwisata bahari juga rentan terhadap bencana alam kepesisiran seperti  banjir  rob,  erosi  pantai,  angin  topan,  dan gelombang tsunami maupun dampak dari perubahan iklim  (Nucifera et  al .,  2019;  Wahyuningsih et  al ., 2016).  Padahal  pariwisata  bahari  ini  merupakan salah  satu  sektor  unggulan  di  wilayah  pesisir. Pariwisata  bahari  yang  dikelola  dengan  baik akan  memberikan  efek  positif  terhadap perkembangan ekonomi regional di wilayah pesisir, sehingga  secara  tidak  langsung  memberikan dampak  positif  terhadap  kesejahteraan  masyarakat (Zhang & Xing, 2023).
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Penerapan  BE  dapat  meningkatkan  potensi pariwisata  di  kawasan  pesisir  dengan  memperkuat daya  tarik  wisata  dan  memanfaatkan  kekayaan sumber  daya  laut  secara  berkelanjutan.  Penerapan BE mencakup banyak kegiatan, termasuk pariwisata, yang  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di kawasan pesisir (Kabil et al ., 2021; Wiratma & Nurgiyanti, 2019). Studi  kasus  penerapan  BE  ada  di  Kabupaten Sampang  dan  Kota  Probolinggo.  Dengan menerapkan  prinsip-prinsip  BE,  Kabupaten Sampang  dapat  memanfaatkan  potensi  pariwisata yang  dimiliki  secara  berkelanjutan.  Hal  ini  dapat meningkatkan  daya  tarik  pariwisata  di  Kabupaten Sampang,  sehingga  dapat  meningkatkan  jumlah wisatawan  yang  berkunjung  (Safi et  al .,  2020). Dengan  menjaga  keberlanjutan  lingkungan  laut dan  perairan,  Kota  Probolinggo  dapat  menarik wisatawan  yang  tertarik  dengan  keindahan  alam dan  keanekaragaman  hayati  di  sekitar  destinasi pariwisata (Marwiyah & Lailatul Fitria, 2023).
Pengelolaan wilayah pesisir, termasuk untuk kegiatan  pariwisata  seyogyanya  dilakukan  secara berkelanjutan.  Sesuai  dengan  Undang-Undang No.  32  tahun  2009  tentang  Perlindungan  dan Pengelolaan  Lingkungan  Hidup,  pembangunan berkelanjutan  adalah  upaya  sadar  dan  terencana yang  memadukan  aspek  lingkungan  hidup,  sosial, dan  ekonomi  ke  dalam  strategi  pembangunan untuk menjamin keutuhan lingkungan hidup serta keselamatan, kemampuan, kesejahteraan, dan mutu hidup generasi masa kini dan generasi masa depan. Pariwisata turut berperan penting dalam penetapan rencana  pembangunan  berkelanjutan  (Ilhami &  Salahudin,  2021).  Pariwisata  berkelanjutan ( sustainable  tourism )  adalah  pariwisata  yang memperhatikan  dampak  ekonomi,  sosial  budaya, dan  lingkungan  saat  ini  hingga  masa  mendatang (Wibowo & Belia, 2023). Pariwisata berkelanjutan adalah  pariwisata  yang  memperhitungkan  dampak ekonomi, sosial, dan lingkungan saat ini dan masa depan, memenuhi kebutuhan pengunjung, industri, lingkungan,  dan  masyarakat  setempat  serta  dapat diaplikasikan  ke  semua  bentuk  aktifitas  wisata disemua  jenis  destinasi  wisata,  termasuk  wisata masal  dan  berbagai  jenis  kegiatan  wisata  lainnya (Kementerian Pariwisata, 2016). Pengelolaan wilayah pesisir  DIY  yang  optimal  akan  meningkatkan kontribusi  untuk  peningkatan  Pendapatan  Asli Daerah (PAD) baik dari masing-masing kabupaten (Purwantara et al ., 2014). Pengelolaan yang baik ini juga harus didukung dengan kesehatan lingkungan laut yang memadai guna memberikan manfaat secara berkesinambungan,  baik  untuk  saat  ini  ataupun masa mendatang.
Pemerintah  DIY  memasukkan  konsep pembangunan  berkelanjutan  menjadi  visi  misi Gubernur  dan  Wakil  Gubernur  DIY  periode 2022  -  2027.    Sebagai  bagian  dari  pembangunan berkelanjutan,  konsep  BE  diartikan  sebagai pengelolaan  aset  kelautan,  mobilisasi  intensif dan  investasi,  perluasan  kawasan  lindung  laut, pengumpulan  data,  pengembangan  pariwisata, dan  bangkit  kembali  dari  pandemi  Covid-19 (Pemerintah Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta, 2016;  Pemerintah  Provinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta,  2018).  Penerapan  konsep  BE  dapat membantu mencapai tujuan Sustainable Development Goals (SDGs)  (Lee et  al .,  2020;  Wenhai et  al ., 2019). Konsep BE mengintegrasikan pembangunan berkelanjutan dan pertumbuhan hijau, menekankan perencanaan  menyeluruh  dan  pengembangan  yang terkoordinasi  antara  ekosistem  laut  dan  sistem ekonomi pesisir dan lautan (Garcia & Cortes, 2023).
Mengacu  pada  Undang-Undang  No.  32 tahun 2014 tentang kelautan, yang dimaksud dengan ekonomi  biru  adalah  sebuah  pendekatan  untuk meningkatkan  pengelolaan  kelautan  berkelanjutan serta  konservasi  laut  dan  sumber  daya  pesisir serta  ekosistemnya  dalam  rangka  mewujudkan pertumbuhan  ekonomi  dengan  prinsip-prinsip antara lain keterlibatan masyarakat, efisiensi sumber data,  meminimalkan  limbah  dan  nilai  tambah ganda  ( multiple  revenue ).  Di  sisi  lain,  rencana Gubernur Provinsi DIY yang menjadikan Samudera Hindia  sebagai  tema  dan  kerangka  berpikir  dalam perumusan  arah  pembangunan  DIY,  membuat wilayah  pesisir  selatan  menjadi  kawasan  prioritas untuk dikembangkan (Gubernur DIY, 2017; Rif ’an & Irawati, 2020).
Pariwisata  dan  BE  saling  terkait  dalam pengembangan  ekonomi  berkelanjutan  di  wilayah pesisir (Tegar & Saut Gurning, 2018).  Pariwisata dapat  memberikan  dampak  positif  yang  signifikan pada ekonomi pesisir, dan merupakan sumber daya penting untuk pengembangan pesisir (Sotiriadis & Shen,  2020).  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  potensi  penerapan  BE  dan  strategi pengembangan pariwisata berkelanjutan di wilayah pesisir  DIY.  Pengumpulan  data  menggunakan literature review dan wawancara dengan Dinas Kelautan dan Perikanan, Bappeda dan Dinas Pariwisata DIY. Data  kemudian  dianalisis  dengan  menggunakan indikator penerapan BE yang merupakan kombinasi dari  indikator  Indeks  Kesehatan  Laut  Indonesia (IKLI)  (Kementerian  Koordinator  Maritim  dan Investasi, 2020) dan Ocean Health Index (OHI) (Anh et al ., 2022; Halpern, 2020). Indeks Kesehatan Laut Indonesia  (IKLI)  adalah  indikator  yang  diestimasi untuk  menunjukkan  status  kesehatan  sumber
ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
daya  dan  ekosistem  laut  dalam  area  atau  batasan geografis  tertentu  pada  waktu  (tahun)  tertentu, biasanya satu tahun (Nikijuluw et al ., 2022). OHI merupakan  panduan  untuk  menilai  kesehatan  laut yang digunakan secara global (Halpern et al ., 2017). Strategi  pengembangan  dianalisis  menggunakan matriks Strengths , Weaknesses , Opportunities dan Threats (SWOT).  Analisis  SWOT  merupakan analisis  yang  memperhitungkan  faktor  internal meliputi stretngth dan weakness dan faktor eksternal meliputi opportunity dan threat dan  kemudian sebagai  bahan  pertimbangan  penyusunan  strategi pengelolaan (Pickton, 2017).

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian  ini  menggunakan  metode deskriptif  kualitatif  dengan  menggunakan pendekatan studi kasus. Penelitian ini dilaksanakan dalam kurun waktu lima bulan, mulai bulan Januari sampai dengan Mei 2023 dengan lokasi penelitian berada  di  wilayah  pesisir  DIY  yaitu  di  Kabupaten Kulon Progo, Bantul dan Gunungkidul. Dari ketiga kabupaten tersebut terdapat 33 desa/kelurahan yang terletak pada 13 kecamatan yang berada di wilayah pesisir (Gambar 1).
Variabel  dalam  penelitian  ini  adalah  potensi penerapan  konsep  BE  dan  strategi  pengembangan pariwisata  berkelanjutan  di  wilayah  pesisir  Daerah Istimewa  Yogyakarta.  Data  yang  dibutuhkan meliputi  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer yang dikumpulkan yaitu data terkait sektor perikanan  meliputi  nilai  ekspor  perikanan  dan PDRB perikanan, data terkait sektor sumber daya kelautan  meliputi  jumlah  produksi  garam  dan
rumput laut, data terkait kualitas perairan meliputi jumlah  pelabuhan  yang  menerapkan  konsep green port, data  terkait  pembangunan  infrastruktur di  wilayah  pesisir,  data  terkait  pariwisata  bahari dan  rencana  pengembangan.  Pengumpulan  data primer  diperoleh  dengan  cara  wawancara  terhadap pihak  terkait  sebanyak  tiga  orang  yang  berasal dari  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah (Bappeda)  dalam  rangka  memperoleh  gambaran kebijakan  pemerintah  DIY  terhadap  BE  dan pariwisata  berkelanjutan,  Dinas  Kelautan  dan Perikanan  Provinsi  DIY  untuk  memperoleh  data serta  kondisi  aktual  pemanfaatan  wilyah  pesisir di sektor perikanan serta Dinas Pariwisata sebagai pelaksana  kebijakan  di  sektor  pariwisata  bahari, ekonomi  kreatif  dan  sektor  pendukung  pariwisata lainnya.  Untuk  data  sekunder  diperoleh  melalui kajian pustaka yang dilakukan dengan cara mencari dan  mengumpulkan  berbagai  referensi  literatur yang  terkait  dengan  BE,  pariwisata  berkelanjutan dan kondisi eksisting kawasan pesisir DIY. Jumlah literatur yang digunakan dan menjadi dasar review penelitian  ini  sebanyak  65  buah  yang  terdiri  dari buku,  jurnal  maupun  laporan  instansi  pemerintah terkait. Data sekunder yang dikumpulkan meliputi data terkait dengan pariwisata bahari baik nasional maupun di DIY, perlindungan pesisir, data bencana wilayah pesisir serta penggunaan dana keistimewaan DIY  untuk  mendukung  pengembangan  pariwisata bahari.
Data  dianalisis  secara  deskriptif-kualitatif dengan  menggunakan  matrik  yang  berisi indikator  penerapan  BE,  kondisi  eksisting wilayah  pesisir  DIY  kebijakan  terkait.  Penelitian kualitatif  menggunakan  berbagai  sumber  data Kabupaten  Kulon Progo,  Bantul dan Gunungkidul.  Dari ketiga kabupaten  tersebut terdapat  33 desa/kelurahan yang terletak pada 13 kecamatan yang berada di wilayah pesisir (Gambar 1).
Variabel  dalam  penelitian  ini  adalah  potensi  penerapan  konsep  BE  dan  strategi pengembangan pariwisata berkelanjutan di wilayah pesisir Daerah Istimewa Yogyakarta. Data yang dibutuhkan meliputi data primer dan data sekunder. Data primer yang dikumpulkan yaitu data terkait sektor perikanan meliputi nilai ekspor perikanan dan PDRB perikanan, data terkait sektor sumber daya kelautan meliputi jumlah produksi garam dan rumput laut, data terkait kualitas perairan  meliputi  jumlah  pelabuhan  yang  menerapkan  konsep green  port, data  terkait pembangunan  infrastruktur  di  wilayah  pesisir,  data  terkait  pariwisata  bahari  dan  rencana pengembangan.  Pengumpulan  data  primer  diperoleh  dengan cara  wawancara  terhadap  pihak terkait  sebanyak  tiga  orang  yang  berasal  dari  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah (Bappeda)  dalam  rangka  memperoleh  gambaran  kebijakan  pemerintah  DIY  terhadap  BE  dan pariwisata  berkelanjutan,  Dinas Kelautan  dan Perikanan  Provinsi  DIY  untuk memperoleh  data serta  kondisi  aktual  pemanfaatan  wilyah  pesisir  di  sektor  perikanan  serta  Dinas  Pariwisata sebagai pelaksana kebijakan di sektor pariwisata bahari, ekonomi kreatif dan sektor pendukung pariwisata lainnya. Untuk data sekunder diperoleh melalui kajian pustaka yang dilakukan dengan
Gambar 1. Peta Wilayah Pesisir di Provinsi DIY. Sumber: Data Sekunder Diolah, 2023.
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Gambar 2. Tempat Pelelangan Ikan (TPI) Wilayah Pesisir DIY. Sumber: Data Sekunder Diolah, 2023.
seperti  hasil  wawancara,  kajian  dokumen  dan informasi audio visual. Dalam penelitian kualitatif, peneliti  merupakan  kunci  utama  penelitian dimana  peneliti  dapat  mengumpulkan  informasi serta  mengintepretasi  hasil  penelitian.  Validasi penelitian  dilakukan  dengan  triangulasi  data untuk  mendukung  justifikasi  koheren  hasil penelitian (Creswell & Creswell, 2018). Penelitian ini  bersifat  eksploratif  untuk  membangun pemahaman mengenai penerapan BE dalam bidang pariwisata  di  Provinsi  DIY.    Indikator  penerapan BE  yang  digunakan  dalam  kajian  ini  diperoleh dari kombinasi indikator Ocean Health Index (OHI) (Anh et  al .,  2022;  Halpern,  2020)  dan  Indeks Kesehatan  Laut  Indonesia  (IKLI)  (Kementerian Koordinator Maritim dan Investasi, 2020). Menjaga kesehatan  laut  merupakan  strategi  utama  dalam penerapan BE (Benzaken et al ., 2022). Hasil analisis kemudian  diinterpretasikan  untuk  melihat  potensi penerapan BE di wilayah pesisir DIY.
Strategi pengembangan pariwisata berkelanjutan  dirumuskan  menggunakan  metode SWOT  yang  memperhitungkan  faktor  internal (kekuatan  dan  kelemahan)  dan  faktor  eksternal (peluang  dan  ancaman).  Matriks  analisis  SWOT disusun  berdasarkan  data  primer  dan  sekunder yang  telah  dikumpulkan.  Strategi  pengelolaan akan dirumuskan ke dalam matriks SWOT dengan kombinasi strategi sebagai berikut:
1. Strategi S - O: menggunakan kekuatan yang ada untuk memanfaatkan peluang
2. Strategi  S  –  T:  menggunakan  kekuatan  untuk mengurangi ancaman
3. Strategi  W  -  O:  meminimalkan  kelemahan melalui pemanfaatan peluang
4. Strategi  W  -  T:  meminimalkan  kelemahan dengan  mengantisipasi  ancaman  atau  kendala dari luar

## POTENSI PENERAPAN BLUE ECONOMY DI WILAYAH PESISIR YOGYAKARTA
Provinsi  DIY  terletak  di  tengah  sisi  selatan Pulau Jawa. Provinsi ini berbatasan langsung dengan Samudera  Hindia.  Secara  geografis  Provinsi  DIY terletak  diantara  7°33’-8°15’  Lintang  Selatan  dan 110°5’ – 110°50’ Bujur Timur. Provinsi DIY terdiri dari 4 kabupaten dan 1 kota yaitu: Kabupaten Kulon Progo,  Kabupaten  Bantul,  Kabupaten  Sleman, Kabupaten  Gunungkidul  dan  Kota  Yogyakarta. Secara garis besar, visi Gubernur dan Wakil Gubernur periode 2022 – 2027 merupakan kelanjutan visi pada periode sebelumnya. Tiga prioritas utama dalam visi dan misi tersebut yaitu kawasan selatan, reformasi kelurahan  dan  teknologi  informasi.  Kawasan selatan dalam hal ini merupakan wilayah DIY yang berbatasan  langsung  dengan  Samudera  Hindia, menjadi perhatian khusus pemerintah.
Wilayah pesisir DIY memiliki potensi besar untuk  terus  dikembangkan.  Potensi-potensi  yang ada diantaranya adalah perikanan tangkap, perikanan budidaya,  pertanian  dan  pariwisata.  Kondisi eksisting  perikanan  tangkap  yang  berkembang  di wilayah  pesisir  DIY  belum  optimal,  nilai  potensi lestari  sebesar  320.000  ton/tahun  namun  tingkat pemanfaatannya  hanya  berkisar  2%  (Bappeda DIY,  2018).  Baru  sebagian  kecil  saja  yang  sudah dapat  dimanfaatkan  oleh  masyarakat  dengan  jenis komoditas  ikan  yang  dominan  diantaranya  tuna, tongkol,  cakalang  dan  layur.  Tempat  Pelelangan Ikan  (TPI)  terletak  di  Pantai  Sadeng  dan  Pantai Gesing (Gambar 2).
Kota Yogyakarta. Secara garis besar, visi Gubernur dan Wakil Gubernur periode 2022 – 2027 merupakan kelanjutan visi pada periode sebelumnya. Tiga prioritas utama dalam visi dan misi tersebut yaitu kawasan selatan, reformasi kelurahan dan teknologi informasi. Kawasan selatan dalam  hal  ini  merupakan  wilayah  DIY  yang  berbatasan  langsung  dengan  Samudera  Hindia, menjadi perhatian khusus pemerintah.
Wilayah  pesisir  DIY memiliki  potensi  besar  untuk  terus  dikembangkan. Potensi-potensi yang ada diantaranya adalah perikanan tangkap, perikanan budidaya, pertanian dan pariwisata. Kondisi eksisting perikanan tangkap yang berkembang di wilayah pesisir DIY belum optimal, nilai potensi  lestari  sebesar  320.000  ton/tahun  namun  tingkat  pemanfaatannya  hanya  berkisar  2% (Bappeda DIY, 2018). Baru sebagian kecil saja yang sudah dapat dimanfaatkan oleh masyarakat dengan  jenis  komoditas  ikan  yang  dominan  diantaranya  tuna,  tongkol,  cakalang  dan  layur.
Tempat Pelelangan Ikan (TPI) terletak di Pantai Sadeng dan Pantai Gesing (Gambar 2).
Wilayah  pesisir  DIY  juga  memiliki  kawasan  hutan  mangrove  yang  tersebar  di  wilayah pesisir Kabupaten Kulonprogo dan Bantul. Kawasan hutan mangrove berfungsi sebagai habitat biota  laut  sekaligus  untuk  mencegah  abrasi  garis  pantai.  Pertumbuhan  hutan  mangrove  di Provinsi DIY mengalami sejumlah kendala akibat faktor alam, diantaranya adalah gelombang laut serta angin kencang sehingga banyak bibit mangrove yang tidak berhasil tumbuh (Jati & Pribadi, 2017).  Luas  hutan  mangrove  di  Provinsi  DIY  pada  tahun  2021  mengalami  kenaikan  jika
ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords
Node central
Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Potensi Penerapan Ekonomi Biru Dalam Mendukung Pariwisata Berkelanjutan di Wilayah Pesisir Daerah Istimewa Yogyakarta  | Airawati, et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 133-149
Wilayah pesisir DIY juga memiliki kawasan hutan  mangrove  yang  tersebar  di  wilayah  pesisir Kabupaten  Kulonprogo  dan  Bantul.  Kawasan hutan  mangrove  berfungsi  sebagai  habitat  biota laut sekaligus untuk mencegah abrasi garis pantai. Pertumbuhan  hutan  mangrove  di  Provinsi  DIY mengalami  sejumlah  kendala  akibat  faktor  alam, diantaranya  adalah  gelombang  laut  serta  angin kencang  sehingga  banyak  bibit  mangrove  yang tidak  berhasil  tumbuh  (Jati  &  Pribadi,  2017). Luas hutan mangrove di Provinsi DIY pada tahun 2021 mengalami kenaikan jika dibandingkan tahun sebelumnya.  Peningkatan  luas  ini  salah  satunya disebabkan adanya green belt Yogyakarta International Airport  (YIA)  yang  terletak  di  Kabupaten  Kulon Progo  (DLHK  DIY,  2021).  Letak  kawasan  hutan mangrove dapat dilihat pada Gambar 3.
Kondisi  perekonomian  wilayah  pesisir  DIY sebagian  besar  masih  tertinggal.  Berdasarkan  data statistik,  tingkat  kemiskinan  tertinggi  berada  di Kabupaten  Bantul,  Kabupaten  Gunung  Kidul  dan Kabupaten  Kulon  Progo  (Badan  Pusat  Statistik Yogyakarta,  2022).  Nilai  PDRB  tahun  2015  - 2019  ketiga  kabupaten  yang  terletak  di  wilayah pesisir  tersebut  46%  lebih  rendah  jika  dibanding Kabupaten Sleman dan Kota Yogyakarta. Diperlukan pemanfaatan potensi yang optimal disana sehingga bisa meningkatkan kesejahteraan masyarakat.
Pembangunan  wilayah  pesisir  DIY  ke depan  akan  meningkat  sehingga  berpotensi menimbulkan tekanan pada lingkungan. Dorongan kebutuhan  penerapan  BE  akan  meningkat  lebih cepat  dibandingkan  beberapa  dekade  sebelumnya. Agar  didapatkan  pemahaman  komprehensif mengenai  penerapan  BE  maka  dibutuhkan suatu tools yang  berisi  indikator  kesehatan  laut. Pada  dasarnya,  konsep  BE  adalah  lensa  untuk
melihat dan mengembangkan agenda kebijakan yang secara bersamaan meningkatkan kesehatan laut dan pertumbuhan ekonomi, dengan cara yang konsisten dengan prinsip-prinsip kesetaraan dan inklusi sosial seperti pada ilustrasi gambar berikut:
dibandingkan tahun sebelumnya. Peningkatan luas ini salah satunya disebabkan adanya green belt Yogyakarta International Airport (YIA) yang terletak di Kabupaten Kulon Progo (DLHK DIY, 2021). Letak kawasan hutan mangrove dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Kawasan Hutan Mangrove Wilayah Pesisir DIY Sumber: Data Sekunder Diolah, 2023
Kondisi perekonomian wilayah pesisir DIY sebagian besar masih tertinggal. Berdasarkan data statistik, tingkat kemiskinan tertinggi berada di Kabupaten Bantul, Kabupaten Gunung Kidul dan Kabupaten Kulon Progo (Badan Pusat Statistik Yogyakarta, 2022). Nilai PDRB tahun 2015 - 2019 ketiga kabupaten yang terletak di wilayah pesisir tersebut 46% lebih rendah jika dibanding Kabupaten Sleman dan Kota Yogyakarta. Diperlukan pemanfaatan potensi yang optimal disana sehingga bisa meningkatkan kesejahteraan masyarakat.
Pembangunan  wilayah  pesisir  DIY  ke  depan  akan  meningkat  sehingga  berpotensi menimbulkan  tekanan  pada  lingkungan.  Dorongan  kebutuhan  penerapan  BE  akan  meningkat lebih  cepat  dibandingkan  beberapa  dekade  sebelumnya.  Agar  didapatkan  pemahaman komprehensif  mengenai  penerapan  BE  maka  dibutuhkan  suatu tools yang  berisi  indikator kesehatan  laut.  Pada  dasarnya,  konsep  BE  adalah  lensa  untuk melihat dan mengembangkan agenda  kebijakan  yang  secara  bersamaan  meningkatkan  kesehatan  laut  dan  pertumbuhan ekonomi, dengan cara yang konsisten dengan prinsip-prinsip kesetaraan dan inklusi sosial seperti pada ilustrasi gambar berikut
Gambar 3. Kawasan Hutan Mangrove Wilayah Pesisir DIY. Sumber: Data Sekunder Diolah, 2023.
Gambar 4. Konsep Blue Economy. Sumber: (Patil et al., 2016). Gambar 4. Konsep Blue Economy Sumber: (Patil et al ., 2016)
Ocean  Health  Index (OHI)  merupakan  suatu framework untuk  menilai  kesehatan  laut berdasarkan penyediaan manfaat dan layanan berkelanjutan yang diharapkan masyarakat dari laut  yang  sehat,  seperti  makanan,  nilai  budaya  dan  sosial,  serta  pekerjaan  (Halpern,  2020).
Framework ini  kemudian  diadaptasi  di  Indonesia  menjadi  pedoman  Indeks  Kesehatan  Laut Indonesia (IKLI) yang diterbitkan oleh Kementerian Koordinator Maritim dan Investasi pada tahun 2020. Sektor yang digunakan dalam penelitian ini meliputi: laut sebagai penyedia jasa pariwisata dan rekreasi; perlindungan pesisir; laut sebagai sumber mata pencaharian dan ekonomi; perairan yang bersih dan laut sebagai sumber produk alam. Pada Tabel 1 disajikan matriks penerapan BE di  wilayah  pesisir  DIY  serta  kebijakan  pendukungnya.  Matriks  tersebut  diperoleh  dari hasil wawancara dan studi literatur.
Ocean Health Index (OHI) merupakan suatu framework untuk menilai kesehatan laut berdasarkan penyediaan manfaat dan layanan berkelanjutan yang diharapkan masyarakat dari laut yang sehat, seperti makanan,  nilai  budaya  dan  sosial,  serta  pekerjaan (Halpern,  2020). Framework ini  kemudian diadaptasi  di  Indonesia  menjadi  pedoman  Indeks Kesehatan Laut Indonesia (IKLI) yang diterbitkan oleh  Kementerian  Koordinator  Maritim  dan Investasi pada tahun 2020. Sektor yang digunakan dalam penelitian ini meliputi: laut sebagai penyedia jasa  pariwisata  dan  rekreasi;  perlindungan  pesisir; laut sebagai sumber mata pencaharian dan ekonomi; perairan yang bersih dan laut sebagai sumber produk alam. Pada Tabel 1 disajikan matriks penerapan BE di  wilayah  pesisir  DIY  serta  kebijakan pendukungnya.  Matriks  tersebut  diperoleh  dari hasil wawancara dan studi literatur.
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Tabel 1.  Matrik P
enerapan Blue Economy di P esisir DIY dan Kebijakan P enduk ung.

## N o Sektor
Variabel Indikator

## Kondisi Eksisting

## Kebijakan Eksisting

## Intepretasi Capaian
1
La ut se bagai
Peny edia Jasa Pariwisata dan  Rekreasi
Destinasi wisata  bahari
Jumlah d estinasi 45 d estinasi 1. RPJMD DIY 2017 - 2022 2. Renstra Dinas P ariwisata Y og yakarta 2022 - 2027 Pem erin tah DIY telah m eng upayakan pembang unan pariwisata bahari dan ek on omi kreatif berbasis pada brand awar eness , k eb udayaan lokal dan m emperhatikan aspek ke berlanjutan dari sekt or budaya dan lingkungan  nam un upaya penga wasan dan pengen dalian perlu di tingkatkan sehingga tidak m ele bihi daya dukung ka wasan Wisata wan Nusan tara Jumlah  kunjungan  (orang ) 2021: 3.442.245 2020: 3.737.149 2019: 6.563.019 Perda 1 tah un 2012 t en tang R en cana In duk K epariwisataan Daerah Pro vinsi DIY 2012 - 2025 Wisata wan Man can egara Jumlah  Kunjungan  (orang ) 2021:      520 2020:   2.369 2019: 13. 969 Perda 1 tah un 2012 t en tang R en cana In duk K epariwisataan Daerah Pro vinsi DIY 2012 - 2025 Kon trib usi PDB pariwisata
Juta PDRB  Nasi onal 2021: 9.131.091 2020: 8.489.706 2019: 9.383.603 SE Gubern ur DIY Nom or 23/SE/IV/2021 Tanggal 30 April 2021 k epada Bupati/ W alik ota se DIY, K epala Instansi V ertikal, Kepala OPD P em da DIY t en tang Gerakan Ber wisata Aman dan Sehat dalam Upaya Men dorong P erc epatan P em ulihan In dustri P ariwisata DIY Nilai d evisa pariwisata USD Milyar/ Tah un secara Nasi onal 2018: 229,50 2019: 280 Peraturan Men teri P arekraf/K epala Badan Parekraf No 11 tah un 2022 t en tang Ren cana Strat egis K em enparekraf T ah un 2020 - 2024 Peny erapan T enaga kerja Sekt or Pariwisata Orang tah un 2019: 9.123 tah un 2020: 7.433 tah un 2021: 6.392 Perda DIY No 4 T ah un 2020 t en tang Kepram uwisataan 2 Perlin dungan Pesisir
Le bar sempadan pan tai m et er 100 m et er dari garis pan tai Perda DIY No 16 T ah un 2011 t en tang Ren cana Zonasi Wilayah P esisir dan
Pula u-Pula u K ecil Pro vinsi DIY T ah un 2011 - 2030 Perlin dungan pesisir DIY masih belum t erin tegrasi secara op timal dalam lingkup pem erin tahan, baik pada lingkup pro vinsi ma up un ka bupat en/k ota. P erlin dungan pesisir masih bersifat parsial  dan belum m erata. Luas ka wasan h utan mangro ve sudah m en unjukkan peningkatan di area Baros  Pengklik dan Gr een Belt YIA. Sedangkan k onser vasi terumb u karang belum banyak dilakukan. Luas Ka wasan Konser vasi P erairan/
Taman Nasi onal La ut dan Cagar Alam La ut (KKPD, KKPN,  Taman Nasi onal) Ha di Ka bupat en Ban tul seluas 695,89 Ha Kep utusan Men teri Kela utan Dan Perikanan Rep ublik In don esia Nom or 17
Tah un 2022 Ten tang Ka wasan Konser vasi Di Perairan di Wilayah Pan tai Selatan Ban tul Daerah Istim ewa Y og yakarta
ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords
Node central
Centrality measure
Collective influence
Key actor
Weight collective influence graph

## N
o

## Sektor Variabel
Indikator Kondisi Eksisting

## Kebijakan Eksisting
Intepretasi Capaian Kon disi T erumb u
Karang yang Cukup, Baik, dan  Sangat Baik
Ha 3,05 Ha 10% baik, 20% sedang dan 70% rusak 1. Perm enLHK No 4 T ah un 2001 2. Perda DIY No 16 Tah un 2011 ten tang Ren cana Zonasi Wilayah Pesisir dan Pula u-Pula u Kecil Pro vinsi DIY Tah un 2011 - 2030 Reha bili tasi Mangro ve Ha
Luas tutupan h utan Mangro ve
2020:    5 Ha 2021: 198,81 Ha Surat K ep utusan Bupati Ban tul Nom or 284 T ah un 2014
Reha bili tasi P adang Lam un, T erumb u Karang, dan V egetasi
Pan tai
Lokasi Pan tai di sepanjang Ka bupat en Gun ung Ki dul Perda DIY No 16 T ah un 2011 t en tang Ren cana Zonasi Wilayah P esisir dan
Pula u-Pula u K ecil Pro vinsi DIY T ah un
2011 - 2030 3
La ut se bagai
Sumber Mata  Pen caharian dan Ek on omi
Nilai Ekspor  Perikanan Kilogram 2019: 19. 430,19 2020: 32.554,01 2021: 12. 106,27 2022: 23.144,12
Perda DIY No 16 T ah un 2011 t en tang Ren cana Zonasi Wilayah P esisir dan Pula u-Pula u K ecil Pro vinsi DIY T ah un 2011 - 2030 Belum t ersedia mast erplan dalam pemanfaatan la ut se bagai sumber mata pen caharian dan ek on omi. Saat ini, instrum en t ke bijakan yang ada masih bersifat parsial. K on disi perairan dan SDM m enjadi tan tangan t ersen diri bagi setiap ka wasan pesisir. PDRB P erikanan Kon trib usi terhadap PDB Nasi onal (%) PDRB subsekt or perikanan DIY tah un 2018-2021 rata-rata 0,63% t erhadap PDB nasi onal yai tu se besar 345.870 ( juta rupiah) pada tah un 2022 Perda DIY No 16 T ah un 2011 t en tang Ren cana Zonasi Wilayah P esisir dan Pula u-Pula u K ecil Pro vinsi DIY T ah un
2011 - 2030
Persen tase K on disi
Terumb u Karang yang Cukup, Baik,  dan Sangat Baik Kon trib usi terhadap PDRB DIY (%)
10% baik, 20% sedang dan 70% rusak Perda DIY No 16 T ah un 2011 t en tang
Ren cana Zonasi Wilayah P esisir dan Pula u-Pula u K ecil Pro vinsi DIY T ah un
2011 - 2030
PDRB Mari tim Kon trib usi terhadap PDB Nasi onal (%) 0,25 (dihi tung dari sekt or perikanan dan wisata bahari saja) 1. Perda DIY No 16 Tah un 2011 ten tang Ren cana Zonasi Wilayah Pesisir dan Pula u-Pula u Kecil Pro vinsi DIY Tah un 2011 – 2030 2. Renstra Dinas Pariwisata Yog yakarta 2017 - 2022
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
N o Sektor
Variabel Indikator
Kondisi Eksisting Kebijakan Eksisting

## Intepretasi Capaian
4 Perairan yang  bersih In deks K uali tas Air
La ut In deks Sampel pan tai: P an tai Baron, P an tai Depok, P an tai Glagah dan P an tai K uwaru 1. Kuali tas BOD: seluruh pan tai berada dalam kisaran n ormal nam un P an tai
Kuwaru sudah berada dalam ambang  batas tinggi
2. Kuali tas TSS: P an tai Baron, P an tai
Depok, P an tai Glagah dan P an tai Kuwaru m emp unyai nilai TSS m ele bihi ambang batas n ormal 3. Kuali tas c oliform: seluruh pan tai berada dalam kisaran n ormal 4. Kuali tas DHL: ti dak ada data 5. Kuali tas salini tas: seluruh pan tai berada dalam kisaran n ormal 6. Kan dungan kadmi um (Cd) : seluruh pan tai berada dalam kisaran n ormal 7. Kan dungan Kromi um (Cr): seluruh pan tai berada dalam kisaran n ormal 8. Kan dungan timbal (Pb): seluruh pan tai berada dalam kisaran n ormal 9. Kan dungan nik el (Ni): seluruh pan tai berada dalam kisaran n ormal 10. Kan dungan seng (Zn): seluruh pan tai berada dalam kisaran n ormal 1. Peraturan Pem erin tah (PP) Nom or 22 Tah un 2021 ten tang Peny elenggaraan
Perlin dungan dan Pengelolaan Lingkungan Hi dup 2. Kep utusan Men teri Lingkungan Hi dup No. 51 Tah un 2004 ten tang Baku Mutu Air La ut Kon disi perairan laut di DIY tergolong bersih karena minimnya aktivi tas in dustri di seki tar ka wasan pesisir. Upaya pengelolaan sampah dampak dari kegiatan pariwisata masih perlu di tingkatkan. Jumlah Gr een Port dan P engelolaan
Sampah Plastik Program Gr een Port dari Kem enk o Mar ves Pela buhan yang sudah m emiliki sertifikat ISO 14001: 0 P ela buhan PerDirjen PPKL KLHK Nom or: P .11/ PPKL/SET/W AS.1/8/2018 t en tang Kri teria E valuasi Kin erja P ela buhan dalam
Pengelolaan Lingkungan Hi dup
5 La ut se bagai
Sumber Prod uk
Alam Prod uksi garam se bagai bahan baku Kg/T ah un 2020:   7.238 2021: 13. 750 Perda DIY No. 6 T ah un 2022 t en tang Perlin dungan dan P emberdayaan Nelayan, Pemb udi daya Ikan dan P emb udi daya Garam Pemanfaatan la ut se bagai sumber prod uk alam sudah dilaksanakan nam un belum op timal Prod uksi R ump ut La ut Kg/T ah un 2019: 474.799 2020: 140.667 2021: 2 73.366
Perda DIY No 16 T ah un 2011 t en tang Ren cana Zonasi Wilayah P esisir dan Pula u-Pula u K ecil Pro vinsi DIY T ah un 2011 – 2030
Sumber: Data Prim er Di olah, 2023 Lanjutab T abel 1.
ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Potensi Penerapan Ekonomi Biru Dalam Mendukung Pariwisata Berkelanjutan di Wilayah Pesisir Daerah Istimewa Yogyakarta  | Airawati, et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 133-149
Provinsi  DIY  memiliki  sejumlah  potensi keindahan pantai selatan Jawa yang membentang di antara Kabupaten Kulon Progo, Bantul dan Gunung Kidul. Salah satu objek pariwisata bahari, yaitu Pantai Parangtritis  di  Kabupaten  Bantul  menjadi  objek wisata  paling  banyak  dikunjungi  oleh  wisatawan domestik  pada  tahun  2020  sebanyak  2.789.354 kunjungan. Sedangkan Pantai Timang di Kabupaten Gunung  Kidul  juga  menjadi  destinasi  pariwisata bahari  favorit  untuk  wisatawan  mancanegara  pada tahun  2020  sebanyak  9.250  kunjungan  (Buro Happold, 2022). Destinasi pariwisata bahari lainnya di Provinsi DIY yang memiliki jumlah kunjungan wisatawan  cukup  tinggi  berada  di  Kawasan  Pantai Baron  –  Seruni,  Pantai  Glagah,  Pantai  Depok, Kawasan Pantai Gesing, Pantai Buron dan Kesirat. Destinasi  pariwisata  bahari  yang  belum  banyak dikunjungi  diantaranya  adalah  Pantai  Congot, Pantai  Goa  Cemara,  Pantai  Ngeden  dan  Pantai Siung  (Dinas  Pariwisata  Provinsi  DIY,  2021). Upaya  untuk  mengembangkan  potensi  pariwisata bahari  terus  dilakukan  oleh  berbagai  pihak, khususnya Pemerintah Daerah Provinsi DIY dengan menetapkan arah kebijakan pengembangan destinasi pariwisata  bahari  yang  tertuang  dalam  dokumen Rencana Induk Pembangunan Kepariwisataan DIY. Penambahan  akses  serta  fasilitas  pariwisata  juga terus diupayakan agar kenyamanan wisatawan dapat terjamin.
Jumlah  kunjungan  wisatawan  (domestik dan asing) dan kontribusi pariwisata kepada PDRB DIY  mengalami  penurunan  hampir  sebanyak 50%  mulai  tahun  2020  akibat  pandemi  Covid-19. Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat (PPKM)  menyebabkan  aktivitas  wisata  mengalami penurunan  sehingga  menyebabkan  penyerapan tenaga kerja wisata pada tahun 2020 juga menurun 20% dibanding tahun 2019. Dampak pandemi ini masih  berlanjut  hingga  tahun  2021,  namun  sejak PPKM dilonggarkan pada pertengahan tahun 2021, kondisi mulai membaik dan aktivitas wisata mulai mengalami peningkatan kembali (Dinas Pariwisata Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta, 2021). Pada tahun 2021, kontribusi PDB pariwisata meningkat 8%  dibanding  tahun  2020.  Pelonggaran  PPKM juga  didukung  dengan  implementasi  kebijakan Pemda DIY yang mengeluarkan SE Gubernur DIY Nomor  23/SE/IV/2021  Tanggal  30  April  2021 tentang Gerakan Berwisata Aman dan Sehat dalam Upaya  Mendorong  Percepatan  Pemulihan  Industri Pariwisata DIY sehingga industri wisata di DIY bisa pulih kembali.
Kondisi lingkungan wilayah pesisir tentunya harus  dilindungi  agar  pemanfaatannya  bisa  terjaga dan berlanjut. Pemda DIY menunjukkan komitmen
perlindungan  wilayah  pesisir  dengan  menerapkan Rencana  Zonasi  Wilayah  Pesisir  dan  Pulau-Pulau Kecil  Provinsi  DIY  Tahun  2011  –  2030  yang tertuang  dalam  Perda  DIY  No.  16  Tahun  2011. Kondisi  perairan  laut  di  DIY  masih  cukup  ideal yang  dibuktikan  dengan  baku  mutu  air  lautnya rerata  masih  dalam  kisaran  normal.  Perairan  yang bagus ini mendukung pertumbuhan makhluk hidup yang  ada  di  dalamnya  sehingga  potensi  perikanan tangkap juga bisa meningkat. Terdapat peningkatan nilai ekspor perikanan tangkap sebanyak 90% dari tahun 2021 ke tahun 2022. Menurut data dari Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi DIY tahun 2022, potensi  perikanan  tangkap  di  wilayah  pesisir  DIY sebanyak 32.000 ton namun yang baru bisa ditangkap hanya 12,5% saja. Kondisi ini terjadi karena belum ada pelabuhan besar di DIY.
Komitmen  Pemda  DIY  untuk  melindungi pesisir  juga  terlihat  dengan  program  dari  Dinas Lingkungan  Hidup  yang  menambah  jumlah  areal tutupan hutan mangrove yang terletak di Kabupaten Bantul dan Kab. Kulon Progo. Luas hutan mangrove tahun  2021  meningkat  4000%  dibanding  tahun 2020.  Luas  hutan  mangrove  tahun  2020  adalah  5 Ha sedangkan pada tahun 2021 menjadi 198,5 Ha. Penambahan  lokasi  hutan  mangrove  terdapat  di sekitar  kawasan  Bandara  Yogyakarta  International Airport  (YIA),  Kecamatan  Temon  dan  Kecamatan Sanden. Penambahan areal tutupan hutan mangrove meningkat  signifikan  di  area  sekitar  Bandara  YIA dalam  rangka  mitigasi  tsunami  di  pantai  selatan. Selain untuk mitigasi bencana tsunami, mangrove di DIY juga berfungsi untuk menjaga keberlangsungan ekosistem, mencegah abrasi pantai dan mengurangi pencemaran (Hilmi et al ., 2022; R. B. A. Nugraha et  al .,  2019).  Status  rehabilitasi  terumbu  karang menunjukkan  hasil  yang  berbeda  dengan  hutan mangrove.  Kondisi  terumbu  karang  belum  ada perbaikan sejak tahun 2020 hingga saat ini dimana kerusakannya  mencapai  70%  luas  tutupan.  Belum adanya kebijakan Pemda DIY yang mengakomodasi perlindungan  terumbu  karang  secara  khusus menyebabkan upaya rehabilitasi belum berjalan.
Secara  umum,  berdasarkan  hasil  analisis intepretasi capaian yang telah divalidasi oleh stake holder  terkait,  kondisi  eksisting  penerapan  BE di  pesisir  DIY  dan  kebijakan  pendukung  sudah terlaksana  namun  belum  optimal  dan  selaras.  Hal tersebut terjadi karena belum ada peraturan tentang pengaturan BE secara terpadu di level Pemerintah Provinsi. Sektor ekonomi dan pariwisata memegang peranan penting bagi wilayah pesisir DIY. Wilayah pesisir  DIY  memiliki landscape yang  menawan dan  ciri  unik  seperti  gumuk  pasir  aeolian,  pantai karst,  pantai  pasir  putih  serta  pantai  pasir  hitam.
http s://do i.or g/10.26555
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Pantai-pantai  ini  menjadi  destinasi  wisata  yang popular bagi wisatawan domestik dan asing. Jumlah wisatawan  yang  berkunjung  diprediksi  akan  terus bertambah  seiring  dengan  meredanya  pandemi Covid  19.  Kebijakan  dan  peraturan  yang  disusun oleh  Pemerintah  DIY  cukup  lengkap  dan  hampir mencakup  semua  aspek  seperti  kepramuwisataan, rencana  pengembangan  pariwisata,  pemulihan kondisi pariwisata pasca pandemi serta pengaturan tata  ruang  wilayah  pesisir  untuk  mengakomodir kegiatan wisata.

## STRATEGI PENGEMBANGAN WILAYAH PESISIR YOGYAKARTA
Kontribusi  sektor  ekonomi  di  Kawasan Pantai  Selatan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  dapat dilihat dari Kontribusi PDRB kecamatan terhadap provinsi.  Kontribusi  PDRB  kecamatan  terhadap provinsi rata-rata per kecamatan di Kawasan Pantai Selatan Daerah Istimewa Yogyakarta adalah 0,74%. Total kontribusi Kontribusi PDRB Kawasan Pantai Selatan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  terhadap provinsi  adalah 24,33% dari PDRB DIY (Bappeda DIY, 2018). Pariwisata di wilayah pesisir, atau dapat disebut dengan istilah pariwisata bahari merupakan tulang  punggung  aktivitas  perekonomian  di masyarakat. Sebanyak 45 destinasi pariwisata bahari ada  di  wilayah  pesisir  DIY  (Bappeda  DIY,  2018) (Gambar 5).
Pariwisata  bahari  di  wilayah  pesisir  DIY termasuk  ke  dalam  10  destinasi  pariwisata  di DIY  dengan  jumlah  pengunjung  domestik  dan mancanegara  terbanyak.  Pariwisata  menjadi  10 besar  sektor  yang  menopang  perekonomian  DIY. Sektor kegiatan akomodasi dan jasa makanan yang erat kaitannya dengan kegiatan pariwisata menjadi pesisir, atau dapat disebut dengan istilah pariwisata bahari merupakan tulang punggung aktivitas perekonomian di masyarakat. Sebanyak 45 destinasi pariwisata bahari ada di wilayah pesisir DIY (Bappeda DIY, 2018; Gambar 5).
Gambar 5. Destinasi Wisata Bahari Wilayah Pesisir DIY Sumber: Data Sekunder Diolah, 2023
Pariwisata bahari di wilayah pesisir DIY termasuk ke dalam 10 destinasi pariwisata di DIY dengan jumlah pengunjung domestik dan mancanegara terbanyak. Pariwisata menjadi 10 besar sektor yang menopang perekonomian DIY. Sektor kegiatan akomodasi dan jasa makanan yang erat  kaitannya  dengan  kegiatan  pariwisata  menjadi  salah  satu  sektor  ekonomi  yang  tumbuh signifikan di Provinsi DIY. Sektor ini memberikan kontribusi sebesar 8,84% terhadap Pendapatan Domestik  Bruto  (PDB)  Provinsi  DIY  (Happold,  2022).  Pendapatan  dari  sektor  wisata  bahari menopang 5% dari total Pendapatan Asli Daerah (PAD) Tahun 2022 Provinsi DIY.
Pengelolaan  wilayah  pesisir  DIY  hingga  saat  ini  masih  terus  membutuhkan  upaya perbaikan. Pengelolaan wisata bahari di Kabupaten Bantul masih berstatus kurang berlanjut dari segi aspek lingkungan, sosial dan transversal (Hasanah, 2022). Selain itu, tingkat kesejahteraan masyarakat pesisir masih rendah. Hambatan yang ditemui yaitu tingkat pendidikan yang rendah, keterbatasan  keterampilan  dan  kurangnya  kesempatan  kerja  karena  bergantung  pada  musim (Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dan  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah  (Bappeda) Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta, 2020). Masyarakat pesisir seharusnya memiliki peluang untuk  meningkatkan  kesejahteraanya  dengan  cara  memanfaatkan  potensi  pariwisata  bahari. Usaha pengelolaan wilayah pesisir harus dilengkapi dengan penyediaan sarana dan prasarana yang  memadai  untuk  wisatawan,  sehingga  akan  meningkatkan  jumlah  kunjungan  sekaligus peluang meningkatkan kesejahteraan masyarakat pesisir (Sudarsono & Susantun, 2019).
Gambar 5. Destinasi Wisata Bahari Wilayah Pesisir DIY. Sumber: Data Sekunder Diolah, 2023
salah satu sektor ekonomi yang tumbuh signifikan di Provinsi DIY. Sektor ini memberikan kontribusi sebesar  8,84%  terhadap  Pendapatan  Domestik Bruto  (PDB)  Provinsi  DIY  (Happold,  2022). Pendapatan dari sektor wisata bahari menopang 5% dari  total  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  Tahun 2022 Provinsi DIY.
Pengelolaan wilayah pesisir DIY hingga saat ini  masih  terus  membutuhkan  upaya  perbaikan. Pengelolaan  wisata  bahari  di  Kabupaten  Bantul masih  berstatus  kurang  berlanjut  dari  segi  aspek lingkungan, sosial dan transversal (Hasanah, 2022). Selain itu, tingkat kesejahteraan masyarakat pesisir masih rendah. Hambatan yang ditemui yaitu tingkat pendidikan yang rendah, keterbatasan keterampilan dan kurangnya kesempatan kerja karena bergantung pada musim (Badan Pusat Statistik (BPS) dan Badan Perencanaan  Pembangunan  Daerah  (Bappeda) Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  2020). Masyarakat  pesisir  seharusnya  memiliki  peluang untuk  meningkatkan  kesejahteraanya  dengan  cara memanfaatkan  potensi  pariwisata  bahari.  Usaha pengelolaan wilayah pesisir harus dilengkapi dengan penyediaan  sarana  dan  prasarana  yang  memadai untuk  wisatawan,  sehingga  akan  meningkatkan jumlah kunjungan sekaligus peluang meningkatkan kesejahteraan  masyarakat  pesisir  (Sudarsono  & Susantun, 2019).
Sejumlah upaya pemerintah untuk mendongkrak  sektor  pariwisata  bahari  telah dilakukan dengan peningkatan aksesibilitas menuju wilayah  pesisir  dan  penyediaan  infrastruktur strategis.  Proyek  Jaringan  Jalan  Lingkar  Selatan (JJLS) di selatan DIY  dan Bandara YIA merupakan upaya  penyediaan  infrastruktur  strategis  untuk mendukung pertumbuhan wilayah dan mewujudkan
ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
wilayah  selatan  DIY  sebagai  halaman  depan  DIY (Bappeda  DIY,  2018;  Dinas  Pariwisata  Provinsi DIY,  2012).  Arah  pengembangan  rencana  tata bangunan  dan  lingkungan  pada  wilayah  pesisir tertuang dan menjadi prioritas dalam Rencana Induk Pembangunan  Kepariwisataan  DIY  Tahun  2012 –  2025.  Arahan  pengembangan  sub  zona  wisata alam  pantai/pesisir  dan  pulau-pulau  kecil  terdapat di Pantai Congot – Glagah – Bugel dan sekitarnya; Pantai Parangtritis – Depok – Kuwaru dan sekitarnya; Pantai Baron – Sundak dan sekitarnya serta Pantai Siung – Wediombo dan sekitarnya.
Pariwisata merupakan sektor yang bersifat multiplier  effect ,  dimana  suatu  kondisi pengembangan  pariwisata  dapat  berpengaruh terhadap  sektor  –  sektor  lain  yang  mendukung sektor pariwisata. Pengembangan pariwisata bahari diyakini  mempunyai multiplier  effect yang  dapat menyerap  tenaga  kerja,  meningkatkan  pendapatan masyarakat  dan  mendatangkan  wisatawan  asing (Nuryadin & Purwiyanta, 2023). Peningkatan daya saing  pariwisata  bahari  dilakukan  demi  kemajuan perekonomian  DIY,  namun  hendaknya  dalam pelaksanaannya  harus  selaras  dengan  daya  dukung ( carrying  capacity ).  Saat  ini  daya  dukung  kawasan wisata  Pantai  Selatan  sudah  berlebih  sehingga menyebabkan degradasi lingkungan dan penurunan kualitas daya tarik (Dinas Pariwisata Provinsi Daerah Istimewa  Yogyakarta,  2021).  Supaya  pengelolaan wisata  bahari  sejalan  dengan  prinsip  kelestarian yang tercakup dalam konsep BE, perlu dirumuskan strategi  pengoptimalannya  dengan  menggunakan analisis SWOT (Tabel 2).
Dalam melaksanakan pengoptimalan implementasi  BE  sektor  pariwisata  bahari  dapat dilakukan dengan menggunakan strategi SO, WO, ST  dan  WT.  Dalam  rangka  mencapai  strategi- strategi  tersebut,  ada  13  langkah  yang  dapat dilakukan adalah sebagai berikut:
1.  Pengoptimalan eksplorasi dan promosi destinasi wisata  baru:  Melakukan  penelitian  dan  survei untuk mengidentifikasi potensi destinasi wisata bahari baru di DIY. Mengembangkan program promosi  yang  efektif  untuk  menarik  minat wisatawan.
2.  Pengembangan  wisata  berbasis  budaya  dan tradisi:  Mempromosikan  kekayaan  budaya  dan tradisi DIY sebagai daya tarik utama pariwisata. Mengembangkan  program  wisata  budaya  yang melibatkan  masyarakat  lokal  dan  menjaga keberlanjutan budaya tersebut.
3.  Peningkatan dukungan infrastruktur: Melakukan investasi  dalam  pembangunan  dan  perbaikan
infrastruktur yang mendukung pariwisata bahari, seperti jalan, pelabuhan, dan fasilitas pendukung lainnya.  Memastikan  infrastruktur  yang  ada merata di berbagai destinasi wisata.
4.  Peningkatan  promosi  wisata  dengan  teknologi: Memanfaatkan  teknologi  informasi  dan komunikasi, seperti media sosial, situs web, dan aplikasi  mobile,  untuk  memperluas  jangkauan promosi  wisata  DIY.  Menggunakan  konten visual menarik untuk menarik minat wisatawan.
5.  Pengembangan  destinasi  pariwisata  dengan landscape menarik:  Melakukan  perencanaan dan pengembangan destinasi pariwisata dengan memperhatikan  keindahan  alam  dan landscape yang menarik. Memanfaatkan dana keistimewaan DIY  untuk  memperbaiki  dan  mempercantik destinasi wisata.
6.  Pemerataan  amenitas  pariwisata  bahari: Memastikan  bahwa  amenitas  pariwisata  bahari tersedia  secara  merata  di  berbagai  destinasi wisata. Mengidentifikasi daerah-daerah yang  membutuhkan  perbaikan  amenitas  dan melakukan tindakan perbaikan yang diperlukan. 7.  Pemanfaatan dana keistimewaan DIY: Mengalokasikan dana keistimewaan DIY untuk perbaikan  manajemen  pengelolaan  pariwisata. Memastikan  penggunaan  dana  tersebut  efektif dan efisien untuk mencapai tujuan pengembangan pariwisata bahari.
8.  Peningkatan  koordinasi  antar  stakeholder pariwisata:  Membangun  kerjasama  dan koordinasi yang baik antara pemerintah daerah, masyarakat lokal, industri pariwisata, dan pihak terkait lainnya. Melakukan pertemuan rutin dan berbagi  informasi  untuk  meningkatkan  sinergi dalam pengembangan pariwisata bahari.
9.  Peningkatan  kemampuan  SDM  pariwisata: Mengadakan  pelatihan  dan  pendidikan  untuk meningkatkan  pengetahuan  dan  keterampilan SDM pariwisata. Memanfaatkan teknologi yang berkembang untuk memberikan pelatihan secara online atau jarak jauh.
10. Pengelolaan destinasi pariwisata secara terpadu: Menerapkan  pendekatan  pengelolaan  destinasi pariwisata  yang  terpadu,  termasuk  pengaturan carrying  capacity untuk  menjaga  keberlanjutan lingkungan dan kualitas pariwisata. Melibatkan berbagai  pihak  terkait  dalam  pengambilan keputusan dan pelaksanaan kebijakan.
11. Pembangunan  amenitas  pariwisata  di  daerah dengan  resiko  bahaya  rendah:  Memilih  lokasi pembangunan amenitas pariwisata yang memiliki
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Tabel 2. Strategi Pengoptimalan Implementasi BE Sektor Pariwisata Bahari.
Analisis Lingkungan Internal Analisis Lingkungan Eksternal Kekuatan ( Strengths ) Kelemahan ( Weakness ) 1. Garis pantai provinsi DIY sepanjang 113  km  dan  masih  banyak  pantai baru  untuk  dieksplor  menjadi destinasi wisata bahari
2. Atraksi wisata dan budaya di wilayah pesisir
3. Jenis  pilihan  destinasi  wisata beranekaragam
4. Harga tiket masuk terjangkau 5. Memiliki landscape yang menawan 1. Amenitas pariwisata bahari belum merata
2. Belum  adanya  sistem  pengelolaan sampah terpadu
3. Perlu  peningkatan  kualitas  SDM pariwisata 4. Kurangnya  sinergi  antar  stakeholder pariwisata
5. Manajemen  pengelolaan  masih  belum optimal Peluang ( Opportunity ) Strategi S - O Strategi W - O 1. Promosi  pariwisata  dilakukan secara masif
2. Pantai  selatan  DIY  merupakan Kawasan  Strategis  Pariwisata Nasional  (KSPN)  Borobudur dan  pariwisata  antar  regional Yog yakarta-Solo-Semarang (joglosemar)
3. Dukungan  infrastruktur  berupa Bandara  YIA,  Jalur  Jalan  Lintas Selatan  (JJLS)  dan  proyek  tol DIY – Jawa Tengah
4. Pemanfaatan  teknologi  untuk mempermudah pelayanan pariwisata melalui aplikasi “Visiting Jogja”.
5. Pemanfaatan  dana  keistimewaan dalam  mendukung  pariwisata bahari
1. Pengoptimalan  eksplorasi  dan promosi  destinasi  wisata  bahari baru yang terletak di sepanjang garis pantai DIY
2. Pengembangan  wisata  berbasis budaya dan tradisi yang dapat dilaksanakan secara berkesinambungan  dengan  agenda wisata serupa di KSPN Borobudur maupun joglosemar 3. Peningkatan dukungan infrastruktur  secara  merata  pada berbagai destinasi wisata
4. Peningkatan promosi wisata dengan memanfaatkan teknologi
5. Pengembangan destinasi pariwisata dengan landscape menarik  dengan menggunakan  dana  keistimewaan DIY 1. Pemerataan  amenitas  pariwisata  bahari dengan memanfaatkan dukungan infrastruktur di DIY 2. Pemanfaatan  dana  keistimewaan  DIY untuk perbaikan manajemen pengelolaan 3. Peningkatan koordinasi antar stakeholder pariwisata internal DIY maupun eksternal seperti KSPN Borobudur dan joglosemar
4. Peningkatan kemampuan dan pengetahuan  SDM  pariwisata  dengan memanfaatkan teknologi yang berkembang Ancaman ( Threat ) Strategi S - T Strategi W - T
1. Daerah  rawan  bencana  alam (gempa, tsunami, rip current dan gelombang tinggi)
2. Persaingan  pariwisata  dengan daerah lain
3. Over  carrying  capacity (daya tampung)
4. Akses jalan terbatas
5. Kerusakan  lingkungan  akibat aktivitas wisata
1. Pemilihan destinasi wisata baru yang memiliki resiko bencana rendah 2. Peningkatan  eksplorasi  wisata berbasis  budaya  dan  tradisi  yang berbeda dengan daerah lain
3. Pengoptimalan carrying  capacity pada  masing-masing  destinasi pariwisata  bahari,  jika  sudah melebihi  kapasitas  dapat  dialihkan ke destinasi lain
4. Pengelolaan  destinasi  pariwisata bahari  secara  terpadu  untuk menghindari kerusakan lingkungan dan peningkatan kualitas pariwisata bahari 1. Pembangunan  amenitas  pariwisata dilaksanakan  di  daerah  yang  resiko bahayanya rendah dan daya tampungnya masih memadai
2. Penyediaan  sarana  dan  prasarana pembuangan sampah untuk menghindari kerusakan lingkungan
3. Peningkatan koordinasi antar stakeholder terkait  dengan  manajemen  pengelolaan pariwisata
4. Pembatasan  kendaraan  pada  daerah pariwisata yang memiliki akses jalan yang belum memadai
resiko  bahaya  rendah,  seperti  daerah  yang tidak  terkena  bencana  alam  secara  signifikan. Melakukan  penilaian  risiko  sebelum  memulai pembangunan.
12. Penyediaan  sarana  pembuangan  sampah: Membangun  sistem  pengelolaan  sampah  yang efektif  dan  ramah  lingkungan  di  destinasi pariwisata.  Memastikan  adanya  tempat pembuangan  sampah  yang  memadai  dan melakukan  edukasi  kepada  wisatawan  dan
masyarakat  lokal  tentang  pentingnya  menjaga kebersihan lingkungan.
13. Pembatasan  kendaraan  pada  daerah  pariwisata dengan  akses  jalan  yang  belum  memadai: Mengatur kebijakan pembatasan kendaraan pada daerah  pariwisata  yang  memiliki  akses  jalan yang belum memadai. Mendorong penggunaan transportasi  umum  atau  transportasi  lainnya untuk  mengurangi  tekanan  pada  infrastruktur jalan.
ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure
Collective influence
Key actor Weight collective influence graph

## PENUTUP
Potensi  penerapan  ekonomi  biru  dalam mendukung  pariwisata  berkelanjutan  di  DIY sangat besar. DIY memiliki garis pantai sepanjang 113  km  dengan  banyak  pantai  baru  yang  dapat dieksplorasi sebagai destinasi wisata bahari. Wilayah pesisir  DIY  juga  kaya  akan  atraksi  wisata  dan budaya,  dengan  beragam  pilihan  destinasi  wisata yang menarik. Harga tiket masuk yang terjangkau, landscape yang  menawan,  dan  promosi  pariwisata yang  masif  juga  menjadi  daya  tarik  tersendiri. Pantai  selatan  DIY  merupakan  Kawasan  Strategis Pariwisata  Nasional  (KSPN)  Borobudur  dan Joglosemar,  yang  memberikan  potensi  besar untuk  mendatangkan  wisatawan.  Dukungan dari  Pemerintah  Daerah  setempat  berupa kebijakan  yang  mendukung  serta  pembangunan infrastruktur  seperti  Bandara  YIA,  JJLS,  dan proyek tol DIY - Jawa Tengah juga menjadi faktor penting.
Untuk  mewujudkan  implementasi Blue Economy (BE)  dalam  sektor  pariwisata  bahari di  DIY,  beberapa  strategi  yang  dapat  dilakukan adalah  pengembangan  destinasi  wisata  bahari berkelanjutan,  diversifikasi  produk  wisata bahari,  peningkatan  infrastruktur  pendukung, pengelolaan sumber daya alam secara berkelanjutan, peningkatan kesadaran dan edukasi, kolaborasi  dengan  pihak  terkait,  pemanfaatan teknologi,  pengembangan  SDM  pariwisata,  dan pengembangan  kemitraan  dengan  sektor  swasta. Dengan  menerapkan  strategi-strategi  ini  secara terpadu, DIY dapat mewujudkan pariwisata bahari yang  berkelanjutan  dan  memberikan  manfaat jangka  panjang  bagi  masyarakat  lokal  dan lingkungan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada seluruh  narasumber  baik  dari  Bappeda,  Dinas Kelautan  dan  Perikanan  serta  Dinas  Pariwisata Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  dan  pihak- pihak yang tidak bisa disebutkan secara keseluruhan atas  dukungan  yang  diberikan  dalam  pelaksanaan dan penyelesaian penelitian.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan ini kami menyatakan bahwa kontribusi masing-masing  penulis  terhadap  pembuatan  karya tulis adalah Maria Nooza Airawati, Ibnu Fauzi dan Alan  Putranto  sebagai  kontributor  utama.  Penulis menyatakan  bahwa  telah  melampirkan  surat pernyataan kontribusi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Adinugroho,  G.  (2017).  Hubungan  Perkembangan Wisata  terhadap  Ekonomi  Wilayah  di Gunungkidul  Selatan. Journal  of  Regional  and Rural  Development  Planning , 1 (1),  16.  https:// doi.org/10.29244/jp2wd.2017.1.1.16-27.
Anh, K., Nguyen, T., & Jolly, C. M. (2022). The Use of a Production Function to Evaluate Caribbean Ocean Health  Con  fl  icts  and  Economic  Development : Policy  Implications .  808–826.  https://doi. org/10.1007/s00267-022-01696-7.
Arman,  F.  (2017). Kajian  Perubahan  Garis  Pantai  di Kabupaten  Bantul  dan  Kulonprogo,  Provinsi Daerah  Istimewa  Yogyakarta  Ditinjau  dari Karakteristik  Angin,  Gelombang  Laut  dan Arus [Cambridge  University  Press].  https:// www.cambridge.org/core/product/identifier/ CBO9781107415324A009/type/book_part.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dan  Badan  Perencanaan Pembangunan  Daerah  (Bappeda)  Provinsi Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  (2020). Analisis Kemiskinan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  2020 (Vol. 1, Issue 2, pp. 1–166).
Badan  Pusat  Statistik  Yogyakarta.  (2022). Jumlah Penduduk  Miskin  Menurut  Kabupaten/Kota (Ribuan,  2020  -  2022 .  https://yogyakarta.bps. go.id/indicator/23/134/1/jumlah-penduduk- miskin-menurut-kabupaten-kota.html.
Bappeda  DIY.  (2018).  Peraturan  Daerah  Istimewa Yogyakarta No 3 Tahun 2018 tentang Rencana Pembangunan  Jangka  Menengah  Daerah  DIY Tahun  2017-2022.  In Biro  Hukum  Sekda  DIY (Vol. 1, Issue 69, pp. 5–24).
Benzaken,  D.,  Voyer,  M.,  Pouponneau,  A.,  &  Hanich, Q.  (2022).  Good  governance  for  sustainable blue economy in small islands: Lessons learned from  the  Seychelles  experience. Frontiers  in Political  Science , 4 .  https://doi.org/10.3389/
fpos.2022.1040318. BPS  Provinsi  D.I.  Yogyakarta.  (2022). Indikator Pembangunan Berkelanjutan Daerah Istimewa Yogyakarta 2021/2022 h t t p s : / / y o g y a k a r t a . b p s . g o . i d / ation/2020/11/26/88741bf53c08bb6603931a24/ indikator-pembangunan-berkelanjutan-daerah- istimewa-yogyakarta-2019-2020.html.
Buro  Happold.  (2022). Market  Analysis  and  Demand Assessment  for  The  Extension  of  Integrated Tourism  Destination :  Central  Java  and  DIY
Assessment Report . https://p3tb.pu.go.id/ uploads_file/20221012.1987.1.  Central  Java Assessment Report v6-ID.pdf.
Chandra, Y. A. (2021). Implementasi Kebijakan Berbasis Blue  Economy  Dalam  Kerangka  Kerja  Sama Pemerintah  Indonesia  Dengan  Food  And Agriculture Organization (Fao): Studi Mengenai Unit  Pengolahan  Ikan  (UPI)  Di  Kabupaten Lombok  Utara. Indonesian  Journal  of  Global Discourse , 3 (1), 1–19. https://doi.org/10.29303/ ijgd.v3i1.27.
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Creswell,  J.  W.,  &  Creswell,  J.  D.  (2018).  Research Design:  Qualitative,  Quantitative  and  Mixed Methods  Procedures.  In Research  Defign: Qualitative,  Quantitative,  and  Mixed  M  ethods Approaches .
Dewan  Perwakilan  Rakyat  RI.  (2012).  Dimensi Kemiskinan. Biro  Analisa  Anggaran  Dan Pelaksanaan  APBN  DPR  RI ,  47–56.  http:// www.dpr.go.id/doksetjen/dokumen/apbn_ Dimensi_Kemiskinan20130130135844.pdf.
Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Provinsi  DIY.  (2022).
Buku Monografi 2021 .
Dinas Pariwisata Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. (2021). Laporan Kerja Instansi Pemerintah Dinas Pariwisata  Daerah  Istimewa  Yogyakarta . 0274 , 1–79. www.visitingjogja.jogjaprov.go.id.
Dinas Pariwisata Provinsi DIY. (2012). Peraturan Daerah DIY  No.  1  Tahun  2012  ttg  Rencana  Induk Pembangunan  Kepariwisataan  Daerah  Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2012-2025 . Dinas  Pariwisata  Provinsi  DIY.  (2021).  Buku  Statistik Kepariwisataan  2021.  In Dinas  Pariwisata Daerah Istimewa Yogyakarta .
DLHK  DIY.  (2021). Dokumen  Informasi  Kinerja Pengelolaan  Lingkungan  Hidup  Daerah  provinsi Daerah  Istimewa  Yogyakarta  Tahun  2021 . https://dlhk-temp.jogjaprov.go.id/wp-content/ uploads/2023/10/LAP-IKLH-2020-edit-13- April-2021.pdf.
Gai, A. M., Soewarni, I., & Sir, M. M. (2018). The concept of  community  poverty  reduction  in  coastal area  of  Surabaya  based  on  sustainable livelihood  approach. IOP  Conference  Series:
Earth  and  Environmental  Science , 137 (1), 012099. . https://doi.org/10.1088/1755- 1315/137/1/012099.
Garcia, M. da G., & Cortes, A. (2023). Blue Planet Law . Gubernur DIY. (2017). Visi Dan Misi Gubernur Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2017 – 2022 . 1–24.
Halpern, B. S. (2020). Building on a Decade of the Ocean Health Index. One Earth , 2 (1), 30–33. https:// doi.org/10.1016/j.oneear.2019.12.011.
Halpern, B. S., Frazier, M., Afflerbach, J., O’Hara, C., Katona, S., Stewart Lowndes, J. S., Jiang, N., Pacheco,  E.,  Scarborough,  C.,  &  Polsenberg, J.  (2017).  Drivers  and  implications  of  change in global ocean health over the past five years.
PLOS  ONE , 12 (7).  https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0178267.
Hasanah, N. (2022). Keberlanjutan pariwisata di pesisir selatan Kabupaten Bantul. Jurnal Riset Daerah , XXII (1), 4128–4145.
Hilmi,  E.,  Amron,  &  Christianto,  D.  (2022).  The potential of high tidal flooding disaster in North Jakarta using mapping and mangrove relationship approach. IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science , 989 (1), 0–7. https://doi. org/10.1088/1755-1315/989/1/012001
Ikejiaku,  B.-V.  (2009).  The  Concept  ‘Poverty’  towards Understanding  in  the  Context  of  Developing Countries  ‘Poverty  qua  Poverty’:  with  Some Comparative  Evidence  on  Britain. Journal  of Sustainable Development , 2 (2), 3–13. https://doi. org/10.5539/jsd.v2n2p3.
Ilhami, M. R., & Salahudin, S. (2021). Hubungan antara pembangunan berkelanjutan dengan community based  tourism:  a  systematic  literature  review. Publisia:  Jurnal  Ilmu  Administrasi  Publik , 6 (2), 100–120. . https://doi.org/10.26905/pjiap. v6i2.5755.
Indraswari,  D.  L.  (2023). Ironi  Kemiskinan  Wilayah Pesisir yang Kaya Potensi Ekonomi Kelautan .
Jati, I. W., & Pribadi, R. (2017). Penanaman Mangrove Tersistem  sebagai  Solusi  Penambahan  Luas Tutupan  Lahan  Hutan  Mangrove  Baros  di Pesisir  Pantai  Selatan  Kabupaten  Bantul. Proceeding Biology Education Conference , 14 (1), 148–153.
Kabil, M., Priatmoko, S., Magda, R., & Dávid, L. D. (2021).  Blue  economy  and  coastal  tourism: A  comprehensive  visualization  bibliometric analysis. Sustainability  (Switzerland) , 13 (7). https://doi.org/10.3390/su13073650.
Kementerian  Komunikasi  dan  Informasi.  (2021). Pemerintah Targetkan Hapus Kemiskinan Ekstrem di  Wilayah  Pesisir .  https://m.kominfo.go.id/ content/detail/38902/pemerintah-targetkan- hapus-kemiskinan-ekstrem-di-wilayah- pesisir/0/berita.
Kementerian Koordinator Maritim dan Investasi. (2020). Pedoman  Pengukuran  Indeks  Kesehatan  Laut Indonesia (IKLI) .
Kementerian  Pariwisata.  (2016).  Peraturan  Menteri Pariwisata Republik Indonesia Nomor 14 Tahun 2016  tentang  Pedoman  Destinasi  Pariwisata Berkelanjutan. In Peraturan Menteri Pariwisata . www.jdih.kemenparekraf.go.id
Kusumastuti, A. H., & Pamungkas, A. (2018). Potensi dan  Permasalahan  Daya  Dukung  Lingkungan berdasarkan  Aspek  Daya  Dukung  Fisik,  Daya Dukung  Ekologis,  dan  Daya  Dukung  Sosial pada  Pantai  Baron. Jurnal  Teknik  ITS , 7 (1). http://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/ article/view/25011.
Lázár, A. N., Adams, H., Adger, W. N., & Nicholls, R. J. (2020). Modelling household well-being and poverty  trajectories:  An  application  to  coastal Bangladesh. PLOS  ONE , 15 (9),  e0238621. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0238621.
Lee,  K.  H.,  Noh,  J.,  &  Khim,  J.  S.  (2020).  The Blue  Economy  and  the  United  Nations’ sustainable  development  goals:  Challenges and  opportunities. Environment  International , 137 (January), 105528. https://doi.org/10.1016/j. envint.2020.105528.
Maeyangsari,  D.  (2023).  Ekonomi  Biru  sebagai  upaya pembangunan  berkelanjutan  dan  pemenuhan
ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Potensi Penerapan Ekonomi Biru Dalam Mendukung Pariwisata Berkelanjutan di Wilayah Pesisir Daerah Istimewa Yogyakarta  | Airawati, et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 133-149
hak  asasi  manusia. Perspektif  Hukum , 23 (1), 106–126.
Martínez-Vázquez,  R.  M.,  Milán-García,  J.,  Pires Manso, J. R., & De Pablo Valenciano, J. (2023). Impact of blue economy sectors using causality, correlation and panel data models. Frontiers in Marine  Science , 10 (January),  1–8.  https://doi. org/10.3389/fmars.2023.1034054.
Marwiyah,  S.,  &  Lailatul  Fitria,  N.  J.  (2023). Implementation of the Blue Economy Policy in Probolinggo  City  for  the  Development  of  the Creative  Economy  of  Processed  Fisheries  and Marines. Jurnal  Borneo  Administrator , 19 (1), 51–68. https://doi.org/10.24258/jba.v19i1.1148
Masjhoer, J. M. (2019). Pengantar Wisata Bahari (Issue April  2020).  https://www.researchgate.net/ publication/340883202_Pengantar_wisata_ bahari.
Mutaqin,  B.  W.  (2017).  Shoreline  changes  analysis  in kuwaru  coastal  area,  yogyakarta,  Indonesia: An application of the digital shoreline analysis system  (DSAS). International  Journal  of Sustainable  Development  and  Planning , 12 (7), 1203–1214. https://doi.org/10.2495/SDP- V12-N7-1203-1214.
Nasution,  M.  (2022).  Potensi  Dan  Tantangan  Blue Economy  Dalam  Mendukung  Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia: Kajian Literatur. Jurnal Budget , 7 (2), 340–364.
Nikijuluw,  V.  P.,  Manafi,  M.  R.,  Bengen,  D.  G.,  & Supriatna,  A.  (2022). Indeks  Kesehatan  Laut Indonesia  (IKLI):  Hasil  Estimasi  Skor  IKLI Tahun  2022 .  Yayasan  Konservasi  Cakrawala Indonesia.
Nucifera, F., Riasasi, W., Putro, S. T., & Marfai, M. A.
(2019). Penilaian Kerentanan dan Kesiapsiagaan Bencana  Tsunami  di  Pesisir  Sadeng, Gunungkidul. Jurnal  Geografi , 11 (2),  182–192. https://doi.org/10.24114/jg.v11i2.11475.
Nugraha, F. S., & Santoso, A. (2018). Kajian Kesesuaian Dan  Daya  Dukung  Kawasan  Pesisir  Pantai Nglambor  Kab.  Gunungkidul  Yogyakarta Sebagai  Kawasan  Wisata  Bahari. Journal  of Marine Research , 7 (3), 159–168.
Nugraha,  R.  B.  A.,  Syaharani,  L.,  Iska,  R.,  Mulyana, D.,  Wahyudin,  Y.,  Purbani,  D.,  Jayawiguna, H.,  Triyono,  T.,  Setiawan,  A.,  &  Fajar,  P. (2019).  The  impact  of  land  used  changes  on mangrove  forest  and  shoreline  dynamic  in Muara  Gembong,  Bekasi,  West  Java. IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science , 241 (1).  https://doi.org/10.1088/1755- 1315/241/1/012018.
Nuryadin,  D.,  &  Purwiyanta.  (2023). Multiplier  Effects of  Tourism  Sector  in  Yogyakarta:  Input-Output Analysis . 16 (1), 170–183.
Pasda, S., Bado, B., & Hasbiah, S. (2019). Model of Poverty Reduction  by  Strengthening  Institutional
Cooperatives  for  Coastal  Areas  of  South
Sulawesi. Proceedings  of  the  First  International
Conference  on  Materials  Engineering  and Management - Management Section (ICMEMm 2018) , 75 (ICMEMm  2018),  255–259.  https:// doi.org/10.2991/icmemm-18.2019.34.
Patil,  P.  G.,  Virdin,  J.,  Diez,  S.  M.,  Roberts,  J.,  & Singh,  A.  (2016).  Toward  a  blue  economy: a  promise  for  sustainable  growth  in  the Caribbean. An  Overview.  The  World  Bank , 92.  http://documents.worldbank.org/curated/ en/965641473449861013/pdf/AUS16344- REVISED-v1-BlueEconomy-FullReport-Oct3. pdf.
Pemerintah Provinsi DIY. (2016). Rencana Pembangunan Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2023 - 2026 (pp. 1–23).
Pemerintah  Provinsi  DIY.  (2018). Rencana  Zonasi Wilayah  Pesisir  dan  Pulau-Pulau  Kecil  Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2018 - 2038 .
Pickton,  D.  (2017). What’s  swot  in  strategic  analysis ? 1697 (March  1998).  https://doi.org/10.1002/ (SICI)1099-1697(199803/04)7.
Purwantara,  S.,  Sugiharyanto,  S.,  &  Khotimah,  N. (2014).  Karakteristik  Spasial  Pengembangan Wilayah  Pesisir  Daerah  Istimewa  Yogyakarta dalam  Konteks  UUK  DIY. Artikel  Penelitian Hibah  Bersaing ,  1–19.  https://core.ac.uk/ download/pdf/33521436.pdf.
Rif ’an,  A.  A.,  &  Irawati,  N.  (2020).  Penataan  Ruang Kawasan  Pantai  Selatan  Daerah  Istimewa Yogyakarta Sebagai Mitigasi Terhadap Bencana Banjir Rob. Jurnal Penataan Ruang , 15 (2), 42. https://doi.org/10.12962/j2716179x.v15i2.7268.
Rukin, R. (2018). Economic development as a way to fight against poverty in a coastal society. Masyarakat, Kebudayaan Dan Politik , 31 (2), 230. https://doi. org/10.20473/mkp.V31I22018.230-240.
Safi,  S.,  Yulianti,  R.,  &  Mukarromah,  S.  W.  (2020). Internalisasi  Prinsip  Blue  Economy  Dalam Pengaturan Kebijakan Pariwisata Di Kabupaten Sampang. Jurnal Rechtens , 12 (July), 1–23.
Sahubawa,  L.,  Khakim,  N.,  &  Lasindrang,  M.  (2015). Kajian Sebaran Potensi Ekonomi Sumber Daya Kelautan  di  Pantai  Selatan  Daerah  Istimewa Yogyakarta Sebagai Upaya Percepatan Investasi. Jurnal  Teknosains , 4 (2),  101–120.  https://doi. org/10.22146/teknosains.7953.
Setijawan,  A.  (2018).  Pembangunan  Pariwisata Berkelanjutan Dalam Perspektif Sosial Ekonomi. Jurnal Planoearth , 3 (1), 7–11.
Sidik, F. (2015). Menggali Potensi Lokal Mewujudkan Kemandirian Desa. JKAP (Jurnal Kebijakan Dan Administrasi  Publik) , 19 (2),  115.  https://doi. org/10.22146/jkap.7962.
Sotiriadis,  M.,  &  Shen,  S.  (2020). Blue  Economy  and Sustainable  Tourism  Management  in  Coastal Zones: Learning from experiences (Issue 1174).
Sudarsono,  H.,  &  Susantun,  I.  (2019).  Pengembangan Potensi  Wisata  di  Kawasan  Pantai  Selatan Kabupaten  Gunung  Kidul,  Yogyakarta.
http s://do i.or g/10.26555
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Agriekonomika , 8 (1), 81. https://doi. org/10.21107/agriekonomika.v8i1.5011.
Tegar, D., & Saut Gurning, R. O. (2018). Development of Marine and Coastal Tourism Based on Blue Economy. International  Journal  of  Marine Engineering  Innovation  and  Research , 2 (2). https://doi.org/10.12962/j25481479.v2i2.3650.
Wahyuningsih,  D.  S.,  Putra,  M.  D.,  Wulan,  T.  R., Putra, A. S., Maulana, E., & Ibrahim, F. (2016). Mitigasi  Bencana  Erosi  Kepesisiran  Di  Pantai Kuwaru Dan Samas, Kabupaten Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta. Seminar Nasional Geografi UMS , 8 (4 June).
Wenhai, L., Cusack, C., Baker, M., Tao, W., Mingbao, C., Paige, K., Xiaofan, Z., Levin, L., Escobar, E.,  Amon,  D.,  Yue,  Y.,  Reitz,  A.,  Sepp Neves,  A.  A.,  O’Rourke,  E.,  Mannarini,  G., Pearlman,  J.,  Tinker,  J.,  Horsburgh,  K.  J., Lehodey,  P.,  …  Yufeng,  Y.  (2019).  Successful blue  economy  examples  with  an  emphasis  on international  perspectives. Frontiers  in  Marine Science , 6 (JUN), 1–14. https://doi.org/10.3389/ fmars.2019.00261.
Wibowo,  M.  S.,  &  Belia,  L.  A.  (2023).  Partisipasi Masyarakat  Dalam  Pengembangan  Pariwisata. Jurnal  Manajemen  Perhotelan  Dan  Pariwisata , 6 (1), 14–22.
Wiratma, H. D., & Nurgiyanti, T. (2019). Pembangunan Pariwisata Kulon Progo Melalui Konsep Green Economy  dan  Blue  Economy. Nation  State Journal of International Studies , 2 (2), 161–172. https://doi.org/10.24076/nsjis.2019v2i2.164.
Zhang,  G.,  &  Xing,  L.  (2023).  Research  on  tourism economic effect under the threshold of new-type urbanization in coastal cities of China: From the perspective of development economics. Ocean &
Coastal Management , 239 (238), 106587. https:// doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2023.106587.