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

## 1
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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
e-ISSN: 2527-3280

## Analisis Tata Kelola Maritim Indonesia: Implementasi Visi Pemerintah Daerah Istimewa Yogyakarta
Indonesian Maritime Governance Analysis: Implementation of the Vision of the Yogyakarta Special Region Government

## *Muhammad Ridha Iswardhana
1 Prodi Ilmu Hubungan Internasional Universitas Teknologi Yogyakarta
Jl. Ringroad Utara Siliwangi, Jombor, Sleman, D.I. Yogyakarta 55285, Indonesia 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
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
Indonesia  sebagai  negara  maritim  memiliki  banyak  peluang  dan  ancaman.  Hal  tersebut  memerlukan  adanya perhatian yang lebih besar terhadap wilayah laut. Penelitian ini membahas strategi Pemerintah Indonesia untuk meningkatkan peluang ekonomi dan mengatasi tantangan melalui Poros Maritim Dunia. Tujuan riset ini adalah menganalisa kebijakan Pemerintah Indonesia dan Pemerintah Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) dalam pengembangan wilayah pesisir menggunakan teori geopolitik dan teori kekuatan laut. Penelitian ini menerapkan metode kualitatif studi kasus. Data yang digunakan berupa data primer melalui wawancara dan data sekunder yang diperoleh dari buku, artikel jurnal dan publikasi daring. Penulis menemukan bahwa sinergitas penegak hukum, diplomasi maritim sudah cukup baik, namun perlu lebih aktif melibatkan masyarakat untuk pengelolaan sumber daya hayati yang berkelanjutan dan peningkatan SDM masyarakat pesisir. Sementara Visi Gubernur DIY bernama Abad Samudera Hindia belum terlaksana dengan maksimal. Masyarakat membutuhkan tambahan pembangunan TPI baru dan pengembangan TPI menjadi PPN dan PPS untuk meningkatkan produktivitas dan kesejahteraan nelayan. Dapat disimpulkan bahwa pemerintah pusat dan daerah harus selalu memperhatikan pengelolaan laut, khususnya untuk pemanfaatan sumber daya dan pangan. Bahwa laut memiliki kekayaan alam yang berlimpah dapat digunakan meningkatkan gizi masyarakat dan pendapatan negara.
Kata Kunci: Abad Samudera Hindia; Daerah Istimewa Yogyakarta; Indonesia; laut; pengelolaan

## ABSTRACT
Indonesia, as a maritime country, has many opportunities and threats. This condition requires greater attention to the sea area. This research discusses the strategy of the Government of Indonesia to increase economic opportunities and overcome challenges through the World Maritime Fulcrum. This research aims to analyze the policies of the Government of Indonesia and the Provincial Government of DIY in developing coastal areas using geopolitical theory and the theory of sea power. This study uses a qualitative case study method. The data used are primary data through interviews and secondary data obtained from books, journal articles and online publications. The author finds that the synergism between law enforcement and maritime diplomacy is good enough. However, it is necessary to involve the community more actively in the sustainable management of biological resources and to increase the human resources of coastal communities. Meanwhile, the vision of the Governor of DIY called the Century of the Indian Ocean, has not been implemented optimally. The community needs additional construction of new TPI and development of TPI to become PPN and PPS to increase the productivity and welfare of fishermen. It can be concluded that the central and regional governments must always pay attention to marine management, especially for utilising resources and food. That the sea has abundant natural wealth can be used to improve people’s nutrition and state income.
Keywords: Indian Ocean Century; Yogyakarta Province; Indonesia; sea; management
Diterima tanggal : 3 Maret 2022
Perbaikan naskah: 27 November 2023
Disetujui terbit   : 20 Desember 2023
*Korespondensi penulis:
Email: muhammad.ridha@staff.uty.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/jksekp. v13i2 . 12542 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
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara kepulauan terbesar di dunia yang memiliki wilayah laut  seluas  5,8  juta  km 2 dengan  17.504  pulau, 95.181  km 2 garis  pantai,  dan  sebagai  bagian  dari Great  Ocean  Conveyor  Belt (KKP,  2019).  Posisi Indonesia  yang  strategis  pada  dua  samudera menjadi  penghubung  bagi  Benua  Asia  dan  Benua Australia.  Berbagai  realitas  tersebut  merupakan potensi luar biasa bagi kesejahteraan dan kemajuan bangsa. Wilayah perairan juga menyimpan banyak
potensi  kelautan  yang  semakin  menguatkan  bukti bahwa  laut  merupakan  kekuatan  dan  masa  depan negara.  Tetapi  realitasnya  pola  pembangunan cenderung  berorientasi  pada  pengembangan daratan  (Sudarmo,  2014).  Padahal  laut  Indonesia memiliki peluang yang dapat dikembangkan sebagai penggerak perekonomian nasional, seperti perikanan, sumber  daya  hayati,  pariwisata,  ekonomi  pesisir, transportasi,  logistik,  energi,  telekomunikasi,  dan pertambangan.
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
Analisis Tata Kelola Maritim Indonesia: Implementasi Visi Pemerintah Daerah Istimewa Yogyakarta  | Iswardhana, M. R Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 125-139
Pemanfaatan  sektor  kelautan  yang  kurang maksimal  menyebabkan  belum  meratanya kemakmuran  rakyat  (Anna,  2020).  Pemerintah Indonesia dapat menggandeng pelaku usaha dalam negeri  dan  masyarakat  pesisir  untuk  mempercepat pembangunan ekonomi dan industri maritim. Jika Indonesia dapat memaksimalkan pengelolaan bidang kelautan secara optimal dapat mendukung menjadi negara  maju  sebagaimana  negara  maju  akibat pemanfaatan laut yang optimal (Surya, 2009). Oleh karena itu, perlu ada perubahan cara pandang dan fokus pembangunan untuk memberdayakan potensi kelautan  negeri.  Kemaritiman  memiliki  potensi besar  untuk  menghidupi  puluhan  juta  rakyat  dan menghasilkan devisa.
Artikel  ini  dirancang  untuk  menghasilkan data yang lengkap dan mendalam dengan berfokus pada  mengorientasikan  Samudera  Hindia  sebagai masa depan Bangsa Indonesia. Merujuk pada hal itu kemudian  disusunlah  tiga  rumusan  permasalahan, yakni:
1.  Seberapa  besar  pendapatan  sektor  kelautan terhadap  PDB  nasional  dibandingkan  negara lain?
2.  Bagaimana  strategi  pengelolaan  maritim Pemerintah  Indonesia  merespons  berbagai ancaman yang ada?
3.  Bagaimana  kebutuhan  dan  respons  kebijakan pemerintah  DIY  dalam  pemanfaatan  Samudera Hindia?
Penelitian  ini  dilaksanakan  mengacu  pada teori geopolitik untuk menjelaskan Indonesia dalam melihat  realitas  wilayah  yang  mayoritas  berbentuk laut  sebagai  dasar  arah  dan  kebijakan  nasional. Sementara  teori  kekuatan  laut  digunakan  untuk menjawab  realitas  peluang  dan  tantangan  pada wilayah maritim Indonesia. Pendekatan metodologi risetyang  digunakan  adalah  penelitian  kualitatif, yang diterapkan untuk menjelaskan secara deskriptif persoalan melalui studi kasus. Dengan pendekatan ini, diperoleh data dan fakta berdasarkan informasi dari  individu,  kelompok,  dan  data  lembaga  secara mendetail.  Penelitian  kualitatif  dipilih  untuk memberikan  pemahaman  lebih  mendalam  tentang kasus  yang  sebenarnya  terjadi.  Pengumpulan  data dilakukan  menggunakan  teknik  wawancara,  yang hasilnya  dianalisis  secara  objektif,  spesifik,  dan terperinci  (Krisyantono,  2014).  Melalui  penelitian kualitatif  dapat  disusun  dan  diidentifikasi  jawaban secara  sebenar-benarnya  dalam  riset  berdasarkan langkah-langkah  logis  hingga  menghasilkan kesimpulan  yang  tepat.  Bentuk  penelitian kualitatif  yang  dilakukan,  diantaranya:  eksplorasi
permasalahan,  review  literatur,  wawancara mendalam,  analisa  data  berbentuk  deskriptif,  dan penulisan laporan yang terstruktur (Creswell, 2012).
Data  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan melalui:
1.  Studi  Literatur:  Pencarian  sumber  data  primer dari  penelitian  dan  artikel  yang  telah  terbit tentang  dengan  tata  kelola  kelembagaan,  pola koordinasi,  dan  strategi  kebijakan  laut  di Indonesia dan DIY.
2.  Data Laporan: Pencarian sumber data sekunder dari laporan yang dirilis resmi oleh kementerian/ Lembaga,  antara  lain:  TNI  AL,  KKP  RI, POLAIR POLRI, Pemda DIY, Pemkab Bantul, Pemkab  Gunung  Kidul,  dan  Pemkab  Kulon Progo.
3.  Wawancara  Mendalam:  Pencarian  sumber data  primer  dengan  melakukan  wawancara langsung menggunakan aplikasi Zoom terhadap narasumber mengenai keamanan laut di Kemenko Polhukam, TNI AL, BAKAMLA RI, KKP RI, POLAIR  POLRI,  DJBC,  Indonesia  Ocean Justice Initiative (IOJI), dan media Kumparan.
Penelitian ini penting karena masih terbatasnya riset  tentang  tata  kelola  pengelolaan  maritim  di Indonesia  dan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY) dengan  menggunakan  pendekatan  geopolitik  dan kekuatan laut. Pasca dicetuskannya Poros Maritim Dunia Pemerintah Indonesia memiliki strategi tata kelola laut yang menjadi dasar pengelolaan wilayah laut  nasional.  Strategi  tersebut  berdampak  pada perubahan  cara  pandang  Pemerintah  Indonesia dan  DIY  dengan  memberikan  perhatian  lebih besar  terhadap  laut.  Apalagi  sebagian  wilayah pesisir  Indonesia  dan  seluruh  pantai  Yogyakarta menghadap ke Samudera Hindia. Realitas tersebut direspons  dengan  adanya  Visi  Gubernur  Daerah Istimewa  Yogyakarta  (DIY)  2017-2022  dan  2022- 2027  bernama  “Menyongsong  Abad  Samudera Hindia”.  Visi  tersebut  menyebabkan  perubahan fokus  pembangunan  di  DIY  untuk  meningkatkan pemanfaatan  laut  secara  berkelanjutan.  Penelitian ini  hadir  untuk  berupaya  menjelaskan  politik  dan kebijakan kelautan di Indonesia maupun Yogyakarta melalui tata kelola berdasarkan realitas kebutuhan, peluang, dan tantangan.

## KONDISI LAUT INDONESIA

## Potensi dan Ancaman Laut Indonesia
Laut  sebagai  perairan  berperan  penting terhadap  kehidupan  manusia  maupun  makhluk hidup lainnya di bumi. Laut berkontribusi terhadap
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
iklim dunia dengan memindahkan panas ke kutub dari  wilayah  khatulistiwa  yang  membuat  bumi cukup  hangat  untuk  ditinggali  (Surinati,  2013). Arus laut dan samudera telah menjadi sabuk aliran laut yang menghubungkan setiap samudera di dunia menyerap energi panas matahari hingga mempunyai kandungan  luar  biasa.  Wilayah  Indonesia  yang 70%-nya  merupakan  lautan  menyediakan  cukup sumber  makanan,  bahan  pertambangan,  obat- obatan, hingga sumber mata pencaharian. Apalagi terdapat keberadaan plankton dan terumbu karang yang  berperan  penting  bagi  kehidupan  manusia sebagai penyedia oksigen sekaligus menyerap karbon dioksida di atmosfer bumi. Hal tersebut akibat posisi Indonesia  yang  memiliki  Arus  Lintas  Indonesia (ARLINDO) yang menyebabkan tingginya kekayaan keanekaragaman  hayati  di  Indonesia  seperti  di Gambar 1 (Suman et al., 2016).
Judul Makalah : Analisis Pengelolaan Maritim Indonesia Dan Tantangan Implementasi Visi Menyongsong Abad Samudera Hindia Pemerintah Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta (Muhammad Ridha Iswardhana)
untuk ditinggali (Surinati, 2013). Arus laut dan samudera telah menjadi sabuk aliran laut yang menghubungkan  setiap  samudera  di  dunia  menyerap  energi  panas  matahari  hingga mempunyai  kandungan  luar  biasa.  Wilayah  Indonesia  yang  70%-nya  merupakan  lautan menyediakan  cukup  sumber  makanan,  bahan  pertambangan,  obat-obatan,  hingga  sumber mata  pencaharian.  Apalagi  terdapat  keberadaan  plankton  dan  terumbu  karang  yang berperan  penting  bagi  kehidupan  manusia  sebagai  penyedia  oksigen  sekaligus  menyerap karbon dioksida di atmosfer bumi. Hal tersebut akibat posisi Indonesia yang memiliki Arus Lintas  Indonesia  (ARLINDO)  yang  menyebabkan  tingginya  kekayaan  keanekaragaman hayati di Indonesia seperti di gambar 1 (Suman et al, 2016).
Gambar 1. Arus Laut Indonesia (ARLINDO) Figure 1. Indonesian Ocean Currents (ARLINDO) Sumber: KKP, 2021
Indonesia  berbatasan  laut  dengan  sepuluh  negara,  diantaranya:  Malaysia,  Filipina, Vietnam,  Thailand,  India,  Singapura,  Papua  Nugini,  Australia,  Timor  Leste,  dan  Palau (Iswardhana  dan  Arisanto,  2022).  Lautan  Indonesia  diperkirakan  mempunyai  potensi keekonomian mencapai USD 19,5 Triliun per tahun (Anna, 2020), diantaranya:
Macam Potensi Jumlah Budidaya ikan Kakap, gobia, dan kerapu dengan potensi kelautan sebesar 9,3 juta ton setiap tahunnya (KKP, 2019) Budidaya ikan hias Sebanyak 236 jenis ikan hias terbaik di dunia Budidaya rumput laut  dan  terumbu karang Seluas  85.707  km 2 dengan  6  dari  10  wilayah  ekosistem terumbu karang terbaik di dunia (KKP, 2018) Budidaya moluska Mutiara, teripang, dan kerang-kerangan (KKP, 2020) Budidaya industri bioteknologi kelautan Benih  ikan,  udang,  bahan  pangan,  dan  pakan  alami (Yuniar, 2012) Budidaya hutan mangrove Seluas 4,25 juta hektar (KKP, 2016) Sumber daya mineral Minyak dan gas bumi, gas biogenik kelautan, pasir kuarsa,
Indonesia  berbatasan  laut  dengan  sepuluh negara,  diantaranya:  Malaysia,  Filipina,  Vietnam, Thailand, India, Singapura, Papua Nugini, Australia, Timor Leste, dan Palau (Iswardhana dan Arisanto, 2022).  Lautan  Indonesia  diperkirakan  mempunyai potensi  keekonomian  mencapai  USD  19,5  Triliun per tahun (Anna, 2020) dapat dilihat pada Tabel 1.
Selain seperti ditunjukkan pada Tabel 1, laut Indonesia  dapat  pula  menyediakan  potensi  untuk kemanfaatan  pada  bidang  lain,  seperti  pariwisata pantai, wisata budaya, turisme pesiar, pelancongan olahraga,  safari  alam,  dan  wisata  bisnis.  Terdapat juga  prospek  industri  galangan  kapal  yang  dapat mendukung  menggerakkan  ekonomi.  Misalnya bisnis perkapalan, industri jangkar, industri peralatan navigasi,  industri  plat  baja,  industri  perpipaan, industri  instalasi  listrik,  industri  mesin  kapal,
Gambar 1. Arus Laut Indonesia (ARLINDO).
Tabel 1. Potensi Keekonomian Laut Indonesia. Macam Potensi Jumlah Budi daya ikan Kakap, gobia, dan kerapu dengan potensi kelautan sebesar 9,3 juta ton setiap tahunnya (KKP, 2019) Budi daya ikan hias Sebanyak 236 jenis ikan hias terbaik di dunia Budi  daya  rumput  laut  dan  terumbu karang Seluas 85.707 km 2 dengan 6 dari 10 wilayah ekosistem terumbu karang terbaik di dunia (KKP, 2018) Budi daya moluska Mutiara, teripang, dan kerang-kerangan (KKP, 2020) Budi  daya  industri  bioteknologi kelautan Benih ikan, udang, bahan pangan, dan pakan alami (Yuniar, 2012) Budi daya hutan mangrove Seluas 4,25 juta hektar (KKP, 2016) Sumber daya mineral Minyak dan gas bumi, gas biogenik kelautan, pasir kuarsa, kromit, posporit, monazite  dan  zirkon,  emas  dan  perak,  pasir  besi,  timah,  agregat  bahan konstruksi, nodul dan kerak mangan, dan mineral hidrotermal. Alur  Laut  Kepulauan  Indonesia (ALKI) Memiliki tiga (3) ALKI dengan potensi sebesar USD 1,5 Juta atau Rp 23,3 Miliar setiap harinya (Yashuananda et al, 2018) Sumber: Data diolah oleh penulis.
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
industri baling-baling kapal, industri penangkapan ikan, pelabuhan, transportasi, industri lepas pantai, dan  industri  pertahanan.  Berbagai  realitas  di atas  menunjukkan  bahwa  perairan  laut  Indonesia menjadi  wilayah  penting  karena  berkontribusi terhadap  iklim  global;  memiliki  banyak  kekayaan alam; dan dilintasi oleh banyak kapal penumpang, dagang, maupun perang dari berbagai belahan dunia. Hal-hal  tersebut  dapat  menunjukkan  Indonesia sebagai negara maritim (Sumarno, 2012).
Meskipun  begitu,  sektor  kelautan  Indonesia belum menjadi tulang punggung dari pertumbuhan dan  perekonomian  nasional.  Ini  ditunjukkan dengan rendahnya persentase sumbangsih terhadap Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  setiap  tahunnya dibandingkan negara lain.
Tabel 2. Persentase Kontribusi Laut Terhadap PDB.
Kawasan/Negara Persentase Kontribusi (2020) Eropa 60% (Widodo, 2018) Vietnam 57,63% (Widodo, 2018) Tiongkok 48,4% (Widodo, 2018) Indonesia 11,31% (Kominfo, 2022)
Pada Tabel 2 terlihat kontradiksi menyangkut masih sedikitnya potensi kelautan yang dimanfaatkan Indonesia. Sebagai negara kepulauan, Indonesia perlu meningkatkan  perhatian  memanfaatkan  maritim. Luasnya  wilayah  laut  dan  berbatasan  dengan berbagai negara juga menyebabkan besarnya terjadi risiko  banyak  kejahatan.  Bermacam  pelanggaran hukum  terjadi  di  laut,  antara  lain:  penyelundupan sumber  daya  hayati,  perompakan,  pencurian  ikan dan  biota  laut,  perdagangan  manusia,  dan pembajakan  (Iswardhana et  al., 2021).  Apabila bangsa  Indonesia  tidak  menyadari  potensi  dan ancaman maritim, maka kemajuan dan kemakmuran negara dapat terhambat.
Sebaliknya,  pemanfaatan  laut  berlebihan juga  dapat  berdampak  pada  penurunan  kualitas lingkungan (Dirhamsyah, 2006). Terdapat beragam dampak  kerugian  dari  pemanfaatan  alam  berlebih, diantaranya:  berpotensi  menyebabkan  kepunahan biota  laut,  pengelolaan  sampah  yang  buruk menyebabkan  adanya  pencemaran  air,  penggunaan bom  maupun  pukat  harimau  membuat  kerusakan ekosistem  terumbu  karang,  kegiatan  transportasi mengganggu kelangsungan biota laut, dan budidaya tambak mengancam kelestarian mangrove. Berbagai ancaman di atas erat kaitannya dengan kemudahan transportasi,  kemajuan  teknologi,  liberalisasi perdagangan, dan globalisasi. Bermacam hal tersebut turut berdampak pada perubahan kehidupan sosial
dan  budaya  masyaraat.  Bangsa  Indonesia  menjadi cenderung  mementingkan  diri  sendiri  dan  tidak mempedulikan orang lain (Iswardhana & Widiono, 2021). Adanya peningkatan perekonomian nasional berdampak pada semakin meningkatnya kebutuhan menyebabkan  penggunaan  sumber  daya  alam berlebihan  dan  kerusakan  lingkungan.  Akibatnya, terjadi  berbagai  ancaman  perihal  kelestarian  dan pelanggaran  hukum  dengan  bermacam  kejahatan yang  merusak  laut  nasional  untuk  kepentingan pribadi  (Chotimah et  al., 2021).  Berdasarkan berbagai hal di atas dapat dipahami bahwa perairan laut  nasional  memiliki  berbagai  macam  peluang dan  ancaman  terhadap  perdagangan,  kepelabuhan, transportasi, mobilitas, logistik, dan telekomunikasi yang  mendukung  laju  perekonomian  negara. Beraneka  ragam  hal  tersebut  perlu  dikelola  lebih baik untuk mewujudkan pemerataan pembangunan bagi seluruh masyarakat Indonesia.

## STRATEGI NASIONAL PENGELOLAAN LAUT

## Strategi dan Pengelolaan Laut
Histori  masa  lalu  membuktikan  bahwa Indonesia memiliki peradaban dan kemajuan hebat akibat  penguasaan  laut  yang  mumpuni.  Sriwijaya, Majapahit,  dan  Demak  menjadi  kerajaan  yang besar  pada  masanya  dapat  menjadi  pembelajaran kesuksesan kepemilikan dan pemanfaatan kekuatan maritim  yang  hebat.  Kerajaan-kerajaan  masa  lalu menggunakan  geopolitik  dengan  memaksimalkan pengelolaan  maritim  yang  menyebabkan  dianggap memiliki  kejayaan  dalam  ekonomi  dan  politik (Effendi,  2019).  Berbagai  kerajaan  di  nusantara berhasil  menjadi  negeri  yang  makmur  dan  besar didukung  kekuatan  armada  maritim  yang  kuat (Yulianti,  2014).  Berbagai  bangsa  lain  yang  turut menjajah Indonesia, seperti Portugis, VOC, Inggris, Belanda, dan Jepang pun bisa menguasai Indonesia sangat lama hingga 3,5 Abad karena didukung oleh pengelolaan laut yang baik (Purwanto, 2015).
Meskipun  awalnya  Pemerintah  Indonesia Era Orde Lama dan Orde Baru belum memberikan perhatian  yang  besar  terhadap  wilayah  maritim. Pola pembangunan lampau tersebut berfokus pada daratan dan Jawa Sentris menyebabkan ketimpangan, yang  menyebabkan  kelangkaan,  tingginya  harga setiap barang, dan berujung pada tidak maksimalnya pertumbuhan ekonomi nasional. Aksesibilitas antar pulau  di  seluruh  Indonesia  yang  menjadi  jantung ekonomi  nasional  belum  sepenuhnya  menjadi prioritas pemerintah sebagai bagian tidak terpisahkan dari pembangunan nasional. Padahal secara kondisi
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
kenyataan ruang wilayah Indonesia 70% merupakan berbentuk  perairan  laut  yang  perlu  dimanfaatkan dengan  lebih  optimal.  Dibutuhkan  pengembalian identitas  nasional  sebagai  bangsa  maritim.  Sebuah bangsa yang tidak hanya bangga memiliki geografis berupa  dikelilingi  lautan,  melainkan  sukses memanfaatkan dan mengelola laut.
Pemerintah Indonesia kemudian menghasilkan  strategi  bernama  Poros  Maritim Dunia  untuk  mewujudkan  laut  sebagai  kekuatan negara,  antara  lain:  1)  Pembangunan  kembali budaya  maritim  Indonesia,  2)  Berkomitmen dalam  menjaga  dan  mengelola  sumber  daya  laut dengan fokus membangun kedaulatan pangan laut melalui  pengembangan  industri  perikanan  dengan menempatkan  nelayan  sebagai  pilar  utama,  3) Komitmen mendorong pengembangan infrastruktur dan  konektivitas  maritim  dengan  membangun tol  laut,  pelabuhan  laut,  logistik,  dan  industri perkapalan, serta pariwisata maritim, 4) Menerapkan diplomasi  maritim,  melalui  usulan  peningkatan kerja sama di bidang maritim dan upaya menangani sumber konflik, seperti pencurian ikan, pelanggaran kedaulatan,  sengketa  wilayah,  perompakan,  dan pencemaran  laut  dengan  penekanan  bahwa  laut harus menyatukan berbagai bangsa dan negara dan bukan memisahkan, dan 5) Membangun kekuatan maritim  sebagai  bentuk  tanggung  jawab  menjaga keselamatan  pelayaran  dan  keamanan  maritim (Iswardhana, 2020).
Keberadaan  Poros  Maritim  sebagai  strategi pembangunan  kelautan  nasional  harus  terintegrasi dengan  melibatkan  tidak  hanya  aktor  pemerintah, melainkan  juga  masyarakat  dan  pelaku  usaha. Poros  Maritim  Dunia  sebagai  tujuan  dan kepentingan  nasional  memudahkan  Indonesia dalam  bertransformasi  menjadi  negara  maritim maju dengan memperhatikan perlindungan hukum, tata  kelola  yang  profesional,  penguatan  budaya bahari,  ekonomi  maritim,  dan  memperhatikan kelestarian lingkungan. Keberadaaan Poros Maritim Dunia merupakan awal yang baik dalam mencapai pertahanan laut yang kuat melalui kontrol maritim. Kebijakan Poros Maritim Dunia tersebut merupakan ‘pesan’ kepada dunia internasional tentang keseriusan Pemerintah  Indonesia  dalam  mengelola  wilayah lautannya sebaik mungkin.
Berdasarkan  lima  hal  dalam  Poros  Maritim Dunia  tersebut  merupakan  bentuk  geopolitik Pemerintah  Indonesia  memanfaatkan  perairan laut  lebih  baik.  Istilah  geopolitik  sebenarnya merupakan  sebuah  teori  tentang  cara  pandang sebuah  negara  terhadap  wilayahnya  yang  diawali oleh Karl Haushofer ketika mendirikan “Institut fut
Geopolitik ”  pada  tahun  1925  bersama  sekelompok profesor  Geografi  Jerman.  Terdiri  atas  Karl Haushofer,  Herman  Lautensach,  Ernst  Obst,  dan Otto Maull. Keempat tokoh tersebut mengusulkan sebuah bidang studi baru dengan nama Geopolitik pada  tahun  1928  (Iswardhana,  2022).  Geopolitik merupakan  doktrin  hubungan  antara  wilayah dan  kebijakan  politik  sebuah  negara  dengan menitikberatkan  pada  faktor  geografi.  Geopolitik dianggap  penting  mengingat  sebuah  negara  tidak bisa memilih atau menukar wilayahnya, sebaliknya negara  harus  dapat  mengelola  wilayahnya  dengan maksimal  (Bassin,  2016).  Geopolitik  berkembang sebagaimana  dijelaskan  oleh  Hans  Weigert  bahwa bidang  ini  merupakan  ilmu  yang  menghubungkan antara  peristiwa  politik  dalam  kaitannya  dengan wilayah sebuah negara. Bahwa adanya faktor geografis setiap negara akan menentukan perilaku masyarakat dan tindakan politik pemerintah. Frederick Ratzel turut  menjabarkan  geopolitik  sebagai  teori  ruang, yakni negara memerlukan adanya ruang atau wilayah untuk  berkembang  yang  selanjutnya  menyebabkan adanya  perluasan  wilayah.  Haushofer  juga menjelaskan  faktor  geografis  menyebabkan  adanya ekspansi,  akibat  adanya  tuntutan  ekonomi,  sosial, ras.    Berikutnya  Halford  Mackinder  menjelaskan bahwa  siapa  saja  yang  menguasai  wilayah-wilayah yang  strategis,  maka  dapat  dianggap  menguasai dunia (Tuathail, 1996).
Dalam  melaksanakan  Poros  Maritim Dunia  sebagai  geopolitik,  Indonesia  juga perlu  mempertimbangkan  aspek  pengelolaan berkelanjutan.  Pendekatan  tidak  boleh  hanya berorientasi  pada  sisi  ekonomi  saja,  melainkan juga  harus  memperhatikan  lingkungan  dan masyarakat.  Apalagi  pemulihan  kelestarian  di  laut membutuhkan  waktu  lama  dan  usaha  yang  lebih besar  (Iswardhana,  2022).  Dapat  dipahami  bahwa Poros Maritim Dunia sebagai strategi nasional akan menentukan  kemampuan  negara  menunjukkan geopolitik  kedaulatannya,  jika  gagal  memiliki mengimplementasikan  pola  pikir  secara  konkret dapat  melemahkan  negara  tersebut.  Sebaliknya, apabila  Indonesia  berhasil  melaksanakan  strategi maritim, negara ini akan menjadi negara maju dalam dua hingga tiga dekade ke depan.
Bersumber  pada  Poros  Maritim  Dunia, pengelolaan laut Indonesia dapat dijabarkan dalam empat (4) langkah nyata, antara lain:
1.  Pengelolaan tata kelola kelembagaan keamanan laut  Indonesia  perlu  dilakukaan  secara terkoordinasi  antar  aktor  penegak  hukum. Saat ini terdapat berbagai lembaga negara yang menjaga  keamanan  laut,  diantaranya:  TNI  AL,
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
Badan  Keamanan  Laut  (Bakamla),  Polairud, Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  (KKP), dan Bea Cukai (Iswardhana et al, 2021). Terlalu banyaknya  lembaga  yang  mengawasi  laut dianggap  menghambat  perwujudan  geopolitik maritim  karena  tumpang-tindih  kewenangan dan  persaingan  antar  lembaga.  Indonesia perlu  memiliki  sebuah  lembaga  keamanan  laut koordinator  untuk  mendukung  perlindungan wilayah  laut  yang  berbatasan  dengan  berbagai negara di Asia Pasifik (Wibawa et al, 2021). Perlu adanya keterpaduan antar penegak hukum perlu melalui  sinergitas  seluruh  komponen  penegak hukum.  Apabila  terdapat  lembaga  keamanan laut  tunggal  yang  kuat  dapat  meminimalkan krisis,  sengketa,  konfrontasi,  dan  perang. Dengan terciptanya keamanan laut menyebabkan perbatasan laut yang aman, mencegah terjadinya berbagai  tindak  kejahatan,  dan  mendukung kegiatan  ekonomi.  Apalagi  terdapat  berbagai selat  dan  laut  di  ketiga  ALKI  membutuhkan perhatian outward  looking dengan  menciptakan lembaga  keamanan  laut  tunggal  melindungi pelayaran  seiring  dinamika  internasional (Kusumastanto, 2015).
2.  Melaksanakan diplomasi maritim untuk menjaga kedaulatan  negara  yang  berhubungan  dengan supremasi  hukum  dan  perlindungan.  Selama tahun 2022, tercatat 438 kapal Vietnam memasuki perairan Natuna utara yang melakukan tindakan penangkapan ikan secara ilegal (Kompas, 2023). Sementara  wilayah-wilayah  Indonesia  lainnya seperti  Selat  Malaka,  Selat  Makassar,  Selat Ombai, dan Selat Obi tidak tercatat. Berdasarkan realitas  tersebut,  Pemerintah  Indonesia  melalui lembaga-lembaga penegak hukum di laut perlu meningkatkan patroli di seluruh wilayah perairan Indonesia  dengan  melibatkan  masyarakat pesisir.  Keberadaan  para  nelayan  memberikan pesan  bahwa  wilayah  tersebut  adalah  kawasan perairan Indonesia. Nelayan-nelayan juga dapat membagikan informasi dan peristiwa yang terjadi di  laut  perbatasan  jika  terjadi  tindakan  yang mengancam kedaulatan laut nasional. Diplomasi maritim juga dapat dilaksanakan dalam bentuk kerja sama antar lembaga keamanan laut dengan mitra dari negara lain. Kerja sama tersebut dapat berbentuk  kunjungan  pimpinan,  pertukaran pasukan, pertukaran informasi, latihan gabungan, dan pembuatan kerja sama resmi. Melalui kerja sama  lintas  negara,  lembaga  keamanan  laut nasional belajar dari negara lain yang dianggap lebih canggih dan maju. Diplomasi maritim dapat pula dimanfaatkan ketika terjadi permasalahan di wilayah perbatasan dengan mengutamakan pada
komunikasi dan pertukaran data.
3.  Mengelola sumber daya hayati kelautan dengan bijaksana  dan  berkelanjutan.  Berdasarkan  data IOJI  tahun  2023,  hampir  seluruh  perairan Indonesia  mengalami  pencemaran  laut  yang diakibatkan  oleh  tumpahan  minyak,  seperti Selat  Malaka,  Selat  Karimata,  Laut  Jawa,  dsn Selat Makassar. Tumpahan tersebut tidak hanya merusak  terumbu  karang,  melainkan  juga membunuh sumber daya laut secara keseluruhan (IOJI, 2023). Perlu pendayagunaan sumber daya hayati maritim yang memperhatikan lingkungan, seperti:  menjaga  kelestarian  terumbu  karang, tidak merusak habitat, menggunakan alat tangkap yang  ramah  lingkungan,  memiliki  batasan  dan selektif dalam menangkap ikan ukuran maupun jenis  tertentu,  tidak  membunuh  flora  fauna yang  dilindungi,  dan  tidak  membahayakan keselamatan  nelayan.  Selain  itu,  pengelolaan sumber  daya  kelautan  dapat  menggabungkan pendekatan  tradisional  dan  teknologi  modern melalui penggunaan musim dan pembibitan agar dapat menghasilkan komoditas yang bernilai jual tinggi.  Pemerintah  juga  harus  selektif  dalam memberikan izin dan meningkatkan pengawasan terhadap  penangkapan  ikan  asing  untuk meningkatkan produksi nelayan lokal. Berbagai hal tentang pengelolaan sumber daya secara bijak di atas harus dilaksanakan untuk menunjukkan Indonesia memiliki kekuatan laut yang kuat.
4.  Peningkatan sumber daya manusia, produktivitas, dan kesejahteraan nelayan melalui peningkatan  Sumber  Daya  Manusia  (SDM) untuk  mewujudkan  budaya  bahari.  Fakta membuktikan  bahwa  90%  nelayan  Indonesia mengalami  kemiskinan.  Terdapat  berbagai penyebab  kemiskinan  nelayan,  diantaranya: keterbatasan  pendidikan  dan  pelatihan, rendahnya modal, keterbatasan peralatan, harga ikan yang tidak menguntungkan, dan ancaman nelayan  asing  (Anwar  dan  Wahyuni,  2019). Perlu  adanya  pemberdayaan  nelayan  melalui edukasi  mengenai  budaya  maritim  sebagai sebuah  identitas  kebanggaan,  edukasi  peluang kekayaan  laut,  pelatihan  dan  pengembangan usaha keekonomian bisnis, geopolitik perbatasan laut,  dan  ajakan  menjaga  keamanan  bersama (Anriani et al, 2019). Peningkatan SDM dapat pula  dilakukan  melalui  pembuatan  aturan tentang  kewajiban  dan  pembagian  keuntungan antar  pelaku  usaha,  penataan  usaha  perikanan dengan pembagian hasil yang adil, pembentukan kelompok-kelompok  usaha  dan  koperasi  bagi nelayan, pelatihan pengelolaan tangkap ikan dan
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
keuangan,  pemberdayaan  keterampilan  dasar teknis,  pelatihan  pelaksanaan  perikanan  dan pertambangan  laut  (Nugroho,  2018),  pelatihan evakuasi  bencana  dan  kecelakaan,  peningkatan konektivitas antar pulau kecil, perbaikan sarana dan  prasarana  bagi  nelayan  maupun  tempat tinggalnya, pemanfaatan teknologi (Iswardhana, 2021),  dan  pemberdayaan  masyarakat  terkait pariwisata  maritim  (Rif ’an,  2018).  Pelatihan, pendampingan,  dan  pemberdayaan  harus dilakukan  agar  para  nelayan  dapat  mandiri. Profesi nelayan harus menjadi mata pencaharian yang  terhormat  dengan  prospek  kesejahteraan baik  sehingga  menjadi  profesi  yang  menarik bagi generasi muda di desa. Realitasnya nelayan cenderung  merupakan  orang-orang  tua  yang kurang  mendapatkan  perhatian  berdampak pada rendahnya produktivitas dan hidup dalam kemiskinan  (Arifin et  al., 2020).  Nelayan cenderung miskin karena didominasi oleh nelayan buruh yang memperoleh penghasilan relatif kecil dan  pendidikan  yang  rendah  sementara  jumlah total  penghasilan  per  kapal  sebenarnya  cukup besar (Kurniasari, 2016).
Keempat  kebijakan  nyata  pengelolaan  laut Indonesia  tersebut  merupakan  implementasi dari  teori  kekuatan  laut.  Teori  kekuatan  laut merupakan  pendekatan  yang  melihat  kemampuan sebuah  negara  dapat  mendayagunakan  unsur kelautan  dengan  maksimal  untuk  kemajuan sebuah  bangsa.  Kemajuan  dan  kejayaan  sebuah negara  ditentukan  oleh  kemampuan  pemerintah dalam  mengelola  segala  potensi  yang  berkaitan  di maritim.  Jika  negara  tersebut  dapat  melindungi, mengelola, dan mengendalikan wilayah maritimnya tentunya  dapat  menggunakan  hal  tersebut  untuk kepentingan nasional dan mencegah gangguan dari negara lain. Teori kekuatan laut secara garis besar menitikberatkan  pada  beberapa  hal,  antara  lain: kondisi geografis, realitas negara dikaitkan dengan laut, dampak kelautan terhadap masyarakat, besaran jumlah  penduduk,  karakteristik  masyarakat,  dan prioritas pemerintah (Mahan, 1987).
Teori ini dapat dibagi menjadi dua dimensi, yakni: Pertama ,  dimensi  taktis  bahwa  maritim memiliki  aspek  yang  strategis  sebagai  sebuah karakter  bangsa  ditunjukkan  dengan  negara memandang  wilayah  lautnya  untuk  kepentingan nasional.  Dimensi  ini  berdampak  pada  karakter sebuah  negara,  gagasan  nasional,  nilai-nilai  yang dianut  bersama,  dan  perencanaan  jangka  panjang dalam  pengelolaan  laut.  Bahwa  laut  tidak  hanya dianggap sebatas sebagai sarana, melainkan sumber dari  SDA  untuk  mewujudkan  kesejahteraan
masyarakat  dan  kemajuan  sebuah  negara. Kedua , dimensi  implementasi  merupakan  upaya  nyata dalam  pemanfaatan  wilayah  laut  berupa  industri sumber daya, transportasi, perdagangan, keamanan, dan pertahanan nasional. Teori kekuatan laut tidak hanya menitikberatkan pada bidang keamanan dan pertahanan  saja,  melainkan  juga  seluruh  peluang, baik kekayaan alam, perdagangan, dan transportasi. Meskipun  pada  realitasnya  manusia  tinggal  di daratan,  namun  tetap  memerlukan  laut  sebagai sumber kehidupan dan penghubung antar wilayah. Apabila  dapat  menguasai  laut  dapat  lebih  mudah untuk memengaruhi dunia internasional.
Dalam mencapai teori kekuatan laut dijelaskan perlunya  fokus  pembangunan  maritim  dengan menggabungkan  kekuatan  militer  dan  ekonomi secara  bersamaan.  Sebagaimana  70%  wilayah Indonesia  berbentuk  lautan,  keberadaan  kekuatan laut dapat mendukung peningkatan daya saing dan mewujudkan keamanan nasional. Diplomasi maritim juga menjadi unsur yang penting melalui kerja sama dan kehadiran lembaga penegak hukum di laut dalam rangka  menjaga  kedaulatan  maritim  Indonesia. Adanya pelibatan nelayan dalam diplomasi maritim juga untuk menunjukkan kepada dunia internasional bahwa  Indonesia  merupakan  negara  maritim  yang kuat.  Sementara  pengelolaan  kekayaan  laut  yang bijak dapat terjadi apabila masyarakat pesisir sudah memiliki  kualitas  SDM  yang  mumpuni.  Semakin berkualitas  SDM  nelayan  Indonesia  berdampak pada  peningkatan  produktivitas  dan  kesejahteraan komunitas pesisir. Dapat dipahami apabila keempat kebijakan pengelolaan laut Indonesia dapat tercapai maksimal  maka  Indonesia  menjadi  negara  yang memiliki kekuatan laut mumpuni.

## KEBIJAKAN  PENGELOLAAN  LAUT  DIY TERHADAP SAMUDERA HINDIA
Pemanfaatan Wilayah Laut DIY di Samudera Hindia
Provinsi  DIY  berada  di  wilayah  strategis karena berada di tengah Pulau Jawa bagian selatan dengan diapit oleh Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Timur di daratan. Penentuan DIY dipilih mengingat wilayah ini dianggap menjadi “mini-Indonesia” yang memiliki garis pantai yang panjang, namun masih berfokus di daratan. Wilayah ini memiliki otonomi khusus sesuai dengan Undang-Undang Nomor 13 Tahun 2012 tentang Keistimewaan Daerah Istimewa Yogyakarta.  Keistimewaan  Yogyakarta  merupakan pengakuan terhadap DIY yang memiliki kekhususan atas dasar filosofis, historis, dan budaya.  Pemerintah DIY  memiliki  kewenangan  dalam  menjalankan
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
otonomi daerah dalam bentuk jabatan, kewenangan, tata  ruang,  pertanahan,  dan  kebudayaan  (BPK Yogyakarta, 2013).  Implementasi otonomi khusus dengan  memperhatikan  kondisi  nyata,  kebutuhan masyarakat,  idealisme  pemerintah,  dan  pagu anggaran.  Hubungannya  dengan  pengelolaan laut,  Pemerintah  DIY  melalui  otonomi  daerah menetapkan kebijakan sebagai fokus pembangunan dengan  memperhatikan  pada  kondisi  wilayah  dan strategi nasional Poros Maritim Dunia.
Daerah  ini  awalnya  cenderung  banyak melakukan  pembangunan  di  permukaan  darat, mengingat pengembangan wilayah lebih banyak pada Kota Yogyakarta dan Kabupaten Sleman yang relatif berdekatan  Kota  Solo  dan  Kabupaten  Magelang, Provinsi  Jawa  Tengah.  Sementara  pengembangan infrastruktur di Kabupaten Gunung Kidul cenderung tertinggal karena dekat dengan Kabupaten Pacitan, Jawa  Timur  dan  Kabupaten  Bantul  maupun Kulon  Progo  mengalami  ketimpangan  dan mengalami  perkembangan  yang  lambat,  terutama pembangunan  di  wilayah  pantai  (Nabila  &  Laut, 2021).  Apalagi  dalam  lima  belas  tahun  terakhir pembangunan di DIY lebih banyak dilakukan pada wilayah daratan, seperti infrastruktur jalan, fasilitas umum, destinasi pariwisata, dan akomodasi turisme (Budiman, 2015).
Padahal  realitasnya  provinsi  ini  menghadap ke Samudera Hindia yang berbatasan hingga negara Australia.  Provinsi  DIY  memiliki  garis  pantai sepanjang 126 km pada Kabupaten Bantul, Gunung Kidul,  dan  Kulonprogo  menunjukkan  posisi strategis  yang  memiliki  beragam  potensi  dan keuntungan ekonomi. Keberadaan ketiga kabupaten tersebut  selanjutnya  dapat  dikembangkan  menjadi berbagai  pusat  pertumbuhan  ekonomi  di  wilayah selatan  Pulau  Jawa,  diantaranya:  pusat  pariwisata kelautan  (Sudarsono  &  Susantun,  2019),  pusat perdagangan  maritim,  pusat  industri  perikanan (Kamim et  al., 2018),  pusat  pendidikan  dan riset bahari, dan pusat olahraga air (Hadi & Yulianto, 2021).
Kondisi  tersebut  kemudian  ditindaklanjuti dengan  dicetuskannya  gagasan  Gubernur  Provinsi DIY,  Sri  Sultan  Hamengku  Buwono  X  berupa visi  “Menyongsong  Abad  Samudera  Hindia  untuk Kemuliaan  Martabat  Masyarakat  Yogya”  pada Agustus  2017  (Wibawa,  2017).  Visi  tersebut dijelaskan dalam lima misi, antara lain: peningkatan kualitas hidup masyarakat, peningkatan keragaman ekonomi,  peningkatan  harmoni  bersama, penyelenggaran  pemerintah  yang  demokratis,  dan prilaku  bermartabat  dari  aparatur  pemerintahan (DPRD DIY, 2017). Sementara periode berikutnya,
Gubernur  Provinsi  DIY  melanjutkan  visi  tersebut hingga  tahun  2027  dengan  berfokus  pada pengelolaan  laut  berkelanjutan  ( blue  economy ), kerja  sama  pengelolaan  samudera  ( Collaboration and  global  governance ),  dan  memperkuat pemanfaatan perairan laut ( The Maritime Silk Road ) (Pemerintah DIY, 2022).
Visi tersebut sebagai respons atas kenyataan tiga  dari  enam  kota/kabupaten  di  provinsi  ini berbatasan  langsung  ke  Samudera  Hindia  yang menjadi identitas dari DIY dalam mengembangkan potensi  ekonomi  dan  peningkatan  kesejahteraan masyarakat.  Sebagai  contoh  pengembangan pengembangan  berbasis  kelautan  dapat  terlihat pada  pembangunan  Bandar  Udara Yogyakarta International  Airports (Bandara  YIA)  di  Temon, Kulonprogo. Bandara YIA menghadap ke Samudera Hindia  sebagai  bukti  implementasi  awal  Visi  Sri Sultan tersebut (Kemenhub, 2017).
Keberadaan  Visi  Gubernur  DIY  juga merupakan  pengejawantahan  dari  Poros  Maritim Dunia. Visi tersebut tidak hanya menjadi identitas budaya  masyarakat  Yogyakarta  sebagai  komunitas maritim,  melainkan  juga  pengembangan  ekonomi maritim memiliki hubungan erat guna mewujudkan kedaulatan  pangan.  Hal  tersebut  juga  didukung adanya partisipasi berbagai lembaga dan masyarakat bekerja sama dalam mencegah kerusakan lingkungan dan  kejahatan  laut  hingga  terciptanya  keamanan maritim. Berdasarkan hal tersebut, dapat dikatakan bahwa  kelima  hal  dalam  Poros  Maritim  Dunia diimplementasikan  dengan  lebih  konkret  pada tingkat  daerah  melalui  visi  “Menyongsong  Abad Samudera Hindia”.
Provinsi  DIY  sebagai  salah  satu  pusat pengetahuan dan turisme di Indonesia diharapkan dapat  memperkuat  Visi  Gubernur  DIY  tersebut. Keberadaan berbagai lembaga akademik juga dapat memberikan  masukan  kepada  pemerintah  tentang kebutuhan masyarakat pesisir. Sebaliknya Yogyakarta sebagai ikon pariwisata dapat dikatakan masih belum memanfaatkan pariwisata maritim secara maksimal sebagaimana  Bali,  Manado,  maupun  Bangka Belitung. Perlu adanya penyamaan persepsi tentang pentingnya pengembangan dan pengelolaan potensi kelautan dan kemaritiman di Provinsi DIY. Adanya pendidikan  dan  pariwisata  dapat  berperan  penting terhadap peningkatan kesejahteraan masyarakat dan pertumbuhan ekonomi wilayah.
Terdapat  persoalan  mendasar  dalam pengimplementasian  Visi  Gubernur  DIY  tersebut adalah  masih  terbatasnya  fasilitas  kelautan  berupa pelabuhan.  Padahal  pelabuhan  merupakan  pusat
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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
aktivitas  ekonomi  penting  dalam  pemanfaatan sumber  daya  laut.  Pelabuhan  dapat  meningkatkan pemasukan pendapatan daerah, penyediaan lapangan pekerjaan, dan penyediaan ikan segar (Arsyad, 2014). Sementara di DIY keberadaan pelabuhan perikanan masih  terbatas  jumlah  maupun  kualitas.  Sebagai contoh,  DIY  hanya  memiliki  tiga  (3)  Pelabuhan Kelas C/PPI, dengan dua diantaranya masih dalam pembangunan.

## Kondisi Masyarakat Pesisir DIY
Secara geografis di selatan DIY tidak memiliki pulau-pulau terluar, tetapi seluruh wilayah berbentuk pantai  dan  tidak  ada  teluk  ataupun  pulau  untuk transit dan berlindung. Sebagai contoh nelayan yang melaut dari Pelabuhan Perikanan Sadeng, Gunung Kidul  maka  harus  kembali  lagi  ke  titik  semula. Sementara  apabila  terjadi  badai  ataupun  angin kencang, nelayan tidak dapat dengan mudah untuk menghindar.  Akibatnya  harus  menunggu  badai reda  para  nelayan  dapat  kembali  (Suryani,  2020). Apalagi  kapal-kapal  nelayan  yang  ada  di  Provinsi DIY  cenderung  masih  kapal  yang  kecil  dengan bobot  kurang  dari  15 Gross  Ton (Pratama,  2016). Kondisi  tersebut  menyebabkan  para  nelayan  tidak bisa  memaksimalkan  produktivitasnya,  mengingat jarak yang pendek dan teknologi relatif sederhana.
Sementara dari ratusan kilometer garis pantai Provinsi  DIY  tercatat  hanya  memiliki  tiga  (3) Pelabuhan Perikanan Pantai (PPI), diantaranya: PPI Sadeng dan PPI Gesing di Kabupaten Gunung Kidul dan PPI Adi Karto Kabupaten Kulon Progo. Namun kenyataanya,  PPI  Sadeng  dapat  dikatakan  sudah padat  hingga  berisi  100  kapal  nelayan,  sementara untuk PPI Adi Karto dan Gesing belum sepenuhnya selesai  proses  pembangunan.  Memperhatikan kondisi tersebut, banyak nelayan yang justru memilih untuk transit ke wilayah Cilacap, Jawa Tengah dan
Pacitan,  Jawa  Timur.  Keterbatasan  tempat  sandar atau  pelabuhan  ikan  turut  menyebabkan  nelayan harus berangkat dan pulang di tempat yang sama, padahal jarak dan waktu yang dibutuhkan jauh dan lama.
Pemerintah  DIY  perlu  membuat  PPI  baru karena  nelayan-nelayan  DIY  tidak  mungkin mewujudkan  hal  tersebut.  Sebaliknya,  kebutuhan masyarakat  nelayan  di  pesisir  DIY  memerlukan memiliki  lima  hingga  enam  PPI  di  sepanjang DIY  dengan  memperhatikan  dari  jumlah  kapal dan  nelayan  di  DIY.  Sebagai  contoh,  Tempat Pelelangan  Ikan  (TPI)  Gesing  dan  Sadeng  dahulu dikembangkan  menjadi  PPI.  Berkaca  pada  hal tersebut,  terdapat  TPI  Parangtritis,  TPI  Depok, TPI  Trisik,  TPI  Kretek,  TPI  Ngrenehan  yang dapat  dikembangkan  menjadi  PPI  pada  masa mendatang.  Sebagaimana  pada  Gambar  2,  terlihat terdapat  banyak  pantai  di  sepanjang  pesisir  DIY yang dapat dibangun TPI dan PPI. Namun, hanya Pantai  Sadeng  yang  dapat  dikembangkan  menjadi TPI  dan  PPI.  Idealnya  ketiga  kabupaten  tersebut masing-masing  memiliki  satu  hingga  dua  PPI (Herlambang, 2021).
Jika  pemerintah  tidak  dapat  membangun fasilitas  PPI  secara  lengkap  atas  pertimbangan tertentu,  setidaknya  dapat  membuat  kolam  sandar /  pelabuhan  kecil  pada  TPI  yang  sudah  ada. Apalagi,  keberadaan  kolam  sandar  tersebut  juga dapat  difungsikan  untuk  mendukung  kegiatan lainnya,  misalnya:  kapal  patroli,  evakuasi,  dan latihan  bersama.  Apabila  pemerintah  tidak  segera membangun  kolam  sandar  dan  mengembangkan PPI, dikhawatirkan memunculkan adanya pelabuhan ilegal  atau  “pelabuhan  tikus”,  yang  menghambat terwujudnya  Poros  Maritim  Dunia,  misalnya: penyelundupan narkoba, perdagangan manusia, dan masuknya terorisme.
Judul Makalah : Analisis Pengelolaan Maritim Indonesia Dan Tantangan Implementasi Visi Menyongsong Abad Samudera Hindia Pemerintah Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta (Muhammad Ridha Iswardhana)
memaksimalkan  produktivitasnya,  mengingat  jarak  yang  pendek  dan  teknologi  relatif sederhana.
Sementara  dari ratusan kilometer  garis  pantai  Provinsi  DIY  tercatat  hanya  memiliki tiga  (3)  Pelabuhan  Perikanan  Pantai  (PPI),  diantaranya:  PPI  Sadeng  dan  PPI  Gesing  di Kabupaten Gunung Kidul dan PPI Adi Karto Kabupaten Kulon Progo. Namun kenyataanya,
PPI Sadeng dapat dikatakan sudah padat hingga berisi 100 kapal nelayan, sementara untuk PPI Adi Karto dan Gesing belum sepenuhnya selesai proses pembangunan. Memperhatikan kondisi tersebut, banyak nelayan yang justru memilih untuk transit ke wilayah Cilacap, Jawa Tengah  dan  Pacitan,  Jawa  Timur.  Keterbatasan  tempat  sandar  atau  pelabuhan  ikan  turut menyebabkan nelayan harus berangkat dan pulang di tempat yang sama, padahal jarak dan waktu yang dibutuhkan jauh dan lama.
Pemerintah DIY perlu membuat PPI baru karena nelayan-nelayan DIY tidak mungkin mewujudkan  hal  tersebut.  Sebaliknya,  kebutuhan  masyarakat  nelayan  di  pesisir  DIY memerlukan memiliki lima hingga enam PPI di sepanjang DIY dengan memperhatikan dari jumlah kapal dan nelayan di DIY. Sebagai contoh, Tempat Pelelangan Ikan (TPI) Gesing dan Sadeng  dahulu  dikembangkan  menjadi  PPI.  Berkaca  pada  hal  tersebut,  terdapat  TPI Parangtritis, TPI  Depok, TPI  Trisik,  TPI  Kretek, TPI  Ngrenehan yang dapat dikembangkan menjadi  PPI  pada  masa  mendatang.  Sebagaimana  pada gambar  2 di  bawah,  terlihat terdapat banyak pantai di sepanjang pesisir DIY yang dapat dibangun TPI dan PPI. Namun, hanya  Pantai  Sadeng  yang  dapat  dikembangkan  menjadi  TPI  dan  PPI.  Idealnya  ketiga kabupaten tersebut masing-masing memiliki satu hingga dua PPI (Herlambang, 2021).
Sumber: Visiting Jogja, 2022.
Jika  pemerintah  tidak  dapat  membangun  fasilitas  PPI  secara  lengkap  atas pertimbangan tertentu, setidaknya dapat membuat kolam sandar / pelabuhan kecil pada TPI
Gambar 2. Daftar Pantai Yogyakarta Yang Dapat Menjadi PPI.
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
Analisis Tata Kelola Maritim Indonesia: Implementasi Visi Pemerintah Daerah Istimewa Yogyakarta  | Iswardhana, M. R Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 125-139
Menindaklanjuti  keempat  hal  di  atas,  perlu dilakukan  pengelolaan  kelautan  sebagai  identitas Provinsi  DIY  dalam  berbagai  hal,  diantaranya (Herlambang, 2021):
1.  Pembangunan  dan  pengembangan  Pelabuhan Perikanan Pantai (PPI), diantaranya: Sadeng, Adi Karto,  dan  Gesing.  Sebelumnya  Provinsi  DIY hanya terdapat satu (1) PPI, yakni PPI Sadeng, Gunung Kidul yang dibangun sejak tahun 1992. Selanjutnya  merespons  adanya  kebutuhan  dari masyarakat  pesisir  dibangunlah  PPI  Adi  Karto dan  PPI  Gesing.  PPI  Adi  Karto,  Kulon  Progo dibangun  pada  tahun  2010  dan  dikembangkan pada tahun 2018. Sementara PPI Gesing, Gunung Kidul saat ini sedang dalam proses pembangunan sejak 2022. Akan tetapi, dari ketiga PPI tersebut cenderung  hanya  berada  di  wilayah  Kabupaten Kulon Progo dan Gunung Kidul saja. Belum ada PPI  yang  berada  di  Bantul,  padahal  kabupaten ini juga memiliki wilayah pesisir luas.
Dalam  hal  ini,  menurut  penulis  perlu  untuk dibangun sebuah kolam sandar di TPI Parangtritis atau TPI Depok, Bantul. Kolam sandar kemudian dikembangkan  menjadi  PPI.  Pemilihan  TPI Parangtritis  atau  TPI  Depok  didasarkan  pada adanya  Muara  Sungai  Opak  sebagai  wilayah yang  strategis.  Selain  itu,  di  Kabupaten  Bantul sudah memiliki pabrik es yang dapat mendukung penyimpanan hasil tangkap ikan. Pengembangan TPI  Depok  tersebut  dapat  digunakan  untuk fasilitas  pengembangan  riset  kelautan  dan pariwisata  maritim  karena  berdekatan  dengan akses  Jalan  Parangtritis  sebagai  jalan  nasional (Gambar 3).
Pembangunan kolam sandar di TPI Parangtritis atau  TPI  Depok  penting  untuk  mewujudkan Poros  Maritim  Dunia.  Pembangunan  tersebut sebagaimana komitmen pembangunan
J. Kebijakan KP Vol. 13 No. 1 Juni 2023: hal… - …
yang sudah ada. Apalagi, keberadaan kolam sandar tersebut juga dapat difungsikan untuk mendukung kegiatan lainnya, misalnya: kapal patroli, evakuasi, dan latihan bersama. Apabila pemerintah  tidak  segera  membangun  kolam  sandar  dan  mengembangkan  PPI, dikhawatirkan  memunculkan  adanya  pelabuhan  ilegal  atau  “pelabuhan  tikus”,  yang menghambat  terwujudnya  Poros  Maritim  Dunia,  misalnya:  penyelundupan  narkoba, perdagangan manusia, dan masuknya terorisme.
Menindaklanjuti keempat  hal di atas,  perlu dilakukan pengelolaan kelautan sebagai identitas Provinsi DIY dalam berbagai hal, diantaranya (Herlambang, 2021):
1) Pembangunan  dan  pengembangan  Pelabuhan  Perikanan  Pantai  (PPI), diantaranya: Sadeng, Adi Karto, dan Gesing. Sebelumnya Provinsi DIY hanya terdapat satu (1)  PPI,  yakni  PPI  Sadeng,  Gunung  Kidul  yang  dibangun  sejak  tahun  1992.  Selanjutnya merespons adanya kebutuhan dari masyarakat pesisir dibangunlah PPI Adi Karto dan PPI Gesing.  PPI  Adi  Karto,  Kulon  Progo  dibangun  pada  tahun  2010  dan  dikembangkan  pada tahun  2018.  Sementara  PPI  Gesing,  Gunung  Kidul  saat  ini  sedang  dalam  proses pembangunan sejak 2022. Akan tetapi, dari ketiga PPI tersebut cenderung hanya berada di wilayah  Kabupaten  Kulon  Progo  dan  Gunung  Kidul  saja.  Belum  ada  PPI  yang  berada  di Bantul, padahal kabupaten ini juga memiliki wilayah pesisir luas.
Dalam  hal  ini,  menurut  penulis  perlu  untuk  dibangun  sebuah  kolam  sandar  di  TPI Parangtritis  atau  TPI  Depok,  Bantul.  Kolam  sandar  kemudian  dikembangkan  menjadi  PPI.
Pemilihan  TPI  Parangtritis  atau  TPI  Depok  didasarkan  pada  adanya  Muara  Sungai  Opak sebagai  wilayah  yang  strategis.  Selain  itu,  di  Kabupaten  Bantul  sudah  memiliki  pabrik  es yang  dapat  mendukung  penyimpanan  hasil  tangkap  ikan.  Pengembangan  TPI  Depok tersebut  dapat  digunakan  untuk  fasilitas  pengembangan  riset  kelautan  dan  pariwisata maritim karena berdekatan dengan akses Jalan Parangtritis sebagai jalan nasional ( gambar 3 ).
Gambar 3. Lokasi TPI Pantai Depok dan Akses Jalan Nasional Figure 3. TPI Depok Beach Location and National Road Access
Gambar 3. Lokasi TPI Pantai Depok dan Akses Jalan Nasional.
infrastruktur  dan  mengelola  sumber  daya laut  dalam  bentuk  kedaulatan  pangan  dalam upaya  membangun  kembali  budaya  maritim. Pembuatan  kolam  sandar  tersebut  juga mendukung  dari  Visi  Gubernur  DIY  berfokus pada  laut  sebagai  halaman  depan.  Visi  tersebut harus  dilakukan  pemerintah  secara  nyata dalam  bentuk  pembangunan  infrastruktur  agar masyarakat  bisa  memperoleh  manfaat  secara langsung.  Peningkatan  kelas  pelabuhan  turut mendorong perkembangan industri-industri lain yang  berkaitan  dengan  kelautan,  seperti  kapal, permesinan, industri es, dan pangan maritim.
2.  Pembangunan  pos  pengawasan  oleh  Tentara Nasional  Indonesia  Angkatan  Laut  (TNI AL)  dan  Direktorat  Kepolisian  Air  dan  Udara (Ditpolairud)  pada  wilayah  pesisir  di  ketiga kabupaten di Provinsi DIY. Berawal dari Pantai Congot,  Kabupaten  Kulonprogo  di  wilayah paling  barat  dan  berakhir  di  Pantai  Sadeng, Kabupaten  Gunung  Kidul  di  wilayah  paling timur.  Bentuk  pengamanan  dilakukan  dengan pembangunan  pos-pos  pengawasan  sepanjang garis  pantai.  Sementara  saat  ini  baru  terdapat enam pos pengamanan, antara lain: Pos Samas, Kulwaru Parangtritis, dan Depok, di Kabupaten Bantul;  Pos  Sadeng  di  Kabupaten  Gunung Kidul;  Pos  Congot  di  Kabupaten  Kulon  Progo (Sutarmi, 2015). Pembangunan pos pengamanan yang sudah ada dapat mendukung waktu-waktu tertentu,  misalnya  saat  menjelang  Natal  dan Tahun Baru, Idul Fitri, dan libur panjang sekolah. Pembangunan  pos  sementara  tersebut  karena terjadi  peningkatan  jumlah  wisatawan  yang berkunjung ke pesisir DIY. Sementara pada saat yang bersamaan sedang terjadi perubahan musim yang menyebabkan angin kencang, pasang, dan peningkatan tinggi ombak (Jogja Tv, 2015).
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Perlu  dilakukan  penambahan  pos  pengamanan untuk perlindungan kepada masyarakat, menjaga wilayah  pariwisata,  dan  mengevakuasi  ketika bencana  dan  kecelakaan.  Pembangunan  pos keamanan  juga  dapat  melibatkan  Satuan  Polisi Pamong Praja (Pol PP) dan Satuan Perlindungan Masyarakat  (Satlimnas).  Sementara  hal  yang telah  dilakukan  pemerintah  berupa  koordinasi pengamanan  antara  masyarakat  dengan  Bintara Pembina  Desa  (Babinsa)  dari  Koramil  0729/01 Bantul  dan  Bhayangkara  Pembina  Kamtibmas (Bhabinkamtibmas)  dari  berbagai  Kepolisian Sektor (Polsek) di ketiga kabupaten. Pengamanan terkoordinasi  lintas  lembaga  tersebut  berhasil mencegah  adanya  kegiatan  penyelundupan manusia.  Sebagaimana  diketahui,  pernah dilakukan penggagalan aktivitas penyelundupan manusia  di  wilayah  DIY  pada  tahun  2010, 2014,  dan  2015.  Hingga  periode  2016-2022 tidak  ditemukan  adanya  kegiatan  tersebut karena  sinergitas  yang  kuat  lintas  lembaga  dan masyarakat di sepanjang pesisir DIY.
Selain  itu,  perlu  ditingkatkan  kegiatan  patroli TNI  AL  dan  Ditpolairud.  Kedua  lembaga tersebut  biasanya  melakukan  patroli  rutin untuk  mencegah  pelanggaran  hukum.  Tercatat pelanggaran  hukum  paling  banyak  terjadi  oleh aktivitas  penangkapan  ikan  oleh  nelayan  yang berasal dari luar DIY. Seperti diketahui, terdapat adanya  Surat  Persetujuan  Berlayar  (SPB)  yang dikeluarkan  oleh  Syahbandar  setempat  untuk meninggalkan  pelabuhan  dan  berlayar.  Akan tetapi,  para  nelayan  yang  menangkap  ikan di  perairan  DIY  justru  kebanyakan  berasal dari  Cilacap  dan  Pacitan.  Adanya  patroli guna menghalau para nelayan dari Jawa Tengah dan  Jawa  Timur  untuk  meninggalkan  wilayah laut DIY.
Kegiatan  patroli  biasanya  dilakukan  dari  PPI Sadeng  yang  berada  di  wilayah  paling  barat dengan berbatasan Pacitan, Jawa Timur lalu ke arah  timur  ke  PPI  Adi  Karto  yang  berdekatan dengan  Cilacap,  Jawa  Tengah.  Akan  tetapi, tidak  jarang  akibat  kondisi  ombak  yang  tinggi dan  hujan  deras  menyebabkan  patroli  tidak bisa  dilakukan  secara  maksimal.  Selain  itu, keterbatasan  peralatan  dan  Bahan  Bakar Minyak  (BBM)  mengurangi  intensitas  dari patroli.  Realitas  tersebut  menyebabkan  Markas Besar  Kepolisian  RI  (MABES  POLRI)  kerap memberikan  bantuan  sarana  dan  prasarana untuk  mendukung  operasi  patroli  mengingat risiko  dan  ancaman  yang  begitu  besar ditunjukkan dengan berbatasan langsung dengan Samudera Hindia dan Australia.
Perlu  dilanjutkannya  operasi  evakuasi  bencana dan kecelakaan terhadap nelayan dan wisatawan. Realitas Provinsi DIY yang berbatasan langsung dengan Samudera Hindia menyebabkan wilayah pesisir  memiliki  ombak  tinggi.  Apalagi  pada bulan-bulan  tertentu,  terjadinya  angin  kencang dan  peningkatan  ombak  membahayakan masyarakat.  Padahal,  pada  wilayah  selatan  DIY merupakan  daerah  pariwisata  dan  perikanan yang  banyak  dikunjungi  masyarakat.  Bahkan wisatawan  tidak  jarang  nekat  mendekati pinggir pantai meskipun sudah ada peringatan. Akibatnya  terjadi  kecelakaan  hingga  korban jiwa.  Sebenarnya  TNI  AL  dan  Ditpolairud Polda  telah  bekerja  sama  dengan  Badan  SAR Nasional  (BASARNAS)  membuat  Tim  Siaga SAR.  Keberadaan  tim  tersebut  melaksanakan berbagai  upaya  pencegahan  dan  evakuasi berbagai di pantai sepanjang DIY. Berbagai hal yang  telah  dilakukan,  diantaranya:  pembuatan papan peringatan, pelaksanaan himbauan secara rutin,  dan  pencarian  evakuasi  ketika  bencana. Tim Siaga SAR juga rutin diperbantukan ketika bencana  alam,  seperti  angin  beliung,  gempa bumi, dan badai. Hal tersebut untuk melakukan pengecekan dan melakukan pertolongan pertama, memastikan tidak ada korban bencana yang gagal diselamatkan, dan membantu merelokasi puing- puing akibat kerusakan pada rumah warga.
Selain  itu,  Tim  Siaga  SAR  yang  sudah  ada telah  membuat  program Quick  Respons untuk melakukan  evakuasi  secepatnya  ketika  terjadi kecelakaan  laut.  Tindakan  cepat  ini  dilakukan berupa  menyelamatkan  korban  kurang  dari sepuluh (10) menit untuk menyelamatkan nyawa korban  agar  tidak  terseret  jauh  ke  tengah  laut dan  tenggelam.  Setelah  berhasil  diselamatkan, korban mendapatkan pengobatan untuk dirujuk ke  rumah  sakit  terdekat.  Program  ini  penting karena  seringkali  terjadinya  korban  jiwa  akibat terlambat  diselamatkan  dan  korban  mengalami kepanikan  sehingga  tenggelam  tergulung  arus bawah air.
3.  Melanjutkan  kolaborasi  pengamanan  bersama masyarakat.  TNI  AL  dan  Ditpolairud  Polda telah  berkolaborasi  bersama  warga  setempat sebagaimana  adanya  mitra  binaan  melalui Kelompok  Masyarakat  Pengawas  (Pokmaswas), Forum  Kemitraan  Polisi  dan  Masyarakat (FKPM), dan Bintara Pembina Potensi Maritim (Babin  Maritim).  Kerja  sama  penegak  hukum dan masyarakat tersebut berhasil mencegah upaya penyelundupan manusia secara ilegal ke Australia pada periode 2010, 2014, dan 2015. Kemitraan ini juga  mencegah  aktivitas  penyelundupan  senjata
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
dan  narkoba  akibat  eratnya  hubungan  antara warga  dan  penegak  hukum.  Adanya  kemitraan tersebut  ditunjukkan  pula  berupa  masyarakat aktif melapor kepada Babinsa, Bhabinkamtibmas, dan  Babin  Maritim  tentang  kegiatan-kegiatan dianggap  mencurigakan.  Kegiatan  prostitusi terselubung  dan  penambangan  pasir  ilegal  di pantai  juga  pernah  diungkap  dan  diselesaikan secara hukum berkat adanya laporan masyarakat.
4.  Pemberian bantuan sosial (bansos) dan vaksinasi kepada  masyarakat.  Ketika  terjadinya  Pandemi COVID-19 pada periode 2019-2021 menyebabkan lumpuhnya  kegiatan  masyarakat.  Kondisi tersebut menyebabkan banyak warga kehilangan pekerjaan  bidang  pariwisata,  perdagangan,  dan aktivitas ekonomi lainnya hingga meningkatkan pengangguran.  Hal  tersebut  ditindaklanjuti melalui  TNI  AL  dan  Ditpolairud  berupa pemberian bansos selama masa Pandemi. Bansos diberikan kepada warga yang berada di sepanjang pesisir DIY dengan memberikan bahan makanan pokok.  Dilakukan juga vaksinasi massal kepada 2.600 warga di pesisir selatan DIY dari wilayah Pantai Congot hingga Sadeng. Sebaiknya kedua lembaga  keamanan  laut  tersebut  juga  terus memberikan himbauan kepada masyarakat dalam bentuk  ceramah  ataupun  kegiatan  keagamaan guna memberikan edukasi menghadapi pandemi dan permasalahan maritim.

## MENINJAU  KEMBALI  TATA  KELOLA MARITIM INDONESIA DAN DIY
Dalam  analisis  penulis  menemukan  bahwa pemerintah  pusat  dan  daerah  harus  senantiasa memberikan  perhatian  terhadap  pengelolaan  laut, utamanya  pemanfaatan  sumber  daya  dan  pangan. Laut  memiliki  kekayaan  alam  yang  berlimpah dapat digunakan meningkatkan gizi masyarakat dan pendapatan  negara.  Melalui  Poros  Maritim  Dunia sebagai  geopolitik  Indonesia,  sinergitas  penegak hukum  dan  diplomasi  maritim  perlu  dilanjutkan untuk memberikan rasa aman. Implementasi kedua hal  tersebut  yang  sudah  ada  sudah  baik,  namun terdapat  kekhawatiran  bahwa  keberlanjutan  dapat terhambat  seiring  dengan  pergantian  jabatan dan  pemimpin  lembaga.    Upaya  pencegahan dan  pengurangan  sampah  harus  senantiasa dilakukan  kepada  masyarakat  melalui  sosialisasi agar pencemaran sampah di laut dapat berkurang. Pemerintah tidak boleh hanya menghimbau, namun dapat  lebih  aktif  melibatkan  masyarakat  melalui pengelolaan sumber daya hayati yang berkelanjutan dan  peningkatan  SDM  masyarakat  pesisir. Sementara Provinsi DIY sebagai salah satu wilayah
yang memiliki garis pantai yang panjang dan wilayah pesisir berbatasan langsung pada Samudera Hindia dan  Australia  perlu  diapresiasi  adanya  gagasan pembangunan menitikberatkan maritim.
Melalui  Visi  Gubernur  DIY  yang menempatkan  pesisir  sebagai  beranda  depan menyebabkan  pergeseran  fokus  pembangunan yang  tidak  hanya  pada  daratan,  melainkan  juga perairan  laut.  Pengelolaan  Samudera  Hindia di  DIY  terkait  pelabuhan  TPI  dan  PPI  masih memerlukan  peningkatan.  Keberadaan  PPI  yang sudah  ada  belum  menjangkau  setiap  kabupaten. Penyelenggaran keamanan melalui pos pengawasan, operasi  evakuasi,  kolaborasi  pengamanan  bersama masyarakat, dan pemberian bansos sudah memenuhi harapan  masyarakat.  Namun,  pemerintah  perlu tetap  melanjutkan  berbagai  kebijakan  tersebut agar  masyarakat  sadar  untuk  menjaga  keamanan dan  kelestarian  pesisir  sehingga  dapat  mencapai kekuatan laut yang hebat.
Untuk mendukung penerapan Visi Gubernur DIY  yang  lebih  maksimal,  akan  lebih  baik  jika Pemerintah  DIY  melakukan  pembangunan  kolam sandar  di  TPI  Parangtritis  dan/atau  TPI  Depok yang selanjutnya dapat dikembangkan menjadi PPI. Kolam  sandar  tersebut  dianggap  menguntungkan karena berada di tempat yang strategis, sebagaimana berlokasi  di  Muara  Sungai  Opak,  terdapat  pabrik es di bantul, berdekatan dengan Jalan Parangtritis sebagai jalan nasional, dapat dikembangkan sebagai fasilitas  pengembangan  riset  kelautan,  dan  belum ada TPI yang berlokasi di Kabupaten Bantul. Usulan ini  merupakan  permintaan  yang  disampaikan masyarakat  agar  dapat  meningkatkan  kualitas  dan kesejahteraan kehidupannya.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Indonesia  sebagai  negara  yang  memiliki wilayah  perairan  sebesar  2/3  atau  70%  dari  total luasnya  memerlukan  adanya  perhatian  yang  lebih besar terhadap laut sebagaimana beragam potensi yang ada. Meskipun begitu, Indonesia belum sepenuhnya memanfaatkan  potensi  laut  yang  ditunjukkan sumbangsih  terhadap  perekonomian  nasional  baru sebesar  11%.  Apalagi  terdapat  berbagai  ancaman dan  tantangan  yang  dapat  mengancam  keamanan laut  nasional.  Kondisi  tersebut  harus  segera ditindaklanjuti dengan memperhatikan peluang dan ancaman yang ada serta memiliki strategi nasional sebagai  dasar  kebijakan  nasional.  Poros  Maritim Dunia  menjadi  dasar  pengembangan  potensi  dan mengantisipasi  ancaman  di  laut  sebagai  bentuk geopolitik  Pemerintah  Indonesia.  Strategi  Poros Maritim Dunia dapat menjadi rujukan pemerintah
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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
pusat dan daerah dalam mengembangkan maritim Indonesia sebagai bentuk geopolitik nasional. Strategi tersebut perlu terus diimplementasikan melalui tata kelola keamanan laut yang terkoordinasi, diplomasi maritim  melibatkan  aktor  negara  dan  masyarakat, pengelolaan  lingkungan,  dan  meningkatkan SDM  nelayan.  Pada  tingkat  daerah,  terdapat  Visi Gubernur DIY merupakan respons atas keberadaan strategi  Poros  Maritim  Dunia  dan  realita  wilayah DIY  menghadap  Samudera  Hindia.  Visi  tersebut juga perlu diimplementasikan secara nyata dengan pengembangan  PPI,  patroli  ruti,  pengawasan bersama  masyarakat,  dan  selalu  memperhatikan masyarakat.  Apabila  seluruh  hal  tersebut  tercapai, maka  akan  terwujudnya  kekuatan  laut  yang  hebat secara taktis dan implementatif di Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  menghaturkan  penghargaan  dan terima kasih Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset,  dan  Teknologi  (Kemendikbudristek)  yang telah  mendanai  penelitian.  Ucapan  terima  kasih juga disampaikan kepada seluruh narasumber yang bersedia meluangkan waktunya. Selain itu, apresiasi diberikan  kepada  pihak-pihak  yang  berkontribusi secara langsung dan tidak langsung dalam penerbitan artikel publikasi jurnal ini.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan ini, kami menyatakan bahwa penulis adalah  Muhammad  Ridha  Iswardhana  sebagai penulis tunggal yang melakukan penelitian, analisis, penyusunan,  dan  publikasi.  Hingga  pada  akhirnya dapat diterbitkan artikel ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Anna,  Z.  (2020). 75  Tahun  Merdeka,  Indonesia  Masih Punya  Banyak  Potensi  Kembangkan  Sektor Kelautan  Dan  Perikanan .  The  Conversation. https://theconversation.com/75-tahun- merdeka-indonesia-masih-punya-banyak- potensi-kembangkan-sektor-kelautan-dan- perikanan-143188
Anriani,  H.  B.,  Agustiati,  Rosmawati,  Halim,  H.,  & Arifin,  J.  (2019).  Social  Justice  In  Palu  Bay: Tradisional Fishermen And Modern Fishermen (Keadilan  Sosial  di  Teluk  Palu:  Nelayan Tradisional Dan Nelayan Moden). Asian Journal of  Environment . History  and  Heritage ,  3(2), 71-77.  https://spaj.ukm.my/ajehh/index.php/ ajehh/article/view/127.
Anwar, Z & Wahyuni, W. (2019). Miskin Di Laut Yang Kaya:  Nelayan  Indonesia  Dan  Kemiskinan. Sosioreligius: Jurnal Ilmiah Sosiologi Agama, 4(1), 51-54.  https://doi.org/10.24252/sosioreligius. v4i1.10622.
Arifin, A., Anriani H. B., Arsat, M., & Salam, S. (2020).
In  Pursuit  of  Prosperity:  A  Case  Study  Of Fisherman  Communities  In  South  Sulawesi, Indonesia. Journal  Of  Critical  Reviews ,  7(16), 1968-1976.  https://www.jcreview.com/paper. php?slug=in-pursuit-of-prosperity-a-case- study-of-fisherman-communities-in-south- sulawesi-indonesia.
Arsyad, M. (2014). Analisis Tingkat Pemanfaatan Fasilitas Pangkalan Pendaratan Ikan Bonehalang . [Skripsi Ilmu  Kelautan  dan  Perikanan  Universitas Hasanuddin].  Perpusatakaan  UNHAS.  http:// digilib.unhas.ac.id/opac/detail-opac?id=7896.
Bassin,  M.  (2016).  5  Race  contra  Space:  The  Conflict between  German  Geopolitik  and  National Socialism. Hitler’s  Geographies:  The  Spatialities of the Third Reich . University of Chicago Press. 110-137.
BPK  Yogyakarta.  (2013). Kajian  Hukum  Tentang Keistimewaan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta . Badan  Pemeriksa  Keuangan  Yogyakarta. https://yogyakarta.bpk.go.id/wp-content/ uploads/2013/06/Keistimewaan-DIY.pdf.
Budiman,  A.  (2015). Ekonomi  Rakyat  Sultan  Yogya .
Majalah Pajak. https://majalahpajak.net/
ekonomi-rakyat-sultan-yogya/. Chotimah,  H.  C.,  Iswardhana,  M.  R.,  &  Rizky,  L. (2021).  Model  Collaborative  Governance dalam Pengelolaan Sampah Plastik Laut Guna Mewujudkan Ketahanan Maritim di Indonesia. Jurnal  Ketahanan  Nasional, 27(3),  353-361. https://doi.org/10.22146/jkn.69661.
Creswell,  J.  W.  (2012). Educational  Research:  Planning, Conducting  and  Evaluating  Quantitative  and Qualitative . University of Nebraska.
Dirmansyah.  (2006).  Pengelolaan  Wilayah  Pesisir Terintegrasi  Di  Indonesia. Oseana ,  31(1),  21- 23.    https://www.yumpu.com/id/document/ view/31936727/pengelolaan-wilayah-pesisir- terintegrasi-di-.
DPRD DIY. (2017). Visi Gubernur DIY 2017-2022 adalah Menyongsong  Abad  Samudera  Hindia  untuk Kemuliaan  Martabat  Manusia  Jogja .  Dewan Perwakilan Rakyat Daerah Istimewa Yogyakarta. https://www.dprd-diy.go.id/visi-gubernur- diy-2017-2022-adalah-menyongsong-abad- samudera-hindia-untuk-kemuliaan-martabat- manusia-jogja/.
Effendi,  T.  N.  (2019).  Geopolitik  Lokal  Dan  Wawasan Nusantara:  Strategi  Tol  Laut  Dan  Kedaulatan Maritim. Jurnal Majelis , 11, 25-28 https://www. mpr.go.id/pengkajian/Jurnal_Ed_11_2019.pdf.
Hadi,  W.,  &  Yulianto,  A.  (2021).  Menggali  Potensi Wisata Alam Untuk Kegiatan Sport Tourism Di Kabupaten Sleman Daerah Istimewa Yogyakarta. Khasanah Ilmu: Jurnal Pariwisata Dan Budaya , 12(2),  142-149.  https://doi.org/10.31294/khi. v12i2.11053.
Herlambang,  B.  (2021). Wawancara  Ditpolairud  Polda DIY tentang Tata Kelola Kelembagaan Keamanan
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
Analisis Tata Kelola Maritim Indonesia: Implementasi Visi Pemerintah Daerah Istimewa Yogyakarta  | Iswardhana, M. R Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 125-139
Laut  dalam  Menjaga  Keamanan  Maritim  di Indonesia . 14 September 2021.
IOJI. (2023). Deteksi Dan Analisis Gangguan Keamanan Laut  Di  Wilayah  Perairan  Dan  Yurisdiksi Indonesia  Periode  Januari  Hingga  Maret  2023. Indonesia  Ocean  Justice  Initiative.  https:// oceanjusticeinitiative.org/2023/04/30/deteksi- dan-analisis-gangguan-keamanan-laut-di- wilayah-perairan-dan-yurisdiksi-indonesia- periode-januari-hingga-maret-2023/.
Iswardhana,  M.  R.  (2020). Pendidikan  Pancasila  dan Kewarganegaraan:  Merajut  Kebinekaan  dalam Menghadapi  Tantangan  Revolusi  Industri .  PT Kanisius. 133-136.
Iswardhana, M. R. (2021). Kerjasama Maritim Indonesia- Amerika  Serikat  sebagai  Implementasi  Politik Poros Maritim Indonesia: BAKAMLA-US Coast Guard. JDP  (Jurnal  Dinamika  Pemerintahan) , 4(1),  1-13.  https://doi.org/10.36341/jdp. v4i1.1569.
Iswardhana,  Muhammad  Ridha.  (2022). Sejarah  Invasi Rusia di Ukraina Dalam Kaca Mata Geopolitik . AIHII Press.
Iswardhana,  M.  R.,  Wibawa,  A.,  &  Chotimah,  H.  C. (2021).  Strategi  Keamanan  Laut  Pemerintah Indonesia Untuk Menjaga Keamanan Maritim. NUSANTARA: Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial , 8(6),  1411-1413.  http://dx.doi.org/10.31604/ jips.v8i6.2021.1406-1428
Iswardhana, M. R., & Arisanto, P. T. (2022). Implementasi Smart  Power  Dan  Linkage  Issues  Indonesia Dalam  Perlindungan  Kedaulatan  Maritim  Di Kepulauan  Natuna. Madani  Jurnal  Politik  dan Sosial  Kemasyarakatan ,  14(2),  https://doi. org/10.52166/madani.v14i02.3240.
Jogja Tv. (2015) Antisipasi Laka Laut, Ditpolair Dirikan Pos  Pengamanan .  Jogja  Tv.  https://jogjatv. tv/antisipasi-laka-laut-ditpolair-dirikan-pos- pengamanan/.
Kamim, A. B. M., Amal, I., & Khandiq, M. R. (2018). Pemerintah  Sebagai  Agen  Perubahan  Sosial Yang  Direncanakan:  Studi  Atas  Pembangunan Kemaritiman  Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Dialektika  Masyarakat:  Jurnal  Sosiologi ,  2(2), 95-99. https://jurnal.uns.ac.id/dmjs/article/ view/27954.
Kemenhub. (2017). Pembangunan Bandara Internasional Yogyakarta  di  Kulon  Progo  Resmi  Dimulai. Kementerian  Perhubungan.  https://dephub. go.id/post/read/pembangunan-bandara- internasional-yogyakarta-di-kulon-progo- resmi-dimulai.
KKP.  (2016). Green  Belt  Hutan  Mangrove  sebagai  Alat Pencegahan  Dini  Bencana  Wilayah  Pesisir . Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan. http://www.bpsdmkp.kkp.go.id/index.php/ detail/160129-153344-green-belt-hutan- mangrove-sebagai-alat-pencegahan-dini- bencana-wilayah-pesisir#sthash.HdUV4EL2. dpbs.
KKP.  (2018). Terumbu  Karang .  Kementerian  Kelautan dan  Perikanan.  https://kkp.go.id/djprl/p4k/ page/4332-terumbu-karang.
KKP.  (2019). Optimalisasi  Potensi  Budidaya  Ikan  Hias Nasional . Kementerian Kelautan dan Perikanan. https://kkp.go.id/djpb/artikel/15803- optimalisasi-potensi-budidaya-ikan-hias- nasional.
KKP.  (2019). Siaran  Pers:  Laut  Masa  Depan  Bangsa, Mari Jaga Bersama . Kementerian Kelautan dan Perikanan. https://kkp.go.id/artikel/12993- laut-masa-depan-bangsa-mari-jaga-bersama.
KKP.  (2020). KKP Tingkatkan  Pemanfaatan  Moluska Untuk Genjot Ekonomi Marikultur . Kementerian Kelautan dan Perikanan. https://kkp.go.id/djpb/ artikel/23794-kkp-tingkatkan-pemanfaatan- moluska-untuk-genjot-ekonomi-marikultur. KKP. (2021). ARLINDO Fenomena Arus antar Samudera sebagai  Katalis  Keanekaragaman  Hayati Laut  Indonesia .  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan.  https://kkp.go.id/djprl/lpsplsorong/ artikel/35232-arlindo-fenomena-arus-antar- samudera-sebagai-katalis-keanekaragaman- hayati-laut-indonesia.
Kominfo.  (2022). Peringati  Hari  Maritim  Nasional 2022,  Menko  Luhut  Optimis  Indonesia  Bisa Menjadi  Pusat  Peradaban  Maritim  Dunia . Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika. ht t p s : / / w w w . ko m i n f o . g o . id / co nte nt / detail/44473/peringati-hari-maritim-nasional- 2022-menko-luhut-optimis-indonesia-bisa- menjadi-pusat-peradaban-maritim-dunia/0/ artikel_gpr.
Kompas. (2023). Kapal Ikan Asing Kian Tak Terbendung di  Natuna .  Kompas.  https://www.kompas.id/ baca/nusantara/2023/01/01/kapal-ikan-asing- kian-tak-terbendung-di-natuna .
Kurniasari,  D.  A.  (2016).  Pengaruh  Pendapatan, Dependency  Ratio,  Dan  Tingkat  Pendidikan Nelayan Terhadap Pola Konsumsi Rumah Tangga Nelayan  Di  Pesisir  Pantai  Depok  Yogyakarta. Jurnal Pendidikan dan Ekonomi , 5(4), 267-270. https://journal.student.uny.ac.id/index.php/ ekonomi/article/view/4095.
Kusumastanto,  T.  (2015). Arah  Strategi  Pembangunan Indonesia sebagai Negara Maritim .  Departemen Ekonomi Sumberdaya dan Lingkungan Fakultas Ekonomi  dan  Manajemen  Institut  Pertanian Bogor.
Krisyantono, R. (2014). Tehnik Praktis Riset Komunikasi . Prenada. Mahan,  A.  T.  (1987 ).  The  Influence  o  f  Sea  Power  U pon History 1660-1783 . Dover Publication Inc. 29-69.
Nabila,  L.  M.,  Laut,  L.  T.  (2021).  Determinan Ketimpangan  Pendapatan  Provinsi  D.I. Yogyakarta Tahun 2012-2020. Syntax Idea , 8(3), 1874-1885.  https://doi.org/10.46799/syntax- idea.v3i81410.
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Nugroho, D. A. (2018). PKM UKM Kelompok Usaha Produk  Makanan  Olahan  Laut  Di  Desa Kemadang  Dan  Desa  Sidoharjo  Kecamatan Panggang  Kabupaten  Gunung  Kidul  Sebagai Alternatif  Pengembangan  Desa  Wisata  Pesisir Pantai Gunung Kidul Yogyakarta. Jurnal Saintech , 5(1),  1-7.  https://sainstech.poltekindonusa. ac.id/index.php/view/article/view/12
Pemerintah DIY. (2022) Visi Misi Calon Gubernur DIY 2022-2027  Fokuskan  Penataan  Kalurahan, Kawasan Selatan, Dan IT . Pemerintah Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. https://jogjaprov. go.id/berita/visi-misi-calon-gubernur-diy- 2022-2027-fokuskan-penataan-kalurahan- kawasan-selatan-dan-it.
Pratama, W. (2016). Peran Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY)  dalam  Membangun  Potensi  Maritim Nusantara. Bahari Jogja , 12(22), 23-29. https:// doi.org/10.33489/mibj.v14i22.85.
Purwanto,  B.  (2015).  Perkembangan  Industri  Maritim Nusantara  (Kenyataan  Dan  Harapan). Jurnal Ilmu  Manajemen ,  4(2),  168-171.  https://doi. org/10.32502/jimn.v4i2.300.
Rif ’an, A. A. (2018). Daya Tarik Wisata Pantai Wediombo Sebagai  Alternatif  Wisata  Bahari  Di  Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Geografi , 10(1), 63- 65. https://doi.org/10.24114/jg.v10i1.7955.
Sudarmo,  T.  R.  (2014). LIPI:  Negara  Kepulauan, Indonesia Terlalu Berorientasi ke Darat . Lembaga Ilmu  Pengetahuan  Indonesia.  http://lipi.go.id/ lipimedia/lipi:-negara-kepulauanindonesia- terlalu-berorientasi-ke-darat/9748
Sudarsono,  H.,  &  Susantun,  I.  (2018).  Pengembangan Potensi  Wisata  di  Kawasan  Pantai  Selatan Kabupaten  Gunung  Kidul,  Yogyakarta. Jurnal Sosial  Ekonomi  dan  Kebijakan  Pertanian ,  8(1),
82-85.  http://doi.org/10.21107/agriekonomika. v8i1.5011
Suman, A., Irianto, H. E., Satria, F. & Amri, K. (2016). Potensi Dan Tingkat Pemanfaatan Sumber Daya Ikan Di Wilayah Pengelolaan Perikanan Negara Republik  Indonesia  (Wpp  Nri)  Tahun  2015 Serta  Opsi  Pengelolaannya. Jurnal  Kebijakan Perikanan Indonesia , 8(2), 99-102. http://dx.doi. org/10.15578/jkpi.82.2016.97-100.
Sumarno,  E.  (2012).  Ekonomi  Maritim. 9  Perspektif Menuju Masa Depan Maritim Indonesia . Yayasan
Institut Maritim Indonesia. 31-81.
Surinati,  D.  (2013).  Lautan  dan  Iklim. Oseana, 38(3),
33-35. https://intra.lipi.go.id/ datapublikasi/1420614529.pdf.
Surya,  O.(2009). Oentoro  Surya:  Sumber  Daya  Laut Belum Optimal Dikelola . Kompas. https://amp. kompas.com/regional/d/2009/06/14/11320927/ ~Bisnis&Keuangan~Ekonomi?page=1.
Suryani,  N.  (2020).  Strategi  Pengembangan  Dan Pengelolaan  Wilayah  Pesisir  Berbasis  Tipologi Di Wilayah Kepesisiran Kabupaten Gunungkidul Yogyakarta. Jurnal  Azimut ,  3,  7-8  https:// ojs.unitas-pdg.ac.id/index.php/azimut/article/
view/623. Sutarmi.  (2015). Polair  Polda  DIY  Kesulitan  Patroli Perairan  Selatan .  Antara.  https://jogja. antaranews.com/berita/332149/polair-polda- diy-kesulitan-patroli-perairan-selatan.
Tempat Seru. (2023). Pantai Depok Jogja . Tempat Wisata Seru. https://tempatwisataseru.com/pantai- depok-jogja/.
Tuathail, G. O. (1996). Critical Geopolitics: The Politics of Writing Global Space . Routledge. Visiting  Jogja.  (2022). Info  Kuliner  dan  Destinasi  Jalur Pantai  Selatan .  Visiting  Jogja  Pemerintah Provinsi  DIY.  https://visitingjogja.jogjaprov. go.id/35503/info-kuliner-dan-destinasi-jalur- pantai-selatan/#.
Wibawa,  A.,  Iswardhana,  M.  R.,  &  Chotimah,  H.  C. (2021).  Pola  Interaksi  Antar-lembaga  dan Reformasi  Tata  Kelola  Keamanan  Maritim Indonesia:  Bakamla  RI. Ministrate:  Jurnal Birokrasi & Pemerintahan Daerah , 3(3), https:// doi.org/10.15575/jbpd.v3i3.14582.
Wibawa, S. (2017). Abad Samudera Hindia . Kedaulatan Rakyat.  https://www.krjogja.com/angkringan/ read/329068/abad-samudera-hindia.
Widodo, J. (2018). Di Laut Kita Kaya . Portal Informasi Indonesia.  https://www.indonesia.go.id/narasi/ indonesia-dalam-angka/ekonomi/di-laut-kita- kaya.
Yashuananda, K. H., Wisanjaya, I. G. P. E., & Yasa, M. M. (2018). Penegakan Hukum Pada Alur Laut Kepulauan  Indonesia. Kertha  Negara ,  6(4). https://ojs.unud.ac.id/index.php/Kerthanegara/ article/view/42332.
Yulianti,  Y.  (2014).  Kejayaan  Indonesia  Sebagai  Negara Maritim (Jalesveva Jayamahe). Jurnal Pendidikan Pancasila dan Kewarganegaraan , 27(2), 130-133. http://dx.doi.org/10.17977/jppkn.v27i2.5523.
Yuniar,  R.  (2012). Implementasi  Kewaspadaan  Nasional Terhadap  Ekspansi  Pangan  Global  Guna Mewujudkan Ketahanan Pangan Dalam Rangka wibawaKemandirian  Bangsa .  Perpusatakaan Lembaga  Ketahanan  Nasional  Republik Indonesia.    http://lib.lemhannas.go.id/public/ media/catalog/0010-121500000010947/ swf/2695/mobile/index.html#p=1