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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra

## Strategi Pengembangan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai di Karangsong Indramayu melalui Pendekatan Ecotourism Opportunity Spectrum (ECOS)
Ecotourism Development Strategy for Sustainable Coastal Mangrove Forest through Ecotourism Opportunity Spectrum (ECOS) Approach in Karangsong Indramayu

## *Erlinda Indrayani dan Jumanah
Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Brawijaya Jln. Veteran Malang, 65145 Jawa Timur, 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
Mangrove merupakan tanaman tropis yang keberadaannya perlu dijaga dan dilestarikan karena memiliki peran penting bagi kehidupan. Keberhasilan rehabilitasi hutan mangrove di Karangsong sebagai destinasi ekowisata dan dicanangkan sebagai mangrove center di Jawa Barat mendasari penelitian untuk dilakukan pengembangan secara  berkelanjutan.  Penelitian  dilakukan  pada  Juli  2022  di  Kawasan  Ekowisata  Hutan  Mangrove  Pantai Lestari (KEHMPL) Karangsong Indramayu. Pendekatan yang dilakukan dalam penelitian dengan pendekatan kuantitatif dan data diperoleh melalui wawancara dengan kuisioner, observasi, dokumentasidan data sekunder . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  ekowisata  serta  mengevaluasi  dan  membangun strategi pengembangan KEHMPL dengan menggunakan pendekatan Ecotourism Opportunity Spectrum (ECOS)
dan  analisis Recreation  Zone  Index (RZI).  Hasil  analisis  evaluasi  menunjukan  bahwa  KEHMPL  Karangosng memiliki kondisi kategori intermediate dengan nilai 65,62%, di mana kondisi ini mengartikan bahwa KEHMPL Karangsong termasuk ekowisata yang berkembang dan memiliki pengelolaan baik. Arah strategi pengembangan dilakukan  terhadap  delapan  variabel  parameter  meliputi  akses,  penawaran  atraksi,  infrastruktur  internal, infrastruktur eksternal, interaksi sosial, pengetahuan dan keahlian, sumber daya lain yang berkaitan dan dampak pengunjung.  Untuk  pengembangannya,  sangat  memerlukan  peranan stakeholder baik  dari  pengelola  sendiri, pemerintah,  masyarakat  dan  lembaga-lembaga  terkait  untuk  mencapai  tujuan  pelestarian  ekosistem  melalui pengembangan ekowisata berkelanjutan yang dapat memberi dampak positif terhadap ekologi, ekonomi,  sosial dan budaya masyarakat.
Kata Kunci: ekowisata; konservasi; hutan mangrove; wisata berkeberlanjutan; pengembangan wisata

## ABSTRACT
Mangroves are tropical plants whose existence needs to be maintained and preserved because they have an important role in life. The success of mangrove forest rehabilitation in Karangsong as an ecotourism destination and launched as a mangrove centre in West Java underlies research for sustainable development. The research was conducted in July 2022 in the Pantai Lestari Mangrove Forest Ecotourism Area (PLMFEA) Karangsong Indramayu. The approach carried out research with a quantitative approach, and data are obtained through interviews with questionnaires, observations, documentation and secondary data. This study aims to identify ecotourism characteristics and evaluate and develop PLMFEA using the Ecotourism Opportunity Spectrum (ECOS) approach and Recreation Zone Index (RZI) analysis. The results show that PLMFEA Karangosong has an intermediate category condition with a value of 65.62%, where this condition means that PLMFEA Karangsong is a developing ecotourism and has good management. The direction of the development strategy is carried out on eight parameter variables, including access, attraction, infrastructure, social interaction, knowledge and expertise, other related resources and visitor impact. Therefore, it is the role of stakeholders from the management itself, the government, the community and related institutions to achieve the goal of ecosystem preservation through sustainable ecotourism that can positively impact the ecology, economy, society and culture of the community.
Keywords: ecotourism; conservation; mangrove forest; sustainable tourism, tourism development
Diterima tanggal : 8 Februari 2023 Perbaikan naskah: 25 Agustus 2023 Disetujui terbit   : 9 September 2023
Korespondensi penulis:
Email: erlinda_indrayani@ub.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v9i2.12310 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

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

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

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

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

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Mangrove merupakan tumbuhan yang dapat hidup  di  wilayah  intertidal  dan  dipengaruhi  oleh pasang surut air laut. Mangrove tumbuh beradaptasi di wilayah tropis yang memiliki kondisi lingkungan ekstrem seperti salinitas tinggi, sedimentasi tinggi
dan suhu tinggi. Menurut data Direktoral Jenderal Pengelolaan  Ruang  Laut  (DJPRL)  tahun  2021, Indonesia  merupakan  negara  yang  memiliki  luas ekosistem  mangrove  sebesar  3.364.076  Ha  atau sekitar  22.6%  dari  total  luas  mangrove  di  dunia. Mangrove  memiliki  fungsi  biologi  sebagai  sumber
ISSN 2442-6571

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Strategi Pengembangan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai di Karangsong Indramayu melalui Pendekatan ECOS  | Erlinda Indrayani dan Jumanah Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 121-132
pangan,  penyerap  dan  penyimpan  karbon  (Rahim & Baderan, 2017) penyedia energi, habitat ikan dan burung.  Fungsi  fisik  mangrove  sebagai  pelindung garis pantai, pelindung ekosistem perairan dan darat, pencegah terjadinya erosi dan menahan adanya angin kencang.  Hutan  mangrove  juga  memiliki  manfaat pendidikan  dan  penelitian  (Rahim  &  Baderan, 2017),  manfaat  ekonomi  sebagai  penghasil  kayu, tempat budidaya, dan pemanfaatan sebagai destinasi wisata.
Ekosistem hutan mangrove akan rusak, hilang dan  terdegradasi  apabila  tidak  dijaga  dengan  baik. Faktor utama kerusakan hutan mangrove disebabkan oleh ulah manusia dan faktor alam (Maulani et al ., 2021). Kerusakan oleh manusia dapat terjadi karena adanya alih fungsi kawasan menjadi tambak, industri arang  kayu  serta  pemanfaatan  pohon  mangrove untuk keperluan kehidupan rumah tangga (Hidayat &  Rachmawatie,  2021).  Tindakan  eksploitasi berlebihan,  pengelolaan  pemanfaatan  pesisir yang  tidak  terarah  dan  terjadi  adanya  pencemaran lingkungan. Tidak hanya itu, kerusakan ekosistem hutan mangrove juga dapat terjadi dan disebabkan oleh  kondisi  alam  yang  mengalami  pemanasan global  (Akram  &  Hasnidar,  2022)  bencana  alam angin  topan,  gelombang  tsunami,  erosi  pantai, intrusi  air  laut  dan  organisme isopoda kecil  yang memakan  dan  merusak  kayu  mangrove  (Rahim &  Baderan,  2017),  perubahan  arus,  gelombang pasang  surut  dan  musim  kemarau  (Wilujeng et al .,  2022).  Hilangnya  ekosistem  hutan  mangrove berdampak  pada  abrasi  pantai,  terkikisnya  daratan akibat intrusi air laut, menurunnya hasil tangkapan sumber  daya  ikan  dan  menurunnya  pendapatan masyarakat. Oleh karena itu, perlu upaya pelestarian ekosistem hutan mangrove untuk menjaga kualitas dan kuantitasnya. Upaya kelestarian dapat dilakukan dengan  mengurangi  penggunaan  sumber  daya, pengendalian  faktor  pemicu  dan  melakukan pengendalian  yang  bersifat  berkelanjutan.  Salah satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  dalam  menjaga kelestarian  lingkungan  ekosistem  hutan  mangrove yaitu  dengan  memanfaatkan  potensi  sumber  daya secara  berkelanjutan  sebagai  ekowisata.  Ekowisata merupakan  jenis  pariwisata  yang  berfokus  pada prinsip  konservasi  lingkungan  dan  pemberdayaan masyarakat.  Selain  memberikan  pengalaman berwisata di alam, wisatawan juga ikut serta dalam membantu menjaga kelestarian hutan mangrove.
Ekowisata  merupakan  konsep  pengelolaan sumber  daya  yang  melibatkan  masyarakat  di  alam pemeliharaan  dan  menjaga  kelestarian  hutan (Sa’diyah et al ., 2017). Ekowisata dijadikan sebagai suatu  cara  unik  untuk  menuju  konservasi  yang
inovatif  (Arwani,  2021)  dan  berkelanjutan  yang memperhatikan  dampak  secara  ekologi,  ekonomi serta  sosial  budaya  (Kusumawardani et  al .,2023). Dampak  secara  langsung  pada  kondisi  ekologi dan  ekonomi  dari  kegiatan  ekowisata  meliputi sebagai tempat silvofishery serta sumber penghasilan tambahan  masyarakat  melalui  hasil  penjualan tiket  wisata,  jasa  pengambilan  gambar,  penjualan makan/minum serta memiliki manfaat pada bidang penelitian,  pendidikan  dan  pelatihan  (Arwani, 2021).
Rudianto et.  al .  (2019)  pada  penelitiannya telah  menggunakan Ecotourism  Opportunity Specrum (ECOS)  sebagai  upaya  dalam  memetakan dan  merencanakan  strategi  pengembangan  Pulau Banda  sebagai  kawasan  ekowisata  dan  konservasi lingkungan  dengan  melihat  aspek  ekonomi, sosial  dan  lingkungan.  Hal  ini  juga  dilakukan oleh  Putra  (2021)  di  mana  ECOS  digunakan dalam  penelitian  untuk  melihat  karakteristik dan  potensi  ruang  Pesisir  Sanur  dengan  tujuan dilakukannya  pengembangan  kawasan  ekowisata. Variabel indikator yang digunakan dalam framework ECOS  meliputi  aksesibilitas,  sumber  daya alam,  kemudahan  infrastruktur  wisata,  interaksi sosial,  tingkat  pengetahuan  dan  keterampilan, (Agustrapraja,  2019).  Salici  menemukan  indikator lain  yaitu    tingkat  tanggung  jawab  selama berwisata,  perlindungan  ekosistem,  penawaran atraksi,  kemudahan  superstruktur  wisata,  tingkat pengetahuan  wisatawan  selama  berwisata,  dampak pengunjung  terhadap  sumber  daya  ekowisata (Salici, 2018). ECOS merupakan pendekatan yang digunakan untuk mengukur tingkat kemungkinan, kesesuaian  suatu  wilayah  untuk  dikembangkan sebagai  destinasi  wisata  sesuai  kondisi  lingkungan dan  masyarakat  dengan  mengkategorikan  menjadi tiga  kategori eco-specialist , intermediate dan eco- generalist .  Penggunaan  metode  ECOS  pada pengembangan  kawasan  akan  mengedepankan prinsip  keberlanjutan  dengan  mempertimbangkan manfaat secara ekologi dan manfaat secara ekonomi masyarakat.  Parameter  yang  digunakan  dalam penelitian  menggunakan framework ECOS  yang terdiri  atas  variabel  akses,  penawaran  atraksi, infrastruktur  internal  dan  eksternal,  interaksi sosial, pengetahuan dan keahlian , sumber daya lain berkaitan dan dampak pengunjung.
Kabupaten Indramayu merupakan salah satu wilayah  dengan  memiliki  luas  hutan  mangrove terbaik  dan  terbesar  di  Jawa  Barat  yakni  1828 Ha  (Dishut.Jabar.Prov,  2022).  Ekowisata  hutan mangrove  pantai  lestari  Karangsong  merupakan ekowisata  yang  berlokasi  di  utara  pesisir  Jawa
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
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h
unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod
calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e
para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e.
This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
p-ISSN: 2502-0803 e-ISSN: 2541-2930
Barat  tepatnya  di  Desa  Karangsong,  Kecamatan Indramayu Kabupaten Indramayu dengan memiliki luas  35  Ha.  Sebesar  15  Ha  kawasan  hutannya (Tufliha et  al., 2019);  (Gunawan  &  Hidayat, 2018)  dijadikan  sebagai  destinasi  ekowisata  oleh kelompok  pantai  lestari  yang  berlokasi  di  Desa Karangsong.  Ekowisata  hutan  mangrove  pantai lestari  Karangsong  merupakan  salah  satu  hasil kerja  dari  masyarakat  Karangsong  dalam  upaya pelestarian  lingkungan  yang  saat  itu  terjadi kerusakan  akibat  adanya  abrasi  laut  kemudian mendapatkan  dukungan  oleh  pihak-pihak terkait  seperti  pemerintah  dan  pengusaha  dalam pengembangannya.  Kawasan  ekowisata  ini diresmikan  sejak  tahun  2015  oleh  Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan yang kemudian dicanangkan  menjadi mangrove  center di  Jawa Barat.  Alasan  pencanangan  ini  dikarenakan Kawasan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai Lestari Karangsong merupakan salah satu ekosistem hutan mangrove  yang  masuk  dalam  kondisi  baik  dengan memiliki  berbagai  macam  jenis  mangrove  dan menjadi  habitat  bagi  beberapa  satwa  burung  yang dilindungi.  Seiring  berjalannya  waktu,  “Kelompok Pantai  Lestari”  selaku  pengelola  mengungkapkan bahwa  terdapat  kendala  pada  pemeliharaan  sarana dan  prasarana  di  dalam  pengembangan  ekowisata. Kerusakan yang terjadi dan belum adanya perbaikan mengakibatkan  penuruanan  jumlah  wisatawan yang berdampak terkadap kondisi ekologi (sebagai sumber  dana  rehabilitasi  kawasan  ekowisata) dan  ekonomi  masyarakat  (sumber  pendapatan masyarakat  lokal).  Selain  itu,    kurangnya  kajian dan  informasi  terkait  pengembangan  dan  strategi ekowisata juga menjadi salah satu faktor penghambat di  dalam  pengembangan  ekowisata  (Tufliha et al., 2019).  Oleh  karena  itu,  penelitian  dilakukan dengan  tujuan  pertama,  mengidentifikasi  profil Kawasan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai Lestari (KEHMPL) Karang song dan kedua mengevaluasi dan membangun strategi pengembangan ekowisata dengan  menggunakan  pendekatan Ecotourism Opportunity Spectrum (ECOS).

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian dilakukan dengan menggunakan pendekatan  kuantitatif  yang  dilaksanakan  di KEHMPL  Karangsong  Indramayu  di  bulan  Juli 2022.  Jenis  dan  sumber  data  terdiri  dari  data primer  dan  data  sekunder.  Teknik  pengumpulan data  dilakukan  melalui:  observasi,  dokumentasi, wawancara,  kuisioner  dan  studi  literatur.  Populasi penelitian merupakan wisatawan ekowisata dengan teknik  penentuan  jumlah  sampel  dapat  dihitung dengan Linear  Time  Function (LTF).  LTF
Evaluasi dan Strategi Ekowisata Hutan Mangrove Pantai Lestari Karangsong ………….………………........…(Erlinda Indrayani & Jumanah)
dilindungi.  Seiring  berjalannya  waktu,  “Kelompok  Pantai  Lestari”  selaku  pengelola mengungkapkan bahwa terdapat kendala pada pemeliharaan sarana dan prasarana di dalam pengembangan ekowisata. Kerusakan yang terjadi dan belum adanya perbaikan mengakibatkan penuruanan jumlah wisatawan yang berdampak terkadap kondisi ekologi (sebagai sumber dana rehabilitasi  kawasan  ekowisata)  dan  ekonomi  masyarakat  (sumber  pendapatan  masyarakat lokal). Selain itu,  kurangnya kajian dan informasi terkait pengembangan dan strategi ekowisata juga menjadi salah satu faktor penghambat di dalam pengembangan ekowisata (Tufliha et al.,
2019).  Oleh  karena  itu,  penelitian  dilakukan  dengan  tujuan  pertama,  mengidentifikasi  profil
Kawasan  Ekowisata  Hutan  Mangrove  Pantai  Lestari  (KEHMPL)  Karangsong  dan  kedua mengevaluasi  dan  membangun  strategi  pengembangan  ekowisata  dengan  menggunakan pendekatan Ecotourism Opportunity Spectrum (ECOS).

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  yang dilaksanakan  di KEHMPL Karangsong Indramayu di bulan Juli 2022 . Jenis dan sumber data terdiri dari data primer dan  data  sekunder.  Teknik  pengumpulan  data  dilakukan  melalui:  observasi,  dokumentasi, wawancara, kuisioner dan studi literatur. Populasi penelitian merupakan wisatawan ekowisata dengan teknik penentuan jumlah sampel dapat dihitung dengan Linear Time Function (LTF). LTF digunakan dalam penentuan jumlah sampel apabila jumlah suatu populasi itu tidak bisa diketahui secara pasti (Yolanda et al., 2020). Teknik penentuan jumlah sampel dirumuskan sebagai berikut: � = T − to ti � = �����
�.� = 53
Keterangan: n : Jumlah besaran sampel T : Waktu operasional wisata t 0 : Waktu pengambilan sampel T 1 : Waktu yang dibutuhkan responden/unit kuisioner.
Observasi, wawancara, dokumentasi, dan literatur research dilakukan untuk mendapatkan informasi  terkait  profil  KEHMPL  Karangsong.  Data  kuisioner  penelitian  selanjutnya  dianalisis dengan  menggunakan Recreation  Zone  Index (RZI)  (Wardani,  2013).  Tujuan  adalah  untuk memberikan deskripsi, membangun konstruksi skala pengukuran memberikan hasil hubungan empiris, memberikan penjelasan dan prediksi, melakukan pengujian hipotesis serta membangun konsep dan teori (Hardani et al., 2020). RZI ( Recreation Zone Index ) yang dijadikan sebagai alat analisis penelitian kemudian akan dicocokkan dengan kriteria indeks kondisi kategori kawasan yang terbagi menjadi tiga kategori meliputi; eco-specialist, intermediate dan eco-generalist. Tahapan dalam penyelesaian analisis yang pertama, penentuan penilaian rating scale pada kuisioner  penelitian  terhadap  delapan  variabel  meliputi  variabel  akses,  penawaran  atraksi,
Keterangan: n   :  Jumlah besaran sampel T  : Waktu operasional wisata t 0 : Waktu pengambilan sampel T 1 : . Waktu  yang  dibutuhkan  responden/unit kuisioner
digunakan dalam penentuan jumlah sampel apabila jumlah suatu populasi itu tidak bisa diketahui secara pasti  (Yolanda et  al., 2020).  Teknik  penentuan jumlah sampel dirumuskan sebagai berikut:
B.I. Marina  KP Vol. ...  No. ...Februari 2023 : hal… - …
infrastruktur internal, infrastruktur eksternal, interaksi sosial, pengetahuan dan keahlian, sumber daya lain yang berkaitan dan dampak pengunjung dengan menggunakan nilai 1, 2, 3, dan 4.
Kedua, penilaian terhadap nilai skor yang dirumuskan sebagai berikut:
� = ����� ������ ����� �  � ���� ���������� �  � ���������
Setelah maksimum skor diketahui kemudian dibagi dengan 3 kategori sesuai dengan framework ECOS (Salici, 2018). Hal ini dilakukan dengan tujuan melihat kondisi kategori dari setiap variabel kemudian dicocokkan dengan kriteria indeks nilai skor maksimum (Gambar 1).

## Gambar 1. Kriteria Indeks Maksimum Skor ECOS
Ketiga, melakukan analisis RZI dengan rumus sebagai berikut:
Di mana: Ni merupakan jumlah nilai rating scale dari delapan variabel dan N max adalah nilai rating scale maksimumnya. Hasil analisis RZI akan dicocokkan dengan kriteria indeks kondisi kategori ekowisata (Tabel 1).
Tabel 1. Kriteria Indeks Kondisi Kategori Ekowisata No Kategori Persentase 1 Eco-specialist 0% - 33.33% 2 Intermediate 33.34% - 66.66% 3 Eco-generalist ≥ 66.67% Sumber: Data Primer Diolah, 2022

## KARAKTERISTIK EKOWISATA
Karangsong merupakan salah satu desa di Kabupaten Indramayu yang memiliki potensi besar dalam pengembangan ataupun rehabilitasi hutan mangrove melalui ekowisata. masyarakat juga  memperoleh  manfaat  ekonomi  yang  berdampak  terhadap  kesejahteraannya.  Ekosistem hutan mangrove Karangsong dijadikan sebagai destinasi ekosiwata sejak 2015 yang kemudian disebut dengan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai Lestari Karangsong. Ekowisata ini merupakan salah  satu  program  pengelolaan  hutan  mangrove  yang  dikembangkan  dengan  tujuan  untuk menjaga kelestarian ekosistem mangrove sekaligus memberikan pengalaman dan edukasi bagi wisatawan.  Program  pengembangan  ekowisata  ini  difokuskan  pada  pengembangan  wisata edukasi  yang  berkelanjutan  dan  ramah  lingkungan.  Wisata  edukasi  merupakan  salah  satu
Eco-specialist Intermediate Eco-generalist 4876 3250 1625 0
��� = ∑ Ni � ���   � 100 %
Observasi,  wawancara,  dokumentasi,  dan literatur  research dilakukan  untuk  mendapatkan informasi  terkait  profil  KEHMPL  Karangsong. Data  kuisioner  penelitian  selanjutnya  dianalisis dengan menggunakan Recreation Zone Index (RZI) (Wardani, 2013). Tujuan adalah untuk memberikan deskripsi, membangun konstruksi skala pengukuran memberikan hasil hubungan empiris, memberikan penjelasan  dan  prediksi,  melakukan  pengujian hipotesis  serta  membangun  konsep  dan  teori (Hardani et al., 2020). RZI ( Recreation Zone Index )
yang  dijadikan  sebagai  alat  analisis  penelitian kemudian  akan  dicocokkan  dengan  kriteria  indeks kondisi kategori kawasan yang terbagi menjadi tiga kategori  meliputi; eco-specialist,  intermediate dan eco-generalist.
Tahapan  dalam  penyelesaian  analisis  yang pertama,  penentuan  penilaian rating  scale pada kuisioner  penelitian  terhadap  delapan  variabel meliputi  variabel  akses,  penawaran  atraksi, infrastruktur  internal,  infrastruktur  eksternal, interaksi sosial, pengetahuan dan keahlian, sumber daya  lain  yang  berkaitan  dan  dampak  pengunjung dengan menggunakan nilai 1, 2, 3, dan 4. Kedua, penilaian  terhadap  nilai  skor  yang  dirumuskan sebagai berikut:
Setelah maksimum skor diketahui kemudian dibagi dengan 3 kategori sesuai dengan framework ECOS  (Salici,  2018).  Hal  ini  dilakukan  dengan tujuan melihat kondisi kategori dari setiap variabel kemudian  dicocokkan  dengan  kriteria  indeks  nilai skor maksimum (Gambar 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] .

## 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
Strategi Pengembangan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai di Karangsong Indramayu melalui Pendekatan ECOS  | Erlinda Indrayani dan Jumanah Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 121-132
B.I. Marina  KP Vol. ...  No. ...Februari 2023 : hal… - …
infrastruktur internal, infrastruktur eksternal, interaksi sosial, pengetahuan dan keahlian, sumber daya lain yang berkaitan dan dampak pengunjung dengan menggunakan nilai 1, 2, 3, dan 4. Kedua, penilaian terhadap nilai skor yang dirumuskan sebagai berikut:

## � = ����� ������ ����� �  � ���� ���������� �  � ���������
Setelah maksimum skor diketahui kemudian dibagi dengan 3 kategori sesuai dengan framework
ECOS (Salici, 2018). Hal ini dilakukan dengan tujuan melihat kondisi kategori dari setiap variabel kemudian dicocokkan dengan kriteria indeks nilai skor maksimum (Gambar 1).

## Gambar 1. Kriteria Indeks Maksimum Skor ECOS
Ketiga, melakukan analisis RZI dengan rumus sebagai berikut:
Di mana: Ni merupakan jumlah nilai rating scale dari delapan variabel dan N max adalah nilai rating scale maksimumnya. Hasil analisis RZI akan dicocokkan dengan kriteria indeks kondisi kategori ekowisata (Tabel 1).
Tabel 1. Kriteria Indeks Kondisi Kategori Ekowisata
No Kategori Persentase 1 Eco-specialist 0% - 33.33% 2 Intermediate 33.34% - 66.66% 3 Eco-generalist ≥ 66.67%
Sumber: Data Primer Diolah, 2022

## KARAKTERISTIK EKOWISATA
Karangsong merupakan salah satu desa di Kabupaten Indramayu yang memiliki potensi besar dalam pengembangan ataupun rehabilitasi hutan mangrove melalui ekowisata. masyarakat juga  memperoleh  manfaat  ekonomi  yang  berdampak  terhadap  kesejahteraannya.  Ekosistem hutan mangrove Karangsong dijadikan sebagai destinasi ekosiwata sejak 2015 yang kemudian disebut dengan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai Lestari Karangsong. Ekowisata ini merupakan salah  satu  program  pengelolaan  hutan  mangrove  yang  dikembangkan  dengan  tujuan  untuk menjaga kelestarian ekosistem mangrove sekaligus memberikan pengalaman dan edukasi bagi wisatawan.  Program  pengembangan  ekowisata  ini  difokuskan  pada  pengembangan  wisata edukasi  yang  berkelanjutan  dan  ramah  lingkungan.  Wisata  edukasi  merupakan  salah  satu
Eco-specialist Intermediate Eco-generalist
4876 3250 1625 0 ��� = ∑ Ni
� ���   � 100 %
B.I. Marina  KP Vol. ...  No. ...Februari 2023 : hal… - …
infrastruktur internal, infrastruktur eksternal, interaksi sosial, pengetahuan dan keahlian, sumber daya lain yang berkaitan dan dampak pengunjung dengan menggunakan nilai 1, 2, 3, dan 4.
Kedua, penilaian terhadap nilai skor yang dirumuskan sebagai berikut:

## � = ����� ������ ����� �  � ���� ���������� �  � ���������
Setelah maksimum skor diketahui kemudian dibagi dengan 3 kategori sesuai dengan framework
ECOS (Salici, 2018). Hal ini dilakukan dengan tujuan melihat kondisi kategori dari setiap variabel kemudian dicocokkan dengan kriteria indeks nilai skor maksimum (Gambar 1).
Gambar 1. Kriteria Indeks Maksimum Skor ECOS
Ketiga, melakukan analisis RZI dengan rumus sebagai berikut:
Di mana: Ni merupakan jumlah nilai rating scale dari delapan variabel dan N max adalah nilai rating scale maksimumnya. Hasil analisis RZI akan dicocokkan dengan kriteria indeks kondisi kategori ekowisata (Tabel 1). Tabel 1. Kriteria Indeks Kondisi Kategori Ekowisata No Kategori Persentase 1 Eco-specialist 0% - 33.33% 2 Intermediate 33.34% - 66.66% 3 Eco-generalist ≥ 66.67% Sumber: Data Primer Diolah, 2022

## KARAKTERISTIK EKOWISATA
Karangsong merupakan salah satu desa di Kabupaten Indramayu yang memiliki potensi besar dalam pengembangan ataupun rehabilitasi hutan mangrove melalui ekowisata. masyarakat juga  memperoleh  manfaat  ekonomi  yang  berdampak  terhadap  kesejahteraannya.  Ekosistem hutan mangrove Karangsong dijadikan sebagai destinasi ekosiwata sejak 2015 yang kemudian disebut dengan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai Lestari Karangsong. Ekowisata ini merupakan salah  satu  program  pengelolaan  hutan  mangrove  yang  dikembangkan  dengan  tujuan  untuk menjaga kelestarian ekosistem mangrove sekaligus memberikan pengalaman dan edukasi bagi wisatawan.  Program  pengembangan  ekowisata  ini  difokuskan  pada  pengembangan  wisata edukasi  yang  berkelanjutan  dan  ramah  lingkungan.  Wisata  edukasi  merupakan  salah  satu
Eco-specialist Intermediate Eco-generalist
4876
3250
1625 0 ��� = ∑ Ni � ���   � 100 % Gambar 1. Kriteria Indeks Maksimum Skor ECOS.
Ketiga,  melakukan  analisis  RZI  dengan rumus sebagai berikut:
Di mana: Ni merupakan jumlah nilai rating scale dari delapan variabel dan N max adalah nilai rating scale maksimumnya. Hasil analisis RZI akan dicocokkan dengan kriteria indeks kondisi kategori ekowisata (Tabel 1).
Tabel 1. Kriteria Indeks Kondisi Kategori Ekowisata.
No Kategori Persentase 1 Eco-specialist 0% - 33,33% 2 Intermediate 33,34% - 66,66% 3 Eco-generalist ≥ 66,67%
Sumber: Data Primer Diolah, 2022.

## KARAKTERISTIK EKOWISATA
Karangsong  merupakan  salah  satu  desa  di Kabupaten Indramayu yang memiliki potensi besar dalam  pengembangan  ataupun  rehabilitasi  hutan mangrove  melalui  ekowisata.  masyarakat  juga memperoleh  manfaat  ekonomi  yang  berdampak terhadap  kesejahteraannya.  Ekosistem  hutan mangrove  Karangsong  dijadikan  sebagai  destinasi ekosiwata  sejak  2015  yang  kemudian  disebut dengan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai Lestari Karangsong.  Ekowisata  ini  merupakan  salah satu  program  pengelolaan  hutan  mangrove  yang dikembangkan  dengan  tujuan  untuk  menjaga
kelestarian  ekosistem  mangrove  sekaligus memberikan  pengalaman  dan  edukasi  bagi wisatawan.  Program  pengembangan  ekowisata  ini difokuskan  pada  pengembangan  wisata  edukasi yang berkelanjutan dan ramah lingkungan. Wisata edukasi  merupakan  salah  satu  cabang  dalam kepariwisataan  menggabungkan  antara  rekreasi dengan pembelajaran (Rahmani & Rahayu, 2022).
Kawasan ekowisata hutan mangrove dikelola oleh  kelompok  lembaga  masyarakat  (LSM)  yang disebut  dengan  Kelompok  Pantai  Lestari  (KPL). Struktur  organisasi  dalam  pengelolaan  Ekowisata Hutan  Mangrove  Pantai  Lestari  Karangsong Indramayu ditampilkan pada Gambar 2. Pengelola ekowisata  memiliki  peranan  yang  sangat  penting dalam  membuat  rancangan,  mengorganisasi, melaksanakan dan mengontrol segala sesuatu yang perlu  dilakukan.  Tidak  hanya  itu  pengelola  harus bisa  menjaga  antara  kelestarian  lingkungan  dan kepuasan wisatawan (Riyanto & Fianto, 2022).
Tiket masuk yang dikenakan wisatawan ketika memasuki KEHMPL Karangsong sebesar Rp15.000 untuk  wisatawan  dengan  usia  di  atas  10  tahun. Wisatawan di bawah usia 10 tahun tidak dikenakan biaya tiket masuk. Penetapan harga tiket yang ada di  dalam  kawasan  ekowisata  disesuaikan  dengan kualitas  dan  pelayanan  yang  diberikan  pengelola wisata  (Nurdiana  &  Santoso,  2023).  Gambaran kondisi di sekitar kawasan ekowisata terdiri atas lahan tambak perikanan, pertanian, pesisir dan pelabuhan perikanan kelas C atau disebut juga dengan Tempat Pelelangan Ikan (TPI). Sarana dan prasarana dalam kawasan ekowisata hutan mangrove terdiri dari: lahan parkiran, perahu, warung, toilet, gazebo, mushala, arboretum,  jembatan,  menara  pantau, track /akses jalan  jelajah  hutan,  jembatan,  papan  informasi, tempat sampah dan beberapa spot foto menarik yang tersedia di dalamnya. Daya tarik Ekowisata Hutan Mangrove  Pantai  Lestari  Karangsong  Indramayu terdiri  dari:  jelajah  hutan  mangrove,  pantai  pasir hitam, arboretum, menanam mangrove dan melihat jenis satwa burung dengan menaiki menara pantau . Jam operasional Ekowisata Hutan Mangrove Pantai Lestari Karangsong Indramayu sendiri dibuka sejak jam 08.00-17.00 WIB.

## EVALUASI DAN STRATEGI PENGEMBANGAN EKOWISATA

## Evaluasi Ekowisata
Evaluasi merupakan suatu proses pengukuran/penilaian  yang  bertujuan  untuk melihat  sejauh  mana  pengelolaan  itu  berjalan. Pada pengembangan dan pengelolaan wisata tentu
Evaluasi dan Strategi Ekowisata Hutan Mangrove Pantai Lestari Karangsong ………….………………........…(Erlinda Indrayani & Jumanah)
cabang dalam kepariwisataan menggabungkan antara rekreasi dengan pembelajaran (Rahmani & Rahayu, 2022).

## Gambar 2. Struktur Organisasi Ekowisata Sumber: Data Primer, 2022
Kawasan ekowisata hutan mangrove dikelola oleh kelompok lembaga masyarakat (LSM) yang  disebut  dengan  Kelompok  Pantai  Lestari  (KPL).  Struktur  organisasi  dalam  pengelolaan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai Lestari Karangsong Indramayu ditampilkan pada Gambar 2. Pengelola  ekowisata  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dalam  membuat  rancangan, mengorganisasi,  melaksanakan  dan  mengontrol  segala  sesuatu  yang  perlu  dilakukan.  Tidak hanya itu pengelola harus bisa menjaga antara kelestarian lingkungan dan kepuasan wisatawan (Riyanto & Fianto, 2022).
Tiket masuk yang dikenakan wisatawan ketika memasuki KEHMPL Karangsong sebesar Rp15.000 untuk wisatawan dengan usia di atas 10 tahun. Wisatawan di bawah usia 10 tahun tidak dikenakan biaya tiket masuk. Penetapan harga tiket yang ada di dalam kawasan ekowisata disesuaikan  dengan  kualitas  dan  pelayanan  yang  diberikan  pengelola  wisata  (Nurdiana  & Santoso,  2023).  Gambaran  kondisi  di  sekitar  kawasan  ekowisata  terdiri  atas  lahan  tambak perikanan, pertanian, pesisir dan pelabuhan perikanan kelas C atau disebut juga dengan Tempat Pelelangan Ikan (TPI). Sarana dan prasarana dalam kawasan ekowisata hutan mangrove terdiri dari:  lahan  parkiran,  perahu,  warung,  toilet,  gazebo,  mushala,  arboretum,  jembatan,  menara pantau, track /akses jalan jelajah hutan, jembatan, papan informasi, tempat sampah dan beberapa spot foto  menarik  yang  tersedia  di  dalamnya.  Daya  tarik  Ekowisata  Hutan  Mangrove  Pantai Lestari Karangsong Indramayu terdiri dari: jelajah hutan mangrove, pantai pasir hitam, arboretum, menanam  mangrove  dan  melihat  jenis  satwa  burung  dengan  menaiki  menara  pantau . Jam operasional  Ekowisata Hutan Mangrove  Pantai  Lestari  Karangsong  Indramayu  sendiri  dibuka sejak jam 08.00 – 17.00 WIB.

## EVALUASI DAN STRATEGI PENGEMBANGAN EKOWISATA
Evaluasi Ekowisata
Gambar 2. Struktur Organisasi Ekowisata. Sumber: Data Primer, 2022.
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
memerlukan  hal-hal  yang  ingin  dicapai  sesuai dengan  visi,  misi  serta  kebutuhan  pengelolaan (Utamy et al ., 2023). Proses evaluasi yang dilakukan akan  menghasilkan  suatu  strategi  alternatif  secara objektif  yang  dapat  ditinjau  melalui  variabel- variabel  yang  digunakan  (Putra  &  trimandala, 2023). Pembuatan strategi alternatif yang dilakukan dalam  penelitian  diawali  dengan  melakukan evaluasi terhadap delapan variabel meliputi variabel akses,  penawaran  atraksi,  infrastruktur  internal, infrastruktur eksternal, interaksi sosial, pengetahuan dan keahlian , sumber daya lain yang berkaitan dan dampak pengunjung. Hasil evaluasi kemudian akan dilanjutkan  dan  dijadikan  acuan  dalam  membuat strategi pengembangan ekowisata (Tabel 2).

## a. Variabel Akses
Akses  merupakan  segala  sesuatu  yang berhubungan dengan jalan, angkutan, informasi dan yang terkait dengan proses perpindahan dari suatu tempat ke tempat lain atau dari suatu pemahaman terhadap pemahaman yang lain (Isdarmanto, 2017). Akses  memiliki  peranan  penting  dalam  suatu kegiatan. Akses sendiri dapat berupa fasilitas sarana dan  prasarana  dalam  suatu  tempat  atau  fasilitas berupa  peluang  dalam  suatu  kondisi  tertentu. Variabel akses pada penelitian ini ditinjau dari segi kemudahan  mendapatkan  informasi,  kemudahan dalam mendapatkan moda transportasi, kemudahan atas jalan menuju destinasi wisata dan kemudahan atas aktivitas yang dilakukan dalam kawasan wisata. Hasil penelitian membuktikan bahwa variabel akses memiliki  nilai  skor  sebesar  3657  (kondisi eco- generalist ), di mana kondisi ini mengartikan bahwa akses  informasi,  moda  transportasi,  jalan,  dan aktivitas dalam kawasan ekowisata memiliki kondisi yang  baik  dan  memberikan  kemudahan  terhadap wisatawan.  Kemudahan  akses  yang  dimiliki  suatu destinasi  wisata  memberikan  pengaruh  terhadap minat  wisatawan  untuk  berkunjung  (Sandy  & Gunawan, 2022).
Tabel 2. Analisis pada Delapan Variabel.
No Variabel Nilai Rating Scale Nilai skor ANALISIS
: nilai rating scale x item pertanyaan x respon den Eco-Generalist : 3250 - 4876 Intermediate : 1625 - 3250 Eco-Specialist : 0 -1625 Indikator NIlai Kategori
Ka wasan
1 Akses 3 3816 2 Penawaran atraksi 1 1272 3 Infrastruktur Internal 3 3816 4 Infrastruktur Eksternal 1 1272 5 Interaksi Sosial 4 5088 6 Pengetahuan dan Skill 4 5088 7 Sumber daya Lain Berkaitan 2 2544 8 Dampak Pengunjung 3 3816 Sumber: Data Primer Diolah, 2022.

## b. Penawaran Atraksi
Penawaran atraksi merupakan suatu fasilitas ataupun layanan yang diberikan oleh pengembang/ pengelola/pemilik  dengan  menyediakan  hiburan atau  rekreasi  bagi  wisatawan.  Atraksi  memiliki peran  penting  dalam  menarik  minat  wisatawan dan  menjadi  sebuah icon suatu  wisata  yang  akan memberikan branding daripada  destinasi  wisata itu  sendiri  (Sudarno  &  Yuliani,  2021).  Atraksi dapat  berupa  wahana  permainan,  taman  hiburan, konser/pertunjukan,  dan  wisata  alam.  Atraksi dapat diartikan sebagai suatu gagasan atau program yang dibuat untuk memberikan kepuasan terhadap wisatawan. Atraksi sendiri terdiri atas atraksi alami dan atraksi buatan (Asy`ari et al., 2020). Hasil analisis terhadap variabel penawaran atraksi ditemukan fakta bahwa penawaran atraksi di KEHMPL Karangsong Indramayu  memiliki  nilai  skor  1219  (kategori eco-specialisit ). Eco-specialist mengartikan  bahwa pengelola,  pemilik,  atau  pengembang  destinasi wisata hutan mangrove memiliki penawaran atraksi yang minim. Berdasarkan data observasi, penawaran atraksi destinasi Ekowisata Hutan Mangrove Pantai Lestari Karangsong terdiri atas wisata alam berupa hutan  mangrove  dan  pantai  pasir  hitam  dengan atraksi tambahan jelajah hutan mangrove, menanam mangrove, kawasan edukasi arboretum, penyewaan ATV dan menaiki menara pantau. Semua penawaran atraksi yang ada, atraksi yang dapat dinikmati oleh wisatawan  hanya  pemandangan  hutan  mangrove dan  pantai  pasir  hitam,  sedangkan  yang  lainnya masih  belum  bisa  dinikmati  karena  terkendala oleh akses jalur jelajah hutan mangrove yang rusak dan  konstruksi  menara  pantau  yang  belum  bisa menjamin keselamatan wisatawan. Adapun di dalam pengembangan kawasan ekowisata dapat dilakukan pengembangan  dengan  memberikan  penawaran atraksi tambahan seperti perahu sampan (Wildani et al., 2023), menyediakan sunset spot , area main anak, tempat  observasi, camp  zone dan outbond (Sari  & Yasa, 2020).
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
Strategi Pengembangan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai di Karangsong Indramayu melalui Pendekatan ECOS  | Erlinda Indrayani dan Jumanah Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 121-132

## c. Infrastruktur Internal
Infrastruktur merupakan suatu fasilitas sarana dan  prasarana  ataupun  peralatan  yang  dibutuhkan untuk  menjalankan  dan  mendukung  kebutuhan dasar  manusia.  Pembangunan  infrastruktur  dapat berupa jaringan transportasi, jalan, jembatan serta beberapa  fasilitas-fasilitas  umum  dan  memainkan peran penting dalam menunjang kesejahteraan dan pertumbuhan ekonomi masyarakat. Fasilitas internal merupakan suatu hal yang penting yang harus ada dalam  pariwisata.  Fasilitas  pariwisata  terdiri  atas ketersediaan akses jalan, toilet, warung, penginapan, penjual  aksesoris  dan  menyediakan  sarana kebersihan (Wijaya et al., 2022). Analisis dilakukan terhadap  infrastruktur  internal  Ekowisata  Hutan Mangrove  Pantai  Lestari  Karangsong  mencakup kondisi,  kelengkapan  dan  tingkat  pembangunan infrastruktur yang ada di dalam kawasan ekowisata. Hasil  penelitian  menyatakan  bahwa  variabel infrastruktur internal ekowisata memiliki nilai skor sebesar  3657  (kondisi eco-generalist). Kondisi  ini mengartikan bahwa kawasan ekowisata pada variabel infrastruktur internal memiliki kondisi, kelengkapan dan tingkat pembangunan infrastruktur yang baik meliputi:  lahan  parkir,  layanan  pos  masuk  wisata, toilet, gazebo, warung dan jembatan.

## d. Infrastruktur Eksternal
Infrastruktur eksternal diartikan juga sebagai infrastruktur  umum  di  luar  dari  infrastruktur yang ada di dalam kawasan ekowisata. Keberadaan infrastruktur  eksternal  memiliki  peranan  penting untuk menarik minat wisatawan mengunjungi objek wisata dan tingkat kenyamanan wisatawan (Bahhri et  al., 2023).  Untuk  mendukung  setiap  elemen kawasan  wisata  maka  perlu  adanya  perbaikan, pemetaan, pemenuhan fasilitas sarana dan prasarana (Salsabila  &  Suprapto,  2023).  Ekowisata  Hutan Mangrove  Pantai  Lestari  Karangsong  merupakan ekowisata  yang  berlokasi  di  kabupaten  Indramayu yang  diharapkan  selain  memiliki  daya  tarik  wisata yang bagus, juga memiliki beberapa fasilitas umum seperti rumah sakit, hotel/penginapan, kantor polisi, SPBU,  terminal  bus,  stasiun  kereta  dan  bandara yang  mudah  diakses  dan  memberikan  kemudahan wisatawan. Analisis variabel infrastruktur eksternal dilakukan pada kawasan ekowisata dan didapatkan nilai skor sebesar 1219 (kondisi eco-specialist) . Kondisi eco-specialist ini  menyatakan  bahwa  infrastruktur eksternal  dalam  kata  lain  fasilitas  sarana  dan prasarana  umum  di  luar  kawasan  ekowisata  masih belum bisa memberikan pelayanan dan kemudahan bagi  wisatawan  yang  hendak  ataupun  sedang berwisata,  hal  ini  dikarenakan  berdasarkan  hasil
observasi  yang  dilakukan  infrastruktur  eksternal umum/sarana  prasarana  umum  lokasi  kawasan ekowisata memiliki jarak tempuh sejauh 44 Km dari Bandara  Internasional Kertajati (1.30 – 1.45 menit), 20  Km  dari  stasiun  kereta  api  Jatibarang  (45-60 menit), 7 km dari terminal bus Indramayu (20-25 menit), 6,5 Km dari penginapan Guntur Exclusive Kost  Indramayu  dan  SPBU  Pabeanudik  (20-30 menit)  serta  3  Km  dari  minimarket  Karangsong (15-20 menit).

## e. Interaksi Sosial
Interaksi  sosial  merupakan  hubungan  antar individu  atau  kelompok  dalam  suatu  kondisi tertentu. Interaksi berupa komunikasi verbal ataupun non-verbal yang terbentuk dengan memiliki norma sosial. Interaksi sosial ini dapat terjadi dan dilakukan di  manapun  baik  antara  masyarakat  dengan masyarakat,  masyarakat  dengan  wisatawan  dan wisatawan dengan wisatawan (Widyaningrum et al., 2022). Adanya interaksi sosial tersebut, maka dapat membangun  rasa  empati,  simpati,  keterampilan, pengetahuan dan informasi yang dapat membangun kepribadian  (Winata  &  Hasanah,  2021).  Interaksi sosial pada KEHMPL Karangsong dilakukan analisis dan memiliki nilai skor sebesar 4876 (kondisi eco- generalist ).  Wisatawan  yang  berkunjung  di  dalam kawasan  ekowisata  bisa  melakukan  interaksi  satu dengan  yang  lain  dengan  baik  antara  wisatawan, masyarakat dan petugas pengelola wisata. Interaksi yang terjalin akan memberikan rasa kepedulian dan kenyamanan  wisatawan  saat  berwisata.  Terjalinnya interaksi sosial di sekitar KEHMPLK terjadi karena adanya keterlibatan masyarakat didalam pengelolaan kawasan  ekowisata  yang  memiliki  peran  sebagai pengelola wisata, penyedia penyewaan pada atraksi tertentu,  penjual  makanan/minuman  di  sekitar ekowisata serta jasa akomodasi dan penginapan bagi wisatawan  di  mana  secara  langsung  memberikan manfaat secara ekonomi terhadap masyarakat.

## f. Pengetahuan dan Keahlian
Ekowisata  merupakan  salah  satu  destinasi wisata  yang  menarik  dibandingkan  dengan  wisata lainnya.  Ekowisata  menerapkan  prinsip  pariwisata yang  ramah  lingkungan  yang  tidak  hanya memberikan  pengalaman  terhadap  wisatawan  juga memberikan pemahaman dan kepedulian terhadap lingkungan  konservasi.  Pengetahuan  memberikan manfaat dalam pengambilan keputusan, peningkatan kapabilitas  yang adaptable (Sugiono  &  Nugeraha, 2022). Dasar pengetahuan yang dimiliki wisatawan memberikan  pemahaman  dan  kemudahan  selama berwisata di ekowisata hutan mangrove. Wisatawan
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are
influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess
WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
p-ISSN: 2502-0803
e-ISSN: 2541-2930
akan  dengan  mudah  beradaptasi  menikmati keindahan  destinasi  wisata  tanpa  adanya  unsur merusak/mencemari  lokasi  wisata.  Keahlian atau skill merupakan  upaya  yang  dilakukan  oleh wisatawan saat berwisata apakah memerlukan suatu keahlian  khusus  atau  tidak.  Hasil  analisis  variabel pengetahuan  dan skill memiliki  nilai  skor  sebesar 4876 (kondisi eco-generalist ), wisatawan sebelumnya telah  mengetahui  apa  itu  hutan  mangrove  dan bagaimana  peranannya  terhadap  lingkungan. KEHMPL  Karangsong  merupakan  wisata  yang memiliki  infrastruktur  sarana  dan  prasarana  yang menunjang  dan  memberikan  kemudahan  aktivitas wisatawan, sehingga wisatawan dari semua kalangan dapat berwisata tanpa memerlukan skill khusus.

## g. Sumber daya Lain yang terkait
Sumber daya lain yang berkaitan merupakan variasi/jenis-jenis sumber daya yang ada dalam suatu kawasan  konservasi  seperti  adanya  atraksi  wisata bahari  berupa  wahana  melihat  paus,  memancing, sailing,  surving dan diving (Bentz et  al., 2016). Sebagai  contoh,  di  Kawasan  Pesisir  Samandag, Turki  dalam  satu  kawasan  terdiri  atas  beberapa sumber daya kawasan yang meliputi kawasan lahan basah,  kawasan  pelabuhan  sebagai  roda  penggerak perekonomian wilayah dan kawasan makam sejarah (Salici,  2018).  Ekowisata  Hutan  Mangrove  Pantai Lestari  Karangsong  merupakan  sumber  daya ekosistem hutan mangrove yang terbentang sejauh 500 m dari bibir pantai ke daratan dan panjang 1500 m ke arah barat. Ekowisata ini merupakan salah satu wisata yang menerapkan konsep konservasi dengan memanfaatkannya  kawasannya  sebagai  destinasi wisata.  Analisis  terhadap  sumber  daya  lain  yang berkaitan  di  kawasan  ekowisata  dilakukan  untuk melihat apakah terdapat sumber daya lain yang ada di dalam kawasan wisata selain sumber daya alam. Hasil  analisis  diperoleh  nilai  skor  sebanyak  2438 (kondisi Intermediate ) . Kondisi  ini  memberikan gambaran bahwa ekowisata hutan mangrove terdiri atas beberapa sumber daya berupa hutan mangrove dan  pantai  pasir  hitam  kemudian  sumber  daya ekonomi  yang  ada  di  dalam  kawasan  ekowisata berupa penjual makanan dan minuman.

## h. Dampak Pengunjung
Aktivitas  wisatawan  memberikan  dampak terhadap lingkungan, ekonomi, sosial dan budaya. Dampak ini terdiri dari dampak positif dan dampak negatif  (Anggreni et  al., 2022).  Penelitian  ini dilakukan untuk menganalisis dampak pengunjung dengan  melihat  kebersihan  lingkungan  kawasan, ekonomi  dan  pengawasan  yang  dilakukan.
Hasil analisis membuktikan bahwa variabel dampak pengunjung  memiliki  nilai  skor  sebesar  3657 (kondisi eco-generalist ) . Kondisi  ini  menunjukkan bahwa  pengunjung  yang  ada  di  dalam  kawasan ekowisata  memiliki  pengaruh  besar  terhadap kondisi kawasan ekowisata. Ditinjau dari ekowisata hutan  mangrove,  dampak  tersebut  berupa  dampak positif seperti kebersihan lingkungan yang terjaga, memiliki  manfaat  ekonomi  bagi  penjual  dan  jasa penyewaan  yang  ada  di  dalam  kawasan  ekowisata serta adanya pengawasan ketat yang dilakukan oleh pengelola ekowisata.
B.I. Marina  KP Vol. ...  No. ...Februari 2023 : hal… - …
Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  pengunjung  yang  ada  di  dalam  kawasan  ekowisata  memiliki pengaruh besar terhadap kondisi kawasan ekowisata. Ditinjau dari ekowisata hutan mangrove, dampak  tersebut  berupa  dampak  positif  seperti kebersihan  lingkungan  yang  terjaga,  memiliki manfaat ekonomi bagi penjual dan jasa penyewaan yang ada di dalam kawasan ekowisata serta adanya pengawasan ketat yang dilakukan oleh pengelola ekowisata.
Berdasarkan hasil analisis Recreation Zone Index terhadap delapan variabel diperoleh nilai
sebesar 65,62%. Artinya bahwa KEHMPL Karangsong masuk dalam kategori Intermediate yang menggambarkan kondisi KEHMPL Karangsong secara keseluruhan terkelola dengan baik dan memiliki akses memadai, adanya penawaran atraksi yang masih alami, terdapat fasilitas sarana prasarana  memadai,  terjalinnya  interaksi  sosial  antar  wisatawan,  masyarakat  dan  pengelola, terdapat sumber daya lain yang berkaitan, kemudahan dalam berwisata tanpa memerlukan skill khusus,  adanya  beberapa  sumber  daya  yang  ada  di  dalam  ekowisiata  dan  memiliki  dampak positif  terhadap  adanya  pengunjung.  Penelitian  serupa  dilakukan  oleh  Mazzola  (2015)  dalam penelitiannya yang menyatakan bahwa kategori intermediate merupakan suatu kondisi ekowisata yang memberikan kemudahan-kemudahan pada wisatawan. Secara umum kondisi ini memiliki daya  tarik  bagi  wisatawan  meskipun  hanya  untuk  sekedar  melihat-lihat  pemandangan  dan selama berwisata, wisatawan tidak memerlukan pengetahuan ataupun skill khusus karena wisata ini memiliki tingkat aksesibilitas yang relatif mudah (Tabel 3).
��� =  � � ��
��� × ���% = ��, ��% Berdasarkan  hasil  analisis Recreation Zone  Index terhadap  delapan  variabel  diperoleh nilai  sebesar  65,62%.  Artinya  bahwa  KEHMPL
Karangsong masuk dalam kategori Intermediate yang menggambarkan  kondisi  KEHMPL  Karangsong secara  keseluruhan  terkelola  dengan  baik  dan memiliki akses memadai, adanya penawaran atraksi yang masih alami, terdapat fasilitas sarana prasarana memadai, terjalinnya interaksi sosial antar wisatawan, masyarakat dan pengelola, terdapat sumber daya lain yang berkaitan, kemudahan dalam berwisata tanpa memerlukan skill khusus, adanya beberapa sumber daya  yang  ada  di  dalam  ekowisiata  dan  memiliki dampak  positif  terhadap  adanya  pengunjung. Penelitian  serupa  dilakukan  oleh  Mazzola  (2015) dalam penelitiannya yang menyatakan bahwa kategori intermediate merupakan  suatu  kondisi  ekowisata yang  memberikan  kemudahan-kemudahan  pada wisatawan. Secara umum kondisi ini memiliki daya tarik bagi wisatawan meskipun hanya untuk sekedar melihat-lihat  pemandangan  dan  selama  berwisata, wisatawan tidak memerlukan pengetahuan ataupun skill khusus  karena  wisata  ini  memiliki  tingkat aksesibilitas yang relatif mudah (Tabel 3).

## Strategi Pengembangan Ekowisata
Ekowisata dari segi konsep merupakan suatu aktivitas wisata yang bertanggung jawab pada tempat- tempat alami dan berkontribusi terhadap kelestarian serta  peningkatan  ekonomi  masyarakat.  Elemen penting dalam ekowisata sendiri terdiri atas: (a) dapat memberikan pengalaman, (b) memperkecil dampak negatif, (c) mengikutsertakan masyarakat lokal dan (d)  memberikan  dampak  terhadap  kesejahteraan/ ekonomi  masyarakat.  Adapun  prinsip-prinsip dasar  dalam  pengembangan  ekowisata  meliputi: (a)  pelestarian;,  (b)  pendidikan;,  (c)  pariwisata;, (d)  perekonomian;  dan  (e)  partisipasi  masyarakat setempat.  Pembangunan  ekowisata  berkelanjutan
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
Strategi Pengembangan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai di Karangsong Indramayu melalui Pendekatan ECOS  | Erlinda Indrayani dan Jumanah Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 121-132
memiliki  keterkaitan  erat  terhadap  aspek-aspek pembangunan  ekonomi,  sosial  dan  lingkungan dengan  tujuan  memenuhi  kebutuhan  masyarakat saat  ini  tanpa  merusak  keberlanjutan  untuk generasi  mendatang  (Eriksson  &  Lidström, 2013).  Pada  dasarnya  perencanaan  dan strategi  pengembangan  suatu  ekowisata  akan mengedepankan  prinsip  keberlanjutan  yang memberikan manfaat secara ekonomi serta ekologi dengan  meminimalisasi  dampak-dampak  negatif yang disebabkan oleh aktivitas wisatawan. Salah satu hal  yang  dapat  digunakan  dalam  pengembangan ekowisata yaitu menerapkan pedoman pemanfaatan sumber  daya  secara  terkontrol  ( controlled use  of  lanscape )  di  mana  pedoman  ini  dalam pengembangannya  berorientasi  pada  perlindungan
Tabel 3. Hasil Analisis Delapan Variabel.
No Variabel Nilai Rating Scale Nilai skor Eco-Generalist Intermediate Eco-Specialist Kondisi Kategori Ka
wasan 1 Akses 3 3816 2 Penawaran atraksi 1 1272 3 Infrastruktur Internal 3 3816 4 Infrastruktur Eksternal 1 1272 5 Interaksi Sosial 4 5088 6 Pengetahuan dan Skill 4 5088 7 Sumber Daya Lain Berkaitan 2 2544 8 Dampak Pengunjung 3 3816
Sumber: Data Primer Diolah, 2022.
dan  pemanfaatan  terbatas  pada  sumber  daya  alam seperti aktivitas pariwisata dengan atraksi yang ada di dalamnya (Gultekin & Uzun, 2019).
Tujuan  strategi  pengembangan  ekowisata di  antaranya  untuk  membangun image dan memperkenalkan  ekowisata  pada  tingkat  daerah, nasional dan internasional, meningkatkan kesadaran serta  memastikan  terjaganya  suatu  kawasan, meningkatkan  nilai  ekonomi  kawasan  ekowisata, melibatkan  masyarakat  lokal  dalam  mengelola ekowisata  dan  membangun  kerja  sama  antar organisasi yang berkelanjutan (Kiper et  al ., 2017). Adapun bentuk strategi yang dapat dilakukan dan diterapkan pada KEHMPL Karangsong berdasarkan hasil  evaluasi  ekowisata  dengan  menggunakan analisis RZI (Tabel 4).
Tabel 4. Strategi Pengembangan Ekowisata . Variabel Kondisi  Kategori Kawasan Strategi Pengembangan Ekowisata Hutan Mangrove Akses (Informasi Transportasi Jalan) Eco-generalist 1) Melakukan optimalisasi terhadap akses informasi yang di bagikan melalui berbagai media cetak/internet/media sosial.
2) Optimalisasi  terhadap  akses  jalan  melalui  perbaikan terhadap akses jalan menuju kawasan ekowisata.
3) Optimalisasi dan peningkatan kerja sama dengan masyarakat dalam  pengadaan  kebutuhan  moda  transportasi  untuk menuju kawasan ekowisata. Penawaran atraksi (Kenyamanan Kealamiahan) Eco-specialist 1) Peningkatan kualitas dan kuantitas terhadap atraksi sumb er daya hutan mangrove dan pantai pasir hitam.
2) Optimalisasi  terhadap  penawaran  atraksi-atraksi  yang menunjang  keberlanjutan  sumber  daya  hutan  mangrove seperti  edukasi  menaman  mangrove, tracking hutan mangrove dan menara pantau burung.
Infrastruktur Internal
(Pembangunan infrastrukturSarana dan prasarana) Eco-generalist 1) Peningkatan  terhadap  fasilitas  sarana  dan  prasarana  yang ada di dalam kawasan ekowisata dengan melihat kebutuhan dasar wisatawan.
2) Melakukan  optimalisasi  dan  pengecekan  secara  rutin kondisi/ kelayakan terhadap fasilitas sarana dan prasarana yang ada di dalam kawasan ekowisata.
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Variabel Kondisi  Kategori Kawasan Strategi Pengembangan Ekowisata Hutan Mangrove Infrastruktur Eksternal (Pembangunan Infrastruktur Sarana dan prasarana Eco-specialist 1) Menyediakan  pos  layanan  umum  wisatawan  di  yang memberikan penawaran pilihan jasa pengantaran.
2) Menyediakan  pos  alternatif  fasilitas  umum  seperti  pos Kesehatan.
3) Menjalin kerja sama dengan stakeholder seperti kos/hotel/ cottage
4) Memanfaatkan rumah masyarakat di sekitar destinasi wisata sebagai tempat penginapan sementara wisatawan.
Interaksi Sosial Komunikasi antar wisatawan Komunikasi dengan pengelola Komunikasi masyarakat Eco-generalist 1) Secara  konsisten  pengelola  ekowisata  terus  memberikan pelayanan yang ramah terhadap wisatawan
2) Membuka jasa tour guide untuk wisatawan sehingga dapat meningkatkan interaksi yang lebih intens dan banyak ilmu pengetahuan/informasi yang bisa diketahui oleh wisatawan.
Pengetahuan dan Skill
Persiapan sebelum berwisata Pengetahuan tentang ekowisata Keahlian yang dibutuhkan Eco-generalist 1) Menyediakan papan informasi dan edukasi bagi wisatawan yang mudah dipahami
2) Memberikan buku panduan wisata sebagai bentuk tambahan edukasi terhadap wisatawan Sumber daya Lain Berkaitan Keragaman sumber daya di kawasan Intermediate 1) Melakukan pengembangan terhadap potensi sumber daya lain  yang  berkaitan  seperti  adanya  potensi  sumber  daya ikan  di  Karangsong  yang  dapat  dijual  di  sekitar  kawasan ekowisata  sebagai  produk/oleh-oleh  yang  bisa  dibawa pulang oleh wisatawan.
2) Meningkatkan potensi sumber daya yang dimiliki berupa ekosistem hutan mangrove dan pantai pasir hitam dengan melakukan penebaran benih-benih kepiting atau ikan.
Dampak Pengunjung Pengawasan Aktivitas ekonomi Kebersihan Eco-generalist 1) Optimalisasi penerapan kebijakan/aturan di dalam kawasan ekowisata secara ketat.
2) Melakukan peningkatan pemberdayaan/ pelatihan terhadap masyarakat  sekitar  kawasan  ekowisata  dalam  mengambil peluang  dengan  adanya  destinasi  wisata  seperti  membuat produk  olahan/kerajinan  khas  daerah  setempat  sebagai cindera mata.
3) Peningkatan  pengawasan  kawasan  ekowisata  terhadap keamanan dan kebersihan dalam kawasan ekowisata.
Sumber: Data Primer Diolah, 2022
Lanjutan Tabel 4.

## PENUTUP
Ekowisata  Hutan  Mangrove  Pantai Lestari  Karangsong  merupakan  bentuk  dari upaya  rehabilitasi  ekosistem  hutan  mangrove  yang dilakukan  oleh  masyarakat  dengan  didukung  oleh pemerintah  dan  diresmikan  sejak  tahun  2015. KEHMPL  dikelola  oleh  kelompok  pantai  lestari yang  terdiri  atas  ketua,  bendahara,  sekertaris, koordinator  lapang  dan  kru  lapang.  Pengelolaan kawasan  ekowisata  memiliki  sarana  prasarana memadai yang terdiri atas lahan parkir, akomodasi perahu  sebagai  transportasi  penyeberangan  sungai, warung  makan  dan  minuman  di  dalam  kawasan ekowisata,  toilet,  gazebo,  arboretum,  akses track hutan mangrove dan jembatan penyebrangan, papan informasi  dan  edukasi,  dan  tempat  sampah  yang
tersebar di beberapa titik lokasi serta spot foto yang menarik bagi wisatawan.
Evaluasi  telah  dilakukan  terhadap KEHMPL  Karangsong  dan  diketahui  bahwa Ekowisata  Hutan  Mangrove  Pantai  Lestari Karangsong  masuk  dalam  kategori intermediate dengan  nilai  sebesar  65,62%  yang  menjelaskan bahwa  dalam  pengelolaan  KEHMPL  Karangsong telah dikelola dengan baik secara keseluruhan, mulai dari  kondisi  akses  memadai,  penawaran  atraksi yang alami, ketersediaan sarana dan prasarana yang ada,  adanya  interaksi  sosial  yang  terbentuk  dalam kawasan  ekowisata,  memiliki  keterkaitan  sumber daya  di  dalam  kawasan  ekowisata,  kemudahan dalam  berwisata  dan  adanya  pengunjung  yang memberikan dampak positif bagi kawasan ekowisata.
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
Strategi Pengembangan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai di Karangsong Indramayu melalui Pendekatan ECOS  | Erlinda Indrayani dan Jumanah Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 121-132
Strategi pengembangan ekowisata dapat dilakukan dengan  melihat  kondisi  kategori  di  setiap  variabel yang di ukur, yang mana terdapat kondisi kategori eco-specialist pada  variabel  atraksi,  infrastruktur eksternal;  kategori intermediate pada  variabel sumber daya lain yang berkaitan; dan kategori eco- generalist pada variabel akses, infrastruktur internal, interaksi sosial, pengetahuan dan skill , serta dampak pengunjung.  Evaluasi  terhadap  kategori  kondisi kawasan  ekowisata  perlu  dilakukan  secara  berkala, hal  ini  dengan  adanya  Ilmu  Pengetahuan  dan Teknologi (IPTEK) yang semakin berkembang maka akan memiliki dampak terhadap model pengelolaan ekowisata  baik  itu  secara  langsung  ataupun  tidak langsung.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  strategi- strategi  pengembangan  baru  dalam  pengelolaan KEHMPL  Karangsong  yang  lebih sustainable sehingga  dapat  memberikan  manfaat  besar  bagi ekologi dan ekonomi masyarakatnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  ucapkan  terima  kasih  banyak  pada rekan-rekan  yang  telah  ikut  membantu  dan memberikan dukungan baik secara materiil ataupun non-materiil,  Badan  Perencanaan  Pembangunan Daerah  (BAPPEDA)  Kabupaten  Indramayu  yang telah  memberi  pinjaman  buku  sebagai  bahan informasi dan Kelompok Pantai Lestari khususnya pengelola  KEHMPL  Karangsong  Indramayu yang telah menerima dan memfasilitasi kami dengan baik selama pengambilan data penelitian lapang.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  rasa  tanggung  jawab,  kami menyatakan  bahwa  artikel  ini  benar-benar  ditulis oleh  Erlinda  Indrayani  sebagai  kontributor  utama dan Jumanah sebagai kontributor anggota, dengan demikian kami sebagai penulis melampirkan lembar pernyataan  kontribusi  yang  telah  ditandatangani kedua penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustrapraja,  H.  R.  (2019).  pengembangan  konsep ecotourism  pada  desa  tekerharjo,  kecamatan solokuro,  kabupaten  lamongan. jurnal  teknika,
11 (1), 1077-1082.
Akram,  A.  M.,  &  Hasnidar.  (2022).  Identifikasi Kerusakan  Ekosistem  Mangrove  Di  Kelurahan Bira  Kota  Makassar. Journal  of  Indonesian Tropical  Fisheries,  5 (1),  1-11.  doi:https://doi. org/10.33096/joint-fish.v5i1.101.
Anggreni,  M.  A.,  Suteja,  I.  W.,  &  Indrapati.  (2022). Dampak  Perkembangan  Pariwisata  Pada Lingkungan  Fisik  (Sarana  Prasarana)  Dan Pengaruhnya  Terhadap  Sempadan  Pantai  Di
Desa  Wisata  Gili  Gede  Indah  Kecamatan Sekotong Kabupaten Lombok Barat. Journal Of Responsible Tourism, 1 (3), 301-3012. Arwani,  Z.  (2021).  Pemberdayaan  Masyarakat  Melalui Pengembangan  Ekowisata  Desa  Karangsong, Indramayu,  Jawa  Barat. Jurnal  Kommunity Online,  1 (2),  47-54.  Diambil  kembali  dari http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/jko.
Asy`ari, R., Putra, M. C., & Hidayatullah, R. M. (2020). Pengembangan  Kawasan  Ekowisata  Makabut (Mangrove, Bekantan dan Gambut) di Kawasan Mangrove  Pada  Mikro-KHG  (Kesatuan Hidrologis  Bambut)  Batu  Ampar,  Kabupaten Kubu  Raya,  Kalimantan  Barat. KIME  ON IDEAS  COMPETITION  (KOIN) (hal.  139- 163).  Semarang:  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat.
Bahhri,  S.  Y.,  Hartati,  W.,  Kamariani,  B.  D.,  & Asbarini,  N.  E.  (2023).  Model  Pembangunan Pariwisata Berkelanjutan berbasis Collaborative Stakeholder:  Perspective  System  Dynamic. Jurnal Ilmu Sosial dan Pendidikan (JISIP), 7 (1), 283-297.  doi:10.58258/jisip.v7i1.4193/http:// ejournal.mandalanursa.org/index.php/JISIP/ index.
Bentz, J., Lopes, F., Calado, H., & Dearden, P. (2016). Sustaining  marine  wildlife  tourism  through linking Limits of Acceptable Change and zoning in the Wildlife Tourism Model. Marine Policy, 68 ,  100-107.  doi:http://dx.doi.org/10.1016/j. marpol.2016.02.016.
Dishut.Jabar.Prov. (2022, Juli 26). Luas Hutan Mangrove Berdasarkan  Kondisi  Hutan  Mangrove  di  Jawa Barat .  Diambil  kembali  dari  Dinas  Kehutanan Provinsi  Jawa  Barat:  https://dishut.jabarprov. go.id/.
Eriksson,  F.,  &  Lidström,  M.  (2013). Sustainable development  in  ecotourism. Umea  :  Umea Universitiet.
Gultekin,  P.,  &  Uzun,  O.  (2019).  Ecological,  Cultural and  Participation  (ECP)  Method  for  the Development  of  Ecotourism  Planning  and Management Strategies: Example of Ugursuyu and Aksu Basins. European Journal of Sustainable Development, 1 (8), 409-427. doi:Doi: 10.14207/ ejsd.2019.v8n1p409.
Gunawan, A., & Hidayat, A. (2018). Analisis Kelembagaan Rehabilitasi Mangrove di Karangsong Indramayu Jawa  Barat. Sodality:  Jurnal  Sosiologi  Pedesaan, 6 (1),  1-7.  Diambil  kembali  dari  https://core. ac.uk/download/pdf/230390104.pdf.
Hardani,  Auliya,  N.  H.,  Andriani,  H.,  Fardani,  R.  A., Ustiawaty,  J.,  Utami,  E.  F.,  Istiqomah,  R. R.  (2020). Metode  Penelitian  Kualitatif  & Kuantitatif. Yogyakarta: Pustaka Ilmu.
Hidayat,  A.,  &  Rachmawatie,  D.  (2021).  Deforestasi Ekosistem  Mangrove  Di  Pulau  Tanakeke, Sulawesi  Selatan,  Indonesia. J.  Ilmu  dan Teknologi Kelautan Tropis, 13 (3), 439-454. doi: https://doi.org/10.29244/jitkt.v13i3.38502.
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Isdarmanto.  (2017). Dasar-Dasar  Kepariwisataan  dan pengelolaan  Destinasi  Pariwisata (Pertama  ed.). Yogyakarta: Gerbang Media Aksara.
Kiper,  T.,  Uzun,  O.,  &  Topal,  T.  Ü.  (2017).  Rural Development Oriented Ecotourism Planning on Catchment Basin Scale: The Case of Pabuçdere and  Kazandere  Catchment  Basins. J.  Agr.  Sci.
Tech., 19 , 293-305.
Kusumawardani,  E.,  Sujarwo,  &  Prasetyo,  I.  (2023). Penguatan Kapasitas Inovasi Masyarakat Dalam Mewujudkan Desa Wisata Berkelanjutan. Jurnal Pendidikan Nonformal, 18 (1), 12–23. doi:http:// dx.doi.org/10.17977/um041v18i1p12-23
Maulani,  A.,  Taufiq-SPJ,  N.,  &  Pratikto,  I.  (2021).
Perubahan  Lahan  Mangrove  di  Pesisir  Muara Gembong,  Bekasi,  Jawa  Barat. Journal  of Marine Research , 10 (1), 55-63. doi:https://doi. org/10.14710/jmr.v10i1.28396.
Mazzola, B. J. (2015). Archaeological Tourism Opportunity Spectrum:  Experience  Based  Management  And Design  As  Applied  To  Archaeological  Tourism. Utah State University, Landscape Architecture ,  Logan,  Utah.  Diambil  kembali  dari  https:// digitalcommons.usu.edu/gradreports/531
Nurdiana, & Santoso, A. (2023). Pengaruh Harga Tiket,
Fasilitas Objek Wisata, dan Keamanan Terhadap Minat Berwisata di Objek Wisata Telaga Ngebel. JRE: Jurnal Riset Entrepreneurship, 6 (1), 40-47. doi:doi: 10.30587/jre.v6i1.5076
Putra,  D.  P.,  &  trimandala,  N.  A.  (2023).  Strategi Pengembangan  Desa  Wisata  Ekologis  di  Desa Jempanang  di  Petang  Kabupaten  Badung  Bali. Jurnal  Manner,  2 (1),  19-30.  Diambil  kembali dari https://jurnal.btp.ac.id/index.php/manner- btp/article/view/101
Putra,  I.  W.  (2021).  Karakteristik  dan  Potensi  Ruang Pesisir  Sanur  Kauh  dan  Sidakarya  Untuk Pengembangan  Ekowisata  di  Kecamatan Denpasar  Bali. PADURAKSA,  10 (2),  232-252. doi:doi:10.22225/pd.10.2.2878.232-252
Rahim, S., & Baderan, D. W. (2017). Hutan mangrove dan  Pemanfaatannya. Yogyakarta:  CV  Budi Utama.
Rahmani,  N.  I.,  &  Rahayu,  K.  S.  (2022).  Analisis Business Canvas Model Potensi Wisata Edukasi. Jurnal Sains Terapan, 12 (2), 198-208.
Riyanto, D. Y., & Fianto, A. Y. (2022). Strategi Analisis Swot Sebagai Pengembangan Wisata Ekowisata Clungup  Mangrove  Conservation  Malang. jurnal ilmiah scroll , 103-110.
Rudianto, Putra, A. A., Akbar, Z. F., & Putri, A. (2019). A  STRATEGIC  PLAN  FOR  DEVELOPING THE  BANDA  ARCHIPELAGO  AS  AN ECOTOURISM  AND  ENVIRONMENTAL CONSERVATION  AREAS. Jurnal  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis,  11 (3),  697-711. doi:http://doi.org/10.29244/jitkt.v11i3.23861
Sa’diyah,  H.,  Hendrarto,  B.,  &  Rudiyanti,  S.  (2017). Determinasi  Faktor  Penting  Berdasarkan
Aktivitas  Masyarakat  Untuk  Pengembangan Kawasan Rehabilitasi Hutan Mangrove Di Pantai Karangsong,  Kabupaten  Indramayu. Available online  at  Indonesian  Journal  of  Fisheries  Science and Technology (IJFST), 13 (1), 12-18. Diambil kembali  dari  http://ejournal.undip.ac.id/index. php/saintek
Salici,  A.  (2018).  Application  Of  Ecotourism Opportunities Spectrum Method In Ecotouriism Resource: A Case Study Of Samandag Coastal Areas In Southern Turkey. department of lanscape architecture , 2701-2715. doi:DOI: http://dx.doi. org/10.15666/aeer/1603_27012715
Salsabila,  R.  R.,  &  Suprapto,  R.  A.  (2023).  Penataan Kawasan  Wisata  Pantai  Pasir  Putih  Dalegan Dengan  Pendekatan  Suistainable  Tourism. JOURNAL  OF  ARCHITECTURE  AND URBANISM,  17 (1),  11  -  20.  doi:  10.56444/ sarga.v17i1.389
Sandy, B. D., & Gunawan, I. (2022). Akses Dan Pelayanan Transportasi Menuju Destinasi Wisata Kawasan. Borneo Engineering:, 6 (1), 45-53. doi:: https:// doi.org/10.35334/be.v1i1.2458.
Sari,  A.,  &  Yasa,  N.  N.  (2020). kepercayaan  pelanggan diantara  hubungan  citra  perusahaan  dan kewajaran  harga  dengan  loyalitas  pelanggan mapelmall.com. Lakeisha. Sudarno, H., & Yuliani, E. (2021). Kesiapan Masyarakat dalam  Pemenuhan  Kebutuhan  Kepariwisataan Sebagai  Daya  Tarik  Wisata  di  Kampung  Jawi, Kecamatan  Gunung  Pati,  Kota  Semarang. ndonesian Journal of Spatial Planning, 2 (2), 11- 22.
Sugiono, A., & Nugeraha, P. (2022). Kreasi Pengetahuan Organisasi:  Sebuah  Kajian  Kritis  Teoretis terhadap SECI Model. urnal Ilmiah Administrasi Publik dan Pembangunan, 13 (1), 49-62.
Tufliha, A. R., Putra, D. M., Amara, D. M., & Santika, R.  M.  (2019).  Kondisi  Ekosistem  Mangrove Di  Kawasan  Ekowisata  Karangsong  Kabupaten Indramayu. Jurnal  Akuatika  Indonesia,  4 (1),
11-16. doi:https://doi.org/10.24198/jaki.
v4i1.23494
Utamy,  W.  A.,  Susanti,  E.,  &  Runiawati,  N.  (2023). Good Tourism Governance Dalam Pengelolaan Ekowisata Mangrove Kampung Teluk Semanting Kabupaten  Berau. JANE  (Jurnal  Administrasi Negara),  14 (2),  658-666.  Diambil  kembali dari http://journal.unpad.ac.id/jane/article/ view/45126/19271
Wardani, m. K. (2013). Mangrove ecotourism opportunity spectrum at shouth coast of bangkalan province of east java. departmen of marine science trunojoyo university of madura , 100-109.
Widyaningrum, R., Wastutiningsih, S. P., & Ruslanjari, D. (2022). Community Socio-Economic Change Post-Establishment of Nglinggo Tourism Village in Kulonprogo Regency. IJSRR, 1 (1), 59-70.
Wijaya,  A.  A.,  H.  L.,  Sadat,  A.,  Nastia,  &  Sa’ban,  L.
A.  (2022).  Penguatan  Kapasitas  Masyarakat
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
Strategi Pengembangan Ekowisata Hutan Mangrove Pantai di Karangsong Indramayu melalui Pendekatan ECOS  | Erlinda Indrayani dan Jumanah Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 121-132
Melalui  Pendekatan  Pengembangan  Pariwisata Desa  Bahari  III  Kabupaten  Buton  Selatan. Selaparang., 6 (1), 436-442.
Wildani, S., Yulendra, L., & Sriwi, A. (2023). Strategi Pengembangan  Ekowisata  Mangrove  Di  Desa Buwun  Mas  Kecamatan  Sekotong  Kabupaten Lombok Barat. Journal Of Responsible Tourism , 623-634.  Diambil  kembali  dari  https://stp- mataram.e-journal.id/JRTour.
Wilujeng, A. D., Firdaus, H. G., Arianti, I., Armelita, A., & Arifin, W. A. (2022). Analisis Perubahan Luasan  Vegetasi  Mangrove  Berdasarkan Penginderaan  Jauh  dan  Bisnis  Intelijen  Di Kawasan Muara Angke. Jurnal Ilmiah Perikanan dan  Kelautan,  21 (1),  53-64.  doi:http://dx.doi. org/10.31941/penaakuatika.v21i1.1572.
Winata,  K.  A.,  &  Hasanah,  A.  (2021).  Implementasi Model  Pembelajaran  Interaksi  Sosial  Untuk Meningkatkan  Karakter  Peserta  Didik. Jurnal Pendidikan, 9 (1), 22-32.
Yolanda, V., Suyono, & Wijayanti, I. K. (2020). Analisis Kepuasan Konsumen Terhadap Produk Keripik Salak Umkm Salak Cristal Di Kecamatan Turi Kabupaten Sleman Yogyakarta. Forum Agribisnis (Agribusiness  Forum),  10 (2),  131-144.  doi: https://doi.org/10.29244/fagb.10.2.131-144.