## Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer
Vol. 13, No. 1, September 2022, pp. 30-38 P-ISSN : 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## KAJIAN LITERATURE DETEKSI KOMUNITAS DAN ANALISIS JARINGAN DI INDONESIA
Retnani Latifah 1* , Nurvelly Rosanti 2 , dan Nurul Amri 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jakarta retnani.latifah@umj.ac.id*

## Abstrak
Deteksi  Komunitas  merupakan  salah  satu  permasalahan  pada  analisis  jaringan sosial  dan  merupakan  metode  yang  banyak  digunakan  untuk  mengidentifikasi komunitas pada data jaringan yang besar. Di Indonesia sendiri penelitian mengenai deteksi  komunitas  telah  dilakukan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan kajian pustaka terhadap penelitian-penelitian dengan metode deteksi komunitas dan analisis  jaringan  yang  dilakukan  di  Indonesia.  Diketahui  paling  tidak  terdapat  23 metode  deteksi  komunitas  yang  digunakan  serta  14  alat  ukur  analisis  jaringan. Bidang penerapan dari penelitian juga bervariasi dari organisasi, ekonomi, politik, maupun  riset  dan  publikasi.  Meski  demikian,  penelitian  tentang  cendekiawan Indoensia  dari  media  sosial  seperti  Twitter  belum  ditemukan  sehingga  membuka peluang  eksplorasi  lebih  jauh  dan  menjadi  awal  untuk  melihat  pengaruh cendekiawan bagi masyarakat.
Kata Kunci: deteksi komunitas, analisis jaringan sosial, cendekiawan, Indonesia

## Abstract
Community  detection  is  one  task  in  social  network  analysis.  It  has  been  widely used  to  identify  community  in  large  network  data.  In  Indonesia,  several  research about community detection has been conducted. The purpose of this research is to conduct a literature review about community detection and social network analysis research in Indoensia. From the result, at least 23 community detection method and at  least  14  network  analysis  metrics  were  used  in  research.  The  scope  is  varied including  organization,  economic,  politisc,  as  well  as  research  and  publication. However, research about Indonesia scholars’ network from social network services like Twitter has not been found. This is an opportunity to explore more about this and to make a stepping stone toward the influence of the scholars on the society. Keywords: community detection, social network analysis, scholars, Indonesia
Retnani Latifah, Nurvelly Rosanti, Nurul Amri p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016

## 1. PENDAHULUAN
Manusia  merupakan  makhluk  sosial  yang saling  berinteraksi  satu  sama  lain.  Interaksi dapat  dilakukan  secara  langsung  maupun melalui  internet.  Platform  seperti  forum diskusi, blog maupun media sosial merupakan  platform  yang  dapat  digunakan untuk berinteraksi di internet. Hasil interaksi antar  manusia  dapat  berupa  pembentukan sebuah  komunitas  yang  mana  di  dalamnya memiliki  anggota  yang  memiliki  kesamaan akan suatu hal.
Komunitas  memiliki  banyak  definisi. Pada  bidang  ilmu  komputer,  salah  satu definisinya  adalah  sebuah  jaringan  berupa graf  yang  memiliki  sekumpulan  simpul dengan lebih banyak
sisi
yang menghubungkan  kumpulan  simpul  tersebut, dibandingkan
dengan sisi
yang menghubungkan  dengan  simpul  lain  di jaringan  (Sadi,  2009).  Definisi  lain  dari komunitas  yang  merupakan  hasil  konsensus para  peneliti  adalah  sebuah  jaringan  yang menunjukkan  sekumpulan  grup-grup  yang mana simpul-simpulnya lebih sering terhubung
dibandingkan dengan
keterhubungan dengan simpul pada grup lain (Cheng et al., 2013).
Deteksi komunitas merupakan salah satu permasalahan  pada  Social  Network  Analysis (SNA).  SNA  sendiri  merupakan  representasi graf  dengan  aktor  sebagai  simpul  dan  relasi antar  aktor  sebagai  sisi  pada  graf. Mengidentifikasi  komunitas  pada  graf  adalah sama dengan mencari sekumpulan simpul pada graf (Alamsyah et al., 2011).
Studi  ini  melakukan  kajian  literature terhadap  penelitian  deteksi  komunitas  di Indonesia  dan  penelitian  deteksi  komunitas yang  dilakukan  oleh  peneliti  dengan  afiliasi Indonesia. Hasil dari studi ini akan digunakan sebagai  dasar  untuk  penelitian  selanjutnya mengenai deteksi
komunitas untuk cendekiawan Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan kajian  terhadap  penelitian-penelitian  deteksi komunitas  yang  dilakukan  di  Indonesia, terutama  yang  dilakukan  oleh  peneliti
Indonesia.  Kajian  ini  digunakan  untuk menemukan,  mengevaluasi  dan  memberikan gambaran penelitian terkait
deteksi komunitas di Indonesia.
Pertanyaan  penelitian  yang  digunakan pada penelitian ini adalah (1)Apa saja metode deteksi  komunitas  yang  digunakan  oleh peneliti  Indonesia?,  (2)Deteksi  komunitas  di Indonesia  sudah  diterapkan  untuk  apa  saja?, dan  (3)  Apakah  terdapat  penelitian  yang melakukan  deteksi  komunitas  terhadap cendekiawan
Indonesia?. Dari
ketiga pertanyaan  tersebut  kemudian  dilakukan pengumpulan artikel-artikel yang relevan.
Google  Scholar  digunakan  untuk mencari dan menemukan artikel ilmiah yang dapat  menjawab  pertanyaan  penelitian.  Kata kunci  yang  digunakan  adalah  “deteksi komunitas”  dengan  tanda  petik  untuk mengambil  hanya  artikel  yang  memiliki kedua  kata  secara  berurutan.  Hasilnya diperoleh  40  artikel.  Selain  itu  juga digunakan  kata  kunci  “community  detection indonesia”  dengan  tanda  petik  pada  bagian “community  detection”.  Hasilnya  diperoleh sekitar 1840 artikel yang kemudian dilakukan filtering berdasarkan keberadaan kata “community  detection”,  nama  penulis  yang memiliki  afiliasi  dari  institusi  di  Indonesia, keterbukaan akses, kejelasan tempat publikasi dan bukan berupa pre-print.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mengetahui  trend  riset  mengenai deteksi komunitas di Indonesia maupun yang dilakukan  oleh  peneliti  dengan  afiliasi  di Indonesia,  penulis  telah  melakukan  kajian terhadap berbagai publikasi dari 2011 sampai April 2022.
Gambar. 1. Jumlah Artikel Deteksi Komunitas di Indonesia dari Tahun ke Tahun
Retnani Latifah, Nurvelly Rosanti, Nurul Amri p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
Gambar. 2. Persentase Artikel Berdasarkan Tipe Publikasi

## Overview Data
Dari  hasil  filterisasi  diperoleh  58 artikel yang sesuai dengan topik. Dari gambar 1  terlihat  bahwa  jumlah  publikasi  yang berkaitan  dengan  deteksi  komunitas  di Indonesia  mengalami  kenaikan  yang  cukup signifikan sejak 2017.
Hal tersebut menunjukkan  ketertarikan  peneliti  Indonesia terhadap  topik  deteksi  komunitas  semakin meningkat.  Untuk  tahun  2022,  dikarenakan pada saat penulisan artikel ini belum lengkap data  yang  diperoleh  sehingga  di  tahun tersebut belum terlihat jumlah publikasi yang sebenarnya.
Sekitar  38%  (22  artikel)  merupakan artikel  berbahasa  Indonesia  dan  sisanya adalah  artikel  berbahasa  Inggris.  Sedangkan jika  dilihat  dari  tipe  publikasi,  41%  (24 artikel)  adalah  artikel  yang  dipublikasikan pada  prosiding  Internasional. Artikel  lainnya dipublikasikan  pada  jurnal  nasional  dan internasional  (23  artikel),  prosiding  nasional (10  artikel)  dan  working  paper  (1  artikel). Selain  itu  juga  ditemukan  bahwa  afiliasi cukup  sering  muncul  adalah  dari  Telkom University Bandung dan Universitas Binadarma Palembang.

## Metode Deteksi Komunitas
Salah satu publikasi deteksi komunitas yang  sudah  dilakukan  oleh  peneliti  dengan afiliasi  di  Indonesia  adalah  melakukan  studi pustaka  terhadap  metode-metode  deteksi komunitas.  Metode  tersebut  dapat  dibagi menjadi  empat  pendekatan  yaitu  1)  node centric  seperti  k-click,  dan  k-club,  2)  group centric yang perlu memenuhi ketentuan grup berbasis  density,  3)  network  centric  seperti
node  similarity,  latent  space  model,  spectral clustering dan modularity maximation, dan 4) hierarchical  centric  seperti  divisive  dan agglomerative  cluster  (Alamsyah  et  al., 2011).
Pada  publikasi  yang  sama  juga menyebutkan teknik deteksi komunitas  yang menggunakan informasi lokal seperti Iterative  Local  Expansion  dan  Algoritma Louvain, yang berbasis modularity maximation,    dan  metode  untuk  overlapping community    antara  lain  Clique  Percolation Method  dan  Local  Oriented  Fitness Optimization (Alamsyah et al., 2011). Kajian mengenai  metode  deteksi  komunitas  untuk jaringan  yang  overlapping  maupun  non- overlapping  juga  sudah  dilakukan  oleh (Negara et al., 2018). Beberapa metode yang disebutkan  pada  artikel  tersebut  antara  lain adalah  metode  untuk  overlapping  network yang  menggunakan  lokal  network  adalah Local  Seed  Selection  dan  Seed  Set Expansion.  Untuk  overlapping  network dengan  global  network  dapat  menggunakan algoritma Speaker Listener Label Propagation.  Sedangkan  algoritma  yang mendeteksi  non-overlapping  network  adalah Multithreaded Community Detection
Algorithm  (MCD),  Core  Groups  Graph Cluster  Algorithm  (CGGC),  Complex Network  Cluster  Detection  (CONCLUDE) dan Dense Subgraph Extraction (DSE).
Penelitian  tentang  deteksi  komunitas tidak  terlepas  dengan  penelitian  mengenai analisis jaringan (seperti jaringan sosial) serta analisis  mengenai  aktor  yang  memiliki pengaruh  tinggi  (sentralitas).  Beberapa  alat pengukuran  yang  digunakan  adalah  density, diameter,  average  path  length,  reachability, connected  component,  clustering  coefficient, indegree,  outdegree,  degree  centrality, betwenness  centrality,  closeness  centrality, eigenvector centrality dan page rank. Tabel 1 memperlihatkan metode-metode deteksi komunitas  yang  digunakan  pada  peneltian yang berhubungan dengan deteksi komunitas.
Retnani Latifah, Nurvelly Rosanti, Nurul Amri p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
Tabel. 1. Beberapa Metode Deteksi Komunitas yang Digunakan No  Metode Publikasi 1 Louvain (Alamsyah,  Putri,  et  al.,  2014; Alamsyah  &  Peranginangin, 2015;  Antonio  et  al.,  2021; Indrawati  &  Alamsyah,  2017; Irsyad  &  Rakhmawati,  2020;
Lazuardi,  2014;  Mutiara  et  al., 2021; Pandapotan et al., 2015b, 2015a;  Peranginangin  et  al., 2018;  Pradana  et  al.,  2020;
Rakhmawati & Mufidah, 2020; Sucipto & Alamsyah, 2016) 2 Newman Algorithm (Nazir et al., 2014) 3 Fastgreedy Algorithm (Latifah,  2016;  Latifah  & Adriani,  2016;  Maulana  & Situngkir, 2020; Setiawan et al., 2021) 4 Multilevel community detection (Latifah & Adriani, 2016) 5 Danon Algorithm (Latifah & Adriani, 2016) 6 k-click percolation (Studiawan et al., 2016) 7 Walktrap (Anwar,  2018;  Latifah,  2016; Setiawan et al., 2021) 8 Leading eigenvector (Latifah, 2016) 9 Link rank (Yudhoatmojo & Samuar, 2017) 10 Local seed expansion (Negara et al., 2017) 11 Katz centrality (Sari et al., 2017) 12 Fruchterman- Reingold (Irma Yuliana et al., 2017) 13 Wakita Tsurumi (Irma Yuliana et al., 2017) 14 Meanshift clustering (Armiati et al., 2018) 15 Facetnet Algorithm (Atastina et al., 2018) 16 Girvan- Newman Algorithm (Putu et al., 2021; Saputri et al., 2018) 17 Infomap (Saputri et al., 2018) 18 Spectral clustering (Nurmasyitah,  Imelda Atastina, 2018) 19 CNM- centrality algorithm (Rahmadiani et al., 2018) 20 Dbscan algorithm (Ningsih et al., 2018) 21 Label propagation (Rakhmawati & Mufidah, 2020) 22 Algoritma Genetika (Aditama & Azhari, 2020) 23 Greedy modularity (Putu et al., 2021)
Beberapa penelitian melakukan
modifikasi  pada  deteksi  komunitas  yang dilakukan  seperti  melakukan  kompresi  graf (Alamsyah  et  al.,  2015),  penggunaan berbagai  keyword  untuk  analisis  komunitas aktor  penting  (Cahyana  &  Munir,  2017), evolusi  interaksi  antar  entitas  dalam pencarian  valid  path  pada  graf  heterogen (Bukit  &  Saptawati,  2019),  alternatif algoritma  untuk  pengiriman  pesan  pada opportunistic  mobile  network  (Ayu  et  al., 2019),  dan  mengusulkan  algoritma  untuk dapat  mengidentifikasi  temporal  active community  pada  data  Twitter  (Moertini  & Adithia, 2021).
Adapun  mengenai  sumber  data  yang digunakan untuk analisis jaringan dan deteksi komunitas,  diketahui  paling  tidak  17  artikel menggunakan data dari Twitter, 2 artikel dari instagram,  7  artikel  dari  facebook,  sisanya bervariasi  dari  dataset  umum  yang  telah tersedia, forum diskusi, wikipedia, researchgate,  data  riwayat  dan  transaksional institusi dan lain sebagainya.

## Bidang Penerapan Deteksi Komunitas
Dari  hasil  kajian  diketahui  beberapa bidang  yang  sudah  dilakukan  peneltian mengenai  penerapan  deteksi  komunitas  dan analisis  jaringan  antara  lain  adalah  pada knowledge  management  sebuah  organisasi (Alamsyah,
2013; Alamsyah &
Peranginangin,  2013),  brand  awareness (Alamsyah  et  al.,  2015;  Alamsyah,  Putri,  et al.,  2014)  dan  persepsi  kualitas  brand (Lazuardi, 2014; Sucipto & Alamsyah, 2016), analisis  pasar  pada  industri  fast  food (Alamsyah & Peranginangin, 2015), segmentasi pasar penyedia internet (Indrawati & Alamsyah, 2017), perdagangan (Santoso et al.,  2019),  fintech  (Rabbani  et  al.,  2020), interaksi  pelanggan  dari  kolom  komentar (Ristantya  et  al.,  2020),  social  customer relationship  management  effort  (Alamsyah, Peranginangin,  et  al.,  2014),  komunikasi (Armiati  et  al.,  2018;  Atastina  et  al.,  2018), identifikasi  fans  musik  dari  forum  diskusi (Pandapotan et al., 2015b, 2015a).
Topik  lain  adalah  deteksi  penipuan finansial  dari  social  network  (Alamsyah  et al.,  2013),  identifikasi  kejadian  yang
Retnani Latifah, Nurvelly Rosanti, Nurul Amri p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
berhubungan dengan bunuh diri (Nazir et al., 2014), serangan SSH brute force (Studiawan et  al.,  2016),  cyber  terorisme  (Cahyana  & Munir, 2017), penyebaran pornografi (Anwar, 2018),  fenomena  braazil  nut  effect  (Putra  et al.,  2019),  dan  cyber  insurance  rate  making (Antonio et al., 2021).
Selain  itu  juga  terdapat  topik  tentang rekomendasi rute transportasi umum (Peranginangin  et  al.,  2018),  geng  motor (Negara  et  al.,  2020),  perilaku  browsing (Saputri  et  al.,  2018),  riwayat  penggunaan moodle  (Pradana  et  al.,  2020),  percakapan tentang  COVID-19  (Habibi  et  al.,  2021), penyebaran  penyakit  hewan  ternak  (Bulu  et al.,  2019),  kegiatan  mahasiswa  (Setiawan  et al., 2021), digital talent mapping (Wahyuningtyas  et  al.,  2021),  jaringan pahlawan  (Putu et al., 2021) dan politik dari tokoh  politik  (Latifah,  2016;  Latifah  & Adriani, 2016;  Sugiarta  et al.,  2018),  pemilu presiden  (Irsyad  &  Rakhmawati,  2020; Maulana & Situngkir, 2020), dan calon DPR pada  pemilu  2019  (Rakhmawati  &  Mufidah, 2020).
Pada  bidang  riset  dan  publikasi terdapat analisis tentang jaringan sitasi artikel (Yudhoatmojo  &  Samuar,  2017),  mengukur kekuatan  riset  indonesia  menggunakan  data researchgate  (Negara  et  al.,  2017),  jaringan publikasi  bidang  teknik  elektro  (Yusuf  & Krisnadi,  2019),  dan  jaringan  co-authorship program  studi  informatika  salah  satu perguruan tinggi (Yuliansyah & Putri, 2022).
Selain implementasi langsung, terdapat kajian  pustaka  mengenai  potensi  deteksi komunitas  sebagai  upaya  meningkatkan ketahanan  terhadap  bencana  (Irma;  Yuliana, 2019)  dan  identifikasi  potensi  radikalisasi pada dunia maya (Ula, 2019).

## Kajian  Deteksi  Komunitas  Cendekiawan Indonesia
Berdasarkan  hasil  kajian  pustaka, belum ditemukan publikasi mengenai penerapan deteksi komunitas untuk menganalisis  cendekiawan  Indonesia  yang aktif di media sosial seperti Twitter. Beberapa cendekiawan seperti peneliti, praktisi maupun dosen  aktif  di  berbagai  sosial  media,  selain membagikan  kegiatan  sehari-hari,  beberapa dari  mereka  juga  aktif  melakukan  edukasi
dan  menyatakan  pendapat  terkait  isu  yang terjadi  di  masyarakat.  Oleh  karena  itu, melakukan deteksi komunitas untuk
melakukan analisis terhadap jaringan cendekiawan  dapat  menjadi  awal  untuk melihat dampak nyata para cendekiawan bagi masyarakat.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Artikel  ini  memiliki  tujuan  untuk melakukan  kajian  pustaka  mengenai  deteksi komunitas  di  Indonesia  dan  yang  dilakukan oleh  peneliti  dengan  afiliasi  di  Indonesia. Dari tahun 2011 sampai April 2022 diperoleh 58  artikel  yang  dikaji  dengan  hasil  temuan terdapat  paling  tidak  23  algoritma  atau metode  deteksi  komunitas  yang  telah digunakan  pada  penelitian  mengenai  deteksi komunitas  di  Indonesia.  Selain  itu  juga terdapat  paling  tidak  14  metrik  pengukuran untuk analisis jaringan yang dapat digunakan untuk mengevaluasi hasil komunitas maupun menemukan anggota komunitas yang memiliki influensi terbesar.
Deteksi  komunitas  sendiri  juga  sudah diterapkan  pada  berbagai  analisis  jaringan baik  itu  untuk  organisasi,  perusahaan, institusi,  ekonomi,  politik,  maupun  bidang riset.  Namun,  penelitian  mengenai  deteksi komunitas  untuk  menganalisis  jaringan cendekiawan  Indonesia  di  media  sosial seperti  Twitter,  belum  ditemukan.  Hal  ini membuka peluang untuk melakukan eksplorasi lebih mendalam sehingga harapannya  dapat  diketahui  dampak  atau pengaruh  cendekiawan  terhadap  masyarakat secara langsung.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Publikasi  ini  merupakan  bagian  dari penelitian kajian awal deteksi komunitas pada cendekiawan  Indonesia.  Kami  mengucapkan terima  kasih  kepada  LPPM  Universitas Muhammadiyah Jakarta yang telah mendanai penelitian  ini  melalui  hibah  penelitian Internal UMJ 2022.

## Daftar Pustaka
Sadi, S. (2009). Community Detection Using Ant Colony  Optimization  Techniques. 15th
International Conference on Soft Computing, MENDEL 2009 , (pp. 206-213).
Retnani Latifah, Nurvelly Rosanti, Nurul Amri p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
Aditama,  T.,  &  Azhari,  S.  (2020).  Determining
Community  Structure  and  Modularity  in Social  Network  using  Genetic  Algorithm. IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing and  Cybernetics  Systems) , 14 (3),  219. https://doi.org/10.22146/ijccs.57834
Alamsyah,  A.  (2013).  Role  of  Social  Network Analysis  in  Knowledge  Management  Big Data  in  Tourism  View  project  Large  Scale Social  Network  View  project. Jurnal Manajemen Indonesia , 12 (4).
http://www.imtelkom.ac.id
Alamsyah,  A.,  &  Peranginangin,  Y.  (2013). Effective  Knowledge  Management  using Big  Data  and  Social  Network  Analysis.
Learning  Organization :  Management  and Business International Journal , 1 (December), 1–10. http://www.researchgate.net/publication/259 287892_Effective_Knowledge_Managemen t_using_Big_Data_and_Social_Network_A nalysis/file/e0b4952abbd9c83514.pdf
Alamsyah,  A.,  &  Peranginangin,  Y.  (2015). Network  market  analysis  using  large  scale social  network  conversation  of  Indonesia’s fast  food  industry. 3rd  International Conference on Information and Communication  Technology,  ICoICT  2015 , May , 327–331. https://doi.org/10.1109/ICoICT.2015.72314
45
Alamsyah, A.,  Peranginangin,  Y.,  &  Nurhadi,  G.
(2014).  Learning  Organization  using Conversational  Social  Network  for  Social Customer Relationship Management Effort. 2nd  International  Conference  and  Seminar on  Learning  Organizations , November . https://doi.org/10.13140/2.1.3492.0649
Alamsyah,  A.,  Peranginangin,  Y.,  Rahardjo,  B.,
Muchtadi-Alamsyah,  I.,  &  Kuspriyanto. (2015). Reducing Computational Complexity  of  Network  Analysis  using Graph  Compression  Method  for  Brand Awareness Effort. 3rd International Conference on Computation for Science and Technology , 5 (September), 136–141. https://doi.org/10.2991/iccst-15.2015.26
Alamsyah, A.,  Putri,  F.,  &  Sharif,  O.  O.  (2014).
Social  network  modeling  approach  for brand awareness. 2nd International Conference on Information and Communication  Technology,  ICoICT  2014 , November , 448–453. https://doi.org/10.1109/ICoICT.2014.69141 04
Alamsyah,  A.,  Rahardjo,  B.,  &  Kuspriyanto. (2011).  Community  detection  methods  in social  network  analysis. Advanced  Science Letters , 4 (2).
https://doi.org/10.1166/asl.2014.5301
Alamsyah,  A.,  Rahardjo,  B.,  &  Kuspriyanto. (2013).  Financial  Fraud  Detection  using Social  Network  Analysis. E-Indonesia Initiatives  (EII-Forum)  2013,  Institut Teknologi Bandung ICT For Smart Society | Think  Ecosystem  Act  Convergence , April . https://doi.org/10.13140/2.1.2696.9285
Antonio,  Y.,  Indratno,  S.  W.,  &  Simanjuntak,  R.
(2021).  Cyber  insurance  ratemaking:  A graph mining approach. Risks , 9 (12), 1–34.
https://doi.org/10.3390/risks9120224
Anwar,  M.  T.  (2018).  Analisis  Pola  Persebaran
Pornografi pada Media Sosial dengan Social Network Analysis. Jurnal Buana Informatika , 9 (1), 43–52. https://doi.org/10.24002/jbi.v9i1.1667 Armiati, S., Awangga, R. M., & Muhammad, A. S. (2018). National Border Agency Communication Behaviour Clustering Using Centrality and Meanshift. International  Conference  on  Applied Engineering, ICAE 2018 , 1–4. https://doi.org/10.1109/INCAE.2018.85793 84 Atastina,  I.,  Sitohang,  B.,  Putri  Saptawati,  G. A., & Moertini, V. S. (2018). An implementation of graph mining to find the group  evolution  in  communication  data record. ACM  International  Conference Proceeding Series , 10 , 79–84. https://doi.org/10.1145/3239283.3239311
Ayu,  V.,  Soelistijanto,  B.,  &  Sijabat,  J.  (2019).
Interest-based epidemic routing in opportunistic mobile networks. 7th International  Conference  on  Information and  Communication  Technology,  ICoICT 2019 , 1–6. https://doi.org/10.1109/ICoICT.2019.88353 55 Bukit, T., & Saptawati, P. (2019). Improvement of PRO-HEAPS Algorithm to Analyze Interaction  Changes  in  Heterogeneous Graph. International  Conference  on  Data and  Software  Engineering,  ICoDSE  2019 . https://doi.org/10.1109/ICoDSE48700.2019.
9092735
Bulu,  P.  M.,  Wera,  E.,  &  Sikko,  M.  (2019). Analysis  Jaringan  Sosial  Perdagangan
Retnani Latifah, Nurvelly Rosanti, Nurul Amri p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
Ternak Babi Terhadap Penyebaran Penyakit Classical  Swine  Fever  atau  Hog  cholera  di Kabupaten  Sikka  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur  (NTT),  Indonesia. Partner , 24 (1), 917. https://doi.org/10.35726/jp.v24i1.361
Cahyana, N., & Munir, R. (2017). Community and important  actors  analysis  with  different keywords in social network. 3rd
International  Conference  on  Science  in Information  Technology:  Theory  and
Application  of  IT  for  Education,  Industry and  Society  in  Big  Data  Era,  ICSITech 2017 , 498–502. https://doi.org/10.1109/ICSITech.2017.8257 163
Cheng,  J.,  Xu,  H.,  Gaybullaev,  M.,  Leng,  M.,  & Chen,  X.  (2013). Community  Detection Algorithm  based  on  Neighbor  Similarity . 11 (8), 4484–4490.
Habibi,  M.,  Priadana,  A.,  &  Rifqi  Ma’arif,  M. (2021).  Hashtag  Analysis  of  Indonesian COVID-19  Tweets  Using  Social  Network Analysis. IJCCS  (Indonesian  Journal  of
Computing  and  Cybernetics  Systems) , 15 (3), 275. https://doi.org/10.22146/ijccs.61626 Indrawati, & Alamsyah, A. (2017). Social network data  analytics  for  market  segmentation  in Indonesian  telecommunications  industry.
5th International Conference on Information and Communication Technology, ICoICT 2017 , 0 (c). https://doi.org/10.1109/ICoICT.2017.80746 77
Irsyad,  A.,  &  Rakhmawati,  N.  A.  (2020). Community  detection  in  twitter  based  on tweets  similarities  in  indonesian  using cosine  similarity  and  louvain  algorithms. Register:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Sistem
Informasi , 6 (1), 22–31. https://doi.org/10.26594/register.v6i1.1595
Latifah,  R.  (2016).  Studi  Awal  Pengelompokan Data Twitter Tokoh. SEMINAR  NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI , November , 1–6.
Latifah,  R.,  &  Adriani,  M.  (2016).  Combining topological  and  topical  features  for community detection. International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems, ICACSIS 2016 , 1 , 327–334. https://doi.org/10.1109/ICACSIS.2016.7872 775
Lazuardi,  D. R. (2014). Analisis Sentimen Untuk
Mengetahui  Persepsi  Kualitas  Merek  Pada Konten Percakapan Di Media Sosial Twitter. EProceedings Eng , 3 (1), 93–100. https://openlibrarypublications.telkomuniver sity.ac.id/index.php/management/article/vie w/2952
Maulana,  A.,  &  Situngkir,  H.  (2020).  Divided Information  Space:  Media  Polarization  on Twitter during 2019 Indonesian Election. In MPRA  Paper  101957 (Issue  101957). https://mpra.ub.uni-muenchen.de/101957/
Moertini,  V.  S.,  &  Adithia,  M.  T.  (2021). Uncovering  active  communities  from directed  graphs  on  distributed  spark frameworks,  case  study:  Twitter  data. Big Data  and  Cognitive  Computing , 5 (4). https://doi.org/10.3390/bdcc5040046
Mutiara,  A.  B.,  Wirawan,  S.,  &  Yusnitasari,  T.
(2021).  Social  Networks  for  Establishing Clustering  Relationships  on  Instagram Social Media. Italienisch , 11 (2), 394–407.
Nazir, A.,  Ichinomiya, T.,  Miyamura,  N.,  Sekiya, Y., & Kinosada, Y. (2014). Identification of suicide-related  events  through  network analysis  of  adverse  event  reports. Drug Safety , 37 (8), 609–616. https://doi.org/10.1007/s40264-014-0195-2
Negara,  E.  S.,  Andryani,  R.,  &  Darma,  U.  B.
(2018).  A  REVIEW  ON  OVERLAPPING AND NON-OVERLAPPING COMMUNITY DETECTION ALGORITHMS FOR SOCIAL NETWORK ANALYTICS. Far  East  Journal  of
Electronics and Communications , 18 (1), 1– 27.
Negara,  E.  S.,  Andryani,  R.,  Erlansyah,  D.,  &
Syaputra, R. (2020). Analysis of Indonesian
Motorcycle  Gang  with  Social  Network Approach. International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 11 (12), 193–198. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2020.0111 224 Negara,  E.  S.,  Kerami,  D.,  Wiryana,  I.  M.,  & Maulana Kusuma, T. B. (2017). Researchgate  data  analysis  to  measure  the strength  of  Indonesian  research. Far  East Journal of Electronics and Communications , 17 (5), 1177–1183. https://doi.org/10.17654/EC017051177 Ningsih,  L.  A.  R.,  Atastina,  I.,  &  Herdiani,  A. (2018). Analisis Dan Implementasi Community Detection Menggunakan
Retnani Latifah, Nurvelly Rosanti, Nurul Amri p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
Algoritma  Dbscan  Pada  Twitter  Analysis and Implementation of Community Detection  Using  Dbscan  Algorithm  on
Twitter. E-Proceeding of Engineering , 5 (1), 1469–1476.
Nurmasyitah,  Imelda  Atastina,  A.  H.  (2018). Analisis  dan  Implementasi  Community Detection menggunakan Spectral Clustering Method  dalam  Social  Network. E-
Proceeding  of  Engineering , 5 (2),  3528– 3547.
Pandapotan, I. M., Alamsyah, A., & Paryasto, M.
(2015a).  Indonesian  music  fans  group identification  using  social  network  analysis in  Kaskus  forum. 3rd  International Conference on Information and Communication  Technology,  ICoICT  2015 ,
322–326.
https://doi.org/10.1109/ICoICT.2015.72314 44
Pandapotan, I. M., Alamsyah, A., & Paryasto, M. (2015b).  Interaction  Patterns  and  Music Fans Identification in Conversational Social Network. E-Proceeding  of  Management , 2 (1), 18–22.
Peranginangin, Y., Andi, A., & Sisilia, K. (2018). Route  Recommendation  using  Community Detection Algorithm (Case: Kota Bandung).
2018  6th  International  Conference  on Information and Communication Technology,  ICoICT  2018 , July ,  113–118. https://doi.org/10.1109/ICoICT.2018.85287 40
Pradana,  C.,  Kusumawardani,  S.  S.,  & Permanasari,  A.  E.  (2020).  Comparison Clustering  Performance  Based  on  Moodle Log  Mining. IOP  Conference  Series: Materials Science and Engineering , 722 (1). https://doi.org/10.1088/1757- 899X/722/1/012012
Putra,  M.  I.  R.,  Rudiawan, A., Andariwulan,  W., Berasategui,  R.  G.,  &  Viridi,  S.  (2019). Network Analysis  of  the  Brazil  Nut  Effect Phenomenon  with  a  Single  Intruder. IOP Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 546 (5). https://doi.org/10.1088/1757-
899X/546/5/052057
Putu,  L.,  Widiastuti,  G.,  Maghfirani,  N.  I.,  & Rakhmawati,  N.  A.  (2021).  Klasterisasi Pahlawan  Nasional  Indonesia  Berdasarkan Daerah  Asal  Menggunakan  Algoritma
Community  Detection. SISTEMASI:  Jurnal Sistem Informasi , 10 (1), 52–63.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Rabbani, A.  P., Alamsyah, A.,  & Widiyanesty,  S.
(2020).  Analisa  Interaksi  User  di  Media Sosial Mengenai Industri Fintech Menggunakan  Social  Network  Analysis (Studi  Kasus:  GoPay,  OVO  dan  LinkAja).
Jurnal  Mitra  Manajemen , 4 (3),  341–351. https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/55429 217/ANALISA_REGULASI_FINTECH_D ALAM_MEMBANGUN_PEREKONOMI AN_DI_INDONESIA-with-cover-page- v2.pdf?Expires=1638869165&Signature=K nB- Hmc9FWpIfui0bffSqQ9a36EdiRRLcudom NjS- jshFkiEkOQdCeZSDWahqpeAzz5Ogt983es
-9etIiq33FcmnC Rahmadiani, F., Atastina, I., Si, S., & Herdiani, A. (2018). Analisis dan Implementasi
Algoritma  CNM-Centrality  untuk  Deteksi Komunitas  pada  Dataset  Facebook. E- Proceeding  of  Engineering , 5 (2),  3509. http://snap.stanford.edu/data,
Rakhmawati, N. A., & Mufidah, K. (2020). Social Network Analysis of Legislative Candidates in  Indonesia  General  Election  2019  Using Community  Detection. 3rd  International Conference  on  Computer  and  Informatics Engineering, IC2IE 2020 , 306–310. https://doi.org/10.1109/IC2IE50715.2020.92 74669
Ristantya, A.,  Okiyani, V., Triyand,  E.,  Febrianti, F.,  Aninditha,  S.,  Kamalliah,  S.,  Ekonomi Bisnis, F., Telkom Jl Terusan Buah Batu, U., Dayeuhkolot,  K.,  &  Barat,  J.  (2020). Analisa Interaksi Pelanggan dengan Konsep Social Network Analysis untuk Mengetahui Persepsi  Positif  dan  Negatif  berdasarkan Komentar  pada  Media  Sosial  Instagram. Jurnal  Sains  Komputer  &  Informatika  (J- SAKTI) , 4 (2), 251–260.
Santoso, A. B., Mahendra, R., & Krisnadhi, A. A.
(2019).  Analysis  of  Interregional  Trade Network  Structure:  A  Case  Study  of Indonesia. International  Workshop  on  Big Data and Information Security, IWBIS 2019 , October , 45–50. https://doi.org/10.1109/IWBIS.2019.893586 0
Saputri,  M.  S.,  Wibisono,  A.,  Krisnadhi,  A.,
Yohanes, A. Y.  L.,  Faisal, T. A.,  Utama, A. W.,  Ariefa,  M.  A.  M.,  Ramadhani,  A.,  & Muda,  A.  (2018).  Browsing  Behavior Analysis  from  Wi-Fi  Logs  Based  on Community  Detection:  Case  Study  on
Retnani Latifah, Nurvelly Rosanti, Nurul Amri p - ISNN 2089 - 0265 e - ISSN 2598 - 3016
Educational  Institution. 2018  International Workshop  on  Big  Data  and  Information Security, IWBIS 2018 , 87–92. https://doi.org/10.1109/IWBIS.2018.847172
0
Sari, D. N., Syamsuar, D., & Negara, E. S. (2017). STRUCTURE  COMMUNITY  ANALYSIS
ON  SOCIAL  NETWORK. The  6th
International  Conference  on  Information Technology and Business Application 2017 , 85–102.
http://clpsy.journals.pnu.ac.ir/article_3887.h tml
Setiawan, M., Gunawan, G., & Ferdinandus, F. X. (2021). Disjoint Community Detection pada Network  Kegiatan  Kemahasiswaan  di ISTTS  Menggunakan  Fast  Greedy  dan Walktrap. Journal of Intelligent System and Computation , 3 (1), 07–15. https://doi.org/10.52985/insyst.v3i1.175 Studiawan,  H.,  Pratomo,  B.  A.,  &  Anggoro,  R. (2016). Clustering of SSH brute-force attack logs using k-clique percolation. International  Conference  on  Information and  Communication  Technology  and Systems,  ICTS  2016 , May  2018 ,  39–42. https://doi.org/10.1109/ICTS.2016.7910269
Sucipto,  R.  H.,  & Alamsyah, A.  (2016). Analisis
Jaringan  Teks  Berdasarkan  Social  Network Analysis Dan Text Mining Untuk Mengetahui  Persepsi  Kualitas  Merek  Pada Konten  Percakapan  Di  Media  Sosial  …. EProceedings  of  Management , 3 (1),  93– 100. https://openlibrarypublications.telkomuniver sity.ac.id/index.php/management/article/vie w/2952
Sugiarta, A.  isnaini,  Syamsuar,  D.,  &  Negara,  E.
S.  (2018).  Analisis  Sentralitas  Aktor  pada Struktur Jaringan Politik dengan Menggunakan  Metode  Social  Network Analysis  (SNA) :  Studi  Kasus  Group
Facebook  Lembaga  Survei  Sosial  Media. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi (SEMNASTIK) X , 1–7.
Ula, M. (2019). Kajian Literatur Penerapan Social Media  Network  Dan  Information  Security Intelligent  Untuk  Mengidentifikasi  Potensi Radikalisasi  Online. Sisfo:  Jurnal  Ilmiah
Sistem Informasi , 3 (2), 113–125. https://doi.org/10.29103/sisfo.v3i2.6336
Wahyuningtyas,  R., Alamsyah, A.,  &  Diliana,  N. A. (2021). Mapping Digital Talent Based on
Competency
using Social
Network
Analysis. 2nd  International  Conference  on ICT  for  Rural  Development,  IC-ICTRuDev 2021 , 0–4. https://doi.org/10.1109/IC- ICTRuDev50538.2021.9656521
Yudhoatmojo,  S.  B.,  &  Samuar,  M.  A.  (2017). Community  Detection on  Citation  Network of DBLP Data Sample Set Using LinkRank Algorithm. Procedia  Computer  Science , 124 , 29–37. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.12.126
Yuliana,  Irma;  (2019).  Adopsi  Social  Network Analysis  (Sna)  Dalam  Upaya  Membangun Ketangguhan Bencana Di Masyarakat. JIKO (Jurnal  Informatika  Dan  Komputer) , 2 (2),
49–54.
https://doi.org/10.33387/jiko.v2i2.1312
Yuliana,  Irma,  Sukirman,  S.,  &  Sujalwo,  S.
(2017).  A  Comparison  of  Community Clustering Techniques: Fruchterman- Reingold  and  Wakita-Tsurumi. The  3rd International  Conference  on  Science, Technology, and Humanity , 51–56. https://publikasiilmiah.ums.ac.id/bitstream/h andle/11617/9659/Irma Yuliana.pdf?isAllowed=y&sequence=1
Yuliansyah,  H.,  &  Putri,  N.  H.  (2022).  Analisis
Jaringan  Penulis  Bersama  pada  Program Studi  Informatika  Universitas  Ahmad Dahlan. Sainteks , 19 (1), 1. https://doi.org/10.30595/sainteks.v19i1.133
38
Yusuf,  M.,  &  Krisnadi,  I.  (2019).  Analisis Jaringan  Sosial  Pada  Publikasi  Bidang Teknik Elektro Indonesia di IEEE. Seminar Nasional Teknik Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung , 1965 , 19–26.