Eksplorasi Pemimpin Opini Untuk Alternatif Pendukung Pemasaran PT. Net Mediatama Indonesia Menggunakan Metode Analisis Jejaring Sosial Dengan Kata Kunci “@Netmediatama” Di Twitter
Dian Puteri Ramadhani 1 ; Andry Alamsyah 2 ; Mukti Bawono Wicaksono 3
1 Universitas Telkom dianrdn003@gmail.com
2 Universitas Telkom andrya@telkomuniversity.ac.id
3 Universitas Telkom muktibawono@gmail.com

## Abstract
The  rapid  growth  of  technology  in  the  era  of  globalization  has  resulted  in information  exchange  not  only  happening  in  the  real  world.  Internet  has become  a  basic  requirement  in  disseminating  information.  The  growth  of internet users has increased the amount of data circulating around the world. Interaction  data  on  social  media  can  be  used  to  see  how  things  are  being discussed. This study aims to find the actors who play the most role in the PT network. Net Mediatama Indonesia on Twitter social media. This study makes use  of  a  large  amount  of  data  retrieved  from  Twitter  via  an  Application Programming  Interface.  The  data  was  examined  using  a  social  network analysis approach. Visualization and calculations are carried out using Gephi software.  Important  actors  are  determined  based  on  degree  centrality, closeness centrality, and betweenness centrality. The key player in the NET network is @chuuattac so that the account is an opinion leader whose opinion is listened to, trusted, and makes other actors react. This account can be used as  an  alternative  marketing  strategy  in  product  campaigning  and disseminating NET information more quickly and on target.
Keywords: Key Players, Opinion Leaders Dan Social Network Analysis.

## 1 Pendahuluan
Pertumbuhan teknologi yang sangat pesat di era globalisasi mengakibatkan pertukaran informasi tidak hanya terjadi pada dunia nyata. Menurut Situmorang (2013), internet merupakan sebagian dari kehidupan sehari-hari bayak orang di sebagian besar belahan bumi. Internet telah menjadi kebutuhan  pokok  dalam  berkomunikasi  dan  menyebarkan  informasi.  Menurut  laporan International  Telecommunication  United  (ITU),  81%  penduduk  negara  maju,  40%  penduduk negara  berkembang,  dan  15%  penduduk  negara  kurang  berkembang  telah  menggunakan interNET  Menurut  Internet  World  Stats  (IWS),  jumlah  pengguna  internet  khususnya  di  Asia meningkat sebesar 1515.2% dari tahun 2000 hingga 2016.
Gambar 1 Asia Top Internet Countries per 30 Juni 2016
Dalam laporan Top Ten Internet Countries in Asia June 30, 2016, IWS mencatat negara dengan pengguna internet terbanyak di Asia. Indonesia berada pada peringkat ke-3 yaitu sebesar 7.2% (132.7 juta) dari pengguna internet di Asia. Negara tertinggi pertama yaitu China dan tertinggi kedua yaitu India dengan pengguna masing-masing sebanyak 39.1% (721.4 juta) dan 25% (462.1 juta) dari total pengguna internet di Asia. Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) mempublikasikan  infografis  hasil  survey  2016  penetrasi  pengguna  internet  Indonesia  yaitu sebesar 132.7 juta dari total pupulasi penduduk Indonesia 256.2 juta orang atau sebesar 51.8%. Angka tersebut meningkat 23.8 poin dari tahun 2013 yaitu hanya sebesar 28%.
Pertumbuhan  penguna  internet  berdampak  besar terhadap jumlah  data  yang  beredar di  seluruh dunia.  Lalu  lintas  data  tumbuh  hampir  70%  di  2014  atau  mencapai  2.5  exabytes  per  bulan dibandingkan pada tahun 2013 sebesar 1.5 exabytes per bulan. Pertumbuhan tersebut didukung oleh  perkembangan  situs  jejaring  sosial.  Survey  APJII  2016  memaparkan  bahwa  97.4%  dari pengguna internet Indonesia menggunakan media sosial. Facebook, Instagram dan Twitter adalah situs jejaring sosial mikroblog yang paling sering diakses di Indonesia.
Twitter merupakan media sosial yang bersifat open data , dimana data dapat dengan mudah dicari menggunakan kata kunci tertentu. Berdasarkan data yang diperoleh dari Statista, Indonesia berada pada  urutan  kedua  dalam  hal  penetrasi  pengguna  Twitter  didunia.  Berdasarkan  penelitian Semiocast, Jakarta merupakan kota teraktif dalam penggunaan Twitter dibandingkan seluruh kota lainnya  berdasarkan  jumlah  kicauan  yang  dikirim.  Sebesar  2%  dari  seluruh  kicauan  yang menggunakan  deteksi  lokasi  di  dunia  berasal  dari  Ibu  Kota  Indonesia  yaitu  Jakarta  dan  pada peringkat  ke-6  diduduki  oleh  kota  metropolitan  kedua  di  Indonesia  yaitu  Bandung.  Dengan demikian, masyarakat Indonesia merupakan pengguna Twitter yang aktif mengirimkan kicauan.
Media  sosial  Twitter  kini  tidak  hanya  digunakan  oleh  individu,  banyak  perusahaan  yang memanfaatkan  Twitter  untuk  dapat  memaksimalkan  interaksi  dengan  pasarnya.  Situs microblogging Twitter  memfasilitasi  perbincangan  dengan  bahasa  bahasa  yang  ringan  dan bersahabat , sesuatu yang sangat berharga dalam dunia maya. Menurut Davis (2012), membuat akun Twitter tidak hanya membuat perusahaan lebih mudah diakses, namun juga akan membantu membangun  citra  dan  kredibilitas  perusahaan.  Twitter  dapat  digunakan  untuk  membuat kepribadian perusahaan dan menumbuhkan ciri khas dalam kompetisi. Tidak seperti media sosial
lainnya,  Twitter  memfasilitasi  untuk  “menguping”  pembicaraan  diantara  konsumen.  Menurut Bennet (2015), dua dari tiga pemasar di Irlandia meyakini bahwasannya Twitter adalah platform media sosial yang paling efektif untuk bisnis. Edelman (Bennet, 2015) menemukan bahwa 67% dari ahli pemasaran menilai Twitter efektif dalam kegiatan pemasaran.
Alasan  terkuat  perusahaan  menggunakan  media  sosial  dalam  kegiatan  pemasaran  yaitu  untuk meningkatkan  kesadaran , meningkatkan  lalu  lintas  informasi , dan  mengembangkan  pelanggan setia . Kertajaya  dalam kodrat  (2012) mengatakan  bahwasannya  pemasaran  dengan  pendekatan vertikal, top-down ,  dan one  to  many telah  berakhir  dan  telah  digantikan  dengan new  wave marketing (low-cost high-impact marketing) dengan sifat horizontal, bottom-up , dan peer to peer atau many to many. Pergeseran pendekatan pemasaran tersebut dipengaruhi oleh teknologi. Pada new wave marketing , seluruh lapisan masyarakat lebih mudah berekspresi, membentuk jaringan , membentuk komunitas, berkolaborasi, dan ikut berpartisipasi dalam suatu kegiatan sehingga lebih mudah  untuk  bertukar  informasi,  membentuk  kelompok,  saling  terhubung,  dan  berpartisipasi dalam berbagai acara dengan biaya yang rendah.
Di  Indonesia,  perusahaan-perusahaan  mulai  gencar  memanfaatkan  media  sosial  untuk berinteraksi  dengan  konsumen.  Akun  Twitter  resmi  bermunculan  dengan  berbagai  tujuan.  Hal tersebut  tidak  terkecuali  bagi  perusahaan  media  massa  seperti  televisi.    PT.  Net  Mediatama Indonesia  atau  yang  lebih  dikenal  dengan  NET  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  aktif menggunakan  Twitter.  Dalam  situs  web  resmi  PT.  Net  Mediatama  Indonesia  yaitu www.netmedia.co.id, NET memaparkan bahwasannya dari lini digital, NET membuat terobosan dengan  melakukan  hubungan  keterikatan  langsung  kepada  pemirsa  melalui  akun-akun  media sosial. Akun-akun tersebut diberdayakan oleh NET untuk mengurangi jarak dengan pemirsa. NET merupakan perusahaan kreatif dan ramah media sosial yang secara aktif mempromosikan program televisi, bintang tamu, kuis, dan berbagai event lainnya melalui akun Twitter resmi utama.
Gambar 2 Profil Twitter @netmediatama
NET  memiliki  akun  Twitter  resmi  utama  yang  dikelola  langsung  oleh  perusahaan  yaitu @netmediatama.  NET  mulai  menggunakan  Twitter  pada  November  2012,  beberapa  bulan sebelum  NET  secara  resmi  diluncurkan  pada  26  Mei  2013.  Akun  resmi  NET  sampai  dengan tanggal  4  Januari  2018  memiliki  2.207.453  pengikut dan  201.075 kicauan.  NET  aktif menyampaikan informasi program  televisi, bintang  tamu,  kuis  berhadiah, dan lain  sebagainya. Tweet secara langsung dari pengguna Twitter mampu mendongkrak eksistensi perusahaan dengan keberhasilannya menempati posisi teratas trending topic worldwide seperti program Ini Sahur.
Penyebaran informasi di media sosial Twitter membentuk jejaring sosial dimana pemirsa NET merupakan nodes dan  interaksi  melalui tweets yang  dilakukannya  merupakan edges dalam jaringan.  Jejaring  sosial merupakan  pemetaan  hubungan  antara  satu  individu  dengan  individu
lainnya. Wasserman  dan  Faust  (Hermiani  dan  Alamsyah,  2012)  menyatakan  bahwa  analisis jejaring sosial merupakan pengujian jejaring sosial dengan mengobservasi individu yang terlibat secara  alamiah,  mendefinisikan  perannya  dalam  jaringan  sosial,  dan  menganalisa  hubungan dalam jaringan. Salah satu konsep penting dalam analisis jejaring sosial yaitu pemain kunci untuk mengidentifikasi siapa yang berperan penting dalam jaringan. Pemain kunci tersebut merupakan pemimpin opini dalam jaringan interaksi  NET sehingga mampu untuk mempengaruhi persepsi dan menyampaikan pesan dengan lebih efektif.
Penyebaran informasi oleh NET dan pemirsa membentuk jaringan sosial yang semakin besar dari waktu  ke  waktu.  Dengan  mengetahui  pemimpin  opini  dalam  jaringan,  perusahaan  mampu mengembangkan  cara  untuk  memberikan  pesan  yang diinginkan  kepada  konsumennya dengan lebih cepat dan tepat. Hanya saja pemanfaatan keberadaan pemimpin opini sebagai pendongkrak kemajuan  perusahaan  tidak  mudah.  Belum  diketahui  siapa  saja  individu  yang  berperan  besar dalam memimpin opini dalam penyebaran informasi NET. Sehingga untuk mengetahui pemimpin opini dalam jaringan percakapan konsumen NET di media sosial Twitter, dibutuhkan penelitian. Analisa pola percakapan di media online dengan metode analisis jejaring sosial melalui keyword “@netmediatama”  di  Twitter  dapat  memberikan  pengetahuan  tentang  pemimpin  opini  dalam jaringan yang dapat dimanfaatkan sebagai alternatif strategi pemasaran bagi perusahaan NET.
Berdasarkan hal tersebut, penulis melakukan penelitian berjudul “Eksplorasi Pemimpin Opini untuk  Alternatif  Pendukung  Pemasaran  PT.  Net  Mediatama  Indonesia  Menggunakan Metode Analisis Jejaring Sosial dengan Kata Kunci “@netmediatama” di Twitter”

## 2 Tinjauan Pustaka

## 2.1 Pemasaran
Pemasaran  memiliki  peran  penting  dalam  suatu  perusahaan.  Pemasaran  merupakan  salah  satu kegiatan pokok yang dilakukan sebagai upaya mempertahankan kelangsungan hidup perusahaan. Menurut Philip Kotler (2005), pemasaran adalah sebuah fungsi organisasional dan sebuah aset dari proses untuk membuat, mengkomunikasikan, dan menyampaikan nilai kepada pelanggan dan mengatur  hubungan  kepada  konsumen  dalam  upaya  menguntungkan  organisasi  dan  para pemangku  kepentingan.  Dharmmesta  (2008)  mengungkapkan  bahwasannya  pemasaran  adalah suatu  system  keseluruhan  dari  kegiatan-kegiatan  bisnis  yang  ditujukan  untuk  merencanakan, menentukan  harga,  mempromosikan,  dan  mendistribusikan  barang  dan  jasa  yang  memuaskan kebutuhan  baik  kepada  pembeli  yang  ada  maupun  pembeli  potensial.  Dengan  demikian, pemasaran dapat diartikan sebagai proses manajerial yang penting dalam pengembangan strategi perusahaan dengan menciptakan dan mempromosikan produk untuk memenuhi kebutuhan dan keinginan individu atau kelompok yang menghasilkan kondisi sama-sama menguntungkan.

## 2.2 Twitter
Menurut Comm (2010), Twitter memiliki karakter unik memiliki “… a large following  older, professionals audiences, and full of quarter Twitter’s users are high-earners, a valuable price of information  that  makes  the  site  a  must-use  for  any  serious  marketer”. Selanjutnya,  Ia  juga menjelaskan perbedaan Twitter dengan media sosial lainnya, yaitu s implicity dan critical mass.

## 2.3 Network Science
Takemoto dan Oosawa dalam Dehmer  dan Bashak (2012) memaparkan bahwasannya network
atau  jaringan  direpresentasikan  sebagai  kumpulan  dari  nodes  dan  edges  atau  link  yang digambarkan diantara nodes. Dengan demikian, jaringan pada dasarnya mirip dengan “graphs” dalam matematika. Hubungan atau interaksi yang terjadi diantara dua nodes ditunjukkan dalam jaringan dengan menggambarkan edges diantara nodes. Network atau jaringan direpresentasikan sebagai kumpulan dari nodes dan edges diantara nodes (Dehmer dan Bashak, 2013). Bobot edges merepresentasikan  tingkat  kepentingan  hubungan  antara  node  dan  arah  edges  merujuk  pada hubungan sumber kepada penerima (Becher et al, 2008 dan Barabasi, 2016).

## 2.4 Analisis Jejaring Sosial
Menurut  J.  Scott  (Alamsyah,  2014),  analisis  jejaring  sosial  atau  yang  disebut  dengan social network  analysis (SNA)  adalah  metode  untuk  memodelkan  hubungan  antara  pengguna  dan merepresentasikannya dalam bentuk grafik. Dengan menganalisa interaksi atau hubungan, kita akan  lebih  memahami  dengan  baik  individu  atau  kelompok.  Konsep  utamanya  yaitu  dengan melihat hubungan manusia, yang dilakukan secara bersama-sama, menunjukkan siapa kita dan bagaimana  kita  berperilaku.  Hubungan  dalam  SNA  dapat  berupa  pertemanan,  organisasi, hubungan  keluarga,  minat  yang  sama,  pertukaran  finansial,  kolega,  aliran  informasi,  dan  lain sebagainya. Ada empat konsep dasar yang ada dalam SNA (Cheliotis, 2010) yaitu:
1) Jaringan (networks) yaitu  konsep  untuk  mengetahui  cara  menggambarkan  berbagai  macam jejaring sosial
2) Kekuatan  ikatan (tie  strength) yaitu  konsep  untuk  mengetahui  cara  mengidentifikasi  ikatan yang kuat atau lemah dalam jaringan
3) Pemain kunci (key player) yaitu konsep untuk mengetahui cara mengidentifikasi node sentral dalam jaringan
4) Kohesi (cohesion) yaitu konsep untuk mengukur keseluruhan struktur jaringan
Ding  dan  Shi  (2011)  meyebutkan  bahwa  salah  satu  konsep  terpenting  dalam  SNA  adalah sentralitas  (pemain  kunci) yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  orang  terpenting  dalam jaringan.

## 2.5 Sentralitas (Pemain Kunci)
Menurut Tsvetovat dan Kouznetsov (2011), salah satu pendekatan analisis jejaring sosial adalah mengukur  kekuatan,  pengaruh,  atau  karakter  individu  terhadap  masyarakat  berdasarkan  pola hubungan  mereka  yang  disebut  dengan  metode  sentralitas . Ada  beberapa  pengukuran  untuk menghitung sentralitas yaitu degree, closeness, betweenness, dan lain lain.
a. Degree  Centrality yaitu  untuk  menghitung  jumlah  ikatan  yang  dimiliki  suatu node dengan node lain dalam jaringan (Sankar et al, 2015).
b. Closeness Centrality yaitu untuk memperhitungkan jarak setiap node ke setiap node lainnya dalam  jaringan  sebagai  ukuran  seberapa  lama  waktu  yang  dibutuhkan  informasi  untuk melewati antara node dan semua node lainnya (Sankar et al, 2015).
c. Betweenness  Centrality yaitu  untuk  mengukur  proporsi  banyaknya node yang  menuju  di sepanjang jalur terpendek antara pasangan node lain (Sankar et al, 2015).

## 2.6 Pemimpin Opini
Pemimpin opini menjadi perbincangan dalam literatur komunikasi sekitar tahun 1950-1960-an, sebelumnya literatur komunikasi yang sering digunakan yaitu kata-kata influentials, influencers, atau tastemakers untuk menyebut  pemimpin  opini.  Menurut  Staple  (Satvika,  2009), influencer
adalah  seseorang  yang  didengarkan  opininya,  dipercayai,  dan  membuat  orang  lain  bereaksi. Influencer merupakan pemain kunci dalam mengkampanyekan suatu brand, kegiatan, informasi, dan sebagainya, juga bisa digunakan untuk memulai suatu interaksi atau percakapan.

## 2.7 Kerangka Pemikiran

## Gambar 3 Kerangka Penelitian

## 3. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  ini  termasuk  dalam  penelitian  deskriptif.  Penelitian  deskriptif  yaitu  penelitian untuk  memecahkan  masalah-masalah  aktual  dan  mengumpulkan  data  atau  informasi  untuk disusun, dijelaskan, dan dianalisis (Zuriah, 2009). Metode SNA merupakan penelitian deskriptif untuk memberikan deskripsi karakteristik objek, orang, kelompok, organisasi, atau lingkungan (Zikmund et al., 2010). Pada penelitian ini akan memaparkan pendeskripsian komunitas yang ada dalam percakapan NET di Twitter dan menemukan aktor kunci dalam komunitas yang terbentuk sebagai channel komunikasi pemasaran dan menyebarkan informasi.
Unit analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah kelompok. Kelompok yang dijadikan unit analisis dalam penelitian ini adalah kelompok aktor yang berinteraksi dalam jaringan sosial @netmediatama. Alasan dipilihnya kelompok jaringan sosial NET sebagai unit analisis adalah karena data interaksi sosial dalam kelompok jaringan sosial NET tersedia dalam jumlah besar dan mudah diperoleh. Data tersebut dibutuhkan untuk menyusun penelitian deskriptif.
Dalam  mengamati  aktivitas  interaksi,  populasi  yang  digunakan  yaitu  seluruh  pengguna  yang terlibat dalam percakapan dengan kata kunci “@netmediatama” di Twitter. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan sampel seluruh pengguna yang terlibat dalam interaksi dengan kata kunci tersebut dengan batasan waktu pengamatan selama 1 bulan (1 Desember 2017 sampai dengan 31 Desember  2017).  Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder.  Data  diperoleh  dengan crawling melalui API dengan bantuan perangkat lunak Rstudio.
Penulis  menggunakan  aplikasi  Gephi  untuk  mengolah,  memvisualisasikan,  dan  menganalisis community  detection  (modularity) dan centrality  (degree  centrality,  closeness  centrality, dan betweenness centrality). Rumus yang digunakan yaitu:
1) Degree Centrality
𝐶 𝑑 (𝑛 𝑖 ) = 𝑑(𝑛 𝑖 ) ...(1) 𝐶 𝑑 (𝑛 𝑖 ) = nilai degree centrality 𝑑(𝑛 𝑖 ) = banyaknya garis yang ada / terkait dalam jaringan

## Pemain Kunci
- Degree Centrality - Closeness Centrality - Betweenness Centrality Analisis Jejaring Sosial @netmediatama Media Sosial
Twitter Pemimpin Opini untuk Alternatif Pendukung Pemasaran
Vol. 17; No.  02; Tahun 2018 Halaman 079-092

## 2) Closeness Centrality
𝐶 𝑐 (𝑖) = 𝑛−1 ∑ 𝑑 𝑖𝑗 𝑗(≠𝑖) ...(2)
𝐶 𝑐 (𝑖) = nilai closeness centrality
𝑛 = banyaknya anggota dalam jaringan 𝑑 𝑖𝑗 = jarak antara node i dan node j
3) Betweenness Centrality
𝐶 𝐵 (𝑣 𝑖 ) =   ∑ 𝜎 𝑠𝑡 (𝑣 𝑖 ) 𝜎 𝑠𝑡 𝑣 𝑠 ≠𝑣 𝑖 ≠𝑣 𝑡 ∈𝑉,𝑠<𝑡 ...(3) 𝐶 𝐵 (𝑣 𝑖 ) = nilai betweenness centrality 𝜎 𝑠𝑡 (𝑣 𝑖 ) = jumlah jalur terpendek antara node s dan t yang melewati vi 𝜎 𝑠𝑡 = jumlah semua jalur terpendek antara node s dan t

## 4 Hasil Penelitian dan Pembahasan

## 4.1 Karakteristik Data
Data yang didapatkan sebanyak 7270 data percakapan yang tersimpan dalam format .csv. Data tersebut  merupakan  data  mentah  dan  dilakukan data  preprocessing untuk  dengan  bantuan perangkat lunak Ms. Excel agar mendapatkan struktur data yang sesuai dan data yang terbebas dari noise .  Dalam  membentuk  jaringan,  diperlukan  nama  pengirim  ( Screen  Name )  dan  nama penerima ( Reply to SN ). Dengan demikian data lainnya tidak dibutuhkan ( noise ) sehingga data dilakukan pembersihan. Data yang telah dilakukan preprocessing memiliki struktur yang sesuai  untuk  dilakukan pengolahan lebih lanjut.  Data tersebut  kemudian  di-visualisasi- kan dan dilakukan pengukuran menggunakan bantuan perangkat lunak Gephi.
Gambar 4 Data sebelum Preprocessing
Gambar 5 Data setelah Preprocessing

## 4.2 Jaringan Interaksi Twitter @netmediatama
Interaksi Twitter @netmediatama dimodelkan sebagai jaringan sosial melalui pendekatan analisis jejaring sosial.  Aktor  –  aktor  yang  berinteraksi  direpresentasikan  sebagai nodes dan  hubungan interaksi  yang  dilakukan  merupakan edges dalam  jaringan . Alur  interaksi  dilakukan  dengan mengirim suatu pesan dari aktor pengirim dan kemudian diterima oleh aktor penerima. Dengan demikian  jaringan  interaksi  ini  dimodelkan  menjadi  jaringan  yang  memiliki  arah  ( directed ). Memodelkan data percakapan sebagai sebuah jaringan mempermudah penemuan pola hubungan pada  jaringan  kompleks  sehingga  dapat  dilakukan  visualisasi  dan  pengukuran  hubungan  antar antar-aktor  yang  terjadi.  Visualisasi  jaringan  dilakukan  dngan  bantuan  fitur preview pada perangkat  lunak  Gephi  0.9.1.  Berikut  ini  merupakan  visualisasi  dari  jaringan  interaksi  Twitter @netmediatama.
Gambar 6 Viasualisasi Jaringan Interaksi Twitter @netmediatama
Visualisasi  diatas  merupakan  jaringan  interaksi  berdasarkan total  degree yaitu  visualisasi memperhitungkan seluruh interaksi yang terjadi baik mengirim pesan maupun menerima pesan. Node dengan warna yang lebih gelap dan ukuran yang lebih besar mengindikasikan degree yang lebih besar dibandingkan nodes dengan warna samar dan ukuran kecil. Dengan demikian, node berwarna gelap dan berukuran besar merupakan akor dengan tingkat kepentingan dan pengaruh yang besar dalam jejaring dibandingkan dengan nodes lainnya. Sebuah edge dengan warna yang lebih  gelap  dan  ukuean  yang  lebih  tebal  mengindikasikan  interaksi  lebih  sering  terjadi dibandingkan dengan edge yang samar dan tipis. Berdasarkan visualisasi, terdapat sebagian kecil aktor yang berperan penting dalam sebuah jaringan.
Gambar 7 Topologi Jaringan Interaksi Twitter @netmediatama
Selain  visualisasi,  dapat  pula  dilakukan  pengukuran  topologi  jaringan  meggunakan  bantuan perangkat lunak Gephi 0.9.1. Pengukuran topologi yang dilakukan yaitu jumlah nodes, jumlah edges, dan average degree. Pada jaringan interaksi @netmediatama di Twitter pada 1 Desember
2017  sampai  dengan  31  Desember  217,  terdapat  1609 nodes, 2442 edges, dan  1.08 degree. Dengan  demikian,  dalam  jangka  waktu  tersebut  terdapat  1609  akun  Twitter  yang  melakukan sebanyak 2442 interaksi percakapan dengan rata – rata 1.08 interaksi per-akun.

## 4.3 Key Player dalam Jaringan Interaksi Twitter @netmediatama
Jaringan  interaksi  @netmediatama  di  Twitter  diukur  dengan  bantuan  perangkat  lunak  Gephi 0.9.1.  Pengukuran key  player dilakukan  untuk  mengetahui  angka  pasti  perbandingan  tingkat pengaruh aktor dalam jaringan untuk menentukan siapa aktor yang paling berperan penting dalam jaringan.  Berikut  ini  merupakan  pengukuran  aktor  dalam  jaringan  @netmediatama  dengan berbagai properti sentralitas.
Gambar 8 Node dengan Degree Centrality Terbesar pada Jaringan
Gambar 9 Node dengan Closeness Centrality Terbesar pada Jaringan
Gambar 10 Node dengan Betweenness Centrality Terbesar pada Jaringan
Pada  jaringan  @netmediatama  ditemukan  aktor-aktor  yang  memiliki  nilai  sentralitas  yang tertinggi  dibandingkan  dengan  aktor  lainnya.  Berdasarkan  pengukuran degree  centrality, netmediatama merupakan aktor  yang memiliki  nilai terbesar,  berdasarkan closeness centrality, seluruh aktor teratas memiliki nilai yang sama, sedangkan berdasarkan betweenness centrality, kimtaevi_95 merupakan aktor yang memiliki nilai terbesar. Berikut ini merupakan perbandingan 10 aktor dengan sentralitas tertinggi pada tiap pengukuran.
Tabel 1: Aktor dengan Sentralitas Tertinggi
Label Aktor Degree Centrality Closeness Centrality Betweenness Centrality netmediatama 1339 IMS_NET 37 127 Ini_Talkshow 34 kimtaevi_95 17 216 ParkARin1315 12 176,5 Matanajwa 12 chuuattacc 11 1 24 NetComedyNight 10 1 Dhany8484 10 1 Klmholic 10 antonizer06 1 suga_islife 1 77 Devitribua_ 1 Aswarkoe 1 Desynfection 1 adambisamu 1 hsnpm_ 1 xxhoxlyxx 184 taetae_ang 105 NingrumAlfi 44 army_sevenbias 27,5 AiziyahBa 17
Berdasarkan tabel 1 ditemukan bahwasannya chuuattac merupakan aktor yang termasuk dalam  10  aktor  teratas  pada  setiap  pengukuran  yang  dilakukan.  Akun  netmediatama, IMS_NET, Ini_Talkshow, kimtaevi_95, ParkARin1315, dan Matanajwa memiliki nilai degree centrality yang  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  chuuattacc,  namun  akun-akun tersebut  tidak  memiliki  nilai closeness  centrality dan betweeness  centrality yang  baik sehingga  tidak  dapat  disebut  sebagai  pemain  kunci,  begitu  juga  dengan  pemain  yang memiliki nilai lebih tinggi di pengukuran lainnya.
Akun @chuuattac merupakan pemimpin opini dalam jejaring sosial Twitter PT. Net Mediatama Indonesia.  Akun  tersebut  merupakan  akun  yang  paling  didengarkan,  dipercaya,  dan  mampu menumbuhkan respon dari pemain lainnya. NET TV dapat memanfaatkan akun tersebut sebagai
pendukung  pemasaran  produk  yang  ditawarkan  meliputi  kampanye  suatu  program  televisi, kegiatan, informasi, hingga menstimulasi interaksi antara perusahaan dengan konsumen. Dengan memanfaatkan  akun  yang  memiliki  nilai  sentralitas  tinggi  maka  perusahaan  mampu  mencapai konsumen yang lebih luas dengan waktu yang lebih singkat. Hal tersebut mampu meningkatkan efektivitas penggunaan media sosial untuk mendukung kegiatan pemasaran.
5 Simpulan dan Saran
@ chuuattacc merupakan pemain kunci dalam jaringan @netmediatama. @ chuuattacc memiliki pengaruh  yang  besar  dan  mampu  memimpin  opini  pada  kelompok  aktor  yang  berkomunikasi dengan  @netmediatama.  @ chuuattacc layak  dimanfaatkan  untuk  bekerjasama  mendorong kegiatan pemasaran sehingga informasi yang disebarkan dapat lebih cepat diterima oleh aktor- aktor  lainnya.  Dengan  melakukan  kerjasama  dengan  @ chuuattacc ,  NET  mampu  melakukan kegiatan pemasaran dengan lebih efektif.
Akun @chuuattac merupakan pemimpin opini dalam jejaring sosial Twitter PT. Net Mediatama Indonesia.  Akun  tersebut  merupakan  akun  yang  paling  didengarkan,  dipercaya,  dan  mampu menumbuhkan respon dari pemain lainnya. NET TV dapat memanfaatkan akun tersebut sebagai pendukung  pemasaran  produk  yang  ditawarkan  meliputi  kampanye  suatu  program  televisi, kegiatan, informasi, hingga menstimulasi interaksi antara perusahaan dengan konsumen.

## Daftar Pustaka
Abdillah, B. (2015). BAB IV Paparan Data dan Pembahasan Hasil Penelitian. (online). Tersedia: etheses.uin-malang.ac.id/1515/8/11510055_Bab_4.pdf
Alamsyah, A., dan Perangin, Y. (2015). Social Engagement Analysis in Online Conversation of Indonesia  Higher  Education  Case  Study:  Telkom  University. Information  and Communication  Technology  2015  3rd  International  Conference  228  –  233 .  Retrieved from IEEE.
Alamsyah, A., Putri, F., dan Sharif, O.O. (2014). Social Network Modeling Approach for Brand Awareness. Information  and  Communication  Technology  2014  2nd  International Conference (448 – 453) . Retrieved from IEEE.
Alamsyah,  A.,  Raharjo,  B.,  dan  Kuspriyanto  (2014)  Community  Detection  Methods  in  Social Network Analysis. Advance Science Letters Vol. 1, 250-253 . Retrieved from American Scientific Publishers.
Barabasi, Albert Laszio. (2016). Network Science . United Kingdom: Cambridge University Press.
Becher,  C.  et al  (2008).  The  Network  Topology  of CHAPS  Sterling. Working Paper  No.  355. Retrieved from Bank of England 2008.
Bennett,  Shea.  (2015). Twitter  Most  Effective  Social  Marketing  Platform  (But  Facebook  Most Important),  Says  Study. (online).  http://www.adweek.com/digital/social-media-survey- ireland/. (12 Maret 2017)
Comm, Joel. (2010). Twitter Power 2.0: How To Dominate Your Market One Tweet At A Time. New Jersey: John Willey & Sons, Inc.
Davis, Natalie. (2012). How Successful Manufacturers Use Twitter to Create Brand Awareness. (online).  https://www.impactbnd.com/blog/how-successful-manufacturers-use-twitter- to-create-brand-awareness. (13 Maret 2017)
Dehmer, Matthias dan Bashak, Subhash C. (2012). Statistical and Machine Learning Approaches for Network Analysis. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Ding, L., dan Shi, P. (2011). Social Network Analysis Application in Bulletin Board Systems.
Intelligence Science and Information Engineering, 318- 320.
Eno.  (2014). Indonesia  Masuk  5  Besar  Negara  Pengguna  Smartphone .  (online). http://inet.detik.com/consumer/d-2485920/indonesia-masuk-5-besar-negara-pengguna- smartphone. (12 Maret 2017)
Erwana,  Farudi.  Adiwijaya,  dan  Septiana,  G.  (2014).  Implementasi  Hubs  and  authorities centrality  dalam  Social  network  analysis  pada  Data  Twitter. Seminar  Nasional  Ilmu Komputasi  Teknik  Informatika  (SNIKTI)  2407  –  6511. Retrieved  from Indonesia Symposium on Computing.
Hermiani, E., (2014). Influencer Analysis for Alternative Marketing Strategy of Kompas TV Using Social Network Model with Keyword “Kompastv” on Twitter . Skripsi Sarjana pada FEB Universitas Telkom Bandung: Tidak Diterbitkan.
Idylic.  (2014). Viva  Group  dan  NET  TV  Jadi  Channel  Terfavorit  Selama  Sahur. (online). http://www.kompasiana.com/idyllicbola/viva-group-dan-net-tv-jadi-channel-terfavorit- selama-sahur_54f69655a3331191178b4f0d. (13 Maret 2017)
Karp,  Katherine.  (2016). New  Research:  The  Value  of  Influencers  on  Twitter .  (online). https://blog.twitter.com/2016/new-research-the-value-of-influencers-on-twitter. (13
Maret 2017)
Lastini,  B.  Y.  (2014). Identifikasi  Aktor  yang  Berpengaruh  dalam Mendukung Program  Kerja Ridwan  Kamil  untuk  Strategi  Smart  City  melalui  Media  Sosial  Twitter  menggunakan Social Network Analysis . Skripsi Sarjana pada FEB Universitas Telkom Bandung: Tidak Diterbitkan.
Momtaz, N. J., Aghaie, A., dan Alizadeh, S. (2011). Identifying Opinion Leaders for Marketing by Analyzing Online Social Networks. International Journal of Virtual Communities and Social Networking (IJVCSN) 3(3) 19-34. Retrieved from IGI Global.
Oktora, R. dan Alamsyah, A. (2014). Pola Interaksi dan Aktor yang Paling Berperan pada Event JGTC 2013 melalui Media Sosial Twitter (Studi menggunakan Metode Social Network Analysis). Jurnal Manajemen Indonesia 14(3) 201 . Retrieved from Telkom University.
Qualstrat.  (2016). Indonesia  Internet  Users .  (online).  http://qualstrat.com/indonesia-internet- users/. (13 Maret 2017)
Sankar,  C.  P.,  Asokan,  K.,  dan  Kumar,  K.  S.  (2015).  Exploratory  social  network  analysis  of affiliation networks of Indian listed companies. Social Networks, 113-120.
Satvika, Pitra. (2009). Twitter dan Plurk. Jakarta: Pustaka Bina Swadaya.
Situmorang,  J.  R.  (2013). Pemanfaatan  Internet  Sebagai  New  Media  Dalam  Bidang  Politik,
Bisnis, Pendidikan, Dan Sosial Budaya. (online). Tersedia:
http://journal.unpar.ac.id/index.php/JurnalAdministrasiBisnis/article/viewFile/418/402
Strong,  Frank.  (2015). The  Marketing  Value  of  Twitter  Centers  on  Earned  Media. (online). http://www.swordandthescript.com/2015/01/marketing-value-twitter/. (13 Maret 2017)
Susanto,  B.,  Herlina,  C.,  dan  Antonius  R.  (2012).  Penerapan  Social  Network  Analysis  dalam Penentuan  Centrality  Studi  Kasus  Social  Network  Twitter.  Jurnal  Informatika 8 (1). Retrieved from Universitas Kristen Duta Wacana.
Tang,  L.,  dan  Liu,  H.  (2010). Community  Detection  and  Mining  in  Social  Media. Morgan  & Claypool.
Tsvetovat,  M.,  dan  Kouznetsov,  A.  (2011).  Social  Network  Analysis  for  Startups.  California: O'Reilly Media, Inc.
Xu, W. W., Sang Y., Blasiola, S., dan Park, Han Woo. (2014).  Predicting Opinion Leaders in Twitter  Activism  Networks:  The  Case  of  the  Wisconsin  Recall  Election. American Behavioral Scientists 58(10), 1278–1293. Retrieved from Sage Journals.