Analisis Akun Twitter Berpengaruh Terkait Serangan Cyber Bjorka menggunakan Metode Social Network Analysis
Denise Sheryl Adilla 1* , Evangs Mailoa 2
1*,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 22 February 2023 Received in revised form 26 May 2023 Accepted 20 August 2023 Available online October 2023 DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i4.1005

## Keywords:
Twitter; Cyber Attack; Social Network Analysis.
Kata Kunci: Twitter; Serangan Cyber; Analisa Jejaring Sosial.

## a b s t r a c t
Twitter has become a social media for spreading and viewing the amount of information, such  as  information  recently  related  to  the  data  theft  committed  by  Bjorka  and  has become quite a lively conversation on Twitter. The purpose of this research is to find out the most influential accounts related to Bjorka's popularity on social media. This study uses statistical methods of degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality. Based on the research conducted, there is an account that has the highest influence,  @conversewhteold    with  a  degree  centrality  value  of  122,  betweeness centrality 0.000067, and a Closeness Centrality 1.0 also from the top 8 accounts, 7 of them tweets revealed that Bjorka had made false publications related to the theft what was done was even falsifying and selling data, then there was 1 account stating that the application made by the government for the public did not have data security guarantees.

## a b s t r a k
Twitter menjadi media sosial untuk menyebarkan dan melihat banyaknya informasi yang ada, seperti halnya informasi yang beredar belakangan ini terkait dengan aksi pencurian data yang dilakukan oleh Bjorka dan hal ini menjadi perbincangan yang cukup ramai di Twitter.  Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  untuk  mengetahui  akun  yang  paling berpengaruh terkait dengan ramainya Bjorka di sosial media. Penelitian ini menggunakan menggunakan metode statistic degree centrality, betweenness centrality, dan closeness centrality. Berdasarkan penelitian yang dilakukan terdapat akun yang memiliki pengaruh tertinggi  yaitu  akun  @conversewhteold  dengan  nilai  degree  centrality  sebesar  122, betweeness centrality 0.000067, dan nilai Closeness Centrality 1.0 serta melalui tweet dari  8  akun  teratas,  7  diantaranya  mengungkapkan  bahwa  Bjorka  telah  melakukan publikasi bohong terkait aksi pencurian yang di lakukan bahkan melakukan pemalsuan dan penjualan data, kemudian terdapat 1 akun yang menyatakan bahwa Aplikasi yang dibuat pemerintah untuk publik tidak memiliki jaminan keamanan data.
*Corresponding Author. Email: denisesa086@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Munculnya  media  sosial  yang  beragam  mulai  dari yang  berbasis  web  atau  mobile  mencuri  perhatian yang cukup tinggi dari semua kalangan, dimana media sosial menjadi tempat untuk menyebarkan informasi dan berita yang bisa diakses dimana saja dan kapan saja [1]. Berdasarkan hasil survei yang dilakukan oleh We Are Social pada tahun 2022 terdapat pengguna aktif media sosial sebanyak 191 juta jiwa dan angka tersebut  meningkat  dari  tahun  lalu  sebesar  12,35% dari  total  populasi  273.5  juta  jiwa  lebih,  hal  ini menandakan  bahwa  hampir  setengah  masyarakat Indonesia  menjadi  pengguna  aktif  media  sosial  [2]. Salah  satu  media  sosial  yang  aktif  digunakan  oleh masyarakat  Indonesia  adalah  Twitter  [3],  dan Indonesia  menjadi  salah  satu  negara  dengan pengguna  twitter  terbesar  di  dunia  menurut  survei We Are Social dengan angka mencapai 18,45 juta di tahun 2022 [4].
Twitter di luncurkan pada tahun 2006 dan menjadi media sosial yang populer dengan kemudahan yang diberikan  untuk  penyebaran  informasi,  akses informasi  dan  sebagai  media  untuk  interaksi  satu dengan yang lain di dunia maya [5][6] . Interaksi yang terjadi bisa berupa komentar dan opini terkait dengan berbagai  hal  [7],  salah  satu  hal  yang  belakangan  ini ramai  diperbincangkan  adalah  aksi  pencurian  data atau cybercrime yang dilakukan oleh Bjorka [8][9].
Tepatnya  pada  awal  tahun  bulan  September  2022, aksi yang dilakukan Bjorka ramai di perbincangkan di media  sosial  Twitter,  hal  ini  bermula  dari  adanya kemunculan  berita  yang  menyatakan  terdapat kebocoran  data  dan  kata  sandi  untuk  pendaftaran SIM sekitar 1,3 miliar yang dicuri dan dijual melalui dark web. Selain itu, Bjorka juga membocorkan data pemerintah  dan  mengunggah  data  tanpa  izin, beberapa  data  yang  diunggah  melalui  sosial  media antara lain adalah data milik Presiden Joko Widodo, Kemenkominfo  Johny  G  Plate,  Menteri  BUMN Erick  Thohir,  Mendagri  M  Tito  Karnavian,  dan Gubernur  DKI  Jakarta  Anies  Baswedan  [8][10]. Kemudian pada bulan November 2022 Bjorka juga membocorkan  44  juta  data  MyPertamina  dan menjual  data  tersebut  senilai  Rp.  392  juta  dalam bentuk bitcoin [11].
Dalam  penelitian  ini  mengacu  pada  penelitian
terdahulu yang dilakukan oleh Sabrina Rahma Utami, dkk tahun 2021 dengan judul “Analisis Jaringan dan Aktor  #BatalkanOmnibusLaw  di  Media  Sosial Twitter  menggunakan Social  Network  Analysis (SNA)” [12] dan penelitian oleh Aprillian Kartino, dkk pada tahun 2021 dengan judul “Analisis Akun Twitter Berpengaruh  terkait  Covid-19  menggunakan Social Network  Analysis (SNA)” [13].  Penelitian  tersebut menggunakan metode yang sama untuk menemukan akun  twitter  yang  paling  berpengaruh  dengan menggunakan metode Social Network Analysis (SNA).
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  penulis  akan melakukan  penelitian  dengan  tujuan  untuk mengetahui  aktor  atau  akun  paling  berpengaruh  di sosial  media  twitter  terkait  dengan  ramainya  aksi Bjorka  dengan  menggunakan  metode  statistik Social Network  Analysis yaitu degree  centrality,  betweenness centrality, dan closeness centrality. Selain itu, penulis akan melakukan  pengamatan  secara  langsung  terkait tweet akun paling berpengaruh melalui Twitter.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metode social network  analysis dan  metode  pengamatan  secara langsung  melalui  media  sosial  twitter.  Dalam pencarian  akun  yang  paling  berpengaruh  akan menggunakan metode statistic SNA yaitu degree centrality, betweenness  centrality, dan closeness  centrality [6]. Social Network  Analysis menjadi  salah  satu  metode  yang mampu mengetahui alur interaksi dan hubungan yang terjadi antar nodes di dalam suatu jaringan. Di dalam SNA  terdapat  beberapa  elemen  jaringan  antara  lain adalah sebagai berikut [14]:
Tabel 1. Elemen Jaringan dan Pengertian
Elemen Jaringan Pengertian Node Node merupakan  aktor  individu dalam jaringan yang akan dihubungkan  antara  satu  dengan yang lain. Edges
Edges merupakan  interaksi  yang terjadi antara beberapa aktor ( nodes ). Centrality Centrality merupakan proses perhitungan  terhadap  hubungan yang terjadi antar individu di sebuah jaringan sosial.
Selain itu, SNA mampu melakukan analisa berbagai aspek  yang  ada  di  sosial  media  dan  mampu memprediksi  aktor  atau  akun  berpengaruh  dalam jaringan  yang  terbentuk  antar node s  dengan  cara menentukan  nilai  sentralitas-nya  [1].  Dalam penentuan  nilai sentralitas  di sebuah  jaringan  dapat dilakukan  dengan  mengggunakan  metode  statistik SNA  yaitu [1]:

## Degree Centrality
Degree  Centrality (Cd)  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  melihat  jumlah  interaksi  yang dimiliki  sebuah node atau  aktor  di  dalam  suatu jaringan [6].
( 𝑁𝑖 ) = 𝑑 ( 𝑁𝑖 ) = ∑ ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ( 𝑖 ≠ 𝑗 ) (1)
Berdasarkan  persamaan  (1)  di  atas,  Ni  merupakan jumlah  hubungan  menuju  ke  sebuah node .  Xij merupakan jumlah hubungan yang dimiliki suatu node dengan node lainnya di dalam suatu jaringan. Dengan menggunakan  metode  ini  mampu  mengidentifikasi node mana yang terhubung dengan baik dengan node lainnya [6].
Closseness Centrality Closseness  Centrality (Cc)  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  perhitungan  jarak  rata-rata  antara node dengan semua node di dalam suatu jaringan.
𝐶 c( 𝑁𝑖 ) = 1 ∑ 𝑑(𝑁𝑖,𝑁𝑗 𝑛 𝑗=𝑎 ( 𝑖 ≠ 𝑗 ) (2)
Berdasarkan  persamaan  (2)  perhitungan  yang  di lakukan  adalah  nilai  d(Ni,Nj)  yaitu  banyaknya  jalur paling pendek yang menghubungkan node ni dan nj. Nilai Cc(Ni) didapatkan melalui pembagian angka 1 dengan  nilai  d(Ni,Nj).  Sehingga  jika  terdapat  suatu node yang  memiliki  jarak  terpendek  dengan node lainnya  maka node tersebut  memiliki  nilai Closseness Centrality (Cc) yang sangat tinggi [6].
Betweeness Centrality Betweeness  centrality  ( Cb)  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  mencari node yang  memiliki  peran sebagai  jembatan  atau  perantara  di  dalam  sebuah jaringan, semakin sering node menjadi perantara maka node tersebut memiliki nilai Cb yang tinggi [15].
𝐶 b( 𝑁𝑖 ) = ∑ 𝐺𝑗𝑘(𝑁𝑖)
𝐺𝑗𝑘 𝑗<𝑘 (3)
Berdasarkan  persamaan  (3)  perhitungan  dilakukan dengan  mencari  nilai  Gjk(Ni)  yaitu  banyaknya  jalur dari node j  ke node k  yang  melalui node i,  selanjutnya dilakukan perhitungan nilai Gjk yaitu banyaknya jalur antara 2 node di dalam satu jaringan. Kedua nilai yang sudah  di  dapatkan  dibagi  untuk  mendapatkan  nilai Betweenness Centrality (Cb) [6].
Gambar 1. Diagram Alur Tahapan Penelitian

## Dataset
Dataset yang diambil dalam penelitian ini adalah data Twitter yang didapatkan melalui crawling data melalui API  Twit ter  menggunakan  tagar  “#Bjorka”. Pengambilan  data  dilakukan  melalui  website Netlytic.org. Data didapatkan sebanyak 1579 tweet dan 1093  akun,  selanjutnya  data  di  ekspor  ke software Gephi 0.9.7 dan didapatkan data sebanyak 1350 node s dan 789 edges. Data diambil pada bulan November
Identifikasi Masalah

## Pengumpulan Data
Degree Centrality, Betweenness Centrality,
Closeness Centrality Pengamatan Langsung melalui Twitter Pengolahan Data Aktor ( nodes ) Kesimpulan
2022  sejalan  dengan  periode  waktu  ramainya  aksi Bjorka di media sosial [11].

## Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini terdiri dari 6 (enam) tahapan yaitu  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data, pengolahan data, pengamatan langsung, analisa data, dan kesimpulan, dapat dilihat pada Gambar 1. Dalam proses  pengolahan  data  dilakukan  melalui  software Gephi  0.9.7,  proses  analisa  data  dilakukan  dengan cara melihat nilai sentralitas aktor atau node yang ada di  dalam  jaringan,  pencarian  nilai  sentralitas menggunakan  metode  statistik degree  centrality, betweeness  centrality, dan closeness  centrality serta pengamatan langsung dilakukan melalui media sosial twitter.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil pengambilan data Twitter dengan menggunakan website Netlytcic.org dan di ekspor ke Software  Gephi  0.9.7  dapat  dilihat  pada  Tabel  2. Node s  didapatkan  melalui  tagar, tweet,  user,  link ,  dan media  sedangkan edges merupakan  interaksi  yang terbentuk  antara  seluruh node s  yang  ada  di  dalam suatu jaringan [6].
Tabel 2. Hasil Pengumpulan Data Twitter Akun Tweet Nodes Edges 1093 1579 1350 789
Data  yang  sudah  dikumpulkan  selanjutnya  akan diolah  menggunakan layout  Fruchterman  Reingold dengan tujuan untuk menyebarkan node s (aktor) agar membentuk seperti bola yang teratur serta terdapat garis  jaringan  yang  bisa  terlihat  jelas  antara  satu dengan  yang  lain,  dapat  dilihat  melalui  Gambar  2. [16].
Gambar 2. Hasil Fruchterman Reingold #Bjorka
Selanjutnya, penulis melakukan running statistics average degree dengan tujuan untuk melihat nilai rata-rata suatu node s yang berhubungan dengan node s lainnya [17] dan dihasilkan  nilai  0.584,  kemudian running  network diameters untuk  menghitung  langkah  terpendek diantara  jarak  terpanjang  yang  dihasilkan  antara  2 node s, didapatkan nilai network diameters dengan nilai 4 yang menunjukkan bahwa jarak terpanjang antar node s dari  ujung  ke  ujung  adalah  4 node s  [6],  selanjutnya dilakukan running modularity untuk menentukan apakah kluster yang terbentuk memiliki aktor yang berbeda di dalam  satu  jaringan  dan  dihasilkan  nilai modularity sebanyak 0.823 dimana angka tersebut bernilai di atas 0.5 dan memiliki arti bahwa node s berasal dari berbagai kalangan yang berbeda-beda [15]. Berdasarkan running statistik yang  sudah  di  lakukan  kemudian menghasilkan  nilai  dan  visualisasi Degree  Centrality, Betweenness  Centrality, dan Closenness  Centrality yang dapat dilihat pada Gambar 3, 4, dan 5.
Gambar 3. Graph #Bjorka Degree Centrality
Gambar 4. Graph #Bjorka Betweenness Centrality
Gambar 5. Graph #Bjorka Closeness Centrality
Selanjutnya,  penulis  melakukan  visualisasi  terhadap detail akun (aktor) yang terbentuk berdasarkan graph yang  sudah  dihasilkan,  untuk  melihat  detail komunitas  ini  penulis  menggunakan  website Netlytic.org .  Berdasarkan  visualisasi  yang  dihasilkan terbentuk beberapa akun (aktor) seperti terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Graph Komunitas Utama Berdasarkan  visualisasi  yang  sudah  dilakukan, dihasilkan  7  akun  yang  memiliki  pengaruh  tinggi berdasarkan  dari Degree  Centrality yang  merupakan jumlah dari banyaknya arah menuju node ( InDegree ) dan banyaknya  arah  keluar  dari node ( OutDegree ). InDegree bisa  didapatkan  dari  banyaknya  akun  (aktor)  yang melakukan retweet sedangkan OutDegree didapatkan dari banyaknya aktor yang melakukan reply atau retweet dari aktor lain [6], hasil dari Degree Centrality dapat dilihat melalui  Tabel  3.  Aktor  @conversewhteold  menjadi aktor  yang  memiliki  pengaruh  paling  tinggi  jika dibandingkan  dengan  7  akun  lainnya  di  dalam  satu jaringan  yang  terbentuk,  akun  ini  memiliki Degree centrality sebesar  122  dengan  nilai InDegree sebanyak 121  dan OutDegree 1,  nilai  tersebut  berarti  jumlah hubungan  yang  dimiliki  akun  conversewhteold dengan aktor yang lain.
Tabel 3. Nilai Degree Centrality Akun Twitter Berpengaruh No Aktor Degree Centrality In Degree Out Degree 1  conversewhteold 122 121 1 2  pambudihafiz 61 61 0 3  Sendc0de 55 55 40 4  oposisicerdas 43 22 31 5  n3wbie__ 31 20 3 6  samelia2021 23 13 0 7  yumaar_ 22 13 2 8  Secgron 15 13 0 Selanjutnya berdasarkan Tabel 4. Aktor @conversewhteold yang menjadi aktor pusat dengan nilai Degree Centrality yang  tinggi, juga memiliki nilai betweenness centrality sebesar 0.000067 yang artinya akun ini  memiliki  peran  untuk  menjadi  perantara  antar aktor  terkait tweet dengan  tagar  “#Bjorka” dan memiliki  nilai Closeness  Centrality 1.0,  artinya  akun memiliki  hubungan  terdekat  dengan  aktor-aktor
lainnya di dalam satu jaringan.
Tabel 4. Nilai Betweenness & Closeness Centrality Akun Twitter Berpengaruh No Aktor Betweenness Centrality Closeness Centrality 1  conversewhteold  0.000067 121 2  pambudihafiz 0.0 61 3  Sendc0de 0.0 55 4  oposisicerdas 0.0 22 5  n3wbie__ 0.000022 20 6  samelia2021 0.000017 13 7  yumaar_ 0.0 13 8  Secgron 0.0 13
Berdasarkan pengolahan data yang sudah di lakukan melalui  software  Gephi  0.9.7  dihasilkan  masing- masing  5  akun  yang  memiliki  nilai Betweenness Centrality dan Closeness  Centrality yang  tinggi dibandingkan  dengan  akun  lainnya,  dapat  dilihat melalui  Tabel  5  dan  6.  Akun  yang  memiliki  nilai Betweenness  Centrality tertinggi  yaitu  @bjorka_n, dimana  akun  tersebut  tidak  masuk  ke  dalam  akun dengan  nilai Degree  Centrality yang  tinggi  sedangkan untuk nilai Closeness Centrality terdapat beberapa akun dengan  nilai  yang  sama  yaitu  1.0  artinya  beberapa akun  tersebut  memiliki  hubungan  terdekat  dengan aktor-aktor lainnya di dalam satu jaringan.
Tabel 5. Nilai Betweenness Centrality Tertinggi No
Aktor Betweenness Centrality 1 bjorka_n 0.000068 2 conversewhteold 0.000067 3 n3wbie__ 0.000022 4 samelia2021 0.000017 5 arranzamocca
0.000013 Tabel 6. Nilai Closeness Centrality Tertinggi No Aktor Closeness Centrality 1 conversewhteold 1.0 2 n3wbie__ 1.0 3 cakessafha 1.0 4 blossomasmos 1.0 5 irvanwis 1.0
Setelah  mendapatkan  beberapa  akun  dengan  nilai Degree  Centrality tertinggi,  penulis  melakukan pengamatan  secara  langsung  melalui  media  sosial Twitter,  dapat  dilihat  melalui  Tabel  7.  7  akun
diantaranya yaitu akun @conversewhteold @pambudihafiz @sendc0de @oposisicerdas @n3wbie__ @samelia2021, dan @yumaar_ merupakan  akun  yang  sering  membahas  berita  atau topik  terkini  yang  tengah  ramai  di  Indonesia  dan melakukan retweet akun-akun  atau  informasi  berita, kemudian  7  akun  tersebut  melakukan tweet terkait Bjorka,  dimana  isinya  adalah  menginginkan  Bjorka mendapatkan  hukuman  terkait  aksi  yang  dilakukan. Sedangkan  akun  @secgron  merupakan  akun  yang sering menyampaikan opini nya terkait dengan berita dan topik terkini yang tengah ramai di perbincangkan di media sosial, namun perbedaannya adalah akun ini melakukan tweet yang  isinya  adalah  tidak  adanya jaminan keamanan data untuk masyarakat yang akan menggunakan aplikasi buatan pemerintah.
Tabel 7. Tweet Akun Berpengaruh berdasarkan Degree Centrality Akun Twitter (Aktor) Tweet
conversewhteold  Ngarep  apa  dari  publikasi bohong Bjorka peretas? Udh pd  ketipu  netizen,  yg  ada harus  di  usut  ini,  dua  pasal skaligus  kena.  Publikasi bhong  dan  jual  data  pribadi orang.
pambudihafiz UU  Perlindungan  Data Pribadi  jadi  kunci  hukuman menanti  Bjorka  Peretas ataupun  orang  yg  beli  data bjorka.  Dan  jgn  gampang percaya  ya  ama  yg  dijual peretas  bgtuan,  segampang itu ketipu huf,
Bjorka  peretas,  kirain  yang diretas  data  data  subjektif beneran  ternayta  hoaks wkwk  DPR  bilang  sanksi pidana  menanti,  udah  jual data  terus  data  yang  dijual palsu Sendc0de Bjorka  Peretas  !!!  Ini akibatnya  jika  menjual  data palsu  hehehe  tunggu  aja gerakan  pemerintah  buat dikau disertai dengan gambar bahwa  Bjorka  menjual  data
palsu  dan  akan  terancam hukuman berat karena penjualan  dan  pemalsuan data  yang  dilakukan  demi keuntungannya sendiri Bjorka  peretas  data  pribadi harus mendapatkan hukuman  yang  setimpal dengan  apa  yang  sudah dilakukannya. oposisicerdas KTT  G20  Bali  Dibuka, Bjorka Bobol 3,2 Miliar Data
PeduliLindungi  Termasuk Johnny G Plate dan LBP
Bjorka  ‘Menggila’,  BSSN Mengendus  Dalang  Dugaan Kebocoran  PeduliLindungi, Ada Bukti Kuat?
Keanehan Bjorka Muncul di Tengah-tengah  Kasus  dan Isu  Besar  di  Indonesia, Kenapa?
Bjorka  Menghilang  Usai Anggaran  BSSN  Naik  Rp 600  Miliar,  Rocky  Gerung: Bjorka  Itu  Institusi,  Bukan Orang. n3wbie__ Apakah  Bjorka  Hacker  atau Cuma Pengepul Data? samelia2021 Si Bjorka itu bukan pahlawan pembela  kebenaran.  Dia  itu pure  maling,  kriminal.  Pasti kena pidana yumaar_ Dulu  para  netizen  oposisi pada  nyinyir  ttg  kebocoran data pribadi. Dan menganggap  Bjorka  sebagai pahlawan. Ternyata Bjorka cuma Hacker  abal2  penjual  dan pemalsu  data  pribadi.  Skrg panik  dan  menjadi  buron polisi. Secgron Publik  dipaksa  utk  daftar  di berbagai aplikasi, tapi tak ada jaminan bahwa data kita akan
aman.  Sekalinya  menjamin, tak lebih dari sekadar omong kosong  belaka.    Sekarang giliran  44  jt  data  di MyPertamina  yg  bocor. Diantaranya  nama  lengkap, NIK, NPWP, no hpp, email, penghasilan dll.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode Social Network Analysis dan  metode statistic  centrality mampu  menghasilkan akun  yang  memiliki  pengaruh  tinggi  di  sosial  media denga n menggunakan tagar “#Bjorka”. Hasil analisa data tweet menunjukkan  bahwa  akun  twitter @conversewhteold menjadi akun yang memiliki nilai yang  tinggi  dalam  pencarian  nilai Degree  Centrality, Betweeness Centrality, dan Closeness Centrality dibandingkan dengan akun yang lainnya dengan nilai Degree  Centrality sebesar  122, Betweeness  Centrality 0.000067, dan nilai Closeness Centrality 1.0. Selanjutnya terdapat  akun  @bjorka_n  yang  memiliki  nilai Betweenees  Centrality yang  paling  tinggi  yaitu  sebesar 0.000068 dimana artinya akun tersebut memiliki peran untuk  menjadi  perantara  antar  aktor  terkait tweet dengan tagar “#Bjorka” , selanjutnya terdapat 5 akun yang memiliki nilai Closeness Centrality yang sama dan paling tinggi sebesar 1.0 yaitu akun @conversewhteold, @n3wbie_, @cakessafha,
@blossomasmos, @irvanwis, dimana 5 akun tersebut memiliki  hubungan  terdekat  dengan  aktor-aktor lainnya di dalam satu jaringan. Berdasarkan nilai Degree Centrality yang  paling  tinggi  terdapat  8  akun  dan  7 diantaranya  melakukan tweet yang  mengungkapkan bahwa  Bjorka  telah  melakukan  publikasi  bohong terkait  aksi  pencurian  yang  di  lakukan  bahkan melakukan  pemalsuan  dan  penjualan  data, berdasarkan  aksi  tersebut  seharusnya  Bjorka mendapatkan  hukuman,  kemudian  terdapat  1  akun yang  menyatakan  bahwa  Aplikasi  yang  dibuat pemerintah  untuk  publik  tidak  memiliki  jaminan keamanan  data.  Penulis  memberikan  saran  dan rekomendasi  penelitian  selanjutnya  yang  dapat dilakukan, seperti melakukan sentimen analisis terkait dengan topik yang diambil sehingga mengetahui opini publik di media sosial atau melakukan analisis dampak
526 sehingga mengetahui dampak yang diakibatkan dari aksi pencurian data yang dilakukan Bjorka.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  Aisyah, P.N., Bakry, G.N. and Sjafirah, N.A., 2022. Analisis Jejaring Sosial Peran Pers dalam Penyebaran  Informasi  Terkait  Kebijakan PPKM. Jurnal  Komunikasi Global , 11 (1),  pp.43- 65.
[2]  We are social, 2022. The Global State Digital in July 2022. Available at: https://wearesocial.com/uk/blog/2022/07/t he-global-state-of-digital-in-july-2022/ .
[3]  Purwati,  P.,  Mulyana,  E.  and  Aprily,  N.M.,
2021.  Analisis  pola  penggunaan  tagar  viral sebagai  media  pendidikan  karakter  netizen (Studi  kritis  pada  fenomena  global  mengenai tagar# dajjal di Twitter). Journal Civics and Social Studies , 5 (1), pp.48-64. DOI:
https://doi.org/10.31980/civicos.v5i1.1071 . [4]  M.  A.  Rizaty,  2022.  Pengguna  Twitter  di Indonesia  Capai  18,45  Juta  pada  2022. Available
at: https://dataindonesia.id/digital/detail/pengg una-twitter-di-indonesia-capai-1845-juta-pada-
2022 .
[5]  Zukhrufillah,  I.,  2018.  Gejala  media  sosial twitter sebagai media sosial alternatif. Al-I'lam: Jurnal  Komunikasi  dan  Penyiaran  Islam , 1 (2), pp.102-109.
DOI: https://doi.org/10.31764/jail.v1i2.235 .
[6]  Mailoa,  E.,  2020.  Analisis  Node  dengan Centrality  dan  Follower  Rank  pada Twitter. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi) , 4 (5), pp.937-942.
[7]  Gusriza, F., 2022. Opini Pengguna Media Sosial Twitter  Terhadap  Viralnya  Video  Lesehan Malioboro  Dan  Pengaruhnya  Terhadap Pariwisata. Jurnal  Pesona  PARIWISATA , 1 (1), pp.45-52. Available at: http://peta.upnjatim.ac.id/index.php/peta/art icle/view/13%0Ahttp://peta.upnjatim.ac.id/i ndex.php/peta/article/download/13/8 .
[8]  Sutikno, T. and Stiawan, D., 2022. Cyberattacks and  data  breaches  in  Indonesia  by  Bjorka: hacker  or  data  collector?. Bulletin  of  Electrical Engineering  and  Informatics , 11 (6),  pp.2989-2994. DOI: https://doi.org/10.11591/eei.v11i6.4854 .
[9]  Raodia,  R.,  2019.  Pengaruh  Perkembangan Teknologi  Terhadap  Terjadinya  Kejahatan Mayantara  (Cybercrime). Jurisprudentie:  Jurusan Ilmu Hukum Fakultas Syariah Dan Hukum , 6 (2), pp.230-239.
DOI: https://doi.org/10.24252/jurisprudentie.v6i2.
11399 .
[10]  Zy,  A.T.,  Nugroho,  A.,  Rivaldi,  A.  and Afriantoro,  I.,  2022.  Analisis  Sentimen Terhadap  Pembobolan  Data  pada  Twitter dengan Algoritme Naive Bayes. J. Teknol. Inform. dan Komput , 8 (2), pp.202-213. DOI: https://doi.org/10.37012/jtik.v8i2.1240 . [11]  F. C. Rosana, 2022. 44 Juta Data My Pertamina Diduga  Dibobol  Bjorka,  Pertamina  Gelar Investigasi. Available at:
https://bisnis.tempo.co/read/1655373/44- juta-data-my-pertamina-diduga-dibobol- bjorka-pertamina-gelar-investigasi .
[12]  Utami,  S.R.,  Safitri,  R.N.  and  Kuncoroyakti, Y.A.,  2021.  Analisis  jaringan  dan  aktor# BatalkanOmnibusLaw  di  media  sosial  Twitter menggunakan social network analysis (SNA). Journal  of  Media  and  Communication Science , 4 (3), pp.135-148.
[13]  Kartino,  A.  and  Anam,  M.K.,  2021.  Analisis Akun  Twitter  Berpengaruh  terkait  Covid-19 menggunakan Social Network Analysis. Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) , 5 (4), pp.697-704. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v5i4.3160 .
[14]  Nursiyono,  J.A.  and  Chotimah,  C.,  2021. Analisis  Sentimen  Netizen  Twitter  terhadap Pemberitaan  PPN  Sembako  dan  Jasa Pendidikan  dengan  Pendekatan  Social Network Analysis dan Naive Bayes Classifier. J Statistika:  Jurnal  Ilmiah  Teori  dan  Aplikasi Statistika , 14 (1), pp.52-58. DOI: https://doi.org/10.36456/jstat.vol14.no1.a38 68 .
[15]  Mastan,  I.A.  and  Christianto,  C.,  2021. Penerapan  Social  Network  Analysis  Dalam Menganalisis  Kerjasama  Tokopedia  Dengan Boyband Korea BTS. BIP's JURNAL BISNIS PERSPEKTIF , 13 (1), pp.32-42. DOI: https://doi.org/10.37477/bip.v13i1.200 .
[16]  Roji,  M.F.F.  and  Irhamah,  I.,  2019.  Topic Discovery  pada  Dokumen  Abstrak  Jurnal Penelitian  di  Science  Direct  Menggunakan Association  Rule. Inferensi , 2 (2),  pp.97-105. DOI: https://doi.org/10.12962/j27213862.v2i2.682 4 .
[17]  Isnaini  Sugiarta,  A.  and  Negara,  E.S.,  2018, October. Analisis sentralitas aktor pada struktur jaringan  politik  dengan  menggunakan  metode social network analysis (sna): Studi kasus group facebook  lembaga  survei  sosial  media. In Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi (SEMNASTIK) (Vol. 1, No. 1, pp. 203-209).