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

## Peran Pedagang Udang Vaname terhadap  Akses Informasi Harga dan Pasar di Muncar, Kabupaten Banyuwangi
The Role of Vaname Shrimp Traders in Accessing Price and Market Information in Muncar, Banyuwangi Regency
* Lathifatul Rosyidah, Agus Suman dan Asfi Manzilati
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Brawijaya Jl. Veteran, Ketawanggede, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65145, 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 Budi  daya  udang vaname mempunyai  peranan  penting  dalam  perekonomian  masyarakat  pesisir  di  Muncar.
Namun,  sampai  saat  ini,  kekuatan  negosiasi  pembudidaya  masih  lemah  dalam  menentukan  harga  dengan pedagang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  peran  pedagang  dalam  akses dan  informasi  harga  pada  pemasaran  udang vaname di  Desa  Wringinputih,  Kecamatan  Muncar,  Kabupaten Banyuwangi.  Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan  Juni  2023  dengan  menggunakan  pendekatan  kualitatif fenomenologi  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  pengalaman  dan  perspektif  subjek penelitian. Jenis data pada penelitian ini meliputi data primer dan sekunder. Pengumpulan data menggunakan metode wawancara mendalam, observasi, dan dokumentasi kepada responden kunci, yaitu pembudidaya udang vaname dan tiga orang pedagang ( supplier ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pedagang memiliki kendali yang kuat dalam memperoleh akses informasi harga yang memengaruhi kesejahteraan pembudidaya. Oleh karena itu, pemerintah daerah perlu memfasilitasi akses informasi harga bagi pembudidaya agar dapat meningkatkan posisi tawar ( bargaining position ) kepada pedagang udang vaname .
Kata Kunci: budi daya udang; rantai pasok; pedagang pengumpul; harga pasar

## ABSTRACT
Vaname shrimp farming plays an important role in the economy of coastal communities in Muncar. However, they have less negotiation power in determining prices with intermediaries. This study aims to identify and analyze the role of traders in accessing and price information on Vaname shrimp marketing in Wringinputih Village, Muncar District, Banyuwangi Regency. This research was conducted in June 2023 using a qualitative phenomenological approach to gain a deep understanding of the experiences and perspectives of research subjects. The primary and secondary data were used in this study. Data has been collected using in-depth interviews, observation, and documentation of key respondents, namely Vaname shrimp farmers and traders/suppliers. The results showed that traders have strong control in gaining access to price information that affects the welfare of farmers. Therefore, local governments must facilitate farmers' access to price information to improve bargaining positions for Vaname shrimp traders.
Keywords: shrimp farming; supply chain; middleman; market price
Diterima tanggal : 22 Juni 2023
Perbaikan naskah: 25 November 2023 Disetujui terbit   : 12 Januari 2024
Korespodensi penulis:
Email: lathifa23@gmail.com DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v10i1.12911 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

## Latar Belakang
Udang vaname ( Litopenaeus  vannamei ) merupakan  salah  satu  komoditas  sektor  perikanan yang  memiliki  nilai  ekonomi  tinggi  (Yapanto et  al., 2021).  Udang  ini  memiliki  potensi  pasar yang  menguntungkan  dan  menjadi  bisnis  yang menarik  serta  memiliki  peluang  yang  sangat  luas (Rivaldi et al., 2022). Salah satu sentra  budi daya udang vaname terletak  di  Kabupaten  Banyuwangi, khususnya  di  Desa  Wringinputih,  Kecamatan Muncar,  Provinsi  Jawa  Timur.  Desa  tersebut memiliki potensi budi daya udang vaname dengan tambak udang mencapai luas 455,62 hektar. Selain itu,  terdapat  sejumlah  rumah  tangga  perikanan (RTP)  sebanyak  303  orang  dan  rumah  tangga
buruh  perikanan  (RTBP)  mencapai  200  orang yang  merupakan  jumlah  terbesar  di  Kecamatan Muncar  (Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Banyuwangi, 2022).
Desa  Wringinputih  memiliki  luas  tambak terbesar,  yaitu  455,62  hektare,  diikuti  oleh  Desa Sumbersewu  dengan  luas  tambak  37,25  hektare, sedangkan  Desa  Kedungringin  hanya  memiliki tambak seluas 4,8 hektare. Rumah tangga perikanan menggambarkan jumlah rumah tangga yang terlibat dalam  sektor  perikanan  di  tiap-tiap  desa.  Desa Wringinputih  memiliki  jumlah  rumah  tangga perikanan terbanyak dengan 303 rumah tangga dan diikuti  oleh  Desa  Tembokrejo  dengan  3  rumah tangga.  Desa  Kedungringin  dan  Kumendung memiliki jumlah rumah tangga perikanan terendah dengan  hanya  satu  rumah  tangga.  Sementara  itu, Desa Wringinputih memiliki jumlah rumah tangga buruh perikanan terbanyak dengan 200 rumah tangga

## PENDAHULUAN
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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
yang  diikuti  oleh  Desa  Sumbersewu  dengan  123 rumah tangga. Desa Kedungringin memiliki jumlah rumah  tangga  buruh  perikanan  terendah  dengan hanya sepuluh rumah tangga (Gambar 1).
Pemasaran  merupakan  rangkaian  kegiatan yang  dilakukan  oleh  para  pengusaha  untuk mempertahankan kelangsungan hidup, berkembang, dan mencapai laba dalam usahanya (Darwin et al. , 2020).  Pemasaran  juga  merupakan  serangkaian kegiatan yang terpadu dalam merencanakan strategi untuk memenuhi kebutuhan dan keinginan pembeli atau  konsumen  dengan  tujuan  untuk  mencapai laba  atau  keuntungan  (Irwanto et  al., 2018).  Pada kegiatan  pemasaran,  pembudidaya  udang vaname membutuhkan peran aktor lain untuk memasarkan hasil  panennya  melalui  suatu  lembaga  pemasaran. Pembudidaya udang sering kali menghadapi berbagai masalah  seperti  kemiskinan  dan  ketidakadilan dalam  memasarkan  hasil  panen  mereka.  Pedagang memainkan peran dominan dalam hubungan dengan pembudidaya udang, memberikan modal, kekuasaan, status,  otoritas,  dan  pengaruh  kepada  mereka. Hubungan  antara  pedagang  dan  pembudidaya udang  ini  bersifat  tidak  seimbang  dengan  adanya disparitas  dalam  status,  otoritas,  kekuasaan,  dan pendapatan  sehingga  menyebabkan  ketidakadilan dalam pemasaran udang (Ellen & Hikmah, 2012).
Masalah ketidakadilan pendapatan pembudidaya  udang vaname terjadi  akibat ketimpangan  daya  tawar  dalam  negosiasi  harga, penentuan harga yang tidak adil ( fair ) yang cenderung menguntungkan pedagang, serta ketimpangan akses pasar dan informasi. Penelitian Zamroni et al. (2021) menunjukkan  bahwa  pembudidaya  tidak  memiliki kuasa dalam menentukan harga, sedangkan pedagang dan unit pengolahan ikan (UPI) memegang peran strategis  dalam  sistem  pemasaran  udang.  Mereka
memiliki akses informasi pasar dan berperan dalam menentukan harga pembelian udang dari pedagang dan  pembudidaya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa ketidakadilan  dalam  pemasaran  udang vaname terjadi  akibat  ketimpangan  kekuatan  dan  akses yang merugikan pembudidaya. Pasar udang vaname didominasi  oleh  pedagang  besar  atau  perusahaan ekspor.  Sementara  itu,  pembudidaya  memiliki akses terbatas pada informasi dan sumber daya.
Pedagang pengumpul memiliki peran sentral dalam  rantai  pasokan  udang vaname .  Mereka berperan sebagai perantara antara pembudidaya dan pedagang besar, termasuk eksportir udang vaname . Keberadaan  pedagang  pengumpul  tersebut  dapat memengaruhi  akses  pembudidaya  terhadap  pasar, termasuk  akses  ke  pembeli  yang  akan  membayar harga  yang  lebih  tinggi.  Sementara  itu,  menurut Deswati et  al. (2020),  daerah  pemasaran  yang berjauhan  menyebabkan  besarnya  biaya  distribusi yang  harus  ditanggung  setiap  pelaku  usaha.  Hal inilah  yang  menjadi  celah  untuk  masuknya  peran pedagang dalam rantai pemasaran udang vaname .
Akses  yang  memadai  dan  informasi  harga yang  akurat  memainkan  peran  kunci  dalam memastikan kelancaran dan keberhasilan pemasaran udang vaname .  Namun,  peran  yang  dimainkan oleh  pedagang  dalam  memengaruhi  akses  dan informasi harga tersebut masih menjadi aspek yang perlu  dipahami  secara  lebih  mendalam.  Dominasi pedagang  dalam  akses  dan  informasi  harga  dapat memengaruhi  keberlanjutan  dan  keadilan  dalam rantai pasok pemasaran produk perikanan. Namun, kajian  yang  mendalam  mengenai  peran  dominan pedagang  dalam  akses  dan  informasi  harga  masih terbatas.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya, sistem  penjualan  udang vaname yang  berlaku  di Desa Wringinputih tidak memberikan kesempatan
Judul Makalah :...... ............ (Nama  Penulis : ...........)
udang mencapai luas 455,62 hektar. Selain itu, terdapat sejumlah rumah tangga perikanan (RTP) sebanyak 303 orang dan rumah tangga buruh perikanan (RTBP) mencapai 200 orang yang  merupakan  jumlah  terbesar  di  Kecamatan  Muncar  (Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Banyuwangi, 2022).
Desa Wringinputih memiliki luas tambak terbesar, yaitu 455,62 hektare, dan diikuti oleh Desa  Sumbersewu  yang  memiliki  tambak  dengan  luas  37,25  hektare,  sedangkan  Desa Kedungringin  hanya  memiliki  tambak  seluas  4,8  hektare.  Rumah  tangga  perikanan menggambarkan jumlah rumah tangga yang terlibat dalam sektor perikanan di tiap-tiap desa. Desa  Wringinputih  memiliki  jumlah  rumah  tangga  perikanan  terbanyak  dengan  303  rumah tangga dan diikuti oleh Desa Tembokrejo dengan 3 rumah tangga. Desa Kedungringin dan Desa  Kumendung  memiliki  jumlah  rumah  tangga  perikanan  terendah  dengan  hanya  satu rumah  tangga.  Sementara  itu,  Desa  Wringinputih  memiliki  jumlah  rumah  tangga  buruh perikanan terbanyak dengan 200 rumah tangga yang diikuti oleh Desa Sumbersewu dengan 123  rumah  tangga.  Desa  Kedungringin  memiliki  jumlah  rumah  tangga  buruh  perikanan terendah dengan hanya sepuluh rumah tangga (Gambar 1).
Gambar 1 Luas Tambak, Jumlah RTP, dan Jumlah RTBP di Kecamatan Muncar, Kabupaten Banyuwangi Tahun 2022
Sumber: Badan Pusat Statistik Kabupaten Banyuwangi (2022)
Pemasaran merupakan rangkaian kegiatan yang dilakukan oleh para pengusaha untuk mempertahankan  kelangsungan  hidup,  berkembang,  dan  mencapai  laba  dalam  usahanya (Darwin et al. , 2020). Pemasaran juga merupakan serangkaian kegiatan yang terpadu dalam merencanakan strategi untuk memenuhi kebutuhan  dan keinginan  pembeli atau  konsumen dengan tujuan untuk mencapai laba  atau keuntungan  (Irwanto et al., 2018). Pada kegiatan pemasaran, pembudi daya udang vaname membutuhkan peran aktor lain untuk memasarkan hasil  panennya  melalui  suatu  lembaga  pemasaran.  Pembudi  daya  udang  sering  kali menghadapi berbagai masalah seperti kemiskinan dan ketidakadilan dalam memasarkan hasil
455,62 4,8 18,25 37,25 38,5 303 1 3 2 1 200 10 48 123 62 0 100 200 300 400 500 Luas (ha) RTP RTBP
Gambar 1. Luas Tambak, Jumlah RTP, dan Jumlah RTBP di Kecamatan Muncar, Kabupaten Banyuwangi Tahun 2022.
Sumber: Badan Pusat Statistik Kabupaten Banyuwangi (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
bagi  pembudidaya  untuk  menjadi  penentu  harga karena  mereka  tidak  memiliki  akses  langsung  ke gudang  dingin  ( cold  storage )  untuk  penjualan. Sebaliknya, para pedagang ( supplier ) yang memiliki perjanjian  jual  beli  dengan  pemilik cold  storage memiliki  keuntungan  dalam  memasok  udang  ke pabrik  sehingga  mereka  memegang  kendali  atas penetapan harga di tingkat pembudidaya (Rosyidah et al., 2020).
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis peran pedagang dalam  akses  dan  informasi  harga  pada  pemasaran udang vaname di  Desa  Wringinputih,  Kecamatan Muncar,  Kabupaten  Banyuwangi.  Penelitian  ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih baik  tentang  dinamika  pemasaran  udang vaname , memberikan  rekomendasi  kebijakan  yang  relevan untuk meningkatkan aksesibilitas dan transparansi informasi harga, serta dapat memberikan sumbangan pengetahuan  baru  bagi  studi  pemasaran  udang vaname .

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian  ini  dilakukan  di  Desa Wringinputih,  Kecamatan  Muncar,  Kabupaten Banyuwangi.  Keberadaan  Infrastruktur  yang memadai, termasuk tambak udang yang sudah ada, menjadikan Desa Wringinputih sebagai lokasi yang relevan untuk mengkaji peran pedagang dalam akses pasar  dan  informasi  harga  pada  budi  daya  udang vaname .  Pemilihan  lokasi  ini  diharapkan  dapat memberikan data dan informasi yang komprehensif mengenai dinamika pemasaran udang vaname serta pentingnya  transparansi  akses  informasi  harga dalam  meningkatkan  kesejahteraan  pembudidaya dan menciptakan lingkungan pemasaran yang lebih adil dan berdaya saing.
Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan  pendekatan  fenomenologi,  yang  bertujuan untuk mendalami dan mengungkap fenomena yang memiliki keterbatasan informasi publik. Pendekatan fenomenologi  dipilih  untuk  memahami  secara mendalam  fenomena  dan  kejadian  yang  terjadi di  lokasi  penelitian.  Penelitian  fenomenologis bertujuan  untuk  menyelidiki  dan  mendapatkan pemahaman  mendalam  tentang  pengalaman hidup  manusia  dalam  berbagai  aspeknya,  seperti objek,  kepercayaan,  sejarah,  budaya,  dan  perilaku yang  bersifat  transendental  (Tumangkeng  & Maramis, 2022). Fenomenologi adalah pendekatan filosofis  yang  mempelajari  pengalaman  manusia. Pendekatan  ini  mengacu  pada  metode  berpikir untuk  mendapatkan  pengetahuan  baru  atau mengembangkan  pengetahuan  yang  sudah  ada
melalui  langkah-langkah  logis,  sistematis,  dan kritis, tanpa didasarkan pada asumsi atau prasangka, serta  tidak  bersifat  dogmatis  (Hadi et  al., 2021). Sementara itu, menurut Farid (2009), fenomenologi merupakan  sebuah  studi  yang  menggambarkan makna  dari  pengalaman  hidup  beberapa  individu tentang  suatu  fenomena.  Fenomenologi  juga merupakan salah satu metode penelitian mendasar yang  asumsinya  menghargai  keunikan  manusia dan  pengalaman  subjektifnya.  Penggunaan pendekatan  ini  diharapkan  dapat  membantu peneliti  dalam  menjelaskan  secara  mendalam  dan terperinci  mengenai  fenomena  yang  dialami  oleh informan kunci sehingga masalah yang diteliti akan menemukan hasil dan penyelesaian.
Penelitian ini dilakukan pada bulan Juni 2023. Jenis data dalam penelitian ini meliputi data primer dan  sekunder.  Data  primer  didapatkan  melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi, sedangkan data  sekunder  berupa  bahan-bahan  tertulis  yang berupa laporan tahunan, hasil penelitian terdahulu (sebelumnya), buku serta publikasi media cetak dan elektronik  untuk  memperkuat  temuan  penelitian. Subjek  penelitian  ini  adalah  informan  kunci  dan informan  pendukung  yang  dipilih  secara  sengaja berdasarkan  kriteria  tertentu.  Kriteria  informan meliputi pemilik tambak udang vaname , pedagang udang vaname ,  usaha  aktif  dengan  pengalaman minimal  5  tahun,  ketersediaan  waktu  untuk diwawancarai,  dan  berdomisili  atau  memiliki tambak di Desa Wringinputih, Kecamatan Muncar, Kabupaten  Banyuwangi.  Jumlah  informan  kunci sebanyak 7 orang pembudidaya dengan skala usaha yang  berbeda-beda  dan  3  orang  pedagang  sebagai informan  pendukung  yang  terdiri  atas  pedagang kecil dan pedagang besar. Penekanan pada jumlah responden  ini  didasarkan  pada  pertimbangan kualitatif  untuk  mendapatkan  wawasan  mendalam tentang  dinamika  hubungan  antara  pembudidaya dan  pedagang  dalam  konteks  udang vaname di wilayah tertentu.
Analisis  data  dimulai  dengan  reduksi  data, yaitu memilah, mengelompokkan, dan memisahkan data  yang  valid  dan  relevan.  Selanjutnya,  data disajikan  secara  terperinci  dan  sistematis  untuk memberikan  informasi  dan  jawaban  terhadap permasalahan yang diteliti. Salah satu teknik untuk menguji  validitas  data  adalah  melalui  triangulasi. Triangulasi  pada  penelitian  kualitatif  dilakukan dengan  cara  observasi  dengan  berbagai  sudut pandang  sehingga  didapatkan  posisi  sebenarnya (kebenaran data) dari apa yang ditelusuri (Manzilati, 2017).  Pada  penelitian  ini,  uji  validitas  dilakukan dengan  metode  triangulasi  sumber,  teknik,  dan waktu.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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
Peran Pedagang Udang Vaname dalam Akses Pasar Pedagang udang vaname Desa Wringinputih tidak hanya berperan dalam pasar lokal, tetapi juga memiliki pengaruh dalam pasar regional. Keberadaan pedagang  ini  membantu  mengembangkan jaringan  distribusi  udang vaname ke  daerah- daerah  di  sekitarnya.  Oleh  karena  itu,  pedagang memainkan  peran  strategis  sebagai  penghubung antara  produsen  (pembudidaya)  dan  konsumen sehingga  udang vaname dari  Desa  Wringinputih dapat  didistribusikan  lebih  luas,  baik  di  pasar lokal  maupun  di  pasar  regional  yang  lebih  jauh (Gambar 2).
Sejumlah pedagang terlibat dalam pemasaran udang vaname di  Desa  Wringinputih.  Jumlah pedagang  besar  ( supplier )  yang  aktif  dalam pemasaran  sebanyak  empat  orang,  sedangkan pedagang kecil sekitar belasan orang. Keberagaman pedagang tersebut tecermin dalam ukuran dan skala operasional yang mereka miliki. Terdapat pedagang dengan usaha mandiri yang beroperasi dalam skala kecil  dan  memiliki  kapasitas  produksi/pemasaran terbatas antara 100-200 kilogram per hari. Di sisi lain,  terdapat  pedagang  dengan  skala  operasional yang lebih besar yang memiliki sarana dan fasilitas yang  lebih  memadai.  Mereka  memiliki  kapasitas
Judul Makalah :...... ............ (Nama  Penulis : ...........)
Peran Pedagang Udang Vaname dalam Akses Pasar Pedagang udang vaname Desa Wringinputih tidak hanya berperan dalam pasar lokal, tetapi  juga  memiliki  pengaruh  dalam  pasar  regional.  Keberadaan  pedagang  ini  membantu mengembangkan  jaringan  distribusi  udang vaname ke  daerah-daerah  di  sekitarnya.  Oleh karena  itu,  pedagang  memainkan  peran  strategis  sebagai  penghubung  antara  produsen (pembudi  daya)  dan  konsumen  sehingga  udang vaname dari  Desa  Wringinputih  dapat didistribusikan lebih luas, baik di pasar lokal maupun di pasar regional yang lebih jauh (Gambar 2).
Gambar 2 Peran Pedagang dalam Akses Pasar Udang Vaname di Desa Wringinputih
Sejumlah pedagang terlibat dalam pemasaran udang vaname di Desa Wringinputih. Jumlah  pedagang  besar  ( supplier )  yang  aktif  dalam  pemasaran  sebanyak  empat  orang, sedangkan pedagang kecil sekitar belasan orang. Keberagaman pedagang tersebut tecermin dalam ukuran dan skala operasional yang mereka miliki. Terdapat pedagang dengan usaha mandiri  yang  beroperasi  dalam  skala  kecil  dan  memiliki  kapasitas  produksi/pemasaran terbatas  antara  100--200  kilogram  per  hari.  Di  sisi  lain,  terdapat  pedagang  dengan  skala operasional yang lebih besar yang memiliki sarana dan fasilitas yang lebih memadai. Mereka
Peran Pedagang dalam Akses Pasar
Udang Vaname di Desa Wringinputih mengembangkan jaringan distribusi udang lokal dan regional
mengembangkan jaringan distribusi di daerah-daerah menjalin hubungan kemitraan dengan pedagang lain membangun kemitraan dengan pabrik menciptakan saluran distribusi yang efektif peran dalam distribusi rantai pasok udang vaname
pedagang melakukan pengolahan dan penyimpanan sementara menjaga kualitas udang vaname penghubung antara pembudi daya dan pasar
mengorganisasi sistem pengumpulan udang vaname membantu peningkatan nilai tambah udang dari pembudi daya fasilitasi sarana transportasi dan logistik udang vaname menyediakan sarana transportasi
Gambar 2. Peran Pedagang dalam Akses Pasar Udang Vaname di Desa Wringinputih.
untuk  mengumpulkan  udang  dalam  jumlah  yang lebih  besar  dan  memiliki  jaringan  distribusi  yang lebih  luas.  Pedagang  besar  memiliki  kapasitas produksi mencapai 1,5 hingga 5 ton per hari.
Pedagang  udang vaname di  Desa Wringinputih  berperan  dalam  rantai  pasok  udang dari  pembudidaya  hingga  konsumen.  Mereka memainkan  peran  penting  dalam  memfasilitasi proses  distribusi  udang vaname .  Setelah mengumpulkan udang dari pembudidaya, pedagang melakukan pengolahan dan penyimpanan sementara sebelum  mengirimkannya  ke  pasar.  Mereka  juga bertanggung  jawab  dalam  menjaga  kualitas  udang selama  proses  distribusi.  Dalam  hal  pemasaran, pedagang tidak menggunakan strategi yang umum seperti  melakukan  promosi,  tetapi  mereka  justru menggunakan  modal  sosial  berupa  kepercayaan kepada  pembudidaya  dengan  cara  menjaga kepercayaan  pembudidaya  dalam  hal  pembayaran hasil  penjualan.  Hubungan  yang  didasarkan  pada kepercayaan  tidak  selalu  berjalan  mulus  tanpa hambatan.  Misalnya,  saat  terjadi  keterlambatan pembayaran,  hal  itu  akan  menyebabkan  masalah dengan  efek  berantai  (Wicaksana et  al .,  2020). Maka dari itu, pedagang harus mencegah terjadinya keterlambatan pembayaran tersebut untuk menjaga
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
kepercayaan pembudidaya. Sistem pembayaran dari pedagang ke pembudidaya menggunakan dua cara, yaitu  secara  tunai  dan  tempo.  Namun,  mayoritas sistem  pembayaran  menggunakan  sistem  tempo antara 1 sampai dengan 2 minggu. Sementara itu, pembayaran  dari  pabrik  dan  tengkulak  di  pasar rata-rata 30 sampai dengan 35 hari sehingga dalam usahanya,  para  pedagang  membayarkan  terlebih dahulu kepada pembudidaya menggunakan modalnya sendiri. Sistem semacam ini yang membuat modal awal  yang  dikeluarkan  oleh  pedagang  bisa  dua hingga  empat  kali  lipat  karena  adanya  masa  jeda untuk menunggu pembayaran dari pabrik.
Pedagang  udang vaname memainkan  peran yang dominan dalam akses pasar udang vaname di Desa Wringinputih. Hal ini tercermin dari perannya sebagai penghubung antara pembudidaya lokal dan pasar dalam memfasilitasi akses pasar udang vaname . Melalui  keterlibatan  pedagang,  pembudidaya dapat  memiliki  akses  yang  lebih  mudah  dan efisien  untuk  memasarkan  hasil  tangkapan  udang mereka.  Pedagang  berperan  dalam  mengorganisasi sistem  pengumpulan  udang,  menyediakan  sarana transportasi  berupa  mobil pick  up dan  truk,  dan mengelola  logistik  agar  udang  dapat  sampai  ke konsumen dengan kualitas yang baik. Tanpa adanya pedagang, pembudidaya mungkin akan menghadapi kesulitan dalam memasarkan produk mereka secara langsung. Sama halnya dengan penelitian Yusuf et al. (2021) yang menyatakan bahwa pedagang udang di wilayah Indramayu yang mendistribusikan udang ke  berbagai  daerah  yang  menjadi  pasar  tujuan menggunakan moda transportasi darat, yaitu mobil dan  truk.  Menurut  Halil  &  Rahmawati  (2019), pemasaran produk dinyatakan efisien secara relatif apabila  dalam  aktivitas  pemasaran  terjadi  proses penciptaan atau peningkatan nilai tambah terhadap produk  yang  dipasarkan.  Selain  itu,  bagaimana sistem pemasaran tersebut memberikan keuntungan yang  sesuai  dengan  biaya  yang  dikorbankan  oleh pelaku atau pihak pemasaran yang terlibat.
Pedagang  udang vaname juga  memiliki peran  penting  dalam  memfasilitasi  transportasi dan  logistik  udang  dari  tambak  ke  pabrik  dengan cold storage ataupun ke pasar. Mereka menyediakan sarana transportasi dan mengatur pengemasan serta penyimpanan sementara udang agar tetap segar selama proses  distribusi.  Hal  ini  memungkinkan  udang vaname Desa  Wringinputih  dapat  didistribusikan ke pasar-pasar yang lebih luas, baik di tingkat lokal maupun  regional.  Dukungan  logistik  yang  baik akan  menjadikan  pedagang  mampu  memperluas jangkauan  pasar  dan  meningkatkan  aksesibilitas produk  udang vaname .  Menurut  Kristikareni et al . (2021), transportasi memiliki peranan penting
dalam manajemen rantai pasok udang vaname yang meliputi  perpindahan  barang  dari  satu  tempat ke  tempat  lainnya.  Peran  transportasi  didukung oleh  tersedianya  jaringan  sarana  transportasi  yang merupakan indikator konektivitas antarwilayah yang berbeda.
Pedagang  udang vaname berperan  aktif dalam  mengembangkan  jaringan  distribusi  udang vaname Desa Wringinputih. Keterlibatan pedagang dalam  pasar  lokal  dan  regional  dapat  membantu memperluas jangkauan pasar udang vaname tersebut. Mereka  menjalin  hubungan  dengan  pedagang lain,  membangun  kemitraan  dengan  pabrik,  dan menciptakan saluran distribusi yang efektif. Dengan demikian,  pedagang  memiliki  peran  dominan dalam  menghubungkan  produsen  (pembudidaya) dengan  konsumen  serta  memfasilitasi  arus  pasok dan  permintaan  udang vaname (Gambar  3). Pedagang besar juga melaksanakan fungsi distribusi komoditi  kepada  agen  dan  pedagang  penjagal (Geta Ambartiasari & Rahmat Arfan, 2022).
Peran  pedagang  dalam  akses  pasar  udang vaname memiliki  beberapa  manfaat  yang  dapat diidentifikasi.  Melalui  peran  mereka  sebagai penghubung  antara  pembudidaya  dan  pasar, pedagang  memungkinkan  pembudidaya  untuk mendapatkan  nilai  ekonomi  yang  lebih  tinggi dari  hasil  tangkapan  udang  mereka.  Keterlibatan pedagang  dalam  distribusi  juga  membantu memperluas  pasar  dan  meningkatkan  aksesibilitas produk  udang vaname ke  berbagai  daerah.  Selain itu,  dengan  mengembangkan  jaringan  distribusi, pedagang juga dapat memberikan kestabilan harga, mengurangi  fluktuasi  pasar  yang  berlebihan,  dan mencapai kesepakatan harga. Menurut Purbaningsih (2023), fluktuasi harga selain disebabkan oleh faktor permintaan  dan  penawaran,  harga  input  produksi juga dapat berdampak pada harga komoditas udang vaname secara  tidak  langsung.  Ketika  harga  input produksi naik, jumlah produksi kemungkinan akan turun. Hal ini dapat menyebabkan kenaikan harga udang vaname di  pasaran  karena  pasokan  yang berkurang.
Judul Makalah :...... ............ (Nama  Penulis : ...........)
Peran Pedagang dalam Akses Informasi Harga Udang Vaname
Adanya  informasi  pasar  sangat  menunjang  keberhasilan  pelaku  utama  dalam mengembangkan usaha budi daya (Daris et al ., 2022). Peran pedagang dalam akses informasi harga udang vaname di Desa Wringinputih dapat dilihat dari aspek sumber informasi harga, proses  penentuan  harga,  serta  pengaruhnya  terhadap  stabilitas  dan  fluktuasi  harga. Berdasarkan  hasil  wawancara  mendalam  yang  telah  dilakukan,  para  pedagang  ini memperoleh informasi harga dari berbagai sumber seperti pabrik-pabrik atau cold storage dan tengkulak di pasar. Hal ini sejalan dengan penelitian (Kristikareni et al ., 2021) bahwa h arga udang vaname berdasarkan ukuran ( size ) ditentukan secara sepihak oleh unit pengolahan ikan  (UPI)  dengan  mengikuti  nilai  tukar  dolar  dan  harga  pasar  luar  negeri.  Selanjutnya, pengumpul juga akan menentukan harga udang secara sepihak kepada pembudi daya. Aliran informasi didapatkan melalui media komunikasi, yaitu telepon ataupun handphone. Namun, terdapat asimetri informasi yang cukup signifikan antara pedagang dan pembudi daya udang. Menurut Wei et al . (2015), informasi asimetri adalah keadaan saat beberapa informasi hanya diketahui oleh satu pihak, sementara pihak lain membuat keputusan dengan informasi terbatas yang tersedia. Pedagang udang vaname di Desa Wringinputih pada umumnya memiliki akses lebih luas dan cepat terhadap informasi pasar yang akurat, sedangkan pembudi daya sering kali  terbatas  dalam  mendapatkan  informasi  harga  yang  relevan.  Hal  ini  membuat  peran pedagang makin dominan dalam mengendalikan akses dan informasi harga udang vaname sehingga mereka dapat memanfaatkan situasi ini untuk mendapatkan keuntungan yang lebih besar dan memperkuat posisinya di pasar.
Supplier besar Pabrik Pembudi daya 1 3 Pedagang kecil Pasar
Konsumen 2 4
Gambar 3. Saluran Pemasaran Udang Vaname di Desa Wringinputih.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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
Peran Pedagang Udang Vaname terhadap Akses Informasi Harga dan Pasar di Muncar, Kabupaten Banyuwangi | Rosyidah., et al Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 1-10

## Peran Pedagang dalam Akses Informasi Harga Udang Vaname
Adanya  informasi  pasar  sangat  menunjang keberhasilan pelaku utama dalam mengembangkan usaha budi daya (Daris et al ., 2022). Peran pedagang dalam akses informasi harga udang vaname di Desa Wringinputih  dapat  dilihat  dari  aspek  sumber informasi  harga,  proses  penentuan  harga,  serta pengaruhnya terhadap stabilitas dan fluktuasi harga. Berdasarkan hasil wawancara mendalam yang telah dilakukan, para pedagang ini memperoleh informasi harga  dari  berbagai  sumber  seperti  pabrik-pabrik atau cold  storage dan  tengkulak  di  pasar.  Hal  ini sejalan dengan penelitian (Kristikareni et al ., 2021) bahwa harga udang vaname berdasarkan ukuran ( size ) ditentukan secara sepihak oleh unit pengolahan ikan (UPI) dengan mengikuti nilai tukar dolar dan harga pasar luar negeri. Selanjutnya, pedagang pengumpul juga akan menentukan harga udang secara sepihak kepada  pembudidaya.  Aliran  informasi  didapatkan melalui  media  komunikasi,  yaitu  telepon  ataupun handphone. Namun, terdapat asimetri informasi yang cukup signifikan antara pedagang dan pembudidaya udang.  Menurut  Wei et  al .  (2015),  informasi asimetri  adalah  keadaan  saat  beberapa  informasi hanya  diketahui  oleh  satu  pihak,  sementara  pihak lain membuat keputusan dengan informasi terbatas yang  tersedia.  Pedagang  udang vaname di  Desa Wringinputih pada umumnya memiliki akses lebih luas dan cepat terhadap informasi pasar yang akurat, sedangkan pembudidaya sering kali terbatas dalam mendapatkan informasi harga yang relevan. Hal ini membuat  peran  pedagang  makin  dominan  dalam mengendalikan  akses  dan  informasi  harga  udang vaname sehingga  mereka  dapat  memanfaatkan situasi  ini  untuk  mendapatkan  keuntungan  yang lebih besar dan memperkuat posisinya di pasar.
( packing ),  tenaga  kerja,  dan  harga  beli  dari cold storage ataupun pasar.  Rata-rata biaya transportasi yang  ditanggung  oleh  pedagang  Rp1.500,00 sampai  dengan  Rp2.000,00  per  kilogram  dan ongkos  tenaga  kerja  antara  Rp100.000,00  hingga Rp150.000,00  per  orang.  Selain  itu,  persaingan antarpedagang juga memengaruhi proses penentuan harga.  Menurut  (Darwin et  al .,  2020),  tingkat persaingan  ini  dapat  membawa  konsekuensi  yang beragam, baik positif maupun negatif, bagi pelaku usaha pemasaran udang vaname . Upaya pedagang di Desa Wringinputih untuk memperoleh keuntungan yang  wajar  dan  tetap  kompetitif  di  pasar  menjadi pertimbangan  dalam  menetapkan  harga  jual.  Para pedagang  memiliki  strategi  dalam  memperoleh keuntungan  dengan  tidak  mengambil  margin penjualan  udang  ke  pabrik,  tetapi  mengambil keuntungan dari persentase kenaikan berat udang/ rendemen  akibat  penyimpanan  selama  beberapa hari.  Rata-rata  kenaikan  bobot  rendemen sebanyak  7—8  persen.  Sejalan  dengan  penelitian Kristikareni et  al .  (2021),  penentuan  harga  udang vaname berdasarkan  ukuran  ditentukan  oleh  UPI dengan mengacu pada nilai tukar dolar dan harga pasar  internasional.  Selanjutnya,  pengumpul  akan menentukan  harga  udang  secara  sepihak  kepada pembudidaya.  Informasi  mengenai  harga  tersebut diperoleh melalui media komunikasi seperti telepon atau telepon seluler ( handphone ) .
Fluktuasi harga mengakibatkan ketidakpastian pendapatan, baik bagi petambak maupun pedagang sebagai  pelaku  dalam  proses  pemasaran  (Azhara &  Winandi,  2019).  Fluktuasi  harga  terjadi  pada hari-hari  besar  atau  pada  saat  udang  terkena penyakit  yang  disebabkan  oleh  beberapa  faktor utama.  Hal  ini  menyebabkan  harga  menjadi  lebih murah  dan  menyebabkan  ketidakstabilan  harga yang kemudian menjadi masalah dalam pembelian udang oleh pembeli (Krisdayanti, 2020). Pedagang udang vaname di Desa Wringinputih juga memiliki keterkaitan dengan fluktuasi harga di pasar. Ketika pasokan  udang  terbatas,  sebetulnya  pedagang memiliki  kekuatan  dalam  menaikkan  harga  untuk mencerminkan  permintaan  yang  tinggi.  Namun, pedagang  juga  bertanggung  jawab  dalam  menjaga stabilitas  harga  agar  tidak  terjadi  fluktuasi  yang berlebihan.    Melalui  komunikasi  dan  koordinasi dengan  pabrik  atau  pemilik cold  storage ,  mereka dapat  mencapai  kesepakatan  harga  yang menguntungkan  bagi  semua  pihak,  termasuk pembudidaya.  Meskipun  harga  secara  umum ditentukan oleh UPI, terdapat situasi tertentu saat pedagang  dapat  berkomunikasi  dan  bernegosiasi tentang  harga.  Hal  ini  sering  terjadi  ketika pasokan udang terbatas dan harga menjadi tinggi.
Judul Makalah :...... ............ (Nama  Penulis : ...........)
10
Gambar 3 Peran Pedagang dalam Akses Informasi Harga Udang Vaname
Pedagang  udang vaname di  Desa  Wringinpitih  mempertimbangkan  berbagai  faktor dalam  menetapkan  harga  jual  udang vaname .  Faktor-faktor  tersebut  meliputi  biaya transportasi, pengepakan ( packing ), tenaga kerja, dan harga beli dari cold storage ataupun pasar.    Rata-rata  biaya  transportasi  yang  ditanggung  oleh  pedagang  Rp1.500,00  sampai dengan  Rp2.000,00  per  kilogram  dan  ongkos  tenaga  kerja  antara  Rp100.000,00  hingga Rp150.000,00  per  orang.  Selain  itu,  persaingan  antarpedagang  juga  memengaruhi  proses penentuan  harga.  Menurut  (Darwin et  al .,  2020),  tingkat  persaingan  ini  dapat  membawa konsekuensi yang beragam, baik positif maupun negatif, bagi pelaku usaha pemasaran udang vaname . Upaya pedagang di Desa Wringinputih untuk memperoleh keuntungan yang wajar dan tetap kompetitif di pasar menjadi pertimbangan dalam menetapkan harga jual. Meskipun demikian,  para  pedagang  memiliki  strategi  dalam  memperoleh  keuntungan  dengan  tidak mengambil margin penjualan udang ke pabrik, tetapi mengambil keuntungan dari persentase kenaikan  berat  udang/rendemen  akibat  penyimpanan  selama  beberapa  hari.  Rata-rata kenaikan bobot rendemen sebanyak 7—8 persen. Sejalan dengan penelitian Kristikareni et al . (2021),  penentuan  harga  udang vaname berdasarkan  ukuran  ditentukan  oleh  UPI  dengan mengacu pada nilai tukar dolar dan harga pasar internasional. Selanjutnya, pengumpul akan menentukan harga udang secara sepihak kepada pembudi daya. Informasi mengenai harga tersebut diperoleh melalui media komunikasi seperti telepon atau telepon seluler ( handphone ) .
Fluktuasi  harga  mengakibatkan  ketidakpastian  pendapatan,  baik  bagi  petambak maupun  pedagang  sebagai  pelaku  dalam  proses  pemasaran  (Azhara  &  Winandi,  2019). Fluktuasi  harga  terjadi  pada  hari-hari  besar  atau  pada  saat  udang  terkena  penyakit  yang disebabkan oleh beberapa faktor utama. Hal ini menyebabkan harga menjadi lebih murah dan menyebabkan  ketidakstabilan  harga  yang  kemudian  menjadi  masalah  dalam  pembelian udang oleh pembeli (Krisdayanti, 2020). Pedagang udang vaname di Desa Wringinputih juga memiliki  keterkaitan  dengan  fluktuasi  harga  di  pasar.  Ketika  pasokan  udang  terbatas, sebetulnya  pedagang  memiliki  kekuatan  dalam  menaikkan  harga  untuk  mencerminkan permintaan yang tinggi. Namun, pedagang juga bertanggung jawab dalam menjaga stabilitas harga agar tidak terjadi fluktuasi yang berlebihan.  Melalui komunikasi dan koordinasi dengan
Peranan pedagang dalam akses informasi harga udang vaname
Sumber informasi harga bagi pembudi daya Penentu harga di tingkat pembudi daya Menjaga stabilitas dan fluktuasi harga
Gambar 4. Peran Pedagang dalam Akses Informasi Harga Udang Vaname.
Pedagang udang vaname di Desa Wringinputih mempertimbangkan  berbagai  faktor  dalam menetapkan harga jual udang vaname . Faktor-faktor tersebut  meliputi  biaya  transportasi,  pengepakan
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
Pada  kondisi  sebaliknya,  misalnya  ketika  terjadi panen  raya,  pembudidaya  dan  pedagang  memiliki lebih sedikit ruang untuk bernegosiasi harga dengan pabrik atau UPI.

## Implikasi Peran Dominan Pedagang dalam
Pemasaran Udang Vaname
Peran  dominan  pedagang  dapat  kita  lihat di  sektor  perikanan  baik  perikanan  budi  daya maupun perikanan tangkap. Berdasarkan penelitian (Kornitasari et al ., 2019) di Malang Selatan, hubungan antara  nelayan  dan pengambek juga  tidak  selalu menguntungkan  kedua  belah  pihak. Pengambek memiliki  kekuasaan  dalam  hubungan  ekonomi. Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa, baik nelayan dan pembudidaya udang vaname sama- sama  memiliki  kelemahan  dalam  pengambilan keputusan  dan  mengembangkan  usaha  mereka karena  terikat  oleh  kontrak  permodalan  atau perjanjian  yang  tidak  selalu  menguntungkan  bagi mereka. Pada kedua situasi, peranan pedagang atau pengambek dan  ketergantungan  pihak  lain  dalam hubungan  ini  menggambarkan  dominasi  peran pedagang dalam akses dan informasi harga.
Peran  pedagang  sangat  penting  karena penetapan harga udang umumnya ditentukan oleh pedagang  karena  adanya  informasi  harga  serta jaringan  dengan  konsumen  baik  UPI  maupun rumah tangga (Yusuf et al., 2020). Peran dominan pedagang  dalam  pemasaran  udang vaname tidak berbeda  jauh  dengan  pemasaran  pada  sektor pertanian  yang  dalam  hal  ini  pedagang  perantara dan pedagang pengumpul memegang kendali yang dominan  (Osak,  2021).  Peran  dominan  pedagang dalam  akses  dan  informasi  harga  pada  pemasaran udang vaname mengacu  pada  kekuatan  yang dimiliki  oleh  pedagang  dalam  menentukan  dan mengontrol  informasi  harga  serta  akses  pasar bagi  para  pembudidaya  atau  produsen  udang vaname .  Para  pedagang  memiliki  peran  yang signifikan  dalam  memengaruhi  harga  jual  dan distribusi  udang vaname serta  dalam  menyediakan informasi  terkait  pasar  kepada  pembudidaya. Salah  satu  aspek  penting  dari  peran  dominan pedagang  adalah  kontrol  mereka  terhadap  saluran distribusi  dan  akses  pasar.  Pedagang  sering  kali memiliki  kekuatan  tawar  yang  lebih  besar  dalam memperoleh  dan  menguasai  sumber  daya  dan infrastruktur  yang  diperlukan  untuk  memasarkan produk,  seperti  jaringan  distribusi,  akses  kepada pembeli,  dan  pengetahuan  pasar  yang  luas.  Oleh karena  itu,  mereka  dapat  mengontrol  akses pembudidaya ke pasar dan menentukan harga jual udang vaname .
Pedagang juga berperan dalam menyediakan informasi harga kepada pembudidaya.
Mereka  memiliki  akses  langsung  ke  informasi tentang  keadaan  pasar,  permintaan,  dan  harga terkini.  Informasi  ini  menjadi  sangat  penting bagi  pembudidaya  dalam  menentukan  keputusan produksi,  penentuan  harga  jual,  dan  perencanaan usaha  mereka.  Pedagang  sering  kali  berperan sebagai  perantara  antara  pembudidaya  dan pembeli.  Mereka  memainkan  peran  kunci  dalam mempertemukan  penawaran  dan  permintaan. Namun,  ada  potensi  adanya  ketidakseimbangan kekuatan  antara  pedagang  dan  pembudidaya. Ketidakseimbangan  ini  dapat  mengakibatkan ketergantungan  pembudidaya  pada  pedagang  dan membatasi  akses  mereka  ke  informasi  harga  yang adil dan transparan. Pembudidaya mungkin terbatas dalam  negosiasi  harga  dan  cenderung  mengikuti harga  yang  ditetapkan  oleh  pedagang.  Selain  itu, pedagang  juga  dapat  memanfaatkan  kekuatan mereka  untuk  memperoleh  keuntungan  yang lebih  besar  dari  transaksi  dengan  pembudidaya. Mereka memanfaatkan kondisi rasionalitas terbatas ( bounded rationality ) yang dialami pembudidaya dan memunculkan  perilaku  oportunistik.  Mengenai konsep  rasionalitas  terbatas, Herbert  Simon menyatakan bahwa pengambil keputusan memiliki keterbatasan  dalam  rasionalitasnya.  Meskipun rasionalitas sering dianggap sebagai pendekatan yang logis  dan  sistematis,  dalam  kenyataannya,  orang memiliki  keterbatasan  dalam  menangani  situasi yang  kompleks  (Syofyan,  2019).  Sementara  itu, perilaku oportunis adalah tindakan yang dilakukan dengan  tujuan  untuk  memperoleh  keuntungan melalui  praktik  yang  tidak  jujur  atau  kurang  etis dalam proses transaksi (Gustiningsih, 2019).
Analisis keuntungan dan kerugian pembudidaya udang vaname akibat peran dominan pedagang  dalam  akses  dan  informasi  harga melibatkan  penelusuran  dampak  yang  timbul  dari kekuatan  yang  dimiliki  pedagang  terhadap  para pembudidaya.  Keuntungan  bagi  pembudidaya udang vaname adalah  pembudidaya  udang vaname dapat  memiliki  akses  yang  lebih  mudah ke  pasar  dan  pelanggan  potensial.  Pedagang  dapat menyediakan  saluran  distribusi  yang  efisien  dan membantu  dalam  pemasaran  produk.  Dengan berinteraksi  dengan  pedagang,  pembudidaya dapat  memperoleh  informasi  berharga  tentang keadaan  pasar  dan  menggunakan  informasi  ini untuk  mengambil  keputusan  strategis  dalam produksi  dan  pemasaran  udang vaname .  Dengan menjalin hubungan dengan pedagang, pembudidaya dapat  memperoleh  akses  ke  pelanggan  yang mungkin  sulit  dicapai  secara  langsung.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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
Peran Pedagang Udang Vaname terhadap Akses Informasi Harga dan Pasar di Muncar, Kabupaten Banyuwangi | Rosyidah., et al Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 1-10
Ini  memungkinkan  mereka  untuk  memenuhi permintaan pasar dengan lebih baik.
Namun,  di  samping  keuntungan  di  atas, ada  beberapa  potensi  kerugian  bagi  pembudidaya udang vaname, yaitu  (1)  dominasi  kekuatan pedagang dalam menentukan harga dapat membuat pembudidaya  menjadi  tergantung  padanya.  Jika pedagang  menetapkan  harga  rendah,  pembudidaya mungkin  mengalami  penurunan  keuntungan atau  bahkan  kerugian  dalam  usaha  mereka; (2)  pedagang  memiliki  kendali  atas  informasi harga  dan  tidak  selalu  berbagi  informasi  yang lengkap  dan  transparan  kepada  pembudidaya. Hal  ini  dapat  menyebabkan  ketidakpastian dalam  menentukan  harga  jual  dan  mempersulit pembudidaya  dalam  merencanakan  produksi dan  pemasaran;  (3)  jika  terlalu  tergantung kepada  pedagang  sebagai  saluran  distribusi utama,  pembudidaya  mungkin  kehilangan fleksibilitas  dan  kontrol  atas  distribusi  hasil panen  mereka.  Jika  pedagang  tidak  memenuhi kewajiban  mereka  atau  membatasi  akses  pasar, pembudidaya  dapat  menghadapi  kesulitan  dalam menjual  produk  mereka.  Namun,  pembudidaya udang vaname tidak  merasakan  bahwa  dominasi pedagang  terhadap  akses  dan  informasi  harga sebagai  permasalahan.  Mereka  menganggap bahwa  adanya  pedagang  justru  membantu  mereka dalam memasarkan hasil panen udang vaname .

## PENUTUP
Penelitian  ini  menggunakan  konsep ekonomi  kelembagaan  dengan  peran  aktor-aktor yang  terlibat  dalam  pemasaran  udang vaname menjadi  fokus  utama.  Kekuasaan,  informasi, dan  hubungan  sosial  berperan  penting  dalam memengaruhi  proses  ekonomi.  Dalam  penelitian ini,  pedagang  dianggap  sebagai  aktor  krusial  yang tidak hanya melakukan transaksi bisnis, tetapi juga memiliki pengaruh dan kekuasaan dalam hubungan ekonomi.  Mereka  cenderung  berkolaborasi  dan memengaruhi  aliran  informasi  antara  pedagang dan pembudidaya. Selain itu, terdapat potensi bagi pedagang untuk memperoleh keuntungan ekonomi tanpa  berkontribusi  secara  proporsional.  Hal  ini menciptakan  isu  potensial  terkait  dengan  rente ekonomi.
Peran  dominan  pedagang  dalam  akses dan  informasi  harga  memberikan  pengaruh yang  signifikan  terhadap  pembudidaya  udang vaname .  Pembudidaya  menghadapi  kendala  dalam mendapatkan  informasi  harga  yang  akurat  dan terkini serta memiliki keterbatasan dalam negosiasi
harga dengan pedagang yang memiliki posisi yang dominan. Keuntungan pembudidaya udang vaname dapat  menurun  akibat  kurangnya  akses  informasi harga yang transparan. Keterbatasan ini menghambat kemampuan mereka untuk memperoleh harga  yang  kompetitif  dan  mengoptimalkan keuntungan  dalam  pemasaran  produknya. Pembudidaya  juga  menghadapi  kerugian  akibat keterbatasan  daya  tawar  dalam  negosiasi  harga dengan  pedagang.  Ketergantungan  pada  pedagang yang  memiliki  posisi  dominan  dalam  rantai  pasok dapat  menyebabkan  pembudidaya  merasa  terjebak dan  tidak  memiliki  pilihan  yang  luas  dalam menentukan harga jual.
Implikasi  kebijakan  dari  peran  dominan pedagang  dalam  akses  dan  informasi  harga  pada pemasaran  udang vaname dapat  melibatkan tindakan  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan kekuatan  antara  pembudidaya  dan  pedagang,  serta untuk  meningkatkan  transparansi  dan  efisiensi pasar.  Pemerintah  atau  lembaga  terkait  dapat berperan  dalam  memfasilitasi  akses  pembudidaya udang vaname dalam meningkatkan akses informasi harga  yang  transparan  dan  terbaru.  Ini  dapat dilakukan melalui pendirian pusat informasi pasar, platform dalam  jaringan/daring  ( online ),  atau sistem  pemantauan  harga  yang  mudah  diakses oleh  pembudidaya.  Selain  itu,  pengetahuan  dan keterampilan  pembudidaya  dalam  hal  pemasaran, negosiasi, dan manajemen bisnis perlu ditingkatkan agar  mereka  mandiri  dalam  memasarkan  produk. Peran  kelembagaan  koperasi  pembudidaya  sangat krusial  untuk  memberikan  nilai  tawar  dan meningkatkan posisi negosiasi pembudidaya.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Pada  penulisan  karya  tulis  ini,  Lathifatul Rosyidah merupakan kontributor utama serta Agus Suman  dan  Asfi  Manzilati  sebagai  kontributor anggota.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  ingin  mengucapkan  terima  kasih yang  tulus  kepada  LPDP  (Lembaga  Pengelola Dana  Pendidikan),  Balai  Besar  Riset  Sosial Ekonomi  Kelautan  dan  Perikanan  atas  dukungan dan  kontribusi  yang  berharga  dalam  penelitian ini,  pembudidaya  dan  pedagang  udang vaname di  Desa  Wringinputih,  Dinas  Perikanan Kabupaten  Banyuwangi,  serta  semua  pihak  yang tidak  dapat  kami  sebutkan  satu  per  satu  atas dukungannya  dalam  kelancaran  dan  keberhasilan penelitian ini.
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

## DAFTAR PUSTAKA
Azhara,  D.,  &  Winandi,  R.  (2019).  Analisis efisiensi  pemasaran  ikan  bandeng  di Kecamatan  Tirtajaya,  Kabupaten  Karawang. Forum  Agribisnis, 9 (1),  69–84.  https://doi. org/10.29244/fagb.9.1.69-84.
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Banyuwangi.  (2022).
Kecamatan  Muncar  dalam  angka  2022.  Badan Pusat  Statistik  Kabupaten  Banyuwangi  (ed.). Badan Pusat Statistik Kabupaten Banyuwangi.
Daris, L., Massiseng, A. N. A., Zaenab, S., & Ali, U. (2022).  Pengaruh  kinerja  penyuluh  perikanan terhadap pengembangan usaha budidaya udang windu  ( Penaeus  monodon )  pada  pelaku  utama di Kabupaten Maros Provinsi Sulawesi Selatan. Jurnal Perikanan , 12 (2), 194–204.
Darwin,  Ola,  L.  O.  La,  &  Piliana,  W.  O.  (2020). Strategi  pemasaran  dalam  meningkatkan volume Kecamatan Poleang Tengah Kabupaten Bombana. Jurnal  Sosial  Ekonomi  Perikanan FPIK UHO, 5 (1), 35–48.
Deswati,  R.  H.,  Rosyidah,  L.,  &  Apriliani,  T.  (2020). Pengaruh  manajemen  rantai  pasok  terhadap performa  usaha  budi  daya  udang vaname di Provinsi  Bali  dan  Jawa  Timur. Buletin  Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan,
6 (2),  113.  https://doi.org/10.15578/marina. v6i2.8474.
Ellen,  S.,  &  Hikmah.  (2012).  Hubungan  patron-klien pada usaha budidaya udang windu. Buletin Riset Sosek Kelautan dan Perikanan, 7 (2), 35–40.
Farid, H. (2009). Pendekatan fenomenologi (Suatu ranah penelitian  kualitatif ). Al-Tadzkiyyah: Jurnal Pendidikan Islam, 6 , 17–33.
Geta  Ambartiasari,  &  Rahmat  Arfan.  (2022).  Analisis efisiensi  saluran  tataniaga  biji  pinang  kering di  Kecamatan  Kuala  Kabupaten  Nagan  Raya. Formosa  Journal  of  Sustainable  Research,  1 (3), 275–286.  https://journal.formosapublisher.org/ index.php/fjsr/article/view/857.
Gustiningsih, D. A. (2019). Laba bathin dalam perspektif Gunungan Wayang. Akuntansi Peradaban, V (2), 252–264.
Hadi, A., Asrori, & Rusman. (2021). Penelitan kualitatif studi  fenomenologi,  case  study,  grounded theory,  etnografi,  biografi.  Dalam  CV  Pena Persada. . http://repository.uinsby.ac.id/id/ eprint/167/.
Halil,  A.,  &  Rahmawati.  (2019).  Analisis  pendapatan dan  efisiensi  usaha  pembibitan  udang vaname
( Litopenaeus  vannamei )  di  Kabupaten  Takalar. Journal TABARO, 3 (2), 373–379.
Irwanto, T., Novrianda, H., & Wasi, D. (2018). Strategi pemasaran udang vannamei pada tambak udang PT  Cendana  Prioritas  Lestari  Kabupaten Bengkulu Tengah. EKOMBIS REVIEW: Jurnal Ilmiah  Ekonomi  dan  Bisnis,  6 (1).  https://doi. org/10.37676/ekombis.v6i1.443.
Kornitasari,  Y.,  Manzilati,  A.,  &  Efani,  A.  (2019). Principal  agent  dalam  industri  perikanan tangkap: Kontrak yang menguatkan atau  melemahkan?  (Studi  kasus  perikanan tangkap  di  pesisir  Malang  Selatan). Jurnal Sosial  Ekonomi  Kelautan  dan  Perikanan, 14 (2),  197.  https://doi.org/10.15578/jsekp. v14i2.7396.
Krisdayanti,  A.  (2020).  Tinjauan  hukum  Islam tentang  fluktuasi  harga  terhadap  kesejahteraan petambak udang [Universitas Islam Negeri  Raden  Intan  Lampung]..http:// repository.radenintan.ac.id/11882/1/SKRIPSI 2.pdf.
Kristikareni, R. D., Rokhman, A., & Poernomo, A. (2021).
Analisis  rantai  pasok  dan  biaya  transportasi udang vaname pada unit pengolahan di Jakarta Utara  (Supply  chain  and  transportation  cost analysis of vaname shrimp at processing plants in North Jakarta). Buletin Ekonomi Perikanan, 7 (1), 55–70.
Manzilati,  A.  (2017).  Metodologi  penelitian  kualitatif paradigma,  metode,  dan  aplikasi  (cetakan pertama). UB Press.
Osak, R. E. M. F. (2021). Pemasaran produk pertanian (Pertanian,  peternakan,  dan  perikanan) (Pertama).  CV  Eureka  Media  Aksara.  https:// repositor y.penerbiteureka.com/media/ publications/349482-pemasaran-produk- pertanian-pertanian-pet-6bedc23a.pdf.
Purbaningsih, Y. (2023). Analisis fluktuasi harga udang vannamei di  Kabupaten  Kolaka. Maret,  3 (2), 189–198.
Rivaldi, M. A., Jamil, M., Supristiwendi, & Mahyuddin, T.  (2022).  Strategi  pemasaran  untuk meningkatakan penjualan ekspor udang vaname
( Litopenaeus vannamei ) (Studi kasus : UD Jumari ,  Kecamatan  Gebang  ,  Kabupaten  Langkat  ). J urnal  Manajemen  Agribisnis  dan  Agroindustri, 2 (2),  67–75.  https://doi.org/10.25047/jmaa. v2i2.43.
Rosyidah,  L.,  Yusuf,  R.,  &  Deswati,  R.  H.  (2020). Sistem  distribusi  udang vaname di  Kabupaten Banyuwangi,  Jawa  Timur. Buletin  Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan, 6 (1), 51.
Syofyan,  S.  (2019).  Ekonomi  kelembagaan  baru  dan kebijakan sektor publik beberapa contoh kasus. Jurnal Ekonomi Keuangan dan Kebijakan Publik, 1 (1), 1–10.
Tumangkeng, S. Y. L., & Maramis, J. B. (2022). Kajian pendekatan  fenomenologi:  Literature  review. J urnal  Pembangunan  Ekonomi  dan  Keuangan Daerah, 23 (1), 14–32.
Wei, J., Govindan, K., Li, Y., & Zhao, J. (2015). Pricing and  collecting  decisions  in  a  closed-loop supply  chain  with  symmetric  and  asymmetric information. Computers and Operations Research,
54 , 257–265. https://doi.org/10.1016/j. cor.2013.11.021.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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
Wicaksana, I., Nurmalina, R., & Suprehatin, S. (2020). Value chain governance for smoked fish products in  the  North  Coast  of  Central  Java. Jurnal Manajemen  dan  Agribisnis,  17 (3),  304–314. https://doi.org/10.17358/jma.17.3.304.
Yapanto,  L.  M.,  Panigoro,  C.,  &  Antu,  S.  (2021).
Pemasaran  udang vaname ( Lithopenaeus vannamei )  di  Kabupaten  Pohuwato,  Indonesia. Aksara:  Jurnal  Ilmu  Pendidikan  Nonformal,
7 (2), 659. https://doi.org/10.37905/ aksara.7.2.659-666.2021.
Yusuf,  R.,  Deswati,  R.  H.,  &  Rosyidah,  L.  (2021). Kinerja  rantai  pasok  dan  manajemen  logistik komoditas udang di Kabupaten Indramayu, Jawa Barat. Buletin  Ilmiah  Marina  Sosial  Ekonomi Kelautan dan Perikanan, 7 (2), 159–167.
Yusuf,  R.,  Rosyidah,  L.,  Zamroni,  A.,  &  Apriliani, T.  (2020).  Rantai  pasok  dan  sistem  logistik udang vaname di Kabupaten Pinrang , Provinsi Sulawesi Selatan. Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan, 6 (1), 25–35.
Zamroni, A., Yusuf, R., & Apriliani, T. (2021). Rantai pasok  dan  logistik  udang vaname di  daerah produksi  di  Indonesia. Jurnal  Sosial  Ekonomi Kelautan dan Perikanan, 16 (2), 163–178. http:// dx.doi.org/10.15578/jsekp.v15i2.9495.