## ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI OPINI PUBLIK PADA FENOMENA “PEMECATAN Dr TERAWAN” DI TWITTER
Agus Rafi Al Majid 1* , Widyo Nugroho 2
Universitas Gunadarma, Jakarta, Indonesia
* agusrafi44@gmail.com
Submitted: 01-08-2022, Revision: 10-08-2022, Accepted: 22-12-2022

## Abstract
This study aims to determine the system-level communication network and actors on the “Terawan” link  and  to  find  out  public  opinion  about  this  phenomenon  and  how  the  IDI  organization  reacts  in responding to public opinion. By using the theory of Computer Mediated Communication (CMC). The method used in this research is a quantitative approach with the method of Social Network Analysis with Netlytic and Gephi and content analysis. The population used in this study are active Twitter users, with a maximum sample of 2500 obtained from Netlytic. The results showed that this network has 1969 Nodes and 1991 Edges, with 5 large clusters in this network. This network has a value of Diameter 19, Destiny 0.000604, Reciprocity 0.011160, Centralization 0.107200 and Modularity 0.810800. The most influential actor in this network is @heraloebs with a Degree Centrality value of 391 and an Eigenvector Centrality value of 1.0. Therefore, this network includes a network that is widespread in the distribution of information, with influential actors in the distribution of information such as @heraloebss. While the focus of communication carried out by the IDI organization in responding to public opinion regarding the phenomenon of “Dr Terawan’s dismissal”
Keywords: Social Network Analysis; Terawan; IDI; Twitter

## Abstrak
Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui mengetahui jaringan komunikasi level sistem dan aktor pada tautan  “Terawan”  serta  untuk  mengetahui  opini  publik  mengenai  fenomena  ini  dan  bagaimana reaksi organisasi IDI dalam menanggapi opini publik tersebut. Dengan menggunakan teori Computer Mediated  Communication  (CMC). Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pendekatan kuantitatif dengan metode Social Network Analisis dengan Netlytic dan Gephi dan analisis isi. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengguna aktif Twitter, dengan sampel maksimal 2500 yang didapatkan  dari  Netlytic.  Hasil  penelitian  menunjukan  jaringan  ini  memiliki  1969  Nodes  dan  1991 Edges,  dengan  terdapat  5  Cluster  besar  dalam  jaringan  ini.  Jaringan  ini  memiliki  nilai  Diameter  19, Destiny  0.000604,  Reciprocity  0.011160,  Centralization  0.107200  dan  Modurality  0.810800.  Aktor paling  berpengaruh  di  jaringan  ini  adalah  @heraloebss  dengan  nilai  Degree  Centrality  391  dan  nilai Eigenvector Centrality 1.0. Oleh karena itu jaringan ini termasuk jaringan yang menyebar luas dalam pendistribusian informasi, dengan aktor-aktor yang berpengaruh dalam pendistribusian informasi seperti @heraloebss. Sedangkan fokus komunikasi yang dilakukan organisasi IDI dalam  menganggapi opini publik mengenai fenomena “Terawan”
Kata Kunci: Analisis Jaringan Komunikasi; Terawan; IDI; Twitter

## PENDAHULUAN
Pemberhentian  keanggotaan  kepada seorang  anggota  disuatu  kelompok  sosial bukanlah hal baru. Baru-baru ini masyarakat Indonesia  dikagetkan  oleh  isu  pememecat mantan Menteri Kesehatan Republik
Indonesia  Terawan  Agus  Putranto  dari keanggotaan Ikatan Dokter Indonesia (IDI). Penghentian  ini  direkomendasikan  oleh Majelis Kehormatan  Etik Kedokteran (MKEK)  dengan  alasan,  salah  satunya masalah promosi Vaksin Nusantara.
Persoalan
mengenai pemberhentian Terawan  bukan  pertama  kali  terjadi.  Pada 2018  lalu  juga  terdapat  surat  ketetapan perihal  pemberhentian  tentative  sebab Terawan  dianggap  mengingkari  kode  etik kedokteran  dengan  melaksanakan  metode cuci  otak.  Bukan  hanya  karena  Vaksin Nusantara,  Ikatan  Dokter  Indonesia  juga memiliki beberapa alasan untuk memberhentikan dokter terawan dari bidang Ikatan  Dokter  Indonesia  (IDI),  Setidaknya ada 5 alasan utama dilakukannya pemecatan kepada mantan Menteri
Kesehatan Indonesia. Sebelum adanya isu pemberhentian  ini  nama  dokter  militer Terawan  Agus  Putranto  ini  sempat  disoroti mengenai Vaksin Nusantara.
Isu pemecatan dokter Terawan Agus Putranto  ini  bukan  yang  pertama  kalinya. Petama  kali  keputusan  pemberhentian Terawan terbesit pada Muktamar IDI ke-30 di Samarinda pada tahun 2018 silam, namun saat itu keputusan belum sempat terlaksana. Menurut IDI dokter Terawan tidak ada itikad baik  untuk  menanggapi  panggilan  IDI  saat diminta  penjelasan  terkait  kode  etik  yang harus dipatuhi.
Ikatan Dokter Indonesia (IDI) sendiri ialah  lembaga  profesi  kedokteran  di Indonesia,  yang  betugas  sebagai  organisasi yang  menaungi  para  dokter  di  seluruh Indonesia.  IDI  juga  berasosiasi  dengan pemerintah  Indonesia  lewat  Kementrian Kesehatan  Indonesia.  IDI  pertama  kali disahkan  pada  tanggal  24  Oktober  1950. Sedangkan Majelis Kehormatan Etik
Kedokteran (MKEK) ialah lembaga independen dari Ikatan Kedokteran Indonesia  (IDI).  Didirkan  secara  eksklusif pada jenjang pusat, daerah, dan cabang guna menyelenggarakan  fungsi  peradilan  profesi dan memajukan etika profesi dan/atau fungsi keorganisasian  serta  ad  hoc  lainnya  pada tingkatnya sendiri-sendiri.
Terawan  Agus  Putranto  atau  yang sering  di  sapa  dengan  dr.  Terawan  sendiri adalah mantan Menteri Kesehatan Republik Indonesia  masa  jabatan  2019-2020.  Dokter
yang  di  kenal  oleh  metode  cuci  otak  untuk kesembuhan    pasien  stroke  ini  sudah menjadi banyak perbincangan di masyarakat Indonesia  sejak  2020  kemarin.  Tetapi rencana  pemberhentian  sebagai  anggota aktif IDI sudah ada sejak 2018. Pertama kali rencana pemecatan ini hadir karena metode cuci otaknya yang dianggap melanggar kode etik kedokteran.
Kabar  pemberhentian  keanggotaan dr.  Terawan  oleh  IDI  pertama  muncul  di media sosial Twitter pada 27 maret 2022 di akun  @drpriono1  yang  mengunggah  hasil dari  Muktamar  XXXI  IDI.  Yang  dimana dalam postingan tersebut beisikan keputusan IDI untuk memberhetikan status anggota Dr. Terawan sebagai anggota dari Ikatan Dokter Indonesia (IDI)
Semenjak  adanya  pemberitahuan pemecatan  Dr  Terawan  dari  keanggotaan IDI  masyarakat  banyak  berpendapat  mulai dari  yang  pro  hingga  yang  kontra  di  media sosial khususnya twitter. Media sosial ialah medium  daring  yang  dipakai  sebagai komunikasi  jarak  jauh,  melaksanakan interaksi  antar  usernya  dan  mendapatkan informasi  dari  interaksi  tersebut.  Untuk penggunanya,  media  sosial  khususnya twitter  dapat  memberikan  infomasi  yang cepat dan aktual. Hal ini yang menyebabkan pemberitaan  pemecatan  Dr  Terawan  sangat cepat  tersebar  di  masyarakat  Indonesia. Twitter  selaku  medium  sosial  dengan  jenis micro-blogging  (blog  dengan  ukuran  kecil) yang dibentuk Jack Dorsey pada Maret 2016 serta  dipublikasikan  kepada  masyarakat pada  Juli  2016.  Karakteristik  unik  dari twitter yakni memiliki tweet atau post yang ada di twitter melalui ukuran makasimal 140 karakter.
Media sosial twitter mempunyai fitur trending topic yang mempermudah penggunanya untuk mendapatkan isu hangat yang sedang banyak di bicarakan pengguna twitter.  Fitur  trending  topic  yang  ada  di media  sosial  twitter  adalah  salah  satu  yang sering dibicarakan oleh  penggunanya.  Fitur trending  topic  memiliki  system  real-time
yang dimana trending topic besifat dinamis, tergantung  seberapa  banyak  orang  yang membicarakan suatu topic.
Gambar 1. Tweet @drpriono1 yang memberitahukan pemecatan Dr Terawan
Sumber: @drpriono1, 2022.
Pada  gambar  1  menunjukan  akun @drpriono1 yang memberikan pemberitaan yang ramai dan sedang menjadi pembicaraan media  sosial  twitter  yaitu  berita  dengan tautan  “pemecatan  dr  terawan”  dan “Terawan”.  Pemecatan  Dr  Terawan  dari Ikatan  Dokter  Indonesia  diputuskan  pada sidang MUKTAMAR XXXI IDI. Hubungan antar  pengguna  twitter  yang  terjadi  dalam menanggapi  berita  ini  tidak  mudah  untuk diukur. Dibutuhkan penguraian media sosial guna  mengamati  model  interaksi  yang  ada, maka  dari  itu  diperlukan  Social  Network Analysis  (SNA)  dengan  menggunakan metode Netlytic dan gephi.
Social  Network  Analysis adalah metode  yang  berupaya  memvisualiasikan dan  menerangkan  jejaring  sosial  dan konstruksi  jaringan  (Eriyanto,  2014  :  5). Jaringan  lazimnya  mampu  didefinisikan selaku  beberapa  aktor  yang  memiliki hubungan  pada  aktor  lain  dalam  jenis hubungan khusus (Eriyanto, 2014 : 5).
Metode Social  Network  Analysis memvisualisasikan  hubungan  antar  aktor satu  dan  aktor  lainnya  (dapat  mencakup orang,  institusi,  perusahaan,  negara  dan sebagainnya)  dalam  suatu  struktur  sosial tertentu  (Eriyanto,  2014  :  5).  Terdapat  dua
kata  kunci  yang  sangat  lekat  pada  jaringan komunikasi. Pertama, aktor. Jaringan komunikasi  mengamati  peristiwa  atau kejadian  dari  bidang  yang  mikro  (aktor), bukan makro. Kedua, hubungan. Bagaimana aktor-aktor  itu  saling  berkaitan  satu  sama lain.

## METODOLOGI
Objek  penelitian  ini  yaitu trending topic dengan  tautan  “Terawan”.  Di Penelitian  ini,  objek  yang  dimaksud  yaitu reaksi metizen pengguna media sosial twitter terhadap fenomena “Pemecatan Dr Terawan” dengan tautan “Terawan”. Subjek dalam penelitian ini yaitu penggunaan media Twitter oleh masyarakat dan dengan penggunaan atau dalam lingkup Trendin topic tautan “Terawan”.
Penelitian  akan  melalui  pendekatan realis  serta  populasinya  ialah  pengguna Twitter  dalam  lingkup Trending  Topic tautan “Terawan”.

## Gambar 2. Informasi Pengambilan Data Sumber: Netlytic.org, 2022
Gambar  2  memperlihatkan  bahwa 2500 tweet yang dapat di ambil pada tanggal 26 Maret 2022. Jumlah Tweet ini diperoleh dari  pengumpulan  data  yang  dilakukan netlytic.com  dan  untuk  pengumpulan dan crawling data  pada  akun  netlytic.com  yang tidak berbayar, hasil pengumpulan data dan crawling  data  dibatasi  pada  2500  Tweet dengan jangka waktu 1 seminggu kebelakang.
Teknik  sampling  yang  dipakai  pada penelitian  ini  ialah  Teknik  sampling kelompok  kecil.  Sampling  kelompok  kecil memilih  satu  kelompok  dan  menjadikan
keseluruh  anggota  kelompoknya  sebagai sampel.  Setelah  itu  peneliti  melaksanakan penyajian  secara  rinci  jaringan  yang terwujud dari kelompok itu.
Penelitian  ini  menggunakan  metode pendekatan  kauntitif  diamana  Penelitian kuantitatif dilaksanakan melalaui penggunaan desain  yang sistematis, formal, rinci  dan  perencanangan  operasional  yang mendalam.
Setiap  penelitian  kuantitatif  perlu berjalan  melalui  penjadwalan  operasional yang siap. Hal ini mengartikan desain  yang sudah  ada  ialah    masalah,  pembatasan masalah,  perumusan  masalah,  kegunaan penelitian, studi kepustakaan, jenis instrumen, populasi dan sampel, serta teknik analisis  yang  digunakan.  Semuanya  itu dituliskan dengan jelas dan benar berlandaskan  pada  ketetapan  yang  ada  dan sudah disetujui.
Data yang dihimpun mempunyai sifat kuantitatif  atau  dmampu  dikuantitatifkan melalui  perhitungan  ataupun  pengukuran. Hal  ini  mengartikan  sebelum  turun  ke lapangan  jenis  data  yang  dihimpun  sudah jelas, demikian dengan  respondennya. Data yang  dihimpun  ialah  data  kuantitatif  yang berupa  angka-angka.    Teknik  analisa  data byanbg di gunakan yaitu teknik analisa data level  aktor,  dan  teknik  analisa  data  level sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisa Data Level Aktor
Dalam metode penelitian SNA, salah satu  hal  yang  peneliti  cari  tahu  dan menganalisisnya  adalah  para  aktor  yang terlibat di dalam jaringan tersebut.
Penganalisis  aktor  ini  dilakukan  guna mengetahu  seberapa  berpengaruh  dan penting  aktor  tersebut  dalam  penyebaran informasi pada jaringan tersebut. Cara yang dipergunakan dalam metode ini ialah dalam melihat hal-hal berikut : Degree, In dan Out Degree,  Closeness  Centrality,  Betweeness Centrality dan Eigenvector Centrality .
Tabel 1. Akun Denbganbb Bdegree Bcenbtrality Terbanyak
Sumber: Data penelitian, 2022 Degree atau
tingakatan memperlihatkan  popularitas  aktor  (node) dalam  sebuah  jaringan  sosial,  dan  juga memperlihatkan seberapa banyak hubungan yang dilakukan aktor (node) tersebut dengan aktor  (node)  lain.  Jumlah  degree  dalam jaringan  tautan  “Terawan”  memiliki perhitungan  bahwa  akun  @heraloebss, @gantinamaakunn, @tvonenews, @arifbsantoso  dan  @stopplandemit  adalah lima  akun  (akor/node)  terpopuler  dengan nilai degree sebesar 391, 154, 144, 122 dan 98.
Dalam  tabel  1  terdapat  nama  akun besar didalamnya yaitu @tvonenews. @tvonenews  adalah  media  mainstream pemberi infomasi yang berada di Indonesia. Maka  itu  ini  menunjukan  bahwa  banyak aktor  lain  atau  pengguna  twitter  lain  yang berinteraksi  dengan  @tvonenews  dalam jaringan  ini,  mulai  dari  membalas  tweet tersebut dengan opini, retweet dan like.

## Tabel 2. Aktor  Dengan In-Degree Terbanyak Dalam Jaringan “Terawan”
Node (Aktor) In-Degree @heraloebss 391 @gantinamaaakunn 151 @tvonenews 144 @arifbsantoso 122 @stopplandemit 94 Sumber: Data penelitian, 2022.
Pada  tabel  2 In-Degree adalah hubungan  dalam  jaringan  sosial  yang dimana  posisi  aktor  sebagai  penerima informasi  (Eriyanto,  2014  :  174).  Contoh penerima informasi dalam konteks di media sosial  twitter  adalah  merespon  langsung
Node (Aktor) Degree Centrality @heraloebss 391 @gantinamaaakunn 154 @tvonenews 144 @arifbsantoso 122 @stopplandemit 98
dengan cara mereplay atau membalas tweet yang  dilakukan  aktor  tersebut,  meretweet postingan  dan  like  tweet  yang  dilakukan oleh aktor tersebut. Untuk nilai In-Degree di jaringan  ini,  aktor  @heraloebss  menjadi akun  (aktor/node)  dengan  nilai  In-Degree tertinggi dengan nilai 391, kemudian diikuti dengan @gantinamaakunn dengan nilai 151, @tvonenews dengan nilai 144, @arifbsantoso dengan nilai 122 dan ditutup dengan  akun  (aktor/node)  @stopplandemit dengan nilai 94.

## Tabel 3. Aktor Dengan Out-Degree Terbanyak Dalam Jaringan “Terawan”
Node (Aktor) Out-Degree @drnewstwit 17 @dhitka 16 @rudyst6 10 @aselisnack 7 @kajololita 7 Sumber: Data penelitian, 2022
Pada tabel 3 Out-Degree merupakan hubungan dalam jaringa sosial yang dimana posisi  aktor  sebagai  subjek  atau  pemberi informasi  (Eriyanto,  2014  :  174).  Dalam jaringan ini akun (aktor/node) @drnewstwit, @dhitka,  @rudyst6,  @aselisnack  dan @kajololita  adalah  5  akun  (aktor/node) dengan  nilai  Out-Degree  terbanyak  di jaringan ini dengan nilai 17, 16, 10, 7 dan 7. Maka  dari  itu  akun  –  akun  ini  yang  paling sering  menyebarkan  informasi  dengan tautan “Terawan”.
Tabel 4. Nilai Clossness Centrality dalam
Jaringan Terawan Closeness Centrality Jumlah 1.0 1159 0.85 – 0.7 25 0.69 – 0.5 386 0.49 – 0.3 31 0.0 368 Sumber: Data penelitian, 2022.

## Tabel  4  menunjukan  hasil  data
Closeness
Centrality pada jaringan “Terawan” yang menyajikan seberapa dekat
aktor  satu  dengan  yang  lainnya  dalam jaringan  sosial.  Tabel  4  menunjukan  ada 1159  aktor  yang  memiliki  nilai  kedekatan dengan  aktor  lain  sehingga  aktor  tersebut mampu  berkomunikasi  langsung  dengan aktor  lainnya.  Tabel  4    juga  menunjukan bahwa  ada  810  aktor  yang  ada  di  jaringan sosial  ini,  yang  membutuhkan  perantara untuk  melakukan  interaksi  yang  berupa pertukaran  infomrasi.  810  aktor  ini  di  bagi menjadi  4  range  nilai  Closeness  Centrality yaitu, 0.85 – 0.7, 0.69 – 0.5, 0.49 – 3 dan 0.0. Dengan  jumlah  aktor  25,  386,  31  dan  368, yang  berarti  semakin  kecil  nilai Closeness Centrality nya semakin banyak aktor tersebut membutuhkan  perantara  aktor  lain  dalam melakukan interaksi dengan aktor lain.

## Analisa Data Level Sistem
Tabel 5. Network Properties Jaringan “Terawan” Diameter 19 Destiny 0.000604 Reciprocity 0.011160 Centralization 0.107200 Modularity 0.810800
Sumber: Data penelitian, 2022
Gambar 3. Diameter jaringan “Terawan”

## Sumber: Data penelitian, 2022
Pada  tabel  5  dan  gambar  3  diameter ialah  selisih  terjauh  di  antara  dua  aktor dalam satu jaringan (Eriyanto, 2014 : 203). Jarak  diameter  menentukan  seberapa  luas penyebaran  aktor  pada  sebuah  jaringan, semakin  besar  nilai  diameter  dalam  suatu jaringan maka semakin menyebar para aktor di  dalam  jaringan  tersebut.  Pada  jaringan tauta “Terawan” jumlah diameternya adalah
19,  dalam  hal  ini  penyebaran  aktornya sangat menyebar luas dan juga membutuhkan  19  langkah  atau  aktor  untuk saling berkomunikasi dalam jaringan ini.
Destiny  atau  kepadatan  (gambar  4) ialah perimbangan total link  yang ada pada jaringan  melalui  total  link  yang  mungkin timbul (Eriyanto, 2014 : 197).
Gambar 4. Destiny Dalam Jaringan “Terawan” Sumber: Data penelitian, 2022
Pengukuran destiny menunjukan seberapa  dekat  para  aktor  dalam  suatu jaringan  dalam  membagikan  informasi  dan kecepatan informasi mengalir dalam jaringan  tersebut.  Semakin  dekat  angka pengukuran destiny suatu jaringan ke angka 1,  maka  semakin  erat  ikatan  aktor  yang terjadi  dalam  jaringan  tersebut.  Pada jaringan  tautan  “Terawan”  nilai  destinynya adalah  0,000604,  maka  dari  itu  aktor  di jaringan  ini  lebih  banyak  melakukan interaksi satu aktor dengan yang lain melalui retweet  dan  like  dibandingkan  dengan membalas  atau  merespon  tweet  dari  aktor lain.
Gambar 5. Reciprocity dalam jaringan “Terawan”
Sumber: Data penelitian, 2022
Reciprocity atau mutualitas (gambar 5)  adalah  ukuran  untuk  memvisualisaikan apakah hubungan anggota jaringan (aktor/node)  berlangsung  dua  arah  atau hanya searah (Eriyanto, 2014 : 1998). Angka Reciprocity adalah 0 hingga 1, yang di mana 1 menunjukan reciptocity sempurna, yang di mana  setiap  anggota  (aktor/node)  dalam sebuah  jaringan  saling  berinteraksi  satu sama  lain.  Ukuran  reciptocity  dalam jaringan ini mencapai angka 0,011160 yang dimana  hampir  menyentuh  angka  1,  yang diartikan hampir semua anggota (aktor/node)  dalam  jaringan  ini  saling berhubungan satu dengan lainnya.

## Gambar 6. Centralization Dalam Jaringan
“Terawan”
Sumber: Data penelitian, 2022
Sentralisasi atau Centralization (gambar  6)  adalah  patokan  perihal  struktur jaringan yang berhunbungan melalui pemusatan  suatu  jaringan  (Eriyanto,  2014  : 199).  Centralization  menuntukan  seberapa memusat  sebuah  jaringan  pada  beragam aktor  di  dalam  jaringan  tersebut.  Apabila jaringan memiliki nilai centralization mendekati angkat 1, maka jaringan tersebut memusat  pada  beberapa  aktor  saja.  Dalam jaringan tautan “Terawan”
nilai centralizationnya  bernilai  0,107200  berarti jaringan ini tidak berpusat kepada beberapa aktor  saja,  tetapi  tetap  memiliki  aktor  yang berpengaruh  atau  memusat  pada  beberapa aktor  tersebut  contohnya  adalah  aktor @heraloebss.

## Gambar 7. Modurality Dalam Jaringan
“Terawan”
Sumber: Data penelitian, 2022
Modularity (gambar 7)  adalah pengukuran yang di mana untuk menetapkan apakah  cluter  yang  diperoleh  mewakili cluster  yang  berbeda  pada  jaringan.  Pada jaringan pengukuran moduralitynya bernilai 0.810800  yang  di  artikan  menunjukan pembagian  yang  jelas  antar  cluster  yang diwakilkan oleh cluster di Netlyric.

## Pembahasan
Salah
satu hasil sidang MUKTAMAR XXXI IDI yang di selenggarakan  di  Banda  Aceh  2022  adalah pemberhentian keanggotaan secara permanen  Dr  Terawan  Agus  Putranto  atau yang  akrab  dipanggil  Dr  Terawan.  Tidak membutuhkan  waktu  yang  lama  informasi pemecatan  Dr  Terawan  ini  telah  tersebar luas di  berbagai  media sosial  salah satunya media  sosial  twitter.  Hal  ini  menimbulkan banyak  sekali  reaksi  dari  masyarakat Indonesia  pengguna  media  sosial  twitter, mulai  dari  mengkritik  keputusan  yang  di ambil oleh IDI, mendukung keputusan IDI, sekedar  hanya  menginformasikan  dan  ada yang  menyangkut  pautkan  keputusan  ini dengan  politik  yang  sedang  terjadi  di Indonesia. Dan membuat fenomena “Pemecatan  Dr  Terawan”  ini  menjadi trending topic di media sosial twitter melalui tautan  “Terawan”,  hampir  kurang  lebih  15 ribu  tweet  dari  masyarakat  Indonesia pengguna media sosial twitter.
Berikut adalah hasil analisis menggunakan web Netlytic.org dan aplikasi Gephi yang peneliti lakukan sejak 26 Maret 2022  s/d  30  Maret  2022.  Terdapat  data sebanyak  2500  tweet  yang  ada  didalamnya pada  tautan  “Terawan”  di  media  sosial twitter.
Diameter jaringan ini berada di nilai 19,  maka  dari  itu  pada  jaringan  ini  paling banyak  membutuhkan  19  aktor  untuk  dua aktor saling berhubungan, dan dari nilai ini juga jaringan ini termasuk kedalam jaringan yang  menyebar  luas  dan  tidak  mengumpul. Kepadatan  (Destiny)  adalah  pengukuran seberapa dekat para aktor dalam memberikan informasi satu sama lain. Pada jaringan  ini  memiliki  nilai  0,000604,  maka dari  itu  aktor  –  aktor  yang  ada  dalam jaringan ini lebih sering melakukan interaksi dengan  melakukan  retweet  dan  like dibandingkan  melakukan  reply  pada  aktor tersebut.  Mutualisasi  (Reciprocity)  adalah pengukuran yang mengukur apakah hubungan antar anggota jaringan (aktor/node) berlangsung dua arah atau satu arah. Pada jaringan ini nilai  mutualisasinya bernilai  0,011160,  dari  nilai  tesebut  bisa disimpulkan sebagian besar hubungan antar anggota (aktor/node) jaringan ini berlangsung dua arah dan saling berinteraksi satu  sama lain. Sentralisasi  (Centrazilation) dalam jaringan ini bernilai 0,107200 berarti jaringan ini tidak berpusat kepada satu aktor saja, tetapi dalam jaringan ini berpusat pada beberapa  aktor  contohnya:  @heraloebss, @tvonenews  dan  @stopplandemit.  Nilai modularitas  menentukan  cluster  yang  ada dalam  jaringan  menentukan  cluster  lain. Nilai modularitas pada jaringan ini menunjukan  pembagian  jelas  antar  cluster yang ada dalam jaringan ini.
Setelah  mendapatkan  data  dari  web netlytic.org,  peneliti  mengolah  data  tesebut di  aplikasi  gephi  guna  mendapatkan  level aktor dalam jaringan ini untuk mendapatkan nilai Degree Centrality, In dan Out Degree, Closeness Centrality, Betweenness Centrality  dan  Eigenvector  Centrality  dari
jaringan  ini.  Hasil  dari  pengolahan  data tersebut  menunjukan  aktor  @heraloebss menjadi  aktor  paling  banyak  dalam  nilai degree  centrality  dengan  nilai  391  degree. Dan  aktor  @heraloebss  juga  menjadi  aktor paling  atas  dalam  nilai  In-Degree  dengan nilai  391  degree.  Dan  untuk  nilai  Out- Degree dari jaringan ini aktor @drnewstwit menjadi yang paling teratas dengan nilai 17 Out-Degree.
Closeness  Centrality  adalah  nilai yang menunjukan seberapa dekat hubungan antar dua aktor dalam sebuh jaringan. Dalam jaringan  ini  ada  1159  aktor  yang  memiliki nilai  1  dalam  closeness  centrality,  yang berarti  ada  1159  aktor  yang  memiliki  nilai kedekatan  dengan  aktor  lainnya,  sehingga 1159  aktor  ini  dapat  bebas  melakukan interaksi  langsung  satu  dengan  yang  lain. Dan terdapat 810 aktor yang memiliki nilai closeness centrality dibawah 1, yang berarti 810  aktor  ini  setidaknya  membutuhkan perantara satu aktor untuk saling berhubungan.
Betweenness  Centrality  adalah  nilai yang menampilkan kedudukan seorang aktor (node) selaku perantara dari hubungan aktor yang ada dalam suatu jaringan. Dalam nilai betweenness centrality aktor @stopplandemit  menjadi  aktor  paling  atas dengan  nilai  0.000097.  Dan  diikuti  dengan aktor  @gantinamaaakunn,  @blogdokter, @abdullatif_be  dan  @sahabatsaber  dengan nilai  0.000083,  0.000027,  0.000025  dan 0,000015.  Dari  nilai  ini  berarti  lima  aktor tersebut  menjadi  aktor  yang  paling  banyak menjadi  perantara  hubungan  aktor-aktor dalam jaringan ini.
Eigenvector  Centrality  adalah  nilai yang  menunjukan  seberapa  penting  aktor (node)  dalam  sebuah  jaringan.  Dalam jaringan tautan “Terawan” aktor @heraloebss  menjadi  aktor  paling  penting dalam jaringan ini.  Hal  ini menujukan juga @heraloebss  menjadi  pusat  penyebaran informasi dalam jaringan ini.
Jaringan komunikasi tautan “Terawan”  di  media  sosial  twitter  dapat
digolongkan dalam teori Computer
Mediated Communication (CMC) dikarenakan didalamnya terdapat
masyarakat saling berinteraksi dan bermediasi  di  dalam  komputer.  Analisis  isi yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini mendapatkan  banyak  opini  yang  diberikan oleh  masyakat  pengguna  twitter  dan  opini publik  tersebut  dibagi  menjadi  opini  yang mendukung  Dr  Terawan  dan  opini  yang mendukung  IDI.  Dan  di  jaringan  dalam penelitian  ini  terdapat lebih  banyak masyarakat pengguna twitter yang memberikan opini mendukung Dr Terawan. Karena  hal  itu  juga  banyak  sekali  opini masyarakat  yang  menyangkut  pautkan pemecatan Dr Terawan ini merupakan hasil dari politik yang sedang terjadi di Indonesia. Hal ini menyebabkan  IDI selaku organisasi yang  memberhentikan  keanggotaan  Dr Terawan  melakukan  komunikasi  organisasi kepada  masyarakat  untuk  meluruskan bahwasanya pemecatan Dr Terawan ini tidak ada  sangkut  pautnya  dengan  politik  di Indonesia  melainkan  karena  Dr  Terawan telah melanggar kode etika dokter.

## SIMPULAN
Analisis  jaringan  komunikasi  tautan “Terawan”  mengenai  “Pemecatan  Dr Terawan”  pada  sosial  media  twitter  adalah jaringan  ini  merupakan  jaringan  yang meluas secara penyebaran informasinya dan tidak padat, dengan lima aktor yang menjadi pusat  dalam  penyebaran  informasinya. Jaringan  ini  banyak  memiliki  aktor  yang mempunyai  hubungan  dua  arah.  Dan  tiap cluster dalam jaringan ini saling mempengaruhi satu sama lain.Aktor dengan terpenting dan yang mendapatkan informasi paling  banyak  dalam  penelitian  ini  adalah @heraloebss. Sedangkan aktor @drnewstwit  menjadi  yang  paling  banyak menyebarkan informasi. Dalam jaringan ini banyak  aktor juga  yang  dapat  berhubungan langsung  tanpa  perantara.  Pada  analisis  isi tweet  dalam  penelitian  ini  mendapatkan lebih  banyak  opini  publik.  Dari  yang
mendukung  dengan  keputusan  IDI  sampai yang  tidak  mendukung.  Upaya  IDI  dalam meluruskan pemecatan Dr Terawan ini tidak terpengaruh oleh politik di Indonesia

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, J. (2018). Desain penelitian analisis isi (Content analysis). Research Gate , 5 (9), 1-20.
Alamsyah,  A.  (2013).  The  Role  of  Social
Network  Analysis  for  Knowledge Management. Jurnal  Manajemen Indonesia , 12 (4), 309-314.
Aleman, A.M.M. & Wartman, K.L. (2009).
Online Social Networking on Campus: Understanding What
Matters in Student Culture . Taylor & Francis Press.
Budiargo, D. (2015). Berkomunikasi Ala Net Generations . PT. Elex Media
Kompetindo. Cahyono,  A.  S.  (2016).  Pengaruh  media sosial  terhadap  perubahan  sosial masyarakat di Indonesia. Publiciana , 9 (1), 140-
157.
Dijk,  V.  (2006).  T he  Network  Society . London: SAGE Publications. Eriyanto.  (2011). Analisis  Isi:  Pengangar Metodologi untuk Penelitian Komunikasi dan Ilmu Sosial
Lainnya . Kencana.
Eriyanto. (2014). Analisis Jaringan
Komunikasi . Jakarta: Kencana Prenada Media Group.
Fatoni,  A.,  &  Anestha,  P.  (2020).  Analisis Jaringan  Komunikasi  Percakapan# tetapdukungpsbb  di  Twitter  pada
Penerapan PSBB Kedua DKI Jakarta. Jurnal Spektrum Komunikasi , 8 (2), 177-200.
Fuchs,  C.  (2014). Social  media  a  critical introduction .  Los  Angeles:  SAGE Publication, Ltd.
Guba,  E.G  and  Lincoln,  Y.  S.  (1981). Effective Evaluation . San Fransisco: Jossesey - Bas Publishers.
Herring.  C.  S.  (1996). Computer  Mediated Communication.,  Linguistic,  Social and  Cross  Cultural  Perspective . John Benjamins Publishing Company. Amsterdam/Philadelpia. Inayah,  D.,  &  Purba,  F.  L.  (2020). Implementasi social network analysis dalam penyebaran informasi virus  corona  (covid-19)  di  twitter. In Seminar Nasional Official Statistics, (Vol. 2020, No. 1, pp. 292- 299).
Juju,  D.  and  Sulinta,  F.  (2010). Branding Promotions  with  Social  Networks . Jakarta,  Indonesia  :  Elex  Media
Komputindo.
Laksmiwati,  I.,  &  Lukitawati,  L.  (2020).
Komunikasi Publik Menteri Kesehatan  Terawan. Media  Bina Ilmiah , 14 (12), 3581-3590.
Laughey,  D.  (2007). Themes  in  media theory . New York: Open University Press.
Littlejohn,  W.  S.,  and  Karen,  F.A.  (2009).
Encyclopedia  of  Communication Theory. Pennsylvania State University: SAGE Publications, Inc.
Publication.
McQuail,  D.  (2011). Teori  Komunikasi Massa . Jakarta : Salemba Humanika. Musthofa,  H.  S.,  &  Putra,  D.  K.  S.  (2021).
Analisis Framing Pemberitaan Kegagalan  Penanganan  Pandemi Covid-19 Menteri Kesehatan
Terawan Pada Media Republika. co. id  Dan  Tirto.  id. eProceedings  of Management , 8 (5).
Nurindra, D. A. (2021). A Framing Analysis on COVID-19 Management Strategy by  Health  Minister  “Terawan” published  on  Detik.  com  and Kumparan. com. Jurnal
Komunikasi:  Malaysian  Journal  of Communication , 335-346.
Prihantoro,  E.,  Rakhman,  F.  R.,  & Ramadhani,  R.  W.  (2021).  Digital Movement of Opinion Mobilization: SNA  Study  on  #Dirumahaja  Vs.
#Pakaimasker. Jurnal ASPIKOM , 6 (1), 77-93.
Puspita, Y. (2015). Pemanfaatan new media dalam memudahkan komunikasi dan transaksi pelacur gay. Jurnal Pekommas , 18 (3), 203-212.
Riris,  P.  (2021). Komunikasi  Organisasi. Medan : Yayasan Kita Menulis.
Setatama,  M.  S.,  &  Tricahyono,  D.  (2017).
Implementasi Social Network Analysis  pada  Penyebaran  Country Branding “Wonderful Indonesia”. Indonesia  Journal  on Computing (Indo-JC) , 2 (2), 91-104.
Sugiyono. (2014). Metode Penelitian Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif, Kualitatif,  dan  R&D .  Bandung: Alfabeta.
Sujarweni,  V.  Wiratna.  (2015). Metodologi Penelitian  Bisnis  Dan  Ekonomi,  33 . Yogyakarta: Pustaka Baru Press.
Thurlow,  C.,  Lengel,  L.,  &  Tomic,  A. (2004). Computer Mediated Communications: Social Interaction and  The  Internet. London,  Inggris: SAGE Publication Ltd.
Utami, S. R., Safitri, R. N., & Kuncoroyakti,
Y.  A.  (2021).  Analisis  Jaringan  dan Aktor  #BatalkanOmnibusLaw  di
Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Social  Network  Analysis  (SNA). Journal of Media and
Communication  Science,  4 (3),  135-
148.
Williman,  N.  (2011). Research  Methods: The Basics . Oxford: Routledge.
Wimmer,  R.  D.  &  Joseph  R.  Dominick. (2000). Mass  Media  Research.  An Introduction .  London.:  Wadsworth Publishing Company.
Wright,  K.  B.,  Lynne.,  M.  Webb.  (2011).
Computer-Mediated Communication In  Personal  Relationship .  New York: Peter Lang Publishing. Yusuf,  A.  M.  (2014). Metode  Penelitian Kuantitatif,  Kualitatif  &  Penelitian Gabungan . Prenadamedia group.
Yusriyah,  K.,  Sudaryanto,  S.,  &  Fatoni,  A.
(2020).  Analisis  Peringkat  Halaman
(PageRank) pada Jaringan Komunikasi dengan Hashtag #IbuKotaBaru  di  Twitter. Promedia (Public Relation Dan Media
Komunikasi) , 6 (2).
Zusrony, E., Purnomo, H. D., & Prasetyo, S. Y.  J.  (2019).  Analisis  Pemetaan Jaringan Komunikasi Karyawan Menggunakan Social Network Analysis Pada Perusahaan Multifinance. INTENSIF: Jurnal
Ilmiah  Penelitian  dan  Penerapan Teknologi  Sistem  Informasi , 3 (2),
145-158.