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
e-ISSN: 2541-2930

## Pengelolaan Perikanan Gurita dengan Pendekatan Pengelolaan Perikanan Berbasis Ekosistem (EAFM) di Kabupaten Minahasa Utara, Provinsi Sulawesi Utara
The Octopus Fishery Management with an Ecosystem Approach to Fisheries Management (EAFM) in North Minahasa Regency, North Sulawesi Province
Leny Dwihastuty 1 , *Muhammad Nur Arkham 2 , Akbar A. Digdo 3,4 dan Ami Raini Putriraya 3
1 Direktorat Konservasi dan Keanekaragaman Hayati Laut, Direktorat Jenderal Pengelolaan Kelautan dan Ruang Laut, KKP Gedung Mina Bahari III Lt. 11, Jl. Medan Merdeka Timur No. 16 Jakarta Pusat DKI Jakarta, Indonesia 2 Program Studi Perikanan Tangkap, Politeknik Kelautan dan Perikanan Dumai Jl. Wan Amir No.1, Pangkalan Sesai, Kec. Dumai Bar., Kota Dumai, Riau 28826, Indonesia 3 YAPEKA Jl. Kresna Raya No.56, RT.05/RW.14, Bantarjati, Kec. Bogor Utara, Kota Bogor, Jawa Barat 16153, Indonesia 4 Center for Transdisciplinary and Sustainability Science (CTSS) IPB University Jl. Malabar No.14, Tegallega, Kecamatan Bogor Tengah, Kota Bogor, Jawa Barat 16129, 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 1 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
Informasi  mengenai  kondisi  pengelolaan  perikanan  gurita  di  Indonesia  masih  belum  banyak  diketahui. Salah satu wilayah di Indonesia yang memiliki potensi dari perikanan gurita adalah di Kabupaten Minahasa Utara, Provinsi Sulawesi Utara. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kondisi sosial ekonomi perikanan  gurita  dan  pengelolaan  perikanan  gurita  berdasarkan  indikator  EAFM  di  lokasi  penelitian. Lokasi  penelitian  adalah  di  Kabupaten  Minahasa  Utara,  sedangkan  metode  penelitian  yang  digunakan adalah survei dan observasi langsung. Analisis data penelitian menggunakan analisis deskriptif dan penilaian berdasarkan indikator EAFM. Kondisi sosial ekonomi nelayan gurita di lokasi penelitian dilihat dari pendapatan rata-ratanya  sebesar  Rp2,920,654.29/bulan  (Desa  Bulutai)  dan  Rp3,317,336.38/bulan  (Desa  Gangga  Satu).
Status  pengelolaan  perikanan  gurita  di  lokasi  penelitian  dari  hasil  penilaian  dengan  pendekatan  indikator EAFM  dilihat  dari  aggregate  komposit  semua  domain  sebesar  92  termasuk  kategori  “sangat  baik”.  Nilai terkecil  dari  hasil  penilaian  yaitu  terdapat  pada  domain  ekonomi  sebesar  67  termasuk  kategori  “baik”. Sehingga  diperlukan  peningkatan  ekonomi  dan  kesejahteraan  nelayan  dalam  pengelolaan  gurita  di Kabupaten  Minahasa  Utara.  Hal  ini  dikarenakan  kepemilikan  aset  oleh  rumah  tangga  perikanan  (RTP) tidak mengalami peningkatan, pendapatan rata-rata nelayan berada di bawah UMP Provinsi Sulawesi Utara tahun  2023  yaitu  sebesar  Rp3.485.000,00/bulan,  dan  pengeluaran  nelayan  sama  dengan  bunga  kredit. Rekomendasi  kebijakan  yang  bisa  diberikan  dari  hasil  penelitian  adalah  meningkatkan  ekonomi  nelayan gurita  dengan  mendukung  sistem  pemasaran  dimulai  dari  membuat  standar  harga  jual  serta  berkolaborasi dengan  industri  perikanan,  selain  itu  juga  meningkatkan  kapasitas  nelayan  dalam  penggunaan  alat  tangkap dan peningkatan nilai tambah produk gurita.
Kata Kunci: pengelolaan perikanan; sosial ekonomi; gurita; EAFM; perikanan skala keci; Kabupaten Minahasa Utara

## ABSTRACT
Information regarding the management of octopus fisheries in Indonesia is still relatively limited. One of the regions in Indonesia with the potential for octopus fisheries is in North Minahasa Regency, North Sulawesi Province. The objective of this research is to assess the socio-economic conditions of octopus fisheries and the management of octopus fisheries based on the EAFM indicators in the research location. The research was conducted in North Minahasa Regency, utilizing survey and direct observation methods. Data analysis was performed using descriptive analysis and evaluation based on EAFM indicators. The socio-economic conditions of octopus fishermen in the research area, as assessed by their average income, are IDR 2,920,654.29 per month in Bulutai Village and IDR 3,317,336.38 per month in Gangga Satu Village. The status of octopus fisheries management in the research area, based on the assessment using the EAFM indicators, received an aggregate composite score of 92, categorizing it as “very good.” The lowest score was in the economic domain, with a score of 67, categorized as “good.” Therefore, there is a need to improve the economic well- being of octopus fishermen in North Minahasa Regency. This is due to the fact that household asset ownership within the fishing community has not increased, the average income of fishermen is below the North Sulawesi Province’s 2023 Regional Minimum Wage of  IDR 3,485,000.00 per month, and fishermen’s expenses are equal to their loan interest. Policy recommendations based on the research findings include improving the economic conditions of octopus fishermen by supporting marketing systems, starting with the establishment of standardized pricing and collaborating with the fishing industry. Furthermore, enhancing the capacity of fishermen in the use of fishing gear and adding value to octopus products are also recommended.
Keywords: fisheries management; socio-economic; octopus; EAFM; small scale fisheries; North Minahasa District
Diterima tanggal : 9 Juni 2023 Perbaikan naskah: 27 Oktober 2023 Disetujui terbit   : 22 Desember 2023
Korespondensi penulis: Email: arkham.mnur@
politeknikkpdumai.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v9i2.12825 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1 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
ISSN 2442-6571

## 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

## PENDAHULUAN
Latar Belakang
Produksi perikanan gurita ( Octopus cyanea ) di Indonesia menunjukkan nilai ekonomi yang tinggi. Berdasarkan  data  statistik  yang  dikeluarkan  oleh Kementerian Kelautan dan Perikanan (KKP), jumlah produksi perikanan gurita di Indonesia pada tahun 2020  mencapai  55.913  ton,  dengan  nilai  produksi sekitar Rp1,2 triliun. Nusa Tenggara Timur menjadi kontributor terbesar dalam produksi gurita dengan jumlah mencapai 19.102 ton, diikuti oleh Sulawesi Tengah (10.411 ton), Jawa Timur (7.838 ton), dan Sulawesi Utara. Selain tingginya volume produksi, gurita  juga  merupakan  salah  satu  komoditas ekspor  yang  memiliki  daya  saing  signifikan.  Data dari International  Trade  Centre (ITC) Trade  Map menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2020,  volume ekspor  gurita  mencapai  17.752  ton  dengan  nilai ekspor sekitar USD 68,5 juta atau sekitar Rp979,4 miliar. China, Italia, dan Amerika menjadi negara tujuan  ekspor  gurita  terbesar  pada  tahun  tersebut (Kenedi, 2022).
Potensi  Perikanan  di  Indonesia  memiliki kedudukan yang sangat penting dari segi ekonomi, dan  menjadi  sumber  pendapatan  bagi  nelayan dan  masyarakat  lokal  pesisir.  Penangkapan  gurita dapat  menjadi  sumber  pendapatan  utama  bagi komunitas  pesisir  yang  tinggal  di  wilayah  dengan populasi  gurita  yang  signifikan.  Menurut  Selpiana et  al. (2021),  bahwa  perikanan  gurita  dapat memberikan  pekerjaan  bagi  nelayan  setempat dan  orang-orang  yang  terlibat  dalam  rantai  pasok perikanan,  seperti  pengepakan  dan  pengolahan gurita.  Pendapatan  dari  perikanan  gurita  dapat meningkatkan  taraf  hidup  masyarakat  lokal, membantu  mengurangi  tingkat  kemiskinan,  dan mendukung perkembangan ekonomi lokal.
Pemanfaatan  sumber  daya  perikanan  gurita yang  tidak  dikelola  dengan  baik  akan  dapat menyebabkan  penangkapan  gurita  secara  berlebih ( overfishing ). Kegiatan penangkapan yang berlebihan dapat menyebabkan penurunan populasi gurita dan berpotensi merusak ekosistem laut. Oleh karena itu, diperlukan tindakan pengelolaan yang bijak untuk menjaga  keseimbangan.  Metode  penangkapan ikan  yang  ramah  lingkungan  dapat  mendukung dalam  pemanfaatan  sumber  daya  perikanan  gurita secara berkelanjutan. Menurut Tarigan et al. (2019) menyebutkan  bahwa  diperlukan  aturan  dan  sanksi yang  tegas  terkait  penangkapan  yang  tidak  ramah lingkungan.  Penggunaan  alat  tangkap  destruktif atau ilegal yang sudah diamanatkan dalam Undang- Undang  (UU)  No.  31/2004  tentang  Perikanan
sebagaimana  diubah  dengan  UU  No.45/2009 seharusnya sudah ditaati. Dengan adanya peraturan dan sanksi tersebut, akan mengurangi penangkapan yang tidak ramah lingkungan.
Nelayan  di  Kabupaten  Minahasa  utara mempunya  mata  pencaharian  sebagai  nelayan penangkap  gurita.  Perikanan  gurita  di  kabupaten ini  termasuk  kategori  perikanan  yang small- scale  fisheries .  Nelayan  menangkap  gurita  dengan menggunakan  kapal  dan  alat  tangkap  yang sederhana.  Nelayan  skala  kecil  dicirikan  dengan berbagai  keterbatasan  di  antaranya  adalah keterbatasan waktu untuk melaut, jenis kapal atau alat  tangkap  yang  digunakan  (Salas et  al., 2004). Nelayan  Kabupaten  Minahasa  Utara  menangkap gurita dengan menggunakan pancing ulur. Menurut Azis et  al. (2022),  juga  menyebutkan  bahwa  alat tangkap pancing ulur juga digunakan oleh nelayan Pulau  Tarupa,  Sulawesi  Selatan  dalam  melakukan penangkapan  gurita.  Pancing  ulur  merupakan  alat tangkap  yang  mudah  dalam  pengoperasiannya, murah biaya pembuatannya dan hasil tangkapannya melimpah, selain itu alat tangkap pancing ulur juga tergolong selektif (Kantun et al., 2017).
Pengelolaan  perikanan  merupakan  suatu kegiatan  yang  wajib  dilakukan  untuk  mencapai perikanan  yang  berkelanjutan. Ecosystem  Approach to  Fisheries  Management (EAFM)  merupakan pendekatan pengelolaan dengan konsep bagaimana menyeimbangkan  antara  tujuan  sosial,  ekonomi dan kesehatan ekosistem perikanan secara terpadu, komprehensif  dan  berkelanjutan  (FAO  2003). Penelitian  pengelolaan  dengan  pendekatan  EAFM sudah  banyak  yang  melakukan  (Adel et  al., 2016; FAO,  2003;  Garcia  dan  Cochrane,  2005).  Oleh karena itu, dalam kajian pengelolaan sumber daya perikanan gurita akan dilakukan dengan pendekatan EAFM.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  kondisi  sosial  ekonomi  perikanan gurita  dan  kondisi  pengelolaan  perikanan  Gurita berdasarkan  indikator  pengelolaan  perikanan berbasis ekosistem (EAFM) di Kabupaten Minahasa Utara, Provinsi Sulawesi Utara.

## Pendekatan Penelitian
Lokasi yang menjadi daerah penelitian adalah di  Provinsi  Sulawesi  Utara,  hal  ini  dikarenakan wilayah perairan tersebut memiliki potensi sumber daya  perikanan  Gurita  dan  merupakan  wilayah segitiga  karang  ( coral-triangle )  yang  memiliki keanekaragaman hayati laut yang tinggi. Salah satu Kabupaten di Provinsi Sulawesi Utara yang memiliki potensi tersebut adalah Kabupaten Minahasa Utara, di mana pada kabupaten tersebut terdapat kelompok
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
pengelola perikanan Gurita pada tingkat desa. Lokasi penelitian  mencakup  dua  desa  yaitu  Desa  Gangga Satu dan Desa Bulutui, Kabupaten Minahasa Utara. Waktu  pelaksanaan  penelitian  sendiri  dilakukan selama  satu  tahun,  mulai  Bulan  Januari  sampai dengan Desember 2022, yang meliputi pengambilan data  primer  dan  data  sekunder.  Lokasi  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Kondisi  sosial-ekonomi  dari  nelayan  gurita di lokasi penelitian dianalisis dengan menggunakan analisis  deskriptif.  Proses  analisis  data  secara deskriptif  diantaranya  yaitu  dengan  melakukan pengumpulan data mentah, transkrip data di mana data kualitatif (misalnya, wawancara atau observasi) yang  tercatat  dalam  bentuk  rekaman  audio  atau catatan tertulis dikonversi ke teks tertulis yang dapat dianalisis, reduksi data dilakukan dengan memilih elemen-elemen kunci atau tema-tema yang muncul dalam data, mengelompokkannya, dan menghapus informasi  yang  tidak  relevan  atau  berulang, interpretasi data dengan melakukan analisis makna dari  data  yang  telah  direduksi,  dan  penarikan kesimpulan dari hasil analisis data menjadi temuan atau  informasi  yang  relevan  dengan  pertanyaan penelitian.  Data  dapat  berupa  ringkasan  temuan kunci, identifikasi tren atau pola, dan pengembangan hipotesis atau teori yang mendukung hasil penelitian.
Analisis  data  deskriptif  menurut  Creswell  (2010), menyebutkan bahwa intepretasi data diperoleh dari hasil  studi  kasus,  grafik,  diagram,  fenomenologi, naratif, partisipatif dan grounded theory dan bentuk lainnya yang mendukung penelitian.
Jenis data yang dibutuhkan dalam penelitian ini  yaitu  data  primer  serta  sekunder.  Data  primer diambil  dengan  metode  observasi  (pengamatan langsung),  wawancara  dan  survei,  sedangkan pengambilan  data  sekunder  melalui  sumber  data penelitian  sebelumnya,  dan  laporan  dari  instansi terkait.  Pengambilan  data  menggunakan  metode observasi  dan  survei  untuk  melihat  kondisi  gurita dan  habitatnya.  Data  sosial,  ekonomi,  teknologi, dan  kelembagaan  diperoleh  dengan  teknik wawancara  dengan  bantuan  kuesioner.  Responden yang  dipilih  dalam  penelitian  adalah  nelayan dan/atau  masyarakat  pesisir  yang  memanfaatkan keberadaan  Gurita.  Pengumpulan  data  dilakukan berdasarkan  masing-masing  kebutuhan  data tiap  domain.  Sumber  daya  ikan  menggunakan pendekatan  survei  berbasis  hasil  tangkapan ( Fisher-based  survey )  (Dumas et  al., 2012).  Teknik pengambilan  contoh  responden  dalam  penelitian ditentukan menggunakan teknik snowball sampling untuk pengumpulan data dari domain habitat dan ekosistem,  teknik  penangkapan,  sosial,  ekonomi,
Januari sampai dengan Desember 2022, yang meliputi pengambilan data primer dan data sekunder.
Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
Kondisi  sosial-ekonomi  dari  nelayan  gurita  di  lokasi  penelitian  dianalisis  dengan menggunakan analisis deskriptif. Proses analisis data secara deskriptif diantaranya yaitu dengan melakukan pengumpulan data mentah, transkrip data di mana data kualitatif (misalnya, wawancara atau observasi) yang tercatat dalam bentuk rekaman audio atau catatan tertulis dikonversi ke teks tertulis yang dapat dianalisis,  reduksi data dilakukan dengan memilih elemen-elemen kunci atau tema-tema yang muncul dalam data, mengelompokkannya, dan menghapus informasi yang tidak relevan  atau  berulang,  interpretasi  data  dengan  melakukan  analisis  makna  dari  data  yang telah direduksi, dan penarikan kesimpulan dari hasil analisis data menjadi temuan atau informasi yang relevan dengan pertanyaan penelitian. Data dapat berupa ringkasan temuan kunci, identifikasi tren atau pola, dan pengembangan hipotesis atau teori yang mendukung hasil penelitian. Analisis data deskriptif menurut Creswell (2010), menyebutkan bahwa intepretasi data diperoleh dari hasil studi kasus, grafik, diagram, fenomenologi, naratif, partisipatif dan grounded theory dan bentuk lainnya yang mendukung penelitian.
Gambar 1. Lokasi Penelitian.
ISSN 2442-6571

## 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
Pengelolaan Perikanan Gurita dengan Pendekatan Pengelolaan Perikanan Berbasis Ekosistem (EAFM)   | Dwihastuty. , et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 179-194
serta  kelembagaan.  Menurut  Salganik  &  Douglas (2007),  teknik snowball  sampling merupakan  suatu pendekatan  untuk  menemukan  responden  kunci (informan  kunci)  yang  memiliki  banyak  informasi tentang  kondisi  penelitian.  Pendekatan  tersebut dilakukan  menggunakan  beberapa  responden  yang berkompeten untuk dihubungi dan ditanya apakah narasumber  mengetahui  responden  lain  dengan kriteria  yang  sudah  ditentukan  sesuai  keperluan penelitian.  Kontak  awal  sangat  membantu  peneliti untuk  mendapatkan  responden  lainnya.  Jumlah responden  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian adalah sebesar 30 responden. Penelitian ini bersifat studi  kasus  ( case  study )  yang  mengarah  ke  mikro (menyorot  satu  atau  beberapa  kasus)  dan  bersifat multi-metode. Penelitian studi kasus biasanya akan memadukan  metode  pengamatan,  wawancara,  dan analisis dokumen (Sala et al., 2017; Ye et al, 2011). Berikut ini adalah matriks kebutuhan data dan cara pengambilan  data  dalam  penelitian  dapat  dilihat pada Tabel 1.

## Penilaian Indikator EAFM
Penilaian  domain  indikator Ecosystem Approach to Fisheries Management (EAFM) dianalisis menggunakan  pendekatan multi  criteria  analysis (MCA).  Pendekatan  MCA  menurut  Budiarto (2015)  merupakan  sebuah  rangkaian  kriteria
yang  dibangun  sebagai  dasar  analisis  keragaan melalui  pengembangan  indeks  komposit  pada masing-masing  indikator  di  setiap  domain. Damanik et  al., (2016)  menyebutkan  bahwa indikator  pada  pendekatan  ekosistem  digunakan untuk  melakukan  penilaian  terhadap  keragaan pengelolaan  perikanan  di  suatu  wilayah  tertentu.
Tahapan-tahapan
pengembangan indeks komposit  yaitu  penentuan  indikator  pada  masing- masing  domain,  penyesuaian  kriteria  indikator, penentuan bobot indikator, dan penjumlahan nilai indeks  indikator.  Penentuan  indikator  EAFM dilakukan dengan 6 domain meliputi sumber daya ikan,  habitat  dan  ekosistem,  teknik  penangkapan ikan,  ekonomi,  sosial  dan  kelembagaan.  Tahapan penilaian  indikator  EAFM  dalam  penelitian  ini adalah:
1.  Menentukan kriteria untuk setiap indikator dari masing-masing domain/aspek yang terdapat di dalam  EAFM  (aspek  sumber  daya  dan  teknik penangkapan).
2.  Menentukan batasan nilai ( reference point ) untuk masing-masing kriteria pada setiap indikator.
3.  Menentukan  bobot  untuk  setiap  indikator. Pembobotan  ditetapkan  dalam  skala  0-100. Indikator yang memiliki bobot besar dianggap memiliki nilai kepentingan paling tinggi dalam domain  tersebut.  Pembobotan  maksimal  tiap
Tabel 1. Matriks Kebutuhan Data dan Cara Pengambilan Data.
No Domain Pengumpulan Data 1 Sumber daya Perikanan (Gurita) Nilai catch per unit effort (CPUE), komposisi spesies hasil tangkapan, range collapse sumber daya ikan, dan spesies Endangered, Threatened, and Protected (ETP) berdasarkan wawancara dan sumber informasi lainnya
2 Habitat dan Ekosistem
Kualitas perairan, status ekosistem lamun, terumbu karang, perubahan iklim terhadap kondisi perairan dan habitat berdasarkan wawancara dan pengamatan secara langsung (observasi) 3 Teknik Penangkapan Ikan Penangkapan ikan yang bersifat destruktif, modifikasi alat penangkapan ikan dan  alat  bantu  penangkapan,  kapasitas  perikanan  dan  upaya  penangkapan ( fishing  capacity  and  effort ),  selektivitas  penangkapan,  kesesuaian  fungsi  dan ukuran kapal penangkapan ikan dengan dokumen legal berdasarkan wawancara, observasi langsung, dan sumber data lainnya 4 Sosial Partisipasi  pemangku  kepentingan,  konflik  perikanan,  pemanfaatan pengetahuan lokal dalam pengelolaan sumber daya ikan (termasuk di dalamnya TEK/ traditional  ecological  knowledge )  berdasarkan  wawancara,  observasi langsung, dan sumber data lainnya
5 Ekonomi Kepemilikan  aset,  pendapatan  rumah  tangga  perikanan  (RTP),  dan  rasio tabungan  ( saving  ratio )  berdasarkan  wawancara,  observasi  langsung,  dan sumber data lainnya
6 Kelembagaan
Kepatuhan terhadap prinsip-prinsip perikanan yang bertanggung jawab dalam pengelolaan perikanan yang telah ditetapkan baik secara formal maupun non- formal, kelengkapan aturan main dalam pengelolaan perikanan, mekanisme pengambilan keputusan, rencana pengelolaan perikanan, tingkat sinergisitas kebijakan  dan  kelembagaan  pengelolaan  perikanan,  kapasitas  pemangku kepentingan  berdasarkan  wawancara,  observasi  langsung,  dan  sumber  data lainnya
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
domain/aspek  adalah  100  yang  dibagi  habis dalam setiap indikator. Pemberian bobot untuk masing-masing  indikator  berbeda-beda.  Hal ini  didasarkan  pada  tingkat  kepentingan  dari indikator-indikator yang ada.
4.  Mengkaji  keragaan  masing-masing  indikator yang diuji.
5.  Menentukan  nilai  skor  untuk  setiap  indikator dengan  menggunakan  skala Likert (berbasis ordinal 1 dan 3) sesuai dengan keragaan masing- masing  indikator.  Penentuan  skor  1  dan  3 didasarkan pada data indikator EAFM yang telah dikumpulkan. Penentuan skor untuk indikator EAFM dalam rangkaian penilaian keberlanjutan perikanan  dapat  berdasarkan  sejumlah  faktor dan kriteria tertentu. Indikator EAFM dievaluasi dan  diberikan  skor  berdasarkan  sejauh  mana tujuan  atau  standar  tertentu  telah  terpenuhi. Di  antara  penilaian  yang  sering  digunakan adalah  skor  1  hingga  3,  dengan  1  mewakili hasil yang buruk atau kepatuhan yang rendah, dan 3 mewakili hasil yang baik atau kepatuhan yang tinggi sesuai dengan kriteria serta kondisi real/data  yang  ada.  Data  dikumpulkan  dengan mempertimbangkan  sifat  homogen  nelayan di  lokasi  penelitian  yang  merupakan  daerah yang  masih  dalam  tahap  perkembangan.  Nilai skor  digunakan  untuk  menunjukkan  bagus atau  jeleknya  nilai  suatu  indikator.  Nilai  skor indikator dapat dilihat pada Tabel 2.
diperlukan untuk memudahkan pengkategorian suatu domain EAFM. Nilai skala setiap domain/ aspek yaitu:
𝑵𝒌 – 𝒊 = 𝑪𝒂𝒕 − 𝒊 𝑪𝒂𝒕 − 𝒊𝒎𝒂𝒙 𝒙 𝟏𝟎𝟎
Keterangan: Cat = nilai total yang didapat dalam satu aspek/domain Cat–imax = nilai maksimal dalam suatu aspek/domain yang diperoleh saat semua indikator memiliki skor 3.
9.  Menentukan  nilai  komposit  total  dari  seluruh domain/aspek EAFM yang dikaji. Nilai komposit ditentukan  dari  nilai  rata-rata  dari  seluruh domain yang dikaji dalam wilayah EAFM. Hasil ini  kemudian  dikonversi  menjadi  nilai  dengan skala 33-100. Nilai 100 termasuk paling tinggi dan  paling  baik  kondisinya,  dan  nilai  yang rendah tergolong paling buruk kondisinya. Nilai yang diperoleh kemudian dideskripsikan atas 5 kelompok  atau  kategori.  Kelima  kategori  ini menggambarkan 5 tingkatan status pengelolaan perikanan suatu wilayah. Kategori nilai EAFM dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2. Nilai Skor Indikator.
Skor Indikator Deskripsi Bendera 1 – 1,5 Jelek/rendah 1,51 – 2,5 Sedang 2,5 – 3,0 Baik Sumber: KKP (2014), Budiarto et al., (2015) dan Pregiwati et al., (2015).
6.  Menentukan nilai dari masing-masing indikator dengan formula:
𝑵𝒊𝒍𝒂𝒊 𝑰𝒏𝒅𝒊𝒌𝒂𝒕𝒐𝒓 = 𝑩𝒐𝒃𝒐𝒕 𝒙 100 𝒙 𝑵𝒊𝒍𝒂𝒊 𝑺𝒌𝒐𝒓
7.  Menentukan  nilai  dari  masing-masing  aspek/ domain  dengan  mengakumulasikan  nilai indikator yang diperoleh di dalam setiap aspek.
8.  Nilai  dari  masing-masing  domain/aspek kemudian  dianalisis  dengan  menggunakan analisis  komposit  sederhana  berbasis  rataan aritmatik. Indeks komposit ini merupakan nilai konversi nilai total setiap aspek/domain EAFM. Proses konversi ini dilakukan untuk memperoleh batasan yang baku dari nilai EAFM. Nilai total dari  perkalian  komponen  EAFM  selanjutnya di  konversi  dalam  skala  33-100.  Konversi  ini
Tabel 3. Batasan skor nilai EAFM. Rentang Nilai Deskripsi Bendera 1 – 20 Buruk dalam menerapkan EAFM 21 – 40 Kurang dalam menerapkan EAFM
41 – 60 Sedang dalam menerapkan EAFM
61 – 80 Baik dalam menerapkan EAFM
81 – 100 Sangat baik dalam menerapkan EAFM
10. Selanjutnya  melakukan  analisis  teknik flag modeling digunakan untuk dapat melihat status atau  kategori  penilaian  indikator  yang  telah dilakukan.  Indeks  komposit  agregat  indikator EAFM  dilakukan  dengan  menjumlahkan indikator pada setiap domain.

## Kondisi Sosial Ekonomi Perikanan Gurita di Kabupaten Minahasa Utara
Habitat gurita banyak ditemukan di perairan yang terdapat ekosistem terumbu karang, salah satu daerah penangkapan perikanan gurita di Indonesia adalah  di  Kabupaten  Minahasa  Utara  terpusat  di beberapa  desa  di  antaranya  adalah  Desa  Gangga Satu  dan  Desa  Bulutui.  Jumlah  nelayan  yang  ada di  lokasi  penelitian  adalah  sebesar  2.090  orang nelayan  (BPS  Kecamatan  Likupang  Barat,  2022), di  mana  jumlah  nelayan  di  Desa  Gangga  Satu

## 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
sebanyak  1.181  orang  lebih  dan  jumlah  nelayan di  Desa  Bulutui  sebanyak  909  orang  (Gambar  2). Masyarakat  pesisir  yang  ada  di  Desa  Gangga  Satu lebih  banyak  berprofesi  sebagai  nelayan  dalam mencari  mata  pencahariannya.  Menurut  Wasak (2012) menyebutkan bahwa masyarakat di kawasan pesisir  Indonesia  sebagian  besar  berprofesi  sebagai nelayan yang diperoleh secara turun-temurun dari nenek moyangnya. Karakteristik masyarakat nelayan terbentuk  mengikuti  sifat  dinamis  sumber  daya yang  dikelolanya.  Selain  itu,  risiko  usaha  dalam bidang  perikanan  yang  tinggi  dapat  membentuk kehidupan masyarakat nelayan dalam suasana alam yang keras yang selalu diliputi ketidakpastian dalam menjalankan  usahanya  (Sudarmo et  al., 2016; Almeida et  al., 2022).  Berikut  ini  adalah  rincian mengenai jumlah nelayan di lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Jumlah Nelayan di Lokasi Penelitian
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  nelayan  di  Desa  Gangga  Satu  dan  Desa  Bulutui menyebutkan  bahwa  nelayan  melakukan  kegiatan  penangkapan  gurita  dari  tahun  1960.  Alat tangkap  yang  digunakan  nelayan  tangkap  perikanan  gurita  yaitu  menggunakan  Besi,  Ketang,
Pocong,  dan  Udang  (Lihat  Gambar  3).  Adapun  jumlah  gurita  yang  tertangkap  paling  banyak ditemukan pada alat tangkap Pocong baik di Desa Bulutui dan Desa Ganggang Satu. Sementara itu,  hasil  tangkapan  gurita  terkecil  ditemukan  pada  alat  tangkap  Besi  di  Desa  Bulutui,  dan  alat tangkap Udang di Desa Ganggang Satu.
Gambar 3. Alat Tangkap Nelayan di Lokasi Penelitian: (a) Pocong, (b) Ketang, (c) Besi/Jubi,
Saat ini, nelayan di Minahasa Utara menggunakan ketang (mirip kail yang dibentuk seperti kepiting) yang  lebih  mudah  digunakan  dan  dapat  meningkatkan  produktivitas  serta  volume  hasil tangkap  hingga  20  kilogram  per  hari.  Aktivitas  penangkapan  gurita  oleh nelayan  dimulai  di  pagi
909 1181 Bulutai

## Gangga Satu

## Gambar 2. Jumlah Nelayan di Lokasi Penelitian.
Berdasarkan hasil wawancara dengan nelayan di Desa Gangga Satu dan Desa Bulutui menyebutkan bahwa  nelayan  melakukan  kegiatan  penangkapan gurita  dari  tahun  1960.  Alat  tangkap  yang digunakan  nelayan  tangkap  perikanan  gurita  yaitu menggunakan  Besi,  Ketang,  Pocong,  dan  Udang (Gambar 3). Adapun jumlah gurita yang tertangkap paling banyak ditemukan pada alat tangkap Pocong baik  di  Desa  Bulutui  dan  Desa  Ganggang  Satu. Sementara  itu,  hasil  tangkapan  gurita  terkecil
ditemukan pada alat tangkap Besi di Desa Bulutui, dan alat tangkap Udang di Desa Ganggang Satu.
Saat  ini,  nelayan  di  Minahasa  Utara menggunakan  ketang  (mirip  kail  yang  dibentuk seperti kepiting) yang lebih mudah digunakan dan dapat  meningkatkan  produktivitas  serta  volume hasil tangkap hingga 20 kilogram per hari. Aktivitas penangkapan  gurita  oleh  nelayan  dimulai  di  pagi sampai  sore  hari.  Namun  apabila  cuaca  sedang buruk,  nelayan  melakukan banyare ,  yaitu  kegiatan mencari  gurita  di  daerah nyare (pasang  surut). Berdasarkan pada jenis alat tangkap yang digunakan tersebut,  maka  jenis  teknologi  penangkapan ikan  yang  digunakan  nelayan  di  lokasi  penelitian tergolong dalam alat tangkap tradisional dan ramah lingkungan.  Meskipun  demikian,  penangkapan gurita  harus  tetap  dikelola  dengan  baik,  hal  ini bertujuan  untuk  menekan  terjadinya  penangkapan gurita secara berlebih. Menurut Triono et al. (2015), menyebutkan  bahwa  pengelolaan  sumber  daya gurita perlu dilakukan dengan cara mengendalikan jumlah  upaya  penangkapan  dengan  melakukan pembatasan terhadap jenis dan jumlah alat tangkap serta jumlah trip penangkapan gurita pada tingkat alokasi optimum.
Nilai  ekonomi  dari  perikanan  gurita cukup  tinggi,  di  mana  hasil  wawancara  dengan nelayan  menyebutkan  bahwa  gurita  merupakan produk  perikanan  yang  relatif  potensial.  Hal  ini dikarenakan  dalam  sekali  melaut  nelayan  di  Desa Bulutui  dan  Desa  Ganggang  Satu  bisa  mendapat 10-15  kg,  di  mana  harga  jual  gurita  sempat mencapai  Rp45.000,00  hingga  Rp50.000,00  per kilogram.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  dan wawancara  dengan  nelayan  menunjukkan  bahwa pendapatan rata-rata nelayan dari hasil pengolahan data  dalam  satu  tahun  dari  periode  pengambilan data pada Tahun 2018 sampai Tahun 2022 di Desa Bulutai sebesar Rp2.920.654,29 /bulan dan nelayan Desa Gangga Satu sebesar Rp3.317.336,38 /bulan. Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  perbedaan harga  jual  gurita  diantaranya  adalah  ukuran/ size dari  gurita,  biaya  produksi,  ketersediaan  sumber daya perikanan gurita dan faktor lainnya. Menurut

## Gambar 2. Jumlah Nelayan di Lokasi Penelitian
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  nelayan  di  Desa  Gangga  Satu  dan  Desa  Bulutui menyebutkan  bahwa  nelayan  melakukan  kegiatan  penangkapan  gurita  dari  tahun  1960.  Alat tangkap  yang  digunakan  nelayan  tangkap  perikanan  gurita  yaitu  menggunakan  Besi,  Ketang,
Pocong,  dan  Udang  (Lihat  Gambar  3).  Adapun  jumlah  gurita  yang  tertangkap  paling  banyak ditemukan pada alat tangkap Pocong baik di Desa Bulutui dan Desa Ganggang Satu. Sementara itu,  hasil  tangkapan  gurita  terkecil  ditemukan  pada  alat  tangkap  Besi  di  Desa  Bulutui,  dan  alat tangkap Udang di Desa Ganggang Satu.
Gambar 3. Alat Tangkap Nelayan di Lokasi Penelitian: (a) Pocong, (b) Ketang, (c) Besi/Jubi,

## (d) Udang.
Saat ini, nelayan di Minahasa Utara menggunakan ketang (mirip kail yang dibentuk seperti kepiting) yang lebih mudah digunakan dan dapat meningkatkan produktivitas serta volume hasil tangkap hingga 20 kilogram per hari. Aktivitas penangkapan gurita oleh nelayan dimulai di pagi
909 1181 Bulutai Gangga Satu

## Gambar 2. Jumlah Nelayan di Lokasi Penelitian
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  nelayan  di  Desa  Gangga  Satu  dan  Desa  Bulutui menyebutkan  bahwa  nelayan  melakukan  kegiatan  penangkapan  gurita  dari  tahun  1960.  Alat tangkap  yang  digunakan  nelayan  tangkap  perikanan  gurita  yaitu  menggunakan  Besi,  Ketang, Pocong,  dan  Udang  (Lihat  Gambar  3).  Adapun  jumlah  gurita  yang  tertangkap  paling  banyak ditemukan pada alat tangkap Pocong baik di Desa Bulutui dan Desa Ganggang Satu. Sementara
itu,  hasil  tangkapan  gurita  terkecil  ditemukan  pada  alat  tangkap  Besi  di  Desa  Bulutui,  dan  alat tangkap Udang di Desa Ganggang Satu.
Gambar 3. Alat Tangkap Nelayan di Lokasi Penelitian: (a) Pocong, (b) Ketang, (c) Besi/Jubi,

## (d) Udang.
Saat ini, nelayan di Minahasa Utara menggunakan ketang (mirip kail yang dibentuk seperti kepiting) yang lebih mudah digunakan dan dapat meningkatkan produktivitas serta volume hasil tangkap hingga 20 kilogram per hari. Aktivitas penangkapan gurita oleh nelayan dimulai di pagi
909
1181
Bulutai Gangga Satu
Gambar 3. Alat Tangkap Nelayan di Lokasi Penelitian: (a) Pocong, (b) Ketang, (c) Besi/Jubi, (d) Udang.
/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
Omar et  al. (2020)  menyatakan  bahwa  tingginya harga  gurita  menyebabkan  salah  satu  sumber daya  perikanan  tersebut  menjadi  buruan  nelayan, sehingga nantinya dapat meningkatkan permintaan pasar  terhadap  sumber  daya  perikanan  gurita dan  dapat  meningkatkan  kesejahteraan  nelayan (Tarigan et  al., 2019;  Amarullah et  al., 2020; Halim et  al., 2020;  Dudayev et  al., 2023) (lihat Gambar 4).
sampai sore hari. Namun apabila cuaca sedang buruk, nelayan melakukan banyare , yaitu kegiatan mencari gurita di daerah nyare (pasang surut). Berdasarkan pada jenis alat tangkap yang digunakan tersebut,  maka  jenis  teknologi  penangkapan  ikan  yang  digunakan  nelayan  di  lokasi  penelitian tergolong dalam alat tangkap tradisional dan ramah lingkungan. Meskipun demikian, penangkapan gurita harus tetap dikelola dengan baik, hal ini bertujuan untuk menekan terjadinya penangkapan gurita secara berlebih. Menurut Triono et al. (2015), menyebutkan bahwa pengelolaan sumber daya gurita perlu dilakukan dengan cara mengendalikan jumlah upaya penangkapan dengan melakukan pembatasan terhadap jenis dan jumlah alat tangkap serta jumlah trip penangkapan gurita pada tingkat alokasi optimum.
Nilai ekonomi dari perikanan gurita cukup tinggi, di mana hasil wawancara dengan nelayan menyebutkan bahwa gurita merupakan produk perikanan yang relatif potensial. Hal ini dikarenakan dalam sekali melaut nelayan di Desa Bulutui dan Desa Ganggang Satu bisa mendapat 10-15 kg, di mana  harga  jual  gurita  sempat  mencapai  Rp.45.000,00  hingga  Rp.50.000,00  per  kilogram. Berdasarkan hasil perhitungan dan wawancara dengan nelayan menunjukkan bahwa pendapatan rata-rata nelayan dari hasil pengolahan data dalam satu tahun dari periode pengambilan data pada Tahun 2018 sampai Tahun 2022 di Desa Bulutai sebesar Rp. 2.920.654,29 /bulan dan nelayan Desa Gangga Satu sebesar Rp. 3.317.336,38 /bulan. Beberapa faktor yang mempengaruhi perbedaan harga jual gurita diantaranya adalah ukuran/size dari gurita, biaya produksi, ketersediaan sumber daya perikanan gurita dan faktor lainnya. Menurut Omar et al. (2020) menyatakan bahwa tingginya harga gurita menyebabkan salah satu sumber daya perikanan tersebut menjadi buruan nelayan, sehingga nantinya dapat meningkatkan permintaan pasar terhadap sumber daya perikanan gurita dan dapat meningkatkan kesejahteraan nelayan (Tarigan et al., 2019; Amarullah et al., 2020; Halim et al., 2020; Dudayev et al., 2023) (lihat Gambar 4 ).
Gambar 4. Rata-Rata Pendapatan Nelayan Gurita di Lokasi Penelitian
2.920.654,29 3.317.336,38 2.700.000,00 2.800.000,00 2.900.000,00 3.000.000,00 3.100.000,00 3.200.000,00 3.300.000,00 3.400.000,00 Bulitai Gangga Satu Pen da pa tan Rata -Rata (Rp/b ul an ) Lokasi
Gambar 4. Rata-Rata Pendapatan Nelayan Gurita di Lokasi Penelitian.
Pendekatan Pengelolaan Gurita Berbasis Ecosystem Approach to Fisheries Management (EAFM)
Status  pengelolaan  perikanan  gurita  di Kabupaten  Minahasa  Utara  dievaluasi  berdasarkan indikator  EAFM  yakni  meliputi  domain  sumber daya ikan, teknik penangkapan, sosial, ekonomi dan kelembagaan yang disesuaikan dengan permasalahan perikanan gurita di lokasi tersebut.

## Status Pengelolaan Perikanan Gurita Berdasarkan Domain Sumber Daya Perikanan Gurita
Tujuan  perikanan  berkelanjutan  dalam aspek sumber daya ikan yaitu menjamin kesehatan ekosistem  ( ecosystem  well-being ).  Kesehatan ekosistem dapat dilihat dari ketersediaan dan kondisi sumber  daya  ikan  di  suatu  perairan.  Berdasarkan indikator  EAFM,  status  pengelolaan  sumber  daya ikan dapat diukur melalui beberapa indikator yaitu (1) tren CPUE; (2) komposisi hasil tangkapan; (3) range collapse dan (4) spesies ETP. Hasil penilaian indikator dapat dilihat pada Tabel 4.
Berdasarkan  akumulasi  penilaian  indikator, nilai  komposit  domain  sumber  daya  ikan memperoleh nilai 97 atau statusnya dalam kategori ‘sangat  baik’,  artinya  secara  umum  pengelolaan Gurit sudah berjalan optimal dan perlu dipertahankan dan  ditingkatkan  dalam  pengelolaan  perikanan Gurita  di  Minahasa  Utara.  Berdasarkan  hasil analisis,  nilai  CPUE  Gurita  mengalami  fluktuasi dan  trennya  cenderung  mengalami  peningkatan sebesar  17%  dari  Tahun  2018-2022.  Peningkatan nilai  CPUE  merupakan  indikasi  terjadinya peningkatan  kelimpahan  stok  sumber  daya  ikan Gurita  di  perairan  Minahasa  Utara.  Dilihat  dari komposisi  spesies  hasil  tangkapan,  diketahui bahwa  nelayan  Gurita  melakukan  penangkapan hanya pada jenis ikan Gurita saja dan alat tangkap yang digunakan adalah alat tangkap khusus untuk menangkap ikan Gurita. Berdasarkan hasil analisis range collapse sumber daya ikan Gurita menyebutkan bahwa  selama  5  Tahun  terakhir  bahwa  hasil tangkapan  Gurita  cenderung  tetap  dan  tidak  jauh
Tabel 4. Hasil Penilaian Domain Sumber Daya Ikan untuk Perikanan Gurita di Minahasa Utara Tahun 2022.
Indikator Data Isian Skor Bobot (%) Nilai 1.  CPUE Baku Nilai CPUE Gurita dari Tahun dari hasil pencatatan enumerator 2018-2022 mengalami peningkatan sebesar 17% (sumber: MEL Pesisir Lestari, 2023) 3 40 12000 2.  Komposisi spesies hasil tangkapan Spesies yang dimanfaatkan hanya Gurita 3 30 9000 3.  "Range Collapse" sumber daya ikan Data jumlah tangkapan setiap tahun yang tidak jauh beda (cenderung tetap) dan fishing ground tidak jauh dari pantai dan tidak berubah, tergantung spesies target 2,5 20 5000 4.  Spesies ETP Tidak ada individu biota dilindungi yang tertangkap, karena alat tangkap bersifat sangat tradisional dan target hanya 1 spesies 3 10 3000 Total 100 29000 Nilai Maksimum Domain 30000 Nilai Komposit 97 Sumber: Hasil Wawancara dan Pencatatan Enumerator (2022).
ISSN 2442-6571

## 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
berbeda,  sedangkan  untuk  daerah  tangkapan  juga tidak jauh dari pantai dan relatif tidak ada perubahan fishing ground .
Untuk  mempertahankan  sumber  daya perikanan gurita, penting untuk mengelola sumber daya gurita dengan cara mengatur upaya penangkapan pada tingkat alokasi yang optimal. Alokasi optimal dapat  dicapai  dengan  mempertimbangkan  faktor- faktor  seperti  tingkat  reproduksi  gurita,  kondisi lingkungan,  dan  ukuran  populasi.  Diperlukan pendekatan  yang  hati-hati  untuk  menetapkan batasan  pada  upaya  penangkapan,  seperti  kuota penangkapan  harian  atau  musim  penangkapan tertentu.  Selain  itu,  kerjasama  antara  pemerintah, nelayan, dan pemangku kepentingan lainnya menjadi kunci  untuk  mengimplementasikan  kebijakan alokasi optimal ini, dengan memperhatikan aspek- aspek  keberlanjutan  dan  pelestarian  sumber  daya laut  (Simbolon et  al. ,  2011;  Triono et  al., 2015; Nelwan et  al .,  2010).  Penetapan  alokasi  optimal tersebut  seharusnya  menjadi  perhatian  masyarakat dan  pemerintah  lokal.  Jika  operasi  penangkapan terus dilakukan secara berkelanjutan dengan jumlah tangkapan  yang  besar,  ada  kemungkinan  kategori yang  sangat  baik  dalam  aspek  sumber  daya  gurita akan  berubah  menjadi  sedang  atau  bahkan  buruk dalam beberapa tahun ke depan.

## Status Pengelolaan Perikanan Gurita berdasarkan Domain Habitat dan Ekosistem
Penilaian terhadap domain/aspek habitat dan ekosistem meliputi 4 indikator. Indikator tersebut, yaitu  kualitas  perairan,  status  ekosistem  lamun,
status  ekosistem  terumbu  karang,  dan  perubahan iklim terhadap kondisi perairan dan habitat. Kriteria penilaian dan bobot untuk masing-masing indikator disajikan pada Tabel 5.
Berdasarkan  akumulasi  penilaian  indikator, nilai  komposit  domain  ekosistem  dan  habitat memperoleh nilai 92 atau statusnya dalam kategori ‘sangat  baik’,  artinya  secara  umum  pengelolaan Gurita  sudah  berjalan  optimal  dan  perlu dipertahankan serta ditingkatkan dalam pengelolaan perikanan  Gurita  di  Minahasa  Utara.  Penilaian pada  setiap  indikator  didapatkan  dua  indikator yang tergolong dalam kondisi baik yaitu indikator kualitas  perairan  dan  dampak  perubahan  iklim terhadap  kondisi  perairan  dan  habitat.  Penilaian terhadap  indikator  status  lamun  dan  terumbu karang  masih  tergolong  dalam  kondisi  sedang. Hal  ini  dikarenakan  rata-rata  tutupan  lamun sedang (30-60%) dan rata-rata dalam perhitungan spesies lamun, dalam 1 kuadran terdapat 5-9 spesies lamun,  sehingga  keanekaragaman  tinggi.  Rata- rata  tutupan  karang  44%-69%,  sehingga  tutupan karang masih tergolong tinggi dan keanekaragaman karang  juga  bisa  dilihat  dari  biota  atau  jenis  ikan yang hidup, dimana rata-rata nilai H’ ikan karang 1,12-1,42 (tergolong sedang).
Upaya  mempertahankan  dan  meningkatkan status  kondisi  habitat  dan  ekosistem  yang mendukung  perikanan  Gurita  di  lokasi  penelitian perlu dipertimbangkan segera dilakukan. Beberapa rekomendasi  kebijakan  yang  dapat  diterapkan diantaranya  adalah  pengelolaan  wilayah  perikanan yang bijaksana dan berkelanjutan harus diterapkan,
Tabel 5. Hasil Penilaian Domain Habitat dan Ekosistem untuk Perikanan Gurita di Minahasa Utara Tahun 2022.
Indikator Data Isian Skor Bobot (%) Nilai Kualitas perairan Kualitas air baik dan tidak tercemar (dibawah baku mutu) 3 35 10500 Status ekosistem lamun Rata-rata tutupan lamun sedang (30-60%) dan rata-rata dalam perhitungan spesies lamun, dalam 1 kuadran terdapat 5-9 spesies lamun, sehingga keanekaragaman tinggi 2,5 25 6250 Status ekosistem terumbu karang Rata-rata tutupan karang 44%-69%, sehingga tutupan karang masih tergolong tinggi dan keanekaragaman karang juga bisa dilihat dari biota atau jenis ikan yang hidup, dimana rata- rata nilai H' ikan karang 1,12-1,42 (tergolong sedang) 2,5 25 6250 Perubahan iklim terhadap kondisi perairan dan habitat Rata-rata sudah mengetahui dampak perubahan iklim dan sudah dilakukan mitigasi dengan beberapa tahapan pengelolaan secara lokal 3 15 4500 Total 100 27500 Nilai Maksimum Domain 30000 Nilai Komposit 92 Sumber: Hasil Wawancara dan Pencatatan Enumerator (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
termasuk pembentukan kawasan perlindungan laut dan  regulasi  yang  membatasi  aktivitas  manusia yang  dapat  merusak  habitat  gurita.  Pengelolaan sumber  daya  perikanan  yang  tepat,  seperti  kuota penangkapan  yang  sesuai,  dapat  menghindari penangkapan  berlebihan.  Selain  itu,  pengurangan limbah  dan  pencemaran  di  wilayah  perairan merupakan  aspek  penting  dalam  menjaga  kualitas habitat gurita. Melakukan restorasi habitat seperti pemulihan  terumbu  karang  dan  padang  lamun juga  harus  dipertimbangkan  jika  kondisi  habitat mengalami  kerusakan.  Penelitian  ekologi  yang berkelanjutan  dapat  memberikan  wawasan  tentang perilaku gurita dan perubahan habitat, yang sangat penting  untuk  merumuskan  rencana  pengelolaan yang  efektif.  Edukasi  masyarakat  setempat  dan kerjasama dengan pemangku kepentingan juga akan berperan dalam melestarikan gurita dan ekosistem laut di lokasi penelitian kami. Selain itu, program pemantauan  dan  evaluasi  yang  rutin  diterapkan dapat  memantau  perkembangan  populasi  gurita serta efektivitas tindakan pengelolaan yang diambil (Tarigan et al., 2018; Selpiana et al., 2021). Dengan kombinasi  tindakan-tindakan  ini,  diharapkan kondisi  habitat  dan  ekosistem  untuk  perikanan Gurita dapat terjaga dan bahkan ditingkatkan secara berkelanjutan.

## Status Pengelolaan Perikanan Gurita Berdasarkan Domain Teknis Penangkapan Ikan
Perikanan  berkelanjutan  harus  didukung oleh  kegiatan  penangkapan  yang  ramah lingkungan.  Domain  teknik  penangkapan  ikan
terdiri  dari  indikator  (1)  metode  penangkapan yang  bersifat  destruktif  dan  ilegal;  (2)  modifikasi alat penangkapan dan alat bantu penangkapan; (3) kapasitas penangkapan ikan; (4) tingkat selektivitas penangkapan;  (5)  kesesuaian  fungsi  dan  ukuran kapal dengan dokumen legal; dan (6) sertifikat awak kapal. Hasil penilaian indikator pada domain teknik penangkapan ikan dapat dilihat pada Tabel 6.
Berdasarkan  akumulasi  penilaian  indikator, nilai  komposit  domain  teknik  penangkapan  ikan memperoleh nilai 97 atau statusnya dalam kategori ‘sangat baik’, artinya secara umum pengelolaan Gurit sudah berjalan optimal dan perlu dipertahankan serta ditingkatkan  dalam  pengelolaan  perikanan  Gurita di  Minahasa  Utara.  Terdapat  5  (lima)  indikator menunjukkan bahwa nilai 3 yang mengartikan bahwa untuk  teknik  penangkapan  Gurita  yang  dilakukan oleh nelayan sudah sangat baik dan sesuai dengan penangkapan  ramah  lingkungan.  Penggunaan alat  tangkap  yang  destruktif  atau  ilegal  sudah diatur  dalam  UU  No.45/2009  tentang  Perikanan Pasal  8  ayat  (1)  sampai  (3)  dan  Pasal  12  ayat  (1). Larangan  penggunaan  metode  penangkapan  ikan yang  destruktif  atau  ilegal  seharusnya  sudah ditaati  oleh  semua  pihak.  Hanya  1  indikator  yang memiliki nilai 1 (rendah) yaitu sertifikasi awak kapal perikanan. Nilai skor tersebut menunjukkan bahwa kepemilikan sertifikat bagi awak kapal masih sangat rendah.  Dari  hasil  pengamatan  dan  wawancara terhadap beberapa nelayan, tidak ditemukan adanya sertifikasi.  Belum  adanya  kepemilikan  sertifikat keahlian  pengoperasian  suatu  alat  tangkap  untuk skala nelayan kecil. Hal ini disebabkan tidak adanya
Tabel 6. Hasil Penilaian Domain Teknik Penangkapan Ikan untuk Perikanan Gurita di Minahasa Utara Tahun 2022.
Indikator Data Isian Skor Bobot (%) Nilai Penangkapan ikan yang bersifat destruktif alat tangkap bersifat tradisional dan ramah lingkungan (menggunakan jubi dan pocong) 3 30 9000 Modifikasi alat penangkapan ikan dan alat bantu penangkapan Alat tangkap tidak menimbulkan dampak negatif dengan gurita dan ekosistemnya 3 20 6000 Kapasitas Perikanan dan Upaya Penangkapan ( Fishing Capacity and Effort ) penangkapan Gurita dilakukan lebih dari sekali 3 20 6000 Selektivitas penangkapan penggunaan alat tangkap sangat selektif, karena hanya menangkap 1 spesies saja 3 15 4500 Kesesuaian fungsi dan ukuran kapal penangkapan ikan dengan dokumen legal Ukuran dan fungsi kapal penangkapan ikan sesuai, dikarenakan armada penangkapan ikan menggunakan kapal kecil (<5GT) 3 10 3000 Sertifikasi awak kapal perikanan sesuai dengan peraturan. Nelayan belum mempunyai sertifikat awak kapal perikanan 1 5 Total 100 29000 Nilai Maksimum Domain 30000 Nilai Komposit 97 Sumber: Hasil Wawancara dan Pencatatan Enumerator (2022).
ISSN 2442-6571

## 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
perhatian dari pemerintah untuk nelayan skala kecil menyebabkan  tidak  adanya  kepemilikan  sertifikat. Perhatian  secara  khusus  dan  berkelanjutan  perlu dilakukan  untuk  membantu  nelayan  gurita  di Kabupaten Minahasa Utara.
Awak  kapal  yang  melakukan  penangkapan gurita  di  Kabupaten  Minahasa  Utara  mayoritas tidak memiliki sertifikat. Hal ini sesuai dengan PP No 7/2020 tentang Kepelautan, seluruh awak kapal perikanan diharuskan memiliki sertifikat kepelautan seperti BST ( Basic Safety Training ) serta sertifikasi lainnya  yang  berkaitan  dengan  Penangkapan  ikan skala  kecil.  Namun  demikian,  nelayan  di  lokasi kajian  memiliki  keterampilan  dalam  melakukan operasi penangkapan gurita, tetapi tetap dibutuhkan sertifikat  dalam  menambah  pengetahuan  dan keterampilannya.  Selain  awak  kapal,  nahkoda kapal  juga  harus  memiliki  pengetahuan  dan keterampilan minimal sesuai dengan ukuran kapal dan  wilayah  pelayarannya  yang  dapat  dibuktikan dengan  sertifikat  kompetensi  (Monintja,  2016; Tanoday et al., 2019; Azis et al., 2022).

## Status Pengelolaan Perikanan Gurita Berdasarkan Domain Sosial
Penilaian  terhadap  domain/aspek  sosial meliputi  3  indikator.  Indikator  tersebut,  yaitu partisipasi  pemangku  kepentingan,  konflik perikanan dan pemanfaatan pengetahuan lokal dalam pengelolaan  sumber  daya  ikan.  Kriteria  penilaian dan bobot untuk masing-masing indikator disajikan pada  Tabel  7.  Pemberian  bobot  untuk  masing- masing indikator berbeda-beda. Hal ini didasarkan pada  tingkat  kepentingan  dari  indikator-indikator yang  ada.  Nilai  tertinggi  terdapat  pada  indikator
partisipasi  pemangku  kepentingan  (40).  Hal  ini karena melibatkan seluruh pemangku kepentingan terhadap  kehidupan  sosial  masyarakat  khususnya nelayan.  Nilai  terendah  terdapat  pada  indikator pemanfaatan pengetahuan lokal dalam pengelolaan sumber daya ikan (10).
Indikator  partisipasi  pemangku  kepentingan digunakan  untuk  melihat  tingkat  partisipasi stakeholder di Kabupaten Minahasa Utara. Penilaian partisipasi  pemangku  kepentingan  dianalisis berdasarkan tingkat peran masing-masing stakeholder dalam  pengelolaan  perikanan.  Bila  peran  masing- masing stakeholder sesuai dengan kepentingan yang ada, maka akan mempermudah dalam pengelolaan perikanan.  Indikator  konflik  perikanan  bertujuan untuk melihat frekuensi terjadinya konflik. Konflik yang  terjadi  dianalisis  dengan  melihat  penyebab konflik, kebijakan konflik, konflik alat tangkap dan dampak  konflik  terhadap  kegiatan  penangkapan gurita  selama  periode  1  tahun  terakhir.  Indikator pemanfaatan pengetahuan lokal dalam pengelolaan sumber  daya  ikan  bertujuan  untuk  mengetahui implementasi pengetahuan lokal dalam pengelolaan sumber daya perikanan. Penilaian dianalisis dengan mengetahui  pemanfaatan  pengetahuan  dalam pengelolaan  sumber  daya  ikan  kemudian  disajikan secara deskriptif. Pengetahuan nelayan lokal dalam pemanfaatan  sumber  daya  ikan  akan  membantu kehidupan sosial nelayan lebih baik. Hasil penilaian indikator  pada  domain  sosial  dapat  dilihat  pada Tabel 7.
Berdasarkan  akumulasi  penilaian  indikator, nilai  komposit  domain  sosial  memperoleh  nilai 100  atau  statusnya  dalam  kategori  ‘sangat  baik’, artinya  secara  umum  pengelolaan  Gurita  sudah berjalan  optimal  dan  perlu  dipertahankan  serta
Tabel 7. Hasil Penilaian Domain Sosial untuk Perikanan Gurita di Minahasa Utara Tahun 2022.
Indikator Data Isian Skor Bobot (%) Nilai Partisipasi pemangku kepentingan Partisipasi stakeholders sangat mendukung
100% dalam pengelolaan, terbukti dengan pendampingan dan pelatihan, salah satunya dari NGO (YAPEKA) dan beberapa stakeholders lainnya 3 40 12000 Konflik perikanan Hampir tidak terdapat konflik dengan nelayan lainnya 3 35 10500 Pemanfaatan pengetahuan lokal dalam pengelolaan sumber daya ikan  (termasuk di dalamnya TEK, traditional ecological knowledge ) Terdapat pengelolaan Perikanan Gurita Berbasis Masyarakat dengan membuat peraturan "Rumah Boboca" yaitu dengan mengatur waktu penangkapan yang disepakati oleh masyarakat 3 25 7500 Total 100 30000 Nilai Maksimum Domain 30000 Nilai Komposit 100
Sumber: Hasil Wawancara dan Pencatatan Enumerator (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
ditingkatkan  dalam  pengelolaan  perikanan  Gurita di  Minahasa  Utara.  Dari  semua  indikator  yang masuk dalam penilaian domain sosial menunjukkan nilai  3,  hal  ini  menyebutkan  bahwa  kondisi  sosial dari  pengelolaan  perikanan  Gurita  sangat  baik, partisipasi  stakeholders  sangat  mendukung  100% dalam pengelolaan, terbukti dengan pendampingan dan pelatihan, salah satunya dari NGO (YAPEKA) dan  beberapa stakeholders lainnya.  Selain  itu  juga terdapat  pengelolaan  perikanan  gurita  berbasis masyarakat  dengan  membuat  peraturan  “Rumah Boboca” yaitu dengan  mengatur waktu penangkapan yang disepakati oleh masyarakat. Menurut Busch et al. (2020),  menjelaskan  bahwa  dalam  pengelolaan perikanan  secara  berkelanjutan  dibutuhkan pengetahuan ekologi lokal dari para stakeholders dan masyarakat. Pengetahuan lokal tersebut bermanfaat dalam membuat peraturan dan keputusan tata kelola perikanan  secara co-management dalam  praktek pengelolaan perikanan berbasis masyarakat.

## Status Pengelolaan Perikanan Gurita berdasarkan Domain Ekonomi
Penilaian domain/aspek ekonomi meliputi 3 indikator. Indikator dalam domain/aspek ekonomi yaitu  kepemilikan  aset,  pendapatan  rumah  tangga perikanan dan rasio tabungan. Kriteria penilaian dan bobot untuk masing-masing indikator disajikan pada Tabel  8  dengan  pemberian  bobot  untuk  masing- masing indikator berbeda-beda. Hal ini didasarkan pada  tingkat  kepentingan  dari  indikator-indikator yang  ada.  Nilai  tertinggi  terdapat  pada  indikator kepemilikan  aset  (45).  Jika  nelayan  memiliki aset  yang  bertambah  maka  kegiatan  perikanan gurita  mampu  menambah  tingkat  layak  hidup nelayan.  Nilai  terendah  terdapat  pada  indikator rasio  tabungan  (25).  Indikator  kepemilikan  aset digunakan untuk melihat peningkatan nilai/jumlah aset  rumah  tangga.  Penilaian  dianalisis  dengan
melihat aset yang dimiliki oleh setiap rumah tangga nelayan dibandingkan tahun sebelumnya. Semakin bertambah aset rumah tangga nelayan maka kegiatan perikanan gurita layak untuk dilanjutkan.
Indikator  pendapatan  rumah  tangga perikanan bertujuan untuk melihat pendapatan total nelayan  yang  dihasilkan  dari  operasi  penangkapan gurita.  Penilaian  pendapatan  dianalisis  dengan menghitung selisih antara upah minimum regional (UMR) Sulawesi Tengah dengan pendapatan rumah tangga  nelayan  per  bulan.  Jika  pendapatan  rumah tangga  lebih  besar  dibandingkan  dengan  UMR, maka kegiatan penangkapan gurita menguntungkan bagi  nelayan.  Penilaian  indikator  rasio  tabungan bertujuan  untuk  melihat  tabungan  nelayan gurita  yang  diperoleh  dari  kegiatan  penangkapan gurita.  Penilaian  rasio  tabungan  dianalisis  melalui perbandingan  jumlah  pendapatan  yang  didapat dibagi  dengan  pengeluaran  nelayan.  Jika  rasio tabungan  meningkat  maka  kegiatan  penangkapan gurita layak untuk dilanjutkan.
Berdasarkan  akumulasi  penilaian  indikator, nilai  komposit  domain  ekonomi  memperoleh nilai  67  atau  statusnya  dalam  kategori  ‘baik’.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  pengelolaan  Perikanan Gurita  di  lokasi  penelitian  berjalan  optimal  dan masih bisa menjamin kesejahteraan nelayan Gurita dan  keluarganya  ( human  well-being ).  Untuk  itu, prioritas  perbaikan  perlu  dilakukan  pada  domain ekonomi. Hal ini dikarenakan kepemilikan aset oleh rumah  tangga  perikanan  (RTP)  tidak  mengalami peningkatan (tetap dan kurang dari 50%). Selain itu juga pendapatan nelayan gurita masih dibawah UMP Provinsi  Sulawesi  Utara  sebesar  Rp3.485.000,00 (rata-rata  pendapatan  nelayan  per  bulan  adalah Rp3,118,995.33, nilai tersebut masih di bawah UMP) serta pengeluaran nelayan Gurita sama dengan bunga kredit pinjaman. Menurut Amarullah et al. (2020) menjelaskan  bahwa  dalam  meningkatkan  ekonomi
Tabel 8. Hasil Penilaian Domain Ekonomi untuk Perikanan Gurita di Minahasa Utara Tahun 2022.
Indikator Data Isian Skor Bobot (%) Nilai Kepemilikan Aset Kepemilikan aset oleh rumah tangga perikanan (RTP) tidak mengalami peningkatan (tetap dan kurang dari 50%) 2 45 9000 Pendapatan rumah tangga perikanan (RTP) Pendapatan nelayan gurita masih dibawah UMP (rata-rata pendapatan nelayan per bulan adalah 3,118,995.33) 2 30 6000 Rasio Tabungan ( Saving ratio ) Pengeluaran nelayan Gurita sama dengan bunga kredit 2 25 5000 Total 100 20000 Nilai Maksimum Domain 30000 Nilai Komposit 67 Sumber: Hasil Wawancara dan Pencatatan Enumerator (2022).
ISSN 2442-6571

## 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
Pengelolaan Perikanan Gurita dengan Pendekatan Pengelolaan Perikanan Berbasis Ekosistem (EAFM)   | Dwihastuty. , et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 179-194
nelayan gurita yaitu dengan pengembangan sistem permodalan bagi nelayan melalui program bantuan permodalan  bagi  nelayan  dengan  sumberdana  dari dana  perimbangan,  baik  berskala  besar  ataupun kecil,  bersifat  individual  ataupun  kelembagaan (kelompok  nelayan)  yang  disalurkan  melalui lembaga perkreditan (perbankan) pedesaan, dengan kemudahan  birokrasi,  bunga  yang  rendah  namun tetap menggunakan kaidah-kaidah perbankan.

## Status Pengelolaan Perikanan Gurita Berdasarkan Domain Kelembagaan
Pengelolaan perikanan tidak lepas dari peran kebijakan  dan  kelembagaan.  Selain  kesehatan ekosistem  dan  kesejahteraan  pelaku,  perikanan berkelanjutan  juga  bertujuan  untuk  mewujudkan harmonisasi  antar  tata  kelola  yang  terlibat.  Tata kelola  yang  harmonis  dapat  terwujud  dengan  tata kelola yang baik ( good governance ) yang digunakan sebagai  kebutuhan  utama  dalam  implementasi pengelolaan  secara  keseluruhan.  Berdasarkan pendekatan  ekosistem, good  governance dapat diukur melalui beberapa indikator yakni (1) tingkat
Tabel 9. Hasil Penilaian Domain Kelembagaan untuk Perikanan Gurita di Minahasa Utara Tahun 2022.
Indikator Data Isian Skor Bobot (%) Nilai Kepatuhan terhadap prinsip- prinsip perikanan yang bertanggung jawab dalam pengelolaan perikanan yang telah ditetapkan baik secara formal maupun non-formal Aktivitas penangkapan ikan masih ramah lingkungan dan belum terjadi pelanggaran terhadap aturan "rumah boboca" dan tidak ada informasi pelanggaran 3 25 7500 Kelengkapan aturan main dalam pengelolaan perikanan Tersedia regulasi dan aturan pemanfaatan Gurita berupa Peraturan Desa "Peraturan Hukum Tua" dan aturan masih berlaku dan disepakati bersama dengan nelayan 3 26 7800 Mekanisme pengambilan keputusan Terdapat mekanisme pemberian sanksi pada pelanggar aturan (pasal 11) dan mekanisme yang dibuat telah dijalankan sepenuhnya 3 18 5400 Rencana pengelolaan perikanan Sudah terdapat rencana pengelolaan perikanan Gurita dalam Peraturan Hukum Tua 3 15 4500 Tingkat sinergisitas kebijakan dan kelembagaan pengelolaan perikanan Terdapat sinergisitas dengan stakeholder lain, baik dari LSM, Perguruan Tinggi, Pemerintah Daerah dan Pusat dan antara stekholder dan masyarakat pengelola melakukan dukungan yang baik untuk pengelolaan, terdapat pendampingan dan pelatihan dalam melakukan pendataan dan pengawasan tentang Gurita 3 11 3300 Kapasitas pemangku kepentingan Terdapat stakeholders yang menjalankan fungsinya sesuai dengan kapasitasnya 3 5 1500 Total 100 30000 Nilai Maksimum Domain 30000 Nilai Komposit 100
Sumber: Hasil Wawancara dan Pencatatan Enumerator (2022).
kepatuhan  terhadap  prinsip-prinsip  perikanan bertanggungjawab;  (2)  kelengkapan  aturan  main; (3) mekanisme pengambilan keputusan; (4) rencana pengelolaan  perikanan;  (5)  tingkat  sinergisitas kebijakan dan kelembagaan pengelolaan perikanan; dan  (7)  kapasitas  pemangku  kepentingan. Berdasarkan  penilaian  domain  kelembagaan  dapat dilihat pada Tabel 9.
Berdasarkan  akumulasi  penilaian  indikator, nilai  komposit  domain  kelembagaan  memperoleh nilai  100  atau  statusnya  dalam  kategori  ‘sangat baik’,  artinya  secara  umum  pengelolaan  Gurita sudah  berjalan  optimal  dan  perlu  dipertahankan serta  ditingkatkan  dalam  pengelolaan  perikanan Gurita  di  Minahasa  Utara.  Dari  semua  indikator yang  masuk  dalam  penilaian  domain  kelembagaan menunjukkan  nilai  3,  hal  ini  menyebutkan  bahwa kondisi  kelembagaan  dari  pengelolaan  perikanan Gurita sangat baik, aktivitas penangkapan ikan masih ramah  lingkungan  dan  belum  terjadi  pelanggaran terhadap  aturan  “rumah  boboca”  dan  tidak  ada informasi  pelanggaran.  Tersedia  regulasi  dan aturan pemanfaatan Gurita berupa Peraturan Desa
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
“Peraturan Hukum Tua” dan aturan masih berlaku dan  disepakati  bersama  dengan  nelayan.  Terdapat mekanisme  pemberian  sanksi  pada  pelanggar aturan (Pasal 11) dan mekanisme yang dibuat telah dijalankan sepenuhnya dan sudah terdapat rencana pengelolaan  perikanan  Gurita  dalam  Peraturan Hukum Tua.
Dalam  pengelolaan  perikanan  gurita di  lokasi  kajian  terdapat  sinergisitas  dengan stakeholders lain,  baik  dari  NGO,  Perguruan Tinggi,  Pemerintah  Daerah  dan  Pusat  dan  antara stekholders dan  masyarakat  pengelola  melakukan dukungan  yang  baik  untuk  pengelolaan,  terdapat pendampingan  dan  pelatihan  dalam  melakukan pendataan  dan  pengawasan  tentang  Gurita serta  terdapat stakeholders yang  menjalankan fungsinya  sesuai  dengan  kapasitasnya.  Menurut Muawanah et al. (2018), menyebutkan bahwa dalam tata kelola perikanan skala kecil harus melibatkan banyak  pihak  mulai  dari  pemerintahan  baik  dari tingkat  nasional,  provinsi,  kabupaten,  dan  lokal. Dalam tata kelola perikanan yang baik diperlukan sebuah peraturan yang mengikat secara hukum, tata cara sosial adat, dan interaksi komponen publik dan privat untuk memastikan administrasi dan regulasi dalam tata kelola sektor perikanan.
Analisis Flag Model dari Pendekatan EAFM
Indeks  komposit  agregat  indikator  EAFM menunjukkan bahwa terdapat dua kategori indikator yaitu kategori sangat baik dan sedang. Akan tetapi terdapat 5 domain dengan kategori sangat baik dan 1  domain  dengan  kategori  sedang  yaitu  domain ekonomi. Rata-rata nilai agregat dari seluruh domain EAFM yaitu sebesar 92, yang berarti bahwa kegiatan perikanan  Gurita  di  kawasan  perairan  Minahasa Utara masih termasuk dalam kategori sangat baik. Akan tetapi dalam pengelolaan Gurita di Kabupaten Minahasa  Utara  perlu  dilakukan  peningkatan pengelolaan khususnya dalam peningkatan ekonomi dan  kesejahteraan  nelayan  di  sekitar.  Perhatian pemerintah  dan stakeholders setempat  diharapkan lebih spesifik untuk mendukung sistem pemasaran dimulai  dari  membuat  standar  harga  jual  serta berkolaborasi  dengan  industri  perikanan,  selain itu  juga  meningkatkan  kapasitas  nelayan  dalam penggunaan  alat  tangkap  dan  peningkatan  nilai tambah  produk  gurita.  Menurut  Amarullah et  al. (2020)  menjelaskan  bahwa  strategi  peningkatan pendapatan nelayan skala kecil melalui pemanfaatan potensi  gurita  diantaranya  adalah  menjamin investor lokal maupun domestik yang akan masuk untuk  pengembangan  perikanan  skala  kecil  oleh pemerintah,  meningkatkan  keterampilan  dan
teknologi  para  nelayan,  meningkatkan  peran toke bangku dalam  memberikan  dukungan  terhadap produksi  nelayan  dan  meningkatkan  peran kelompok  nelayan  melalui  program  pemerintah yang  sejalan.  Berikut  ini  adalah  hasil  komparasi dari semua domain dalam pengelolaan EAFM dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 5. Indeks Komposit Agregat Indikator EAFM pada Setiap Domain Pengelolaan Gurita di Kabupaten Minahasa Utara Tahun 2022. Domain Nilai Komposit Deskripsi Sumber daya Ikan 97 Sangat Baik Habitat & ekosistem 92 Sangat Baik Teknik Penangkapan Ikan 97 Sangat Baik Sosial 100 Sangat Baik Ekonomi 67 Baik Kelembagaan 100 Sangat Baik Aggregat 92 Sangat Baik
Sumber: Hasil Wawancara dan Pencatatan Enumerator (2022).

## PENUTUP
Gurita  merupakan  salah  satu  sumber  daya perikanan  yang  memiliki  nilai  ekonomi  penting. Nilai  ekonomi  gurita  menjadikannya  sebagai salah  satu  komoditas  ekspor  dari  Indonesia. Dengan  meningkatnya  permintaan  terhadap sumber  daya  gurita,  terbuka  peluang  baru  bagi industri perikanan di Indonesia. Namun, kenaikan permintaan  pasar  terhadap  produk  gurita  juga menimbulkan  kekhawatiran  akan  adanya  tekanan yang dapat berdampak pada kelangsungan sumber daya gurita itu sendiri. Tekanan penangkapan yang berkelanjutan  dipandang  sebagai  ancaman  yang dapat  mengganggu  keberlangsungan  sumber  daya gurita tersebut.
Pendekatan  pengelolaan  perikanan  gurita dengan  EAFM  yang  diterapkan  memberikan peluang  bagi  pengelolaan  perikanan  yang berkelanjutan,  dimana  dalam  konsep  EAFM  telah memperhatikan keseimbangan antara tujuan sosial, ekonomi dan kesehatan ekosistem perikanan secara terpadu, komprehensif dan berkelanjutan. Dengan memperhatikan  hal  tersebut,  ditemukan  bahwa pendekatan  EAFM  dapat  membantu  mengatasi tekanan penangkapan yang berlebihan dan potensi penurunan populasi gurita.
Hasil  penilaian  status  perikanan  gurita  di Kabupaten  Minahasa  Utara  dengan  pendekatan ekosistem menunjukkan agregat dari semua domain EAFM tergolong sangat baik dengan nilai komposit
ISSN 2442-6571

## 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
sebesar 92. Secara umum, semua kondisi pada semua domain tergolong sangat baik, kecuali pada domain ekonomi  yaitu  berada  pada  kondisi  baik  dengan nilai  67.  Oleh  karena  itu,  pengelolaan  Gurita di  Kabupaten  Minahasa  Utara  perlu  dilakukan peningkatan  pengelolaan  khususnya  ekonomi  dan kesejahteraan  nelayan  di  sekitar.  Hal  ini  menjadi tantangan  yang  perlu  diatasi  dalam  implementasi pendekatan  EAFM  dalam  pengelolaan  perikanan gurita  di  Kabupaten  Minahasa  Utara  diantaranya adalah  dengan  mendukung  sistem  pemasaran dimulai  dari  membuat  standar  harga  jual  serta berkolaborasi  dengan  industri  perikanan,  selain itu  juga  meningkatkan  kapasitas  nelayan  dalam penggunaan  alat  tangkap  dan  peningkatan  nilai tambah produk gurita.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada semua  pihak  yang  telah  membantu  dalam pelaksanaan  penelitian  dan  pengambilan  data, khususnya  kepada  YAPEKA  yang  telah  mendanai dan membantu dalam kelancaran penelitian. Selain itu penulis juga mengucapkan terima kasih kepada semua  pihak  yang  terlibat  khususnya  kepada enumerator  YAPEKA  di  Kabupaten  Minahasa Utara  yang  membantu  pengumpulan  data  melalui wawancara terhadap nelayan dan responden kunci, serta beberapa pihak yang membantu penulis dapat menyelesaikan penelitian dengan lancar dan baik.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Bersama  dengan  hasil  penelitian  dan manuskrip  yang  telah  ditulis,  berikut  ini  adalah pernyataan  dari  masing-masing  penulis  terkait kontribusinya.  Leny  Dwihastuty  sebagai  k ontributor  utama  yang  merancang  ide  dan menyiapkan  naskah,  Muhammad  Nur  Arkham sebagai kontributor korespondensi yang melakukan analisis  data  dan  melakukan  penyempurnaan manuskrip,  serta  Akbar  A.  Digdo  dan  Ami Raini  Putriraya  sebagai  kontributor  anggota yang  memberikan  dana  dan  membantu  dalam mengkoordinasikan enumerator dalam pengambilan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  (2022).  Kecamatan Likupang Barat Dalam Angka 2022. Likupang Barat: Badan Pusat Statistik.
[KKP]  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  2014. Indikator untuk pengelolaan perikanan dengan pendekatan  ekosistem  ( Ecosystem  Approach  to Fisheries Management ). Satker Pengelolaan dan
Rehabilitasi Terumbu Karang – CTI. Jakarta.
Adel  Y,  Yovitner,  Rahardjo  MF.  2016.  Pengelolaan Sumber  Daya  Perikanan  Banggai  Cardinalfish (Pterapogon kauderni, Koumans 1933) Dengan Pendekatan  Ekosistem  (Studi  Kasus  Pulau Banggai  Kabupaten Banggai Laut). Jurnal Ilmu Pertanian  Indonesia  (JIPI).    21 (3):  186-194. DOI: 10.18343/jipi.21.3.186.
Almeida,  C.,  Loubet,  P.,  Laso,  J.,  Nunes,  M.L.,  & Marques, A. (2022). Environmental assessment of common octopus (Octopus vulgaris) from a small-scale  fishery  in  Algarve  (Portugal).  The International  Journal  of  Life  Cycle  Assessment 27:849–867.  https://doi.org/10.1007/s11367- 022-02072-7.
Amarullah,  Zuraidah  S,  Gazali  M.  (2020).  Strategi Peningkatan  Pendapatan  Nelayan  Skala  Kecil Berkelanjutan  Melalui  Pemanfaatan  Potensi Gurita  ( Octopus sp)  di  Kabupaten  Simeulue Propinsi  Aceh.  Jurnal  Perikanan  Tropis,  7(1): 13-25. https://doi.org/10.35308/jpt.v7i1.1806.
Azis,  A.,  Syamsuddin,  H.,  Syamsuarty,  S.,  Rismayani, A., Yusuf, M.Y., & Sainal. (2022). Assessment of  octopus  fisheries  management  based  on fishing technique domain by EAFM (ecosystem approach  to  fisheries  management)  in  Tarupa Island. Tomini Journal of Aquatic Science , 3(2): 74-84.  DOI:  https://doi.org/10.37905/tjas. v3i2.17015.
Budiarto,  A.,  Adrianto,  L.,  &  Kamal,  M.  M.  (2015). Status pengelolaan perikanan rajungan (Potunus Pelagicus)  dengan  pendekatan  ekosistem  di Laut Jawa (WPPNRI 712). J.Kebijak.Perik.Ind.
7 (1),  924.  DOI:  http://dx.doi.org/10.15578/ jkpi.7.1.2015.9-24.
Busch,  P.,  Heinzel,  M.,  Kempken,  M.,  &  Liese,  A. (2020). Mind the Gap? comparing de facto and de jure expert authority of international public administrations  in  financial  and  agricultural policy. J. Comp. Policy Anal.: Res. Pract. (2020) , https://doi.org/10.1080/13876988.2020.182086 6.
Creswell,  J.  W.  (2010).  Research  Desaign:  Pendekatan Kuantitatif,  Kualitatif  dan  Mixed.  Pustaka Pelajar. Indonesia. https://opac.perpusnas.go.id/ DetailOpac.aspx?id=1213690.
Damanik MRS, Lubis MRK, Astuti AJD. 2016. Kajian pendekatan  ekosistem  dalam  pengelolaan perikanan  di  Wilayah  Pengelolaan  Perikanan (WPP)  571  Selat  Malaka  Provinsi  Sumatera Utara. Jurnal  Geografi.  8 (2):  165176.  DOI: https://doi.org/10.24114/jg.v8i2.5780.
Dudayev,  R.,  Hakim,  L.L.,  &  Rufiati,  I.  (2023). Participatory fisheries governance in Indonesia: Are  octopus  fisheries  leading  the  way?. Marine Policy , 147 (2023) 105338. https://doi. org/10.1016/j.marpol.2022.105338.
Dumas, P., Leopold, M., Frotte, L., & Peignon, C. (2012). Mud  crab  ecology  encourages  site-specific approaches to fishery management. J Sea Res. 67
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
(1):1-9. DOI:10.1016/j.seares.2011.08.003.
FAO 2003. The Ecosystem Approach to Fisheries. FAO
Technical  guidelines  for  responsible  fisheries,
4. https://www.fao.org/in-action/globefish/ publications/details-publication/en/c/346126/.
FAO  2017.  Handbook  for  Fisheries  Socio-economic Sample Survey. FAO Fisheries and Aquaculture Technical Paper. 118 p.  http://www.fao.org/3/ a-i6970e.pdf.
Garcia,  M.  &  Cochrane,  K.L.  (2005).  Ecosystem approach to fisheries: a review of implementation guidelines. ICES  J.  Mar.  Sci.  62 :  311–  318. https://doi.org/10.1016/j.icesjms.2004.12.003.
Halim, A., Loneragan, N.R., Wiryawan, B., Fujita, R.,
Adhuri, D.S., Hordyk, A.R., & Sondita, M.F.A. (2020).  Transforming  traditional  management into  contemporary  territorial-based  fisheries management  rights  for  small-scale  fisheries  in Indonesia, Mar. Policy 116 (2020), 103923.
MEL  Pesisir  Lestari  (2023).  Data  Perikanan  Gurita Provinsi Sulawesi Utara. https://public.tableau. com/app/profile/mel.pesisir.lestari/vizzes.
Kantun,  W.,  Cahyono,  I.,  &  Arsana,  WS.  (2017). Strategi pengembangan perikanan pancing ulur di  Babana  Mamuju  Tengah  Sulawesi  Barat. Marine  Fisheries ,  8  (2),  235-247.  https://doi. org/10.29244/jmf.8.2.235-247.
Kenedi,  M.I.  (2022,  14  Maret).  Gurita,  Salah  Satu Primadona  Ekspor  Perikanan  Indonesia. Econusa.id. https://econusa.id/id/ecoblog/ g urita-salah-satu-primadona-ekspor- perikanan-indonesia/.
Monintja,  ES.  (2016).  Penilaian  pengelolaan  perikanan berdasarkan  indikator  teknik  penangkapan ikan  dan  kelembagaan  ecosystem  approach to  fisheries  management  [Skripsi,  Institut Pertanian  Bogor].  https://agris.fao.org/agris- search/search.do?recordID=ID2021103231
Muawanah,  U.,  Yusuf,  G.,  Adrianto,  L.,  Kalther,  J.,
Pomeroy,  R.,  Abdullah,  H.,  &  Ruchimat,  T. (2018). Review of national laws and regulation in  Indonesia  in  relation  to  an  ecosystem approach to fisheries management. Mar. Policy
91 (2018)  150–160.  https://doi.org/10.1016/j. marpol.2018.01.027.
Nelwan  AFP,  Sondita  MFA,  Monintja  DR,  Simbolon D.  (2010).  Analisis  Upaya  Penangkapan  Ikan Pelagis  Kecil  di  Selat  Makassar,  Perairan Pantai Barat Sulawesi Selatan. Jurnal Teknologi Perikanan  dan  Kelautan .  10(1):  1-14.  https:// doi.org/10.24319/jtpk.1.1-14.
Omar,  A.  S.  Bin.,  Wahyuddin,  N.,  Apriani,  AY., Junedi,  EA.,  Tresnati,  J.,  Parawansa,  BS.,  & Inaku,  DF.  (2020).  Biologi  reproduksi  gurita, Octopus  cyanea  Gray,  1949  di  Perairan  Selat Makassar dan Teluk Bone. Prosiding Simposium Nasional  VII  Kelautan  dan  Perikanan ,  7  (1), 131-144. https://journal.unhas.ac.id/index.php/ proceedingsimnaskp/article/view/10801.
Pregiwati,  L.A.,  Wiryawan,  B.,  Baskoro,  M.S., Wisudo,  S.H.,  &  Satria,  A.  (2015).  Linking indicators  for  ecosystem  approach  fisheries management  and  management  of  marine protected area effectiveness in Anambas Island, Indonesia. Aquaculture, Aquarium, Conservation &  Leglislation  International Journal  of the  Bioflux  Soceity.  Vol  8 (No.  6),  1048-1063, http://www.bioflux.com.ro/docs/2015.1048- 1063.pdf
Sala,  R.,  Simbolon,  D.,  Wisudo,  S.H.,  Haluan,  J.,  & Yusfiandayani,  R.  (2017).  Multidimensional Analysis of Fisheries Sustainability in Traditional Use  Zone  Of  Misool,  Raja  Ampat,  Indonesia. International  Journal  of  Development  Research. Vol.  07 ,  pp.11822-11829.  Available  online  at http://www.journalijdr.com.
Salas, S., Sumaila, U.R., & Pitcher, T. (2004). Shortterm Decision  of  Small-scale  Fishers  Selecting Alternative Target Species: a Choice Model. Can
. J. Fish.  Aquat. Sci. 61 : 374-383. DOI: 10.1139/ f04-007.
Salganik,  M.J.  &  Douglas,  D.H.  (2007).  Sampling and  Estimation  in  Hiden  Populations  Using Respondent-Driven Sampling. Journal Sociological Methodology , 34(1): 193-239. https:// doi.org/10.1111/j.0081-1750.2004.00152.
Selpiana.,  Karim,  M.,  &  Kantun,  W.  (2021). Pengembangan  perikanan  dan  pemasaran gurita  (Octopus  sp)  di  Makassar  Sulawesi Selatan. SIGANUS: Journal  of  Fisheries  and Marine  Science ,  3  (1),  188-197.  https://doi. org/10.31605/siganus.v3i1.1236.
Simbolon D, Wiryawan B, Wahyuningrum PI, Wahyudi H.  (2011).  Tingkat  Pemanfaatan  dan  Pola Musim Penangkapan Ikan Lemuru di Perairan Selat Bali. Buletin PSP . 19(3): 295-309. https:// journal.ipb.ac.id/index.php/bulpsp/article/ view/4164.
Sudarmo, A.P., Baskoro, M.S., Wiryawan, B., Wiyono, E.S., & Monintja, D.R. (2016). Analisis Internal dan  Eksternal  Pengelolaan  Perikanan  Pantai Skala  Kecil  di  Kota  Tegal. Marine  Fisheries . 7(1):  45-56.  DOI:  https://doi.org/10.29244/ jmf.7.1.45-56.
Tanody,  AS.,  Dewi,  IAL.,  &  Sri,  N.  (2019).  Proses penilaian domain sumber daya ikan, habitat dan ekosistem, dan teknologi ikan dalam pendugaan peforma perikanan di Taman Wisata Alam Laut Teluk  Kupang. PARTNER ,  24  (2),  978-990. http://dx.doi.org/10.35726/jp.v24i2.357
Tarigan,  DJ.,  Simbolon,  D.,  &  Wiryawan,  B.  (2018). Strategi  Pengelolaan  Perikanan  Gurita  di Kabupaten  Banggai  Laut,  Provinsi  Sulawesi Tengah. Jurnal  Teknologi  Perikanan  dan Kelautan , 9 (1), 13-24. https://doi.org/10.24319/ jtpk.9.13-24.
Tarigan,  DJ.,  Simbolon,  D.,  &  Wiryawan,  B.  (20199). Evaluasi keberlanjutan perikanan gurita dengan indikator EAFM ( Ecosystem Approach to Fisheries Management )  di  Kabupaten  Banggai  Laut.
ISSN 2442-6571

## 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
Marine  Fisheries ,  10  (1),  83-94.  https://doi. org/10.29244/jmf.10.1.83-94
Triono, Pangesti, P., Wiyono, E.S., Baskoro, M., Nurani, T.W.,  &  Wiryawan,  B.  (2015).  Status  Bio- ekonomi  Sumberdaya  Udang  di  Kabupaten Cilacap. Jurnal  Sosial  Ekonomi  Kelautan  dan Perikanan .  10(2):  149-157.    DOI:  10.15578/ jsekp.v10i2.1256.
Wasak, M. (2012). Keadaan Sosial-Ekonomi Masyarakat Nelayan  di  Desa  Kinabuhutan  Kecamatan Likupang  Barat.  Kabupaten  Minahasa  Utara, Sulawesi Utara. Pacific Journal . 1(7):1339-1342.
Ye  Y,  Cochrane  K,  Qiu  Y.  2011.  Using  ecological indicators  in  the  context  of  an  ecosystem approach  to  fisheries  for  data-limites  fisheries. Fisheries  Research.112 :  108-116.  DOI:  https:// doi.org/10.1016/j.fishres.2011.06.004.