Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571 Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1

## 1 1
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id

## An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce
graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] .
ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
e-ISSN: 2527-4805

## Mengadaptasi  Keadilan Lingkungan dan DPSIR Untuk  Mengatasi Dampak Lingkungan Terhadap Perikanan Tangkap di Lahan Basah
Adapting The Environmental Justice Approach and DPSIR to Address the Environmental Impact on Wetland Capture Fisheries
* Etik Sulistiowati Ningsih 1 , Padermsak Jarayabhand 2 dan Erwiantono 1
1 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Mulawarman Jl. Gunung Tabur, Gunung Kelua, Kecamatan Samarinda Ulu, Kota Samarinda 2 Interdisciplinary Graduate programs on Maritime Administration, Graduate School Chulalongkorn University
254 Phayathai Road, Pathumwan, Bangkok, Thailand 10330 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node  in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a  node in a  network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection  of  the central or influential actors  in a  network is  mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] . A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential  actors  of  hate  speech  in  social  networks,  one  of  which  is  the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors of hate speech on social media and issuing a legal law in the form of the Information and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] . ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph ARTICLE INFO

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui 1) sebab dan akibat menurunnya hasil tangkapan ikan di lahan basah dan 2) sifat jalin-menjalin dari berbagai bidang ketidakadilan dalam dampak proyek industri skala besar terhadap perikanan. Penelitian ini menggunakan metode Driver-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) dan pendekatan keadilan  lingkungan  untuk  menganalisis  aspek  sosial,  ekonomi,  dan  politik  dari  penurunan  hasil  tangkapan ikan. DPSIR mencerminkan hubungan sebab akibat antara manusia dan alam di mana kebutuhan dan keinginan manusia mendorong manusia untuk memanfaatkan tekanan pada lingkungan tertentu yang kemudian mengubah keadaan  lingkungan  dan  menimbulkan  dampak  sosial  dan  lingkungan  yang  perlu  ditanggapi.  Pengaturan kualitatif digunakan dengan wawancara mendalam dengan 70 pemangku kepentingan dari berbagai tingkatan, termasuk pejabat pemerintah, Lembaga Swadaya Masyarakat, nelayan, dan akademisi. Responden dipilih karena pengetahuan mereka tentang isu-isu terkait sumber daya perairan di Kawasan Mahakam Tengah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penurunan tangkapan ikan terutama didorong oleh konsesi lahan untuk perkebunan kelapa sawit. Perluasan perkebunan kelapa sawit berdampak pada berkurangnya daerah penangkapan ikan, penurunan kualitas  air,  kematian  ikan  massal,  yang  menyebabkan  kerawanan  ekonomi.  Hal  ini  akhirnya  memunculkan persepsi  tentang  isu  ketidakadilan  distributif  karena  semua  itu  mengubah  hak-hak  nelayan  yang  kehilangan haknya. Langkah mendasar dalam mencapai keadilan lingkungan dan keberlanjutan perikanan adalah mengenali dan mengintegrasikan pengetahuan nelayan lokal ke dalam perencanaan dan pengelolaan lingkungan.
Kata Kunci: lahan basah; perikanan darat; DPSIR; keadilan lingkungan; Kawasan Mahakam Tengah
ABSTRACT
This research seeks to understand 1) the reasons behind and consequences of declining fish catches in wetlands, and 2) the interconnected nature of various injustices resulting from large-scale industrial projects on fisheries. The study employs the Driver-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) framework and an environmental justice perspective to explore the social, economic, and political dimensions of the declining fish catches. DPSIR illustrates the causal links between human activities and nature, where human needs and desires prompt pressures on specific environments, altering their state and causing social and environmental impacts that need addressing. A qualitative approach was adopted, involving in-depth interviews with 70 stakeholders, including government officials, NGOs, fishermen, and academics. Respondents were chosen based on their expertise regarding water resource issues in the Central Mahakam area. Findings reveal that the primary driver of declining fish catches is land concessions for palm oil plantations. The expansion of these plantations leads to reduced fishing areas, degraded water quality, mass fish deaths, and consequently, economic vulnerability. These changes have spurred perceptions of distributive injustice as fishermen lose their rights. Recognizing and incorporating local fishermen's knowledge into environmental planning and management is crucial for achieving environmental justice and fisheries sustainability.
Keywords: wetland; inland fisheries; DPSIR; environmental justice; Middle Mahakam Area (MMA)
Diterima tanggal : 2 Oktober 2023
Perbaikan naskah: 25 Januari 2024
Disetujui terbit   : 12 Mei 2024
Korespodensi penulis:
Email: nuraletiksn@fpik.unmul.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jsekp.v19i1.13350 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## PENDAHULUAN
Karakteristik  alami  kawasan  lahan  basah memberikan  manfaat  tidak  langsung  dan  nilai ekonomi langsung bagi umat manusia. Lahan basah mempunyai  peran  penting  dalam  mengatur  iklim, siklus hidrologi, melindungi ekosistem, dan menjaga kesejahteraan  manusia  termasuk  menyediakan pangan, ikan, dan hasil hutan. Namun, lahan basah kini menghadapi perubahan yang lebih dinamis (de Jong et  al .,  2015;  de  Jong  Edwin  &  Nooteboom, 2010; Xu et al., 2019). Faktor pendorong utama di balik memburuknya lahan basah adalah eksploitasi sumber daya alam untuk ekonomi berbasis industri di  Kawasan  Mahakam  Tengah,  yaitu  perkebunan kelapa sawit dan pertambangan batu bara (de Jong et al., 2015; de Jong Edwin & Nooteboom, 2010).
Proyek pertambangan minyak sawit dan batu bara  skala  besar  meningkatkan  risiko  dan  dampak
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
lingkungan  di  lahan  basah  (de  Jong et  al., 2015; de  Jong  Edwin  &  Nooteboom,  2010). Eutrofikasi , polusi,  dan  sedimentasi  adalah  bentuk  dampak pertambangan  kelapa  sawit  dan  batu  bara  yang menyebabkan  penurunan  kualitas  air  di  ekosistem perairan lahan basah (de Jong et al., 2015; de Jong Edwin & Nooteboom, 2010). Hal ini menempatkan masyarakat  nelayan  sebagai  korban.  Masyarakat nelayan di Middle Mahakam Area (MMA) merasa terkena  dampak  negatif  dari  menurunnya  kualitas air sehingga memengaruhi hasil tangkapan ikan dan mata  pencaharian  nelayan  pun  berkurang.  Hal  ini didukung  juga  oleh  banyak  penelitian  sebelumnya yang  menunjukkan  bahwa  perikanan  mengalami penurunan (de Jong et al., 2015; de Jong Edwin & Nooteboom, 2010). Namun, tuntutan atas keadilan lingkungan dan penunjukan siapa yang bertanggung jawab merupakan hal yang problematis. Ketakutan, kebencian,  dan  ketidakpuasan  komunitas  nelayan menjadi  tidak  terdengar  (de  Jong  Edwin  & Nooteboom, 2010).
Penyebab  sulitnya  pembuktian  dampak lingkungan  untuk  menuntut  keadilan  lingkungan, antara  lain,  karena  dominasi  pendekatan  industri, banyaknya  perusahaan  tambang  dan  kelapa  sawit internasional yang terkonsentrasi di suatu wilayah, masalah penilaian risiko, tanggung jawab perusahaan yang  berbasis  ring,  serta  politik  pengetahuan  dan keadilan  (Walker,  2012).  Dinas  Perikanan  juga memiliki  data  statistik  perikanan  sendiri  yang menunjukkan bahwa produksi perikanan mengalami peningkatan  (DKP,  2018).  Data  yang  kontradiktif ini  menghambat  klaim  komunitas  nelayan  atas kasus tersebut dan dapat menyebabkan pengelolaan perikanan lahan basah yang menyesatkan. Meskipun tidak didukung dengan data statistik, klaim mengenai dampak  kelapa  sawit  dan  pertambangan  batu  bara tetap  harus  dipertimbangkan  untuk  menghindari bahaya yang bersifat individu dan komunal. Meski hanya sekedar persepsi, namun klaim dampak dapat diajukan  sebagai  klaim  ketidakadilan  lingkungan karena  persepsi  merupakan  cerminan  kenyataan. Pendekatan  ini  sama  dengan  pendekatan  yang digunakan  oleh  Amartya  Sen  yang  menekankan pentingnya persepsi masyarakat dalam menentukan keadilan sosial (Lewison et al ., 2016). Oleh karena itu,  pengelolaan  perikanan  harus  mengidentifikasi faktor-faktor  pendorong  dan  pendorong  utama tuntutan keadilan lingkungan. Salah satu kerangka yang dapat digunakan untuk membuktikan sektor mana  saja  yang  dapat  menimbulkan  kerusakan lingkungan  adalah Driver-Pressure-State-Impact- Response (DPSIR)  (Wan,  2014)  Oleh  karena  itu kami  menggunakan  DPSIR  untuk  membuktikan tuntutan  Keadilan  Lingkungan  di  MMA  karena:
Menurut  para  ahli,  sebagai  alat  manajemen, DPSIR  belum  mempertimbangkan  pengalaman lokal  dan  belum  memasukkan  isu  pemerataan dan  keadilan  sosial  dalam  kajian  empiris.  Mereka menyarankan  untuk  melengkapi  analisis  sosial  di DPSIR karena jika dijabarkan, DPSIR tidak hanya berguna  untuk  melihat  realitas  yang  ada  tetapi juga  untuk  memproduksi  pengetahuan.  Dalam konteks keanekaragaman hayati, DPSIR cenderung mereproduksi  posisi-posisi  diskursif  tertentu  yang dapat dikaitkan dengan masalah sosial dan masalah distribusi  sosial  yang  tidak  merata  (Esteves et  al ., 2017).  DPSIR  juga  dapat  diintegrasikan  dengan analisis  ekuitas  dan  keadilan  distributif  untuk mengetahui  bagaimana  sumber  daya  dialokasikan, siapa  yang  mendapat  manfaat,  dan  siapa  yang mendapat dampak (Nguyen et al ., 2016).
Konsep  DPSIR  dan  keadilan  lingkungan saling  terkait  dengan  isu  dampak  lingkungan. Keadilan  lingkungan  menunjukkan  bagaimana dampak  lingkungan  hidup  di  masyarakat, sedangkan DPSIR menunjukkan proses timbulnya dampak  yang  perlu  direspons.  Mengintegrasikan kedua  pendekatan  ini  membantu  pengelola perikanan  untuk  mengidentifikasi  akar  masalah sosial  yang  belum  terungkap  dan  masalah  kecil, yaitu persaingan kualitas lingkungan distribusi dan dampak di sepanjang rantai DPSIR yang tidak akan muncul dengan kerangka tunggal, misalnya, DPSIR pada  dasarnya  hanya  mendefinisikan  kekuatan pendorong  sebagai  faktor  antropogenik  (Lewison et  al .,  2016),  namun  kami  berpendapat  bahwa setiap  proses  perubahan  lingkungan  disebabkan oleh  faktor  antropogenik.  Faktor  antropogenik pasti  diawali  dengan  proses  pengambilan keputusan  mengenai  bagaimana  manfaat  dan dampak  lingkungan  didistribusikan.  Hal  ini sejalan  dengan  pendapat  Rodríguez-Labajos  dan Özkaynak  (2017)  yang  mengatakan  bahwa  setiap tahapan  proyek  mempunyai  tingkat  keadilan lingkungan tertentu.
Keadilan  lingkungan  yang  kami  maksud adalah  semua  individu  harus  mendapat  distribusi manfaat atau sumber daya lingkungan yang setara, sedangkan  prasyarat  pemerataan  adalah  kesetaraan prosedural. Kami mengevaluasi keadilan distributif, prosedural, dan pengakuan dengan membandingkan DPSIR  antar  desa.  Selain  itu,  DPSIR  sendiri mencerminkan suatu proses pengambilan keputusan pada  level  perencanaan (Driver), pengambilan keputusan  pada  level  pelaksanaan (Pressure), konsekuensi  keputusan  terhadap  lingkungan  dan kesejahteraan (State  and  Impact), dan  respons terhadap suatu keputusan (Response) yang tertanam
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/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
dalam  keadilan  lingkungan  yang  tercermin  dari Driver . Keadilan prosedural dan rekognisi; tekanan, keadaan,  dan  dampak  mencerminkan  keadilan distributif; dan tanggapan mencerminkan keadilan prosedural  dan  rekognisi.  Keadilan  lingkungan dapat  diidentifikasi  melalui  keluhan  warga  desa dan identifikasi persepsi misrecognition di kalangan warga desa (Wan, 2014).
Kami  berpendapat  bahwa  pengelolaan perikanan lahan basah memerlukan pendekatan yang mengakui  kompleksitas  interaksi  antara  perikanan dan sektor-sektor lain serta bagaimana dampak dari sektor-sektor  tersebut  didistribusikan  ke  seluruh komunitas  nelayan.  Hal  ini  dapat  diwujudkan melalui  metodologi  yang  terintegrasi  berdasarkan kerangka  DPSIR  dan  pendekatan  keadilan lingkungan sehingga mencakup prinsip kelestarian lingkungan  dan  keadilan  lingkungan.  Laporan ini  mengakui  dampak  industri  ekstraktif  terhadap perikanan lahan basah serta laporan ini merupakan sarana  untuk  mengungkap  dan  mengevaluasi implikasi  dari  distribusi  perubahan,  keadaan,  dan dampak  yang  tidak  merata  pada  perikanan  lahan basah.  Pengintegrasian  konsep-konsep  tersebut memberikan  peluang  untuk  mengungkap  dan mengevaluasi  implikasi  keadilan  prosedural  yang terjalin  dalam  proses  pengambilan  keputusan suatu  proyek  yang  menjadi  faktor  pendorong  dan penekan, sebaran perubahan, dampak keadaan, serta bagaimana risiko dan dampak tersebut diakui agar diberikan  respons  yang  sesuai.  Integrasi  keadilan lingkungan dan kerangka DPSIR konsisten dengan pendekatan dampak lingkungan atau sosial (Esteves et al ., 2017) serta mempertimbangkan keterbatasan konsep-konsep  tersebut  dalam  pengelolaan perikanan  lahan  basah  yang  memungkinkan  kami untuk  memberikan  kerangka  kerja  khusus  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  di  ekosistem lahan basah (Nguyen et al., 2016).
Banyak  penelitian  mengenai  keadilan lingkungan  mungkin  telah  dilakukan,  namun kajian  mengenai  keadilan  lingkungan  pada  isu pencemaran akibat kelapa sawit dan pertambangan batu  bara  yang  dirasakan  oleh  masyarakat  nelayan lahan basah belum pernah dilakukan. Oleh karena itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui faktor pendorong dan penekan utama sebagai bukti untuk  mengklaim  keadilan  lingkungan  dan  untuk mengidentifikasi  sifat  saling  terkait  dari  berbagai bidang  ketidakadilan  lingkungan  dalam  perikanan lahan  basah  akibat  interaksi  dengan  sektor ekonomi  lain  yang  diidentifikasi  melalui  DPSIR. Menggunakan perbandingan DPSIR antar wilayah mungkin  berguna  bagi  manajer  lingkungan  yang
berupaya  memasukkan  isu  ketidakadilan  ke  dalam pengambilan keputusan mereka (Hill et al ., 2018). Artikel ini disusun sebagai berikut: Pertama, kami menganalisis DPSIR untuk menilai penurunan perikanan  lahan  basah  di  MMA;  selanjutnya, kami  menganalisis  variasi  DPSIR  antar  wilayah dan  menghubungkannya  dengan  variasi  keadilan lingkungan antar wilayah.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  MMA  bulan September hingga Desember 2019. MMA terletak di  Kabupaten  Kutai  Barat,  Kutai  Timur,  dan Kutai  Kartanegara  di  Provinsi  Kalimantan  Timur, Indonesia. Letaknya di daerah tropis lembab dengan suhu  26—29 o C.  Curah  hujan  tahunan  berkisar antara 1900 hingga 2500 mm (Christensen, 1992). Perekonomian  lokal  didasarkan  pada  perikanan lahan  basah.  Nelayan  mempraktikkan  berbagai teknik penangkapan ikan dan menggunakan jaring yang berbeda-beda yang diberi nama sesuai dengan target  tangkapannya  (Kartanegara,  2014).  Rezim perikanan  adalah  akses  semi  terbuka  dan  akses terbuka terkontrol, hanya penggunaan alat tangkap saja yang diatur, sedangkan ukuran tangkapan, ikan, dan jumlah perahu tidak diatur. Akses pada sumber daya  perikanan  tidak  dibatasi  bagi  nelayan  lokal, sebaliknya pihak luar tidak dapat mengakses sumber daya ikan (Charles, 2008).
Saat  ini  terdapat  16  perusahaan  kelapa sawit  yang  menguasai  lahan  seluas  121.116,32 ha,  dan  16  perusahaan  pertambangan  batu  bara seluas  41.145,76  ha  di  Kecamatan  Muara  Kaman, 6  perusahaan  kelapa  sawit  seluas  62.800  ha  dan  6 perusahaan pertambangan batu bara yang menggarap lahan seluas 5.000 ha di Kecamatan Kota Bangun; 2 perusahaan kelapa sawit yang beroperasi di lahan seluas  34.824  ha  dan  2  perusahaan  pertambangan batu bara yang beroperasi di lahan seluas 4.997 ha di Kecamatan Kenohan di MMA (Dinas Pertambangan Kalimantan  Timur,  2019).  Penelitian  ini  memilih Muara  Kaman,  Kota  Bangun,  dan  Kenohan sebagai  lokasi  studi  yang  masyarakatnya  secara tradisional bergantung pada perikanan darat, namun perkebunan  kelapa  sawit  dan  pertambangan  batu bara  semakin  meningkat  di  kecamatan-kecamatan ini. Kami memilih sepuluh desa nelayan berdasarkan beragam industri ekstraktif dan eksploitasi sumber daya alam, seperti kelapa sawit, pertambangan batu bara, akuakultur, dan perikanan tangkap yang dapat memberikan  dampak  berbeda  terhadap  ekosistem lahan basah.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia
b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Jenis dan Metode Pengambilan Data
Setelah  mengidentifikasi  lokasi  penelitian,  kami  menentukan  10  desa  dengan  menggunakan teknik purposive sampling untuk dapat membandingkan DPSIR dan keadilan lingkungan antar desa:  Liang  Buaya (1), Muara  Kaman (2),  Muara  Siran  (3),  Puan  Cepak  (4),  Sabintulung  (5),
Sedulang (6), Sebelimbingan (7), Semayang (8), Pela (9), dan Kehala Ulu (10). Kesepuluh desa tersebut  kami  kelompokkan  menjadi:  1)  Desa  yang  dikelilingi  perkebunan  kelapa  sawit (Sedulang, Puan Cepak, Liang Buaya, Sabintulung, dan Kehala Ulu); 2) Desa yang dikelilingi perkebunan kelapa sawit dan dilintasi angkutan batu bara (Muara Kaman); 3) Tidak ada kelapa sawit  namun  dilintasi  pertambangan  batu  bara  (Muara  Siran  dan  Sebelimbing);  4)  Tidak  ada perkebunan sawit dan pengangkutan batu bara (Semayang dan Sangkuliman).
Besarnya  sampel  ditentukan  berdasarkan  argumen  Chiang  yang  menyatakan  bahwa semakin  beragam  metode  pengumpulan  data,  semakin  sedikit  partisipan  yang  diperlukan (Chiang, et.al , 2014). Menurut Mocanasu (2020), sebagian besar penelitian kualitatif dilakukan dengan  sampel  kecil.  Berdasarkan  pandangan  tersebut  dan  metode  pengumpulan  data  kami

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Jenis dan Metode Pengambilan Data
Setelah  mengidentifikasi  lokasi  penelitian, kami  menentukan  10  desa  dengan  menggunakan teknik purposive sampling untuk  dapat membandingkan  DPSIR  dan  keadilan  lingkungan antar  desa:  Liang  Buaya  (1),  Muara  Kaman  (2), Muara  Siran  (3),  Puan  Cepak  (4),  Sabintulung (5),  Sedulang  (6),  Sebelimbingan  (7),  Semayang (8), Pela (9), dan Kehala Ulu (10). Kesepuluh desa tersebut kami kelompokkan menjadi: 1) Desa yang dikelilingi perkebunan kelapa sawit (Sedulang, Puan Cepak, Liang Buaya, Sabintulung, dan Kehala Ulu); 2)  Desa  yang  dikelilingi  perkebunan  kelapa  sawit dan dilintasi angkutan batu bara (Muara Kaman); 3) Tidak ada kelapa sawit namun dilintasi pertambangan batu bara (Muara Siran dan Sebelimbing); 4) Tidak ada perkebunan sawit dan pengangkutan batu bara (Semayang dan Sangkuliman).
Besarnya  sampel  ditentukan  berdasarkan argumen Chiang yang menyatakan bahwa semakin beragam  metode  pengumpulan  data,  semakin sedikit  partisipan  yang  diperlukan  (Chiang, et.al , 2014).  Menurut  Mocanasu  (2020),  sebagian  besar penelitian  kualitatif  dilakukan  dengan  sampel kecil. Berdasarkan pandangan tersebut dan metode pengumpulan  data  kami  menggunakan  wawancara mendalam  dan  wawancara  semi  terstruktur  yang diwakili  dalam  Metode  Delphi  dan  analisis  isi maka 70 responden dilibatkan dalam penelitian ini, sebanyak  40  nelayan  diwawancarai,  8  wawancara dilakukan dengan akademisi, 15 wawancara dengan staf pemerintah, dan 7 wawancara dengan praktisi LSM.  Pengambilan  sampel  nelayan  ditentukan
berdasarkan  teknik  random  sampling  melalui wawancara  empat  individu  nelayan  di  masing- masing  sepuluh  desa  terpilih,  sedangkan  sampel LSM, pemerintah, dan akademisi ditentukan secara purposif berdasarkan rekomendasi akademis.
Mengingat  kompleksitas  topik  penelitian dan keterbatasan data, kami menggunakan Metode Delphi. Jenis proses Delphi yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  Delphi  konvensional  dengan kuesioner  tertulis  menggunakan  pertanyaan terbuka  diwawancarai  kepada  seluruh  responden. Hasil  wawancara  mendalam  kemudian  dirangkum untuk  dikembangkan  menjadi  kuesioner  baru untuk  kelompok  responden  yang  lebih  kecil  pada putaran kedua. Pada putaran kedua, anggota panel akademisi  diundang  untuk  melakukan  wawancara semi  terstruktur  atau  pengumpulan  data  mandiri untuk menilai setiap pernyataan dalam skala likert terdiri  dari  39  pernyataan  yang  bertujuan  untuk mengonfirmasi  jawaban  aslinya  pada  putaran pertama.  Jadi,  pengetahuan  masyarakat  atau  lokal dikonfirmasi  secara  ilmiah  (Linstone  &  Turoff, 1975).

## Metode Analisis
Setiap  dokumen  yang  ditranskrip  dari hasil  wawancara  diperiksa  secara  detail.  Tema utama  mengenai  DPSIR  dan  keadilan  lingkungan diidentifikasi  serta  diberi  kode  menggunakan NVivo  12.  Penelitian  ini  dikategorikan  memiliki desain deskriptif, karena didasarkan pada dokumen yang ditranskrip dengan rumusan deduktif. Sistem kategori  dan  kategori  atau  frekuensi  kategori
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/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
digunakan  secara  nominal  (Mayring,  2014). Selanjutnya,  penelitian  ini  mengulangi  proses pengkodean  sesuai  dengan  penilaian  ahli  yang diperoleh  dari  bagian  kedua.  Data  dari  DPSIR diklasifikasikan sesuai dengan kelompok responden untuk mendapatkan perspektif transdisipliner dalam proses pengkodean.
Untuk  menganalisis  DPSIR,  pertama,  kami membuat  rangking  berdasarkan  total  kode  untuk setiap tema DPSIR; kedua, melakukan perbandingan tema  DPSIR  antar  masing-masing  pemangku kepentingan; dan ketiga, melakukan perbandingan DPSIR antar desa. Data DPSIR nelayan berdasarkan klasifikasi  desa  kemudian  digunakan  untuk menganalisis  tema  keadilan  lingkungan.  Seluruh sentimen  negatif  pada  DPSIR  diberi  nilai  negatif (-) dan seluruh sentimen positif diberi nilai positif (+).  Sentimen  ini  menunjukkan  persepsi  nelayan terhadap keadilan lingkungan. Hal ini diidentifikasi berdasarkan  cara  nelayan  mengartikulasikan  dan mengungkapkan  ketidakpuasannya  selama  sesi wawancara.  Jumlah  sentimen  tersebut  kemudian dibagi  menjadi  dua  skala  interval,  yaitu  paling sedikit dan paling berpartisipasi (sentimen terhadap pengemudi  terkait  dengan  partisipasi  dalam pengambilan keputusan) atau paling sedikit tekanan atau paling sedikit dan paling terkena dampak, dan paling sedikit dan paling ditanggapi. Terakhir, kami menghitung  persentase  desa  yang  paling  banyak atau paling sedikit berpartisipasi, mendapat tekanan,
terkena  dampak,  dan  merespons.  Analisis  DPSIR dengan  analisis  DPSIR  x  keadilan  lingkungan dibedakan  pada  unit  analisisnya.  Unit  analisis DPSIR adalah total kelompok responden sedangkan unit analisis DPSIR x keadilan lingkungan adalah desa.
Selain  kunjungan  lapangan  dan  wawancara mendalam,  kami  melakukan  analisis  isi  Analisis Mengenai Dampak Lingkungan (amdal) terhadap  dokumen  negara  pada  enam  perusahaan pertambangan kelapa sawit dan batu bara. Hal ini memungkinkan kami menyatukan hubungan antara indikator  kualitas  air  dan  perubahan  ekosistem perairan seiring berjalannya waktu. Analisis konten ini mendukung kami dalam mengidentifikasi DPSIR dari sudut pandang perusahaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## DPSIR Hasil Tangkapan Ikan di MMA Menurun
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa penurunan  hasil  tangkapan  ikan  disebabkan  oleh faktor  alam  dan  antropogenik,  dari  1168  kode yang  diperoleh  berdasarkan  70  wawancara,  faktor yang paling mengkhawatirkan adalah konsesi lahan (pengemudi),  perkebunan  kelapa  sawit  (tekanan), penurunan hasil tangkapan ikan (negara), keamanan ekonomi  (dampak),  dan  kompensasi  kematian massal ikan (respons) . Distribusi tema ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tema dan Jumlah Peserta yang Menyebutkan Masing-masing Tema.
Tema Nelayan LSM Pemerintah Akademisi Total Rata-rata ranking Driver Konsesi lahan 55 (32.2%) 26 (15.2%) 49 (28.6%) 41 (23.9%) 171 (47.9%) 27.75 Amdal 28 (36.4%) 5 (6.5%) 16 (20.8%) 28 (36.4%) 77 (21.6%) 23.38 RTRW 5 (8.2%) 17 (27.9%) 15 (24.6%) 24 (39.3%) 61 (17.1%) 20.13 Perencanaan pembangunan 5 (10.4%) 14 (29.2%) 13 (27.1%) 16 (33.3%) 48 (13.4%) 19.38 Pressure Kelapa sawit 45 (65.2%) 5 (7.2%) 7 (10.1%) 12 (17.4%) 69 (36.7%) 21.88 Penangkapan ikan 35 (71.4%) 3 (8.3%) 4 (8.2%) 7 (14.3%) 49 (26.0%) 15.88 Faktor musim 35 (89.7%) 2 (5.1%) 0 (0%) 2 (5.1%) 39 (20.7%) 11.13 Batu bara 12 (38.7%) 4 (12.9%) 4 (12.9%) 11 (35.5%) 31 (16.5%) 14.13 State Penurunan hasil tangkapan 56 (70%) 8 (10%) 6 (7.5%) 10 (12.5%) 80 (32.1%) 22.13 Kematian ikan massal 32 (66.7%) 4 (8.3%) 5 (10.4%) 7 (14.6%) 48 (19.3%) 16.75 Kualitas air 35 (72.9%) 4 (8.3%) 6 (12.5%) 3 (6.25%) 48 (19.7%) 16.63 Berkurangnya fishing ground 21 (48.8%) 5 (11.6%) 5 (11.6%) 12 (27.9%) 43 (17.2%) 18.25 Perubahan tinggi muka air 19 (63.3%) 2 (6.7%) 2 (6.7%) 7 (23.3%) 30 (12%) 12.13
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Driver Faktor
pendorong menggambarkan keputusan  tingkat  pengelolaan  lingkungan  hidup dan sumber daya alam yang terjadi sebelum kegiatan tingkat lokal terkait dengan penurunan tangkapan ikan berlangsung, misalnya pengambilan keputusan untuk  perencanaan  pembangunan,  perencanaan tata ruang, pemberian izin penggunaan lahan, dan pemberian  izin  lingkungan  hidup  (amdal)  (Tabel 1).  Keempat  keputusan  tersebut  menyebabkan meningkatnya  tekanan  antropogenik  terhadap lingkungan karena ketidakpedulian terhadap aspirasi sosial  nelayan  dan  lebih  memilih  investasi  skala besar pada industri ekstraktif. Dalam pembangunan, aspirasi  sosial  nelayan  seringkali  dianggap tidak  sesuai  dengan  wacana  pengelolaan  sumber daya  air  dan  prioritas  pembangunan  yang  lebih luas (Béné & Friend, 2011).
Menurut  Undang-Undang  Lingkungan Hidup Indonesia Nomor 32 Tahun 2009, degradasi lingkungan  yang  disebabkan  oleh  pemanfaatan sumber daya alam dikendalikan dan dicegah dengan menggunakan SESA (Kajian Lingkungan Strategis dan Sosial), tata guna lahan dan tata ruang, amdal, serta izin lingkungan. Pemberian izin penggunaan lahan  harus  mengacu  pada  tata  ruang  dan  SESA,
Tema Nelayan LSM Pemerintah Akademisi Total Rata-rata ranking Impact Ketahanan ekonomi 37 (74%) 5 (10%) 3 (6%) 5 (10%) 50 (30.5%) 16.88 Ketahanan komunitas 17 (48.6%) 7 (20%) 8 (22.8%) 3 (8.5%) 35 (21.3%) 16.88 Ketahanan kesehatan 14 (58.3%) 3 (12.5%) 1 (4.2%) 6 (25%) 24 (14.6%) 10.75 Ketahanan pangan 16 (100%) 0 (0%) 0 (0%) 0 (0%) 16 (9.7%) 4.88 Ketahanan politik 16 (100%) 0 (0%) 0 (0%) 0 (0%) 16 (9.7%) 4.88 Ketahanan personal 7 (70%) 1 (10%) 0 (0%) 3 (20%) 10 (6.1%) 5.5 Ketahanan lingkungan 11 (84.6%) 0 (0%) 1 (7.7%) 1 (7.7%) 13 (7.9%) 5.13 Response PPP (kompensasi) 20 (46.5%) 4 (9.3%) 12 (27.9%) 7(16.3%) 43 (17.3%) 17.50 CSR 24 (58.5%) 1 (2.4%) 8 (19.5%) 8 (19.5%) 41 (16.5%) 16.00 Restocking ikan 13 (36.1%) 2 (5.5%) 7 (19.4%) 14 (38.9%) 36 (14.4%) 15.50 Pengendalian pencemaran 8 (23.5%) 0 (0%) 17 (50%) 9 (26.5%) 34 (14.4%) 13.5 Penegakan hukum perikanan 25 (73.5%) 2 (5.9%) 5 (14.7%) 2 (5.9%) 34 (13.6%) 12.88 Bantuan pemerintah 22 (84.6%) 1 (3.8%) 2 (7.7%) 1 (3.8%) 26 (10.4%) 9.38 Plasma kelapa sawit 12 (57.1%) 0(0%) 8 (38.1%) 1(4.7%) 21 (8.4%) 9.13 Perhutanan sosial 3 (21.4%) 11 (78.6%) 0 (0%) 0 (0%) 14 (5.6%) 7.75
Sumber: Data primer diolah, 2021
Lanjutan Tabel 1.
namun banyak izin penggunaan lahan untuk kedua jenis investasi tersebut diterbitkan sebelum rencana tata  ruang  dan  SESA  diberlakukan.  Alhasil,  tata ruang  menyesuaikan  izin  yang  telah  diterbitkan, meski tidak dilakukan prediksi dampak.

## Pressure
Terdapat  empat  faktor  tekanan  yang memengaruhi  perikanan  darat,  antara  lain, perkebunan kelapa sawit, praktik penangkapan ikan yang merusak, faktor musiman, dan pertambangan batu  bara  (Tabel  1).  Tekanan  dari  perkebunan dan  pabrik  kelapa  sawit  merupakan  kekhawatiran terbesar para responden. Data menunjukkan 36,7% tekanan berasal dari perusahaan kelapa sawit, mulai dari tahap awal pembebasan lahan dan pembukaan lahan  hingga  pembuatan  kompos  tandan  buah kosong, seluruh tahap produksi mempunyai potensi dampak.  Berdasarkan  amdal,  kegiatan  pembukaan lahan,  penyiapan  lahan  pembibitan,  penanaman kelapa  sawit,  pembangunan  dermaga  tambatan, pembangunan jaringan jalan, pembangunan waduk, dan pembangunan kanal menyebabkan sedimentasi pada  perkebunan  yang  terletak  di  lahan  basah. Kegiatan  pengolahan  tandan  buah  segar,  seperti pengolahan  air  limbah  dan  pengomposan  tandan kosong  telah  menyebabkan  pencemaran  udara,
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/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
tanah, dan air. Selain polusi dan sedimentasi, kelapa sawit  berhubungan  langsung  dengan  pengurangan wilayah  penangkapan  ikan  karena  diperlukannya pembebasan lahan. Selain itu, aktivitas perkebunan, seperti  pengeringan  gambut  melalui  kanal, menurunkan kualitas air, dan menghambat aktivitas nelayan.
Faktor penekan yang kedua datang dari faktor internal penangkapan ikan, yaitu penggunaan cara penangkapan  ikan  yang  destruktif  dan  peralatan atau alat tangkap yang memonopoli lokasi atau hasil tangkapan. Segala alat dan metode penangkapan ikan ilegal  dapat  dengan  cepat  menangkap  ikan  dalam jumlah besar dan jenis yang berbeda-beda. Metode- metode  penangkapan  tersebut  digunakan  karena nelayan  juga  melakukan  budi  daya  ikan  karnivor. Nelayan  menangkap  ikan  untuk  memberi  makan ikan.  Praktek  tersebut  menyebabkan  penangkapan ikan  berlebihan  karena  tujuannya  berorientasi pada  keuntungan  jangka  pendek,  dengan  tingkat kepedulian  yang  rendah  terhadap  habitat  dan konservasi ikan (Charles, 2008).
Faktor  penekan  ketiga  disebabkan  oleh perubahan  musim  pada  produktivitas  sungai, danau, dan rawa, misalnya dinamika tinggi muka air akibat perubahan iklim di kawasan danau dan DAS Mahakam menunjukkan bahwa tinggi muka air di kawasan tersebut mengalami fluktuasi yang signifikan (Mislan & Suyatna, 2016). Dulu, perubahan tinggi muka  air  di  Mahakam  Bagian  Tengah  cenderung lambat,  namun  banjir  terjadi  dalam  kurun  waktu yang cukup lama, yaitu 1—4 bulan. Selama periode banjir,  Danau  Cascade  dan  danau-danau  kecil  di MMA  menjadi  enam  kali  lebih  besar  dari  ukuran standarnya  sehingga  meningkatkan  luas  daerah penangkapan ikan (de Jong Edwin & Nooteboom, 2010).  Namun,  periode  banjir  akhir-akhir  ini semakin  singkat  karena  frekuensi upwelling yang semakin meningkat. Upwelling menimbulkan massa air  beracun  dari  bawah  permukaan,  yang  terjadi pada  minggu  pertama  banjir  atau  saat  hujan  lebat ketika air pasang terjadi dengan cepat dan berulang- ulang. Oleh karena itu, banjir yang berkepanjangan menurunkan  produktivitas  ikan  akibat upwelling , eutrofikasi , serangan virus, dan peningkatan polusi.
Faktor  tekanan  yang  terakhir  adalah penambangan  batu  bara.  Penambangan  batu  bara yang  sebagian  besar  berlokasi  di  dataran  tinggi atau  hulu  MMA  menyebabkan  pencemaran  dan sedimentasi.  Pencemaran  tersebut  disebabkan oleh  aktivitas  pertambangan,  seperti  1)  pencucian tumpukan batu bara di tepi sungai; 2) meluapnya kapur dari kolam pengendapan pada musim hujan; dan 3) limbah batu bara yang mengandung pirit dan
sulfur yang tersedot dari lokasi penggalian ke dalam kolam pengendapan. Sebagian besar zona penyangga yang  berbatasan  dengan  sungai  dan  timbunan limbah  berjarak  kurang  dari  100  meter,  sehingga meningkatkan  kemungkinan  pembuangan  limbah. Sedangkan  sedimentasi  akibat  penambangan berasal dari 1) pengisian batu bara dari conveyor ke tongkang; 2) jalan angkut yang tidak beraspal, serta 3)  erosi  tepian  sungai  karena  jalur  ponton  terlalu dekat dengan tepi sungai dan melebihi ukuran yang diperbolehkan. Menurut amdal, dampak pembukaan lahan, pengupasan lapisan atas tanah, penambangan batu  bara,  pengolahan  batu  bara,  dan  transportasi juga dapat meningkatkan erosi dan sedimentasi.
State
Keadaan lingkungan menggambarkan keadaan  lingkungan  hidup  pada  saat  ini.  Semua faktor  yang  menekan  berkontribusi  terhadap keadaan  lingkungan,  yaitu  memburuknya  kualitas air,  menurunnya  permukaan  air,  berkurangnya wilayah  penangkapan  ikan,  kematian  ikan  secara massal, dan menurunnya perikanan darat (Tabel 1). Pengurangan  wilayah  penangkapan  ikan  berkaitan dengan  kesalahan  pengelolaan  izin  pertambangan dan  perkebunan. Overlay peta  hak  guna  usaha dan  izin  pertambangan  batu  bara  tahun  2015  di Kecamatan Muara Kaman menunjukkan luas badan air,  pertanian  lahan  basah,  danau,  dan  sempadan sungai  berkurang  menjadi  19.513,34  ha  (Dinas Pertambangan Kalimantan Timur, 2019). Dokumen amdal perkebunan kelapa sawit juga menunjukkan total  luas  izin  20.868  ha,  lahan  produktif  untuk perkebunan sebesar 80% atau 16.201 ha, sedangkan sisanya merupakan lahan marginal atau lahan tidak subur  karena  berada  di  kawasan  rawa  yang  biasa digunakan sebagai tempat penangkapan ikan.
Pengelolaan  air  di  perkebunan  tentu memengaruhi  jumlah,  kadar,  dan  kualitas  air di  luar  kawasan.  Berdasarkan  wawancara,  para nelayan menyatakan bahwa sungai mereka memiliki karakteristik air yang buruk, seperti air yang berbau, asam,  dan  putih  saat  air  pasang.  Bukti  terjadinya penurunan,  suksesi,  pengecilan,  dan  penurunan kualitas  ikan  menunjukkan  bahwa  lingkungan tidak mendukung pertumbuhan. Hasil pemantauan air  amdal  milik  lima  perusahaan  kelapa  sawit  di wilayah  penelitian  menunjukkan  bahwa  anak-anak sungai  telah  tercemar  oleh  kadmium,  tembaga, timbal, seng, belerang, fosfat, dan besi, sedangkan kebutuhan oksigen biologis, oksigen kimia, oksigen terlarut,  total  padatan  tersuspensi,  minyak  dan lemak, nitrogen total, kekeruhan, serta pH berada di  atas  ambang  batas  kualitas  penelitian  lain  yang menegaskan bahwa anak-anak sungai dan organisme
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Mengadaptasi  Keadilan Lingkungan dan DPSIR Untuk Mengatasi Dampak Lingkungan Terhadap Perikanan Tangkap | Ningsih E.S et al Vol. 19, No. 1, Juni 2024, pp. 13-27
akuatik  di  MMA  terkontaminasi  logam  berat (RASI, 2018).
Menurut  nelayan,  penyebab  penurunan kualitas air bisa dibedakan berdasarkan waktu dan lokasi.  Penurunan  kualitas  air  pada  musim  hujan berhubungan  dengan  perkebunan  kelapa  sawit dan  pertambangan  batu  bara.  Hal  ini  ditandai dengan  kematian  massal  ikan  di  danau,  rawa,  dan sungai dekat perkebunan kelapa sawit. Sebaliknya, jika  kematian  ikan  secara  massal  terjadi  di  anak- anak  sungai  berskala  kecil  pada  musim  kemarau, kemungkinan penyebabnya adalah keracunan ikan.
Perubahan  kualitas  air  dan  kematian  ikan yang disebabkan oleh faktor alam atau antropogenik (misalnya  kelapa  sawit,  penambangan  batu  bara, dan  praktik  penangkapan  ikan  yang  merusak) menyebabkan  penurunan  hasil  tangkapan. Berdasarkan  hasil  wawancara,  fluktuasi  hasil tangkapan  ikan  tahunan  jangka  panjang  pada musim  kemarau  dulu  dan  saat  ini  menunjukkan hasil tangkapan berkurang 22 kali lipat. Disebutkan juga  oleh  para  nelayan,  terjadi  tren  penurunan hasil  tangkapan.  Dari  tahun  1992—2008  hasil tangkapan normal, namun sejak tahun 2008, rata- rata hasil tangkapan mengalami penurunan. Selain itu,  sejak  meningkatnya  pertambangan  batu  bara pada  tahun  2012,  angka  kematian  ikan  dalam keramba  juga  meningkat.  Data  statistik  Dinas Perikanan  Kabupaten  Kutai  Kartanegara  (2015) juga menunjukkan empat belas jenis ikan tidak lagi terdata sejak 2007.

## Impact
Studi  ini  membuktikan  bahwa  semua faktor  tekanan  telah  berdampak  pada  keamanan ekonomi,  keamanan  kesehatan,  keamanan  pribadi, dan  jaminan  sosial,  serta  mengurangi  keamanan lingkungan,  ketahanan  pangan,  dan  keamanan politik (Tabel 1). Meskipun perikanan masih menjadi mata pencaharian utama masyarakat MMA, namun potensi  perikanan  sudah  tidak  menjanjikan  lagi, dan struktur mata pencaharian telah berubah dari yang  awalnya  berbasis  perikanan  menjadi  berbasis perkebunan.  Nelayan  berharap  mendapat  bagian keuntungan  yang  layak  dari  keterlibatan  mereka dalam  skema  kemitraan  plasma  yang  ditawarkan perusahaan  kelapa  sawit.  Skema  kemitraan plasma  merupakan  persyaratan  pemerintah  untuk memberikan  kompensasi  atas  penggunaan  lahan perkebunan, namun bagi hasil yang diperoleh tidak sebanding  dengan  hilangnya  wilayah  penangkapan ikan,  dan  hal  ini  menimbulkan  kekecewaan mengenai pembagian keuntungan.
Ketidakpuasan ini memicu praktik penangkapan  ikan  yang  tidak  bertanggung  jawab sehingga  menimbulkan  konflik  antara  nelayan tradisional dan pelaku perusak. Konflik penangkapan ikan ilegal disebabkan oleh pelaku penangkapan ikan yang berseberangan dengan nelayan tradisional dan keluarganya. Nelayan tidak mengharapkan generasi muda bekerja di sektor perikanan, namun peluang kerja  di  perkebunan  dan  pertambangan  batu  bara sangat terbatas. Selain itu, beberapa gejala penyakit yang  diakibatkan  oleh  limbah  telah  terdeteksi  di kalangan  nelayan  karena  menurunnya  kualitas air.  Selain  itu,  beban  lingkungan  menghalangi masyarakat  lokal  untuk  mengakses  air  bersih, sehingga  meningkatkan  biaya  untuk  membeli  air minum.

## Respons

## Respons Terhadap Hasil Tangkapan Ikan Semakin Menurun
Respons  terhadap  menurunnya  hasil tangkapan ikan adalah bantuan pemerintah. Bantuan dapat  datang  dari  berbagai  instansi  dan  berbagai tingkat  pemerintahan,  misalnya,  Dinas  Perikanan menginisiasi  program  pelatihan  pengembangan mata  pencaharian  alternatif  bagi  nelayan  berupa program  pemberdayaan  nelayan,  pelatihan keterampilan,  pemberian  modal,  informasi  pasar, dan  program  regenerasi  nelayan.  Seluruh  bantuan yang  diberikan  pemerintah  bertujuan  untuk meningkatkan  kapasitas  adaptasi  nelayan,  seperti penyediaan  alat  tangkap  ramah  lingkungan,  mata pencaharian  alternatif  seperti  budi  daya  keramba, serta program re- stocking ikan.

## Respons Terhadap Keamanan Ekonomi
Proyek  berskala  besar  harus  memberikan dampak  positif  bagi  masyarakat  lokal,  misalnya melalui pemberdayaan masyarakat. Salah satu bentuk pemberdayaan  masyarakat  adalah  tanggung  jawab sosial  perusahaan  (CSR).  Kewajiban  perusahaan pertambangan  untuk  melaksanakan  CSR  diatur dalam Keputusan Kementerian Energi dan Sumber Daya  Mineral  Nomor  4  Tahun  2017.  Disebutkan bahwa  seluruh  perusahaan  wajib  menyusun rencana  pengembangan  dan  pemberdayaan  yang dokumennya harus menyesuaikan dengan dokumen amdal.  Formula  kompensasi  lingkungan  dan  CSR tidak terstandarisasi. Hanya saja setiap perusahaan wajib  memiliki  rencana  induk  pemberdayaan masyarakat  untuk  menghentikan  kelestarian lingkungan,  sosial,  dan  ekonomi  masyarakat. Berdasarkan  dana  pengelolaan  lingkungan  hidup
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/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
e-ISSN: 2527-4805
(termasuk  kompensasi),  CSR  pertambangan batu  bara  ditentukan  berdasarkan  20—25%  dari total  biaya overhead perusahaan.  Ketentuan  yang ditetapkan  dalam  dokumen  perencanaan  bersifat insidentil  dan  bukan  penganggaran.  Sedangkan besaran dana CSR tidak menentukan besar kecilnya dana  CSR  pada  perusahaan  kelapa  sawit,  namun seharusnya  perkebunan  kelapa  sawit  menerapkan kemitraan plasma untuk mengatasi ketahanan sosial dan ekonomi. Sayangnya, di lokasi penelitian, CSR tidak dilaksanakan secara efektif. Dari sepuluh desa, hanya  satu  desa  yang  puas  terhadap  pelaksanaan CSR.

## Respons Terhadap Kematian Ikan Massal
Kenyataan bahwa kejadian pencemaran yang disebabkan  oleh  aktivitas  perusahaan  menjadikan kompensasi  berdasarkan  Prinsip  Pencemaran Membayar  (PPP)  sebagai  solusi  yang  mungkin dan  diharapkan.  Santunan  adalah  sejumlah  uang yang  diberikan  secara  sukarela  oleh  pelanggar kepada korban. Besarannya ditentukan berdasarkan kesepakatan  atau  peraturan  yang  berlaku. Penghitungan kompensasi bagi pembudi daya ikan lebih mudah dibandingkan perikanan tangkap yang analisisnya  didasarkan  pada  hasil  tangkapan  atau luas  wilayah  penangkapan  ikan.  Kompensasi  bagi nelayan tradisional dimungkinkan apabila peralatan yang  digunakan  nelayan  adalah  alat  tangkap yang  ramah  lingkungan.  Pemerintah  mendorong dana  kompensasi  kolektif  agar  manfaatnya berkelanjutan.  Salah  satu  kelompok  responden akademisi  menyarankan  untuk  mengakomodir pengaturan kompensasi dalam pasal undang-undang perlindungan nelayan atau aturan CSR atau undang- undang  perlindungan  dan  pengelolaan  lingkungan hidup.
Permasalahan  dalam  penegakan  PPP  tidak dapat  diidentifikasi  karena  lokasi  perkebunan berdekatan  dan  jumlahnya  sangat  banyak. Menelusuri sumber pencemaran tidaklah mudah  karena  penyebab  terjadinya  pencemaran bersifat  kompleks,  bersifat  lintas  sektoral,  dan merupakan gabungan dari berbagai kegiatan dalam jangka  waktu  yang  lama.  Selain  itu,  kematian ikan  secara  massal  sering  terjadi  di  luar  konsesi perusahaan,  dan  fenomena  ini  tidak  diteliti  dan didokumentasikan.  Oleh  karena  itu,  masyarakat desa  tidak  dapat  menuntut  atau  menyalahkan perusahaan. Masyarakat yang berhak mendapatkan kompensasi  tidak  bisa  memperjuangkan  hak tersebut karena tidak ada satupun perusahaan yang terbukti  menyebabkan  pencemaran  dan  kematian ikan secara massal.
Respons Terhadap Praktik Penangkapan Ikan yang Merusak
Pemerintah sudah sangat sering mengkampanyekan peraturan larangan penangkapan ikan  destruktif.  Pemerintah  berkolaborasi  dengan polisi,  kelompok  masyarakat,  dan  masyarakat dalam memerangi penangkapan ikan yang merusak. Ancaman hukuman bagi pelaku penangkapan ikan yang merusak adalah enam tahun penjara (UU RI, 2004).  Ke  depannya,  pemerintah  berencana  untuk lebih tegas dalam hal 1) pemeriksaan door to door terhadap  alat  penangkapan  ikan  yang  merusak,  2) pengusiran nelayan migran sementara, 3) penindakan terhadap penangkap ikan ilegal karena memberikan bantuan  modal  untuk  penangkapan  ikan  yang merusak, dan 4) menghentikan bantuan bagi desa- desa  yang  warganya  melakukan  penangkapan  ikan secara  ilegal.  Pemberantasan  penangkapan  ikan destruktif  dilakukan  pemerintah  dan  kepolisian melalui kerja sama dengan masyarakat.
Di  tingkat  desa,  warga  desa  membuat peraturan  desa  yang  menyatakan  bahwa  pelaku penangkapan  ikan  destruktif  dikenakan  denda yang  dendanya  diserahkan  ke  tempat  ibadah. Pemerintah  desa  juga  telah  membuat  kesepakatan antar  desa  mengenai  larangan  penangkapan  ikan yang  merusak  sehingga  tidak  hanya  sebagian  desa yang  melarang,  namun  sebagian  lainnya  tidak. Pemerintah  desa  secara  aktif  mengirimkan  surat imbauan kepada desa lain untuk melarang warganya melakukan  penangkapan  ikan  yang  merusak. Namun  pendekatan  ini  tidak  membuahkan  hasil kecuali  lokasi  penelitian  termasuk  dalam  kawasan konservasi perairan. Di kawasan konservasi perairan hidup Lumba-lumba Irrawaddy (Orcaella brevirostis) sehingga  penegakan  hukum  penangkapan  ikan destruktif sering diberlakukan dan tegas.

## Respons Terhadap Berkurangnya Daerah Penangkapan Ikan
Solusi pertama untuk mengurangi kesenjangan penguasaan  lahan  dan  penggunaan  lahan  adalah pemerintah berupaya mewajibkan perusahaan untuk menjalin kemitraan dengan masyarakat yang disebut plasma.  Namun  konsep  kemitraan  tidak  cukup adil  untuk  diterapkan  dalam  konteks  perkebunan di  lahan  basah  karena  1)  produktivitas  kelapa sawit  rendah  sehingga  pendapatan  plasma  tidak mampu  menggantikan  atau  melengkapi  hilangnya pendapatan  perikanan  dan  2)  pendapatan  dari plasma sangat minim. Peluang kerja di perusahaan sangat minim, dan hal ini merugikan lahan basah. Nelayan  merasa  dirugikan  dan  tidak  mendapatkan manfaat apa pun dari skema tersebut. Bahkan para
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
nelayan  menganggap  skema  itu  adalah  jebakan, tipu  daya,  dan  manipulasi.  Meski  memiliki  lahan plasma, nelayan tidak merasakan kuasa prosedural. Alternatif  mata  pencaharian  ini  bukanlah  bentuk ketahanan  perikanan  karena  masyarakat  harus beralih dari mata pencaharian berbasis air ke mata pencaharian  berbasis  lahan,  artinya,  nelayan  harus mempelajari  keterampilan  baru  dalam  bekerja tanpa  adanya  kepastian  pendapatan,  namun, meskipun kemitraan plasma tidak efektif di sebagian besar  desa,  terdapat  pengecualian  bagi  desa  yang berpartisipasi  dalam  konsesi  lahan  dan  audiensi amdal.  Desa  ini  lebih  memuaskan  dibandingkan desa lainnya.
Solusi lain yang diharapkan untuk melindungi daerah  penangkapan  ikan  adalah  perhutanan sosial.  Solusi  ini  telah  berhasil  diterapkan  di satu  dari  sepuluh  desa  sampel.  Perhutanan  sosial memanfaatkan  lahan  kosong  menjadi  zona konservasi  yang  dikelola  oleh  masyarakat  yang diprakarsai  oleh  LSM.  Untuk  itu,  lahan  tersebut harus  diintegrasikan  ke  dalam  rencana  tata  ruang desa  dan  diusulkan  ke  Kementerian  Lingkungan Hidup yang hak kepemilikannya adalah milik negara (Myers et al ., 2017). Tujuan utama ditawarkannya skema  hutan  desa  adalah  1)  melindungi  kawasan yang  terdapat  ikan,  2)  mempertahankan  daerah tangkapan  air,  3)  mengantisipasi  kebakaran hutan,  dan  4)  menolak  penyelidikan  perkebunan. Kawasan  hutan  terbagi  menjadi  dua,  yaitu  hutan produksi dan hutan lindung.

## Respons Terhadap Rendahnya Partisipasi Masyarakat dalam Proses Pengambilan Keputusan
Advokasi  merupakan  bantuan  untuk menuntut  hak  hingga  pada  tingkat  kebijakan. Cakupan LSM dalam melakukan advokasi terbatas karena  wilayah  yang  dibantu  pun  terbatas.  Hanya ada sedikit advokasi terhadap sektor perikanan dan nelayan di Mahakam Tengah, baik dari pemerintah maupun LSM. Kalaupun ada advokasi di Mahakam Tengah,  fokusnya  bukan  pada  penangkapan  ikan. Beberapa  LSM  yang  mengadvokasi  komunitas MMA adalah RASI, Bioma, Bumi, JATAM. RASI berhasil  mengintegrasikan  kawasan  konservasi perairan  ke  dalam  proses  pengambilan  keputusan tata  guna  lahan  dan  tata  ruang,  sedangkan Bumi  berhasil  mengadvokasi  kawasan  konservasi lahan gambut.

## Respons Terhadap Memburuknya Kualitas Air- Pengendalian Pencemaran
Pengendalian  polusi  berada  di  bawah
tanggung jawab Badan Lingkungan Hidup. Bagian dari  tanggung  jawab  Badan  Lingkungan  Hidup adalah  mengelola  perencanaan,  pelaksanaan,  dan pasca operasi amdal. Saat perusahaan melaksanakan rencananya, Badan Lingkungan Hidup mengendalikan aliran semprotan dan pupuk dengan memantau  sumur,  mencegah  dampak  semprotan, pupuk,  herbisida,  limbah  berbahaya,  menerapkan aturan  jarak  minimum  antara  perkebunan  dan sempadan sungai serta mengendalikan limbah sawit dan tandan buah kosong.

## Keterkaitan Antara DPSIR dan Keadilan Lingkungan Hidup
Identifikasi  keadilan  lingkungan  dalam tekanan,  keadaan,  dan  dampak  dilakukan  dengan membandingkan sentimen nelayan di masing-masing desa.  Sentimen  positif  atau  negatif  menunjukkan persetujuan  atau  ketidaksetujuan,  persepsi  positif atau  negatif,  dan  kepuasan  atau  ketidakpuasan terhadap distribusi sumber daya (Daigle et al ., 1996; Loomis  &  Ditton,  1993).  Sentimen  masyarakat mencerminkan keluhan masyarakat akibat hilangnya hak  masyarakat  dan  menunjukkan  bahwa  sistem tidak  berjalan  dengan  baik  (Higginbotham et  al ., 2010; Kurtz, 2003; Martin et al ., 2014; Sulaiman et al .,  2014).  Dalam  penelitian  ini,  perampasan  hak- hak nelayan mencakup hak atas tanah dan sumber daya  air,  serta  hak  atas  penghidupan  di  bidang perikanan.

## Akses yang Tidak Setara Terhadap Proses Pengambilan Keputusan
Studi  ini  menemukan  bahwa  ketidakadilan lingkungan yang terjadi di tingkat lokal diakibatkan oleh proses pengambilan keputusan penataan ruang, konsesi  lahan,  perencanaan  pembangunan,  dan amdal yang tidak mempertimbangkan aspek keadilan lingkungan. Sebagian besar desa yang tidak pernah terlibat  dalam  keempat  pengambilan  keputusan tersebut memiliki persepsi ketidakadilan yang lebih tinggi  dibandingkan  desa  yang  terlibat  (Tabel  2). Kurangnya  partisipasi  nelayan  dalam  pengambilan keputusan di tingkat desa dapat dilihat pada Tabel 2. Dari 10 desa, hanya 2 desa yang mempunyai sentimen positif  terhadap  seluruh  pengambilan  keputusan, sebaliknya,  8  desa  mempunyai  sentimen  negatif terhadap  seluruh  pengambilan  keputusan,  artinya, pengambilan  keputusan  tidak  mempertimbangkan sebaran  dampak  dan  manfaat,  tidak  melibatkan nelayan  sebagai  komunitas  terdampak,  dan  tidak mempertimbangkan hak nelayan atas penangkapan ikan,  lingkungan  yang  sehat,  dan  pekerjaan  yang layak.
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
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
Tabel 2. P erbandingan DPSIR, P rotes, dan P ersepsi Keadilan Antar Desa.
Kat egori Tema Sed u-lang Puan Cepak Liang Buaya Sa bin tulung Kehala Ulu Muara Kaman Muara Siran Se belim- bingan Semayang Sangkuliman Skala sen tim en Paling  banyak (%) Paling  sediki t (%) Dik elilingi kelapa sa wi t Dik elilingi kelapa sa wi t Dik elilingi kelapa sa wi t
Dik elilingi kelapa sa wi t Dik elilingi kelapa sa wi t Dik elilingi k elapa sa wi t dan dilewati  batu bara Ti dak ada k elapa
sa wi t t etapi
dilewati batu bara Ti dak ada kelapa sa wi t tetapi dilewati batu bara Ti dak ada kelapa sa wi t dan batu  bara Ti dak ada kelapa sa wi t
dan batu bara
Driv er O = P aling berpartisipasi O = P aling ti dak berpartisipasi Peren canaan pembang unan 0 -1 10 90 RTRW +2-1 20 80 Konsesi lahan +4-6 20 80 Am dal +2-4 20 80 Pressure O = paling sediki t t ekanan O = P aling banyak t ekanan Kelapa sa wi t 0-7 60 40 Perikanan -1-5 70 30 Batu bara 0-4 30 70 Fakt or m usim -1-7 60 40 Stat e O = paling ti dak berubah
O = paling berubah
Pen urunan hasil tangkapan -3-8
60 40
Berkurangnya fishing gr ound
0-10 10 90 Kematian ikan secara masal +1-6 40 60 Pen urunan kuali tas air +1-6 50 50 Perubahan tinggi m uka air 0-4 70 30 Impact O = P aling ti dak terdampak O = paling t erdampak
Ketahanan ek on omi +1-7 60 40 Ketahanan k om uni tas 0-4 50 50 Ketahanan k esehatan 0-4 40 60 Ketahanan personal +1-2 30 70 Ketahanan lingkungan 0-3 20 80 Ketahanan pangan +2-4 30 70 Ketahanan poli tik Response O = Paling banyak m en dapatkan
respon O = Paling sediki t m en dapatkan respon PPP (k ompensasi)
+1-3 10 90 CSR +4-5 20 80 Restocking ikan +2-3 30 70 Pengen dalian pen cemaran +1-2 10 90 Pen egakan h ukum perikanan
+5-4 30 70 Plasma k elapa sa wi t
+3-4 10 90 Ban tuan pem erin tah +2-1 20 80 Perh utanan sosial +1-0 10 90 Klaim/Pro tes +4-6 20 80 Persepsi ttg k eadilan +4-4 20 80
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Studi  ini  menemukan  bahwa  semua  desa menerima  berbagai  jenis  tekanan  namun  pada tingkat  tekanan  yang  berbeda.  Faktor  penekan tersebut mengubah keadaan sumber daya perikanan dan sumber daya air secara berbeda di setiap desa. Perubahan  lingkungan  juga  berdampak  berbeda terhadap keamanan manusia karena tingkat tekanan yang  berbeda  di  lokasi  penelitian.  Secara  umum, keamanan  manusia  yang  paling  terkena  dampak dari situasi perikanan tangkap darat saat ini adalah keamanan  ekonomi  akibat  hilangnya  penangkapan ikan  sebagai  mata  pencaharian  utama.  Berbagai tekanan,  keadaan,  dan  dampak  tersebut  terkait dengan kesalahan pengelolaan lingkungan. Namun, jika kita melihat bagaimana tekanan, keadaan, dan dampak  ini  memperbesar  kesenjangan  lingkungan dan sosial ekonomi antar desa yang terkena dampak, hal ini menjadi isu keadilan lingkungan.

## Distribusi Respons yang Tidak Merata Terhadap Perubahan Lingkungan dan Dampak Lingkungan
Selain  muncul  dalam  proses  pengambilan kebijakan  dan  ketimpangan  distribusi  perubahan lingkungan  dan  dampak  lingkungan  hidup, keadilan  lingkungan  juga  muncul  dalam  cara  para aktor  menyikapi  kemungkinan  dampak  kerusakan lingkungan  hidup.  Respons  pemerintah  dan perusahaan  dalam  menyikapi  keluhan  sosial  dan masyarakat memengaruhi persepsi nelayan mengenai ketidakadilan.  Untuk  meminimalisir  kesenjangan antar  desa  maka  desa  yang  paling  tertekan  harus menerima respons yang paling besar.
Kami  menemukan  bahwa  desa-desa  yang mengalami  dampak  lingkungan  lebih  sedikit mendapat  respons  lebih  baik  karena  keterlibatan mereka  dalam  pengambilan  keputusan  (Tabel  2). Empat desa mengalami penurunan kualitas terburuk, namun  tidak  ada  satupun  desa  yang  memiliki sentimen  positif  terhadap  upaya  pemerintah mengendalikan  pencemaran.  Bahkan  desa  lain yang  mengalami  penurunan  kualitas  air  paling sedikit  pun  mempunyai  sentimen  negatif terhadap  upaya  pemerintah  mengendalikan pencemaran. Bagi desa yang mengalami perubahan kualitas air terparah, hal ini tidak hanya menyebabkan kematian ikan secara massal tetapi juga berdampak pada akses terhadap air bersih.
Sebagian  besar  desa  mengalami  penurunan hasil tangkapan ikan, namun hanya tiga desa yang memberikan  respons  melalui  penegakan  hukum penangkapan  ikan,  sementara  desa  lainnya  yang mengalami  masalah  serupa  tidak  mendapatkan respons yang sama. Pemerintah mempunyai program bantuan pemerintah untuk meningkatkan tangkapan
ikan,  namun  program  ini  juga  disalurkan  secara tidak  proporsional.  Pemerintah  juga  mempunyai program re- stocking ikan untuk meningkatkan hasil tangkapan ikan, namun program ini tidak merata.
CSR  juga  dilaksanakan  secara  berbeda  di tingkat desa. Desa yang paling mengalami kerawanan ekonomi perikanan dan keamanan komunitas tidak menerima  pemberdayaan  masyarakat  melalui  CSR meskipun desa tersebut berada dalam batas wilayah perusahaan. Sebaliknya, dua desa kurang mengalami kerawanan  ekonomi  perikanan,  namun  CSR dilaksanakan di kedua desa tersebut.

## Ketimpangan Pengambilan Keputusan, Ketimpangan Distribusi Lingkungan Hidup, dan Hubungannya dengan Persepsi Keadilan Lingkungan
Ketimpangan  respons  terhadap  perubahan lingkungan  dan  dampaknya  berkorelasi  dengan ketimpangan partisipasi dalam proses pengambilan keputusan  pada  tahap  perencanaan.  Partisipasi dalam  pemantauan  lingkungan  hidup  berkaitan dengan  pemantauan  suatu  proses  proyek  yang sedang  berlangsung,  keadaan  lingkungan  hidup, dan dampak lingkungan hidup melalui pengaduan, protes,  atau  tuntutan  keadilan  lingkungan  hidup. Dua  desa  yang  terlibat  dalam  proses  pengambilan keputusan  memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik untuk  secara  efektif  menuntut  aktor-aktor  terkait untuk  berkomitmen  mencegah,  merespons,  dan mengurangi dampak lingkungan serta meningkatkan kemampuan  adaptasi  komunitas  nelayan  terhadap perubahan  lingkungan  melalui  pengaduan,  protes, atau  tuntutan  keadilan  lingkungan.  Oleh  karena itu, desa yang mempunyai sentimen positif terhadap total DPSIR adalah desa yang mempunyai persepsi positif  terhadap  keadilan  distributif.  Sebaliknya, delapan  desa  lainnya  yang  tidak  dilibatkan  dalam proses pengambilan keputusan mempunyai sentimen negatif  terhadap  total  DPSIR  dan  mempunyai persepsi negatif terhadap keadilan distributif.

## SIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN

## Simpulan
Artikel kami memberikan kontribusi teoretis dengan  mengubah  gagasan  keadilan  menjadi sesuatu  yang  kuantitatif  meski  berisiko.  Pasal  ini tidak  bermaksud  untuk  mereduksi  nilai  keadilan menjadi  beberapa  angka  dan  tentu  saja  masih berupa  kajian  pendahuluan  dan  masih  terdapat beberapa  permasalahan  yang  belum  terselesaikan. Namun,  dengan  membandingkan  DPSIR  antar
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/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
desa,  kita  dapat  melihat  bahwa  desa-desa  tersebut mempunyai  tekanan  yang  berbeda-beda  sehingga meningkatkan kesenjangan lingkungan antar desa. Oleh karena itu, kami mengusulkan solusi dengan menggunakan  prinsip  desa  yang  paling  tertekan harus  mendapat  tanggapan  paling  besar  untuk mengurangi  kesenjangan  dan  ketidakadilan  yang dirasakan.  Apalagi  berdasarkan  temuan,  lebih  dari separuh permasalahan merupakan faktor eksogenik, maka masuk akal bila permasalahan perikanan hanya dapat diselesaikan jika pengelola perikanan mampu menyelesaikan permasalahan yang berasal dari luar perikanan  tanpa  mengabaikan  faktor  endogenik dan faktor alam. Faktor alam dan perubahan iklim merupakan  faktor  penekan  yang  penting  untuk dipertimbangkan dalam perencanaan dan kebijakan penggunaan air di masa depan.

## Rekomendasi Kebijakan
Gagasan  utama  di  balik  keberlanjutan perikanan adalah bahwa perikanan sebagai sumber daya terbarukan harus dikelola dan dipanen sesuai dengan  tingkat  hasil  yang  berkelanjutan  untuk memenuhi kebutuhan saat ini tanpa mengorbankan kebutuhan  generasi  mendatang.  Dasar  pemikiran mengenai  keberlanjutan  perikanan  melekat  pada konsep  keseimbangan  populasi  dengan  menjaga jumlah  ikan  yang  ditangkap  tidak  boleh  melebihi hasil  maksimum  lestari  atau  total  tangkapan yang  diperbolehkan.  Konsep  hasil  maksimum berkelanjutan  dan  jumlah  tangkapan  yang diperbolehkan ditetapkan berdasarkan asumsi input dan output. Hasil maksimal yang berkelanjutan hanya mempertimbangkan  bagaimana  mempertahankan satu spesies saja, sedangkan alam adalah sistem yang kompleks, baik sistem alam maupun sistem manusia berinteraksi secara dinamis dengan pengembangan kebijakan dan perencanaan, pengelolaan perikanan, program  pengembangan  perikanan,  dan  penelitian perikanan.
Tanggapan yang disebutkan dalam bab  sebelumnya  mencerminkan  tanggapan yang  dikumpulkan  dari  para  responden  yang mencerminkan klaim nelayan tentang ketidakadilan distributif.  Tuntutan  mengenai  pemerataan  dan keadilan  adalah  mengenai  distribusi  manfaat  dan beban lingkungan hidup serta mekanisme dan sarana perlindungan  terhadap  penurunan  kualitas  air, penurunan hasil tangkapan ikan, dan pengurangan wilayah  penangkapan  ikan.  Jadi,  respons  yang dibahas  sebelumnya  belum  tentu  mencerminkan solusi  terbaik  bagi  perikanan  dan  kelestarian lingkungan, namun mencerminkan tuntutan nelayan akan  keadilan  distribusi  dan  hak  penangkapan
ikan. Beberapa di antaranya bahkan mencerminkan respons pragmatis terhadap perubahan lingkungan tak terduga akibat konsesi perkebunan kelapa sawit.
Langkah pragmatis tersebut, seperti langkah pemerintah  yang  memberlakukan  moratorium pemberian  izin  perluasan  perkebunan  kelapa sawit  di  lahan  gambut,  merupakan  langkah  yang patut  diapresiasi.  Kemudian  langkah  yang  diambil oleh  LSM  dan  pemerintah  untuk  berkomitmen melakukan  perhutanan  sosial  sebagai  bagian  dari land  reform yang  bertujuan  untuk  mengurangi kesenjangan  penguasaan  lahan  antara  usaha  skala besar dan skala kecil juga merupakan langkah yang baik,  namun  alternatif  yang  diusulkan  tersebut merupakan  sebuah  tantangan  perubahan  yang diantisipasi  dari  konteks  sosial  dan  ekonomi  yang ada.  Kompensasi  lahan  melalui  skema  kemitraan plasma  juga  merupakan  langkah  pragmatis  yang belum tentu memberikan manfaat ekonomi. Dalam temuan  kami,  terlihat  bahwa  kepemilikan  lahan perkebunan  plasma  gagal  memfasilitasi  partisipasi yang berarti dalam proses negosiasi dan menegakkan ketentuan pembagian keuntungan terkait.
Meskipun  sebagian  besar  dari  respons tersebut bersifat pragmatis, isu keadilan lingkungan masih  merupakan  studi  awal  dan  hanya  sedikit permasalahan  yang  belum  diteliti,  namun  isu  ini harus  dipertimbangkan  oleh  pengelola  perikanan karena  mencerminkan  keadilan  distribusi  yang dituntut di tingkat akar rumput. Beberapa respons tersebut merupakan best practice yang telah diterapkan di beberapa desa sehingga dapat diperluas ke desa lain untuk mengurangi kesenjangan antar desa.
Masalah  kesenjangan  lingkungan  hidup perlu  diselesaikan.  Menurut  kami,  kesenjangan lingkungan hidup ini terkait dengan aturan utama perusahaan  yang  hanya  diwajibkan  melibatkan warga desa dalam pengelolaan lahan dan lingkungan hidup serta memberikan kompensasi kepada warga desa  yang  berada  di  wilayah  konsesi  perusahaan. Sedangkan  desa  di  luar  wilayah  konsesi  tidak berhak  dilibatkan  dan  menerima  kompensasi. Faktanya,  desa-desa  yang  berada  di  dalam  lahan konsesi  perusahaan  tidak  selalu  terkena  dampak langsung  dan  tidak  selalu  menerima  kompensasi penuh.  Masyarakat  yang  tinggal  jauh  dari  proyek lebih sering terkena dampak tidak langsung namun jarang  mendapat  pengakuan  dan  kompensasi (Middleton et al ., 2017).
Oleh karena itu, kami mengusulkan gagasan prioritas  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut, yaitu  desa  yang  paling  marginal,  paling  banyak mendapat  tekanan,  paling  banyak  mengalami
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
perubahan lingkungan, dan paling banyak menerima dampak lingkungan, merupakan pihak yang paling berhak  menerima  respons  untuk  mengurangi permasalahan tersebut. Jadi, alternatif respons yang diberikan tidak diprioritaskan berdasarkan batasan perusahaan, namun klaim kompensasi berdasarkan bukti.  Semakin  signifikan  dampak  yang  dialami masyarakat, maka semakin besar pula respons yang harus diperoleh.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada seluruh  responden  yang  memberikan  informasi penting  saat  mengumpulkan  data  dari  LSM, pemerintah,  akademisi,  dan  nelayan,  serta  Islamic Development Bank yang mendukung pekerjaan ini.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini  kami  menyatakan  bahwa kontribusi masing-masing penulis dalam penulisan makalah  ini  adalah:  Etik  Sulistiowati  Ningsih sebagai kontributor utama, Padermsak Jarayabhand dan  Erwiantono  sebagai  anggota  utama.  Penulis menyatakan  bahwa  Surat  Kontribusi  Penulis  telah dilampirkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Béné,  C.,  &  Friend,  R.  M.  (2011).  Poverty  in  small- scale fisheries: old issue, new analysis. Progress in  Development  Studies,  11 (2),  119—144.  doi: https://doi.org/10.1177/146499341001100203.
Charles,  A.  T.  (2008). Sustainable  fishery  systems :  John Wiley & Sons.
Christensen,  M.  S.  (1992).  Investigations  on  the ecology  and  fish  fauna  of  the  Mahakam  River in  East  Kalimantan  (Borneo),  Indonesia. Internationale Revue der gesamten Hydrobiologie und Hydrographie, 77 (4), 593—608.
Daigle, C. P., Loomis, D. K., & Ditton, R. B. (1996). Procedural justice in fishery resource allocations. Fisheries, 21 (11), 18—23. de  Jong,  E.  B.,  Ragas,  A.  M.,  Nooteboom,  G.,  & Mursidi, M. (2015). Changing water quality in the middle mahakam lakes: water quality trends in a context of rapid deforestation, mining and palm oil plantation development in Indonesia’s middle  Mahakam  Wetlands. Wetlands,  35 (4), 733—744.
de Jong Edwin, B., & Nooteboom, G. (2010). Against ‘Green  development  fantasies’:  Resource degradation  and  the  lack  of  community resistance  in  the  Middle  Mahakam  Wetlands, East  Kalimantan,  Indonesia. Asian  Journal  of Social Science, 38 (2), 258—278.
Dinas Kelautan dan Perikanan (DKP) Kabupaten Kutai Kartanegara. (2018). Statistik Perikanan Tangkap
Kabupaten  Kutai  Kartanegara .  Laporan  tidak dipublikasikan.
Dinas  Perikanan  Kabupaten  Kutai  Kartanegara.  (2015). Statistik  Perikanan  Tangkap  Kabupaten  Kutai Kartanegara . Laporan tidak dipublikasikan.
Dinas  Pertambangan  Kalimantan  Timur.  (2019). Peta hak guna usaha dan izin pertambangan . Laporan tidak dipublikaskan.
Esteves, A. M., Factor, G., Vanclay, F., Götzmann, N.,
&  Moreira,  S.  (2017).  Adapting  social  impact assessment to address a project's human rights impacts  and  risks. Environmental  Impact Assessment Review, 67 , 73—87. Higginbotham,  N.,  Freeman,  S.,  Connor,  L.,  & Albrecht,  G.  (2010).  Environmental  injustice and air pollution in coal affected communities, Hunter Valley, Australia. Health & Place, 16 (2), 259—266.
Hill, D. T., Collins, M. B., & Vidon, E. S. (2018). The environment and environmental justice: Linking the biophysical and the social using watershed boundaries. Applied Geography, 95 , 54—60.
Kartanegara, F. A. O. K. (2014). Profil alat penangkapan ikan di perairan umum . Kutai Kartanegara.
Kurtz, H. E. (2003). Scale frames and counter-scale frames: constructing  the  problem  of  environmental injustice. Political geography, 22 (8), 887—916.
Lewison, R. L., Rudd, M. A., Al-Hayek, W., Baldwin, C., Beger, M., Lieske, S. N., . . . Policy. (2016). How  the  DPSIR  framework  can  be  used  for structuring problems and facilitating empirical research  in  coastal  systems. Environmental Science  and  Policy,  56 , 110—119. doi: https:// doi.org/10.1016/j.envsci.2015.11.001.
Loomis,  D.  K.,  &  Ditton,  R.  B.  (1993).  Distributive justice in fisheries management. Fisheries, 18 (2), 14—18.
Martin, A., Gross-Camp, N., Kebede, B., McGuire, S., & Munyarukaza, J. (2014). Whose environmental justice? Exploring local and global perspectives in a payments for ecosystem services scheme in Rwanda. Geoforum, 54 , 167—177.
Mayring,  P.  (2014).  Qualitative  content  analysis: theoretical  foundation,  basic  procedures  and software solution.
Middleton,  C.  Pengkam,  S.  Tivasudarej,  A.  (2017). In:  Water  Governance  and  Collective  Action. Routledge.
Mislan,  &  Suyatna,  I.  (2016). Respon  hidrologi  sebagai dampak  perubahan  iklim  di  kawasan  danau kaskade  Mahakam. Paper  presented  at  the Seminar  Nasional  Pengelolaan  Pesisir  dan Daerah Aliran Sungai ke-2, Yogyakarta.
Myers,  R.,  Intarini,  D.,  Sirait,  M.  T.,  &  Maryudi,  A.
(2017).  Claiming  the  forest:  Inclusions  and exclusions under Indonesia's ‘new’forest policies on  customary  forests. Land  Use  Policy,  66 , 205—213.
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/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
e-ISSN: 2527-4805
Nguyen, V. M., Lynch, A. J., Young, N., Cowx, I. G., Beard Jr, T. D., Taylor, W. W., & Cooke, S. J. (2016). To manage inland fisheries is to manage at the social-ecological watershed scale. Journal of Environmental Management, 181 , 312—325. RASI, R. A. S. o. I. (2018). Laporan teknis monitoring pesut Mahakam dan kualitas air Juli 2017—Mei 2018 . Retrieved from Samarinda. Rodríguez-Labajos,  B.,  &  Özkaynak,  B.  (2017). Environmental  justice  through  the  lens  of mining conflicts. Geoforum, 100 (84), 245—250.
Sulaiman, S., Abdullah, M. A., Mansur, T. M., & Zulfan, Z. (2014). Pembangunan Hukum Perlindungan Nelayan  Tradisional  di  Aceh  dalam  Kaitan Pemanfaatan  Sumber  Daya  Perikanan  secara Berkeadilan. Media Hukum, 21 (2), 13.
UU  RI.  (2004). Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor 31 Tahun 2004 tentang Perikanan
Walker,  G.  (2012). Environmental  Justice:  Concepts, Evidence and Politics . Routledge.
Wan,  P.  M.  J.  (2014).  Environmental  justices  and injustices of large-scale gold mining in Ghana: A study of three communities near Obuasi. The extractive industries and society 1 , 38—47
Xu,  T.,  Weng,  B.,  Yan,  D.,  Wang,  K.,  Li,  X.,  Bi,  W., .  .  .  Liu,  Y.  (2019).  Wetlands  of  international importance:  Status,  threats,  and  future protection. International journal of environmental research and public health, 16 (10), 1818.