Ekspresi dan Persepsi : Jurnal Ilmu Komunikasi, Vol. 6, No. 1, Januari 2023 e-ISSN: 2656-050X, Website : http://ejournal.upnvj.ac.id/index.php/JEP/index DOI : http://dx.doi.org/10.33822/jep.v6i1.5427

## SO CIAL NETW O RK ANALYSIS #USUTTUNTAS PADA M EDIA SO SIAL TW ITTER
(Data Tw itter 11 Novem ber 2022 )
M uham m ad Fadhlillah Setiam ukti 1 , M och. Fuad Nasvian 2 1,2 Ilmu Komunikasi, Universitas Muhammadiyah Malang
Naskah diterima tanggal 01-12-2022, direvisi tanggal 01-01-2023, disetujui tanggal 20-01-2023
Abstrak. Tragedi Kanjuruhan pada 1 Oktober tahun 2022 merupakan tragedi sepak bola dengan korban jiwa terbanyak kedua sepanjang sejarah dunia. Union of European Football Associations (UEFA) juga turut berbela sungkawa dengan melakukan hening cipta ( m om ent of silence ) pada pertandingan liga mereka. Tragedi Kanjuruhan ini memunculkan gerakan sosial dan aktivisme digital (DMO) melalui tagar #UsutTuntas. Data set yang di craw ling menggunakan Netlytic.org mendapati 9.098 tweet DMO menggunakan tagar #UsutTuntas dari total 10.000 tweet. Penelitian ini akan mengukur jaringan komunikasi yang terbentuk menggunakan teori Jaringan Sosial, analisa aktor yang terlibat, analisa wacana dan analisa sentimen. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa gerakan opini digital Tragedi Kanjuruhan melalui tagar #UsutTuntas memiliki angka sentimen negatif tinggi yang menunjukan kekecewaan dan rasa tidak percaya oleh warganet dalam penanganan Tragedi Kanjuruhan. Rendahnya angka centralization antar aktor menunjukan bahwa DMO Tragedi Kanjuruhan melalui tagar #UsutTuntas merupakan aktivisme digital yang terjadi secara organik dan tidak dikendalikan oleh aktor maupun organisasi tertentu. Kata Kunci: Analisa Jaringan Sosial, Analisa Sentimen, Gerakan Opini Digital, #UsutTuntas
Abstract . The Kanjuruhan tragedy on 1 October 2022 is a football tragedy with the second m ost fatalities in w orld history. The Union of European Football Associations (UEFA) also expressed their condolences by observing a m om ent of silence at their league m atch. The Kanjuruhan tragedy gave rise to a social m ovem ent and digital activism (DM O ) through the hashtag #UsutTuntas. The data set crawled using Netlytic.org found 9,098 DM O tweets using the hashtag #UsutTuntas out of a total of 10,000 tweets. This study will m easure the com m unication network form ed using Social Network theory, analyzing the actors involved, discourse analysis and sentim ent analysis. The results of this study prove that the digital opinion m ovem ent on the Kanjuruhan Tragedy through the hashtag #UsutTuntas has a high num ber of negative sentim ents indicating disappointm ent and distrust by netizens in handling the Kanjuruhan Tragedy. The low centralization rate between actors shows that the DM O of the Kanjuruhan Tragedy through the hashtag #UsutTuntas is digital activism that occurs organically and is not controlled by any particular actor or organization.
Keyw ord: Digital M ovem ent of Opinion, Sentim ent Analysis, Social Network Analysis, #UsutTuntas

## PENDAH U LUAN
Tragedi Kanjuruhan pada 1 Oktober tahun 2022 merupakan tragedi sepak bola dengan korban jiwa terbanyak kedua sepanjang sejarah dunia. Tragedi ini mengakibatkan 756 orang menjadi korban yang menewaskan 135 jiwa (93 perempuan dan 42 laki-laki), 596 orang luka ringan dan 26 lainnya luka berat. Pemimpin negara seperti Kanselir Jerman, mengirimkan surat kepada Presiden Joko Widodo berisi ucapan belasungkawa. Raja Charles III juga menyampaikan belasungkawa terhadap masyarakat Indonesia atas tragedi sepak bola tersebut.

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
Union of European Football Associations (UEFA) turut berbela sungkawa dengan melakukan hening cipta (moment of silence) pada pertandingan Cham pions League, Europa League, Europa Conference League and W om en’s W orld Cup play-offs . Kasus pelanggaran Hak Asasi Manusia (HAM) yang mengakibatkan hilangnya nyawa terjadi beberapa kali di Indonesia, sebagian dari kasus tersebut belum terselesaikan, misalnya kasus pelanggaran HAM berat di Indonesia seperti Tragedi Semanggi, Trisakti, Tragedi 13 - 15 Mei 1998, Peristiwa Tanjung Priok, maupun Talangsari 1989 yang hingga sekarang tidak ada kejelasan hukum. Masyarakat Indonesia yang concern terhadap kasus pelanggaran HAM ini memunculkan gerakan sosial yang salah satunya adalah Aksi Kamisan. Gerakan sosial yang dilakukan di depan Istana Negara setiap hari kamis sejak tanggal 18 Januari 2007. Aksi Kamisan berisi tuntutan kepada negara untuk menyelesaikan kasus pelanggaran HAM berat di Indonesia seperti Tragedi Semanggi, Trisakti, Tragedi 13 - 15 Mei 1998, Peristiwa Tanjung Priok, maupun Talangsari 1989. Kurangnya perhatian terhadap kasus HAM di Indonesia ini mengakibatkan kekhawatiran adanya kemungkinan kasus Tragedi Kanjuruhan juga tidak akan tuntas.
Sumber: tweetbinder.com (2022 )

## G am bar 1. Traffic Tagar #UsutTuntas di Tw itter
Tragedi Kanjuruhan ini memunculkan gerakan sosial dan aktivisme digital melalui Digital M ovem ent of O pinion atau biasa disebut DMO. Aksi kasus Kanjuruhan tersebut menuntut agar kasus Kanjuruhan segera diselesaikan melalui diksi tagar #UsutTuntas. Hingga 11 November 2022 aktivitas pengguna media sosial Twitter mengenai tragedi Kanjuruhan masih bergejolak. Twitter merupakan sosial media mikroblog sehingga memungkinkan penggunanya untuk mengirim dan membaca pesan yang disebut “tweet” (Sultanatta & Maryam, 2019). Twitter berada diurutan ke tiga urutan aktivitas penggunaan Sosial Media di Indonesia (Muqsith, 2019). Twitter juga merupakan salah satu sumber “rujukan sosial” selain Facebook (Puspita & Suciati, 2020). Peningkatan aktivitas pengguna Twitter terjadi menjelang peringatan 40 hari tragedi Kanjuruhan, ditandai dengan banyaknya tweet dengan menggunakan tagar #UsutTuntas. Data set yang diambil tanggal 4 - 11 November menunjukan tegar #UsutTuntas digunakan sebanyak 19.520 kali oleh pengguna Twitter. Analisis yang dilakukan pada Netlytic.org mendapati 9.098 tweet menggunakan tagar #UsutTuntas dari total 10.000 tweet.

## Sumber: brandmention.com (2022)

## G am bar 2. Traffic Tagar #UsutTuntas di M edia Sosial
Tanggal 15-21 November 2022 paska peringatan 40 hari tragedi Kanjuruhan, tagar #UsutTuntas digunakan total 53.500 interaction , 763.700 reach dan 52.600 likes . Data tersebut dihimpun dari beberapa media sosial dengan komposisi: Twitter 48.72%, Instagram 44.1%, Youtube 3.59% dan Facebook 0.77%. Tidak hanya dari media sosial, sebanyak 98.000 orang menandatangani petisi change.org berjudul “Usut Tuntas Tragedi Kanjuruhan!”. Dalam petisi

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
tersebut terdapat pula ajakan untuk menggunakan tagar #UsutTuntasKanjuruhan di media sosial. Penggunaan tagar #UsutTuntas adalah respresentasi dari upaya suporter Aremania yang ditujukan kepada Polisi untuk segera mengusut kasus tersebut dan menindak personil yang dinilai bertanggungjawab atas korban. Bahkan Kota Malang dipenuhi tulisan banner dan spanduk bertuliskan #UsutTuntas.
Fenomena gerakan opini digital dengan menggunakan tagar (#) kerap muncul dalam media sosial. Pengguna media sosial pada dasarnya akan bersikap sebuah isu (setuju atau tidak setuju) melalui postingan maupun komentar dengan menyertakan tagar tertentu. Tagar merupakan suatu aktivitas digital yang kerap ditemui pada media sosial. Tagar berfungsi sebagai jangkar dalam gerakan opini. Tagar bisa memancing seseorang untuk mengungkapkan opininya dengan cara posting di media sosial (Barisione & Ceron, 2017). Tagar merupakan cara terbaik untuk mengkomunikasikan pesan pada medium internet (Fedushko & Benova, 2019). Tagar juga dapat mempermudah pengguna media sosial dalam mencari peristiwa maupun isu tertentu (Permatasari & Trijayanto, 2017). Tagar biasanya terdiri dari sebuah kata kunci akan suatu isu, peristiwa maupun pesan agar tersentralisasi dan mempermudah pencarian (Styawati & Mustofa, 2019). Penggunaan tagar tidak lagi terbatas pada dunia online , tagar juga dapat digunakan secara offline seperti slogan politik, pidato, pergerakan sosial bahkan periklanan dan program televisi (Mulyadi & Fitriana, 2018).
Digital Movement of Opinion merupakan sebuah gerakan sosial yang dilakukan secara daring menggunakan media tertentu, pergerakannya tidak seperti kampanye yang dimobilisasi oleh organisasi resmi maupun pemimpin tertentu melainkan secara spontan sebagai bentuk reaksi menolak atau mendukung suatu isu atau peristiwa di media sosial (Airoldi et al, 2019). Opini publik merupakan sikap maupun perilaku seseorang dalam suatu populasi atas sebuah masalah tertentu yang sedang dihadapi (Morissan, 2018).
Ada empat karakteristik dari DMO yang umumnya diketahui. Pertama, DMO merupakan gerakan yang bersifat spontan dan tidak terorganisir. Respon dari pengguna media sosial adalah murni tanpa terorganisir. Kedua, DMO berlangsung secara singkat, tidak adanya pihak yang mengorganisir gerakan ini sehingga perhatian pengguna media sosial bisa berubah sewaktu waktu secara cepat. Ketiga, mayoritas pengguna memberikan respon homogen. Seperti mengungkapkan rasa iba dan empati sebagai simbol dukungan ataupun mengungkapkan kegeraman dan kemarahan sebagai bentuk protes dan oposisi. Keempat, DMO menghasilkan banyak aktor maupun kelompok yang terlibat dalam sebuah diskusi publik (Barisione & Michailidou, 2017).
Tagar bisa menciptakan komunitas, dari pengguna yang tidak kenal bahkan bisa berdiskusi secara virtual mengenai suatu topik yang sama bahkan suatu sikap yang sama. Aktivitas digital ini cenderung lebih spontan, pengguna media sosial memberikan respon dengan memberikan atau menulis komentar di media sosial. Aktivitas seperti ini tidak dikendalikan ataupun dipimpin oleh akun tertentu melainkan bersifat natural. Tagar menjadi jembatan penghubung pengguna antar pengguna dengan minat maupun keberpihakan yang sama. Aktivitas ini dapat dikategorikan sebagai Digital M ovem ent O pinion (Barisione & Ceron, 2017). Studi ini umumnya memusatkan perhatian pada aktivitas yang dilakukan oleh warga pada spektrum sosial terhadap isu maupun kebijakan yang dilakukan dalam media digital (Kaun et al., 2016). Studi mengenai gerakan sosial pada media digital umumnya terbagi menjadi dua kategori.
Pertama, studi dengan melihat dunia digital ( online ) merupakan representasi dari gerakan di dunia offline . Pada studi ini melihat dunia digital adalah medium bagaimana aktor gerakan sosial menyebarkan gagasan dan memperoleh dukungan publik. Studi ini memiliki ciri yakni melihat aktivisme di dunia digital sebagai potongan yang tak terpisahkan dari aktivisme di dunia offline . Aktor pada gerakan ini melihat dunia digital sebagai medium untuk menciptakan mobilisasi dan dukungan ada gerakan sosial (Van Laer & Van Aelst, 2010).
Kategori selanjutnya menyatakan bahwa gerakan sosial atau aktivisme digital sebagai bagian yang terpisahkan atau otonom dari gerakan sosial offline . Studi ini melihat bahwa aktivisme digital mempunyai ciri dan karakteristik tersendiri dan tidak harus dikaitkan dengan dunia digital. Dalam studi ini keberhasilan aktivisme digital tidak diukur dari pengaruh maupun kemampuan untuk membentuk gerakan dunia offline . Aktivisme nyata seperti demonstrasi,

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
protes, boikot, pawai dan sebagainya juga bukan prasyarat dari aktivisme digital (Van Laer & Van Aelst, 2010).

## M ETO DE PENELITIAN
Untuk menjawab pertanyaan bagaimana DMO berdampak pada mobilisasi pengguna media sosial, digunakan metode Social Network Analysis (SNA). SNA merupakan metode yang digunakan untuk menganalisa dan menggambarkan struktur dari sebuah jaringan sosial. Metode SNA dapat diterapkan pada level yang mikro dan makro (Gruzd et al., 2016). SNA terdiri dari beberapa bidang ilmu seperti psikologi, antropologi sosial, ilmu komunikasi, ilmu organisasi, ekonomi, geografi dan sosiologi (Can & Alatas, 2019). SNA menggunakan basis Graph theory yang merupakan bagian dari ilmu matematika (Vega-Muñoz & Arjona-Fuentes, 2020). SNA secara spesifik menggunakan graph theory untuk menemukan pola jaringan aktor individu maupun kelompok yang terhubung melalui garis (Burt et al., 2013). Social Network Analysis juga bisa digunakan untuk melihat jaringan yang terbentuk dari platform maupun kategori yang berbeda. Termasuk website (Watts, 2003), artikel jurnal (H. D. White et al., 2004), negara (De Lombaerde et al., 2018), tetangga, divisi dalam suatu organisasi (Otrel-Cass, 2019), maupun posisi mereka (Steinley & Brusco, 2019; H. C. White et al., 1976).
Pada level mikro pengukuran menitikberatkan pada jaringan komunikasi, yakni pola hubungan dan relasi yang terbentuk melalui alur penyampaian pesan oleh komunikator- komunikator dalam suatu ruang dan waktu tertentu (Eriyanto, 2014). Pada level mikro ini komunikator yang disebut juga aktor pada suatu jaringan komunikasi, aktor ini digambarkan sebagai node dan relasi antar aktor tersebut digambarkan sebagai edge . Pada media sosial, node merupakan akun - akun media sosial, serta edge adalah relasi yang terbentuk setelah terjadinya relasi antar node pada media sosial. Contoh edge dalam media sosial adalah m ention, tag, reply, retweet dan repost . Metode ini pada dasarnya ingin menggambarkan struktur dan relasi jaringan dari aktor-aktor (dalam hal ini pengguna media sosial). Metode ini melihat bagaimana relasi di antara aktor dalam struktur sosial tertentu. Lewat metode ini akan tergambar bagaimana struktur jaringan pengguna media sosial (Twitter) terkait dengan aktivitas tagar #UsutTuntas.

## Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
G am bar 3. Peta M etode Penelitian
Pertama, pengambilan data ( crawling ) percakapan di Twitter terkait tagar #UsutTuntas. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan software Netlytic. Penulis memasukkan kata kunci berupa tagar #UsutTuntas di Netlytic. Data yang diperoleh kemudian dilakukan proses pembersihan ( cleansing ). Total data yang dianalisis adalah sejumlah 5.893 tweet. Kelemahan dari perangkat lunak ( software ) Netlytic adalah tidak mampu mengambil seluruh perbincangan di Twitter. Karena itu, jumlah data (cuitan) yang dianalisis dalam penelitian ini hanya sebagian saja dari seluruh cuitan yang menggunakan kedua tagar.
Kedua, melakukan analisis data atas data percakapan media sosial yang telah diperoleh di tahap pertama. Analisis jaringan dilakukan pada tiga level. Pertama, struktur jaringan.

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
Analisis pada level ini dimaksudkan untuk menggambarkan bentuk dan struktur jaringan. Level jaringan tidak berbicara mengenai aktor ( node ), tetapi struktur jaringan sebagai satu kesatuan. Kedua, level kelompok yang merupakan gambaran pengelompokan yang ada dalam jaringan. Bagaimana aktor-aktor ( nodes ) dalam jaringan membentuk satu kelompok, yang berbeda dengan kelompok lain. Ketiga, level ini mengidentifikasi posisi aktor dalam jaringan, menggambarkan aktor yang dominan ( sentral ) dalam jaringan. Keempat, analisa sentimen dari teks percakapan. Analisis sentimen merupakan metode yang digunakan untuk mengidentifikasi teks. Teks yang dianalisis merupakan perasaan, perilaku, pandangan dan pendapat (Kasture & Bhilare, 2015; Mostafa, 2013)
HASIL DAN PEM BAH ASAN Tagar #UsutTuntas merupakan fenomena Digital M ovem ent of O pinion pada platform Twitter sejak dari tanggal 1 Oktober hingga November tahun 2022. Meskipun jumlah tweet fluktuatif, di beberapa waktu tertentu terjadi lonjakan penggunaan tagar #UsutTuntas. Pada minggu pertama tanggal 6-7 Oktober 2022 terdapat lebih dari 10.000 tweet menggunakan tagar #UsutTuntas. Namun, untuk melihat stabilitas penggunaan tagar yang merujuk pada gerakan opini digital maka peneliti menggunakan data set 40 hari setelah kejadian Tragedi Kanjuruhan. Bertepatan dengan peringatan 40 hari Tragedi Kanjuruhan pada 11 November 2022, tagar #UsutTuntas digunakan sebanyak 19.520 kali oleh pengguna twitter. Dari 19.520 jumlah penggunaan tagar tidak semuanya bisa dianalisis karena kebijakan Twitter.

## Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)

## G am bar 4. Jaringan Kom unikasi #UsutTuntas
Berdasarkan hasil cleansing data penelitian yang diperoleh melalui aplikasi Netlytic.org terekam jaringan komunikasi sebanyak 5.893 data set dengan 5.427 node dan 5.604 edge . Hal ini membuktikan bahwa masih banyak pengguna Twitter yang memberikan pernyataan maupun komentarnya melalui tagar #UsutTuntas. Analisis teks yang dilakukan menunjukan beberapa kata yang relevan dengan topik tragedi Kanjuruhan.

## Sumber: Data Olahan Peneliti (2022) G am bar 5. Kata Kunci #UsutTuntas
Keberhasilan DMO tidak hanya diukur dari jumlah postingan semata namun juga pada struktur jaringan. Seperti pada Tabel 1, diameter struktur jaringan ini menunjukan angka 5. Diam eter sendiri merupakan jarak ( distance ) terjauh aktor dalam berinteraksi dengan aktor yang lain (Knoke & Yang, 2019). Density merupakan kerapatan hubungan antar aktor dalam jaringan. Jaringan dengan density tinggi merupakan jaringan yang mempunyai banyak interaksi

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
antar aktor. Sebaliknya, jika nilai density rendah maka hubungan antar aktor minim (Eriyanto, 2014; Himelboim, 2017). Reciprocity menunjukan kepadatan dan hubungan timbal balik pada kelompok dalam sebuah jaringan komunikasi (Himelboim, 2017). Jaringan #UsutTuntas memiliki nilai density yang sangat rendah, sehingga interaksi mayoritas pengguna akun Twitter pada tagar #UsutTuntas hanya sebatas aktivitas seperti m ention , retw eet dan reply secara satu arah kepada aktor-aktor tertentu. Sedangkan aktor dengan relasi banyak tidak melakukan reply atau m ention sebagai respon dari interaksi yang diberikan. Atas dasar itu, gerakan opini #UsutTuntas yang ditujukan untuk menyampaikan sebuah pesan terkait proses pengusutan tersangka maupun orang yang bertanggung jawab atas banyaknya korban pada Tragedi Kanjuruhan.
Tabel.1 Struktur Jaringan Analisis Data Diam eter 5 Density 0.000198 Reciprocity 0.002146 Centralization 0.447700 M odularity 0.252200

## Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
Centralization adalah sebuah proyeksi pemusatan dalam suatu jaringan komunikasi pada beberapa aktor, secara konsep sentralisasi relatif tinggi mendekati angka satu berarti terdapat aktor dominan yang mengarahkan pembicaraan pada keyword tersebut. Pada jaringan #UsutTuntas centralization berada pada angka 0.447700 yang berarti diskusi tagar ini berjalan tanpa adanya aktor yang dominan. Variabel m odularity mendapat angka yang cukup rendah (0.252200), dapat diartikan bahwa aktor utama hanya terkait pada beberapa klaster saja. Cluster merupakan grup virtual yang terhubung dan berkomunikasi dalam satu cluster yang sama atau lebih.
Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
G am bar 6. Cluster 1 #UsutTuntas
Sumber: Data Olahan Peneliti (2022) G am bar 7. Contoh Reply Tw eet Cluster 1

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
Cluster pertama berpusat pada informasi @Panditfootball tentang aksi “Peringatan 40 hari Tragedi Kanjuruhan” yang akan dilaksanakan tanggal 11 November 2022. Salah satu tanggapannya, diberikan oleh @Dttore72 menggunakan sarkas karena penanganan kasus kemanusiaan lebih lambat dibandingkan penanganan kasus pornografi. Akun @baguesprasetyaa turut kecewa dengan kasus pornografi kemudian mengaitkannya pada bukti-bukti Kasus Kanjuruhan yang menurutnya lebih lengkap tapi belum mendapat kejelasan.
Sumber: Data Olahan Peneliti (2022) G am bar 8. Cluster 1 #UsutTuntas

## Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
G am bar 9. Contoh Tw eet Cluster 2
Cluster 2 tidak mempunyai aktor yang terpusat namun memiliki lebih dari satu aktor dominan. Percakapan yang terjadi pada cluster dua berisi mobilisasi aksi. Aktor @jasklan1 menyatakan bahwa Aremania akan turun ke jalan apabila kasus Tragedi Kanjuruhan tak kunjung menemukan titik terang. Beberapa hari pasca peringatan 40 hari Tragedi Kanjuruhan, Aremania melakukan aksi turun ke jalan pada hari Minggu tanggal 20 dan 27 November 2022. Aremania dan masa aksi melakukan demonstrasi di beberapa jalan Kota Malang. Kedua cluster ini fokus pada rasa kecewa terhadap pemerintah dan Kepolisian dalam penanganan kasus Kanjuruhan. Tidak hanya di Malang, pergerakan aksi juga terjadi pada aktor aktor @campusboys1976 menyatakan bahwa @veterancampus akan bertemu dengan BEM FISIP UPVYK untuk membahas sepakbola dan membahas tragedi Kanjuruhan.

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER

## Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
G am bar 11. Contoh Tw eet Cluster 3
Cluster 3 berpusat pada @hariankompas yang merilis hasil dari uji laboratorium yang dilakukan oleh tim investigasi Kompas. Akun @rianibrahim menyatakan bahwa petunjuk dari tragedi Kanjuruhan dan berpesan agar pihak yang bertanggung jawab jangan menghindar. Akun @mohfadhils pada cluster 3 mengkritisi sikap Ketua DPR Puan Maharani yang berduka pada Tragedi di Itaewon, padahal kasus kemanusiaan dalam negeri seperti Kanjuruhan belum selesai. Akun @Rohmatkun mengungkapkan kritik yang menanyakan mengapa Puan Maharani datang ke tragedi Itaewon sementara absen pada Tragedi Kanjuruhan.

## Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
G am bar 12. Cluster 4 #UsutTuntas
Sumber: Data Olahan Peneliti (2022) G am bar 13. Contoh Tw eet Cluster 4
Cluster 4 berpusat pada akun @pwnujatim memberi himbauan untuk mendoakan korban Tragedi Kanjuruhan dan membersamai #UsutTuntas. Akun @adekurniahakim1 memberikan respon sesuai dengan arahan untuk mendoakan korban Tragedi Kanjuruhan.

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER

## Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
G am bar 14. Cluster 5 #UsutTuntas
Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)

## G am bar 15. Contoh Tw eet Cluster 5
Akun @edwanadi pada cluster 5 menuliskan pesan bernada sarkas yang mempertanyakan proses pengusutan Tragedi Kanjuruhan tak kunjung selesai. Tragedi Kanjuruhan sudah memasuki hari ke 40+ namun masih belum menemukan titik terang sehingga kritik dari warganet tak terbendung.
Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
G am bar 16. Cluste r Lainnya #UsutTuntas Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
G am bar 17. Contoh Tw eet Cluster Lainnya
Cluster lainnya memiliki dua aktor dominan, akun dominan pertama @detikcom memberitakan pelaku yang terlibat dalam kasus pornografi sudah ditangkap oleh polisi. Akun @aswinsuharsono mengaitkan kasus pornografi dengan Tragedi Kanjuruhan yang lebih dulu terjadi namun pelaku belum tertangkap. Aku dominan kedua @putrisakera mengabadikan aksi aremania yang turun ke jalan pada 10 November.

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER

## Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
G am bar 18. Contoh Tw eet Cluster Lainnya
Akun @malangans_1987 pada cluster lainnya menunjukan rasa skeptis dikarenakan pelaksanaan G20 berpotensi membuat kasus Tragedi Kanjuruhan luput dari perhatian pemerintah. G20 atau G roup of Twenty merupakan sebuah forum utama kerja sama ekonomi internasional yang beranggotakan beberapa negara dengan perekonomian besar di dunia meliputi 19 negara dan 1 lembaga Uni Eropa. G20 merupakan representasi lebih dari 60% populasi bumi, 75% perdagangan global, dan 80% PDB dunia sehingga berpotensi menjadi prioritas pemerintah.
Dalam jaringan komunikasi terdapat empat indikator penilaian dalam menentukan sebuah aktor, diantaranya sebagai berikut: (1) Sentralitas Tingkatan ( Degree Centrality ), (2) Sentralitas Kedekatan ( Closeness Centrality ), (3) Sentralitas Keperantaraan ( Betweenness Centrality ), (4) Sentralitas Eigenvektor ( Eigenvector Centrality ). Degree Centrality memperlihatkan kepopuleran suatu aktor ( node ) dalam sebuah jaringan (Carolan, 2013). Closeness centrality merupakan kedekatan antar para aktor yang terlibat dalam suatu jaringan dengan menghubungi atau dihubungi satu sama lain (Carolan, 2013). Sentralitas Perantara ( Betweenness centrality) yakni seberapa besar aktor ( node ) menjadi penghubung aktor lain dalam satu jaringan (Robins, 2015). Eigenvector centrality merupakan aktor-aktor penting maupun populer dalam yang ditandai dengan relasinya dengan aktor lain. Nilai eigenvector centrality yang tinggi menunjukan bahwa suatu aktor (node) memiliki relasi dengan aktor penting (Himelboim, 2017).
Tabel 2. Aktor Jaringan Kom unikasi #UsutTuntas No Aktor Degree Indegree O utdegree 1 panditfootball 4.807 4.806 1 2 hariankompas 113 111 2 3 aremaofficial 82 82 0 4 gr_bergerak 69 69 0 5 cak_sugenk 68 66 2 6 mr_sevennine 43 41 2 7 yudhaikkyuu 38 31 7 8 aremafc 32 31 1 9 pwnujatim 26 26 0 10 ladventure86 24 24 0 Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
Tabel 3. Aktor Jaringan Kom unikasi #UsutTuntas No Aktor Closeness Centrality Betw eenness Centrality Eigenvector Centrality 1 panditfootball 0.0 0.0 1.0 2 hariankompas 1.0 0.000004 0.023161 3 aremaofficial 0.0 0.0 0.016855 4 gr_bergerak 0.0 0.0 0.01412 5 cak_sugenk 1.0 0.000003 0.013799 6 mr_sevennine 0.0 0.0 0.008358 7 yudhaikkyuu 1.0 0.000012 0.006738 8 aremafc 0.0 0.0 0.0006467 9 pwnujatim 0.0 0.0 0.0053 10 ladventure86 0.0 0.0 0.005051 Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
Tabel diatas menunjukkan bahwa dalam jaringan komunikasi #UsutTuntas memungkinkan terdapat satu atau lebih aktor dominan. Aktor dominan memiliki jumlah indegree yang lebih besar dibanding dengan outdegree . Jumlah nilai indegree yang tinggi mengartikan bahwa aktor tersebut memiliki tingkat kepopuleran dalam sebuah jaringan komunikasi dan juga aktor tersebut diakses, dihubungi oleh para pengguna Twitter dalam jaringan komunikasi. Sedangkan Jumlah outdegree tertinggi menandakan aktor tersebut memiliki tingkat kepopuleran dalam sebuah jaringan komunikasi untuk menghubungi, mengakses, atau membalas didalam jaringan komunikasi. Aktor @panditfootball menjadi aktor utama dalam jaringan komunikasi karena memiliki degree dan outdegree jauh lebih besar dari aktor yang lain. Untuk mengetahui sentimen terhadap Digital Movement of Opinion Tragedi Kanjuruhan melalui tagar #UsutTuntas, peneliti melakukan analisis sentimen menggunakan aplikasi Azure M achine Learning . Pada tabel berikut dapat diketahui bahwa 5.134 (87,12%) tweet sentimen negatif, 572 (9,7%) tweet sentimen positif dan 187 (3,17%) tweet sentimen netral.
Tabel 2. Analisis Sentim en Sentim en Jum lah Tw eet Positif 572 Netral 187 Negatif 5.134

## Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
Tagar #UsutTuntas yang digunakan oleh warganet menunjukkan adanya gerakan opini digital ( Digital M ovem ent of Opinion ) akan suatu perbincangan pasca tragedi Kanjuruhan. Dalam analisis wacana ini peneliti hanya mengambil tweet yang mewakili dari keseluruhan tweet yang ada menggunakan software Netlytic.org. Kategorisasi dilakukan berdasarkan struktur analisis wacana yang terdiri dari tiga struktur (Van Dijk, 2015).
Pertama, struktur makro yang menggambarkan topik-topik opini digital melalui media sosial Twitter dengan tagar #UsutTuntas. Percakapan ini berlangsung secara spontan dan merupakan reaksi kekecewaan terhadap tragedi Kanjuruhan. Tweet #UsutTuntas tersebut tidak dapat diatur maupun dikendalikan karena merupakan sebuah perilaku spontan. Kedua, superstruktur yang membentuk skematik atau susunan dan rangkaian opini digital dari tweet - tweet #UsutTuntas yang tidak memiliki susunan untuk sebuah pesan (teks). Namun skema superstruktur mengikuti perkembangan isu atau kasus setiap harinya. Ketiga, struktur mikro

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
yang dalam penelitian ini semantik yang didapatkan berupa makna-makna maupun perasaan yang ditekankan melalui tweet #UsutTuntas. Umumnya mengandung unsur kekecewaan baik pada pemerintah maupun kepolisian. Warganet menyayangkan sikap aparat yang terkesan lambat dalam mengusut kasus tragedi Kanjuruhan. Terlihat pada cuitan @aswinsuharsono yang kecewa terhadap proses pengusutan kasus tragedi Kanjuruhan yang terkesan lambat jika dibandingkan dengan kasus video porno.
Tabel 4. Analisia W acana DM O #UsutTuntas Struktur W acana Hal Yang Diam ati Elem en Contoh Tw eet Struktur Makro Tem atik opik/tema yang diutamakan dalam sebuah teks Topik Superstruktur Skem atik Bagaimana bagian dan urutan berita diskemakan dalam sebuah teks Skema /susunan Struktur Mikro Sem antik Makna yang ingin ditekankan dalam sebuah teks Latar, detail, maksud, pranggapan Sintaksis Bagaimana kalimat yang dibentuk dan disusun. Bentuk kalimat, kata ganti, koheresi Stilistik Bagaimana pilihan kata yang dipakai dalam sebuah teks Leksikon Retoris Bagaimana dan dengan cara apa penekanan dilakukan Grafis, metafora, ekspresi
Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)
#UsutTuntas merupakan sebuah tagar yang mendapat cukup banyak perhatian pengguna media sosial terutama Twitter. Sejak ramai diperbincangkan pada bulan oktober lalu,

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
beberapa akun penting dengan jumlah pengikut yang cukup besar seperti @wjournal, @gilbhas, @MataNajwa yang mulai menggunakan tagar #UsutTuntas. Terlepas dari banyaknya pesan yang dipertukarkan di dalam jaringan komunikasi #UsutTuntas, umumnya mempunyai pesan yang sama yaitu mengutarakan rasa kecewa terhadap pemerintah dan juga kepolisian.
SIM PULAN Aktivisme digital melalui tagar #UsutTuntas merupakan Digital M ovem ent of Opinion yang berisi tuntutan agar kasus tragedi Kanjuruhan cepat diselesaikan. Digital M ovem ent of O pinion terjadi hingga 40 hari pasca kejadian Kanjuruhan. Hal ini membuktikan bahwa mobilisasi gerakan opini digital Tragedi Kanjuruhan melalui tagar #UsutTuntas masih terjadi. Tingginya angka sentimen negatif menunjukan kekecewaan dan rasa tidak percaya oleh warganet dalam penanganan Tragedi Kanjuruhan. Rendahnya angka centralization antar aktor menunjukan bahwa DMO Tragedi Kanjuruhan melalui tagar #UsutTuntas merupakan aktivisme digital yang terjadi secara organik dan tidak dikendalikan oleh aktor maupun organisasi tertentu.

## DAFTAR PUSTAK A
Barisione, M., & Ceron, A. (2017). A digital movement of opinion? Contesting austerity through social media. In Social m edia and European politics (pp. 77–104). Springer. Barisione, M., & Michailidou, A. (2017). Social m edia and European politics: Rethinking pow er and legitim acy in the digital era . Springer. Burt, R. S., Kilduff, M., & Tasselli, S. (2013). Social network analysis: Foundations and frontiers on advantage. Annual Review of Psychology , 64 , 527–547. Can, U., & Alatas, B. (2019). A new direction in social network analysis: Online social network analysis problems and applications. Physica A: Statistical M echanics and Its Applications , 535 , 122372.
De Lombaerde, P., Iapadre, L., McCranie, A., & Tajoli, L. (2018). Using network analysis to study globalization, regionalization, and multi-polarity—Introduction to special section. Network Science , 6 (4), 494–516.
Eriyanto. (2014). Analisis jaringan kom unikasi: Strategi baru dalam penelitian ilm u kom unikasi dan ilm u sosial lainnya [Com m unication network analysis: New strategies in research com m unication science other social sciences] . Prenadamedia Group Jakarta. Fedushko, S., & Benova, E. (2019). Semantic analysis for information and communication threats detection of online service users. Procedia Com puter Science , 160 , 254–259. Gruzd, A., Paulin, D., & Haythornthwaite, C. (2016). Analyzing social media and learning through content and social network analysis: A faceted methodological approach. Journal of Learning Analytics , 3 (3), 46–71.
Kasture, N. R., & Bhilare, P. B. (2015). An Approach for Sentiment analysis on social networking sites. 2015 International Conference on Com puting Com m unication Control and Autom ation , 390–395. Kaun, A., Kyriakidou, M., & Uldam, J. (2016). Political agency at the digital crossroads? M edia and Com m unication, 4 (4), 1–7 . Morissan, M. A. (2018). M anajem en M edia Penyiaran: Strategi M engelola Radio & Televisi Ed. Revisi . Prenada Media. Mostafa, M. M. (2013). More than words: Social networks’ text mining for consumer brand sentiments. Expert System s with Applications , 40 (10), 4241–4251. Mulyadi, U., & Fitriana, L. (2018). Hashtag (#) as message identity in virtual community. Jurnal The M essenger , 10 (1), 44–53.
Muqsith, M. A. (2019). The Relationship Of Political Socialization Messages Relations In Social Media Twitter With The Image Of PKS.(Study: Political Socialization PKS Through@ PKSejahtera Account). EKSPRESI DAN PERSEPSI: JURNAL ILM U KO M UNIKASI , 2 (1), 3–12. Otrel-Cass, K. (2019). Epilogue: Of Scales, Spaces, Meshworks, and Maps of Connections. In K. Otrel-Cass (Ed.), Hyperconnectivity and Digital Reality: Towards the Eutopia of Being Hum an (pp. 145–153). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3- 030-24143-8_9

## SOCIAL NETWORK ANALISIS #USUTTUNTAS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
Permatasari, N., & Trijayanto, D. (2017). Motif Eksistensi melalui penggunaan hashtag (# OOTD) di media sosial instagram. Prom edia , 3 (2), 252–273.
Puspita, R., & Suciati, T. N. (2020). Mobile Phone dan Media Sosial: Penggunaan dan Tantangannya pada Jurnalisme Online Indonesia. Ekspresi Dan Persepsi: Jurnal Ilm u Kom unikasi , 3 (2), 132–146.
Steinley, D. L., & Brusco, M. J. (2019). Using an Iterative Reallocation Partitioning Algorithm to Verify Test Multidimensionality. Journal of Classification , 36 (3), 397–413. https://doi.org/10.1007/s00357-019-09347-z Styawati, S., & Mustofa, K. (2019). A Support Vector Machine-Firefly Algorithm for Movie Opinion Data Classification. IJCCS (Indonesian Journal of Com puting and Cybernetics System s) , 13 (3), Article 3. https://doi.org/10.22146/ijccs.41302 Sultanatta, C., & Maryam, S. (2019). Analisis Semiotika Logo Brodo Footweardi Media Sosial Twitter (Studi Analisis Semiotika Roland Barthes). Ekspresi Dan Persepsi : Jurnal Ilm u Kom unikasi , 1 (01). https://doi.org/10.33822/jep.v1i01.448 Van Dijk, T. A. (2015). Critical Discourse Analysis. In The Handbook of Discourse Analysis (pp. 466–485). John Wiley & Sons, Ltd. https://doi.org/10.1002/9781118584194.ch22 Van Laer, J., & Van Aelst, P. (2010). Internet and Social Movement Action Repertoires. Inform ation,
Com m unication & Society , 13 (8), 1146–1171. https://doi.org/10.1080/13691181003628307 Vega-Muñoz, A., & Arjona-Fuentes, J. M. (2020). Social Networks and G raph Theory in the Search for Distant Knowledge: Studying the Field of Industrial Engineering [Chapter]. Handbook of Research on Advanced Applications of Graph Theory in Modern Society; IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-5225-9380-5.ch017 Watts, W. D. (2003). Networks, Dynamics and The Small World Phenomenon. Am erican Journal of Sociology , 105 (2), 50–59.
White, H. C., Boorman, S. A., & Breiger, R. L. (1976). Social Structure from Multiple Networks. I. Blockmodels of Roles and Positions. Am erican Journal of Sociology , 81 (4), 730–780. https://doi.org/10.1086/226141
White, H. D., Wellman, B., & Nazer, N. (2004). Does citation reflect social structure?: Longitudinal evidence from the ?Globenet? Interdisciplinary research group. Journal of the Am erican Society for Inform ation Science and Technology , 55 (2), 111–126. https://doi.org/10.1002/asi.10369