Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1

## 1

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

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

## Insentif dan Disinsentif Ekonomi pada Perlindungan Hiu Martil (Sphyrna spp.) sebagai Tangkapan Sampingan di Aceh Jaya
Economic Incentive and Disincentives Protection of Hammerhead Sharks (Sphyrna spp.) as By-catch in Aceh Jaya
*Lailia Nur Rohmah 1 , Gatot Yulianto
2,3 , Mohammad Mukhlis Kamal 2,4 , Luky Adrianto 2,3 , dan Hollie Booth 5
1 Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Pesisir dan Lautan, Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, FPIK-IPB Jl. Agatis Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia
2 Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, FPIK-IPB Jl. Agatis Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia 3 Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan (PKSPL), Lembaga Penetian dan Pengabdian kepada Masyarakat, IPB Kampus IPB Baranangsiang, JL Pajajaran, Sukasari, Kec. Bogor Tim., Kabupaten Bogor, Jawa Barat 16810, Indonesia 4 Asosiasi Demersal Indonesia, Surabaya
Jl. Sutorejo Timur XI No.33, Gading, Kec. Tambaksari, Surabaya, Jawa Timur 60256, Indonesia
5 The Interdisciplinary Centre for Conservation Science, Department of Biology, University of Oxford, UK International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

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

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

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

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

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

## ABSTRACT
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph ARTICLE INFO ABSTRAK Hiu  martil  ( Sphyrna  spp .)  memiliki  peluang  tertangkap  dan  tingkat  eksploitasi  yang  tinggi  karena  bentuk kepala yang unik dan perilaku agregasi remaja di perairan pesisir dangkal. Hiu yang didaratkan di PPI Rigaih umumnya  merupakan bycatch ,  berukuran  kecil  dan  belum  dewasa/anakan..  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis karakteristik nelayan di Aceh Jaya dan mengestimasi besaran insentif maupun disinsentif ekonomi sebagai upaya perlindungan hiu martil di Aceh Jaya. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah survei. Pengambilan data primer dilakukan dengan wawancara terstruktur kepada nelayan kecil di Aceh Jaya, pada bulan April sampai dengan Agustus 2022. Responden berjumlah 48 orang yang dipilih menggunakan metode simple random sampling.
Metode analisis penghitungan insentif nelayan menggunakan Contingent Valuation Methods (CVM). Hasil riset menunjukkan bahwa karakteristik nelayan di Aceh Jaya adalah nelayan kecil yang beroperasi menggunakan kapal kayu berukuran 5-10 gross tone dengan durasi penangkapan ikan adalah one-day fishing dan ada juga yang 2-5 hari/trip. Estimasi besaran denda (disinsentif ) yang bersedia dibayarkan oleh nelayan apabila masih melakukan penangkapan hiu martil (WTP) rata-rata sebesar Rp259.375,00/trip. Kesediaan membayar denda dipengaruhi oleh usia, pendidikan, pendapatan, dan jumlah anak. Insentif ekonomi berupa kesediaan nelayan menerima kompensasi sebagai pengganti aktivitas penangkapan hiu martil (WTA) dengan estimasi rata- rata sebesar Rp434.895,83/trip. Variabel yang berpengaruh adalah usia, pendidikan, lama trip dan pendapatan.
Kata Kunci: Hiu martil; insentif ekonomi; tangkapan sampingan; Aceh Jaya

## ABSTRACT
Hammerhead sharks (Sphyrna spp.) have a high chance of being caught due to their unique head shape and juvenile aggregation behavior in shallow coastal waters whose areas overlap with capture fisheries with high levels of exploitation. These Sharks have landed at the fish landing port Rigaih of Aceh Jaya Regency, which is generally by-catch with small size at the immature/pre-adult stage. This study aims to analyze the characteristics of hammerhead fishermen in Aceh Jaya and estimate the amount of economic incentives in the form of fines to protect hammerhead sharks in Aceh Jaya. The descriptive survey was used as the data collection method in this research. The deep interview was conducted to collect primary data from fishermen from April to August 2022. This research calculates the fisherman’s incentive using contingent valuation method (CVM) analysis. A total of 48 respondents were selected using the simple random sampling method. The findings show that the characteristics of fishermen in Aceh Jaya are small fisheries that operate using 5-10 gross-tone wooden boats with one-day fishing duration and some 2-5 days/trip. The estimated disincentives fishermen will pay if they still catch hammerhead sharks (WTP) is an average of IDR 259,375.00/trip. Willingness to pay is influenced by age, education, income, and number of children. Economic incentives include fishermen’s willingness to receive compensation instead of fishing for hammerhead sharks (WTA), with an average estimated IDR 434,895.83/ trip. Influential variables are age, education, length of trip, and income.
Keywords: Hammerhead shark; economic insentive, economic disinsentive; bycatch; Aceh Jaya
Diterima tanggal : 3 April 2023 Perbaikan naskah: 27 Oktober 2023 Disetujui terbit   : 20 Desember 2023
Korespondensi penulis:
Email: lailianurrohmah@yahoo.co.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v9i2.12547 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1 https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

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

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

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

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

## PENDAHULUAN

## Latar belakang
Indonesia  dikenal  sebagai  negara  yang  kaya akan jenis hiu (Fahmi & Dharmadi, 2013) dengan tingkat pemanfaatan terbanyak di dunia. Perikanan hiu  di  Indonesia  berlangsung  sejak  sebelum
1940-an  (Christensen  &  Tull,  2014).  Kekayaan spesies elasmobranch ini  mencapai  116  jenis  ikan hiu  yang  termasuk  ke  dalam  25  famili.  Ikan  hiu merupakan hewan bertulang rawan anggota sub kelas
Elasmobranchii , kelas Chondrichthyes . Secara ekologi,
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
Insentif dan Disinsentif Ekonomi pada Perlindungan Hiu Martil (Sphyrna spp.) sebagai Tangkapan Sampingan di Aceh Jaya  | Rohmah. , et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 165-177
hiu telah berevolusi dalam berbagai fungsi ekosistem, sebagai predator puncak dan mesopredator (Heupel et  al .,  2014),  dan  spesies  tertentu  memainkan peran  penting  dalam  memelihara  ekosistem  laut agar berfungsi dan produktif (Booth et al. , 2018). Secara ekonomi, hiu merupakan sumber pendapatan penting dalam sektor perikanan.
Hiu  martil,  termasuk  di  dalamnya,  spesies Sphyrna lewini , S. mokarran dan S. zyganea (Dulvy et  al .,  2014)  memiliki  bentuk  kepala  yang  unik, yaitu  melebar  ke  samping  disebut  juga cephalofoil yang  membuatnya  memiliki  resiko  lebih  besar terjerat  di  jaring  nelayan  dan  perilaku  agregasi stadia  pra-dewasa  di  perairan  pesisir  dangkal. Wilayah tersebut tumpang tindih dengan perikanan tangkap  dan  mempunyai  tekanan  eksploitasi tinggi (Gallagher et  al .,  2014). Status  konservasi hiu  martil  menurut International  Union  for Conservation of Nature (IUCN) adalah Endangered dan  status  perdagangannya  menurut Convention on  International  Trade  in  Endangered  Species  of Wild  Fauna  and  Flora (CITES)  termasuk  dalam Appendix II.  Di Indonesia, pemanfaatan hiu martil diatur  dalam  KepmenKP  No.  12/2022  mengenai kuota pengambilan untuk pemanfaatan hiu martil. Kuota S.  lewini untuk  Aceh  adalah  300  ekor, S. mokkaran 80 ekor dan S. zyganea 10 ekor, dengan ukuran  tangkap  yang  direkomendasikan  memiliki panjang total minimal 2 (dua) meter.
Kegiatan  penangkapan  ikan  dilakukan dengan menggunakan alat tangkap gillnet dan hiu sering juga terjerat jaring insang tancap. Hiu yang tertangkap  didaratkan  di  PPI  Rigaih  umumnya merupakan hasil tangkapan sampingan, berukuran kecil  dengan  stadia  pra-dewasa  (Simeon et  al., 2020). Namun sebagian besar yang tertangkap sudah dalam  keadaan  mati  sehingga  nelayan  tidak  dapat melepaskan kembali ke laut ( release ). Seiring dengan meningkatnya permintaan terhadap hasil perikanan dan hasil tangkapan utama yang semakin berkurang, maka hasil tangkapan sampingan sebagai alternatif pengganti  semakin  diminati    (Cosandey-Godin  & Morgan,  2014).  Penangkapan  hiu  selain  berfungsi sebagai sumber protein, juga memperkuat ketahanan pangan dan sumber mata pencaharian bagi nelayan (Dulvy et al ., 2014; Jabado et al., 2018; Gupta et al., 2019). Ikan hiu di Aceh Jaya dagingnya dikonsumsi sebagai makanan khas “gulai yee”, sedangkan sirip, tulang,  dan  minyak  hiu  yang  bernilai  ekonomis tinggi yang dijual ke luar Provinsi Aceh.
Pemanfaatan  ikan  hiu  (termasuk  ikan  pari) di  Aceh  sangat  tinggi,  sedangkan  produksinya menunjukkan  penurunan  sekitar  10%  selama  satu dekade di propinsi ini, yakni ~3200 ton/tahun turun
menjadi  ~2900  ton/tahun  antara  2001-2010  (Data statistik Provinsi Aceh tahun 2015). Penurunan hasil tangkapan terjadi seiring peningkatan upaya, dimana tingkat  eksploitasi elasmobranch sudah  menuju kondisi  tangkap  lebih  (Kizhakudan et  al .  2015), sama dengan kondisi tren global (Davidson et al ., 2016). Hiu sangat rentan terhadap tekanan tangkap lebih  (Jaliadi et  al. ,  2017)  karena  memiliki  siklus hidup yang panjang, pertumbuhan dan kematangan kelaminnya yang lambat dengan fekunditasnya dan jumlah  anakan  yang  rendah  (Steven et  al .,  2000; Stobutzki et al ., 2002; Fahmi & Dharmadi, 2013; Cosandey-Godin & Morgan, 2014). Atas dasar hal tersebut,  pengelolaan  jangka  panjang  hiu  sangat penting  bagi  manusia  dan  kesehatan  ekosistem  di alam (Booth, 2018).
Pengurangan tangkapan sampingan sebagian besar berfokus pada solusi teknis seperti modifikasi alat  tangkap.  Alternatif  solusi  lainnya  dengan pendekatan berbasis insentif untuk konservasi mulai diterapkan, seperti mitigasi keanekaragaman hayati, pembayaran untuk jasa ekosistem, dan skema asuransi ( Bladon et al ., 2016; Innes et al ., 2015). Penelitian ini  berkaitan  dengan  kerangka  konseptual  yang menawarkan  skema  insentif  untuk  meningkatkan kepatuhan  terhadap  pengurangan  hasil  tangkapan sampingan  (Gjertsen et  al., 2015).  Pemberian insentif  untuk bycatch dapat  meningkatkan  status konservasi  spesies  yang  rentan  terhadap  tekanan penangkapan yang tinggi (Arlidge et al ., 2016).
Insentif finansial bertujuan untuk mengubah perilaku  nelayan  baik  dengan  memberikan penghargaan  ( rewarding )  atau  menghukum ( punishment ). Penghargaan dapat dilakukan dengan memberikan  subsidi  atau  berupa  penghargaan, sedangkan  menghukum  dapat  dilakukan  dengan penetapan  pajak  atau  denda  terkait  dengan  hasil tangkapan  yang  diinginkan.  Sistem  berbasis “penghargaan”  diusulkan  pertama  kali  untuk perikanan Bering  Sea  Pollock untuk  mengurangi bycatch salmon  sebagai  bagian  dari  rencana pengelolaan bycatch yang lebih luas untuk perikanan (Pascoe et al., 2014) . Skemanya dengan memberikan insentif bagi nelayan untuk mengurangi bycatch dan penghargaan sesuai pencapaian mereka, sedangkan untuk sistem “hukuman” diimplementasikan melalui sistem pajak bycatch , dimana nelayan membayar biaya untuk setiap bycatch yang tertangkap. Keuntungan dari sistem pajak adalah memastikan perlindungan terbesar  bagi  spesies  yang  paling  rentan  (Pascoe, 2014).
Banyaknya  hiu  martil  anakan  yang tertangkap  di  perairan  Aceh  Jaya  (Simeon,  2020) menunjukkan  tingkat  eksploitasi  yang  tinggi
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
terhadap  spesies  tersebut.  Sentosa et.  al. (2017) menyatakan bahwa jika hasil tangkapan didominasi oleh  ikan-ikan  kecil  dan  belum  matang  kelamin, maka  akan  terjadi growth  overfishing dan  ancaman terhadap  keberlangsungan  sumber  daya  (Fahmi  & Dharmadi, 2013). Diperlukan sebuah upaya untuk menyadarkan  perilaku  masyarakat  yang  mengatur tingkat  pemanfaatan  hiu  martil  agar  jumlah  yang ditangkap tidak melebihi batas potensi lestari. Oleh karena  itu,  dibutuhkan  instrumen  ekonomi  agar tercipta suatu keseimbangan antara tujuan ekonomi dengan kelestarian populasi hiu martil. Berdasarkan hal  tersebut  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengestimasi seberapa besar insentif atau disinsentif ekonomi  (denda)  untuk  upaya  perlindungan  hiu martil ( Sphyrna spp .) di Aceh Jaya. Hasil penelitian diharapkan  mampu  memberikan  rekomendasi pengelolaan  melalui  skema  insentif  ataupun disinsentif  untuk  menentukan  langkah  yang  tepat agar  dapat  mewujudkan  pengelolaan  hiu  martil ( Sphyrna spp .) secara berkelanjutan.

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian  dilaksanakan  di  Pangkalan Pendaratan  Ikan  (PPI)  Lhok  Rigaih,  Aceh  Jaya, Nangroe  Aceh  Darussalam  (Gambar  1).  Waktu pengambilan  data  dilakukan  pada  bulan  April–- Agustus 2022. Pelabuhan Perikanan Rigaih dikelola oleh Dinas Kelautan dan Perikanan Aceh Jaya yang terletak di Gampong Lhok Timon Kecamatan Setia Bakti tepatnya di Teluk Rigaih pada posisi geografis 4º39.739  N  dan  9º533.355.  Daerah  penangkapan hiu  dan  pari  yang  didaratkan  di  PPI  Rigaih  Aceh
Jaya dan Aceh Barat Daya berada di perairan WPP 572 yang terletak di sekitar teluk dan pulau-pulau kecil  di  Kabupaten  Aceh  Jaya  seperti  Lhok  Kruet di sekitar Pulau Raya, Pulau Keuh, dan Pulau Khek kurang lebih 30-kilometer sejajar garis pantai.
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah data primer dan data sekunder. Pengumpulan data primer dilakukan dengan wawancara terstruktur berupa  preferensi  penilaian  terhadap  hiu  martil kepada nelayan kecil di Aceh Jaya yang melakukan penangkapan  ikan  dengan  menggunakan gillnet, jaring tancap dan jaring insang hanyut. Responden yang  dijadikan  sampel  penelitian  berjumlah  48 orang  nelayan.  dari  jumlah  populasi  nelayan  kecil di  Aceh  Jaya  sebanyak  162  orang.  Penentuan jumlah  sampel  berdasarkan  persentase  menurut Yount  (1999)  yaitu  apabila  populasi  berjumlah 101-1000  maka  sampel  minimal  sebanyak  10% dari seluruh populasi. Teknik pemilihan responden menggunakan simple  random  sampling yaitu pengambilan data sampel yang diambil secara acak sederhana,  yang  memungkinkan  setiap  nelayan memiliki kesempatan dan kemungkinan yang sama untuk terpilih menjadi sampel, (Noor et al., 2022). Data sekunder diperoleh dari studi literatur maupun data pada Dinas Perikanan dan Kelautan Kabupaten Aceh Jaya dan data enumerasi oleh Kelompok Kerja Rencana Aksi Pengelolaan Perikanan (Pokja RAPP) Provinsi  Aceh.  Analisis  yang  digunakan  untuk mengestimasi insentif ekonomi maupun disinsentif untuk  konservasi  hiu  martil  ( Sphyrna  spp .)  adalah analisis Contingent Valuation Methods (CVM). Daya berada di perairan WPP 572 yang terletak di sekitar teluk dan pulau-pulau kecil di Kabupaten Aceh Jaya seperti Lhok Kruet di sekitar Pulau Raya, Pulau Keuh, dan Pulau Khek kurang lebih 30-kilometer sejajar garis pantai.
Gambar 1. Lokasi Pengambilan Data Sumber: Data primer diolah, 2022
. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data primer dan data sekunder.
Pengumpulan data primer  dilakukan dengan wawancara terstruktur berupa preferensi penilaian  terhadap  hiu  martil  kepada  nelayan  kecil  di  Aceh  Jaya  yang  melakukan penangkapan ikan dengan menggunakan gillnet, jaring tancap dan jaring insang hanyut. Responden yang dijadikan sampel penelitian berjumlah 48 orang nelayan. dari jumlah populasi  nelayan  kecil  di  Aceh  Jaya  sebanyak  162  orang.  Penentuan  jumlah  sampel berdasarkan  persentase  menurut  Yount  (1999)  yaitu  apabila  populasi  berjumlah  101- 1000  maka  sampel  minimal  sebanyak  10%  dari  seluruh  populasi.  Teknik  pemilihan responden menggunakan simple random sampling yaitu pengambilan data sampel yang diambil  secara  acak  sederhana,  yang  memungkinkan  setiap  nelayan  memiliki kesempatan dan kemungkinan yang sama untuk terpilih menjadi sampel, (Noor et al., 2022). Data sekunder diperoleh dari studi literatur maupun data pada Dinas Perikanan dan Kelautan Kabupaten Aceh Jaya dan data enumerasi oleh Kelompok Kerja Rencana Aksi  Pengelolaan  Perikanan  (Pokja  RAPP)  Provinsi  Aceh.  Analisis  yang  digunakan
Gambar 1. Lokasi Pengambilan Data. Sumber: Data primer diolah, 2022.
International Journal of Advances in Intelligent Informatics 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
Insentif dan Disinsentif Ekonomi pada Perlindungan Hiu Martil (Sphyrna spp.) sebagai Tangkapan Sampingan di Aceh Jaya  | Rohmah. , et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 165-177
Langkah-langkah  dalam  menghitung  CVM adalah sebagai berikut:
a. Identifikasi  karakteristik  target  populasi,  yaitu kelompok populasi nelayan kecil di Aceh Jaya;
b. Mendesain kuesioner untuk mengetahui estimasi besaran  insentif  atau  disinsentif  sebagai  upaya konservasi hiu martil;
c. Analisis  data  berdasarkan  parameter  penting meliputi  usia  (X 1 ),  pendidikan  (X 2 ),  pendapatan (X 3 ) dan lama trip (X 4 ); d. Menghitung willingness  to  pay (WTP)  dan willingnes to accept (WTA). Skenario pengambilan keputusan CVM adalah:
untuk  mengestimasi  insentif  ekonomi  maupun  disinsentif  untuk  konservasi  hiu  martil ( Sphyrna spp .) adalah analisis Contingent Valuation Methods (CVM).
Langkah-langkah dalam menghitung CVM adalah sebagai berikut:
a. Identifikasi  karakteristik  target  populasi,  yaitu  kelompok  populasi  nelayan  kecil  di Aceh Jaya;
b. Mendesain  kuesioner  untuk  mengetahui  estimasi  besaran  insentif  atau  disinsentif sebagai upaya konservasi hiu martil;
c. Analisis  data  berdasarkan  parameter  penting  meliputi  usia  (X 1 ),  pendidikan  (X 2 ), pendapatan (X 3 ) dan lama trip (X 4 ); d. Menghitung willingness  to  pay (WTP)  dan willingnes  to  accept (WTA).  Skenario pengambilan keputusan CVM adalah:
WTP(A) = β 0 + ∑ � � � � � ��� ………...….(1)
Dimana:
WTP=  Denda yang bersedia dibayar nelayan jika masih menangkap hiu martil WTA=  Insentif ekonomi yang dikeluarkan supaya nelayan tidak menangkap hiu martil β 0 =  Intersep atau standar terendah β 1 =  Koefisien regresi Xi = Usia, pendidikan, pendapatan dan lama trip
e. Pelaporan, penyusunan dan penyajian hasil survei CVM;
f. Nilai keberadaan di masyarakat dengan menghitung rata-rata WTP dan WTA dari responden yang diwawancarai variabel dummy .
����(�) = � � ∑ � � � ��� ……..……….(2)
Dimana:
n = Besaran atau jumlah sampel
y i =  Besaran WTP atau WTA yang diberikan responden ke-i.
g. Nilai  WTP  merupakan  nilai  tengah  dari  kelas  atau  interval  WTP  responden  ke-i. Jawaban  responden  dapat  disimpulkan  bahwa  WTP  yang  benar  berada  diantara jawaban yang dipilih (batas bawah kelas WTP) dengan WTP berikutnya (batas atas kelas WTP), berlaku juga dengan WTA.
����(�) = ∑ � � � ��� � …………………(3) Dimana: ............(1) ............(2)
............(3)

## Dimana:
WTP  = Denda yang bersedia dibayar nelayan jika masih menangkap hiu martil WTA  = Insentif ekonomi yang dikeluarkan supaya nelayan tidak menangkap hiu martil β 0 = Intersep atau standar terendah β 1 = Koefisien regresi Xi = Usia, pendidikan, pendapatan dan lama trip
Dimana: n = Besaran atau jumlah sampel y i = Besaran WTP atau WTA yang diberikan responden ke-i
e.  Pelaporan,  penyusunan  dan  penyajian  hasil survei CVM;
f.   Nilai  keberadaan  di  masyarakat  dengan menghitung  rata-rata  WTP  dan  WTA  dari responden yang diwawancarai variabel dummy .
untuk  mengestimasi  insentif  ekonomi  maupun  disinsentif  untuk  konservasi  hiu  martil ( Sphyrna spp .) adalah analisis Contingent Valuation Methods (CVM).
Langkah-langkah dalam menghitung CVM adalah sebagai berikut:
a. Identifikasi  karakteristik  target  populasi,  yaitu  kelompok  populasi  nelayan  kecil  di Aceh Jaya;
b. Mendesain  kuesioner  untuk  mengetahui  estimasi  besaran  insentif  atau  disinsentif sebagai upaya konservasi hiu martil;
c. Analisis  data  berdasarkan  parameter  penting  meliputi  usia  (X 1 ),  pendidikan  (X 2 ), pendapatan (X 3 ) dan lama trip (X 4 ); d. Menghitung willingness  to  pay (WTP)  dan willingnes  to  accept (WTA).  Skenario pengambilan keputusan CVM adalah:
WTP(A) = β 0 + ∑ � � � � � ��� ………...….(1)
Dimana:
WTP=  Denda yang bersedia dibayar nelayan jika masih menangkap hiu martil WTA=  Insentif ekonomi yang dikeluarkan supaya nelayan tidak menangkap hiu martil β 0 =  Intersep atau standar terendah β 1 =  Koefisien regresi
Xi = Usia, pendidikan, pendapatan dan lama trip
e. Pelaporan, penyusunan dan penyajian hasil survei CVM;
f. Nilai keberadaan di masyarakat dengan menghitung rata-rata WTP dan WTA dari responden yang diwawancarai variabel dummy .
����(�) = � � ∑ � � � ��� ……..……….(2)
Dimana:
n = Besaran atau jumlah sampel
y i =  Besaran WTP atau WTA yang diberikan responden ke-i.
g. Nilai  WTP  merupakan  nilai  tengah  dari  kelas  atau  interval  WTP  responden  ke-i.
Jawaban  responden  dapat  disimpulkan  bahwa  WTP  yang  benar  berada  diantara jawaban yang dipilih (batas bawah kelas WTP) dengan WTP berikutnya (batas atas kelas WTP), berlaku juga dengan WTA.
����(�) = ∑ � � � ��� � …………………(3)
Dimana:
g.  Nilai  WTP  merupakan  nilai  tengah  dari  kelas atau  interval  WTP  responden  ke-i.  Jawaban responden dapat disimpulkan bahwa WTP yang benar berada diantara jawaban yang dipilih (batas bawah  kelas  WTP)  dengan  WTP  berikutnya (batas  atas  kelas  WTP),  berlaku  juga  dengan WTA.
untuk  mengestimasi  insentif  ekonomi  maupun  disinsentif  untuk  konservasi  hiu  martil
( Sphyrna spp .) adalah analisis Contingent Valuation Methods (CVM).
Langkah-langkah dalam menghitung CVM adalah sebagai berikut:
a. Identifikasi  karakteristik  target  populasi,  yaitu  kelompok  populasi  nelayan  kecil  di Aceh Jaya;
b. Mendesain  kuesioner  untuk  mengetahui  estimasi  besaran  insentif  atau  disinsentif sebagai upaya konservasi hiu martil;
c. Analisis  data  berdasarkan  parameter  penting  meliputi  usia  (X 1 ),  pendidikan  (X 2 ), pendapatan (X 3 ) dan lama trip (X 4 ); d. Menghitung willingness  to  pay (WTP)  dan willingnes  to  accept (WTA).  Skenario pengambilan keputusan CVM adalah:
WTP(A) = β 0 + ∑ � � � � � ��� ………...….(1)
Dimana:
WTP=  Denda yang bersedia dibayar nelayan jika masih menangkap hiu martil WTA=  Insentif ekonomi yang dikeluarkan supaya nelayan tidak menangkap hiu martil β 0 =  Intersep atau standar terendah β 1 =  Koefisien regresi
Xi = Usia, pendidikan, pendapatan dan lama trip
e. Pelaporan, penyusunan dan penyajian hasil survei CVM;
f. Nilai keberadaan di masyarakat dengan menghitung rata-rata WTP dan WTA dari responden yang diwawancarai variabel dummy .
����(�) = � � ∑ � � � ��� ……..……….(2)
Dimana:
n = Besaran atau jumlah sampel
y i =  Besaran WTP atau WTA yang diberikan responden ke-i.
g. Nilai  WTP  merupakan  nilai  tengah  dari  kelas  atau  interval  WTP  responden  ke-i. Jawaban  responden  dapat  disimpulkan  bahwa  WTP  yang  benar  berada  diantara jawaban yang dipilih (batas bawah kelas WTP) dengan WTP berikutnya (batas atas kelas WTP), berlaku juga dengan WTA.
����(�) = ∑ � � � ��� � …………………(3)
Dimana:
Dimana : EWTP = Dugaan rataan WTP
Wi = Nilai WTP ke-i N = Jumlah responden i = Responden ke-i yang bersedia membayar retribusi (i = 1,2,...,n)

## KARAKTERISTIK NELAYAN HIU MARTIL (Sphyrna spp .)
Perikanan skala kecil di Aceh Jaya merupakan perikanan  pelagis  dan  karang  dengan  tangkapan terbanyak  yaitu  tenggiri,  tongkol,  kuwe,  kerapu, kakap,  bawal,  udang  dan  lobster  dengan  produksi 7638,31 ton/tahun. Hiu dan pari adalah perikanan non-target  dengan  produksi  sebesar  195,6  ton/ tahun  yang  sebanding  dengan  2,56%  dari  jumlah total  ikan  tangkapan  (DKP  Kabupaten  Aceh  Jaya, 2022). Responden yang dijadikan sample penelitian berjumlah 48 nelayan dari jumlah populasi nelayan kecil di Aceh Jaya sebanyak 162 orang. Penentuan jumlah  sampel  berdasarkan  persentase  menurut Yount (1999) yaitu apabila populasi berjumlah 101- 1000  maka  sampel  minimal  sebanyak  10%  dari seluruh  populasi.  Hasil  wawancara  terhadap  48 responden dengan pedoman kuesioner pada nelayan di  PPI  Lhok  Rigaih  diperoleh  informasi  secara umum  mengenai  karakteristik  nelayan  hiu  martil ( Sphyrna spp.).  Karakteristik  responden  meliputi usia,  tingkat  pendidikan,  status  perkawinan, pendapatan perbulan dan lama responden menjadi nelayan  (Tabel 1). Sebaran usia responden tertinggi yaitu  pada  usia  31-45  tahun  dengan  persentase 56,25%.  Frekuensi  tersebut  menunjukkan  bahwa gambaran nelayan produktif yaitu diatas 30 tahun.
Tabel 1. Karakteristik Nelayan Kecil di Aceh Jaya.
Keterangan Kelompok Responden Persentase (%) Usia (tahun) ≤30 6,25 31-45 56,25 >45 37,50 Tingkat pendidikan SD 62,50 SMP 25 SMU 12,50 Status perkawinan Menikah 93,75 Belum menikah 6,25 Pendapatan perbulan ≤ Rp1.500.000,00 6,25 Rp1.600.000,00 - Rp3.000.000,00 47,92 Rp3.100.000,00 - Rp5.000.000,00 10,42 > Rp5.000.000,00 35,42 Pengalaman menjadi nelayan ≤10 tahun 6,25 11-25 tahun 72,92 >25 tahun 20,83 Sumber: Data primer diolah, 2022
Salah satu faktor yang mempengaruhi kondisi ekonomi  masyarakat  adalah  tingkat  pendidikan. Responden kebanyakan berpendidikan sekolah dasar (SD)  dengan  persentase  sebesar  62,50%,  sekolah menengah pertama (SMP) sebesar 25%, dan sekolah
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
menengah  umum  (SMU)  sebesar  12,50%,  yang menunjukkan  bahwa  tingkat  pendidikan  nelayan yang  rendah.  Kemiskinan  menyebabkan  tingkat pendidikan  di  masyarakat  nelayan  sangat  rendah (Kadriani & Harudu, 2017).
Distribusi  responden  berdasarkan  status perkawinan  nelayan  dalam  penelitian  ini  yaitu 93,75%  sudah  menikah  dan  6,25%  lainnya belum  menikah.  Nelayan  di  PPI  Lhok  Rigaih pada  umumnya  memiliki  pendapatan  antara Rp1.600.000,00  hingga  Rp3.500.000,00  dengan persentase  sebesar  47,92%,  sedangkan  beberapa nelayan  lainnya  memiliki  pendapatan  mencapai lebih  dari  Rp5.000.000,00  dengan  persentase 35,42%.  Sebagian  besar  nelayan  di  PPI  Lhok Rigaih merupakan nelayan yang telah berpengalaman  melaut  lebih  dari  10  tahun. Perairan  di  Kabupaten  Aceh  Jaya  sebagian  besar dimanfatkan  untuk  perikanan  tangkap  dan pekerjaan  utama  masyarakat  Kabupaten  Aceh  Jaya yaitu  nelayan  (Kudadiri et  al., 2022).  Beberapa nelayan  kecil  di  Aceh  Jaya  memiliki  pekerjaan sampingan  ketika  tidak  melaut,  seperti  berkebun atau  bertambak.  Nelayan  kecil  biasanya  memiliki lebih  dari  satu  pekerjaan  selain  menangkap  ikan di  laut  untuk  pemenuhan  kebutuhan  dan  upaya untuk  meningkatkan  kesejahteraan  keluarga (Kusumo et al., 2013; Nazmar, 2013). Faktor biologi, kondisi  lingkungan,  sosial,  ekonomi  dan  tempat tinggal  nelayan  mempengaruhi  aktivitas  nelayan skala kecil yang berubah-ubah dari satu kegiatan ke kegiatan yang lain (Battaglia et al., 2010).
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan kuesioner  (Tabel  2)  menunjukkan  bahwa  sebagian besar  status  kepemilikan  perahu  yang  digunakan nelayan di PPI Lhok Rigaih bukan milik pribadi, melainkan  milik  kelompok.  Nelayan  yang mengoperasikan  alat  tangkap  jaring  tancap  yaitu sebesar  64,58%,  sisanya  adalah  jaring  insang 20,83%  dan  jaring  hanyut  15%.  Sebagian  besar
nelayan  melakukan  penangkapan  ikan  di  lepas pantai  dengan  waktu  penangkapan  ikan  per  trip lebih  dari  satu  hari.  Menurut  Dahar  (2016), terdapat tiga pola penangkapan ikan yang biasanya dilakukan  oleh  nelayan  kecil  yaitu;  pola  pertama, penangkapan ikan lepas pantai yang dilakukan lebih dari  satu  hari,  lamanya  melaut  ditentukan  oleh jarak  daerah  tangkapan  dan  ukuran  perahu.  Pola kedua, penangkapan ikan lepas pantai dengan durasi penangkapan satu hari/durasi penangkapan kurang lebih 15 jam, yaitu nelayan berangkat melaut pada malam hari dan berlabuh kembali pada waktu siang keesokan  harinya.  Pola  ketiga  yaitu  penangkapan ikan  tengah  hari  yang  merupakan  penangkapan ikan dekat pantai/ durasi penangkapan kurang lebih 6  jam,  nelayan  berangkat  dini  hari  dan  kembali pada  pagi  harinya.  Penangkapan  ikan  lepas  pantai dengan waktu lebih lama dan jarak yang lebih jauh memiliki kesempatan memperoleh hasil tangkapan (produksi) dan memberikan pendapatan lebih besar dibandingkan  dengan  penangkapan  ikan  dekat pantai (Ridha, 2017).

## INSENTIF DAN DISINSENTIF EKONOMI NELAYAN PADA PENANGKAPAN HIU MARTIL

## Penilaian Ekonomi Hiu Martil
Definisi penilaian ekonomi (valuasi ekonomi) adalah  upaya  untuk  menilai  terhadap  barang  dan jasa yang dihasilkan oleh sumber daya alam (SDA) dan/atau lingkungan secara kuantitatif, berdasarkan nilai  pasar  ( market  value )  maupun  nilai  non  pasar ( non-market  value ).  Tujuannya  adalah  untuk menyeimbangkan  antara  kebutuhan  ekonomi  dan konservasi  sumberdaya.  Valuasi  ekonomi  dapat digunakan  juga  sebagai  alat  untuk  meningkatan apresiasi/penghargaan  dan  kesadaran  masyarakat terhadap  lingkungan  (Fauzi,  2006).  Valuasi ekonomi  terhadap  ekosistem  dan  sumber  daya
Tabel 2. Karakteristik Kegiatan Perikanan di PPI Rigaih.
Keterangan Kelompok responden Jumlah (orang) Persentase (%) Jenis alat tangkap yang digunakan Jaring tancap 31 64,58 Jaring hanyut 7 15 Jaring insang 10 20,83 Status kepemilikan usaha Milik pribadi 18 37,50 Bukan milik pribadi 30 62,50 Durasi penangkapan ikan (per trip) 1 hari 13 27,08 2 hari 9 18,75 3 hari 17 35,42 4 hari 6 12,50 5 hari 3 6,25 Sumber: Data primer diolah, 2022.
ISSN 2442-6571

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords
Node central Centrality measure
Collective influence Key actor Weight collective influence graph
berperan  penting  dalam  merumuskan  kebijakan pembangunan  berkelanjutan,  dalam  hal  ini  adalah pengelolaan aktivitas atau usaha penangkapan ikan. Salah  satu  upaya  dalam  valuasi  ekonomi  untuk perikanan  hiu  martil  di  PPI  Rigaih  yaitu  dengan menilai willingness to pay (WTP) dan willingness to accept (WTA) kepada nelayan di PPI Rigaih.

## Insentif Ekonomi Nelayan
Pengelolaan tangkapan sampingan bertujuan untuk menghindari penipisan stok, mempertahankan struktur  dasar  dan  fungsi  ekosistem  dan  menjaga populasi  tetap  sehat  (Gjertsen et  al. 2015).  Salah satu  konsep  dalam  upaya  pengelolaan  tangkapan sampingan  adalah  pemberian  insentif  perikanan yang  dilakukan  jika  pendekatan  sukarela  tidak berhasil  memenuhi  target  perlindungan  (Gjertsen et al. 2015). Insentif perikanan adalah kompensasi yang  ditawarkan  kepada  nelayan  kecil  di  Aceh Jaya yang tidak sengaja menangkap hiu martil dan mampu melepaskan kembali ( release ) dalam keadaan hidup.
Hasil  wawancara  dengan  responden  terkait kesediaan nelayan hiu martil menerima kompensasi sebagai pengganti aktivitas penangkapan hiu martil di sekitar perairan Kabupaten Aceh Jaya bervariasi (Tabel  3).  Insentif  yang  ditawarkan  bertingkat dari  Rp25.000,00/trip  hingga  Rp1.000.000,00/ trip.  Rata-rata  nilai  kompensasi  yang  diterima nelayan (WTA) yaitu Rp434.895,83/trip . Nelayan menerima  pembayaran  jika  berhasil release dalam keaadaan  hidup  dan  dibuktikan  dengan  foto ketika  melepaskan  hiu  martil.  Nilai  kompensasi yang  diberikan  kepada  nelayan  diharapkan  akan mengurangi  upaya  penangkapan  dan  pendaratan anakan hiu martil di PPI Lhok Rigaih.
Uji Asumsi Klasik adalah persyaratan statistik yang  harus  dipenuhi  pada  analisis  regresi  linier berganda  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel bebas  terhadap  variabel  terikat.  Uji  asumsi  klasik dilakukan  dengan  tiga  cara  yaitu  uji  normalitas, multikolinearitas  dan  heteroskedastisitas.  Model regresi  dikategorikan  baik  apabila  berdistribusi normal  atau  mendekati  normal.  Data  diuji menggunakan  uji  normalitas  probability  plot (P-Plot)  dengan  SPSS  versi  23.  Model  regresi memiliki  nilai  residual  yang  normal,  yaitu  jika sebaran  data  atau  distribusi  data  mengikuti  garis diagonal (Gambar 2).
Tabel 3. Nilai Total Willingnes to Accept (WTA). WTA (Rp/trip) (w) Responden (n) Persentase (%) Populasi (P) Jumlah total (RP) W(n/N)P 25.000 7 14,58 459.375 100.000 6 12,50 1.575.000 200.000 8 16,67 4.200.000 300.000 3 6,25 2.362.500 400.000 2 4,17 126 2.100.000 500.000 4 8,33 5.250.000 600.000 3 6,25 4.725.000 700.000 4 8,33 7.350.000 800.000 2 4,17 4.200.000 900.000 4 8,33 9.450.000 1.000.000 5 10,42 13.125.000 Total 48 N 100 54.796.875 Rata-Rata 434.895,83/trip Sumber: Data primer diolah, 2022. Gambar 2. Uji normalitas probability P-P plot willingness to accept
Sumber: Data primer diolah, 2022 Uji  multikolinearitas  dilakukan  pada  sebuah  model  regresi  untuk  mengetahui adanya interkorelasi antar variabel bebas. Interkorelasi merupakan hubungan linier yang kuat antar variabel bebas yang menjelaskan model regresi (Ajija & Rohmatul, 2011).
Gejala multikolinearitas diukur menggunakan nilai variance inflation factor (VIF) dan nilai toleransi. Hasil uji multikolinearitas menunjukkan bahwa variabel memiliki nilai toleransi diatas  0,1  dan  VIF  di  bawah  10  yang  berarti  bahwa  data  tidak  menunjukkan  gejala multikolinearitas (Tabel 4).
Tabel 4. Hubungan variabel independen dan nilai VIF wilingness to accept No Variabel Tolerance VIF 1 Usia 0,441 2,266 2 Pendidikan 0,662 1,608 3 Pendapatan 0,176 5,692 4 Lama Trip 0,209 4,781 5 Jumah Anak 0,365 2,742 6 Pengalaman Melaut 0,349 2,862 Sumber: Data primer diolah, 2022
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya kesamanaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada regresi linear. Model regresi yang baik  ditandai  dengan  tidak  terjadinya  gejala  heteroskedastisitas.  Pengujian heteroskedastisitas menggunakan metode glejser yang dilakukan dengan meregresikan 11endidik  bebas  dengan  nilai  absolut  residualnya.  Hasil  yang  didapatkan  yaitu  tidak terdapat pola yang jelas, atau polanya menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada
Gambar 2. Uji Normalitas Probability P-P Plot Willingness to Accept . Sumber: Data primer diolah, 2022.
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Uji  multikolinearitas  dilakukan  pada sebuah  model  regresi  untuk  mengetahui  adanya interkorelasi  antar  variabel  bebas.  Interkorelasi merupakan  hubungan  linier  yang  kuat  antar variabel  bebas  yang  menjelaskan  model  regresi (Ajija & Rohmatul, 2011). Gejala multikolinearitas diukur  menggunakan  nilai variance  inflation factor (VIF)  dan  nilai  toleransi.  Hasil  uji multikolinearitas  menunjukkan  bahwa  variabel memiliki nilai toleransi diatas 0,1 dan VIF di bawah 10  yang  berarti  bahwa  data  tidak  menunjukkan gejala multikolinearitas (Tabel 4).
Tabel 4. Hubungan Variabel Independen dan Nilai VIF Wilingness to Accept.
No Variabel Tolerance VIF 1 Usia 0,441 2,266 2 Pendidikan 0,662 1,608 3 Pendapatan 0,176 5,692 4 Lama Trip 0,209 4,781 5 Jumah Anak 0,365 2,742 6 Pengalaman Melaut 0,349 2,862
Sumber: Data primer diolah, 2022.
Uji  heteroskedastisitas  dilakukan  untuk mengetahui  ada  tidaknya  kesamanaan  varian  dari residual  untuk  semua  pengamatan  pada  regresi linear.  Model  regresi  yang  baik  ditandai  dengan tidak terjadinya gejala heteroskedastisitas. Pengujian heteroskedastisitas  menggunakan  metode  glejser yang  dilakukan  dengan  meregresikan  endidik bebas dengan nilai absolut residualnya. Hasil yang didapatkan yaitu tidak terdapat pola yang jelas, atau polanya menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu  Y  yang  berarti  bahwa  model  regresi  tidak terjadi gejala heteroskedastisitas (Gambar 3).
Variabel independen yang diduga mempengaruhi nilai kesediaan menerima kompensasi  (Y)  yaitu  usia  (X 1 ),  pendidikan  (X 2 ), pendapatan  (X 3 )  dan  lama  trip  (X 4 ).  Variabel jumlah  anak  dan  pengalaman  melaut  tidak dimasukkan  ke  dalam  model  dan  dianggap konstan.  Hasil  analisis  regresi  menujukkan  nilai R-square (R 2 )  adalah  0,91  yang    berarti  91% kesediaan  nelayan  membayar  denda  dipengaruhi oleh  usia,  endidikan,  pendapatan  dan  lama trip,  sedangkan  8%  dipengaruhi  oleh  faktor lain  (Tabel  5).  Menurut  Chin  (1998),  nilai R-Square masuk  dalam  kategori  kuat  apabila >0,67,  kategori  moderat  di  antara  0,33  hingga 0,67,  dan  masuk  dalam  kategori  lemah  di bawah  0,33,  sehingga  pada  model  ini  termasuk dalam  kategori  kuat.  F-hitung  sebesar  49,19561 nilainya  lebih  besar  dari  f-tabel  yaitu  2,33  yang berarti endidik bebas secara simultan berpengaruh nyata  terhadap  kesediaan  nelayan  menerima kompensasi  sebagai  cara  pengelolaan  hiu  martil berkelanjutan.
sumbu  Y  yang  berarti  bahwa  model  regresi  tidak  terjadi  gejala  heteroskedastisitas (Gambar 3).
Gambar 3. Uji Heteroskedastisitas 12endidikan12 to pay
Sumber: Data primer diolah, 2022
Variabel  independenyang  diduga  mempengaruhi  nilai  kesediaan  menerima kompensasi  (Y)  yaitu  usia  (X 1 ),  pendidikan  (X 2 ),  pendapatan  (X 3 )  dan  lama  trip (X 4 ). Variabel jumlah anak dan pengalaman melaut tidak dimasukkan ke dalam model dan dianggap konstan. Hasil analisis regresi menujukkan nilai R square (R 2 ) adalah 0,91 yang    berarti  91%  kesediaan  nelayan  membayar  denda  dipengaruhi  oleh  usia, 12endidikan,  pendapatan  dan  lama  trip,  sedangkan  8%  dipengaruhi  oleh  faktor  lain (Tabel 5). Menurut Chin (1998), nilai R-Square masuk dalam kategori kuat apabila >0,67, kategori moderat di antara 0,33 hingga 0,67, dan masuk dalam kategori lemah di bawah 0,33, sehingga pada model ini termasuk dalam kategori kuat. F-hitung sebesar 49,19561 nilainya lebih besar dari f-tabel yaitu 2,33 yang berarti 12endidik bebas secara simultan berpengaruh nyata terhadap kesediaan nelayan menerima kompensasi sebagai cara pengelolaan hiu martil berkelanjutan.
Tabel 5. Hasil uji regresi linier berganda willingnes to accept Variabel Koefisien Standard error t -hitung p -value Konstanta 132091,7 219716,4 0,601192 0,551022 Usia 6743,919 3257,131 2,070509 0,044741 * Pendidikan 28675,74 8413,595 3,408263 0,001478 *
Gambar 3. Uji Heteroskedastisitas Pendidikan to Pay. Sumber: Data primer diolah, 2022.
Tabel 5. Hasil Uji Regresi Linier Berganda Willingnes to Accept . Variabel Koefisien Standard error t -hitung p -value Konstanta 132091,7 219716,4 0,601192 0,551022 Usia 6743,919 3257,131 2,070509 0,044741 * Pendidikan 28675,74 8413,595 3,408263 0,001478 * Pendapatan -0,06191 0,011705 -5,28894 0,000044 * Lama trip 102913,6 28262,8 3,64131 0,000754 * Jumlah anak -13453,1 17145,6 -0,78464 0,437176 Pengalaman melaut -4201,05 3022,608 -1,38988 0,172068 Adjusted R-squared (R 2 ) 0,914658 f-hitung 73,23676 f-tabel 2,33 t-tabel (a=0,05) 2,021 Sumber: Data primer diolah, 2022.
ISSN 2442-6571

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Insentif dan Disinsentif Ekonomi pada Perlindungan Hiu Martil (Sphyrna spp.) sebagai Tangkapan Sampingan di Aceh Jaya  | Rohmah. , et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 165-177
Taraf  nyata  yang  digunakan  untuk  menguji tingkat  signifikansi  adalah  α=5%,  artinya  tingkat kepercayaan  hasil  penelitian  ini  sebesar  95%. Berdasarkan  hasil  tersebut,  model  yang  dihasilkan adalah sebagai berikut:
WTP = 132091,7(β 0 ) + 6743,919 (X 1 ) + 28675,74(X 2 ) - 0,06191(X 3 ) + 102913,6(X 4 ) Koefisien variabel usia, pendidikan dan lama trip  bernilai  positif  yang  berarti  semakin  lama trip  penangkapan  maka  semakin  tinggi  kesediaan untuk  menerima  kompensasi  sebagai  pengganti aktivitas  penangkapan  dan  pendaratan  hiu  martil di  PPI  Lhok  Rigaih.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil wawancara  kepada  nelayan  di  PPI  Lhok  Rigaih yang  menyebutkan  bahwa  umumnya  nelayan  yang melakukan  perjalanan  operasi  penangkapan  lebih lama  cenderung  mendapatkan  hasil  tangkapan banyak  daripada  nelayan  yang  melakukan  operasi penangkapan one-day  fishing .  Jumlah  tangkapan yang  melimpah  memungkinkan  hasil  bycatch yang  didapat  juga  semakin  banyak.  Tingkat pendidikan nelayan berpengaruh pada pemahanan  tentang  arti  penting  ketersediaan  dan keberlanjutan sumber daya di masa yang akan datang (Hastanti & Triantoro 2012).

## Disinsentif Ekonomi Nelayan
Disinsentif  dimaksudkan  sebagai  perangkat untuk  mencegah,  membatasi  pertumbuhan,  dan/ atau mengurangi kegiatan yang tidak sejalan dengan kebijakan  yang  berlaku,  dapat  berupa  pengenaan
pajak  yang  tinggi,  pembatasan,  penyediaan prasarana dan sarana, serta pengenaan kompensasi dan  penalti  (Sean et  al. 2014).  Disinsentif  dalam penelitian ini berupa nilai willingness to pay (WTP) yaitu  kesediaan  nelayan  membayar  denda  dalam upaya  pengelolaan  hiu  martil  di  PPI  Rigaih. Nelayan  dikenakan  denda  jika  masih  menangkap dan mendaratkan hiu martil.
Hasil  wawancara  responden  terhadap kesediaan  nelayan  hiu  martil  mendukung  upaya konservasi hiu martil dengan membayar disinsentif ekonomi  (denda)  apabila  masih  melakukan kegiatan  penangkapan  hiu  bervariasi  (Tabel  6). Pada  kuesioner  yang  diberikan  kepada  nelayan, harga  yang  ditawarkan  kepada  responden  sebesar Rp25.000,00/trip  hingga  Rp1.000.000,00/trip. Dasar  selang  harga  yang  ditawarkan  tersebut berdasarkan  informasi  yang  didapatkan  dari sejumlah  nelayan  serta  masyarakat  setempat. Sebagian besar nelayan hiu merasa keberatan untuk membayar  disinsentif  dengan  jumlah  responden sebanyak 15 orang, yang beralasan bahwa hiu martil yang tertangkap bukan merupakan ikan target dan tertangkap  sudah  dalam  keadaan  mati.  Rata-rata nilai  kesediaan  masyarakat  membayar  disinsentif apabila  menangkap  anakan  hiu  martil    sebesar Rp259.375/trip.
Data  diuji  menggunakan  uji  normalitas probability  plot  (P-Plot)  dengan  SPSS  versi  23. Model regresi yang baik memiliki nilai residual yang normal, yaitu jika sebaran data atau distribusi data mengikuti garis diagonal (Gambar 4).
Tabel 6. Nilai Total Willingness to Pay.
WTP (Rp/trip) (w) Responden (n) Persentase (%) Populasi (P) Jumlah total (RP) W(n/N)P 0 15 31,25 0 25.000 6 12,50 393.750 100.000 5 10,42 1.312.500 200.000 6 12,50 3.150.000 300.000 2 4,17 1.575.000 400.000 2 4,17 126 2.100.000 500.000 2 4,17 2.625.000 600.000 2 4,17 3.150.000 700.000 2 4,17 3.675.000 800.000 1 2,08 2.100.000 900.000 2 4,17 4.725.000 1.000.000 3 6,25 7.875.000 Total 48 100 32.681.250 Rata-Rata 259.375/trip Sumber: Data primer diolah, 2022.
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Gambar 4. Uji normalitas probability P-P plot willingness to pay Sumber: Data primer diolah, 2022 Model  regresi  dilakukan  uji  multikolinearitas  yang  menunjukkan  bahwa  variabel memiliki  nilai toleransi  diatas  0,1  dan  VIF  di  bawah 10  yang  berarti bahwa  data tidak menunjukkan gejala multikolinearitas (Tabel 7).
Tabel 7. Hubungan variabel independen dan nilai VIF wilingness to pay No Variabel Tolerance VIF 1 Usia 0,441 2,266 2 Pendidikan 0,662 1,608 3 Pendapatan 0,176 5,692 4 Lama Trip 0,209 4,781 5 Jumah Anak 0,365 2,742 6 Pengalaman Melaut 0,349 2,862 Sumber: Data primer diolah, 2022
Uji  heteroskedastisitas  dilakukan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  kesamanaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada regresi linear. Hasil yang didapatkan yaitu tidak terdapat pola yang jelas, atau polanya menyebar di atas dan di bawah angka 0  pada  sumbu  Y  yang  berarti  bahwa  model  regresi  tidak  terjadi  gejala heteroskedastisitas (Gambar 5).

## Gambar 4. Uji Normalitas Probability P-P Plot
Willingness to Pay.
Sumber: Data primer diolah, 2022.
Gambar 5. Uji Heteroskedastisitas Willingness to Pay. Sumber: Data primer diolah, 2022.
Model regresi dilakukan uji multikolinearitas yang  menunjukkan  bahwa  variabel  memiliki  nilai toleransi  diatas  0,1  dan  VIF  di  bawah  10  yang berarti  bahwa  data  tidak  menunjukkan  gejala multikolinearitas (Tabel 7).
Tabel 7. Hubungan Variabel Independen dan Nilai VIF Wilingness to Pay .
No Variabel Tolerance VIF 1 Usia 0,441 2,266 2 Pendidikan 0,662 1,608 3 Pendapatan 0,176 5,692 4 Lama Trip 0,209 4,781 5 Jumah Anak 0,365 2,742 6 Pengalaman Melaut 0,349 2,862 Sumber: Data primer diolah, 2022.
linear.  Hasil  yang  didapatkan  yaitu  tidak  terdapat pola yang jelas, atau polanya menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y yang berarti bahwa model regresi tidak terjadi gejala heteroskedastisitas (Gambar 5).
Tabel 8. Hasil Uji Regresi Linier Berganda Willingnes to Pay . Variabel Koefisien Standard eror t-hitung p-value Konstanta -366652 252060,7 -1,45462 0,153388 Usia 7627,378 3736,61 2,041256 0,047697 * Pendidikan 36729,86 9652,152 3,805355 0,000464 * Pendapatan 0,065808 0,013428 4,90067 0,000015 * Lama trip -44564,8 32423,34 -1,37447 0,176764 Jumlah anak -40027,1 19669,58 -2,03497 0,048354 * Pengalaman melaut -2543,99 3467,563 -0,7077 0,483136 Adjusted R-squared (R 2 ) 0,878039 f -hitung 49,19561 f-tabel 2,33 t -tabel (a=0,05) 2,021 Sumber: Data primer diolah, 2022. Gambar 5. Uji Heteroskedastisitas wilingness to pay Sumber: Data primer diolah, 2022
Variabel  independen  yang  diduga  mempengaruhi  nilai  kesediaan  nelayan membayar denda apabila masih menangkap hiu martil (Y) yaitu usia (X 1 ), pendidikan (X 2 ), pendapatan (X 3 ) dan jumlah anak (X 5 ).  Variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam model dianggap konstan. Hasil analisis regresi menujukkan nilai R square (R 2 ) adalah 0,87 yang  berarti 87% kesediaan nelayan membayar denda dipengaruhi oleh usia, pendidikan, pendapatan dan lama trip, sedangkan 13% dipengaruhi oleh faktor lain (Tabel 8). Menurut Chin (1998), nilai R-Square masuk dalam kategori kuat apabila >0,67, kategori moderat di antara 0,33 hingga 0,67, dan masuk dalam kategori lemah di bawah 0,33, sehingga pada model ini termasuk dalam kategori kuat. F-hitung sebesar 49,19561 nilainya lebih besar dari f-tabel yaitu 2,33 yang berarti variabel bebas secara simultan berpengaruh  nyata  terhadap  kesediaan  nelayan  membayar  denda  sebagai  upaya pengelolaan hiu martil berkelanjutan.
Tabel 8. Hasil uji regresi linier berganda willingnes to pay Variabel Koefisien  Standard eror  t-hitung p-value Konstanta -366652 252060,7 -1,45462 0,153388 Usia 7627,378 3736,61 2,041256 0,047697 * Pendidikan 36729,86 9652,152 3,805355 0,000464 * Pendapatan 0,065808 0,013428 4,90067 0,000015 * Lama trip -44564,8 32423,34 -1,37447 0,176764 Jumlah anak -40027,1 19669,58 -2,03497 0,048354 * Pengalaman melaut -2543,99 3467,563 -0,7077 0,483136 Adjusted R-squared (R 2 ) 0,878039 f -hitung 49,19561 f-tabel 2,33 Uji  heteroskedastisitas  dilakukan  untuk mengetahui  ada  tidaknya  kesamanaan  varian  dari residual  untuk  semua  pengamatan  pada  regresi Variabel independen yang diduga mempengaruhi  nilai  kesediaan  nelayan  membayar denda  apabila  masih  menangkap  hiu  martil  (Y) yaitu  usia  (X 1 ),  pendidikan  (X 2 ),  pendapatan  (X 3 ) dan  jumlah  anak  (X 5 ).  Variabel  lain  yang  tidak dimasukkan  ke  dalam  model  dianggap  konstan. Hasil  analisis  regresi  menujukkan  nilai  R  square (R 2 )  adalah  0,87  yang    berarti  87%  kesediaan nelayan  membayar  denda  dipengaruhi  oleh  usia, pendidikan,  pendapatan  dan  lama  trip,  sedangkan 13%  dipengaruhi  oleh  faktor  lain  (Tabel  8). Menurut Chin (1998), nilai R-Square masuk dalam kategori  kuat  apabila  >0,67,  kategori  moderat  di antara 0,33 hingga 0,67, dan masuk dalam kategori lemah  di  bawah  0,33,  sehingga  pada  model  ini termasuk  dalam  kategori  kuat.  F-hitung  sebesar 49,19561  nilainya  lebih  besar  dari  f-tabel  yaitu 2,33  yang  berarti  variabel  bebas  secara  simultan berpengaruh  nyata  terhadap  kesediaan  nelayan membayar  denda  sebagai  upaya  pengelolaan  hiu martil berkelanjutan.
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
Taraf  nyata  yang  digunakan  untuk  menguji tingkat  signifikansi  adalah  α=5%,  artinya  tingkat kepercayaan  hasil  penelitian  ini  sebesar  95%. Berdasarkan  hasil  tersebut,  model  yang  dihasilkan adalah sebagai berikut:
WTP  =  -366652(β 0 )  +  7627,378(X 1 )  +  36729,86 (X 2 ) + 0,065808 (X 3 ) - 40027,1(X 5 ) Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  dari beberapa  variabel  pengamatan  hanya  variabel  lama trip dan pengalaman melaut yang tidak berpengaruh signifikan  terhadap  kesediaan  nelayan  membayar disinsentif.  Pada  variabel  usia,  pendidikan, pendapatan  dan  jumlah  anak  memiliki  pengaruh yang  signifikan.  Pendapatan  dalam  variabel  ini adalah  pendapatan  rumah  tangga  nelayan  dalam satu bulan. Koefisien variabel usia, pendidikan dan pendapatan bernilai positif dengan nilai signifikansi di  bawah  α=0,05  kecuali  variabel  jumlah  anak yang  bernilai  negatif  yang  berarti  semakin  banyak nelayan  memiliki  anak  (tanggungan)  maka kesediaan  nelayan  membayar  disinsentif  semakin rendah. Variabel pendapatan berpengaruh signifikan terhadap  kesediaan  membayar  (WTP)  sebagai upaya  mendukung  kelestarian  populasi  hiu  martil (Wongsopatty et al 2022). Menurut Li et al. (2018), tingginya  penghasilan  akan  berbanding  lurus dengan upaya kesediaan membayar. Faktor usia pada penelitian  ini  berpengaruh  positif  karena  semakin tinggi  umur  seseorang  maka  seiring  berjalannya waktu,  pola  pikir  dan  pemahamannya  akan  terus berkembang (Utami dan Padmalia 2021). Tingginya tingkat  pendidikan  nelayan  berpengaruh  pada kesadaran  menjaga  lingkungan  dan  sumberdaya, yang membuat kesadaran membayar semakin tinggi (Lestari et al. 2022).

## PENUTUP
Perikanan skala kecil di aceh Jaya merupakan perikanan  pelagis  dan  karang  dengan  tangkapan terbanyak  yaitu  tenggiri,  tongkol,  kuwe,  kerapu, kakap,  bawal,  udang  dan  lobster.  Karakteristik nelayan  kecil  di  Aceh  Jaya  diantaranya  adalah beroperasi  menggunakan  kapal  kayu  berukuran 5-10 gross  tone dengan  durasi  penangkapan  ikan adalah one day fishing dan ada juga yang 2-5 hari/ trip.  Mayoritas  nelayan  berusia  di  atas  30  tahun dengan  kelompok  pendidikan  terbanyak  adalah lulusan  Sekolah  Dasar.  Sebagian  besar  nelayan telah  menikah  dengan  pendapatan  perbulan rata-rata  Rp1.600.000,00  –  Rp3.000.000,00 dan  berpengalaman  melaut  lebih  dari  10  tahun. Nelayan menangkap ikan menggunakan kapal milik kelompok,  dengan  tangkapan  utama  lobster,  ikan sebelah,  kuwe,  tenggiri,  sikuda,  ikan  karang  dan
tongkol.
Upaya  perlindungan  hiu  martil  sebagai tangkapan sampingan dilakukan dengan menawarkan skema  insentif  maupun  penerapan  disinsentif. Estimasi besaran denda (disinsentif ) yang bersedia dibayarkan  oleh  nelayan  apabila  masih  melakukan penangkapan  hiu  martil  (WTP)  rata-rata  sebesar Rp259.375,00/trip.  Kesediaan  membayar  denda dipengaruhi oleh usia, pendidikan, pendapatan, dan jumlah  anak.  Tingginya  penghasilan  berbanding lurus  dengan  kesediaan  nelayan  membayar  denda (disinsentif ).  Insentif  ekonomi  berupa  kesediaan nelayan  menerima  kompensasi  sebagai  pengganti aktivitas  penangkapan  hiu  martil  (WTA)  dengan estimasi rata-rata sebesarRp434.895,83/trip. Variabel yang berpengaruh adalah usia, pendidikan, lama  trip  dan  pendapatan.  Lama  trip  merupakan variabel  yang  menentukan  kesediaan  nelayan menerima  insentif.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil wawancara  kepada  nelayan  di  PPI  Lhok  Rigaih yang  menyebutkan  bahwa  umumnya  nelayan  yang melakukan  perjalanan  operasi  penangkapan  lebih lama  cenderung  mendapatkan  hasil  tangkapan banyak  daripada  nelayan  yang  melakukan  operasi penangkapan one-day  fishing. Jumlah  tangkapan yang  melimpah  memungkinkan  hasil bycatch yang didapat juga semakin banyak .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Wildlife Conservation Society (WCS) Indonesia yang telah meberikan dukungan dana riset ini, dan terima kasih kepada semua pihak yang telah berkontribusi dari  awal  pengambilan  data  di  lapangan,  analisis data hingga tehap penyelesaian karya ilmiah ini.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan ini kami menyatakan bahwa kontribusi masing-masing  penulis  terhadap  pembuatan  karya tulis adalah Lailia Nur Rohmah sebagai kontributor utama,  Gatot  Yulianto,  Mohammad  Mukhlis Kamal,  Luky  Adrianto,  dan  Hollie  Booth  sebagai kontributor  anggota.  Penulis  menyatakan  telah melampirkan surat kontribusi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditya,  Z.  F.,  &  Al-Fatih,  S.  (2016).  Perlindungan hukum terhadap ikan hiu dan ikan pari untuk menjaga keseimbangan ekosistem laut indonesia. Legality: Jurnal Ilmiah Hukum . 24 (2): 224-235. Ajija  &  Rohmatul,  S.  (2011).  Cara  Cerdas  Menguasai Eviews. Jakarta: Salemba Empat.
Annisa, S., & Halimatussadiah, A. (2022). Perbandingan nilai  ekonomi  pemanfaatan  ekstraktif  dan
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
nonekstraktif  dari  hiu  dan  pari  di  Meulaboh, Takalar dan Tanjung Luar. Jurnal Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan, 17 (1), 1-17. https:.doi. org/10.15578/jsekp.v7i1.10890.
Arlidge,  W.  N.  S.,  Squires,  D.,  Milner-Gulland,  E.  J.
(2016).  Developing  incentive-based  by-catch reduction  approaches  in  fisheries.  Seventh Meeting  of  the  Seabird  By-catch  Working Group.  SBWG7  Inf  26.Battaglia,  P.,  Romeo, T., Consoli, P., Scotti, G., Andaloro, F. (2010). Characterization  of  the  artisanal  fishery  and its  socio-economic  aspects  in  the  central Mediterranean  Sea  (Aeolian  Islands,  Italy). Fisheries  Research .  102(1),  87-97.  https://doi. org/10.1016/j.fishres.2009.10.013.
Bladon,  A.  J.,  Short,  K.  M.,  Mohammed,  E.  Y.,  & Milner‐Gulland,  E.  J.  (2016).  Payments  for ecosystem services in developing world fisheries..
Fish and Fisheries, (17 ), 839-859.
Booth,  H.,  Simeon,  B.,  Muttaqin,  E.,    Ichsan,  M., Siregar,  U.,  Yulianto,  I.  &  Kassem,  K  (2018). Shark and ray conservation and management in Indonesia: Status and strategis priorities 2018- 2023. Wildlife Conservation Society.  https:/// www.researchgate.net/publication/341119663.
Christensen,  J.,  &  Tull,  M.  (2014). Introduction: Historical perspectives of fisheries exploitation in the Indo-Pacific . MARE, Vol.12. Springer Science & Business  Media.  https://doi.org/10.1007/978- 94-017-8727-7_1.
Cosandey-Godin,  A.,  &  Morgan,  A.,  (2014).  Fisheries by-catch  of  sharks:  Options  for  mitigation. Ocean  Science  Series .  The  Pew  Environment Group. . https://w w w.researchgate.net/ publication/263441649.
Dahar,  D.  (2016).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi pendapatan  nelayan  di  Desa  Pohuwato  Timur kecamatan  Marisa  kabupaten  Pohuwato. Agropolitan. 3 (3): 9-21.
Davidson,  L.N.,  Krawchuk,  M.  A.,  &  Dulvy,  N.K. (2016).  Why  have  global  shark  and  ray landings  declined:  improved  management  or overfishing? Fish  Fisher . 17 ,  438–458.  https:// doi.org/10.1111/faf.12119.
Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Kabupaten  Aceh  Jaya. (2022). Data base dinas kelautan dan perikanan tahun 2022.
Dulvy, N. K., Fowler, S. L., Musick, J. A., Cavanagh, R.  D.,  Kyne,  P.  M.,  Harrison,  L.  R.,  & Pollock,  C.  M.  (2014).  Extinction  risk  and conservation  of  the  world’s  sharks  and  rays. Elife  research  article.  https://doi.org/10.7554/ eLife.00590.
Fahmi & Dharmadi. (2013). Tinjauan status perikanan hiu  dan  upaya  konservasinya  di  Indonesia. Direktorat  Konservasi  Kawasan  dan  Jenis Ikan.  Direktorat  Jenderal  Kelautan,  Pesisir dan  Pulau-Pulau  Kecil.  Kementerian  Kelautan dan  Perikanan.  https://www.researchgate.net/ publication/339375475.
Fauzi,  A.  (2006). Ekonomi  Sumberdaya  Alam  dan Lingkungan:  Teori  dan  Aplikasi .  Jakarta  (ID): Gramedia Pustaka Utama. 237 hlm.
Gallagher,  A.  J.,  Hammerschlag,  N.,  Shiffman,  D.  S.,
& Giery, S. T. (2014). Evolved for extinction: the  cost  and  conservation  implications  of specialization in hammerhead sharks. BioScience . 64 ,  619–624.  https://doi.org.10.1093/biosci/ biu071.
Gjertsen,  H.,  Hall,  M.,  Squires,  D.  (2015).  Incentive to  address  by-catch  issues.  Coservation  and management of transnational tuna fisheries. A John  Wiley  &  Sons,  Ltd.,  Publication. 14 (3), 225-248.
Gupta,  T.,  Manuel,  M.,  Manoharakrishnan,  M., Namboothri,  N.,  &  Shanker,  K.  (2019). Conservation  and  livelihood  implications of  trawler  by-catch:  towards  improved management. J. Govern , 19 , 55–63.
Hastanti, B. W., & Triantoro, R. G. N. (2012). Kondisi sosial  ekonomi  dan  budaya  masyarakat  sekitar kawasan konservasi: Studi kasus di Pulau Gag, Raja  Ampat,  Papua  Barat, Jurnal  Penelitian Kehutanan Wallacea , 1 (2), 149-164.
Heupel,  M.R.,  Knip,  D.  M.,  Simpfendorfer,  C.  A.,  & Dulvy,  N.  K.  (2014).  Sizing  up  the  ecological role  of  sharks  as  predators. Marine  Ecology Progress Series, 495 :291-298.
Innes, J., Pascoe, S., Wilcox, C., Jennings, S., & Paredes, S. (2015). Mitigating undesirable impacts in the marine environment: a review of market-based management  measures. Frontiers  in  Marine Science , 2 (76),  1-12.  https://doi.org.10.3389/ fmars.2915.00076.
Jabado,  R.  W.,  Kyne,  P.  M.,  Pollom,  R.  A.,  Ebert, D.  A.,  Simpfendorfer,  C.A.,  &  Ralph, GM,  (2018).  Troubled  waters:  threats  and extinction risk of the sharks, rays, and chimaeras of  the  arabian  sea  and  adjacent  waters. Fish Fisher , 19 , 1043–1062. https://doi.org/10.1111/ faf.12311.
Jaliadi,  Rizal,  M.,  &  Hendri  A.  (2017).  Population  of hammerhead  sharks  (Sphyrna  lewini  Griffith and Smith, 1834) caught in Aceh Barat and Aceh Jaya Water. International Journal of Fisheries and Aquatic Studies , 5 (4), 350-354.
Kadriani,  L.  H.  K.,  &  Harudu,  L.  (2017).  Persepsi masyarakat  nelayan  tentang  pentingnya pendidikan formal di Desa Jawi-Jawi kecamatan Bungku  Selatan  Kabupaten  Morowali. Jurnal Penelitian Pendidikan Geografi . 1(1), 1-16.
Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  (2022). Keputusan  Menteri  Kelautan  dan  Perikanan Republik  Indonesia  Nomor  12  tahun  2022 tentang kuota pengambilan untuk pemanfaatan jenis ikan yang dilindungi terbatas berdasarkan ketentuan  nasional  dan  jenis  ikan  dalam Appendiks II Convention On Internasional Trade In Endangered Species Of Wild Fauna And Flora . 2018.
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
Kizhakudan,  S.  J.,  Zacharia,  P.  U.,  Thomas,  S., Vivekanandan,  E.,  &  Menon,  M.  (2015). CMFRI  marine  fisheries  policy  series-2; guidance on national plan of action for Sharks in India. CMFRI Mar .. 2 , 1–102.
Kudadiri, R., Najmi, N., & Fajri, I. (2022). Pendataan pendaratan  ikan  hiu  di  Pangkalan  Pendaratan Ikan (PPI) Rigaih kabupaten Aceh Jaya. Journal of Aceh Aquatic Science . 6(1), 11-21.
Kusumo, R. A. B., Charinna, A., & Mukti, G. W. (2013). Analisis  gender  dalam  kehidupan  keluarga nelayan  di  kecamatan  Pangandaran  kabupaten Ciamis. Jurnal  Social  Economic  of  Agriculture . 2(1): 42-53.
Lestari,  K.  R.,  Hartati,  A.,  &  Putri,  D.  D.  (2022). Analisis  kesediaan  membayar  (willingness  to pay) konsumen terhadap pembelian buah durian kromo banyumas di desa alasmalang, kecamatan kemranjen,  kabupaten  banyumas. Jurnal Pertanian Agros, 24 (1), 68-76.
Li,  J.,  Zuo,  J.,  Guo,  H.,  He,  G.,  &  Liu,  H.  (2018). Willingness to pay for higher construction waste landfill charge: A comparative study in Shenzhen and  Qingdao,  China. Waste  Management , 81 , 226–233. https://doi.org/10.1016/j.
wasman.2018.09.043.
Nazmar, E. (2013). Upaya peningkatan ekonomi rumah tangga nelayan skala kecil dengan memanfaatkan waktu  luang  di  luar  penangkapan  ikan  ( off- fishing ) di kota Padang. Jurnal Apresiasi Ekonomi. 2(1), 15-25.
Noor, S., Tajik, O., & Golzar, J. (2022). Simple random sampling. International Journal of Education & Languages  Studies.  1 (2),  78-82.  https://www. researchgate.net/publication/366390022.
Pascoe, S., Thébaud, O., Innes, J., & Sanchirico, J., (2014). Use  of  incentive-based  management  system  to limit  by-catch  and  discarding. International Review of Environmental and Resource Economics . https://doi.org.10.1561/101.00000032 Jurnal Ekonomi  Pembangunan  Universitas  Udayana.
8 (5), 1092-1121.
Ridha,  A.  (2017).  Analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi pendapatan nelayan di kecamatan Idi Rayeuk. Jurnal Samudra Ekonomi dan Bisnis . 8(1), 646-652.
Sanjib,  C.  2014.  Core  employee  based  human  capital and revenue productivity in small an emperical investigation. Journal  of  Business  Research,
67 (14),  2473-2479.
Sean, P., Olivier, T., James, I., & James, S. (2014). Use of incentive-based management system to limit by-catch and discarding. International Review of Environmental and Resource Economics , 4, 123- 161. https://doi.org/10.1561/101.00000032
Sentosa,  A.A.,  Dharmadi  &  Tjahyo,  D.W.H.,  (2017). Parameter  populasi  hiu  martil  (Sphyrna  lewini Griffith  &  Smith,  1834)  di  Perairan  Selatan Nusa  Tenggara. Jurnal  Penelitian  Perikanan Indonesia . 22 (4), 253-262.
Simeon, B., Dharmadi, D., Shoimatul, U., & Muttaqin, E.  (2020).  Laporan  teknis  pemantauan  hasil tangkapan hiu dan pari di Provinsi Aceh. h ttps:// www.researchgate.net/publication/346744143.
Utami,  C.  W.,  &  Padmalia,  M.  (2021).  Analisis willingness  to  pay  dan  pengaruh  variabel pendapatan, jumlah tanggungan rumah tangga, usia, akses ke sekolah terhadap pemilihan serta pengembangan  strategi  pengelolaan  sekolah. Business and Finance Journal , 6 (1), 77-88.
Wongsopatty,  K.,  Adrianto,  L.,  Zairion,  Yuliantto,  G., Booth,  H.,  &  Zulfikar,  A.  (2022).  Penilaian kontingensi  dalam  mengukur  kesediaan membayar nelayan untuk pelestarian sumberdaya hiu  martil  ( Sphyrna spp)  di  Tanjung  Luar, Lombok Timur. ESCOFim. 10 (1), 90-101.