© 2023 Jurnal Lensa Mutiara Komunikasi. This is an open access article under the CC BY-SA license Website: http://e-journal.sari-mutiara.ac.id/index.php/JLMI http://e-journal.sari-mutiara.ac.id

## Galih Chandra
Pascasarjana Ilmu Komunikasi, Universitas Indonesia Jl. Salemba Raya No. 4, Gedung IASTH Lt.6, Kampus UI Salemba, Jakarta Pusat 10430 E-mail: galih.chandra@ui.ac.id
Received: June 2023; Accepted: September 2023; Published: November 2023

## Abstract
The aim of this research is to  examine the phenomenon of  deliberative rhetoric using  the hashtag #SepakatDamai on Twitter to motivate the public. After the tragedy of riots between football supporters at the Kanjuruhan Stadium, it succeeded in triggering public attention and became a trending topic on Twitter. Many football supporters and the general  public  take  an  active  role  in  voicing  peace  to  reduce  fighting.  Through  the  hashtag  #SepakatDamai,  the public  is  persuaded  to  get  involved  in  carrying  out  peace  agreement  actions  so  that,  in  the  future,  there  will  no longer  be  any  hostility  between  football  supporters.  In  the  end,  tweets  from  actors  involved  in  peaceful demonstrations  form  social  network  patterns  that  can  be  utilized  in  deliberative  rhetorical  actions.  The  hashtag #SepakatDamai  plays  a  role  in  mobilizing  public  opinion  support  for  the  peace  agreement  between  football supporters. This discussion emerged spontaneously on Twitter and was widely discussed until it became a trending Twitter topic. This research uses the Social Network Analysis (SNA) method  and then connects it  with the Digital Movement  of  Opinion  and Rhetoric Theory. This research stage began by determining  the most  dominant  actor in the  hashtag  #SepakatDamai. After  that,  the  researcher  carried  out  an  analysis  of  the  posts  made by  that  actor  to determine the rhetorical phenomenon. The results of this research found that the hashtag #SepakatDamai succeeded in  mobilizing  public  opinion  about  the  football  supporters'  peace  agreement.  The  most  dominant  actor  is @mafiawasit, with a network structure value of degree 1.471, closeness 1.0, betweenness 0.000238, and eigenvector 1.0.  The  @mafiawasit  account  carries  out  deliberative  rhetoric  for  the  public  by  showing  the  facts  that  have occurred  regarding  the  peace  agreement  between  football  supporters  through  posts  on  Twitter  and  retweeting similar posts so that the public follows the peaceful demonstration.
Keyword: Social Network Analysis (SNA); Deliberative Rhetoric; Twitter.

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji fenomena retorika deliberatif pada tagar #SepakatDamai di twitter dalam memotivasi  publik.  Pasca  tragedi  kerusuhan  antar  supporter  sepakbola  di  Stadion  Kanjuruhan  berhasil  memicu perhatian publik dan menjadi trending topic di twitter. Banyak dari para supporter sepakbola dan masyarakat umum ikut  berperan  aktif  dalam  menyuarakan  perdamaian  untuk  meredam  pertengkaran.  Melalui  tagar  #SepakatDamai publik dipersuasi untuk ikut terlibat melakukan aksi kesepakatan damai sehingga pada masa yang akan datang sudah tidak ada lagi permusuhan antar supporter sepakbola. Pada akhirnya tweet  dari para aktor yang terlibat aksi  damai ini membentuk pola jaringan sosial yang dapat dimanfaatkan dalam aksi retorika deliberatif. Tagar #SepakatDamai berperan  dalam  mobilisasi  dukungan  opini  publik  terhadap  kesepakatan  damai  antar  supporter  sepakbola. Perbincangan tersebut muncul secara spontan di twitter dan ramai dibicarakan hingga menjadi trending topic twitter. Penelitian  ini  menggunakan  metode  Social  Network  Analysis  (SNA)  kemudian  menghubungkannya  dengan  teori Digital  Movement of Opinion dan Retorika. Tahapan penelitian ini dimulai dengan menentukan aktor yang paling dominan  dalam  tagar  #SepakatDamai,  setelah  itu  peneliti  melakukan  analisis  pada  postingan  yang  dilakukan  oleh aktor tersebut untuk mengetahui fenomena retorika. Hasil dari penelitian ini ditemukan bahwa tagar #SepakatDamai berhasil  memobilisasi  opini  publik  tentang  kesepakatan  damai  supporter  sepakbola.  Aktor  yang  paling  dominan adalah  @mafiawasit  dengan  struktur  jaringan  nilai  Degree  1.471,  Closeness  1.0,  Betweenness  0.000238  dan Eigenvector 1.0. Akun @mafiawasit melakukan retorika deliberatif ke publik dengan cara menunjukan fakta yang telah  terjadi  tentang  kesepakatan  damai  antar  supporter  sepakbola  melalui  postingannya  di  twitter  dan  melakukan retweet bentuk postingan yang serupa agar publik mengikuti aksi damai tersebut.
Kata Kunci: Social Network Analysis (SNA); Retorika Deliberatif; Twitter.

## Analisa Jejaring Sosial dan Retorika Deliberatif

## PENDAHULUAN
Indonesia  belakangan  ini  diramaikan  oleh  aksi  para  suporter  bola  untuk  sepakat  damai. Mereka  berkumpul  menjadi  satu  di  Stadion  Mandala  Krida  Yogyakarta  mendeklarasikan  dirinya untuk  berdamai  selamanya,  mengubur  semua  dendam  dimasa  silam  dan  menyudahi  segala  macam permusuhan (Sadheli, 2022). Mereka memulai kesepakatan damai dengan melaksanakan shalat gaib, doa  bersama  dan  dilanjutkan  dengan  menyalakan  lilin  dan  cahaya  secara  bersama  sebagai  simbol perdamaian  (Zuraya,  2022).  Para  suporter  bola  ini  diantaranya  adalah  Brajamusti  dan  The  Maident (Yogyakarta), Paserbumi (Bantul), Slemania dan BCS (Sleman), Pasoepati, Ultras, dan GK Samber Nyawa  (Solo),  Panser  Biru  dan  Snex  (Semarang),  Aremania  (Malang),  Bonek  (Surabaya),  The Jakmania  (Jakarta),  serta  Bobotoh  dan  Viking  (Bandung).  Fenomena  ini  merupakan  sebuah  bentuk solidaritas antar supporter pasca kerusuhan agar tidak ada lagi kerusuhan yang terjadi seperti tragedi Stadion Kanjuruhan tanggal 1 Oktober 2022 silam (Zuraya, 2022).
Sepakat  damai  antar  suporter  sepakbola  Indonesia  ini  memicu  publik  untuk  saling memperbincangkan  di  media  sosial  salah  satunya twitter .  Cuitan  bertemakan  sepakat  damai  antar suporter  bola  berkumpul  menjadi  satu  dalam  sebuah  tagar  sepakat  damai  (#SepakatDamai). #SepakatDamai  merupakan  bentuk  kampanye  dari  para  suporter  dalam  dunia  digital  dalam  rangka mendukung  gerakan  kesepakan  damai  antar  suporter.  Kampanye  digital  melalui  sarana  tagar  sudah sangat  sering  dilakukan  karena  dianggap  memiliki  ruang  yang  bebas  tanpa  adanya  intervensi  dari berbagai  pihak  (Barisione  and  Ceron  2017).  Selain  itu,  tagar  memiliki  kemampuan  untuk  dapat melihat  pesan  emosional,  narasi  yang  imajinatif  dan  memiliki  bingkai  yang  terang  dalam  lingkup digital  (Eriyanto  2020).  Tagar  yang  selalu  digunakan  dalam  sebuah  postingan  akan  menciptakan sebuah  kelompok  dan  akan  membesar  menjadi  sebuah  komunitas,  para  pengguna  yang  bertemu dalam sebuah tagar yang sama akan dapat saling berinteraksi dan berdiskusi dalam topik yang sama. Tagar  berfungsi  sebagai  operator  dari  beragam  opini  publik  yang  diartikulasikan  yang  terwujud dalam kumpulan tweet , algoritma, dan kritik (Berg, König, and Koster 2020).
Twitter merupakan micro blogging yang cocok untuk dijadikan sebagai tempat berkumpul di dunia  maya  dengan  fitur thread dan trending . Twitter juga  dapat  digunakan  pada  berbagai  tujuan salah  satunya  sebagai  sumber  data  yang  dapat  digunakan  untuk  analisis  sentimen,  seperti  melacak wacana  publik  tentang  pandemi  Covid-19  (Chen,  Lerman,  and  Ferrara  2020).  Opini  yang disampaikan biasanya merupakan reaksi yang spontan dan emosional dan dapat berupa opini positif maupun negatif. Oleh karena itu pada setiap pengguna Twitter memiliki peluang untuk menjadi aktor dalam  menyebarkan  sebuah  informasi  maupun  berita  mengenai  kesepakatan  damai  antar  suporter sepakbola  Indonesia  melalui  #SepakatDamai.  Interaksi  yang  terjadi  antar  pengguna  dalam #SepakatDamai secara alami membentuk sebuah pola jaringan yang saling terhubung dan kemudian melahirkan aktor yang paling berpengaruh dalam #SepakatDamai.
Tagar  tersebut  muncul  dengan  membawa  pesan  tersendiri  untuk  mengkampanyekan  suatu gerakan sosial atau karena ada pengaruh dari sebuah dorongan tren yang kemudian menjadi sentimen di sosial media dalam hal ini Twitter . Akan selalu ada aktor utama atau paling dominan dalam topik komunikasinya  yang  kemudian  membesar  dan  membentuk  jaringan  komunikasi.  Aktivitas  dalam ruang digital kini menjadi sangat aktif layaknya dunia nyata seiring dengan kemajuan jaman. Untuk melihat  aktivitas  dalam  sebuah  struktur  jaringan  diperlukan  sebuah  analisis  jaringan  yang  dikenal dengan Social Network Analysis (SNA).
Social  Network  Analysis (SNA)  sangat  membantu  dalam  menganalisis  sebuah  hubungan jaringan  sosial,  mengidentifikasi  pemetaan  dan  mengukur  alur  interaksi.  Hubungan  jaringan  sosial dalam  SNA  digambarkan  dalam  bentuk  nodes  atau vertices , nodes melambangkan  aktor  atau user dalam jaringan, ties disebut edges /tepi sedangkan links atau koneksi melambangkan hubungan antar aktor.  SNA  merupakan  ilmu  yang  mempelajari  hubungan  manusia  dalam  konteks  jaringan  sosial
yang  memanfaatkan  teori  graf.  Dalam  SNA  dapat  terlihat  hubungan  pada  jaringan  aktor,  sehingga aktor  tehubung  dengan siapa saja  dapat terlihat  jaringannya, selain  itu  SNA  juga  mampu  mengukur seberapa  kuat  hubungan  aktor,  pola  hubungan  aktor,  seberapa  dekat  hubungan  dengan  aktor,  siapa yang  menjadi  penghubung  antar aktor  dan seberapa penting  orang yang  mempunyai  jaringan aktor. SNA  pada  umumnya  dimanfaatkan  sebagai  sebuah  metode  yang  mampu  menyajikan  ilustrasi visualisasi hubungan dalam jaringan melalui node dan links sebagai relasi atau hubungan antar aktor (Eriyanto 2021)
Pada  konsep  analisis  jaringan,  bagian  yang  paling  utama  adalah  sentralitas  ( centrality ). Sentralitas  berguna  untuk  mengukur  pentingnya  posisi nodes dalam  suatu  jaringan.  Pengukuran sentralitas  dimanfaatkan  dalam  menetukan  aktor  yang  paling  memiliki  peranan  paling  penting  dan menonjol  dalam  jaringan.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  melalui  pengukuran  sentralitas  jaringan. Sentralitas  jaringan  terbagi  dalam  empat centrality yaitu degree  centrality,  betweenness  centrality, closeness  centrality,  dan  eigenvector  centrality.  Degree  centrality menentukan  popularitas  aktor dalam  sebuah  jaringan.  Aktor  dengan  nilai  degree  tertinggi  menunjukan  bahwa  aktor  tersebut mempunyai  relasi  yang  banyak.  Sentralitas  kedekatan (Closeness  Centrality) digunakan  untuk menggambarkan  seberapa  dekat  aktor  dengan  semua  aktor  lain  di  dalam  jaringan.  Posisi  seorang aktor sebagai yang berperan sebagai perantara ( betweenness ) dari hubungan antar aktor dalam suatu jaringan  disebut  dengan betweenness Centrality .  Sedangkan Eigenvector menggambarkan  seberapa penting orang yang mempunyai jaringan dengan aktor (Eriyanto 2021).
Dalam konteks retorika, tagar #SepakatDamai pada dasarnya memiliki pesan tersendiri untuk mempengaruhi publik dalam hal ini secara khusus adalah para supporter bola. Dalam sebuah struktur jaringan, opini yang disampaikan para aktor cenderung menggunakan retweet dan mention daripada reply  langsung  kepada  akun  dominan   (Tjahyana,  2020).  Pesan  persuasi  tersebut  merupakan ajakan untuk  kembali  bersatu  menyudahi  segala  bentuk  perselisihan  dan  menjaga  perdamaian  antar supporter sepakbola.  Pesan damai ditujukan  untuk supporter bola agar  melakukan aksi nyata untuk menjaga  perdamaian  pada  masa  mendatang,  sehingga  tidak  ada  lagi  korban  dalam  pertunjukan sepakbola.  Aksi  tersebut  dikenal  dengan  istilah  retorika  deliberatif.  Oleh  karena  itu  menarik  untuk diteliti mengenai retorika deliberatif pada tagar #SepakatDamai di twitter.
Retorika  berkaitan  dengan  seni  berbicara  secara  efektif,  pada  dasarnya  retorika  merupakan sebuah keterampilan berbicara didepan public (West and Turner 2017). Retorika telah muncul untuk pertama  kalinya  di  Yunani  sekitar abad  ke-5  Sebelum  Masehi  kemudian  retorika  berkembang  pada zaman Socrates, Plato, dan Aristoteles. Fungsi retorika pada saat itu untuk menyediakan pengetahuan dan  bimbingan  bagi  pembicara,  sehingga  mereka  lebih  mudah  mencapai  tujuan  yang  diinginkan. Dalam retorika pembicara pada hakikatnya didesak untuk menyampaikan sesuatu yang benar, karena hal tersebut menjadi kunci dalam mencapai tujuan dan fungsi retorika.
Retorika  erat  kaitannya  dengan  pandangan  Aristoteles  yang  mempunyai  tujuan  persuasi. Dalam  melakukan  pesuasi  kepada  orang  harus  selalu  mempertimbangkan  tiga  alat  utama  retorika yaitu  etika  atau  kredibilitas  ( ethos ),  logika  ( logos )  dan  emosi  ( pathos )  (West  and  Turner  2017). Dalam  perkembangannya,  Retorika  dibagi  ke  dalam  tiga  bagian  yaitu  retorika  forensik (forensic rhetoric) ,  retorika  epideiktik (epideictic  rhetoric) dan  retorika  deliberatif (deliberative  rhetoric) . Retorika  forensik (forensic  rhetoric) mengacu  pada  sebuah  cara  komunikator  dalam  membimbing audiens untuk merasa bersalah atau tidak bersalah. Retorika epideiktik (epideictic rhetoric) mengacu pada  pujian  atau  penyalahan.  sedangkan  retorika  deliberatif (deliberative  rhetoric) mengacu  pada penentuan aksi audien (West and Turner 2017).
Penelitian sebelumnya berjudul “Retorika Deliberatif Selebgram dalam Memotivasi Audiens Media  Sosial  (Konten  “ Level  Up ”  di  Akun  Instagram  Benakribo)”  menunjukan  bagaimana  Bena menggunakan kanon retorika dalam memotivasi audiensnya. Pada penelitian lainnya yaitu “Retorika Digital  dan Social  Network  Analysis Generasi  Milenial  Tionghoa  Melalui Youtube ”,  penelitiannya
menjabarkan  bagaimana  kompleksitas  dalam  komunikasi  jaringan  dan  melihat  bagaimana  retorika digital  yang  dilakukan  oleh  generasi  milenial  Tionghoa.  Hasil  penelitiannya  konten  yang menggunakan retorika deliberatif terbukti berhasil menarik khalayak.
Meskipun  demikian,  pada  penelitian  mengenai  retorika deliberatif dengan  menggunakan media  sosial twitter oleh  aktor  dominan  yang  ditemukan  dengan  menggunakan  analisis  jaringan (social  network  analysis) masih  belum  banyak  dilakukan.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  akan berfokus pada pembahasan retorika deliberatif yang dilakukan oleh aktor dominan. Namun sebelum membahas bagaimana retorika deliberatif dilakukan, peneliti akan terlebih dahulu menentukan aktor dominan  dengan  melakukan  analisis  jejaring  sosial (social  network  analysis) pada  tagar #SepakatDamai . Tagar  tersebut  dipilih  sebagai  tagar  yang  paling  sesuai  dengan  topik  pembahasan mengenai  isu  kesepakatan  damai  antar  supporter  bola  yang  trending  pasca  tragedi  kerusuhan  di stadion Kanjuruhan. Selain itu tagar tesebut merupakan tagar yang menjadi trending topik sebagai isu yang  sedang  diperbincangkan  media  dan  masyarakat,  sehingga  menarik  untuk  dilakukan  penelitian guna  mengetahui  bagaimana  aktor  yang  dominan  menggunakan  retorika deliberatif dalam memotivasi publik pada tagar #SepakatDamai di twitter .

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Social  Network  Analysis  (SNA) dalam  mengetahui aktivitas  informasi  yang  terjadi  dalam  tagar  #SepakatDamai.  Dengan  menggunakan  SNA  pola pertukaran  informasi  yang  terbentuk  akan  tergambar  lebih  jelas.  Metode  SNA  ini  pada  dasarnya dimaksudkan  untuk  melihat  pola  struktur  dan  jaringan  antar  aktor,  sehingga  akan  menjawab bagaimana  aktor  saling  bertukar  informasi,  pola  struktur  jaringan  dan  siapakah  aktor-aktor  yang paling berpengaruh dalam #SepakatDamai. Segala macam percakapan/ tweet yang difasilitasi tagar di twitter akan membentuk sebuah kelompok jaringan tersendiri. Mereka akan bergerak menjadi besar dan saling terhubung sejalan dengan pembicaraan yang dilakukan oleh para aktor pada topik tertentu. Aktor dalam jaringan tersebut dapat muncul melalui sebuah postingan yang kemudian direspon oleh para aktor lainnya baik melalui retweet, reply maupun sebuah mention dalam sebuah topik dan tagar yang  sama.  Keadaan  ini  akan  tumbuh  menjadi  sebuah  jaringan  yang  dimiliki  pada  aktor  tersebut, sehingga  pada  saatnya  aktor  tersebut  akan  menjadi  dominan  dan  tumbuh  dengan  memiliki  banyak jaringan.
Dalam  penelitian  ini  seluruh  percakapan  yang  dilakukan  oleh  para  pengguna Twitter dalam tagar  #SepakatDamai  akan  diambil  menjadi  objek  penelitian,  mulai  dari  aktivitas  posting, retweet, reply dan mention dari  para  aktor  yang  terlibat  dalam  pembicaraan  kesepakatan  damai  dengan menggunakan tagar #SepakatDamai. Sehingga jejak digital yang ditelusuri dari percakapan ini akan menjadi  bahan  dasar  penelitian  dalam  lingkup  tagar  #SepakatDamai  pada Twitter .  Mereka  para pengguna  yang  melakukan  posting retweet , reply dan mention di Twitter merupakan  target  utama dalam penelusuran jejak digital yang akan diambil menggunakan bantuan perangkat lunak Netlytic. Netlytic  dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  untuk  mengambil  data  percakapan  dalam  tagar #SepakatDamai dari Twitter (Crawling Data) . Meskipun demikian, Selain digunakan untuk crawling data Netlytic  sendiri  platform  perangkat  lunak  online  berbasis cloud yang  dapat  digunakan  untuk menemukan sebuah tema yang muncul berdasarkan teks (Gruzd, Mai, and Kampen 2016) dalam hal ini data  menggunakan kata  kunci  #SepakatDamai  pada  twitter. Kata  kunci  ini dipilih sesuai dengan fokus penelitian mengenai sepakat damai supporter bola Indonesia. Data percakapan tersebut diambil melalui crawling data munggunakan Netlytic sebanyak 10.000 data tweet .
Selanjutnya  Data  akan  diolah  menggunakan  bantuan  perangkat  lunak/ software lain  yakni Gephi. Software Gephi merupakan perangkat lunak yang dapat dimanfaatkan dalam analisis jaringan komunikasi. Melalui bantuan software ini peneliti akan memiliki kemudahan dalam mengeksplorasi
pola  jaringan  yang  ada  dalam  tagar.  Selain  itu  peneliti  akan  lebih  mudah  dalam  membuah  sebuah visualisasi  jaringan  yang  muncul  dari  para  aktor  yang  telah  menggunakan  tagar  #SepakatDamai, sehingga akan  memudahkan  peneliti  dalam  melakukan  analisis  jaringan.  Namun  demikian software Gephi  tidak  dapat  mengolah  data  tanpa  adanya  data set sebagai bahan  yang  dapat  dianalisis,  dalam mengolah data sebagai bahan analisis Gephi membutuhkan data yang mempunyai source dan target data set yang dapat diperoleh dari bantuan software lain, dalam hal ini Netlytic.
Tahapan dalam penelitian ini akan melalui berbagai macam tahapan. Tahapan pertama adalah mengidentifikasi  beberapa  kata  kunci  yang  muncul  terkait  dengan  isu  kesepakatan  damai  antar supporter sepakbola  dan  tagar  yang  menjadi trending  topic twitter.  Setelah  menemukan  kata  kunci dan  tagar  maka  langkah  berikutnya  adalah  mendapatkan  semua  percakapan  yang  diwadahi  dalam tagar  #SepakatDamai  yang  kemudian  akan  ditelusuri  jejak  digitalnya  terlebih  dahulu  pada Twitter mulai  dari  tanggal  5-8  Oktober  2022.  Setelah  mendapatkan  jejak  digital  yang  dibutuhkan  dalam penelitian  maka pada  tahapan  berikutnya adalah  melakukan  penarikan data  pada  twitter. Data  yang masih  ada  pada  twitter  tersebut  selanjutnya  diambil  menggunakan  bantuan  software  Netlytic sebanyak  10.000  data  tweet  dari  percakaan  yang  menggunakan  tagar  #SepakatDamai,  aktivitas  ini dikenal dengan istilah crawling data . Setalah berhasil melakukan crawling data maka pada tahapan selanjutnya data mulai dianalisis sesuai dengan kebutuhan penelitian.
Pada  tahapan  analisis  data,  seluruh  percakapan  yang  berasal  dari  twitter  tersebut  tersebut kemudian akan masuk dua tahapan analisa yakni melalui analisis Netlytic dan Gephi. Netlytic selain digunakan  untuk  akan  digunakan  untuk  mengetahui  intensitas  kemunculan  kata  kunci  yang  sering muncul  dalam  tagar  serta  mengetahui  struktur  jaringan  yang  dimilikinya.  Setelah  analisis  Netlytic dirasa  cukup  maka  data  hasil  crawling  kemudian  diekspor  menjadi  file GEXF  Graph  File (.gefx) yang  dapat  diterima  oleh  aplikasi  gephi.  Langkah  selanjutnya  data  tersebut  diolah  menggunakan perangkat lunak Gephi untuk mengetahui pola jaringan, tingkatan kelompok dan yang terakhir aktor yang terlibat dan menjadi dominan serta visualisasi jaringan yang ditandai dengan besarnya “node” dalam sebuah jaringan.
Node  dapat  berada  pada  berbagai  posisi  yang  bersifat  struktural  dalam  sebuah  jaringan, mereka memegang berbagai jenis dan tingkat pengaruh dalam hal arus informasi. Posisi dari sebuah node  dapat  diidentifikasi  dengan  menggunakan  pengukuran  sebuah  konektivitas.  Salah  satu  yang paling  umum  dalam  sebuah  pengukuran  adalah  pengukuran  sentralitas.  Sentralitas  mengacu  pada seberapa menonjol node yang terhubung dengan para aktor berada dalam jaringan. Sesuai namanya, sentralitas  merupakan  "pusat"  dalam  sebuah  jaringan.  Sehingga  Sentralitas  dalam  sebuah  jaringan dapat membantu menjelaskan sejauh mana aktor tersebut terhubung dengan orang lain di lingkungan mereka.  Sentralitas  terdiri  dari  derajat  sentralitas,  sentralitas  jembatan/antara  dan  sentralitas kedekatan.  Derajat  sentralitas  didasarkan  pada  sebuah  jaringan,  dimana  aktor  tersebut  memiliki banyak  hubungan  dengan  para  aktor  lainnya.  Banyaknya  hubungan  atau  koneksi  berarti  aktor tersebut memiliki banyak saluran arus informasi. Dalam derajat sentralitas terdapat dua jenis derajat sentralitas  yaitu  derajat  sentralitas  dalam  dan  derajat  sentralitas  luar.  Derajat  sentralitas  dalam didasarkan  pada  ikatan  atau  hubungan  yang  telah  dimulai  orang  lain  dengan  pengguna,  dan  derajat sentralitas  luar  didasarkan  pada  hubungan  yang  dimulai  dengan  orang  lain.  Sentralitas  jembatan, banyak  dari  mereka  tidak  terhubung  langsung satu sama  lain,  mereka  mengandalkan pengguna  lain untuk arus informasi, maka disinilah aktor dalam sentralitas jembatan berperan penting. Pengguna di jaringan  media  sosial  kemudian  dapat  bervariasi  dalam  hal  sejauh  mana  mereka  memainkan  peran penting jaringan Jembatan. Pengguna tersebut memegang kekuasaan atas tingkat dan jenis informasi yang  mereka  bagikan.  Selanjutnya  sentralitas  kedekatan  merupakan  aktor  yang  memiliki  hubungan kedekatan  dengan  aktor  yang  lain  dalam  sebuah  jaringan.  Sentralitas  dapat  menjangkau  informasi dari  pengguna  di  seluruh  jaringan  secara  langsung  atau  tidak  langsung  melalui  sejumlah  pengguna
(Himelboim  2017).  Aktor  yang  dominan  dalam  sebuah  jaringan  akan  terlihat  dari  analisis  jaringan yang dapat memenuhi kriteria pengukuran sentralitas.
Setelah  mendapatkan  aktor  yang  paling  dominan  dalam  jaringan,  langkah  selanjutnya  pada tahapan terakhir adalah menganalisis bagaimana fenomena retorika deliberative dimainkan oleh aktor tersebut  dalam  rangka  mengajak  para  aktor  lain  untuk  terlibat  mendukung  gerakan  kesepakatan damai antar supporter sepakbola. Hal tersebut dilakukan dengan cara membuka kembali/menelusuri jejak  digital  semua  bentuk  aktivitas  dalam  media  sosial  baik  dari  postingan,  balasan,  komentar maupun retweet dari aktor dominan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pembahasan  pada  kasus  #SepakatDamai  peneliti  terlebih  dahulu  akan mendeskripsikan  mengenai  analisis  jaringan  untuk  mendapatkan  aktor  utama  yang  paling berpengaruh dalam jaringan tagar #SepakatDamai. Setelah itu akan dilanjutkan dengan pembahasan mengenai  retorika  yang  dilakukan  oleh  aktor  utama  yang  telah  ditemukan  dalam  analisis  jaringan sebelumnya.
Dukungan  mengenai  aksi  damai  para  suppoter  bola  melalui  twitter  telah  berhasil mendapatkan perhatian dari publik. Pemilik tagar #SepakatDamai merupakan akun yang aktif dalam tema  sepakbola,  akun  tersebut  adalah  @supporter_PSIM  wilayah  Yogyakarta  dengan  follower sebanyak  4.469.  Berdasarkan  hasil  penelusuran  pada  akun  @supporter_PSIM  ditemukan  topik perbincangan  yang  banyak  memperbincangkan  mengenai  sepakbola.  Sebagian  besar follower dari akun  tersebut  merupakan  akun  supporter  bola  dan  akun  pribadi  yang  tertarik  dengan  informasi mengenai sepakbola. Kemunculan tagar #SepakatDamai secara spontan muncul media banyak yang memeritakan  aksi  damai  antar supporter bola  Indonesia  di  Mandala  Krida  Yogyakarta.  Tagar tersebut  seakan  menjadi  sebuah anchor bagi  publik  untuk  berpartisipasi  dalam  menyuarakan  aksi damai  antar  supporter  sepakbola.  Tidak  sedikit  dari  publik  yang  ikut  memberikan  dukungannya  di twitter, ditandai dengan banyaknya penggunaan tagar hingga menjadi trending topic twitter .
Kesepakatan  damai  para  supporter  bola  terjadi  pada  tanggal  4  oktober  2022,  banyak  dari media  yang  ikut  memberitakan  hingga  mendapatkan  perhatian  dari  publik.  Gerakan  ini  ramai diperbincangkan di twitter sebagai bentuk solidaritas mendukung aksi damai tersebut hingga menjadi trending  topic pada  tanggal  5  Oktober  2022.  Pada  tanggal  tersebut  gerakan  dalam  tagar #SepakatDamai  mendapat  postingan  sebanyak  5.402.  Selanjutnya  pada  tanggal  6  Oktober  2022 postingan  menurun  menjadi  1.842,  kemudian  pada  tanggal  7  Oktober  2022  kembali  mengalami kenaikan  menjadi  2.536  postingan,  namun  kenaikan  tersebut  tidak  berhasil  menaiki  kembali  titik puncaknya  hingga  pada  akhirnya  melandai  pada  tanggal  8  Oktober  2022  sebanyak  220  postingan. Jika  diamati  berdasarkan  data  tersebut  maka  pergerakan  bergerak  menurun  membentuk  kurva  S dengan  total  tweet  sebanyak  10.000  selama  4  hari  mulai  dari  tanggal  5-8  Oktober  2022.  Postingan tweet yang  menggunakan  #SepakatDamai  di twitter seperti  yang  terlihat  pada  gambar  berikut menggunakan software netlytic.
Gambar 1. Grafik pada tagar #SepakatDamai
Pengguna  pada  tagar  #SepakatDamai  hampir  semua  tweetnya  menyuarakan  keinginannya untuk  mendapatkan  situasi  yang  aman  dan  damai.  Dari  hasil  penelitian  kata  kunci  yang  digunakan ditemukan  bahwa  kata  #SepakatDamai  paling  banyak  digunakan  dalam  percakapan.  Hal  ini menunjukan  bahwa  publik  mendorong  aksi  damai  tersebut  dengan  harapan  kedepan  tidak  ada  lagi kejadian  yang  harus  merenggut  nyawa  atas  pertandingan  sepakbola.  Bentuk  dukungan  tersebut tertuang dalam kata retweet dan RT yang tinggi dalam sebuah percakapan memperkuat opini tersebut untuk terus disebarkan dalam twitter . Retweet dan RT merupakan kata yang biasanya digunakan para pengguna dalam twitter untuk menunjukan bahwa tweet tersebut diposting ulang oleh pengguna lain. Hal ini menunjukan pastisipasi publik yang ikut mendorong gerakan damai dan terlihat sebuah usaha dari  para supporter untuk  dapat  terus  mendapat  dukungan  dalam  aksi  damai  ini.  Selain  itu  tidak sedikit pula publik yang ikut terharu dalam fenomena gerakan yang membawa aksi damai bagi para supporter bola.  Penggunaan  kata/topik  yang  muncul  dalam  pembicaraan  mengenai  tagar  tersebut masih  lekat  hubungannya  dengan  tragedi  kanjuruhan,  banyak  pengguna  yang  ikut  menyuarakan gerakan sosial mengenai donasi dan bantuan untuk korban tragedi kanjuruhan. Kata tersebut muncul dari berbagai kalangan, termasuk didalamnya adalah dari army BTS yang membantu mengumpulkan donasi untuk tragedi kanjuruhan.
Gambar 2. Topik (Kata yang Digunakan) pada Postingan #SepakatDamai
Pada  analisis  struktur  jaringan  tagar  #SepakatDamai  ditemukan  bahwa  diameter  dalam struktur jaringan #SepakatDamai bernilai 10, dapat diartikan postingan menyebar dari satu pengguna ke  pengguna  lain  (akun  media  sosial)  dalam  10  tahap.  Diameter  menggambarkan  seberapa  mudah seorang  aktor  dalam  jaringan  dijangkau  oleh  aktor  lain. Langkah  ini menunjukkan  ukuran  jaringan, dengan menghitung jumlah node yang dibutuhkan untuk mendapatkan dari satu sisi ke sisi lain.
Density dan Reciprocity (kepadatan  dan  timbal  balik)  rendah  mendekati  0  (Kepadatan  = 0.000246 dan Timbal balik = 0.005814) dapat diartikan dengan kepadatan yang rendah menunjukan rendahnya  interaksi  antar  pengguna,  postingan  juga  tidak  dua  arah  dapat  dilihat  dari  angka  timbal balik  yang  rendah.  Postingan  yang  dilakukan  antar  pengguna  dalam  #SepakatDamai  tidak  terlihat adanya  timbal  balik  dari  pengguna  lain,  hal  ini  menunjukan  bahwa  komunikasi  bersifat  satu  arah,
banyak  dari  para  pengguna  meneruskan  pesan  aksi  damai  kesepakatan  damai  antar supporter bola Indonesia agar mendapatkan respon dari publik dan tersebar kepada para supporter .
Centralization /sentralisasi  bernilai  0.150000  maka  dapat  diartikan  struktur  jaringan cenderung  mengalami  penyebaran. Centralization merujuk  kepada  tingkat pemusatan jaringan  pada aktor  ( node Akun  media  sosial)  tertentu,  dengan  nilai  jaringan  sentralisasi  rendah  maka  informasi mengenai  kesepakatan damai antar supporter bola  cenderung  mengalir  lebih bebas  diantara  banyak akun  sosial  media  atau  dengan  kata  lain  tidak  ada  aktor  yang  dominan  yang  mengarah  pada  isi percakapan tersebut.
Modularity/Modularitas  menunjukan  nilai  rendah  0.768100  (mengarah  0),  hal  tersebut menunjukkan  munculnya  banyak  kelompok  ( cluster )  yang  terkait  dengan  percakapan. Modularitas menunjukan  pengelompokan  anggota  jaringan  (akun  media  sosial)  dalam  sebuah  jaringan. Percakapan  tidak  didominasi  oleh  pelaku  (akun)  dominan  karena  tersebar  dan  membentuk  cluster- cluster kecil.
Tabel 1. Struktur Jaringan #SepakatDamai No Analisis Data 1 Diameter 10 2 Density 0.000246 3 Reciprocity 0.005814 4 Centralization 0.150000 5 Modularity 0.768100
Aktivitas digital dalam #SepakatDamai tentunya tidak terlepas dari aktor-aktor dominan yang mampu menggerakan  tagar  tersebut.  Dalam  sebuah  media sosial  tentunya  tagar  tidak secara  natural berdiri tanpa adanya dorongan pengguna yang memiliki pengaruh kuat dalam sebuah opini.
Gambar 3. Graph interaksi antar aktor #SepakatDamai menggunakan algoritma Yifan Hu
Pada gambar 3 dapat dilihat pola jaringan aktor dalam #SepakatDamai digambarkan dengan graph yang dihasilkan dari aplikasi gephi 0.9.7 menggunakan algoritma Yifan Hu. Algoritma Yifan Hu merupakan algoritma yang dapat menyatukan bagian dari algoritma yang diarahkan gaya maupun algoritma multilevel yang berguna untuk mengurangi kompleksitas algoritma (Febrianti et al., 2020). seperti pada Gambar diatas.
Berdasarkan gambar 3 dapat terlihat bahwa akun @mafiawasit memiliki jaringan yang besar, namun  untuk dapat menemukan  aktor  yang  dominan  harus  dapat  dilihat  melalui  empat  pengukuran centrality yaitu degree  centrality,  betweenness  centrality,  closeness  centrality,  dan  eigenvector centrality .
Tabel 2. aktor dengan Degree paling tinggi No Akun In-Degree Out-Degree Degree 1. mafiawasit 1466 5 1471 2. ftbleveryday 521 0 521 3. indohooligan12 405 0 405 4. sportstime_id 402 0 402 5. eljakomik 378 16 378
Berdasarkan hasil analsis data melalui aplikasi gephi, maka dapat disajikan data pada tabel 2 yang  dapat  menunjukkan  5  (lima)  aktor  dengan  derajat  sentralitas  ( degree  centrality )  yang  paling tinggi.  Pada  Tabel  tersebut  menunjukkan  bahwa  aktor  yang  paling  populer  dalam  #SepakatDamai adalah @mafiawasit dengan nilai degree 1471, nilai In-Degree 1466 dan nilai Out-Degree 5.
Tabel 3. Aktor dengan Nilai Closeness Centrality No Akun Closeness Centrality 1. mafiawasit 1.0 2. ftbleveryday 0.0 3. indohooligan12 0.0 4. sportstime_id 0.0 5. eljakomik 0.0
Akun @mafiawasit dengan nilai 1, hal ini menunjukan bahwa diantara 5 aktor tersebut akun @mafiawasit  adalah  akun  yang  paling  populer  dan  memiliki  kedekatan  yang  paling  besar  dengan aktor  lainnya.  Dalam  sosial  media  kedekatan  dengan  aktor  lain  merupakan  bagian  yang  sangat penting, Kedekatan  di  sini  diukur  dari  berapa  langkah  (jalur/ path ) seorang aktor  bisa menghubungi atau dihubungi oleh aktor lain dalam jaringan. Closeness centrality Menggambarkan seberapa dekat aktor dengan semua aktor lain dalam sebuah jaringan.
Tabel 4. Aktor dengan Nilai Betwenness Centrality No Akun Betwenness Centrality 1. sudutkanjuruhan 0.000486 2. sugengmesdianto 0.000258 3. mafiawasit 0.000238 4. murdianto69 0.000176 5. ongisnadenet 0.000156
Pada tabel 4 dapat dilihat bahwa nilai paling tinggi untuk betweenness centrality adalah aktor dengan  nama  akun  sudutkanjuruhan,  yaitu  sebesar  0.000486  yang  artinya  akun  tersebut  paling berperan  dalam  perantara  pada  sebuah  jaringan  tersebut.  Sentralitas  keperantaraan  penting  karena berkaitan dengan kontrol dan manipulasi informasi.
Tabel 5. Aktor dengan Nilai Eigenvector Centrality
No Akun Eigenvector Centrality 1. mafiawasit 1.0 2. ftbleveryday 0.330698 3. indohooligan12 0.323212 4. sportstime_id 0.256244 5. eljakomik 0.242238
Pada  tabel  5  nilai eigenvector  centrality paling  tinggi  adalah  aktor  dengan  nama  akun mafiawasit dengan nilai eigenvector centrality sebesar 1. Berdasarkan data tersebut maka mafiawasit menjadi akun yang memiki paling banyak relasi dengan jaringan terbanyak.  Seberapa penting aktor ini  diilustrasikan  sebagai  seberapa  banyak  jaringan  yang  dipunyai  oleh  orang  organisasi/institusi yang mempunyai relasi dengan aktor.
Gambar 4. jaringan ego mafiawasit dengan depth 1 with self
Berdasarkan  analisis  data  melalui  software  gephi  0.9.7  maka  dapat  diketahui  aktor  dengan nama akun @mafiawasit menjadi aktor memegang peranan penting dalam jaringan percakapan pada media  sosial twitter meskipun  bukan  menjadi  akun  yang  paling  berperan  sebagai  perantara  dengan nilai Degree 1.471, Closeness 1.0, Betweenness 0.000238 dan Eigenvector 1.0.
Dari hasil analisis diatas ditemukan bahwa gerakan yang terjadi dalam tagar #SepakatDamai berumur  pendek,  tagar  tersebut  bergerak  mulai  dari  tanggal  5-8  Oktober  2022.  Selain  itu  pada tanggal  5  Oktober  2022  jumlah  postingan  meledak  langsung  berada  pada  titik  tertinggi,  hal  ini menujukan  bahwa  isu  yang  terjadi  bersifat  spontan.  Fenomena  tersebut  sesuai  dengan  dengan karakteristik Digital  Movement  Opinion  (DMO) dimana  isu  akan  bergerak  scara  spontan  dan berumur pendek.
Tagar  #SepakatDamai  merupakan  wadah  bagi  para  pengguna  twitter  yang  dapat  dapat berfungsi  sebagai  operator  dari  beragam  opini  publik  yang  terwujud  dalam  kumpulan  tweet, algoritma,  dan  kritik  (Berg,  König,  and  Koster  2020).  Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  setiap postingan  yang  menggunakan  #SepakatDamai  ditemukan  bahwa  hampir  semua  isi  percakapan mendukung aksi damai tersebut. Hal ini menjadi salah satu ciri berikutnya dalam DMO, ciri tersebut merupakan  opini  yang  homogen.  Opini  yang  terjadi  dalam  DMO  berifat  homogen  seperti mendukung ataupun menolak opini.
Berdasarkan hasil analisis struktur  jaringan #SepakatDamai  ditemukan  bahwa Centralization/sentralisasi  bernilai  0.150000.  Nilai  tersebut  menandakan  adanya  penyebaran informasi  akan  mengalir  bebas  diantara  banyak  akun  sosial  media.  Hal  ini  menguatkan  ciri  dalam DMO dimana dalam percakapan tersebut tidak ada aktor dominan yang mengarahkan isi percakapan sehingga informasi akan mengalir bebas.
Dari  uraian  diatas  tagar  #SepakatDamai  merupakan  salah satu  bentuk  gerakan  opini digital. Opini tersebut bergerak bebas dalam ruang digital. Meskipun kepopuleran #SepakatDamai mencapai trending topic tapi tagar tersebut gagal keluar dari zona bola sehingga umur tagar tersebut cenderung pendek. Menurut Barisone et al (2017) dalam DMO percakapan terjadi secara spontan sebagai reaksi publik dari sebuah aksi sehingga segala bentuk postingan akan berjalan secara alami tidak ada yang mengendalikan  atau  mengatur  jalannya  gerakan  sosial,  berumur  pendek  dan  pendapatnya  homogen serta terjadi lintas sektor.
Munculnya  aktivitas  digital  ( Digital  Activism) merupakan  sebuah  revolusi  digital  jauh sebelum adanya media sosial, awalnya peran media digunakan untuk politic activism dalam jaringan digital  (Kaun  and  Uldam  2018). Digital  activism atau  yang  lebih  sering  disebut  dengan  aktivitas
online (online  activism) sebagai  penggunaan  teknologi  digital,  konteks digital  activism mengacu pada  teknologi  digital  yang  digunakan untuk  kampanye  dalam aktivisme  tertentu. Teknologi  digital merupakan infrastruktur activism digital , faktor ekonomi, sosial, dan politik menentukan bagaimana orang menggunakan infrastruktur tersebut.
Orang-orang  pada  awalnya  terlibat  dalam  aksi  sosial  melalui digital  activism menggunakan suara  mereka  sendiri,  dimana  sebagian  besar  merupakan  hasil  dari  sosialisasi  dan  pengalaman (Sánchez  2018).  Para ahli menggunakan  dua  konsep  dasar  untuk mengetahui digital activism , yang pertama elemen-elemen aktivisme yang ada pada digital activism ditempatkan sebagai elemen yang utama. Sedangkan yang kedua adalah elemen digital sebagai yang utama dan mengambil teori dalam lingkup digital untuk diterapkan pada praktek aktivisme.
Opini  publik  maupun  topik  pembicaraan  dalam  ruang  digital  akan  terus  bergerak  dan berpindah atau yang dikenal dengan Digital Movement of Opinion (DMO) yang merupakan gerakan mobilisasi online dalam  sebuah  respon  yang  spontan/tanpa  rencana  akibat  isu  tertentu. Pergerakannya  tidak  dapat  dikontrol  dan  dari  pihak  manapun,  mereka  akan  tumbuh  secara  alami untuk  saling  berinteraksi.  DMO  dapat  dicirikan  dari  sebuah  komentar  yang  muncul  dan  kemudian memberikan  respon  positif  maupun  negatif  terhadap  sebuah  isu  atau  dengan  kata  lain  sebagai gerakan sosial secara online (Barisione, Michailidou, and Airoldi 2019)
DMO  sendiri  sering  diartikan  sebagai  sebuah  gerakan  untuk  mengikuti  perkembangan teknologi,  khususnya  pada  media  baru  di  dalam  dunia  media  sosial  yang  secara  spontan  akan membuat  jaringan  virtual  antar  pengguna  dengan  saling  mengomentari  suatu  permasalah  yang diperbincangkan (Barisione and Ceron 2017). Dalam penelitian Understanding a digital movement of opinion:  the  case  of  #RefugeesWelcome, (Barisione,  Michailidou,  and  Airoldi  2019)menemukan bahwa  Gerakan  DMO  dapat  didorong  oleh  para  elit  media  sosial  yang  kemudian  tweetnya digaungkan oleh banyak pengguna yang terkelompok.
Barisione  &  Ceron  (2017)  mengemukakan  setidaknya  ada  mengidentifikasi  4  karakteristik dari  gerakan  opini  digital.  Pertama,  gerakan  tersebut  terjadi  spontan  dan  tidak  terorganisir.  Para pengguna media sosial akan bereaksi secara spontan dalam mengungkapkan pendapat dan kritik atas isu tertentu. Sehingga yang terjadi adalah tidak adanya aktor dominan yang menggerakan isu tersebut ke publik. Kedua, usia dari gerakan tersebut relatif pendek. Hal ini terjadi karena efek dari gerakan yang  spontan.  Ketiga,  pendapat  dalam  DMO  umumnya bersifat  homogen,  seperti  gelap  dan  terang. Mereka  akan  mengungkapkan  secara  jelas  untuk  ikut  mendukung  atau  melakukan  kritik.  Keempat, DMO  bergerak  antar  sektor,  hal  ini  disebabkan  karena  banyaknya  kelompok  atau  sektor  yang terlibat.
Dalam  konteks  Retorika,  kesepakatan  damai  antar  supporter  bola  erat  kaitannya  dengan retorika  deliberatif.  Tagar  #SepakatDamai  pada  twitter  menjadikan anchor untuk  mengumpulkan masa dan mengarahkan opini kepada khalayak publik untuk menyuarakan aksi damai antar supporter bola dan menyudahi segala perselisihan. Retorika sudah lama digunakan pada era postmodern untuk sebuah  tujuan  tertentu  dengan  cara  memainkan  emosi  audiens.  Retorika  erat  kaitannya  dengan konteks  keadaan  suatu  wilayah  dan  masa.  Dalam  mengimplementasikan  retorika,  Bentuk  retorika tidak  hanya  sebatas  pada  komunikasi verbal diatas  panggung  atau  area  yang  digunakan  untuk berdebat pendapat, tapi lebih luas meliputi tulisan pada sebuah media massa, radio dan televisi serta status-status yang sering dijumpai pada media sosial.
Karakter  ( ethos )  berhubungan  dengan  sebuah  kredibilitas  seseorang,  bagi  pembicara  yang meiliki  kredibilitas  dibidangnya  maka  akan  lebih  dipercaya  saat  melakukan  persuasi  terhadap seseorang. Saat berbicara komunikator tidak cukup hanya menggunakan pidato yang masuk akal dan dapat  berargumen saja namun harus  terlihat  kredibel, sehingga  akan  membentuk  banyak kesan  dari penonton.  Setidaknya  ada  3  kualitas  yang  dapat  membangun  kredibilitas  sumber  yakni  kecerdasan, karakter dan niat yang baik (Griffin, Ledbetter, and Sparks 2019).
Logika (logos) merupakan bentuk penggunaan logika dan akal sehat yang dituangkan dalam bentuk argumentasi dan bukti dalam pidato pada umumnya. Untuk memastikan bahwa logika dapat diterima  audiens  maka  seorang  komunikator  yang  baik  akan  berbicara  dengan  menggunakan  bukti atau fakta, analogi, contoh dan angka dalam memperkuat pesan yang disampaikan sehingga audiens akan  menerima  pesan  persuasi  yang  disampaikan  komunikator.  Menurut  Aristoteles  contoh  untuk memperkuat pesuasi akan lebih menarik diambil dari masa lalu bukan dari ilustrasi yang dibuat-buat (Griffin et al., 2019).
Emosi (pathos) merupakan  penggunaan  bahasa  untuk  menyentuh  emosi  audiens. Audiens akan dimainkan  emosinya  melalui  penggunaan  diksi,  majas, gesture maupun ekspresi komunikator. Ketika  memainkan  pathos  maka  komunikator  akan  mengontrol  kepercayaan  audiens  yang disampaikan melalui emosi. Audiens akan merasa bahwa komunikator tersebut memiliki kredibilitas karena  pesan  yang  disampaikan.  Aristoteles  mengemukakan  teori pathos ,  menurutnya  tidak  hanya memainkan  emosi  audiens  tetapi  komunikator  harus  mampu  menyusun  daya  tarik  emosional, sehingga akan menginspirasi dalam pengambilan keputusan (Griffin et al., 2019).
West  &  Turner  (2017)  mengatakan  bahwa  menurut  Aristoteles  ada  lima  prinsip  yang diperlukan dalam sebuah pidato atau disebut sebagai kanon-kanon retorika yakni penemuan/penciptaan, pengaturan, gaya, penyampaian, dan ingatan. Pertama kanon penemuan/penciptaan  merupakan  cara  berpikir  dan  argumen  dalam  sebuah  pidato.  Kanon  ini menggunakan logika dan bukti-bukti yang dapat menciptakan pidato yang kuat dan persuasif. Kedua kanon  pengaturan,  kanon  ini merupakan  bagian  sistem  atau  organisasi  dalam sebuah pidato. Dalam pengaturan  struktur  pidato  menjadi  kunci  yang  utama,  sehingga  mempertahankan  struktur  pidato seperti  pengantar,  batang  tubuh,  dan  kesimpulan akan  memperkuat  tingkat  persuasi  dan  menambah kredibilitas  komunikator.  Ketiga  kanon  gaya  diidentifikasikan  dengan  sebuah  penggunaan  bahasa dalam  pidato,  penggunaan  gaya  dalam  pidato  persuasif  diciptakan  agar  pidato  mudah  diingat sehingga ide-ide komunikator harus diperjelas. Keempat kanon penyampaian atau presentasi pidato, kanon ini menjelaskan bahwa penyampaian yang efektif akan mendukung komunikator dalam pidato dan menumbuhkan rasa percaya diri didepan publik. Kanon kelima adalah ingatan, dalam kanon ini komunikator harus mampu mengingat apa yang akan dikatakan dan kapan akan dikatakan, sehingga komunikator akan lebih menguasai materi.
Komunikator  dalam  teori  Retorika  akan  membangun  strategi  untuk  menggerakan  khalayak. Teori  ini  memahami  bahwa  kata-kata  yang  disampaikan  memiliki  kekuatan  tersendiri,  informasi dapat membentuk penilaian dan komunikasi dapat dievaluasi serta dapat digunakan. Sehingga dalam dunia  digital  permainan  kata-kata  dan  penggunaan  gambar  dapat  menjadi  alat  retorika  digital  yang baik. Semula retorika berkaitan dengan persuasi dimana retorika merupakan seni dalam membangun argument  pada  sebuah  pidato,  namun  kenyataannya  retorika  telah  mencakup  semua  cara  manusia dalam menggunakan simbol untuk mempengaruhi orang-orang disekitarnya guna membangun dunia dimana tempat dia tinggal (Littlejohn, Foss, and Oetzel 2017).
Akun  @mafiawasit  merupakan  akun  yang  telah  memiliki  kredibilitas  ( ethos )  dalam  dunia sepakbola.  Dalam  postingannya  aktif  membicarakan  seputar  dunia  sepakbola.  Akun  ini  bergabung dengan twitter pada bulan September 2014, hingga saat tulisan ini dibuat pada bulan Desember 2022 follower @mafiawasit  sebanyak  374.800.  Dengan  besarnya  jumlah follower tersebut  maka  akun @mafiawasit  telah  dipercaya  publik  dalam  memberikan  informasi  mengenai  dunia  sepakbola  di twitter .  Informasi  yang  disampaikan  oleh  @mafiawasit  akan  mudah  tersebar  ke  publik  melalui pengikutnya.  Dalam ethos ,  kredibilitas  seseorang  sangat  penting  dalam  melakukan  sebuah  persuasi terhadap publik.
Dalam  logika  ( logos )  bukti  dan  fakta  akan  memperkuat  komunikator  dalam  melakukan persuasi.  Pada kasus inisalah satu postingan @mafiawasit dapat dijadikan bukti bahwa kesepakatan damai  antar  supporter  bola  benar-benar  terjadi  antara  Bonek  dan  Aremania  yang  disaksikan  oleh supporter Dewa united.
“Dan  akhirnya  alhamdulillah,  Bonek  dan  Aremania  dengan  disaksikan  oleh  SUporter Dewa United (kalau dilihat dari kaos Bala Dewanya) 💙💚 #SepakatDamai 💚💙 ”.
Kesepakatan  damai  antara  Bonek  dan  Aremania  merupakan  momen  yang  sangat  bersejarah dalam  dunia  sepakbola  Indonesia,  dimana  sebelumnya  mereka  merupakan  rival  yang  sama-sama kuat. Sehingga tepat dijadikan bukti aksi kesepakatan damai.
Alat yang terakhir dalam retorika adalah pathos /emosi audiens . Permainan kata dalam bahasa untuk menyentuh emosi audiens adalah keharusan, oleh karena itu pemilihan kata dari komunikator harus sangat hati-hati. Berdasarkan  hasil  analisa pada postingan  @mafiawasit ditemukan salah  satu postingan yang dapat memainkan emosi audiens , sebagai berikut .
“RT  @indohooligan12:  Terharu  melihat  supporter  yang  sebelumnya  memiliki  rivalitas, sekarang sepakat damai dan memutus rantai kebencian! #SepakatDamai #PersijaJakarta #Persib”.
Dalam  postingan  tersebut  terlihat  bahwa ungkapan  rasa haru  dimunculkan  secara  jelas pada publik, rasa haru menjadi satu bagian emosi mendalam yang dimiliki setiap manusia.
Selain tiga alat utama retorika tersebut, Aristoteles membagi retorika menjadi tiga jenis yaitu retorika  forensik,  retorika  epideiktik ,  dan retorika  deliberatif .  Hasil  analisis  pada  postingan @mafiawasit  menujukan  bahwa  retorika  yang  digunakan  termasuk  dalam  jenis retorika  deliberatif . Retorika  ini  bertujuan  mewujudkan  aksi  kesepakatan  damai  antar supporter bola  Indonesia  seperti pada postingan berikut.
“Setelah BM bisa #SepakatDamai dengan Sleman Fans dan Persis Sala Fans, ke depan gua berharap bisa segera mendamaian BM dengan Ultras Roti Bekasi FC.
Siap Donasi Buat Pasang di videotron sini.”
“Kami  gerak  cepet  memanfaatkan  momen  untuk  #SepakatDamai  itu  biar  pahalanya mengalir buat para Korban di Kanjuruhan. Si Dadang malah mengulur-ngulur waktu..
Tukin gua sampai ga tersisa, masak disia-siakan Dadan.”
“Nah gojekannya kayak #ViJak gini kan lebih asik.
🧡💙 #SepakatDamai 💙🧡 ”
“Cuma  ingin  menunjukkan  bahwa  meskipun  Klaten  ga  punya  Bioskop  tetapi  Klaten mempunyai  Videotron.  Toh  ini  juga  biasanya  jadi  "Jalur  Gaza"  konflik  yang  kemarin justru jadi awal perteMUan #SepakatDamai antara Persis Fans dan BM.”
Berdasarkan tweet diatas  ditemukan  bahwa  akun  @mafiawasit  dalam  mempersuasi  publik menggunakan  konsep  retorika  deliberatif  melalui  postingan  maupun retweetnya untuk  memotivasi publik dalam tujuan aksi damai antar suppoter bola Indonesia .

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  tagar  #SepakatDamai  berhasil memobilisasi  publik  untuk  menyampaikan  aksi  damai supporter sepakbola.  Tagar  tersebut  sesuai dengan  karakteristik  dari Digital  Movement  of  Opinion  (DMO) yang  mampu  mewadahi  dan menggirin topik pembicaraan dalam satu tagar. Dengan menggunakan tagar tersebut para aktor atau pengguna twitter lainnya  berkumpul  dan  membahas  mengenai  topik  yang  sama  mengenai  isu kesepakatan  damai  dalam  dunia  sepakbola  yang  diwadahi  dalam  tagar  #SepakatDamai.  Aktivitas digital dalam pembicaraan sepakat damai awalnya muncul berdasarkan ide dari para pengguna secara liar,  mereka  memulai  dengan  pembicaraannya  sendiri  yang  kemudian  tumbuh  menjadi  sebuah jaringan  yang  saling  terkait.  Opini  mengenai  topik  pembicaraan  terus  bergerak  dan  tidak  pernah dapat  dikontrol  (Barisione,  Michailidou,  and  Airoldi  2019).  Meskipun  demikian  pergerakan mengenai  topik  pembicaraan  kesepakatan  damai  dapat  dimobilisasi  dalam  tagar  #SepakatDamai. Tagar  ini  tumbuh  dalam  perbincangan  di twitter yang  kemudian  terus  dibicarakan  dan  tumbuh semakin  besar  dalam  jaringannya  serta  node  dari  para  aktor  dominan  didalamnya  menjadi  semakin menonjol/besar, hal ini dipengaruhi dengan banyaknya aktivitas postingan, reply , maupun retweet. Pergerakan  opini  dalam  tagar  #SepakatDamai  pada  akhirnya  berkembang  membentuk  pola jaringan  arus  informasi,  beberapa  akun  akan  memiliki  peranannya  masing-masing  berdasarkan jaringan yang dimilikinya. Dalam analisa mengenai akun yang terdapat dalam tagar #SepakatDamai memunculkan  aktor  yang  paling  dominan  dan  beberapa  akun  yang  memiliki  peranannya  masing dalam  mengendalikan  arus  informasi.  Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan  metode Social Network  Analysis  (SNA), ditemukan bahwa  akun  @mafiawasit  memiliki  perananan  yang  sangat penting  dalam  struktur  jaringan  #SepakatDamai,  akun  tersebut  memiliki  nilai Degree 1.471, Closeness 1.0, Betweenness 0.000238 dan Eigenvector 1.0.
Dari  analisis  postingan  @mafiawasit  di twitter ditemukan  bahwa  @mafiawasit memanfaatkan  retorika  jenis  retorika deliberatif untuk  melakukan  persuasi  terhadap  publik  dalam aksi  damai supporter sepakbola  Indonesia.  Penggunaan  retorika  deliberatif  oleh  akun  @mafiawasit dilakukan  dengan  cara  mengemukakan  fakta-fakta  yang  terjadi  pada  aksi  tersebut,  kemudian menuliskannya  dalam  bentuk  postingan  di  twitter.  Selain  itu  @mafiawasit  juga  melakukan retweet dari  akun  lain  sehingga  memperkuat  persuasi  kepada  publik.  Retorika  deliberatif  pada #SepakatDamai bertujuan untuk mewujudkan aksi yang nyata pada masa mendatang, sehingga tidak ada  lagi supporter yang  menjadi  korban  dalam  pertandingan  sepakbola.  Aksi  retorika  dalam  dunia digital tersebut disusun menggunakan teks yang memanfaatkan tiga kunci utama retorika Aristoteles yaitu Ethos, Logos dan Pathos.
Penelitian  ini  masih  memiliki  banyak  keterbatasan,  sehingga  dalam  rangka  memperkaya penelitian mengenai mobilisasi opini publik, analisa jaringan sosial dan retorika digital masih harus terus dikembangkan dalam penelitian sejenis. Penelitian ini terbatas pada tagar #SepakatDamai yang telah  memobilisasi  opini  pada  isu kesepakatan damai supporter sepakbola  dan penggunaan  retorika deliberatif yang  dilakukan  oleh  aktor  yang  paling  dominan  pada twitter .  Meskipun  akun @mafiawasit berhasil menjadi aktor dominan dalam arus komunikasi, namun demikian peneliti tidak dapat menjangkau untuk mengetahui gender dibalik akun @mafiawasit.
Untuk  memperkaya  penelitian  ini,  pada  penelitian  berikutnya  akan  menjadi  lebih  baik  jika dilakukan  penelitian  dengan  menyandingkan  tagar  tandingan  untuk  melihat  lebih  jelas  bagaimana para aktor memobilisasi opini-opini publik dalam media sosial. Tidak harus dalam topik kesepakatan damai antar supporter sepakbola namun dapat menggunakan tagar lainnya yang memiliki tandingan. Selain  itu  penelitian  ini  akan  menjadi  lebih  menarik  jika  dilakukan  dengan  pendekatan  pengaruh gender, apakah mobilisasi opini publik juga dipengaruhi oleh gender (laki-laki dan perempuan) dan apakah terdapat perbedaan struktur jaringan yang dipengaruhi gender.

## DAFTAR PUSTAKA
Barisione,  Mauro,  and  Andrea  Ceron.  2017.  “A  Digital  Movement  of  Opinion?  Contesting Austerity  Through  Social  Media.”  In Social  Media  and  European  Politics ,  77–104. Palgrave Macmillan UK. https://doi.org/10.1057/978-1-137-59890-5_4.
Barisione, Mauro, Asimina Michailidou, and Massimo Airoldi. 2019. “Understanding a Digital Movement of Opinion: The Case of #RefugeesWelcome.” Information Communication and Society 22 (8): 1145–64. https://doi.org/10.1080/1369118X.2017.1410204. Berg,  Sebastian,  Tim  König,  and  Ann  Kathrin  Koster.  2020.  “Political  Opinion  Formation  as Epistemic  Practice:  The  Hashtag  Assemblage  of  #metwo.” Media  and  Communication 8 (4): 84–95. https://doi.org/10.17645/mac.v8i4.3164.
Chen,  Emily,  Kristina  Lerman,  and  Emilio  Ferrara.  2020.  “Tracking  Social  Media  Discourse about the COVID-19 Pandemic: Development of a Public Coronavirus Twitter Data Set.” JMIR Public Health and Surveillance 6 (2). https://doi.org/10.2196/19273. Eriyanto.  2021. Analisis  Jaringan  Media  Sosial,  Dasar-Dasar  Dan  Aplikasi  Metode  Jaringan Sosial Untuk Membedah Percakapan Media Sosial . Jakarta: Kencana. Eriyanto, Eriyanto. 2020. “Hashtags and Digital Movement of Opinion Mobilization: A Social Network  Analysis/SNA  Study  on  #BubarkanKPAI  vs  #KamiBersamaKPAI  Hashtags.” Jurnal Komunikasi Indonesia 8 (3). https://doi.org/10.7454/jki.v8i3.11591. Febrianti, Indri, MKhairul Anam, Program Studi Teknik Informatika, and Stmik Amik Riau. n.d. “Tren  Milenial  Memilih  Jurusan  Di  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metode  Social Network  Analysis  Millennial Trends  to Choose  Majors  In  College  Using  Social Network Analysis Method.” Agustus . Vol. 19. Griffin,  Em,  Andrew  Ledbetter,  and  Glenn  Sparks.  2019. A  FIRST  LOOK  AT COMMUNICATION THEORY . 10th ed. Gruzd, A, P Mai, and A. Kampen. 2016. How-to for Using Netlytic to Collect and Analyze Social Media Data: A Case Study of the Use of Twitter During the 2014 Euromaidan Revolution in Ukraine. London: Sage Publications. Himelboim,  Itai.  2017.  “Social  Network  Analysis  (Social  Media).”  In The  International Encyclopedia of Communication Research Methods , 1–15. Wiley.
https://doi.org/10.1002/9781118901731.iecrm0236.
Kaun,  Anne,  and  Julie  Uldam.  2018.  “Digital  Activism:  After  the  Hype.” New  Media  and Society . SAGE Publications Ltd. https://doi.org/10.1177/1461444817731924.
Littlejohn,  W  Stephen,  A  Karen  Foss,  and  John  G  Oetzel.  2017.  “THEORIES  OF  HUMAN COMMUNICATION Eleventh Edition.”
Mochamad  Sadheli.  2022.  “Sepakat  Damai  Suporter  Persis-PSIM  Hingga  Persija-Persib  Di
Mandala Krida.” Kompas.Com , 2022.
https://www.kompas.com/sports/read/2022/10/05/08155708/sepakat-damai-suporter-persis- psim-hingga-persija-persib-di-mandala-krida?page=all.
Nidia  Zuraya.  2022.  “Ribuan  Suporter  Sepak  Bola  Nasional  Sepakat  Damai  Di  Yogyakarta.”
Republica.Co.Id , 2022. https://news.republika.co.id/berita//rj8qu0383/ribuan-suporter- sepak-bola-nasional-sepakat-damai-di-yogyakarta?
Sánchez,  Damien  M.  2018.  “Concientization  among  People  in  Support  and  Opposition  of President Trump.” Educational Technology & Society . Vol. 21. Tjahyana,  Lady  Joanne.  2020.  “GERAKAN  OPINI  DIGITAL  #TRUEBEAUTY  PADA TWITTER  UNTUK  PEMERAN  FILM  ADAPTASI  KOMIK  WEBTOON.” http://jurnal.utu.ac.id/jsource
West, Richard, and Lynn H Turner. 2017. Pengantar Teori Komunikasi : Analisis Dan Aplikasi . Jakarta: Salemba Humanika.