## Analisis Jaringan Komunikasi #Pilpres2024 Pada Platform Twitter
Alicia Laurence Efendi 1* , Amira Fadilla 2 , Arshila Citra Khoirunnisa 3 , Gema Nusantara Bakry 4 , Nindi Aristi 5
1-5 Universitas Padjadjaran, Sumedang, Indonesia *alicia20001@mail.unpad.ac.id

## Artikel
Submitted: 15-06-2023 Reviewed: 26-06-2023 Accepted: 30-08- 2023 Published: 30-12-2023

## DOI:
10.32509/wacana.v22i2.2976
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial-ShareAlike 4.0.
Volume : 22 No. : 2 Bulan : December Tahun : 2023 Halaman  : 219-232

## Abstract
Toward the general election in 2024, discussions and political polemics in Indonesia are  increasingly  heated.  This  is  also  discussed  through  social  media  platforms, especially Twitter, which disseminates information widely and quickly so that more and more people know this information and share their opinions associated with the hashtag  #Pilpres2024.  This  study  aims  to  analyze  the  relations  between  actors (nodes) and social networks in terms of types of relationships, patterns of relations, and network relations of communication between actors, which are formed from the hashtag #Pilpres2024 from public participation on Twitter. This study uses the theory that is mostly used for network research, namely Graph Theory. The results of the research show that the social network design that is formed is the complete network  design  with  581  nodes  and  320  edges.  The  type  of  relationship  that  is formed is a two-mode relationship type with a wheel communication pattern and a chain communication pattern. The communication network formed is directed and asymmetric. Based on the visualization results of this research, it can be concluded that  the  message  can  be  conveyed  effectively  through  the  help  of  Twitter  social media because it is carried out by various actors in it.
Keywords : Election; Social Network; Twitter; Actor Centrality; President

## Abstrak
Mendekati  Pemilu  tahun  2024,  perbincangan  dan  polemik  politik  di  Indoensia semakin memanas. Hal ini juga dibicarakan lewat platform media sosial, khususnya Twitter,  yang  menyebarkan  informasi  secara  luas  dan  cepat  sehingga  semakin banyak  masyarakat  yang  mengetahui  informasi  tersebut  dan  turut  memberikan pendapatnya  yang  dikaitkan  dengan  tagar  #Pilpres2024.  Penelitian  ini  bertujuan untuk menganalisis relasi antar aktor ( node ) dan jaringan sosial secara tipe relasi, pola  relasi,  hubungan  jaringan  dari  komunikasi  antar  aktor.yang  terbentuk  dari tagar  #Pilpres2024  dari  partisipasi  publik  di  Twitter.  Penelitian  ini  menggunakan teori  yang  mayoritas  digunakan  untuk  penelitian  jaringan,  yaitu  Teori  Graf.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa desain jaringan sosial yang terbentuk adalah desain keseluruhan jaringan (complete network) dengan 581 nodes dan 320 edges . Tipe relasi yang terbentuk adalah tipe relasi two-mode dengan pola komunikasi roda dan pola komunikasi rantai. Jaringan komunikasi yan terbentuk adalah arah ( directed ) dan asimetris. Berdasarkan hasil visualisasi penelitian ini, dapat dihasilkan bahwa pesan  mampu  tersampaikan  secara  efektif  melalui  bantuan  media  sosial  Twitter karena dilakukan oleh berbagai aktor didalamnya.
Kata Kunci: Pemilu; Jaringan Sosial; Twitter; Sentralitas Aktor; Presiden

## PENDAHULUAN
Menjelang  Pemilu  2024,  polemik  politik  dalam  negeri  kian  memanas  dengan  munculnya berbagai isu-isu politik. Pasalnya, setahun yang lalu, tepatnya di bulan Maret 2022, perbincangan topik “Perpanjangan Masa Jabatan” Presiden yang seharusnya maksimal dua peri ode, berencana di ubah menjadi  tiga  periode.  Perbincangan  yang  semakin  ramai  dibicarakan  itu  secara  tegas  ditolak  oleh Jokowi  karena  upaya  tersebut  dianggap  hanya  memperburuk  namanya  di  hadapan  masyarakat.
Sebulan setelah perbincangan ini, tepatnya di bulan April, Jokowi angkat bicara dengan menyatakan bahwa  setiap  orang  memiliki  kesempatan  untuk  berbicara  dan  mengungkapkan  pendapatnya mengenai  isu  politik  yang  terjadi  karena  itulah  yang  dinamakan  “Demokrasi” (Nasrudin  Yahya  & Maullana, 2022). Pernyataan yang diungkapkan itu membuat masyarakat banyak khawatir akan hal yang akan terjadi ke depannya.
Tidak hanya isu perpanjangan masa jabatan Presiden saja, berbagai isu politik yang terjadi di Indonesia  secara  cepat  menjadi  perhatian  publik  jelang  Pemilu  2024.  Tentunya,  topik  hangat  yang terjadi  secara  cepat  menyebar  dengan  luas  karena  dukunsgan  dari  media  sosial.  Media  sosial merupakan ruang yang bisa membantu untuk menyampaikan pesan secara cepat dan luas, bahkan mampu  memengaruhi  sikap  dari  penerima  informasi  (Azeharie  &  Kusuma,  2014)  .  Platform  digital berbasis  internet  tersebut  mampu  membuat  hubungan  antar  individu  atau  kelompok  terjalin meskipun dibatasi oleh jarak dan waktu. Kegiatan komunikasi pun dapat dilakukan kapan saja, dimana saja dan tergolong sebagai alat yang fleksibel.
Media sosial menawarkan peluang baru bagi individu dan organisasi untuk menginformasikan pemangku  kepentingan,  mengidentifikasi  minat  bersama,  bertukar  pendapat  dan  keinginan,  serta mengatur  dan  memimpin  aktivitas.  Mengkategorikan  aktor-aktor  di  media  sosial  berdasarkan kepentingannya  menjadi  hal  penting,  menimbang  berbagai  jenis  aktor  secara  aktif  terhubung  dan berpartisipasi dalam platform media sosial, seperti Twitter (Farzam et al., 2022). Bebagai penelitian terdahulu  kerap  melakukan  analisis  aktor  di  media  sosial,  yang  mana  hal  tersebut  menunjfukkan pentingnya peran aktor-aktor di media sosial dalam proses pengambilan keputusan publik (Khairiza & Kusumasari, 2020).
Hubungan  atau  interaksi  di  media  sosial  sendiri  ditunjukkan  melalui  posisi  pengguna  pada jaringan sosial yang didasarkan pada interaksi sosial dan arus informasi (Xu et al., 2014). Di Twitter, pengguna dapat mengikuti orang lain untuk menerima informasi yang diberikan oleh orang tersebut ( following ), mendapatkan pengikut ( followers ), mengunggah kembali tweet orang lain ( retweet ), dan berbagai interaksi lainnya. Secara komparatif, seorang pengguna Twitter yang memiliki lebih banyak pengikut  memiliki  basis  audiens  yang  lebih  luas  (Bruns  &  Burgess,  2011);  (Gruzd  et  al.,  2011); (Takhteyev et al., 2012). Berbagai topik dapat dibahas melalui platform media sosial ini, topik yang berkaitan politik menjadi salah satunya.
Salah satu bentuk bahasan politik  yang mencuat di media sosial Twitter menjelang Pemilu 2024 adalah perbincangan dengan tagar #Pilpres2024. Tagar ini kembali ramai diperbincangkan oleh warganet di Twitter sebagai bentuk dukungan ataupun kritik dari sudut pandang khalayak terhadap para  Calon  Presiden,  maupun  sebagai  ajang  untuk  berbagi  informasi  politik  terkait  pemilu  2024. Banyak  dari  mereka  yang  menggunakan  tagar  ini  untuk  saling  mempengaruhi  pendapat  dan  sudut pandang terkait Calon Presiden. Tagar #Pilpres2024 digunakan sebagai bentuk kampanye digital yang dilakukan oleh para pendukung Calon Presiden melalui pesan microblogging di Twitter. Dalam jaringan tagar #Pilpres2024 terlihat bahwa pesan politik yang diunggah oleh khalayak sangat mudah tersebar sehingga mereka dapat saling memberikan aspirasi dan pendapatnya terkait aktor politik yang akan menjabat sebagai Presiden pada tahun 2024.
Penggunaan  tagar  terkait  informasi  berbau  politik  atau  pesan-pesan  politik  cenderung dilakukan untuk mengukur polarisasi dalam masyarakat (Weber et al., 2013). Selain sebagai fasilitas untuk melakukan partisipasi politik secara virtual, penggunaan tagar di arena politik digunakan untuk kecenderungan  politik  dan  kecenderungan  faksi-faksi  (Damanik,  2018).  Para  politisi  seringkali menggunakan Twitter untuk memengaruhi dinamika komunikasi politik dengan menyebutkan partai atau tokoh politik dalam tweet -nya. Tagar #Pilpres2024 merupakan bentuk antusiasme dari khalayak dalam menyambut pemilu 2024 dengan menyuarakan situasi dan kondisi yang terjadi di masyarakat dan  berharap  para  Calon  Presiden  dapat  memperbaiki  setiap  keresahan  masyarakat  kelak  setelah resmi menjadi Presiden Indonesia. Selain itu, banyak dari warganet yang mengunggah tweet terkait keyakinan  mereka  terhadap  kemampuan  salah  satu  Calon  Presiden  yang  didukungnya  mampu memperbaiki masalah yang terjadi di pemerintahan Indonesia.
Twitter dianggap sebagai platform yang efektif dalam melakukan penyebaran informasi karena memiliki jaringan komunikasi terbuka sehingga siapapun dapat menerima atau melihat informasi yang disebarkan. Melalui platform media sosial Twitter, para pengguna dapat disatukan dalam sebuah topik tertentu melalui fitur hashtag. Misalnya, pada saat pandemi Covid-19 masih merajalela di Indonesia, banyak  individu  khususnya  masyarakat  Bandung  yang  memberikan  informasi  seputar  Covid-19 didukung  oleh  tagar    #BandungLawanCovid-19.  Tagar  tersebut  secara  otomatis  dapat  menyatukan para  individu  dalam  satu  kelompok  yang  sama  berdasarkan  topik  yang  dibahas  (Bakry,  2020). Penggunaan fitur tagar sangat efektif dalam menciptakan komunitas yang aktual berdasarkan topik tertentu (Bruns & Highfield, 2012).
Berdasarkan ramainya suara masyarakat di media sosial terkait wacana ini, peneliti bermaksud untuk menganalisis jaringan Twitter yang terbentuk pada hashtag #Pilpres2024  yang menggunakan menggunakan salah satu metode yang disebut dengan metode analisis jaringan komunikasi atau biasa disebut Social Network Analysis (SNA). Analisis jaringan komunikasi merupakan metode yang mampu memperlihatkan data berupa visual gambar yang didalamnya mendeskripsikan hasil dari jaringan sosial dan  struktur,  sehingga  dapat  dijelaskan  hubungan  antar  aktornya  (Mardhiyyah  Soenar  & Nurrahmawati, 2021). Peranan individu dalam jaringan komunikasi dijadikan sebagai landasan untuk menganalisis berbagai aktor yang dianggap memiliki peran penting dalam sistem jaringan. Analisis ini berusaha menemukan dan menggambarkan relasi antar aktor sehingga ditemukan aktor mana yang mampu memberikan pengaruh terhadap suatu fenomena.
Suatu jaringan komunikasi memiliki beberapa elemen penting didalamnya diantaranya yaitu (1) aktor ( node ) merupakan individu, organisasi, komunitas, negara, institusi, dan lainnya. (2) Bridges merupakan sebuah penghubung antara dua kelompok dalam sebuah jaringan, (3) Link ( Edge ) relasi antar node yang disimbolkan menggunakan satu garis antara aktor, (4) Hubs merupakan istilah bagi aktor  yang  mempunyai  relasi  paling  banyak  dalam  sebuah  jaringan,  (5)  komponen  merupakan pengelompokan aktor yang didalamnya minimal memiliki satu edge didalamnya (6) Klik merupakan pengelompokkan node yang  didalamnya  terdapat  relasi  antar node yang  lengkap  dan  maksimal, cutpoints adalah istilah bagi node yang menjadi perekat dalam jaringan, apabila cutpoints tidak ada maka  akan  terpecah  kelompok  tersebut,  (8)  Pemencil  ( Isolate )  merupakan  istilah  untuk  aktor  yang dianggap  tidak  memiliki  hubungan  atau  relasi  sama  sekali  dengan  aktor  lain  di  sebuah  jaringan (Hertanto et al., 2016).
Dalam melakukan penelitian Social Network Analysis sendiri, mayoritas teori yang digunakan adalah Teori Graf (Bakry & Kusmayadi, 2021). Teori Graf sendiri muncul ketika para ilmuwan menyadari bahwa kita dapat memahami sebuah fenomena dari pola yang dibentuk oleh keterikatan di mana para individu atau aktor terhubung satu sama lain  (Zweig, 2016). Dalam ilmu matematis, Teori Graf juga dapat digunakan pada penelitian sosial dengan menggambarkan karakteristik jaringan sosial melalui grafik (P Borgatti et al., 2018) . Konsep Teori Graf sendiri banyak dikaitkan pada media sosial di mana individu yang terlibat disebut sebagai nodes atau vertices dan relasi yang terjadi diantaranya disebut sebagai edges (Chakraborty  et  al.,  2018).  Implementasi  Teori  Graf  pada  penelitian  SNA  memiliki peranan penting untuk menunjukkan struktur dari hubungan para aktor.
Penelitian  terkait  polemik  politik  di  media  sosial  menggunakan  metode Social  Network Analysis seringkali dilakukan. Terdapat penelitian serupa dengan judul “ Exploring Social Networks of #Election2020results  and  #BidenTransition  on  Twitter  after  the  2020  US  Presidential  Election” yang dilakukan oleh Ahmed Deen dan Po-Lin Pan. Dalam penelitian ini membuat analisis jaringan sosial di Twitter akibat adanya polemik politik setelah Pemilu 2020 di Amerika Serikat (Deen & Pan, 2022) . Hasil penelitian  tersebut  menemukan  aktor  utama  di  jaringan  sosial  yang  terbentuk  dan  menunjukkan terbaginya  jaringan  menjadi  dua  kubu  besar  pendukung  kandidat  capres  AS.  Selain  itu,  penelitian serupa berjudul “Analisis Jaringan dan Aktor #Jokowi3Periode di Media Sosial Twitter Menggunakan Social  Network  Analysis” juga  menganalisa  jaringan  sosial  yang  terbentuk  dari  tagar  yang  muncul akibat polemik politik di Indonesia (Deliar et al., 2022) .
Melalui penelitian ini, peneliti memfokuskan analisis penelitian yang berkaitan dengan  relasi antar aktor ( node ) dan jaringan sosial yang terbentuk menggunakan tagar #Pilpres2024 pada platform Twitter.  Pada  konteks  penelitian  terkait  tagar  ini  di  Twitter  yang  membuat  banyak  aktor  terlibat dengan background dan tujuan yang berbeda-beda, khususnya di ranah politik (Bakry, 2020). Tidak dapat  dipungkiri,  peran  aktor-aktor  tersebut  sebagai  individu  dalam  jaringan  sosial  penting  untuk mengidentifikasi aktor penting dalam jaringan yang terbentuk. Twitter sebagai platform media sosial yang  seringkali  digunakan  bukan  hanya  untuk  menyebarkan  opini  politik,  tetapi  juga  untuk mendiskusikan opini politik  tersebut  dengan sesama menjadikan platform ini sebagai objek  analisis penelitian ini (Tumasjan et al., 2011). Selain itu, peneliti juga berencana mengetahui hasil analisis dari tipe relasi, pola relasi, dan hubungan jaringan yang terbentuk dari komunikasi antar aktor.

## METODOLOGI
Penelitian yang dilakukan menggunakan metode S ocial Network Analysis (SNA) atau analisis jaringan  sosial  untuk  melihat  desain  keseluruhan  jaringan  ( complete  network )  yang  terbentuk  oleh tagar #Pilpres2024. Seiring dengan perkembangan zaman dan digitalisasi masif yang menciptakan data dari  banyak  platform  media  sosial,  metode social  network  analysis (SNA)  lahir  untuk  menganalisis seperti apa jaringan sosial yang akan terbentuk akibat interaksi di media sosial (Tabassum et al., 2018). Metode  penelitian  ini  mengkonseptualisasi  individu  atau  kelompok  sebagai  ‘titik’  atau ‘nodes’ dan hubungan  antar  individu  atau  kelompok  sebagai  ‘garis’  atau ‘edges’ (Scott,  2012).  Melalui  analisis jaringan, peneliti dapat mengetahui visualisasi jaringan yang terbentuk dan melihat peran para aktor.
Terdapat  dua  jenis  desain penelitian  yang mendasari  penelitian  dengan  metode  SNA,  yaitu desain  untuk  seluruh  jaringan  ( full  network )  dan  desain  hanya  untuk  jaringan  pribadi  (personal network). Desain seluruh jaringan akan membahas seluruh ikatan pasangan node yang saling berkaitan dan terdapat  dalam jaringan tertentu  (P Borgatti et al., 2018). Pada penelitian ini, peneliti memilih desain  seluruh  jaringan  karena  desain  penelitian  ini  mampu  memberikan  peluang  peneliti  untuk menggunakan  berbagai  konsep  dan  teknik  jaringan  yang  lengkap.  Selain  itu,  desain  ini  dapat diterapkan untuk studi yang hendak meneliti terkait posisi para aktor, seperti betweenness centrality (Aisyah et al., 2022)
Tentunya, dalam sebuah penelitian terdapat populasi dan sampel yang dipilih oleh peneliti. Pada  penelitian  ini,  populasinya  adalah  semua  cuitan  atau tweet yang  menggunakan  tagar #Pilpres2024  pada  platform  Twitter.  Alasan  peneliti  memilih  populasi  tersebut  adalah  isu  Pilpres sendiri  dianggap  relevan  dengan  situasi  politik  di  Indonesia  saat  ini  jelang Pemilu  2024. Kemudian, sampel penelitian ini sendiri merupakan cuitan atau tweet dengan tagar tersebut selama tujuh hari kebelakang.  Peneliti  menggunakan  bantuan  aplikasi  berbasis  web  bernama  Netlytic  untuk mengumpulkan data sampel penelitian dengan rentang waktu terhitung sejak tanggal 1 Juni - 8 Juni 2023.
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah text  mining dengan  keyword  tagar #Pilpres2024  di  Twitter. Text  mining sendiri  merupakan  teknologi  baru  yang  dapat  mengekstrak informasi  dari  data  teks  yang  tidak  memiliki  struktur  (He  et  al.,  2013).  Dengan  dilakukannya text mining , peneliti dapat mengelaborasikan seluruh data tentang user Twitter yang mencantumkan tagar #Pilpres2024  baik  dalam tweet,  retweet,  mention, maupun  reply yang  sebetulnya  tidak terstruktur dengan jelas (Akbar et al., 2022). Setelah data terkait tagar #Pilpres2024 berhasil terkumpul melalui text  mining ,  peneliti  akan  memproses  dan  mengevaluasi  data  tersebut  agar  data  yang  ada  sesuai dengan objektif dan permasalahan penelitian.
Langkah selanjutnya setelah mengumpulkan data penelitian adalah analisis data. Pada tahap awal analisis, peneliti kembali menggunakan Netlytic untuk menganalisis teks dengan basis awan yang secara langsung mampu mempersingkat data teks dan juga menemukan kata kunci yang muncul dari postingan orang-orang pada media sosial. Kemudian, peneliti akan menganalisa sistem dan aktor pada jaringan sosial yang terbentuk menggunakan aplikasi Gephi dengan algoritma Yifan Hu. Algoritma Yifan Hu digunakan karena algoritma tersebut efektif digunakan untuk jaringan besar dan dapat mengurangi
kompleksitas  (Febrianti  et  al.,  2020).  Pada Tabel  1. Rancangan  analisa  data,  peneliti  menjabarkan rancangan analisa data yang akan dilakukan.
Tabel 1. Rancangan analisa data Level Analisis Unit Analisis Output Informasi Tipe Relasi Jaringan Relation Type Tipe relasi yang terbentuk Relation Pattern Visualisasi pola komunikasi Network Connection Arah hubungan pada relasi Level Aktor Degree Centrality Popularitas aktor Closeness Centrality Kedekatan aktor Betweenness Centrality Aktor yang menjadi perantara Sumber: (Bakry & Kusmayadi, 2021)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Mendekati  tahun  2024,  Indonesia  dihadapi  dengan  situasi  politik  yang  semakin  memanas dalam rangka menghadapi ajang politik paling bergengsi, yaitu Pemilu. Agenda setiap lima tahun sekali ini  tentu  saja  menjadi  polemik  yang  terus  diperbincangkan  di  berbagai  platform  media,  termasuk Twitter.  Salah  satu  tagar  yang  digunakan  dalam  pembicaraan  Pemilu  2024,  khususnya  ketika membicarakan calon presiden yang diunggulkan adalah tagar #Pilpres2024. Jumlah data Twitter yang diambil peneliti melalui web crawling terkait  pembicaraan dengan tagar #Pilpres2024 selama tujuh hari  berjumlah  2500 tweets .    Data  yang  sudah  diperoleh  selanjutnya  disaring  kembali  untuk menganalisa jaringan sosial yang terbentuk melalui aplikasi Gephi.
Kemudian,  analisis wordcloud dilakukan  untuk  melihat  kata-kata  yang  sering  muncul bersamaan  dengan  tagar  #Pilpres2024.  Seperti  yang  terlihat  pada Gambar  1 ,  tagar #PemiluSerentak2024, #Capres2024, dan #Pemilu2024 menjadi kata-kata sekaligus tagar yang banyak muncul pada tweet yang dianalisis. Kemudian, salah satu nama calon presiden yang banyak muncul adalah  Prabowo  selaku  bakal  calon  presiden  dari  Partai  Gerindra.  Kemudian,  tagar  seperti #AntiPolitikIdentitas,  #Bawaslu,  #IndonesiaMaju,  #KPU,  #Pancasila,  #Pemilu2024SesuaiTahapan, #TolakPenundaanPemilu,  dan  #TolakPolitikMasjid  juga  menjadi  tagar  yang  banyak  diikutsertakan. Munculnya kata-kata atau tagar tersebut mengikuti tagar #Pilpres2024 tentunya mengikuti polemik politik yang terjadi saat ini.
Gambar 1. Visualisasi Wordcloud Jaringan #Pilpres2024 (Data Penelitian, 2023)

## Level Sistem
Dalam  level  sistem,  hasil  analisis  memperlihatkan  adanya  pola  relasi  yang  terbentuk,  yaitu jaringan komunikasi #Pilpres2024. Jaringan tersebut terbentuk karena ada kesamaan pusat perhatian terhadap informasi Pemilihan Presiden dalam #Pilpres2024 berdasarkan kata kunci yang ditentukan. Terdapat tiga output pada level sistem, yaitu Relation Type, Relation Pattern, dan Network Connection.
Dapat dilihat bahwa sociogram yang terbentuk pada Gambar 2. merupakan visualisasi dari 581 nodes dan 320 edges. Dalam gambar terlihat ada aktor yang berkelompok sesuai relasinya dan ada juga yang tidak terhubung sama sekali. Nilai degree centrality paling besar ditandai dengan visualisasi titik  paling  besar  dalam  aplikasi  Gephi.  Dengan  demikian  dapat  diambil  garis  besar  bahwa  besar visualisasi titik ( nodes ) yang besar akan membuat degree centrality yang besar pula.
Gambar 2. Sociogram dengan Tagar #Pilpres2024 (Data Penelitian, 2023)

## Relation Type
Berdasarkan data hasil analisis ditemukan adanya tipe relasi dalam jaringan tagar #Pilpres2024 termasuk ke dalam tipe relasi two mode . Jaringan dengan tipe relasi two mode merupakan jaringan yang memiliki aktor dengan jenis yang berbeda. Bukan hanya individu tetapi terdapat lembaga atau instansi lainnya di suatu jaringan yang sama (Bakry, 2020). Dalam jaringan #Pilpres2024, aktor yang berasal  dari  lembaga  resmi  atau  komunitas  seperti  aktor  @ganjaran_app,  @Ganjarist_Ind,  dan @catatanganjar turut membagikan informasi kepada pengikutnya mengenai topik Pemilihan Presiden 2024. Sedangkan, para individu yang tergabung dalam jaringan #Pilpres2024 juga terlihat membagikan informasi  dengan  topik  sama  seperti  aktor  @gibran_tweet,  @emerson_yuntho,  @refaabdi,  dan @yulianadewiarum.  Adanya  lembaga  resmi,  komunitas,  dan  individu  yang  turut  membagikan informasi terkait Pemilihan Presiden 2024 menunjukkan bahwa jaringan tagar #Pilpres2024 masuk ke tipe relasi ( two mode ).

## Relation Pattern
Gambar 2 , sociogram terkait tagar #Pilpres2024 memberikan bentuk dua pola jaringan, yaitu pola komunikasi roda dan pola komunikasi rantai. Pola komunikasi roda atau dapat disebut dengan radial  personal  network menunjukkan  terdapat  aktor  sentral  dalam  suatu  jaringan,  di  mana  aktor tersebut  menghubungkan  aktor-aktor  lain  dalam  jaringan  tersebut  (Kim,  2018).  Setiap  aktor  atau nodes pada  jaringan  ini  tidak  saling  mengenal  satu  sama  lain,  sehingga  memiliki  kohesivitas  yang rendah  (Nandiwardhana  et  al.,  2019).  Dalam  jaringan  komunikasi  pada  penelitian Social  Network Analysis (SNA) sendiri, aktor atau nodes yang menjadi tokoh utama atau tokoh sentral dalam jaringan menjadi pusat informasi yang menerima informasi, maupun mendistribusikan informasi tersebut. Pada Gambar  3. Menunjukkan  bahwa  @ganjaran_app,  @theladyjoker,  @emerson_yuntho,  dan @sumutpride menjadi pusat informasi pada jaringan pola komunikasi roda.
Gambar 3. Pola Komunikasi Roda Dalam Jaringan #Pilpres 2024 (Data Penelitian, 2023)
Pola  jaringan  lainnya  yang  terdapat  pada sociogram terkait  tagar  #Pilpres2024,  yaitu  pola komunikasi  rantai.  Pada  pola  ini,  seorang  aktor  dalam  jaringan  hanya  dapat  meneruskan  informasi yang  diterima  ke  aktor  sebelahnya  dan  aktor  tersebut  akan  meneruskan  informasi  ke  aktor  lain  di sebelahnya  juga secara terus menerus (Mendrofa & Syafii, 2019). Dalam pola komunikasi rantai yang terjadi secara horizontal, penyebaran informasi cenderung lambat dari satu aktor ke aktor lainnya dan umpan  balik  dirasa  rumit  untuk  terjadi,  sehingga  antar  anggota  tidak  sepenuhnya  terhubung  (Kim, 2018). Pada sociogram yang terbentuk dari jaringan tagar #Pilpres2024, banyak pola komunikasi rantai yang terbentuk pada jaringan utama, terutama sebagai penghubung antara aktor yang satu ke aktor lainnya  dalam  jaringan  utama.  Salah  satu  pola  komunikasi  rantai  yang  terbentuk  di Gambar  4. menunjukkan  bahwa  @ekoblora77  menyampaikan  informasi  kepada  @theladyjoker,  kemudian dilanjutkan kembali ke @ganjarpranowo.
Gambar 4. Pola Komunikasi Rantai Dalam Jaringan #Pilpres 2024 (Data Penelitian, 2023)

## Network Connection
Dalam  relasi two-mode ,  terdapat  dua  jenis  relasi,  yaitu directed dan undirected .  Directed merupakan relasi yang memiliki arah dan terdiri atas pengirim dan penerima antara subjek dan objek, sedangkan undirected sebaliknya, yaitu tidak memiliki arah juga tidak memiliki pengirim dan penerima dengan peranan aktor yang sama (D’Andrea et al., 2010.).
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  menunjukkan  relasi  asimetris.  Pertukaran  informasi  yang terjadi  antara  aktor  satu  dengan  aktor  lainnya  dengan  setiap  aktor  berperan  sebagai  pemberi  dan penerima. Maka dari itu, hasil penelitian ini adalah jaringan memiliki hubungan directed dan asimetris.

## Level Aktor

## Degree Centrality
Tabel 2. Degree Centrality Aktor Degree In-Degree Out-Degree ganjaran_app 57 53 4 emerson_yuntho 35 35 0 diamtetap 13 2 11 muhammadiyah 13 13 0 sumutpride 12 12 0 richardwps 12 0 12 catatanganjang 11 10 1 tetappuan 10 10 0 rinikurindukan 9 7 2 zara_ap 9 0 9 Sumber: Hasil Penelitian, 2023
Pada Tabel 2. Degree Centrality merupakan 10 (sepuluh) aktor dengan nilai degree centrality tertinggi. Pada Akun @ganjaran_app termasuk akun media sosial aplikasi relawan resmi pendukung Ganjar yang sudah terverifikasi oleh twitter ditandai dengan centang biru. Akun tersebut menjadi aktor paling  dominan  dengan  perolehan Degree 57  dan  an In-Degree 53.  Dengan  begitu,  akun @ganjaran_app  memiliki  57  hubungan  dengan  akun  lainnya  yang  terdiri  atas  aktivitas mention , retweet, dan reply sebanyak 53 kali oleh pengguna Twitter lainnya. Tidak hanya itu, nilai Out-Degree @richardwps juga melakukan aktivitas mention , reply , dan retweet akun lainnya hanya sebanyak 12 kali yang berarti aktivitas tertinggi diantara 10 akun lainnya.

## Closeness Centrality
Tabel 3. Closeness Centrality Aktor Degree ganjaran_app 1.0 diamtetap 1.0 richardwps 1.0 zara_apr 1.0 rinikurindukan 1.0 theladyjoker 1.0 sihsurida 1.0 lanyallaacademy 1.0 windi5858 1.0 patualanggaasse 1.0 Sumber: Hasil Penelitian, 2023
Pada Tabel  3. Closeness  Centrality ditunjukkan  terdapat  10  aktor  dalam  jaringan  tagar #Pilpres2024 dengan memiliki nilai closeness centrality sebesar 1.0. Namun, berdasarkan analisis data yang  telah  dilakukan  menggunakan  aplikasi  Gephi  ditemukan  terdapat  125  akun  lain  dengan  nilai closeness  centrality sebesar  1.0.  Data  tersebut  menunjukkan  dalam  jaringan  tagar  #Pilpres2024 terdapat kedekatan yang tinggi antara aktor  yang satu dengan aktor lain. Kedekatan antar aktor ini sangat mempengaruhi laju penyebaran informasi dalam sebuah jaringan. Dalam tagar #Pilpres2024, penyebaran informasi terkait Pemilihan Presiden (Pilpres) terjadi sangat cepat karena para aktor di dalamnya memiliki kedekatan satu sama lain.

## Betweenness Centrality
Tabel 4. Betweenness Centrality Aktor Betweenness ganjaran_app 0.000631 diamtetap 0.000024 theladyjoker 0.000018 rinikurindukan 0.000015 indonesianies_ 0.000006 lanyaallaacademy 0.000003 wito_karyono 0.000003 Sumber: Hasil Penelitian, 2023
Dalam  menentukan  aktor  utama  pada  sebuah  jaringan,  indikator  penentu  yang  berikutnya adalah betweenness centrality . Seperti yang tertera di Tabel 4 , aktor yang memiliki nilai betweenness centrality tertinggi  adalah  @ganjaran_app  dengan  nilai  0.000631.  Hal  itu  berarti  @ganjaran_app menjadi  aktor  atau nodes yang  paling  berperan  dalam  menjadi  penghubung  dalam  jaringan.  Akun @ganjaran_app, @diamtetap, @theladyjoker, @rinikurindukan, @indonesianies_, @lanyaallaacademy,  dan  @wito_karyono  menjadi  aktor  kunci  dalam  penyebaran  informasi  pada jaringan tagar #Pilpres2024. Aktor lain yang tidak terdapat pada Tabel 4 memiliki nilai betweenness centrality 0 yang berarti tidak memiliki peran sebagai penghubung dalam jaringan.

## Eigenvector Centrality
Tabel 5. Eigenvector Centrality No. Aktor Eigenvector 1. ganjarpranowo 1.0 2. jokowi 0.892164 3. ganjarist_ind 0.871462 4. gibran_tweet 0.871462 5. ganjaran_app 0.548623 6. catatanganjar 0.491018 7. emerson_yuntho 0.362298 8. refaabdi 0.344091 9. rinikurindukan 0.343713 10. yulianadewiarum 0.302307 Sumber: Hasil Penelitian, 2023
Pada Tabel  5 , Eigenvector  Centrality ditunjukkan  Nilai  eigenvector centrality akun @ganjarpranowo adalah 1.0. Nilai tersebut menunjukkan bahwa akun @ganjaranpranowo memiliki hubungan  dengan  banyak  aktor  penting  dalam  jaringan  komunikasi #Pilpres2024.  Sedangkan eigenvector  centrality  akun  @yulianadewiarum  adalah  0.302307  memiliki  hubungan  dengan aktor penting dalam jaringan komunikasi #Pilpres2024, tetapi tidak sebanyak aktor @ ganjarpranowo.

## Pembahasan
Menuju  Pemilu  di  tahun  2024,  berbagai  isu  politik  menjadi  perbincangan  hangat  di  tengah masyarakat  Indonesia  yang  kerap  dikaitkan  dengan  tokoh-tokoh  politik,  khususnya  kandidat  Calon Presiden Indonesia di 2024 mendatang. Perbincangan tersebut tentunya merambah ke dunia virtual, khususnya  media  sosial  Twitter  sebagai  platform  yang  bukan  hanya  menjadi  wadah  interaksi  antar pengguna, melainkan menjadi wadah untuk terlibat dalam diskusi-diskusi politik (Yaqub et al., 2017). Salah satu perbincangan hangat di Twitter akhir-akhir ini adalah pembicaraan terkait Calon Presiden Indonesia yang dibicarakan dengan menggunakan tagar #Pilpres2024. Cuitan yang muncul di Twitter
dengan  menggunakan  tagar  #Pilpres2024  merupakan  perbincangan  politik  terkait  Pemilu  2024 mendatang  dan  informasi-informasi  politik  terkait  Calon  Presiden  yang  didukung  oleh  pengguna. Akibat maraknya perbincangan dengan tagar ini di Twitter, peneliti menganalisa jaringan sosial yang terbentuk di Twitter menggunakan Netlytic dan Gephi.
Jaringan dalam tagar #Pilpres2024 merupakan jaringan yang memiliki tipe relasi two mode . Ini artinya, dalam jaringan ini terdapat berbagai jenis aktor seperti individu, komunitas, instansi, hingga lembaga resmi yang turut berinteraksi satu sama lain dalam jaringan yang sama. Berdasarkan hasil penelitian, ditemukan dua jenis pola komunikasi dalam tagar #Pilpres2024 yaitu pola komunikasi roda dan  pola  komunikasi  rantai.  Dalam  pola  komunikasi  roda,  terdapat  aktor  ( nodes )  yang  berperan sebagai  pusat  informasi  dalam  suatu  jaringan  komunikasi  contohnya:  @ganjaran_app, @emerson_yuntho, dan @sumutpride sebagai aktor sentral dari informasi yang terdapat dalam tagar #Pilpres2024. Dalam jaringan komunikasi dengan pola roda ( radial personal network) , informasi atau pesan baru akan lebih efektif tersebar karena kesempatan aktor ( nodes ) untuk melakukan interaksi dengan  orang  lain (open  network )  lebih  besar  daripada interlocking  personal  networks sehingga informasi atau pesan baru dapat tersebar lebih efektif (Bakry, 2020). Pola komunikasi roda memiliki tingkat hubungan relasi antar aktor ( nodes ) yang rendah karena setiap aktor dalam jaringan tidak saling mengenal satu sama lain sehingga mereka hanya terhubung oleh satu aktor sentral saja yaitu aktor: @ganjaran_app,  @emerson_yuntho,  dan  @sumutpride.Hal  ini  selaras  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Bakry  (2020)  mengenai  struktur  jaringan  pengguna  Twitter  pada  tagar #BandungLawanCovid-19 (Bakry, 2020). Dalam penelitian tersebut ditemukan pola komunikasi roda yang melihat bahwa para aktor di dalamnya memusat pada aktor sentral yaitu @HumasBdg.
Pola  komunikasi  rantai  juga  ditemukan  dalam  jaringan  tagar  #Pilpres2024.  Dalam  pola  ini, aktor ( nodes) hanya dapat meneruskan informasi yang ia terima ke aktor sebelahnya dan aktor ( nodes ) tersebut akan meneruskan kembali informasi yang ia  terima ke aktor selanjutnya dan dilakukan terus menerus  hingga  aktor  terakhir.  Penyebaran  informasi  dalam  pola  komunikasi  ini  cenderung  lebih lambat  karena aktor ( nodes )  tidak  dapat berinteraksi satu sama lain melainkan harus melalui aktor penghubung.  Tagar #Pilpres2024 merupakan jaringan dengan tipe directed dan asimetris . Pertukaran informasi yang terjadi antara aktor satu dengan aktor lainnya dengan setiap aktor berperan sebagai pemberi dan penerima namun terdapat aktor ( nodes ) yang bersifat aktif dan pasif sehingga apabila salah satu aktor dihilangkan, relasi akan tetap terbentuk.
Setelah analisa level sistem, analisa level aktor diperlukan untuk mengetahui aktor utama atau aktor  sentral  pada  jaringan  yang  terbentuk  dengan melihat  sentralitas  aktor. Perbincangan  dengan tagar #Pilpres2024 tentunya melibatkan banyak aktor atau nodes , yang mana terdapat 581 nodes yang dianalisis pada penelitian ini. Untuk menentukan aktor yang menjadi kunci pada jaringan ini, terdapat empat  indikator  sentralitas  yang  perlu  dianalisa,  yaitu Degree  Centrality , Closeness  Centrality , Betweenness  Centrality ,  dan Eigenvector  Centrality .  Berdasarkan  hasil  analisa  jaringan  tagar #Pilpres2024 di Twitter ini, aktor @ganjaran_app merupakan aktor yang paling berpengaruh karena memiliki  nilai  sentralitas  yang  cenderung  lebih  tinggi  daripada  aktor  lainnya.  Akun  @ganjaran_app sendiri kerap kali membagikan konten berupa aktivitas salah satu kandidat Calon Presiden 2024, yaitu Ganjar  Pranowo  dan  konten  pencapaian-pencapaian  Ganjar.  Hal  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian terdahulu terkait Twitter yang berperan sebagai platform media sosial yang berperan penting sebagai sumber berita yang digunakan untuk kepentingan politik (Yaqub et al., 2017).
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  10  aktor  ( nodes )  yang  memiliki  nilai degree centrality tertinggi. Degree  centrality merupakan  sebuah  pengukuran  yang  dilakukan  untuk mengetahui tingkat popularitas aktor ( nodes) dalam jaringan sosial dengan cara melihat relasi yang dimilikinya (Iacobucci et al., 2017). Aktor @ganjaran_app adalah aktor paling dominan dalam jaringan tagar #Pilpres2024 dengan nilai tertinggi sebesar 57 Degree dan 53 In-degree. Dengan begitu, akun @ganjaran_app memiliki relasi sebanyak 57 dengan akun lainnya yang terdiri dari aktivitas mention , retwee t, dan reply sebanyak 53 kali oleh pengguna twitter lainnya. Selain itu, nilai Out-Degree dalam jaringan #Pilpres2024 dipimpin oleh @richardwps dengan nilai 17 Out-Degree.
Closeness Centrality adalah sebuah nilai yang dapat menunjukkan kedekatan antara aktor satu dengan lainnya dalam sebuah jaringan sosial (Al Majid & Nugroho, 2022). Dalam jaringan #Pilpres2024, terdapat 135 aktor ( nodes ) yang memiliki nilai kedekatan tertinggi yaitu sebesar 1.0. Berdasarkan data tersebut,  ditemukan  bahwa  dalam  jaringan  #Pilres2024  memiliki  hubungan  kedekatan  yang  tinggi antara  satu  aktor  dengan  aktor  lainnya  sehingga  penyebaran  informasi  terkait  Pemilihan  Presiden (Pilpres) yang akan dilaksanakan dalam pemilu terjadi sangat cepat.
Nilai betweenness  centrality menunjukkan  adanya  peran  aktor  atau nodes yang  menjadi perantara  dalam  jaringan,  sehingga  aktor  tersebut  penting  dalam  menjembatani  atau  menjadi penghubung dalam suatu jaringan (Zhang & Luo, 2017) . Rentang nilai betweenness centrality sendiri ada di antara rentang 0 dan 1, yang mana nilai yang lebih tinggi menunjukkan peran aktor atau nodes tersebut  sebagai  aktor  kunci  atau key  actor (Deliar  et  al.,  2022) .  Dengan  demikian, nodes yang dikategorikan  sebagai  aktor  kunci  atau key  actor mampu  mempengaruhi  hingga  memanipulasi informasi (Eriyanto, 2019) ; (Tomasoa et al., 2019) ; (Utami et al., 2021) . Berdasarkan hasil penelitian, aktor  @ganjaran_app  yang  merupakan  akun  aplikasi  pendukung  Ganjar,  memiliki  nilai betweeness centrality terbesar dibanding aktor lainnya dan kerap membagikan informasi terkait Ganjar Pranowo, maka tidak heran jika akun ini berperan penting dalam menfilter atau menyampaikan informasi. Hal ini sejalan dengan studi sebelumnya yang mengkonfirmasi peran Twitter dalam menetapkan agenda publik, mengendalikan opini publik, dan mempengaruhi perilaku memilih (Cody et al., 2015); (Conway et al., 2015); Karami et al., 2012) .
Indikator  terakhir  untuk  melihat  tingkat  kepopuleran  aktor  atau  penggerak  pembentukan jaringan dan penyebar informasi dapat dilihat melalui nilai eigenvector centrality . Berdasarkan koneksi yang dimiliki seorang aktor dengan aktor lainnya, eigenvector centrality (sentralitas eigenvektor) dapat mengetahui aktor terpenting dalam jaringan tersebut melalui popularitasnya (Bratawisnu & Alamsyah, 2018).  Koefisien eigenvector  centrality memiliki  rentang  nilai  0  (nol)  hingga  1  (satu),  yang  mana dipengaruhi oleh relasi dengan aktor lain dengan nilai centrality tinggi. Akun milik salah satu kandidat Calon  Presiden  2024,  yaitu  @ganjarpranowo  yang  memiliki  nilai eigenvector  centrality tertinggi memiliki relasi dengan banyak aktor penting pada jaringan tagar #Pilpres2024. Oleh karena itu, Ganjar Pranowo  sebagai  pemilik  akun  Twitter  @ganjarpranowo  dapat  dikatakan  sebagai  aktor  yang  paling populer atau menjadi aktor kunci dalam pembentukan jaringan #Pilpres2024.
Hubungan dan peran nodes dalam sebuah jaringan komunikasi dapat dikaji dan digambarkan melalui teori graf (Akbar et al., 2022). Dalam hal ini, melalui teori graf peneliti dapat menemukan aktor utama yang menjadi kunci informasi dalam jaringan pada tagar #Pilpres2024. Analisis yang dilakukan pada tagar #Pilpres2024 menemukan bahwa hubungan antara satu aktor dengan aktor lainnya terjalin cukup  dekat  sehingga  penyebaran  informasi  yang  terdapat  dalam  jaringan  ini  berlangsung  sangat cepat.  Selain  teori  graf,  jaringan  komunikasi  dalam  tagar  #Pilpres2024  termasuk  ke  dalam  teori Computer Mediated Communication (CMC). Hal ini karena dalam tagar #Pilpres2024, masyarakat atau para pengguna Twitter dapat saling berinteraksi dan berbagi informasi melalui komputer khususnya smartphone dan jaringan internet. Dalam jaringan ini terlihat bahwa banyak opini yang diberikan oleh masyarakat khususnya pengguna media sosial Twitter yang turut berkontribusi untuk mendukung para paslon  Presiden.  Para  pengguna  Twitter  saling  bersahutan  untuk  memberikan  dukungan  serta harapannya  kepada  paslon  yang  ia  pilih  agar  kelak  dapat  menjadi  Presiden  yang  dapat  mengatasi masalah-masalah di masyarakat.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan analisis jaringan tagar #Pilpres2024 di Twitter, terdapat 581 nodes dan 320 edges yang termasuk ke dalam tipe relasi two mode dan memiliki pola jaringan, pola komunikasi roda dan rantai. Hubungan pada jaringan ini memiliki relasi directed dan asimetris, di mana relasi memiliki arah hubungan dan aktor berperan sebagai pemberi, penerima, atau keduanya dengan tidak  diperlukannya  umpan  balik  terhadap  informasi  yang  disampaikan  aktor  utama.  Akun @ganjaran_app berperan sebagai pengirim informasi di pusat pola jaringan (aktor utama), yang mana
memiliki  kecenderungan  nilai centrality tertinggi.  Akun  tersebut  merupakan  akun  milik  instansi pengembang aplikasi pendukung Ganjar Pranowo yang kerap kali membagikan pemeberitaan terkait Ganjar Pranowo, yang mana menunjukkan perannya sebagai sumber pemberitaan untuk kepentingan politik.
Penelitian ini masih terbatas datanya karena hanya diambil dalam waktu tujuh hari, sehingga data  yang  dikumpulkan  tidak  dalam  skala  yang  besar.  Data  terkait  tagar  #Pilpres2024  atau  terkait polemik  politik  sendiri  seharusnya  bisa  dianalisis  dengan  data  yang  lebih  banyak  dan  dalam  kurun waktu yang lebih lama. Rekomendasi penelitian selanjutnya juga dapat menganalisis jaringan berbasis dukungan  kepada  kandidat  Calon  Presiden  secara  spesifik,  di  platform  Twitter.  Penelitian  tersebut dapat dilakukan untuk melihat apakah ada peranan aktor kunci dalam basis pendukung dan melihat bagaimana jaringan tersebut dimanipulasi atau dibentuk.

## DAFTAR PUSTAKA
Aisyah, P. N., Bakry, G. N., & Sjafirah, N. A. (2022). Analisis Jejaring Sosial Peran Pers dalam Penyebaran Informasi  Terkait  Kebijakan  PPKM. Jurnal  Komunikasi  Global , 11 (1),  43 – 65. https://doi.org/10.24815/jkg.v11i1.24555
Akbar, M. A., Masniarara Aziza Balfas Amril, Raiza Syahira, Fahrein Rachel Latisha, & Noor Jihan. (2022). ANALISIS STRUKTUR JARINGAN KOMUNIKASI #SEAGAMES2022 DI TWITTER MENGGUNAKAN PENDEKATAN SOCIAL NETWORK ANALYSIS (SNA). Jurnal Studi Komunikasi dan Media , 26 (1),
1 – 16. https://doi.org/10.17933/jskm.2022.4780
Al  Majid,  A.  R.,  &  Nugroho,  W.  (2022).  ANALISIS  JARINGAN  KOMUNIKASI  OPINI  PUBLIK  PADA FENOMENA  “PEMECATAN  Dr  TERAWAN”  DI  TWITTER. WACANA:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komunikasi , 21 (2), 336 – 345. https://doi.org/10.32509/wacana.v21i2.2192 Azeharie, S., & Kusuma, O. (2014). ANALISIS PENGGUNAAN TWITTER SEBAGAI MEDIA KOMUNIKASI SELEBRITIS DI JAKARTA. Jurnal Komunikasi Universitas Tarumanegara , VI (2), 83 – 98. Bakry, G. N. (2020). Struktur Jaringan Pengguna Twitter dengan Tagar #Bandunglawancovid19. Jurnal Komunikasi Global , 9 (2), 209 – 229. https://doi.org/10.24815/jkg.v9i2.17478 Bakry,  G.  N.,  &  Kusmayadi,  I.  M.  (2021).  Peran  Pers  Sebagai  Aktor  Gerakan  Digital  Tagar #SolidaritasUntukNTT di Twitter. Jurnal Kajian Jurnalisme , 5 (1), 98 – 114. https://doi.org/10.24198/jkj.v5i1.33458
Bratawisnu, M.  K.,  &  Alamsyah,  A.  (2018). SOCIAL  NETWORK  ANALYSIS  UNTUK  ANALISA  INTERAKSI USER DIMEDIA SOSIAL MENGENAI BISNIS E-COMMERCE (STUDI KASUS: LAZADA, TOKOPEDIA DAN ELEVENIA) . 2 .
Bruns, A., & Burgess, J. (2011). New Methodologies for Researching News Discussion on Twitter. The Future of Journalism , 3 , 1 – 13.
Bruns,  A.,  &  Highfield,  T.  (2012).  Blogs,  Twitter,  and  breaking  news:  The  produsage  of  citizen journalism. Produsing Theory in a Digital World: The Intersection of Audiences and Production in Contemporary Theory , 80 , 15 – 32.
Chakraborty, A., Dutta, T., Mondal, S., & Nath, A. (2018). Application of Graph Theory in Social Media.
International  Journal  of  Computer  Sciences  and  Engineering , 6 (10),  722 – 729. https://doi.org/10.26438/ijcse/v6i10.722729
Cody, E. M., Reagan, A. J., Mitchell, L., Dodds, P. S., & Danforth, C. M. (2015). Climate Change Sentiment on  Twitter:  An  Unsolicited  Public  Opinion  Poll. PLOS  ONE , 10 (8),  e0136092. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0136092
Conway, B. A., Kenski, K., & Wang, D. (2015). The Rise of Twitter in the Political Campaign: Searching for  Intermedia  Agenda-Setting  Effects  in  the  Presidential  Primary. Journal  of  Computer- Mediated Communication , 20 (4), 363 – 380. https://doi.org/10.1111/jcc4.12124
Damanik,  E.  L.  (2018).  Hashtag  #2019GantiPresiden:  Sentimen  Anti-petahana  dan  Orientasi  Politik Pemilih  Pemula  menghadapi  Pilpres  2019  di  Pematangsiantar. JPPUMA  Jurnal  Ilmu Pemerintahan dan Sosial Politik Universitas Medan Area , 6 (2), 166.
https://doi.org/10.31289/jppuma.v6i2.1996
Deen, A., & Pan, P.-L. (2022). Exploring Social Networks of #Election2020results and #BidenTransition on Twitter after the 2020 US Presidential Election. The Journal of Social Media in Society , 11 (2),
77 – 96.
Deliar,  A.  A.,  Liviani,  M.,  Az-Zahra,  M.  F.  Z.,  &  Aura,  R.  S.  (2022).  Analisis  Jaringan  dan  Aktor #Jokowi3Periode di Media Sosial Twitter Menggunakan Social Network Analysis. JCOMMSCI ,
5 (3), 154 – 169.
Eriyanto,  E.  (2019).  Hashtags  and  Digital  Movement  of  Opinion  Mobilization:  A  Social  Network Analysis/SNA  Study  on  #BubarkanKPAI  vs  #KamiBersamaKPAI  Hashtags. Jurnal  Komunikasi Indonesia , 8 (3), 167 – 178. https://doi.org/10.7454/jki.v8i3.11591
Farzam, A., Moradi, P., Mohammadi, S., Padar, Z., & Siegel, A. A. (2022). Opinion manipulation on Farsi Twitter. Scientific Reports , 13 (1), 1 – 18. https://doi.org/10.1038/s41598-022-26921-5 Febrianti, I., Anam, M. K., Rahmiati, R., & Tashid, T. (2020). Tren Milenial Memilih Jurusan Di Perguruan Tinggi  Menggunakan  Metode  Social  Network  Analysis. Techno.Com , 19 (3),  216 – 226. https://doi.org/10.33633/tc.v19i3.3483
Gruzd,  A.,  Wellman,  B.,  &  Takhteyev,  Y.  (2011).  Imagining  Twitter  as  an  Imagined  Community.
American Behavioral Scientist , 55 (10), 1294 – 1318.
https://doi.org/10.1177/0002764211409378
He, W., Zha, S., & Li, L. (2013). Social media competitive analysis and text mining: A case study in the pizza  industry. International  Journal  of  Information  Management , 33 (3),  464 – 472. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2013.01.001
Hertanto, D., Sugiyanto, S., & Safitri, R. (2016). Analisis Struktur Jaringan Komunikasi dan Peran Aktor Dalam  Penerapan  Teknologi  Budidaya  Kentang  (Petani  Kentang  Desa  Ngantru  Kecamatan Ngantang Kabupaten Malang). HABITAT , 27 (2), 55 – 65. https://doi.org/10.21776/ub.habitat.2016.027.2.7
Iacobucci, D., Popovich, D. L., McBride, R., & Rouziou, M. (2017). In Social Network Analysis, Which Centrality Index Should I Use?: Theoretical Differences and Empirical Similarities among Top Centralities. Journal of Methods and Measurement in the Social Sciences, 8 (2), 72 – 99. Karami, A., Bernnett, L. S., & He, X. (2012). Mining Public Opinion about Economic Issues: Twitter and the U.S. Presidential Election .
Khairiza,  F.,  &  Kusumasari,  B.  (2020).  Analyzing  Political  Marketing  in  Indonesia:  A  Palm  Oil  Digital Campaign
Case Study. Forest and Society , 4 (2), 294 – 309. https://doi.org/10.24259/fs.v4i2.9576
Kim,  D.  (2018).  A  study  on  the  influence  of  Korean  Middle  School  students’  relationship  through Science  class  applying  STAD  cooperative  learning. Journal  of  Technology  and  Science Education , 8 (4), 291 – 309. https://doi.org/10.3926/jotse.407
Mardhiyyah Soenar, H. & Nurrahmawati. (2021). Analisis Jaringan Komunikasi dan Eksistensi dalam Komunitas X Kota Bandung. Jurnal Riset Public Relations , 1 (2), 96 – 103. https://doi.org/10.29313/jrpr.v1i2.399
Mendrofa,  A.  J.,  &  Syafii,  M.  (2019). POLA  KOMUNIKASI  ORGANISASI  DALAM  MENINGKATKAN EKSISTENSI KOMUNITAS MARGA PARNA DI KOTA BATAM ( Studi Kasus Komunitas Marga Parna Di Batu Aji Kota Batam ) . 1 (1).
Nandiwardhana,  B.  G.,  Pratama,  B.  I.,  &  Tamitiadini,  D.  (2019).  Study  of  Communication  Network Travel-Related  eWOM  on  Instagram  Social  Media. Journal  Pekommas , 4 (1),  97 – 110. https://doi.org/10.30818/jpkm.2019.2040110
Nasrudin Yahya, A., & Maullana, I. (2022, June 3). Pernyataan Jokowi Terkait Wacana Perpanjangan Masa Jabatan Presiden. Penulis:
Editor: Irfan Maullana. Kompas.Com . https://nasional.kompas.com/read/2022/03/06/08200511/3-pernyataan-jokowi-terkait- wacana-perpanjangan-masa-jabatan-presiden
P Borgatti, S., G Everett, M., & C Johnson, J. (2018). Analyzing Social Network . SAGE Publications Ltd.
Scott, J. (2012). What is social network analysis? Bloomsbury Academic .
Tabassum, S., Pereira, F. S. F., Fernandes, S., & Gama, J. (2018). Social network analysis: An overview.
WIREs Data Mining and Knowledge Discovery , 8 (5). https://doi.org/10.1002/widm.1256 Takhteyev, Y., Gruzd, A., & Wellman, B. (2012). Geography of Twitter networks. Social Networks , 34 (1),
73 – 81. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2011.05.006
Tomasoa,  L.,  Iriani,  A.,  &  Sembiring,  I.  (2019).  Ekstraksi  Knowledge  tentang  Penyebaran #Ratnamiliksiapa pada Jejaring Sosial (Twitter) menggunakan Social Network Analysis (SNA).
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 6 (6), 677 – 686.
https://doi.org/10.25126/jtiik.2019661710
Tumasjan, A., Sprenger, T. O., Sandner, P. G., & Welpe, I. M. (2011). Election Forecasts With Twitter: How 140 Characters Reflect the Political Landscape. Social Science Computer Review , 29 (4), 402 – 418. https://doi.org/10.1177/0894439310386557
Utami,  S.  R.,  Safitri,  R.  N.,  &  Kuncoroyakti,  Y.  A.  (2021). Analisis  Jaringan  dan  Aktor #BatalkanOmnibusLaw di Media Sosial Twitter Menggunakan Social Network Analysis (SNA) . 4 (3), 135 – 148.
Weber, I., Garimella, V. R. K., & Teka, A. (2013). Political Hashtag Trends. In P. Serdyukov, P. Braslavski, S. O. Kuznetsov, J. Kamps, S. Rüger, E. Agichtein, I. Segalovich, & E. Yilmaz (Eds.), Advances in Information  Retrieval (Vol.  7814,  pp.  857 – 860).  Springer  Berlin  Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-36973-5_102
Xu, W. W., Sang, Y., Blasiola, S., & Park, H. W. (2014). Predicting Opinion Leaders in Twitter Activism Networks: The Case of the Wisconsin Recall Election. American Behavioral Scientist , 58 (10),
1278 – 1293. https://doi.org/10.1177/0002764214527091
Yaqub, U., Chun, S. A., Atluri, V., & Vaidya, J. (2017). Analysis of political discourse on twitter in the context of the 2016 US presidential elections. Government Information Quarterly , 34 (4), 613 – 626. https://doi.org/10.1016/j.giq.2017.11.001
Zhang,  J.,  &  Luo,  Y.  (2017).  Degree  Centrality,  Betweenness  Centrality,  and  Closeness  Centrality  in Social  Network. Proceedings  of  the  2017  2nd  International  Conference  on  Modelling, Simulation and Applied Mathematics (MSAM2017) , 132 , 300 – 303. https://doi.org/10.2991/msam-17.2017.68
Zweig,  K.  A.  (2016).  Graph  Theory,  Social  Network  Analysis,  and  Network  Science.  In  K.  A.  Zweig,
Network Analysis Literacy (pp. 23 – 55). Springer Vienna. https://doi.org/10.1007/978-3-7091- 0741-6_2