## ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI TERKAIT PERSEBARAN INFORMASI PPKM MIKRO PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
Fadhilah Putra Pratama 1* , Irwan Dwi Arianto 2
1,2 Program Studi Ilmu Komunikasi, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
*Email: tamaputra2323@gmail.com.

## ABSTRAK
PPKM  mikro  merupakan  topik  yang  dibicarakan  masyarakat.  Pro  dan  Kontra  memenuhi  ruang  pembicaraan  terkait PPKM  mikro  terutama  pada  media  sosial  Twitter.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  pemetaan  jaringan  komunikasi  yang terbentuk dalam proses penyebaran informasi terkait PPKM mikro saat wabah virus Covid-19 di media sosial Twitter. Penelitian  menggunakan  analisis  jaringan komunikasi yang  terdiri  dari  tiga  level  analisis  yakni  level  analisis  sistem, level analisis aktor, dan clustering. Data diambil dengan periode 1 Februari hingga 3 Maret 2021. Hasil dari penelitian ini memunculkan total 6474 nodes dan 7131 edges dengan nilai density 0,0001, nilai jarak 1, dan diameter 3. Jaringan komunikasi PPKM mikro menunjukan aktor yang berpengaruh berdasarkan nilai degree centrality yakni @detikcom. Clustering  memunculkan  tiga  kelompok  yang  besar  yang  masing-masing  kelompok  mempunyai  pembahasan  yang berbeda. Cluster 784 tentang media yang memberitakan terkait PPKM mikro, cluster 160 berisikan protes kebijakan PPKM mikro, dan cluster 4200 berisikan protes aturan yang berlaku di PPKM mikro.
Kata Kunci: Twitter; PPKM Mikro; Analisis Jaringan Komunikasi; Covid-19

## COMMUNICATION NETWORK ANALYSIS TO THE DISTRIBUTION OF PPKM MIKRO INFORMATION ON TWITTER

## ABSTRACT
PPKM  Mikro  is  a  topic  that  is  being  discussed  by  the  publics.  Pros  and  Cons  filled  the  discussion  room  regarding PPKM  mikro,  especially  on  Twitter.  The  purpose  of  this  study  is  to  map  the  communication  network  formed  in  the process  of  disseminating  information  related  to  PPKM  Mikro  during  the  Covid-19  virus  outbreak  on  Twitter.  The research uses  communication network analysis which consists of three levels of analysis,  namely the level of  system analysis, the level of actor analysis, and clustering. Data is taken with the period from February 1 to March 3, 2021. The results of this study bring up a total of 6474 nodes and 7131 edges with a density value of 0.0001, a distance value of 1, and a diameter of 3. The PPKM Mikro communication network shows an influential actor based on the degree centrality  value,  namely  @detikcom.  Clustering  gave  rise  to  three  large  groups,  each  group  having  a  different discussion.  Cluster  784  is  about  media  reporting  on  PPKM  Mikro,  cluster  160  is  protesting  against  PPKM  mikro policies, and cluster 4200 is protesting against the rules that apply PPKM mikro Keywords: Twitter; PPKM Mikro; Communication Network Analysis; Covid-19
Korespondensi: Fadhilah  Putra  Pratama.  Program  Studi  Ilmu  Komunikasi,  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur. Jalan Rungkut Madya No. 1, Surabaya, Jawa Timur Kode Pos. 60294 Email : tamaputra2323@gmail.com

## PENDAHULUAN
Penggunaan teknologi informasi pada masa era industri 4.0 makin berkembang pesat. Teknologi informasi yang dimulai dari penggunaan telegram dengan pesan menggunakan sandi morse hingga telepon genggam pintar.  Teknologi  informasi  meliputi  hardware,  software  untuk  menjalankan  satu  atau  beberapa  tugas pemprosesan data menangkap, mentransmisikan, menyimpan, mengambil, memanipulasi atau menampilkan data (Makmur, 2019). Pemanfaatan tidak hanya dilakukan untuk komunikasi namun juga dimanfaatkan untuk penyebaran informasi yang efektif dan cepat. Terkait hal ini munculah pemanfaatan data-data yang berasal dari informasi yang tersebar. Saat ini, penggunaan internet dipergunakan secara menyeluruh untuk keseharian masyarakat secara luas. Internet jelas berpotensi mempengaruhi kapasitas masyarakat dan kelompok sosial atau politik yang kurang sumber daya untuk mendapatkan informasi dan keahlian melalui peningkatan luas cakupan informasi yang tersedia secara bebas untuk setiap pengguna internet, pada hampir semua subjek yang bisa  dibayangkan  (Bimber,  2000).  Pengguna  internet  di  Indonesia  73,75  persen  untuk  kepemilikan  akses internet dalam rumah tangga. Penggunaan internet juga mengalami peningkatan selama kurun waktu 2015- 2019, yang ditunjukkan dari meningkatnya persentase penduduk yang mengakses internet pada tahun 2015 sekitar 21,98 persen menjadi 47,69 persen pada tahun 2019 (Statistik, 2020). Semakin banyak yang melek teknologi  masyarakat  Indonesia  semakin  cepat  dalam  penyampaian  dan  penyebaran  informasi.  Hal  ini menyebabkan banyaknya data yang terkumpul melalui internet yang disebut big data.
Big  data adalah  teknologi yang  berhubungan  dengan  kumpulan  data yang  terlalu besar  atau  kompleks untuk  ditangani  dengan  teknik  pemrosesan  data  tradisional  untuk  menangkap,  menyimpan,  menganalisis, mencari, berbagi, mentransfer, memvisualisasikan, membuat kueri, dan memperbarui data (Rani Kourla et al., 2020). Banyak manfaat yang didapatkan ketika memanfaatkan big data. Bagi perusahaan maupun pemerintah belajar  memanfaatkan  big  data  akan  menggunakan  informasi  yang  langsung  dari  sensor,  identifikasi,  dan perangkat pengenal lainnya untuk memahami data yang lebih terperinci, untuk membuat produk dan layanan baru, dan untuk menanggapi perubahan yang dinamis (Davenport et al., 2012).
Pemanfaatan big data perlu adanya data mining yang dilakukan oleh algoritma komputer sehingga bisa mengumpulkan banyak data sekaligus. Data kemudian diolah dan dianalisis. Kemampuan untuk menganalisis big data memiliki nilai terbatas jika pengguna tidak dapat memahami analisisnya. Pada akhirnya, pembuat keputusan,  yang  dilengkapi  dengan  hasil  analisis,  harus  menafsirkan  hasil  ini.  Biasanya,  ini  melibatkan pemeriksaan semua asumsi yang dibuat dan menelusuri kembali analisisnya (Labrinidis & Jagadish, 2017).
Sosial media khususnya yang berbasis teks seperti twitter banyak dimanfaatkan oleh penggunanya seperti wadah  penyalur  aspirasi  masyarakat.  Twitter  yang  diciptakan  oleh  Jack  Dorsey  menjadi  pilihan  banyak masyarakat yang berkeluh kesah terhadap pemerintah. Berdasarkan riset yang dilakukan We Are Social dan
Hootsuite  yang  dilansir  dari  portal  berita  detikinet,  pengguna  twitter  mencapai  14,05  juta  dari  500  juta pengguna seluruh dunia. Hal ini menunjukan banyak sekali data yang bisa diambil pemerintahan melalui sosial media berbasis teks ini. Twitter masuk kedalam sosial media microblogging yang menjadi fenomena baru. Microblogging digunakan melalui beberapa layanan sosial media salah satunya adalah twitter (Putri, 2018).
Mayoritas pengguna twitter memanfaatkan fitur yang disebut dengan trending topic dan hashtag atau tagar. Fitur tersebut sudah mengelompokkan postingan-postingan yang sesuai topik dibicarakan. Fitur trending topic adalah fitur yang mengurutkan pembicaraan yang paling banyak. Fitur tagar memanfaatkan teks yang ada di postingan dengan awalan tanda pagar (#). Lingkup dari fitur trending topik ini bisa menjangkau global dan regional, terkadang apa yang ramai dibicarakan di dunia bisa beda pembicaraan yang ramai di suatu negara. Hal  ini dapat  berpotensi mendorong trending topic  di Indonesia  bisa  mencakup seluruh dunia  (Anestha  & Fatoni, 2020)
Seperti kasus COVID-19 yang ramai dibicarakan seluruh dunia dengan berbagai tagar seperti #covid19, #coronavirus,  dan  #covid-19.  COVID-19  merupakan  virus  yang  mulai  mewabah  pada  desember  2019. Pemberian  nama  virus  ini  berdasarkan  singkatan  dari  Coronavirus  Disease  dan  19  merupakan  tahun  dari munculnya virus ini. Kasus pertama berada di kota Wuhan provinsi Hubei negara Tiongkok dengan 425 kasus pertama yang dilaporkan (Fauci, Lane, and Redfield 2020). Virus ini terus menyebar ke seluruh dunia hingga membuat hampir semua negara melakukan pembatasan gerak atau social distancing yang digerakkan secara kolektif  dari  WHO  atau  badan  Kesehatan  dunia.  Untuk  mengurangi  penularan  virus  secara  berkelanjutan adalah dengan melakukan tindakan pencegahan dan menjadikannya sebagai norma hidup baru. Ini termasuk membatasi  gerakan  yang  mengurangi  kontak  sosial  dan  meningkatkan  jarak  fisik  (Mehta  et  al.,  2020). Keberadaan regulasi yang ada tidak akan efektif apabila tidak didukung dengan upaya yang lebih tegas dan partisipasi  masyarakat,  dan  seluruh  pihak  terkait  menjadi  sangat  penting  untuk  memberikan  pemahaman kepada masyarakat mengenai bahaya dari penyebaran virus Covid-19 ini (Karyono et al., 2020)
PPKM  mikro  (Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  berskala  Mikro)  merupakan  kebijakan dari pemerintah Indonesia tentang pembatasan gerak masyarakat Indonesia. PPKM Mikro adalah rangkaian kegiatan dalam rangka pencegahan penularan COVID-19  yang  terdiri dari: pembatasan di tempat kerja, di sekolah dan sektor esensial, dan ditempat umum dalam aspek jam kerja operasional, kapasitas, serta protokol Kesehatan (Salbiah  et al.,  2021).  Sama seperti  PSBB,  PPKM  mikro  diinisiasi oleh pemerintah pusat  yang dilakukan oleh pemerintah daerah setempat. Pemberlakuan pembatasan Kegiatan masyarakat berbasis mikro dan  mengoptimalkan  posko  penanganan  Covid-19  di  tingkat  desa  dan  kelurahan  untuk  pengendalian penyebaran virus Covid-19 (Nawangsari et al., 2021). PPKM mikro dimulai pada tanggal 9 Februari 2021. PPKM mikro sudah mendapatkan perubahan aturan yang lebih longgar dari PSBB. Pengawasan PPKM mikro dilakukan hingga level terbawah yakni RT/RW.
Perumusan masalah dalam penelitian ini yakni bagaimana pemetaan jaringan komunikasi yang terbentuk dalam  proses  penyebaran  informasi  terkait  PPKM  mikro  saat  wabah  virus  corona  di  media  sosial  twitter
penelitian ini berguna untuk memberikan gambaran terkait jaringan yang terdapat pada media sosial dengan menggunakan  suatu  topik  yang  berkepentingan  untuk  masyarakat  Indonesia.  Tujuan  penelitian  ini  Untuk mengetahui pemetaan jaringan komunikasi yang terbentuk dalam proses penyebaran informasi terkait PPKM mikro saat wabah virus corona di media sosial twitter.
Adapun beberapa penelitian yang membahas terkait kebijakan pemerintah Indonesia untuk menanggulangi Covid-19. Penelitian pertama berjudul “Public Opinion on Lockdown (PSBB) Policy in Overcoming Covid- 19  Pandemic in Indonesia: Analysis Based on  Big Data Twitter” (Suratnoaji et al., 2020). Penelitian yang ditulis oleh Catur Suratnoaji, Nurhadi, Irwan Dwi Arianto dipublikasikan melalui Asian Journal for Public Opinion Research pada tahun 2020. Penelitian ini menggunakan big data sebagai basis riset data. Penelitian ini menggunakan faktor dari volume pengguna Twitter, top influencer, top tweets, dan jaringan komunikasi antar pengguna Twitter.
Hasil dari penelitian ini adalah berhasil menunjukan bahwa lockdown policy merupakan isu yang menarik, terbukti  dengan  jumlah  pengguna  aktif  (79.502)  yang  membentuk  133.209  jaringan.  Postingan  tentang lockdown  di  Twitter  terus  meningkat  setelah  diberlakukannya  kebijakan  lockdown  pada  10  April  2020. Kebijakan  lockdown  tersebut  menimbulkan  berbagai  reaksi,  terlihat  dari  analisis  kata  yang  menunjukkan sentimen positif 14,8%, negatif 17,5%, dan non- 67,67% kata-kata yang dikategorikan. Muncul juga beberapa akun sebagai influencer dalam topik penelitian ini yakni Jokowi (Presiden Republik Indonesia), media online, media televisi, departemen pemerintah, dan gubernur. Terkhusus akun Jokowi, mempunyai peran sentral yang penting dalam pengendalian kebijakan lockdown.
Penelitian kedua berjudul “Government Response and Communication in Covid-19 Crisis Management in Indonesia” (Machmuda et al., 2020). Penelitian yang ditulis oleh 5 orang yakni Muslimin Machmud, Andi Ernie Zaenab Musa, Abdullah Masmuh, Chairun Nasirin, Salahudin. Jurnal yang diterbitkan tahun 2020 ini dipublikasikan oleh International Journal of Innovation, Creativity and Change. Hal itu dilakukan berdasarkan pendekatan  Qualitative  Content  Analysis  (QualCA)  terhadap  11  akun  twitter  dan  situs  resmi  instansi pemerintah dan  kementerian negara  yang  tugas  spesifiknya  adalah  mempercepat penanganan  Covid-19  di Indonesia.  Perangkat  lunak  Nvivo  12  plus  digunakan  untuk  menangkap  konten  twitter,  kategorisasi  tema, pemetaan topik, dan analisis data.
Hasil yang didapat dari penelitian ini mengungkapkan bahwa respon dan komunikasi pemerintah dalam penanggulangan  krisis  Covid-19  di  Indonesia  berlangsung  dalam  bentuk  mengambil  dan  melaksanakan kebijakan  jarak  sosial  dan  Pembatasan  Sosial  Skala  Besar  (PSBB).  Namun  kebijakan  tersebut  gagal mengurangi kurva Covid-19 di Indonesia yang disebabkan oleh buruknya komunikasi krisis oleh pemerintah yang kemudian berdampak pada ketidakpatuhan masyarakat terhadap ketentuan kebijakan social distancing dan kebijakan PSBB.
Analisis jaringan komunikasi merupakan metode yang digunakan dalam penelitian jaringan komunikasi. Analisis  ini  dapat  didefinisikan  sebagai  metode  yang  berusaha  menggambarkan dan  menjelaskan jaringan
sosial dan struktur jaringan (Eriyanto, 2014: 5). Jaringan yang dimaksud merupakan perkumpulan aktor yang terhubung dengan aktor lain dalam jenis hubungan tertentu. Dalam sudut pandang jaringan, aktor merupakan hal yang penting dan menjadi fokus utama. Jaringan menghitung hubungan yang berada pada masing-masing aktor. Analisis jaringan komunikasi mempunyai perbedaan yang signifikan dengan metode penelitian lainnya. Menurut  Marin  dan  Wellman  dalam  Eriyanto  (2014:  10)  terdapat  karekateristik  penting  dari  penelitian jaringan yakni memusatkan perhatian pada relasi dan bukan atribut, berfokus pada jaringan bukan kelompok, agar relasi bermakna maka relasi harus ditempatkan dalam konteks relasional tertentu.
Jaringan merupakan hubungan antar aktor-aktor sosial. Aktor bisa juga disebut node. Aktor (node) tidak selalu berupa orang namun bisa saja kelompok, organisasi, maupun perusahaan. Penyebutan untuk hubungan antar  node  disebut  dengan  edge.  Edge  dilambangkan  dengan  garis.  Jika  antar  node  tidak  ada  edge  yang menghubungkan  maka  antar  node  tersebut  tidak  mempunyai  hubungan.  Sebaliknya,  jika  antar  node dihubungkan dengan edge maka node tersebut mempunyai hubungan. Jaringan merupakan hubungan antar aktor-aktor  sosial.  Aktor  bisa  juga  disebut  node.  Aktor  (node)  tidak  selalu  berupa  orang  namun  bisa  saja kelompok, organisasi, maupun perusahaan. Penyebutan untuk hubungan antar node disebut dengan edge. Edge dilambangkan dengan garis. Jika antar node tidak ada edge yang menghubungkan maka antar node tersebut tidak  mempunyai  hubungan.  Sebaliknya,  jika  antar  node  dihubungkan  dengan  edge  maka  node  tersebut mempunyai hubungan.
Tipe hubungan  atau relasi  mempunya jenis yang  berbeda. Jenis-jenis  tersebut mempunyai definisi dan fungsi  masing-masing.  Terdapat  empat  tipe  relasi  yakni  one  mode  vs  two  mode,  Directed  vs  undirected, simetris  vs  asimetris,  dan  valued  vs  unvalued.  Relasi  dalam  konteks  analisis  jaringan  komunikasi menggambarkan ikatan dari jenis yang khusus antara anggota suatu kelompok.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Penelitian deskriptif yang dimaksud dalam penelitian jaringan komunikasi adalah penelitian yang menggambarkan secara detail struktur dan aktor-aktor dalam jaringan dan bagaimana posisi dari masing-masing aktor-seperti siapa aktor dalam jaringan yang paling banyak dipilih, siapa aktor yang menjadi pemuka pendapat dari jaringan tersebut, dan seterusnya (Eriyanto, 2014: 59)
Pada  penelitian ini  yang  menjadi variable  penelitian merupakan  unggahan  atau  postingan  dengan  kata kunci PPKM mikro di media sosial twitter. Objek yang digunakan dalam penelitian ini merupakan node dan edge yang terbentuk dari unggahan atau postingan pengguna twitter yang menggunakan kata kunci PPKM mikro pada masa waktu yang telah ditentukan. Populasi dalam penelitian ini yakni setiap node yang memiliki dan  keikutsertaan  jaringan  pada  kata  kunci  “PPKM  mikro”  di  media  sosial  twitter.  Sedangkan  sampel penelitian adalah pengguna twitter yang  menggunakan kata kunci “PPKM  mikro’ pada tanggal 1  Februari hingga 3 Maret 2021.
Penelitian  ini  menggunakan  Teknik  pengumpulan  data  melalui  arsip/dokumen.  memanfaatkan  media sosial twitter sehingga penelitian jaringan komunikasi bisa mendapatkan data-data penting terkait topik dari penelitian ini.  Pengumpulan data  dibantu  dengan  program  GetData  Tweet  yang  merupakan  program  yang berbasis bahasa pemograman R. Data berawal dari tautan postingan twitter berdasarkan kata kunci “PPKM mikro”. Pengumpulan tautan postingan dibatasi oleh waktu yang telah ditentukan dan kapan topik penelitian ini terjadi.
Pengambilan data yang mempresentasikan objek penelitian dilakukan dengan cara:
a. Pancarian pada situs twitter.com dengan memasukan kata kunci “PPKM mikro” dan memasukan batasan waktu yang telah ditentukan yaitu 1 Februari hingga 3 Maret 2021;
b. Pengumpulan tautan atau link postingan yang telah dimunculkan twitter melalui kotak pencarian berdasarkan kata kunci dan batasan waktu yang tadi;
c. Tautan dikumpulkan menjadi satu file dan dimasukan pada program GetData Tweet sehingga file tersebut menjadi basis data program;
d. Program akan mulai mining atau secara harfiah berarti menambang data berdasarkan tautan yang telah menjadi basis data;
e. Secara otomatis program GetData Tweet akan memisahkan source dan target yang akan menjadi node dan edges pada penelitian jaringan komunikasi;
f. Hasil  dari  program  GetData  Tweet  berupa  file  berformat  csv  yang  telah  siap  dianalisis menggunakan analisis jaringan komunikasi.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  hubungan  atau  relasi  bertipe  directed.  Sehingga, diharapkan  bisa  menunjukan  arah  komunikasi  seperti  dalam  jaringan  mempunyai pengirim  dan  penerima, penulis dan yang berkomentar di dalam postingan yang menggunakan kata kunci PPKM mikro.
Variabel dalam penelitian ini menggunakan pengukuran yang terdiri dari level analisis sistem yakni ukuran jaringan,  density,  dan  distance.  Pengukuran  untuk  clustering  menggunakan  nilai  modularity  sebagai  nilai atribut  jaringan  komunikasi.  Untuk  pengukuran  level  analisis  aktor  digunakan  alat  ukur  yang  terdiri  dari degree  centrality,  closeness  centrality,  betweenness  centrality,  dan  eigenvector  centrality.  Perhitungan menggunakan aplikasi gephi sebagai alat bantu pengukuran. Gephi akan menilai menggunakan nilai statistik pada network overview dan node overview.
Penelitian ini menggunakan strategi batasan waktu dalam menentukan populasi penelitian. Populasi diukur menggunakan batasan waktu yang telah ditentukan peneliti berdasarkan peristiwa yang telah terjadi. Populasi dalam  penelitian ini  yakni  setiap node  yang  memiliki dan  keikutsertaan jaringan pada  kata  kunci  “PPKM mikro” di media sosial twitter. Sedangkan sampel penelitian adalah pengguna twitter yang menggunakan kata kunci “PPKM mikro” pada tanggal 1 Februari hingga 3 Maret 2021.
Sumber data penelitian ini didapatkan melalui pengumpulan data twitter melalui program Getdata tweet . Program akan mengambil semua tweet yang ditulis oleh netizen twitter yang menggunakan kata kunci PPKM mikro  selama  1  Februari  hingga  3  Maret  2021.  Tidak  hanya  tweet  namun  juga  respon  yang  berupa reply , mention , dan retweet . Seluruh hasil dari tweet beserta respon sejumlah 23873 selama 1 Februari hingga 3

## Gambar 1. Time Series PPKM Mikro Di Twitter
Maret 2021. Berdasarkan time series , pembicaraan PPKM mikro di media sosial twitter terbanyak pada tanggal 11 Februari 2021 yang merupakan dua hari setelah dilaksanakannya PPKM mikro. Sebanyak 2922 tweet dituliskan oleh netizen twitter melalui tweet dan respon yang muncul pada tanggal 11 Februari 2021.

## Level Analisis Sistem
Analisis  pertama  menggunakan  level  analisis  sistem  yang  terdiri  dari  ukuran  jaringan, density ,  dan distance .  Nilai  ukuran  pada  jaringan  pembicaraan  PPKM  mikro  mendapatkan  hasil  6474 node s  dan  7131 edge s. 6474 node s merupakan akun atau aktor yang memanfaatkan kata kunci PPKM mikro di media sosial twitter. 7131 edge s merupakan banyaknya interaksi yang terhubung antar aktor sehingga menciptakan jaringan komunikasi pada kata kunci PPKM mikro di media sosial twitter. Data ini menunjukan jangkauan informasi yang berasal dari kata kunci PPKM mikro pada periode 1 Februari hingga 3 Maret 2021 bersifat tersebar luas dengan  jumlah  relasi  atau  yang  terhubung  melalui edges lebih  banyak  dari node atau  aktor  yang  muncul sehingga menunjukan banyaknya interaksi antar node atau aktor di dalam jaringan komunikasi yang terbentuk.
Selanjutnya adalah nilai density yang berartikan kepadatan jaringan yang terbentuk. Hasil dari perhitungan menujukan nilai pada graph density 0,0001. Pada nilai density nilai sempurna adalah satu, maka pada jaringan yang terbentuk pada kata kunci PPKM mikro Antar node atau aktor yang terdapat pada jaringan yang terbentuk bernilai rendah atau tidak rapat sehingga aktor saling berjauhan satu sama lainnya. Kepadatan menunjukan nilai rendah dapat terjadi karena banyaknya perbedaan topik di dalam jaringan yang terbentuk.
Nilai terakhir untuk level analisis sistem adalah nilai distance . nilai yang menunjukan angka diameter dan jarak  pada  jaringan  komunikasi.  Angka  yang  rendah  menunjukan  bahwa node atau  aktor  pada  jaringan membentuk jaringan yang rapat dan memiliki kemampuan untuk berkomunikasi dan berinteraksi satu sama lain lebih mudah. Jika nilai yang keluar memiliki angka yang tergolong tinggi maka node yang terdapat pada jaringan memiliki interaksi yang cenderung tidak ada dan membentuk jaringan yang lebih longgar. Hasil dari
perhitungan pada jaringan komunikasi pada kata kunci PPKM mikro selama 1 Februari hingga 3 Maret 2021 memiliki nilai diameter 3 (tiga) dan nilai jarak 1 (satu). Penjelasan nilai jarak 1 berarti node atau aktor pada jaringan  memiliki  rata-rata  yang  dibutuhkan  untuk  berinteraksi  dan  nilai  maksimal  yang  jarak  antar node terjauh sebesar 3 langkah. Jaringan komunikasi yang terbentuk pada kata kunci PPKM mikro di media sosial twitter  terkait  penyebaran  informasi  kebijakan  PPKM  mikro  yang  diputuskan  pemerintah  Indonesia  guna mengendalikan virus COVID-19 yang mewabah di Indonesia termasuk menyebar secara luas. Dari perolehan data dan perhitungan menunjukan node atau aktor yang terdapat pada jaringan komunikasi memiliki pengaruh yang besar. Interkasi yang terjadi juga menunjukan tergolong rendah.

## Level Analisis Aktor
Analisis kedua menggunakan level analisis aktor yang berisikan degree centrality, closeness centrality, betweenness  centrality ,  dan eigenvector  centrality. Analisis  ini  untuk  mengetahui  aktor-aktor  yang berpengaruh dan dipengaruhi di dalam jaringan kata kunci PPKM mikro di media sosial twitter. Nilai pertama adalah niali degree centrality yang merupakan Pengukuran degree centrality berdasarkan banyaknya jumlah relasi atau edge yang terhubung ke node atau aktor. Berdasarkan perhitungan maka setiap node atau aktor pada  jaringan  memiliki  nilai-nilai  sendiri  yang  menunjukan  banyaknya  relasi  pada  suatu node atau  aktor. Penilain  degree centrality  juga  menunjukan node atau  aktor  bisa  menjadi top  influencer di  dalam jaringan yang terbentuk. Degree bisa juga disebut top influencer yang tercipta dari adanya tweet yang dikirim pengguna lainnya (Suratnoaji & Arianto, 2021: 133).
Pada jaringan komunikasi kata kunci PPKM mikro di media sosial twitter pada periode 1 Februari hingga 3  Maret  terdapat node atau  aktor  yang  memiliki  nilai degree  centrality terbesar  dari node yang  lainnya. @detikcom memiliki nilai 73 yang menjadikan nilai degree centrality terbesar dan dengan nilai in-degree 72 dan nilai out-degree 1. Nilai terbesar kedua menunjukan akun @HumasPoldaAceh dengan jumlah nilai degree centrality 50. Akun @HumasPoldaAceh merupakan akun resmi kepolisian daerah aceh yang dikelolah oleh bidang  hubungan  masyarakat  polisi  daerah  Aceh.  Nilai  terbesar  ketiga  menunjukan  akun  @1trenggalek dengan nilai degree centrality 47. Akun @1trenggalek merupakan akun resmi Polisi Resor Trenggalek
Tabel 1. Nilai Degree Centrality
No Nama Akun Nilai Degree 1 @detikcom 73 2 @HumasPoldaAceh 50 3 @1trenggalek 49
Akun-akun  pemilik  nilai  terbesar  pada  nilai degree  centrality merupakan  media  dalam  penyebaran informasi khususnya informasi terkait PPKM mikro. Akun @detikcom merupakan akun media berita online besar  di  Indonesia.  Akun  @detikcom  memiliki  17,1  juta  pengikut  yang  berarti  akun  @detikcom  bisa menyebarkan informasi terkait PPKM mikro dengan cukup luas dan memiliki khalayak yang luas di Indonesia. Akun @HumasPoldaAceh pemilik nilai terbesar kedua dari nilai degree centrality . Akun @HumasPoldaAceh memiliki  4216  pengikut  yang  berarti  humas  Polda  Aceh  cukup  bagus  dalam  penyebaran  informasi  terkait PPKM mikro. Terakhir nilai ketiga terbesar yakni akun @1trenggalek yang merupakan akun kepolisian milik Polisi Resor Trenggalek dengan memiliki 15,5 ribu pengikut.

## Gambar 2. Distribusi Nilai Closeness Centrality
Nilai selanjutnya adalah nilai betweeness centrality menunjukan posisi aktor sebagai perantara atau berada di  tengah  diantara  aktor  pada  jaringan  komunikasi  yang  terbentuk.  Peran  aktor  yang  berada  ditengah  juga memiliki  peran  yang  penting  pada  jaringan  komunikasi  yan  terbentuk.  Peran betweenness sangat  penting ketika  ada  dua  kelompok  yang  terlibat  konflik  atau  pertikaian.  Posisi betweenness bisa  diterima  siapa  saja
karena memiliki sikap yang netral tidak memihak kubu manapun.
Pada  topik  penyebaran  informasi  PPKM  mikro  di  media  sosial  twitter,  nilai  terbesar betweenness centrality berdasarkan data laboratory muncul  pada  akun  @pidressitubondo  dengan  nilai  14.  Akun @pidressitubondo merupakan akun resmi humas milik polisi resor Situbondo. Berdasarkan data yang tertulis di media sosial twitter akun @pidressitubondo memiliki jumlah pengikut 3676 dan total akun mengikuti 3804. Akun @pidressitubondo dapat diartikan memberikan dukungan dan ikut aktif penyebaran informasi terkait PPKM  mikro  di  media  sosial.  Nilai  terbesar  kedua  diketahui  muncul  akun  @HumasSekKta  dengan  nilai betweenness  centrality 12.  Akun  @HumasSekKta  merupakan  akun  milik  polisi  sektor  Kutoarjo  dengan jumlah  pengikut  1994  dan  jumlah  yang mengikuti  3934 akun.  Nilai betweenness centrality terbesar  ketiga berdasarkan nilai yang muncul di data laboratory muncul akun @DitreskrimumK dengan nilai 12. Akun media sosial milik Direktorat Reserse Kriminal Umum Polisi Daerah Kalimantan Barat dengan pengikut 123 akun dan mengikuti 117 akun.

## Tabel 2. Tabel Betweenness Centrality
Dari ketiga akun pemilik nilai terbesar betweenness centrality menunjukan dua dari tiga akun memiliki jumlah angka pengikut yang lebih sedikit daripada jumlah akun yang diikuti oleh akun tersebut menjadi aktor yang kuat dalam jaringan. Hal tersebut dapat menunjukan bahwa tidak selalu  jumlah pengikut yang banyak dapat menjadi aktor yang kuat dalam jaringan komunikasi tetapi harus juga dibarengi dengan informasi yang tepat dan interaksi dengan akun yang memiliki jumlah pengikut yang banyak.
Nilai closeness centrality merupakan gambaran seberapa dekat aktor atau node dengan aktor lain dalam jaringan komunikasi yang terbentuk. Kedekatan bisa diukur dengan mengukur aktor mana yang paling cepat dalam menjangkau semua aktor atau node pada jaringan, langsung atau tidak langsung melalui perantara aktor lainnya. Nilai closeness centrality nilai tertinggi adalah 1 sehingga jika aktor atau node memiliki nilai 1 pada nilai closeness centrality maka node tersebut terhubung dengan semua node dalam jaringan komunikasi yang terbentuk. Dari data laboratory dan telah dipaparkan pada penyajian data nilai closeness centrality terdapat 1944 node atau aktor yang mempunyai nilai 1. Hal ini dapat disimpulkan, 1944 aktor atau node dari total node dalam  jaringan  terhubung  dengan  semua  aktor  atau node lainnya  yang  terdapat  pada  jaringan  komunikasi penyebaran informasi PPKM mikro di media sosial twitter.
Nilai eigenvector  centrality merupakan  nilai  yang  menunjukan  kualitas  dari  aktor  atau node .  Metriks jaringan eigenvector centrality memperhitungkan pertimbangan tidak hanya koneksi yang dimiliki oleh edge s tetapi juga memperhitungkan kualitas aktor yang terhubung. Nilai eigenvector centrality diambil dari metriks dari statistic pada aplikasi gephi pada pilihan eigenvector centrality.
Terdapat  3  aktor  atau node dengan  nilai eigenvector  centrality terbesar  dari  aktor  yang  lainnya  pada jaringan komunikasi yang terbentuk. Aktor pertama dengan nilai eigenvector centrality terbesar adalah akun @BidhumasKalbar  dengan  nilai  1.  Akun  @BidhumasKalbar  merupakan  akun  yang  dikelolah  oleh  bidang hubungan masyarakat polisi daerah Kalimantan Barat yang memiliki jumlah pengikut 606 dan yang mengikuti sejumlah  19  akun.  Pada  postingan  terkait  PPKM  mikro  yang  menjadikan  akun  @BidhumasKalbar  adalah postingan pada tanggal 11 Februari 2021 dengan isi postingan “#AyoTaatiPPKM dan dukung PPKM Mikro. Tetap Terapkan Prokes, Tetap Dirumah saja.” Postingan ini memiliki interaksi yang cukup banyak yakni 129 retweet, 18 tweet dengan kutipan, 143 suka, dan 128 reply.
No Nama Akun Nilai Betweenness 1 @pidressitubondo 14 2 @Ditreskrimumk 12 3 @HumasSekKta 12
Akun kedua dengan nilai eigenvector centrality terbesar yakni @HumasPoldaJatim dengan nilai 0.957204. Akun ini dikelola oleh bidang hubungan masyarakat polisi daerah Jawa Timur dengan jumlah pengikut 27 ribu  akun  dan  yang  mengikuti  42  akun.  Potingan  terkait  PPKM  mikro  yang  membuat  akun @HumasPoldaJatim  memiliki  nilai eigenvector  centrality kedua  terbesar  berisikan  “PPKM  Skala  Mikro adalah pembatasan yang dilakukan dengan pemantauan zona risiko Covid-19 hingga tingkat RT. Ayo Disiplin Cegah Covid, #AyoDukungPPKM @polisi_jatim” dengan interaksi 48 retweet, 23 tweet dengan kutipan, 88 suka, dan 19 reply.

## Gambar 3. Nilai Modularity Pada Clustering
Akun  dengan  nilai  terbesar  ketiga  adalah  akun  @detikcom  dengan  nilai  0.892129.  Akun  @detikcom merupakan akun yang cukup unik karena akun ini juga merupakan nilai degree centrality terbesar dari jaringan
komunikasi penyebaran informasi PPKM mikro di sosial media twitter. Postingan yang membuat @detikcom menjadi akun yang memiliki nilai eigenvector centrality ketiga terbesar adalah “Presiden Jokowi mengatakan bahwa  PPKM  tidak  efektif  dalam  membendung  pandemi  Corona.  Kini,  Jokowi  mengarahkan  pembatasan yang lebih mikro.” dengan rincian interaksi 15 retweet, 12 tweet dengan kutipan, 60 suka, dan 42 reply.

## Clustering
Level analisis terakhir adalah clustering , upaya untuk memetakan kelompok yang berada di dalam jaringan komunikasi  yang  terbentuk. Clustering dihitung  menggunakan  nilai  modularity  pada  gephi  sehingga  akan membentuk kelompok pada node atau aktor. Kelompok pada penyebaran informasi PPKM mikro di media sosial  twitter  telah  di  metrik  menggunakan  nilai modularity dan  terbentuk  4346 cluster pada  jaringan komunikasi.  Dari  4346 cluster terdapat  tiga cluster yang  paling  besar  yakni cluster 784, cluster 160,  dan cluster 4200.
Cluster 784  mempunyai  2,24%  dari cluster yang  terbentuk  dan  merupakan  nilai  modularity  terbesar sehingga menjadikan cluster 784 merupakan kelompok yang terbesar pada jaringan komunikasi penyebaran informasi  PPKM  mikro  di  media  sosial  twitter.  Selanjutnya  adalah  clsuter  160  memiliki  nilai  modularity 1,76% dari seluruh cluster yang merupakan cluster kedua terbesar pada jaringan komunikasi yang terbentuk. cluster terbesar ketiga adalah cluster 4200 yang memiliki nilai modularity 1,71%.
Cluster 784  merupakan  kelompok  yang  memiliki  nilai modularity terbesar  daripada  kelompok  yang lainnya  pada  jaringan  komunikasi  penyebaran  informasi  PPKM  mikro  di  media  sosial  twitter. Cluster 784 memiliki nilai 2,24 % ditandai dengan warna ungu pada node atau aktor di visualisasi jaringan komunikasi. Cluster 784 membicarakan terkait penyebaran informasi PPKM mikro melalui tweet akun media massa online
di  Indonesia.  Beberapa  anggota cluster merupakan  akun  twitter  media  massa  online  di  Indonesia  seperti @detikcom, @CNNIndonesia, @e100ss, @infosurabaya.
Anggota pada cluster 784 berisikan berita-berita yang terdapat pada media massa online sehingga cluster 784 bersifat netral dan ikut menyebarkan informasi terkait PPKM mikro di media sosial twitter. Pada cluster 784  mempunyai  aktor  yang  paling  berpengaruh  dan  menjadi top  influencer dalam  penyebaran  informasi PPKM  mikro  di  media  sosial  twitter  yakni  akun  @detikcom  dengan  nilai  degree  centrality  terbesar.  Pada postingan @detikcom dalam penyebaran informasi PPKM mikro terlihat menampilkan berita terkait PPKM mikro dan statement Bapak Jokowi sebagai Presiden Indonesia terkait penanganan Covid-19 di Indonesia.
Cluster 160  merupakan cluster kedua  terbesar  pada  jaringan  komunikasi  penyebaran  informasi  PPKM mikro  di  media  sosial  twitter.  Memiliki  komposisi  sebesar  1,76%  pada  jaringan  komunikasi, cluster 160 menjadikan cluster besar  kedua  pada  jaringan  komunikasi  yang  terbentuk.  Anggota  pada cluster ini merupakan  mayoritas  berisikan  akun-akun  milik  perseorangan  yang  memposting  tweet  memprotes  adanya kebijakan  PPKM  mikro  dilakukan  di  Indonesia.  Terlihat  jelas  dari  aktor-aktor  dari cluster 160  berisikan protes-protes dan mempertanyakan kebijakan PPKM mikro melalui media sosial twitter.
Terdapat aktor yang dominan pada cluster 160 jika dilihat melalui perhitungan degree centrality yakni akun  @Uyokback.  Akun  tersebut  menjadi top  influencer pada cluster 160  yang  menjadikan  aktor  yang berperan  penting  untuk  penyebaran  informasi  PPKM  mikro.  postingan  @UyokBack  memprotes  kebijakan PPKM mikro dengan memuat tulisan “Makin gak jelas..” pada postingannya. Terdapat banyak sekali yang memiliki kalimat yang senada dengan postingan @UyokBack seperti yang diposting oleh akun @ERuchyanto “G pernah bakalan ada yg efektif klo dengerin kata ahli :v” atau contoh lain seperti yang ditulis oleh akun @mail_is_faisal dengan menulis “Nilai nya brapa pak? Tolak ukur efektif dn tdk efektif itu dr apanya? Sdh ada survey kebijakan itu yg pernah dilakukan??”. Sehingga cluster 160  menjadikan cluster berkumpulnya node - node dengan mempunyai  keresahan  terhadap  kebijakan  PPKM  mikro  yang  disalurkan melalui  media sosial twitter. Terlihat dari akun-akun yang dominan dan akun lainnya memiliki postingan dengan kalimat mempertanyakan  atau  memprotes  kebijakan  PPKM  mikro  yang  dilakukan  pemerintah  Indonesia  dalam mengendalikan virus Covid-19 di Indonesia.
Cluster 4200 memiliki total 1,71% dari seluruh populasi yang berada pada jaringan komunikasi PPKM mikro  di  media  sosial  twitter.  Dari  nilai  1,71%  tersebut  menjadikan cluster 4200  terbesar  ketiga  dari keseluruhan cluster pada  jaringan  komunikasi  penyebaran  informasi  PPKM  mikro  di  media  sosial  twitter. Cluster ini  merupakan  kelompok  yang  menjadi  berkumpulnya  aktor-aktor  yang  juga  mempertanyakan kebijakan PPKM mikro hanya saja perbedaan pada isi konten postingan yang lebih tertuju dan terinci kepada penegakan aturan PPKM mikro dan memprotes aturan-aturan yang berlaku pada PPKM mikro seperti jam malam yang diberlakukan.
Pada cluster 4200  memiliki  aktor  yang  dominan  yakni  akun  @ernestprakasa  dan  menjadi  aktor  yang berpengaruh pada cluster 4200 menurut nilai degree centrality. Postingan @ernestprakasa merupakan tweet yang  memiliki  konten  mempertanyakan  terkait  keefektifan work  from  home dan  dilonggarkannya  pusat perbelanjaan dengan menuliskan pada tweetnya “Menurut saya, buktikan dulu PPKM Mikro itu efektif, baru WFH & Mal nya dilonggarkan. Ah tapi saya tau apa sih.”.
Terdapat juga akun @hirooowl menuliskan “banyak blundernya ini ppkm mikro 9-22 feb, kontradiktif sama  pernyataan  paduka  malah  jadi  dilonggarin”  konteks  dalam  tweet  tersebut  adalah  mempertanyakan mengapa semakin dilonggarkan kegiatan masyarakat Indonesia. Terdapat juga akun @elisa_jkt menuliskan terkait pembatasan jam malam yang terdapat pada aturan PPKM mikro “Pembatasan jam operasional untuk pusat perbelanjaan/Mal sampai dengan pukul 21.00 dengan penetapan protokol kesehatan yang lebih ketat. Sungguh  lelah.  Terus  saja  bertameng  dibalik  pritikil  kisihitin.”.  Sehingga cluster 4200  menjadi  kelompok yang menyuarakan protes terhadap diberlakukan aturan-aturan pada PPKM mikro seperti pemberlakuan jam malam, permberlakuan work from home, dan peraturan lainnya yang terdapat pada aturan PPKM mikro.

## SIMPULAN
Isi dari simpulan hendaknya merupakan Internet jelas berpotensi mempengaruhi kapasitas masyarakat dan kelompok sosial atau politik yang kurang sumber daya untuk mendapatkan informasi dan keahlian melalui peningkatan  luas  cakupan  informasi  yang  tersedia.  Semakin  banyak  yang  melek  teknologi  masyarakat Indonesia  semakin  cepat  dalam  penyampaian  dan  penyebaran  informasi.  Hal  ini  menyebabkan  banyaknya data yang terkumpul melalui internet yang disebut big data.
Sebagian  besar  pengguna  Twitter  menggunakan  fitur  yang  disebut Trending  Topics dan Hashtags . Cakupan fitur trending topic ini bisa meluas secara global dan regional, terkadang apa yang diperbincangkan di  dunia  mungkin  berbeda  dengan  perbincangan  yang  ramai  di  suatu  negara.  Hal  ini  berpotensi  menjadi trending topik di Indonesia yang mencakup seluruh dunia.
Seperti  halnya  kasus  Covid-19  yang  dibicarakan  di  seluruh  dunia  dengan  berbagai  tagar  seperti #covid19, #coronavirus dan #covid19. Covid-19 adalah virus yang menjadi pandemi pada Desember 2019. Virus ini terus menyebar ke seluruh dunia, oleh karena itu hampir semua negara memberlakukan pembatasan pergerakan atau social distancing yang digalakkan bersama oleh WHO atau World Health Authority. Untuk mengurangi  penularan  virus  secara  berkelanjutan,  langkah-langkah  pencegahan  harus  diambil  dan  dibuat standar hidup baru.
Pemerintah  Indonesia  telah  membuat  kebijakan  untuk  membatasi  kegiatan  masyarakat  Indonesia. PPKM Mikro (Penerapan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Dalam Skala Mikro) adalah kebijakan pemerintah Indonesia  untuk  membatasi  pergerakan  penduduk  Indonesia.  PPKM  Mikro  merupakan  rangkaian  kegiatan terkait pencegahan penularan Covid-19 meliputi: Pembatasan di tempat kerja, di sekolah dan di sektor-sektor utama dan tempat umum pada jam kerja, kapasitas dan protokol kesehatan.
Jaringan  komunikasi  yang  terbentuk  dalam  proses  penyebaran  informasi  terkait  PPKM  mikro  saat wabah  virus  corona  di  media  sosial  twitter  dihasilkan  dengan  melalui  analisis  jaringan  komunikasi. Pengumpulan data berdasarkan periode waktu yang telah ditentukan yakni 1 Februari hingga 3 Maret 2021. Setalah melalui  pengumpulan  data,  data diolah  dan  divisualisasikan menggunakan  aplikasi  gephi.  Analisis menggunakan tiga level yakni level analisis sistem, level analisis aktor, dan cluster ing.
Penelitian  ini  menggunakan  pengukuran  yang  terdiri  dari  level  analisis  sistem  yakni  ukuran  jaringan, density,  dan  distance.  Pengukuran  untuk cluster ing  menggunakan  nilai  modularity  sebagai  nilai  atribut jaringan  komunikasi.  Untuk  pengukuran  level  analisis  aktor  digunakan  alat  ukur  yang  terdiri  dari  degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, dan eigenvector centrality.
Level analisis sistem mengumpulkan data-data seluruh komponen yang ada pada jaringan komunikasi terkait penyebaran informasi PPKM mikro di media sosial twitter. Hasil dari level analisis aktor antara lain ukuran yang ada pada jaringan komunikasi yang terbentuk yakni 6474 nodes dan 7131 edges, density atau kepadatan  pada  jaringan  komunikasi  terbentuk  mendapatkan  nilai  0,0001,  dan  distance  menunjukan  nilai diameter 3 dan nilai jarak 1.
Level analisis aktor berisikan analisis aktor-aktor yang berperan dan menganalisis peran aktor yang terdapat pada jaringan komunikasi terkait penyebaran informasi PPKM mikro di media sosial twitter. Terdapat empat  kategori  yakni  degree  centrality,  betweenness  centrality,  closeness  centrality,  dan  eigenvector centrality.  Untuk  degree  centrality  menghasilkan  nilai  yang  memunculkan  3  aktor  yang  mempunyai  nilai tertinggi dari semua aktor yang terdapat pada jaringan komunikasi yang terbentuk yakni @detikcom dengan nilai  73,  @HumasPoldaAceh  dengan  nilai  50,  dan  @1Trenggalek  dengan  nilai  49.  Nilai  tertinggi  degree centrality juga menjadikan akun tersebut top influencer dari aktor yan lainnya pada jaringan komunikasi yang terbentuk.
Nilai  terbesar betweenness  centrality menunjukan  akun  adalah  @pidressitubondo  dengan  nilai  14. Nilai closeness centrality menunjukan terdapat 1944 node atau aktor yang mempunyai nilai 1. Hal ini dapat disimpulkan, 1944 aktor atau node dari total node dalam jaringan terhubung dengan semua aktor atau node lainnya. Nilai eigenvector centrality terbesar menunjukan akun @BidhumasKalbar dengan nilai 1.0. Dapat disimpulkan  bahwa  akun-akun  media  dan  akun-akun  milik  kepolisian  Indonesia  juga  ikut  aktif  dalam penyebaran informasi terkait PPKM mikro di media sosial twitter. Hal ini cukup unik karena banyak akun kepolisian  yang  menjadi  aktor  yang  berpengaruh  pada  jaringan  komunikasi  terkait  penyebaran  informasi PPKM mikro di media sosial twitter.
Selanjutnya, cluster ing terdapat tiga cluster dominan yang terbentuk yakni cluster 784, cluster 160, dan cluster 4200. Untuk cluster 784 merupakan kelompok yang menjadi tempat berkumpulnya aktor-aktor media  massa  online  di  Indonesia.  Berisikan  pemberitaan-pemberitaan  terkait  PPKM  mikro. Cluster 160 merupakan kelompok yang berisikan aktor-aktor yang memporting tweet memprotes kebijakan PPKM mikro diadakan. Cluster 4200  berisikan  aktor-aktor  yang  juga  memposting  tweet  memprotes  aturan-aturan  yang
berlaku pada PPKM mikro seperti jam malam, kebijakan work from home, dan aturan lainnya yang tertuang pada aturan PPKM mikro.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  saran  yang  dapat  peneliti  berikan  adalah  mengharapkan  pemerintah Indonesia  tetap  berupaya  sebaik  mungkin  melalui  kebijakan  yang  diterapkan  untuk  menanggulangi  virus Covid-19  di  Indonesia  karena  melalui  penelitian  ini  ditemukan  banyak  protes  terhadap  kebijakan  PPKM mikro,  akun-akun  kepolisian  tetap  berupaya  untuk  menyebarkan  informasi  PPKM  mikro  agar  masyarakat mengetahui  fungsi  dari  kebijakan  yang  diterapkan,  peneliti  berharap  pada  analisis  jaringan  komunikasi selanjutnya diharapkan dapat dilakukan dengan mix method agar hasil yang didapatkan lebih mendalam.

## DAFTAR PUSTAKA
Book Davenport, T. H., Barth, P., & Bean, R. (2012). How “big data” is different. MIT Sloan Management Review , 54 (1). Eriyanto. (2014). Analisis Jaringan Komunikasi . Prenadamedia Group. Suratnoaji, C., & Arianto, I. D. (2021). Metode Riset Sosial Media Berbasis Big Data . Erlangga. Statistik, B. P. (2020). STATISTIK TELEKOMUNIKASI INDONESIA 2019 Telecommunication Statistics in Indonesia 2019 . Badan Pusat Statistik.

## Jurnal cetak
Anestha,  P.,  &  Fatoni,  A.  (2020). Analisis  Jaringan  Komunikasi  Percakapan  #TetapDukungPSBB  Di  Twitter  Pada Penerapan PSBB Kedua DKI Jakarta . 8 (2), 177–200.
Makmur,  T.  (2019).  TEKNOLOGI  INFORMASI:  Dampak  dan  Implikasi  Bagi  Perpustakaan,  Pustakawan  Serta Pemustaka. Jurnal Perpustakaan Dan Ilmu Informasi , 1 (1), 65–74.
Nawangsari, E. R., Rahmadani, A. W., Firmansyah, N. Y., & Zachary, Y. A. (2021). Partisipasi Masyarakat Kelurahan Jelakombo  Terhadap  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (Ppkm)  Skala  Mikro  Di  Kabupaten Jombang. Jurnal Syntax Transformation , 2 (5), 593–605.
Salbiah,  Hamdie,  A.  N.,  &  Junaidy.  (2021).  IMPLEMENTASI  PEMBERLAKUAN  PEMBATASAN  KEGIATAN MASYARAKAT  (PPKM)  MIKRO  DI  KECAMATAN  SATUI  KABUPATEN  TANAH  BUMBU. Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat , 2 (2), 232–241.

## Jurnal online
Bimber, B. (2000). The Study of Information Technology and Civic Engagement. Political Communication , 17 (4), 329– 333. https://doi.org/10.1080/10584600050178924
Karyono, K., Rohadin, R., & Indriyani, D. (2020). Penanganan Dan Pencegahan Pandemi Wabah Virus Corona (Covid-
19) Kabupaten Indramayu. Jurnal Kolaborasi Resolusi Konflik , 2 (2), 164.
https://doi.org/10.24198/jkrk.v2i2.29127
Labrinidis,  A.,  &  Jagadish,  H.  V.  (2017).  Challenges  and  Opportunities  with  Big  Data. Proceedings  of  the  VLDB Endowment , 10 , 2032–2033. https://doi.org/10.14778/3055540
Machmuda,  M.,  Musab,  A.  E.  Z.,  &  Masmuhc,  A.  (2020).  Government  Response  and  Communication  in  Covid-19 Crisis  Management  in  Indonesia. International  Journal  of  Innovation,  Creativity  and  Change , 14 (2),377–396. https://www.ijicc.net/images/Vol_14/Iss_2/14226_Machmud_2020_E_R.pdf
Mehta, R. M., Mehta, R., Balaji, A. L., & Mehta, H. (2020). Perceptions on COVID19: A ground‑level analysis to guide public policy. Lung India , 37 (3), 282–283. https://doi.org/10.4103/lungindia.lungindia Putri, K. D. (2018). Optimalisasi Microblogging Twitter Sebagai Alat Kehumasan Dalam Perusahaan. Diakom : Jurnal Media Dan Komunikasi , 1 (1), 10–16. https://doi.org/10.17933/diakom.v1i1.13
Rani Kourla, S., Putti, E., & Maleki, M. (2020). Importance of Process Mining for Big Data Requirements Engineering.
International Journal of Computer Science and Information Technology , 12 (4), 1–12. https://doi.org/10.5121/ijcsit.2020.12401
Suratnoaji, C., Nurhadi, & Arianto, I. D. (2020). Public opinion on lockdown (PSBB) policy in overcoming covid-19 pandemic in indonesia: Analysis based on big data twitter. Asian Journal for Public Opinion Research , 8 (3), 393– 406. https://doi.org/10.15206/ajpor.2020.8.3.393