Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571 Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1

## 1

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

## An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce
graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on
Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss-
Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] .
ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media,
sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al
of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt
was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
e-ISSN: 2541-2930

## Analisis Faktor Internal dan Eksternal Usaha Mikro Kecil dan Menengah Pengolah Ikan di Jembrana, Bali

## Internal and External Factor Analysis of Fish Processing Micro, Small and Medium Enterprises in Jembrana, Bali

## *Desy Febrianti dan Amiqatul Fikriyah
Politeknik Kelautan dan Perikanan Jembrana
Desa Pengambengan Kecamatan Negara Kabupaten Jembrana Bali, 82218, Indonesia International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

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

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

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

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

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

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

## ABSTRAK
Rendahnya kemampuan UMKM dalam mengembangkan area pemasarannya diduga disebabkan ketidakmampuan dalam mengenali kondisi internal dan eksternal UMKM itu sendiri. Kedua hal tersebut berimplikasi pada kapasitas UMKM dalam menerapkan manajemen strategis untuk meningkatkan kinerja usahanya. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis faktor internal dan eksternal dan merumuskan strategi terbaik untuk pengembangan UMKM pengolah ikan di Kabupaten Jembrana Bali. Penelitian dilakukan pada bulan November 2022 s.d Januari 2023. Metode pengumpulan data dilakukan dengan observasi, kuisioner, wawancara dan focus grup discussion (FGD). Analisis data dilakukan dengan menggunakan analisis SWOT. Penelitian dilakukan pada UMKM pengolah ikan di Kabupaten Jembrana. Berdasarkan hasil analisis SWOT posisi UMKM pengolah ikan di Kabupaten Jembrana berada pada kuadran I sehingga strategi yang direkomendasikan adalah strategi progresif yaitu strategi untuk terus bergerak maju, melakukan ekspansi dan meraih keuntungan yang besar. Rumusan strategi yang diformulasikan untuk pengembangan UMKM Kabupaten Jembrana terbagi dalam empat strategi utama yaitu meningkatkan pembinaan usaha dari instansi terkait, meningkatkan daya saing produk, mengatur ketersediaan bahan baku, dan memperluas akses dan jaringan pemasaran. Hasil penelitian dapat dijadikan referensi bagi pemerintah daerah untuk menyusun sebuah strategi kebijakan yang mendukung pengembangan usaha dari UMKM.
Kata Kunci: analisis SWOT; olahan ikan; peningkatan daya saing; strategi pengembangan; UMKM

## ABSTRACT
The limited capacity of micro, small, and medium enterprises (MSMEs) to perceive internal and external factors is regarded as the cause of their low marketing capability. Both of these factors affect the MSME’s ability to to implement strategic management in order to improve business performance. The purpose of this study is to analyze the internal and external factors affecting the development of fish processing MSMEs and formulate the best strategy to improve their performance in Jembrana Regency Bali. The study was conducted from November 2022 to January 2023. Data was collected through observation, kuisioner, interviews, and focus group discussions (FGD). The data was analyzed using a SWOT analysis. The study focused on fish processing SMEs in Pengambengan Village, Jembrana Regency. Based on the results of the SWOT analysis, the position of fish processing SMEs in Jembrana Regency is in quadrant I, so the proposed strategy is a progressive plan, that is, an approach to keep moving forward, increasing, and making large profits. The strategy developed for the growth of MSMEs in Jembrana Regency is divided into four key strategies: enhancing business development from linked agencies, increasing product competitiveness, regulating raw material availability, and expanding access and marketing networks. Results from the research can be used by local governments to develop a policy approach that promotes the growth of MSMEs.
Keywords: development strategy; fish product; increasing competitiveness; MSMEs; SWOT analysis
Diterima tanggal : 21 Februari 2023 Perbaikan naskah: 27 Oktober 2023 Disetujui terbit   : 20 Desember 2023
Korespondensi penulis:
Email: desyfebrianti82@gmail.com DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v9i2.12385 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

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

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

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

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

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Usaha mikro kecil dan menengah (UMKM) mempunyai  peran  penting  dalam  pembangunan ekonomi  melalui  penyediaan  lapangan  kerja, diversifikasi  kegiatan  ekonomi  dan  penyebaran manfaat ekonomi dari daerah sumber produksi ke daerah  lain  (Harvie,  2019).  Keberadaan  UMKM juga  berkontribusi  signifikan  terhadap  penyediaan barang  dan  jasa  dan  pencapaian  standar  kualitas hidup  yang  tinggi  (Ebitu et  al .,  2016).  Secara umum dapat dikatakan bahwa keberadaan UMKM berperan besar dalam kegiatan ekonomi masyarakat,
serta penyediaan barang dan jasa dari daerah dengan sumber  daya  produksi  tinggi  ke  daerah  lain  yang tidak memiliki sumber daya produksi.
Penyebaran  manfaat  ekonomi  sebuah produk  dari  satu  daerah  ke  daerah  lain  dapat dilakukan berkat adanya kemajuan teknologi. Selain itu,  kemudahan  komunikasi  dan  transportasi  juga berimplikasi  pada  perubahan  rantai  nilai  global, sehingga  memudahkan  tumbuhnya  bisnis  baru dan memperluas gerakan aktivitas bisnis hingga ke taraf internasional (Covin & Miller, 2014). Kinerja internasional  bisnis  UMKM  dipengaruhi  oleh
ISSN 2442-6571

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Analisis Faktor Internal dan Eksternal Usaha Mikro Kecil dan Menengah Pengolah Ikan di Jembrana, Bali    | Febrianti, D. dan Fikriyah, A. Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 151-164
kemampuan  jaringan  dan  orientasi  kewirausahaan internasional  mereka  tetapi  tidak  pada  orientasi pasar internasionalnya  (Acosta et al ., 2018).
Perkembangan  dan  peran  bisnis  UMKM dalam  persaingan  pasar  internasional  perlu  diikuti oleh kemampuan UMKM untuk mengembangkan strategi pasar yang tepat. Peningkatan kemampuan UMKM  dapat  dilakukan  melalui  perolehan pengetahuan  dan  keterampilan,  peningkatan teknologi,  peningkatan  kualitas  dan  daya  saing produk,  inovasi,  serta  kegiatan  kewairausahaan (Harvie, 2019). Menurut Rachmat (2015) ada lima strategi yang harus dilakukan untuk mencapai tujuan perusahaan  yaitu  menyusun  desain  aktivitas  bisnis yang  jelas,  menetapkan  sasaran,  mengembangkan produk  spesifik  yang  memiliki  kekhasan  atau pembeda  ( differentiator ), menetapkan rencana usaha yang  terukur  (waktu  dan  langkah  strategis),  serta mengembangkan usaha berdasarkan logika ekonomi ( economic logic ) atau profit oriented .
Perusahaan  perlu  menerapkan  manajemen strategi  dalam  penyusunan  strategi  bisnis. Manajemen  strategi  membantu  meningkatkan kinerja  organisasi  melalui  adaptasi  yang  tepat terhadap  perubahan  lingkungan  dan  optimalisasi proses internal. Hal ini juga membantu memperkuat legitimasi dan posisi organisasi di mata pemangku kepentingan (Johnsen, 2015). Penerapan manajemen strategi  merupakan  proses  yang  dilakukan  secara berkelanjutan  untuk  menyusun,  menerapkan,  dan mengevaluasi  sebuah  keputusan  dalam  mencapai tujuan  yang  sudah  ditetapkan  oleh  organisasi (David,  2022).  Manajemen  strategis  dirancang dengan  cara  menyelaraskan  kemampuan  internal untuk  menghadapi  tuntutan  eksternal,  dengan cara  menyusun  rencana  strategis,  mengatur  pola, mengetahui  posisi,  memperbarui  perspektif  dan mengatur  ulang  plot  (Mintszberg et  al .,  2020). Menurut  Smit  dan  Watkins  (2012)  pemilik  usaha seringkali tidak mengetahui potensi dan risiko yang dihadapi.  Ketidaktahuan  tersebut  mengakibatkan pemilik  usaha  tidak  mampu  menyusun  rencana strategis atau manajemen strategis.
Potensi  dan  risiko  usaha  merupakan  bagian dari  kondisi  internal  dan  eksternal  suatu  usaha. Analisis  kondisi  eksternal  menjadi  penting dilakukan  untuk  mengetahui  ancaman  yang  dapat menjadi  hambatan  organisasi  dalam  mencapai tujuan serta mengetahui peluang yang dapat menjadi keunggulan kompetitif,  sedangkan analisis kondisi internal  diperlukan  untuk  mengetahui  kondisi kekuatan dan kelemahan organisasi sehingga dapat dipetakan  sumber  daya  dan  kemampuan  yang dimiliki  oleh  organisasi  sehingga  dapat  diketahui
sumber  keunggulan  atau  kelemahan  yang  harus diperbaiki  (Gürel  &  Tat,  2017).  Analisis  kondisi eksternal  dan  internal  serta  perumusan  rencana strategis  pada  organisasi  dapat  diimplementasikan untuk peningkatan kinerja UMKM sebagai sebuah organisasi.
Berdasarkan  penelitian  Suci  (2017) disebutkan bahwa kelemahan UMKM di Indonesia dalam  mengembangkan  usaha  dipengaruhi berbagai  faktor,  yaitu  keterbatasan  sumber  modal dan  akses  kredit,  rendahnya  kapabilitas  manajerial dan  keterampilan  dalam  pengorganisasian  serta pemasaran  yang  terbatas.  Sementara  di  sisi  lain, UMKM dituntut untuk memiliki daya saing, dapat bertahan  menghadapi  krisis,  serta  menjadi  solusi penanggulangan ekonomi (Supriyanto, 2006).
Kegiatan  UMKM  berkontribusi  terhadap produk  domestik  bruto  (PDB)  nasional  sebesar 55,56% (Saputro et al ., 2010). Kontribusi UMKM terhadap  PDB  dapat  dilihat  dengan  jelas  saat pandemi  Covid-19  yang  melanda  Indonesia  sejak tahun 2020. Pertumbuhan produksi tahunan year on year tahun 2022 untuk usaha mikro dan kecil adalah 3,96. Angka tersebut meningkat dari produksi tahun 2021 yaitu 0,42 dan tahun 2020 yaitu -17,63 (BPS, 2023).  Berdasarkan  data  tersebut  terlihat  bahwa produksi UMKM mengalami penurunan pada tahun 2020 saat awal pandemi dan perlahan naik setelah kondisi  mulai  mereda.  Kondisi  UMKM  sebelum pandemi yaitu 92,7% sangat baik, 6,3% biasa saja dan 1,0% sangat buruk. Sedangkan kondisi sesudah pandemi yaitu 14,1% sangat baik, 29,1% biasa saja dan 56,8% sangat buruk (Soleha, 2020).
Jumlah  UMKM  di  seluruh  Indonesia  pada tahun 2021 mencapai 4,16 juta unit usaha. Sebaran lokasi UMKM tertinggi berada di Pulau Jawa yaitu 60,38%  sedangkan  untuk  Provinsi  Bali  dan  Nusa Tenggara hanya 9,89% (BPS, 2023). Angka tersebut mencakup semua bidang usaha menurut klasifikasi baku  lapangan  usaha  Indonesia  (KBLI).  Unit UMKM  pengolahan  perikanan  termasuk  dalam KBLI 10 yaitu industri makanan yang mencapai 1,52 juta usaha dan menjadi usaha terbanyak dibanding kelompok usaha yang lain.
Menurut  data  stastistik,  UMKM  menjadi usaha  yang  banyak  dilakukan  oleh  masyarakat termasuk di Kabupaten Jembrana. Kegiatan UMKM masih menjadi tumpuan ekonomi masyarakat, namun perkembangan UMKM pengolah ikan dari tahun ke tahun    masih  tergolong  lambat.  Jumlah  UMKM Kabupaten  Jembrana,  khususnya  yang  bergerak  di bidang pengolahan perikanan jumlahnya cenderung fluktuatif.  Hingga  saat  ini,  belum  ditemukan  data akurat  yang  dapat  menyebutkan  jumlah  UMKM
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
di  Kabupaten  Jembrana  yang  terus  konsisten  dari tahun ke tahun. Hal ini berbeda dengan data usaha perikanan  penangkapan  dan  budi  daya  yang  lebih mudah  ditemukan  dalam  BPS  Kabupaten  maupun BPS Provinsi.
Berdasar  latar  belakang  tersebut,  kajian mengenai  keberadaan  UMKM  khususnya  yang bergerak  dalam  bidang  pengolahan  ikan  penting dilakukan  untuk  memotret  karakteristik  usaha, mengidentifikasi  permasalahan  yang  dialami  serta menyusun  solusi  tepat  untuk  pengembangan UMKM  di  Kabupaten  Jembrana.  Penelitian  itu bertujuan  untuk  menganalisis  faktor  internal dan  eksternal,  serta  merumuskan  strategi  terbaik untuk  pengembangan  UMKM  pengolah  ikan  di Kabupaten  Jembrana,  Bali  dengan  menggunakan metode analisis SWOT. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan referensi ataupun rujukan dalam perumusan  kebijakan  dalam  pengembangan  usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) pengolahan perikanan.

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian  dilakukan  di  kawasan  sentra perikanan di Desa Pengambengan Kecamatan Negara Kabupaten Jembrana.  Desa pesisir tersebut memiliki banyak  kegiatan  perikanan  seperti  penangkapan, industri  pengalengan,  budi  daya  perikanan  serta adanya  Pelabuhan  Perikanan  Nusantara  (PPN) Pengambengan.  Selain  industri  pengalengan, kegiatan  pengolahan  ikan  juga  dilakukan  oleh perorangan  atau  kelompok  dengan  kategori  usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM). Berdasarkan hasil  observasi  awal  diperoleh  data  lokasi  usaha pengolahan di Kabupaten Jembrana paling banyak ditemukan di Desa Yeh Hembang, Air kuning dan Pengambengan.  Jumlah  usaha  pengolahan  baik industri dan usaha perorangan atau kelompok secara keseluruhan mencapai 50 unit usaha.
Pengambilan  data  pada  penelitian  ini difokuskan pada usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM)  sesuai  kriteria  pada  UU  No  20  tahun 2008  yaitu  sebanyak  35  usaha  yang  terdiri  7  unit usaha  penepungan  ikan,  5  unit  usaha  pembuatan minyak  lemuru,  10  unit  pemindangan  ikan,  dan 13  sisanya  merupakan  usaha  dengan  diversifikasi produk olahan ikan.
Fokus  dalam  penelitian  ini  adalah  UMKM dengan produk diversifikasi seperti olahan sudang, abon,  sambal,  kerupuk  dan  keripik  ikan.  Selain pengelompokan  usaha  berdasarkan  jenis  produk yang  dihasilkan,  pengelompokan  UMKM  juga dilakukan  berdasarkan  produksi  enam  bulan terakhir.  Berdasarkan  produktivitas  diperoleh  data
4 unit berstatus aktif, 7 unit tidak lagi aktif (tidak ada  produksi  dalam  enam  bulan  terakhir)  dan  2 unit  yang  baru  memulai  usahanya  (<  1  tahun). Perbedaan  kondisi  ketiga  kelompok  UMKM tersebut  dapat  memberikan  gambaran  secara  utuh terkait tantangan, hambatan, potensi, dan peluang yang  dialami  oleh  UMKM.  Unit  UMKM  yang sudah tidak berproduksi dalam enam bulan terakhir tetap  dijadikan  sebagai  responden  dengan  tujuan untuk  memberikan  informasi  terkait  penyebab mereka  tidak  melakukan  produksi.  Hal  tersebut diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  ancaman atau hambatan bagi UMKM dalam mengembangkan usahanya.
Penelitian  dilakukan  pada  bulan  November 2021  sampai  dengan  Januari  2023.  Pengambilan data dilakukan dengan pendekatan kualitatif untuk menggali faktor internal (kekuatan dan kelemahan), faktor  eksternal  (peluang  dan  ancaman).  Faktor- faktor tersebut akan digunakan untuk menganalisis kondisi UMKM sehingga dapat dirumuskan strategi pengembangan  terbaik.  Data  yang  digunakan adalah  data  primer  yang  dikumpulkan  dengan menggunakan  empat  metode  pengumpulan  data, yaitu  metode  observasi  partisipasi  ( participant observation ),  metode  kuisioner,  metode  wawancara dan metode focus group discussion (FGD). Instrument yang digunakan dalam penelitian kualitatif berupa kuisioner  atau  daftar  pertanyaan  wawancara terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  Penentuan responden untuk kuisioner ditentukan berdasarkan metode  sampling  jenuh  karena  jumlah  populasi <  30  responden,  sedangkan  dalam  wawancara dilakukan  dengan  teknik nonprobability  sampling (Sugiyono, 2016).
Data  yang  diperoleh  akan  dilakukan analisis  faktor  internal  dan  eksternal.  Faktor internal merupakan semua faktor yang terdapat di dalam  lingkungan  usaha  seperti  faktor  kekuatan ( strength) dan  kelemahan (weakness) ,  sedangkan faktor  eksternal  adalah  faktor  yang  terdapat  di luar  lingkungan  usaha  seperti  faktor  peluang ( opportunity ) dan ancaman ( threats)  ( Gürel & Tat , 2017). Setelah dilakukan analisa faktor internal dan eksternal kemudian dilakukan pemberian nilai dan pembobotan  dan  disusun  dalam Internal  Strategic Factors  Analysis  Summary (IFAS)  dan Eksternal Strategic  Factors  Analysis  Summary (EFAS). Pemberian  nilai  dan  bobot  dilakukan  dari  hasil jawaban  responden  pada  kuisioner  yang  diberikan dibagi dengan jumlah responden. Pemberian rating oleh  responden  berdasarkan  pengaruh  masing- masing faktor terhadap perkembangan UMKM pada skala  1-4.  Skala  4  menunjukkan  pengaruh  sangat kuat atau sangat baik, skala 3 jika faktor berpengaruh
ISSN 2442-6571

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Analisis Faktor Internal dan Eksternal Usaha Mikro Kecil dan Menengah Pengolah Ikan di Jembrana, Bali    | Febrianti, D. dan Fikriyah, A. Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 151-164
baik,  skala  2  jika  faktor  kurang  berpengaruh  atau cukup,  dan  skala  1  jika  faktor  sangat  kurang berpengaruh.
Berdasarkan  hasil  pemberian  rating  pada kuisioner, kemudian dihitung rating untuk masing- masing  faktor.  Pembobotan  dihitung  dengan menjumlahkan  total  jawaban  responden  dibagi dengan  jumlah  total  pengolahan  data  kuisioner. Masing-masing  faktor  yang  sudah  diberi  rating/ nilai dan bobot selanjutnya akan dihitung skornya. Perhitungan skor didapat dengan mengalikan bobot dan  rating  pada  masing-masing  faktor.  Contoh perhitungan  bobot,  rating  dan  skor  pada  IFAS untuk faktor kekuatan nomor 1 yaitu lokasi usaha dekat  dengan  sumber  bahan  baku,  akan  disajikan berikut ini:
a. Hasil  perhitungan  pengolahan  pada  jawaban kuisioner misal 40, dengan total data kuisoner IFAS  adalah  720.    Bobot  = =  0,1379 dibulatkan 0,14
b. Perhitungan rating untuk faktor peluang didapat dari hasil pengolahan data rating pada kuisioner dibagi jumlah responden. Rating =    = 3,07 dibulatkan menjadi 3.
c. Perhitungan skor = bobot x rating = 0,14 x 3 = 0,42
Hasil perhitungan IFAS dan EFAS kemudian dibuat  analisis  SWOT untuk  menemukan  titik koordinat  posisi  usaha  pada  diagram Cartesius . Titik  koordinat  (x,y)  pada  diagram  ditentukan berdasarkan  rumus dan . Berdasarkan koordinat analisis internal dan eksternal kemudia dibuat matriks SWOT untuk merumuskan alternatif  strategi  pengembangan  UMKM.  Setelah menyusun matriks SWOT selanjutnya dapat dibuat analisis  model  kuantitatif  rumusan  strategi  untuk menentukan  strategi  terbaik  yang  dapat  dilakukan oleh UMKM.

## Deskripsi Lokasi Penelitian
Kabupaten  Jembrana  memiliki  produksi perikanan yaitu 23.692 ton untuk produksi perikanan tangkap  dan  3.105  ton  untuk  produksi  perikanan budi  daya.  Nilai  total  produksi  perikanan  tersebut yaitu 26.797 ton. Produksi perikanan di Kabupaten Jembrana  mencapai  20,98%  dari  total  produksi perikanan di Provisin Bali yaitu 26.797 ton. Jumlah produksi tersebut menjadikan Kabupaten Jembrana sebagai salah satu wilayah dengan potensi perikanan tertinggi  (BPS  Provinsi  Bali,  2021).  Berdasarka data  BPS  Kabupaten  Jembrana  tahun  2021,  selain kegiatan  penangkapan  dan  budi  daya,  kegiatan perikanan  lain  yang  ditemukan  di  Kabupaten
Jembrana  adalah  industri  pengalengan  ikan, pelabuhan perikanan serta usaha pengolahan ikan. Kegiatan  usaha  perikanan  di  Kabupaten  Jembrana terpusat di Desa Pengambengan, Kecamatan Negara dengan hasil produksi tangkapan mencapai 20.500 ton dan perikanan budi daya sebesar 573 ton. Potensi hasil penangkapan tersebut juga terlihat dari jumlah perahu  yang  mendarat  di  Pelabuhan  Perikanan Nusantara  (PPN)  Pengambengan  yaitu  sebanyak 70  perahu purse  seine dengan  kapasaitas  5-30 gross  ton (GT) dan 100 perahu kecil. Hal tersebut memungkinkan tersedianya bahan baku pengolahan, baik bagi industri ataupun bagi UMKM.
Unit  UMKM  yang  menjadi  obyek  dalam penelitian  ini  dibatasi  pada  usaha  mikro  dengan modal  paling  banyak  Rp  1.000.000.000,00  tidak termasuk tanah dan bangunan tempat usaha sesuai dengan  kriteria  usaha  mikro  dalam  Peraturan Pemerintah No.7 Tahun 2021. Selain itu, dilakukan pembatasan  obyek  penelitian  hanya  pada  UMKM yang  melakukan  diversifikasi  olahan  ikan  lemuru, layang dan tongkol, yang merupakan ikan ekonomis dengan  jumlah  produksi  tangkapan  terbesar  di Kabupaten  Jembrana.  Karakteristik  UMKM  di Kabupaten  Jembrana  dilihat  dari  lama  usaha, sumber permodalan, omset per bulan, dan asal usul usaha disajikan pada Tabel 1.

## Analisis Faktor Internal dan Eksternal UMKM Pengolah Ikan di Kabupaten Jembrana
Pengembangan  usaha  pengolahan  ikan bertujuan untuk meningkatkan produktivitas usaha dan memperluas pemasaran. Pengembangan usaha tersebut pada akhirnya akan berpengaruh terhadap peningkatan pendapatan usaha.

## Faktor Internal UMKM Pengolah Ikan

## 1. Kekuatan ( Strenght )
a. Lokasi usaha dekat sumber bahan baku
Potensi  penangkapan  ikan  di  Kabupaten Jembrana pada tahun 2020 sebesar 23,67 ribu ton yang  terdiri  atas  ikan  pelagis  seperti  ikan  lemuru dan ikan layang. Hasil tangkapan tersebut yaitu 20,5 ribu  ton  dihasilkan  oleh  Kecamatan  Negara  yang didaratkan di PPN Pengambengan (BPS Kabupaten Jembrana,  2021).  Berdasarkan  hasil  wawancara, bahan  baku  lemuru  dan  layang  yang  dibutuhkan oleh UMKM pengolah ikan tidak lebih dari 1 ton per bulan atau 12 ton per tahun (0,05%). Jumlah bahan  baku  yang  berlimpah  tersebut  memberikan keuntungan  tersendiri  bagi  UMKM  dalam mendapatkan bahan baku ikan.
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
b. Lokasi usaha mudah dijangkau
Lokasi  penelitian  terletak  di  lingkungan kegiatan  perikanan  dengan  jalur  lalu  lintas  yang ramai.  Terdapat  tiga  UPT  Kementerian  Kelautan dan  Perikanan,  pelabuhan  perikanan,  beberapa pabrik  pengalengan  ikan,  serta  tambak Indonesian Naval  Aquaagriculture Program (INAP) di wilayah tersebut.  Kondisi  jalan  beraspal  yang  cukup  baik menjadikan  Desa  Pengambengan  yang  terletak  di pesisir mudah dijangkau baik oleh kendaraan roda empat ataupun truk pengangkut ikan berpendingin. Jalan beraspal yang merupakan sarana transportasi akan  memudahkan  proses  pengangkutan  bahan baku  ataupun  bahan  jadi  dari  dan  ke  luar  Desa Pengambengan.  Hal  ini  akan  memudahkan  akses penyediaan bahan baku, bahan lain dan pemasaran produk.
c. Tidak membutuhkan sewa lokasi produksi
Berdasarkan  hasil  pengamatan  dari  ketiga UMKM,  proses  produksi  masih  dilakukan  dalam skala rumah tangga dan tidak memiliki area produksi khusus  (tempat  produksi  menyatu  dengan  dapur rumah tangga). Hal ini menyebabkan UMKM tidak perlu  mengeluarkan  biaya  sewa  tempat  produksi atau  mengeluarkan  investasi  untuk  pembangunan gedung  produksi.  Biaya  tetap  produksi  dapat diminimalisir  karena  tidak  adanya  biaya  sewa sehingga dapat memperbesar keuntungan.
d.  Biaya tenaga kerja relatif murah
Pemerintah Provinsi Bali menetapkan Upah Minimum  Provinsi  (UMP)  untuk  Kabupaten
Tabel 1. Karakteristik UMKM di Kabupaten Jembrana. Karakteristik Jumlah (unit) Persentase (%) Lama Usaha < 1 tahun 2 15,38% 1 tahun > x > 3 tahun 10 76, 92% > 3 tahun 1 7,69% Sumber permodalan Modal sendiri 10 76,92% Investor 1 7,69% Perbankan 1 7,69% Penghasilan per bulan < 5 juta 5 38,46% 5 juta > x > 10 juta 5 38,46% > 10 juta 3 23,08% Asal usul usaha Usaha dimulai dari nol 9 69,23% Warisan keluarga 3 23,08% Dibentuk oleh instansi pemerintah 1 7,59%
Jembrana  tahun  2022  adalah  Rp2.516.971,00. Besaran UMP tersebut lebih rendah dibandingkan Kabupaten lain di Provinsi Bali. Berdasarkan hasil pengamatan,  pekerja  pada  usaha  pengolahan  ikan adalah  ibu  rumah  tangga  yang  mengisi  waktu luangnya  dengan  bekerja.  Sistem  pembayaran upah  dilakukan  setiap  kali  produksi  dan  bersifat borongan dengan nilai berkisar antara Rp40.000,00 – Rp50.000,00 per hari atau menyesuaikan dengan jenis pekerjaan yang dilakukan. Semisal pada UMKM pengolahan sudang, untuk pekerjaan membersihkan ikan diberikan upah sebesar Rp500,00 per kg ikan. Biaya  tenaga  kerja  merupakan  bagian  dari  biaya produksi  dan  berpengaruh  terhadap  laba  yang diperoleh (Hansen dan Mowen, 2006, Ismaya, 2006, dan Iryanie & Handayani, 2019). Biaya tenaga kerja yang  relatif  murah,  akan  menekan  biaya  produksi dan meningkatkan keuntungan.

## 2. Kelemahan ( Weakness )
a. Kualitas sumber daya manusia (SDM) rendah
Indikasi  rendahnya  kualitas  sumber  daya manusia  pada  UMKM  dapat  dilihat  berdasarkan minimnya keterampilan kelompok dalam melakukan inovasi  produk  olahan,  pengelolaan  usaha  masih dilakukan secara tradisional, serta pengetahuan dan keterampilan kelompok dalam membangun jaringan dan  melakukan  pemasaran  masih  rendah.  Faktor SDM menjadi modal penting dalam kemajuan suatu usaha/organisasi  (Atmaja  &  Ratnawati,  2018,  dan Widjaja, 2018). Kemajuan usaha bergantung kepada sumber modal dan pendidikan serta kebutuhan akan prestasi dan locus of control atau kemampuan seseorang
ISSN 2442-6571

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Analisis Faktor Internal dan Eksternal Usaha Mikro Kecil dan Menengah Pengolah Ikan di Jembrana, Bali    | Febrianti, D. dan Fikriyah, A. Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 151-164
untuk  mengendalikan  apa  yang  terjadi  kepadanya (Pramono et al. , 2021). Buruknya pengelolaan SDM akan  menyebabkan  rendahnya  kinerja  perusahaan (Townsend & Wilkinson, 2010; Okoye & Ezejiofor, 2013). Pengelolaan atau manajemen SDM antara lain peningkatan kompetensi, peningkatan produktifitas, dan peningkatan kontribusi SDM terhadap kinerja perusahaan (Okoye dan Ezeijifor, 2013).
Menurut  Sedyastuti et  al .  (2021)  yang melakukan  penelitian  pada  UMKM  songket di  Palembang  mengatakan  bahwa  kompetensi sumber  daya  manusia  menjadi  faktor  pendukung berkembangnya  UMKM.  Kompetensi  yang dimaksudkan adalah kemampuan dalam melaksanakan  pekerjaan  atau  tugas  sesuai  dengan pengetahuan  dan  keterampilan  yang  dimiliki  serta sikap bertanggung jawab dari suatu profesi terkait karakteristik  keterampilan  tertentu.  Kompetensi difokuskan  pada  tiga  hal  yaitu  pengetahuan, keterampilan dan kemampuan.
Berdasarkan  hasil  pengamatan  yang dilakukan, tingkat pendidikan pada UMKM masih rendah, yaitu sebanyak 70% lulusan sekolah dasar dan  sekolah  menengah  pertama  dan  30%  sekolah menengah umum. Menurut Anwas (2013) tingkat pendidikan  formal  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  kompetensi,  namun  intensitas  pelatihan (pendidikan  non  formal)  berpengaruh  signifikan terhadap  kompetensi  yang  dimiliki.    Sedyastuti et al .  (2021)  berpendapat  bahwa  keberanian  UMKM menerapkan  informasi  atau  materi  yang  diberikan pada  saat  pelatihan  dipengaruhi  oleh  tingkat pendidikan formal dan keterampilan yang dimiliki.
Hasil pengambilan data penelitian menunjukkan  bahwa  UMKM  pernah  mengikuti pelatihan  yang  dilakukan  oleh  Pemerintah  Desa Pengambengan,  instansi  terkait  yang  berlokasi  di Desa Pengambengan. Materi pelatihan yang pernah diikuti seperti pelatihan inovasi produk, pengemasan dan pemasaran. Hingga saat ini belum ada data kajian mengenai pengaruh pelatihan yang diikuti terhadap peningkatan  kompetensi  penggerak  UMKM  di Kabupaten  Jembrana.  Akan  tetapi,  berdasarkan hasil pengamatan kompetensi usaha pelaku UMKM di  Kabupaten  Jembrana  masih  tergolong  minim. Hal ini dapat terlihat pada rendahnya pengetahuan manajemen bisnis, pengetahuan produk dan strategi promosi,  keterampilan  produksi  dan  komunikasi, keterampilan  dalam  pengelolaan  organisasi  dan keuangan, kemampuan berinovasi dan pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah.
Pelaku  UMKM  tidak  melakukan  inovasi produk  olahan  ikan.  Hal  ini  terlihat  dari  metode pengolahan masih sederhana dan tradisional, alat-
alat  produksi  seadanya  (alat  rumah  tangga),  serta produk kurang variatif dan cenderung sama antara UMKM  satu  dengan  lainnya.  Pemasaran  produk hasil UMKM masih terbatas di sekitar lokasi usaha, dengan sistem pemesanan ( preorder) dan informasi dari mulut ke mulut ( door to door ). Sistem pemasaran produk masih terbatas di sekitar lokasi usaha atau disekitar  tetangga  atau  kerabat  pemilik  usaha. Produk  UMKM  belum  dipasarkan  secara  luas  ke luar  wilayah  Jembrana.  Ketidakmampuan  UMKM melakukan  pemasaran  juga  disebabkan  UMKM tidak  memiliki  jaringan  pemasaran,  kurangnya pengetahuan dan keterampilan mengakses jaringan pemasaran  dan  produk  belum  memiliki  sertifikasi PIRT yang menjadi persyaratan bagi produk pangan rumah tangga.
Perluasan  pemasaran  dapat  dilakukan melalui  pemasaran  digital.  Menurut  Sariwulan et al .  (2020)  literasi  digital  berimplikasi  baik  secara langsung  atau  tidak  langsung  terhadap  kinerja UMKM, terutama dalam hal pengembangan usaha dan  jaringan  pemasaran.  Sedangkan  menurut Effendi et al . (2020), dampak krisis Covid-19 telah membuat  UMKM  sadar  akan  pentingnya  media sosial  sebagai  cara  untuk  memasarkan  produk serta  membuat  UMKM  tetap  terhubung  dengan konsumen.  Selama  penelitian,  UMKM  di  Desa Pengambengan  belum  optimal  memanfaatkan media  sosial  atapun  pemasaran  melalui  jalur  atau aplikasi  digital.  Menurut  Chatterjee  dar  (2020) penggunaan sosial media sebagai sarana marketing telah meningkatkan keuntungan UMKM di India. Pemasaran melalui media sosial telah berkontribusi terhadap  pertumbuhan  bisnis,  membuat  UMKM mampu  menjaring  konsumen  potensial  secara luas  serta  dapat  meningkatkan  layanan  sehingga hubungan  antara  UMKM  dan  konsumen  semakin meningkat.
Pelaku UMKM yang diteliti belum dilakukan manajemen usaha yang baik, seperti tidak melakukan pencatatan  produksi  dan  pengelolaan  arus  kas, serta  belum  adanya  upaya  pengembangan  sumber daya  manusia  dan  manajemen  organisasi  yang baik.  Pengelolaan  usaha  lebih  banyak  dilakukan secara tradisional dan bersifat kekeluargaan. Pelaku UMKM  belum  memahami  pentingnya  pencatatan produksi dan keuangan serta pentingnya manajemen usaha bagi keberlangsungan usaha.
Menurut Aymen et al . (2019) yang melakukan penelitian pada UMKM di Iraq diperoleh hasil bahwa beberapa  faktor  yang  menjadi  kekuatan  UMKM dalam mencapai keberhasilan usaha adalah kualitas SDM yang berpengalaman dan mumpuni. Sumber daya  manusia  yang  memiliki  basis  pengetahuan
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain
@uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
terkait  pengelolaan  usaha  dan  organisasi  dapat meningkatkan  kinerja  dan  keberhasilan  usaha. Keberhasilan  usaha  dapat  ditingkatkan  melalui peningkatan  modal  SDM  dengan  cara  melakukan pelatihan  untuk  meningkatkan  pengetahuan  dan keterampilan  dalam  berorganisasi,  melakukan pembukuan  dan  manajemen  keuangan  sehingga dapat meningkatkan kinerja organisasi.
Kemampuan  melakukan  manajemen  usaha seperti  pengelolaan  keuangan  dan  keterampilan berorganisasi  menjadi  faktor  penting  dalam meningkatkan  keberlanjutan  usaha.  Pengelolaan UMKM di Kabupten Jembrana belum menerapkan manajemen  usaha  yang  ditunjukkan  dengan  tidak adanya  pencatatan  produksi  beserta  perhitungan keuangan  usaha.  Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh ketidaktahuan UMKM akan pentingnya manajemen usaha  dan  pencatatan  keuangan.  Selain  itu, pengelolaan keuangan usaha masih belum terpisah dengan keuangan rumah tangga.
b.  Pengemasan  produk  tidak  menarik  dan informatif
Pengemasan  yang  dilakukan  oleh  UMKM masih  sangat  sederhana.  Produk  hanya  dikemas menggunakan plastik atau standing pouch , beberapa tidak  menggunakan  label,  beberapa  lainnya menggunakan  label  yang  sederhana  dan  kurang informatif.  Sebagian  UMKM  telah  memahami pentingnya kemasan dan pelabelan. Namun, sebagian lainnya  belum  mengetahui  bahwa  pengemasan penting untuk menunjang pemasaran.
Menurut Clement (2007) proses pengambilan keputusan  pembelian  yang  dilakukan  konsumen dipengaruhi  oleh  tampilan  kemasan.  Menurut Spence  (2016)  mengungkapkan  bahwa  desain kemasan  seharusnya  memiliki  kemampuan  untuk mengkomunikasikan  pesan  atau  atribut  produk dan  mampu  menghadirkan  kesan  melalui  elemen desain seperti tipografi, bentuk dan warna. Bahkan menurut  Heskett  (2002)  ditegaskan  bahwa  desain kemasan  dapat  dijadikan  alat  strategis  pemasaran sehingga diperlukan pengembangan desain kemasan yang menarik.
Menurut Rundh (2013) pengemasan menjadi solusi  untuk  meningkatkan  perlindungan  dan penyimpanan produk selama proses distribusi dari supply  chain hingga  mencapai  konsumen  akhir. Kemasan  yang  fungsional,  selain  mampu  menjaga kualitas produk juga memberi informasi isi produk dan cara penggunaannya. Label kemasan seharusnya memberi  informasi  yang  lengkap  terkait  produk dan branding yang  ingin  disampaikan  perusahaan kepada calon konsumennya. Kemasan akan menjadi
hal  pertama  yang  dilihat  oleh  pelanggan  saat mempertimbangkan  pembelian  produk.  Kemasan yang  efektif  dan  meyakinkan  menjadi  cara  terbaik untuk mempresentasikan produk kepada konsumen.
Menilik  hal  tersebut,  pengemasan  yang sederhana dan terkesan apa adanya menjadi sebuah kelemahan  tersendiri  bagi  produk  UMKM  untuk bersaing dengan produk lain. Kemasan produk yang tidak  komunikatif  tidak  dapat  berperan  sebagai alat  strategis  pemasaran.  Rendahnya  kemampuan UMKM  untuk  membuat  desain  kemasan  yang menarik dan informatif menjadi kendala tersendiri bagi  produk  UMKM  untuk  memasuki  pasar  yang lebih luas.
c. Produk belum bersertifikat
Sertifikasi  merupakan  bentuk  jaminan keamanan  pangan  bagi  konsumen  dan  menjadi kewajiban  bagi  setiap  industri  rumah  tangga sebagaimana yang diatur dalam Pasal 43 Peraturan Pemerintah No. 28 Tahun 2004 tentang keamanan, mutu dan gizi pangan. Sertifikasi menjadi komitmen produsen  dalam  melakukan  pengawasan  mutu dan  keamanan  pangan,  sekaligus  upaya  untuk meningkatkan  niat  beli  dan  nilai  jual  produk (Mamuaja, 2016 dan Lizmanizar, 2018). Persyaratan dasar dari produk pangan yang diproduksi oleh usaha skala rumah tangga yaitu sertifikasi Pangan Industri Rumah  Tangga  (P-IRT).  Sertifikasi  P-IRT  akan menunjukkan bahwa produk yang dijual aman dan layak untuk dikonsumsi. P-IRT juga menjadi bukti upaya  produsen  untuk  memenuhi    hak  konsumen terkait informasi produk dan kemanan pangan.
Produk  UMKM  di  Desa  Pengambengan hanya  4  produk  yang  memiliki  PIRT  dari  13 produk  yang  diamati.  Informasi  yang  diperoleh menyebutkan  bahwa  UMKM  belum  melakukan pengajuan  sertifikasi  P-IRT  karena  ketidaktahuan pelaku  usaha  terkait  kewajibannya  memberikan jaminan  keamanan  pangan  bagi  konsumen  serta pentingnya  sertifikasi  P-IRT  bagi  pemasaran.  Hal tersebut telah membuat rendahnya kesadaran pelaku UMKM  untuk  mendaftarkan  produknya  ke  Dinas Kesehatan untuk mendapatkan sertifikasi P-IRT.
Menurut  Rozan et  al .  (2004)  peningkatan pembelian konsumen terhadap produk bersertifikat terjadi  pada  saat  diberikan  informasi  kandungan logam  berat  pada  produk  yang  tidak  bersertifikat. Hal tersebut menunjukkan bahwa konsumen akan merubah  keputusan  atau  keinginannya  untuk membeli  produk  saat  mengetahui  bahwa  produk tersebut mengandung sesuatu yang akan merugikan kesehatan.  Hal  yang  berbeda  diungkapkan  oleh Botonaki et al . (2006) bahwa produk bersertifikasi
ISSN 2442-6571

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Analisis Faktor Internal dan Eksternal Usaha Mikro Kecil dan Menengah Pengolah Ikan di Jembrana, Bali    | Febrianti, D. dan Fikriyah, A. Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 151-164
kerap  kali  tidak  disukai  karena  harga  yang  lebih tinggi,  sudah  terbiasa  dan  puas  dengan  produk konvensional,  dan  ketidakpercayaan  dalam  proses sertifikasi. Hal tersebut disebabkan oleh rendahnya tingkat kesadaran dan pengetahuan konsumen yang terjadi di Yunani yang dilakukan pada produk sayur organik bersertifikasi. Keinginan konsumen untuk membeli  produk  bersertifikat  akan  lebih  tinggi pada  masyarakat  yang  memiliki  kesadaran  tentang pentingnya  kesehatan,  kandungan  nutrisi  pada produk pangan yang akan dibelinya.

## Faktor Eksternal UMKM Pengolah Ikan
1. Peluang ( opportunity )
a. Kunjungan wisata ke Bali tinggi Pulau  Bali  dikenal  sebagai  salah  satu  obyek wisata internasional. Tingkat kunjungan wisatawan mancanegara (wisman) yang tercatat per September 2022 yaitu 291.162 kunjungan (BPS Provinsi Bali, 2022).  Negara  penyumbang  wisatawan  terbanyak antara  lain  Australia,  India,  Inggris.  Tingginya kunjungan  wisatawan  tersebut  menjadi  peluang pasar yang baik. Lokasi wisata atau pusat oleh-oleh yang  tersebar  di  Bali  menjadi  pangsa  pasar  yang potensial  untuk  pemasaran  produk,  akan  tetapi peluang pasar tersebut belum dimanfaatkan dengan baik oleh UMKM. Hal tersebut dapat dilihat dari belum adanya produk UMKM pengolah ikan dari Kabupaten Jembrana yang menjangkau pasar oleh- oleh di pusat obyek wisata.
b. l Keberadaan  lembaga  pendidikan  bidang g kelautan dan perikanan di Desa Pengambengan
Politeknik Kelautan dan Perikanan Jembrana yang  berlokasi  di  Desa  Pengambengan  memiliki Program  Studi  Pengolahan  Hasil  Perikanan. Keberadaan  kampus  tersebut  merupakan  sebuah peluang  besar  bagi  UMKM  pengolah  ikan  di Kabupaten  Jembrana  untuk  dapat  mengakses informasi  perkembangan  teknologi  pengolahan hasil  laut.  Sebagai  perguruan  tinggi,  Politeknik Kelautan  dan  Perikanan  Jembrana  memiliki kewajiban untuk melaksanakan Tridarma Perguruan Tinggi melalui kegiatan pendidikan, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. Kegiatan penelitian difokuskan  pada  penelitian  terapan  di  mana  hasil penelitian didesiminasikan kepada masyarakat untuk diaplikasikan,  sedangkan  kegiatan  pengabdian biasanya Keberadaan kampus yang berlokasi di dekat tempat usaha menjadi sebuah peluang bagi UMKM untuk  mengembangkan  usahanya  dengan  lebih mudah  dan  terarah.  Pada  tahun  2022,  Politeknik
Kelautan dan Perikanan Jembrana telah melakukan empat  kali  kegiatan  pelatihan  dan  pendampingan, namun  tidak  semua  UMKM  yang  diteliti  pernah mengikuti kegiatan tersebut.
c. Dukungan pemerintah daerah
Menurut  Maksum et  al .  (2020)  salah  satu faktor penentu keberhasilan UMKM adalah adanya keputusan  politik  yang  dapat  mempengaruhi  atau mengintervensi  daya  tahan  UMKM.  Hal  yang sama  juga  diungkapkan  Yun et  al .  (2019)  yang mengatakan  bahwa  faktor  penentu  keberhasilan dalam  manajemen  inovasi  sosial  adalah  adanya intervensi dari pembuat keputusan politik tertinggi. Faktor eksternal berupa dukungan pemerintah dan sektor  swasta  memberi  kontribusi  positif  terhadap kinerja  pengelolaan  UMKM  dan  pengembangan bisnis UMKM.
Dukungan Pemerintah Kabupaten Jembrana terhadap  pengembangan  UMKM  ditunjukkan dengan  kemudahan  pengajuan  perizinan  yang dilakukan  secara  satu  pintu  di  Kantor  Pelayanan Perizinan  Terpadu  serta  adanya  Pusat  Layanan Usaha  Terpadu  (PLUT)  KUMKM  yang  fokus melakukan bimbingan pada UMKM di Kabupaten Jembrana.  Pendampingan  yang  dilakukan  oleh PLUT  yaitu  dengan  memberikan  pelatihan  mulai dari  cara  melakukan  produksi  yang  higienis, pembuatan  kemasan  serta  pemasaran.  PLUT juga  memfasilitasi  UMKM  dalam  pengajuan perizinan usaha dan sertifikasi PIRT. Selain terkait produksi  dan  perizinan,  PLUT  juga  memfasilitasi UMKM  untuk  mendapat  bantuan  hibah  berupa dana CSR.
d. Harga bahan baku relatif murah
Produk olahan yang dihasilkan oleh UMKM Desa Pengambengan menggunakan bahan baku dari ikan lokal yang banyak terdapat di sekitar lokasi usaha seperti ikan lemuru, ikan layang, dan ikan tongkol. Penggunaan jenis ikan tersebut selain karena banyak terdapat di sekitar lokasi usaha juga karena harganya yang  relatif  murah.  Harga  ikan  lemuru  berkisar antara Rp3000,- s.d Rp10.000,- per kg, harga ikan layang antara Rp5000,- s.d Rp15.000,- per kg dan harga  ikan  tongkol  Rp15.000  s.d  Rp30.000,-  per kg. Bahan baku yang digunakan sesuai dengan jenis produk yang akan diproduksi.

## 2. Ancaman ( threats)
a. Ketersediaan bahan baku musiman
Kendala  usaha  pengolahan  perikanan  di Desa  Pengambengan  adalah  ketersediaan  bahan
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
baku yang dipengaruhi oleh musim. Sebagian besar bahan  baku  yang  digunakan  merupakan  bahan baku  lokal  hasil  tangkapan  nelayan  setempat. Sebagian besar UMKM pengolah ikan tidak mampu membeli bahan baku di luar Kabupaten Jembrana. Hal  ini  berbeda  dengan  industri  pengalengan yang  mampu  mendatangkan  ikan  lemuru  dari luar  kota  atau  bahkan  menggunakan  bahan baku  impor.  Selain  itu,  UMKM  juga  tidak memiliki cold storage yang dapat digunakan untuk menyimpan  bahan  baku  saat  kondisi  sedang melimpah.
Musim  penangkapan  ikan  lemuru  adalah pada  bulan  Oktober  sampai  Februari  dengan puncak musim yaitu pada bulan November. Bulan Maret  s.d  September  hasil  tangkapan  lemuru  di Selat  Bali  menurun  drastis  karena  ikan  belum masuk  ukuran  untuk  ditangkap  (Simbolon et  al ., 2011).  Penurunan  jumlah  produksi  tangkapan berpengaruh secara signifikan terhadap ketersediaan  bahan  baku  ikan.  Daya  saing UMKM terhadap akses bahan baku sangat rendah dibandingkan industri pengalengan.
Produksi  tangkapan  yang  rendah  membuat beberapa  perahu  memutuskan  untuk  tidak  melaut karena  hasil  tangkapan  tidak  mampu  menutupi biaya  operasional.  Menurut  Nugraha et  al .  (2018) jumlah armada yang digunakan untuk penangkapan ikan  lemuru  di  PPN  Pengambengan  berkisar 136  unit  dengan  alat  tangkap  berupa  purse seine.  Akan  tetapi,  jumlah  armada  yang  melaut berfluktuasi  setiap  bulan  (Laporan  Triwulan  PPN Pengambengan, 2022).
Menurut  Sastra et  al. (2017)  tangkapan ikan  tongkol  tertinggi  Selat  Bali  adalah  pada musim  peralihan  II  (September  dan  November) dan terendah pada musim barat (Desember sampai Februari).  Faktor  eksternal  seperti  iklim,  suhu laut  permukaan  dan  keberadaan  fitoplankton
dianggap  berpengaruh  terhadap  pola  musim tangkapan ikan.
b. Produk olahan ikan dari pesaing lebih menarik dan murah
Produk  olahan  ikan  dari  pabrik  dikemas dengan lebih menarik dan harga yang lebih murah dibanding  produk  dari  UMKM.  Pengamatan dilakukan  terhadap  produk  sejenis  dari  UMKM atau  industri  pengolahan  lain  yang  sudah  terlebih dahulu  beredar  di  pasaran.  Berikut  adalah  data perbandingan  harga  beberapa  produk  sejenis  yang berhasil dikumpulkan (Tabel 2).
Harga  produk  dari  UMKM  Kabupaten Jembrana di atas harga produk sejenis yang sudah beredar di pasaran. Tingginya harga tersebut tidak diikuti  oleh  kualitas  produk  dan  kemasan  yang menarik bagi konsumen.

## Analisis Penentuan Strategi Pengambangan UMKM
Berdasarkan hasil identifikasi faktor internal dan  eksternal  UMKM  Kabupaten  Jembrana dilakukan  perhitungan  Matriks  Internal  Strategic Factors  Analysis  Summary (IFAS)  dan  Matriks Eksternal Strategic Factors Analysis Summary (EFAS) dapat dilihat pada Tabel 3.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  skor  pada matriks  IFAS  dan  EFAS  akan  ditentukan  titik koordinat  (x,y)  dengan  menggunakan  Diagram Cartesius  SWOT.  Titik  koordinat  dapat  dihitung dengan rumus berikut:
Koordinator Analisis Internal = skor total S - skor total W = 1,83 - 1,40 = 0,43 Koordinator Analisis Internal = skor total O - skor total T = 2,00 - 1,17 = 0,83
Tabel 2. Perbandingan Harga Produk UMKM Kabupaten Jembrana dengan Produk Sejenis dari UMKM/Industri Pengolahan Lain.
Jenis Produk Satuan (g) Harga Produk Sejenis UMKM Lain (Rp.) Harga UMKM Kabupaten Jembrana (Rp.) Kerupuk Ikan 100 4.850 10.000 Keripik Ikan 150 29.000 30.000 Abon Ikan 100 25.000 35.000 Dendeng Ikan 100 12.000 25.000 Keterangan:
UMKM/Industri lain yang dimaksud dalam Tabel 2 adalah UMKM/industri pengolah lain diluar Kabupaten Jembrana yang memiliki produk sejenis dengan UMKM yang diamati.
ISSN 2442-6571

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Analisis Faktor Internal dan Eksternal Usaha Mikro Kecil dan Menengah Pengolah Ikan di Jembrana, Bali    | Febrianti, D. dan Fikriyah, A. Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 151-164

## Tabel 3. Perhitungan Matrisk IFAS dan EFAS.
No Faktor Bobot Rating Skor Kekuatan (S ) S1 Lokasi usaha dekat sumber bahan baku 0,14 3 0,42 S2 Lokasi usaha mudah dijangkau 0,12 3 0,32 S3 Tidak membutuhkan biaya sewa lokasi produksi 0,16 4 0,59 S4 Biaya tenaga kerja relatif murah 0,15 3 0,49 Total kekuatan (S) 0,57 1,83 Kelemahan (W) W1 Rendahnya kualitas SDM UMKM 0,16 4 0,56 W2 Pengemasan produk tidak menarik dan informatif 0,15 3 0,49 W3 Produk belum tersertifikasi 0,12 3 0,34 Total kelemahan (W) 0,43 1,40 Total Faktor Internal (IFAS) 1,00 3,22 Peluang (O) O1 Kunjungan wisata ke Bali tinggi 0,18 3 0,61 O2 Keberadaan lembaga pendidikan di bidang kelautan dan perikanan di Kab. Jembrana 0,15 3 0,43 O3 Adanya dukungan Pemerintah Daerah terhadap UMKM 0,15 3 0,41 Total Peluang (O) 0,65 2,00 Ancaman (T) T1 Ketersediaan bahan baku musiman 0,16 3 0,50 T2 Produk olahan ikan dari pesaing relatif lebih menarik dan murah 0,19 4 0,66 Total Ancaman (T) 0,35 1,17 Total Faktor Eksternal (EFAS) 1,00 3,17
Hasil dari perhitungan menunjukkan bahwa titik koordinat terletak pada titik (0,43,0,83). Hasil perhitungan titik koordinat pada Diagram Cartesius SWOT disajikan Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Cartesius SWOT.
Berdasarkan hasil analisis pada faktor internal dan eksternal diperoleh posisi UMKM berada pada kuadran  I.  Posisi  tersebut  menunjukkan  bahwa UMKM dalam posisi yang mantap karena memiliki peluang  dan  kekuatan  yang  cukup  besar.  Strategi yang  tepat  untuk  dikembangkan  pada  kondisi UMKM  di  kuadran  I  adalah  strategi  agresif  atau
progresif yaitu strategi untuk terus bergerak maju, melakukan  ekspansi  dan  meraih  keuntungan  yang besar.  UMKM  dapat  mengoptimalkan  kekuatan demi merebut peluang.
Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel 4, strategi  yang  dapat  dilakukan  adalah  strategi  S-O dengan nilai tertinggi yaitu 3,83. Dari hasil analisis SWOT pada Tabel 3, strategi yang dapat diterapkan adalah  strategi  dengan  menggunakan  kekuatan untuk menangkap peluang (S-O) antara lain:
1.  Meningkatkan  jumlah  produksi  saat  stok  ikan melimpah dan murah
2.  Meningkatkan  kerjasama  dengan  Politeknik Kelautan  dan  Perikanan  Jembrana  untuk peningkatan  daya  saing  produk  melalui  inovasi produk dan kemasan
3.  Meningkatkan  jaringan  pemasaran  pada  toko oleh-oleh di Pulau Bali
4.  Mengoptimalkan pemasaran dengan menggunakan media sosial
5.  Peningkatan akses permodalan melalui bantuan/ dukungan Pemkab Jembrana
6.  Mengoptimalkan  pendampingan  usaha  dari Pemerintah Kabupaten
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Tabel 4. Matriks SWOT pengembagan UMKM Pengolah Ikan di Kabupaten Jembrana.
Faktor Eksternal Faktor internal ANCAMAN (T): 1. Ketersediaan bahan baku musiman 2. Produk olahan ikan dari pesaing relatif lebih menarik dan murah PELUANG (O): 1. Kunjungan wisata ke Bali tinggi 2. Keberadaan lembaga pendidikan bidang kelautan dan perikanan di Kab. Jembrana
3. Adanya  dukungan  Pemerintah  Daerah terhadap UMKM 4. Harga bahan baku relatif murah KELEMAHAN (W):
1. Rendahnya kualitas SDM UMKM
2. Pengemasan produk tidak menarik dan informatif
3. Produk belum tersertifikasi
Strategi mengatasi kelemahan untuk mengurangi ancaman   (W-T):
1. Meningkatkan pengetahuan dan keterampilan pengolahan ikan melalui pelatihan dan pembinaan dari institusi terkait
2. Meningkatkan daya saing produk dengan meningkatkan kualitas produk, pengemasan yang menarik dan pengajuan sertifikasi produk
3. Meningkatkan akses pada bahan baku di luar Kabupaten Jembrana
Strategi mengatasi kelemahan untuk menangkap peluang  (W-O):
1. Meningkatkan kemampuan pengolah membangun jaringan pemasaran dan perluasan pasar
2. Bekerjasama dengan Politeknik Kelautan dan Perikanan Jembrana untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan pengolah ikan dalam membuat produk inovasi olahan 3. Bekerja sama dengan Pemerintah Kabupaten untuk memasarkan produk di sentra oleh-oleh daerah dan ikut terlibat dalam even atau pameran produk UMKM
4. Mengikuti pelatihan untuk mendapat sertifikasi produk
5. Meningkatkan akses informasi dan pelatihan untuk meningkatkan kualitas SDM pengelola UMKM
6. Melakukan perencanaan produksi, terutama pada musim ikan melimpah
KEKUATAN (S):
1. Lokasi usaha dekat sumber bahan baku
2. Lokasi usaha mudah dijangkau
3. Tidak membutuhkan sewa lokasi produksi
4. Biaya tenaga kerja relatif murah
Strategi menggunakan kekuatan untuk mengurangi ancaman (S-T):
1. Meningkatkan jumlah produksi pada saat musim ikan
2. Menghitung kembali harga jual dengan mempertimbangkan biaya produksi dan harga produk sejenis di pasaran
3. Memperbaiki kualitas produk, terutama tampilan kemasan
4. Meningkatkan akses untuk bahan baku
5. Melakukan diversifikasi bahan baku
6. Meningkatkan akses pemasaran produk ke sentra oleh-oleh di Jembrana atau daerah lain di Bali
Strategi menggunakan kekuatan untuk menangkap peluang  (S-O):
1. Meningkatkan jumlah produksi saat stok ikan melimpah dan murah
2. Meningkatkan kerjasama dengan Politeknik Kelautan dan Perikanan Jembrana untuk peningkatan daya saing produk melalui inovasi produk dan kemasan
3. Meningkatkan jaringan pemasaran pada toko oleh-oleh di Pulau Bali
4. Mengoptimalkan pemasaran dengan menggunakan media sosial
5. Peningkatan akses permodalan melalui bantuan/dukungan Pemkab Jembrana
6. Mengoptimalkan pendampingan usaha dari Pemkab

## Rumusan Strategi Pengembangan UMKM di Kabupaten Jembrana
Secara  sistematis  analisis  SWOT  telah melakukan  identifikasi  terkait  faktor  internal  dan eksternal  pengembangan  UMKM  sehingga  dapat diputuskan  bahwa  formulasi  strategi  yang  tepat
adalah  strategi progresif. Berdasarkan  hasil  FGD dan  wawancara,  rumusan  strategi  utama  untuk pengembangan  UMKM  di  Kabupaten  Jembrana adalah  melalui  pendampingan  usaha  dari  instansi terkait,  peningkatan  daya  saing,  pengaturan ketersediaan  bahan  baku,  dan  perluasan  akses jaringan pemasaran (Gambar 2).
ISSN 2442-6571

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Analisis Faktor Internal dan Eksternal Usaha Mikro Kecil dan Menengah Pengolah Ikan di Jembrana, Bali    | Febrianti, D. dan Fikriyah, A. Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 151-164

## Gambar 2. Rekomendasi Strategi Pengembangan UMKM.
Strategi  pendampingan  usaha  dari  instansi terkait  diperlukan  untuk  meningkatkan  kualitas SDM  dan  daya  saing  produk.  Hal  yang  dapat dilakukan  oleh  UMKM  antara  lain.  Memperluas akses  informasi  teknologi  dan  inovasi  produk  dari Politeknik  Kelautan  dan  Perikanan  Jembrana, mengikuti berbagai pelatihan yang dilakukan oleh instansi pembina, mendaftarkan diri sebagai pelaku utama  perikanan  kepada  penyuluh  perikanan setempat  sehingga  memudahkan  UMKM  untuk mendapat  pembinaan  usaha,  serta  menambah permodalan baik dari perbankan, lembaga keuangan ataupun kerja sama usaha dengan pemodal/investor.
Strategi lain yang juga dapat dilakukan untuk meningkatkan  kapasitas  UMKM  di  Kabupaten Jembrana  adalah  melalui  peningkatan  daya  saing produk. Strategi ini diperlukan untuk meningkatkan daya  saing  produk  di  pasaran.  Beberapa  hal  yang dapat  ditingkatkan  antara  lain  merubah  desain kemasan  menjadi  lebih  menarik  dan  informatif, melakukan sertifikasi produk untuk meningkatkan kepercayaan konsumen, meningkatkan value produk agar  konsumen  bersedia  membayar  lebih  mahal dibandingkan  produk  sejenis,  contohnya  dengan mencantumkan  manfaat  kesehatan  yang  diperoleh konsumen.
Pengembangan kapasitas UMKM juga dapat dimaksimalkan  melalui  pengaturan  ketersediaan bahan  baku.  Strategi  ini  diperlukan  untuk meningkatkan  produksi  pada  saat  bahan  baku melimpah  dan  meminimalisir  kekurangan  bahan baku  saat  stok  kosong  atau  sedikit.  Strategi  yang
dapat diterapkan melalui kerja sama dengan supplier ikan  atau  nelayan  untuk  penyediaan  bahan  baku, perencanaan  produksi  sehingga  dapat  diprediksi kebutuhan  bahan  baku  setiap  bulan,  optimalisasi jumlah  produksi  saat  stok  bahan  baku  melimpah, terutama pada produk yang dapat disimpan dalam jangka  waktu  lama,  serta  penyediaan cold  storage untuk  penyimpanan  stok  bahan  baku  saat  ikan sedang melimpah.
Strategi  pengembangan  UMKM  juga  harus dapat  dioptimalisasi  memalui  perluasan  akses  dan jaringan  pemasaran.  Strategi  ini  diperlukan  untuk meningkatkan penjualan dan keterjangkauan produk ke  konsumen.  Memperluas  akses  dan  jaringan pemasaran  dapat  dilakukan  melalui  optimalisasi penggunaan  media  sosial  dan e-commerce sebagai sarana menjangkau pasar secara efektif dan efisien, inisiasi  kerja  sama  dengan  toko  oleh-oleh  atau supermarket untuk membangun jaringan pemasaran, inovasi produk untuk memperluas pemasaran, dan pengembangan pemasaran dengan sistem reseller .

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan menunjukkan bahwa UMKM memiliki kekuatan dan peluang yang besar. Posisi UMKM pengolah hasil perikanan  di  Kabupaten  Jembrana  dalam  kuadran analisis SWOT berada pada kuadran I yang artinya UMKM memiliki kekuatan yang dapat digunakan untuk meraih peluang. Strategi terbaik yang dapat dilakukan  adalah  strategi progresif yaitu  strategi untuk  terus  bergerak  maju,  melakukan  ekspansi
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] .
ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
dan  meraih  keuntungan  yang  besar.  Rumusan strategi yang diformulasikan untuk pengembangan UMKM Kabupaten Jembrana terbagi dalam empat strategi  utama  yaitu  meningkatkan  pembinaan usaha dari instansi terkait, meningkatkan daya saing produk,  mengatur  ketersediaan  bahan  baku,  dan memperluas  akses  dan  jaringan  pemasaran. Pembinaan  usaha  dari  instansi  terkait  sangat diperlukan  untuk  membantu  UMKM  dalam mengatasi  permasalahan  usaha  dan  meningkatkan kemampuannya  dalam  manajemen  usaha, penerapan  teknologi,  dan  mengakses  modal  dari lembaga permodalan formal. Selain itu, penerapan strategi  peningkatan  daya  saing  usaha  akan membantu  UMKM  dalam  membuka  dan  meraih peluang  bisnis  yang  ada.  Kemampuan  UMKM dalam  meraih  peluang  bisnis  memungkinkan UMKM  untuk  membuka  jaringan  pemasaran sehingga  penjualan  dapat  meningkat.  Penerapan keempat  strategi  tersebut  tentunya  membutuhkan andil dan dukungan kebijakan dari instansi terkait. Kebijakan akan menciptakan lingkungan usaha yang kondusif  untuk  pertumbuhan  dan  perkembangan UMKM.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami ucapkan terima kasih kepada Politeknik Kelautan  dan  Perikanan  Jembrana,  Pelabuhan Perikanan  Nusantara  (PPN)  Pengambengan, Pemerintah  Kabupaten  Jembrana,  Pemerintah Desa  Pengambengan  serta  UMKM  di  Kabupaten Jembrana, Bali yang sudah membantu terlaksananya penelitian ini.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini  kami  menyatakan  bahwa kontribusi masing-masing penulis dalam penulisan makalah  ini  adalah:  Desy  Febrianti  sebagai kontributor  utama  dan  Amiqatul  Fikriyah  sebagai anggota. Penulis menyatakan bahwa Surat Kontribusi Penulis telah dilampirkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Acosta, A. S., Crespo, Á. H., & Agudo, J. C. (2018). Effect of market orientation, network capability and entrepreneurial orientation on international performance  of  small  and  medium  enterprises (SMEs). International  Business  Review , 27 (6),  1128–1140.  https://doi.org/10.1016/j. ibusrev.2018.04.004.
Anwas,  O.  M.  (2013).  Pengaruh  pendidikan  formal, pelatihan,  dan  intensitas  pertemuan  terhadap kompetensi  penyuluh  pertanian. Jurnal Pendidikan  Dan  Kebudayaan , 19 (1),  50–62. https://doi.org/10.24832/jpnk.v19i1.107.
Aymen, A., Alhamzah, A., & Bilal, E. (2019). A multi- level  study  of  influence  financial  knowledge management  small  and  medium  enterprises. Polish Journal of Management Studies , 19 (1), 21– 31. https://doi.org/10.17512/pjms.2019.19.1.02.
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Jembrana.  (2021). Kecamatan  Negara  dalam  angka  2021 .  https:// jembranakab.bps.go.id/publication/2021/09/24/ a100ebdeaa41aeccf4c8e6aa/kecamatan-negara- dalam-angka-2021.html.
Badan Pusat Statistik Provinsi Bali. (2022). Provinsi Bali dalam  angka  2022 .  https://bali.bps.go.id/n/20 22/02/25/80c22b56df75888ff3ecee4e/provinsi- bali-dalam-angka-2022.html.
Botonaki,  A.,  Polymeros,  K.,  Tsakiridou,  E.,  & Mattas,  K.  (2006).  The  role  of  food  quality certification  on  consumers’  food  choices. British Food Journal , 108 (2), 77–90. https://doi. org/10.1108/00070700610644906.
Chatterjee, S., & Kumar Kar, A. (2020). Why do small and medium enterprises use social media marketing and  what  is  the  impact:  Empirical  insights from India. International Journal of Information Management , 53 (February), 102103. https://doi. org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102103.
Clement, J. (2007). Visual influence on in-store buying decisions:  an  eye-track  experiment  on  the visual  influence  of  packaging  design. Journal of Marketing Management , 23 (9–10), 917–928. https://doi.org/10.1362/026725707x250395.
Covin,  J.  G.,  &  Miller,  D.  (2014).  International entrepreneurial orientation: conceptual considerations,  research  themes,  measurement issues,  and  future  research  directions. Entrepreneurship:  Theory  and  Practice , 38 (1), 11–44. https://doi.org/10.1111/etap.12027.
David,  F.  R.  (2022). Strategic  management  concepts:  a competitive  advantage  approach .  https://books. google.com/books?id=ZYopygAACAAJ.
Ebitu,  E.  T.,  Basil,  G.,  &  Ufot,  J.  A.  (2016).  An Appraisal of Nigeria’s Micro, Small and Medium Enterprises (MSMES): Growth, Challenges and Prospects. International Journal of Small Business and Entrepreneurship Research , 4 (4), 1–15.
Effendi,  M.  I.,  Sugandini,  D.,  &  Istanto,  Y.  (2020). Social  media  adoption  in  SMEs  impacted  by COVID-19: the TOE model*. Journal of Asian Finance,  Economics  and  Business , 7 (11),  915– 925.  https://doi.org/10.13106/jafeb.2020.vol7. no11.915.
Gürel, E., & Tat, M. (2017). SWOT analysis: a theoretical review. Journal of International Social Research , 10 (51),  994–1006.  https://doi.org/10.17719/ jisr.2017.1832.
Harvie,  C.  (2019).  Trade  Logistics  in  Landlocked  and Resource  Cursed  Asian  Countries. Trade Logistics  in  Landlocked  and  Resource  Cursed Asian  Countries ,  155–174.  https://doi. org/10.1007/978-981-13-6814-1.
ISSN 2442-6571

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 151-164
Johnsen,  Å.  (2015).  Strategic  management  thinking and  practice  in  the  public  sector:  A  strategic planning for all seasons? Financial Accountability and  Management , 31 (3),  243–268.  https://doi. org/10.1111/faam.12056.
Maksum, I. R., Sri Rahayu, A. Y., & Kusumawardhani, D.  (2020).  A  social  enterprise  approach to  empowering  micro,  small  and  medium enterprises (SMEs) in Indonesia. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity , 6 (3). https://doi.org/10.3390/JOITMC6030050. Nugraha, S. W., Ghofar, A., & Saputra, S. W. (2018). Monitoring perikanan lemuru di perairan Selat Bali. Management  of  Aquatic  Resources  Journal (MAQUARES) , 7 (1),  130–140.  https://doi. org/10.14710/marj.v7i1.22533.
Pramono, R., Sondakh, L. W., Bernarto, I., Juliana, J., & Purwanto, A. (2021). Determinants of the small and medium enterprises progress: a case study of  SME  entrepreneurs  in  Manado,  Indonesia. Journal of Asian Finance, Economics and Business , 8 (1),  881–889.  https://doi.org/10.13106/ jafeb.2021.vol8.no1.881.
Rachmat, M. (2015). Percepatan pembangunan pangan menuju  pencapaian  ketahanan  pangan  yang mandiri  dan  berdaulat. Forum  Penelitian  Agro Ekonomi , 33 (1), 1. https://doi.org/10.21082/fae. v33n1.2015.1-17.
Rozan,  A.,  Stenger,  A.,  &  Willinger,  M.  (2004).
Willingness  to  pay  for  food  safety:  an experimental investigation of quality certification on  bidding  behaviour. European  Review  of Agricultural Economics , 31 (4), 409–425. https:// doi.org/10.1093/erae/31.4.409.
Rundh, B. (2013). Linking packaging to marketing: How packaging is influencing the marketing strategy. British  Food  Journal , 115 (11),  1547–1563. https://doi.org/10.1108/BFJ-12-2011-0297.
Saputro, J. W., Handayani, P. W., Hidayanto, A. N., & Budi,  I.  (2010).  Peta  rencana  (roadmap)  riset Enterprise  Resource  Planning  (ERP)  dengan fokus  riset  pada  Usaha  Kecil  dan  Menengah (UKM)  di  Indonesia. Journal  of  Information Systems , 6 (2), 140–145. https://doi.org/https:// doi.org/10.21609/jsi.v6i2.287.
Sariwulan,  T.,  Suparno,  S.,  Disman,  D.,  Ahman, E.,  &  Suwatno,  S.  (2020).  Entrepreneurial performance:  the  role  of  literacy  and  skills. Journal of Asian Finance, Economics and Business ,
7 (11),  269–280.  https://doi.org/10.13106/ jafeb.2020.vol7.no11.269.
Sastra, I. G. A. B. W., Karang, I. W. G. A., As-syakur, A.  R.,  &  Suteja,  Y.  (2017).  Variasi  musiman hubungan antara parameter oceanografi dengan hasil  tangkapan  ikan  tongkol  berdasarkan data  harian  di  Selat  Bali. Journal  of  Marine and  Aquatic  Sciences , 4 (1),  109.  https://doi. org/10.24843/jmas.2018.v4.i01.109-119.
Sedyastuti, K., Suwarni, E., Rahadi, D. R., & Handayani, M.  A.  (2021).  Human  resources  competency at  micro,  small  and  medium  enterprises  in Palembang songket industry. Proceedings of the 2nd  Annual  Conference  on  Social  Science  and Humanities  (ANCOSH  2020) , 542 (Ancosh 2020),  248–251.  https://doi.org/10.2991/ assehr.k.210413.057.
Simbolon,  D.,  Wiryawan,  B.,  &  Wahyuningrum,  P.  I. (2011).  Tingkat  pemanfaatan  dan  pola  musim penangkapan ikan lemuru di perairan Selat Bali.
Buletin PSP , 19 (3), 293–307.
Solano Acosta, A., Herrero Crespo, Á., & Collado Agudo, J. (2018). Effect of market orientation, network capability  and  entrepreneurial  orientation on  international  performance  of  small  and medium  enterprises  (SMEs). International Business Review , 27 (6), 1128–1140. https://doi. org/10.1016/j.ibusrev.2018.04.004.
Soleha,  A.  R.  (2020).  Kondisi  UMKM  masa  pandemi Covid-19  pada  pertumbuhan  ekonomi  krisis serta  program  pemulihan  ekonomi  nasional. Jurnal Ekombis , 6 (2), 165–178.
Spence, C. (2016). Multisensory packaging design: color, shape, texture, sound, and smell. Integrating the Packaging  and  Product  Experience  in  Food  and Beverages: A Road-Map to Consumer Satisfaction , December  2016 ,  1–22.  https://doi.org/10.1016/ B978-0-08-100356-5.00001-2.
Supriyanto.  (2006).  Pemberdayaan  usaha  mikro,  kecil dan  menengah  (UMKM)  sebagai  salah  satu upaya  penanggulangan  kemiskinan. Jurnal Ekonomi  Dan  Pendidikan , 3 (1),  1–16.  https:// doi.org/10.21831/jep.v3i1.627.
Yolande  Smit.  (2012).  A  literature  review  of  small  and medium  enterprises  (SME)  risk  management practices  in  South  Africa. African  Journal of  Business  Management , 6 (21),  6324–6330. https://doi.org/10.5897/ajbm11.2709.
Yuli  Rahmini  Suci.  (2008).  Usaha  Mikro,  Kecil  dan Menengah. UU No. 20 Tahun 2008 , 1 , 1–31.
Yun,  J.  J.,  Egbetoku,  A.  A.,  &  Zhao,  X.  (2019). How  does  a  social  open  innovation  succeed? Learning  from  burro  battery  and  grassroots innovation festival of India. Science, Technology and  Society , 24 (1),  122–143.  https://doi. org/10.1177/0971721818806101.
Mintzberg, H., Ahlstrand, B., & Lampel, J. B. (2020). Strategy safari. Pearson UK.