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

## Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Buoyancy PNBP Sektor Perikanan Subsektor SDA
Analysis of Factors Affecting Buoyancy of PNBP in the Fisheries Sector of Natural Resources Subsector
* Nur Alifah Rahmawati dan Evi Yulia Purwanti
Universitas Diponegoro
Jl. Prof. Sudarto, Semarang, 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
Indonesia  memiliki  wilayah  perairan  yang  luas  dengan  sumber  daya  perikanan  melimpah  yang  dapat meningkatkan penerimaan negara khususnya dari penerimaan bukan pajak subsektor sumber daya alam (SDA). Dengan daya apung PNBP, responsivitas PNBP sektor perikanan subsektor SDA terhadap perubahan PDB dapat diukur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi daya apung PNBP sektor perikanan subsektor SDA pada tahun 2002—2021. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari  Kementerian  Keuangan,  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan,  dan  BPS  dengan  metode  analisis  regresi Error Correction Model (ECM). Hasil penelitian menunjukkan dalam jangka pendek, nilai produksi perikanan dan reformasi PNBP sektor perikanan berpengaruh positif dan signifikan, illegal fishing berpengaruh negatif dan  signifikan.  Akan  tetapi  realisasi  belanja  KKP  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  daya  apung  PNBP sektor perikanan subsektor SDA. Dalam jangka panjang nilai produksi perikanan, realisasi belanja KKP, illegal fishing , dan reformasi PNBP sektor perikanan tidak berpengaruh signifikan terhadap daya apung PNBP sektor perikanan subsektor SDA. Sebagai rekomendasi, perlu adanya kebijakan yang terukur dan konsisten dilakukan dalam mendukung optimalisasi pemanfaatan SDA perikanan sebagai sumber penerimaan negara.
Kata Kunci: PNBP perikanan; buoyancy PNBP; reformasi PNBP; nilai produksi perikanan; i llegal fishing; error correction model

## ABSTRACT
Indonesia has vast territorial waters with abundant fishery resources which can increase state revenues, especially from PNBP of the natural resources. With the buoyancy of PNBP, the responsiveness of PNBP in the fisheries sector of natural resources can be measured against changes in GDP. This research aims to analyze the buoyancy of PNBP in the fisheries sector of natural resources from 2002 – 2021. This research used secondary data obtained from the Ministry of Finance, the Ministry of Marine Affairs and Fisheries, and the Central Statistics Agency, using the Error Correction Model (ECM) regression analysis method. The results showed that in the short term, the fishery production value and PNBP reform in the fisheries sector have a positive and significant effect, and illegal fishing has a negative and significant effect. However, the realization of KKP spending does not have a significant effect on the buoyancy of PNBP in the fisheries sector of the natural resources subsector. In the long term, the fishery production value, the realization of KKP spending, illegal fishing, and PNBP reform in the fisheries sector do not significantly affect the buoyancy of PNBP in the fisheries sector of the natural resources subsector. As a recommendation, there needs to be a measurable and consistent policy carried out in supporting the optimization of the use of fishery resources as a source of state revenue.
Keywords: non-tax state revenue of fisheries; non-tax state revenue buoyancy; non-tax state revenue reform; fishery production value; illegal fishing; error correction model
Diterima tanggal : 17 Januari 2023
Perbaikan naskah: 25 Desember 2024
Disetujui terbit   : 12 Maret 2024
Korespodensi penulis:
Email: nuralifah2507@gmail DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jsekp.v19i1.12220 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
Indonesia merupakan negara maritim terbesar di  dunia  dengan  wilayah  perairan  seluas  6,40  juta km 2 dengan garis pantai sepanjang 108.000 km yang merupakan garis pantai terpanjang kedua di dunia setelah  Kanada.  Menurut  Kementerian  Kelautan dan  Perikanan  (2022)  potensi  sumber  daya  ikan Indonesia  sebesar  12,01  juta  ton/  tahun  dengan jumlah tangkapan yang diperbolehkan sebesar 8,60 juta  ton/  tahun.  Bahkan  produksi  perikanan  laut Indonesia  menyumbang  8  persen  produksi  dunia
(FAO, 2020). Walaupun potensi perikanan Indonesia sangat besar, akan tetapi kontribusi sektor perikanan terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) hanya 2,41 persen atau sebesar Rp267.966,60 miliar pada tahun 2021.  Realisasi  penerimaan  negara  bukan  pajak (PNBP)  pada  sektor  perikanan,  khususnya  yang berkaitan dengan sumber daya alam (SDA) bahkan dalam  lima  tahun  terakhir  tidak  pernah  mencapai target.  Pada  tahun  2017  capaian  realisasi  PNBP sektor perikanan dari SDA hanya sebesar 52 persen
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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-Faktor yang Memengaruhi Buoyancy PNBP Sektor Perikanan Subsektor SDA | Rahmawati & Purwanti Vol. 19, No. 1, Juni 2024, pp. 1-12
dari target, meskipun masih di bawah target namun sampai  tahun  2021  menunjukkan  kecenderungan realisasi  PNBP  yang  terus  meningkat  menjadi  74 persen.
Kinerja  penerimaan  negara  baik  pajak maupun  bukan  pajak  dapat  diukur  melalui elastisitas  dan  tingkat buoyancy (Dudine  &  Jalles, 2018). Dalam pajak, buoyancy atau daya apung dan elastisitas adalah ukuran umum untuk mengestimasi produktivitas penerimaan pajak. Tanpa mengetahui besarnya persentase produktivitas penerimaan pajak, pada dasarnya dapat mendistorsi harapan mengenai kemampuan  perekonomian  dalam  menghasilkan penerimaan  pajak  yang  dapat  menyebabkan ketidakseimbangan  fiskal.  Elastisitas  dan  daya apung memiliki keunggulan bahwa keduanya dapat menghasilkan  peningkatan  penerimaan  pajak. Namun, pertumbuhan penerimaan pajak ini dapat berasal dari respons otomatis yang dihasilkan ketika aturan, basis pajak, tarif pajak (perubahan diskresi) dianggap  konstan  atau  dari  perubahan  diskresi. Pertumbuhan  penerimaan  pajak  yang  dihasilkan dari efek gabungan baik respons otomatis maupun perubahan diskresioner adalah daya apung (Seydou, 2020). Daya apung sangat penting dan diperlukan khususnya  dalam  perumusan  kebijakan  pajak, analisis  tersebut  memungkinkan  otoritas  fiskal dalam  menjaga  mobilisasi  pajak  serta  membantu mengidentifikasi  kelemahan  dan  kekuatan  dari sistem  penerimaan  pajak  untuk  mengarahkan upaya  dalam  meningkatkan  penerimaan  pajak yang  berkelanjutan.  Kemudian  mengetahui  faktor struktural  yang  kemungkinan  memengaruhi daya  apung  pajak  juga  membantu  mengantisipasi bagaimana  semua  pertimbangan  tersebut  akan berubah  seiring  dengan  perkembangan  ekonomi (Dudine & Jalles, 2018).
Daya  apung  yang  bernilai  kurang  dari  satu mencerminkan  inelastisitas  sistem  penerimaan (Seydou,  2020).  Pada  tahun  2017—2021 menunjukkan bahwa respons PNBP sektor perikanan subsektor  SDA  terhadap  PDB  berada  pada  posisi fluktuatif. Tahun 2020 merupakan tingkat buoyancy terendah,  yakni  -6,22  persen,  hal  ini  dikarenakan adanya  pandemi  Covid-19  yang  menyebabkan pendapatan  nasional  menurun.  Sementara  pada tahun  2017  merupakan  tingkat buoyancy tertinggi mencapai 5,44 persen.
Berdasarkan data Kementerian Kelautan dan Perikanan  bahwa  rata-rata  laju  pertumbuhan  nilai produksi  perikanan  tahun  2016—2020  mencapai 7,80 persen. Namun pada kenyataannya kontribusi dari  hasil  perikanan  tersebut  belum  berpengaruh besar  pada  penerimaan  negara.  Jika  dibandingkan
antara  realisasi  PNBP  sektor  perikanan  subsektor SDA  tahun  2020  sebesar  600,66  miliar  rupiah dengan  nilai  produksi  perikanan  sebesar  363,08 triliun rupiah, maka hanya sebesar 0,16 persen dari total  nilai  produksi  perikanan  yang  direalisasikan pada APBN. Besarnya nilai produksi perikanan yang diperoleh seharusnya mampu menjadi acuan jumlah PNBP yang dapat diterima oleh negara. Dinamika PNBP  juga  seringkali  dikaitkan  dengan  realisasi belanja  sebagai  bentuk  pengeluaran  pemerintah dalam rangka pelaksanaan pungutan PNBP. Seperti pada  penelitian  Ghazo  dan  Abu-Lila  (2018)  yang menemukan  adanya  pengaruh  positif  pengeluaran pemerintah terhadap pendapatan pajak di Jordania, sesuai  dengan  teori the  spend-tax  hypothesis yang disampaikan  oleh  Peacock  dan  Wiseman  (1979) bahwa  belanja  pemerintah  dapat  diikuti  dengan peningkatan  penerimaan  negara.  Penelitian  Parui (2021)  juga  menunjukkan  bahwa  peningkatan pengeluaran pemerintah saat ini berdampak positif terhadap pertumbuhan ekonomi.
Luasnya  wilayah  perairan  dan  besarnya potensi  sumber  daya  ikan  yang  dimiliki  Indonesia tidak hanya mendatangkan keuntungan, namun juga menyebabkan  rawan  terjadinya  kegiatan  ekonomi ilegal, salah satunya IUU Fishing (Illegal, Unreported, and Unregulated Fishing) . Adanya IUU Fishing atau yang sering disebut illegal fishing dianggap merugikan kelestarian lingkungan, seperti stok ikan yang akan habis di masa depan. Kondisi ekologis yang buruk tentu  saja  akan  mengurangi  keuntungan  ekonomi bagi  pekerja  perikanan  seperti  nelayan  (Asche et  al., 2018).  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa dampak adanya IUU Fishing tidak hanya dari segi lingkungan, namun juga dari segi ekonomi, maupun aspek lainnya, termasuk berkurangnya penerimaan negara. Menurut data FAO (2016) bahwa kerugian dunia dari IUU Fishing mencapai 11—30 juta ton per  tahun  dengan  taksiran  total  kerugian  berkisar US$10—23 miliar. Hal tersebut tentu menunjukkan bahwa illegal fishing memberi dampak pada kinerja penerimaan  negara.  Selain  itu,  adanya  reformasi terkait kebijakan PNBP sektor perikanan juga dinilai memengaruhi kinerja penerimaan. Reformasi PNBP sektor perikanan yang dilakukan pada tahun 2015 melalui  terbitnya  PP  No.  75  Tahun  2015  tentang tarif atas jenis Penerimaan Negara Bukan Pajak yang berlaku pada Kementerian Kelautan dan Perikanan dinilai memberi dampak pada realisasi PNBP sektor perikanan pada tahun 2016 yang naik sebesar 185 persen  dari  tahun  sebelumnya  menjadi  Rp553,57 miliar  (KKP,  2017).  Seperti  pada  penelitian  yang dilakukan  Omondi et  al. (2014)  mengenai  pajak bahwa  reformasi  perpajakan  berpengaruh  positif terhadap tax buoyancy dan tax elasticity di Kenya.
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
/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
Zulkarnain et al. (2013) dalam penelitiannya terkait  pengaruh  nilai  produksi  perikanan  budi daya terhadap PDB sektor perikanan menunjukkan bahwa  nilai  produksi  perikanan  budi  daya  secara bersama-sama memengaruhi PDB sektor perikanan Indonesia  tahun  2000—2010.  Dengan  budi  daya laut yang memiliki efek paling dominan, kemudian diikuti  budi  daya  kolam  dan  budi  daya  tanggul. Ghazo  &  Abu-Lila  (2018)  menunjukkan  dalam penelitiannya  bahwa  terdapat  hubungan  antara pengeluaran  pemerintah  terhadap  pendapatan dari  pajak  di  Jordania  selama  periode  1979— 2016. Pada peneltian Kurniawan et al. (2020) juga menyebutkan  bahwa  realisasi  belanja  pemerintah berpengaruh terhadap penerimaan pajak. Kemudian Anwar  (2014)  meneliti  tentang  pentingnya pengelolaan  sumber  daya  ikan  dalam  menambah penerimaan  negara,  hasil  menunjukkan  bahwa adanya illegal  fishing mengakibatkan  penerimaan negara mengalami penurunan yang juga mendorong penurunan  tenaga  kerja  pada  sektor  perikanan nasional.  Pada  penelitian  tersebut  juga  dijelaskan bahwa illegal fishing mengurangi pendapatan negara termasuk di dalamnya adalah dari pajak, PNBP, dan jasa dari operasi yang sah. Pada penelitian Iskandar et  al. (2021)  yang  menganalisis  terkait  pengaruh perubahan kebijakan pajak daerah terhadap buoyancy pajak  daerah  menunjukkan  bahwa  perubahan kebijakan  tersebut  berdampak  positif  terhadap tingkat buoyancy pajak  daerah  pada  periode  tahun 2007—2019  di  423  daerah  kabupaten  dan  kota  di Indonesia. Namun berbeda dengan penelitian yang dilakukan  Seydou  (2020),  dalam  penelitiannya mengungkapkan  jika  reformasi  perpajakan  gagal meningkatkan  produktivitas  sistem  perpajakan. Berdasarkan deskripsi di atas, tujuan penelitian ini untuk menganalisis pengaruh variabel nilai produksi perikanan,  realisasi  belanja  Kementerian  Kelautan dan Perikanan, illegal fishing , dan reformasi PNBP sektor perikanan terhadap tingkat daya apung atau buoyancy PNBP  sektor  perikanan  subsektor  SDA tahun 2002—2021.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Indonesia pada bulan Juni sampai dengan bulan Desember 2022.

## Jenis dan Metode Pengambilan Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder periode  2002—2021  dalam  lingkup  nasional  yang terdiri  dari  daya  apung  PNBP  sektor  perikanan subsektor SDA dalam satuan persen, nilai produksi
perikanan  dalam  satuan  miliar  rupiah,  realisasi belanja Kementerian Kelautan dan Perikanan dalam satuan  miliar  rupiah, illegal  fishing dalam  satuan unit  kapal,  dan  reformasi  PNBP  sektor  perikanan tahun  2015,  yakni  PP  Nomor  75  Tahun  2015 sebagai dummy. Data  diperoleh  dari  Kementerian Keuangan,  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan, dan Badan Pusat Statistik (BPS).
Metode Analisis Data
Metode Error Corection Model (ECM) Metode  ECM  digunakan  karena  data time series seringkali  tidak  stasioner.  Data  yang  tidak stasioner akan menyebabkan spurious regression, yakni regresi  yang  memiliki R-squared tinggi,  namun tidak  ada  hubungan  berarti  di  antara  keduanya (Gujarati & Porter, 2015). Artinya, bahwa metode ECM  digunakan  agar  menghindari  adanya  regresi lancung atau hasil pendugaan diragukan. Selain itu metode ini juga dapat menganalisis pengaruh dalam jangka pendek dan jangka panjang. Analisis ECM jangka  pendek  dapat  melihat  keterkaitan  jangka pendek  yang  merupakan  metode  yang  digunakan untuk  mengoreksi  persamaan  regresi  di  antara variabel-variabelnya.  Kemudian  terkait  periode jangka panjang memungkinkan untuk mengadakan penyesuaian  penuh  untuk  setiap  perubahan  yang timbul,  sehingga  dapat  menunjukan  sejauh  mana perubahan pada variabel independen menyesuaikan secara  penuh  variablel  dependen  (Putra,  2013). Secara  spesifik,  terdapat  uji  lag  optimum  untuk mengetahui  waktu  yang  dibutuhkan  variabel dependen dalam merespons perubahan variabel lain yang dipengaruhi (Eka et al., 2019).

## Uji Stasioneritas
Sebelum  dilakukan  regresi  data time  series maka perlu dilakukan uji stasioneritas pada seluruh variabel untuk mengetahui apakah variabel stasioner atau  tidak.  Data  dikatakan  stasioner  apabila  data tidak  mengandung  akar  unit  yang  mana  mean, varians,  dan  kovarians  konstan  sepanjang series . Salah  satu  konsep  mengetahui  stasioneritas  data adalah  dengan  uji  akar  unit.  Uji  akar  unit  yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji Augmented Dickey  Fuller (ADF).  Apabila  data  tidak  stasioner maka dapat dilakukan uji stasioneritas pada tingkat diferensi data atau uji derajat integrasi.

## Uji Kointegrasi
Bila variabel runtut waktu saling terkointegrasi maka terdapat hubungan yang stabil dalam jangka panjang  (Gujarati  &  Porter,  2015).  Pengujian
International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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-Faktor yang Memengaruhi Buoyancy PNBP Sektor Perikanan Subsektor SDA | Rahmawati & Purwanti Vol. 19, No. 1, Juni 2024, pp. 1-12
ini  sangat  penting  apabila  model  dinamik  akan dikembangkan. Dengan demikian, interpretasi tidak akan menyesatkan khususnya dalam analisa jangka panjang.  Salah  satu  uji  yang  digunakan  untuk menentukan  kointegrasi  sejumlah  variabel  adalah dengan uji Engel-Granger (EG) atau uji Augmented Engel-Granger yang  artinya  pengujian  dilakukan dengan memanfaatkan uji Augmented  Dickey-Fuler dengan cara mengestimasi model regresi kemudian menghitung nilai residualnya.

## Analisis Regresi Jangka Pendek dan Jangka Panjang
Penelitian ini menggunakan beberapa variabel untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  independen, yakni nilai produksi perikanan (NP), realisasi belanja KKP (RB), illegal fishing (IF), dan reformasi PNBP perikanan  (R)  sebagai  variabel dummy terhadap variabel  dependen,  yaitu  daya  apung/ buoyancy PNBP  sektor  perikanan  subsektor  SDA  (NTB). Oleh karena itu model penelitian dalam penelitian ini dinyatakan sebagai berikut:
dan kovarians konstan sepanjang series . Salah satu konsep mengetahui stasioneritas data adalah dengan uji akar unit. Uji akar unit yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji Augmented Dickey Fuller (ADF). Apabila data tidak stasioner maka dapat dilakukan uji stasioneritas pada tingkat diferensi data atau uji derajat integrasi.

## Uji Kointegrasi
Bila variabel runtut waktu saling terkointegrasi maka terdapat  hubungan yang stabil  dalam  jangka  panjang  (Gujarati  &  Porter,  2015).  Pengujian  ini  sangat  penting apabila model dinamik akan dikembangkan. Dengan demikian, interpretasi tidak akan menyesatkan khususnya dalam analisa jangka panjang. Salah satu uji yang digunakan
untuk menentukan kointegrasi sejumlah variabel adalah dengan uji Engel-Granger (EG) atau  uji Augmented  Engel-Granger yang  artinya  pengujian  dilakukan  dengan memanfaatkan uji Augmented Dickey-Fuler dengan cara mengestimasi model regresi kemudian menghitung nilai residualnya.

## Analisis Regresi Jangka Pendek dan Jangka Panjang
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  variabel  untuk  mengetahui  pengaruh variabel independen, yakni nilai produksi perikanan (NP), realisasi belanja KKP (RB), illegal fishing (IF), dan reformasi PNBP perikanan (R) sebagai variabel dummy terhadap variabel dependen, yaitu daya apung/ buoyancy PNBP sektor perikanan subsektor SDA
(NTB). Oleh karena itu model penelitian dalam penelitian ini dinyatakan sebagai berikut:
NTB t = ƒ (NP t , RB t , IF t , R t , µ t ) ............(1) Keterangan: NTB = buoyancy PNBP sektor perikanan subsektor SDA/ buoyancy of PNBP fisheries sector of the natural resources subsector NP = nilai produksi perikanan/ fishery production value RB = realiasasi belanja KKP/ realization of KKP spending IF = illegal fishing R = reformasi PNBP perikanan/ non-tax state revenue reform in the fisheries sector µ = error term .............(1) .....(2) ................(3) Keterangan/ Remaks : NTB  =  buoyancy  PNBP  sektor  perikanan  subsektor SDA/ buoyancy  of  PNBP  fisheries  sector  of the natural resources subsector
NP  = . nilai  produksi  perikanan/ fishery  production value RB  = . realiasasi  belanja  KKP/ realization  of  KKP spending IF  = illegal fishing R   = . reformasi  PNBP  perikanan/ non-tax  state revenue reform in the fisheries sector µ = error term
Keterangan/ Remaks : α = . koefisien  regresi  jangka  panjang/ long- term regression coefficient β = . koefisien  regresi  jangka  pendek/ short- term regression coefficient D = perubahan / difference
ECT(-1) = Error Correction Term
Model  ECM  dalam  penelitian  ini  ialah menggunakan  model  OLS  dengan  memasukkan nilai  resid  (ECT)  pada  persamaan  ECM.  Maka model dalam jangka panjang (2) dan jangka pendek (3) ditulis sebagai berikut:
Model  ECM  dalam  penelitian  ini  ialah  menggunakan  model  OLS  dengan memasukkan  nilai resid (ECT)  pada  persamaan  ECM.  Maka  model  dalam  jangka panjang (2) dan jangka pendek (3) ditulis sebagai berikut:
NTB t = α 0 + α 1 NP t + α 2 RB t + α 3 IF t + α 4 R t + µ t ............(2)
DNTB t = β 0 + β 1 DNP t + β 2 DRB t + β 3 DIF t + β 4 DR t + ECT(-1) + µ t ............(3) Keterangan: α = koefisien regresi jangka panjang/ long-term regression coefficient β = koefisien regresi jangka pendek/ short-term regression coefficient D = perubahan/ difference ECT(-1)= Error Correction Term

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. PNBP Kementerian Kelautan dan Perikanan
PNBP KKP terdiri atas penerimaan subsektor sumber daya alam (SDA) dan non sumber  daya  alam  (SDA).  PNBP  subsektor  SDA  sendiri  terdiri  atas  Pungutan  Hasil Perikanan (PHP) dan Pungutan Pengusahaan Perikanan (PPP).
Tabel 1. Target dan Realisasi PNBP Sektor Perikanan 2017—2021 (Miliar Rupiah).
Jenis PNBP Keterangan Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 SDA Target 950,00 600,36  625,14 900,54 957,24 Realisasi 491,03 448,75  521,94 600,66 708,19 % 52 75 83 67 74 Non SDA Target 105,94 107,58  126,57 133,40 152,68 Realisasi 221,55 286,37  198,78 190,12 243,30 % 209 266 157 143 159 Total Target 1.055,94 707,95  751,71  1033,95  1.115,98 Realisasi 712,58 735,12  720,71 790,78 951,49 % 67 104 96 76 85 Sumber: Kementerian Kelautan dan Perikanan, 2022
Tabel 1 menjelaskan terkait target  dan realisasi PNBP pada sektor perikanan tahun  2017—2021.  Realisasi  PNBP  sektor  perikanan  dari subsektor  non  SDA  selalu menunjukkan persentase di atas 100 persen. Berbeda dengan realisasi PNBP sektor
Model  ECM  dalam  penelitian  ini  ialah  menggunakan  model  OLS  dengan memasukkan  nilai resid (ECT)  pada  persamaan  ECM.  Maka  model  dalam  jangka panjang (2) dan jangka pendek (3) ditulis sebagai berikut:
NTB t = α 0 + α 1 NP t + α 2 RB t + α 3 IF t + α 4 R t + µ t ............(2)
DNTB t = β 0 + β 1 DNP t + β 2 DRB t + β 3 DIF t + β 4 DR t + ECT(-1) + µ t ............(3)
Keterangan:
α = koefisien regresi jangka panjang/ long-term regression coefficient β = koefisien regresi jangka pendek/ short-term regression coefficient
D = perubahan/ difference
ECT(-1)= Error Correction Term

## HASIL DAN PEMBAHASAN 1. PNBP Kementerian Kelautan dan Perikanan
PNBP KKP terdiri atas penerimaan subsektor sumber daya alam (SDA) dan non sumber  daya  alam  (SDA).  PNBP  subsektor  SDA  sendiri  terdiri  atas  Pungutan  Hasil Perikanan (PHP) dan Pungutan Pengusahaan Perikanan (PPP).
Tabel 1. Target dan Realisasi PNBP Sektor Perikanan 2017—2021 (Miliar Rupiah). Jenis PNBP Keterangan Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 SDA Target 950,00 600,36  625,14 900,54 957,24 Realisasi 491,03 448,75  521,94 600,66 708,19 % 52 75 83 67 74 Non SDA Target 105,94 107,58  126,57 133,40 152,68 Realisasi 221,55 286,37  198,78 190,12 243,30 % 209 266 157 143 159 Total Target 1.055,94 707,95  751,71  1033,95  1.115,98 Realisasi 712,58 735,12  720,71 790,78 951,49 % 67 104 96 76 85 Sumber: Kementerian Kelautan dan Perikanan, 2022
Tabel 1 menjelaskan terkait target  dan realisasi PNBP pada sektor perikanan tahun  2017—2021.  Realisasi  PNBP  sektor  perikanan  dari subsektor  non  SDA  selalu menunjukkan persentase di atas 100 persen. Berbeda dengan realisasi PNBP sektor
Model  ECM  dalam  penelitian  ini  ialah  menggunakan  model  OLS  dengan memasukkan  nilai resid (ECT)  pada  persamaan  ECM.  Maka  model  dalam  jangka panjang (2) dan jangka pendek (3) ditulis sebagai berikut:
NTB t = α 0 + α 1 NP t + α 2 RB t + α 3 IF t + α 4 R t + µ t ............(2)
DNTB t = β 0 + β 1 DNP t + β 2 DRB t + β 3 DIF t + β 4 DR t + ECT(-1) + µ t ............(3) Keterangan: α = koefisien regresi jangka panjang/ long-term regression coefficient β = koefisien regresi jangka pendek/ short-term regression coefficient D = perubahan/ difference ECT(-1)= Error Correction Term

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. PNBP Kementerian Kelautan dan Perikanan
PNBP KKP terdiri atas penerimaan subsektor sumber daya alam (SDA) dan non sumber  daya  alam  (SDA).  PNBP  subsektor  SDA  sendiri  terdiri  atas  Pungutan  Hasil Perikanan (PHP) dan Pungutan Pengusahaan Perikanan (PPP).
Tabel 1. Target dan Realisasi PNBP Sektor Perikanan 2017—2021 (Miliar Rupiah). Jenis PNBP Keterangan Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 SDA Target 950,00 600,36  625,14 900,54 957,24 Realisasi 491,03 448,75  521,94 600,66 708,19 % 52 75 83 67 74 Non SDA Target 105,94 107,58  126,57 133,40 152,68 Realisasi 221,55 286,37  198,78 190,12 243,30 % 209 266 157 143 159 Total Target 1.055,94 707,95  751,71  1033,95  1.115,98 Realisasi 712,58 735,12  720,71 790,78 951,49 % 67 104 96 76 85 Sumber: Kementerian Kelautan dan Perikanan, 2022
Tabel 1 menjelaskan terkait target  dan realisasi PNBP pada sektor perikanan tahun  2017—2021.  Realisasi  PNBP  sektor  perikanan  dari subsektor  non  SDA  selalu menunjukkan persentase di atas 100 persen. Berbeda dengan realisasi PNBP sektor

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. PNBP Kementerian Kelautan dan Perikanan
PNBP KKP terdiri atas penerimaan subsektor sumber daya alam (SDA) dan non sumber daya alam (SDA).  PNBP  subsektor  SDA  sendiri  terdiri  atas Pungutan  Hasil  Perikanan  (PHP)  dan  Pungutan Pengusahaan Perikanan (PPP).
Tabel 1 menjelaskan terkait target dan realisasi PNBP  pada  sektor  perikanan  tahun  2017—2021.
Realisasi  PNBP  sektor  perikanan  dari  subsektor non  SDA  selalu  menunjukkan  persentase  di  atas 100 persen. Berbeda dengan realisasi PNBP sektor perikanan  subsektor  SDA  yang  hanya  berkisar antara  52—83  persen,  dengan  kata  lain  tidak pernah melebihi target yang telah ditetapkan dalam APBN. Hal ini menunjukkan kinerja PNBP sektor perikanan subsektor SDA belum optimal.
Tabel 1. Target dan Realisasi PNBP Sektor Perikanan 2017—2021 (Miliar Rupiah).
Jenis PNBP Keterangan Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 SDA Target 950,00 600,36 625,14 900,54 957,24 Realisasi 491,03 448,75 521,94 600,66 708,19 % 52 75 83 67 74 Non SDA Target 105,94 107,58 126,57 133,40 152,68 Realisasi 221,55 286,37 198,78 190,12 243,30 % 209 266 157 143 159 Total Target 1.055,94 707,95 751,71 1033,95 1.115,98 Realisasi 712,58 735,12 720,71 790,78 951,49 % 67 104 96 76 85 Sumber: Kementerian Kelautan dan Perikanan, 2022.
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
/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
Tabel  2  menunjukkan  data  target  dan realisasi PPP dan PHP tahun 2002—2021. Melalui data  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  realisasi penerimaan  baik  dari  PPP  maupun  PHP  rata- rata  keseluruhan  belum  mencapai  target  pada setiap  tahunnya.  Bahkan  pada  tahun  2015  hanya terealisasi  sebesar  14  persen  dari  target  yang telah  ditentukan,  dan  realisasi  tahun  2015 menjadi  realisasi  dengan  persentase  paling  rendah sepanjang tahun 2002—2021. Pada tahun tersebut juga  pertumbuhan  penerimaan  mengalami penurunan  dari  tahun  sebelumnya  hingga  -63,36 persen.

## 2.  Realisasi  Belanja  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan
Realisasi  belanja  Kementerian  Kelautan dan  Perikanan  ialah  anggaran  belanja  kementerian yang  terealisasi  pada  satu  tahun  anggaran  yang terdiri  atas  belanja  pegawai,  belanja  barang  dan jasa,  serta  belanja  modal.  Tabel  3  terlihat  bahwa tahun  2002—2021,  rata-rata  realisasi  anggaran belanja  KKP  tidak  terpenuhi  100  persen  dari pagu  anggaran  yang  ditetapkan.  Bahkan  pada tahun  2017,  persentase  realisasi  anggaran  belanja hanya  67  persen.  Menurut  KKP  (Kementerian Kelautan  dan  Perikanan,  2017),  hal  tersebut terjadi  di  antaranya  karena  masih  banyaknya gagal  lelang  pada  proses  pengadaan  barang  dan jasa  serta  beberapa  alasan  lain  yang  membuat pemenuhan anggaran belum dapat terlaksana.
Tabel 2. Target dan Realisasi PNBP Sektor Perikanan Subsektor SDA Tahun 2002—2021 (dalam Miliar Rupiah).
Tahun PPP PHP Total Target Realisasi Target Realisasi Target Realisasi 2017 13,09 11,24 937,04 479,79 950,13 491,03 2018 23,13 6,23 576,88 442,52 600,00 448,75 2019 0,30 6,73 624,84 515,21 625,14 521,94 2020 0,35 10,67 900,00 589,99 900,35 600,66 2021 0,35 33,82 956,84 674,37 957,19 708,19 Sumber: Kementerian Keuangan, 2022. Keterangan: n.a = not available.
Tabel 3. Anggaran dan Realisasi Belanja Kementerian Kelautan dan Perikanan Tahun 2016—2020. Tahun Anggaran Realisasi 2016 7.533,66 6.482,38 2017 9.138,17 6.111,44 2018 7.632,53 6.097,37 2019 5.510,79 5.055,15 2020 5.269,87 4.809,86 Sumber: Kementerian Kelautan dan Perikanan, 2021 3. Illegal Fishing
Illegal  fishing ialah  segala  bentuk  kegiatan penangkapan  ikan  yang  ilegal  atau  melanggar perundang-undangan  yang  berlaku.  Data  jumlah kapal illegal fishing dari hasil operasi kapal pengawas perikanan yang ditangkap dari tahun ke tahun sejak 2002 hingga 2021 memberikan gambaran intensitas illegal fishing di Indonesia. Jumlah tertinggi terjadi pada tahun 2008 sebesar 243 kapal. Rata-rata secara keseluruhan sejak tahun 2002—2021, illegal fishing didominasi oleh KIA (Kapal Ikan Asing). Kenaikan illegal fishing sangat drastis terlihat pada tahun 2015, naik hampir 200 persen dari tahun sebelumnya. Hal ini  dikarenakan  pada  tahun  tersebut  KKP  gencar menjalankan  program  kedaulatan,  yakni  menutup rapat para pelaku pencuri ikan atau illegal fishing di perairan Indonesia. Tingginya intensitas illegal fishing memengaruhi besarnya PNBP sektor perikanan.

## 4. Pengaruh Variabel yang Memengaruhi Buoyancy PNBP Sektor Perikanan Subsektor SDA
Analisis determinan daya apung/
buoyancy PNBP  sektor  perikanan  subsektor SDA  menggunakan  empat  variabel  independen, yaitu  nilai  produksi  perikanan,  realisasi  belanja Kementerian Kelautan dan Perikanan, illegal fishing , dan  reformasi  PNBP  sektor  perikanan.  Nilai produksi  perikanan  merupakan  dasar  pengenaan perhitungan PNBP sehingga besarnya PNBP sektor perikanan  khususnya  subsektor  SDA  bergantung pada tingkat nilai produksi perikanan. Pengeluaran
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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-Faktor yang Memengaruhi Buoyancy PNBP Sektor Perikanan Subsektor SDA | Rahmawati & Purwanti Vol. 19, No. 1, Juni 2024, pp. 1-12
pemerintah  yang  diukur  dengan    realisasi  belanja KKP,  sesuai  dengan  teori spend-tax  hypothesis terdapat  hubungan  belanja  pemerintah  terhadap penerimaan  ditunjukkan  melalui keynesian  cross bahwa  peningkatan  pengeluaran  pemerintah berdampak  pada  kenaikan  pertumbuhan  ekonomi yang  diukur  melalui  pendapatan  dan  tingkat output. Illegal  fishing berpengaruh  pada  stok  ikan yang  bisa  ditangkap  yang  kemudian  berpengaruh pada  output  yang  mampu  diperoleh  oleh  pekerja perikanan  yang  efeknya  akan  memengaruhi pungutan yang dapat diterima oleh negara. Variabel keempat  adalah  variabel dummy berupa  reformasi PNBP  sektor  perikanan,  melalui  perubahan  atau penyempurnaan  peraturan  mampu  mendatangkan efektivitas dan efisiensi pada penerimaan, sehingga kinerja  penerimaan  dapat  meningkat.  Pengujian stasioneritas dilakukan dengan uji akar unit, mulai pada  tingkat  level,  kemudian  dilanjutkan  orde selanjutnya.
Perbandingan nilai ADF t statistik dengan nilai kritis  McKinnon  pada  signifikansi  1%,  5%,  dan 10%  menunjukkan  bahwa  variabel  nilai  produksi perikanan,  realisasi  belanja  KKP, illegal  fishing , reformasi  PNBP  sektor  perikanan,  dan buoyancy PNBP sektor perikanan subsektor SDA keseluruhan stasioner pada tingkat first difference.
Hasil penentuan lag optimum yang dihitung menggunakan  Eviews  bahwa  lag  optimum  dalam model ECM ini dengan memperhatikan nilai AIC, SC,  maupun  HQ  yang  terkecil  adalah  3,  artinya memungkinkan  masa  penyesuaian  penuh  3  tahun setelahnya untuk variabel buoyancy PNBP merespons perubahan  variabel  lain  yang  dipengaruhi.  Dalam hal  ini  jangka  pendek  terhitung  hingga  3  tahun, setelahnya  adalah  jangka  panjang.  Selanjutnya untuk  hasil  uji  kointegrasi  menunjukkan  bahwa nilai probabilitas residual hasil uji Augmented Engel- Granger pada  tingkat  level  adalah  0,004,  artinya residual  stasioner  pada  tingkat  level  sehingga menunjukkan adanya kointegrasi dan dapat diambil kesimpulan  bahwa  terdapat  hubungan  jangka
Tabel 4. Hasil Uji Akar Unit.
Variabel Level I (0) First Difference I (1) ADF Prob ADF Prob LnNP 0.574 0.984 -6.853 0.000 LnRB -2.998 0.053 -5.294 0.001 LnIF -2.216 0.207 -3.480 0.021 R -0.587 0.852 -4.243 0.005 NTB (Non-Tax Buoyancy) -4.970 0.001 -7.242 0.000 Sumber: Data Sekunder Diolah, 2022.
panjang dalam model tersebut.

## Jangka Pendek
Hasil  estimasi  jangka  pendek  menunjukkan bahwa secara parsial variabel nilai produksi perikanan dan reformasi PNBP sektor perikanan berpengaruh positif  terhadap  daya  apung  atau  buoyancy  PNBP sektor  perikanan  subsektor  SDA  tahun  2002— 2021, sementara illegal fishing berpengaruh negatif. Namun realisasi belanja Kementerian Kelautan dan Perikanan dalam jangka pendek tidak berpengaruh terhadap  daya  apung  atau  buoyancy  PNBP  sektor perikanan subsektor SDA tahun 2002—2021. Pada Tabel 5 menunjukkan R 2 sebesar 0,851, artinya 85,1 persen dari variasi variabel dependen dapat dijelaskan oleh  variabel-variabel  independen  dalam  model. Kemudian  diketahui  juga  nilai  probabilitas  F statistik sebesar  0.000  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi 1%, 5%, dan 10%, artinya secara simultan variabel nilai  produksi  perikanan,  realisasi  belanja  KKP, illegal fishing, dan reformasi PNBP sektor perikanan dalam jangka pendek berpengaruh terhadap variabel dependen, yaitu daya apung/ buoyancy PNBP sektor perikanan subsektor SDA.
Nilai  produksi  perikanan  dalam  jangka pendek berpengaruh positif dan signifikan terhadap buoyancy dengan  koefisien  sebesar  13,804,  artinya bahwa  ketika  nilai  produksi  meningkat  sebesar satu  persen  dalam  jangka  pendek cateris  paribus , maka akan menaikkan daya apung/ buoyancy PNBP sektor  perikanan  subsektor  SDA  sebesar  13,804 persen.  Hasil  tersebut  selaras  dengan  penelitian Zulkarnain et  al .  (2013)  yang  menyatakan  nilai produksi perikanan budi daya berpengaruh terhadap PDB  sektor  perikanan  tahun  2000—2010.  Selaras juga dengan penelitian Gitawati (2018) bahwa nilai produksi perikanan budi daya tambak, kolam, dan minapadi  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) pada  sembilan  kabupaten  di  Provinsi  Jawa  Barat. Berpengaruhnya  nilai  produksi  perikanan  dalam jangka  pendek  dimungkinkan  karena  pada  tahun
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
/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
Tabel 5. Hasil Estimasi Persamaan Jangka Pendek.
Variabel Dependen : D (NTB) Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C -3.660 2.536 -1.444 0.173 D(LnNP) 13.804* 7.122 1.938 0.075 D(LnRB) 2.349 7.823 0.300 0.769 D(LnIF) -18.061*** 4.774 -3.784 0.002 D(R) 37.151*** 11.721 3.170 0.007 ECT(-1) -0.959*** 0.274 -3.497 0.004 R- squared : 0.851
Adj R- squared : 0.793 F- statistic : 14.827 Prob(F- statistic ) : 0.000 Keterangan: Tingkat Signifikansi *     signifikan pada α = 10% **   signifikan pada α = 5% *** signifikan pada α = 1%
2021 terjadi pemutakhiran aturan PNBP perikanan yang ditunjukkan dengan pemberlakuan PP Nomor 85  Tahun  2021  tentang  jenis  dan  tarif  PNBP perikanan  yang  menjelaskan  bahwa  nilai  produksi riil menjadi dasar pengenaan PNBP yang dihitung pasca kegiatan produksi atau saat ikan didaratkan. Tidak  seperti  formula  PNBP  sebelumnya yang  dihitung  bukan  berdasarkan  nilai  produksi riil melainkan  dipungut  sebelum  kapal beroperasi.  Hal  tersebut  tentu  menyebabkan kinerja PNBP tidak optimal (Samosir et al ., 2014), karena  banyak  pemanfaatan  sumber  daya  ikan yang  akhirnya  tidak  terdeteksi  untuk  dilakukan pungutan.
Selanjutnya,  variabel  realisasi  belanja Kementerian Kelautan dan Perikanan, dalam jangka pendek  berdasarkan  hasil  estimasi  bahwa  realisasi belanja  KKP  tidak  berpengaruh  terhadap  daya apung/ buoyancy PNBP sektor perikanan subsektor SDA. Hal ini dikarenakan terdapat realisasi belanja yang tidak berkaitan langsung dengan pelaksanaan PNBP  sektor  perikanan  subsektor  SDA.  Wibowo et  al .  (2021)  dalam  penelitiannya  mengungkapkan bahwa  belanja  pegawai  dan  belanja  modal  tidak berdampak signifikan pada PNBP K/L namun belanja barang  berpengaruh  signifikan  terhadap  capaian PNBP  pada  K/L. Berdasarkan  laporan  keuangan KKP  tahun  2020,  belanja  modal  didominasi  oleh belanja peralatan dan mesin sebesar 74 persen dari total keseluruhan belanja modal. Kemudian belanja peralatan dan mesin pada umumnya di tahun 2020 merupakan  pengadaan  kendaraan  operasional kantor dan pimpinan, pengolah data, dan peralatan kantor lainnya yang tidak bersinggungan langsung pada PNBP. Kemudian pada data kinerja anggaran KKP menunjukkan bahwa realisasi anggaran untuk unit  kerja  Ditjen  Perikanan  Tangkap  dan  Budi Daya  selaku  pengelolaan  PNBP  sektor  perikanan subsektor  SDA  pada  tahun  2020  hanya  berkisar
80—85 persen, lebih rendah dibanding dengan unit kerja lain. Bahkan pada tahun 2016 juga hanya 40— 66 persen (KKP, 2016).
Variabel illegal  fishing juga  berpengaruh signifikan dalam jangka pendek dengan arah negatif. Dengan  koefisien  sebesar  -18,061  mengartikan bahwa setiap peningkatan illegal fishing sebesar satu persen  dalam  jangka  pendek cateris  paribus ,  maka akan  menurunkan  daya  apung/ buoyancy PNBP sektor  perikanan  subsektor  SDA  sebesar  18,061 persen.  Selaras  dengan  penelitian  Anwar  (2014) menjelaskan  bahwa  perikanan  ilegal  atau illegal fishing menimbulkan  kerugian  mencapai  US$4 miliar  per  tahun  bagi  negara. Illegal,  Unreported, and  Unregulated  Fishing atau  yang  lebih  dikenal illegal  fishing tidak  hanya  dilakukan  oleh  armada asing  namun  juga  armada  nasional.  Salah  satu kegiatan illegal fishing yang dilakukan oleh armada nasional  seperti  pada  penelitian  Bahi  (2020)  yang meneliti  adanya  praktik markdown GT  kapal  atau ketidaksesuaian  ukuran  kapal  dengan  ukuran yang  sebenarnya  di  Palabuhanratu,  dari  jumlah keseluruhan  22  kapal,  semua  kapal  terbukti melakukan markdown GT. Hal serupa juga terjadi di Pelabuhan  Perikanan  Nusantara  (PPN)  Kejawanan Cirebon,  dalam  penelitian  Supriadi et  al .  (2019) menunjukkan  dari  12  kapal  jala  cumi  setelah diukur ulang antara ukuran pada dokumen dengan fisik  sesungguhnya  terbukti  100%  berbeda.  Hal tersebut  tentu  saja  dilakukan  untuk  menghindari kewajiban  PNBP,  dan  tentu  saja  pelaporan  hasil tangkapan  akan  lebih  kecil  dari  yang  sebenarnya ( under  reported ).  Menurut  hasil  kajian,  laporan hasil  pengukuran  ulang  dan focus  group  discussion yang  dilakukan  Balai  Besar  Riset  Sosial  Ekonomi Kelautan dan Perikanan (dikutip dari Firdaus et al., 2017)  bahwa  jumlah  kapal  penangkap  ikan  yang melakukan markdown di Indonesia tahun 2015 dari 10.520  armada  berukuran  >  20  GT  diestimasikan
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-Faktor yang Memengaruhi Buoyancy PNBP Sektor Perikanan Subsektor SDA | Rahmawati & Purwanti Vol. 19, No. 1, Juni 2024, pp. 1-12
sebanyak  7.679  armada  melakukan markdown dan sebanyak  2.841  tidak  melakukan markdown .  Hal tersebut menunjukkan bahwa data perikanan masih tergolong lemah. Lemahnya data perikanan tersebut tentu  selain  memengaruhi  kinerja  penerimaan negara juga akan berdampak pada biasnya kebijakan yang akan diberlakukan, misalnya ketika pendaratan ikan  masih  kurang  dari  jumlah  yang  ditentukan maka  izin  penangkapan  akan  terus  dikeluarkan, akibatnya akan terjadi overfishing.
Jumlah armada kapal yang dimiliki nasional untuk  perikanan  laut  berdasarkan  data  KKP  pada tahun  2020  adalah  1.161.332  unit  dengan  jumlah perahu motor tempel sebanyak 503.955, hampir 50 persen dari total keseluruhan, untuk perahu tanpa motor  sebanyak  159.417  unit,  dan  kapal  motor sebanyak  497.960  unit  dengan  dominasi  ukuran  < 5  GT.  Dengan  demikian,  armada  tangkap  masih didominasi  oleh  armada  tangkap  skala  kecil  yang hanya  mampu  beroperasi  di  sekitar  pesisir  pantai sehingga  daya  jangkau  armada  nasional  untuk menuju ZEE 200 mil sangat rendah. Hal tersebut tentu saja menyebabkan adanya kekosongan armada nasional di perairan ZEE Indonesia yang akhirnya menjadi  salah  satu  pemicu  banyaknya  armada asing  dengan  daya  jangkau  dan  kapasitas  yang lebih besar melakukan perikanan ilegal di wilayah tersebut. Pada akhirnya, potensi sumber daya ikan Indonesia  di  wilayah  ZEE  200  mil  menjadi  tidak termanfaatkan oleh pelaku usaha perikanan nasional yang  memiliki  izin  sah  penangkapan  ikan,  hal tersebut menyebabkan kerugian penerimaan negara karena pelaku perikanan ilegal terlebih armada asing pasti  tidak  akan  mendaratkan  hasil  tangkapannya di  pelabuhan  nasional  untuk  dilakukan  pungutan. Maka  dari  itu illegal  fishing memiliki  pengaruh negatif  terhadap  kinerja  penerimaan  PNBP.  Perlu adanya pengawasan yang lebih masif dan penindakan pada setiap kegiatan perikanan yang bersifat ilegal guna  mengamankan  sumber  daya  yang  dimiliki sebagai potensi bagi penerimaan negara.
Kemudian  variabel  reformasi  PNBP  sektor perikanan  dalam  jangka  pendek  juga  berpengaruh signifikan  terhadap  daya  apung/ buoyancy PNBP sektor  perikanan  subsektor  SDA  dengan  arah pengaruh  positif.  Koefisien  diketahui  sebesar 37,151  yang  mengartikan  bahwa  adanya  reformasi tersebut  mampu  meningkatkan  daya  apung/ buoyancy PNBP  sektor  perikanan  subsektor  SDA sebesar  37,151  persen.  Sejalan  dengan  penelitian yang  dilakukan  Iskandar et  al .  (2021)  bahwa reformasi/ perubahan kebijakan perpajakan daerah berdampak positif terhadap nilai daya apung pajak daerah  secara  signifikan.  Pada  penelitian  yang
dilakukan  Setyoningrum  dan  Purwanti  (2020) juga  menyebutkan  bahwa  reformasi  perpajakan berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap tax buoyancy di negara ASEAN-5 (Indonesia, Filipina, Malaysia, Singapura, dan Thailand).
Dampak  reformasi  terhadap  kinerja penerimaan  salah  satunya  dibuktikan  dari  adanya reformasi PNBP sektor perikanan pada tahun 2015 melalui PP No. 75 Tahun 2015 atas jenis dan tarif PNBP sektor perikanan yang menunjukkan setelah adanya  reformasi  tersebut  terdapat  peningkatan penerimaan  bukan  pajak  sektor  perikanan subsektor SDA yang sebelumnya pada tahun 2015 hanya  sebesar  79,27  miliar  rupiah  naik  menjadi 362,12 miliar rupiah pada tahun 2016. Kemudian, penerimaan bukan pajak sektor perikanan subsektor SDA  pada  tahun-tahun  berikutnya  memiliki kecenderungan  meningkat.  Hanya  khususnya  dari tahun  2017  ke  tahun  2018  menunjukkan  jumlah penerimaan yang menurun dari 491,03 miliar rupiah menjadi  448,75  miliar  rupiah.  Reformasi  yang dilakukan tentu saja tetap perlu dilakukan evaluasi secara  konsisten  dan  diikuti  dengan  tata  kelola yang baik dalam penyelenggaraannya agar dampak reformasi dapat dirasakan tidak hanya dalam jangka pendek. Penerimaan bukan pajak sektor perikanan subsektor  SDA  harus  meningkat  seiring  dengan pendapatan  nasional.  Seluruh  sistem  pengelolaan PNBP  sektor  perikanan  juga  harus  berkembang untuk  meningkatkan  penerimaan  dari  waktu  ke waktu  dan  meminimalkan potential  loss dengan adanya perubahan basis pengenaan pungutan.

## Jangka Panjang
Hasil estimasi jangka panjang OLS ( Ordinary Least  Square )  menunjukkan  bahwa  secara  parsial, variabel  nilai  produksi  perikanan,  realisasi  belanja Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan, illegal fishing ,  dan  reformasi  PNBP  sektor  perikanan tidak  berpengaruh  terhadap  tingkat  daya  apung atau buoyancy PNBP  sektor  perikanan  subsektor SDA tahun 2002—2021. Pada Tabel 4 menunjukkan R 2 sebesar  0,193,  yang  artinya  hanya  19,3 persen  dari  variasi  variabel  dependen  yang  dapat dijelaskan  oleh  variabel-variabel  independen dalam  model.  Kemudian  diketahui  juga  nilai probabilitas  F statistik sebesar  0,491  lebih  besar  dari tingkat  signifikansi  1%,  5%,  dan  10%,  artinya secara  simultan  variabel  nilai  produksi  perikanan, realisasi  belanja  KKP, illegal  fishing ,  dan  reformasi PNBP  sektor  perikanan  dalam  jangka  panjang tidak  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen, yaitu daya apung/ buoyancy PNBP sektor perikanan subsektor SDA.
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
/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
Variabel Dependen: NTB Variabl e Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C 69.004 53.566 1.288 0.217 LnNP -3.108 7.257 -0.428 0.675 LnRB -3.062 7.446 -0.411 0.687 LnIF -2.493 4.906 -0.508 0.619 R 13.331 9.552 1.396 0.183 R- squared : 0.193
Adj R- squared : -0.023 F- statistic : 0.895 Prob(F- statistic ) : 0.491
Sumber: Data Sekunder Diolah, 2022
Terkait  tidak  berpengaruhnya  variabel  nilai produksi  perikanan  menunjukkan  hal  tersebut selaras dengan penelitian yang dilakukan (Samosir et  al .,  2014)  bahwa  kenaikan  produksi  perikanan dari tahun ke tahun tidak berpengaruh pada PNBP perikanan  yang  masih  saja  menunjukkan  kinerja tidak optimal. Data nilai produksi perikanan pada rentang  tahun  2002—2021  menunjukkan  bahwa rata-rata  mengalami  kenaikan,  kecuali  pada  tahun 2019  dan  2020.  Namun,  kenaikan  nilai  produksi tidak  diiikuti  oleh  kenaikan  penerimaan  PNBP SDA  sektor  perikanan,  penerimaan  PNBP  sektor perikanan  subsektor  SDA  cenderung  fluktuatif. Bahkan  pada  tahun  2015,  dengan  kenaikan  2,70 persen nilai produksi perikanan, penerimaan PHP dan PPP justru turun hingga 63 persen. Hal ini dapat terjadi karena formula penghitungan PNBP sektor perikanan  subsektor  SDA,  yakni  PPP  dan  PHP hanya  berdasarkan  jumlah  izin  yang  dikeluarkan oleh KKP untuk kegiatan penangkapan ikan dengan memperhitungkan  perkiraan  produksi  dan  ukuran GT kapal. Hal ini terbukti dari pemberlakuan PP No. 142 Tahun 2000 yang kemudian diganti dengan PP No. 19 Tahun 2006 dan PP No. 75 Tahun 2015 yang  mengatur  terkait  jenis  dan  tarif  PNBP  yang berlaku  di  KKP  dengan  formula  penghitungan terakhir  pada  tahun  2015  untuk  PPP  berdasarkan jumlah kapal dan ukuran kapal beserta tarif masing- masing  alat,  sedangkan  untuk  PHP  berdasarkan harga patokan ikan, ukuran kapal, dan produktivitas kapal yang diperoleh dari tangkapan per tahun yang dibagi  dengan  ukuran  GT  kapal.  PNBP  tersebut seluruhnya dikenakan di depan atau sebelum proses produksi dilakukan.
Formula  PNBP  yang  diberlakukan  tersebut jelas  menunjukkan  bahwa  pungutan  yang  ditarik tidak  memperhitungkan  jumlah  riil  produksi  atau sejumlah SDA yang diambil manfaatnya dari alam. Hal  tersebut  mengakibatkan  banyak  pelaku  usaha perikanan  yang  melaporkan  perkiraan  jumlah
produksi  dan  ukuran  kapal  dengan under  value atau  melaporkan  perkiraan  hasil  tangkapan  lebih kecil dari yang sebenarnya sehingga pungutan yang dikenakan  tidak  sesuai  dengan  keadaan  riil.  Hal tersebut  menyebabkan  nilai  produksi  perikanan tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  kinerja PNBP ( buoyancy ) sektor perikanan subsektor SDA dalam jangka panjang.
Selanjutnya,  berkaitan  dengan  variabel realisasi  belanja  KKP,  seperti  halnya  pada  jangka pendek, tidak berpengaruhnya realisasi belanja KKP pada kinerja PNBP atau daya apung PNBP sektor perikanan subsektor SDA karena terdapat realisasi anggaran  yang  tidak  berkaitan  langsung  dengan PNBP  sektor  perikanan  subsektor  SDA.  Data realisasi  belanja  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah  data  realisasi  belanja  secara  keseluruhan, baik belanja pegawai, belanja modal, belanja barang, maupun belanja lainnya. Tentu saja terdapat realisasi belanja yang tidak memiliki dampak langsung pada upaya peningkatan PNBP atau tidak bersinggungan langsung dengan PNBP.
Kemudian variabel illegal fishing dalam jangka panjang  juga  tidak  berpengaruh  terhadap  daya apung/ buoyancy PNBP sektor perikanan subsektor SDA  tahun  2002—2021.  Hal  ini  dimungkinkan terjadi  karena  data illegal  fishing yang  digunakan adalah  data  jumlah  kapal  yang  ditangkap  bukan data jumlah kerugian ekonomi yang timbul akibat kegiatan illegal fishing tersebut. Penangkapan kapal pelaku illegal  fishing merupakan  strategi  jangka pendek (Novita & Duadji, 2017).
Pada jangka panjang reformasi PNBP sektor perikanan tidak berpengaruh terhadap daya apung/ buoyancy PNBP  sektor  perikanan  subsektor  SDA tahun  2002—2021.  Hal  ini  terjadi  diduga  karena dalam waktu jangka panjang ketika para pelaku usaha sudah lebih paham mengenai pengelolaan pungutan tersebut  maka  hal  itu  akan  memicu  perilaku
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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-Faktor yang Memengaruhi Buoyancy PNBP Sektor Perikanan Subsektor SDA | Rahmawati & Purwanti Vol. 19, No. 1, Juni 2024, pp. 1-12
penghindaran terhadap pungutan oleh para pelaku usaha, terlebih ketika tata kelolanya tidak dilakukan secara optimal dan konsisten, hal tersebut tentu saja menjadikan  dampak  reformasi  PNBP  tidak  dapat lagi dirasakan. Seperti pada penelitian Herawati dan Marsono (2020) yang menyatakan bahwa reformasi administrasi  pajak  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap kepatuhan wajib pajak kendaraan bermotor. Hal itu menandakan bahwa pada akhirnya reformasi tidak  lagi  efektif  dan  berdampak  pada  kinerja penerimaan. Dalam penelitian Omondi et al . (2014) juga menyatakan bahwa reformasi yang berdampak positif  pada  daya  apung  pajak  belum  cukup untuk  membantu  menghasilkan  pendapatan  yang memadai,  pemerintah  harus  selalu  mengevaluasi strategi  implementasi  dan  melakukan  reformasi lebih  lanjut  agar  dapat  sepenuhnya  memanfaatkan potensi pendapatan dalam perekonomian.

## SIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  jangka pendek,  variabel  nilai  produksi  perikanan  dan reformasi  PNBP  sektor  perikanan  berpengaruh positif dan signifikan terhadap daya apung/ buoyancy PNBP sektor perikanan subsektor SDA. Kemudian, variabel illegal fishing berpengaruh signifikan dengan arah  negatif.  Sementara  variabel  realisasi  belanja KKP  tidak  berpengaruh  signifikan.  Dalam  jangka panjang variabel nilai produksi perikanan, realisasi belanja  KKP, illegal  fishing ,  dan  reformasi  PNBP sektor  perikanan  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  daya  apung/ buoyancy PNBP  sektor perikanan subsektor SDA.
Di samping itu, nilai besaran buoyancy PNBP sektor  perikanan  subsektor  SDA  yang  lebih  dari satu  dalam  beberapa  tahun  pada  periode  tahun 2002-2021  juga  menandakan  bahwa  PNBP  sektor perikanan subsektor SDA mampu menjadi kapasitas penerimaan  yang  besar  pada  penerimaan  negara, khususnya  bagi  Indonesia  sebagai  negara  maritim dengan  potensi  sumber  daya  perikanannya  yang melimpah.

## Rekomendasi Kebijakan
Berkaitan  dengan  nilai  produksi  perikanan, PNBP sektor perikanan khususnya subsektor SDA perlu  dikenakan  berdasarkan  nilai  produksi  riil yang didaratkan oleh masing-masing pelaku usaha. Penerapan PP No. 85 Tahun 2021 tentang tarif dan jenis PNBP sektor perikanan yang mengatur terkait pungutan pasca produksi harus mampu diterapkan
secara  menyeluruh  di  wilayah  Indonesia  agar ukuran  sumber  daya  alam  yang  diambil  dalam proses  produksi  mampu  merepresentasikan pungutan  yang  akan  dikenakan.  Aturan  tersebut juga  harus  diimbangi  dengan  tata  kelola  yang optimal  dan  konsisten,  serta  selalu  dilakukan evaluasi dan peninjauan agar tetap optimal dan tidak bertentangan dengan aturan yang lain.
Kemudian  terkait  dengan  realisasi  belanja KKP,  alokasi  dalam  merealisasikan  anggaran  yang berkaitan  langsung  dengan  PNBP  juga  perlu dioptimalkan  lagi  atau  menjadi  prioritas  agar mampu menstimulus penerimaan bukan pajak yang akan  diterima.  Selanjutnya,  adanya illegal  fishing yang merugikan negara juga harus selalu dipantau dan  ditindaklanjuti.  Mengingat  batas  wilayah Indonesia yang rawan dengan kegiatan illegal fishing , seharusnya  operasi  pemantauan  dan  penindakan selalu  dilakukan  secara  konsisten,  baik  itu  dari segi intensitas pengawasan atau penegakan hukum yang tegas atas pelanggaran perikanan tersebut. Hal tersebut juga harus diimbangi dengan penambahan armada perikanan yang sah dengan kapasitas yang mampu mencapai wilayah perairan yang lebih jauh dengan muatan yang lebih besar pada wilayah yang banyak  diduduki  oleh  kapal-kapal  ilegal,  terutama kapal asing.
Berkaitan  dengan  reformasi  PNBP  sektor perikanan,  perlu  adanya  evaluasi  dan  peninjauan yang  dilakukan  secara  konsisten  agar  reformasi tersebut  tidak  hanya  berpengaruh  dalam  jangka waktu  pendek  namun  juga  dalam  jangka  panjang serta  menghindari  adanya  efek  negatif  yang  bisa saja muncul ketika reformasi diterapkan. Penerapan reformasi  tersebut  jika  dilakukan  secara  konsisten dan optimal tentu saja akan berdampak baik pada penerimaan yang akan diterima karena lebih terukur dan  berkualitas.  Analisis  dalam  jangka  panjang direkomendasikan  untuk  melihat  konsistensi  hasil secara lebih luas.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  ucapkan  terima  kasih  kepada  Badan Pusat  Stastistik,  Kementerian  Keuangan,  serta Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  yang  telah memfasilitasi penulis dengan akses data untuk dapat digunakan dalam penelitian.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan ini kami menyatakan bahwa kontribusi masing-masing  penulis  terhadap  pembuatan karya  tulis  adalah:  Nur  Alifah  Rahmawati  sebagai kontributor utama dan Evi Yulia Purwanti sebagai kontributor  anggota.  Penulis  menyatakan  bahwa
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
/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
telah  melampirkan  surat  pernyataan  kontribusi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwar.  (2014).  Tinjauan  Yuridis  Terhadap  Pentingnya Pengelolaan  Sumber  Daya  Ikan  Dalam Menambah  Penerimaan  Negara  (Studi  Kasus Di Perairan Natuna Dan Anambas). Journal of Judicial Review , XVI (2), 11–23. Asche,  F.,  Garlock,  T.  M.,  Anderson,  J.  L.,  Bush,  S. R.,  Smith,  M.  D.,  Anderson,  C.  M.,  Chu,  J., Garrett, K. A., Lem, A., Lorenzen, K., Oglend, A., Tveteras, S., & Vannuccini, S. (2018). Three pillars  of  sustainability  in  fisheries. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States  of  America , 115 (44),  11221–11225. https://doi.org/10.1073/pnas.1807677115.
Bahi, M. N. (2020). Praktik ( Markdown ) Gross Tonage Longliner  Palabuhanratu  Dan  Ukuran  Palka Untuk  Penetapan  Penerimaan  Negara  Bukan Pajak .
Dudine,  P.,  &  Jalles,  J.  T.  (2018).  How  Buoyant  Is the  Tax  System?  New  Evidence  from  a  Large Heterogeneous  Panel. Journal  of  International Development , 30 (6),  961–991.  https://doi. org/10.1002/jid.3332.
Eka,  H.,  Maruto,  P.,  &  Basuki,  U.  (2019).  Analisis Pengaruh Investasi Dan Budge Deficit Terhadap Pertumbuhan Di Indonesia. Diponegoro Journal of Economics , 1 , 67. FAO.  (n.d.). The  Global  Record  of  Fishing  Vessels, Refrigerated Transport Vessels and Supply Vessels . FAO.  (2020).  The  State  of  World  Fisheries  and Aquaculture. In Inform . https://doi. org/10.4060/ca9229en.
Firdaus, M., Dewitasari, Y., Pramoda, R., Koeshendrajana, S., & Timur, A. (2017). KERUGIAN SUMBER DAYA IKAN AKIBAT PRAKTIK MARK DOWN KAPAL PENANGKAP IKAN DI INDONESIA/ Fish Resources Losses Due to Mark Down Fishing Vessel Practiced in Indonesia . 12 (2), 133–141.
Ghazo, A., & Abu-Lila, Z. (2018). Causalities between Components  of  Public  Revenues,  and  Public Expenditures in Jordan. International Journal of Academic Research in Economics and Management Sciences , 7 (2),  59–71.  https://doi.org/10.6007/ ijarems/v7-i2/4211.
Gitawati, D. R. (2018). Analisis Pengaruh Nilai Produksi Budidaya  Terhadap  Produk  Domestik  Regional Bruto  (PDRB)  Pada  Sembilan  Kabupaten  di Provinsi Jawa Barat . Gujarati,  D.,  &  Porter,  D.  C.  (2015). Dasar-Dasar Ekonometrika  (5th  Ed) .  Penerbit  Salemba Empat.
Herawati,  J.  D.,  &  Marsono,  S.  (2020).  Pengaruh Reformasi  Administrasi  Perpajakan,Kesadaran Wajib  Pajak,  Dan  Sanksi  Pajak  Terhadap Kepatuhan  Wajib  Pajak  Kendaraan  Bermotor.
AKTUAL: Jurnal Akuntansi Dan Keuangan , 5 (2), 99–109.
Iskandar,  R.,  Srinita,  &  Bintusy  Syathi,  P.  (2021). Tax  Reform  Effect  on  Local  Tax  Buoyancy  in Indonesia. International Journal of Quantitative Research and Modeling , 2 (4), 218–224.
Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  (2017). Laporan Kinerja Kementerian Kelautan dan Perikanan . Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  (2019). Laporan Keuangan Tahun Anggaran 2016 . Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  (2021). Laporan Keuangan Kementerian Kelautan dan Perikanan Tahunan . Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  (2022). KEPUTUSAN MENTERI KELAUTAN DAN PERIKANAN  REPUBLIK  INDONESIA  No 19  Tahun  2022. Keputusan  Menteri  Kelautan Dan Perikanan Republik Indonesia No. 19 Tahun 2022 , 3 , 1–7.
Kurniawan,  T.  S.,  Sari,  D.  W.,  &  Irmawati,  D.  R. (2020).  Analisis  Pengaruh  Realisasi  Belanja Pemerintah  Terhadap  Penerimaan  Pajak  di Indonesia. Indonesian  Treasury  Review:  Jurnal Perbendaharaan,  Keuangan  Negara  Dan Kebijakan  Publik , 5 (3),  171–181.  https://doi. org/10.33105/itrev.v5i3.212
Novita,  T.,  &  Duadji,  N.  (2017).  Dampak  Ekonomi Politik  Kebijakan  Penenggelaman  Kapal  di Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Administrasi  Publik Dan Pembangunan , 8 (1).
Omondi, O. V., Wawire, N. H. W., Manyasa, E. O., & Thuku,  G.  K.  (2014).  Effects  of  Tax  Reforms on Buoyancy and Elasticity of the Tax System in  Kenya:  1963–2010. International  Journal  of Economics and Finance , 6 (10), 97–111. https:// doi.org/10.5539/ijef.v6n10p97
Parui, P. (2021). Government expenditure and economic growth: a post-Keynesian analysis. International Review  of  Applied  Economics , 35 (3–4),  597– 625.  https://doi.org/10.1080/02692171.2020.18
37744
Peacock, A. T., & Wiseman, J. (1979). Approaches To The Analysis of Government Expenditure Growth . 7 (I), 3–23.
Putra,  D.  A.  (2013).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Ekspor Tembakau Indonesia Ke Jerman. Economics Development Analysis Journal ,
2 (3), 35–45.
Samosir, A. P., Tenrini, R. H., & Nugroho, A. (2014). Analisis  potensi  penerimaan  negara  bukan pajak  sektor  perikanan  tangkap. Jurnal  Borneo Administrator , 10 (2), 143–166.
Setyoningrum, D., & Purwanti, E. Y. (2020). Analisis Tax Buoyancy pada Asean-5 Tahun 2002-2016. Efficient:  Indonesian  Journal  of  Development Economics , 3 (2), 741–750.
Seydou,  S.  S.  (2020).  Elasticity  and  buoyancy  of  tax system in Cote dIvoire. Journal of Economics and
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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
International  Finance , 12 (3),  142–150.  https:// doi.org/10.5897/jeif2020.1070.
Supriadi, D., Nurhayat, & Didha Andini Putri. (2019). Kesesuaian  Ukuran  Kapal  Dengan  Dokumen Pada Kapal Jala Cumi (Cast Net) Di Pelabuhan Perikanan Nusantara (Ppn) Kejawanan Cirebon. Jurnal Perikanan Dan Kelautan , 10 (2), 89–95.
Wibowo,  P.,  Abimanyu,  Y.,  Syafardi,  H.,  Prabowo, M.,  &  Indrawati,  I.  (2021).  Pengaruh  Belanja Pemerintah Pusat Terhadap Penerimaan Negara Bukan Pajak Pada Kementerian Negara/Lembaga Periode 2012-2017. Indonesian Treasury Review: Jurnal  Perbendaharaan,  Keuangan  Negara  Dan Kebijakan  Publik , 6 (3),  227–245.  https://doi. org/10.33105/itrev.v6i3.343.
Zulkarnain,  M.,  Purwanti,  P.,  &  Indrayani,  E.  (2013). Analysis of Aquaculture Production Value Effect To Gross Domestic Product of Fisheries Sector in. Jurnal ECSOFiM , 1 (1), 52–68.