## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 149 − 155 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1610

## Analisis Pengguna Media Sosial Terhadap Isu UU Cipta Kerja Menggunakan SNA dan Naive Bayes
Stevanus Dwi Istiavan Mau 1 , Irwan Sembiring 2,* , Hindriyanto Purnomo 3
1 Fakultas Teknik Informatika, Magister Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia
2,3 Fakultas Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1 972019005@student.uksw.edu, 2,* irwan@uksw.edu, 3 hindriyanto.purnomo@uksw.edu
Email Penulis Korespondensi: irwan@uksw.edu
Submitted: 24/05/2022 ; Accepted: 02/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Pada penelitian mengenai analisis isu UU Cipta Kerja ini bertujuan guna mengetahui aktor mana yang paling berpengaruh dalam  pembahasan  pada  jaringan  ini  berdasarkan  analisis  nilai  centrality yang  paling popular pada  isu  uu  cipta  kerja  ini.  Pada penelitian  ini  pun  digunakan  metode  social  network  analisis  (SNA).  Data  yang  di  teliti  sebanyak  1686  nodes  dan  1403  edges diambil melalui API Twitter dengan bantuan aplikasi Win Python dan Netlytic dengan periode 08 Oktober 2020 – 05 Juli 2021. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa akun @BEMUI_Official merupakan akun yang popular dengan nilai Degree Centrality 944, nilai  Betweenness Centrality 640042.0,. Namun pada perhitungan  Closeness Centrality aktor @BEMUI_Official memiliki nilai 0.701235, oleh sebab itu nodes yang mempunyai hasil centrality tertinggi belum tentu memiliki nilai yang baik dalam hal penyebaran informasi.
Kata Kunci: SNA; Cipta Kerja; Navie Bayes; Twitter; Omnibus Law
Abstract− In research about analysis issue analysis, UU Cipta Kerja aims to investigate aktor which has the most influence in the discussion on the network is based on the analysis of the most popular centrality values on the issues law copyright this working. Research is in use of the method of Social Network Analysis ( SNA ). The data in minutely as many as 1686 nodes and 1403 edges in extract through the API Twitter with the help of application WinPython and Netlytic with a period 08 October 2020 - 05 July 2021. The result of this research showed that account @BEMUI_ Official is account the most popular with the Degree Centrality 944,  value Betweenness  Centrality 640042.0.  But on  a  calculation Closeness  Centrality aktor  @BEMUI_Official  having value 0.701235, therefore nodes who have a centrality highest do not necessarily have the value that both in terms of the dissemination of information.
Keywords: SNA; Create Work; Naïve Bayes; Twitter; Omnibus Law

## 1. PENDAHULUAN
Twitter sendiri  merupakan  suatu  platform  yang  melakukan  pertukaran  informasi  serta  membagikan  suatu  masalah maupun berita yang terjadi. Pada platform ini ada fitur pengikut atau followers, yang arti nya memberikan gambaran atau  pendapat  bahwa  suatu  akun Twitter yang  mempunyai  banyak  pengikut  maka  dia  dianggap  mempunyai kredibilitas yang membuat daya tarik bagi akun lain [1].
Penggunaan Twitter saat ini tidak hanya digunakan untuk menyampaikan perasaan tentang diri mereka sendiri, tetapi  juga  dapat  mengungkapkan  pendapat  dan  perasaan  mereka  tentang  isu,  peristiwa,  atau  masalah  yang  ada. Perasaan  dan  opini  yang  disampaikan  orang  melalui  jejaring  sosial Twitter mengacu  pada  dukungan  atau ketidaksetujuan  komunitas  atau  individu  mengenai  perasaan  senang  atau  kecewa  sesuai  opini  mereka.  Namun terkadang ketika ada isu isu yang terjadi kemudian di bahas pada platform Twitter ini kita tidak mengetahui akun akun mana  yang  sebenarnya  menggiring  topik  dan  opini  masalah  ini  sehingga  tidak  menutup  kemungkinan  bisa  terjadi kericuhan  besar  terjadi.  Semakin  banyak  orang  bersedia  untuk  memposting  pendapat  mereka  di Twitter hal  ini menjadikan Twitter sebagai  sumber  berharga  online  untuk  melakukan  analisis  terhadap  opini  dan  sebagai  pilihan dalam melakukan penelitian Analisis Jejaring Sosial .
Pada penelitian ini penulis mengambil topik mengenai ruu cipta kerja yang sempat banyak dibicarakan pada kisaran bulan oktober 2020 tersebut, walaupun saat ini sudah di berlakukan  undang-undang tersebut namun masih banyak masyarakat yang merasa keberatan atas di sahkan undang-undang tersebut. Omnibus Law adalah perancangan pembentukan  peraturan  yang  mengintegrasikan  beberapa  kebijakan  yang  esensi  nya  berlainan,  menjadi  sebuha regulasi. Omnibus Law ini dibuat guna memangkas banyaknya peraturan yang sudah ada agar sesuai dengan tujuan [2].
Dikarenakan perancangan RUU tersebut mempunyai banyak sekali opini-opini masyarakat yang tidak setuju, dikarenakan  proses  pengerjaan  nya  yang  di  deadline  hanya  100  hari  serta  tidak  melibatkan  beberapa  pihak  dalam pengerjaan nya. Namun hal yang bisa dikatakan penting dan menjadi permasalahan pada proses penyusunan RUU tersebut, yakni adanya pemotongan pesangon terhadap buruh, hilangnya cuti melahirkan dan lainnya, sebab itu banyak para buruh dan masyarakat yang menolak RUU Cipta Kerja tersebut.
Dari pembahasan tersebut banyak dilakukan demo di sejumlah kota di Indonesia. Bahkan di era modern ini pun kasus ruu cipta kerja pun ramai di perbincangkan pada social media Twitter , pada media social tersebut banyak sekali akun Twitter yang membahas dan menolak ruu cipta kerja, tentu nya dari hasil aksi demo di media social Twitter memberikan sumber data yang berguna untuk di lakukan analisis.
Dalam  melakukan  penelitian  ini  penulis  juga  mengambil  referensi  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya terkait Social Network Analysis sebagai berikut :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 149 − 155 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1610
Berdasarkan penelitian yang dilakukan Rochiyat & Wibowo pada tahun 2020 dengan judul “Analisis Aktor Berpengaruh  Dan  Aktor  Popular  dengan  Metode  Degree  Centrality  Dan  Follower  Rank  Pada  Tagar  Twitter “#gejayanmemanggil”. Jaringan  komunikasi  yang  di  analisis  adalah  nilai  popularitas  dari  aktor  yang berpengaruh dengan perhitungan centrality, follower dan following. Hasil dari penelitian didapatkan aktor ryan restu memiliki nilai akor  berpengaruh  yang  paling  tinggi  namun  tidak  dengan  follower  rank,  yang  bisa  dikatakan  bahwa  walaupun memiliki nilai berpengaruh tertinggi namun aktor tersebut bukan aktor yang mempunyai nilai popularitas yang tinggi [3].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  Zempi  &  Rahayu  pada  tahun  2019  dengan  judul “Media  Sosial  dalam Gerakan Antikorupsi: Analisis Jejaring Sosial tentang “Penolakan Koruptor Bisa” lari keputusan di Twitter” . Hasil dari analisis tersebut menunjukan terdapat 10 aktor kunci dalam jaringan tersebut dan aktor yang mempunyai rekam jejak dalam memerangi korupsi di Indonesia menjadi pelopor guna membentuk jejaring sosial, kemudian dari hasil analisis juga ditemukan bahwa struktur jaringan sosial tersebut bersifat dinamis [4] .
Beberapa penelitian seperti yanf dilakukan Rabani dkk pada tahun 2020 dengan judul “Analisa Interaksi User Di Media Sosial Mengenai Industri Fintech Menggunakan Social Network Analysis (Studi Kasus: Gopay, Ovo Dan Linkaja). Menghasilkan  bahwa  LinkAja  membuat  customer  engagement  lebih  bagus  dan  optimal  melalui implementasi SCRM yang dibuat perusahaan  dengan menggunakan implementasi SCRM terhadap 3 fintech dengan bertujuan  untuk  mengidentifikasi  customer  engagement.  Metode  yang  digunakan  dalam  analisis  ini  adalah Social Network Analysis (SNA), dengan sampel yang di pakai adalah perusahan fintech seperti GoPay, OVO, dan Link Aja [5] .
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Samatan  pada  tahun  2020  dengan  judul  penelitian”Disaster Communication  Patterns  And  Behaviors  On  Social  Media  :  A  Study  Social  Network  #Banjir2020  On Twitter ”, menghasilkan pola komunikasi yang terjadi dan perilaku terhadap pengguna Twitter dengan menggunakan metode analisis jejaring sosial serta analisis teks, hasil yang didapatkan menunjukan pola komunikasi bencana #Banjir2020 ini membentuk atau mempunyai pola 5 cluster yang signifikan di jaringannya masing-masing dan komunikasi tersebut terjadi sebagai komunikasi 1 arah [6] .
Pada  penelitian  yang  dilakuakn  oleh  Eriyanto  pada  tahun  2019  dengan  judul  #BubarkanKPAI  dan #KamiBersamaKPAI,  menghasilkan  didapatnya  #BubarkanKPAI  lebih  menciptakan  mobilisasi  daripada  tagar #KamiBersamaKPAI  yang  dilihat  dari  nilai  Reciprocity,  Centralization,  dan  Modularity  penelitian  tersebut  ingin mengkaji peranan tagar (#) terhadap mobilisasi dukungan opini digital yang ada dengan melihat apakah tagar  yang beda mampu menciptakan mobiliasis yang berbeda [7] .
Berdasarkan hasil dari analisis dari penelitian terdahulu yang membahas mengenai metode SNA, disini penulis memiliki landasan tujuan penelitian ini dilakukan untuk menganalisis data yang di dapat dengan menghitung aktor- aktor siapa saja yang menjadi kunci dalam pembahasan ini seperti di lihat dari nilai Degree Centrality, Betweenness Centrality,  Closeness  Centrality .  Kemudian  pada  penelitian  ini  juga  digunakan  metode  Naive  Bayes  guna mengklasifikasi data yang di dapat dalam bentuk diagram. Sisi lain dari penelitian ini juga untuk mengetahui respon masyarakat  mengenai  isu  yang  terjadi  pada  tanggal  08  Oktober  2020  hingga  tanggal  setelahnya  yang  menjadi kontroversi  di  berbagai  kalangan  yang  menyebabkan  mahasiswa  turun  kejalan  menggelar  aksi  demo  penolakan disahkannya undang-undang tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian dalam melakukan pemilihan data serta bersifat objektif yang digunakan sebagai titik acuan untuk digunakan dalam proses penelitian, dengan adanya data tersebut penelitian yang dihasilkan bersifat struktur sesuai tahapan penelitian yang di buat seperti gambar 1 alur tahapan penelitian di bawah ini :
Identi fikasi Masalah
Crawling Data Twitter Prepocessing Data Analisi s Hasil To ols SNA : Gephi To ols Crawling : RStudio
Gambar 1. Alur Penelitian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 149 − 155 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1610

## 2.1 Tahapan Penelitian
Teknik pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan metode deskriptif yang digunakan untuk melihat  fenomena-fenomena  yang  ada  pada  saat  ini  atau  masa  lampau.  [8]  mengatakan  pilihan  terhadap  metode pengumpulan data deskriptif pada umumnya dipakai jika peneliti ingin memberikan penjelasan dari suatu tangkapan (potret)  fenomena  sehingga  mudah  dipahami.  Kemudian  dari  penerapan  metode  deskriptif  itu  maka  sampel  yang peniliti  ambil  untuk  di  analisis  berasal  dari  hasil crawling dengan  kata  kunci  #uuciptakerja,  #RUUCiptakerja,  dan #Omnisbus Law, dengan menggunakan Twitter API serta modul aplikasi pemrograman RStudio . Hasil dari proses crawling data kemudian disimpan dalam bentuk Excel kemudian akan dilakukan filterisasi berdasarkan  kebutuhan  dan  membuang  data  yang  tidak  dibutuhkan.  Data  yang  sudah  dibersihkan  kemudian dipindahkan (export) ke dalam Gephi 0.9.2 agar dilakukan analisis lebih lanjut dengan tahapan SNA seperti Degree Centrality untuk menghitung total atau jumlah relasi yang dimiliki oleh aktor dengan aktor lainnya atau menghitung popularitas suatu actor dalam sebuah jejaring sosial [9]. Degree Centrality sendiri akan menghitung suatu bobot node ke i dengan diberikan notasi  C D (i)) yang didasarkan dari total banyaknya edge yang terbentuk diantara node i dan node lainnya. Rumus yang digunakan dalam perhitungan Degree Centrality sebagai berikut :
𝐶 𝐷 (𝑖) = 𝑑(𝑖) 𝑛−1
(1)
Sebagai contoh perhitungan degree di sederhanakan dengan diberikan sebuah graf seperti gambar 2 berikut ini:
Gambar 2 . Contoh Perhitungan Degree
Dari gambar di atas maka di simpulkan node ke A mempunyai  bobot C D (A)=2/3, dimana  jumlah edge yang terbentuk pada node A dengan node lain di bagi dengan jumlah node yang ada pada graf dan dikurangi 1. Sedangkan node B memiliki bobot C D (B)=3/3. Betweenness Centrality guna menghitung jalur paling terpendek yang dilewati seorang aktor menuju ke node tertentu  pada  jaringan  atau  menentukan  akun  pengguna  yang  berperan penting  sebagai perantara pada  setiap  node pengguna menuju jaringan pusat [10]. Pada dasar nya teknik ini merupakan suatu cara untuk guna melihat peranan suatu node dalam jaring atau network dan suatu node bisa dikatakan memiliki peran penting ketika mempunyai suatu komunikasi dengan node lainnya berikut rumus yang digunakan dalam analisis Betweenness Centrality :
𝐶 𝐵 (𝑖) = 2 ∑ 𝑃 𝑗𝑘 𝑗<𝑘 (𝑛−1)(𝑛−2) (𝑖)
(2)
P jk (i) merupakan total jalur terpendek antara node j dan k yang melewati i, sedangkan P jk adalah total jalur terpendek antara j dan k. Berdasarkan graf di atas, bisa kita menghitung bobot C B (A) = C B (C) = 0, sedangkan C B (B) = C B (D) = (2 * 0.5) / (3*2) = 1/6 Closeness  Centrality digunakan  untuk  memperhitungkan  seberapa  dekat  jarak  suatu  aktor  terhadap  aktor lainnya dalam jaringan. Semakin tinggi nilai yang dimiliki maka semakin banyak node yang akan dipresentasikan node tersebut [11] dalam penggunaan perhitungan bobot  setiap node tersebut bisa digunakan rumus sebagai berikut :
𝐶 𝑐 (𝑖) = 𝑛−1 ∑ 𝑑(𝑖,𝑗) 𝑛 𝑗=1 (3)
Dari hasil graf yang di gambarkan juga bisa di hitung dengan bobot Closeness Centrality untuk node A adalah C C (A) = 3/(1+2+1) = 0.75. Sedangkan untuk C C (B) = 3/(1+1+1) = 1.

## 2.2 Social Network Analysis
Social Network Analysis sendiri adalah suatu metode yang berfungsi untuk menganalisis dan mempunyai fokus dalam mengukur hubungan dan interaksi yang di punya dan di gambarkan pada beberapa informasi [12], sedangkan menurut [13] SNA merupakan pemetaan dan sekaligus memastikan hubungan dan aliran hubungan antar seseorang, kelompok, organisasi. Data dari hasil Twitter sendiri bisa di lakukan analisis atau divisualisasikan dalam bentuk graph, fungsi dari graph sendiri merupakan merupakan suatu struktur yang difungsikan untuk memodelkan hubungan antara satu objek  dan  lainnya  [14].  Dalam  graph  juga  ada  2  kriteria  yaitu  node  (titik)  dan  edge  (garis  atau  simpul)  yang memperlihatkan hubungan antara aktor.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 149 − 155 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1610

## 2.3 Navie Bayes
Naive  Bayes  merupakan  pengklasifikasian  yang  bisa  dimanfaatkan  untuk  menghitung  suatu  probabilitas  dengan menjumlahkan  frekuensi  serta  nilai  yang  berasal  dari  dataset  yang  telah  dikumpulkan.  Menurut  [15]  Bayesian Classification didasarkan pada teorema Bayes yang mempunyai kelebihan dalam klasifikasi serupa, adapun menurut [16] pengklasifikasi naïve bayes merupakan keluarga dari klasifikasi berdasarkan teorema probabilitas populer bayes yang dikenal untuk membuat model sederhana yang kuat, terutama dalam bidang klasifikasi dokumen. Navie Bayes didasarkan  pada teorema bayes dengan formula umum sebagai berikut :
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐶 𝐼)𝑃(𝐶 𝑖 ) 𝑃(𝑋) (4)
Yang artinya X merupakan kriteria suatu kasus berdasarkan masukan dan C i adalah kelas dari solusi pola ke – I dimana I merupakan jumlah label kelas.  Namun pada penelitian kali ini di gunakan tools package “e1071” yang merupakan metode naive bayes itu sendiri dan package “caret”  untuk mengklasifikasi data  yang package  tersebut sudah disiapkan pada pemrograman R Studio untuk menganalisis data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengambilan  data  set Twitter dilakukan  dengan  memasukan  kata  kunci  #omnibuslaw,  #ruuciptakerja,  dan #uuciptakerja pada tools crawling data set RStudio dan di dapatkan sebanyak 2.383 data twitter yang tersimpan dalam bentuk  format  .csv.  Data  tersebut  masi  berupa  data  yang  belum  di  olah,  oleh  sebab  itu  data  tersebut  dilakukan processing  untuk  mendapatkan  struktur  data  sesuai  kebutuhan  peneliti.  Kemudian  diterapkan  lah  metode  “ Sosial Network Analisis” untuk mendapatkan hasil analisis dengan pembuatan visualisasi model jaringan dengan bantuan software Gephi yang menggunakan undirected graph dimana cara kerja dari graph ini tidak mempertimbangkan arah dan tujuan antar node dan jenis graph ini tidak mengikuti indegree (node yang dituju) dan out degree (node asal), kemudian dari penerpan metode navie bayes dilakukan untuk menghitung nilai yang paling tertinggi terhadap actor actor yang memiliki koneksi paling banyak dengan menerapkan rumus yang ada pada tools RStudio . Dari penerapan metode tersebut maka  didapatkan hasil seperti yang ditunjukan pada tabel 1 dan hasil visualisasi  graph data tweet pada Gambar 3 dibawah:
Tabel 1. Data Crawling Tweet
Gambar 3. Graph Analisis UU Cipta Kerja
Dari  hasil  analisis Degree  Centrality di  temukanlah  5  akun  popular  pada  jaringan  ini,  antara  lain  : @BEMUI_Official,  @VIVAcoid,  @FPKSDPRRI,  @m_mirah  dan  @FraksiRakyatID  5  akun  di  atas  selain @VIVAcoid  &  @FraksiRakyatID  merupakan  akun  organisasi,  karena  @VIVAcoid  dan  @FraksiRakyatID  sendiri merupakan akun berita yang menyebarkan isu-isu atau berita ke jaringan tersebut dan berpihak netral.
Para akun diatas menunjukan bahwa mereka merupakan faktor kunci dalam jaringan tersebut. Pada hasil aktor yang didapatkan ada mereka berperan di berbagai posisi seperti sumber referensi, bahan percakapan, serta pelopor atau pembuka suara pada jaringan yang dibahas. Adanya aktor aktor yang menjadi kunci pada jaringan ini dikarenakan adanya skor Closeness Centrality yang memperlihatkan kedekatan aktor satu dan lainnya. Berikut ini merupakan hasil analisis menggunakan software Gephi 0.9.2
Tweet Komunitas Node Edges 2.383 301 1686 1403

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 149 − 155 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1610
Tabel 2. Degree Centrality Tertinggi Peringkat Nama Akun Nilai 1 BEMUI_Official 944 2 VIVACoid 35 3 FPKSDPRRI 34 4 m_mirah 28 5 FraksiRakyatID 26
Pada bagian pengukuran Degree Centrality ini digunakan untuk melihat seberapa banyak node memiliki relasi terhadap node lainnya yang ada pada jaringan tersebut. Degree Centrality ini juga memiliki tujuan yang dimana untuk menemukan node atau aktor yang memiliki peran terhadap jaringan yang ada berdasarkan banyaknya relasi antara dirinya dan aktor lainnya, Tabel 1 diatas menunjukan bahwa  aktor BEMU_Official memiliki nilai degree tertinggi yang  bisa  dibilang  akun  tersebut  mempunyai  interaksi  pada  tweets,  mention,  serta  reply  paling  besar  pada  media Twitter . Oleh karena itu dapat diartikan akun BEMUI_Official ini adalah aktor atau nodes yang sangat berperan pada informasi penolakan uu cipta kerja.
Tabel 3. Betweenness Centrality Tertinggi Peringkat Nama Akun Nilai 1 BEMUI_Official 640042.0 2 Hail_Indonesia 66691.5 3 IteungTea5 66554.5 4 m_mirah 47827.5 5 VIVACoid 44195.0
Dalam perhitungan Betweenness Centrality ini berfungsi sebagai menghitung suatu node pada suatu jaringan. Dalam  pengukuran  ini  akan  dilihat  pengaruh  dari  suatu  node  pada  jaringan  yang  ada  karena  node  tersebut  yang memiliki peran dalam penghubung suatu informasi terhadap node lainnya. Mengapa node ini penting karena apabila node ini hilang atau tidak ada penghubung akan mengganggu kegiatan komunikasi sehingga informasi tersebut akan sulit di bagikan.
Tabel II tersebut memperlihatkan bahwa akun BEMUI_Official memiliki nilai terbesar yaitu 640042.0, artinya akun  ini  mempunyai  pengaruh  yang  cukup  besar  sebab  menjadi  aktor  penghubung  mengenai  informasi  peristiwa uuciptakerja pada Twitter tersebut. Kemudian aktor lain yang memiliki nilai betweenness tertinggi adalah akun media akun media penyebar informasi (Hail_Indonesia & VIVACoid), pengguna Twitter (IteungTea5 & m_mirah).
Tabel 4. Closeness Centrality Tertinggi Peringkat Nama Akun Nilai 1 m_newscom 1.0 2 AndiePeci 1.0 3 9itmr 1.0 4 mediocrikey 1.0 5 e100ss 1.0
Pengukuran Closeness  Centrality ini  berfungsi  sebagai  mencari  tau  berapa  banyak  node  yang  mampu menjangkau node lainnya dengan jarak yang lebih pendek, nilai pada Closeness Centrality yang hampir terdekat atau pun bernilai 1,0, node tersebut diartikan yang paling dekat dengan node lainnya dengan jarak terpendek. Maka pada Tabel  III  di  atas  mempunyai  5  aktor  dengan  nilai Closeness  Centrality 1,0  di  antaranya,  (m_newscom)  yang merupakan  akun  pengguna Twitter untuk  menyebarkan  berita-berita,  (AndiePeci)  akun  pribadi  pengguna Twitter , (9itmr) akun pribadi, (mediocrickey) akun pribadi, dan (e100s) akun Official Twitter of Radio Suara Surabaya yang sering memberikan berita terkini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 149 − 155 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1610
Seperti yang tunjukan pada gambar 4 di atas menunjukan dari berbagai akun yang di dapatkan dan di analisis mengenai  pembahasan  topik  UU  Cipta  Kerja  dengan  di  lihat  dari  graph  text  akun,  ditemukan  bahwa  akun BEMUI_Official ini yang paling terpopuler karena dia memiliki hubungan yang banyak dengan aktor lain.
Gambar 5. Hasil Word Cloud Teks Yang Paling Tinggi
Setelah dilakukan analisis dengan data yang ada maka dihasilkan word cloud dengan kata yang tertinggi atau sering dibahas atau sering keluar adalah kata kata dengan teks berwarna hitam kemudian kata tertinggi kedua dengan teks berwarna pink.
Gambar 6. Hasil Frekuensi Pada Data UU Cipta Kerja
Pada gambar di atas menunjukan bahwa frekuensi kata-kata yang paling sering muncul pada hasil tweet atau sering dibicarakan pada topik UU Cipta Kerja tersebut.

## Gambar 7. Sentiment Analysis Emosional
Pada analisis emotional diatas digunakan metode naive bayes untuk melihat hasil emotional dari para pengguna Twitter terhadap  kasus  UU  Cipta  Kerja  tersebut  dan  di  dapatkan  hasil  seperti  gambar  di  atas  dengan  tanggapan 2 emotional yaitu marah serta negative. Yang bisa disimpulkan bahwa para pengguna akun Twitter dalam pembahasan UU Cipta Kerja ini mereka sangat tidak senang atau tidak setuju dengan apa yang sudah terjadi maupun sudah di berlakukan undang-undang tersebut di Indonesia.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pembahasan diatas bisa disimpulkan bahwa informasi mengenai isu uu cipta kerja pada platform media social Twitter menghasilkan 1403  hubungan  atau  interaksi  dan 1686  aktor pada  jaringan  tersebut.  Hasil  penelitian pada gambar 4 terbentuk hanya satu klaster besar yaitu node BEMUI_Official dimana memiliki ukuran huruf yang paling besar dan bisa di jadikan sebagai akun yang memiliki dampak bagi masyarakat Twitter maupun dunia maya yang  dapat  dimanfaatkan  sebagai  penggerak  opini  publik  terkait  isu-isu  atau  masalah  yang  ada  dan  memberatkan rakyat kedepannya yang mana akun ini berfunsi dalam hal diseminasi atau penyebarluasan informasi yang cepat dan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 149 − 155 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1610
mudah pada  media  sosial Twitter .  Mengapa  demikian,  karena  aktor  tersebut  memiliki nilai Degree  Centrality 944 yang nilai tersebut menunjukan bahwa aktor BEMUI_Official memiliki koneksi relasi yang lebih banyak dari pada aktor lainnya yang arti nya akun tersebut memiliki peran pada informasi mengenai percakapan UU Cipta Kerja. Jika di lihat dari nilai Betweenness Centrality yaitu memiliki 640042.0 arti nya akun ini berpengaruh dalam jaringan ini karena menjadi suatu penghubung atau jembatan terhadap node lainnya pada informasi percakapan UU Cipta Kerja. Sedangkan  pada  perhitungan Closeness  Centrality aktor  m_newscom  mempunyai  nilai  tertinggi  yaitu  1.0  yang menandakan bahwa akun ini memiliki jarak terdekat terhadap node lain dalam jaringan. Namun selain itu hasil analisis centrality  lainnya  akun  BEMUI_Official  menjadi  yang  paling  popular  pada  jaringan  tersebut  yang  mampu dimanfaatkan  menjadi  penggerak  opini  masyarakat  terkait  dengan  topik  UU  Cipta  Kerja  yang  berfungsi  dalam penyebarluasan  informasi  yang  cepat  dan  mudah  sehingga  opini  atau  pendapat  dari  akun  ini  dapat  menggiring pemikiran masyarakat pada media sosial Twitter , dikarenakan juga akun ini mempunyai keterikatan yang besar dengan node atau akun lainnya yang menciptakan daya tarik bagi akun ini. Pada hasil analisis Menggunakan R Studio dengan metode  naive  bayes  pun  didapatkan  hasil  yang  sangat  negatif  terhadap  pembahasan  UU  Cipta  Kerja  tersebut berdasarkan  teks  yang  paling  sering  muncul  dengan  dilakukan  analisis  word  cloud  dan  perhitungan  hasil  analisis emotional yang menunjukan hasil sangat marah dan negatif terhadap topik tersebut. Jadi disimpulkan bahwa pada penelitian ini akun BEMUI_Official merupakan akun yang popular dan berpengaruh dalam melakukan penyebaran informasi dan memberikan dampak yang besar dalam penolakan kasus UU Cipta Kerja. Saran dari penelitian ini untuk kedepan nya, pada proses pengambilan data sampel dengan menggunakan # (tagar) lebih di perhatikan lagi atau di buatakan metode atau cara agar seperti kata “Kerja” yang tidak sesuai topik pembahasan semua kata tersebut ikut masuk  seperti  contoh  kata  yang  ingin  di  ambil  #uuciptakerja,  namun  dalam  proses crawling data  ada  kata  contoh seperti #lowongankerja, #kerjaberat dll ikut kedalam proses pengambilan data.

## REFERENCES
[1] P. Studi et al. , “MODEL KOMUNIKASI SOSIAL REMAJA MELALUI MEDIA TWITTER,” no. 52, pp. 539–549.
[2] S. R. Utami, R. N. Safitri, and Y. A. Kuncoroyakti, “Analisis Jaringan dan Aktor # BatalkanOmnibusLaw di Media Sosial Twitter  Menggunakan  Social  Network  Analysis  (  SNA  )  topik  popular  yang  berupa  tagar  pada  Twitter  adalah  # BatalkanOmnibusLaw  .  #  BatalkanOmnibusLaw  yang  ramai  menjadi  pembicaraan  warganet  sebagai  bentuk  kritik  Law sebagai kebijakan reformasi regulasi , urgensi , kajian pembentukan , dan politik hukum,” vol. 4, no. 3, pp. 135–148, 2021.
[3] A. Rochiyat et al. , “Analisis Aktor Berpengaruh Dan Aktor Popular Dengan Metode Degree Centrality Dan Follower Rank Pada Tagar Twitter ‘# gejayanmemanggil ,’” vol. 6, no. 2, pp. 130–138, 2020.
[4] C. N. Zempi, I. Politik, and U. Gadjah, “Media Sosial dalam Gerakan Antikorupsi : Analisis Jejaring Sosial tentang Penolakan ‘ Koruptor Bisa Lari ’ Keputusan di Twitter,” vol. VIII, pp. 92–103, 2019.
[5] A. P. Rabbani, A. Alamsyah, and S. Widiyanesty, “Jurnal Mitra Manajemen ( JMM Online ),” vol. 4, no. 3, pp. 341–351, 2020.
[6] S.  S.  Reviews,  N.  Samatan,  A.  Fatoni,  and  S.  Murtiasih,  “DISASTER  COMMUNICATION  PATTERNS  AND BEHAVIORS ON SOCIAL MEDIA : A STUDY SOCIAL NETWORK # BANJIR2020 ON TWITTER,” vol. 8, no. 4, pp. 27–36, 2020.
[7] U. Indonesia, “Hashtags and Digital Movement of Opinion Mobilization : A Social Network Analysis / SNA Study on # BubarkanKPAI vs # KamiBersamaKPAI Hashtags,” vol. VIII, no. 3, 2019.
[8] S. E. Zaluchu, “Metode Penelitian di dalam Manuskrip Jurnal Ilmiah Keagamaan,” J. Teol. Ber. Hidup , vol. 3, no. 2, pp. 249–266, 2021.
[9] A.  Latupeirissa,  E.  Sediyono,  and  A.  Iriani,  “Pemanfaatan  Social  Network  Analysis  Untuk  Menganalisis  Kolaborasi Komunikasi Pada Balai Perikanan Budidaya Laut Ambon,” vol. 02, pp. 121–132, 2019.
[10]  N. Permatasari, R. Yosral, and C. F. Annisa, “( Twitter Analysis About Online Education During COVID-19 Pandemic In Indonesia  )  ANALISIS  MEDIA  SOSIAL  TWITTER  TENTANG  PENDIDIKAN  DARING  PADA  MASA  PANDEMI COVID- 19 DI INDONESIA,” pp. 359–369, 2020.
[11]  F.  M.  Imamah,  “Volume  11  No  .  2  Desember  2020  SOCIAL  NETWORK  ANALYSIS  TERHADAP  KOMUNIKASI POLITIK  PEREMPUAN  DI  TWITTER  SOCIAL  NETWORK  ANALYSIS  ON  WOMEN  ’  S  POLITICAL COMMUNICATION IN TWITTER,” vol. 11, no. 2, pp. 187–204, 2020.
[12]  R. Sistem, “Analisis Akun Twitter Berpengaruh terkait Covid-19 menggunakan Social,” vol. 5, no. 10, pp. 697–704, 2021.
[13]  I. M. Nadhiroh, M. N. Aidi, and B. Sartono, “Kajian Scientometrics: Analisis Jaringan Sosial pada Publikasi Internasional Indonesia Bidang Kimia,” STI Policy Manag. J. , vol. 13, no. 1, pp. 68–84, 2013, doi: 10.14203/STIPM.2015.40.
[14]  S. Network, A. For, B. Management, and B. Countries, “Jurnal Aksi Reformasi Government Dalam Demokrasi Volume 8 – Nomor 2 , Desember 2020 JURNAL AGREGASI Jurnal Aksi Reformasi Government Dalam Demokrasi,” vol. 8, pp. 168– 187, 2020, doi: 10.34010/agregasi.v8i2.3231.
[15]  H. Annur, “KLASIFIKASI MASYARAKAT MISKIN MENGGUNAKAN METODE,” vol. 10, pp. 160–165, 2018.
[16]  M.  Abbas,  K.  Ali,  A.  Jamali,  K.  Ali  Memon,  and  A.  Aleem  Jamali,  “Multinomial  Naive  Bayes  Classification  Model  for Sentiment  Analysis,” IJCSNS  Int.  J.  Comput.  Sci.  Netw.  Secur. ,  vol.  19,  no.  3,  p.  62,  2019,  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/334451164.