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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse

## Strategi Mitigasi Risiko Pemanfaatan Rumpon Dalam Mendukung Kebijakan Penataan Ruang Laut Berkelanjutan (Studi Kasus: Penangkapan Tuna di Kabupaten Pacitan, Jawa Timur)
Risk Mitigation Strategies of The Utilization of Fish Aggregating Devices (FADs) to Support Sustainable Marine Spatial Layout Policy (Case study:  Tuna Fishing Business in Pacitan Regency, East Java)
*Riesti Triyanti 1 , Yesi Dewita Sari 2 , Cornelia Mirwantini Witomo 3 , Hakim Miftakhul Huda 1 , dan Hertria Maharani Putri 1
1 Pusat Riset Ekonomi Perilaku dan Sirkuler, Badan Riset dan Inovasi Nasional Jl. Gatot Subroto No.10, Kuningan Barat, Kec. Mampang Prapatan., Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12710, Indonesia 2 Politeknik Ahli Usaha Perikanan Jl. Cikaret No.1, Cikaret, Kec. Bogor Selatan, Kota Bogor, Jawa Barat 16132, Indonesia 3 Balai Besar Riset Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan
Komplek Bina Samudera Timur, Jl. Pasir Putih I, Ancol,  Jakarta Utara, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 14430, 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 1 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
Demi  keserasian  ruang  laut,  pemerintah  saat  ini  telah  mengeluarkan  kebijakan  pengeloaan  ruang  laut  dan perizinan  untuk  alat  tangkap  rumpon.  Namun  perlu  dipahami  terlebih  dahulu  beberapa  risiko  penggunaan rumpon dalam penangkapan ikan. Risiko yang ada disebabkan karena faktor eksternal (faktor alam), maupun yang dipengaruhi oleh berbagai faktor internal (sumber daya manusia, kelembagaan, kebijakan dan teknologi) sehingga menimbulkan tingkat ketidakpastian yang tinggi. Faktor ketidakpastian tersebut dapat mempengaruhi level risiko penggunaan rumpon terhadap kelestarian sumberdaya, lingkungan perairan, dan keberlanjutan usaha penangkapan ikan tuna. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk: (1) Mengidentifikasi karakteristik usaha penangkapan  ikan  tuna  dengan  alat  tangkap  rumpon,  (2)  Memetakan  dan  menganalisis  risiko  penggunaan rumpon dalam usaha penangkapan ikan tuna, dan (3) Merumuskan strategi pengurangan risiko penggunaan rumpon dalam usaha penangkapan ikan tuna sehingga dapat digunakan sebagai basis awal pengaturan ruang laut terkait alat tangkap rumpon. Penelitian dilakukan di Kabupaten Pacitan, Jawa Timur, pada bulan Juli-Desember 2021. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh melalui wawancara, dan data  sekunder  yang  diperoleh  melalui  statistik  perikanan  dan  tinjauan  pustaka.  Analisis  data  menggunakan analisis deskriptif dan House of Risk . Hasil penelitian menunjukkan pemetaan risiko penggunaan rumpon dalam penangkapan ikan dapat ditinjau dari lima aspek yaitu abiotik, biotik, kelembagaan, pemangku kepentingan, dan bisnis penangkapan. Terdapat 19 kejadian risiko dan 18 agen risiko penggunaan rumpon oleh nelayan, serta 7 sumber risiko kritis berdasarkan nilai potensi risiko agregat terbesar. Pemerintah harus melakukan penataan ulang rumpon dengan memperhatikan kondisi karakteristik gelombang, pengawasan berupa pengawasan bersama dengan masyarakat maupun pemasangan alat GPS dan insentif kebijakan seperti akses terhadap keuangan formal. Penataan ulang rumpon sesuai penilaian risiko diharapkan akan meningkatkan produksi ikan dan keberlanjutan sumber daya ikan akan dapat dikendalikan dengan baik.
Kata Kunci: mitigasi risiko; rumpon; house of risk ; perikanan tangkap; tuna; berkelanjutan
ABSTRACT
The government has now issued a marine space management policy and permits for FAD fishing gear for harmony in marine space. However, it is necessary first to understand some of the risks of using FAD fishing gear in fishing. Existing risks are caused by external factors, such as natural factors, and those influenced by various internal factors, such as human resources, institutions, policies, and technology, giving rise to high uncertainty. These uncertainty factors can affect the level of risk of using FADs for resource sustainability, the aquatic environment, and the sustainability of tuna fishing businesses. For this reason, this research aims to: identify the characteristics of tuna fishing businesses using FAD fishing gear, map and analyze the risks of using FADs in tuna fishing businesses, and formulate strategies to reduce the risk of using FADs in fishing businesses. Therefore, catching tuna using FADs can be an initial basis for regulating marine space regarding FAD fishing equipment. The research was conducted in Pacitan Regency, East Java, in July–December 2021. The data used in this research were primary data obtained through interviews and secondary data obtained through fisheries statistics and literature reviews. Data analysis uses descriptive analysis and the House of Risk. The research results show that risk mapping for using FADs in fishing can be viewed from five aspects: abiotic, biotic, institutional, stakeholder, and fishing business. There are 19 risk events and 18 risk agents for the use of FADs by fishermen, as well as seven critical risk sources based on the most significant aggregate potential risk value. The government must reorganize FADs by paying attention to wave characteristics, joint monitoring with the community, and installing GPS equipment and policy incentives such as access to formal finance. The rearrangement of FADs according to the risk assessment will increase fish production, and the sustainability of fish resources will be well controlled.
Keywords: risk mitigation; fish agregating devices; house of risk; capture fisheries; tuna; sustainability
Diterima tanggal : 3 Februari 2024 Perbaikan naskah: 15 April 2024 Disetujui terbit   : 21 Mei 2024
*Korespodensi penulis:
Email: ries005@brin.go.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v14i1.14045 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
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

## PENDAHULUAN
Kegiatan  perikanan  berkelanjutan  dapat dicapai melalui pengelolaan perikanan yang tepat dan pelestarian  sumber  daya  dan  kesehatan  ekosistem. Sesuai amanat Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 45 Tahun 2009 Pasal 6 ayat 1, pengelolaan bertujuan  untuk  mencapai  manfaat  yang  optimal dan  berkelanjutan  serta  menjamin  kelestarian sumber  daya  ikan.  Selain  UU  tersebut,  saat  ini pemerintah  juga  sudah  mulai  mengatur  ruang lautnya  agar  bisa  lestari  dan  berkelanjutan  sesuai dengan  Permen  KP  No  28  tahun  2021  tentang Penataan Ruang Laut yang Berkelanjutan. Namun sebagian  besar  kegiatan  perikanan  di  Indonesia belum  menunjukkan  kinerja  berkelanjutan  dan menjamin  kelestarian  sumber  daya  ikan.  Hal  ini terlihat  dari  tingkat  pemanfaatan  sumber  daya ikan  di  Indonesia  yang  pada  umumnya  berada pada  tahapan  overfishing  (lebih  tangkap)  dan fully  exploited (jenuh)  (Suman et  al., 2018).    Dan masih  terdapatnya  penggunaan  alat  penangkapan ikan  yang  tidak/kurang  ramah  lingkungan (Subehi et ai., 2017; Ghaisani & Astuti, 2019) dan tidak  efektifnya  pengawasan  pemanfaatan  sumber daya perikanan.
Salah  satu  permasalahan  dalam  pengelolaan perikanan  yang  menjadi  perhatian  di  kalangan pemerhati lingkungan adalah alat bantu penangkapan ikan  yaitu  rumpon  (Satrioajie  &  Yuniarta,  2023). Fish  Aggregating  Devices (FADs)  merupakan  alat penangkapan ikan yang dipasang di laut, baik pada laut  dangkal  maupun  dalam.  Pemasangan  tersebut dimaksudkan untuk menarik gerombolan ikan agar berkumpul di sekitar rumpon sehingga ikan mudah ditangkap.  Meskipun  rumpon  disebut  sebagai alat  bantu  penangkapan  ikan,  namun  fungsinya hanya  sebagai  pembantu  untuk  mengumpulkan ikan  pada  suatu  titik  atau  tempat  tertentu  untuk keperluan  operasi  penangkapan  ikan  di  kemudian hari  (Yusfiandayani,  2015;  Rohit,  2023).  Rumpon dapat  meningkatkan  efisiensi  waktu  dan  biaya operasi  penangkapan  ikan,  serta  peningkatan produksi [Imron & Baskoro, 2006; Soeboer et al., 2008;  Wilson  et  al.,  2020).  Rumpon  laut  dalam mulai  diperkenalkan  kepada  nelayan  di  Kabupaten Pacitan, Propinsi Jawa Timur pada awal tahun 2005. Teknologi  penangkapan  menggunakan  alat  bantu penangkapan  ikan  (rumpon)  diperkenalkan  oleh nelayan  andon  dari  Sinjai,  Trenggalek,  Cilacap, Tegal,  dan  Pekalongan.  Pertambahan  jumlah rumpon  yang  dipasang  oleh  nelayan  di  perairan sebelah selatan Pacitan sangat pesat, sehingga pada tahun 2014 diperkirakan terdapat 250 rumpon yang dipasang  oleh  nelayan  (Prayitno,  2016),  namun
pada tahun 2021 hanya tersisa 25% karena rumpon sering  hilang  akibat  faktor  alam  (gelombang tinggi, ombak, angin, dan arus laut). Alat tangkap yang  digunakan  untuk  menangkap  ikan  di  sekitar rumpon  tersebut  yaitu  pukat  cincin  ( purse  seine ) dan pancing ulur ( handline ) yang berkembang pesat sejak  diperkenalkannya  rumpon.  Tingginya produktivitas  alat  tangkap  akan  memberikan keuntungan  usaha,  sehingga  mendorong  para pemilik  kapal  untuk  menambah  kapasitas penangkapannya  dengan  menambah  jumlah  kapal yang  dioperasikan.  Penambahan  jumlah  kapal membuat  nelayan  harus  memasang  rumpon- rumpon  baru  sebagai  lokasi  pengoperasian  alat tangkapnya,  sehingga  jumlah  rumpon  yang dipasang di perairan semakin banyak. Kepemilikan rumpon  umumnya  milik  juragan,  dengan  status rumpon  tidak  memiliki  izin  dari  KKP.  Masing- masing  kapal  pukat  cincin (purse  seine) umumnya memasang  2–3  unit  rumpon  yang  dipasang  pada lokasi  berbeda  antara  lintang  8°  LS  hingga  9-10 o LS  dengan  kedalaman  200-300  m  dan  jarak antar  rumpon  10  mil.  Pemilik  kapal  pancing  ulur (handline) juga biasanya memasang 3–5 unit rumpon sebagai  lokasi  pemancingan  kapal-kapal  mereka dengan lokasi pemasangan mencapai 12 o LS dengan kedalaman  700-4.000  m  dan  jarak  antar  rumpon 10-20 mil. Pada awalnya rumpon ini hanya dipasang di daerah penangkapan ikan yang sudah diketahui oleh  nelayan,  namun  dalam  perkembangannya nelayan  mulai  memasang  rumpon  di  lokasi-lokasi baru  sehingga  terbentuklah  daerah  penangkapan ikan  baru  yang  potensial.  Lokasi  pemasangannya tidak  hanya  di  perairan  ZEEI  bagian  selatan Kabupaten Pacitan, melainkan hingga ke arah barat di  sebelah  selatan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta dan  ke  arah  timur  di  sebelah  selatan  Kabupaten Trenggalek.  Dilihat  dari  batimetri  kedalamannya hanya 1.000-1.500 meter, rumpon cenderung padat di  lokasi  tersebut  karena  tidak  memerlukan  biaya yang besar.
Pengaturan  dalam  pemanfaatan  rumpon sudah dimulai sejak tahun 1997 yang diterbitkan oleh Kementeriaan  Pertanian  melalui  Surat  Keputusan Menteri  Pertanian  No.  51/Kpts./Ik.250/1/97 tentang  pemasangan  dan  pemanfaatan  rumpon. Pengaturan  ini  terus  berlanjut,  yang  dilakukan oleh Kementerian Kelautan dan Perikanan melalui Peraturan  Menteri  (Permen  KP)    No.  30/2004, No.  2/2011,  No.  26/2014,  No.  71/2016  dan  yang terbaru Permen KP No. 18 tahun 2021. Penggunaan rumpon  perlu  pengawasan  dalam  penggunaannya agar dampak negatif dari penggunaan rumpon tidak terjadi (Fonteneau et al., 2000). Salah satu dampak negatifnya adalah ketika pengelolaan rumpon tidak
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
dilakukan  secara  benar  maka  akan  mengancam optimalisasi manfaat lingkungan dan sosial ekonomi (Wilson et  al., 2020).  Penggunaan  rumpon  secara besar-besaran  dapat  mengakibatkan  berkurangnya kelimpahan  ikan  dan  penurunan  kemampuan pemulihan stok ikan tersebut (Guyader et al., 2018). Hal  ini    tentunya  akan    mengganggu  aktifitas penangkapan  ikan  di  daerah  lainnya  pula  (Wilson et  al., 2020).  Penangkapan  dengan  menggunakan rumpon juga mempunyai implikasi terhadap kondisi ekologi  seperti  penangkapan  ikan  tuna  juvenil dan  penangkapan  ikan  spesies  non  target  [Hallier &  Gaertner,  2008);  Davies et  al., 2014].  Selain mengancam  sumber  daya,  keberadaan  rumpon juga seringkali memberikan dampak sosial dengan munculnya berbagai konflik antar nelayan.
Adanya  berbagai  dampak  positif  yang diperlukan dalam meningkatkan usaha penangkapan ikan  dan  juga  dampak  negatif  yang  mengancam keberlangsungan  ekosistem  dan  kehidupan sosial  nelayan,  maka  pemerintah  perlu  mengatur pengelolaan  perikanan  berbasis  alat  tangkap rumpon.  Pengelolaan  tersebut  harus  didasari dengan  memahami  banyak  risiko  yang  melekat pada  penggunaan  alat  tangkap  rumpon  seperti risiko produksi, alam, harga, teknologi dan lainnya sesuai  dengan  PP  Nomor  5  Tahun  2021  tentang Penyelenggaraan Perizinan Berusaha Berbasis Risiko (Ritonga, 2004). Aspek-aspek risiko tersebut dapat dikategorikan  sebagai  aspek  abiotik,  biotik,  dan manusia.  Oleh  karena  itu  penting  dalam  kajian ini  untuk  memaparkan  risiko  ketidakpastian  dan memberikan alternatif solusi untuk mengurangi atau bahkan menghilangkan risiko tersebut. Penelitian ini bertujuan  untuk  (1)  mengidentifikasi  karakteristik usaha  perikanan  tangkap  yang  menggunakan rumpon,  (2)  menilai  risiko  penggunaan  rumpon, dan  (3)  merumuskan  strategi  untuk  mengurangi risiko penggunaan rumpon.
Penelitian dilaksanakan pada bulan Juli sampai dengan  Desember  2021  di  Kabupaten  Pacitan, Provinsi  Jawa  Timur.  Lokasi  ini  dipilih  karena merupakan  tempat  pendaratan  para  nelayan  yang mayoritas menggunakan rumpon tetap yang dipasang di permukaan dengan alat tangkap purse  seine dan gillnet . Kabupaten Pacitan terletak di bagian selatan Provinsi  Jawa  Timur  dan  berhadapan  langsung dengan  Samudera  Hindia.  Hal  ini  menjadikan sektor perikanan tangkap sebagai salah satu andalan perekonomian kabupaten tersebut. Usaha perikanan skala  kecil  pada  awalnya  mendominasi  perikanan tangkap  di  wilayah  ini.  Namun,  diperkenalkannya rumpon  kepada  nelayan  pada  awal  tahun  2005 menandai  dimulainya  modernisasi  penangkapan ikan  di  wilayah  ini,  dengan  menggunakan  pukat
cincin  dan  pancing  ulur  sebagai  alat  penangkapan ikan  utama  (Dinas  Perikanan  Kabupaten  Pacitan, 2020).  Data  yang  digunakan  adalah  data  primer dan  sekunder.  Data  primer  dikumpulkan  dari  30 responden yang terdiri dari 27 orang nelayan purse seine dan 3 orang nelayan gillnet . Nelayan purse seine dan gillnet dipilih  secara purposive karena  mereka merupakan pemanfaat utama dari rumpon yang ada dan merupakan masyarakat lokal. Pada penelitian ini dibatasi dengan alat tangkap yang banyak dimiliki oleh penduduk lokal, sedangkan pancing ulur yang banyak dioperasikan oleh nelayan pendatang tidak menjadi  fokus  pada  penelitian  ini.  Data  primer terdiri  dari  kejadian  risiko  dan  agen  dari  lima aspek  (abiotik,  biotik,  kelembagaan,  pemangku kepentingan, dan pelaku usaha perikanan) dengan menggunakan  rumpon.  Data  sekunder  meliputi jumlah  armada  penangkapan  ikan,  jumlah  dan jenis  alat  penangkapan  ikan,  produksi  ikan,  serta jumlah dan lokasi rumpon. Sumber data sekunder meliputi  pelabuhan  perikanan,  Penyuluh  Kelautan dan  Perikanan  Kabupaten  Pacitan,  dan  penelitian terdahulu. Metode pengumpulan data primer adalah melalui wawancara dengan menggunakan kuesioner terstruktur, wawancara mendalam dengan informan kunci, dan Focus Group Discussion dengan pemangku kepentingan  terkait  seperti  Dinas  Perikanan Kabupaten Pacitan, UPT PPP Tamperan, Pengawas SDKP Pacitan dan kelompok nelayan rumpon.
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi analisis deskriptif dan Metode House of Risk . Menurut Sugiyono (2009), deskriptif analitis adalah suatu metode yang berfungsi untuk menggambarkan  atau  memberikan  gambaran tentang objek yang diteliti melalui data atau sampel yang  telah  dikumpulkan  tanpa  menganalisis  dan membuat  kesimpulan  yang  berlaku  untuk  umum. House of Risk (HOR) merupakan suatu metode yang didasarkan pada kebutuhan akan manajemen risiko yang menitikberatkan pada tindakan preentif untuk menentukan penyebab terjadinya risiko yang menjadi prioritas  utama,  kemudian  ditentukan  tindakan mitigasi yang tepat. HOR telah banyak diterapkan untuk  menilai  risiko  dan  merumuskan  strategi mitigasi risiko secara terintegrasi (Lutfi & Irawan, 2012);  Pujawan  &  Geraldin,  2009).  Kelebihan metode  HOR  yaitu  dapat  mengidentifikasi  risiko yang  komprehensif,  membantu  dalam  pemetaan risiko dan menentukan prioritas risiko berdasarkan tingkat  keparahan  dan  kemungkinan  terjadinya risiko  tersebut,  proaktif  dalam  mengelola  risiko dengan  merencanakan  dan  menerapkan  tindakan mitigasi  sebelum  risiko  terjadi,  dan  menggunakan visualisasi data yang mudah dipahami (Pujawan & Geraldin,  2009;  Tummala  &  Schoenherr,  2011).
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
Disamping memiliki kelebihan, metode HOR juga memiliki  kekurangan,  diantaranya:  proses  analisis dalam HOR bisa menjadi kompleks dan memerlukan waktu yang cukup lama, terutama jika melibatkan banyak  variabel  dan  pemangku  kepentingan, membutuhkan  data  yang  akurat  dan  lengkap untuk  menghasilkan  analisis  yang  efektif,  bersifat subjektif dan tergantung pada persepsi individu atau tim  yang  terlibat  sehingga  dapat  mengakibatkan bias  (Tummala  &  Schoenherr,  2011;  Tang  & Nurmaya,  2011).  Metode House  of  Risk dapat menjadi alat yang sangat efektif untuk manajemen risiko  rantai  pasokan  jika  diterapkan  dengan baik  dan  berdasarkan  data  yang  akurat.  Namun, kompleksitas dan tantangan implementasinya harus dipertimbangkan dengan hati-hati.

## KARAKTERISTIK USAHA PERIKANAN TANGKAP MENGGUNAKAN RUMPON
Selama 5 (lima) tahun terakhir (tahun 2016- 2020) terdapat perkembangan yang signifikan pada kondisi  perikanan  tangkap  di  Kabupaten  Pacitan, seperti  produksi  perikanan  tangkap,  jumlat  alat tangkap,  jumlah  nelayan,  dan  jumlah  armada penangkapan. Alat tangkap yang digunakan untuk menangkap  ikan  di  sekitar  rumpon  adalah  purse seine  dan  handline  yang  berkembang  pesat  sejak diperkenalkannya  rumpon.  Kedua  alat  tangkap tersebut  mempunyai  kedalaman  operasi  yang berbeda.  Doray  (2007)  menyatakan  bahwa  ikan- ikan  kecil  yang  berkumpul  di  sekitar  rumpon berenang  di  dekat  permukaan,  sedangkan  tuna dan ikan pelagis besar lainnya berenang di lapisan perairan yang lebih dalam. Alat tangkap purse seine sebagian  besar  menangkap  ikan-ikan  kecil  karena kedalaman  alat  tangkap  yang  rendah,  sedangkan pancing  ulur  yang  dioperasikan  lebih  dalam  dapat menangkap  ikan  tuna  berukuran  besar.  Pada tahun  2020  jumlah  alat  tangkap  yang  digunakan di  Kabupaten  Pacitan  sebanyak  240.053  unit. Jumlah  kelompok  pancing  mencapai  78% dibandingkan  kelompok  alat  penangkapikan  yang
lain,  sedangkan  kelompok  perangkap  (krendet) menempati  urutan  kedua  sebesar  21%, selanjutnya  sebaran  alat  tangkap  kelompok jaring  yang  terdiri  dari  jaring  senar, gillnet, trammet  net ,  dan purse  seine berjumlah  1% (Tabel  1).  Perkembangan  secara  signifikan  terjadi pada  nelayan  dengan  alat  tangkap  pancing  dan gillnet selama  lima  tahun  terakhir.  Pada  tahun 2016, gillnet dan  pancing  merupakan  alat  tangkap dominan bagi nelayan di Kabupaten Pacitan selain krendet. Gillnet jumlahnya  mencapai  2%  atau sebesar  1.682  unit,  namun  untuk  tahun  2016- 2020  penggunaan  alat  tangkap gillnet mengalami penurunan  secara  signifikan  sebesar  48-50%, sedangkan  penggunaan  alat  tangkap  pancing mengalami  kenaikan  secara  signifikan  lebih  dari 100%. Jenis pancing ada yang beroperasi di rumpon dan  non  rumpon.  Pancing  yang  beroperasi  di rumpon  biasanya  merupakan  jenis  pancing  ulur. Kenaikan  penggunaaan  alat  tangkap  pancing disebabkan peningkatan kapal “slerek” dengan alat tangkap handline dari  Sinjai,  Sulawesi  Selatan. Perkembangan  jumlah  alat  tangkap  di  Kabupaten Pacitan  selama  tahun  2016-2020  disajikan  pada Tabel 1.
Nelayan di Kabupaten Pacitan sebagian besar merupakan nelayan lokal dan sedikit nelayan andon. Sebagian besar nelayan lokal berdomisili tidak jauh dari  PPI  atau  alur  sungai  tempat  menambatkan perahunya.  Nelayan  lokal  di  Kabupayen  Pacitan terdiri  dari  nelayan  tetap,  nelayan  sambilan,  dan nelayan  kadang-kadang.  Nelayan  tetap  umumnya adalah  nelayan  pemilik  perahu  atau  orang  yang dipercaya  pemilik  kapal  untuk  menjalankan perahu  (juru  mudi),  sedangkan  nelayan  sambilan dan  kadang-kadang  umumnya  adalah  anak buah  kapal.  Nelayan  andon  berasal  dari  Sinjai (Sulawesi  Selatan),  Trenggalek  (Jawa  Timur), Cilacap  (Jawa  Tengah),  Tegal  (Jawa  Tengah), dan  Pekalongan  (Jawa  Tengah).  Pada  umumnya nelayan andon menggunakan alat tangkap pancing (handline) dan purse seine .
Tabel 1. Perkembangan Jumlah Alat Tangkap di Kabupaten Pacitan Tahun 2016-2020.
Jenis Alat Tangkap Jumlah Alat Tangkap Per Tahun (Unit) 2016 2017 2018 2019 2020 Jaring Senar 1.018 974 974 974 974 Gillnet 1.682 804 849 849 849 Trammel Net 708 708 708 708 708 Purse seine 49 49 49 49 49 Pancing 24.687 187.500 187.593 187.593 187.593 Krendet 49.880 49.880 49.880 49.880 49.880 Total 78.024 239.915 240.053 240.053 240.053 Sumber: Dinas Perikanan Kabupaten Pacitan 2017-2021.
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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Pada  awalnya  rumpon  pada  alat  tangkap pukat  cincin  dan  pancing  ulur,  hanya  dipasang  di perairan  yang  merupakan  wilayah  penangkapan ikan  yang  sudah  diketahui  oleh  para  nelayan. Namun  dalam  perkembangannya,  nelayan  mulai memasang  rumpon  di  lokasi-lokasi  baru  sehingga membentuk  daerah  penangkapan  ikan  baru  yang potensial. Masing-masing kapal pukat cincin (purse seine) umumnya memasang 2–3 unit rumpon yang dipasang pada lokasi berbeda antara lintang 8° LS hingga 9-10o LS dengan kedalaman 200-300 m dan jarak antar rumpon 10 mil. Pemilik kapal pancing ulur  (handline)  juga  biasanya  memasang  3–5  unit rumpon  sebagai  lokasi  pemancingan  kapal-kapal mereka  dengan  lokasi  pemasangan  mencapai  12o LS  dengan  kedalaman  700-4.000  m  dan  jarak antar  rumpon  10-20  mil.  Lokasi  pemasangan tidak  hanya  berada  di  perairan  ZEE  Kabupaten Pacitan  bagian  selatan,  melainkan  juga  di  barat hingga  selatan  Daerah  Istimewa  Yogyakarta dan  timur  hingga  selatan  Kabupaten  Trenggalek. Kedalaman  batimetrinya  hanya  1.000-1.500  meter sehingga  rumpon  cenderung  padat  di  lokasi tersebut  karena  nelayan  tidak  perlu  mengeluarkan banyak  biaya  untuk  membuat  rumpon  yang  kuat (Gambar 1)
Gadangan.  Nelayan  berasal  dari  Banyuwangi, ada  juga  yang  dari  Pacitan  yang  memiliki  kapal purse  seine  di  Pacitan,  Muara  Baru,  dan  Cilacap. Ukuran kapal rata-rata 30-50 GT. Jumlah rumpon yang dikelola oleh 1 unit kapal berkisar 2-3 unit. Harga  rumpon  rata-rata  sebesar  Rp  50.000.000- 6.000.000  per  unit.  Posisi  penanaman  rumpon  di kedalaman 200-300 m (lintang 8/9) atau 40-60 mil dari darat. Jarak antar rumpon 10 mil. Pemasangan rumpon sebanyak 2 unit per kapal per tahun. Risiko pengelolaan  rumpon  karena  alam  (ombak,  angin) menyebabkan  rumpon  hilang.  1  trip  penangkapan selama  8  hari  (sebulan  2x).  1  armada  terdiri  dari 20-30 orang (1 orang nakhoda, 2 orang teknisi, 1 orang  juru  masak,  sisanya  ABK  dari  Pekalongan). Komposisi ikan rata-rata dalam 1 trip penangkapan: 20%  cakalang,  70%  ikan  layang,  dan  10%  baby tuna.
Jika dilihat dari statusnya nelayan purse seine terdiri dari dua yaitu nelayan pemilik dan nelayan buruh. Nelayan pemilik sering disebut juragan darat. Juragan darat adalah orang yang mempunyai kapal dan alat penangkapan ikan tetapi tidak ikut dalam operasi  penangkapan  di  laut  serta  memanggung seluruh biaya operasi penangkapan. Adapun nelayan buruh adalah orang yang tidak mempunyai kapal dan alat tangkap serta ikut dalam operasi penangkapan ikan dan mendapatkan pendapatan dari sistem bagi hasil.  Nelayan  buruh  dibagi  menurut  pembagian kerja  di  kapal  menjadi  beberapa  yaitu  :  Nakhoda, wakil nakhoda, juru mesin, juru masak, juru kolor, dan  ABK.  Selain  sebagai  juragan  darat,  pemilik berperan juga sebagai pengumpul/pembeli ikan, dan penjual  ikan  terutama  untuk  hasil  tangkapan  dari kapal perikanan yang dimiliki dan yang ditanggung seluruh biaya operasionalnya.
Nelayan Handline adalah  nelayan  yang melakukan aktivitas penangkapan ikan menggunakan kapal  sekoci  (sebutan  daerah)  dan  alat  tangkap handline baik secara langsung atau tidak langsung. Jumlah tenaga kerja dalam 1 armada terdiri dari 7 orang. Asal tenaga kerja dari Sinjai, Sulawesi Selatan khususnya untuk nakhoda dan 4 orang ABK. Hanya 1-2  orang  ABK  saja  yang  berasal  dari  Pacitan. Perbedaan nelayan handline dengan purse seine ada pada  3  hal  yaitu  Pertama  ada  beberapa  pemilik yang merangkap menjadi buruh (sebagai Nakhoda). Kedua,  banyak  pemilik  yang  tidak  menanggung biaya  operasional.  Biaya  ditanggung  oleh  pemilik besar purse seine yang akan diganti diakhir musim, dengan syarat ikan hasil tangkapan harus dijual ke pemberi  modal.  Ketiga  tidak  ada  pembagian  kerja nelayan  buruh  secara  mendetail.  Pembagian  tugas nelayan diatas hanya nakhoda dan Anak Buah Kapal (ABK),  sedangkan  tugas  lain  seperti  juru  mesin,
masing kapal pukat cincin (purse seine) umumnya memasang 2–3 unit rumpon yang dipasang pada lokasi berbeda antara lintang 8° LS hingga 9-10o LS dengan kedalaman 200-300 m dan jarak antar rumpon 10 mil. Pemilik kapal pancing ulur (handline) juga biasanya memasang 3– 5 unit rumpon sebagai lokasi pemancingan kapal-kapal mereka dengan lokasi pemasangan mencapai 12o LS dengan kedalaman 700-4.000 m dan jarak antar rumpon 10-20 mil. Lokasi pemasangan  tidak  hanya  berada  di  perairan  ZEE  Kabupaten  Pacitan  bagian  selatan, melainkan juga di barat hingga selatan Daerah Istimewa Yogyakarta dan timur hingga selatan Kabupaten Trenggalek. Kedalaman batimetrinya hanya 1.000-1.500 meter sehingga rumpon cenderung padat di lokasi tersebut karena nelayan tidak perlu mengeluarkan banyak biaya untuk membuat rumpon yang kuat (Gambar 1)
Gambar 1. Posisi dan Jarak Antar Rumpon Nelayan Purse Seine dan Handline Sumber: Prayitno, 2017
Nelayan purse seine adalah nelayan yang beraktivitas melakukan penangkapan ikan menggunakan  alat  penangkapan  ikan purse  seine .  Menurut  nama  lokal  disebut  dengan Slerek/Gadangan. Nelayan berasal dari Banyuwangi, ada juga yang dari Pacitan yang memiliki kapal  purse  seine  di  Pacitan,  Muara  Baru,  dan  Cilacap.  Ukuran  kapal  rata-rata  30-50  GT.
Gambar 1. Posisi dan Jarak Antar Rumpon Nelayan Purse Seine dan Handline. Sumber: Prayitno, 2017.
Nelayan purse  seine adalah  nelayan  yang beraktivitas  melakukan  penangkapan  ikan menggunakan  alat  penangkapan  ikan purse  seine . Menurut  nama  lokal  disebut  dengan  Slerek/
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
juru masak dilakukan bersama-sama. Fishing ground berada di 230 mil dengan trip penangkapan selama 13  hari/trip.  Istirahat  di  darat  selama  2-3  hari, kecuali saat mesin mati.
Tipologi  usaha  perikanan  tangkap  handline di PPP Tamperan hanya memiliki satu jenis, walau ada sedikit perbedaan saat sumber modal berbeda. Sistem pengupahan yang digunakan adalah sistem bagi  hasil.  Bagi  hasil  dilakukan  diakhir  musim dengan  mengakumulasikan  seluruh  pemasukan dan  pengeluaran.  Adapun  besar  bagian  masing- masing adalah sebagai berikut (1) Nelayan pemilik mendapatkan  bagian  enam  atau  tujuh  bagian,  (2) nakhoda tiga atau empat bagian, dan (3) ABK satu bagian.  Tetapi  banyak  juga  nelayan  pemilik  yang langsung  melakukan  penangkapan  dan  merangkap sebagai nakhoda kapal, sehingga diakhir mendapatkan 9-10 bagian. Tuna merupakan jenis ikan tangkapan utama nelayan di Pacitan. Produksi tuna saat musim puncak rata-rata sebanyak 1,5 ton, sedangkan pada musim paceklik rata-rata 3 kwintal. Musim puncak pada  Bulan  April-November.  Produksi  albacore pada  saat  musim  puncak  (Agustus-September) sebanyak 2 ton. Musim puncak cakalang dan marlyn bulan Juli. Hasil tangkapan sampingan yang didapat nelayan adalah cumi-cumi.
Konflik  yang  terjadi  di  Kabupaten  Pacitan, khususnya  di  Tamperan  yaitu:  (1)  Konflik  sesama nelayan  rumpon  Pacitan  karena  pencurian ikan  dirumpon  nelayan  lain  (2015),  denda  Rp 10.000.000 dan ikan disita, dan (2) Konflik nelayan muara  baru  (2013-2015)  mengambil  pelampung
boy  suar  dan  jaring  insang  nelayan  muara  baru menyangkut di rumpon nelayan Pacitan. Peristiwa ini mengakibatkan rumpon dibakar dan dipotong, penyelesaian konflik melibatkan Himpunan Nelayan Seluruh Indonesia.

## PENILAIAN RISIKO PENGGUNAAN RUMPON DALAM USAHA PENANGKAPAN IKAN TUNA
Kejadian Risiko (Risk Event) dan Tingkat Keparahan Risiko (Severity) Pemanfaatan Alat Bantu Penangkapan Ikan (Rumpon) di Pacitan
Identifikasi  risiko  dilakukan  untuk mengetahui risiko-risiko yang terjadi pada kegiatan penangkapan  ikan  menggunakan  rumpon  oleh nelayan  yang  berpotensi  terjadi  sehingga  dapat mempengaruhi  kelestarian  sumber  daya  ikan  dan keberlanjutan  usaha  nelayan.  Identifikasi  risiko penggunaan rumpon dilakukan berdasarkan model pengelolaan  perikanan  berbasis  ekosistem  dari Gracia and Cochrane (2005) yang terdiri dari 5 (lima) aspek  yaitu  aspek  abiotik,  biotik,  kelembagaan, stakeholders,  dan  penangkapan  ikan.  Penentuan kejadian  risiko  (risk  event)  merupakan  tahap  awal pengelolaan  risiko  menggunakan  metode  HOR  1. Pemetaan  kejadian  risiko  penggunaan  rumpon  di Kabupaten Pacitan diperoleh dari 30 orang responden yang mewakili populasi nelayan pengguna rumpon. Ada  19  (sembilan  belas)  risk  event  penggunaan rumpon  oleh  nelayan  di  Kabupaten  Pacitan  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kejadian Risiko (Risk Event) Pemanfaatan Alat Bantu Penangkapan Ikan (Rumpon).
Aspek Pengelolaan Sumber Daya Ikan Kejadian Risiko (Risk Events) Kode RE E1. Abiotik Rumpon yang hilang/hanyut dalam 5 tahun terakhir E1.1 Jalur pelayaran terganggu E1.2 E2. Biotik Penurunan produksi ikan yang tertangkap dalam 5 tahun terakhir E2.1 Kenaikan produksi/tangkapan ikan sampingan dalam 5 tahun terakhir E2.2 Kenaikan produksi/tangkapan ikan dilindungi dalam 5 tahun terakhir E2.3 Penurunan ukuran ikan yang tertangkap E2.4 E3. Kelembagaan Penempatan rumpon yang tidak memiliki izin E3.1 Kepemilikan rumpon lebih dari 3 unit per kapal E3.2 Penempatan rumpon dengan jarak kurang dari 10 mil E3.3 Kekurangan modal dari lembaga keuangan formal E3.4 E4. Pemangku Kepentingan ( Stakeholders ) Konflik antar nelayan pemanfaat rumpon E4.1 Konflik antara pemilik rumpon dan non rumpon E4.2 Konflik antara nelayan lokal dengan nelayan andon E4.3 E5. Penangkapan Ikan Peningkatan biaya pembuatan rumpon E5.1 Peningkatan biaya operasional E5.2 Peningkatan jumlah rumpon E5.3 Peningkatan biaya perawatan rumpon E5.4 Penurunan harga ikan yang dijual ke pedagang dengan ikatan (patron klien) E5.5 Perbedaan harga berdasarkan musim sangat signifikan E5.6 Sumber: Data primer diolah, 2021.
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Setelah dilakukan identifikasi kejadian risiko ( risk  event )  berdasarkan  lima  aspek  pengelolaan sumber daya ikan, selanjutnya dilakukan assessment (penilaian)  tingkat severity yaitu  keparahan suatu risk  event. Tingkat  keparahan  ditentukan berdasarkan  persentase  kerugian  yang  ditimbukan dari kejadian terhadap manfaat yang akan diterima oleh  nelayan  atau  total  biaya  yang  ditanggung dalam usaha penangkapan ikan. Tingkat keparahan dikelompokkan  menjadi  5  (lima)  skala  yaitu  (1) skala 1 tingkat keparahan berkisar 0% - <20%, (2) skala  2,  tingkat  keparahan  berkisar  20%  -  <40%, (3)  skala  3,  tingkat  keparahan  berkisar  40%  - <60%,  (4)  skala  4,  tingkat  keparahan  berkisar 60%  -  <80%  dan  (5)  skala  5,  tingkat  keparahan 80%  -  100%.  Hasil  wawancara  dengan  nelayan pengguna  rumpon  mengenai  tingkat  keparahan kejadian  risiko  penggunaan  rumpon  di  Kabupaten Pacitan disajikan pada Tabel 3.
Berdasarkan  Tabel  3  diperoleh  informasi bahwa  kejadian  risiko  pada  aspek  abiotik  yaitu kejadian risiko rumpon hilang dan kejadian risiko rusaknya  kapal  lain  karena  tersangkut  rumpon. Tingkat  keparahan  kejadian  risiko  rumpon  hilang dalam  5  tahun  terakhir  diperoleh  dari  jumlah rumpon  yang  hilang  dibandingkan  dengan  total
jumlah  rumpon  yang  dimiliki  oleh  responden. Sebanyak  33%  responden  mempunyai  tingkat keparahan  kejadian  risiko  1,  sebanyak  60% responden  mempunyai  tingkat  keparahan  kejadian risiko  2  dan  sebanyak  7%  responden  mempunyai tingkat  keparahan  kejadian  risiko  3.  Tingkat keparahan risiko kejadian rusaknya kapal lain karena tersangkut  rumpon  ditinjau  dari  besarnya  ganti rugi yang ditagihkan kepada pemilik rumpon yang menyebabkan rusaknya kapal lain. Sebanyak 100% responden  menjawab  tingkat  keparahan  kejadian risiko  ini  1.  Hal  ini  disebabkan  karena  tidak  ada kapal lain yang meminta ganti rugi rusaknya kapal karena tersangkut rumpon.  Kejadian yang pernah dialami  adalah  rumpon  yang  dimiliki  nelayan tertabrak oleh kapal  niaga  atau kapal tanker yang menyebabkan rumpon nelayan hilang atau hanyut. Nelayan  tidak  dapat  menuntut  ganti  rugi  karena tidak  ada  bukti  kepemilikan  rumpon  oleh  setiap nelayan, sehingga risiko tersebut hanya ditanggung sendiri oleh nelayan.
Kejadian  risiko  pada  aspek  biotik  meliputi kejadian  risiko  penurunan  jumlah  produksi, kenaikan  hasil  tangakapan  sampingan,  kenaikan hasil tangkapan ikan yang dilindungi dan penurunan ukuran ikan.  Berdasarkan data yang dikumpulkan
Tabel 3. Persentase Tingkat Keparahan (Severity) dari Kejadian Risiko (Risk Event) Pemanfaatan Alat Bantu Penangkapan Ikan (Rumpon) di Kabupaten Pacitan, 2021.
Kode RE Risk Event (Kejadian Risiko) Persentase jumlah responden berdasarkan tingkat keparahan ( severity ) E1 Abiotik 1 2 3 4 5 E1.1 Rumpon yang hilang/hanyut dalam 5 tahun terakhir 33 60 7 0 0 E1.2 Jalur pelayaran terganggu 100 0 0 0 0 E2 Biotik E2.1 Penurunan produksi ikan yang tertangkap dalam 5 tahun terakhir 79 14 7 0 0 E2.2 Kenaikan produksi/tangkapan ikan sampingan dalam 5 tahun terakhir 73 20 7 0 0 E2.3 Kenaikan produksi/tangkapan ikan dilindungi dalam 5 tahun terakhir 93 0 7 0 0 E2.4 Penurunan ukuran ikan yang tertangkap 77 10 13 0 0 E3 Kelembagaan E3.1 Penempatan rumpon yang tidak memiliki izin 0 0 3 0 97 E3.2 Kepemilikan rumpon lebih dari 3 unit per kapal 87 13 0 0 0 E3.3 Penempatan rumpon dengan jarak kurang dari 10 mil 63 7 0 3 27 E3.4 Kekurangan modal dari lembaga keuangan formal 100 0 0 0 0 E4 Pemangku Kepentingan ( Stakeholders ) E4.1 Konflik antar nelayan pemanfaat rumpon 100 0 0 0 0 E4.2 Konflik antara pemilik rumpon dan non rumpon 100 0 0 0 0 E4.3 Konflik antara nelayan lokal dengan nelayan andon 97 3 0 0 0 E5 Penangkapan Ikan E5.1 Peningkatan biaya pembuatan rumpon 20 33 30 0 17 E5.2 Peningkatan biaya operasional 31 52 14 0 3 E5.3 Peningkatan jumlah rumpon 77 13 10 0 0 E5.4 Peningkatan biaya perawatan rumpon 53 10 7 3 27 E5.5 Penurunan harga ikan yang dijual ke pedagang dengan ikatan (patron klien) 100 0 0 0 0 E5.6 Perbedaan harga berdasarkan musim sangat signifikan 93 7 0 0 0
Sumber: Data primer diolah, 2021.
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
penyuluh,  sebagian  nelayan  memperoleh  jumlah hasil  tangkapan  yang  mengalami  peningkatan. Tingkat  keparahan  risiko  penurunan  jumlah produksi dengan membandingkan jumlah produksi tahun  2021  dengan  jumlah  produksi  tahun  2016. Sebanyak  79%  responden  menyatakan  tingkat keparahan 1, sebanyak 14% responden menyatakan tingkat  keparahan  2  dan  sebanyak  7%  responden menyatakan  tingkat  keparahan  3.    Tidak  ada responden  yang  menyatakan  tingkat  keparahan  4 dan 5.  kejadian risiko peningkatan produksi ikan sampingan  diperoleh  dari  perbandingan  produksi ikan sampingan 2021 dengan produksi pada tahun 2016.    Tingkat  keparahan  dihitung  apabila  terjadi peningkatan  produksi  ikan  sampingan.  Sebanyak 73%  responden  menyatakan  tingkat  keparahan kejadian  risiko  peningkatan  hasil  tangkapan sampingan pada skala 1, sebanyak 20% menyatakan tingkat  keparahan  pada  skala  2  dan  sebanyak  7% menyatakan  tingkat  keparahan  skala  3.    Tingkat keparahan  kejadian  risiko  peningkatan  produksi ikan  yang  dilindungi  diperoleh  dari  dengan membandingkan  produksi  ikan  yang  dilindungi tahun  2021  dan  tahun  2016.  Sebanyak  93% responden menyatakan tingkat keparahan kejadian risiko  peningkatan  produksi  ikan  yang  dilindungi pada skala 1. Tingkat keparahan kejadian penurunan ikan  ditinjau  dari  perubahan  ukuran  ikan  dari tahun  2016  ke  tahun  2021.  Ukuran  ikan  yang mengalami peningkatan dinyatakan dengan tingkat keparahan  skala  1.  Sebanyak  77%  responden menyatakan  tingkat  keparahan  penurunan ukuran ikan pada skala 1, sebanyak 10% menyatakan pada  skala  2  dan  sebanyak  13%  menyatakan  pada skala 3.
Kejadian  risiko  pada  aspek  kelembagaan meliputi kepatuhan nelayan terhadap peraturan yang ada dalam penggunaan rumpon. Aturan penempatan rumpon  berdasarkan  PermenKP  26  tahun  2014 antara  lain,  penempatan  rumpon  harus  memiliki izin,  jumlah  rumpon  maksimum  sebanyak  3  unit per kapal, rumpon dipasang pada jarak tidak kurang dari 10 mil dan kejadian risiko ketersediaan lembaga permodalan  formal  bagi  nelayan  untuk  pengadaan rumpon.    Sebanyak  97%  responden  menyatakan bahwa  kejadian  risiko  penempatan  rumpon  tanpa izin pada skala 5.
Kejadian  risiko  pada  aspek  pemangku kepentingan  meliputi  kerugian  yang  ditanggung nelayan  karena  adanya  konflik,  baik  konflik  antar nelayan  rumpon,  konflik  nelayan  rumpon  dengan nelayan  non  rumpon  dan  konflik  nelayan  lokal dengan nelayan andon. Tingkat keparahan kejadian risiko  pada  aspek  pemangku  kepentingan  dengan
membandingkan kerugian yang ditanggung nelayan dengan total biaya investasi.  Selama kurun waktu 5 tahun terakhir tidak terjadi lagi konflik besar antar nelayan  di  Kabupaten  Pacitan  ,  sehingga  seluruh respon menyatakan tingkat keparahan pada skala 1.
Kejadian  risiko  pada  aspek  penangkapan ikan meliputi risiko peningkatan biaya pembuatan rumpon,  peningkatan  biaya  penangkapan,  dan peningkatan  biaya  perawatan  serta  kejadian  risiko perbedaan harga. Tingkat keparahan kejadian risiko peningkatan  biaya  pembuatan  rumpon  pada  tipe yang sama dengan membandingkan biaya pembuatan rumpon tahun 2021 dengan tahun 2016. Sebanyak 20% responden menyatakan tingkat keparahan pada skala 1, 33% pada skala 2, 30% pada skala 3 dan 17% pada skala 5.  Sebanyak 31% responden menyatakan tingkat keparahan kejadian risiko peningkatan biaya operasional  penangkapan  pada  skala  1,  sebanyak 53% pada skala 2, sebanyak 14% pada skala 3 dan sebanyak 3% pada skala 5.
Penilaian risk  event dengan  skala likelihood 1-5  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan, dibedakan  dari  seberapa  besar  dampak  risiko ( severity ) terhadap kelestarian sumber daya ikan dan keberlanjutan  usaha  nelayan  pengguna  rumpon. Kejadian risiko ( risk event ) penggunaan rumpon oleh nelayan  di  Kabupaten  Pacitan  yang  teridentifikasi sebanyak  19  (sembilan  belas)  yang  berasal  dari lima  aspek  yaitu  abiotik,  biotik,  kelembagaan, pemangku  kepentingan,  dan  penangkapan  ikan. Hasil perhitungan tingkat keparahan risiko ( severity ) terlihat  pada  Tabel  4.  Tingkat  keparahan  kejadian risiko  penggunaan  rumpon  di  Kabupaten  Pacitan dari  tingkat  keparahan  terbesar  hingga  terkecil berturut-turut  yaitu:  (1)  penempatan  rumpon yang  tidak  memiliki  izin,  (2)  peningkatan  biaya pembuatan  rumpon,  (3)  peningkatan  biaya perawatan  rumpon,  (4)  penempatan  rumpon dengan jarak kurang dari 10 mil, (5) peningkatan biaya operasional, (6) rumpon yang hilang/hanyut, (7)  penurunan  ukuran  ikan  yang  tertangkap,  (8) kenaikan  produksi/tangkapan  ikan  sampingan, (9)  peningkatan  jumlah  rumpon,  (10)  penurunan produksi  ikan  yang  tertangkap,  (11)  kenaikan produksi/tangkapan  ikan  yang  dilindungi,  (12) kepemilikan  rumpon  lebih  dari  3  unit  per  kapal, (13)  perbedaan  harga  berdasarkan  musim  sangat signifikan, (14) konflik antara nelayan lokal dengan nelayan andon, (15) jalur pelayaran terganggu, (16) kekurangan  modal  dari  lembaga  keuangan  formal, (17) konflik antar nelayan pemanfaat rumpon, (18) konflik  antara  pemilik  rumpon  dan  non  rumpon, dan  (19)  penurunan  harga  ikan  yang  dijual  ke pedagang dengan ikatan ( patron-client ).
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Tabel 4. Tingkat Keparahan Kejadian Risiko Pemanfaatan Rumpon, 2021.
Kode Peristiwa Risiko - REi Tingkat Keparahan - Si E1 Abiotik E1.1 Rumpon yang hilang/hanyut dalam lima tahun terakhir 1,73 E1.2 Jalur pelayaran terganggu 1,00 E2 Biotik E2.1 Penurunan produksi ikan tangkapan dalam lima tahun terakhir 1,28 E2.2 Peningkatan produksi/tangkapan sampingan dalam lima tahun terakhir 1,34 E2.3 Peningkatan produksi/tangkapan ikan yang dilindungi dalam lima tahun terakhir 1,14 E2.4 Mengurangi ukuran ikan yang ditangkap. 1,36 E3 Kelembagaan E3.1 Penempatan rumpon tanpa izin 4,94 E3.2 Kepemilikan rumpon lebih dari tiga unit per kapal 1,13 E3.3 Penempatan rumpon kurang dari 10 mil jauhnya 2,24 E3.4 Kurangnya modal dari lembaga keuangan formal 1,00 E4 Interaksi pemangku kepentingan E4.1 Konflik antar nelayan yang menggunakan rumpon 1,00 E4.2 Konflik antara pemilik rumpon dan non-rumpon 1,00 E4.3 Konflik antara nelayan lokal dan andon 1,03 E5 Bisnis perikanan E5.1 Peningkatan biaya produksi rumpon 2,61 E5.2 Peningkatan biaya operasional 1,92 E5.3 Peningkatan jumlah rumpon 1,33 E5.4 Peningkatan biaya pemeliharaan rumpon 2,41 E5.5 Penurunan harga ikan yang dijual kepada pedagang berikat (klien patron) 1,00 E5.6 Perbedaan harga berdasarkan musim sangat signifikan. 1,07 Sumber: Data primer diolah, 2021. Sumber/Penyebab Risiko (Risk Agent) dan Tingkat Kemunculan Risiko (Occurrence) Pemanfaatan Alat Bantu Penangkapan Ikan (Rumpon) di Kabupaten Pacitan
Setelah  dilakukan  identifikasi  sumber/ penyebab  risiko  ( risk  agent )  berdasarkan  lima aspek  pengelolaan  sumber  daya  ikan  terdapat18
(delapan belas) sumber/penyebab risiko penggunaan rumpon  oleh  nelayan  di  Kabupaten  Pacitan  yang teridentifikasi seperti pada Tabel 5.
Setelah  dilakukan  identifikasi  sumber/ penyebab  risiko  ( risk  agent ),  selanjutnya  dilakukan assessment (penilaian)  tingkat occurence yaitu kemunculan  suatu risk  agent atau  kemungkinan
Tabel 5. Sumber/Penyebab Risiko (Risk Agent) Pemanfaatan Alat Bantu Penangkapan Ikan (Rumpon).
Aspek Pengelolaan Sumber Daya Ikan Sumber/Penyebab Risiko (Risk Agent) - RAi Kode RA A1. Abiotik Gelombang besar/tinggi/cuaca buruk A1.1 Kesalahan perkiraan penempatan lokasi rumpon (kedalaman dan arus laut) A1.2 Pemasangan rumpon di jalur pelayaran A1.3 A2. Biotik Penempatan rumpon dengan jarak antar rumpon kurang dari 10 mil A2.1 Penempatan rumpon yang dipasang secara zig - zag A2.2 A3. Kelembagaan Pemasangan rumpon yang tidak didaftarkan (disesuaikan dengan jumlah kepemilikan rumpon) A3.1 Pemanfaatan rumpon yang menimbulkan konflik akibat dari lemahnya lembaga pengawasan A3.2 Minimnya kelembagaan keuangan formal A3.3 A4. Pemangku Kepentingan ( Stakeholders ) Pemotongan rumpon oleh pihak lain A4.1 Pencurian ikan di rumpon oleh nelayan lain A4.2 Perebutan daerah penangkapan ikan A4.3 Perebutan lokasi pemasangan rumpon A4.4 A5. Penangkapan Ikan Kekurangan bahan baku rumpon A5.1 Kerusakan rumpon karena kualitas bahan baku rendah A5.2 Kenaikan harga BBM A5.3 Kerusakan alat tangkap akibat tersangkut rumpon A5.4 Tidak memperoleh hasil tangkapan (nol) A5.5 Rumpon yang tidak dilengkapi penanda lokasi posisi rumpon A5.6 Sumber: Data primer diolah, 2021.
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
bahwa risiko tersebut akan terjadi dan menghasilkan bentuk kegagalan nelayan selama proses pemanfaatan rumpon . Agen  risiko  ( Ai )  merupakan  faktor  apa saja  yang  dapat  menyebabkan  terjadinya  kejadian risiko yang telah teridentifikasi yang diukur dengan menggunakan skala occurrence (tingkat kemunculan). Tingkat kemunculan dikelompokkan berdasarkan 5 (lima) skala yaitu: (1) skala 1 menunjukkan bahwa sumber/penyebab  risiko  sangat  jarang  terjadi  (0-1 kali  dalam  5  tahun),  (2)  skala  2  menunjukkan bahwa sumber/penyebab risiko  jarang terjadi (2-4 kali  dalam  5  tahun),  (3)  skala  3  menunjukkan bahwa  sumber/penyebab  risiko    mungkin/cukup sering  terjadi  (5-6  kali  dalam  5  tahun),  (4)  skala 4  menunjukkan  bahwa  sumber/penyebab  risiko sering  terjadi  (7-10  kali  dalam  5  tahun),  dan  (5) skala  5  menunjukkan  bahwa  sumber/penyebab risiko  sangat  sering  terjadi  (  >  10  kali  dalam  5 tahun). Hasil wawancara dengan nelayan pengguna rumpon mengenai tingkat kemunculan agen risiko penggunaan rumpon di Kabupaten Pacitan disajikan pada Tabel 6.
Saat ini, jumlah rumpon yang dipasang oleh nelayan  mengalami  penurunan.  Pada  tahun  2014 jumlah rumpon  sekitar 250 unit, sedangkan pada tahun 2021 hanya tersisa 25%nya saja. Berdasarkan Tabel  6,  hilangnya  rumpon  disebabkan  oleh gelombang tinggi dan cuaca buruk (> 10 kali dalam 5 tahun) atau tingkat kemunculan skala 5 menurut 50% responden nelayan rumpon. Nelayan handline mengemukakan  bahwa  rata-rata  rumpon  yang hilang sebanyak 2 unit per bulan. Hal ini didukung oleh data jumlah kejadian gelombang tinggi hingga 4-6 meter dan ombak besar di perairan Kabupaten Pacitan  dari  BPBD  Kabupaten  Pacitan  yang mengalami  kenaikan  dalam  lima  tahun  terakhir. Selain  disebabkan  oleh  faktor  cuaca,  kejadian rumpon hilang disebabkan oleh kesalahan perkiraan penempatan  lokasi  rumpon  (kedalaman  dan  arus laut)  dan  pemasangan  rumpon  di  jalur  pelayaran sangat jarang terjadi (0-1 kali dalam 5 tahun) atau tingkat kemunculan skala 1. Kedua jawaban tersebut berturut-turut  menurut  57%  dan  60%  responden nelayan. Pemasangan rumpon dilakukan oleh nelayan
Tabel 6. Persentase Tingkat Kemunculan (Occurrence) dari Sumber/Penyebab Risiko (Risk Agent) Pemanfaatan Alat Bantu Penangkapan Ikan (Rumpon) di Kabupaten Pacitan, 2021.
Kod e Risk Agent (Sumber/Penyebab Risiko) Persentase Jumlah Responden Berdasarkan Tingkat Kemunculan ( Occurrence ) 1 2 3 4 5 A1 Abiotik A1.1 Gelombang besar/tinggi/cuaca buruk 0 10 23 17 50 A1.2 Kesalahan perkiraan penempatan lokasi rumpon (kedalaman dan arus laut) 57 33 10 0 0 A1.3 Pemasangan rumpon di jalur pelayaran 60 40 0 0 0 A2 Biotik A2.1 Penempatan rumpon dengan jarak antar rumpon kurang dari 10 mil 90 10 0 0 0 A2.2 Penempatan rumpon yang dipasang secara zig - zag 90 10 0 0 0 A3 Kelembagaan A3.1 Pemasangan rumpon yang tidak didaftarkan 23 7 3 7 60 A3.2 Pemanfaatan rumpon yang menimbulkan konflik akibat dari lemahnya lembaga pengawasan 40 60 0 0 0 A3.3 Minimnya kelembagaan keuangan formal 37 63 0 0 0 A4 Stakeholders A4.1 Pemotongan rumpon oleh pihak lain 83 17 0 0 0 A4.2 Pencurian ikan di rumpon oleh nelayan lain 57 43 0 0 0 A4.3 Perebutan daerah penangkapan ikan 73 27 0 0 0 A4.4 Perebutan lokasi pemasangan rumpon 87 13 0 0 0 A5 Penangkapan Ikan A5.1 Kekurangan bahan baku rumpon 10 80 10 0 0 A5.2 Kerusakan rumpon karena kualitas bahan baku rendah 23 77 0 0 0 A5.3 Kenaikan harga BBM 60 40 0 0 0 A5.4 Kerusakan alat tangkap akibat tersangkut rumpon 87 13 0 0 0 A5.5 Tidak memperoleh hasil tangkapan (nol) 97 3 0 0 0 A5.6 Rumpon yang tidak dilengkapi penanda lokasi posisi rumpon 24 63 10 3 0
Sumber: Data primer diolah, 2021.
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
dengan  menggunakan  pedoman  peta  kedalaman, arah  arus  permukaan,  arus  di  dalam  air  dan  arah angin. Untuk arah angin, penentuannya dilakukan dengan melihat arah bendera yang selalu terpasang pada  kapal.  Koordinat  rumpon  juga  dupastikan dengan menurunkan jangkar dan menunggu hingga pelampung baik kembali.   Bahkan biasanya nelayan menunggu  hingga  esok  harinya  sampai  jangkar rumpon tidak bergerak lagi. .
Dari  kejadian  risiko  pada  aspek  biotik, menurut 90% nelayan rumpon, penempatan rumpon sudah  dilakukan    lebih  dari  10  mil  dan  dipasang lurus  bukan  zig  zag  sehingga  tingkat  kemunculan risiko  memiliki  skala  1.  Berdasarkan  wawancara nelayan, jarak antar rumpon bahkan hingga ada yang 20 mil. Pengetahuan nelayan terkait dengan ruaya/ migrasi ikan cukup bagus, hal ini terbukti dengan pemasangan rumpon yang lurus antara satu rumpon dengan rumpon yang lain dan tidak bergerombol.
Pada kejadian risiko pada aspek kelembagaan, biasanya  disebabkan  oleh  pemasangan  rumpon yang  tidak  didaftarkan  atau  tidak  berizin  (A3.1). Dalam  kasus  rumpon  di  Pacitan  terdapat  konflik antar nelayan rumpon maupun dengan nelayan non rumpon (A3.2), dan ditolaknya peminjaman modal usaha oleh lembaga keuangan formal (A3.3). Dilihat dari  tingkat  kemunculan  sumber/penyebab  risiko A3.1  tergolong  pada  skala  5  yang  menunjukkan bahwa sumber/penyebab risiko sangat sering terjadi (  >  10  kali  dalam  5  tahun)  berdasarkan  60%  dari 30 nelayan. Berdasarkan wawancara dengan nelayan maupun  Kepala  Bidang  Perikanan  Tangkap,  Dinas Perikanan  Kabupaten  Pacitan  menyatakan  bahwa rumpon yang ada di Kabupaten Pacitan seluruhnya tidak memiliki izin, hal ini disebabkan jauhnya izin rumpon ke KKP, Jakarta yang membutuhkan biaya dan  waktu.  Selain  itu  nelayan  belum  merasakan manfaat  yang  berbeda  jika  rumponnya  memiliki izin dari pemerintah. Nelayan juga tidak merasakan akan ada sanksi jika rumpon yang digunakan oleh tidak memiliki izin. Hal ini menunjukkan lemahnya law  inforcement dari  Permen  KP  No.  26  Tahun 2014  yang  didalamnya  mewajibkan  bahwa  setiap kapal penangkap ikan yang melakukan pemasangan atau  pemanfaatan  rumpon  harus  memiliki  izin tertulis  (surat  izin  pemasangan  rumpon/SIPR). Tingkat kemunculan sumber/penyebab risiko pada aspek  kelembagaan  selanjutnya  adalah  A3.2  yang tergolong dalam skala 2 (jarang terjadi atau 2-4 kali dalam  5  tahun)  menurut  60%  responden  nelayan rumpon.  Meskipun  jarang  terjadi  dalam  5  tahun, namun  konflik  yang  terjadi  di  Kabupaten  Pacitan, khususnya  di  Tamperan  mengganggu  ketentraman nelayan, yaitu:
1.  Konflik sesama nelayan rumpon Pacitan karena pencurian  ikan  di  rumpon  nelayan  lain    pada tahun 2015). Konflik ini tidak melibatkan jalur hukum, namun diselesaikan dengan damai yaitu denda Rp 10.000.000 dan ikan disita.
2.  Konflik  nelayan  muara  baru  (2013-2015) mengambil  pelampung buoy  suar dan  jaring insang  nelayan  muara  baru  menyangkut  di rumpon nelayan Pacitan.
3.  Konflik  antar  nelayan  di  wilayah  perairan Kabupaten  Pacitan  yang  berbatasan  dengan Kabupaten Wonogiri (Jateng), dan Gunung Kidul (Jogjakarta)  yang  tidak  mencolok  dan  bersifat sporadis namun terjadi hampir sepanjang tahun 2004 hingga sekarang. Konflik ini diakibatkan oleh  perebutan  daerah  penangkapan  ikan  di sekitar  rumpon.  Penyelesaian  konflik  dengan membentuk Pokmaswas Pawonsari.
4.  Konflik antara nelayan Pacitan dengan nelayan Sinjai,  Sulawesi  Selatan  yang  mengakibatkan 11  rumpon  nelayan  Sinjai  dibakar  di  sekitar 200  mil  dengan  kerugian  sekitar  Rp  700-800 M. Penyelesaian konflik melibatkan HNSI dari kedua kabupaten.
Tingkat  kemunculan  sumber/penyebab risiko  karena  ditolaknya  peminjaman  modal  usaha oleh  lembaga  keuangan  formal/perbankan  (A3.3) tergolong pada skala 2 atau jarang terjadi. Hal ini dinyatakan  oleh  63%  responden  nelayan  rumpon. Penolakan  pinjaman  oleh  lembaga  keuangan disebabkan  karena  mata  pencaharian  nelayan tergolong uncertainty terlebih untuk rumpon yang keberadaannya seringkali hilang.
Kejadian  risiko  pada  aspek stakeholders menunjukkan  bahwa  keempat agent (A4.1-A4.4) tergolong  dalam  tingkat  kemunculan  skala  1  atau sangat  jarang  terjadi  (0-1  kali  dalam  lima  tahun). Terdapat  korelasi  antara  aspek  kelembagaan dan  pemangku  kepentingan.  Aspek  pemangku kepentingan  merupakan  penyebab  adanya  konflik yang terjadi pada aspek kelembagaan. Menurut 83% responden nelayan rumpon, konflik yang terjadi di Kabupaten  Pacitan  disebabkan  oleh  pemotongan rumpon  oleh  pihak  lain,  57%  responden  nelayan menyatakan  karena  pencurian  ikan  di  rumpon nelayan lain, 73% responden nelayan menyakatakan karena  perebutan  daerah  penangkapan  ikan, dan  87%  responden  nelayan  menyatakan  karena perebutan lokasi pemasangan rumpon.
Kejadian  risiko  pada  aspek  penangkapan ikan menunjukkan bahwa kekurangan bahan baku rumpon  (A5.1)  dan  kualitas  rumpon  bahan  baku rendah (A5.2) merupakan sumber/penyebab kejadian
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
risiko  peningkatan  biaya  pembuatan  rumpon. Keduanya  tergolong  pada  tingkat  kemunculan skala 2 atau jarang terjadi menurut 80% responden nelayan rumpon pada sumber/penyebab risiko A5.1 dan 77% responden nelayan rumpon pada sumber/ penyebab risiko A5.2. Saat ini, bahan baku rumpon sulit diperoleh terutama untuk tali dengan kualitas yang  bagus/kuat  yang  digunakan  untuk  mengikat styrofoam  maupun  tali  jangkar  yang  umumnya terbuat dari bahan polypropylene (PP) atau polyethilene (PE)  dengan  diameter  tali  25–50  mm,  sedangkan untuk bahan baku atraktor masih cukup tersedia.
Kejadian  risiko  pada  aspek  penangkapan ikan  yang  lain  terkait  dengan  peningkatan  biaya penangkapan  karena  sumber/penyebab  risiko diantaranya kenaikan harga BBM (A5.3), menurut 60%  responden  nelayan  tergolong  dalam  tingkat kemunculan  skala  1  atau  sangat  jarang  terjadi. Kelangkaan  dan  kenaikan  BBM  baru  terjadi  pada tahun 2021. BBM subsidi untuk nelayan utamanya dilayani  oleh  2  SPDN  (sudah  6  bulan  tidak beroperasi) karena sudah 2 bulan tidak dikirim oleh Pertamina. Akhirnya nelayan ke SPBU non subsidi dengan  harga  yang  lebih  mahal,  namun  untuk mendapatkan  BBM  tidak  mudah,  harus  mendapat izin rekomendasi dr dinas dan kepolisian, selain itu jumlah BBM juga dibatasi. Menurut Kepala Bidang Perikanan  Tangkap,  Dinas  Perikanan  Kabupaten Pacitan,  KKP  harus  menindaklanjuti  dengan legal  formal  dengan  Kementerian  ESDM,  agar permasalahan ini tidak berkepanjangan dan nelayan tetap melaut.
Kejadian risiko pada aspek penangkapan ikan terkait dengan peningkatan biaya perawatan rumpon yang disebabkan oleh kerusakan alat tangkap karena tersangkut rumpon (A5.4). Menurut 87% responden nelayan rumpon tergolong pada tingkat kemunculan skala 1 atau sangat jarang terjadi. Kejadian ini jarang terjadi karena posisi rumpon berada pada lebih dari 150 mil di perairan Pacitan. Jarak ini hanya dapat dijangkau oleh kapal slerek dan sekoci, kedua jenis kapal  ini  memiliki  posisi  rumpon  yang  berbeda dan jenis alat tangkap yang berbeda sehingga tidak mengakibatkan alat tangkapnya tersangkut rumpon. Kejadian risiko pada aspek penangkapan ikan terkait dengan peningkatan biaya perawatan rumpon yang disebabkan  oleh  tidak  memperoleh  tangkapan (A5.5)  tergolong  pada  tingkat  kemunculan  skala 1  yang  dinyatakan  oleh  97%  responden  nelayan rumpon,  sedangkan  sumber/penyebab  rumpon tidak dilengkapi oleh penanda lokasi posisi rumpon (A5.6)  menurut  63%  responden  nelayan  rumpon tergolong  pada  tingkat  kemunculan  skala  2  atau jarang terjadi. Posisi dan jumlah rumpon merupakan
hal yang bersifat rahasia bagi nelayan, info yang ada pun  belum  berarti  menggambarkan  jumlah  yang sebenarnya.  Nelayan  khawatir  rumponnya  dipanen oleh armada yg lain atau bahkan dicuri oleh nelayan lain.
Penilaian risk agent dengan skala likelihood 1-5 berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, dibedakan dari seberapa sering kemunculan risiko ( occurrence ) dalam  penggunaan  rumpon.  Hasil  identifikasi penyebab risiko ( risk agent ) penggunaan rumpon oleh nelayan  di  Kabupaten  Pacitan  yang  teridentifikasi sebanyak 18 (delapan belas) yang berasal dari lima aspek yaitu abiotik, biotik, kelembagaan, pemangku kepentingan,  dan  penangkapan  ikan.  Empat  agen risiko menyebabkan satu kejadian risiko, namun 14 agen  risiko  lainnya  dapat  menyebabkan  lebih  dari satu  kejadian  risiko.  Hasil  perhitungan  tingkat kemunculan  risiko  ( occurrence )  terlihat  pada  Tabel 7.  Tingkat  kemunculan  agen  risiko  penggunaan rumpon  di  Kabupaten  Pacitan  dari  tingkat keseringan  kemunculan  terbesar  hingga  terkecil berturut-turut  yaitu  (1)  gelombang  besar/tinggi/ cuaca  buruk,  (2)  pemasangan  rumpon  yang  tidak didaftarkan, (3) kekurangan bahan baku rumpon, (4) rumpon yang tidak dilengkapi penanda lokasi posisi rumpon,  (5)  kerusakan  rumpon  karena  kualitas bahan  baku  rendah,  (6)  minimnya  kelembagaan keuangan  formal,  (7)  pemanfaatan  rumpon  yang menimbulkan  konflik  akibat  dari  lemahnya lembaga  pengawasan,  (8)  kesalahan  perkiraan penempatan  lokasi  rumpon  (kedalaman  dan  arus laut),  (9)  pencurian  ikan  di  rumpon  oleh  nelayan lain,  (10)  pemasangan  rumpon  di  jalur  pelayaran, (11)  kenaikan  harga  BBM,  (12)  perebutan  daerah penangkapan ikan, (13) pemotongan rumpon oleh pihak  lain,  (14)  Perebutan  lokasi  pemasangan rumpon,  (15)  kerusakan  alat  tangkap  akibat tersangkut  rumpon,  (16)  penempatan  rumpon dengan jarak antar rumpon kurang dari 10 mil, (17) penempatan rumpon yang dipasang secara zig – zag, dan (18) tidak memperoleh hasil tangkapan (nol).
Penilaian  agen  risiko  dengan  skala kemungkinan  1-5  berdasarkan  kriteria  yang telah  ditentukan,  dibedakan  dari  seberapa  sering terjadinya  risiko  (occurrency)  pada  rumpon.  Hasil identifikasi  penyebab  risiko  (risk  agent)  dengan menggunakan  rumpon  oleh  nelayan  di  Kabupaten Pacitan  teridentifikasi  sebanyak  18  (delapan belas)  yang  berasal  dari  lima  aspek  yaitu  abiotik, biotik,  kelembagaan,  pemangku  kepentingan,  dan perikanan.  Empat  agen  risiko  menyebabkan  satu peristiwa risiko, namun 14 agen risiko lainnya dapat menyebabkan lebih dari satu peristiwa risiko. Hasil perhitungan terjadinya risiko disajikan pada Tabel 7.
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Tabel 7. Tingkat Kemunculan (Occurrence) dari Sumber/Penyebab Risiko (Risk Agent) Pemanfaatan Alat Bantu Penangkapan Ikan (Rumpon) di Kabupaten Pacitan, 2021. Kod e Agen Risiko - RAj Kejadian - Oj A1 Abiotik A1.1 Ombak besar/cuaca buruk 4,07 A1.2 Kesalahan estimasi penempatan rumpon (kedalaman dan arus laut) 1,53 A1.3 Pemasangan rumpon pada alur pelayaran 1,40 A2 Biotik A2.1 Penempatan rumpon dengan jarak antar rumpon kurang dari 10 mil 1,10 A2.2 Penempatan rumpon secara zig-zag 1,10 A3 Kelembagaan A3.1 Pemasangan rumpon yang tidak terdaftar 3,74 A3.2 Konflik muncul karena lemahnya lembaga pengawas 1,60 A3.3 Kurangnya lembaga keuangan formal 1,63 A4 Interaksi pemangku kepentingan A4.1 Memotong rumpon yang dilakukan orang lain 1,17 A4.2 Pencurian ikan di rumpon oleh nelayan lain 1,43 A4.3 Perebutan tempat memancing 1,27 A4.4 Perebutan lokasi pemasangan FAD 1,13 A5 Bisnis perikanan A5.1 Kurangnya bahan baku rumpon 2,00 A5.2 Kerusakan rumpon akibat rendahnya kualitas bahan baku 1,77 A5.3 Kenaikan harga BBM 1,40 A5.4 Rusaknya alat tangkap akibat tersangkut rumpon 1,13 A5.5 Tidak ada tangkapan (nol) 1,03 A5.6 Rumpon yang tidak dilengkapi penanda posisi 1,92 Sumber: Data primer diolah, 2021.
Tahap  HOR  1  selanjutnya  adalah  menilai hubungan  yaitu  hubungan  setiap  kejadian  risiko dengan agen risiko berdasarkan derajat korelasinya yaitu  korelasi  lemah  (1),  korelasi  sedang  (3),  dan korelasi  kuat  (9).  kemudian  menghitung  nilai Aggregate Risk Potency (ARP) untuk menentukan rating (Pi) dari peringkat 1 sampai dengan 18 dan penentuan  prioritas  risiko  dengan  menentukan urutan  prioritas  agen  risiko  yang  penting  untuk dimitigasi (Tabel 8). Pemilihan prioritas agen risiko dilakukan  dengan  menggunakan  diagram  Pareto untuk mengetahui agen risiko mana yang mempunyai pengaruh besar dalam menimbulkan risiko. Sesuai dengan prinsip diagram Pareto 80-20, maka prioritas permasalahan  yang  harus  diselesaikan  adalah permasalahan  dengan  persentase  sampai  dengan 80% (Gambar 2 dan Tabel 8). Berdasarkan diagram Pareto diperoleh 7 (tujuh) agen risiko yang menjadi penyebab  utama  dalam  kegiatan  penangkapan ikan  dengan  menggunakan  rumpon,  antara  lain: (1)  Pemasangan  rumpon  yang  tidak  terdaftar;  (2) Kurangnya bahan baku rumpon; (3) Rumpon yang tidak dilengkapi penanda letak posisi Rumpon; (4) Pemanfaatan  rumpon  yang  menimbulkan  konflik akibat lemahnya lembaga pengawasan; (5) Kenaikan harga bahan bakar; (6) Kurangnya lembaga keuangan
formal;  dan  (7)  Kesalahan  estimasi  penempatan rumpon  (kedalaman  dan  arus  laut).  Ke  7  (tujuh) agen  risiko  diatas  perlu  mendapatkan  penanganan (Preventive  Action)  yang  dapat  diterapkan  dalam kegiatan  penyelesaian  permasalahan  yang  terjadi (strategi manajemen risiko), yang terangkum pada Tabel 8.
Hasil  analisis  HOR  1  menunjukkan  7 (tujuh) risk agent prioritas yang perlu mendapatkan penanganan  ( Preventive  Action ).  Pengelompokan tujuh risk  agent tersebut  berdasarkan  5  (lima) aspek  pengurangan  risiko  penggunaan  rumpon yang merupakan modifikasi dari model Garcia and Cochrane  (2005)  yaitu:  aspek  abiotik  terdiri  dari satu sumber  risiko  ( risk  agent )  yaitu  kesalahan perkiraan  penempatan  lokasi  rumpon  (kedalaman dan arus laut), aspek kelembagaan terdiri dari tiga sumber risiko ( risk agent ) yaitu pemasangan rumpon yang tidak didaftarkan, pemanfaatan rumpon yang menimbulkan konflik akibat dari lemahnya lembaga pengawasan, dan minimnya kelembagaan keuangan formal,  serta  aspek  penangkapan  ikan  terdiri  dari tiga sumber  risiko  ( risk  agent )  yaitu  kekurangan bahan  baku  rumpon,  rumpon  yang  tidak dilengkapi  penanda  lokasi  posisi  rumpon,  dan kenaikan harga BBM.
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
Tabel 8. Agen Risiko Berdasarkan Potensi Risiko Agregat dengan Peringkat.
Kode Agen Risiko ARPj % ARP % ARP kumulatif Pangkat/ hal A3.1 Pemasangan rumpon yang tidak terdaftar 264,39 41% 41% 1 A5.1 Kurangnya bahan baku rumpon 55,94 9% 50% 2 A5.6 Rumpon yang tidak dilengkapi penanda posisi 48,84 8% 57% 3 A3.2 Konflik muncul karena lemahnya lembaga pengawas 40,61 6% 64% 4 A5.3 Kenaikan harga BBM 35,85 6% 69% 5 A3.3 Kurangnya lembaga keuangan formal 35,60 6% 75% 6 A1.2 Kesalahan estimasi penempatan rumpon (kedalaman dan arus laut) 32,82 5% 80% 7 A5.4 Rusaknya alat tangkap akibat tersangkut rumpon 24,12 4% 84% 8 A1.1 Ombak besar/cuaca buruk 23,05 4% 87% 9 A2.1 Penempatan rumpon dengan jarak antar rumpon kurang dari 10 mil 18,70 3% 90% 10 A2.2 Penempatan rumpon secara zig-zag 14,32 2% 92% 11 A5.5 Tidak ada tangkapan (nol) 13,71 2% 95% 12 A5.2 Kerusakan rumpon akibat rendahnya kualitas bahan baku 8,39 1% 96% 13 A4.2 Pencurian ikan di rumpon oleh nelayan lain 6,62 1% 97% 14 A1.3 Pemasangan rumpon pada alur pelayaran 6,48 1% 98% 15 A4.3 Perebutan tempat memancing 5,07 1% 99% 16 A4.4 Perebutan lokasi pemasangan FAD 4,48 1% 99% 17 A4.1 Memotong rumpon yang dilakukan orang lain 4,02 1% 100% 18
Berdasarkan hasil analisis HOR 1, tidak ada sumber  risiko  dari  aspek  biotik  dan stakeholders yang  perlu  ditangani  risikonya  dalam  penggunaan rumpon.  Kedua  aspek  tersebut  memiliki  nilai ARP  yang  kecil  sehingga  dapat  diabaikan  dalam pengurangan  risiko  penggunaan  rumpon  di Kabupaten  Pacitan,  sebaliknya  tiga  aspek  lainnya perlu mendapat perhatian. Hasil wawancara dengan nelayan rumpon terkait dengan sumber risiko dari aspek biotik bahwa penempatan rumpon cenderung lurus (tidak zig-zag ) dan jarak antar rumpon lebih dari 10 mil, hal ini tidak menyebabkan ruaya ikan
menjadi terganggu, begitupun ukuran dan produksi ikan  tangkapan  utama,  sampingan,  maupun  ikan yang dilindungi tidak terjadi penurunan. Sedangkan sumber  risiko  dari  aspek  penangkapan  ikan  yaitu pencurian  ikan,  pemotongan  rumpon,  perebutan daerah  penangkapan  ikan,  dan  lokasi  pemasangan rumpon.  Nelayan  di  Pacitan  bersepakat  bahwa pemanfaatan rumpon dilakukan bersama-sama dan tidak ada kecurigaan satu sama lain antara nelayan di Pacitan. Konflik seringkali terjadi antara nelayan Pacitan  dengan  nelayan  daerah  lain.  Hasil  analisis HOR 1 berdasarkan diagram pareto disajikan pada Gambar 2.
dan  produksi  ikan  tangkapan  utama,  sampingan,  maupun  ikan  yang  dilindungi  tidak  terjadi penurunan.  Sedangkan  sumber  risiko  dari  aspek  penangkapan  ikan  yaitu  pencurian  ikan, pemotongan rumpon, perebutan daerah penangkapan ikan, dan lokasi pemasangan rumpon. Nelayan  di  Pacitan  bersepakat  bahwa  pemanfaatan  rumpon  dilakukan  bersama-sama  dan tidak ada kecurigaan satu sama lain antara nelayan di Pacitan. Konflik seringkali terjadi antara nelayan  Pacitan  dengan  nelayan  daerah  lain.  Hasil  analisis  HOR  1  berdasarkan  diagram pareto disajikan pada Gambar 2.
Diagram  pareto  menunjukkan  hubungan  antara  agen  risiko  (sumbu  horizontal) berdasarkan  potensi  risiko  agregat  dengan  peringkat  (sumbu  vertikal), untuk  mengetahui agen risiko mana yang mempunyai pengaruh besar dalam menimbulkan risiko.
Gambar 2. Diagram pareto house of risk fase 1

## Sumber: Data primer diolah, 2021
Tujuh risk  agent prioritas  pada  Tabel  8  memerlukan  perhatian  untuk  mitigasi  risiko penggunaan rumpon. Berdasarkan expert judgement dan FGD di lokasi penelitian diperoleh 9 (sembilan) preventive  action (PA)  untuk  menangani risk  agent tersebut.  PA  tersebut  dapat diaplikasikan dalam kegiatan untuk meyelesaikan masalah-masalah yang terjadi pada aspek abiotik,  kelembagaan,  dan  penangkapan  ikan  yang  terangkum  dalam Error!  Reference source not found. 9.
Tabel 9. Preventive Action yang Diusulkan untuk Menangani Risk Agent Pemanfaatan Alat Bantu Penangkapan Ikan (Rumpon) di Kabupaten Pacitan, 2021
Kode Aksi Pencegahan PA1 Moratorium rumpon PA2 Penataan ulang rumpon PA3 Melakukan kerjasama dengan supplier bahan baku rumpon PA4 Akses pasar terbuka PA5 Penempatan rumpon menggunakan GPS Gambar 2. Diagram Pareto House of Risk Fase 1
Sumber: Data primer diolah, 2021
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Diagram  pareto  menunjukkan  hubungan antara agen risiko (sumbu horizontal) berdasarkan potensi  risiko  agregat  dengan  peringkat  (sumbu vertikal), untuk mengetahui agen risiko mana yang mempunyai  pengaruh  besar  dalam  menimbulkan risiko.
Tujuh risk  agent prioritas  pada  Tabel  8 memerlukan  perhatian  untuk  mitigasi  risiko penggunaan rumpon. Berdasarkan expert judgement dan FGD di lokasi penelitian diperoleh 9 (sembilan) preventive  action (PA)  untuk  menangani risk  agent tersebut.  PA  tersebut  dapat  diaplikasikan  dalam kegiatan  untuk  meyelesaikan  masalah-masalah yang terjadi pada aspek abiotik, kelembagaan, dan penangkapan ikan yang terangkum dalam Tabel 9.
Tabel 9. Preventive Action yang Diusulkan untuk Menangani Risk Agent Pemanfaatan Alat
Bantu Penangkapan Ikan (Rumpon) di Kabupaten Pacitan, 2021. Kode Aksi Pencegahan PA1 Moratorium rumpon PA2 Penataan ulang rumpon PA3 Melakukan  kerjasama  dengan  supplier bahan baku rumpon PA4 Akses pasar terbuka PA5 Penempatan rumpon menggunakan GPS PA6 Penguatan  kapasitas  dan  anggaran lembaga pengawas PA7 Keterlibatan masyarakat dalam pengawasan PA8 Subsidi Bahan Bakar PA9 Kerjasama dengan koperasi perikanan
Berdasarkan hasil wawancara dengan pemilik kapal dan hasil focus group discussion permasalahan yang dihadapi oleh nelayan rumpon di Kabupaten Pacitan adalah perizinan rumpon, konflik territorial dengan nelayan rumpon daerah lain dan nelayan non rumpon, rumpon hanyut serta ketersediaan BBM, maka  tindak  lanjut  yang  perlu  menjadi  perhatian stakeholders disajikan pada Tabel 10.

## STRATEGI PRIORITAS MITIGASI RISIKO PENGGUNAAN RUMPON DALAM USAHA PENANGKAPAN IKAN TUNA
HOR fase 2 bertujuan untuk merencanakan strategi  mitigasi  untuk  memberikan  pedoman bagi  nelayan,  terkait  agen  risiko  mana  yang  harus dimitigasi  terlebih  dahulu  berdasarkan  tingkat efektivitas  dan  kemudahan  pelaksanaannya berdasarkan nilai rasio efektivitas terhadap kesulitan yang  masing-masing  dinilai  dalam  bobot.  Tahap awal HOR 2 adalah memetakan matriks korelasi (R) antara agen risiko dengan tindakan preventif dengan menggunakan skala kemungkinan 1,3,9, kemudian menilai  tingkat  kesulitan  (Dk)  dalam  melakukan tindakan preventif (PA). Skor yang diberikan adalah 1-5,  dengan  kriteria  pengelolaan  risiko  sangat mudah diterapkan hingga sangat sulit bagi nelayan yang menggunakan rumpon, yaitu skor 1 (tindakan mitigasi  sangat  mudah  dilaksanakan),  skor  2 (tindakan  mitigasi  mudah)  untuk  dilaksanakan), skor  3  (aksi  mitigasi  cukup  mudah  dilaksanakan), skor 4 (aksi mitigasi sulit dilaksanakan), dan skor 5 (aksi mitigasi sangat sulit dilaksanakan). Jumlah penyebab  risiko  prioritas  yang  dipilih  berdasarkan
Tabel 10. Permasalahan dan Tindak Lanjut dalam Pemanfaatan Rumpon Kabupaten Pacitan.
Permasalahan Tindak Lanjut Perizinan Rumpon •  Perizinan rumpon menjadi satu dengan perizinan usaha penangkapan ikan
•  Birokasi tidak berbelit-belit, cepat dan tepat waktu
•  Verifikasi  rumpon  dapat  dilakukan  oleh  Pelabuhan  setempat  (UPT  Dirjen Tangkap)
•  Pembinaan kepada nelayan rumpon terkait aturan pemasangan rumpon sesuai dengan peraturan yang berlaku
Konflik Nelayan Rumpon dengan Nelayan Daerah Lain
•  Mekanisme mediasi apabila terjadi konflik antara nelayan Pacitan dengan nelayan andon •  Kesepakatan pemasangan rumpon yang tidak menganggu daerah penangkapan ikan nelayan daerah lain. Konflik Nelayan Rumpon dengan Nelayan Non Rumpon •  Pengaturan lokasi pemasangan rumpon laut dangkal •  Kebijakan pemanfaatan bersama rumpon laut dangkal antar sesama nelayan Ketersediaan BBM •  Koordinasi  dengan  pihak  terkait  untuk  memenuhi  kebutuhan  harian  BBM nelayan
•  Mekanisme rekomendasi pembelian BBM yang sederhana Sumber : Hasil wawancara diolah, 2021.
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
expert judgement hanya 5 RA dari 7 penyebab risiko yang  diperoleh  dari  analisis  HOR  1.  Kelima  RA diidentifikasi  memiliki  korelasi  dengan  sembilan pengobatan risiko yang diusulkan. 1 RA terdiri dari 1-2  PA.  Prioritas  penanganan  risiko  ditentukan berdasarkan  urutan  kemudahan  pelaksanaannya; semakin tinggi nilai ETD maka aksi mitigasi dirasa semakin  ideal  untuk  dilaksanakan.  Hasil  analisis HOR 2 disajikan pada Tabel 11.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  rasio efektivitas  terhadap  kesulitan  (ETD),  diperoleh tindakan mitigasi ( Preventive Action ) sesuai urutan pada Tabel 10. Urutan prioritas inilah yang kemudian memberikan  arahan  bagi  pemangku  kepentingan pengelola rumpon mengenai langkah-langkah yang perlu  dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan tersebut.  mengatasi  agen  risiko  dalam  mencegah kejadian  risiko  dalam  penggunaan  rumpon.  Oleh karena  itu,  metode  House  of  Risk  merupakan metode  terbarukan  dalam  melakukan  pemetaan risiko dan rencana mitigasi untuk mengelola rumpon dengan baik. Strategi mitigasi atau pencegahan yang diprioritaskan  untuk  mencegah  penyebab  risiko adalah (1) penataan ulang rumpon, (2) moratorium izin  rumpon,  (3)  pelibatan  masyarakat  dalam pengawasan, (4) penempatan rumpon menggunakan GPS, (5) penguatan kapasitas dan anggaran lembaga pengawas, (6) menjalin kerja sama dengan penyedia bahan  baku  rumpon,  (7)  kerja  sama  pengelolaan bahan bakar dengan koperasi perikanan, (8) subsidi bahan bakar, dan (9) membuka akses pasar.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Rumpon sebagai alat bantu penangkapan ikan dengan menggunakan alat tangkap purse seine dan gillnet  jumlahnya  semakin  berkurang  dari  tahun ke  tahun  karena  adanya  risiko  yang  ditanggung
oleh  nelayan.  Risiko  penggunaan  rumpon  dalam penangkapan ikan dilihat dari lima aspek: abiotik, biotik,  kelembagaan,  pemangku  kepentingan,  dan usaha  penangkapan  ikan.  Risiko  abiotik  prioritas yang  harus  ditangani  adalah  ombak  atau  cuaca yang  buruk  dan  kesalahan  estimasi  penempatan rumpon  (kedalaman  dan  arus  laut),  sedangkan untuk  biotik  pada  dasarnya  masyarakat  sudah paham terkait dengan jarak minimal antar rumpon. Dari  aspek  kelembagaan,  pemasangan  rumpon yang tidak terdaftar, kurangnya lembaga keuangan formal  dan    munculnya  konflik  akibat  lemahnya lembaga  pengawasan  merupakan  risiko  yang harus diwaspadai. Dari aspek pemangku kebijakan cenderung  memiliki  skala  yang  kecil,  yang  masih tergolong tinggi adalah pencurian ikan di rumpon oleh nelayan lain, sedangkan dari sisi penangkapan ikan, hal yang harus diperhatikan adalah kurangnya bahan  baku  rumpon  dan  rumpon  yang  tidak dilengkapi penanda letak posisi.
Dari  hasil  risiko  yang  ada,  terlihat  bahwa saat ini adalah momen yang tepat dalam pengelolaan rumpon untuk dilakukan oleh pemerintah. Terlebih lagi  untuk  Kabupaten  Pacitan  memang  belum  ada rumpon  yang  terdaftar  sehingga  rumpon-rumpon yang  ada  bisa  diarahkan  untuk  menjadi  rumpon yang terdaftar resmi. Pemerintah harus melakukan penataan  ulang  rumpon  dengan  memperhatikan kondisi  abiotik,  biotik,  kelembagaan,  pemangku kepentingan  dan  penangkapan  ikan  sesuai  dengan risikonya.  Dari  sisi  abiotik,  pemerintah  harus melakukan  pemetaan  terhadap  perairan  dengan karakteristik  gelombang  dan  prakiraan  cuaca  yang sering  terjadi.  Dari  sisi  biotik  yang  sudah  cukup baik,  pemerintah  harus  mempertahankan  jarak rumpon  yang  sudah  ada,  artinya  tidak  menambah lagi  jumlah  rumpon  jika  jaraknya  sudah  tidak
Tabel 11. Penanganan Risiko Prioritas Penggunaan Rumpon.
PA1 PA2 PA3 PA4 PA5 PA6 PA7 PA8 PA9 ARP RA1 9 9 1 1 1 3 3 1 1 264,39 RA2 3 1 9 9 1 1 1 1 1 55,94 RA3 1 3 1 1 9 1 1 1 1 48,84 RA4 1 3 1 1 3 9 9 1 1 40,61 RA5 1 1 1 1 1 1 1 9 9 35,85 Efektivitas Total Tindakan (TE) 2.673 2.740 893 893 918 1.299 1.299 732 732 Tingkat Kesulitan Melakukan Tindakan (D) 4 4 3 5 2 3 2 4 3 Rasio Efektivitas terhadap Kesulitan (ETD) 668 685 298 179 459 433 650 183 244 Prioritas Peringkat 2 1 6 9 4 5 3 8 7 Sumber: Data primer diolah, 2021.
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
memungkinkan  (opsi  moratorium).  Dari  sisi kelembagaan,  pemasangan  rumpon  seluruhnya harus terdaftar dan tidak ada lagi rumpon yang liar sehingga pengelolaannya bisa diawasi dan juga tidak menimbulkan  konflik.  Dengan  adanya  registrasi terhadap  rumpon  maka  diharapkan  pemerintah dapat  juga  memberikan  insentif  berupa  akses terhadap  kelembagaan  keuangan  formal  sehingga para  nelayan  semangat  untuk  mendaftarkan rumpon mereka. Dari sisi pemangku kepentingan, dengan  adanya  perizinan  yang  resmi  terhadap setiap  rumpon  diharapkan  pemerintah  dapat meningkatkan pengawasan bersama dengan nelayan untuk  mencegah  pencurian  ikan  di  rumpon  milik orang  lain.  Terakhir  dari  sisi  usaha  penangkapan, maka  pemerintah  bisa  memasang  alat  tracker lokasi untuk posisi rumpon sehingga bisa terintegrasi dalam  keserasian  ruang  laut.  Dengan  demikian, produksi akan semakin meningkat dan keberlanjutan sumber  daya  ikan  akan  dapat  dikendalikan dengan baik.
Upaya penerapan strategi penataan rumpon yang telah ada saat ini dapa dilakukan oleh stakeholders terkait,  yaitu:  (1)  Dinas  perikanan  provinsi maupun  kabupaten/kota,  penyuluh  perikanan  dan petugas  pendataan  di  pelabuhan  perikanan  serta kelompok  nelayan  pengguna  rumpon  melakukan pendataan  dengan  mengumpulkan  informasi posisi  pemasangan  rumpon  yang  dilakukan  oleh nelayan. (2) Badan Penyuluhan dan Pengembangan Sumber  Daya  Manusia  Kelautan  dan  Perikanan dan  Badan  Riset  dan  Inovasi  Nasional  melakukan pengkajian alokasi penempatan rumpon di seluruh WPP-NRI    sebagai  dasar  penetapan  alokasi rumpon oleh Menteri Kelautan dan Perikanan atau Kepada  Daerah  tingkat  provinsi.  (3)  Direktorat Jenderal  Perikanan  Tangkap  atau  Dinas  Kelautan dan  Perikanan  provinsi  melakukan  penangguhan penerbitan  izin  pemasangan  rumpon  baru,  dan (4)  Direktorat  Jenderal  Pengawasan  Sumber  Daya Kelautan  dan  Perikanan,  TNI-AL,  Polairud  dan Pokmaswas  melakukan  pengawasan  dalam  upaya penangguhan/moratorium  pemasangan  rumpon baru.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  APBN-Balai Besar  Riset  Sosial  Ekonomi  Kelautan  Perikanan tahun  anggaran  2021.  Terima  kasih  kepada Kepala  Balai  Besar  Riset  Sosial  Ekonomi Kelautan  dan  Perikanan,  KKP  RI  yang  telah memberikan  dukungan  terhadap  kegiatan  ini,  dan para  Penyuluh  Perikanan  Kabupaten  Pacitan  atas bantuannya  dalam  pendataan  di  beberapa  desa  di Pacitan.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Kontributor artikel ini adalah Riesti Triyanti, Yesi  Dewita  Sari,  Cornelia  Mirwantini  Witomo, Hakim  Miftakhul  Huda,  dan  Hertria  Maharani Putri. Seluruh penulis yang tercantum merupakan kontributor  utama  yang  mempunyai  peran  dan kontribusi  bersama  dalam  penyusunan  artikel sebagaimana tercantum dalam pernyataan kontribusi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Davies,  T.  K.,  Mees,  C.  C.,  and  Milner-Gulland,  E.  J. (2014).  The  past,  present  and  future  use  of drifting fish aggregating devices (FADs) in the Indian  Ocean. Marine  policy .  Doi:  https://doi. org/10.1016/j.marpol.2013.12.014
Dinas  Perikanan  Kabupaten  Pacitan  (2020) Statistik Perikanan Tahun 2020 (Pacitan: DKP Kabupaten Pacitan) p 1-45.
Dinas  Perikanan  Kabupaten  Pacitan  (2021)  Statistik Perikanan  2020  (Pacitan:  DKP  Kabupaten Pacitan) p 1-69
Doray, M. (2007). Typology of fish aggregations observed around  moored  fish  aggregating  devices  in Martinique  during  the  DAUPHIN  project. FAO Fisheries Report, 797..
Fonteneau,  A.,  Pallares,  P.,  &  Pianet,  R.  (2000).  A worldwide  review  of  purse  seine  fisheries on  FADs.  Pêche  thonière  et  dispositifs de  concentration  de  poissons,  Caribbean- Martinique, 15-19 Oct 1999.
Ghaisani, D. R., & Astuti, R. S. (2019). Analisis Konteks Kebijakan  Penggunaan  Alat  Tangkap  Ramah Lingkungan  (Studi  Kasus  pada  Masyarakat Nelayan  Tambaklorok  Kelurahan  Tanjungmas Kota  Semarang). Journal  of  Public  Policy  and Management  Review , 9 (1),  120-126.  DOI: 10.14710/jppmr.v9i1.26348
Garcia S. M., Zerbi A., Aliaume C.,  Do Chi T.,  Lasserre G.  The  ecosystem  approach  to  fisheries,  2003 Issues,  terminology,  principles,  institutional foundations, implementation and outlook. FAO Fisheries Technical Paper , 443. 71 pp Gracia,  S.M.  and  Cochrane,  K.L  2005.  Ecosystem Approach  to  Fisheries:  A  Review  of Implementation  Guidelines. ICES  Journal  of Marine Sciences ( 62). https://doi.org/10.1016/j. icesjms.2004.12.003.
Guyader,  O.,  Frangoudes,  K.,  &  Kleiber,  D.  (2018). Existing  Territories  and  Formalization  of Territorial  Use  Rights  for  Moored  Fish Aggregating Devices: The Case of Small-Scale Fisheries  in  the  La  Désirade  Island  (France). Society  &  Natural  Resources,  31(7),  822–836. Doi: https://doi.org/10.1080/08941920.2018.14 43235.
Hallier  J,  and  Gaertner,  D.  (2008).  Drifting  fish aggregation  devices  could  act  as  an  ecological
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
trap  for  tropical  tuna  species.  Mar  Ecol  Prog Ser 353:255-264. Doi: https://doi.org/10.3354/ meps07180.
Imron,  M.  and  Baskoro,  M.  S.  (2006) Rekayasa  teknik dan quality control (kapal, api dan rumpon) untuk laut dalam, dalam rangka akselerasi pembangunan perikanan tangkap di Pantai Selatan Jawa Barat (Bogor: FPIK IPB dan Dinas Perikanan Propinsi Jawa Barat) p 1-63.
Kementerian  Kelautan  Perikanan  (2011) Keragaan Pendekatan  Ekosistem  dalam  Pengelolaan Perikanan  (Ecosystem  Approach  to  Fisheries Management) di Wilayah Pengelolaan Perikanan Indonesia (Jakarta: Direktorat Sumberdaya Ikan. WWF – Indonesia dan Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan, Institut Pertanian Bogor). p 1-176.
Lutfi,  A.,  &  Irawan,  H.  (2012).  Analisis  risiko  rantai pasok  dengan  model  house  of  risk  (HOR) (Studi kasus pada PT. XXX). Jurnal Manajemen Indonesia , 12 (1), 1-11.
Prayitno,  M.  R.  E,  Simbolon,  D.,  Yusfiandayani,  R., &  Wiryawan,  B.  (2017).  Produktivitas  Alat Tangkap Yang Dioperasikan Di Sekitar Rumpon Laut  Dalam  (Productivity  of  Fishing  Gears Operated  Around  Deep  Sea  Fish  Aggregating Devices). Marine Fisheries : Journal of Marine Fisheries  Technology  and  Management,  8(1),
101-112. Doi: https://doi.org/10.29244/
jmf.8.1.101-112
Pujawan,  I.N.  and  Geraldin,  L.H.  (2009).  "House  of risk:  a  model  for  proactive  supply  chain  risk management",  Business  Process  Management Journal,  15  (6):953-967.  Doi;  https://doi. org/10.1108/14637150911003801.
Ritonga,  J.  (2004) Studi  pengembangan  marine  banking untuk  pembangunan  ekonomi  wilayah  pesisir Disertasi  (Bogor:  Institut  Pertanian  Bogor)  p 1-320.
Rohit, P. (2023) Fish Aggregating Devices (FADs) http:// eprints.cmfri.org.in/id/eprint/9869 (India: CMFRI) p 23-26.
Satrioajie,  W.  N.,  &  Yuniarta,  S.  (2023).  Investasi dalam  Pengelolaan  Perikanan:  Kajian  Rumpon dan  Penanganan  Ikan  Tak  Terlapor.  (https:// w w w.conser vation-strateg y.org/sites/ default/files/field-file/MFP_FADs_Bahasa_ Optimized.pdf
Suman, A., Satria, F., Nugraha, B., Priatna, A., Amri, K.,  Mahiswara  (2018).  Status  Stok  Sumber Saya Ikan Tahun 2016 di Wilayah Pengelolaan Perikanan  Negara  Republik  Indonesia (WPP  NRI)  dan  Alternatif  Pengelolaannya. Jurnal  Kebijakan  Perikanan  10(2).  P  107-128. http://dx.doi.org/10.15578/jkpi.10.2.2018. 107-128
Soeboer, D. A., Wahyu, R. I., and Handrian, J. (2008).
Efektivitas  rumpon  laut  dalam  terhadap pengoperasian  pancing  tonda  di  selatan Teluk  Pelabuhan  Ratu.  Semiloka  Optimasi
Pemanfaatan  Rumpon  di  Pansela  Jawa  Barat. DJPT-Diskan  Jabar-PPN  Pelabuhan  Ratu, 27-34.
Subehi,  S.,  Boesono,  H.,  &  Nurmala  Dewi,  D.  A.  N. (2017).  Analisis  Alat  Penangkap  Ikan  Ramah Lingkungan  Berbasis  Code  Of  Conduct  For Responsible  Fisheries  (Ccrf )  di  TPI  Kedung Malang  Jepara. Jurnal  Perikanan  Tangkap  : Indonesian  Journal  of  Capture  Fisheries,  1(03). Retrieved  from  https://ejournal2.undip.ac.id/ index.php/juperta/article/view/1874.
Sugiyono. (2009) Metode penelitian kuantitatif kualitatif dan R & D (Bandung: Alfabeta) p 1-334.
Tang, Ou & Nurmaya Musa, S., 2011. Identifying risk issues  and  research  advancements  in  supply chain  risk  management. International  Journal of Production Economics , 133(1): 25-34. https:// doi.org/10.1016/j.ijpe.2010.06.013.
Tummala, R. and Schoenherr, T. (2011), Assessing and managing  risks  using  the  Supply  Chain  Risk Management Process (SCRMP), Supply Chain Management,  16  (6):  474-483.  https://doi. org/10.1108/13598541111171165
Wilson, M. W., Lawson, J. M, Rivera-Hechem, M. I., Villasenor-Derbez, C. J. and Gaines, S. D. (2020) Status and trends of moored fish aggregating device (MFAD) fisheries in the Caribbean and Bermuda. Marine  Policy. Doi:  https://doi.org/10.1016/j. marpol.2020.104148.
Yusfiandayani,  R.  (2004) Studi  tentang  mekanisme berkumpulnya ikan pelagis kecil di sekitar rumpon dan  pengembangan  perikananya  di  Perairan Pasauran,  Propinsi  Banten [Disertasi]  (Bogor: Institut Pertanian Bogor).
Yusfiandayani, R., Baskoro, M. S. and Daniel, M. (2015) The 1st Int. Symp., on Aquatic Product Processing Proc., (Bogor: Web of Science) p 224-237.