MEDIALOG: Jurnal Ilmu Komunikasi

## ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI PADA TWITTER TERKAIT ISU LEGALISASI GANJA DI INDONESIA UNTUK KESEHATAN
Putri Rizky Nadilla 1* , Kharisma Nasionalita 2 1,2, Fakultas Komunikasi dam Bisnis Telkom University *Email: putrinadilla25@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini menggunakan metode analisis jaringan komunikasi yang leih berfokus kepada relasi yang terjadi diantara aktor dan anggota dalam jaringan komunikasi. Tujuan penenlitian ini untuk mengetahui pola jaringan komunikasi dan peranan aktor yang terlibat dalam isu legalisasi ganja pada Twitter dengan hashtag #legalisasiganja selama periode bulan Januari  2017  sampai  bulan  Oktober  2020.  Data  aktor  bersumber  dari web  Drone  Emprit ,  kemudian  diolah  dengan aplikasi UCINET. Dari 1.673 aktor, peneliti memilih tiga aktor yang paling dominan dalam jaringan komunikasi. Hasil penelitian adalah pola yang terbentuk ada dua yaitu, pola roda yang terbentuk dari setiap aktor dan pola bintang yang terbentuk dari ketiga aktor. Untuk meningkatkan akurasi dari ketiga aktor, dilakukan pula pengukuran nilai kepadatan jaringan,  nilai  sentralitas  berdasarkan  level  sentralitas  tingkatan  ( degree  centrality ),  sentralitas  kedekatan  ( closeness centrality ),  sentralitas  keperantaraan  ( betweenness  centrality ),  dan  sentralitas  eigenvektor  ( eigenvector  centrality ). Ditemukan satu aktor paling dominan yaitu akun @bang_bar0n dengan nilai sentralitas yang paling tinggi dengan nilai kepadatan jaringan sebesar 0,0023.
Kata Kunci : aktor; analisis jaringan komunikasi; legalisasi ganja; relasi; twitter.

## ANALYSIS OF THE COMMUNICATION NETWORK ON TWITTER RELATED TO THE ISSUE OF LEGALIZING MARIJUANA IN INDONESIA FOR HEALTH

## ABSTRACT
This study uses a communication network analysis method that focuses more on the relationships that occur between actors  and  members  in  the  communication  network.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  pattern  of communication networks and the role of actors involved in the issue of legalizing marijuana on Twitter with the hashtag #legalisasiganja during the period January 2017 to October 2020. Actor data was sourced from the Drone Emprit web, then processed with the UCINET application.From 1,673 actors, the researcher chose the three most dominant actors in  the  communication  network.  The  result  of  the  research  is  that  there  are  two  patterns  formed,  namely,  the  wheel pattern that is formed from each actor and the star pattern that is formed from the three actors. To improve the accuracy of the three actors, the measurement of network density values, centrality values based on degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality and eigenvector centrality was also carried out. One of the most dominant actors was found, namely the @ bang_bar0n account with the highest centrality value with a network density value of 0.0023.
Keywords: actors; communication network analysis; marijuana legalization; relation; twitter
Korespondensi: Putri Rizky Nadilla, S.Ikom. Fakultas Komunikasi dan Bisnis Telkom University. Jl. Telekomunikasi Jl. Terusan Buah Batu, Sukapura, Kec. Dayeuhkolot, Kota Bandung, Jawa Barat 40257. Whatsapp: 08815788941, Email: putrinadilla25@gmail.com

## PENDAHULUAN
Tumbuhan ganja atau dengan nama latin Cannabis sativa atau Cannabis indica masuk ke dalam jenis obat psikotropika. Dalam ganja terdapat zat  yang disebut tetrahidrokanabinol. Jika zat itu masuk ke dalam tubuh  seseorang  akan  menyebabkan  rasa  senang  yang  berkepanjangan  tanpa  sebab  atau  euphoria.  Zat tetrahidrokanabinol juga digunakan sebagai penghilang rasa sakit, contohnya digunakan kepada orang yang menderita glukoma. Namun zat tetrahidrokanabinol mempunyai efek analgesic yang jika dikembangkan dapat menjadi lebih berguna untuk pasien dan tujuan pengobatan lainnya. Selain itu di masyarakat tradisonal, ganja masih digunakan sebagai pengobatan tradisional.
Berdasarkan Undang-Undang No. 22 Tahun 1997, ganja masuk ke dalam jenis narkotika golongan I. Siapapun  yang  menggunakan  ganja  terancam  hukuman  maksimal  10  tahun  penjara.  Sedangkan  menurut Undang-Undang No.35 tahun 2009 tentang narkotika, pemakai ganja diancam dengan hukuman paling lama 12 tahun. Dalam budidaya tumbuhan ganja, Pemerintah juga mempunyai  peraturan khusus  yaitu Peraturan Pemerintah No. 1 Tahun 1980 tentang Ketentuan Penanaman Papaver, Koka, dan  Ganja.  Dalam  peraturan tersebut  menyebutkan,  lembaga  pendidikan  atau  lembaga  pengetahuan  dapat  menanam  ganja  tetapi  harus dengan izin serta membuat laporan setiap enam bulan sekali terkait lokasi, luas tanaman, dan hasil. Apabila terjadi  sesuatu  yang  tidak  diingankan  pada  lahan  pertanian  ganja  tersebut  misalnya  kehilangan,  lembaga tersebut harus melapor ke polisi.
Penggunanaan  ganja  dalam  takaran  yang  tidak  sesuai  aturan  bisa  menyebabkan  banyak  masalah kesehatan,  oleh  karena  itu  penggunaan  ganja  dalam  proses  penyembuhan  dibidang  kesehatan  belum  dapat diterapkan  secara  umum  di  Indonesia,  belum  lagi  dalam  hal  penggunaan  tanaman  ganja  dianggap  sebagai dampak dari munculnya kriminalitas di masyarakat. Berbagai perspektif ini kemudian seringkali dibentuk oleh kebanyakan media mainstream. Contohnya adalah Twitter. Isu ini menjadi pro dan kontra yang diperdebatkan dalam Twitter, bahkan ada suatu organisasi khusus yang mendukung adanya Legalisasi Ganja di Indonesia untuk Kesehatan.
Sejak saat itu, isu legalisasi ganja menuai berbagai respon dari masyarakat. Twitter merupakan salah satu media sosial yang digunakan masyarakat dalam menyampaikan aspirasinya. Dengan memanfaatkan salah satu fitur yang ada di Twitter yaitu Hashtag #legalisasiganja. Twitter telah menghasilkan cukup banyak tweet terkait isu Legalisasi Ganja untuk Kesehatan di Indonesia. Isu ini sudah diperbincangkan sejak tahun 2014 hingga sekarang.
Melihat  cukup banyak tweet  tentang legalisasi  ganja di  Indonesia, maka  terjadilah proses pertukaran informasi yang terjadi antar pengguna twitter dalam mencari dan menyebarkan informasi terkait isu legalisasi ganja  di  Indonesia  untuk  kesehatan  yang  dapat  dilakukan  dengan  metode  analisis  jaringan  komunikasi.
Jaringan komunikasi dapat menggambarkan jaringan yang terbentuk dalam twitter dengan siapa para penyuara pendapat berinteraksi dan membangun relasi terkait isu legalisasi ganja di Indonesia untuk kesehatan. Jaringan tersebut membentuk beberapa kelompok saluran informasi yang berada dalam kelompok beserta struktur yang menyusunnya.
Proses  pertukaran  informasi  yang  terjadi  dari  dua  orang  atau  lebih  menggambarkan  adanya  jaringan yang  muncul  sebagai  akibat  kebutuhan  informasi.  Individu  yang  berinteraksi  memilki  peran  dalam  sebuah jaringan tergantung kepada intensitas mereka dalam menerima atau memberikan informasi. Metode analisis jaringan  komunikasi  pada  media  digital  sebelumnya  belum  pernah  digunakan  dalam  penelitian  terkait  isu legalisasi  ganja.  Penelitian  ini  akan  menganalisis,  menggambarkan  dan  mengetahui  jaringan  sosial  dan struktur jaringan masyarakat pada twitter terkait isu “Legalisasi Ganja di Indonesia untuk Kesehatan” yang mana akan menghubungkan dan mempengaruhi satu jaringan dengan jaringan yang lainnya dalam membentuk opini masyarakat. Dikutip dari (Eriyanto, 2014) ada dua kata kunci utama dari jaringan komunikasi. Pertama, aktor yang melihat fenomena atau isu. Kedua, relasi yaitu bagaimana aktor-aktor tersebut berinteraksi satu sama lain.
Penelitian  ini  sangat  relevan  untuk  diteliti  karena  sangat  berkaitan  erat  dengan  keadaan  terkait penggunaan ganja di Indonesia dan melihat Twitter sebagai media baru yang berkembang pesat dalam memuat informasi ini. Melihat ada penelitian sebelumnya yang juga membahas tentang legalisasi ganja dan analisis jaringan komunikasi. Dengan adanya penelitian ini diharapkan bisa menambah literasi penggunaan metode analisis jaringan komunikasi pada media digital serta meningkatkan akurasi penelitian sebelumnya tentang legalisasi ganja di Indonesia.
Berdasarkan latar belakang tersebut penelitian dengan metode analisis jaringan komunikasi ini untuk mengetahui  siapa  saja  aktor  dominan  yang  terlibat  dalam  isu  legalisasi  ganja,  bagaimana  pola  jaringan komunikasi  yang  terbentuk  diantara  para  aktor  dan  mengetahui  peranan  masing-masing  aktor  dalam  isu legalisasi ganja.

## METODE PENELITIAN

## Populasi dan Sampel
Populasi  dari  Twitter  akan  mengambil  semua  tweet  dan  retweet  yang  berhubungan  dengan #legalisasiganja  mulai  dari  periode  bulan  Januari  tahun  2017  sampai  dengan  bulan  Oktober  tahun  2020. Penulis  akan  menggunakan  crawling  data  pada  Twitter  dengan  menggunakanwebsite  open  source  “Drone Emprit”, sehingga dapat diketahui berapa jumlah populasi dalam tweet terkait dengan hastag #legalisasiganja dan akan membentuk suatu jaringan komunikasi. Setelah proses crawling, data Twitter akan di ekstrak pada Microsoft  excel,  sehingga  dapat  diketahui  berapa  jumlah  populasi  dalam  tweet  terkait  dengan  hashtag #legalisasiganja.  Penulis  akan  menghitung  keseluruhan  tweetdan  retweet  lalu  memetakan  serta
mengelompokkan  aktor-aktor  yang  saling  terhubung  dengan  tweet  yang  berkaitan  dengan  hashtag #legalisasiganja.

## Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  jaringan  komunikasi  dengan  pendekatan  deskriptif kuantitatif.  Sumber  data  primer  didapatkan  dari website  Drone  Emprit yang  memuat  seluruh  data  twitter terkait isu legalisasi ganja. Adapun data penelitian juga didapat dari buku literatur, jurnal ilmiah, serta artikel internet.  Unit  Analisis  pada  penelitian  iniingin  mengetahui  pertukaran  informasi  dan  relasi  yang  dibatasi dalam  ruang  lingkup  sosial  media  Twitter  melihat  dari  jenis  hubungan  ( mention,  retweet,  dan  tweet ). Denganteknikanalisisdataberfokus kepada jaringan utuh ( complete networks )  yaitu level  aktor, level sistem dan level kelompok. Analisis jaringan komunikasi dilakukan dengan pendekatan deskriptif, berdasarkan level sentralitas tingkatan ( degree centrality ), sentralitas kedekatan ( closeness centrality ), sentralitas keperantaraan ( betweenness centrality ), dan sentralitas eigenvektor ( eigenvector centrality ).

## Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  peneliti  mengambil  sumber  data  tweet  yang  diperoleh  melalui  website  Drone Emprit  dan  melakukan  observasi.  Untuk  mengolah  data  tweet,  peneliti  menggunakan  UCINET  sebagai aplikasi yang dapat mengolah dan menvisualisasikan data berupa jaringan komunikasi. UCINET juga dapat menyajikan  nilai  yang  menggambar  interaksi  dalam  jaringan  komunikasi.  Peneliti  juga  menggunakan  data pendukung lainnya, seperti beberapa buku, jurnal, dan artikel di internet.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini berdasarkan data-data yang telah peneliti kumpulkan terkait aktor dan relasi yang terbentuk terkait isu legalisasi ganja untuk kesehatan selama periode bulan Januari 2017 sampai bulan Oktober 2020 melalui website Drone Emprit.
Melihat  data  dari  Drone  Emprit,  ditemuka  1.673  akun  Twitter  yang  ikut  terlibat  dalam  isu #legalisasiganja  periode  bulan  Januari  2017  sampai  bulan  Oktober  2020.  Peneliti  tidak  mengambil  semua aktor,  hanya  mengambil  aktor  dalam  list  nomor  2,  3,  dan  4  yaitu  @bang_bar0n,  @VICE_ID  dan @ariryantama. Ketiga akun ini memiliki jumlah akun pengikut tertinggi dalam sebuah tweet menggunakan hashtag  #legalisasigaanja.  Akun  @bang_bar0n  berhasil  menarik  perhatian  sebanyak  888  akun,  akun @VICE_ID sebanyak 101 akun dan @ariryantama sebanyak 97 akun.
Media  digital  saat  ini  yang  memudahkan  seseorang  menyampaikan  dan  menrima  informasi.  Media digital  media  bekerja  interaktif  dan  memiliki  kapasitas  untuk  memperluas  dan  meningkatkan  volume informasi  yang  dapat  membuat  individu  memiliki  kontrol  yang  lebih  besar  dan  suatu  kemampuan  untuk menyampaikan  dan  menyeleksi  informasi  tertentu.  Informasi  yang  dimuat  dalam  media  digital  bervariasi, salah  satunya  informasi  sosial  tentang  legalisasi  ganja  di  Indonesia.  Ganja  dianggap  hanya  sebuah  obat rekreasi yang memiliki efek lebih rendah dibanding narkotika jenis lain. Meski demikian, bagi BNN, ganja
tetap  masuk  dalam  salah  satu  golongan  I  zat  terlarang  yang  ada  dalam  UU  Nomor  35  tahun  2009,  karena dampaknya pada kesehatan dan mengancam masa depan bangsa.
Isu  sosial  ini  terus  menjadi  perdebatan  di  kalangan  masyarakat  Indonesia.  Terutama  melalu  media Twitter,  berdasarkan  teori  tentang  Twitter  merupakan  media  yang  paling  cepat  dalam  perkembangannya dalam menyebarkan informasi yang berhubungan dengan Indonesia, salah satunya isu legalisasi ganja ini. Isu legalisasi  ganja  telah  dibahas  dalam  Twitter  sejak  tahun  2014  dan  masih  diperbincangan  sampai  sekarang dengan  menggunakan  hashtag  #legalisasiganja.  Dalam  penelitian  ini,  bentuk  analisis  jaringan  bersifat konvergen, yaitu komunikasi tidak dipandang sebagai proses yang berjalan lurus, namun melingkar. Setiap pengguna atau akun yang ada di Twitter bisa dengan mudahnya membangun sebuah kontak atau relasi antar pengguna atau akun yang lain. Adanya relasi yang dibangun melalu media Twitter ini ditandai dengan adanya retweet, mention dan reply.
Berdasarkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan, peneliti menemukan sebanyak 1.673 akun atau pengguna  Twitter.  Dari  1673  akun,  ditemukan  tiga  akun  yang  menjadi  pusat  atau  aktor  yang  mengawali terbentuknya jaringan komunikasi. Menurut Eriyanto, seseorang dapat berpartisipasi dalam jaringan dengan cara yang berbeda, tergantung pada perilaku organisasi tempat seseorang terlibat. Aktor yang paling utama dan  terbanyak  mendapatkan  retweet  adalah  akun  @bang_bar0n.  Akun  tersebut  bersifat  personal,  namun penyebaran informasi yang dilakukan oleh akun @bang_bar0n merupakan hubungan interpersonal antar aktor dan akun yang me- retweetnya. Sedangkan aktor nomor dua @VICE_ID merupakan sebuah organisasi media jurnalisme yang memiliki akun dan menyebarkan informasi terkait isu legalisasi ganja. Kedua perbedaan akun aktor ini, membuktikan bahwa siapa saja yang memiliki akun pada Twitter dapat berpatisipasi dalam jaringan komunikasi, baik akun itu bersifat personal maupun organisasi sekalipun.
Kemudian relasi yang telah terbentuk dalam jaringan komunikasi tersebut menghasilkan sebuah analisis jaringan komunikasi dan peneliti menguraikan hasil penelitian yang telah diperoleh. Peneliti akan menjelaskan hasil penelitian dari dari sumber data yang telah dijabarkan pada Bab 3 dan hasil dari observasi media Twitter sebagai berikut:

## Fenomena Komunikasi Isu #legalisasiganja Pada Twitter.
Merujuk pada hasil perhitungan dengan UCINET, fenomena #legalisasiganja pada periode bulan Januari tahun  2017  sampai  bulan  Oktober  tahun  2020  banyak  yang  memperbincangkan.  Namun  komunikasi  yang terjadi  hanya  satu  arah,  sehingga  isu  ini  hanya  berkembang  di  lingkup  masyarakat  saja.  Setiap  aktor mempunyai  relasinya  masing-masing  dan  relasi  tersebut  tidak  cukup  untuk  membuat  isu  ini  cukup  ramai dibicarakan lagi untuk tahun berikutnya.
Masyarakat yang membangun relasi pada setiap aktor hanya sekedar melakukan retweet tanpa melihat bobot isi cuitan para aktor. Peneliti meganalisis isi dari masing-masing tweet aktor tentang #legalisasiganja, sebagai berikut:
1) Tweet aktor @bang_bar0n ini menjadi top nomor 1 selama periode yang peneliti tentukan, padahal jika dilihat  statusnya  hanya  sebagai  mahasiswa.  Sedangkan  aktor  @VICE_ID  adalah  sebuah  media jurnalistik  yang  seharusnya  lebih  banyak  mendapatkan  perhatian  oleh  masyarakat  karena  mempunya kredibilitas yag tinggi dalam penyampaikan suatu informasi.
Artinya  menurut pengguna twitter  yang terlibat  dalam isu  #legalisasiganja  menganggap  bahwa  tweet aktor  @bang_bar0n  lebih  menarik  perhatian  masyarakat  twitter  karena  bersifat  kontrorversial  yang menyatakan  bahwa  "mengambil  keputusan  untuk  melegalkan  ganja  itu  tidak  mudah  walaupun  ganja memiliki banyak manfaat bagi kesehatan". Penyampaian @bang_bar0n dalam cuitan ini pun bahasanya sangat santai dan faktual sesuai dengan kondisi Indonesia saat ini.
2) Sedangkan tweet @VICE_ID saat  itu hanyak membagikan sebuah berita baru  yang baru  saja di  rilis oleh website vice.com dan isi cuitannya adalah memberitahu seakan legalisasi ganja di Indonesia akan dibatalkan karena belum disetujui oleh Badan Narkotika Nasional dan polisi. Tentu masyarakat Twitter merasa  tweet  ini  tidak  menarik,  karena  tidak  ada  timbal  balik  yang  baik  terhadap  isu  yang  sedang diperbincangnkan dan justru membuat masyarakat Twitter kehilangan harapan untuk adanya legalisasi ganja di Indonesia untuk kesehatan.
3) Berbeda lagi dengan aktor @ariryantama, ia mempunyai followers lebih banyak di bandingkan aktor pertama  @bang_bar0n.Tetapi  jika  melihat  cuitan  dari  @ariryantama,  tweetnya  bersifat  menyindir seseorang  public  figure  yang  tersandung  kasus  narkotika  dan  menghubungkannya  dengan  isu #legalisasiganja. Jadi terlepas dari jumlah followers dan status dari ketiga aktor, para pengikut masing- masing aktor yang membangun interaksi melalui sebuat retweet hanya melihat bagaimana pendapat dari masing-masing aktor dan semua orang dapat berkomunikasi serta membangun relasi dengan siapa saja tanpa melihat jumlah followers dan status akun twitter tersebut. Maka dari itu hubungan relasi dalam isu ini tidak terlalu dalam dan komunikasi yang dominan dilakukan hanya melalu pihak aktor saja.

## Pola Jaringan Komunikasi
Pada bagian peneliti menguraikan hasil penelitian yang telah diperoleh. Peneliti akan menjelaskan hasil penelitian dari dari suber data yang telah dijabarkan pada Bab 3 dan hasil dari observasi media sosial sebagai berikut:

## Tabel I Jaringan Komunikasi Tiap Aktor
No Jaringan Komunikasi Tiap Aktor Data Analisis Jaringan. 1. @bang_bar0n Kepadatan Jaringan: 0,0023 Degree Centrality: 887,000
Closeness Centrality:
73,523 Betweeness Centrality: 98,318 Eigenvector Centrality: 887 2. @VICE_ID Kepadatan Jaringan: 0,0196 Degree Centrality: 101,000 Closeness Centrality :
33,478
Betweeness Centrality : 17,622
Eigenvector Centrality : 101 3. @ariryantama Kepadatan Jaringan: 0,0204 Degree Centrality : 96,000
Closeness Centrality : 33,272 Betweeness Centrality : 16,613
Eigenvec6tor Centrality :
97
Dari gambar  tabel  jaringan  diatas,  ketiga aktor yaitu @bang_bar0n, @VICE_ID, dan @ariryantama menjadi  pusat  dalam menyampaikan pendapat terkait  isu  #legalisasiganja. Jenis  relasi  yang  dihasilkan dari jaringan  ketiga  aktor  yaitu  directed  (terarah)  dan  relasi  dilakukan  secara  asimetris  (hubungan  satu  arah), sedangkan data jaringan adalah bersifar valued yang artinya aktor dan anggota jaringan memiki  nilai  1  dalam matriks  yang  menyatakan  terdapat  relasi.  Hubungan  setiap  aktor  dengan  anggotanya  jaringannya dikomunikasikan  secara  terarah  namun  tidak  meliputi  ketiga  aktor,  hanya  sebatas  aktor  dengan  anggota jaringan saja. Dimana ada satu pihak yang mempunyai peran dan pihak lain tidak mempunyai peran.
Namun tingkat kepadatan (density) dalam jaringan ketiga aktor tergolong rendah atau dengan kata lain jaringan komunikasi yang terjadi di tiap aktor sangat lemah, tidak lebih dari nilai 0,5. Jaringan yang memiliki
tingkat  interkasi tinggi antara anggota jaringannya adalah diatas 0,5. Artinya akun  yang  me-retweet  cuitan dari  @bang_bar0n,  @VICE_ID,  dan  @ariryantama  tidak  saling  berinteraksi.  Para  anggota  jaringan  (alter) tersebut hanya menerima informasi dari masing-masing aktor.
Berdasarkan  hasil penelitian  dan  penjelasan  peneliti  mengenai  pola  jaringan  komunikasi,  pola  yang dihasilkan  oleh  jaringan  ketiga  aktor  yaitu  membentuk  pola  roda  (wheel).  Roda  adalah  pola  jaringan komunikasi yang memiliki pemimpin yang terletak di pusat. Dalam pola ini hanya seseorang  yang berada di pusat  yang  bisa  berkomunikasi  dengan  anggota  lain  dalam  jaringan.  Pemimpin  sebagai  komunikator  dan anggota kelompok berperan sebagai komunikan yang hanya  dapat melakukan  timbal  balik informasi kepada pemimpinnya.  Masing-masing aktor menjadi pemimpin dalam menyebarkan informasi  dan  hanya  dengan anggotanya, ketiga aktor dalam melakukan hubungan timbal balik.
Hal ini juga berdasarakan nilai kepadatan jaringan yang terlalu kecil dan tidak adanya interaksi diantara akun yang terhubung oleh masing-masing aktor. Kurangnya interaksi yang dilakukan para anggota jaringan kepada aktor lain membuat tidak ditemukan pula klik di setiap jaringan komunikasi aktor.
Gambar 1 Jaringan Komunikasi Ketiga Aktor (sumber: Peneliti) Dalam  perhitungan  UCINET,  nilai  kepadatan  (density)  dalam  jaringan  ketiga  aktor  sebesar  0.0018 dengan standar deviasi sebesar 0,0429 yang merupakan tingkat error suatu data yang semakin kecil nilainya maka semakin kecil pula tingkat data error. Kepadatan jaringan tidak lebih dari 50%, hanya 0,18%. Artinya akun  yang me-retweet ketiga  aktor tidak  memiliki relasi dengan anggota jaringan aktor yang  lain dan tidal saling berinterksi. Begitupun dengan ketiga aktor juga tidak saling berinteraksi dalam jaringan. Interaksi yang terjadi sangat  lemah,  hanya  berpusat  dari  pengikut  akun  ke  setiap  aktor  melalui  cuitan  yang  dibuat  oleh masing-masing aktor.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari  UCINET,  Kepadata  jaringan (density) mengindikasikan  tidak adanya relasi yang terjalinbaik aktor dengan  akun  pengikut maupun  aktor dengan aktor lainnya. Maka dapat disimpulkan  pula  pola  jaringan  komunikasi  yang  terjadi  dalam  ketiga  aktor  ini  yaitu  pola  roda (wheel).
Seperti penjelasan sebelumnya mengenai pola jaringan tiap aktor. Pola roda ini memusatkan hanya pada aktor yang memberikan informasi berupa cuitan (tweet), kemudia akun pengikut menerima cuitan (tweet) tersebut dengan me- retweetnya.
Sedangkan pola komunikasi yang terbentuk saat data jaringan komunikasi ketiga aktor digabungangkan adalah  pola  bintang  ( star atau pinwheel ).  Karena  dari  hasil  visualisasi  jaringan  ketiga  aktormenunjukkan bahwa ada beberapa anggota jaringan pada tiap aktor melakukan interaksi dengan aktor dan anggota jaringan yang lainnya. Sehinngga hubungan interaksi ini menghasilkan sebuah link ( Edge )  yang  merupakan relasi di antara aktor.

## Peranan Aktor
Ketiga  aktor  diatas  merupakan  aktor  pusat  dari  adanya  isu  legalisasi  ganja  dengan  hashtag #legalisasiganja. Ketiga aktor ini memiliki banyak pengikut  akun yang  meretweet cuitannya selama periode bulan Januari 2017 sampai bulan Oktober 2020. Setelah dianalisis, ketiga aktor ini tidak mengenal dan tidak mempunyai relasi. Hanya beberapa aktor dan anggota dari masing-masing aktor yang memiliki relasi dengan aktor lainnya, karena tiap jaringan komunikasi aktor memiliki jenis relasi ini yang terarah melalui node (aktor) dengan alter (anggota  jaringan) saja. Kemudian relasi tidak menyambung dengan ketiga aktor atau dengan kata lain dilakukan dengan asimetris (hubungan satu arah).
Berdasarkan perhitungan jaringan keseluruhan, akun @bang_bar0n paling mendominasi diantara aktor yang lain dan menjadi aktor pusat dalam menyebarkan informasi ini terkait isu legalisasi ganja. Dilihat dari profil  Twitter  pribadinya,  akun  @bang_bar0n  telah  memiliki  4.384  followers  dan  808  following.  Karena mempunya followers yang cukup banyak, peneliti menyimpulkan, akun @bang_bar0n cukup aktif membuat tweet di timeline Twitter miliknya. Ia juga dianggap berpengaruh oleh beberapa followersnya, karena di salah satu tweetnya ia menawarkan jasa retweet  untuk  siapa  saja yang sedang melakukan promosi atau menjual produk di timeline Twitternya.
Oleh karenanya,  itu  merupakan  salah  satu faktor  akun  @bang_bar0n  dapat  menjadi  pusat informasi ketika ia mengeluarkan suatu pernyataan tentang isu sosial legalisasi ganja. Akun ini juga bersifat personal, yang  umumnya  pernyataan  langsung  dari  dirinya  sendiri  tanpa  ada  pengaruh  dari  suatu  organisasi  atau lembaga yang pro atau kontra dengan legalisasi ganja.
Ada satu kelemahan pula yang dimiliki oleh  jaringan  komunikasi  akun  @bang_bar0n.  Nilai  kepatan jaringan (density) @bang_bar0n adalah yang paling kecil. Walaupun cuitan akun tersebut banyak di retweet oleh akun lainnya tetapi jaringan yang dihasilkan sangat longgar. Interaksi dan relasi yang terjalin antara aktor dan  anggotanya  terbilang  pasif.  Kerapatan  jaringan  @bang_bar0n  hanya  0,23  %.  Sedangkan  jika dibandingkan dengan akun @ariryantama  yang memiliki  kerapatan  2,04  %.
Padahal jumlah retweet cuitan dari akun @ariryantama hanya 97 akun. Hal ini berarti semakin banyak orang  yang  me-retweet  cuitan dari  masing-masing  aktor  maka  semakin  longgar  pula  jaringan  komunikasi
yang terjadi.  Karena terlalu banyak  jumlah akun,  maka timbal balik  yang dilakukan tidak  efektif sehingga jaringan komunikasi tidak rapat atau longgar.
Dari data diatas (Tabel I), akun @bang_bar0n memiliki kedekatan dengan beberapa anggota jaringan yang kemudian anggota jaringan ini menjadi penghubung akun @bang_bar0n dengan dua aktor lainnya yaitu @VICE_ID  dan  @ariryantama.  Ketiga  aktor  ini  berelasi  dengan  perhitungan path (jalur)  yang  telah dijabarkan  pada  gambar  4.7.  Sehingga  relasi  yang  terbentuk  diantara  aktor  dan  anggota  jaringan  tersebut menghasilkan sebuah klik  yaitu hubungan antara aktor dan anggota jaringan yang saling berelasi. Hasilnya sebagai berikut:
Gambar 2 Hasil Klik Ketiga Aktor (sumber: Peneliti)
Ketiga aktor  dalam  jaringan komunikasi ini saling terhubung  karena  adanya  akun  perantara  di dalam jaringan tersebut. Hal ini menghasilkan sebuh struktur jaringan yang dibentuk karena adanya relasi dari para aktor  ( node )  dan  anggota  jaringannya.  Akun  perantara  dalam  jaringan  ini  adalah  @yawdalayaw, @bukandualipa,  @zeyengggh  dan  @lohakusiapa.  Dalam penelitian  analisis  jaringan  terdapat  elemen  pada struktur jaringan (Eriyanto, 2014) yaitu terdiri dari komponen, klik, bridges , hubs , cutpoints dan pemencil. Dalam penelitian ini ditemukan beberapa elemen dari struktur jaringan ketiga aktor. Pertama elemen klik,  klik  merupakan  sebuah  pengelompokkan  aktor  yang  lebih  kuat  dalam  jaringan.  Klik  muncul  karena adanya relasi yang terjadi antara aktor dan anggota secara lengkap dan maksimal. Gambar diatas merupakan jaringan komunikasi antara aktor  @bang_bar0n,  @VICE_ID,  dan  @ariryantama.  Dari  jumlah  1.086  akun yang  me-retweet  cuitan masing-masing  aktor,  ditemukan  enam  klik  aktor  yang  mempunyai relasi dengan aktor  yang  lainnya.  Relasi  ini  membentuk  sebuah  klik  dalam  jaringan  komunikasi  ketiga  aktor  ini. Diantaranya:
1. @bang_bar0n > @lohakusiapa > ariryantama
2. @bang_bar0n > @zeyengggh > @ariryantama
3. @bang_bar0n > bukandualipa > @ariryantama
4. @VICE_ID > @yawdalayaw > @bang_bar0n > @lohakusiapa > @ariryantama
5. @VICE_ID > @yawdalayaw > @bang_bar0n > @zeyengggh > @ariryantama
6. @VICE_ID > @yawdalayaw > @bang_bar0n > @bukandualipa > @ariryantama
Karena jaringan komunikasi yang dilakukan diantara ketiga aktor dibentuk secara terarah( directed ) dan hubungan  komunikasi  yang  dilakukan  hanya  melalui  satu  arah  saja  (asimetris)maka  yang  mendominasi hanyalah  satu  aktor.  Bahkan  ketika  data  ketiga  aktor  digabungkan,  antara  ketiga  aktor  mempunya  tingkat kepadatan  jaringan  komunikasi  yang  kecil.  Setiap  aktor  mempunyai  relasi  dan  jaringan  komunikasinya sendiri. Ketiga aktor hanya berperan sebagai pemberi  dan penyebar  informasi melalui media sosial Twitter kepada  akun  pengikutnya.  Namun  aktor  dalam  isu  ini  tidak  saling berelasi dengan aktor yang lain.  Ketiga aktor  hanya  mempuyai  relasi  pada  saat  ketiga  jaringan  komunikasi  masing-masing  aktor  digabungkan. Kemudian aktor pusat yang memiliki peran sebagai penyebar informasi bagi anggota jaringannya. Sehingga klik  yang ada  pada gambar  atas (4.13) bisa dikatakan sama dengan path (jalur) yang dihubungi atau dilewati para aktor dalam menyebarkan informasinya terkait isu legalisasi ganja. Anggota-anggota  jaringan yang di lewati berdasarkan gambar (4.13) berada dalam garis yang menghubungkan antara aktor yang satu dengan aktor  lain  dan  disebut  juga  sebagai link. Kemudian  elemen  kedua  yang  ditemukan  yaitu  hubs,  hubs menggambarkan  koneksi  paling  banyak  yang  dimiliki  oleh  aktor  (node).  Dalam  jaringan  ini  akun @bang_bar0n  dan @ariryantama memiliki jumlah  tiga link .  Kedua  akun  tersebut  sama-sama terkoneksi dengan tiga akun perantara yaitu @zeyengggh, @bukandualipa dan @lohakusiapa. Kemudian elemen ketiga adalah cutpoints adalah  yang  berperan  sebagai  perekat  antar  aktor.  Kebalikannya  dari  hubs,  akun @zeyengggh, @bukandualipa dan @lohakusiapa adalah perekat bagi aktor @bang_bar0n dan @ariryantama.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  deskriptif  kuantitatif  dengan  teknik  dan  metode  analisis  jaringan komunikasi, pengumpulan data melalui Web Drone Emprit, pengolahan data melalui aplikasi  UCINET dan observasi  yang  dilakukan  pada  setiap  aktor  yang  dipilih  penulis  dalam  isu  legalisasi  ganja.  Dapat  ditarik kesimpulan yang menjawab pertanyaan penelitian, berikut peneliti paparkan kesimpulan pada penelitian ini:
Pertama, pengambilan data aktor dilakukan dengan bantuan melalui website Drone Emprit. Ada tiga aktor yang paling dominan dan memiliki jumlah retweet tertinggi selama isu #legalisasiganja selama periode bulan Januari 2017 sampai bulan Oktober 2020. Ketiga aktor tersebut merupakan akun bersifat personal dan sebuah organisasi jurnalistik pada media sosial Twitter.
Kedua, pola jaringan komunikasi yang terbentuk adalah dua pola. Pola pertama yaitu pada setiap aktor membentu  pola  roda  ( wheel) .  Dalam  jaringan  ketiga  aktor,  aktor  menjadi  pusat  atau  pemimpin  dalam penyebaran informasi  terhadap masing-masing anggota jaringan. Kurangnya interaksi dan relasi yang timbul antara  aktor  dan  anggota  membuat  hanya  aktor  yang  bertindak  sebagai  komunikator  sementara  anggota jaringan  hanya  sebagai  komunikator.  Pola  kedua  yaitu  setelah  data  dari  ketiga  aktor  digabungkan  yang menghasilkan  beberapa  relasi  dari  aktor  kepada  anggota  jaringan  dan  aktor  lain.  Pola  komunikasi  yang terbentuk  adalah  pola  bintang (star ata pinwheel). Komunikasi  pola  bintang  ini  terjadi  karena  aktor  dan anggota jaringan dapat berkomunikasi atau membangun relasi dengan kelompok anggota jaringan yang lain.
Ketiga, peranan yang dilakukan aktor adalah sebagain fasilitator informasi bagi akun yang me- r etweet cuitan yang di posting pada masing-masing profil Twitter  aktor.  Dapat  dilihat  bahwa  seorang aktor  dalam posisi yang lebih disukai secara terpusat memang memiliki kemampuan yang meningkat untuk menyebarkan lebih banyak informasi kepada anggota jaringannya. Ini dapat dilihat dari hasil perhitungan sentralitas yang berbeda, analisis profil Twitter, dan hasil perhitungan sentralitas ini dapat  mengubah posisi struktural aktor tertentu dan meningkatkan keunggulan mereka di media sosial.
Melalui  perhitungan  arus  atau  aliran  dalam  jaringan  yaitu  dengan path (jalur)  menghasilkan penghubung  aktor  dengan  aktor  yang  lainnya  dalam  jaringan.  Hal  ini  menjadi  sangat  penting  dan  nilai sentralitas kedekatan yang dilakukan aktor dengan anggota jaringannya  ini membentuk relasi dengan aktor lainnya.  Tanpa  adanya  akun penghubung, jaringan  komunikasi menjadi lebih kecil lagi relasinya.  Jumlah klik yang ditemukan hanya berjumlah enam. Artinya, ada yang berelasi dengan aktor dan anggota lain dalam isu #legalisasi ganja, namun pengguna twitter atau akun yang mengikuti cuitan para aktor yang terlibat dalam isu  ini  tidak  tertarik  untuk  menelusuri sejauh  mana  isu  ini  berkembang.  Hanya  empat  akun  dari  semua anggota  jaringan  yang  menjalin  relasi  kepada  ketiga  aktor  dan  melihat  isi  cuitan  dari ketiga  actor  dalam periode  bulan  Januari  2017  sampai  bulan Oktober 2020.
Untuk penelitian selanjutnya, peneliti dapat menggunakan isu yang lebih kontroversial agar aktor dan relasi  yang  dihasilkan  lebih  sering  muncul.  Sehingga  data  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  standar  deviasi kepadatan jaringan yaitu dikatan jaringan kuat  apabila kepadannya  sebesae 0,5 atau diatasnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar-  besarnya  untuk  semua  orang  yang  telah  terlibat  dalam penelitian  ini.  Mohon  maaf  apabila  ada  kata-kata  yang  kurang  berkenan  dalam  penelitian  ini.  Semoga  kedepannya peneliti  dapat  lebih  baik  lagi  dan  berharap  penelitian  ini  dapat  bermanfaat  bagi  pembacanya  serta  dapat  dijadikan refrensi untuk penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Bungin, P. D. H. B., & Sos, S. (2005). Metodologi Penelitian Kuantitatif: Edisi Kedua. Kencana. Eriyanto. (2014). ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI Strategi Baru dalam Penelitian Ilmu Komunikasi dan Ilmu Sosial Lainnya. Jakarta: PRENADAMEDIA GROUP.
Fahmi, I. (2019). Drone Emprit Academic (DEA). Jakarta: Media Kernels Indonesia.
Mcquail, D. (2011). Teori Komunikasi Massa. Jakarta: Salemba Humanika. Rahman, T. (2016). Pengertian Media Sosial twitter. Bandung: Jaya Pustaka.
Andriawati, M. R. (2016). Jaringan Komunikasi Perantau Etnis Jawa Asal Banyuwangi Di Kota Makassar Terhadap Daya Tarik Daerah Tujuan Dan Daerah Asal.Jurnal Komunikasi KAREBA, 5(1), 225–245.
Bakkenes, I., De Brabander, C., & Imants, J. (1999). Teacherisolation and communication network analysis in primary schools. Educational Administration
Quarterly, 35(2), 166–202. https://doi.org/10.1177/00131619921968518
Bonacich, P. (1987). Power and Centrality: A Family of Measures. American Journal of Sociology, 92(5),1170–1182. https://doi.org/10.1086/228631
D’Andrea, A., Ferri, F., & Grifoni, P. (2010). An Overview of Methods for Virtual Social Networks  Analysis. 3–25. https://doi.org/10.1007/978-1-84882-229-0_1
INDONESIA, P. R. (2009). UNDANG-UNDANG REPUBLIK INDONESIA NOMOR 35 TAHUN 2009 TENTANG NARKOTIKA. Retrieved from http://luk.staff.ugm.ac.id/atur/UU35-2009Narkotika.pdf
Indonesia, R. (2009). Presiden republik indonesia presiden republik indonesia. September,1–2. http://www2.pom.go.id/public/hukum_perundang an/pdf/Pengamanan rokok bagi kesehatan.pdf Isnaini, E. (2016). Jurnal Independent Vol 5 No. 2 PENGGUNAAN. Jurnal Independent Vol 5 No. 2, 5(2), 46–54.
Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media.
Business Horizons, 53(1), 59–68. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2009.09.003
Kurmia,  N.  (2005).  Perkembangan  Teknologi  Komunikasi  dan  Media  Baru:  Implikasi  terhadap  Teori  Komunikasi.
Mediator: Jurnal Komunikasi, 6(2), 291–296. https://doi.org/10.29313/mediator.v6i2.1197 Nusantara, L. G. (2018). Lingkar Ganja Nusantara. Retrieved from http://www.lgn.or.id/hikayat-ganja- nusantara/ Mahestu, G., Azhar, D. A., & Purba, V. (2020). Pandangan Remaja Terhadap “Legalisasi Ganja” di Indonesia. Journal of Scientific Communication (Jsc), 1(2), 92–110. https://doi.org/10.31506/jsc.v1i2.7805 Maule,  W.  J.  (2015). Medical  uses  of  marijuana  (Cannabis  sativa):  Fact  or  fallacy?  British  Journal  of  Biomedical Science, 72(2), 85–91. https://doi.org/10.1080/09674845.2015.11666802 Nugroh, A. W., &  Pandiangan, A. (2019). Analisis Jaringan Komunikasi Koalisi Partai Pemilihan Umum Presiden 2014 dan 2019. Jurnal PRAXIS, 2(1). Purnama, F. Y. (2015). NodeXL dalam Penelitian Jaringan Komunikasi Berbasis Internet. Jurnal ILMU KOMUNIKASI, 12(1), 19–34. https://doi.org/10.24002/jik.v12i1.441 Nurkarima,  N.  (2018). Pengaruh  Penggunaan Media Sosial Terhadap Akhlakul Karimah dan Akhlakul Madzmumah Siswa  Di  SMAN  1  Kauman  Tahun  Ajaran  2017/2018. Institutional  Repository,  11. http://repo.iain- tulungagung.ac.id/7912/5/Bab II.pdf
Sulistiawati,  A.  (2018). Analisis  Jaringan  Komunikasi  Tingkat Kelompok  Dalam  Gapoktan.  Sains Komunikasi  Dan Pengembangan Masyarakat [JSKPM], 2(2),155–168.https://doi.org/DOI: Twitter http://www.twitter.com Wikipedia https://id.wikipedia.org/wiki/Halaman_Utama Drone Emprit https://dea.uii.ac.id/