Analisis Node dengan Metode Degree Centrality dan Sentiment Analysis dalam Acara G20 Indonesia di Twitter
Elifas Gavra Harnanda 1* , Evangs Mailoa 2
1*,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 28 February 2023 Received in revised form 8 May 2023 Accepted 20 August 2023 Available online October 2023 DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i4.1022
Keywords: Social Network Analysis; Sentiment Analysis; G20 Indonesia.
Kata Kunci: Social Network Analysis; Sentiment Analysis; G20 Indonesia.

## a b s t r a c t
Twitter  is  a  popular  social  media  platform  that  is  used  to  communicate  through exchanging messages and one of them can use hashtag #G20Indonesia. #G20Indonesia is a hashtag originating from the G20 Indonesia event which was held in Bali from 15 to 16 November 2022. It aims to analyze data on research containing "#G20Indonesia". This analysis uses social network analysis and sentiment analysis methods. Analysis of social  networks  to  find  the  most  influential  account  in  the  network  that  is  formed, analysis of social networks can use the degree of centrality in the maintenance of the most influential account. Sentiment Analysis to categorize Twitter tweets using AWS Comprehend with 10,001 nodes and 6,839 edges of data taken. The results of research conducted  based  on  the  method  used  are  the  account  @wishnutama  which  is  an influential account based on the communication network formed with #G20Indonesia on Twitter and the sentiment formed is 63.8% for neutral sentiment, 35.4% for positive sentiment and 0.8% for negative sentiment.

## a b s t r a k
Twitter  merupakan  platform  media  sosial  yang  populer  yang  digunakan  untuk berkomunikasi melalui pertukaran pesan dan salah satunya dapat menggunakan hashtag #G20Indonesia. #G20Indonesia adalah hashtag yang berasal dari acara G20 Indonesia yang dilaksanakan di Bali tanggal 15 sampai 16 November 2022. Penelitian ini bertujuan untuk  menganalisa  data  pada  tweet  yang  berisi  “#G20Indonesia”.  Analisis  ini menggunakan metode social network analysis dan Sentiment Analysis. Social network analysis  untuk  menemukan  akun  paling  berpengaruh  dalam  jaringan  yang  terbentuk, analisis social network analysis dapat menggunakan degree centrality dalam penentuan akun  paling  berpengaruh.  Sentiment  Analysis  untuk  mengkategorikan  cuitan  twitter dengan  menggunakan  AWS  Comprehend  dengan  data  yang  telah  diambil  sebanyak 10.001 nodes dan 6.839 edges. Hasil penelitian yang dilakukan berdasarkan metode yang digunakan adalah akun @wishnutama merupakan akun yang baerpengaruh berdasarkan jaringan komunikasi terbentuk dengan #G20Indonesia di twitter dan sentiment yang terbentuk adalah  sebanyak 63,8% untuk sentiment netral, 35,4% untuk sentiment positif dan untuk sentiment negatif sebenyak 0,8%.
*Corresponding Author. Email: eliasharnanda@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Teknologi komunikasi saat ini tidak hanya berfungsi untuk  mencari  informasi  saja  akan  tetapi  teknologi informasi  dapat  membantu  dalam  mengirim  dan menerima  informasi  hingga  pada  saat  ini  teknologi komunikasi dijadikan sebagai kebutuhan masyarakat dunia.  Penyaluran  informasi  dalam  bentuk percakapan  secara online dapat  melalui  media  sosial seperti Twitter, Facebook, Instagram dan lainnya [1]. Salah  satu  media  sosial  yang  populer  masyarakat saat ini adalah Twitter, berdasarkan laporan We Are Social ,  Jumlah  pengguna  sosial  media  Twitter  di Indonesia  mencapai  18,45  juta  pada  tahun  2022.
Angka tersebut menempatkan Indonesia diperingkat  kelima  negara  pengguna  Twitter terbesar  di  dunia  [2].  Berdasarkan  Media  Sosial Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) pada kuartal  II  tahun  2019-2020,  penetrasi  internet  di Indonesia  mencapai  196,7  juta  pengguna.  Hal  ini mengalami  peningkatan  dibandingkan  di  tahun 2018, yaitu meningkat 8,9 juta [3].
Pada  15  hingga  16  November  2022  KTT  G20 berhasil  dilakukan  dan  dapat  mengupayakan berbagai  solusi  yang  terbaik  selama  satu  tahun kepemimpinan  terhadap  berbagai  krisis  yang muncul [4]. Hal ini menjadi perbincangan warganet khususnya  di  sosial  media  twitter  dengan #G20Indonesia  dikarenakan  Indonesia  menjadi tuan  rumah  salah  satu  forum  internasional  paling berpengaruh  dunia.  Pasalnya,  para  anggota  G20 merepresentasikan lebih dari dua per tiga penduduk dunia,  75  persen  perdagangan  global,  dan mencakup  80  persen  sumber  produk  domestik bruto  (PDB)  dunia  [5].  Presiden  Joko  Widodo mengungkapkan  bahwa  suatu  kehormatan  bagi Indonesia  dapat  mengesahkan  G20  Bali  Leader’s Declaration  dan  berterimakasih  kepada  seluruh Working  Groups dan Engagement  Groups atas kontribusinya G20 Indonesia [4]. Hal ini dianggap kesuksesan  bagi  Indonesia  karena  dapat  menjadi tuan rumah G20 Bali dan melalui event ini, Indonesia mendapatkan manfaat langsung seperti meningkatkan  devisa  dari  kunjungan  delegasi  ke Indonesia,  mendukung  peningkatan  konsumsi domestik,  dan  meningkatkan  penyerapan  tenaga kerja  [6].  Banyak  pengguna  twitter  yang menggaungkan  #G20Indonesia  dalam  rangka mendukung acara tersebut, menyikapi hal tersebut
maka  penelitian  ini  bertujuan  yaitu  dapat mengidentifikasi  tagar  #G20Indonesia,  dengan melakukan eksplorasi percakapan pada media sosial twitter  untuk  melihat node berpengaruh  dengan mengguakan degree  centrality dan  penelitian  ini bertujuan untuk mengkategorikan setiap tweet yang muncul ke dalam kategori positif, netral, dan negatif menggunakan  salah  satu service dari  Amazon  Web Service  yaitu  AWS  Comprehend  [7].  Sehingga diperlukan  sebuah  proses  untuk  mengidentifikasi tweet-tweet  yang  membahas  mengenai  kejadian tersebut  salah  satunya  yaitu  menggunakan Social Network  Analysis  (SNA), sehingga  melalui  metode SNA diharapkan dapat mempermudah analisis pola distribusi  dan  menemukan  akun  atau  aktor  kunci yang  berpengaruh  dan  seberapa  besar  kategori- kategori yang terbentuk melalui Sentiment Analysis .
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  diteliti  oleh Deinard  Yordan  Sihombing  dan  Yessica  Nataliani tahun 2021  yang  berjudul  “Analisis  Interaksi Pengguna  Twitter  pada  strategi  pengadaan  Barang M enggunakan  Social  Network  Analysis”  membahas mengenai  pertimbangan  dalam  pengembangan strategi  dengan  berdasarkan  pada  produk smartphone Xiaomi Redmi 9, Xiaomi Redmi 9A, Xiaomi Redmi 9C, Xiaomi Redmi Note 9, dan Xiaomi Redmi Note 9 Pro dengan tujuan perusahaan dapat mempertimbangan  dalam  pengembangan  strategi perusahaan  untuk  pengadaan  produk  sehingga perusahaan  dapat  mengetahui  produk  mana  yang perlu  ditingkatkan  sehingga  dapat  lebih  efektif  dan efisien  dalam  memajukan  perusahaan.  Penelitian  ini menggunakan metode social network analysis atau SNA dengan  menggunakan  delapan  property  yang digunakan sebagai patokan dalam perhitungan metrik ( size, density, modularity, diameter, average degree, average path length, clustering coefficient, dan connected component) dengan hasil  yang  di  dapatkan  menggunakan  metode social network  analysis yaitu  terdapat  tiga  merek smartphone yang diperkirakan dapat menjadi pertimbangan dalam pengadaan  stok  produk  ke  depannya  yaitu  produk Redmi  9A  pada  posisi  pertama  hal  ini  berdasarkan analisis yang telah dilakukan bahwa produk ini sedang diminati,  yang  kedua  adalah  Redmi  9C,  dan  yang terakhir Redmi Note 9 Pro [8].
Penelitian yang berjudul “Implementasi Social Network Analysis dalam  penyebaran  informasi  virus  corona (Covid- 19) di twitter” yang di tulis oleh Dwi Inayah
538 dan  Fredy  Law  Purba[9].  Persamaan  penelitian sebelumnya[8] dengan penelitian ini[9] adalah kedua penelitian  menggunakan  metode  yang  sama  yaitu social network analysis . Akan tetapi pada penelitian Dwi Inayah  dan  Fredy  Law  terdapat  perbedaan  yaitu adanya  penambahan  metode  yaitu workcloud dan analisis sentimen, hasil dari penelitian tersebut adalah kata  yang  paling  sering  muncul  terkait  covid-19  di twitter yaitu “positif”, “pandemi” dan “Indonesia”, selain itu cuitan yang dihasilkan dari analisis sentimen yaitu didominasi oleh cuitan yang bersentimen netral sebesar 36,62%, untuk sentimen yang negatif sebesar 32,87%  sedangkan  sisanya  merupakan  cuitan  yang bersentimen  positif  sebesar  30,51%  dan  setelah  di ambil  kesimpulan  terdapat  satu  akun  twitter  yang paling  berpengaruh  diantara  akun  yang  lainnya[9]. Sehingga  berdasarkan  penelitian  yang  dikemukakan sebelumnya bahwa penggunaan social network analysis atau  SNA  dapat  menghasilkan  data  dan  informasi yang  akurat  dan  dengan  menggunakan  beberapa konsep  pendekatan  seperti Degree  centrality sehingga dengan  menggunakan  konsep  pendekatan  tersebut dapat mempengaruhi hasil yang lebih akurat.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melalui  beberapa tahapan yaitu:
Gambar 1. Tahapan Penelitian Pemilihan sampel yang akan digunakan sebagai data penelitian  menggunakan metode pusposive  sampling,
yaitu  mengacu  pada  Teknik  pengambilan  sampel non-probabilitas sesuai kebutuhan tujuan penelitian[10].  Sampel  yang  digunakan  merupakan data  tweet  pada  sosial  media  twitter  dengan  tagar “#G20Indonesia”. Sampel diambil pada tanggal 15 November 2022 sampai dengan 16 November 2022, tanggal tersebut diambil tepat pada proses acara G20 Bali  dilaksanakan  sehingga  hal  tersebut  ramai dibahas  di  sosial  media  khususnya  twitter.  Proses pengambilan data menggunakan web aplikasi online netlytic.org  dengan  jumlah  data  yang  didapatkan sebanyak  10.000  Tweet,  dengan  jumlah  5118 node degan 5212 edges [1].
Penelitian  ini  diselesaikan  dengan  metode Social Network  Analysis dan  metode  eksperimen  yang bertujuan  untuk  menganalisis  jaringan  komunikasi khususnya  di  sosial  media  twitter  dengan menggunakan  #G20Indonesia,  untuk  mengetahui node yang berpengaruh menggunakan metode degree centrality [11] dan  untuk  analisis  tweet  terhadap pengelompokkan pendapat tiap node dalam kategori positif,  netral,  dan  negatif. Social  Network  Analysis merupakan  analisis  yang  digunakan  untuk memberikan gambaran atau visualisasi berdasarkan setiap hubungan sosial yang terbentuk dari beberapa node sehingga  melalui  visualisasi  tersebut  dapat memecahkan permasalahan dalam menentukan node yang  berpengaruh  [12].  Dalam  menentukan node pusat dapat menggunakan salah satu jenis sentralitas individu yaitu :

## Degree Centrality
Degree  Centrality adalah  menghitung  jumlah  interaksi yang dimiliki sebuah node . Untuk menghitung derajat nilai  sentralitas node ini,  dapat  dilakukan  dengan menggunakan rumus berikut[12] :
𝐷𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒 𝐶𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦(𝑁𝑖𝑖) = ∑ 𝑋𝑖𝑗(𝑖 ≠ 𝑗) 𝑛 𝑗=1
Menurut  secara  matematis, Degree  Centrality adalah jumlah banuak hubungan yang terbentuk dan menuju sebuah node yang  dituju  (Ni).  Xij  merupakan  total keseluruhan hubungan yang dimiliki node Ni dengan node lainnya dalam satu jaringan yang sama[3]. Metode Sentiment  Analysis merupakan  Analisa  suatu teks  dengan  mengelompokkan  dan  identifikasi pendapat  seseorang  terkait  topik  tertentu.  Dalam penentuan Sentiment  Analysis dapat  menggunakan
Mengidentifikasi Masalah Studi Literatur Mengumpulkan Data
Pengolahan Data Degree Centrality Sentiment Analysis
Simpulan
salah satu layanan Amazon Web Service atau AWS yaitu  AWS  Comprehend.  Dalam  visualisasi  hasil Sentiment  Analysis ,  penulis  menggunakan  salah  satu library  Python  yaitu  matplotlib  yang  merupakan sebuah  library  yang  dapat  membuat plot  statistic lingkaran  dengan  presentase  total  dari  data  yag diberikan[13] berdasarkan kategori Sentiment Analysis yang telah dilakukan.
AWS Comprehend Amazon  Web  Service  (AWS)  Comprehend  adalah pemrosesan  bahasa  alami  atau Natural  Language Processing yaitu  layanan  yang  menggunakan machine learning untuk  menemukan  wawasan  dan  hubungan dalam  teks  yang  dimiliki  oleh  AWS[14].  AWS Comprehend  menggunakan  model  yang  sudah terlatih  yang  digunakan  untuk  memeriksa  dan menganalisis  dokumen  atau  kumpulan  dokumen untuk  mendapatkan  sebuah  wawasan  berdasarkan dokumen yang digunakan AWS Comprehend dengan model  yang  sudah  dilatih  dan  terus  dilatih  pada kumpulan  teks  yang  besar  sehingga  penulis  tidak perlu memberikan data training [15].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil pengambilan data tweet dengan menggunakan web  aplikasi  netlythic.org  dan  pengolahan  data menggunakan software Gephi  0.9.7.  terlihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengambilan Data Akun Tweet Node s Edges 5118 4874 10.001 6839
Pada  bagian  ini  menjelaskan  hasil  dari  proses pengambilan  data  menggunakan  web  aplikasi netlythic.org, data yang dihasilkan adalah 5118 akun atau aktor dengan 4874 cuitan atau cuitan yang di dalamnya  mengandung  tagar  “#G20Indonesia”. Total nodes sebanyak 10.001 yang di dalamnya berisi cuitan ,  reply,  link,  hashtag, dan  media.  Dan  selama proses  pengambilan  data  mengandung edges yaitu relasi  atau  hubungan  yang  terjadi  antar nodes sebanyak 6839 [1][3].
Gambar 2. Jaringan Awal Hashtag #G20Indonesia Hasil  dari  pengambilan  data  dapat  di  lihat  pada gambar  2  yang  merupakan  graph  awal  tagar “#G20Indonesia”  dengan  menggunakan  algoritma yang  disediakan  oleh  Gephi  0.9.7  yaitu  algoritma ForceAtlas2 ,  dengan  menggunakan  algoritma tersebut  penulis  dapat  melihat  lebih  spesifik komunitas yang terbentuk[3] dan menggunakan filter dengan degree range = 11, didapatkan 5118 nodes dan 5212 edges .  Dari  proses  pembentukan  jaringan komunikasi  didapatkan  informasi  jaringan  yang ditunjukkan pada table 2.
Tabel 2. Overview Jaringan
Average Degree Network Diameter Graph Density Modularity 1,018 7 0,000242 0,785
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  jaringan  yang terbentuk memiliki nilai Average Degree sebesar 1,018 yaitu  yang  memiliki  arti  bahwa  sebuah node hanya memiliki  hubungan  dengan  satu node lainnya. Network Diameter memiliki nilai sebesar 7 yaitu yang memiliki arti bahwa jarak paling jauh dari satu node ke node lainnya adalah 7 node . Graph Density memiliki nilai  sebesar  0,000242  yang  memiliki  arti  bahwa kepadatan jaringan yang terbentuk adalah tidak pada, hal  ini  mengacu  pada  skala  nilai  0  hingga  1[3]. Sedangkan  pada  modularitas  atau modularity mendapatkan  hasil  yaitu  0,785.  Setelah  identifikasi menggunakan algoritma Atlas2 , selanjutnya identifikasi  menggunakan  algoritma  Fruchterman Reingold  berdasarkan modularity membentuk  1 komunitas  terbesar,  ukuran node berdasarkan degree centrality dapat divisualisasikan pada gambar 3.
Gambar 3. Graph menggunakan Fruchterman R. Dengan  berdasarkan  nilai degree  centrality ditemukan 10  akun  dengan  nilai degree  centrality tertinggi.  Hasil perhitungan degree centrality dapat dilihat pada table 3.
Table 3. Akun dengan Degree Centrality Tertinggi No  ID Aktor/User
Degree centralit y In Degre e Out Degre e 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 @wishnutama @detikcom @naydonuts @billray2019 @aniitfilatul @itahmadss @pesonaindonesi a @kemenpu @florenciaalmnd @urrangawak 2176 197 158 152 114 91 90 68 61 58 2175 196 154 149 114 90 90 66 60 53 1 1 4 3 0 1 0 2 1 5
Degree  Centrality adalah  total  keseluruhan  dari banyaknya node lain yang menuju ke node yang dituju ( InDegree) dan  banyaknya node  lain yang  keluar  dari node asal (OutDegree). Berdasarkan hasil perhitungan nilai degree centrality pada 10 akun terpilih seperti pada tabel  3,  akun    dengan  nilai degree  centrality tertinggi adalah  @wishnutama  sebanyak  2176,  hal  ini menunjukkan  bahwa  akun  @wishnutama  menjadi pusat perhatian dengan topik G20Indonesia tersebut [12].  Akun  @wishnutama  memiliki  nilai InDegree sebesar  2175  dan OutDegree sebesar  1,  hal  ini menunjukkan  bahwa  cuitan  akun  @wishnutama telah di retweet sebanyak 2175 kali dan sebanyak 1 kali  aktor  melakukan reply atau re cuitan  terhadap cuitan  dari  akun  @wishnutama.  Hal  ini  sangat
mendukung  dikarenakan  Wishnutama  merupakan koordinator  tim  asistensi  dan  kemitraaan  terkait panitian nasional presidensi G20 Indonesia, sehingga dapat dikatakan bahwa Wishnutama berperan penting dalam  acara  G20  Indonesia  tersebut[16]  Sedangkan diantara 10 akun terdapat akun degree centrality terendah yaitu  @urrangawak  dengan  nilai degree  centrality yaitu 58,  dengan InDegree sebanyak  53  dan OutDegree sebanyak  5.  Hal  ini  menujukkan  bahwa  akun @wishnutama  merupakan  akun  paling  berpengaruh dibandingkan dengan akun lainnya yang mengandung tagar “G20Indonesia”.
Setelah dilakukan proses Social Network Analysis, maka analisis selanjutnya adalah Sentiment Analysis. Pada saat proses Sentiment  Analysis maka  dilakukan  proses pengubahan  data  tweet  yang  sebelumnya  berbahasa Indonesia menjadi bahasa inggris menggunakan library google  translate [17],  hal  ini  dikarenakan  AWS Comprehend  hanya  mendukung  untuk  beberapa bahasa  seperti  English,  Spanish,  French,  German, Italian, Portuguese, Arabic, Hindi, Japanese, Korean dan  Chinese  [15].  Hasil running  job  Sentiment  Analysis menggunakan AWS Comprehend dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 4. Running Job AWS Comprohend Hasil Sentiment Analysis data twitter berbahasa inggris dengan  #G20Indonesia  menggunakan service  AWS Comprehend dapat  divisualisasikan  menggunakan python, hasil visualisasi Sentiment Analysis dapat dilihat pada gambar 5 berikut.
Gambar 5. Graph hasil Sentiment Analysis
Berdasarkan hasil Sentiment Analysis tweet menunjukkan bahwa jumlah cuitan yang bersentimen netral  merupakan  sentimen  yang  terbanyak,  yaitu 63,8% atau 6381 cuitan hal ini menunjukkan bahwa banyak  tweet  yang  tidak  mengandung  kata  bersifat negatif  atau  positif,  oleh  karena  itu  cuitan  yang bersentimen netral mendominasi terhadap #G20Indonesia  di  Twitter.  Jumlah  cuitan  yang bersentimen  positif  sebanyak  35,4%  atau  3.538 cuitan,  sedangkan  cuitan  yang  bersentimen  negatif berjumlah  0,82%  atau  82  cuitan.  Cuitan  yang bersentimen  positif  merupakan  cuitan  yang  banyak mengandung kata seperti “Terimakasih”, RecoverTogetherRecoverStronger”, “peaceG20”, “komitmen”, “baik” dan “lancar” [18]. Cuitan yang bersentimen  positif  tidak  terlepas  dari  berhasil  dan suksesnya pemerintah Indonesia dalam menjalankan tugasnya sebagai tuan rumah untuk KTT G20 di Bali pada tanggal 15 sampai 16 November 2022 [4].

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan degree centrality dapat  digunakan  untuk  menemukan  akun yang berpengaruh dengan berdasarkan jaringan yang terbentuk.  Hasil  analisis  data  tweet  dengan #G20Indonesia  menghasilkan  akun  @wishnutama pada  posisi  pertama  dengan degree  centrality tertinggi yaitu  2176,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  akun @wishnutama menjadi pusat perhatian dengan topik G20  Indonesia  di  twitter.  Memiliki  nilai InDegree sebesar  2175,  hal  ini  menujukkan  bahwa  akun @wihnutama  telah  diretweet  atau  reply  sebanyak 2175 kali dan OutDegree sebesar 1, hal ini menujukkan 1  kali reply atau re cuitan  terhadap  cuitan  dari  akun @wishnutama.  Akun  @wishnutama  menjadi  pusat perhatian  dengan  #G20Indonesia  hal  ini  didukung karena  Wishnutama  Kusubandio  ditunjuk  oleh Presiden  Joko  Widodo  sebagai  koordinator  tim asistensi  dan  kemitraan  dalam  mensukseskan  acara tersebut.  Cuitan  terkait  #G20Indonesia  didominasi oleh  cuitan  bersentimen  netral  yaitu  sebesar  6381 cuitan  atau  63,8%.  Cuitan  bersentimen  positif sebesar  3.538  atau  sebesar  35,3%  hal  ini  didukung karena  cuitan  bersentimen  positif  tersebut mengandung  kata  seperti  “terimakasih”,  peace”, “komitmen”, “lancar” dan lainnya. Sedangkan cuitan yang  bersentimen  negatif  sebesar  82  cuitan  atau
0,82%. Penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan  metode betweenness  centrality,  closeness  centrality, follower rank atau wordclouds, maupun metode-metode lain  yang  dapat  digunakan  untuk  analasis  jaringan sosial.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  Mailoa,  E.,  2020.  Analisis  Node  dengan Centrality dan Follower Rank pada Twitter. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi) , 4 (5), pp.937-942.
[2]  Monavia  Ayu  Rizaty  and  Dimas  Bayu.,  2022. Pengguna Twitter di Indonesia Capai 18,45 Juta pada  2022        Artikel  ini  telah  tayang  di Dataindonesia.id  dengan  judul    ‘Pengguna Twitter  di  Indonesia  Capai  18,45  Juta  pada 2022’.,  Author:  Monavia  Ayu  Rizaty.  Editor: Dimas  Bayu.  Klik  selengkapnya  di  sini: Available
at: https://dataindonesia.id/digital/detail/penggu na-twitter-di-indonesia-capai-1845-juta-pada. https://dataindonesia.id/digital/detail/penggu na-twitter-di-indonesia-capai-1845-juta-pada- 2022 , Aug. 10, 2022.
[3]  Talapessy,  E.  and  Hendry,  H.,  2022.  Analisis Node Dengan Metode Degree Centrality Dan Follower Rank Pada Tagar Twitter. JURIKOM (Jurnal  Riset  Komputer) , 9 (2),  pp.367-372.  DOI: http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v9i2.4053 [4]  Moegiarso Susiwijono, 2022. Terbesar Sepanjang  Sejarah,  Presidensi  G20  Indonesia Sukses Hasilkan G20 Bali Leaders’ Declaration bagi  Pemulihan  Dunia,  Available  at: https://www.ekon.go.id/publikasi/detail/473 8/terbesar-sepanjang-sejarah-presidensi-g20- indonesia-sukses-hasilkan-g20-bali-leaders- declaration-bagi-pemulihan-dunia , Nov. 19.
[5]  Retno  Nur  Indah,  2022.  Apa  itu  G20  da Manfaatnya  untuk  Indonesia,  Available  at: https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kpknl- singkawang/baca-artikel/14747/Apa-itu-G20- dan-Manfaatnya-untuk-Indonesia.html , Feb. 20.
542
[6]  Muhamad Rizkiana Gumilang, 2022. Manfaat Presidensi  G20  Bagi  Indonesia,  Available  at: https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kpknl- jakarta3/baca-artikel/14750/Manfaat- Presidensi-G20-Bagi-Indonesia.html , Feb. 21.
[7]  V.  G.  Shitole,  A.  Kamble,  P.  Naik,  and  P. Parbhane, 2021. ANALYSIS OF SENTIMENTS  ON  VOICE  USING  AWS COMPREHEND.  [Online].  Available  at:
www.ijcrt.org .
[8]  Sihombing,  D.Y.  and  Nataliani,  Y.,  2021. Analisis  Interaksi  Pengguna  Twitter  pada Strategi  Pengadaan  Barang  Menggunakan Social Network Analysis. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi , 10 (2), pp.434-444.
[9]  Inayah,  D.  and  Purba,  F.L.,  2020. Implementasi  social  network  analysis  dalam penyebaran informasi virus corona (covid-19) di  twitter.  In Seminar  Nasional  Official Statistics (Vol. 2020, No. 1, pp. 292-299). DOI: https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v202
0i1.573 . [10]  Kassiani  Nikolopoulou,  2022.  What  Is Purposive  Sampling?  |  Definition  & Examples, Available at: https://www.scribbr.com/methodology/pur posive- sampling/#:~:text=Revised%20on%20Octob er%2010%2C%202022,you%20need%20in% 20your%20sample . Oct. 10.
[11]  Santoso,  L.  and  Veliyanti,  R.,  2021. Pemanfaatan  Social  Network  Analysis  (SNA) Untuk  Menganalisis  Kolaborasi  Panitia Pengawas  Pilkada  Tahun  2020  di  Kecamatan Gunungpati  Kota  Semarang. Elkom:  Jurnal Elektronika  dan  Komputer , 14 (2),  pp.244-255.
DOI: https://doi.org/10.51903/elkom.v14i2.537 .
[12]  A.  Dzilfiqar  Thayyibi  and  J.  Mansur,  2021. Implementation of Social Network Analysis in the Spread of Natuna Issues on Twitter, Jun.
[13]  Jeeteshgavande30,  2021.  Plot  a  pie  chart  in Python  using  Matplotlib,  Available  at: https://www.geeksforgeeks.org/plot-a-pie- chart-in-python-using-matplotlib/, Nov. 30.
[14]  R.  K.  Mohanta,  2021.  Discover  Insights  and Relationships  in  Text  Using  Amazon Comprehend,  Int.  J.  Trend  Innov.  Res.,  Aug. [Online]. Available at: https://aws.amazon.com/getting- started/hands-. [15]  Amazon Web Service, Languages supported in Amazon Comprehend, Available at: https://docs.aws.amazon.com/comprehend/l atest/dg/supported-languages.html .
[16]  Kanavino  Ahmad  Rizqo,  2022.  Wishnutama Dapat  Tugas  Baru  dari  Jokowi  Terkait  G20, Available at: https://news.detik.com/berita/d- 6011188/wishnutama-dapat-tugas-baru-dari- jokowi-terkait-g20 , Apr. 01.
[17]  Albertus  Heronius,  2019.  Twitter  Sentiment Analysis  Bahasa  Indonesia  dengan  TextBlob, https://medium.com/@albertusheronius/twit ter-sentiment-analysis-bahasa-indonesia- dengan-textblob-f34e1ffdcdaa , Jan. 19.
[18]  Kartino,  A.  and  Anam,  M.K.,  2021.  Analisis Akun  Twitter  Berpengaruh  terkait  Covid-19 menggunakan  Social  Network  Analysis. Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) , 5 (4), pp.697-704. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v5i4.3160 .