## JABA (March 2020)

## Journal of Applied Business Administration
https://jurnal.polibatam.ac.id

## ANALISIS  PROMOSI  PENJUALAN  GOPAY  DENGAN  METODE  SOCIAL NETWORK ANALYSIS DI MEDIA SOSIAL TWITTER
Dewinta Srinanda 1)  , Kristina Sisilia 2)  ,  Yahya Perangingangin 3) 
Jurusan Administrasi Bisnis, Fakultas Komunikasi Bisnis, Universitas Telkom

## Info Artikel
________________ Diserahkan Juni 2020 Diterima Juni 2020 Diterbitkan September 2020 ________________
Kata Kunci:
Promosi penjualan, Diskon, Cashback, Social Network Analysis (SNA), Twitter ____________________

## Abstrak
___________________________________________________________________
Terdapat peningkatan sebesar Rp 1.668.659.367,00 atau 117% dalam volume transaksi elektronik tahun 2018 dimana  sebelumnya  peningkatan  maximalnya  adalah  40%.  Penyedia  layanan  transaksi  elektronik  dengan pengguna paling aktif adalah Gopay dengan promosi penjualan menjadi strategi pemasaran yang paling aktif digunakan.  Media  sosial  menjadi  tempat    banyak  orang  memposting  kegiatan  mereka  dan  cara  untuk mengakses data tersebut adalah menggunakan API (Application program interface). Tujuan dari studi ini untuk mengetahui promosi penjualan Gopay di Twitter dan analisis jaringan sosial Gopay dalam bentuk pemeran kunci  penyebaran  informasi  tentang  promosi  penjualan  dengan  menggunakan  metode  kuantitatif,  jenis penelitian deskriptif dan metode kuota sampling. Teknik analisis data menggunakan Analisis Jaringan Sosial yang memvisualisasikan jaringan dengan memanfaatkan perangkat lunak Gephi serta menentukan pemeran kunci. Berdasarkan hasil penelitian, Gopay memiliki node 4.021 dan edge 2.358 yang berarti tidak semua node saling terhubung. Sehingga pengguna yang berbicara tentang promosi penjualan Gopay dinilai kurang aktif dalam percakapan. Nilai diameter jaringan Gopay adalah 14, semakin kecil diameter maka informasi lebih cepat disebarluaskan. Tingkat keterhubungan Jaringan sosial Gopay adalah 1.175, berarti satu node hanya memiliki  1  hubungan  dengan  node  lain  dalam  jaringan.  Dan  rata  –  rata  nilai  panjang  jalur  adalah  5,07 menunjukkan jarak yang ditempuh informasi untuk mencapai node lain adalah 5 hop.
© 2020 Indonesia
 Alamat Korespondensi:
Fakultas Komunikasi Bisnis, S1 Administrasi Bisnis Telkom University E-mail: dewinta.srinanda@gmail.com kristina@telkomuniversity.ac.id yahyaperanginangin@telkomuniversity.ac.id

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  khususnya  interne saat  ini  memberikan  kesempatan  kemudahan bagi  semua  orang  dari  berbagai  latar  belakang untuk melakukan
aktivitasnya. Seperti kemudahan  dalam  bidang  transportasi,  dahulu ketika seseorang  ingin menggunakan ojek harus menghampiri  tempat  ojek  berada,  namun  kini ojek  sudah  bisa  dipesan  melalui  aplikasi  di smartphone .  Begitu  pula  dengan  kegiatan transaksi, sekarang jika seseorang ingin mengirim sejumlah  uang  tertentu  dapat  melalui  ponsel, tentu  saja  dengan  koneksi  internet  yang  stabil. Tidak  perlu  mengantri  panjang  di  Bank.  Masih banyak  kemudahan  lain  yang  dapat  ditemui dalam  kegiatan  sehari  –  hari  yang  mengubah perilaku terdahulu.
Tentunya dengan fenomena tersebut mengakibatkan  adanya  suatu  perubahan  yang dapat  disebut  dengan  pergeseran  perilaku konsumen,  di  masa  lalu  suatu  kegiatan membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk dilakukan,  sekarang  kegiatan  dapat  dilakukan lebih cepat dan fleksibel. Berikut data mengenai salah satu kemudahan yang ditemui saat ini yaitu transaksi
di Indonesia. ( Sumber : https://www.bi.go.id/ )
Gambar 1 Volume Transaksi Pembayan Berdasarkan  gambar  transaksi  pembayaran, ketiga jenis transaksi diatas memang mengalami peningkatan  yang  stabil.  Menariknya,  kenaikan cukup signifikan terjadi pada transaksi elektronik yaitu sebesar 117% dengan total transaksi sebesar Rp  1.668.659.367  dimana  tahun  –  tahun sebelumnya  tingkat  kenaikan  maximal  hanya 40%.    Hal  ini  terjadi  karena  adanya  pergeseran perilaku konsumen dalam bertransaksi.
Pergeseran perilaku juga mengubah kebiasaan seseorang dimana dahulu untuk berbagi kegiatan yang telah lampau hanya bisa dalam bentuk fisik seperti  album  foto.  Kini  orang  –  orang
menggunakan media sosial untuk berbagi segala kegiatannya karena dapat diakses kapan saja dan dimana  saja  selama  ada  internet.  Begitu  pula perusahaan  yang  menggunakan  media  sosial untuk berbagi informasi mengenai hal – hal yang ditawarkan  kepada  konsumen.  Semua  data  di media  sosial  ini  dapat  dilihat  dan  diakses  oleh mereka yang memenuhi syarat tertentu.
Fenomena  ini  membuktikan  bahwa  semua elemen membuat Internet memfasilitasi pekerjaan,  karena  internet  adalah  alat  yang membuat seseorang bisa mendapatkan informasi cepat (Zainuri, et al., 2015). Internet dibutuhkan karena  mekanisme  pembayaran  dituntut  untuk selalu  mengakomodasi  kebutuhan  masyarakat dalam hal mentransfer dana dengan cepat, aman dan  efisien.  Kemudian  inovasi  teknologi pembayaran  bermunculan  dengan  sangat  cepat untuk  memberikan  jawaban  dengan  berbagai fasilitas  kenyamanan.  Pembayaran  merupakan komponen  penting  dalam  setiap  aktivitas transaksi perdagangan, baik barang maupun jasa. Keberhasilan sistem pembayaran dapat mendukung pertumbuhan ekonomi suatu negara. Ranah  penyimpanan  digital,  yang  dikenal sebagai Electronic  Wallet atau E-wallet ,  telah populer  di  Indonesia  sejak  2017.  Sejak  saat  itu, penyedia  layanan  penyimpanan  digital  telah mencapai 38 perusahaan resmi yang dilisensikan oleh Bank  Indonesia.  Meningkatnya persaingan dapat  dilihat  dari  poster, Billboard ,  spanduk, selebaran  mengenai  diskon  dan  Cashback  dari penyedia platform pembayaran elektronik dalam makanan,  minuman,  pakaian,  dll  (Anggraeni  , 2019)
Menurut  penelitian  iPrice,  situs  yang membandingkan  harga,  voucher,  kupon,  dan promo  mengatakan  bahwa  Gojek  dengan  fitur Gopay  adalah e-wallet yang  memiliki  pengguna paling aktif di antara semua e-wallet yang ada di Indonesia.  Artinya  Gopay  adalah  penyedia E- wallet terbaik di Indonesia. Dalam penelitian ini, Iprice  berkolaborasi dengan perusahaan analisis data,  App  Annie.  Dengan  indikator  jumlah pengguna  aktif,  hal  ini  dapat  menunjukkan bahwa  Gopay  melakukan  kegiatan  komunikasi pemasaran atau biasa disebut promosi yang lebih aktif  sehingga  banyak  orang  menggunakan Gopay.
Media  sosial  adalah  cara  komunikasi  yang biayanya  rendah  dan  tingkat  interaktivitasnya tinggi.  Sehingga  dapat  membantu  perusahaan melaksanakan  kegiatan  pemasaran  lebih  efisien daripada  alat  pemasaran  tradisional  seperti televisi, radio, Surat Kabar (Alawan, et al., 2017). Ada 4 media sosial yang digunakan oleh Gopay, yaitu:  YouTube,  Twitter,  Instagram,  dan Facebook.  Namun,  hanya  Twitter  yang
Rp535.579.528 Rp683.133.352
Rp943.319.933 Rp2.611.979.300
Rp4.574.387.633
Rp5.196.512.452 Rp5.693.226.552 Rp6.463.398.454 Rp289.325.840 Rp305.052.297 Rp327.377.665 Rp338.347.867 2015 2016 2017 2018 Elektronik Debit Kredit
digunakan dalam penelitian karena berdasarkan teknik  analisis  data  yang  digunakan,  Twitter adalah  media  sosial  yang  proses  izinnya  tidak rumit.
Gopay  menggunakan  #GoPaypromo  untuk menyebarluaskan  informasi  tentang  promosi yang mereka lakukan.  Berdasarkan pengamatan dengan menggunakan #GoPaypromo pada akun Gopay  untuk  mengetahui  jenis  promosi  yang dilakukan  oleh  Gopay,  dua  kata  yang  paling sering  dicuitkan  adalah  Cashback  dan  Diskon. Sehingga  strategi  promosi  Gopay  yang  paling aktif  dibicarakan  adalah  promosi  penjualan dalam bentuk Cashback dan diskon.
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah Social  Network  Analysis , teknik ini dikhususkan untuk menganalisis data – data pada media sosial. Penelitian ini didukung oleh penelitian – penelitian terdahulu mengenai interaksi  pengguna  media  sosial  tentang  suatu topik  pembicaraan.  Salah  satunya  jurnal  yang berjudul  “Dynamic  Social  Network  Analysis Untuk  Analisa  Interaksi  User  Di  Media  Sosial Mengenai  Bisnis    E-Commerce    (Studi  Kasus: Lazada, Tokopedia Dan Elevenia)” (Bratawisnu &  Alamsyah,  2018).  Lazada  memiliki  nilai properti  jaringan  sosial  yang  lebih  tinggi mengenai node yang menandakan bahwa banyak user yang membicarakan Lazada di media sosial, edge yang  membuktikan  banyak  interaksi  antar user mengenai  Lazada  di  media  sosial,  dan Average  Degree yang  menunjukkan  setiap  aktor dalam  jaringan  tersebut  memiliki  banyak hubungan sehingga
akan
memperluas penyebaran  informasi  mengenai e-commerce Lazada.
Serupa  dengan  Bratawisnu  tetapi  berbeda objek penelitian, (Aini & Alamsyah, 2016) dalam “Analisis Pada Peringkat Top Brand Menggunakan  Jejaring  Sosial  Percakapan Dengan  Social  Network  Analysis  (  Studi  Kasus Pada Smartphone Samsung, Blackberry, Nokia, Iphone Di Indonesia)” menyimpulkan Samsung unggul pada  2  properti  yaitu Average Degree dan clustering  coefficient. Berarti  dengan  unggul  pada Average Degree, Samsung memiliki banyak jumlah link yang menghubungkan node maka penyebaran informasi  mengenai  Samsung  akan  semakin cepat. Sedangkan clustering coefficient menunjukan  hubungan node yang  ada  dalam jaringan Samsung itu kuat.
Dua  penelitian  tersebut  menggunakan  API ( Application Programming Interface ) yang merupakan  syarat  agar  penelitian  dapat dilakukan.  API  adalah  seperangkat  protokol yang  memberikan  izin  untuk  mengakses  data twitter  yang  dipublikasikan  secara  publik,
sehingga Tweet yang  bersifat  pribadi  tidak  akan dapat diakses.
Dengan  begitu  identifikasi  masalah  dalam penelitian  ini  adalah  bagaimana  jaringan  sosial promosi penjualan gopay di Twitter? bagaimana hasil analisis jaringan social gopay?

## 2. Metode
Metode  penelitian  adalah  langkah  -  langkah spesifik  (tindakan,  tahap,  pendekatan  langkah demi langkah dan lain – lain) yang harus diambil dan  dijalankan  dalam  urutan  tertentu  selama penelitian.
Jenis penelitian ini adalah kuantitatif  karena jenis  data  berupa  numerik  dan  statistik,  dengan metode  deskriptif  di  mana  peneliti  akan menganalisis  hasil  jaringan  sosial.  Metode sampling yang  digunakan  adalah quota  sampling karena sebelum melakukan crawling data peneliti membatasi tweet,  reply,  retweet  dan  mention sebanyak 800.000 per jam karena terdapat aturan limit per hour saat melakukan crawling data . Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian jaringan sosial disebut dengan crawling data yaitu kegiatan menambang ( mining ) seluruh tweet, reply, retweet dan mention yang  berkaitan  dengan  kata kunci  “Cashback  Gopay  dan  Diskon  Gopay” sesuai  dengan  ketentuan  API  ( Application Programming  Interface )  menggunakan software RStudio.
Data  yang  diperoleh  di  Twitter  adalah  data sekunder,  yang  disebut User  generated  content (UGC). UGC adalah data yang umumnya dapat dilihat  oleh  pengguna  lain,  dimana  isinya mengandung  sejumlah  kreativitas  dan  dibuat oleh orang yang bukan profesional dalam bidang ini.  SNA  memiliki  beberapa  properti  jaringan untuk  memetakan  hubungan  yang  sangat membantu  untuk  meningkatkan  penciptaan management  knowledge di  organisasi  (Newman, 2018).
Adapun beberapa properti jaringan pada SNA antara lain:
1) Nodes .  Merupakan  representasi  aktor  yang berada  dalam  jaringan  (Hanneman  & Riddle,  2005).  Pada  gambar  2.5,  terdapat empat aktor yang melakukan interaksi yang dilambangkan dengan nodes 1,2,3,4.
Gambar 2 Node s pada SNA
2) Edges. Merupakan  representasi  hubungan antar aktor atau  entitas yang  terjadi  dalam network (Hanneman & Riddle, 2005). Pada gambar 2.6, terdapat lima edges (garis) pada jaringan  sosial  yang  melambangkan  terjadi lima hubungan antar 4 aktor ( nodes ).
Gambar 3 Edges pada SNA
3) Diameter merupakan  jarak  maksimal  antar node . Pada gambar 2.7, menjelaskan bahwa diameter pada jaringan tersebut adalah 3. Hal ini  menunjukkan  berapa  lama  waktu  yang dibutuhkan untuk mencapai node manapun dalam jaringan (Cheliotis, 2010).
Gambar 4 Diameter pada SNA
4) Average  Degree.  Degree sendiri  diartikan sebagai  jumlah  hubungan  yang  dimiliki sebuah node (Newman,  2018).    Sehingga Average Degree dapat diebut juga dengan rata –  rata  jumlah  hubungan  yang  dimiliki sebuah node.
5) Average  Path  Length . Path memiliki  arti urutan nodes yang saling berjajar terhubung dengan edges membentuk  sebuah  jalur. Length memiliki  makna  yaitu jumlah edges yang dilalui sepanjang Path (jalur). Sehingga Average  Path  Length disebut  dengan  rata  – rata  panjang  jalur  yang  dilalui  informasi dalam  sebuah  jaringan.  Satuan  yang digunakan adalah “hop”. (Newman, 2018)
Untuk menentukan pemeran kunci diperlukan suatu alat ukur  yang disebut dengan centrality. Terdapat  banyak  penelitian  yang mengartikan centraliy .  (Campbell,  et  al.,  2013) Centrality memiliki  fungsi  untuk  menentukan “ node mana  yang  berperan  paling  penting  atau sentral dalam sebuah jaringan?” Ada empat jenis penghitungan centrality yang  sering  digunakan, antara lain sebagai berikut:
1) Degree  Centrality adalah  jumlah edges (hubungan) yang terhubung dengan sebuah
node . Terdapat dua Degree centrality , yaitu in- Degree dan out-Degree.  In-Degree adalah jumlah  ikatan  atau  hubungan  yang mengarah  ke node (aktor),  dan out-Degree adalah  jumlah  hubungan  yang  diarahkan kepada node lain (Newman, 2018).
2) Betweenness Centrality adalah  cara  untuk mengukur  seberapa  sering  sebuah node terletak  di  jalur  antara  dua node lainnya.
Node tersebut  biasa  dianggap  sebagai "jembatan" yang jika menghapus seseorang ( node ) tersebut akan mengganggu hubungan antara  orang  lain  didalam  jaringan (Newman, 2018)
3) Closeness Centrality adalah pengukuran yang rata-rata  jumlah  langkah  yang  diperlukan oleh seorang aktor untuk menjangkau orang lain  dalam  jaringan.  Seorang  aktor  yang memiliki  kedekatan  sentralitas  yang  tinggi adalah  aktor  yang  paling  efisien  untuk melakukan kontak dengan orang lain dalam jaringan.  Dengan  kata  lain,  semakin  tinggi sentralitas  kedekatan  aktor,  maka  posisi aktor  dalam  penyebaran  informasi  kepada aktor-aktor  lain  semakin  baik.  (Newman,
2018)
4) Eigenvector Centrality adalah  perhitungan derajat yang memberi nilai relatif pada suatu jaringan berdasarkan prinsip bahwa koneksi dengan node-node yang memiliki skor tinggi lebih  berkontribusi  pada  skor node yang ingin  kita  ukur  dibandingkan  koneksi  ke node yang  memiliki  skor  kecil  (Newman,
2018).
Adapun kerangka pemikiran pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 5 Kerangka Pemikiran
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisis data  social  network  analysis  untuk  mengetahui promosi  penjualan  Gopay  dan  hasil  analisis jaringan  sosial  Gopay.  Berikut  proses  teknik analisis data pada penelitian ini :
1. Pengumpulan  Data:  pengumpulan  data dilakukan  dengan  melakukan crawling
menggunakan  aplikasi  berbasis  bahasa  R yaitu  R  Studio  yang  terhubung  dengan
Twitter API.
Tweet yang
diambil
mengandung kata kunci “Cashback  Gopay dan Diskon Gopay” yang selanjutnya akan dilakukan preprocessing.
2. Preprocessing  Data: tweet ,  mention,  reply dan  re tweet kotor  yang  sudah  terkumpul kemudian  dilakukan  preprocessing  untuk menghilangkan tweet yang tidak relevan agar lebih  mudah  untuk  dilakukan  proses analisis.  Selanjutnya  menentukan  aktor yang  berinteraksi  pada  setiap tweet untuk dijadikan  sebagai node dalam  social network.
3. Pembuatan  Model  Jaringan:  data  yang sudah  melalui  preprocessing  kemudian diproses  kembali  menggunakan  aplikasi
Gephi  untuk  dibuat  visualisasi  model jaringannya. 4. Identifikasi Properti Jaringan: setiap model jaringan  yang  sudah  diproses  dengan aplikasi  Gephi  memiliki  beberapa  properti yang  akan  dihitung  nilainya.  Adapun properti  jaringan  yang  akan  dihitung nilainya adalah: Nodes, Edges, Average Degree, Diameter dan Average Path Length. 5. Analisis centrality pada  masing  –  masing kata kunci. Centrality yang dianalisis adalah : Degree Centrality , Betweenness Centrality , Closeness Centrality , dan Eigenvector Centrality 3. Hasil dan Pembahasan
Jaringan sosial yang telah berhasil di ciptakan dapat  divisualisasikan  seperti  gambar  dibawah ini.

## Gambar 6 Visualisasi Jaringan Promosi
Penjualan Gopay di Twitter
Visualisasi  di  atas  adalah  model  jaringan promosi  penjualan  Gopay  di  Twitter.  Gambar tersebut  mewakili  pengguna  Twitter  yang mencuitkan promosi penjualan Gopay. Interaksi pengguna dalam studi ini diambil dalam rentang 12  November  2019-3  Desember  2019  dengan kata  kunci    "Cashback  Gopay  dan  diskon Gopay".
Titik putih ( node ) dalam jaringan menunjukkan  setiap  aktor  atau  simpul  yang berbicara  tentang  promosi  penjualan  Gopay dengan  kata  kunci    "CashbackGopay  dan
DiscountGopay”.  Garis  tipis  yang  ada  diantara satu node dengan node lainnya, menunjukkan hubungan  yang  terbangun  dalam  jaringan tersebut.  Garis  ungu  yang  melintang  dari  sisi kanan  hingga  sisi  kiri  jaringan  disebut  dengan diameter jaringan.  Garis  biru  merupakan  contoh jalur ( path ) yang dilalui informasi hingga sampai pada node terakhir. Sedangkan garis – garis hijau yang  dimiliki  oleh node berwarna  kuning menunjukkan keterhubungan yang dimiliki node
tersebut.  Tabel di bawah ini menunjukkan setiap nilai properti dalam jaringan sosial Gopay.
Hasil  analisis  jaringan  sosial  adalah  peran kunci  dari  penyebaran  informasi.  Analisis jaringan pada akhirnya akan menginformasikan pemeran  kunci  dalam  penyebaran  informasi promosi  penjualan  Gopay  di  media  sosial. Berikut  adalah  lima  pengguna  dengan  nilai centrality tertinggi, yaitu:
Tabel 1. Nilai Centrality Pemeran Kunci
@Princkess @Gojekindonesia @PamerDiskon @FOODFESS2 @holtmeat_id Degree Centrality 68 55 49 46 59 Betweenness Centrality 14,75 19,1 4,51 3,5 9,78 Closeness Centrality 0,42 0,35 0,31 0,26 0,23 Eigenvector Centrality 1 0,71 0,62 0,49 0,42
Sumber : Hasil Olah Data Penulis, 2020
Tabel diatas menunjukkan lima akun dengan nilai sentralitas tertinggi. Berdasarkan sentralitas pada Degree Centrality terdapat  @princkess dengan nilai tertinggi, pada Betweenness sentrality ada  @Gojekindonesia,  pada Closeness  centrality ada @ princkess, pada Eigonvector Centrality ada @princkess.
Pembahasan Hasil Penelitian Tabel  2. Hasil  Perhitungan  Properti  Jaringan Gopay
Sumber : Hasil Olah Data Penulis, 2020
Node adalah  representasi  dari  aktor (pengguna)  dalam  jaringan  sosial.  Gambar  5 menunjukkan  bahwa  ada  4.021  aktor  yang berinteraksi  di  jaringan  sosial  Gopay.  Jumlah edge (hubungan)  pada  jaringan  sosial  adalah 2.358  lebih  sedikit  daripada node ,  ini  berarti bahwa  tidak  semua node dalam  jaringan
terhubung  antara  satu node dan node lain  tetapi masih  tetap  membentuk  sebuah  jaringan. Sebagaimana  (Bratawisnu  &  Alamsyah,  2018) mengatakan dalam jurnalnya, dapat disimpulkan pembicaraan  tentang  promosi  penjualan  Gopay di Twitter kurang aktif, sebab edge yang diartikan sebagai  keterhubungan  antar node lebih  sedikit dibandingkan  dengan node itu  sendiri,  dengan pembicaraan yang kurang aktif maka penyebaran informasi pun dapat menjadi kurang efektif.
Average Degree menunjukkan jumlah rata-rata keterhubungan  dari  sebuah node dengan  yang lain.  Pada  jaringan  sosial  gopay node memiliki keterhubungan  rata  dengan node lain  adalah
1,175  derajat.  Menunjukkan  bahwa  1  aktor hanya terhubung ke 1 aktor lain dalam jaringan. Mengacu pada (Aini & Alamsyah, 2016) semakin banyak jumlah keterhubungan sebuah node maka penyebaran  informasi  mengenai  promosi penjulan  akan  semakin  cepat. Diameter adalah jarak terjauh antara 2 node . Dalam jaringan sosial Gopay diameter jaringannya adalah 14. Mengacu pada  (Bratawisnu  &  Alamsyah,  2018),  semakin kecil diameter jaringan  maka  penyebaran informasi lebih cepat antara aktor.
No Properti Jaringan Nilai 1 Nodes 4.021 2 Edges 2.358 3 Average Degree 1,175 4 Diameter 14 5 Average Path Length 5,07
Terdapat  pengukuran  lain  selain diameter untuk mengukur kecepatan penyebaran informasi  pada  jaringan  sosial  adalah Average
Path Length ,  yang  merupakan  jarak  rata  -  rata antara node pada  jaringan.  Satuan  jarak  pada jaringan biasanya disebut sebagai "hop ". Panjang jalur rata pada jaringan sosial Gopay adalah 5,07. Menunjukkan  informasi  melewati  5  hop  untuk menjangkau pengguna lain.
Analisis  jaringan  sosial  mengarahkan  kita pada  pemeran  kunci  yang  menyebarkan informasi  tentang  promosi  penjualan  Gopay. @Princkess memiliki jumlah koneksi tertinggi di antara  pengguna  lain  yaitu  68,  sehingga penyebaran  informasi  melaluinya  akan  lebih cepat. @Gojekindonesia memiliki peran sebagai jembatan informasi tertinggi di antara pengguna lain  yaitu  19,1  jika  pengguna  ini  menghilang maka  penyebaran  informasi  akan  terganggu. @princkess  memiliki  jarak  terdekat  dengan pengguna  lain,  sehingga  penyebaran  informasi juga akan lebih cepat. @princkess juga memiliki jarak  terdekat  dengan  pengguna  yang  paling penting,  sehingga  dapat  menjadi  kunci  untuk menyebarluaskan  informasi.  Berdasarkan  hasil sentralitas @prinkess memiliki 3 sentralitas yang tertinggi antara lain.

## 4. Kesimpulan dan Saran Kesimpulan
Mengacu  pada  hasil  jaringan  sosial  Gopay, penelitian  ini  bisa  menjadi  evaluasi  bahwa analisis  properti  jaringan  Gopay  memiliki hubungan yang kurang dari jumlah node yang ada menunjukkan  bahwa  pengguna  yang  berbicara tentang promosi penjualan Gopay kurang aktif di jaringan  sosial.  Hasil  analisis  jaringan  sosial Gopay  adalah  bahwa  akun  dengan  username @princkess adalah aktor kunci dalam menyebarluaskan  informasi  tentang  promosi penjualan  berdasarkan  analisis  sentralitas. Karena @prinkess memiliki nilai tertinggi pada 3 sentralitas yang menunjukkan informasi melalui akun akan dikirimkan lebih cepat daripada akun lain.
Gopay  adalah  pengguna  yang  paling  aktif, hasilnya seharusnya lebih baik dari ini. Meskipun hasil  kurang  dari  harapan,  hal  ini  dapat
disebabkan oleh keterbatasan yang terdapat pada penelitian  ini,  dimana  hanya  menggunakan sumber  data  sekunder  UGC  ( user  generated content )  yang  merupakan  conversastion  antara pengguna  (menciak,  balas,  dan  re tweet ),  UGC hanya terkait dengan Cashback dan diskon, data yang  dikumpulkan  dari  12  November  2019 sampai  3  Desember  2019.  Keterbatasan  ini  ada karena adanya batas energi, biaya, dan waktu.

## Saran Bagi Perusahaan
Agar node dan edge jaringan  sosial  semakin meningkat,  Perusahaan  sebaiknya  lebih  aktif dalam  menggunakan  media  social  Twitter  nya, dengan  cara  melakukan  kegiatan  posting tweet promosi penjualan yang  lebih aktif dan atraktif, sehinga  banyak  user  yang  tertarik  memulai percakapan  yang  akan  mengindikasikan  bahwa informasi  tentang  promosi  penjualan  telah tersampaikan karena adanya feedback .
Perusahaan  juga  sebaiknya  melakukan sebuah  kegiatan  yang  akan  meningkatkan  nilai properti  jaringan  seperti  melakukan  kompetisi bagi user yang memposting twet tentang promosi penjualan  Gopay  yang  terbaru  dan  memiliki banyak like ,  re tweet ,  dan reply maka  akan diberikan  semacam  voucher  untuk  melakukan kegiatan lain di aplikasi Gojek. Dengan adanya kegiatan  ini,  penyebaran  informasi  tentang promosi  tersebut  berjalan  dengan  baik,  begitu pula  dengan  engagement  yang  akan  terbentuk juga semakin erat.
Perusahaan  dapat  melakukan  endorsement kepada key actor atau pemeran utama di jaringan sosial  untuk  menyebarkan  informasi  tentang promosi penjualan yang dilakukan Gopay, yaitu akun  dengan  username  @princkess,    sebab memiliki tiga nilai centrality tertinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Aini,  V.  N.,  &  Alamsyah,  A.  (2016,  April  1).
Analisis  Pada  Peringkat  Top  Brand Menggunakan Jejaring Sosial Percakapan  Dengan  Social  Network Analysis ( Studi Kasus Pada Smartphone
Samsung, Blackberry, Nokia, Iphone Di Indonesia) . e-Proceeding of Management , pp. 77-85. Alawan, A. A., Rana, N. P., Dwivedi, Y. K., & Algharabat,  R.  (2017).  Social  Media  in
Marketing  :  A  Review  and  analysis  of the  existing  literature. Telematics  and Informatics, 34 (7), 1177-1190. Anggraeni  ,  L.  (2019,  August  19). Go-Pay  Jadi Dompet Digital Paling Populer di Indonesia . Retrieved  September  25,  2019,  from https://www.medcom.id/teknologi/ne ws-teknologi/0Kv9o5pk-go-pay-jadi- dompet-digital-paling-populer-di- indonesia Ashley,  C.,  &  Tuten,  T.  (2015).  Creative Strategies  in  Social  Media  Marketing  : An  Exploratoryon  Branded  Social Content  and  Consumer  Engagement. Psychology and Marketing Journal , 15-27. Bratawisnu,  M.  K.,  &  Alamsyah,  A.  (2018). Dynamic  Social  Network  Analysis Untuk Analisa Interaksi User Di Media Sosial  Mengenai  Bisnis. Jurnal  Almana: Manajemen dan Bisnis, II (2), 107-115. Campbell, W., Weinstein, C. J., & Dagli, C. K.
(2013).  Social  Network  Analysis  With Content  and  Graph. Lincoln  Laboratory Journal, 20 (1), 62-81. Cheliotis,  G.  (2010). Social  Network  Analysis  . Singapore:  National  University  of Singapore. Hanneman,  R.  A.,  &  Riddle,  M.  (2005). Introduction to Social Network Methods (1st ed.).  Riverside  US:  University  of California. Ishikawa,  H.  (2015). Social  Big Data  Mining (1st ed.). Boca Raton: CRC Press. Mileva, L., & Fauzi, A. (2018). Pengaruh Social Media  Marketing  terhadap  keputusan pembelian (Survei Online pada mahasiswa  Sarjana  Jurusan  Ilmu Administrasi Bisnis Angkatan
2014/2015  Fakultas  Ilmu  Administrasi
Universitas  Brawijaya  yang  Membeli Starbucks  Menggunakan  LINE). Jurnal Administrasi Bisnis, LVVII (1), 190-199. Moens, M. F., Juanzi, L., & Chua, T. S. (2014). Mining  User  Generated  Content (1st  ed.). Bora Raton: CRC Press. Newman,  M.  (2018). Network (2nd  ed.).  New York: Oxford University Press Inc. Sugiyono.  (2014). Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif,  dan  R&D. Bandung:  CV. Alfabeta. Zainuri,  A.,  Astuti,  E.  S.,  &  Dewantara,  R.  Y.
(2015). Pengaruh Kemudahan Penggunaan Dan Kemanfaatan Teknologi  Informasi  Berbasis  Wireless Terhadap Niat Pengguna Internet (Studi pada  Pengguna  Akses  Indonesia  Wifi (wifi.id) PT. Telekomunikasi Indonesia,
Tbk.  Kandatel  Lamongan). Jurnal
Administrasi Bisnis , 9.