## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## SOCIAL NETWORK ANALYSIS UNTUK MENGIDENTIFIKASI AKUN KUNCI DALAM PERCAKAPAN CAPRES DI TWITTER
Fatkhul Amin 1) , Imam Husni Al Amin 2) , Edy Winarno 3) , Setyawan Wibisono 4) , Taufiq Dwi Cahyono 5)
1,2,3,4 Teknik Informatika,Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank
5 Fakultas Teknik, Universitas Semarang 1,2,3,4 Jl. Trilomba Juang No. 1, Semarang
5 Jl. Soekarno-Hatta, Semarang
1 fatkhulamin@edu.unisbank.ac.id, 2 imam@edu.unisbank.c.id, 3 edywin@edu.unisbank.ac.id,
4 setyawan@edu.unisbank.ac.id, 5 taufiq_dc@usm.ac.id

## Abstract
This  study  aims  to  explore  conversations  about  presidential  candidates  on  Twitter  (X)  using  social  network  analysis (SNA). The analysis methods include Degree Centrality, Betweenness Centrality, and Closeness Centrality to identify central accounts in discussions about specific presidential candidates. Twitter (X) datasets were processed and analyzed using  SNA  tools.  Network  visualizations  were  conducted using  Gephi 0.10.1  to  understand  the  interaction  structures among accounts. In a case study focusing on  the "Anies Muhaimin" pair, the analysis revealed that accounts such as @kba_news  and  @PeraWat81282560  exhibited  high  Degree  Centrality,  indicating  significant  involvement  in disseminating  information  and  maintaining  direct  connections  with  other  accounts  in  the  network.  Meanwhile,  for keywords "Ganjar Mahfud" and "Prabowo Gibran," dominant accounts were found to play crucial roles in coordinating and influencing conversations. Implications of these findings highlight how social network structures influence the spread of political information on social media. The study provides insights into the dynamics of interactions among accounts in the context of presidential election campaigns and underscores the importance of understanding the influence of central accounts on public opinion.
In conclusion, Twitter (X) social network analysis offers a profound understanding of how political information spreads and is influenced within conversations about presidential candidates. These findings are relevant for political campaign strategies and reputation management in the digital era.
Keyword: SNA, key accounts, presidential candidates, centrality, Twitter (X).

## Abstrak
Studi ini bertujuan untuk mengeksplorasi percakapan tentang calon presiden dari data Twitter (X) menggunakan analisis jaringan  sosial.  Metode  analisis  meliputi degree  centrality , betweenness  centrality ,  dan closeness  centrality untuk mengidentifikasi  akun-akun  sentral  dalam  diskusi  tentang  calon  presiden  tertentu.  Dataset  Twitter  (X)  diproses  dan dianalisis menggunakan alat analisis jaringan sosial. Visualisasi jaringan dilakukan dengan Gephi 0.10.1 untuk memahami struktur  interaksi  antar  akun.  Dalam  contoh  studi  yang  memfokuskan  pada  pasangan  "Anies  Muhaimin,"  analisis menunjukkan bahwa  akun-akun seperti  @kba_news dan @PeraWat81282560 memiliki degree centrality yang tinggi, menandakan keterlibatan yang signifikan dalam menyebarkan informasi dan mempertahankan koneksi langsung dengan akun-akun lain dalam jaringan. Sementara  itu, untuk kata kunci  "Ganjar Mahfud" dan "Prabowo Gibran," ditemukan bahwa  terdapat  akun-akun  dominan  dengan  peran  penting  dalam  mengoordinasikan  dan  memengaruhi  percakapan. Implikasi dari temuan ini menyoroti bagaimana struktur jaringan sosial memengaruhi penyebaran informasi politik di media sosial. Studi ini memberikan wawasan tentang dinamika interaksi antar akun dalam konteks kampanye pemilihan presiden, serta pentingnya pemahaman tentang pengaruh akun-akun sentral dalam mempengaruhi opini publik. Secara kesimpulan, analisis jaringan sosial Twitter (X) memberikan pemahaman mendalam tentang bagaimana informasi politik tersebar dan dipengaruhi dalam konteks percakapan tentang calon presiden. Temuan ini relevan untuk strategi kampanye politik dan manajemen reputasi di era digital.
Kata Kunci: SNA, akun kunci, calon presiden, centrality , Twitter (X).

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 1. PENDAHULUAN
Media  sosial  telah  berkembang  menjadi  platform  utama  bagi  masyarakat  modern  untuk  berbagi  informasi, menyampaikan pandangan, dan berinteraksi secara sosial. Di antara berbagai platform, Twitter (X) muncul sebagai salah satu  yang  paling  dominan,  memfasilitasi  percakapan  publik  tentang  berbagai  topik,  termasuk  isu-isu  politik  yang signifikan seperti pemilihan presiden. Pemilihan presiden adalah salah satu peristiwa politik yang paling diantisipasi dan berpengaruh,  memiliki  dampak  besar  terhadap  arah  kebijakan  dan  kepemimpinan  suatu negara.  Dalam  era  informasi digital ini, diskusi mengenai pemilihan presiden sering kali mencuat di Twitter (X), di mana masyarakat mengekspresikan, memperdebatkan, dan menyebarkan pandangan mereka secara luas.
Dalam  konteks  ini, Social  Network  Analysis (SNA)  menawarkan  pendekatan  analitis  yang  penting  untuk memahami  percakapan  politik  di  Twitter  (X)  [1].  SNA  memungkinkan  peneliti  untuk  memetakan  dan  menganalisis hubungan dalam jaringan sosial digital, mengidentifikasi aktor dengan pengaruh tinggi berdasarkan metrik sentralitas seperti degree centrality , betweenness centrality , dan closeness centrality [2]. Meskipun potensi SNA dalam mengungkap dinamika jaringan sosial telah diakui, masih terdapat kekurangan penelitian yang secara khusus menerapkan metode ini untuk menganalisis percakapan Twitter (X) tentang pemilihan presiden 2024 [3].
Pemilihan presiden 2024 dipandang sebagai peristiwa penting yang dapat mempengaruhi arah politik dan sosial negara secara signifikan. Melalui Twitter (X), masyarakat terlibat dalam percakapan mengenai calon presiden, platform politik,  dan  isu-isu  terkait  kampanye,  yang  mencerminkan  opini  publik  dan  dinamika  politik  secara real-time [4]. Identifikasi aktor dengan sentralitas tinggi dalam jaringan percakapan ini dapat memberikan wawasan berharga tentang siapa yang memainkan peran penting dalam menyebarkan informasi, mempengaruhi opini publik, dan membentuk narasi yang dominan [5]. Aktor dengan sentralitas tinggi tidak hanya memiliki potensi besar untuk mempengaruhi pandangan publik tetapi juga memainkan peran kunci dalam menyebarkan pesan politik di era digital [6].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi  celah  dalam  pengetahuan  tersebut  dengan  menerapkan  SNA  untuk mengidentifikasi aktor kunci dalam percakapan terkait pemilihan presiden 2024 di Twitter (X). Dengan memanfaatkan data yang diambil melalui platform crawling data sosial media pada web Netlytic.org, penelitian ini akan membangun jaringan  sosial  berdasarkan tweet , retweet ,  dan  koneksi  antarpengguna. Analisis  metrik  sentralitas  akan  memberikan gambaran tentang sejauh mana akun Twitter (X) terlibat dalam percakapan dan pengaruhnya dalam jaringan sosial. Metrik seperti degree centrality akan mengukur jumlah koneksi langsung, betweenness centrality akan menilai peran akun dalam menghubungkan berbagai bagian jaringan, dan closeness centrality akan menunjukkan kedekatan akun dengan seluruh jaringan [7].
Hasil dari penelitian ini diharapkan memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang dinamika percakapan politik di Twitter (X), terutama dalam konteks pemilihan presiden 2024. Temuan ini akan memberikan kontribusi teoretis dengan  melengkapi  literatur  tentang  penggunaan  SNA  dalam  analisis  politik  dan  media  sosial,  serta  menawarkan implikasi praktis yang penting [8]. Misalnya, kampanye politik dapat menggunakan wawasan ini untuk mengidentifikasi dan melibatkan akun-akun berpengaruh, sementara pengambil kebijakan dapat memahami bagaimana opini dan informasi menyebar di jaringan sosial digital [9].
Namun, seperti semua penelitian, penelitian ini juga memiliki batasan. Fokus pada percakapan di Twitter (X) mungkin  tidak  mencakup  seluruh  aspek  diskusi  publik  tentang  pemilihan  presiden,  dan  ada  potensi  bias  dalam pengambilan data dari Twitter (X). Meskipun demikian, penelitian ini menyediakan landasan untuk pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana individu dan akun-akun tertentu mempengaruhi opini publik dan membentuk dinamika politik dalam lingkungan digital yang semakin kompleks [10].
Dengan  menggunakan pendekatan Social  Network Analysis ,  penelitian  ini  akan  menyelidiki  sentralitas  aktor dalam  percakapan  Twitter  (X)  tentang  pemilihan  presiden  2024,  memberikan  wawasan  yang  berharga  tentang  peran individu dalam membentuk opini publik dan dinamika percakapan politik di media sosial [11]. Penelitian ini diharapkan memberikan  kontribusi  signifikan  baik  dalam  pemahaman  teoritis  maupun  dalam  aplikasi  praktis  untuk  strategi komunikasi politik di era digital.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Objek Penelitian
Objek penelitian ini adalah percakapan yang terjadi di media sosial Twitter (X) tentang pasangan calon presiden dan wakil presiden Indonesia pada Pemilihan Umum 2024. Fokus utama penelitian ini adalah pada tiga pasangan calon presiden dan wakil presiden: Anies Baswedan-Muhaimin Iskandar, Ganjar Pranowo-Mahfud MD, dan Prabowo Subianto- Gibran Rakabuming Raka. Analisis akan mencakup percakapan publik terkait pasangan calon ini, dengan tujuan untuk

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
mengidentifikasi pola interaksi dan peran aktor kunci dalam jaringan sosial digital.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini berfokus pada analisis percakapan di media sosial Twitter (X) yang terkait dengan pasangan Calon Presiden dan Wakil Presiden Indonesia pada Pemilihan Umum 2024. Tiga pasangan calon menjadi subjek utama dalam studi  ini,  yaitu  Anies  Baswedan-Muhaimin  Iskandar,  Ganjar  Pranowo-Mahfud  MD,  dan  Prabowo  Subianto-Gibran Rakabuming Raka. Tujuan utama dari metodologi ini adalah untuk mengidentifikasi pola interaksi, peran aktor kunci, dan dinamika percakapan publik yang terjadi di Twitter (X).
Untuk pengumpulan data, percakapan Twitter (X) yang relevan dikumpulkan selama periode 27 September 2023 hingga 31 Oktober 2023. Data percakapan ini diunduh dari Twitter (X) menggunakan bantuan dari platform pengunduh data social network pada Netlytic.org pada rentang waktu 28 Oktober 2023 hingga 10 November 2023. Kata kunci yang digunakan  dalam  pengunduhan  data  adalah  kombinasi  nama  depan  calon  presiden  dan  calon  wakil  presiden,  seperti "Anies Muhaimin" untuk pasangan Anies Baswedan dan Muhaimin Iskandar, "Ganjar Mahfud" untuk pasangan Ganjar Pranowo dan Mahfud MD, dan "Prabowo Gibran" untuk pasangan Prabowo Subianto dan Gibran Rakabuming Raka. Dari  proses  ini,  terkumpul  sekitar  1000  tweet  untuk  masing-masing  pasangan  calon,  yang  secara  total  menghasilkan dataset berisi sekitar 3000 tweet. Data ini mencakup tweet asli, retweet , dan balasan yang mencerminkan percakapan publik mengenai pasangan calon tersebut.

## 2.3 Social Network Analysis
Metode Penelitian Social Network Analysis (SNA) dapat digunakan untuk memahami pola interaksi masyarakat di media sosial terkait dengan pasangan Calon Presiden Indonesia dalam Pemilihan Umum 2024 dan mengidentifikasi masyarakat yang berperan penting dalam percakapan tentang pasangan Calon Presiden Indonesia dalam Pemilihan Umum 2024 tersebut [12]. Berikut adalah beberapa tahapan dalam menggunakan SNA untuk penelitian ini:
Social Network Analysis (SNA) digunakan untuk menganalisis struktur dan dinamika jaringan percakapan Twitter (X) terkait pemilihan presiden 2024. Proses analisis mencakup beberapa tahapan berikut:
1. Penentuan sumber data, dengan memilih Twitter (X) sebagai sumber data percakapan. Data percakapan diambil dari platform Twitter (X) karena perannya sebagai media sosial utama bagi publik untuk berbagi pandangan dan informasi politik.  Twitter  (X)  menyediakan  data  percakapan  yang  relevan  melalui  platform crawling data  sosial  media Netlytic.org, yang memungkinkan analisis interaksi antar pengguna.
2. Pengumpulan  data  percakapan  di  Twitter  (X)  yang  terkait  dengan  kata  kunci  pasangan  calon  presiden  dan  wakil presiden diambil menggunakan platform crawling data sosial media Netlytic.org. Data ini mencakup tweet , retweet , dan interaksi lainnya yang relevan.
3. Pembentukan jaringan sosial, dengan data yang dikumpulkan digunakan untuk membentuk jaringan sosial di mana setiap akun Twitter (X) diperlakukan sebagai node , dan hubungan antara akun-akun tersebut (seperti reply , retweet , dan mentions ) diwakili sebagai edges dalam jaringan.
4. Identifikasi  aktor  kunci  memanfaatkan  analisis  sentralitas.  Analisis  sentralitas  dilakukan  untuk  mengidentifikasi pengguna yang memiliki pengaruh besar dalam jaringan percakapan.  Ketika data percakapan di Twitter (X) sudah terkumpul,  maka  ada  banyak  metrik  yang  dapat  digunakan  untuk  menjelaskan  properti  jaringan.  Penelitian  ini menggunakan metrik sentralitas untuk membandingkan popularitas akun kunci [13]:
a. Degree  centrality ,  digunakan  dalam  memperlihatkan  popularitas  suatu  aktor  pada  jaringan  sosial.  Dihitung berdasarkan jumlah link yang menuju ke aktor ( indegree ) dan jumlah link yang keluar dari aktor ( outdegree ). Pada  pola  jaringan  asimetris,  sentralitas  dapat  berupa indegree dan outdegree ,  sedang  pada  pola  jaringan simetris, hanya ada satu nilai degree . Nilai degree centrality berada pada rentang nilai 0 sampai dengan 1. Nilai 0  memperlihatkan  bahwa  tidak  ada  saling  keterhubungan  antar  aktor.  Nilai  1  memperlihatkan  semua  aktor menghubungi atau dihubungi [9]. Degree centrality dihitung menggunakan persamaan 1.
𝐶 𝑑 = ∑ 𝑑 1 𝑁 − 1 (1)
b. Betweenness  centrality digunakan untuk  memperlihatkan  peran  suatu  aktor  sebagai  perantara  pada  hubungan antar  aktor  dalam  satu  jaringan  sosial.  Peran  aktor  sebagai  perantara  bagi  aktor-aktor  lain  dapat  menentukan peran keanggotaan aktor lain pada jaringan sosial. Nilai betweeness centrality berada pada rentang nilai 0 sampai dengan 1 [7]. Betweeness centrality dihitung menggunakan persamaan 2.
𝐶 𝑏 = 𝑔𝑖𝑗𝑃𝑘 𝑔𝑖𝑗 𝑛2−3𝑛+2 (2)

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
c. Closeness Centrality mengukur seberapa cepat suatu node dapat dijangkau oleh node lain dalam jaringan. Suatu node dengan closeness centrality yang tinggi berada pada posisi yang sentral dalam jaringan dan memiliki akses yang mudah ke node lainnya [10]. Closeness Centrality dihitung menggunakan persamaan 3.
𝐶𝑐(𝑁𝑖) = 1 ∑ 𝑑(𝑁𝑖, 𝑁𝑗) 𝑛 𝑗=𝑎 (𝑖 ≠ 𝑗)                                                                                                                                      (3)
5. Analisis  jaringan  dengan  menggunakan  alat  analisis  jaringan  Gephi  0.10.1  untuk  memvisualisasikan  dan menganalisis pola koneksi antara pengguna. Ini mencakup penerapan algoritma untuk mengidentifikasi komponen utama, sub-komunitas, dan jalur interaksi dalam jaringan.
6. Interpretasi hasil analisis SNAuntuk memberikan wawasan tentang pengguna yang paling terlibat dan berpengaruh dalam percakapan. Hal ini termasuk pola interaksi antar pengguna, peran aktor kunci dalam menyebarkan informasi, dan dinamika komunikasi dalam jaringan.
7. Rekomendasi berdasarkan hasil analisis, rekomendasi akan diberikan mengenai strategi komunikasi politik. Ini dapat mencakup kolaborasi dengan akun-akun kunci, penargetan akun yang kurang aktif untuk meningkatkan keterlibatan, serta  strategi  kampanye  yang  dapat  meningkatkan  kesadaran  dan  partisipasi  masyarakat  dalam  Pemilihan  Umum 2024.
Dengan  menggunakan  SNA,  peneliti  dapat  memperoleh  informasi  yang  lebih  akurat  dan  terperinci  tentang partisipasi masyarakat dalam Pemilihan Umum 2024, sehingga pihak pemangku kepentingan dapat mengambil langkah yang lebih tepat dalam meningkatkan kualitas program dan meningkatkan partisipasi masyarakat dalam Pemilihan Umum 2024. Rangkaian proses pada metode penelitian ini ditampilkan pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data percakapan tentang calon presiden pada media sosial Twitter (X) berdasarkan crawling data dari media sosial  Twitter  (X).  Dataset  ini  berisi  banyak network  properties yang  tercatat,  namun  dalam  penelitian  ini network properties yang digunakan sebagai dasar penelitian ini adalah degree centrality , betweenness centrality , dan closeness centrality . Sebelum menghitung centrality pada masing-masing dataset, visualisasi jaringan dilakukan terlebih dahulu menggunakan tools Gephi  0.10.1.  Perhitungan  nilai centrality untuk  setiap  kata  kunci  percakapan  Calon  Presiden kemudian dilakukan melalui bantuan tools Gephi 0.10.1.
3.1 Centrality Kata Kunci “Anies Muhaimin”
Pada  gambar  2  diperlihatkan  visualisasi  jaringan  percakapan  di  Twitter  (X)  yang  menggunakan  kata  kunci

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
“Anies  Muhaimin”  Visualisasi  ini  dilakukan  dengan  perangkat  lunak  Gephi  0.10.1,  yang  sangat  membantu  dalam memahami struktur interaksi dan pola percakapan di antara akun-akun yang membahas pasangan calon presiden Anies Baswedan dan Muhaimin Iskandar. Visualisasi jaringan ini memberikan wawasan mendalam tentang dinamika interaksi, cluster , dan posisi strategis akun-akun dalam jaringan. Dalam  visualisasi  ini,  setiap  titik  atau node mewakili  akun  Twitter  (X),  sementara  garis  atau edge yang menghubungkan node-node tersebut menunjukkan interaksi seperti retweet , mention , atau reply . Node yang lebih besar dan  berwarna  lebih  cerah  menunjukkan  akun-akun  yang  memiliki  tingkat  keterlibatan  tinggi  dalam  percakapan, sedangkan node yang  lebih  kecil  menunjukkan  tingkat  keterlibatan  yang  lebih  rendah.  Gambar  ini  menunjukkan konsentrasi aktivitas di tengah jaringan, di mana node-node besar berkumpul. Ini mengindikasikan adanya akun-akun sentral  dengan  pengaruh  signifikan,  yang  berperan  sebagai  penggerak  utama  dalam  diskusi  tentang  pasangan  “Anies Muhaimin”
Beberapa akun muncul sebagai node sentral yang menonjol, menunjukkan peran penting mereka dalam jaringan. Akun seperti @kba_news dan @PeraWat81282560 terlihat menonjol dengan nilai degree centrality tertinggi (17). Ini menunjukkan bahwa akun-akun ini memiliki banyak koneksi langsung ke akun lain, menjadikan mereka pusat dari banyak interaksi. @kba_news juga menunjukkan nilai betweenness centrality tertinggi (0.000015), yang menandakan perannya sebagai  penghubung  kunci  antara  berbagai cluster dalam  jaringan.  Akun  ini  memfasilitasi  aliran  informasi  antara subkomunitas yang mungkin tidak terhubung langsung, membuatnya menjadi jembatan penting dalam jaringan.
Selain  itu,  akun-akun  seperti  @mashudin_81,  @Lalazatulo61900,  dan  @yusrintosepu  juga  menunjukkan keterlibatan signifikan dengan nilai degree centrality (15 dan 12), meskipun dengan betweenness centrality yang lebih rendah. Ini menunjukkan bahwa meskipun akun-akun ini aktif dalam berinteraksi, mereka mungkin lebih berfokus pada interaksi dalam cluster mereka sendiri daripada menjadi penghubung antara cluster yang berbeda. Visualisasi juga menunjukkan adanya cluster atau subkomunitas yang terdefinisi dengan baik. Node-node dalam cluster tertentu lebih padat dan memiliki lebih banyak hubungan satu sama lain dibandingkan dengan node di luar cluster . Cluster ini mencerminkan kelompok pengguna yang berinteraksi lebih intensif tentang pasangan “Anies Muhaimin” dan mungkin  berbagi  informasi  atau  pandangan  yang  lebih  homogen.  Garis-garis  yang  menghubungkan cluster mencerminkan interaksi antara kelompok yang berbeda, yang berkontribusi pada penyebaran informasi lebih luas dan mengurangi fragmentasi dalam jaringan.

## Gambar 2. Visualisasi Jaringan kata kunci “Anies Muhaimin”
Dari visualisasi ini, dapat dilihat bahwa akun-akun sentral memiliki potensi besar dalam menyebarkan informasi terkait pasangan “Anies Muhaimin” ke audiens yang lebih luas. Karena posisi strategis mereka, informasi yang mereka bagikan  lebih  mungkin  tersebar  dengan  cepat  di  seluruh  jaringan. Akun-akun  dengan degree  centrality tinggi  sering menjadi penggerak diskusi dan dapat menjadi sumber utama informasi bagi pengguna lain. Mereka memiliki kapasitas untuk membentuk opini publik dan mengarahkan percakapan di sekitar isu-isu tertentu.
Secara  keseluruhan,  visualisasi  jaringan  ini  menggambarkan  bagaimana  percakapan  di  Twitter  (X)  tentang pasangan  calon  presiden  “Anies  Muhaimin”  terstruktur  dan  bagaimana  akun-akun  tertentu  memainkan  peran  sentral dalam interaksi ini. Identifikasi dan keterlibatan dengan akun-akun sentral ini dapat menjadi strategi yang efektif untuk

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
meningkatkan penyebaran pesan kampanye dan memperkuat pengaruh dalam diskusi online. Dengan pemahaman yang mendalam tentang struktur dan dinamika jaringan, tim kampanye dapat merancang strategi komunikasi yang lebih efisien, menargetkan akun-akun sentral untuk kolaborasi, dan memaksimalkan jangkauan pesan mereka dalam konteks pemilu 2024.
Beberapa akun yang paling berpengaruh pada jaringan kata kunci “Anies Muhaimin”diperlihatkan pada tabel 1. Dinyatakan bahwa akun @kba_news memiliki degree centrality tertinggi (17), menunjukkan bahwa akun ini memiliki jumlah  koneksi  langsung  yang  banyak  dengan  akun  lain  dalam  jaringan  percakapan  tentang  Anies-Muhaimin.  Ini menandakan bahwa @kba_news adalah pusat aktivitas dalam percakapan dan mungkin sering terlibat dalam interaksi atau memiliki banyak pengikut yang berinteraksi dengan konten mereka. Tingginya nilai degree centrality menempatkan akun  ini  sebagai  salah  satu  penghubung  utama  dalam  jaringan.  Meskipun  nilai betweenness  centrality @kba_news (0.000015) relatif rendah, ini menunjukkan bahwa peran akun ini sebagai perantara antara kelompok-kelompok dalam jaringan tidak dominan. Namun, nilai closeness centrality yang cukup tinggi (0.266616) mengindikasikan bahwa akun ini memiliki akses yang cepat dan luas ke akun-akun lain dalam jaringan, memungkinkan penyebaran informasi yang efisien.
Tabel 1. Akun Berpengaruh pada Kata Kunci “Anies Muhaimin” Nama Akun Degree Centrality Betweeness Centrality Closeness Centrality @kba_news 17 0.000015 0.266616 @PeraWat81282560 17 0.000006 0.266179 @mashudin_81 15 0.000003 0.258469 @Lalazatulo61900 15 0.000004 0.265868 @yusrintosepu 12 0.000004 0.266024
Akun @PeraWat81282560 memiliki degree centrality yang sama dengan @kba_news (17), yang berarti juga terhubung dengan banyak akun lain dalam percakapan. Ini menunjukkan keterlibatan tinggi dan interaksi luas dengan pengguna lain mengenai topik Anies-Muhaimin. Dengan betweenness centrality yang lebih rendah (0.000006), akun ini kurang berperan sebagai perantara atau penghubung kunci dalam jaringan. Namun, closeness centrality yang hampir sama dengan @kba_news (0.266179) menunjukkan bahwa @PeraWat81282560 juga memiliki kemampuan yang baik untuk menyebarkan informasi dalam jaringan dengan cepat.
Akun @mashudin_81 memiliki degree centrality yang sedikit lebih rendah (15), menandakan bahwa akun ini terhubung  dengan  sedikit  lebih  sedikit  akun  dibandingkan  dengan  @kba_news  dan  @PeraWat81282560.  Ini mengindikasikan  peran  yang  agak  lebih  kecil  dalam  hal  koneksi  langsung  tetapi  masih  cukup  signifikan.  Nilai betweenness  centrality yang  sangat  rendah  (0.000003)  menunjukkan  bahwa  akun  ini  hampir  tidak  berfungsi  sebagai perantara  utama  dalam  jaringan. Closeness  centrality @mashudin_81  (0.258469)  sedikit  lebih  rendah  dari  dua  akun sebelumnya, tetapi tetap menunjukkan kemampuan yang relatif baik untuk mengakses jaringan secara keseluruhan dengan efisien.
Akun @Lalazatulo61900 memiliki degree centrality yang sama dengan @mashudin_81 (15), mengindikasikan jumlah koneksi langsung yang cukup besar dan keterlibatan aktif dalam percakapan. Betweenness centrality (0.000004) menunjukkan  bahwa  akun  ini  memiliki  peran  yang  kecil  sebagai  penghubung  dalam  jaringan. Closeness  centrality (0.265868) mendekati nilai yang dimiliki oleh @kba_news dan @PeraWat81282560, menunjukkan kemampuan yang baik untuk menjangkau akun lain dalam jaringan dengan efisien.
Akun @yusrintosepu memiliki degree centrality terendah di antara lima akun (12), menunjukkan keterlibatan yang relatif lebih sedikit dalam percakapan dibandingkan dengan akun-akun lainnya. Ini menunjukkan bahwa akun ini terhubung  dengan  lebih  sedikit  akun  langsung  dalam  jaringan. Betweenness  centrality (0.000004)  sama  dengan @Lalazatulo61900, menunjukkan peran kecil sebagai perantara. Closeness centrality @yusrintosepu (0.266024) cukup tinggi,  mengindikasikan  bahwa  meskipun  tidak  memiliki banyak koneksi  langsung,  akun  ini  masih  dapat  mengakses akun-akun lain dalam jaringan secara cepat dan efisien.
3.2 Centrality Kata Kunci “Ganjar Mahfud”
Visualisasi masyarakat online yang memposting informasi terkait pasangan Capres menggunakan kata  kunci “Ganjar  Mahfud”,  terlihat  dari  visualisasi  jaringan  pada  gambar  3.  Visualisasi  jaringan  ini  mencerminkan  dinamika interaksi online masyarakat  yang  membahas  pasangan  Capres  dengan  kata  kunci  “Ganjar  Mahfud”  Gambar  ini menampilkan jaringan node dan edge yang menggambarkan pengguna serta interaksi mereka. Node-node dalam jaringan ini dihubungkan oleh garis-garis yang menunjukkan berbagai bentuk komunikasi, seperti retweet , mention , atau balasan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
dalam konteks diskusi politik.
Gambar 3. Visualisasi Jaringan kata kunci “Ganjar Mahfud”
Struktur jaringan ini menggambarkan sebuah pusat aktivitas yang terpusat dengan kepadatan tinggi, di mana beberapa node besar terlihat dominan. Node-node besar ini, yang menempati posisi sentral, memiliki banyak koneksi langsung  dengan node lain,  mengindikasikan  mereka  sebagai  pusat  keterhubungan  dalam  jaringan.  Akun-akun  ini kemungkinan  besar  adalah  penggerak  utama  dalam  diskusi,  memainkan  peran  penting  dalam  distribusi  informasi mengenai "Ganjar Mahfud" Struktur semacam ini menunjukkan bahwa interaksi dan informasi cenderung terfokus pada beberapa akun atau pengguna kunci, yang berfungsi sebagai pusat penyebaran dan pengaruh dalam jaringan.
Sentralitas dalam jaringan ini bisa diidentifikasi dari node-node pusat yang besar. Node-node dengan sentralitas tinggi menunjukkan peran mereka  yang krusial dalam menyebarkan informasi.  Mereka tidak hanya  memiliki banyak koneksi langsung tetapi juga berperan sebagai penghubung penting antara kelompok-kelompok pengguna lain. Node- node ini sering berada pada jalur terpendek antara node-node lain dalam jaringan, memungkinkan mereka untuk menjadi jembatan informasi dan memfasilitasi arus informasi antar kelompok yang berbeda.
Jaringan ini juga memperlihatkan adanya cluster dan subkomunitas yang ditandai dengan warna-warna berbeda. Setiap cluster merepresentasikan  subkelompok  pengguna  yang  cenderung  lebih  sering  berinteraksi  satu  sama  lain daripada dengan pengguna dari cluster lain. Ini mencerminkan adanya subkomunitas yang memiliki minat atau perspektif yang  sama  terkait  diskusi  “Ganjar  Mahfud”  Dalam  jaringan,  subkomunitas  ini  memainkan  peran  penting  dalam memperkuat atau menyebarluaskan ide-ide di dalam kelompok mereka sebelum akhirnya berinteraksi dengan cluster lain melalui node-node sentral.
Akun-akun yang berpengaruh terlihat jelas dari ukuran node yang lebih besar dan posisi mereka yang menonjol dalam  jaringan. Akun-akun  ini  tidak  hanya  terhubung  dengan  banyak  pengguna  tetapi  juga  mempengaruhi  banyak percakapan,  baik  dengan  menjadi  sumber  utama  informasi  atau  dengan  menyebarluaskan  informasi  secara  efektif  ke berbagai  bagian  jaringan.  Mereka  memainkan  peran  penting  dalam  pembentukan  opini  dan  arah  diskusi,  sering  kali menentukan topik apa yang menjadi perhatian utama dalam percakapan terkait "Ganjar Mahfud"
Dinamika dan penyebaran informasi dalam jaringan ini menunjukkan bahwa informasi tentang “Ganjar Mahfud” tidak tersebar secara merata. Node-node pusat berfungsi sebagai titik-titik penghubung utama, di mana informasi mengalir melalui mereka sebelum mencapai bagian lain dari jaringan. Ini menciptakan pola penyebaran informasi yang terstruktur, di  mana  beberapa  akun  kunci  menjadi  simpul  utama  dalam  distribusi  dan  komunikasi,  sementara cluster-cluster dan subkomunitas saling bertukar informasi melalui node-node penghubung.
Secara keseluruhan, visualisasi jaringan ini menggambarkan struktur yang kompleks namun terorganisir, di mana beberapa akun utama memainkan peran sentral dalam penyebaran informasi, subkomunitas memperkaya diskusi dengan perspektif mereka sendiri, dan informasi bergerak secara dinamis melalui berbagai saluran interaksi. Ini mencerminkan bagaimana masyarakat online membangun dan menyebarkan narasi politik terkait pasangan Capres "Ganjar Mahfud" dalam sebuah ekosistem digital yang penuh interaksi dan koneksi.
Beberapa akun yang paling berpengaruh pada jaringan kata kunci “Ganjar Mahfud”diperlihatkan pada tabel 2. Diperlihatkan pengaruh akun-akun terkait diskusi mengenai pasangan Capres dengan kata kunci "Ganjar Mahfud" melalui

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
tiga  ukuran  sentralitas: degree centrality , betweenness centrality , dan closeness centrality . Setiap metrik memberikan pandangan berbeda tentang bagaimana akun-akun ini berkontribusi dalam jaringan.
Tabel 2. Akun Berpengaruh Kata Kunci “Ganjar Mahfud” Nama Akun Degree Centrality  Betweeness Centrality Closeness Centrality @hahaha122245 52 0.000087 0.268174 @S40637746Sugeng 27 0.000021 0.266537 @BandasoAle41192 23 0.00002 0.266569 @newspolitical1 14 0.000005 0.265773 @DavisHo5 12 0.000005 0.265799
Nama  akun  pertama,  @hahaha122245,  menunjukkan degree  centrality tertinggi  dengan  52  koneksi.  Hal  ini berarti akun tersebut memiliki banyak interaksi langsung dengan akun lain, baik melalui mention , retweet , atau balasan. Koneksi langsung yang banyak ini menunjukkan bahwa @hahaha122245 sangat aktif dalam diskusi dan sering menjadi pusat perhatian atau sumber informasi bagi banyak pengguna lain. Degree centrality yang tinggi ini menempatkannya sebagai salah satu akun paling terhubung dalam jaringan, membuatnya memiliki peran penting dalam distribusi informasi.
Namun, ketika kita melihat metrik betweenness centrality , yang mengukur seberapa sering akun tersebut berada di  jalur  terpendek  antara  dua  akun  lainnya,  kita  melihat  nilai  yang  sangat  kecil  (0.000087).  Ini  menunjukkan  bahwa meskipun @hahaha122245 memiliki banyak koneksi langsung, akun ini tidak sering berfungsi sebagai penghubung atau jembatan antara kelompok pengguna yang berbeda. Dengan kata lain, akun ini tidak banyak mengarahkan aliran informasi di antara subkomunitas yang terpisah, tetapi lebih berfungsi sebagai pusat aktivitas yang lebih langsung.
Closeness  centrality @hahaha122245, dengan  nilai  0.268174,  mengindikasikan  bahwa  akun  ini  berada  pada posisi yang cukup strategis dalam jaringan, memungkinkan akses cepat ke informasi dari berbagai bagian jaringan. Posisi ini  memungkinkan  @hahaha122245  untuk  menyebarkan  informasi  atau  mendapatkan  akses  informasi  secara  efisien dibandingkan dengan akun lain.
Akun  kedua,  @S40637746Sugeng,  memiliki degree  centrality yang  lebih  rendah,  yaitu  27,  tetapi  masih menunjukkan keterlibatan aktif dalam jaringan. Akun ini memiliki cukup banyak koneksi langsung, namun lebih sedikit dibandingkan  @hahaha122245. Betweenness  centrality -nya  (0.000021)  juga  menunjukkan  bahwa  akun  ini  jarang berperan  sebagai  penghubung  utama  dalam  jaringan. Closeness  centrality sebesar  0.266537  menunjukkan  bahwa @S40637746Sugeng  juga  berada  di  posisi  yang  strategis,  meskipun  sedikit  kurang  sentral  dibandingkan @hahaha122245, tetap memungkinkan akses informasi yang efisien.
Selanjutnya,  @BandasoAle41192  menunjukkan  pola  serupa  dengan degree  centrality 23  dan betweenness centrality yang  hampir  serupa  dengan  @S40637746Sugeng. Closeness  centrality -nya  (0.266569)  mendukung  bahwa meskipun tidak banyak menghubungkan berbagai kelompok dalam jaringan, akun ini tetap memiliki akses informasi yang relatif baik.
Akun @newspolitical1 dan @DavisHo5 memiliki degree centrality yang lebih rendah, masing-masing 14 dan 12, yang menunjukkan bahwa mereka kurang terhubung dibandingkan akun-akun lain di daftar ini. Betweenness centrality mereka yang sangat rendah (0.000005) menunjukkan bahwa mereka jarang berperan sebagai jembatan informasi antar kelompok.  Dengan closeness  centrality sedikit  lebih  rendah  dari  akun-akun  di  atas,  posisi  mereka  dalam  jaringan memungkinkan akses informasi yang cukup tetapi dengan konektivitas yang kurang dibandingkan akun dengan degree centrality lebih tinggi.
Secara keseluruhan, tabel ini menggambarkan bagaimana beberapa akun memainkan peran yang berbeda dalam struktur  dan  dinamika  jaringan  diskusi  terkait  "Ganjar  Mahfud"  Akun  dengan degree  centrality tinggi  seperti @hahaha122245  berfungsi  sebagai  pusat  aktivitas  dengan  banyak  interaksi  langsung,  meskipun  tidak  selalu  menjadi jembatan informasi antar kelompok. Sementara itu, akun dengan degree centrality yang lebih rendah cenderung memiliki peran  yang  lebih  spesifik  atau  terbatas  dalam  distribusi  informasi,  dengan  koneksi  langsung  yang  lebih  sedikit  dan keterlibatan yang lebih terfokus pada interaksi tertentu dalam jaringan. Metrik closeness centrality yang relatif tinggi di antara akun-akun ini menunjukkan bahwa meskipun peran mereka dalam menghubungkan kelompok mungkin terbatas, mereka tetap memiliki akses yang baik ke informasi di seluruh jaringan, yang penting dalam diskusi dan penyebaran informasi mengenai "Ganjar Mahfud".
3.3 Centrality Kata Kunci “Prabowo Gibran”
Visualisasi masyarakat  online yang memposting informasi terkait pasangan Capres menggunakan kata  kunci “Prabowo Gibran”, terlihat dari visualisasi jaringan pada gambar 4. Visualisasi jaringan ini memberikan gambaran tentang

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
bagaimana  masyarakat  memposting  dan  berinteraksi  terkait  pasangan  Capres  dengan  kata  kunci  “Prabowo  Gibran” Gambar ini mengilustrasikan sebuah jaringan sosial yang terdiri dari node-node (titik-titik) dan edge-edge (garis-garis) yang mewakili pengguna serta interaksi mereka.
Gambar 4. Visualisasi Jaringan kata kunci “Prabowo Gibran”
Jaringan ini menunjukkan struktur yang cukup kompleks dengan distribusi node yang cenderung terpusat, namun memiliki  ekstensi  yang  menyebar  ke  berbagai  arah.  Di  pusat  visualisasi,  terdapat  kumpulan node yang  padat, menunjukkan adanya pengguna-pengguna yang memiliki banyak koneksi langsung dengan pengguna lain. Kepadatan tinggi  di  pusat  ini  menandakan  pusat  keterhubungan  di  mana  sebagian  besar  aktivitas  dan  diskusi  terjadi,  menyoroti beberapa akun atau pengguna yang mungkin memainkan peran penting dalam memfasilitasi atau memulai percakapan mengenai "Prabowo Gibran"
Sentralitas dalam jaringan ini tampak jelas melalui ukuran dan posisi node dalam visualisasi. Node-node yang lebih besar dan terletak di pusat  jaringan mengindikasikan bahwa mereka memiliki degree  centrality yang tinggi. Ini berarti mereka terhubung dengan banyak node lain, menunjukkan bahwa akun-akun ini adalah pusat perhatian dalam diskusi  dan  berperan  sebagai  simpul  utama  dalam  penyebaran  informasi.  Selain  itu,  posisi  mereka  yang  sentral  juga mengindikasikan closeness centrality yang tinggi, yang memungkinkan mereka memiliki akses cepat ke berbagai bagian informasi di seluruh jaringan. Ini memudahkan mereka dalam mengakses dan menyebarkan informasi secara efisien.
Selain  itu, betweenness  centrality juga  berperan  dalam  mengidentifikasi node yang  sering  berada  di  jalur terpendek antara dua node lainnya. Node-node ini berfungsi sebagai penghubung atau jembatan antara subkomunitas yang berbeda,  mengarahkan  aliran  informasi  dan  memungkinkan  koneksi  antara  kelompok-kelompok  yang  mungkin  tidak secara langsung terhubung. Meskipun dalam visualisasi ini betweenness centrality mungkin tidak langsung terlihat dari ukuran node , keberadaannya penting dalam memahami dinamika jaringan dan bagaimana informasi dapat bergerak antara komunitas-komunitas yang berbeda.
Cluster dan subkomunitas juga terlihat dalam visualisasi ini, diwakili oleh warna-warna yang berbeda pada node . Setiap warna menandai kelompok pengguna yang lebih sering berinteraksi satu sama lain dibandingkan dengan pengguna dari cluster lain.  Ini  mencerminkan  adanya  kelompok  atau  komunitas  yang  memiliki  keterkaitan  erat  dalam  diskusi mengenai  “Prabowo  Gibran” Cluster-cluster ini  memperlihatkan  bagaimana  informasi  atau  pandangan  tertentu  dapat terbentuk dan menyebar dalam kelompok sebelum mencapai jaringan yang lebih luas melalui node-node yang memiliki betweenness centrality yang tinggi.
Akun-akun berpengaruh dapat diidentifikasi dari ukuran dan posisi node dalam jaringan. Akun-akun yang lebih besar dan lebih sentral kemungkinan besar adalah mereka yang memiliki banyak pengikut atau terlibat dalam banyak interaksi. Akun-akun ini tidak hanya sering disebut atau di- retweet tetapi juga mungkin menjadi sumber utama informasi yang berhubungan dengan "Prabowo Gibran". Pengaruh mereka terlihat dari bagaimana mereka memfasilitasi diskusi dan mendistribusikan informasi ke berbagai bagian jaringan.
Dinamika  penyebaran  informasi  dalam  jaringan  ini  mencerminkan  pola  distribusi  yang  kompleks  di  mana

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
informasi bergerak dari pusat ke pinggiran melalui node-node yang berperan sebagai penghubung. Informasi mengenai “Prabowo Gibran” cenderung terdistribusi dari beberapa akun utama ke berbagai subkomunitas melalui jalur yang sudah ada  dalam  jaringan. Node-node pusat  yang  terhubung  langsung  dengan  banyak  akun  lainnya  berfungsi  sebagai  titik distribusi utama, sedangkan node-node yang terletak di jalur-jalur penghubung antara cluster memainkan peran penting dalam memperluas jangkauan informasi.
Secara keseluruhan, visualisasi ini mengungkapkan jaringan yang dinamis dengan struktur terpusat namun berisi berbagai subkomunitas yang terhubung. Akun-akun dengan sentralitas tinggi menjadi penggerak utama dalam diskusi, memastikan informasi mengenai "Prabowo Gibran" tersebar secara efektif melalui berbagai saluran dan komunitas dalam jaringan. Dengan demikian, dinamika penyebaran informasi dipengaruhi oleh pola koneksi dan keterhubungan yang ada, di mana beberapa akun kunci memainkan peran sentral dalam mengarahkan dan mendistribusikan percakapan online . Tabel 3 memberikan wawasan tentang akun-akun berpengaruh yang terlibat dalam diskusi mengenai pasangan Capres  "Prabowo  Gibran"  melalui  tiga  metrik  sentralitas: degree  centrality , betweenness  centrality ,  dan closeness centrality . Metrik-metrik ini membantu mengungkapkan peran dan pengaruh masing-masing akun dalam jaringan online .
Tabel 3. Akun Berpengaruh Kata Kunci “Prabowo Gibran” Nama Akun Degree Centrality Betweeness Centrality Closeness Centrality @naburjus87 19 0.000009 0.265335 @AdrianaDaneen 17 0.000017 0.265997 @Jason20865405 17 0.000013 0.265831 @tvOneNews 16 0.000008 0.265404 @LovThatBoyLiam 10 0.000008 0.265734
Akun  @naburjus87,  dengan degree  centrality tertinggi  sebesar  19,  menunjukkan  bahwa  akun  ini  memiliki jumlah  koneksi  langsung  yang  relatif  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  akun  lainnya.  Koneksi  ini  menggambarkan keterlibatan  aktif  @naburjus87  dalam  diskusi  mengenai  "Prabowo  Gibran"  di  mana  akun  ini  sering  kali  berinteraksi dengan banyak pengguna lain. Hal ini menempatkan @naburjus87 pada posisi yang cukup penting dalam menyebarkan informasi langsung kepada sejumlah besar akun, memperlihatkan bahwa akun ini berperan sebagai pusat dari interaksi yang intens dalam jaringan.
Namun, betweenness  centrality @naburjus87  yang  rendah  (0.000009)  menunjukkan  bahwa  akun  ini  jarang berperan sebagai jembatan penghubung antara kelompok pengguna lainnya. Ini menandakan bahwa meskipun akun ini memiliki  banyak  koneksi  langsung,  pengaruhnya  lebih  terfokus  pada  interaksi  lokal  atau  langsung  dengan  pengikut- pengikutnya, daripada menghubungkan berbagai subkomunitas dalam jaringan. Closeness centrality sebesar 0.265335 menunjukkan bahwa @naburjus87 memiliki akses yang cukup efisien terhadap informasi dalam jaringan, memungkinkan akun ini untuk cepat menerima dan menyebarkan informasi di antara koneksinya.
Akun @AdrianaDaneen memiliki degree centrality 17, sedikit lebih rendah daripada @naburjus87, tetapi tetap menunjukkan  keterlibatan  aktif.  Nilai betweenness  centrality 0.000017,  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  akun  lainnya dalam tabel ini, mengisyaratkan bahwa @AdrianaDaneen memiliki sedikit peran dalam menghubungkan berbagai node dalam jaringan. Ini memberikan akun ini potensi untuk menjembatani berbagai subkelompok dalam diskusi, meskipun masih dalam skala yang relatif kecil. Closeness centrality sebesar 0.265997, yang paling tinggi di antara akun-akun ini, mengindikasikan bahwa @AdrianaDaneen berada pada posisi yang strategis dalam jaringan, dengan akses yang sangat efisien ke informasi yang beredar, memungkinkan distribusi informasi yang cepat.
Serupa  dengan  @AdrianaDaneen,  akun  @Jason20865405  juga  memiliki degree  centrality sebesar  17. Betweenness  centrality -nya  yang  sebesar  0.000013  menunjukkan  bahwa  akun  ini  memiliki  sedikit  peran  sebagai penghubung, walaupun tidak sekuat @AdrianaDaneen. Closeness centrality @Jason20865405 adalah 0.265831, sedikit lebih  rendah  daripada  @AdrianaDaneen  tetapi  masih  mencerminkan  posisi  yang  strategis  dalam  hal  aksesibilitas informasi dalam jaringan.
Akun @tvOneNews, dengan degree centrality sebesar 16, mengindikasikan adanya keterlibatan langsung yang cukup  dengan  pengguna  lain,  meskipun  tidak  sebanyak  akun-akun  sebelumnya. Betweenness  centrality -nya  sebesar 0.000008  menunjukkan  bahwa  peran  akun  ini  sebagai  penghubung  antar  kelompok  dalam  jaringan  adalah  minimal. Meskipun demikian, closeness centrality sebesar 0.265404 menunjukkan bahwa akun @tvOneNews memiliki akses yang baik terhadap informasi, memungkinkan akun ini untuk tetap efisien dalam mendapatkan dan menyebarkan informasi yang relevan.
Akun terakhir dalam tabel, @LovThatBoyLiam, memiliki degree centrality yang paling rendah di antara akun- akun  ini,  yaitu  10,  menandakan  koneksi  langsung  yang  paling  sedikit. Betweenness  centrality yang  sama  dengan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
@tvOneNews (0.000008) menandakan peran penghubung yang juga minimal. Meskipun demikian, closeness centrality sebesar 0.265734 menunjukkan bahwa akun ini tetap memiliki akses yang baik ke informasi yang beredar di jaringan, meskipun tidak seaktif akun-akun lainnya dalam berinteraksi langsung dengan banyak pengguna.
Secara keseluruhan, tabel ini menggambarkan bagaimana setiap akun berkontribusi dengan cara yang berbeda dalam  jaringan  diskusi  mengenai  "Prabowo  Gibran" Akun  dengan degree  centrality tinggi  seperti  @naburjus87  dan @AdrianaDaneen menunjukkan keterlibatan langsung yang intens dengan banyak pengguna, sedangkan akun dengan betweenness centrality lebih tinggi seperti @AdrianaDaneen menunjukkan kemampuan untuk menghubungkan berbagai bagian  jaringan,  meskipun  dalam  kapasitas  yang  terbatas. Closeness  centrality yang  tinggi  di  antara  semua  akun  ini menunjukkan bahwa meskipun peran mereka sebagai penghubung antar subkomunitas bervariasi, mereka tetap memiliki akses yang cukup baik untuk menyebarkan informasi dengan efisien. Dengan demikian, dinamika penyebaran informasi mengenai  "Prabowo  Gibran"  dipengaruhi  oleh  interaksi  yang  terjadi  dalam  jaringan  ini,  di  mana  akun-akun  ini memainkan peran yang signifikan dalam distribusi informasi, meskipun dalam skala dan kapasitas yang berbeda-beda.

## 3.4 Perbandingan Centrality 3 Kata Kunci Pasangan Capres
Lima akun paling berpengaruh pada setiap kata kunci capres akan akan dibanding untuk mencari akun paling berpengaruh pada semua kata kunci capres. Terkumpul lima belas akun berpengaruh, seperti diperlihatkan pada tabel 4.
Tabel 4. Gabungan Akun Berpengaruh Nama Kata Kunci Degree Centrality Betweeness Centrality  Closeness Centrality @PeraWat81282560 Anies-Muhaimin 17 0.000006 0.266179 @kba_news Anies-Muhaimin 17 0.000015 0.266616 @mashudin_81 Anies-Muhaimin 15 0.000003 0.258469 @Lalazatulo61900 Anies-Muhaimin 15 0.000004 0.265868 @yusrintosepu Anies-Muhaimin 12 0.000004 0.266024 @hahaha122245 Ganjar-Mahfud 52 0.000087 0.268174 @S40637746Sugeng Ganjar-Mahfud 27 0.000021 0.266537 @BandasoAle41192 Ganjar-Mahfud 23 0.00002 0.266569 @newspolitical1 Ganjar-Mahfud 14 0.000005 0.265773 @DavisHo5 Ganjar-Mahfud 12 0.000005 0.265799 @naburjus87 Prabowo-Gibran 19 0.000009 0.265335 @AdrianaDaneen Prabowo-Gibran 17 0.000017 0.265997 @Jason20865405 Prabowo-Gibran 17 0.000013 0.265831 @tvOneNews Prabowo-Gibran 16 0.000008 0.265404 @LovThatBoyLiam Prabowo-Gibran 10 0.000008 0.265734
Jika lima belas akun terpopuler ini dinilai berdasarkan tingkat centrality untuk mencari siapa akun yang paling berpengaruh di antara semua kata kunci Capres, maka akun kunci dijadikan sebagai alternatif pemeringkatan. Kemudian network properties degree centrality , betweeness centrality serta closeness centrality digunakan sebagai kriteria dalam proses  pemeringkatan  [14].  Ketiga  kriteria  ini  diberikan  bobot  menggunakan  yang  sama  yaitu  0.3333,  kemudian dilakukan pemeringkatan menggunakan metode WASPAS ( Weight Aggregated Sum Product Assesment ) [15]. Hasil akhir peringkat akun paling berpengaruh untuk semua kata kunci capres diperlihatkan pada tabel 5.
Tabel 5 . Peringkat Akun Paling Berpengaruh untuk Semua Kata Kunci Capres Peringkat Nama Akun Nilai Kepentingan Relatif 1 @hahaha122245 0.75 2 @S40637746Sugeng 0.417272975 3 @BandasoAle41192 0.394153964 4 @AdrianaDaneen 0.352035009

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
5 @kba_news 0.34458972 6 @Jason20865405 0.335724541 7 @naburjus87 0.326644454 8 @tvOneNews 0.307468767 9 @PeraWat81282560 0.301858867 10 @newspolitical1 0.281735057 11 @Lalazatulo61900 0.279979709 12 @LovThatBoyLiam 0.277461261 13 @DavisHo5 0.272232045 14 @mashudin_81 0.267568077 15 @yusrintosepu 0.266242275
Tiga  akun  peringkat  tertinggi  dari  tabel  ini,  yaitu  @hahaha122245,  @S40637746Sugeng,  dan @BandasoAle41192, menampilkan peran yang penting dalam jaringan media sosial terkait politik di Indonesia. Mereka mewakili dukungan terhadap pasangan calon Ganjar-Mahfud dan memiliki pengaruh yang signifikan dalam menyebarkan informasi serta memengaruhi opini publik.
@hahaha122245  menonjol  dengan degree  centrality yang  sangat  tinggi  (52),  menunjukkan  bahwa  akun  ini memiliki koneksi langsung yang luas dengan sejumlah besar akun lain dalam jaringan. Keterhubungan yang kuat ini juga diperkuat dengan nilai betweeness centrality yang tinggi (0.000087), yang menandakan bahwa @hahaha122245 sering menjadi titik hub dalam menghubungkan berbagai kelompok dalam jaringan. Dengan closeness centrality (0.268174) yang  tinggi,  akun  ini  tidak  hanya  memiliki  akses  cepat  ke  informasi  yang  beredar,  tetapi  juga  dapat  dengan  efektif mempengaruhi arus percakapan dan opini yang terbentuk.
@S40637746Sugeng  dan  @BandasoAle41192  juga  memiliki degree  centrality yang  signifikan  (27  dan  23), menunjukkan bahwa mereka berperan penting dalam membangun jaringan dukungan terhadap Ganjar-Mahfud. Keduanya memiliki  nilai betweeness  centrality (0.000021  dan  0.00002)  yang  menunjukkan  peran  mereka  sebagai  penghubung dalam menghubungkan kelompok-kelompok yang berbeda. Closeness centrality mereka (0.266537 dan 0.266569) juga mencerminkan akses yang cepat terhadap informasi dan potensi pengaruh yang besar terhadap kelompok-kelompok yang mereka dukung.
Dalam konteks cluster dan subkomunitas, akun-akun ini membentuk bagian dari subkelompok yang berfokus pada mendukung Ganjar-Mahfud. Mereka saling berinteraksi untuk memperkuat pesan-pesan positif tentang kandidat mereka  dan  menyebarkan  informasi  terkait  platform  politik  Ganjar-Mahfud.  Dinamika  dalam  jaringan  ini  sangat dipengaruhi oleh aktivitas mereka dalam menyebarkan informasi dan memobilisasi dukungan, yang dapat mempengaruhi persepsi publik terhadap pasangan calon yang mereka dukung.
Secara keseluruhan, @hahaha122245, @S40637746Sugeng, dan @BandasoAle41192 tidak hanya sebagai akun- akun  individu,  tetapi  juga  sebagai  aktor  utama  dalam  membentuk  narasi  politik  dan  mempengaruhi  dinamika  dalam jaringan  media  sosial.  Peran  mereka  dalam  mengatur  dan  memperkuat  dukungan  terhadap  kandidat  mereka mencerminkan  kekuatan  yang  dimiliki  oleh  media  sosial  dalam  membentuk  opini  publik  dan  memobilisasi  basis dukungan politik.
Di  platform  Twitter  (X),  akun-akun  berpengaruh  memainkan  peran  yang  sangat  vital  dalam  membentuk dinamika percakapan seputar calon presiden Indonesia. Dengan jumlah pengikut yang besar, mereka memiliki kekuatan untuk mempengaruhi pendapat publik dengan mengungkapkan dukungan atau kritik terhadap kandidat tertentu. Melalui tweet dan retweet mereka, opini yang mereka sampaikan dapat dengan cepat menyebar dan menjadi topik utama dalam ruang publik digital. Tidak hanya sebagai penggerak opini, akun-akun berpengaruh juga menjadi sumber utama informasi terkini tentang calon presiden. Mereka mampu menyebarkan berita terbaru, analisis kebijakan, dan pandangan politik yang berdampak luas. Informasi yang mereka sebarkan tidak hanya mencakup fakta-fakta, tetapi juga interpretasi dan opini yang mempengaruhi cara orang melihat dan memahami calon presiden tersebut[16].
Selain  itu,  akun-akun  berpengaruh  aktif  dalam  menggalang  dukungan  politik.  Mereka  mengajak  pengikut mereka  untuk  terlibat  dalam  kampanye,  menghadiri  acara  politik,  atau  memberikan  sumbangan.  Hal  ini  mengubah platform media sosial menjadi ruang untuk mobilitasi politik, memperkuat basis dukungan, dan membangun momentum bagi kandidat yang mereka dukung. Di samping itu, Twitter (X) menjadi arena diskusi dan debat yang sengit, yang sering kali diinisiasi oleh akun-akun berpengaruh. Mereka merespons pernyataan dan kebijakan calon presiden, menciptakan ruang untuk berbagi pendapat dan mempertukarkan argumen. Diskusi ini tidak hanya meningkatkan kesadaran publik

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
tentang isu-isu kunci, tetapi juga memperluas wawasan dan perspektif yang terlibat dalam proses politik [17]. Akun-akun  berpengaruh  juga  berperan  dalam  memantau  dan  melaporkan  perkembangan  terkait  pemilu, memberikan pembaruan tentang hasil pemilihan, serta memberikan analisis mendalam. Mereka membangun narasi politik seputar calon presiden dengan fokus pada pencapaian, kebijakan, atau isu-isu spesifik yang mereka anggap penting untuk ditekankan kepada publik. Namun demikian, peran mereka tidak terbatas pada pembangunan narasi positif saja. Mereka juga  menggunakan  kekuatan  mereka  untuk  mengkritik  dan  mengawasi  kinerja  calon  presiden.  Jika  ada  kebijakan kontroversial atau tindakan yang menuai pro dan kontra, akun-akun ini memberikan platform untuk memperkuat kritik atau memberikan pandangan alternatif yang penting untuk ditimbang oleh masyarakat [18]. Dengan potret yang disajikan oleh  percakapan  tentang  calon  presiden  di  Twitter  (X),  pihak-pihak  pemangku  kepentingan  dapat  memanfaatkan kolaborasi dengan akun-akun berpengaruh untuk memastikan bahwa kekuatan mereka digunakan secara produktif dalam mendukung proses Pemilihan Presiden Indonesia tahun 2024 secara damai dan berbudaya[19].

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini mengambil data percakapan dari Twitter (X) untuk menganalisis jaringan sosial yang membahas tiga pasangan calon presiden dengan kata kunci "Anies Muhaimin", "Ganjar Mahfud", dan "Prabowo Gibran". Metode yang digunakan meliputi visualisasi jaringan menggunakan Gephi 0.10.1 dan analisis centralitas untuk mengidentifikasi akun-akun sentral yang berperan dalam penyebaran informasi. Analisis menunjukkan bahwa  beberapa  akun memiliki degree  centrality yang  tinggi  dalam  jaringan  percakapan  tersebut,  menandakan  peran  krusial  mereka  dalam mempengaruhi diskusi dan penyebaran informasi di Twitter (X). Implikasi utamanya adalah strategi kampanye politik bisa lebih efektif dengan menargetkan akun-akun sentral ini untuk memperluas jangkauan pesan dan memengaruhi opini publik.
Namun,  penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  terkait  cakupan  data  yang  mungkin  tidak  mencakup  semua percakapan atau akun yang relevan di Twitter (X). Fokus analisis hanya pada beberapa aspek sentralitas seperti degree , betweenness , dan closeness centrality , tanpa mempertimbangkan aspek penting lain seperti analisis sentimen atau konten percakapan.
Secara lebih luas, penelitian ini memberikan wawasan tentang struktur percakapan politik di  Twitter (X) dan relevansinya dalam strategi komunikasi politik saat ini. Memahami peran akun-akun sentral dalam jaringan sosial dapat membantu  pengambil  keputusan  dalam  merancang  strategi  komunikasi  yang  lebih  efektif  di  media  sosial  untuk memengaruhi pendapat publik.
Dalam  era  digital  ini,  analisis  jaringan  sosial  seperti  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menjadi  semakin penting untuk memahami bagaimana komunikasi politik terjadi dan bagaimana pengaruhnya dapat dioptimalkan. Dengan memperdalam  pemahaman  tentang  struktur  dan  dinamika  jaringan  ini,  pelaku  politik  dapat  meningkatkan  strategi komunikasi mereka di platform online untuk mencapai tujuan kampanye dengan lebih efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Talapessy, “Analisis Node Dengan Metode Degree Centrality Dan Follower Rank Pada Tagar Twitter,” vol. 9, no. 2, hal. 367–372, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4053.
[2] D.  M.  DIANNZAH,  “Analisis  Interaksi  Pengguna Twitter  Menggunakan  Social  Network Analysis  Dan Topic  Modelling Terkait  Strategi  Pemasaran  E-Commerce  (Studi  Kasus:  Tokopedia  …,”  2021,  [Daring].  Tersedia  pada: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/38724%0Ahttps://dspace.uii.ac.id/bitstream/handle/123456789/38724/17522265. pdf?sequence=1&isAllowed=y.
[3] A. I. Sugiarta, D. Syamsuar, dan E. S. Negara, “Analisis Sentralitas Aktor pada Struktur Jaringan Politik dengan Menggunakan Metode Social Network Analysis ( SNA ) : Studi Kasus Group Facebook Lembaga Survei Sosial Media,” hal. 203–209, 2012.
[4] Y. P. Setianto, “Melihat Perbincangan # Pilpres2019 di Media Sosial dengan Social Media,” J. Ultim. , vol. 12, no. 1, 2020.
[5] L. D. Mahbubah dan E. Zuliarso, “Analisa Sentimen Twitter Pada Pilpres 2019 Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Sintak , hal. 194–195, 2019, [Daring]. Tersedia pada: https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sintak/article/view/7585.
[6] A. Kartino, M. K. Anam, R. Rahmaddeni, dan J. Junadhi, “Analisis Akun Twitter Berpengaruh terkait Covid-19 menggunakan Social,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 10, hal. 697–704, 2021.
[7] N. Fitriani, I. Sembiring, dan K. D. Hartomo, “Evaluasi Jaringan dan Interaksi Tim Sukses Pileg Tahun 2019 Melalui Social Network Analysis ( SNA ),” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 2, no. 14, 2020.
[8] B. Arianto, “Pemanfaatan Aplikasi Drone Emprit Academic dalam Menganalisis Opini Publik di Media Sosial,” J. Soc. Polit. Gov. , vol. 2, no. 2, hal. 14, 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://all3dp.com/2/fused-deposition-modeling-fdm-3d-printing- simply-explained/.
[9] H. Tuhuteru dan A. Iriani, “Analisis Kolaborasi Penelitian Ilmiah Dosen Fakultas X dengan Social Network Analysis ( SNA

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 2, Juli 2024, Page 316-329 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
),” vol. 4, no. April, hal. 149–158, 2018.
[10] E.  Mailoa,  “Analisis  Node  dengan  Centrality  dan  Follower  Rank  pada  Twitter,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 3, hal. 937–942, 2017.
[11] D. Kurniawan, A. Iriani, dan D. Manongga, “Pemanfaatan Social Network Analysis (Sna) Untuk Menganalisis Kolaborasi Karyawan  Pada  Pt.  Arum  Mandiri  Group,” J.  Transform. ,  vol.  17,  no.  2,  hal.  149,  2020,  doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1646.
[12] K. Das, S. Samanta, dan M. Pal, “Study on centrality measures in social networks: a survey,” Soc. Netw. Anal. Min. , vol. 8, no. 1, 2018, doi: 10.1007/s13278-018-0493-2.
[13] A. Utami dan A. Alamsyah, “Analisis Karakteristik Strategi Konten E-commerce Indonesia menggunakan Pendekatan Social Network  Analysis  untuk  Market  Intelligence,” J.  Manaj.  dan  Bisnis  Performa ,  hal.  116–123,  2019,  doi: 10.29313/performa.v0i0.3473.
[14] P. Choudhary dan U. Singh, “Ranking Terrorist Organizations Network in India Using Combined Sna-Ahp Approach,” no. November 2018, 2019.
[15] R.  Khalida,  B.  Bangun,  M.  Mesran,  dan  N.  Oktari,  “Penerapan  Metode  ROC  dan  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS) dalam Penerimaan Asisten Perkebunan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, hal. 937, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3092.
[16] M. Nur Habibi dan Sunjana, “Analysis of Indonesia Politics Polarization before 2019 President Election Using Sentiment Analysis  and  Social  Network  Analysis,” Int.  J.  Mod.  Educ.  Comput.  Sci. ,  vol.  11,  no.  11,  hal.  22–30,  2019,  doi: 10.5815/ijmecs.2019.11.04.
[17] S. R. Utami, R. N. Safitri, dan Y. A. Kuncoroyakti, “Analisis Jaringan dan Aktor # BatalkanOmnibusLaw di Media Sosial Twitter  Menggunakan  Social  Network  Analysis  (  SNA  )  topik  popular  yang  berupa  tagar  pada  Twitter  adalah  #
BatalkanOmnibusLaw . # BatalkanOmnibusLaw yang ramai menjadi pembicaraan warganet se,” vol. 4, no. 3, hal. 135–148, 2021.
[18] H. Hastuti, H. F. Maulana, A. P. H. Tompo, dan Z. Z. Ferizka, “Sentiment Analysis of the Indonesia Presidential Election 2024 with Ensemble Learning for Reducing Disinformation on Social Media,” Int. Conf. ICT Converg. , vol. 2023-Augus, no. 1, hal. 563–568, 2023, doi: 10.1109/ICoICT58202.2023.10262584.
[19] R. A. Fahrezi dan W. N. Praja, “Retorika,” J. Komunikasi, Sos. dan Ilmu Polit. , vol. 1, no. 2, hal. 69–73, 2024.