Jurnal TRANSFORMATIKA , Vol.20, No.2, JANUARI 2023, pp. 60 - 69 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■page 60

## Analisis Kolaborasi Hubungan Karyawan Menggunakan
Metode Social Network Analysis (Studi Kasus Dinas Kearsipan Dan Perpustakaan Kabupaten Boyolali)
Wreda Agung Kuncoro 1 , Eko Sediyono 2 , Kristoko Dwi Hartomo 3
1 Magister Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, Indonesia, e-mail: wreda168@gmail.com
2 Magister Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, Indonesia, e-mail: eko@uksw.edu
3 Magister Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, Indonesia, e-mail: kristoko@gmail.com

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 10 Januari 2023 Received in revised form 11 Januari 2023 Accepted 17 Januari 2023 Available online 30 Januari 2023

## Keywords:
Collaboration; Social Network Analysis, Boyolali
* Correspondece:
Telepon: -

## E-mail:
wreda168@gmail.com

## ABSTRACT (10 PT)
Good  local  government  performance,  especially related  to  the  realization  of  good  corporate
governance,  can  be  created  if  there  is  good communication  between  agencies,  employees  and compact  collaboration  to  synergize  policies  that facilitate  public  services.  To  optimize  government performance, one of which is the Boyolali District Archives and Library Service through collaborative relationships  between  employees  so  as  to  create intense two-way communication. This study aims to identify  social  networks  related  to  collaboration between  employees  using  the  Social  Network Analysis  method  and  a  total  of  40  people  as respondents,  but  only  32  people  filled  out  the questionnaire data completely. The indicators used in viewing the research results are density values, degree  centrality  values,  closeness  centrality values,  betweenness  centrality  values,  and  clique values.  The  results  of  the  analysis  obtained  a network  density  level  of  14.8%  (considered  weak because  it  is  less  than  50  percent).  Employee number 21 has the highest degree centrality value and  betweenness  centrality  value,  then  employee number 9 has the highest closeness centrality. This research  concludes  that  there  is  a  good collaborative  relationship  between  the  four departments in the Archives and Library Office of Boyolali Regency, namely the Operations department,  the  Service  department,  the  Archives department, and the Librarian department.

## INTRODUCTION
Sebuah perusahaan dapat berkembang dengan baik apabila didukung kemampuan untuk bisa beradaptasi dengan perkembangan zaman. Perusahaan yang mampu menciptakan perubahan- perubahan yang mengarah pada perbaikan akan menjadikan suasana kerja yang nyaman. Dalam
mengelola sebuah  perusahaan  diperlukan  keseimbangan  sebagai  syarat  utama  agar  sumber  daya manusia  dapat  berkembang  secara  produktif  [1].  Manajemen  perusahaan  dituntut  untuk  dapat merumuskan  konsep  kebijakan  dalam  mengelola  sumber  daya  manusia  perusahaan  agar  bisa berkembang sesuai dengan kebutuhan perusahaan [1]. Untuk menjamin mutu dan kualitas sumber daya manusia dalam perusahaan salah satunya melakukan penilaian pada kinerja karyawan secara berkala [2].
Beberapa penelitian menunjukan tentang pola jaringan komunikasi yang tersembunyi serta kolaborasi antara individu-individu dalam organisasi. Dengan menggunakan teknik Social Network Analysis (SNA),  dimana  sampel  dan  populasi  adalah  seluruh stakeholder internal  perusahaan produksi kain Batik “UKM Windasari” di kabupaten Sragen, Jawa Tengah [3]. Dihasilkan output dari  riset  yang  menunjukkan  hanya  3  aktor  yang  memiliki  peran  besar  dan  banyak  aktor  yang bergantung  dalam  menjadi  perantara  dengan  aktor-aktor  lainnya,  sehingga  pola  hubungan komunikasi ini tidak mendukung kerjasama yang baik.
Dalam  jaringan  komunikasi  di  sebuah  organisasi  atau  komunitas  terkadang  terdapat masalah dalam komunuikasi yang akan berdampak pada pencapaian tujuan organisasi itu sendiri. Dalam  SNA  ( social network  analysis )  sebagai salah satu  metode  yang  memberikan  kesempatan untuk melihat pola tersembunyi dari interaksi informal [3], seperti menyelidiki aktor dan kelompok baik  yang  memiliki  struktur  organisasi formal maupun  yang  belum.  Peneliti  ingin  berusaha melakukan  penelitian  terkait  jaringan  kolaborasi  hubungan  karyawan  pada  organisasi  Dinas Kearsipan  dan  Perpustakaan  Kabupaten  Boyolali,  dimana  diharapkan  dengan  adanya  pemetaan jaringan  komunikasi  serta  kolaborasi  antara  karyawan  dapat  dijadikan  saran  kebijakan  dalam pengambilan  keputusan  terkait  rencana  strategis  organisasi.  Pada  Dinas  Kearsipan  dan Perpustakaan  Kabupaten  Boyolali terdapat  kurang  lebih  40  orang  karyawan  yang  terbagi  dalam beberapa departemen atau bagian yang memiliki tugas pokok dan fungsinya (TUPOKSI) masing- masing.
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Zusrony,  Purnomo,  dan  Prasetyo  [4]  terkait pemetaan  jaringan  komunikasi  pada  karyawan  PT.  BFI  cabang  Salatiga  menggunakan  metode Social Network Analysis (SNA) yang bertujuan untuk mengukur tingkat hubungan sosial semua pegawai dalam rangka peningkatan kinerja. Hasilnya menunjukkan kepadatan jaringan (density) nilainya  dibawah  50%  atau  lemahnya  suatu  hubungan  dalam  jaringan  komunikasi  tersebut  dan aktor yang dominan memiliki nilai sentralitas yang tinggi dari divisi operasional, divisi kredit dan divisi penagihan.
Kemudian Kurniawan, Iriani dan Manongga [5] juga meneliti tentang analisis kolaborasi karyawan menggunakan metode Social Network Analysis (SNA) pada PT. Arum Mandiri Group, dimana  sampel  yang  diuji  sejumlah  43  orang  karyawan  yang  terdiri  dari  beberapa  departemen diantaranya  departemen service sepeda  motor,  departemen  pencucian  mobil  dan  motor  serta departemen properti. Tingkat kepadatan jaringan juga sangat lemah sebesar 14,9% karena dibawah 50%.
Sedangkan Latupeirissa, Sediyono, dan Iriani [6] meneliti terkait pemanfaatan metode Social Network Analysis (SNA) dalam kaitannya proses analisis kolaborasi pola komunikasi pada pegawai
Balai  Perikanan  Budidaya  Laut  (BPBL)  Ambon.  Penelitian  ini  mengambil  sampel  sebanyak  84 orang  yang  dijadikan  responden  dan  hasilnya  dipahami  bahwa  mayoritas  departemen  telah melakukan kolaborasi komunikasi tetapi masih ada beberapa departemen yang memiliki nilai nol kaitannya dengan hubungan relasional dengan departemen lainnya. Berdasarkan temuan ini maka diperlukan beberapa solusi agar bisa menyelesaikan masalah komunikasi dari para stakeholder dari BPBL Ambon.

## RESEARCH METHODS
Penelitian ini mencoba ingin mengetahui pola hubungan, jaringan serta interaksi antar aktor atau  pegawai  dinas  kearsipan  dan  perpustakaan  Kabupaten  Boyolali.  Dalam  proses  mengetahui pola analisis hubungan karyawan menggunakan metode Social Network Analysis (SNA) digunakan berbagai tahapan diantaranya sebagai berikut :

## Social Network Analysis (SNA)
Social  Network  Analysis (SNA)  merupakan  metode  untuk  mempelajari  hubungan  manusia dengan  menggunakan  teori  grafik,  teori  ini  membuat  SNA  dapat  memeriksa  struktur  hubungan sosial dalam suatu kelompok dan mengetahui hubungan karyawan dan pemasaran perusahaan [7]. Social Network Analisis (SNA) juga dapat diartikan sebagai suatu metode analisis didalam sebuah riset  yang  memiliki  konsentrasi  utama  pada  riset  hubungan  serta  seringkali  digunakan  untuk mengukur serta menggambarkan sebuah hubungan antar individu berupa informasi [8].

## Tingkatan Sistem
Tingkatan sistem adalah visualisasi jaringan secara menyeluruh, dimana alam suatu jaringan tidak  hanya  membahas  tentang  individu/aktor  maupun  kelompok  tetapi  lebih  fokus  pada karakteristik serta struktur jaringan [9]. Untuk menghitung tingkatan sistem dengan menghitung nilai density atau kepadatan jaringan dengan rentang nilai 0 sampai dengan 1 (semakin mendekati angka 1 semakin bagus) [9], Rumusnya sebagai berikut :
) 1 ( 1 − = N N D (1)

## Parameter Sentralitas
Dalam menguji adanya relasi diantara para individu (aktor) dalam suatu jaringan kelompok atau grup, terdapat parameter dalam SNA untuk mengukur sentralitas [10], diantaranya :

## 1. Degree Centrality
Degree centrality merupakan tingkatan yang memperlihatkan tingkat popularitas individu dalam  jaringan  sosial  [4]. Degree  centrality juga  memperlihatkan  seorang  individu  (aktor) memiliki banyak hubungan dengan berbagai individu (aktor) dalam sebuah jaringan [11]. Dalam degree centrality menggunakan node untuk mengukur terkait pentingnya sebuah individu dalam lingkungan sosialnya [12]. Angka satu berati semua aktor saling menghubungi dan angka 0 tidak satupun aktor yang dihubungi atau menghubungi [13].
Rumus untuk menghitung nilai degree centrality , sebagai berikut :
1 1 − =  N d Cd (2)
TRANSFORMATIKA , Vol.20, No.2, Januari 2023, pp. 60-69

## 2. Closeness Centrality
Closeness  centrality memperlihatkan  jarak  tercepat  dari  suatu  individu  (aktor)  dengan individu  (aktor)  lain  sehingga  bisa  memberikan  informasi  dengan  cepat  dengan  jumlah penghubung lebih sedikit [11] [4]. Rumus untuk menghitung nilai closeness centrality , sebagai berikut :
 − = Dij N Cc 1 (3)

## 3. Betweenness Centrality
Betweenness  centrality  memperlilahatkan  individu  (aktor)  yang  memiliki  peran  penting sebagai penghubung antar individu(aktor)  lainnya dalam komunikasi serta koordinasi informasi [11]. Rumus untuk menghitung nilai betweenness centrality (D), sebagai berikut :
2 3 2 + − = n n gij gijPk
Cb (4)

## Klik
Klik  adalah  penggolongan  individu  dalam  sebuah  jaringlasi)  an  dengan  memaksimalkan seluruh bentuk hubungan (relasi) antar individu dan para individu yang disebut aktor/ node saling berinteraksi  dengan  individu  lainnya  dalam  anggota  kelompok  atau  komunitasnya  [4].  Dalam Social Network Analysis (SNA), klik biasa disebut dengan istilah gabungan jaringan antar aktor (node)  berdasarkan  persamaan  profil  ( background ),  persamaan  pekerjaan,  persamaan  hobi,  dll. Dalam buku “Analisis Jaringan Komunikasi”  dijelaskan bahwa jumlah sebuah hubungan dalam klik minimal terdiri dari 3 individu/aktor, baik dihubungi atau menghubungi [9].

## Graf
Graf sebuah network structure yang memiliki fungsi dalam membuat model suatu hubungan relasional antara individu (aktor), dimana dalam SNA graf yang dipakai adalah sebuah titik (node) untuk  memvisualisasikan  sebuah  hubungan  atau  biasanya  disebut  sociogram  [14].  Dengan visualisasi  hubungan antar individu atau  aktor  dalam sebuah jaringan  disimbolkan  dengan  path, sehingga  tergambar  sociogram  yang  memperlihatkan  hubungan  kolaborasi  antar  karyawan  atau pegawai dan bisa menjadi bahan pertimbangan bagi para stakeholders dalam sebuah organisasi atau instansi.

## Sumber dan Teknik Pengambilan Data
Sumber data penelitian ini melibatkan seluruh pegawai atau karyawan Dinas Kearsipan dan Perpustakaan  Kabupaten  Boyolali  sebanyak  40  orang.  Teknik  dalam  memilih  responden  di penelitian ini menggunakan snowball sampling , yaitu responden pertama memberikan informasi awal dan menyebutkan data pada sampel berikutnya sampai jumlah sampel terpenuhi [5].

## Tahapan Pengumpulan Data
Pengumpulan data dari responden menggunakan kuesioner sesuai dengan terpenuhinya jumlah sampel, dimana isi kuesioner terkandung atribut jenis kelamin, departemen, dan posisi atau jabatan. Data  yang  sudah  didapatkan  dari  responden  kemudian  ditabulasikan  kedalam  file  Ms.  Excell, dimana  kalau terdapat  hubungan antar  individu  diberikan  nilai nol  (0)  dan  ketika  ada  hubungan antar individu diberikan nilai satu (1). Kemudian data yang sudah ditabulasikan kedalam file Ms. Excel dipindahkan pada aplikasi UCINET 6 untuk dianalisis lebih lanjut [15].

## Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  jenis descriptive  qualitative  research ,  dimana  dalam  melakukan berbagai  tahapan  serta  analisis  penelitian  serta  tahapan  metode  penelitian  diperlihatkan  pada gambar berikut :
Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## RESULTS

## 1. Tingkatan Sistem
Tingkatan sistem yang diperlihatkan melalui tingkatan kepadatan jaringan ( density ) setelah diolah  menggunakan  aplikasi  UCINET  6  terdapat  141  ikatan  yang  membentuk  dalam  struktur jaringan kolaborasi hubungan karyawan di Dinas Kearsipan dan Perpustakaan Kabupaten Boyolali, sedangkan  nilai  rata-rata  pada density yang  diperlihatkan  pada  tabel  1  nilainya  sebesar  14,8%. Dapat diambil sebuah kesimpulan bahwa kolaborasi hubungan karyawan di Dinas Kearsipan dan Perpustakaan  Kabupaten  Boyolali  masih  perlu  diperbaiki  lagi  karena  nilainya  dibawah  50%. Harapannya  seluruh  karyawan  atau  pegawai  Dinas  Kearsipan  dan  Perpustakaan  Kabupaten Boyolali  dan  semua  pemangku  kepentingan  bisa  meningkatkan  komunikasi  yang  lebih intens melalui kegiatan-kegiatan non formal seperti outbound .
Tabel 1 Density

## Sumber: data diolah 2022
2. Degree Centrality Density / Average Matrix Value 1. Density 2. Number of ties 3. Avg Degree 0,148 148 4,594
Degree centrality  hasilnya bisa dilihat di tabel 2, dimana terdapat  32 orang karyawan Dinas Kearsipan  dan  Perpustakaan  Kabupaten  Boyolali  dalam  jaringan  organisasi,  disini  peneliti mendapatkan beberapa orang karyawan yang memiliki high centrality atau paling populer. Tabel 2 menunjukkan  karyawan  nomor  21  merupakan  karyawati  dari  departemen  dengan  jabatan  staf pustakawan, memiliki nilai tertinggi dengan nilai sembilan (9 kali) untuk menghubungi dan dua belas  (12  kali)  untuk  dihubungi.  Hal  ini  memberikan  tampilan  bahwa  karyawati  nomor  21 mengirimkan informasi ke 9 orang di dalam jaringan serta menerima informasi dari 12 karyawan lainnya dalam jaringannya. Degree centrality bisa dijadikan sebuah advice dan bahan pertimbangan dari  bagian  kepegawaian  Dinas  Kearsipan  dan  Perpustakaan  Kabupaten  Boyolali  dalam pertimbangan promosi jabatan bagi para karyawan yang memiliki tingkat degree centrality paling tinggi  dengan  tetap  mempertimbangan  kompetensi  dan  integritas  pada  bidang  tugas  masing- masing .

## Tabel 2 Degree Centrality
Freeman's Degree Centrality Measures ID  OutDegree  InDegree  NrmOutDeg  NrmInDeg 21 9.000 12.000 5.806 7.742 6 9.000 1.000 5.806 0.645 12 9.000 3.000 5.806 1.935 32 8.000 2.000 5.806 1. 290 10 8.000 4.000 5.161 2.581 Sumber: data diolah 2022
Gambar  2  memperlihatkan  karyawan  yang  memiliki degree  centrality tertinggi  pada sociogram ,  dimana  karyawan  yang  diberi  lingkaran  dengan  warna  ungu  dengan  nomor  21  dari departemen Pustakawan, kemudian aktor  nomor 6 dan 32 dari departemen Arsip, dan karyawan nomor  10  dan  12  dari  departemen  Pelayanan  merupakan  5  besar  tertinggi  dari  nilai degree centrality .  Sebagian  besar  menyatakan  karyawan  dari  departemen  Pustakawan  menyatakan karyawati  dengan nomor 21  dengan jenis  kelamin  perempuan  dengan  jabatan staf  dan  memiliki kedekatan dan rasa empati yang tinggi bagi semua rekan kerja.
Gambar 2. Degree Centrality
Analisis Kolaborasi Hubungan Karyawan Menggunakan Metode Social Network Analysis (Studi Kasus Dinas Kearsipan Dan Perpustakaan Kabupaten Boyolali)( Wreda Agung Kuncoro)

## 3.3 Closeness Centrality
Pada  tabel  3  memperlihatkan  nilai closeness  centrality dari  beberapa  karyawan  dihitung menggunakan  dua  parameter  yaitu incloseness dan outcloseness untuk  menunjukkan  tingkat kedekatan antara karyawan dengan jaringan kelompok dalam organisasi. Tabel 3 terlihat karyawan nomor 9 departemen Operasional bagian Keuangan  memiliki nilai incloseness dan outcloseness paling tinggi. Karyawan nomor 9 menjadi salah satu karyawan yang memiliki tingkat kedekatan dengan  departemen  lain  dan  menjadi  kolaborator  dengan  dua  departemen  lainnya.  Kolaborasi antara  karyawan  hanya terkonsentrasi  pada  departemen  pustakawan  dan  operasional,  yaitu  pada karyawan nomor 5, 21, 22 dan 20. Harapan kedepan Dinas Kearsipan dan Perpustakaan Kabupaten Boyolali bisa membuat berbagai inovasi agar bisa tercipta kolaborasi yang baik antar karyawan di setiap departemen.

## Tabel 3
Closeness Centrality Closeness Centrality ID inCloseness outCloseness 9 29.245 3.125 5 26.957 16.316 21 26.957 17.318 22 26.724 16.757 20 26.271 15.657 Sumber: data diolah 2022
Gambar 3 memperlihatkan karyawan yang memiliki closeness centrality tertinggi pada graf , dimana  karyawan  yang  diberi  lingkaran  dengan  warna  ungu  dengan  nomor  9  dari  departemen Operasional  bagian  Keuangan,  kemudian  karyawan  nomor  5  serta  nomor  22  dari  departemen Operasional,  dan  karyawan  nomor  20  dan  21  dari  departemen  Pustakawan  merupakan  5  besar tertinggi  dari  nilai closeness  centrality .  Sebagian  besar  menyatakan  karyawan  dari  departemen Operasional  menngungkapkanan  karyawan  dengan  nomor  9  dengan  jenis  kelamin  perempuan dengan jabatan staf yang mengurusi keuangan di Dinas Kearsipan dan Perpustakaan  di Boyolali memiliki sifat ramah dan suka membantu rekan kerja.
Gambar 3. Closeness Centrality

## 4. Betweenness Centrality
Pada Tabel 4 didapatkan nilai betweenness centrality , di mana karyawan dengan nomor 21 dari departemen  Pustakawan mempunyai  nilai nBetweenness paling tinggi,  dimana memiliki  definisi karyawan mempunyai posisi favorit didalam jaringan kelompok, karena sangat banyak karyawan yang saling simbiosis mutualisme antar karyawan dalam jaringan departemen pada mereka agar dapat membuat jaringan pertemanan Dinas Kearsipan dan Perpustakaan Kabupaten Boyolali. Posisi kedua  hingga  kelima  ditempati  oleh  karyawan  nomor  13  dari  departemen  Pelayanan,  karyawan nomor 17, 22, dan 25 dari departemen Operasional.

## Tabel 4 Betweenness Centrality
Freeman Betweenness Centrality ID Betweenness nBetweenness 21 155.344 16.704 22 125.573 13.610 25 104.583 11.246 17 96.065 10.330 13 78.908 8.485 Sumber: data diolah 2022
Gambar  4  memvisualisasikan  karyawan  yang  mempunyai betweenness  centrality tertinggi pada graf , dimana karyawan dengan tanda lingkaran warna ungu dengan nomor 21 dari departemen Pustakawan, kemudian aktor  nomor 13 dari departemen Pelayanan, dan karyawan nomor 17, 22, dan 25 dari departemen Pelayanan merupakan 5 besar tertinggi dari nilai betweenness centrality . Sebagian besar menyatakan karyawan dari departemen Pustakawan menyatakan karyawati dengan nomor  21  dengan  jabatan  staf  memiliki  sikap  yang  terbuka  dan  ramah  dengan  semua  rekan kerjanya.
Gambar 4. Betweenness Centrality

## 5. Klik
Berdasarkan  data  dari  pengumpulan  kuesioner  didapatkan  5  hubungan  klik  dengan  batasan minimal  6  jumlah  karyawan  per  grup  seperti  pada  tabel  5  yang  memperlihatkan  hubungan  klik hanya  menampung  sejumlah  4  individu  dari  32  karyawan  dalam  jaringan  kelompok  Dinas Kearsipan dan Perpustakaan Kabupaten Boyolali. Pola klik didominasi oleh karyawan yang berasal dari departemen Pelayanan, Operasional dan Pustakawan. Adanya klik dalam Dinas Kearsipan dan Perpustakaan  Kabupaten  Boyolali  mempunyai  efek  positif  dan  negatif.  Klik  mempunyai  efek positif jika hubungan tidak memiliki konflik kepentingan dan dapat meningkatkan kolaborasi agar semakin efektif antar departemen. Akan tetapi klik mempunyai efek negatif juga  jika klik hanya dilihat sebagai kumpulan karyawan yang hanya membuat kelompok kecil yang sifatnya menolak terhadap perubahan dinamis yang terjadi dalam organisasi yang sifatnya membangun.

## Tabel 5
Klik Klik ID Aktor I 5, 10, 11, 12, 20, 21 II 5, 10, 11, 14, 20, 21 III 5, 8, 10, 14, 20, 21
Sumber: data diolah 2022

## 6. Graf
Pola  dalam  suatu  hubungan  diantara  karyawan  yang  dilambangkan  dengan  simbol  (node) berdasarkan atribut tiap departemen, jenis kelamin, dan jabatan diperlihatkan pada tabel 6, 7, 8 dan gambar 5. Membedakan departemen dengan warna, dimana departemen Operasional warna merah, warna biru untuk departemen Pelayanan, warna hijau untuk departemen Arsip, dan warna kuning untuk departemen Pustakawan. Jenis kelamin perembuan menggunakan simbol lingkaran dan jenis kelamin  laki-laki  menggunakam  simbol  kotak.  Ukuran  simbol  dibedakan  menjadi  simbol  besar untuk karyawan posisi pejabat dan  simbol kecil ntuk karyawan tingkat staf.
Tabel 6
Departemen, Warna, ID Karyawan
Departemen Warna ID Aktor Operasional Merah 4, 5, 9, 14, 17, 18, 19, 22, 25, 26, 31 Pelayanan Biru 2, 10, 11, 12, 13, 15 Arsip Hijau 1, 3, 6, 7, 16, 23, 24, 28, 29, 32 Pustakawan Kuning 8, 20, 21, 27, 30 Sumber: data diolah 2022 Tabel 7 Jenis Kelamin No Simbol Jenis Kelamin 1. Kotak Laki-laki 2. Lingkaran Perempuan Sumber: data diolah 2022
Tabel 8

## Jabatan Karyawan
Grup Posisi Ukuran Simbol 1. Pejabat Besar 2. Staf Kecil
Sumber: data diolah 2022
Pada gambar 5 terlihat karyawan laki-laki (L) yang terbanyak dalam jaringan kelompok Dinas Kearsipan dan Perpustakaan Kabupaten Boyolali dengan jumlah 19 orang laki-laki dan karyawan wanita  sebanyak  13  orang.  Gambar  5  karyawan  tingkat  pejabat  (Kadin,  Sekdin,  Kasi,  Kabid, Kasubag)  paling  sering  melakukan  kolaborasi  komunikasi  dengan  karyawan  tingkat  staf  adalah karyawan  nomor  5  dan  22.  Sedangkan  karyawan  yang  memiliki  perbedaan  dalam  hubungan relasional dengan beda departemen secara formal, yaitu karyawan dengan nomor 1 dan 32. Dalam sociogram interaksi dalam organisasi dapat divisualisasikan tidak hanya mengelompok hanya pada departemennya  masing-masing,  sehingga  hubungan  kolaborasi  antar  departemen  belum  terlihat optimal.  Kedepan  Dinas  Kearsipan  dan  Perpustakaan  Kabupaten  Boyolali  bisa  melakukan kegiatan-kegiatan non formal untuk mempererat hubungan antar karyawan.
Gambar 5. Departemen Dinas Kearsipan dan Perpustakaan Kabupaten Boyolali

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pendekatan  SNA  yang  dihunakan  dalam  penelitian  ini  parameter  tingkatan  sistem  yang mengindikasikan  lemahnya  ikatan  hubungan  dalam  jaringan  kelompok  di  Dinas  Kearsipan  dan Perpustakaan  Kabupaten  Boyolali  dengan  nilai  dibawah  50  persen  yaitu  sebesar  14,8%.  Hasil analisis  dan  visuliasi  penelitian  menggunakan  UCINET  6  didapatkan  sebuah  temuan,  bahwa karyawan nomor 21 mempunyai nilai degree centrality dan nilai betweenness centrality tertinggi, kemudian  karyawan  nomor  9  mempunyai  closeness  centrality  tertinggi.  Sedangkan  berdasarkan pengelompokkan subgroup diperoleh 3 Klik (suatu grup kecil dalam kelompok) yang terdiri dari 6 orang  setiap  grup.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  bagi pengambil keputusan terkait jabatan pegawai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. A. Siregar and Z. Ritonga, “The Analysis of Human Capital and Social Capital on Company Performance,” J. Online Jar. Pengaj. Seni Bina, vol. 14, pp. 139–143, 2019.
Analisis Kolaborasi Hubungan Karyawan Menggunakan Metode Social Network Analysis (Studi Kasus Dinas Kearsipan Dan Perpustakaan Kabupaten Boyolali)( Wreda Agung Kuncoro)
[2]  E.  Nurfarida,  K.  Eliyen,  and  B.  A.  Nugroho,  “Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan Kinerja Dosen Menggunakan Multy Attribute Utility Theory,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 5, no. 2, p. 274, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i2.1579.
[3]  A.  Iriani  and  S.  H.  Priyanto,  “MODELING  OF  EMPLOYEE  RELATIONSHIPS  IN  SME BATIK:\rCASE STUDY OF WINDASARI BATIK,” Asian J. Manag. Sci. Educ., vol. 2, no. 4, pp. 22–35, 2013.
[4]  E.  Zusrony,  H.  D.  Purnomo,  S.  Yulianto,  and  J.  Prasetyo,  “Analisis  Pemetaan  Jaringan Komunikasi  Karyawan  Menggunakan  Social  Network  Analysis  Pada  Perusahaan Multifinance,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 145–158, 2019.
[5]  D. Kurniawan, A. Iriani, and D. Manongga, “Pemanfaatan Social Network Analysis (SNA) Untuk  Menganalisis  Kolaborasi  Karyawan  Pada  PT. Arum  Mandiri  Group,” J.  Transform., vol. 17, no. 2, p. 149, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1646.
[6]  A.  Latupeirissa,  E.  Sediyono,  and  A.  Iriani,  “Pemanfaatan  Social  Network  Analysis  Untuk Menganalisis Kolaborasi Komunikasi Pada Balai Perikanan Budidaya Laut Ambon,” J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 02, pp. 121–132, 2019.
[7]  J. A. Ginting, D. Manongga, and I. Sembiring, “The spread path of hoax news in social media (facebook) using social network analysis (SNA),” 2018 Int. Semin. Res. Inf. Technol. Intell. Syst. ISRITI 2018, pp. 405–409, 2018, doi: 10.1109/ISRITI.2018.8864444.
[8]  N. A. Azmi, A. T. Fathani, D. P. Sadayi, and I. Fitriani, “Social Media Network Analysis ( SNA ) : Identifikasi Komunikasi dan Penyebaran Informasi Melalui Media Sosial Twitter,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, pp. 1422–1430, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3257.
[9]  Eriyanto, Analisis Jaringan Komunikasi, Edisi 1. Jakarta: Kencana, 2014.
[10] H. Tuhuteru and A. Iriani, “Analisis Kolaborasi Penelitian Ilmiah Dosen Fakultas X dengan Social  Network  Analysis  (SNA),”  J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  4,  no.  1,  2018,  doi: 10.28932/jutisi.v4i1.758.
[11] D.  Fernyawan,  A.  Mustofa,  and  H.  Hidayat,  “Analisis  Hubungan  antar  Stakeholder  pada Pengeringan  Daerah  Irigasi  Serayu  dalam  Protes  Petani  di  Kecamatan  Kesugihan  dengan Social Network Analysis Network Analysis between Stakeholders on The Drying of Serayu Irrigation Areas of Protest of Farmers in Ke,” J. Agric. Biosyst. Eng. Res., vol. 2, no. 1, pp. 34–44, 2021.
[12] N. A. Rakhmawati, R. Alfarhizi, and I. Hafidz, “Penerapan Social Network Analysis dengan Menggunakan  Metode  Sociomatrix  pada  Akun  Instagram  Siswa  SMA  di  Surabaya,” Sistemasi, vol. 9, no. 2, p. 333, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i2.807.
[13] N. Fitriani, I.  Sembiring, and 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. 4, no. 2, pp. 355–362, 2020.
[14] F.  N.  Maulidya,  W.  Witanti,  and  A.  I.  Hadiana,  “Pembangunan  Sistem  Informasi  Pola Hubungan Kerja Antar Tenaga Medis Pada Rumah Sakit Jiwa Provinsi XYZ Menggunakan Social Network Analysis,” in Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi ke-9, 2018, pp. 214–219.
[15] A. Syarifudin et al., “Pemetaan Rekanan Pada Jaringan Sistem Pengadaan Secara Elektronik (SPSE)  dengan  Social  Network  Analysis  (SNA),”  in  Seminar  Nasional  Informatika  2018, 2018, pp. 43–50.