Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571 Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1

## 1 1
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id

## An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce
graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] .
ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess
WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra

## Mekanisme dan Kunci Keberhasilan Pengelolaan Kolaborasi Ekowisata Bahari di Kawasan Konservasi Raja Ampat

## Mechanism and Keys to Successful Collaboration Management of Marine Ecotourism in The Raja Ampat Conservation Area
Nuraini 1 , Arif Satria 2 , Ekawati Sri Wahyuni 2 dan Dietriech Geoffrey Bengen 3 1 Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung, Jl. A.H. Nasution No. 105 Cibiru Bandung 40614, Indonesia 2 Fakultas Ekologi Manusia, IPB University Gedung FEMA W1 - L2., Kampus IPB Dramaga, Jalan Kamper, Kabupaten Bogor, Jawa Barat 16680, Indonesia 3 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB University
Kampus IPB Darmaga, Jalan Agatis, Kabupaten Bogor, Jawa Barat 16128, Indonesia International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node  in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a  node in a  network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection  of  the central or influential actors  in a  network is  mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] . A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential  actors  of  hate  speech  in  social  networks,  one  of  which  is  the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors of hate speech on social media and issuing a legal law in the form of the Information and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] . ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Tantangan  pengembangan  pariwisata  di  kawasan  konservasi  muncul  ketika  kepentingan  pembangunan ekonomi tidak selaras dengan pembangunan ekologi. Raja Ampat memiliki keanekaragaman hayati yang perlu dilindungi.  Di  sisi  lain,  keanekaragaman  hayati  tersebut  menjadi  potensi  wisata  yang  dimanfaatkan  untuk kepentingan ekonomi. Pemerintah Kabupaten Raja Ampat menetapkan Kawasan Perairan Raja Ampat sebagai zona semiintensif, yakni kawasan  yang  dirancang  untuk  menerima kunjungan  wisatawan  dalam  skala  kecil dengan  aktivitas  wisata  yang  terbatas.  Kolaborasi  antarpemangku  kepentingan  dalam  pemanfaatan  potensi wisata diperlukan untuk menghindari berbagai konflik kepentingan. Penelitian ini bertujuan untuk menguraikan mekanisme  dan  hubungan  dinamis  yang  kompleks  antarpemangku  kepentingan  dan  mengungkapkan  kunci keberhasilan pengelolaan kolaborasi ekowisata di kawasan konservasi. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi kasus. Penelitian dilakukan di Kampung Wisata Arborek, Yenbuba dan Sawinggrai Kabupaten Raja Ampat pada bulan Oktober 2020. Pengumpulan data diperoleh melalui wawancara mendalam, observasi partisipatif dan focus group discussion . Hasil penelitian menunjukkan bahwa mekanisme pengelolaan kolaborasi dilakukan melalui sinergi peran antara pemerintah, masyarakat, LSM, akademisi, dan swasta mulai dari tahap perencanaan, pelaksanaan, hingga pengawasan dengan tipe konsultatif. Tipe konsultatif ini ditandai dengan  adanya  mekanisme  dialog  antara  pemerintah  dan  masyarakat,  tetapi  pengambilan  keputusan  masih dilakukan oleh pemerintah. Kunci keberhasilan pengelolaan kolaborasi ekowisata di kawasan konservasi meliputi (1)  koordinasi  antarpemangku  kepentingan;  (2)  keterlibatan  masyarakat  lokal;  (3)  kesadaran  dan  komitmen bersama; (4) aturan pengelolaan disepakati bersama; (5) pembentukan kebijakan sesuai dengan kondisi lokal; (6)  adanya  pembagian  kekuasaan  dan  tanggung  jawab;  (7)  adanya  mekanisme  penyelesaian  konflik;  dan  (8) berlakunya sanksi.

## Kata Kunci: ekowisata bahari; kawasan konservasi; pengelolaan kolaborasi; Raja Ampat

## ABSTRACT
The challenge of developing tourism in conservation area arises when the interests of economic development are not aligned with ecological development. Raja Ampat has a biodiversity that needs to be protected. On the other hand, this biodiversity is a tourism potential utilized for economic interests. The Raja Ampat Regency Government has designated the Raja Ampat Waters Area as a semi-intensive zone, namely an area designed to receive tourist visits on a smaller scale with limited tourist activities. Collaboration among stakeholders in utilizing tourism potential is required to avoid various conflicts of interest. This research aims to elucidated complex dynamic mechanisms and relationships between stakeholders and revealed the keys to successful collaborative ecotourism management in conservation areas. This research used a qualitative approach with a case study method. Research was conducted in Arborek, Yenbuba, and Sawinggrai Tourism Villages, Raja Ampat Regency in October 2020. Data was collected through in-depth interviews, participatory observation, and focus group discussion. The study results showed that the mechanism collaborative management was carried out through the synergy of multi-party, namely government, communities, NGOs, academics, and the private sector, by forming a collaborative management strategy from planning to monitoring with a consultative type. This consultative type is characterized by the existence of a dialogue mechanism between the government and the community, but decision making is still carried out by the government. The keys to successful collaborative management of ecotourism in conservation areas include (1) coordination between stakeholders; (2) involvement of local communities; (3) awareness and commitment among stakeholders; (4) mutually agreed management rules; (5) local based policies and regulations; (6) a division of power and responsibility; (7) a conflict resolution mechanism; and (8) sanctions apply.
Keywords: collaboration management; conservation area; marine ecotourism; Raja Ampat
Diterima tanggal : 20 Juli 2023
Perbaikan naskah: 27 Desember 2023
Disetujui terbit   : 12 Januari 2024
Korespodensi penulis:
Email: nuraini@uinsgd.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v10i1.13054 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Wilayah  pesisir  memiliki  daya  tarik  wisata bagi wisatawan berupa keindahan panorama bawah laut, bentang alam sekitar pantai, keanekaragaman jenis  tumbuhan,  burung,  dan  hewan-hewan  lain (Dahuri et  al .,  2001).  Potensi  daya  tarik  wisata dimanfaatkan sebagai sumber pendapatan baik bagi masyarakat  maupun  bagi  pihak  lain,  seperti  jasa
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure
Collective influence Key actor Weight collective influence graph
penginapan,  jasa  pemandu  wisata,  jasa  penyedia transportasi,  penyewaan  fasilitas  selam,  rumah makan,  rekreasi  pantai,  serta  penyedia  kerajinan dan  kesenian.  Berdasarkan  Peraturan  Menteri Pariwisata  Republik  Indonesia  Nomor  29  Tahun 2015, destinasi pariwisata dikembangkan atas dasar potensi daya tarik wisata yang dikembangkan secara sinergis  dengan  pengembangan  fasilitas  wisata, fasilitas  umum,  aksesibilitas  atau  sarana  prasarana, serta pemberdayaan masyarakat dalam sistem yang utuh dan berkelanjutan.
Potensi  wisata  menjadi  faktor  pengaruh dalam  peningkatan  jumlah  wisatawan  yang diharapkan  mampu  mendorong  peningkatan kesejahteraan masyarakat. Akan tetapi, terdapat isu utama  yang  diperdebatkan,  yaitu  dampak  negatif dari  pariwisata  massal  terhadap  lingkungan  dan ekosistem (Hsieh & Kung, 2013; Michailidou et al .,  2016;  Cao et  al .,  2016;  Papageorgiou,  2016). Dalam  rangka  meminimalisasi  dampak  kerusakan lingkungan  akibat  kegiatan  pariwisata,  konsep pariwisata  yang  dikembangkan  adalah  ekowisata. Bhuiyan et al . (2016) menjelaskan bahwa ekowisata memanfaatkan  sumber  daya  yang  ada  di  suatu daerah  dan  berusaha  menciptakan  keseimbangan antara  kegiatan  potensial  dari  keindahan  alam, kekayaan keanekaragaman hayati, dan budaya yang ada  kawasan  wisata.  Kerangka  kerja  pengelolaan kolaborasi dapat menjadi katalisator dan fasilitator untuk  memulai  pendekatan  mendamaikan  konflik antara  pariwisata  dan  lingkungan  melalui  prinsip keberlanjutan (Lee & Jamal, 2008).
Beberapa  penelitian  mengemukakan  bahwa dalam  suatu  pengelolaan  sumber  daya,  masih kerap  ditemukan  adanya  konflik  kepentingan antarpemangku  kepentingan  (Bater, 2001;  Adam et  al .,  2003;  He et  al . , 2008 ; Young et  al . , 2010; Jitpakdee  &  Thapa,  2012;  Kinseng et  al., 2018; Birendra et al . , 2018; Baird et al ., 2019; Wondirad, 2019).  Hal  tersebut  menyebabkan  sulitnya berkolaborasi  dalam  pengelolaan  yang  dapat menyatukan  kepentingan  berbeda  antarpemangku kepentingan.  Pengelolaan  wisata  diakui  sebagai konteks tata kelola yang kompleks karena berbagai kelompok  pemangku  kepentingan  saling  bersaing dalam memproduksi dan memberikan produk dan layanan  pariwisata  (Baggio et  al ., 2010;  Jamal  & Stronza, 2009; Larson & Poudyal, 2012; Islam et al . , 2017). Relasi kolaborasi antarpemangku kepentingan perlu  dibangun  untuk  mencapai  pengelolaan  yang sinergis dan berkelanjutan (Yeboah-Assiamah et al ., 2016;  Kanyuuru et  al ., 2017;  Islam et  al .,  2017). Upaya pengelolaan keberlanjutan diperkuat melalui kolaborasi  antarberbagai  pemangku  kepentingan
( stakeholder ), khususnya kolaborasi yang melibatkan masyarakat dalam tahap perencanaan, pelaksanaan, hingga pengawasan.
Kayanya  potensi  alam  dan  budaya  yang dimiliki  Raja  Ampat  mendorong  para  pemangku kepentingan  untuk  terlibat  dalam  pengelolaan ekowisata. Setiap pemangku kepentingan memiliki peran  yang  dapat  memengaruhi  peran  pemangku lainnya melalui hubungan atau relasi yang dibangun dalam pengelolaan sumber daya alam.  Relasi tersebut dapat berbentuk kolaborasi atau pertentangan.  Reed et al . (2009) mengemukakan bahwa penting untuk mengetahui relasi antarpihak dalam mendefinisikan aspek fenomena sosial dan alam yang dipengaruhi oleh  keputusan  atau  tindakan.  Hiwasaki  (2007) dan  Sudrajat et  al . (2023)  mengemukakan  bahwa interaksi  antarpemangku  kepentingan  dapat mengarah  pada  hubungan  kekuasaan  dalam mengakses  manfaat.  Oleh  karena  itu,  masyarakat lokal penting untuk dilibatkan dan penting adanya kolaborasi  antarpemangku  kepentingan  lainnya dalam upaya pengelolaan. Relasi pertentangan atau konflik  antarpemangku  kepentingan  diidentifikasi sebagai masalah utama dalam pengelolaan kawasan (Cadoret, 2009).
Komanajemen
( co-management ) atau pengelolaan kolaborasi merupakan tipe pengelolaan sumber  daya  yang  paling  efektif  yang  ditandai dengan adanya pembagian kekuasaan dan tanggung jawab antara pemerintah dan pengguna sumber daya lokal, pengambilan keputusan bersama, penyelesaian konflik bersama, serta meningkatkan negosiasi dan kerja  sama  dengan  pemangku  kepentingan  lokal (Armitage et  al .,  2009;  Berkes,  2009;  Stankey &  Allan,  2009;  Mbaiwa,  2011;  Park et  al .,  2012; Fabricius  &  Curry,  2015).  Pomeroy et  al .  (1994) menjelaskan  bahwa  dalam komanajemen, bentuk pengelolaan sumber daya alamnya berupa gabungan dari dua pendekatan utama, yaitu pengelolaan yang dilakukan  oleh  pemerintah (goverment  centralized management) dan  pengelolaan  yang  dilakukan oleh  masyarakat (community  based  management) . Pada community  based  management ,  hierarki  yang tertinggi adalah kontrol yang ketat dari masyarakat dan  koordinasi  antararea  yang  dilakukan  oleh masyarakat itu sendiri.
Penelitian ini mengkaji mekanisme pengelolaan kolaborasi  dengan  menganalisis  peran,  tanggung jawab  dan  relasi  pemangku  kepentingan  yang terbentuk dalam berbagai tahap pengelolaan. Satria (2002) menyatakan bahwa salah satu aspek penting dalam kajian sosial seputar pengelolaan sumber daya pesisir adalah aktor-aktor yang terlibat dalam proses pengelolaan,  seperti  pemerintah,  masyarakat,  atau
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] .
ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
kerja  sama  di  antara  keduanya (co-management) . Pengelolaan  ekowisata  melibatkan  pemangku kepentingan  dengan  berbagai  kepentingan,  peran, dan tanggung jawab (Shams, 2012; Liu et al ., 2013). Kemampuan  masyarakat  untuk  berperan  serta dalam  setiap  tahapan  pengelolaan  secara  terpadu dapat  ditingkatkan  melalui  model  pengelolaan kolaborasi  (Pomeroy et  al .  1994).  Keberhasilan pengelolaan  kolaborasi  sangat  dipengaruhi  oleh kemauan  pemerintah  untuk  mendesentralisasikan tanggung jawab dan wewenang dalam pengelolaan kepada masyarakat. Perlunya dukungan baik secara legal  maupun  finansial  seperti  formulasi  kebijakan yang  mendukung  ke  arah  pengelolaan  kolaborasi, mengizinkan,  dan  mendukung  masyarakat  untuk mengelola dan melakukan restrukturisasi peran para pelaku pengelolaan sumber daya alam.
Pemerintah  Kabupaten  Raja  Ampat  telah merancang  pembangunan  dengan  visi  “Gerakan Membangun  Pariwisata  dan  Ekonomi  Masyarakat untuk Mewujudkan Raja Ampat sebagai Kabupaten Bahari yang Sejahtera” (Peraturan Daerah Kabupaten Raja Ampat Nomor 2 Tahun 2016). Sektor pariwisata telah  dijadikan  penggerak  utama perekonomian Kabupaten  Raja  Ampat.  Melalui  Surat  Keputusan (SK)  Bupati  Nomor  104  Tahun  2008,  Pemerintah Kabupaten Raja Ampat menetapkan tujuh dari 24 kampung yang ada di Raja Ampat sebagai kampung wisata. Kampung wisata tersebut meliputi Kampung Arborek,  Saundarek,  Yenwaupnor,  Sawinggrai, Yenbuba, Friwen, dan Saporkren.
Kegiatan  pariwisata  di  Raja  Ampat  berada dalam  Kawasan  Konservasi  Perairan  Daerah (KKPD),  yaitu  pada  subzona  pariwisata.  Kegiatan pariwisata  yang  berada  pada  kawasan  konservasi harus  mematuhi  prinsip  menjaga  ekosistem  dan melindungi  keanekaragaman  hayati.  Berdasarkan hasil penelitian Zhang et al . (2018) dan Bai et al . (2021),  kegiatan  pariwisata  berbasis  ekowisata di  kawasan  konservasi  mampu  meminimalisasi dampak  negatif  kerusakan  ekologi.  Keberhasilan pengembangan  ekowisata  di  kawasan  konservasi didukung  oleh  adanya  kesepakatan  dan  komitmen bersama  antarpemangku  kepentingan  untuk menegakkan prinsip keberlanjutan.
Selama  tahap  awal  pembangunan  dan tahap  pengelolaan  kawasan  konservasi,  tantangan yang  perlu  diatasi  adalah  bagaimana  menangani kontradiksi  antara  pembangunan  ekologi  kawasan konservasi  dan  pembangunan  sosial  ekonomi (Specht et  al .,  2019).  Melalui  pengembangan ekowisata kontradiksi antara pembangunan ekologi dan pembangunan sosial ekonomi dapat diselaraskan (Specht et  al .,  2019;  Meng et  al .,  2022).  Berbeda
dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya  (Berkes, 2009; Bai et al ., 2021; Specht et al ., 2019; Meng et al ., 2022), makalah ini berfokus pada kajian mekanisme pengelolaan kolaborasi ekowisata bahari di kawasan konservasi  Raja  Ampat  dari  tahap  perencanaan, pelaksanaan, dan pengawasan serta mengungkapkan kunci keberhasilan pengelolaan kolaborasi ekowisata di  kawasan  konservasi.  Pihak  otoritas  pengelolaan kawasan  konservasi  Raja  Ampat  dilakukan  oleh Unit  Pelaksana  Teknis  Badan  Layanan  Umum Daerah (UPT BLUD). UPT BLUD awalnya berada di  bawah  kewenangan  Kabupaten  Raja  Ampat, kemudian mulai 2018 beralih menjadi kewenangan Provinsi  Papua  Barat  di  bidang  kelautan  dan perikanan. Peralihan  tersebut  menyebabkan  adanya perubahan mekanisme pengelolaan antarpemangku kepentingan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis mekanisme kolaborasi antarpemangku kepentingan  dan  menganalisis  kunci  keberhasilan pengelolaan kolaborasi ekowisata bahari di Kawasan Konservasi Raja Ampat.

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian  dilakukan  di  Kampung  Wisata Arborek,  Yenbuba  dan  Sawinggrai  Distrik  Meos Mansar,  Kabupaten  Raja  Ampat,  Provinsi  Papua Barat  pada  bulan  Oktober  2020.  Data  yang dikumpulkan  terdiri  atas  data  sekunder  dan  data primer.  Sumber  data  sekunder  meliputi  berbagai literatur,  seperti  jurnal,  buku,  Badan  Pusat Statistik (BPS), peraturan daerah, profil kampung wisata,  laporan  Dinas  Pariwisata  dan  Kebudayaan (DPK),  hasil  kajian  The  Nature  Conservancy  dan Conservation International Indonesia, serta literatur lain  yang  mendukung  kebutuhan  data  penelitian. Sumber data primer adalah informan sebagai orang yang  menceritakan  kondisi  dan  lingkungannya. Pemilihan  informan  dilakukan  dengan  teknik snowballing, yaitu  dengan  mencari  informan  kunci kemudian berlanjut kepada informan lainnya hingga informasi  dan  data  terkonfirmasi  sama.  Informan berjumlah  53  informan  yang  terdiri  atas  berbagai tingkat pemangku kepentingan yang meliputi Dinas Pariwisata dan Kebudayaan (DPK), Unit Pelaksana Teknis  Badan  Layanan  Umum  (UPT  BLUD), The  Nature  Conservancy  (TNC),  Conservation International  (CI)  Indonesia,  kepala  kampung, pengurus asosiasi homestay Raja Ampat , masyarakat pelaku  wisata,  masyarakat  nonpelaku  wisata,  dan pihak swasta.
Pengumpulan  data  diperoleh  melalui wawancara mendalam, diskusi kelompok terpumpun  atau focus  group  discussion (FGD) dan  observasi  partisipatif.  Topik  wawancara  dan
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
FGD  adalah  mengenai  gambaran  pengelolaan ekowisata bahari di kampung wisata yang meliputi tahap  perencanaan,  pelaksanaan  dan  pengawasan, serta  bagaimana  kolaborasi  yang  dibangun antarpemangku kepentingan pada tiap tahapannya. Peneliti  menyiapkan  panduan  pertanyaan  FGD sebelum  FGD  dimulai.  Pada  pelaksanaan  FGD, peneliti bertugas sebagai moderator yang memimpin diskusi.  Peserta  FGD  merupakan  kelompok masyarakat yang terdiri atas delapan orang. Peserta FGD memiliki kesamaan status sosial, yaitu sebagai pelaku wisata di Kawasan Raja Ampat. Peserta FGD aktif  dalam  merespons  pertanyaan,  memberikan pendapat, dan berdiskusi. Pada akhir diskusi peneliti menyampaikan rangkuman hasil diskusi FGD dan peserta menyepakati hasil diskusi tersebut.
Data  primer  yang  diperoleh  kemudian dianalisis secara kualitatif, yaitu dengan melakukan transkripsi wawancara, mengetik data lapangan atau memilah  dan  menyusun  data  tersebut  ke  dalam jenis-jenis topik bahasan. Pada tahap awal analisis, peneliti mengetik transkrip wawancara sesuai dengan kelompok  informan,  yaitu  kelompok  masyarakat, kelompok pemerintah, kelompok swasta dan LSM. Hasil  transkrip  wawancara  dibaca  keseluruhan untuk  membangun general  sense atas  informasi yang  diperoleh,  kemudian  mengelompokkan  data berdasarkan  kategori  tujuan  penelitian,  yaitu mengenai  mekanisme  dan  kunci  keberhasilan pengelolaan  kolaborasi  ekowisata  di  Raja  Ampat. Proses tersebut sebagai reduksi data yang kemudian dilanjutkan  dengan  proses  intepretasi  data.  Pada tahap  akhir  proses  analisis  dilakukan  verifikasi data.  Verifikasi  data  dilakukan  dengan  memeriksa bukti-bukti yang berasal dari sumber data informasi atau  triangulasi  dan  membawa  kembali  laporan akhir  hasil  penelitian  ke  hadapan  informan  untuk mengecek  apakah  mereka  merasa  laporan  sudah akurat (Creswell, 2016). Verifikasi dilakukan peneliti dengan  memeriksa  bukti-bukti  sumber  data  dan mendiskusikan hasil olahan data kepada responden, informan, dan beberapa pakar.

## MEKANISME PENGELOLAAN KOLABORASI EKOWISATA BAHARI DI KAWASAN KONSERVASI RAJA AMPAT
Freeman  (1984)  dalam Reed et  al. (2009) mengemukakan  bahwa  pemangku  kepentingan ( stakeholders ) adalah  orang-orang  yang  mampu memengaruhi  dan  dapat  dipengaruhi  juga  oleh keputusan  ataupun  tindakan  orang  di  sekitarnya. Satria  (2002)  menyatakan  bahwa  salah  satu  aspek penting  dalam  kajian  sosial  seputar  pengelolaan sumber  daya  pesisir  adalah  aktor-aktor  yang
terlibat  dalam  proses  pengelolaan,  seperti pemerintah,  masyarakat  atau  kerja  sama  di  antara keduanya  (komanajemen).  Pengelolaan  ekowisata melibatkan  pemangku  kepentingan  dengan berbagai  kepentingan,  peran,  dan  tanggung  jawab (Shams, 2012; Liu et al ., 2013).
Pemerintah,  masyarakat,  dan  swasta merupakan pihak  yang  saling  berkaitan  dalam rangka pemanfaatan sumber daya alam. Pemerintah mempunyai  otoritas  dalam  penyediaan  dan pengaturan pengelolaan sumber daya. Kinseng et al . (2018) dan Asti & Mayasari (2023) mengemukakan bahwa  pemerintah  memiliki  peran  mediatorial yang  penting  dalam  menjamin  hak  masyarakat penduduk  untuk  tetap  memperoleh  manfaat dan  pemerintah  berperan  besar  dalam  memberi baik  dukungan  kebijakan  maupun  fasilitas  sarana prasarana.  Masyarakat  lokal  sebagai  penduduk  asli yang bermukim di kawasan wisata memiliki peranan penting sebagai aktor utama yang terlibat langsung dalam pengelolaan ekowisata dengan kearifan lokal yang dimilikinya. Di lain pihak, swasta merupakan pihak luar yang memiliki modal untuk membangun ataupun  mengembangkan  wisata  di  suatu  wilayah, kemudian  ikut  terlibat  dalam  pengelolaan  dan pemanfaatan wisata.
Para  pemangku  kepentingan  yang  terlibat dalam  ekowisata  dapat  dikelompokkan  ke  dalam pihak  pemerintah,  LSM,  masyarakat,  dan  swasta yang  perannya  dapat  saling  berkaitan.  Hubungan yang  terbangun  antarpemangku  kepentingan tersebut  bisa  dalam  bentuk  kolaborasi  ataupun bertentangan.  Kolaborasi  antar  pemangku kepentingan dengan membentuk aliansi diperlukan dalam pengelolaan yang sinergis dan berkelanjutan (Yeboah-Assiamah,  2016;  Kanyuuru et  al .,  2017). Brown (2018) menambahkan bahwa antarpemangku kepentingan  perlu  melakukan  diskusi,  negosiasi, perencanaan, dan pengambilan keputusan bersama serta bertindak bersama di antara lembaga-lembaga untuk  membentuk  pengelolaan  kolaborasi.  Relasi antarpemangku  kepentingan  dalam  pengelolaan ekowisata  bahari  di  kampung  wisata  Raja  Ampat terjalin  dari  tahap  perencanaan,  pelaksanaan,  dan pengawasan. Relasi yang terbentuk adalah dominan kerja sama.

## Tahap Perencanaan
Pengelolaan  kolaborasi  adalah  kerangka bagi  institusi  untuk  menciptakan  pengambilan keputusan  bersama,  menerima  pembagian kekuasaan, mengadopsi perencanaan transformatif, memfasilitasi pembelajaran sosial, dan memperkuat modal sosial (Carlsson & Berkes, 2005; Grybovych
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] .
ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
et  al .,  2011;  Pan et  al .,  2018;  Islam et  al .,  2017). Perencanaan  pengelolaan  ekowisata  di  kampung wisata Raja Ampat melibatkan beberapa pemangku kepentingan  yang  saling  membentuk  relasi  dalam bentuk  kolaborasi,  koordinasi,  dan  konsultasi. Pemangku  kepentingan  yang  terlibat  meliputi  (1) akademisi/peneliti yang tergabung dalam Australian Institute  of  Marine  Science,  Western  Australian Museum,  Universitas  Cendrawasih,  dan  Lembaga Ilmu  Pengetahuan  Indonesia  (LIPI);  (2)  lembaga swadaya  masyarakat  (LSM),  yaitu  Conservation International  (CI)  Indonesia;  (3)  pihak  otoritas, yaitu  pemerintah  daerah  kabupaten,  pemerintah provinsi,  dinas  pariwisata  dan  kebudayaan,  Unit Pelaksana Terpadu Badan Layanan Umum Daerah (UPT  BLUD),  serta  dinas  perhubungan;  dan  (4) masyarakat.
Hadirnya  ekowisata  di  Kabupaten  Raja Ampat berawal dari temuan hasil publikasi tentang pemetaan  potensi  alam  bahari  yang  memukau hingga ke tingkat internasional. Pada tahun 2001, Gerry Allen di bawah Australian Institute of Marine Science bekerja  sama  dengan  Western  Australian Museum,  Universitas  Cendrawasih,  Lembaga Ilmu  Pengetahuan  Indonesia  (LIPI),  dan  LSM Conservation  International  (CI)  Indonesia  untuk melakukan kajian marine rapid assessment (MRAP) . Kajian MRAP dilakukan di 45 titik penyelaman yang mencakup sekitar 6.000 kilometer persegi. Hasil dari kajian MRAP menunjukkan keanekaragaman hayati berupa 456 jenis karang keras, 699 jenis moluska, dan 828 jenis ikan (McKenna et al ., 2002). Kekayaan sumber daya alam tersebut menjadi daya tarik utama bagi wisatawan.
Pemerintah merupakan pihak otoritas dalam pengambilan keputusan, namun dasar pertimbangan pengambilan  keputusan  tidak  terlepas  dari konsultasi  dengan  LSM,  akademisi,  dan  tokoh masyarakat.  Berdasarkan  laporan  pembentukan Kawasan  Konservasi  Perairan  Daerah  (Rudyanto et  al ., 2015),  beberapa  pemangku  kepentingan mengadakan  lokakarya  pengembangan  strategi konservasi Raja Ampat di Kampung Tomolol pada 11—13 Desember 2003, tepat 2 tahun setelah kajian marine  rapid  assessment. Pemangku  kepentingan yang  terlibat  tersebut  adalah  pemerintah  daerah, pemerintah  provinsi,  LSM,  akademisi,  dan masyarakat lokal termasuk tokoh adat, tokoh agama, tokoh  pemuda,  dan  tokoh  perempuan.  Dalam lokakarya  para  pemangku  kepentingan  bekerja sama  dan  sepakat  untuk  menetapkan  Raja  Ampat sebagai  kawasan  konservasi,  kemudian  menyusun strategi  kebijakan  kawasan  konservasi.  Lokakarya tersebut dikenal sebagai Deklarasi Tomolol. Dalam
penetapan  kebijakan  konservasi  perlu  disadari mengenai  karakteristik  sosial  ekonomi  wilayah masyarakat  dan  bagaimana  melakukan  strategi adaptif bekerja sama dengan pengguna sumber daya untuk  mempertahankan  hasil  konservasi  jangka panjang (Kovacs et al ., 2021).
Setelah  penyusunan  pengembangan  strategi konservasi,  pada  tahun  2006  diadakan  kembali deklarasi  untuk  menentukan  wilayah  konservasi (dikenal  sebagai  Deklarasi  Waiwo).  Penetapan wilayah  konservasi  melalui  Deklarasi  Waiwo tersebut meliputi wilayah laut Sayang-Wayag, Teluk Mayalibit,  Ayau-Asia,  Kofiau-Boo,  Misol  Timur Selatan, dan Selat Dampier (Rudyanto et al ., 2015). Proses penentuan wilayah tersebut memakan waktu 3  tahun  setelah  Deklarasi  Tomolol.  Hal  tersebut karena  diskusi  dan  perencanaan  antarpemangku kepentingan yang kadang kala diwarnai perbedaan penilaian,  khususnya  dengan  masyarakat  lokal karena terkait hajat hidup mereka yang bergantung dengan sumber daya perairan.
Proses  penentuan  wilayah  konservasi  di kawasan Raja Ampat menghadapi beberapa rintangan karena  banyak  pihak  yang  merasa  berkepentingan dan  ingin  terlibat  (Rudyanto et  al ., 2015).  Akan tetapi,  rintangan  tersebut  berhasil  diatasi  dengan beberapa  cara,  yaitu  (1)  mempertemukan  semua pemangku kepentingan dalam rangka membangun pemahaman  bersama;  (2)  membangun  konsensus dan  memperoleh  dukungan  pelaku  kunci  untuk merencanakan  dan  menyusun  sebuah  dokumen strategi konservas; (3) strategi kegiatan konservasi disusun berdasarkan potensi keanekaragaman hayati dan  kebutuhan  pengembangan  sosial  ekonomi di  kawasan  Raja  Ampat,  dan  (4)  mendiskusikan rencana-rencana  pembangunan  yang  direncanakan oleh  pemerintah  Raja  Ampat  untuk  menjamin bahwa  beberapa  rencana  akan  memperhatikan kesejahteraan masyarakat dan kelestarian lingkungan (Rudyanto et al ., 2015). Adanya Deklarasi Tomolol dan  Deklarasi  Waiwo  secara  jelas  menekankan pentingnya  hak-hak  dasar,  hukum  adat,  dan  nilai sosial  budaya  masyarakat  yang  harus  diakui  dan menjadi  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dalam upaya pengelolaan kawasan konservasi Raja Ampat (Rudyanto et al ., 2015).
Pada  tahun  2009,  Bupati  Kabupaten  Raja Ampat  menetapkan  beberapa  kampung  sebagai kampung wisata. Akan tetapi, perkembangan inap keluarga ( homestay ) di Raja Ampat telah dimulai dari awal tahun 2000-an. Kampung Yenbuba merupakan kampung  pertama  yang  mendirikan homestay. Hal tersebut karena Gerry Allen sebagai pelopor pendiri homestay berada di sekitar wilayah Kampung Yenbuba
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Mekanisme dan Kunci Keberhasilan Pengelolaan Kolaborasi Ekowisata Bahari di Kawasan Konservasi Raja Ampat | Nuraini et al Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 25-40
dan  mendorong  masyarakat  Kampung  Yenbuba untuk ikut mendirikan homestay yang dapat dikelola oleh  masyarakat  masing-masing.  Kampung  kedua yang  mengikuti  jejak  Kampung  Yenbuba  adalah Kampung Sawinggrai (dimulai sekitar tahun 2005), kemudian pada tahun 2009 diikuti oleh Kampung Arborek  bertepatan  dengan  penetapan  beberapa kampung wisata oleh Bupati Raja Ampat.
Dinas  pariwisata  dan  kebudayaan  di Raja  Ampat  bekerja  sama  dengan  CI  Indonesia untuk  mendampingi  masyarakat  dalam  upaya pengembangan  ekowisata.  CI  Indonesia  berperan dalam  menyosialisasikan  program  pariwisata berkelanjutan yang merupakan program mutualisme dari  upaya  konservasi  sehingga  dalam  upaya pengembangannya,  masyarakat  harus  menaati kaidah-kaidah  kelestarian  alam  dan  lingkungan. Masyarakat  mau  bekerja  sama  dalam  upaya pengembangan  pariwisata  berkelanjutan  dengan alasan  bahwa  kelestarian  alam  dan  lingkungan menjadi daya tarik wisatawan dan demi keberlanjutan generasi  mendatang.  Tahap  perencanaan  secara ringkas dapat digambarkan pada Gambar 1.

## Tahap Pelaksanaan
Pengelolaan kolaborasi menekankan adanya  unsur  aturan,  kelembagaan,  dan  interaksi antarpemangku  kepentingan  (Folke et  al .,  2005; Chaffin et  al .,  2014).  Pada  tahap  pelaksanaan pengelolaan  ekowisata  di  kampung  wisata  Raja Ampat  terdapat  kelembagaan  dan  interaksi antarpemangku  kepentingan  yang  melibatkan  (1) masyarakat  pelaku  wisata  yang  kemudian  sebagian besar  tergabung  ke  dalam  asosiasi homestay Raja Ampat  dan  Himpunan  Pramuwisata  Indonesia (HPI) Raja Ampat; (2) pengurus asosiasi homestay Raja  Ampat;  (3)  wisatawan  Nusantara  dan
mancanegara;  (4)  LSM  dan  akademis;    (5)  pihak otoritas  Unit  Pelaksana  Terpadu  Badan  Layanan Umum Daerah (UPT BLUD) dan dinas pariwisata dan  kebudayaan;  serta  (6)  pihak  swasta liveaboard dan agen perjalanan.
Masyarakat  pelaku  wisata  sebagai  penyedia produk  dan  jasa  wisata  berupa  penginapan,  paket perjalanan,  penyewaan  alat  snorkeling  atau diving , penyewaan speedboat atau longboat, jasa  pemandu wisata  ( tourguide ),  hasil  kerajinan  tangan,  dan pertunjukan  tarian.  Pelaku  wisata  bekerja  sama dengan  pengurus  asosiasi homestay Raja  Ampat dalam  memasarkan homestay dan  paket  perjalanan melalui  situs  web  ( website )  www.stayrajaampat. com yang dikelola oleh pengurus asosiasi homestay Raja Ampat. Demi operasional situs web, pemilik homestay membayar “biaya parkir” per bulan kepada pengurus asosiasi. Setiap kampung wisata memiliki koordinatornya  masing-masing  yang  bertugas mengumpulkan  uang  “biaya  parkir”  dari  seluruh pemilik homestay di  kampungnya  tersebut.  Biaya tersebut  selain  untuk  operasional  situs  web juga digunakan untuk kegiatan pelatihan yang ditujukan kepada anggota asosiasi. Sebagian besar pemilik dan pekerja homestay di  kampung  wisata  Raja  Ampat bergabung  menjadi  anggota  asosiasi homestay Raja Ampat.  Asosiasi homestay Raja  Ampat  berada  di bawah  naungan  Dinas  Pariwisata  dan  Kebudayaan divisi pengembangan kelembagaan.
Wisatawan  dapat  langsung  menghubungi pemilik  ataupun  pengelola homestay untuk melakukan  pemesanan  melalui  situs  web  www. stayrajaampat.com.  Untuk  wisatawan  yang  sudah membayar  uang  muka,  pengelola homestay akan menjemput  wisatawan  tersebut  di  pelabuhan  dan menyiapkan  kebutuhan  penginapan  wisatawan. Relasi  antara  wisatawan  dengan  pelaku  wisata
Gambar 1. Tahap Perencanaan Pengelolaan Ekowisata Bahari di Raja Ampat.
B.I. Marina  KP Vol. ...  No. ... Desember 2018 : hal… - …
mendirikan homestay. Hal  tersebut  karena  Gerry  Allen  sebagai  pelopor  pendiri homestay berada di sekitar wilayah Kampung Yenbuba dan mendorong masyarakat Kampung Yenbuba untuk ikut mendirikan homestay yang dapat dikelola oleh masyarakat masing-masing. Kampung kedua  yang  mengikuti  jejak  Kampung  Yenbuba  adalah  Kampung  Sawinggrai  (dimulai  sekitar tahun  2005),  kemudian  pada  tahun  2009  diikuti  oleh  Kampung  Arborek  bertepatan  dengan penetapan beberapa kampung wisata oleh Bupati Raja Ampat.
Dinas  pariwisata  dan  kebudayaan  di  Raja  Ampat  bekerja  sama  dengan  CI  Indonesia untuk  mendampingi  masyarakat  dalam  upaya  pengembangan  ekowisata.  CI  Indonesia berperan  dalam menyosialisasikan program pariwisata berkelanjutan yang merupakan program mutualisme  dari  upaya  konservasi  sehingga  dalam  upaya  pengembangannya,  masyarakat harus menaati kaidah-kaidah kelestarian alam dan lingkungan. Masyarakat mau bekerja sama dalam upaya pengembangan pariwisata berkelanjutan dengan alasan bahwa kelestarian alam dan  lingkungan  menjadi  daya  tarik  wisatawan  dan  demi  keberlanjutan  generasi  mendatang. Tahap perencanaan secara ringkas dapat digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahap Perencanaan Pengelolaan Ekowisata Bahari di Raja Ampat
Sumber: Data Primer Diolah, 2020

## Tahap Pelaksanaan
Pengelolaan kolaborasi menekankan adanya unsur aturan, kelembagaan, dan interaksi antarpemangku  kepentingan  (Folke et  al .,  2005;  Chaffin et  al .,  2014).  Pada  tahap pelaksanaan pengelolaan ekowisata di kampung wisata Raja Ampat terdapat kelembagaan dan  interaksi  antarpemangku  kepentingan  yang  melibatkan  (1)  masyarakat  pelaku  wisata yang  kemudian  sebagian  besar  tergabung  ke  dalam  asosiasi homestay Raja  Ampat  dan Himpunan Pramuwisata Indonesia (HPI) Raja Ampat; (2) pengurus asosiasi homestay Raja

## TAHAP PERENCANAAN
Akademisi LSM (CI) Pemetaan potensi bahari Raja Ampat dan konsultasi pakar Pemprov Pemkab CI Akademisi Masyarakat Deklarasi penetapan strategi KKPD Pemprov Pemkab CI Dispar Masyarakat Penetapan kampung wisata oleh Bupati Rencana pengembangan Kampung
Commented [KK1]: Saya coba meramban untuk mengetahui nama resmi asosiasi ini, tetapi banyak variasi. Oleh karena itu, saya biarkan tertulis seperti ini karena dengan demikian ini hanya merujuk pada jenis asosiasi itu, bukan nama asosiasi. Terima kasih.

## pakar
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
http s://do i.or g/10.26555
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
diwarnai  dengan  hubungan take  and  give .  Pelaku wisata juga kerap mengingatkan wisatawan tentang aturan-aturan yang berlaku di kampung wisata dan harus  dipatuhi,  seperti  aturan  tidak  menginjak karang, tidak melompat dari jetty, tidak menangkap ikan ataupun jenis biota lainnya, tidak membuang sampah  sembarangan,  ataupun  aturan  berpakaian sopan  di  area  kampung  wisata.  Wisatawan  mau bekerja sama menaati aturan tersebut karena apabila melanggar,  wisatawan  akan  dikenai  sanksi  oleh kepala  kampung  untuk  kerja  bakti  selama  1  hari untuk membersihkan kampung hingga sanksi yang lebih tegas berupa pengusiran.
Peran CI dan Universitas Papua sebagai LSM dan  akademisi  tidak  terlepas  dalam  mendukung pelaksanaan  ekowisata  yang  merupakan  program mutuliasme konservasi, seperti adanya kolaborasi dan koordinasi  dalam  Kelompok  Kerja  (Pokja)  Manta. Masyarakat  didampingi  oleh  CI  untuk  menjadi kader  Manta  yang  bertugas  sebagai  tim  pengawas lapang yang ditempatkan di pos Manta Sandy secara bergilir untuk mengatur sistem pemesanan ( booking ) pengunjung, mendata pengunjung, mendata waktu dan jumlah manta yang terlihat, memeriksa Kartu Jasa  Lingkungan  (KJL)  untuk  wisata,  mengawasi perilaku pengunjung dan koordinasi Pokja Manta. Code of conduct yang diberlakukan di Manta Sandy merupakan  hasil  dari  penelitian  dan  kajian  pihak LSM CI Indonesia dan akademisi dari Universitas Papua  (Unipa)  sebagai  peneliti.  Peneliti  meneliti jenis  manta,  perilaku  manta,  faktor  berkurangnya manta, musim banyaknya manta, dan rantai makanan manta.
Perilaku  wisatawan  ataupun  masyarakat sekitar terhadap lingkungan alam diawasi oleh tim
patroli UPT BLUD yang bertanggung jawab dalam pengawasan kawasan konservasi. UPT BLUD bekerja sama dengan sebagian masyarakat lokal membentuk tim  patroli.  Tugas  tim  patroli  adalah  mengawasi dan melaporkan kegiatan sekitar perairan kampung wisata.  Baik  wisatawan  maupun  masyarakat  yang perilakunya  berpotensi  merusak  lingkungan  alam akan  dilaporkan  kepada  kepala  kampung  sebagai perwakilan Dewan Adat Suku Maya dan diberikan sanksi berupa sanksi kerja bakti selama 1 hari, denda, atau  penyitaan  barang.  Wisatawan  yang  masih melanggar  aturan  akan  diberikan  sanksi  keluar kampung. Catatan pelanggaran yang dikumpulkan oleh UPT BLUD akan diinformasikan kepada dinas pariwisata  dan  kebudayaan.  Hal  ini  juga  berlaku sebaliknya. Dinas pariwisata dan kebudayaan dapat mencabut perizinan homestay, resort, liveaboard , dan agen perjalanan bila melakukan kerusakan terhadap lingkungan alam.
Liveaboard dan  agen  perjalanan  menjadikan kampung  wisata  sebagai  salah  satu  destinasi  dari paket perjalanan yang mereka tawarkan. Hal tersebut tidak  terlepas  dari  potensi  alam  dan  budaya  yang dimiliki kampung. Masyarakat kampung wisata juga terkenal dengan keramahannya. Liveaboard dan agen perjalanan yang diizinkan masuk ke kampung wisata adalah mereka yang memiliki surat izin usaha dari dinas pariwisata dan kebudayaan. Dinas pariwisata dan  kebudayaan  akan  melihat  kelayakan  usaha liveaboard dan agen perjalanan yang apabila sesuai dengan aturan, liveaboard dan agen perjalanan akan diberikan surat izin. Liveaboard dan agen perjalanan membayar  biaya  retribusi  ke  dinas  pariwisata  dan kebudayaan.  Sebagian  agen  perjalanan  bekerja sama  dengan  masyarakat  lokal  pemilik homestay. Agen  perjalanan  akan  memberikan  tamu  untuk Judul Makalah :...... ............ (Nama  Penulis : ...........)

## Gambar 2 Tahap Pelaksanaan Pengelolaan Ekowisata Bahari di Raja Ampat
Sumber: Data Primer Diolah, 2020
Peraturan Bupati (Perbup) Kabupaten Raja Ampat Nomor 63 Tahun 2007 menetapkan adanya tarif Kartu Jasa Lingkungan (KJL) yang perlu dibayar oleh wisatawan untuk kepentingan pemeliharaan kawasan konservasi, pengembangan pariwisata daerah, dan pemberdayaan masyarakat. Akan tetapi, sistem pengelolaan tarif KJL dinilai belum efektif dalam pengelolaan dan distribusi  manfaatnya.  Pada  awalnya,  berdasarkan  Peraturan Bupati Nomor 63, 64, 65 Tahun 2007, tarif masuk wisata Raja Ampat dikelola oleh Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Raja Ampat. Akan tetapi, mulai 1 Januari 2015, sistem tarif masuk wisata Raja Ampat berubah nama menjadi tarif layanan pemeliharaan jasa lingkungan berdasarkan Perbup Nomor 18 Tahun 2014 yang pengelolaannya dialihkan ke Unit Pelaksana Teknis Badan Layanan Umum Daerah (UPT BLUD). Setelah dialihkan wewenangnya ke UPT BLUD, pendapatan tarif KJL tidak perlu disetor ke kas daerah melainkan  dapat dikelola langsung oleh UPT BLUD. Pemanfaatan tarif KJL menimbulkan polemik terkait badan yang berwenang dalam pengaturan sistem tarif KJL. Informan dari Conservation Internasional Indonesia dalam wawancara menyatakan,
“ Sekarang ini yang masih belum beres adalah terkait tarif KJL. Rencananya mau dibuat pengelolaan satu pintu yang diinisiasi oleh Pemda Raja Ampat. Pengelolaan satu pintu ini merupakan gabungan dari BKSDA, UPT BLUD, Dispar, KKPN oleh Kementerian Kelautan dan pihak terkait lainnya yang masing-masing punya peran dan kepentingan di dalamnya. Mereka harus bersama sepakati model pengelolaan satu pintu itu seperti apa. Namun, hingga saat ini yang belum ada titik temu.  Diskusi bersama juga terbatas karena adanya pandemik ini .”
TAHAP PELAKSANAAN Masyarakat Pengelola Ekowisata Wisatawan Nusantara & Mancanegara UPT BLUD dan Dinas Pariwisata & Kebudayaan Pengurus Asosiasi homestay Raja Ampat liveaboard & Agen Perjalanan Keterangan : Relasi Kerjasama LSM & Akademisi
Commented [KK1]: Mohon dicek mengenai peraturan bupati yang diacu ini: hanya 63 atau ketiganya.
Gambar 2. Tahap Pelaksanaan Pengelolaan Ekowisata Bahari di Raja Ampat.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
menginap di homestay dengan sistem bagi hasil yang telah  disepakati  bersama.  Terdapat  pertentangan dari  masyarakat  kampung  wisata  dengan  adanya liveaboard dan agen perjalanan. Hal tersebut terjadi karena liveaboard dan  sebagian  agen  perjalanan telah  menyediakan  fasilitas  dan  pelayanan  lengkap untuk  wisatawan  tanpa  melibatkan  pelaku  wisata lokal.  Harapannya liveaboard dan  agen  perjalanan menggunakan pemandu wisata lokal, menginap di homestay bukan  di liveaboard ataupun  sanggraloka ( resort ), dan menyewa alat snorkeling dan diving milik masyarakat agar tetap menghidupkan perekonomian masyarakat. Tahap pelaksanaan secara ringkas dapat dilihat pada Gambar 2.
Peraturan  Bupati  (Perbup)  Kabupaten Raja  Ampat  Nomor  63  Tahun  2007  menetapkan adanya  tarif  Kartu  Jasa  Lingkungan  (KJL)  yang perlu  dibayar  oleh  wisatawan  untuk  kepentingan pemeliharaan  kawasan  konservasi,  pengembangan pariwisata  daerah,  dan  pemberdayaan  masyarakat. Akan  tetapi,  sistem  pengelolaan  tarif  KJL  dinilai belum  efektif  dalam  pengelolaan  dan  distribusi manfaatnya.  Pada  awalnya,  berdasarkan  Peraturan Bupati Nomor 63, 64, 65  Tahun 2007, tarif masuk wisata  Raja  Ampat  dikelola  oleh  Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Raja Ampat. Akan tetapi, mulai 1 Januari 2015, sistem tarif masuk wisata Raja Ampat berubah  nama  menjadi  tarif  layanan  pemeliharaan jasa  lingkungan  berdasarkan  Perbup  Nomor  18 Tahun 2014 yang pengelolaannya dialihkan ke Unit Pelaksana  Teknis  Badan  Layanan  Umum  Daerah (UPT  BLUD).  Setelah  dialihkan  wewenangnya ke UPT BLUD, pendapatan tarif KJL tidak perlu disetor  ke  kas  daerah  melainkan  dapat  dikelola langsung  oleh  UPT  BLUD.  Pemanfaatan  tarif KJL  menimbulkan  polemik  terkait  badan  yang berwenang  dalam  pengaturan  sistem  tarif  KJL. Informan dari Conservation Internasional Indonesia dalam wawancara menyatakan,
“ Sekarang  ini  yang  masih belum  beres  adalah  terkait  tarif  KJL. Rencananya  mau  dibuat  pengelolaan satu  pintu  yang  diinisiasi  oleh  Pemda Raja  Ampat.  Pengelolaan  satu  pintu ini merupakan gabungan dari BKSDA, UPT  BLUD,  Dispar,  KKPN  oleh Kementerian Kelautan dan pihak terkait lainnya  yang  masing-masing  punya peran  dan  kepentingan  di  dalamnya. Mereka  harus  bersama  sepakati  model pengelolaan  satu  pintu  itu  seperti  apa. Namun, hingga saat ini yang belum ada titik temu.  Diskusi bersama juga terbatas karena adanya pandemik ini .”
Pengelolaan  kolaboratif perlu  diterapkan khususnya  untuk  mengatasi  permasalahan  dalam sistem  pengelolaan  dan  pemanfaatan  tarif  KJL yang  menjadi  tantangan  terbesar  untuk  saat ini.  Dalam  sistem  pengelolaan  tarif  KJL,  perlu dikembangkan  pola  manajemen  kolaborasi  dengan menyatukan kepentingan dan melakukan kerjasama antarpemerintah provinsi, pemerintah daerah, dinas pariwisata dan kebudayaan kabupaten, UPT BLUD, dinas  perikanan,  dinas  perhubungan,  BKSDA, dinas pekerjaan umum, masyarakat dan pihak terkait lainnya.  Mulai  akhir  tahun  2019,  diberlakukan aturan bahwa wisatawan yang melakukan wisata  di kawasan laut membayar KJL kepada petugas UPT BLUD yang berjaga di pos pelabuhan dan wisatawan yang melakukan wisata di kawasan darat membayar tiket  wisata  kepada  petugas  UPT  Dispar  yang berjaga  di setiap  pos   objek wisata darat.
Pendistribusian  pendapatan  tarif  KJL  harus sesuai  dengan  kebijakan  yang  ada.  Berdasarkan peraturan bupati, tarif KJL bagi wisatawan Nusantara (wisnus) sebesar Rp500.000,00 dan bagi wisatawan mancanegara  (wisman)  sebesar  Rp1.000.000,00. Dari  tarif  KJL  wisnus  dipotong  Rp75.000,00  dan dari  tarif  KJL  wisman  dipotong  Rp300.000,00 untuk dialokasikan ke pendapatan anggaran daerah (PAD).  Sisanya  yang  sebesar  Rp425.000,00  tarif KJL  wisnus  dan  Rp700.000,00  tarif  KJL  wisman dikelola  UPT  BLUD  untuk  alokasikan  ke  biaya pembangunan  daerah,  biaya  operasional  dan nonoperasional  kawasan  konservasi  perairan,  serta dana  kesejahteraan  masyarakat.  Jumlah  wisatawan dan  pendapatan  tarif  KJL  harus  dilaporkan  secara jelas, berkala, dan mudah diakses oleh semua pihak.

## Tahap Pengawasan
Pengelolaan  ekowisata  bahari  di  kampung wisata  tidak  terlepas  dari  tahap  pengawasan.  Hal tersebut dilakukan terutama karena kampung wisata termasuk kawasan konservasi perairan daerah yang harus dilindungi kelestariannya. Tahap pengawasan ini  melibatkan  masyarakat  lokal,  Unit  Pelaksana Terpadu  Badan  Layanan  Umum  Daerah  (UPT BLUD),  serta  dinas  pariwisata  dan  kebudayaan. Relasi  yang  terbentuk  di  antara  tiga  kepentingan tersebut  adalah  berbentuk  kerja  sama.  Para pemangku kepentingan memiliki kesadaran bersama untuk menjaga dan melestarikan sumber daya alam.
Tokoh  masyarakat  di  kampung  wisata, menganjurkan seluruh masyarakat kampung untuk menjadi  pelaksana  sekaligus  pengawas  kegiatan di  kampung  wisata.  Sumber  daya  pesisir  dan  laut sangat bernilai bagi kehidupan masyarakat kampung sehingga  perlu  dijaga  demi  keberlanjutannya.
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
http s://do i.or g/10.26555
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Meskipun  pengawasan  dilakukan  oleh  seluruh masyarakat  kampung,  terdapat  enam  orang masyarakat lokal yang diberi tanggung jawab penuh dalam pengawasan. Enam orang tersebut merupakan tim  patroli  yang  diangkat  dan  digaji  oleh  UPT BLUD.  Tim  patroli  tersebut  bertugas  mengawasi dan melaporkan kegiatan perikanan dan kelautan di wilayah konservasi.
Adanya pembagian kekuasaan dan tanggung jawab antara pemerintah dan pengguna sumber daya lokal  merupakan  ciri  dari  pengelolaan  kolaborasi (Berkes, 2009). Jika ada pelanggaran yang diketahui oleh pihak masyarakat, masyarakat akan melaporkan kepada  kepala  kampung  (sebagai  perwakilan Dewan  Adat  Suku  Maya)  untuk  memberi  sanksi kepada pelanggar. Sanksi yang biasa diberikan oleh kepala kampung adalah kerja bakti membersihkan kampung  selama  1  hari,  denda,  penyitaan  barang, hingga sanksi yang lebih berat berupa pengusiran. Akan  tetapi,  sanksi  pengusiran  tersebut  belum pernah terjadi di kampung wisata. Masyarakat dapat langsung melaporkan berbagai bentuk pelanggaran kepada Dewan Adat Suku Maya, UPT BLUD, serta dinas pariwisata dan kebudayaan.
Kegiatan  pengawasan  di  beberapa  titik pos  penjagaan  perairan  kawasan  konservasi berkurang  pada  saat  pandemi  Covid-19  karena adanya pengurangan petugas patroli UPT BLUD. Pengurangan  petugas  patroli  UPT  BLUD disebabkan oleh menurunnya pendapatan tarif KJL selama  pandemi  Covid-19.  Mengenai  hal  tersebut, Kepala UPT BLUD mengemukakan,
“Adanya  pengurang  pekerja  di UPT  BLUD  termasuk  petugas patroli, dampaknya ditemukan kembali kegiatan merusak dari orang luar berupa illegal fishing .  Pelaku  usaha  yang  ikut  patroli karena sering melintas di laut juga tidak
ada  karena  tidak  ada  tamu.  Namun, setelah di- support oleh CI dan satpol air, patroli dilakukan  lagi  meskipun  petugas patroli di pos penjagaan tidak sebanyak sebelum pandemi.”
Jika pelanggaran yang terjadi diketahui oleh pihak UPT BLUD, UPT BLUD akan berkoordinasi dan melaporkan ke dinas pariwisata dan kebudayaan. Dinas pariwisata dan kebudayaan akan memberikan sanksi  berupa  pencabutan  surat  izin  usaha  yang berlaku kepada pemilik agen perjalanan, liveaboard, dan homestay. Perilaku  wisatawan  juga  menjadi tanggung  jawab  agen  perjalanan, liveaboard ,  dan pemilik homestay .  Jika  wisatawan  yang  menjadi tanggung  jawabnya    melanggar,  akan  dilakukan pencabutan  surat  izin  usaha  oleh  dinas  pariwisata dan kebudayaan. Berikut dapat digambarkan relasi antarpemangku  kepentingan  dalam  pengelolaan ekowisata  bahari  di  kampung  wisata  Raja  Ampat dari tahap pengawasan (Gambar 3).
Relasi  kerja  sama  sebagai  modal  dalam membangun  pengelolaan  berbasis  komanajemen . Menurut  Pomeroy et  al . (1994),  komanajemen merupakan  bentuk  gabungan  pengelolaan  sumber daya  alam  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  dan masyarakat. Pomeroy et al . (1994) mengemukakan bahwa mekanisme pengelolaan berbasis komanajemen dibagi  menjadi  lima  tipe  sebagai berikut.
1.  Instruktif.  Tipe  ini  berbeda  dengan  rezim sentralisasi  yang  dalam  hal  ini  terdapat mekanisme  dialog  antara  pemerintah  dan masyarakat, tetapi tetap dalam konteks instruksi informasi dari apa yang telah diputuskan oleh pemerintah.
2.  Konsultatif. Dalam tipe ini terdapat mekanisme dialog antara pemerintah dan masyarakat, tetapi B.I. Marina  KP Vol. ...  No. ... Desember 2018 : hal… - …

## Gambar 3  Tahap Pengawasan Pengelolaan Ekowisata Bahari di Raja Ampat
Sumber: Data Primer Diolah, 2020
Relasi kerja sama sebagai modal dalam membangun pengelolaan berbasis komanajemen . Menurut Pomeroy et al . (1994), komanajemen merupakan bentuk gabungan pengelolaan sumber daya alam yang dilakukan oleh pemerintah dan masyarakat. Pomeroy et al . (1994) mengemukakan bahwa mekanisme pengelolaan berbasis komanajemen dibagi menjadi lima tipe sebagai berikut.
1.  Instruktif. Tipe ini berbeda dengan rezim sentralisasi yang dalam hal ini terdapat mekanisme dialog antara pemerintah dan masyarakat, tetapi tetap dalam konteks instruksi informasi dari apa yang telah diputuskan oleh pemerintah.
2. Konsultatif. Dalam tipe ini terdapat mekanisme dialog antara pemerintah dan masyarakat, tetapi pengambilan keputusan masih dilakukan oleh pemerintah.
3.  Kooperatif. Dalam level ini, pemerintah dan masyarakat bekerja sama dalam mengambil keputusan sebagai partner yang memiliki posisi tawar yang sama.
4.  Advisori. Dalam kerangka ini, masyarakat memberikan input bagi pengambil keputusan tentang sumber daya, kemudian pemerintah menetapkan keputusan.
5.  Informatif. Dalam tipe ini, pemerintah mendelegasikan pengambilan keputusan kepada masyarakat untuk kemudian diinformasikan kembali kepada pemerintah.
Pada pengelolaan berbasis pemerintah , hirarki tertinggi adalah tipe instruktif yang ditandai dengan adanya kontrol dominan pemerintah dalam pengambilan keputusan. Berbeda dengan pengelolaan berbasis masyarakat , hirarki yang tertinggi adalah tipe informatif, yaitu kontrol yang ketat dari masyarakat dan koordinasi antar area yang dilakukan oleh masyarakat itu sendiri. Pengelolaan ekowisata bahari di kampung wisata Raja Ampat dikategorikan sebagai komanajemen tipe konsultatif yang ditandai dengan adanya mekanisme dialog antara pemerintah dan masyarakat, tetapi pengambilan keputusan masih

## TAHAP PENGAWASAN
Masyarakat Lokal dan Dewan Adat
Suku Maya Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Unit Pelaksana Teknis Badan Layanan Umum Daerah (UPT BLUD) Keterangan
: Relasi Kerjasama
Gambar 3. Tahap Pengawasan Pengelolaan Ekowisata Bahari di Raja Ampat.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Mekanisme dan Kunci Keberhasilan Pengelolaan Kolaborasi Ekowisata Bahari di Kawasan Konservasi Raja Ampat | Nuraini et al Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 25-40
pengambilan keputusan masih dilakukan oleh pemerintah.
3.  Kooperatif.  Dalam  level  ini,  pemerintah  dan masyarakat  bekerja  sama  dalam  mengambil keputusan sebagai partner yang memiliki posisi tawar yang sama.
4.  Advisori.  Dalam  kerangka  ini,  masyarakat memberikan  input  bagi  pengambil  keputusan tentang  sumber  daya,  kemudian  pemerintah menetapkan keputusan.
5.  Informatif.  Dalam  tipe  ini,  pemerintah mendelegasikan pengambilan keputusan kepada masyarakat  untuk  kemudian  diinformasikan kembali kepada pemerintah.
Pada  pengelolaan  berbasis  pemerintah , hirarki tertinggi adalah tipe instruktif yang ditandai dengan  adanya  kontrol  dominan  pemerintah dalam  pengambilan  keputusan.  Berbeda  dengan pengelolaan  berbasis  masyarakat , hirarki  yang tertinggi adalah tipe informatif, yaitu kontrol yang ketat dari masyarakat dan koordinasi antar area yang dilakukan oleh masyarakat itu sendiri. Pengelolaan ekowisata  bahari  di  kampung  wisata  Raja Ampat  dikategorikan  sebagai  komanajemen  tipe konsultatif yang ditandai dengan adanya mekanisme dialog  antara  pemerintah  dan  masyarakat,  tetapi pengambilan  keputusan  masih  dilakukan  oleh pemerintah.  Seperti  dalam  penetapan  Kawasan Konservasi  Perairan  Daerah  (KKPD),  penetapan kampung  wisata,  penetapan  kebijakan  konservasi, pengaturan  pengelolaan  ekowisata,  pengaturan sistem  tarif  masuk  wisata  kawasan  Raja  Ampat, dan  sistem  pengawasan  telah  melibatkan partisipasi  dan  aspirasi  masyarakat,  tetapi  kontrol pengambilan  keputusan  tetap  ada  di  pemerintah. Tipe  pengelolaan  ekowisata  bahari  di  kampung wisata  Raja  Ampat  dalam  hierarki  komanajemen dapat ditunjukkan pada Gambar 4.

## KUNCI KEBERHASILAN PENGELOLAAN EKOWISATA BAHARI DI KAWASAN KONSERVASI DI RAJA AMPAT
Kunci  keberhasilan  pengelolaan  kolaborasi yang telah dijalankan dalam pengelolaan ekowisata bahari di kawasan konservasi di Raja Ampat meliputi beberapa hal berikut ini.

## Koordinasi dan Kolaborasi Antarpemangku Kepentingan
Kunci  keberhasilan  penetapan  kebijakan konservasi  ini  adalah  adanya  koordinasi  secara horizontal dan vertikal antarpemangku kepentingan dan  pengambilan  keputusan  dilakukan  secara bersama.  Sesuai  dengan  hal  yang  dikemukakan oleh  Islam et  al .  (2017),  dalam  pengambilan keputusan  perlu  dilakukan  komunikasi  horizontal dan  vertikal  yang  aktif  dan  efektif  di  antara  para pemangku  kepentingan.  Koordinasi  merupakan usaha dalam membangun kerjasama yang harmonis antarpemangku kepentingan (Dahuri et al ., 2001). Inti  koordinasi  adalah      komunikasi  (Lembaga Administrasi  Negara,  2014).  Koordinasi  perlu diperkuat dengan proses kolaborasi untuk mencapai tujuan  bersama. Kolaborasi  merupakan  proses interaksi  yang  berkesinambungan  di  antara  dua pihak  atau  lebih  untuk  mencapai  tujuan  bersama (Lembaga  Administrasi  Negara,  2014).  Kolaborasi dalam pengelolaan ekowisata bahari di Raja Ampat dikategorikan  pada  tipe  konsultatif,  yaitu  adanya mekanisme dialog antara pemerintah dan masyarakat, tetapi  pengambilan  keputusan  masih  dilakukan oleh  pemerintah.  Pengambilan  keputusan  yang dominan  dilakukan  pemerintah  seperti  penetapan tarif jasa lingkungan dan sistem retribusi tarif jasa lingkungan. Perlu  upaya  mendorong  mekanisme pengelolaan  dari  konsultatif  menjadi  kooperatif yang  dalam  hal  ini  pemerintah  dan  masyarakat
Gambar 4. Tipe Pengelolaan Ekowisata Bahari di Kampung Wisata Raja Ampat dalam Hierarki Komanajemen ( co-management ).
Tipe pengelolaan kolaborasi ekowisata bahari Raja Ampat
Tipe pengelolaan ekowisata Instruktif Konsultatif
Pengelolaan oleh Pemerintah Pengelolaan oleh Masyarakat Kooperatif Advisori  Informatif
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
bekerja  sama  dalam  mengambil  keputusan  sebagai partner yang memiliki posisi tawar yang sama.

## Keterlibatan Masyarakat Lokal dalam Pengambilan Keputusan
Masyarakat lokal sebagai pemegang hak adat terhadap sumber daya alam perlu dilibatkan dalam pengambilan  keputusan  pada  tahap  perencanaan, pelaksanaan, dan pengawasan. Masyarakat lokal Raja Ampat  dilibatkan  mulai  dari  tahap  perencanaan, yaitu pada penetapan Peraturan Daerah Kabupaten Raja Ampat Nomor 27 Tahun 2008 tentang Kawasan Konservasi  Perairan  Daerah  (KKPD).  Kampung wisata di Raja Ampat berdasarkan penetapan KKPD masuk  ke  dalam  dua  subzone,  yaitu  (1)  subzona ketahanan  pangan  dan  pariwisata  dan  (2)  subzona sasi  dan  pemanfaatan  tradisional  masyarakat. Masyarakat  terlibat  dalam  perencanaan  dan pengambilan  keputusan  tentang  wilayah-wilayah yang  menjadi  kawasan  konservasi  perairan  daerah dan terlibat dalam menentukan strategi konservasi di  wilayah  tersebut.  LSM  dan  tokoh  masyarakat ikut terlibat mendampingi masyarakat lokal dalam penentuan  wilayah  dan  strategi  konservasi  di kawasan perairan Raja Ampat.

## Adanya Kesadaran dan Komitmen Bersama
Para  pemangku  kepentingan  memiliki kesadaran dan komitmen bersama untuk mencapai pengelolaan sumber daya alam yang berkelanjutan. Bentuk  kesadaran  dan  komitmen  bersama  dapat dilihat melalui adanya deklarasi antara pemerintah, LSM,  tokoh  masyarakat,  dan  masyarakat  Raja Ampat  mengenai  penetapan  wilayah  konservasi melalui  Deklarasi  Tomolol  pada  tahun  2003  dan penetapan  strategi  konservasi  melalui  Deklarasi Waiwo 2006 (Rudyanto et al ., 2015) . Para pemangku kepentingan  sadar  dengan  adanya  program konservasi  mampu  menjaga  keberlanjutan  sumber daya alam yang mereka miliki. Jika konservasi tidak dilakukan, manfaat yang diperoleh para pemangku kepentingan  (khususnya  bagi  masyarakat)  hanya bersifat  sementara.  Masyarakat  merasakan  dampak baik dari adanya program konservasi yang mulanya dibentuk oleh Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia melalui Coral Reef Rehabilitation and  Management  Program (Coremap)  pada  tahun 2006.  Setelah  kegiatan  Coremap,  pada  tahun 2008,  masyarakat  setempat  membentuk  peraturan kampung  tentang  Daerah  Perlindungan  Laut Berbasis  Masyarakat  (DPL-BM)  sebagai  bentuk komitmen dan keseriusan masyarakat untuk menjaga keberlanjutan  sumber  daya  alam.  Wisatawan  yang melanggar  peraturan  kampung  tentang  DPL-BM
dikenai  sanksi  sosial  dan  ekonomi.  Hal  tersebut sebagai aksi nyata kesadaran dan komitmen untuk mencapai  keberlanjutan  pengelolaan  sumber  daya alam.  Pemerintah  mendukung  hal  tersebut  dan memberi  bantuan mooring atau  pelampung  untuk memberi  kejelasan  batas  DPL-BM.  Selain  itu, pemerintah membuat kebijakan mengenai tarif jasa lingkungan  yang  dialokasikan  untuk  biaya  operasi pengawasan konservasi.

## Adanya Aturan Pengelolaan yang Disepakati Bersama
Masyarakat  sebagai  aktor  utama  yang bersinggungan  langsung  dengan  pengelolaan ekowisata, sedangkan pemerintah merupakan pihak otoritas yang dapat mengatur pengelolaan ekowisata. Perlunya  kesesuaian  aturan  yang  ditetapkan  oleh pemerintah dengan kondisi lokal yang sesuai dengan kesepakatan  bersama  masyarakat.  Kesepakatan bersama  dalam  pengelolaan  konservasi  di  perairan Raja  Ampat  diperoleh  melalui  Deklarasi  Tomolol dan  Deklarasi  Waiwo  yang  diselenggarakan  pada tahun  2003  dan  2006. Dalam  penetapan  Kawasan Konservasi  Perairan  Daerah  (KKPD),  beberapa pemangku  kepentingan  mengadakan  lokakarya pengembangan  strategi  konservasi  Raja  Ampat di  Kampung  Tomolol.   Pemangku  kepentingan yang  terlibat  tersebut  adalah  pemerintah  daerah, pemerintah  provinsi,  LSM,  akademisi,  dan masyarakat lokal termasuk tokoh adat, tokoh agama, tokoh  pemuda,  dan  tokoh  perempuan.  Dalam lokakarya,  para  pemangku  kepentingan  bekerja sama  dan  sepakat  untuk  menetapkan  Raja  Ampat sebagai  kawasan  konservasi,  kemudian  menyusun strategi kebijakan kawasan konservasi.
Pembentukan  Kebijakan  Sesuai  dengan  Kondisi dan Aturan Lokal
Kesesuaian  aturan  dengan  kondisi  lokal memiliki  aturan-aturan  yang  tepat  untuk kepentingan kelestarian sumber daya, perlindungan ekonomi  lokal,  serta  penguatan  sistem  sosial. Aturan-aturan  tersebut  mudah  ditegakkan  dan mudah  diawasi  (Ostrom,  1990).  Jauh  sebelum penetapan peraturan kawasan konservasi, masyarakat Raja  Ampat  telah  melaksanakan  kelembagaan pengelolaan sasi laut. Sasi dilakukan secara turun- menurun dengan sistem sasi pante (pantai) dengan aturan  larangan  menangkap  ikan,  kerang,  lobster, teripang,  dan  hasil  laut  lainnya  dalam  kawasan yang  telah  disepakati.  Sasi  dilakukan  di  kawasan pemijahan  ikan  dan  telah  dilakukan  dari  zaman nenek  moyang  mereka  berdasarkan  pengetahuan lokal yang dimiliki. Dengan adanya penetapan Raja
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Mekanisme dan Kunci Keberhasilan Pengelolaan Kolaborasi Ekowisata Bahari di Kawasan Konservasi Raja Ampat | Nuraini et al Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 25-40
Ampat  sebagai  kawasan  konservasi  dinilai  telah sesuai dengan kondisi lokal.

## Adanya Pembagian Kekuasaan dan Tanggung Jawab antara Pemerintah dan Masyarakat
Berdasarkan  Mandat  UU  Nomor  21  Tahun 2001 tentang Otonomi Khusus Papua,  pemerintah memberi  dukungan  terhadap  pengakuan  hak-hak adat.  Masyarakat  adat  di  Kabupaten  Raja  Ampat membentuk lembaga adat Dewan Adat Suku  Maya. Dewan Adat Suku Maya s ebagai lembaga adat yang diakui di bawah Dewan Adat Papua yang dibentuk dalam  Kongres  Papua  II  dan  Musyawarah  Besar Masyarakat  Adat  pada  tahun  2000.  Dewan  Adat Suku  Maya  memiliki  kewenangan  legal  dalam mengatur  kawasannya  selagi  tidak  bertentangan dengan  payung  hukum.  Pada  tahun  2017,  Bupati Raja Ampat mengeluarkan Perbup Kabupaten Raja Ampat Nomor 8 Tahun 2017 tentang pelindungan ikan  dan  biota  laut  dan  potensi  SDA  lainnya  di wilayah  pesisir  laut  dalam  pertuanan  Adat  Suku Maya  Raja Ampat  untuk  memperkuat  dukungan dan  perlindungan  hak-hak  adat  terhadap  sumber daya.
Adanya pembagian kekuasaan dan tanggung jawab  antara  pemerintah  dan  masyarakat,  seperti dalam  sistem  pengawasan  kawasan  konservasi perairan  daerah. Berdasarkan  Peraturan  Bupati Kabupaten  Raja  Ampat  Nomor  8  Tahun  2017, pengawasan dilakukan melalui patroli pengamanan di  laut  oleh  perwakilan  Dewan  Adat  Suku  Maya di setiap wilayah adat di Raja Ampat.  Jenis patroli terbagi  ke  dalam  patroli  adat,  patroli  dari  TNI Angkatan  Laut,  patroli  Polisi  Perairan,  patroli Babinsa, patroli Patroli BLUD-UPTD, dan patroli masyarakat.  Masyarakat  adat  dan  semua  pihak berhak  dan  wajib  melaporkan  pelanggaran  yang terjadi di wilayah hukum adat masing-masing. Setiap pelanggaran akan disidangkan melalui sebuah sidang adat  dengan  dihadiri  para  pemimpin  masyarakat kampung termasuk pemerintah   kampung.   Jenis pelanggaran      yang      biasa      dilaporkan      seperti penggunaan  alat  tangkap  yang  tidak  diperbolehkan dan  kegiatan  pencemaran.  Bila  terindikasi  pidana, pelaku diserahkan ke polisi.

## Adanya Mekanisme Penyelesaian Konflik
Masyarakat  memiliki  mekanisme  alternatif dalam penyelesaian konflik di luar mekanisme formal (Ostrom, 1990; Satria, 2009), seperti penyelesaian konflik  melalui  kesepakatan  adat.  Adanya  konflik pelanggaran  yang  pernah  terjadi  di  perairan  Raja Ampat adalah pengeboman ikan. Pelaku pelanggaran diproses  melalui  sidang  adat  yang  diselenggarakan
di  kampung  oleh  tiga  tungku  (adat,  agama  dan pemerintah  kampung).  Di  perairan  Raja  Ampat, pelaku  kejahatan  yang  melanggar  aturan  adat, termasuk aturan adat dalam pengelolaan pesisir atau laut, akan disidang oleh perwakilan dewan adat yang ada di tiap-tiap kampung. Selain itu, konflik internal yang  pernah  terjadi  adalah  ketidakjelasan  batas wilayah.  Konflik  yang  terjadi  berhasil  diselesaikan dengan mekanisme penyelesaian konflik secara adat, yaitu  mendatangkan  tokoh  adat  yang  mengetahui jelas  batasan  lahan  sejak  dahulu  dan  memiliki kekuasaan berbasis sistem kepemilikan komunal.

## Berlakunya Sanksi
Ukuran  keberhasilan  suatu  aturan  adalah tegaknya sanksi bagi para pelanggarnya, baik sanksi sosial,  administratif,  maupun  ekonomi  (Ostrom, 1990).  Sanksi  yang  diterapkan  di  kampung  wisata bila terjadi  pelanggaran meliputi sanksi sosial, sanksi ekonomi, dan sanksi administrasi. Sanksi ekonomi berupa  denda  uang.  Sanksi  sosial  berupa  kerja bakti  membersihkan  kampung  selama  1  hari  dan pengusiran  jika  melakukan  pelanggaran  berulang. Akan  tetapi,  sanksi  pengusiran  tersebut  belum pernah  terjadi  di  kampung  wisata.  Masyarakat dapat  melaporkan  berbagai  bentuk  pelanggaran kepada kepala kampung, Dewan Adat Suku Maya, UPT BLUD, serta dinas pariwisata dan kebudayaan. Dalam peraturan adat, pelaku kejahatan di wilayah pesisir  atau  laut  disidang  oleh  perwakilan  dewan adat yang ada di tiap-tiap kampung. Bila terindikasi pidana, pelaku diserahkan kepada polisi. Jika terjadi pelanggaran yang dilakukan oleh pelaku usaha dan diketahui oleh pihak UPT BLUD, UPT BLUD akan berkoordinasi  dan  melaporkan  ke  dinas  pariwisata dan  kebudayaan.  Dinas  pariwisata  dan  kebudayaan akan  memberikan  sanksi  ekonomi  berupa  denda atau  sanksi  administrasi  berupa  pencabutan  surat izin  usaha.  Pelaku  usaha  seperti  agen  perjalanan dan  pemandu  wisata  memiliki  tanggung  jawab untuk  terlibat  mengawasi  wisatawan  yang  mereka dampingi.

## PENUTUP
Peralihan  kewenangan  pengelolaan  kawasan konservasi  Raja  Ampat  dari  pihak  pemerintah Kabupaten  Raja  Ampat  ke  Provinsi  Papua  Barat menyebabkan  perubahan  mekanisme  pengelolaan kawasan  konservasi,  khususnya  pada  pengelolaan distribusi Kartu Jasa Lingkungan (KJL). Pendapatan KJL menjadi sumber dana untuk biaya operasional pengawasan Kawasan Konservasi Perairan Kepulauan Raja  Ampat  dan  pengembangan  daerah  wisata. Pihak  otoritas  yang  mengelola  dana  KJL  adalah
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
UPT  BLUD,  tetapi  masyarakat  serta  dinas pariwisata  dan  kebudayaan  memiliki  kepentingan untuk  merasakan  manfaat  dari  alokasi  dana  KJL demi  pengembangan  pariwisata. Pengelolaan kolaborasi sebagai kerangka praktis yang digunakan untuk  menyatukan  konflik  kepentingan  di  antara pengguna sumber daya.
Mekanisme pengelolaan kolaborasi ekowisata bahari di kawasan konservasi Raja Ampat dilakukan melalui sinergi peran antara pemerintah, masyarakat, LSM,  akademisi,  dan  swasta  mulai  dari  tahap perencanaan,  pelaksanaan,  hingga  pengawasan dengan tipe konsultatif. Tipe konsultatif ini ditandai dengan adanya mekanisme dialog antara pemerintah dan masyarakat, tetapi pengambilan keputusan masih dilakukan  oleh  pemerintah.  Penetapan  Kawasan Konservasi  Perairan  Daerah  (KKPD),  penetapan kampung  wisata,  penetapan  kebijakan  konservasi, pengaturan pengelolaan ekowisata, serta pengaturan sistem tarif masuk wisata kawasan Raja Ampat dan sistem pengawasan telah melibatkan partisipasi dan aspirasi  masyarakat,  tetapi  kontrol  pengambilan keputusan  tetap  ada  di  pemerintah.  Pemerintah disarankan  untuk  meningkatkan  pemberian  hak pengambilan keputusan kepada masyarakat.
Kolaborasi  pengelolaan  dibangun  untuk mencapai  tujuan  bersama,  yaitu  pengembangan pariwisata berkelanjutan di kawasan konservasi Raja Ampat  dengan  prinsip  melestarikan  lingkungan dan  berupaya  menyejahterakan  masyarakat  sekitar kawasan.  Pemerintah  mempunyai  otoritas  dalam penyediaan  dan  pengaturan  pengelolaan  sumber daya.  Masyarakat  sebagai  aktor  kunci  pengguna sumber  daya  terlibat  langsung  dalam  pengelolaan dan pengawasan ekowisata dengan kearifan lokal yang dimilikinya.  Peran  masyarakat  lokal  tidak  terlepas dari  peran  LSM  yang  mendampingi  masyarakat dalam upaya pengelolaan sumber daya alam secara berkelanjutan.  Di  lain  pihak,  swasta  merupakan pihak luar yang memiliki modal untuk membangun ataupun  mengembangkan  wisata.  Keefektifan pengelolaan  dicapai  melalui  kesinergisan  peran antarpemangku  kepentingan  dengan  membentuk pengelolaan kolaborasi atau komanajemen .
Kunci  keberhasilan  pengelolaan  kolaborasi yang telah dijalankan dalam pengelolaan ekowisata bahari di kawasan konservasi di Raja Ampat meliputi (1)  koordinasi  dan  kolaborasi  antarpemangku kepentingan  dari  tahap  perencanaan,  pelaksanaan, dan  pengawasan;  (2)  masyarakat  lokal  sebagai pemegang  hak  adat  terhadap  sumber  daya  alam dilibatkan dalam pengambilan keputusan; (3) para pemangku  kepentingan  memiliki  kesadaran  dan komitmen  bersama  untuk  mencapai  pengelolaan
sumber  daya  alam  yang  berkelanjutan;  (4)  adanya aturan  pengelolaan  yang  disepakati  bersama; (5)  pembentukan  kebijakan  sesuai  dengan  kondisi dan aturan lokal; (6) adanya pembagian kekuasaan dan  tanggung  jawab  antara  pemerintah  dan masyarakat lokal; (7) adanya mekanisme penyelesaian konflik; dan (8) berlakunya sanksi.
Dalam upaya meningkatkan tipe pengelolaan konsultatif  menuju  kooperatif,  pemerintah disarankan  untuk  meningkatkan  pemberian hak  pengambilan  keputusan  kepada  masyarakat. Kemampuan  pengambilan  keputusan  masyarakat perlu  ditopang  oleh  upaya  penguatan  kapasitas masyarakat  dari  sisi  pengetahuan,  pemahaman, dan  keterampilan  sehingga  hasil  keputusan yang  dibuat  oleh  masyarakat  tepat  guna.  Badan Musyawarah Kampung (Bamuskam) sebagai badan pengambilan keputusan dan pengawasan di tingkat kampung  perlu  diikutsertakan  dalam  setiap tahap  pengelolaan.  Peran  Bamuskam  perlu diaktifkan  kembali  dengan  cara  dilibatkan  dalam setiap  pengambilan  keputusan  dalam  kebijakan, program,  ataupun  kegiatan  pengelolaan  sumber daya  juga  dalam  membangun  komitmen  dalam mencapai  pengelolaan  terpadu,  meningkatkan kemampuan  bekerja  sama  dan  komunikasi, serta  dalam  membangun  pengelolaan  kolaborasi dengan multistakeholders.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada para pembimbing, Prof. Dr. Arif Satria, S.P., M.Si. , Dr. Ir. Ekawati Sri Wahyuni, M.A., dan Prof. Dr. Ir.  Dietriech  Geoffrey  Bengen,  DEA  yang  telah membimbing dan memberikan saran. Terima kasih juga  penulis  sampaikan  kepada Bapak  Fikri  dari pihak Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Kabupaten Raja  Ampat , Bapak  Wawan  Mangile  dari  pihak TNC  Sorong  Papua  Barat ,  Ibu  Meidiarti  Kasmidi dari  Conservation  Internasional  Indonesia,  Bapak Sayfri  dari  Unit  Pelaksana  Teknis  Badan  Layanan Umum  Daerah,  Bapak  Daud  Mambrasar  sebagai Kepala  Kampung  Arborek,  Bapak  Paulus  Sauyai sebagai  Kepala   Kampung  Sawinggrai,  dan  Bapak Yudas  sebagai  Sekretaris  Kampung  Yenbuba yang  telah  membantu  memberikan  data  dan informasi.  Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  editor  dan reviewer atas  saran  untuk perbaikan artikel ini.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini  kami  menyatakan  bahwa kontribusi  tiap-tiap  penulis  terhadap  pembuatan karya  tulis  adalah  Nuraini  sebagai  kontributor
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
utama serta Arif Satria, Ekawati Sri Wahyuni, dan Dietriech  G.  Bengen  sebagai  kontributor  anggota. Penulis menyatakan bahwa telah melampirkan surat pernyataan kontribusi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam, W. M., Brockington, D., Dyson, J., & Vira, B. (2003).  Managing  tragedies:  Understanding conflict  over  common  pool  resources. Science , 302(5652), 1915–1920. https://doi.org/10.1126/ science.1087771.
Armitage,  D.,  Berkes,  F.,  &  Doubleday,  N.  (2007). Introduction:  Moving  beyond  comanagement. Dalam D. Armitage, F. Berkes, & N. Doubleday (Eds.), Adaptive  comanagement:  Collaboration, learning,  and  multi-level  governance .  Canada, BC: UBC Press.
Asti,  A.  F.,  &  Mayasari,  D.  (2023).  Strategi pengembangan  kawasan  pesisir  di  kabupaten Provinsi  Kalimantan  Selatan. Buletin  Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan, 9 (1),  49–60.  http://ejournal-balitbang.kkp. go.id/index.php/mra/article/view/11796/8451.
Baggio, R., Scott, N., & Cooper, C. (2010). Improving tourism  destination  governance:  A  complexity science  approach. Tourism  Review , 65 (4), 51–60. . https://www.emerald.com/insight/ content/doi/10.1108/16605371011093863/full/ html.
Bai, J.,  Chen, Y., & Long, Y. (2021). The structural equivalence  of  tourism  cooperative  network  in the belt and road initiative area. Environmental Research. 197,  111043.  https://pubmed.ncbi. nlm.nih.gov/33811863/.
Baird,  J.,  Plummer,  R.,  Schultz,  L.,  Armitage,  D.,  & Bodin, O. (2019). How does socio-institutional diversity affect collaborative governance of social– ecological  systems  in  practice?. Environmental Management , 63 (2),  200–214.  https://pubmed. ncbi.nlm.nih.gov/30426161/.
Bater,  J.  (2001). Planning  for  local  level:  Sustainable tourism  development,  Canadian  Universities consortium:  Urban  environmental  management project  training  &  technology  transfer  program . Canadian  International  Development  Agency (CIDA).  Diambil  dari  http://www.p2par.itb. ac.id.
Berkes, F. (2009). Evolution of co-management: Role of knowledge  generation,  bridging  organizations and social learning. J. Environ. Manage , 90 (5), 1692–1702. . https://pubmed.ncbi.nlm.nih. gov/19110363/.
Bhuiyan, M. A. H., Siwarl, C., & Ismaill, S. M. (2016). Sustainability  measurement  for  ecotourism destination  in  Malaysia:  A  study  on  Lake Kenyir, Terengganu. Journal of Social Indikators Research , 128 (3),  1029–1045.  https://ideas. repec.org/a/spr/soinre/v128y2016i3d10.1007_ s11205-015-1068-5.html.
Birendra, K. C., Paudyal, R., & Neupane, S. S. (2018): Residents  perspectives  of  a  newly  developed ecotourism  project:  An  assessment  of effectiveness through the lens of an importance– performance  analysis. Asia  Pacific  Journal  of Tourism Research , 23 (6), 560–572. https://www. tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10941665.201 8.1467938.
Brown, H. C. P. (2018). An assessment of institutional capacity for integrated landscape management in Eastern Cameroon. Environmental Management . 62(1),  118–127.  https://link.springer.com/ article/10.1007/s00267-018-1048-z.
Cadoret,  A.  (2009).  Conflict  dynamics  in  Coastal Zones:  A  perspective  using  the  example  of Languedoc-Rousillon (France). J Coast Conserv,
13 (2), 151–163. https://www.jstor.org/ stable/25622754. Cao,  Y.,  Wang,  B.,  Zhang,  J.,  Wang,  L.,  Pan,  Y., Wang, Q., Jian, D., & Deng, G. (2016). Lake Macroinvertebrate assemblages and relationship with  natural  environment  and  tourism  stress in  Jiuzhaigou  Natural  Reserve. China.  Ecol. Indicat . 62, 182–190. https://doi.org/10.1016/j. ecolind.2015.11.023.
Carlsson,  L.,  &  Berkes,  F.,  (2005).  Co-management: Concepts  and  methodological  implications. J.  Environ.  Manag. 75 (1),  65–76.  https://doi. org/10.1016/j.jenvman.2004.11.008.
Chaffin,  B.  C.,  Gosnell,  H.,  &  Cosens,  B.  A.  (2014). A  decade  of  adaptive  governance  scholarship: Synthesis  and  future  directions. Ecology  and Society,  19 (3):  56.  https://www.jstor.org/ stable/26269646.
Creswell, J.vW., Creswell, J. D. (2016). Research design: Qualitative,  quantitative,  and  mixed  methods approaches (4 th edition) . Los Angeles: SAGE.
Dahuri, R., Rais, J., Ginting, S.P., & Sitepu, M.J. (2001). Pengelolaan  sumber  daya  wilayah  pesisir  dan lautan secara terpadu . PT Pradnya Paramita.
Fabricius, C., & Currie, B. (2015). Adaptive management of social-ecological systems . Springer. Folke,  C.  (2006).  Resilience:  The  emergence  of  a perspective for social–ecological systems analysis glob. Environ. Change , 16 (3), 253–267. https:// doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2006.04.002
Grybovych, O., Hafermann, & D., Mazzoni, F. (2011). Tourism planning, community engagement and policy innovation in ucluelet, British Colombia. Dalam Dredge, D., Jenkins, J. (Eds.) , Stories of practice: Tourism policy and planning . Burlington: Ashgate Publishing Co.
He, G., Chen, X., Liu, W., Bearer, S., Zhou, S., Cheng, L.  Y.,  Zhang,  H.,  Ouyang,  Z.,  &  Liu,  J. (2008). Distribution of economic benefits from ecotourism:  A  case  study  of  wolong  nature reserve  for  giant  pandas  in  China. Journal  of Environmental Management , 42 (6), 1017–1025. https://doi.org/10.1007/s00267-008-9214-3.
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain
@uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Hiwasaki, L. (2007). Community dynamics in Japanese rural  areas  and  implications  for  national  park management. International Journal of Biodiversity Science  and  Management ,  3,  102–114.  https:// doi.org/10.1080/17451590709618166.
Hsieh, H. J., & Kung, S. F. (2013). The linkage analysis of  environmental  impact  of  tourism  industry. Procedia.  Environ.  Sci .  17,  658–665.  https:// core.ac.uk/download/pdf/82572106.pdf.
Islam, M. W., Ruhanen, L., & Ritchie, B. W. (2017). Adaptive co-management: a novel approach to tourism destination governance? J. Hosp. Tour. Manag. 37,  97–106.  https://doi.org/10.1016/j. jhtm.2017.10.009
Jamal,  T.,  &  Stronza,  A.  (2009).  Collaboration  theory and  tourism  practice  in  protected  areas: Stakeholders,  structuring  and  sustainability. Journal of Sustainable Tourism , 17 (2), 169–189 https://doi.org/10.1080/09669580802495741.
Jitpakdee,  R.,  &  Thapa,  G.B.  (2012)  Sustainability Analysis  of  Ecotourism  on  Yao  Noi  Island, Thailand. Asia Pacific Journal of Tourism Research , 17(3),  301-325.  https://www.tandfonline.com/ doi/abs/10.1080/10941665.2011.628328.
Kanyuuru,  C.  K.,  Mburu,  J.,  &  Njoka,  J.  (2017). Adaptation  of  institutional  arrangements  to management of Northern Rangelands of Kenya. Environ  Dev  Sustain ,  19,  67–82.  https://doi. org/10.1007/s10668-015-9718-y.
Kinseng, R. A., Nasdian, F. T., Fatchiya, A., Mahmud, A.,  &  Stanford,  R.  J.  (2018).  Marine-tourism development  on  a  small  island  in  Indonesia: Blessing or curse?. Asia Pacific Journal of Tourism Research , 23 (11), 1062–1072. https://doi.org/10 .1080/10941665.2018.1515781.
Kovacs, E., Mile, O., Fabok, V., Margoczi, K., Kalóczkai,
A.,  Kasza,  V.,  Grecs,  A.N.,  Bankovics,  A., &  Mihok,  B.  (2021).  Fostering  adaptive  co- management  with  stakeholder  participation  in the  surroundings  of  soda  pans  in  Kiskunság, Hungary–An  assessment. Land  Use  Policy . 100 . 104894. https://doi.org/10.1016/j. landusepol.2020.104894.
Larson,  L.  R.,  &  Poudyal,  N.  C.  (2012).  Developing sustainable  tourism  through  adaptive  resource management:  A  case  study  of  Machu  Picchu, Peru. Journal  of  Sustainable  Tourism ,  20(7), 917–938.  https://doi.org/10.1080/09669582.20 12.667217
Lee, S., & Jamal, T. (2008). Environmental justice and environmental equity in tourism: Missing links to  sustainability. J.  Ecotourism , 7 (1),  44–67. https://doi.org/10.2167/joe191.0.
Lembaga  Administrasi  Negara  Republik  Indonesia. (2014). Koordinasi dan kolaborasi . http://www. pusdikmin.com/perpus/file/bahan%20ajar %20koordinasi%20dan%20kolaborasi%20 pim4.pdf.
Liu,  C.  Y.,  Li,  J.  S.,  &  Pechacek,  P.  (2013).  Current trends of ecotourism I China’s nature reserves: A
review of the Chinese literature. Tourism Manage Perspect, 7 , 16–24.  https://doi.org/10.1016/j. tmp.2013.03.001.
Mbaiwa, J. (2011). The effects of tourism development on the sustainable utilization of natural resources in the Okavango delta, Botswana. Current Issues in Tourism , 14 (3), 251–273. https://doi.org/10.108 0/13683500.2011.555525.
McKenna,  S.  A.,  Allen,  G.  R.,  &  Suryadi,  S.  (2002). A  marine  rapid  assessment  of  the  Raja  Ampat Islands, Papua Province, Indonesia . RAP Bulletin of  Biological  Assessment  22.  Conservation International.
Meng, J., Long, Y., & Lefeng, S. (2022). Stakeholders' evolutionary  relationship  analysis  of  China's national park ecotourism development. Journal of Environmental Management. 316. https://doi. org/10.1016/j.jenvman.2022.115188.
Michailidou, A. V., Vlachokostas, C., & Moussiopoulos, N.  (2016).  Interactions  between  climate change  and  the  tourism  sector:  Multiple- criteria  decision  analysis  to  assess  mitigation and adaptation options in tourism areas. Tour. Manag .  55,  1–12.  https://doi.org/10.1016/j. tourman.2016.01.010.
Ostrom E. (1990). Governing The Commons . Cambridge Univ Press.
Pan, S.Y., Gao, M., Kim, H., Shah, K.J., Pei, S.L., & Chiang,  P.C.  (2018).  Advances  and  challenges in sustainable tourism toward a green economy. Sci.  Total  Environ. 635,  452–469  https://doi. org/10.1016/j.scitotenv.2018.04.134.
Papageorgiou,  M.  (2016).  Coastal  and  marine  tourism: A challenging factor in marine spatial planning.
Ocean  Coast  Manag .  129,  44–48.  https://doi. org/10. 1016/j.ocecoaman.2016.05.006.
Plummer,  R.,  &  Fennell,  D.A.  (2009).  Managing protected  areas  for  sustainable  tourism: Prospects  for  adaptive  co-management. J. Sustain.  Tour. 17 (2),  149–168.  https://doi. org/10.1080/09669580802359301.
Park,  D.,  Lee,  K.,  Choi,  H.,  &  Yoon,  Y.  (2012). Factors  influencing  social  capital  in  rural tourism communities in South Korea. Tourism Management , 33 (6),  1511–1520.    https://doi. org/10.1016/j.tourman.2012.02.005.
Peraturan Menteri Pariwisata Republik Indonesia Nomor 29  Tahun  2015  tentang  Rencana  Strategis Kepariwisataan.
Pomeroy, R. S, & Williams, M. J. (1994). Fisheries co- management  and  small-scale  fisheries:  A  policy brief . Manila (PH): ICLARM.
Reed,  M.,  Graves,  A.,  Dandy,  N.,  Posthumus, H.,  Hubacek,  K.,  Morris,  J.,  Prell,  C., Quinn, C. H., & Stringer, L. C. (2009). Who’s and  why?  A  typology  of  stakeholder  analysis methods  for  natural  resource  management. Journal of Enviromental Management , 30, 1–17. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.200901.001.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia
b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Rudyanto, Rumetna, L., Setyawan, D., & Prabowo, N. A.  (2015). Laporan  akhir  dokumentasi  proses dan  pembentukan  KKPD  Raja  Ampat  dan Pembentukan BLUD UPTD KKPD Raja Ampat.
The Nature Conservancy.
Satria, A. (2002). Pengantar sosiologi masyarakat pesisir . PT Pustaka Cidesindo.
Satria, A. (2009). Pesisir dan laut untuk rakyat . IPB Press.
Shams, A. (2012). Towards a quantification model: The accountability  of  the  for-profit  and  non-profit organizations  in  the  High  Mountains  of  Sinai Peninsula. Int J Tourism Anthropol , 2 (3), 185–212. https://doi.org/10.1504/IJTA.2012.050758.
Specht, M.J., Santos, B.A., Marshall, N., Melo F.P.L., Leal, I.R., Tabarelli, M., & Baldauf, C. (2019). Socioeconomic  differences  among  resident, users and neighbour populations of a protected area  in  the  Brazilian  dry  forest. Journal  of Environmental Management . 2322019, 607-614. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.11.101.
Stankey, G. H., & Allan, C. (2009). Introduction: Adaptive environmental  management:  A  practitioner's guide . In  C.  Allan,  &  G.  H.  Stankey  (Eds.), Collingwood: Springer Netherlands.
Sudrajat,  J.,  Jamaludin,  Anshari,  G.  Z.,  Gusmayanti, E., Sawerah, S., & Jabbar, A. (2023). Analisis keberhasilan  pengelolaan  hutan  mangrove: Kasus  rehabilitasi  konservasi  oleh  komunitas peduli  pesisir. Buletin  Ilmiah  Marina  Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan, 9 (1), 73–86. https://doi.org/10.15578/marina.v9i1.11845.
Wondirad,  A.  (2019).  Does  ecotourism  contribute  to sustainable  destination  development,  or  is  it just  a  marketing  hoax?  Analyzing  twenty-five years  contested  journey  of  ecotourism  through a meta-analysis of tourism journal publications. Asia Pacific Journal of Tourism Research , 24 (11),
1047–1065.  https://doi.org/10.1080/10941665. 2019.1665557.
Yeboah-Assiamah,  E.,  Muller,  K.,  &  Domfeh,  K.  A.
(2016).  Rising  to  the  challenge:  A  framework for  optimising  value  in  collaborative  natural resource  governance. Forest  Policy  and Economics, 67, 20–29 https://doi.org/10.1016/j. forpol.2016.01.008.
Young, J. C., Marzano, M., White, R. M., McCracken, D. I, Redpath, S.M., Carss, D. N., Quine, C. P., & Watt, A. D. (2010). The emergence of bio- diversity  conflicts  from  biodiversity  impacts: Characteristics  and  management  strategies. Biodivers  Conserv, 19 (14),  3973–3990.  https:// doi.org/10.1007/s10531-010-9941-7.