## ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER
Dwi Setyo Aji 1* , Irwan Dwi Arianto 2
Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur, Surabaya, Indonesia *dwisaji150@gmail.com

## Abstract
This study is aim for map communication network formed when Holywings company got Public Relation Crisis during their product campaign using Muhammad Maria in Social Media Twitter. This issue have been considered by community as a religious blasphemy. This research aim to determine actors who control the information in this issue which lead actors can influence audience’s sentiment in the issue itself. This actors will create a cluster who will affect Holywings corporate image in Public Relations theory. Researchers used a quantitative research methods with a descriptive approach in conducting this research. This research use NodeXL as software for data mining and data analysis for find metrics and actors inside the network. This method used since conversation in internet era cannot analyzed in tradisional  technique.  Based  on  analysis  that  has  been  done  there  are  3  main  actors  @imanlagi, @catchmeupid dan @knpiharis. In communication network there are 3 main clusters created.

## Keywords : public relations; big data; communication network analysis; Twitter

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan melakukan pemetaan terhadap jaringan komunikasi yang terbentuk  di  saat  Perusahaan  Holywings  terkena  krisis Public  Relations saat  melakukan  Promosi Muhammad  Maria  di  Twitter.  Isu  tersebut  dianggap  banyak  pihak  sebagai  penistaan  agama.  Tujuan utama dari  penelitian adalah  mengungkap siapa aktor aktor  yang  berperan  penting  dalam  persebaran informasi  di  dalam  isu  tersebut.  Aktor  ini  akan  membentuk  cluster  yang  akan  saling  mempengaruhi sentimen yang terbentuk terhadap image perusahaan Holywings dalam kacamata teori Public Relations . Peneliti menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif pada penelitian ini. Penelitian menggunakan  metode Social  Network  Analysis dalam  analisis  data  yang  dibantu  dengan  NodeXL sebagai software untuk pengambilan atau mining data dan analisis metrics. Metode ini digunakan karena dengan  adanya  perkembangan  internet  perbincangan  tak  dapat  dianalisis  dengan  menggunakan  cara tradisional. Dalam hasil analisis ditemukan terdapat tiga aktor utama yang bergerak sebagai aktor utama yakni @imanlagi, @catchmeupid dan @knpiharis. Pada jaringan komunikasi isu Holywings terdapat tiga cluster utama yang terbentuk.
Kata kunci : Public Relations; Big Data; Analisis Jaringan Komunikasi; Twitter

## PENDAHULUAN
Public  Relations  merupakan  salah satu  hal  yang  dibutuhkan  oleh  setiap perusahaan  yang  untuk  menjalin  hubungan dengan  pihak  eksternal.  Kegiatan  PR ditujukan  untuk  mempengaruhi  perspektif publik  sehingga  perusahaan  dapat  diterima di tengah masyarakat (Topan & Widiasanty, 2022).    PR  dibutuhkan  untuk  sebagai perantara dalam memberikan informasi yang
faktual  dan  terpercaya  kepada  publik  atau stakeholders (Seta, 2022). Namun semenjak berkembangnya internet terdapat pergeseran medium  dalam  melakukan  kegiatan  PR. Praktek  dalam  digital  PR  merupakan adaptasi dengan adanya penambahan teknolgi  komunikasi  dan  informasi  dalam distribusi  informasi,  korporasi  dari  tingkat nasional hingga internasional sudah menerapkan kegiatan Digital Public
Relations  (Syafaat  &  Wahyudin,  2020). Beberapa  istilah  seperti microblogging, social  media,  news  media  online hingga website untuk  berbagai  kebutuhan  tertentu mulai  bermunculan  ketika  internet  semakin berkembang. Brand atau  perusahaan  mulai menggunakan  sosial  media  sebagai  wadah untuk  melakukan  promosi  atau  kampanye produk mereka. Interaksi yang terjadi secara langsung  antara  perusahaan  dan  pelanggan di  sosial  media  memperkuat  ikatan  dan brand image terutama pada perusahaan yang berbasis  penyedia  jasa.  Tidak  adanya  jarak antara  perusahaan  dapat  membantu  dalam branding hingga penjualan.
Platform  yang  dipilih  juga  menjadi wadah perusahaan untuk selalu dekat dengan konsumen sehingga dapat mempertahankan reputasi positif di mata masyarakat. Reputasi adalah persepsi publik yang menggambarkan bagaimana perilaku sebuah organisasi atau perusahaan dan hubungannya  dengan  masyarakat.  Reputasi ini  dapat  menjadi  senjata  utama  dalam menangani  permasalahan  seperti  Krisis Public Relation yakni sebuah peristiwa,rumor  atau  informasi  yang  dapat mempengaruhi  citra  perusahaan.  Di  dalam media  sosial  control  informasi  lebih  sering dilakukan  oleh  para  aktivis  atau  influencer (Austin & Jin, 2017).
Seperti yang terjadi pada Holywings Indonesia adalah salah satu perusahaan yang mendapat kecaman publik akibat kampanye mereka di sosial media pada tanggal 22 Juni 2022  terkait  pemberian  minuman  gratis kepada masyarakat yang bernama Muhammad Atau Maria, postingan tersebut langsung  dihapus  oleh  pihak  Holyiwngs (Hafidzah, 2022). Pada tanggal 23 Juni 2022 Holywings langsung memberikan pernyataan  untuk  meminta  maaf  kepada publik  terkait  postingan  mereka.  Pihak Polres  Jakarta  Selatan  menetapkan  6 tersangka  kasus  pelecehan  agama  ini  pada tanggal 24 Juni 2022. Isu ini menjadi besar dengan munculnya trending di sosial media Twitter seperti  #TutupHolywings.  Terdapat
masalah utama dalam menangani krisis pada era  digital  yakni  Informasi  yang  berada  di dalam  sosial  media  sangat  besar  sehingga membentuk big  data, yakni  sebuah  data yang  kompleks  yang  memiliki  3  ciri  yakni volume yakni  jumlah  data  yang  besar, velocity yakni bagaimana sebuah data dapat dibuat  dengan  cepat  dan  berpindah  dan variety yakni banyak tipe data yang tersedia (Oracle, 2021).
Untuk  keluar  dari  krisis  public relations  seperti  Holywings  diharuskan memahami  audiens  yang  berada  di  sosial media  tetapi  Data  yang  berada  di  sosial media sangat masif sehingga bagi perusahaan  dan  organisasi  dibutuhkan sebuah cara lain untuk melakukan pemrosesan salah satunya dengan komputasi sosial.  Menurut  (Turban, King, Lee, Liang, &  Turban,  2015)  komputasi  sosial  adalah cara  melihat  perilaku  manusia  dan  konten nya  yang  berada  di  sebuah  konteks komunikasi  di  dunia  internet.  Komputasi sosial bukanlah sebuah paradigma melainkan bidang penelitian yang bersinggung  antara  beberapa  cabang  ilmu yakni ilmu komputer, ilmu komunikasi dan ilmu  statisik  maupun  ilmu  sosial  dimana berguna  untuk  memecahkan  masalah  yang berkaitan dengan kehidupan sosial masyarakat (Firmaningsih, 2019). Beberapa metode  di  dalam  komputasi  sosial  yang dapat membantu perusahaan untuk memahami  komunikasi  di  sosial  media adalah Natural  language  processing (NLP) yakni  pemrosesan  bahasa  alami  manusia dengan menggunakan mesin untuk meringankan  beban  pekerjaan  manusia (Campesato, 2021). Jika data yang ada dapat digunakan dan dianalisis dengan tepat maka sangat  membantu  dalam  menyelesaikan sebuah permasalahan (Rachmawati, Wibowo, & Arianto, 2022)
Dengan memahami percakapan audiens perusahaan seperti Holywings dapat menggunakan  krisis  ini  menjadi  sebuah kesempatan menaikkan kepercayaan kepada publik.  Karena  Di  dalam  manajemen  krisis
PR terdapat 3 tahapan yang menurut (Austin &  Jin,  2017)  dapat  dijelaskan  yakni memberikan informasi, klarifikasi informasi dan  perbaikan  reputasi.  Pada  proses memberikan  informasi  perusahaan  dapat melakukan  permintaan  maaf  secara  tulus kepada  publik,  menarik  kembali  jasa  atau produk yang cacat. Perusahaan memberikan pernyataan yang dapat menenangkan publik hal  ini  mempermudah  manajemen  krisis, menghadirkan para stackholder adalah cara untuk menenangkan amarah publik. Klarifikasi  informasi  yang  memperlihatkan empati,  tindakan  dan  pertanggung  jawaban perusahaan  terhadap  Krisis  PR.  Jika  kedua hal  tersebut  dapat  ditangani  dengan  mudah maka  perbaikan  reputasi  menjadi  lebih mudah.
Holywings  tidak  mampu  melihat krisis  ini  menggunakan  metode  komputasi sehingga  kerusakannya  semakin  melebar terbukti  dengan  kemarahan  publik  yang terus  meningkat.  Tidak  adanya  manajemen krisis  PR  yang  baik  secara  mudah  akan menenggelamkan citra baik selama ini yang dibangun.  Aksi  seakan  lempar  tangan  para stakeholder menjadi  penyebab  naiknya kasus  ini.  Jika  kita  melihat  percakapan negatif  yang  terjadi  berada  dalam  lingkup sosial  media.  Perusahaan  Holywings  tidak mampu  menggunakan  sosial  media  sebagai bentuk  penyelesaian  krisis  PR  mereka. Ketidakmampuan  untuk  mendekatkan  diri kepada  para influencer untuk  meredam masalah  ini  juga  tidak  dilakukan  padahal basis  massa  atau  pengikut  di  sosial  media Holywings sudah sangat masif.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah yang  di  tuliskan  pada  paragraf  sebelumnya maka rumusan masalah penelitian ini adalah bagaimana jaringan komunikasi yang terbentuk  di  saat  Holywings  terkena  isu Muhammad  –  Maria  di  Twitter?.  Tujuan pada penelitian ini adalah Untuk mengetahui dan  pemetaan  jaringan  komunikasi  yang terbentuk  pada  isu  Muhammad-Maria  di media  sosial  twitter.  Dengan  pemetaan jaringan  komunikasi  peneliti  dapat  melihat
bagaimana  proses  manajemen  krisis  PR yang  dilakukan  Holywings  mulai  dari  efek kepada  reputasi  perusahaan  dan  bagaimana cara Holywings meredam isu ini.
Untuk analisis data peneliti menggunakan  metode  analisis  jaringan komunikasi sebuah metode yang digunakan untuk memvisualisasikan aktor dan struktur di sebuah jaringan yang terbentuk. Penelitian  analisis  jaringan  komunikasi terdahulu yang digunakan sebagai pedoman adalah Paracrisis and Social Media: A Social Network
Analysis of Hashtag #uninstallbukalapak on Twitter yang di tulis oleh Acniah Damayanti (Damayanti, 2020). Penelitian  ini  mengungkapkan  bagaimana para  aktor  menjadi  sumber  informasi  pada isu untuk menguninstall( menghapus) aplikasi bukalapak. Berdasarkan
permasalahan  yang  dijelaskan  tersebut peneliti menganalisis dan meneliti bagaimana jaringan komunikasi yang terbentuk di sosial media Twitter terkait isu ini.
Penelitian  kedua  yang  menjadi rujukan  adalah  Analisa  interaksi  user  di media  sosial  mengenai  industri  fintech menggunakan social network analysis (studi kasus: gopay, ovo dan linkaja) yang di tulis oleh  Alisya  Putri  (Rabbani,  Alamsyah,  & Widiyanesty,  2020).  Pada  penelitian  ini memaparkan bahwa interaksi user dibutuhkan dalam upaya untuk meningkatkan kepercayaan dan transparansi antara perusahaan dan pelanggan. Kegiatan interaksi keduanya ini adalah sebuah proses bertahap  dan  berlangsung  terus  menerus untuk  meningkatkan  brand  loyalty  dan positive image agar operasional perusahaan dapat  terus  berjalan.  Subjek  penelitian  ini pengguna  aktif  twitter  yang  melakukan percakapan  terkait fintech yakni GoPay, OVO, dan LinkAja dengan  periode  1  bulan yang  dimulai  dari  1  oktober  2019  sampai dengan  1  novermber  2019.  Penelitian  ini menggunakan  Teknik  analisis  data  Social Network  Analysis  dengan  software  R  dan Gephi.  Jumlah  Data  yang  diunduh  peneliti
dengan  rincian  GoPay  sebanyak  25.402 Tweet s,  OVO  sebanyak  28.255 Tweet s.dan LinkAja sebanyak 33.368 Tweet s.
Penelitian  menggunakan  software
NodeXL yang
diproduksi
oleh smrfoundation,  aplikasi  ini  adalah  ekstensi tambahan  dari  Microsoft  Excel  yang diciptakan  untuk  penelitian  berbasis Social Network Analysis. Terdapat beberapa konsep  di  dalam  NodeXL  yang  perlu dipahami seperti Vertices adalah representasi dari sebuah organisasi, kelompok,  atau  individu  di  dalam  sebuah jaringan, Edges adalah relasi atau hubungan yang  mengikat  antar vertices ,  dan cluster sebuah fitur yang digunakan untuk membentuk dan memisahkan tiap vertices di dalam  kelompok  tertentu  yang  memiliki kesamaan.  NodeXL  juga  memberikan  fitur lain  seperti  perhitungan metrics yang  pada analisis  data  menggambarkan  kekuatan aktor dalam mempengaruhi publik. Dengan berbasis Excel maka data hasil perhitungan disajikan dalam bentuk tabel.
Data yang tersedia di dalam internet terlalu  besar  sehingga  perlu  dibatasi  untuk menghindari  proses  komputasi  yang  terlalu berat.  Dalam  riset  sosial  berbasis  big  data terdapat  dua  strategi  umum  dalam  memilih sampel  untuk  mengambil  atau  mengunduh data dari media sosial, yaitu strategi berbasis kenyaman  dan  strategi  yang  dipilih  secara acak (Suratnoaji & Arianto, 2021). Penelitian ini menggunakan strategi berbasis kenyamanan,  pengunduhan  data  dilakukan pada tanggal 23 Juni 2022 hingga 5 Juli 2022 untuk  menjadi  subjek  penelitian.  Penelitian menggunakan  unggahan  di  Twitter  dengan kata  kunci  “Holywings”  dengan  rentang waktu 23 Juni 2022 hingga 5 Juli 2022 untuk menjadi  subjek  penelitian.  Tanggal  23  Juni sebagai  data  hal  ini  dipilih  dengan pertimbangan linimasa Holywings mengeluarkan  permintaan  maaf  kepada publik di Akun Instagram mereka, penelitian dibatasi  pada  tanggal  5  Juli  untuk menghindari  data  yang  terlalu  besar,  tak hanya  itu  berdasarkan  data  yang  diberikan
oleh Google  Trends perbincangan  dan  kata kunci  “Holywings”  mengalamai  penurunan yang  signifikan  sehingga  tidak  lagi  viral  di mata sosial media.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini adalah jenis penelitian deskriptif  dengan  pendekatan  kuantitatif. Penelitian kuantitatif adalah penelitian yang menggunakan  variabel  sebagai  pengukuran yang  dihitung  menggunakan  uji  statistik (Hamidi, 2005). Penelitian ini dipakai untuk melihat  aktor  aktor  atau  nodes  yang memiliki  peran  sebagai  perantara  dalam persebaran  informasi.  Definisi  operasional menurut  (Sugiyono,  2016)  adalah  sesuatu yang  merepresentasikan  atau  atribut  dari orang,objek  atau  kegiatan  yang  ditetapkan oleh penelitian. Sampel dalam penelitian ini adalah  unggahan Tweet yang  berkaitan dengan  kata  kunci  yakni  “Holywings” sedangkan  populasi  dalam  penelitian  ini adalah aktor-aktor dalam jaringan komunikasi  “Holywings”    yang  dibatasi pada periode waktu mulai tanggal  23  Juni 2022 hingga 5 Juli. Tanggal 23 Juni dipilih sebagai batas awal pengambilan data hal ini disebabkan Holywings mengeluarkan permintaan  maaf  kepada  public  di  Akun Instagram mereka, waktu penelitian dibatasi pada tanggal 5 Juli untuk menghindari data yang terlalu besar, tak hanya itu berdasarkan data  yang  diberikan  oleh  Google  trends perbincangan  dan  kata  kunci  “Holywings” mengalamai penurunan.
Teknik  penarikan  sampel  yang  di dasari  oleh  artikel  Jonathan  J.H  Zhu  yang berjudul  Big  Data,  Collection  of  Social Media,  Harvesting  (2017)  terdapat  dua strategi umum dalam memilih sampel untuk mengambil atau mengunduh data dari media sosial, yaitu strategi berbasis kenyaman dan strategi yang dipilih secara acak (Suratnoaji &  Arianto,  2021).  Jaringan  yang  terbentuk ketika melakukan pengambilan data tersebut akan  menjadi  objek  penelitian.  Unggahan tersebut  diharuskan  memiliki  hubungan relasi dan memiliki sebuah atribut pada fitur
Twitter  seperti  adanya like,reply  atau Retweet .
Dalam  penelitian  ini  teknik  yang digunakan untuk pengumpulan data menggunakan arsip/dokumen yang berada di data elektronik yang biasa tersimpan di data platform  media  sosial  seperti  Twitter.  Data di  media  sosial  akan  diarsip  oleh  para perusahaan  seperti  Twitter  untuk  dapat digunakan yang disimpan didalam database perusahaan. Untuk melakukan pengunduhan data  pada  Twitter  kita  menggunakan prosedur queri dimana nantinya data tersebut akan
mengandung
data pengguna,respon,pesan atau bentuk jaringannya    (Suratnoaji  &  Arianto,  2021). Sehingga  kita  harus  memasukkan  queri “Holywings”  di  dalam  aplikasi  NodeXL untuk melakukan pengunduhan data.
Metode analisis data yang digunakan untuk peneltiian ini adalah analisis jaringan komunikasi. Metode ini adalah metode yang menggambarkan  bagaimana  aktor  dan struktur  sosial  yang  terjadi  di  sebuah jaringan  sosial  (Arianto,  2019).  Hubungan antar aktor yang disebut relasi digambarkan sebagai  suatu  kesatuan  dan  memegang penting peranan kunci persebaran informasi. Penelitian ini menggunakan NodeXL sebagai perangkat lunak mulai dari vertices , edges hingga graph metric untuk pengukuran  nilai  sentralitas  (centrality) mulai  dari degree  centrality , closeness centrality , betweeness centrality , dan eigenvector  centrality . Aktor ini juga dapat mempengaruhi aktor lain dalam menentukan keberpihakan  di  dalam  jaringan.  Menurut (Suratnoaji  &  Arianto,  2021)  terdapat multilevel  analisis  dalam  penelitian  riset media sosial yaitu analisis konten (pembicaraan), analisis perilaku dan jaringan komunikasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Level Konten
Pada  level  analisis  konten  peneliti melihat  pada  aspek reach , engagement dan
virality .  Aspek reach adalah  jangkauan informasi  di  media  sosial  yang  mengenai demografi  atau  perilaku  dari  audiens  yang masuk  ke  dalam  jaringan.  Pada  aspek Engagement adalah  percakapan  dua  arah yang saling terjadi. Pada aspek engagement akan  di  ukur  berdasarkan  tiga  aspek  yaitu conversation dan amplification , dan applauce . Conversation atau  percakapan yakni  kata  kata  atau  top  tweet  yang  sering dituliskan  oleh  para  audiens  untuk  saling terhubung  di  dalam  jaringan.  Aspek  kedua Amplification atau adalah upaya di  Twitter untuk  menyebarluaskan  pesan  yang  ada. Applause  adalah  respon  dari  pengguna Twitter.

## Level Perilaku
Level  perilaku  aktor  mengetahui bagaimana tanggapan para pengguna terkait sebuah isu yang terbentuk di dalam jaringan. Pada  analisis  perilaku  kita  akan  melihat bagaimana  tone  atau  ekspresi  daripada pengguna  yang  akan  mengarah  pada sentimen  suatu  isu.  Pemetaan  sentimen dapat dibagi menjadi indikator positif,netral dan negatif. Di dalam krisis PR perlu upaya untuk  menekan  rendah  angka  sentimen negatif  dan  menambah  sentimen  positif  di publik.

## Level Analisis Jaringan
Media  sosial  memiliki  tujuan  untuk menampung berbagai orang sehingga dapat membentuk  sebuah  komunitas.  Dengan adanya  komunitas  akan  lebih  mudah menyebarkan informasi yang ada dikarenakan  informasi  tersebut  berasal  dari orang  yang  dapat  di  percaya  di  komunitas seperti  tokoh  tertentu,teman  atau  kelurga. Pada  level  analisis  jaringan  akan  berfokus pada seberapa berhasil untuk mempengaruhi influencer dan jaringan terdekatnya di media sosial. Metrics yang digunakan dalam level ini  yaitu degree  centrality,  closeness centrality, betweeness centrality, eigenvector centrality, dan clustering coefficient.
Setelah  melakukan  pengunduhan data  menggunakan  NodeXL,  jaringan Holywings memiliki data vertices sebanyak 13398  buah,  Total edges atau  relasi sebanyak  20322  buah  dengan  0  duplicate edges dan  unique edges sebanyak  20322. Pada  jaringan  komunikasi  Holywings  fitur Retweet mendominasi dengan jumlah 16824 buah.  Data  yang  diunduh  perlu  dihitung dengan  menggunakan  fitur Graph  Metrics untuk  menghasilkan metrics yang  akan digunakan  dalam  analisis  data  multilevel analisis yakni analisis konten(pembicaraan),
analisis  perilaku  dan  analisis  jaringan komunikasi.  Dibawah  ini  adalah  bentuk jaringan  komunikasi  Holywings  dengan menggunakan algoritma Harel – Koren Fast Multiscale  di  NodeXL.  Semakin  tinggi sebuah  nilai betweeness  centrality maka semakin  besar  pula  ukuran nodes .  Pada Gambar 1 adalah visualisasi dari aktor aktor yang  terlibat  di  dalam  jaringan  isu Holywings.  Visualisasi  ini  diatur  semakin besar  sebuah nodes maka  tinggi  pula  nilai betweeness  centrality sehingga  menjadi aktor yang mampu mempengaruhi jaringan.
Gambar 1. Visualisasi Jaringan Komunikasi Holywings
(Sumber: Visualisasi dengan NodeXL 2022)

## Analisis Konten
Menurut  (Suratnoaji,  Nurhadi,  & Arianto,  2020)  pada  analisis  konten mengukur  seberapa  kuat  seorang  aktor dalam  mempengaruhi  khalayak  di  dalam jaringan komunikasi yang terbentuk.
Digunakan  3  level  dalam  analisis  konten yakni reach,engagment, dan virality .

## Reach
Reach adalah metrics yang digunakan  untuk  mengukur  seberapa  kuat dan luas seorang aktor dalam menyebarkan
informasi yang ada di dalam jaringan. Nilai Reach yang tinggi lebih mudah di dapatkan oleh  aktor  yang  memiliki follower atau pengikut  masif  di  sosial  media.  Digunakan betweeness  centrality  dan  in  degree centrality untuk melihat aktor yang menjadi perantara  persebaran  informasi..  Tabel  ini merupakan  hasil  dari  perhitungan metrics NodeXL yang berada di sheet Vertices. Pada Tabel  1  menunjukkan  beberapa  username yang  menjadi  top  incluencer  yang  mampu mempengaruhi jaringan dimulai dari @imanlagi, @catchmeupid, dan @knpiharis.  Dengan  pengikut  yang  masif dapat  menarik  berbagai  individu  di  dalam jaringan.  Di  dalam  kasus  Holywings  aktor dengan reach yang  tinggi  dapat  menarik individu lain di dalam sosial media sehingga dapat  membentuk  kelompok,  jika  dapat digunakan  dengan  baik  aktor  ini  dapat membantu  meredam  sentimen  negatif  yang terbentuk di dalam jaringan
Tabel 1. Daftar Top Influencers
Top Influencer betweeness centrality in degree centrality @imanlagi 2030 44062565,830 @cathcmeupid 1068 20923008,494 @knpiharis 903 14285538.572
Sumber  :  Pengolahan  data  dengan  NodeXL, 2022

## Engagement
Menurut  (Suratnoaji  &  Arianto, 2021) engagment adalah perhitungan seberapa kuat atau aktif sebuah aktor dalam menghasilkan  sebuah  pesan  atau  informasi dan  seberapa  banyak feedback atau  konten timbal  balik  yang  didapatkan  oleh  aktor tersebut.  Pengukuran Engagement kita menggunakan  3  aspek  yakni conversation, amplification,  dan  applause, hasil  metrics dapat dilihat pada Gambar 2. Aspek pertama adalah conversation yakni Kata yang paling muncul  di  dalam  postingan  atau  unggahan didalam  jaringan  dimana  kata  seperti holywings  muncul  sebanyak  19790,  kasus sebanyak 5468 dan izin sebanyak 4520. Kata ini menjadi aspek utama dalam penyelesaian
kasus  krisis  PR.  Dengan  memahami  apa yang  diinginkan  dan  dibicarakan  publik perusahaan dapat membuat rencana atau alur kerja  yang  dapat  meningkatkan  kembali kepercayaan publik.
Aspek  kedua  adalah  adalah amplification yakni seberapa kuat aktor menjadi jembatan kepada  aktor  lain,  dengan  demikian informasi  dapat  tersebar  ke  berbagai pengguna lain. Pada jaringan ini aku twitter dengan username @imanlagi menjadi aktor tertinggi  dengan  nilai betweness  centrality mencapai  68777835,136184.  Aspek  ketiga adalah applause yakni  sebuah  tindakan seorang  aktor  dalam  memberikan  respon seperti like,retweet atau replies di  dalam jaringan  yang  dapat  di  lihat,  diikuti  dan ditiru orang lain, aktor tertinggi dengan nilai 99 adalah @sadboyriril.
Gambar 2. Top Sheet di Dalam Jaringan (Sumber: Hasil Metrics dengan NodeXL 2022)

## Virality
Virality adalah metrics yang digunakan  untuk  melihat  pesan  di  dalam jaringan  komunikasi  dapat  berkelompok menjadi kata kunci yang sama, perhitungan ini  melihat  jumlah  pengguna.  Ada  jaringan Holywings  yang  telah  dianalisis  terdapat vertices sebanyak  13398  dengan unique
edges sebanyak  20322  dan  0 duplicates edges . Di dalam relasi pada jaringan terdapat Mentions sebanyak 342, mentions in retweet sebanyak  661, replies  to sebanyak  765, retweet sebanyak 16823 dan tweet sebanyak 1730. Retweet menjadi  fitur  yang  paling sering  dipakai  oleh  pengguna  di  dalam jaringan holywings. Merujuk pada Gambar 3 grafik  data  time  series  perbincangan  yang terjadi  paling  tinggi  berada  di  data  adalah tanggal  28  Juni  2022,  hal  ini  diakibatkan perbincangan  terjadi  karena  pada  hari sebelumnya  pada  tanggal  27  Juni  2022  ijin Holywings  ditutup  oleh  Pemprov  DKI Jakarta.  Hari  berikutnya  percakapan  terkait Holywings di sosial media twitter mengalami penurunan intensitas. Penurunan percakapan  dianggap  baik  jika  perusahaan sudah mampu menangani kemarahan publik tetapi  pada  kasus  Holywings  percakapan semakin turun akibat ketidakpedulian pihak terhadap kasus  ini, hal  ini akan bermasalah di masa mendatang akibat publik memandang  Holywings  adalah  perusahaan yang  lepas  tanggung  jawab  terkait  sebuah masalah.
Gambar 3.  Grafik Time Series (Sumber: Grafik pada Hasil NodeXL, 2022)

## Analisis Perilaku
Analisis  perilaku  adalah  proses untuk mengetahui dan memahami arah opini atau  sentimen  ketika  para  pengguna berkomunikasi  dengan  sesama  pengguna (Zarkasi  &  Arianto,  2022).  Pada  penelitian ini  dengan  bantuan  beberapa task yakni sentiment  analysis dan topic  modelling di dalam natural  language  processing kita dapat  analisis  perilaku  para  pengguna  di jaringan Holywings.

## Sentiment Analysis
Analisis  perilaku  adalah  proses analisis dalam ilmu komputer yang digunakan untuk melihat bagaimana audiens berperilaku  di  dalam  jaringan,  salah  satu proses  yang  dapat  digunakan  adalah sentiment  analysis . Sentiment  analysis adalah  proses  analisis  emosi  di  dalam  data teks  untuk  dipecah  ke  dalam  beberapa kategori  tertentu  di  dalam  opini  publik  di dunia  maya  (Li,  Ma,  Ma,  &  Zhu,  2021). Sentiment  analysis  ini  menggunakan  data Tweet  di  dalam  jaringan  akan  dihilangkan duplikasi dan di analisis sentimen menggunakan machine  learning yang  telah di  latih  oleh  (Lidero,  2021).  Pada  tabel  2 terdapat  persebaran  yang  signifikan  antar sentimen.  Di  dalam  jaringan  komunikasi Holywings sentimen netral memiliki jumlah presentasi tertinggi. Sentimen netral terbentuk akibat dituliskan oleh media media besar di dalam berita .

## Tabel 2. Persebaran Sentimen Pada Tweet
Sentimen Jumlah Positive 174 Negative 857 Netral 2123 Total 3154 Sumber : Hasil Olahan Peneliti, 2022
Dapat dilihat Sentimen netral paling banyak  menyumbangkan  data  di  dalam jaringan.  Krisis  PR  cenderung  berkonotasi negatif  sehingga  dapat  menghancurkan reputasi  perusahaan,  tetapi  pada  data  hasil sentimen  rata  rata  sentimen  yang  terbentuk adalah  netral,  sentimen  ini    pada  isu Holywings  disumbangkan  oleh  para  media berita  yang  beriklan  di  twitter.  Media  dan jurnalis  ini  menggunakan  Twitter  sebagai sarana  penyebaran  berita  mereka  sehingga dapat menaikkan views di portal berita. Para media  cenderung  menuliskan  berita  terkait Holywings  yang  menistakan  agama  walau sentimen  netral  hal  ini  menjadi  salah  satu sorotan  penting,  Holywings  seharusnya dapat  menghubungi  para  media  ini  untuk membantu  memberikan  pernyataaan  yang
dapat menenangkan publik. Dengan adanya media  yang  memihak  maka  arus  daripada perbincangan dan tone atau sentimen publik dapat diubah menjadi lebih positif.

## Topic Modelling
Salah satu cara lain untuk memahami perilaku khalayak adalah dengan menggunakan metode topic modelling yakni sebuah metode dalam ilmu komputer untuk melakukan  ekstraksi  topik  topik  yang terbentuk di dalam sebuah corpus atau data berjenis  teks.  Penelitian  ini  menggunakan Bertopic  yaitu  sebuah  algoritma  yang
digunakan  untuk  klasifikasi  topik  di  dalam perbincangan, data teks atau dokumen yang terlalu  besar  sehingga  lebih  mudah  di interpretasikan (Grootendorst, 2022).
Data yang dianalisis dengan metode ini  adalah  kumpulan tweet yang  di  dalam jaringan yang kemudian dapat diklasterisasi ke  dalam  kelompok  tertentu.  Proses komputasi menghasilkan 8 topik besar yang dibicarakan  di  dalam  jaringan.  Gambar  4 memperlihatkan beberapa topik yang paling sering  menjadi  pembicaraan  terkait  isu Holywings.

## Gambar 4. Topik Percakapan Dalam Jaringan
(Sumber: Dokumentasi Peneliti, 2022)
Topik  yang  terbentuk  masih  saling berkaitan  satu  sama  lain  yakni  Holywings yang  dianggap  melecehkan  agama  saat melakukan  marketing  tetapi  topik  juga terpecah berdasarkan fokus utama pembicaraan  seperti  topik  4  yang  fokus kepada  tindakan  pihak  kepolisian  terkait kasus  ini.  Pada topik 0  para aktor di  dalam jaringan  menyoroti  ijin  holywings  yang dicabut  oleh  Pemprov  DKI  Jakarta  akibat dianggap  melakukan  pelanggaran  ijin penjualan  minuman  beralkohol.  Terlihat pada  gambar  topic  7  pembicaraan  seputar pengacara Hotman Paris menjadi perbincangan  ketika  ia  bertemu  dengan Ketua  MUI  K.H.  M.  Cholil  Nafis,  Ph.D
untuk  datang  bersilaturahmi  dan  berbicara terkait  kesalahpahaman  strategi  marketing yang dianggap melecehkan agama. Pertemuan  kedua  pihak  ini  dalam  sudut pandang manajemen krisis PR hal ini sangat baik untuk menenangkan amarah publik.

## Analisis Jaringan
Pada level analisis jaringan digunakan untuk melihat jaringan pertemanan  para  aktor  yang  terbentuk sehingga  dapat  membuat  berbagai cluster yang  menjadi  persebaran  informasi.  Di dalam  level  analisis  jaringan  terdapat  5 metrics yakni Degree Centrality (In-Degree dan  Out-Degree),  Betweeness  Centrality,
Closeness Centrality, Eigenvector
Centrality, dan Clustering Coefficient

## Degree Centrality
Degree
centrality
untuk
menggambarkan  seberapa  populer  sebuah aktor  di  dalam  jaringan.  Metrics  ini menghitung berapa banyak orang atau relasi yang  dapat  dijangkau  sebuah  aktor  dalam persebaran  informasi.  Degree  centrality dibagi  menjadi  2  yakni  In  degree  dan  Out Degree. Pada In degree centrality kita dapat melihat respon yang diterima seorang aktor. Sedangkan  pada  Out  Degree  dihitung berdasarkan  berapa  sering  seorang  aktor memberikan  respon  terhadap  isu  di  dalam jaringan. Pada isu Holywings akun @imanlagi memiliki nilai In degree sebesar 2030 diikuti oleh @catchmeupid  dengan in degree sebesar 1068 dan ketiga terbesar oleh @knpiharis  dengan  nilai  sebesar  903. Sedangkan pada Out Degree yang memiliki nilai  tertinggi  adalah  @sadboyriril  dengan nilai sebesar 99 ,@ gobloikgsh1 dengan nilai 51 dan ketiga terbesar oleh @jakaswara108 dengan nilai 28.
Gambar 5. In Degree dan Out Degree Jaringan (Sumber:  Hasil Metrics dengan NodeXL 2022)
Peran  akun  @imanlagi  sebagai seseorang yang bekerja di bidang kreatif dan media adalah menunjukkan betapa salahnya management  krisis  Public  Relations  oleh Humas Holywings. Akun ini memperlihatkan  bagaimana  seharusnya  tim bekerja  mengatasi  krisis  PR  seperti  yang terjadi pada kasus blunder tim media sosial Eiger  dimana  seharusnya  seorang  petinggi dapat  langsung  meminta  maaf  kepada masyarkat  luas.  Dengan  tidak  menyangkal kesalahan  Eiger  brand  tersebut  dapat
langsung bangkit dan mendapat hormat dari berbagai pihak.

## Betweness centrality
Betweness centrality dipakai melihat seberapa kuat seorang aktor untuk mengontrol  dan  memanipulasi  informasi yang tersedia (Suratnoaji & Arianto, 2021). Pada  isu  yang  dibahas  akun  @imanlagi Memiliki  nilai  betweness  tertinggi  sebesar 44062565,820.  Dengan  nilai  yang  sangat tinggi akun ini menjadi perantara informasi yang tersedia di dalam jaringan. Nodes lain saling  merujuk  kepada  akun  @imanlagi sebagai  informan  utama.  Akun  ini  dimiliki oleh Iman Sjafei seseorang yang bekerja di bidang  industri  kreatif.  Dengan  menjadi sebuah aktor di dalam jaringan individu lain dapat setuju ataupun tidak dengan aktor ini, akan sangat sulit jika aktor ini memberikan opini negatif pada isu Holywings. Tweet dari aktor ini yang paling mendapat atensi adalah “Jadi inget waktu kasus blunder tim medsos dan  legalnya  Eiger.  Yang  minta  maaf, pasang badan, ngaku salah, di depan publik, langsung  CEO-nya.  Dapat  banyak  respect, dan  kasus  selesai.  Holywings  halooo?”, cuitan  ini  mendapat  6.242 replies,  likes sebanyak 29 ribu dan retweet with comment sebanyak  242.  Cuitan  yang  dituliskan  oleh aktor  ini  sesuai  dengan  pengertian  dari Public  Relations  menurut  The  Chartered Institute of Public Relations setiap hal yang berkaitan  dengan  hasil  dari  yang  dilakukan perusahaan,dibicarakan dan orang bicarakan terkait perusahaan (Permatasari, Soelistiyowati, Suastami, & Johan, 2021).

## Closeness Centrality
Closeness  centrality adalah  sebuah metrics  yang  melihat  kedekatan  orang  di dalam  jaringan.  Sehingga  semakin  tinggi nilai  sentralitas  kedekatan  maka  semakin sentral  aktor  tersebut  dalam  jaringan.  Di dalam  NodeXL  Semakin  mendekati  nilai 1,00  closeness  berarti  aktor  tersebut  lebih sentral dan terhubung dengan setiap orang di dalam jaringan. Berdasarkan hasil
perhitungan nilai closeness tertinggi dimiliki oleh akun @goblokgsh1 dengan nilai 0,327, artinya  aktor  ini  masih  membutuhkan beberapa langkah atau path untuk menggapai  atau  terhubungan  dengan  aktor aktor lain yang berada di dalam jaringan.

## Eigenvector Centrality
Eigenvector adalah metrics yang digunakan  untuk  menggambarkan  seberapa kuat  kedudukan  pertemenan  seorang  aktor dengan aktor lain. Sebagai contoh seseorang yang berteman dengan influencer atau tokoh politik  yang  memiliki  masif  pengikut  yang besar dapat memiliki nilai eigenvector lebih besar.  Sebagai  gambaran  seseorang  yang berteman  dengan  aktor  yang  besar  seperti Barrack  Obama  memiliki  nilai  eigenvector yang  lebih  tinggi  daripada  seseorang  yang hanya  berteman  dengan  aktor  biasa, eigenvector berfokus seberapa penting relasi yang  dimiliki  aktor  tersebut.  Pada  jaringan Holywings akun dengan Eigenvector tertinggi  di  miliki  oleh  akun  @imanlagi dengan nilai 0.618, kedua dengan @knpiharis dengan nilai 0.094 dan terakhir dimiliki  oleh  @catchmeupid  dengan  nilai 0.085.  Hubungan  antar  aktor  yang  dekat dapat membantu Holywings untuk menyebarkan  informasi  sehingga  krisis  PR yang  melanda  mereka  dapat  lebih  mudah diredam  dengan  mendekatkan  dengan  para aktor yang memiliki basis massa yang besar.

## Clustering Coefficient
Clustering  coeffecient digunakan untuk melihat dan menghitung keterhubungan  node  di  dalam  kelompok, semakin  tinggi  nilanya  makan  semakin terhubung  setiap  node  yang  di  dalam kelompok  tersebut.  Di  dalam  jaringan Holywings  terdapat  370  cluster  yang kemudian  dikerucutkan  menjadi  3  cluster terbesar.  Cluster  lain  yang  tidak  termasuk
diakibatkan  tidak  memuat  isu  utama  yakni terkait Holywings. Tabel 3 memperlihatkan cluster  utama  yakni  G1,G2,  dan  G3.  Pada cluster  G1  Hastag  yang  paling  sering digunakan oleh para node adalah #tutupholywingsindonesia.  Pada  cluster  G2 hastag  yang  paling  sering  dipakai  adalah  # holywingslecehkanislam,  sedangkan  pada cluster  G4  hastag  yang  banyak  dipakai adalah  #tutupholywingsindonesia.  Dengan menggunakan  clustering  coefficient  kita dapat  melihat  cluster  yang  memiliki  ikatan kuat,  hal  ini  dapat  dicapai  dengan menggunakan rumus rata rata di NodeXL.

## Tabel 3. Hasil Perhitungan Clustering Coefficient
Cluster Nilai Average Clustering Coefficient G1 0.006629435 G2 0.001526601 G3 0.004272882 Sumber:  Pengolahan  data  dengan  NodeXL,
2022.

## Clustering
Cluster atau kelompok adalah sekumpulan  individu  dengan  ciri  khas  atau atribut  yang  sama  dan  membentuk  sebuah kelompok. Dalam penelitian  ini  klasterisasi menggunakan  algoritma  Clauset-Newman- Moore yang didasari pada algoritma ini jauh lebih  efektif  dan  menyeluruh  karena  tidak memindahkan  setiap node antar cluster tetapi menggabungkan sepasang cluster agar modularity  lebih  tinggi  (Woma    Ngo, 2019)  sedangkan  visualisasinya  digunakan algoritma  Harel  –  Koren  Fast  Multiscale. Terdapat  3  cluster  utama  yang  memuat perbincangan  terkait  isu  Holywings  yakni cluster @sadboyriril, cluster @knpiharis dan Cluster  @imanlagi.  Cluster  lain  tidak membuat  isu  utama  tetapi  masuk  di  dalam jaringan.

## Gambar 6. Cluster Dalam Jaringan Holywings
(Sumber: Visualisasi dengan NodeXL, 2022)

## Cluster @sadboyriril

## Gambar 7. Cluster @sadboyriril
(Sumber: Visualisasi dengan NodeXL, 2022)
Terlihat  pada  gambar  7  Cluster terbesar  di  dalam  jaringan  adalah  dengan aktor  dari  @sadboyriril  yang  merupakan akun  pengguna  twitter  dengan  pengikut hanya  sebesar  64  tetapi  mengikuti  sebesar 872  akun  lainnya.  Berdasarkan  hasil NodeXL dan bantuan search advanced pada jaringan Holywings aktor ini tidak
melakukan  cuitan  atau  tweet  apapun  tetapi selalu  menggunakan  fitur  retweet.  Dengan fitur  retweet  aktor  ini  dapat  memperluas informasi yang terjadi kepada khayalak luas terkait  isu  Holywings.  Dengan  retensi memberikan retweet atau likes yang  tinggi aktor  ini  dapat  mempengaruhi  setiap  orang di  dalam  clusternya    untuk  mengikuti kepentingan dari aktor tersebut.

## Cluster @imanlagi
Gambar 8. Cluster @imanlagi (Sumber: Visualisasi dengan NodeXL, 2022)
Nodes terbesar pada gambar 8 adalah aktor  utama  dalam  jaringan  ini  yaitu
@imanlagi  sebuah  akun  twitter  yang memiliki  jumlah  follower  sebesar  87  ribu, memiliki pengikut yang masif memudahkan aktor  untuk  menggapai  berbagai  pihak.  Url yang merujuk pada akun @imanlagi adalah website Linkedin. Profile Linkedin tersebut dimiliki  oleh  Iman  Sjafei  seorang  Founder dan  CFO  dari  PT  Taman  Rekreasi  Inovasi sebuah perusahaan yang bergerak di bidang periklanan. Tweet yang mendapatkan banyak  engagement  seperti  likes  dan  reply adalah “Jadi inget waktu kasus blunder tim medsos  dan  legalnya  Eiger.  Yang  minta maaf,  pasang  badan,  ngaku  salah,  di  depan publik,  langsung  CEO-nya.  Dapat  banyak respect,  dan  kasus  selesai.  Holywings halooo?”.  Aktor  ini  berkomentar  tentang managemen  mitigasi  krisis  Public  relations yang buruk oleh Holywings.

## Cluster @knpiharis
Gambar 9. Cluster @knpiharis (Sumber: Visualisasi dengan NodeXL, 2022)
Aktor  utama  di  dalam  cluster  ini adalah  seorang  pengguna  twitter  dengan username @knpiharis dan memiliki follower sebanyak  50  ribu  terlihat  pada  gambar  9 nodes yang  berwarna  hijau.  Berdasarkan profile di Akun twitter ini dimiliki oleh Haris Pertama  Ketua  Umum  DPP  KNPI  2018- 2021.  Halaman  profile  akun  ini  paling banyak berkomentar tentang isu politik dan hukum.  Pada  isu  terkait  holywings  dengan menggunakan  fitur  search  advanced  twitter akun  ini  menuliskan  tweet  sebanyak  41 buah. Beberapa hastag yang digunakan oleh aktor  ini  adalh  #tutupholywingsindonesia #holywingsindonesiapenistaagama. Akun
ini  juga  beberapa  kali  menyebutkan beberapa  politikus  seperti  Jokowi  atau Listyo Sigit. Salah satu tweet yang mendapat atensi  adalah  akun  ini  mengunggah    surat yang berisi intruksi bahwa KNPI mengutuk keras penistaan agama yang dilakukan oleh Holywings. Tweet yang mendapatkan atensi individu  adalah  “Ternyata  para  BuzzerRP hobi membela penista agama ya. Holywings yang  kalian  bela.  DASAR  LAKNAT” dengan  jumlah  like  sebesar  3507.  Terlihat bahwa hal  ini sangat  tidak baik  bagi image perusahaan  karena    publik  akan  mengingat perusahaan dengan kata kata tidak sopan.

## Cluster Lain
Gambar 10. Cluster Lain di Jaringan (Sumber: Visualisasi dengan NodeXL, 2022)
Cluster lain seperti gambar 10 adalah cluster cluster yang tidak memuat isu Utama terkait  Holywings  tetapi  menggunakan beberapa hastag atau kata kunci Holywings. Hal  ini  digunakan  untuk  mendapatkan engagement dan views secara  gratis.  Nilai betweeness pada  individu  ini  adalah  0 sehingga  tidak  saling  mempengaruhi  satu sama lain. Akun akun ini menggunakan fitur retweet untuk mengikuti isu Holoywings

## SIMPULAN
Di  dalam  jaringan  isu  Holywings aktor menjadi jembatan  informasi di  dalam sosial  media.  Akun  ini  memiliki  banyak reach dan engagement sehingga  isu  dapat lebih mudah untuk dilihat oleh publik. Krisis PR  yang  dialami  Holywings  tidak  dapat dihentikan  melainkan  harus  di  kurangi
dampaknya. Pemahaman terhadap apa yang dibicarakan  oleh  pengguna  menjadi  kunci dalam hal tersebut. Setelah memahami maka langkah  selanjutnya  adalah  pendekatan  ke dalam aktor aktor di dalam jaringan, dengan bantuan  menghadirkan  para stakeholder perusahaan  seperti  berupaya  meminta  maaf ataupun  bersedia  bertanggung  jawab  dapat mengurangi sentimen negatif yang terbentuk. Tingginya sentimen negatif dapat mempersulit  perusahaan  untuk  kembali membangun  citranya  di  masa  yang  akan datang, hal ini disebabkan sulitnya menghilangkan jejak digital di internet.
Penyelesaian krisis PR yang dilakukan  oleh  Holywings  di  pandang banyak  pihak  seakan cuci  tangan atau menyalahkan  kepada  para  pegawai  terkait promosi  tersebut.  Krisis  PR  yang  terjadi  di sosial media justru seharusnya lebih mudah dilakukan  karena  aktor  serta  individu  di dalam jaringan dapat dijangkau lebih mudah oleh perusahaan. Ketidakmampuan perusahaan  Holywings  untuk  melakukan penelitian  untuk  kegiatan  promosi  menjadi masalah,  menggunakan  sarana  agama sebagai  basis  promosi  menjadi  kesalahan fatal,  berdasarkan  data  dari  Setara  Institue terdapat  97  kasus  penistaan  agama  dari tahun 1965 hingga 2017 (Ramadhan, 2018).
Di  dalam  krisis  PR  menenangkan amarah  publik  menjadi  konsen  utama perusahaan,  dengan  cepat  diredam  maka branding dan image dapat  lebih  mudah dibangun  ulang  di  masa  depan.  Hal  ini diakibatkan  tidak  dapatnya  jejak  di  era digital. Di era internet Krisis PR cenderung sangat terasa di sosial media seperti Twitter, munculnya berbagai hastag untuk menjatuhkan  perusahaan  sangat  tinggi, terbantu  dengan  media  media  besar  yang menjadikan  media  Twitter  sebagai  media promosi  berita  mereka.  Perusahaan  yang terkena  krisis  PR  harus  dapat  membaca komunikasi yang terbentuk di sosial media. Perusahaan  melakukan  pendekatan  dengan para aktor di dalam jaringan sehingga dapat mempengaruhi individu di dalam jaringan.
Komunikasi  big  data  juga  harus dilakukan  dengan  menggunakan  alat  yang benar  serta  data  yang  terpercaya  sehingga analisis dapat tepat sasaran. data yang terlalu banyak hanya bisa dianalisis dengan bantuan machine  learning .  Perusahaan  juga  harus berinvestasi  di  dalam  teknologi  ini  agar memahami  perilaku  khalayak  luas  lebih mudah  dilakukan  seperti  pendeteksian sentimen negatif yang terbentuk. Pengumpulan data juga harus sesuai dengan kepentingan  perusahaan  sehingga  dapat menjadi benefit dalam manajemen krisis PR.

## DAFTAR PUSTAKA
Arianto,  I.  D.  (2019).  Analyzing  Social Media  Network  For  Students  In Presidential Election 2019 With NODEXL. Jurnal Ilmu Komunikasi , 2 ,
63–72. Retrieved from https://scholar.google.co.id/citations?v iew_op=view_citationhl=iduser=B 5vWAdkAAAAJcitation_for_view=
B5vWAdkAAAAJ:eQOLeE2rZwMC Austin,  L.,    Jin,  Y.  (2017).  SOCIAL
MEDIA AND CRISIS COMMUNICATION.  In Taylor Francis Group . New York: Routledge. https://doi.org/10.4324/978131574906 8
Campesato,  O.  (2021). Natural  Language procesing fundementals for developers . Virginia:  MERCURY  LEARNING AND INFORMATION.
Damayanti, A. (2020). Paracrisis and Social Media:  A  Social  Network  Analysis  of
Hashtag \uninstallbukalapak on Twitter. Komunikator , 12 (1).
https://doi.org/10.18196/jkm.121032 Firmaningsih, R. (2019). Media Sosial, Big Data  dan  Sosio  Humaniora.  Retrieved March 18, 2022, from https://chub.fisipol.ugm.ac.id/2019/03/
11/media-sosial-big-data-dan-sosio- humaniora/
Grootendorst, M. (2022). BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-
IDF procedure . Retrieved from http://arxiv.org/abs/2203.05794
Hafidzah, H. (2022). Holywings Minta Maaf Unggah  Promo  Minuman  Alkohol Pakai  Nama  Muhammad.  Retrieved July  6,  2022,  from  republika.co.id website:
https://www.republika.co.id/berita/rdx 22s377/holywings-minta-maaf- unggah-promo-minuman-alkohol- pakai-nama-muhammad
Hamidi. (2005). Metode Penelitian
Kualitatif  Pembuatan  Proposal  dan Laporan  Penelitian .  Malang:  UMM Press. Retrieved from https://ummpress.umm.ac.id/katalog/d etail/metodepenelitiankualitatif.html
Li,  H.,  Ma,  Y.,  Ma,  Z.,    Zhu,  H.  (2021). Weibo text sentiment analysis based on bert  and  deep  learning. Applied Sciences (Switzerland) , 11 (22). https://doi.org/10.3390/app112210774 Lidero,  M.  H.  (2021). mdhugol/indonesia- bert-sentiment-classification .
Retrieved from https://huggingface.co/mdhugol/indon esia-bert-sentiment-classification Oracle. (2021). What Is Big Data? Retrieved April 12, 2022, from https://www.oracle.com/big-
data/what-is-big-data/
Permatasari,  A.  N.,  Soelistiyowati,  E.,
Suastami, I. G. A. P. P.,  Johan, R. A. (2021). Digital Public Relations: Trend and Required Skills. Jurnal ASPIKOM ,
6 (2),
373. https://doi.org/10.24329/aspikom.v6i2. 836 Rabbani, A. P., Alamsyah, A., Widiyanesty, S. (2020). Analisa
Interaksi  User  di  Media  Sosial Mengenai Industri Fintech Menggunakan Social Network Analysis  (Studi  Kasus:  GoPay,  OVO dan LinkAja). Jurnal Mitra Manajemen , 4 (3), 341–351.
Rachmawati, F., Wibowo, A. A.,  Arianto, I.  D.  (2022).  Sentiment  Analysis  #
samasamabelajar Public Relations Campaign  Based  on  Big  Data  on TikTok. PROCEEDING  OF  THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ECONOMICS  AND  BUSINESS , 1 (2). https://doi.org/10.55606/iceb.v1i1.189
Ramadhan,  R.  (2018,  September  21).  No Setara: Jumlah Kasus Penistaan Agama Membengkak  Usai  Reformasi  Setara:
Jumlah Kasus Penistaan Agama Membengkak  Usai  Reformasi. Tirto . Retrieved  from  https://tirto.id/setara- jumlah-kasus-penistaan-agama- membengkak-usai-reformasi-c1J6 Seta,  R.  A.  (2022).  Penelitian  Public Relation  Eiger  Adventure. JURNAL PUBLIC  RELATIONS-JPR , 3 ,  107–
110. Retrieved from http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/jpr/arti cle/view/1362
Sugiyono.  (2016). METODE  PENELITIAN KUANTITATIF,  KUALITATIF  DAN RD (2nd  ed.).  Bandung:  Penerbit Alfabeta.
Suratnoaji,  C.,    Arianto,  I.  D.  (2021).
Metode Riset Sosial berbasis Big Data .
Jakarta:  Penerbit  Erlangga.  Retrieved from https://e- library.erlanggaonline.co.id/info_prod uct/detail/0073330030
Suratnoaji,  C.,  Nurhadi,    Arianto,  I.  D. (2020).  Public  opinion  on  lockdown (PSBB) policy in overcoming covid-19 pandemic in indonesia: Analysis based on  big  data  twitter. Asian  Journal  for Public  Opinion  Research , 8 (3),  393– 406.
https://doi.org/10.15206/ajpor.2020.8. 3.393
Syafaat,  M.,    Wahyudin,  D.  (2020).
Analisis  Implementasi  Digital  Public Relations  Pada  Konten  Instagram @Alaminuniversal. Jurnal  Pustaka Komunikasi , 3 (1),  1–12.  Retrieved from https://journal.moestopo.ac.id/index.ph p/pustakom/article/download/941/558
Topan,  D.  A.,    Widiasanty,  G.  (2022).
Strategi  Marketing  Public  Relations Urban  Republic  Dalam  Membangun
Brand  Awareness. Jurnal  Pustaka
Komunikasi , 5 (1), 65–76. https://doi.org/10.32509/pustakom.v5i 1.1755 Turban, E., King, D., Lee, J. K., Liang, T.-
P.,  Turban, D. C. (2015). Electronic Commerce  -  A  Managerial  and  Social Perspective.  In Springer .  New  York: Springer. Retrieved
from http://www.springer.com/gp/book/978 3319100906 Woma, J.,  Ngo, K. (2019). Comparisons
of Community Detection Algorithms in the YouTube Network .
Zarkasi, A. H. T. S.,  Arianto, I. D. (2022).
ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI DALAM PERSEBARAN INFORMASI TERKAIT  ISU  KUDETA  PARTAI DEMOKRAT  DI  MEDIA  SOSIAL TWITTER. Jurnal Komunikasi Universitas  Garut :  Hasil  Pemikiran Dan Penelitian , 10 (10). https://doi.org/http://dx.doi.org/10.524 34/jk.v8i2.1337.g1372