## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 157
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Pemanfaatan Analisis Jaringan Sosial Dalam Penentuan Centrality Dalam Pengembangan Web Berita Online
Fitra Ramadhan 1
1 Information System Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: 1 fitraramadhan12345@gmail.com

## Abstrak
Revolusi digital selama berapa tahun terakhir ini meningkat pesat dan membuat perkembangan  pada  basis  data.  Perkembangan  data  tersebut  sering  terjadi beredar  secara  global.  Data  yang  tersebar  secara  global  dapat  dikonsumsikan sebagai informasi terutama dalam media sosial. Media sosial Twitter merupakan salah satu media sosial yang sudah banyak digunakan di indonesia, dengan Data percakapan pada Twitter tersebut dapat dimanfaatkan sebagai sarana Informasi atau berita dan dapat juga dianalisis. Dengan penelitian ini memanfaatkan Basis Data  pada  media  sosial  twitter  pada  tweets  yang  diperoleh  melalui  API (Application  Programming    Interface).  Dengan  basis  data  tersebut  merupakan untuk  mewakili  jaringan  sosial  antara  pengguna,  dan  dengan  menggunakan metode  Social  Network  Analisys  (SNA)  karena  untuk  mencari  tahu  siapa  saja pengguna  yang  menunjukkan  pengaruh  paling  besar  dalam  penyebaran  berita atau  informasi  dengan  menggunakan  suatu  kata  kunci  dengan  kata  lain kedekatan  dan  hubungan  dalam  tweet.  Software  basis  data  dan  Visualisasi menggunakan Gephi.  Dalam menentukan aktor yang paling berpengaruh dalam Hastag  #Indonesia  dihitung  menggunakan  Centrality  yang  terdiri  dari  degree Centrality,  Betweeness  Centrality,  dan  Closeness  Centrality.  Sampel  yang digunakan dalam penelitian ini merupakan sebuah tweet yang didalam mention, retweet, maupun reply  interaksi akun tersebut menggunakan #Indonesia. Hasil penelitian  ini  yaitu  terdapat  1064  node  (akun)  dan  terdapat  1261  edges merupakan aktor yang terlibat dalam interaksi. Dalam tersebut ditemukan aktor atau  akun  yang  paling  berengaruh  dalam  jaringan  #Indonesia  secara keseluruhan adalah akun bernama bob_bay.
Keta Kunci : Twitter,Basis Data Graph, Metode Social Network Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Dengan perkembangan teknologi internet yang saat ini terjadi membuat banyak  perubahan  dan  pengembangan  terhadap  ilmu  pengetahuan,

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
teknologi  dan  informasi. Teknologi  informasi  sudah  menjadi  kebutuhan membuat  sumber  mendapatkan  informasi  semakin  besar  dan  cepat, sehingga  informasi  yang  tersedia  semakin  banyak  terdapat  pada  dunia maya. Tidak dapat dipungkiri saat ini perkembangan basis data sebagai teknologi  data  yang  sangat  dibutuhkan.  Data  yang  bersikulasi  secara global  yang  dijadikan  informasi  secara  luas  salah  satunya  adalah  sosial media  dan  media  berita  [3][ Kesalahan!  Sumber  referensi  tidak ditemukan. ].
Media  berita  saat  ini  mulai  semakin  lama  menunjukkan  sebuah peningkatan, perkembangan, dan  perubahan yang cukup signifikan dari setiap  tahunnya  dan  yang  telah  diketahui  memiliki  banyak  ragam  jenis media  yang  digunakan  yang  bermula    dari  media,  radio,  surat  kabar, televisi, majalah, dan yang saat ini sedang naik daun menggunakan media online  (berita  online).  Tapi  media  online  saat  ini  masih  banyak  yang belum  memiliki  atau  mengetahui  dari  mana  sumber  itu  berasal  dan apakah itu benar-benar kongkrit atau bersifat real atau bersifat hoax.
Sosial media yang memiliki Basis data salah satunya adalah media sosial Twitter.  Dilihat  dari  Besarnya  pertumbuhan  pengguna  twitter  dari tahunke  tahun  berdampak  terhadap  semakin  banyaknya  data  yang dihasilkan,  fenomena  ini  disebut  dengan  fenomena  Big  Data.[7] Dari setiap  tweets  menurut  Huberman,  Romero  dan  Wu  (2009)  dalam penelitian  mereka  menjelaskan  tentang  interaksi  dari  setiap  akun  di twitter  dengan  interaksi  sesungguhnya,  mereka  meneliti  menyatakan bahwa  sesungguhnya    jumlah  teman  pada  setiap  akun  twitter  sekitar 13% dari jumlah yang mengikuti [16]. Oleh karena itu dari hal tersebut dapat  dilihat  perkembangan  yang  terjadi  pada  jumlah  pengguna  pada media sosial twitter,
Banyaknya pengguna Twitter yang menggunakan tweets tersebut, Dengan memanfaatkan jaringan sosial yang terjadi antar akun merupakan suatu ide pengembangan untuk sebuah web berita online dengan menggunakan jaringan  sosial  sebagai sumber  dan  visual  penelusuran  dan  penyebaran sumber  berita  tersebut  menggunakan  metode Social  network analisis (SNA) [7].
Metode Social  Network  Analysis (SNA)  adalah  merupakan  metode pemetaan  dan  pengukuran  hubungan  di  antara  orang-orang,  kelompok, organisasi,  komputer  atau  badan  informasi/pengetahuan  serta pengolahan  lainnya  yang  berada  dalam  jaringan  dengan  memanfaatkan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
teori  graf  [7]. Social  network  Analysis juga  dapat  membantu  untuk memahami  hubungan  sosial  yang  melambangkan user dengan  titik (node) dan hubungan antar user dilambangkan dengan (edges) [2].
Melihat  permasalahan  di  atas,  Social  Network  Analysis  dalam  suatu aplikasi  yang  mampu  menggambarkan  relasi  atau  hubungan  antar individu  dengan  melakukan  visualisasi  dalam  bentuk  graf  dengan menggunakan  struktur  jaringan  sosial  kiranya  dapat  membantu  proses pemecahan masalah yang ada. Selain itu, akan dilakukan proses kalkulasi terhadap  setiap  relasi  antar  individu  untuk  menemukan centrality dari sebuah  jejaring  sosial  yang  didasarkan  pada  posisi  masing-masing individu yang terkait dalam struktur jaringan. Dengan pengembangan ini, tiap  individu  dapat  menganalisa  jaringan  sosial  yang  telah  mereka bangun  dan  mengetahui  centrality  dari  struktur  jalinan  relasi  yang dimiliki  oleh  masing-masing  individu.  Metode  ini  sangat  cocok  untuk media sosial twitter yang di ikuti atau memvisualisasikan aktivitas suatu akun twitter [7].

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  tahapan  penelitian  ini  masuk  kedalam  penelitian  yang  bersifat deskriptif, penelitian deskriptif merupakan penelitian yang berupa fakta. Peneliti menggunakan pendekatan Social Network Analysis atau Analisis Jaringan  Sosial , yang  dimaksud  merupakan  metode  dimana  data  yang didapat  kemudian  memodelkan  data  tersebut  dengan  menggambarkan model interaksi dari sebuah aktor yang paling berpengaruh dalam bentuk Graph. dengan  demikian  metode  ini  dapat  dilakukan  dengan  beberapa tahapan penelitian yang digambarkan pada gambar 1 Sebagai berikut:

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Tahapan Penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut :
1) Identifikasi masalah : Pada  tahap  ini  merupakan  tahapan  menentukan  suatu  masalah penelitian.  Dalam  Proses  pengidentifikasian  masalah  dapat  terlebih dahulu  mengamati  fenomena  yang  melatar  belakangi  penelitian  agar penelitian bisa terlaksana [13].
2) Pengumpulan data :
Tahap  ini  bermula  mengumpulkan  data  yang  akan  di  teliti  dengan mengambil  sampel  pada  suatu tweets pada  akun Twitter yang memposting  dengan  sebuah  kata  kunci hastag  #Indonesia dengan melakukan Crawling data  menggunakan coding  crawling yang disiapkan dengan format py ( python) .
3) Data Preparation : Tahap ini merupakan tahap untuk pengolahan data excel yang diambil setelah  meng- crawling data twitter yang  berformat  .json,  kemudian meng- convert data  tersebut  menjadi  .csv.  kemudian  data  yang  akan import  harus  terbagi  2  dataset  csv,  yaitu  dataset node dan  dataset edges [13].
4) Pengolahan Data : Pengolahan  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  menjelaskan  interaksi jaringan  yang  terjadi.  Setelah  mengimport  dua  dataset  tersebut kemudian  memvisualisasikan  data  tersebut  berformat Excel selanjutnya  melakukan  perhitungan  nilai  atribut  pada  jaringan  yaitu menghitung  tiga  nilai Centrality ( Degree  Centrality,  Betwenness Centrality, dan Closeness Centrality ).
5) Perhitungan Nilai Centrality :
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  perhitungan  yang  menghitung  nilai centrality dengan  untuk  melihat  nilai  dari  keseluruhan  akun  atau aktor dyang memiliki nilai tertinggi agar mengetahui aktor mana yang paling  berpengaruh  dalam  nilai Degree  Centrality,  Betwenness Centrality, dan Closeness Centrality.
6) Rank :
Tahap  ini  merupakan  tahap  menunjukkan  peringkat  nilai centrality yaitu  nilai Degree  Centrality,  Betwenness  Centrality, dan Closeness Centrality yang  sudah  dihitung  dengan  mengambil  lima  dari  setiap aktor dalam jaringan yang memiliki nilai tertinggi.
7) Hasil dan Pembahasan :
Tahap  ini  merupakan  tahap  terakhir  dalam  penelitian  ini.  Dengan menjelaskan  hasil  analisis  dan  visualisasi  yang  telah  diteliti  dengan bantuan software gephi setelah itu menyimpulkan data nilai property jaringan dan tiga nilai centrality adalah degree centrality, betweeneess

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
centrality,  closeness  centrality . yang  dihitung  menggunakan  metode Social Network Analysis dengan menunjukkan siapa aktor yang paling berpengaruh  dalam  pola  penyebaran  dan  interaksi  dalam  jaringan suatu tweets dengan menggunakan kata kunci Hastag #Indonesia. [13]

## 2.1 Metode Centrality
Dalam  jaringan  sosial  dan  teori  graf,  untuk  menentukan node  pada sentralitas network dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode sentralitas dengan empat cara untuk mengukur suatu sentralitas degree centrality,  betweenness  centrality,  closeness  centrality, dan eigenvector centrality. [16]  Tetapi  dalam  penlitian  ini  hanya  akan  menggunakan  3 cara perhitungan yaitu sebagai berikut :

## 2.1.1 Degree Centrality
Degree Centrality merupakan jumlah koneksi atau interaksi yang dimiliki suatu  node.  Untuk  menghitung  jumlah  atau  nilai  dari degree  centrality b erdasarkan rumus node n i dapat dilakukan sebagai berikut:
𝐶𝐷(𝑁𝑖) = 𝑑(𝑁𝑖) (1) Note: CD : Merupakan Degree Centrality Ni : Merupakan Jumlah Node i dalam jaringan d(ni)  : Merupakan banyaknya jumlah dalam node ni  dalam melakukan interaksi dengan node lain.[1]

## 2.1.2 Closseness Centrality
Closseness  Centrality  merupakan  jarak  rata-rata  dari  node  satu dengan  node  yang  lainnya  di  dalam  jaringan  ,  dalam  kata  lain  bahwa menghitung dan mengukur kedekatan node satu dengan node lain. Untuk menghitung pada node ini menggunakan rumus berikut :
CC(ni) =   [N − 1 ∑ d ⁄ (ni, nj) ] (2) Note : CC(ni)  : Merupakan jumlah node yang memiliki oleh Closseness Centrality Ni
: Merupakan jumlah node dalam jaringan
d(ni,nj) : Jumlah yang menghubungkan jalur relasi terpendek [1]

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 2.1.3 Betwenness Centrality
Betwenness  Centrality  merupakan  seberapa  sering  suatu  node  dilewati dan dilalui sebuah node lain untuk menuju ke node lainnya. Dengan kata lain  dapat  di  definisikan bahwa  nilai ini  menentukan  peran suatu  aktor yang menjadi sebuah penghubung imteraksi dalam network [1].
CB(ni) = ∑ Gjk(ni)/gjk (3) Note : CB (ni)   : Merupakan  jumlah node yang dimiliki oleh Betweeneess Centrality Gjk(ni)  : Merupakan node dengan jumlah jalur terpendek dari node j ke node k yang melewati node i. Gjk : Banyaknya jumlah jalur terpendek antara 2 buah node dalam network.

## 2.2 Implementasi Crawling Data
Tahap  ini  peneliti  melakukan  penarikan  data Hastag dari  media  sosial Twitter memerlukan Customer key dan Consumer secret untuk mengelola Data tersebut. Oleh sebab itu dengan memanfaatkan Twitter Development dengan  menggunakan  sistem  API  ( Application  Programming  Interface ) agar mendapatkan key tersebut. Setelah mendapatkan Customer key dan Consumer secret proses penarikan Data Twitter dapat dilakukan, dengan menggunakan sebuah coding yang digunakan untuk menarik data Twitter dalam coding tersebut memerlukan API Key. Berikut ini merupakan hasil dari  proses  penarikan  Data Twtiter. Data  yang  ditarik  merupakan  data dari kolom komentar maupun sebuah tweet yang direpost di media sosial twitter dengan menggunakan kata kunci #Indonesia
Gambar 2. Hasil Proses Penarikan data Twitter

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pada  Gambar  diatas  telah  dilakukan  penarikan  dataset  pada Twitter dengan mengambil dataset  berjumlah 1500 data jaringan  sosial  dengan kata kunci Hastag #indonesia. Berikut ini merupakan dataset yang sudah di crawling kemudian dataset tersebut di filter dimana data awal tersebut berjumlah  1500  data  1064  dataset  yang  tersisa.  dengan  mengambil dataset  yang  diperlukan  untuk  menganalisis  jaringan  sosial.  Data  yang diambil berupa From, To, Name, Id, Source, Target, Timeframe, Followers, Following, Start, dan End.
Gambar 3. Hasil Dataset yang sudah diFilter
Setelah  difilter  dibuat  menjadi  2  file  untuk  di  export  kedalam  software Gephi. File  tersebut  adalah  file node dan  file edges .  Berikut  contoh  2 dataset tersebut.
Gambar 4. Tampilan Dataset Node

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Gambar 5. Tampilan Dataset Edges
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil visualisasi
Berikut ini merupakan hasil observasi terhadap Social Network  Analysis (SNA) dengan  menggunakan  bantuan  software Gephi.0.9.2 .  observasi ini menggunakan  media sosial Twitter sebagai  objek dengan menggunakan sebuah kata kunci Hastag #Indonesia sebagai data yang ditarik. Data yang ditarik  dan  sudah  difilter  memiliki  jumlah Nodes 1064  data  dan Edges
1261 data. Graph Jaringan  ini  memiliki  tipe  bersifat Undirected , merupakan  jenis  graf  yang  tidak  memiliki  arah  dalam  interaksinya. Berikut  ini  merupakan  gambar  Visualiasi  jaringan  abstrak  dan  jaringan dengan hastag #Indonesia.
Gambar 6. Tampilan Visualisasi jaringan abstrak # Indonesia

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Gambar 7. Tampilan Visualisasi jaringan # Indonesia

## 3.2 Properti jaringan
Pada properti jaringan memiliki sebuah hasil dari nilai-nilai yang didapat pada properti jaringan yang terjadi pada dataset #indonesia . Berikut hasil tabel properti jaringan tersebut:
Tabel  1. Tabel Properti Jaringan #Indonesia No. Properti jaringan Nilai 1. Size Node : 1064 Edges : 1261 2. Density 0,001 3. Modularity 0,957 4. Diameter 16 5. Average Degree 1,874 6. Average Path Lenght 6.289

## 3.3 Analisis Centrality
Pada Analisis Centrality ini bertujuan agar menemukan aktor yang paling berperan atau berpengaruh dalam sebuah jaringan (Network) . Dalam hal itu Metric yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan Centrality adalah Degree  centrality,  closeness  centrality, dan betweenness  centrality .

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Software  Gephi merupakan  salah  satu  alat  yang  dapat  membantu menhitung  ke-empat metric tersebut.  Berikut  hasil  penelitian  dari  total perhitungan analisis Centrality :
a. Degree Centrality
Pada Analisis degree centrality ini berguna untuk menentukan aktor yang paling  berperan  berdasarkan  banyaknya edges atau  hubungan  interaksi yang  terjadi  antar  node  yang  satu  dengan  node  lainnya.  Berikut  tabel dengan lima aktor dengan nilai peringkat yang memiliki degree centrality yang tertinggi:
Tabel  2. Dataaset nilai Degree Centrality Id Label Nilai Degree 113 bob_bay 48 228 anuindonesia 39 229 acopatunru 34 422 menjelajahfajr 23 442 mohammed_aak 23
Berdasarkan  tabel  diatas,  maka  didapatkannya  sebuah  kesimpulan bahwa  akun twitter atau  aktor  yang  paling  berpengaruh  adalah  akun bernama  bob_bay,  dengan  memiliki  nilai Degree  centrality sebesar  48, diikuti oleh akun bernama anuindonesia dengan nilai 39, akun bernama acopatunru  dengan  nilai  34,  aktor  bernama  menjelajahfajr  dengan  nilai 23,  dan aktor mohammed_aak dengan nilai 23.  Hal  itu diidentifikasikan bahwa  lima  aktor  tersebut  merupakan  aktor  yang  memiliki  hubungan yang sangat kuat dalam setiap aktor.
Gambar 8. Tampilan Visualisasi Degree Centrality

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
b. Betweenness Centrality
Pada  Analisis Betweenness  Centrality ini  berguna  menentukan  seberapa sering suatu node dilewati dan dilalui sebuah node lain untuk menuju ke node lainnya dan untuk mengetahui posisi atau letak Node didalam suatu network dimana  node  tersebut  tidak  boleh  kosong  atau  hilang,  karena jika  tidak  ada  node  maka  akan  terjadi  suatu  kesalahan  dalam  interaksi yang  terjadi  dalam  jaringan . Berikut  tabel  lima  aktor  dengan  nilai peringkat aktor Betweenness Centrality yang tertinggi
Tabel  3. Dataset nilai Betwenness Centrality Id Label Nilai Betweenness Centrality 559 jokowi 14.025.989 185 bob_bay 12.366.001 318 sara31142030 10.604.299 706 sandiuno 9.990.944 658 menlu_ri 4.114.333
Berdasarkan  tabel  diatas,  maka  didapatkannya  sebuah  kesimpulan bahwa akun twitter atau aktor yang paling sering dilewati node lainnya adalah  akun  bernama  jokowi,  dengan  memiliki  nilai Betweeneess centrality sebesar 14.025.989, kemudian diikuti aktor dengan nama akun bob_bay sebesar 12.366.001, akun bernama sara31142030 dengani nilai 10.604.299,  akun  bernama  sandiuno  dengan  nilai  9.990.944,  dan  akun bernama  menlu_ri  dengan  nilai  sebesar  4.114.333.  hal  ini mengidentifikasikan  bahwa  5  aktor  tersebut  merupakan  aktor  favorit didalam  jaringan  karena  memiliki  kemampuan  sebagai  perantara  dan penghubung bagi banyak aktor lain.
Gambar 9. Tampilan Visualisasi Betweenness Centrality

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## c. Closenness Centrality
Pada  Analisis Closenness  Centrality ini  berguna  untuk  mengukur kecepatan  koneksi  dengan  menghitung  jarak  terpendek  dari  aktor  ke semua  aktor  lainnya  dalam  suatu  jaringan . Berikut  tabel  lima  aktor dengan nilai peringkat aktor Closeneess Centrality yang tertinggi :
Tabel 4. Dataset nilai Closenness Centrality Id Label Nilai Closeneess Centrality 631 youtube 0.941176 228 acopatunru 0.880952 800 kemhan_ri 0.866666 921 prabowo 0.684211 942 Groupps_indo 0.58
Berdasarkan  tabel  diatas,  maka  didapatkannya  sebuah  kesimpulan bahwa akun twitter atau aktor yang dapat menjangkau node node lainnya yang mempunyai jalur terpendek dalam interaksi. Hal itu terdapat pada akun  bernama  youtube  dengan  nilai closenness  centrality 0.941176, diikuti  oleh  akun  bernama  acopatunru  dengan  nilai  0.880952,  akun bernama  kemhan_ri  dengan  nilai  0.866666,  akun  bernama  prabowo dengan  nilai  0.684211,  dan  akun  bernama  groupps_indo  dengan  nilai 0.58.
Gambar 10. Tampilan Visualisasi Closenness Centrality

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
3.4 Visualisasi  Analysis  Sosial  Network  (SNA)  dalam  Web  Berita Online
Pada  penelitian  ini,  hasil  dari  nilai  dan  visualisasi  dari  Social  Network Analysis  ( SNA) akan  diintergrasikan  kedalam  sebuah  web  berita  online. Berikut contoh SNA yaang sudah terintergrasi dalam web berita online.
Gambar 11. Tampilan Web Berita Online Terintergrasi SNA
Gambar 12. Tampilan SNA dalam Web Berita Online

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Tampilan  Visualisasi Social  Network  Analysis  (SNA) diatas  merupakan salah satu hasil skripsi peneliti lain yang merupakan satu kesatuan pada tema  skripsi  ini,  dimana  peneliti  menggunakan  dataset    jaringan  sosial yang  sudah  diberikan  oleh  peniliti,  dataset  tersebut  digunakan  agar menunjukkan  aktor  atau  akun  yang  memiliki  pengaruh  besar  dalam penyebaran berita trending tersebut, dan menggambarkan pola jaringan aktor  tersebut  dalam  web  berita  online.  Dengan  menampilkan  jaringan dan pola sosial tersebut menjadi lebih menarik.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini  berdasarkan analisis sosial pada jaringan dataset #indonesia dari media sosial Twitter dengan tipe graf Undirected, dapat disimpulkan bahwa:
1) Terdapat  1064 node akun  dalam  jaringan  dataset  #indonesia  dan Edges 1261 yang melakukan interkasi dalam jaringan tersebut
2) Bahwa perhitungan Centrality  pada Social Network menggunakan media  sosial Twitter untuk  melihat  aktor  atau  akun  yang  paling berpengaruh  dalam  interaksi,  maupun  penyebaran  koneksi merupakan  solusi  dalam  proses  perhitungan  dalam  penentuan
Central dari suatu jaringan sosial.
3) Dari  hasil  jaringan  sosial  dengan  menggunakan  metode Social Network Analysis (SNA) dengan hasil perhitungan properti jaringan yang terdiri dari : size, diameter, modularity, averagee degree, dan averagee path lenght.
4) Node atau  aktor  yang  memiiki  peran  paling  berpengaruh  dalam jaringan sosial  dengan kata kunci #indonesia diambil kesimpulan bahwa  secara  keseluruhan  adalah  aktor  bernama  bob_bay.  Aktor ini  memiliki  peringkat  tertinggi  pada Degree  Centrality, peringkat ke dua dalam Betweeneess Centrality .
5) Hasil dari Nilai perhitungan Centrality menggunakan metode Social Network  analysis  (SNA), Dataset  jaringan  sosial  tersebut  dapat berguna  untuk  suatu  pengembangan  pada  web  berita  online, dengan menggunakan jaringan sosial pada  suatu berita pembaca, atau  pengunjung  dapat  mengetahui  siapa  aktor  atau  akun  yang berpengaruh dalam penyebaran dan menjembatani interaksi dalam berita tersebut.
6) Menggunakan data jaringan sosial tersebut pada suatu berita pada web  berita  online  juga  untuk  menghindari  suatu  berita  yang bersifat HOAX .

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sugiarta  Ahmad Isnaini,  Syamsuar  Dedy,  and  Surya Negara  Edi. Analisis  sentralitas  aktor  pada  struktur  jaringan  politik  dengan menggunakan  metode  social  network  analysis  (sna):  Studi  kasus group  facebook  lembaga  survei  sosial  media.  In Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SEMNASTIK) X , 2018.
[2]  Made Kevin  Bratawisnu  and  Andry  Alamsyah.  Social  network analysis untuk analisa interaksi user di media sosial mengenai bisnis e-commerce. SOSIOHUMANITAS , 21(1):63 – 69, 2019.
[3]  Fifit  Fitriansyah.  Efek  komunikasi  massa  pada  khalayak  (studi deskriptif  pengguna  media  sosial  dalam  membentuk  perilaku remaja. Cakrawala-Jurnal Humaniora , 18(2):171 – 178, 2018.
[4]  Asep Id  Hadiana  and  Wina  Witanti.  Analisis  jejaring  sosial menggunakan  social  network  analysis  untuk  membantu  social  crm bagi umkm di cimahi. 2017.
[5]  Ihsan  Imaduddin,  Azhar,  Program  Studi,  and  Teknik  Informatika. Teknologi basis data berorientasi graf. 2120.
[6]  Dita  Kusumasari  and  Onny  Rafizan.  Studi  implementasi  sistem  big data  untuk  mendukung  kebijakan  komunikasi  dan  informatika. Masyarakat  Telematika  Dan  Informasi:  Jurnal  Penelitian  Teknologi Informasi dan Komunikasi , 8(2):81 – 96, 2018.
[7]  Edi Surya  Negara,  Ria  Andryani,  and  Prihambodo Hendro  Saksono. Analisis  data  twitter:  Ekstraksi  dan  analisis  data  g  eospasial. Jurnal INKOM , 10(1):27, nov 2016.
[8]  SOCIAL  NETWORK,  ANALYSIS  UNTUK,  ANALISA  INTERAKSI,  USER, DIMEDIA,  SOSIAL  MENGENAI,  and  BISNIS  E-COMMERCE.  Jurnal manajemen dan bisnis (almana) vol. 2 no.2 /agustus. 2018.
[9]  Athifah  Nurshafa  and  Andry  Alamsyah.  Analisis  peringkat  brand pada  jejaring  sosial  percakapan  menggunakan  metode  social network  analysis  (studi  kasus  brand  alfamart  dan  indomaret  pada media  sosial  twitter  indonesia). eProceedings  of  Management ,  3(3),
2016.
[10] Rio Oktora and Andry Alamsyah. Pola interaksi dan aktor yang paling berperan  pada  event  jgtc  2013  melalui  media  sosial  twitter  (studi menggunakan  metode  social  network  analysis). Jurnal  Manajemen Indonesia , 14(3):201 – 209, 2014.
[11] Yuni  Rafita.  Social  network  analysis  dalam  melihat  kecenderungan pemberitaan  pada  akun  twitter  â€œ@  detikcomâ€ • dan  â€œ@ metro_tvâ€ •. Khazanah: Jurnal Mahasiswa UII , 6(2):67 – 81, 2014.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
172 | Pemanfaatan Analisis Jaringan Sosial Dalam Penentuan Centrality .....
[12] MM Ria Andryani,  M Kom,  MM Ria Andryani,  M Kom,  Surya Negara Edi, et al. Network of friends to the other friends by social media on facebook. The  Turkish  Online  Journal  of  Design,  Art  and Communication , 12(12):1363 – 1378, 2017.
[13] Mahdi Shiddieqy  Setatama  and  Dodie  Tricahyono.  Implementasi social  network  analysis  pada  penyebaran  country  branding â€œwonderful indonesiaâ€ •. Indonesia Journal on Computing (Indo- JC) , 2(2):91 – 104, 2017.
[14] Muhammad  Sholeh,  RR Yuliana  Rachmawati,  and  Erma  Susanti. Pemodelan  basis  data  graph  dengan  neo4j  (studi  kasus:  Basis  data sistem informasi penjualan pada umkm). Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) , 7(1):25 – 32, 2020.
[15] Asri  Sulistiawati,  DP Lubis,  and  ES Mulyani.  Analisis  jaringan  sosial dalam  gabungan  kelompok  tani  (gapoktan)  tani  berkah. Sodality: Jurnal Sosiologi Pedesaan , 2(02):76 – 82, 2014.
[16] Budi  Susanto,  Herlina  Lina,  and  Antonius Rachmat  Chrismanto. Penerapan social network analysis dalam penentuan centrality studi kasus social network twitter. Jurnal Informatika , 8(1), 2012.
[17] Maksim  Tsvetovat  and  Alexander  Kouznetsov. Social  Network Analysis for Startups: Finding connections on the social web . " O’Reilly Media, Inc.", 2011.
[18] Panji Wisnu  Wirawan  and  Djalal Er  Riyanto.  Kajian  implementasi graph database pada rute bus rapid transit. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , 3(3):313 – 319, 2017.
[19] Irma  Yuliana,  Paulus Insap  Santosa,  and  Noor Akhmad  Setiawan. Analisis  jejaring  media  sosial  untuk  pemetaan  pada  komunitas online. Jurnal Fakultas Hukum UII , 2015.
[20] Sugiarta  Ahmad Isnaini,  Syamsuar  Dedy,  and  Surya Negara  Edi. Analisis  sentralitas  aktor  pada  struktur  jaringan  politik  dengan menggunakan  metode  social  network  analysis  (sna):  Studi  kasus group  facebook  lembaga  survei  sosial  media.  In Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SEMNASTIK) X , 2018.
[21] Tata  Sutabri,  Agung  Suryatno,  Dedi  Setiadi,  and  Edi Surya  Negara. Improving  nave  bayes  in  sentiment  analysis  for  hotel  industry  in indonesia. Ïn 2018 Third International Conference on Informatics and Computing (ICIC) , pages 1 – 6. IEEE, 2018.
[22] Edi Surya Negara. Kajian terhadap tools dan framework social media analytics untuk pemanfaatan data social media dalam penelitian ilmu sosial. Jurnal Teknologi Technoscientia , pages 132 – 138, 2017.
[23] Ahmad  isnaini  Sugiarta,  Edi Surya  Negara,  et al.  Analisis  sentralitas aktor  pada  struktur  jaringan  politik  dengan  menggunakan  metode

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
social  network  analysis  (sna):  Studi  kasus  group  facebook  lembaga survei  sosial  media.  In Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi (SEMNASTIK) , volume 1, pages 203 – 209, 2018.
[24] Edi Surya  Negara  and  Ria  Andryani.  A  review  on  overlapping  and non-overlapping community detection algorithms for social network analytics. Far  East  Journal  of  Electronics  and  Communications ,
18(1):1 – 27, 2018.