## ANALISIS PREFERENSI MAHASISWA STIS BERDASARKAN AKUN FACEBOOK YANG DIMILIKI
STUDI KASUS: MAHASISWA STIS ANGKATAN 54 SAMPAI 57

## STUDENTS PREFERENCE ANALYSIS BASED ON FACEBOOK ACCOUNT HELD IN STIS
Takdir Sekolah Tinggi Ilmu Statistik

## Choerul Afifanto
Sekolah Tinggi Ilmu Statistik
Masuk tanggal: 22-12-2015, revisi tanggal: 17-01-2016, diterima untuk diterbitkan tanggal: 19-01-2016

## Abstrak
Penggunaan  sosial  media  saat  ini  sangat  masif  di  berbagai  kalangan.  Facebook  merupakan  salah  satu  sosial media  yang  memiliki jumlah  dan frekuensi penggunaan  yang besar serta  memuat banyak data, khususnya data yang  berupa  relasi  antarentitas.  Penelitian  ini  mengidentifikasi  preferensi,  yakni  kecenderungan  topik  yang digemari,  mahasiswa  STIS  aktif  berdasarkan  akun  Facebook  yang  dimiliki.  Akun  Facebook  tersebut  diperoleh dari grup-grup angkatan. Preferensi diperoleh dengan melakukan crawling terhadap halaman ( page ) yang di- like serta group yang  diikuti  oleh  mahasiswa.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  gambaran  karakteristik  preferensi mahasiswa  berupa  statistik  mengenai  jenis-jenis  topik  yang  diminati  oleh  mahasiswa  STIS  serta  visualisasi terbentuknya cluster /komunitas mahasiswa untuk topik tertentu. Pendekatan yang digunakan pada penelitian ini untuk mengekstraksi dan menganalisis data pada sosial media diharapkan dapat menjadi referensi bagi berbagai bidang penelitian yang memanfaatkan data social media.
Kata kunci: Facebook, Analisis Sosial Media, Social Graph

## Abstract
Currently, social media is used massively in various societies. Facebook is one of the greatest social media in terms of total and frequency of uses, as well as the number of collected information, especially the information about  relationships  between  entities.  This  study  identifies  preference  of  active  STIS’s  students  based  on  their Facebook  account.  Their  Facebook  accounts  are  collected  from  their  Facebook  group  communities.  The preference  data  are  collected  by  crawling  the  liked  pages  and  joined  groups.  The  results  of  this  study  are  the characteristics view of students’ preferences in form of statistics of interesting topic types and visualization of students’  clusters  for  certain  topics.  Approaches  used  in  this  research  to  extract  and  analyze  data  in  social media could become a reference for another research fields which use social media data.
Keywords : Facebook, Social Media Analysis, Social Graph

## PENDAHULUAN
Sosial  media  merupakan  sebuah  media yang  populer  untuk  saling  berinteraksi, berkomunikasi  dan  berkolaborasi  antar pengguna  secara online melalui  internet (Wilson,  Sala,  Puttaswamy,  &  Zhao, Beyond  Social  Graphs:  User  Interactions in  Online  Social  Networks  and  their Implications,  2012).  Popularitas  sosial media  seperti  Facebook,  LinkedIn,  dan Google+ semakin meningkat dalam beberapa tahun terakhir, sejak pertama kali
dikenal  di  akhir  tahun  1990an.  Hal  ini disebabkan  oleh  kemampuan  sosial  media yang  dapat  menghubungkan  ratusan  juta manusia  di  seluruh  dunia  tanpa  adanya batasan  geografis  (Heidemann,  Klier,  & Probst, 2012). Selain itu, perbedaan antara sosial  media  dan  halaman  web  tradisional juga menyebabkan popularitasnya meningkat  di  mata  pengguna.  Halaman web  tradisional  secara  garis  besar  disusun dengan berorientasi pada konten, sedangkan sosial media disusun berdasarkan pengguna beserta
preferensinya  (Mislove,  Online  social setworks:  Measurement,  analysis,  and applications  to  distributed  information system, 2009).
Seiring dengan popularitas sosial media yang semakin meningkat,
skala penggunaannya  juga  semakin  meningkat. Tercatat  sebanyak  1.4  milyar  pengguna internet  mengakses  sosial  media  di  tahun 2012  dan  semakin  berkembang  hingga hampir  mencapai  2  milyar  pengguna  di tahun  2015  (Statista,  2015a).  Sosial  media yang  paling  populer  yaitu  Facebook dengan  jumlah  pengguna  aktif  sebesar  1,5 milyar  pengguna  di  tahun  2015  (Statista, 2015b). Bahkan, Indonesia berada di posisi keempat dunia sebagai pengguna Facebook terbanyak dengan jumlah pengguna sebesar  60,3  juta  pengguna,  sedangkan posisi  pertama  ditempati  oleh  Amerika Serikat  dengan  jumlah  pengguna  sebesar 151.8  juta  pengguna  di  tahun  2014 (Statista,  2014).  Rata-rata  waktu  yang dihabiskan  pengguna  tiap  harinya  untuk mengakses  Facebook  selama  20+  menit (DMR  Digital  Statistics,  2015).  Selain  itu, setiap  menit  dalam  sehari  ada  sebanyak 150.000 pesan terkirim, 10.000 permintaan pertemanan, 500.000  Facebook likes, serta 1.3  juta  konten  dibagikan  oleh  pengguna pada  Facebook  (Jeffbullas,  2015).  Hal-hal tersebut menggambarkan seberapa berpengaruhnya  sosial  media  khususnya Facebook  dalam  kehidupan  manusia  serta mengubah  cara  manusia  untuk  saling berkomunikasi dan berinteraksi.
Sosial  media  khususnya  Facebook menangkap  data-data yang  berkaitan dengan  individu  melalui  akun  profil, interaksi  antar  pengguna  secara  langsung maupun  melalui  grup,  dan  konten  yang disukai maupun dibagikan. Dataset tersebut
dapat diperoleh dengan menggunakan aplikasi crawling data Facebook.  Hanya  saja dataset dalam jumlah  besar  hampir  sulit  didapatkan karena Facebook telah menerapkan beberapa  pengaturan  privasi  pada  data penggunanya,  sehingga  data  yang  didapat hanya  sebatas  data  dari  pengguna  yang memiliki  hubungan  pertemanan  dengan pelaku crawling (Rohman,  Dewi,  Riza,  &
Takdir, Sosial Graf untuk Visualisasi Data
Facebook Menggunakan Visual Interaction System (Vis.js), 2014). Popularitas, besarnya data yang dihasilkan  dan  tersedianya  data  tersebut secara publik memberikan peluang sekaligus  tantangan  bagi  peneliti  untuk melakukan penelitian terkait analisis sosial media,  misalnya  preferensi  pengguna dalam  skala  besar  melalui  aktivitasnya  di sosial media (Abbasi, Chai,  Liu, & Sagoo, 2012).  Tantangan  bagi  peneliti  jaringan sosial  adalah  menemukan  teknik  terbaik untuk mengumpulkan dan memproses data dari  jejaring  sosial  secara  otomatis  dan strategi    untuk  menyingkap  ciri  yang menggambarkan  tipe-tipe  jaringan  yang kompleks.  Selain  itu,  metode yang digunakan  sebaiknya  bisa  bekerja  dengan baik  pada  skenario  skala  besar  (Ferrara, 2012).
Salah  satu  ciri  yang  ada  pada  jaringan sosial  yang  kompleks  yaitu  representasi struktur  graf  yang  membentuk  kumpulan simpul  yang  disebut  komunitas,  dengan kepadatan  yang  tinggi  dari  ikatan  antar simpul dalam satu komunitas dan kepadatan  yang  rendah  dari  ikatan  antar simpul  pada  komunitas  yang  berbeda (Lancichinetti, Kivela, Saramaki, & Fortunato, 2010).
Eksplorasi  komunitas  pada  jaringan sosial  sangat  penting  untuk  beberapa alasan  di  antaranya:  1)  mengungkap organisasi  jaringan  pada  level  yang  tinggi sehingga bisa membantu untuk
memformulasikan mekanisme untuk
evolusinya;  2)  memberikan  pemahaman yang  lebih  baik  mengenai  proses  dinamis pada  jaringan  sosial;  3)  menemukan hubungan  antar  simpul  yang  semu  dengan menginspeksi  graf  secara  menyeluruh  dan yang bisa menjadi atribut untuk fungsi dari sebuah  sistem  (Lancichinetti,  Kivela, Saramaki,  &  Fortunato,  2010).  Gambaran komunitas  di  dunia  nyata  sangat  beragam. Salah  satu  di  antaranya  adalah  berbentuk preferensi  yaitu kecenderungan topik  yang digemari.
Kemunculan  dan progress social  media yang  pesat  menciptakan  sumber  data  baru untuk berbagai bidang penelitian.
Penelitian ini mengidentifikasi dan menganalisis  preferensi  mahasiswa  STIS berdasarkan  akun  Facebook  yang  dimiliki dengan  studi  kasus:  mahasiswa  STIS angkatan  54  sampai  angkatan  57.  Sebuah studi yang mempelajari tentang kecenderungan topik yang digemari mahasiswa  STIS  angkatan  54-57  dengan cara  melakukan  visualisasi social  graph untuk melihat keterkaitan sosial ( sociometric ) antarmahasiswa. Hasil penelitian  dapat  menunjukkan  statistik preferensi  mahasiswa,  serta  visualisasi terbentuknya cluster komunitas berdasarkan preferensi tersebut. Pendekatan yang digunakan pada penelitian  ini  untuk  mengekstraksi  dan menganalisis data sosial  media diharapkan dapat  memberikan  referensi  bagi  berbagai bidang  penelitian  yang  memanfaatkan sosial media.
Struktur  penulisan  paper  ini  dimulai dari studi literatur yang membahas tentang media  sosial,  analisis  sosial  media,  dan social graph . Setalah itu, diikuti penjelasan mengenai  metodologi  yang  digunakan dalam  membuat  visualisasi social  graph , dimulai  dari  pemilihan  sampel  yang representatif,  proses scraping / crawling data  facebook,  eksplorasi  data, tools serta implementasi dan evaluasi.

## METODOLOGI
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  diperoleh  dari  jaringan  sosial  digital Facebook.  Dalam  bentuk  sederhana,  data meliputi  simpul  dan  ikatan.  Simpul merepresentasikan fanpage dan pengguna, sedangkan ikatan merepresentasikan hubungan  antara user dan  pengguna berupa  “like”  dari  pengguna  terhadap fanpage tersebut.
Data diperoleh dari Facebook menggunakan  sebuah  aplikasi  bernama
Netvizz 2 yang  merupakan  sebuah  aplikasi yang memungkinkan peneliti untuk mengekstrak  data  yang  dibutuhkan  dari berbagai  macam  bagian  Facebook  dan menyimpan atau menampilkan file
2 https://apps.facebook.com/netvizz/
hasilnya  dalam  format  yang  standar (Rieder,  2013).  Format  standar  yang digunakan  adalah matrix  database (GDF) yang hampir mirip dengan comma separated file (CSV). Selain itu, dilakukan pula  crawling  terhadap  Facebook  untuk memperoleh data publik.
Langkah-langkah  ekstraksi  data  dengan menggunakan  Netvizz  dimulai  dengan memberikan izin aplikasi untuk mengakses koneksi  pertemanan  Facebook.  Kemudian membuka  halaman  aplikasi  dan  memilih parameter  apa  saja  yang  disertakan  dalam ekstraksi  data.  Setelah  proses  ekstraksi selesai,  akan  didapatkan file GDF  yang selanjutnya  akan  divisualisasikan  dengan menggunakan software Gephi 3 .  Daftar users yang  akan  diamati  diperoleh  dengan menggunakan aplikasi ini dengan keywords pencarian  berupa  “stis  54”,  “stis 55”, “stis 56”, dan “stis 57”. Dari berbagai percobaan  keyword  yang  dilakukan,  jenis keyword  tersebut  yang  memberikan  hasil yang representatif terhadap target  populasi yang  ingin  diamati.  Penggunaan  keyword dengan  pola  yang  sama  bertujuan  untuk menyeragamkan  metode  yang  digunakan dalam  menelusuri  populasi  pada  masing- masing  angkatan  sehingga  mengurangi subjektifitas.
Pada  penelitian  ini,  ada  tiga  tahapan proses ekstraksi data menggunakan Netvizz untuk mendapatkan data preferensi (kecenderungan  topik  yang  digemari) mahasiswa STIS berdasarkan akun Facebook  yang  dimiliki  dengan  studi kasus:  mahasiswa  STIS  angkatan  54-57. Tahapan  tersebut  dimulai  dari  ekstraksi data  grup  yang  memiliki  unsur  STIS beserta  angkatannya, user yang  tergabung dalam  grup  tersebut,  dan  data  preferensi user .  Grup  yang  mewakili  STIS  beserta angkatannya  ditetapkan  dengan  2  kriteria berikut:
1. Grup angkatan
2. Grup kelas Tahapan pengumpulan data ditunjukkan pada Gambar 1 (Lampiran 1). Setelah data melalui  tahapan  ekstraksi,  data  terlebih dahulu  melalui  tahapan cleaning  data .
3 https://gephi.org/
Hasil pencarian dengan Netvizz yang tidak mewakili  target user yang  diinginkan disaring untuk kemudian dilakukan crawling terhadap member  user yang memenuhi  kriteria  yang  telah  ditentukan seperti  contoh  pada  Tabel  1.  Metode penyaringan  dilakukan  secara  manual dengan  memperhatikan  dua  kriteria  yang telah  ditetapkan,  yakni  harus  berupa  grup angkatan dan/atau grup kelas.
Tabel  1. Contoh  Output  Aplikasi  Netvizz  dan
Pemilihan Grup Facebook Terpilih  Nama Grup Deskripsi Ya KS 54 STIS Ya STIS 54 - 3SE5 2014/2015 Grup Kelas 3SE5 Angkatan 54. PKL54 lancar dan wisudanya bareng- bareng tahun 2016 :) Semangat 3SE5! Tidak PROBABILITA STIS'54 Kelompok 1 ------ PROBABILITA PK : Kak Nanda Adi Pradana (085273305460) … Ya 2K STIS54 Ya STIS 54 C dan
G
Ya 2J STIS'54 2013/2014
Ya 2KS2 STIS 54 Grup kelas 2KS2 angkatan 54 di Sekolah Tinggi Ilmu Statistik. Bervisi PKL bersama 2015, wisuda bersama- sama 2016!
Hal  ini  bertujuan  untuk  memastikan data  tersebut  valid  dan  dapat  digunakan untuk analisis, sekaligus mereduksi ukuran data  agar  tidak  terlalu  besar  ketika dianalisis menggunakan software Gephi. Data yang diperoleh kemudian divisualisasi dan dianalisis dengan software Gephi untuk melihat karakteristik preferensi user secara jelas serta mendapatkan  ukuran-ukuran  statistik  yang digunakan  untuk  analisis  jaringan  sosial. Untuk  mendapatkan  visualisasi  yang  jelas
dan  bermakna,  digunakan Force  Atlas layout dengan  parameter-parameter  yang disesuaikan  dengan  kebutuhan. Layout ini menghasilkan tampilan jaringan yang lebih jelas dari tiap-tiap komunitas atau cluster . Algoritma Force Atlas layout merupakan  algoritma layout spasial  untuk jaringan  web  atau  lebih  dikenal  dengan small-world  network. Algoritma  ini  lebih berfokus  pada  kualitas  tampilan  daripada waktu.  Algoritma  ini  bekerja  dengan memastikan tampilan memiliki ikatan yang saling  memotong  seminimal  mungkin. Oleh karena itu, algoritma ini mempermudah  peneliti  untuk  interpretasi data  yang  sebenarnya  walaupun  waktu komputasinya  cukup  lama.  Algoritma
Force  Atlas  layout termasuk  dalam kategori algoritma force-directed (Khokhar, 2015).
Beberapa  parameter  yang  digunakan pada algoritma Force Atlas layout adalah:
 Inertia menunjukkan  frekuensi  simpul untuk  mengubah  posisinya  pada  ruang grafis untuk setiap iterasi pada algoritma. Nilai default yang digunakan adalah  0,1  yang  berarti  simpul  tidak berubah  posisinya  secara  signifikan pada ruang grafis.
 Repulsion Strength menunjukkan kekuatan setiap simpul untuk
mendorong  simpul  lain.  Semakin  besar nilainya  semakin  terlihat  renggang jaringan  yang  terbentuk.  Nilai  ini  bisa diubah  untuk  memudahkan  interpretasi tampilan  yang  dihasilkan.  Nilai  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sebesar 500.
 Attraction Strength menunjukkan kekuatan  setiap  pasang  simpul  yang saling  terhubung  dalam  menarik  satu sama lain. Nilai default yang digunakan adalah sebesar 10.
 Maximum  Displacement merupakan nilai  yang  digunakan  untuk  membatasi jumlah  simpul  yang  bisa  disingkirkan pada  tampilan  akhir  jaringan.  Nilai default yang digunakan adalah 10.
 Auto  Stabilize  Function membantu untuk  menstabilkan  jaringan  pada  saat algoritma dijalankan dengan
membekukan  simpul  yang  tidak  stabil.
Namun,  hal  ini  bisa  mengurangi efisiensi dari algoritma.
 Autostab Strength menunjukkan kekuatan  dari Auto  Stabilize  Function ketika  opsi  ini  dipilih.  Semakin  tinggi nilainya, perpindahan simpul yang tidak stabil semakin jarang.
 Autostab  Sensibility menunjukkan  taraf dan  kecepatan  yang  diadaptasi  oleh inertia saat algoritma dieksekusi. Semakin  besar  nilainya,  semakin  tinggi taraf  dan  kecepatan  yang  diadaptasi oleh inertia . Nilai default yang digunakan adalah sebesar 0,2.
 Gravity menunjukkan  kekuatan  semua simpul  terhadap  pusat  graf.  Nilai  ini mencegah  penyebaran  tampilan  graf yang  besar  akibat  simpul  yang  tidak saling  terhubung.  Nilai default yang digunakan adalah 30.
 Attraction  Distribution ,  ketika  opsi  ini dipilih,  algoritma  akan  memusatkan keanggotaan dari komunitas dan mendorong  pusat  komunitas  mendekati tepi  tampilan.  Hal  ini  memudahkan peneliti dalam mendefinisikan komunitas.
 Adjust  by  Sizes ,  ketika  opsi  ini  dipilih, algoritma akan berusaha untuk meminimalkan  jumlah  simpul  yang saling  tumpang  tindih  pada  tampilan akhir.
 Speed menunjukkan kecepatan algoritma dalam melakukan penyebaran simpul. Semakin besar nilainya semakin cepat  penyebaran  yang  dilakukan, namun  mengurangi  kualitas  tampilan yang  dihasilkan  Nilai default yang digunakan adalah sebesar 1. Untuk menganalisis preferensi
pengguna, hal utama yang perlu diperhatikan  adalah  mengenai  identifikasi komunitas.  Komunitas  dapat  diidentifikasi dengan  menjalankan  statistik Modularity (kekuatan  pembagian  sebuah  jaringan menjadi  beberapa  komunitas  atau cluster ) dengan  membedakan  tiap-tiap  kemunitas dengan  warna  yang  berbeda..  Algortima yang  diimplementasikan  pada  statistik Modularity adalah algoritma fast unfolding of communities in large networks (Blondel, Guillaume, Lambiotte, & Lefebvre, 2008) .
Algoritma fast unfolding of communities  in  large  networks mencari nilai modularity yang  tinggi  dari  setiap partisi  pada  jaringan  yang  besar  dalam waktu  yang singkat dan membuka struktur hierarki  komunitas  secara  lengkap  dari jaringan. Algoritma ini terdiri dari dua fase yang dieksekusi pada setiap iterasi.
 Fase  pertama  mengenai  identifikasi komunitas. Setiap simpul dalam jaringan  dijadikan  komunitas  yang berbeda.  Sehingga  pada  partisi  awal, komunitas yang terbentuk adalah sebanyak  simpul  yang  tersedia.  Untuk setiap  simpul i yang  saling  bertetangga dengan simpul j dihitung nilai modularity dengan  cara  mengambil i dari  komunitasnya  dan  menempatkan simpul i ke komunitas simpul j . Simpul i diletakkan  pada  komunitas  yang memiliki  nilai modularity tertinggi dengan  syarat  hanya  nilai modularity yang bernilai positif.
 Fase  kedua  mengenai  pembangunan jaringan baru yang terdiri dari komunitas  yang  terbentuk  pada  fase pertama dengan cara memberi penimbang  pada  ikatan  antar  simpul baru dengan nilai jumlah dari penimbang  pada  ikatan  antar  simpul pada  dua  komunitas  yang  bersangkutan (Arenas,  Duch,  Fernandez,  &  Gomez, 2007).
Selain  itu,  pada  panel  “ Statistics ”  ada banyak  ukuran  statistik  seperti average degree,  graph  density,  modularity,  dan average path length yang bisa di- run untuk memudahkan  analisis  sekaligus  membuat visualisasi  data  lebih  bermakna  (Keatinge, 2015).  Penjelasan  untuk  statistik  masing- masing adalah sebagai berikut (Wasserman, Stanley, & Faust, 1994):
 Average  Degree menunjukkan  rata-rata derajat  (ikatan)  yang  ada  di  satu  buah simpul dalam sebuah jaringan. Semakin besar  nilai average  degree semakin banyak  ikatan  yang  ada  pada  sebuah simpul dalam jaringan.
 Graph Density menunjukkan perbandingan  antara  banyaknya  ikatan yang  tersedia  dan  ikatan  yang  mungkin tersedia dalam  jaringan  sosial.  Semakin
besar  nilai graph  density ,  semakin banyak simpul yang saling terhubung.
 Modularity menunjukkan  ukuran  untuk mengukur  kekuatan  pembagian  sebuah jaringan  menjadi  beberapa  komunitas atau cluster. Sebuah  jaringan  yang memiliki nilai modularity tinggi, memiliki  hubungan  yang  erat  antar simpul  dalam  satu  komunitas/ cluster, namun  memiliki  hubungan  yang  lemah antar  simpul  di  komunitas/ cluster yang berbeda.
 Average  Path  Length adalah  rata-rata dari  semua  jarak  antar  simpul  dalam sebuah  jaringan. Average  Path  Length juga menunjukkan ukuran untuk informasi yang mengalir dalam
jaringan. Semakin besar nilainya, semakin  cepat  dan  lancar  informasi yang mengalir dalam jaringan tersebut. Inti  utama  dari  penelitian  ini  adalah untuk  menganalisis  preferensi  mahasiswa STIS  berdasarkan  akun  Facebook  yang dimiliki.  Oleh  karena  itu,  identifikasi  dari komunitas/ cluster dalam  jaringan  adalah kunci  utama  dalam  penelitian.  Statistik yang digunakan adalah modularity (kekuatan  pembagian  sebuah  jaringan menjadi beberapa komunitas/ cluster ) untuk mendeteksi  tiap-tiap  simpul  masuk  ke dalam  komunitas/ cluster tertentu  sehingga bisa dibedakan warnanya tiap
komunitas/ cluster .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  visualisasi  terhadap data  yang  diperoleh  dari  Facebook, diperoleh sejumlah grafik yang menujukkan  dominasi  suatu  entitas.  Dari keempat  angkatan  STIS  yang  diamati,  20 fanpages yang paling diminati ditunjukkan pada Tabel 3 (Lampiran 2).
Pada  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa fanpage Senat  Mahasiswa  STIS  dan  Masa Pengenalan  dan  Pembentukan  Karakter menempati  peringkat  teratas.  Banyaknya jumlah likes pada  kedua  kategori  tersebut menunjukkan  bahwa  mahasiswa  di  STIS, khususnya mahasiswa baru yang menjalani Masa Pengenalan dan Pembentukan Karakter  sebelum  memulai  perkuliahan  di
STIS, telah mengenal dan bergelut dengan dunia  sosial  media,  dalam  hal  ini Facebook. Fanpage official STIS menempati  peringkat  ke-4  setelah fanpage STIS  yang  dikelola  oleh  alumni  dan mahasiswa STIS ( unofficial ). Daftar kategori top 20 fanpages tersebut menunjukkan  hasil  yang  beragam.  Hal  ini menunjukkan  pula  keragaman  secara makro  preferensi  yang  dimiliki  oleh mahasiswa STIS.
Setiap fanpage pada Facebook memiliki kategori  yang  ditentukan  oleh  pengelola fanpage tersebut.  Statistik  top  10  kategori fanpages yang  paling  banyak  di- like ditunjukkan pada Tabel 2 berikut.
Tabel  2. Top  10  Kategori  Fanpages  yang
Terbanyak Di-like pada Angkatan 54-57 Kategori Fan Page Jumlah Likers Musician/Band 3797 Organization 1929 Community 1732 App Page 1389 Education 1274 Movie 1154 Public Figure 1094 College & University 1066 News/Media Website 940 TV Show 934
Meskipun  pada  Tabel  3,  kategori Musician/Band  berada  pada  peringkat  20 untuk  dengan fanpage Justin  Bieber, namun  pada  Tabel  2,  kategori  tersebut merupakan  kategori  yang memiliki jumlah likers terbanyak  secara  signifikan.  Justin Bieber,  Taylor  Swift,  dan  Avril  Lavigne merupakan  3  musisi  teratas  berdasarkan jumlah like pada  kategori  tersebut.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  mahasiswa  STIS memiliki  antusiasme  terhadap  musisi/band favorit yang cukup besar.
Nilai  statistik  untuk  top  200 fanpages pada  setiap  angkatan  yang  diperoleh  dari proses  analisis  sosial  media  ditunjukkan pada Tabel 4 (Lampiran 3).
Pada  Tabel  4  terlihat  bahwa  angkatan 54  memiliki  nilai average  degree dan graph density terbesar dengan nilai 13,921 dan  0,071.  Angka  ini  menunjukkan  rata-
rata  ikatan  (derajat)  untuk  setiap  simpul dalam  jaringan  serta  rasio  antara  ikatan yang  tersedia  dan  yang  mungkin  tersedia. Sedangkan nilai modularity terbesar diperoleh  oleh  angkatan  57  sebesar  0,258. Angka ini menunjukkan kekuatan pembagian  jaringan  menjadi  beberapa komunitas  pada  angkatan  57  lebih  besar dibandingkan angkatan
lainnya.
Banyaknya komunitas yang terbentuk yaitu sebanyak  5  komunitas  untuk  masing- masing  angkatan  selain  angkatan  56  yang mencapai  195.  Hal  ini  menunjukkan angkatan  56  memiliki  data  yang  sangat heterogen.  Selain  itu,  nilai average  path length terbesar diperoleh oleh angkatan 57 sebesar  2,608  yang  berarti  informasi  yang mengalir  dalam  jaringan  sosial  angkatan 57 lebih lancar daripada angkatan lainnya.

## Angkatan 54
Angkatan  54  pada  saat  penelitian  ini dilakukan  adalah  mahasiswa  tingkat  4
STIS. Gambar 2 (Lampiran 4) menunjukkan  visualisasi  200 fanpages yang  paling  banyak  di- like oleh  angkatan 54. Dataset mencakup  194 users dan  58 kategori fanpage .  Semakin  besar  diameter node suatu fanpages pada visualisasi, maka semakin banyak jumlah likes yang diperoleh. Warna node s dan edges menunjukkan  terbentuknya cluster sosial di  mana  sejumlah fanpages di- like oleh beberapa  user  tertentu  yang  membentuk suatu cluster secara tidak langsung. Secara kasat  mata,  terdapat  5 cluster sosial  yang terbentuk.  Selain  itu  terlihat  pula  bahwa cluster yang  berwarna  hijau  dan  merah memiliki perbedaan yang cukup signifikan, baik  dari  segi  jarak/lokasi  antar- cluster maupun  keseragaman  warna.  Interpretasi dari  hal  tersebut  adalah  terdapat  dua komunitas pengguna yang memiliki perbedaan  preferensi  pada fanpages yang terdapat pada Facebook. Sedangkan cluster yang  berada  di  antara  kedua  kelompok tersebut  merupakan  kelompok  pengguna yang  menghubungkan  keduanya.  Pada cluster  hijau,  topik fanpages yang  banyak dibahas  adalah  terkait  kerohanian,  seperti Rohis  STIS,  Wish  Muharram  1435  H,
Kartun  Muslimah,  dan  Kajian  Islam Statistik.  Sedangkan  pada  cluster  merah, topik-topik  banyak  berkaitan  dengan entertainment, seperti Harry Potter, SpongeBob  SquarePants,  Cinema  21,  dan Batik Indonesia.

## Angkatan 55
Gambar  3  (Lampiran  5)  merupakan visualisasi  top  200 fanpages dengan jumlah likes terbanyak. Terdapat 132 users dan  60  kategori fanpages pada dataset yang  divisualisasikan.  Berbeda  dengan angkatan 54 yang cenderung membentuk 2 buah cluster yang  signifikan,  visualisasi angkatan  55  menunjukkan  karakteristik user  yang  lebih  heterogen  sehingga  setiap cluster memiliki node yang  tersebar diantara cluster - cluster lainnya.  Dari sejumlah fanpages yang ada pada angkatan 55, belum terlihat dominasi fanpages yang diinisiasi  oleh  angkatan  tersebut. Likes masih  mendominasi fanpages komunitas umum  yang  ada  di  STIS,  seperti  STIS Bersih,  Senat  Mahasiswa  STIS,  dan Sekolah  Tinggi  Ilmu  Statistik  (official).
Cluster merah pada angkatan 55
mengandung  sejumlah fanpages yang beririsan  dengan cluster hijau  pada angkatan 54.

## Angkatan 56
Dengan  mekanisme  pemilihan dataset dan  teknik  visualisasi  yang  sama,  pada angkatan  56  diperoleh  visualisasi  yang memiliki  lebih  terstruktur.  Dari  visualisasi pada  Gambar  4  (Lampiran  6)  terlihat  jelas bahwa  terbentuk  dua  buah cluster besar, yakni hijau dan biru, di mana kedua cluster tersebut  dihubungkan  oleh cluster oranye.
Masa Pengenalan dan Pembentukan
Karakter merupakan fanpage yang dominan menyatukan mahasiswa angkatan 56.  Topik  yang  banyak  dibahas  pada cluster  hijau  adalah  topik  mengenai hiburan,  seperti  Harry  Potter,  Justin Bieber,  SpongeBob  SquarePants,  dan Dahsyat. Sedangkan pada cluster biru topik yang  dibahas  didominasi  oleh fanpages seputar  organisasi  dan  kegiatan  di  STIS,
seperti  Senat  Mahasiswa  STIS,  Dies Natalis  STIS,  Media  Kampus  STIS,  dan Sekolah  Tinggi  Ilmu  Statistik  (Official). Namun  demikian,  terdapat  pula  beberapa fanpages  public  figure pada  cluster  biru yang  memiliki  jumlah  like  yang  banyak, seperti  Mario  Teguh,  Ustadz  Felix  Siauw, Susilo  Bambang  Yudhoyono,  dan  Yusuf Mansur (Official).

## Angkatan 57
Angkatan  57  merupakan  mahasiswa tahun  pertama  pada  saat  penelitian  ini dilaksanakan,  artinya  mahasiswa  pada angkatan ini baru mengikuti perkuliahan di STIS  selama  sekitar  3  bulan.  Dengan mengambil  200  top fanpages ,  diperoleh sebanyak 273 users . Berdasarkan visualisasi  yang  diperoleh  pada  Gambar  5 (lampiran 7), social graph yang dihasilkan bersifat sangat heterogen. Keberagaman ini dapat  dipengaruhi  oleh  karakteristik  sosial media  dari  mahasiswa  baru  yang  berasal dari  lingkungan  sekolah  dan  daerah  yang berbeda sebelum menempuh pendidikan di STIS.  Terlihat  juga  bahwa  terdapat gap / space pada  pusat  visualisasi  yang belum  berisi node penghubung.  Gap tersebut dapat dimanfaatkan untuk membuat node penghubung yang
menjembatani keragaman karakteristik
user
pada angkatan 56 dengan memperkenalkan fanpage yang  memuat topik dari semua cluster yang terbentuk.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  objek  studi  kasus  yang diamati pada penelitian ini, dapat diperoleh kesimpulan  bahwa  preferensi  mahasiswa STIS  dapat  tergambar  melalui  aktifitas yang  dilakukan  di  sosial  media.  Hal  ini dibuktikan  dengan  diperolehnya  sejumlah fanpages yang  beragam  dari  berbagai kategori dengan menelusuri aktifitas sosial media  pada  akun-akun  Facebook  yang mewakili mahasiswa STIS dari 4 angkatan yang  aktif  menjalani  perkuliahan  di  STIS pada saat penelitian ini dilakukan. Dari  segi  komunitas,  penggunaan  sosial media  juga  efektif  untuk  menyatukan
berbagai  komunitas  yang  berbeda  namun memiliki  tujuan  yang  sama.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  jumlah likes yang diperoleh  pada fanpages yang  diciptakan terkait  dengan  organisasi  dan  kepanitiaan di  STIS,  seperti  Senat  Mahasiswa,  Masa Pengenalan  dan  Pembentukan  Karakter, Dies  Natalis,  dan  STIS  Bersih.  Dengan mengetahui  komunitas-komunitas  yang ada  pada  STIS,  khususnya  tiap  angkatan, dosen dapat melakukan inovasi pengajaran sesuai  dengan  komunitas  yang  diminati oleh  mahasiswa  yang  diajarkan.  Hal  ini tentu  akan  menghindari  kebosanan  dan membuat  mahasiswa  antusias  mengikuti pembelajaran.
Sosial  media  merupakan  salah  satu sumber  data  yang  memiliki  kelebihan tersendiri dibandingkan dengan pengumpulan  data  secara  konvensional seperti  survei.  Data  pada  sosial  media dapat  diperoleh  dengan effort yang  lebih kecil,  namun  dengan filtering dan  analisis data  yang  tepat  dapat  memberikan insight yang jauh lebih cepat dibandingkan dengan survei.  Namun  demikian,  data  yang terdapat  pada  sosial  media  sulit  untuk dipertanggungjawabkan  kebenarannya  dan berpotensi  terkena spam yang  dapat mengaburkan  data  sesungguhnya.  Oleh karena  itu,  penelitian  lanjutan  diperlukan, serta  pengembangan  teknik-teknik  analisis agar  dapat  menghasilkan  data  yang representatif.  Perbaikan  regulasi  bagi pengguna  internet  oleh  pemerintah  dan pengawasan pengguna yang dilakukan oleh vendor  sosial  media  yang  semakin  baik juga dapat menjadi harapan untuk menjadikan  sosial  media  sebagai  sumber data yang valid.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbasi, M. A., S. K. Chai, H. Liu, and K. Sagoo.  2012.  "Real-world  behavior analysis  through  a  social  media lens." Social Computing, Behavioral- Cultural  Modeling  and  Prediction. Springer. 18-26. Aggarwal,  Charu C. 2011. Social Network Data Analytics. Springer.
2015. DMR  Digital  Statistics. Accessed
Desember 16, 2015. http://expandedramblings.com/index. php/by-the-numbers-17-amazing-
facebook-stats/.
Heidemann,  J.,  M.  Klier,  and  F.  Probst.
2012.  "Online  social  networks:  A survey  of  a  global  phenomenon." Computer  Network,  56(18) 3866- 3878.
2015. Jeffbullas. Accessed  Desember  16,
2015. http://www.jeffbullas.com/2015/04/1 7/21-awesome-facebook-facts-and- statistics-you-need-to-check-out/. Keatinge,  Fergus  J.D.  2015.  "Examining
the  effects  of  digital  social  networks on  new  physical  human  interactions and  social  networks:  A  validation  of Dunbar's Numbers." Social Networking 72-79. Mislove,  A.  E.  2009.  "Online  social setworks:  Measurement,  analysis,
and applications to distributed information system." ProQuest.
Rieder,  B.  2013.  "Studying  Facebook  via
data extraction:
The Netvizz application." WebSci '13 Proceedings  of  the  5th  Annual  ACM Web Science Conference. New York: ACM. 346-355. Rohman,  Abdul,  Ardani  Yustriana  Dewi, Kemas  M.  Irsan  Riza,  and  Takdir. 2014.  "Sosial  Graf  untuk  Visualisasi Data Facebook Menggunakan Visual Interaction System (Vis.js)."
2015b. Statista. Accessed  Desember  16,
2015. http://www.statista.com/statistics/27 2014/global-social-networks-ranked- by-number-of-users/.
2015a. Statista. Accessed  Desember  16, 2015. http://www.statista.com/statistics/27 8414/number-of-worldwide-social- network-users/. 2014. Statista. Accessed  Desember  16,
2015.
http://www.statista.com/statistics/26 8136/top-15-countries-based-on- number-of-facebook-users/.
Wilson,  Christo,  Alessandra  Sala,  Krishna
P.N.  Puttaswamy,  and  Ben  Y.  Zhao. 2012.  "Beyond  Social  Graphs:  User Interactions in Online Social
Networks  and  their  Implications." ACM Transactions on Web.
Lampiran 1

## Gambar 1. Tahapan Pengumpulan Data

## Lampiran 2
Tabel 3. Top 20 Fanpages dengan Jumlah Likers Terbanyak pada Angkatan 54-57
Fan Page Kategori Jumlah Likers Senat Mahasiswa STIS Organization 541 Masa Pengenalan dan Pembentukan Karakter Organization 539 Sekolah Tinggi Ilmu Statistik College & University 493 Sekolah Tinggi Ilmu Statistik (Official) College & University 476 Facebook for Every Phone App Page 475 Mario Teguh Public Figure 440 Harry Potter Movie 419 Dies Natalis STIS Education 317 Meme Comic Indonesia Entertainment Website 256 SpongeBob SquarePants TV Show 249 UKM Bimbel STIS Official Education 234 PKL 54 STIS News/Media Website 230 Ninja Saga App Page 227 Media Kampus STIS Media/News/Publishing 224 Batik Indonesia Clothing 215 Ustadz Felix Siauw Author 211 Badan Pusat Statistik Government Organization 204 Pemilihan DPM DAN SEMA STIS Organization 199 Tere Liye Writer 197 Justin Bieber Musician/Band 185 Lampiran 3
Tabel 4. Nilai Statistik untuk Top 200 fanpages pada Setiap Angkatan
Ukuran Jaringan Angkatan 54 Angkatan 55 Angkatan 56 Angkatan 57 Simpul 391 332 782 473 Ikatan 5443 3165 8636 5226 Avg. Degree 13,921 9,533 11,043 11,049 Graph Density 0,071 0,058 0,028 0,047 Modularity 0,196 0,216 0,24 0,258 Number of Communities 5 5 195 5 Avg. Path Length 2,407 2,513 2,46 2,608
Ekstraksi data grup yang memiliki unsur STIS beserta angkatannya Ekstraksi data user yang tergabung dalam grup terpilih Ekstraksi data fanpages’ likes dari user yang terpilih
Lampiran 4
Gambar 2. Top 200 Likes pada Angkatan 54
Lampiran 5
Gambar 3. Top 200 Likes pada Angkatan 55
Lampiran 6
Gambar 4. Top 200 Likes pada Angkatan 56
Lampiran 7
Gambar 5. Top 200 Likes pada Angkatan 57