Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1

## 1

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

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

## Dinamika Usaha Perikanan Masyarakat Suku Akit di Kepulauan Riau

## The Dynamics of Problems of Akit Ethnic Community in Riau Islands
*Marisa Elsera 1,2 , Darsono Wisadirana 2 , Wawan Edi Kuswandoro 2 , Anif Fatma Chawa 2 , Casiavera 1 , dan Elfa Oprasmani 3 1 Sosiologi, Universitas Maritim Raja Ali Haji Jalan Raya Dompak - Tanjungpinang 29124, Provinsi Kepulauan Riau, Indonesia 2 Sosiologi, Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Lantai 3 Gedung A. Jl. Veteran (65145) Malang, Jawa Timur, Indonesia 3 Pendidikan Biologi, Universitas Maritim Raja Ali Haji
Jalan Raya Dompak - Tanjungpinang 29124, Provinsi Kepulauan Riau, Indonesia International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

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

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

## A B S T R A C T

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

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

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

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

## ARTICLE INFO
ABSTRAK
Makalah ini bertujuan untuk mendeskripsikan dinamika permasalahan pada usaha penangkapan perikanan dan usaha budi daya perikanan pada masyarakat Suku Akit yang merupakan salah satu dari komunitas adat terpencil (KAT) di Indonesia. Suku Akit belajar melakukan budi daya ketam (kepiting bakau/ Scylla ) dan siput bakau (Siput mangrove/ Telescopium  Telescopium) secara  otodidak  dan  mengalami  kegagalan.  Penelitian  ini  menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan deskriptif. Penelitian dilakukan pada tahun 2020-2021 dan pengolahan data dilakukan pada tahun 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada dua golongan masalah masyarakat Suku Laut, pertama dalam hal penangkapan mereka hanya bisa melakukan penangkapan dengan menggunakan alat-alat tradisional dengan risiko lingkungan lebih kecil namun hasil tangkapan juga sangat sedikit. Kedua, mereka  mengalami  kendala  pengetahuan,  akses  dan  kurangnya  pendampingan  pada  perikanan  budi  daya. Pada usaha budi daya kepiting bakau, mereka masih mengalami beberapa kendala, yaitu pertama, Suku Akit belum memahami tingkah laku kanibalisme ketam yang dibudi dayakan, sehingga ketam dewasa dengan anak ketam digabungkan dalam satu kolam ketam budi daya. Kedua, Suku Akit membuat kolam budi daya ketam yang lebih rendah, sehinggapada saat air pasang ketam yang dibudi dayakan hanyut karena arus pasang surut. Ketiga, mereka tidak dilakukan pengecekan kualitas air pada lingkungan budi daya secara berkala.
Kata Kunci: Suku Akit, budi daya perikanan, penangkapan, risiko lingkungan, Suku Laut

## ABSTRACT
This paper aims to describe the dynamics of fishing and aquaculture businesses in the Akit community, which is one of the remote indigenous communities (KAT) in Indonesia. The Akit learnt to cultivate mangrove crabs (Scylla) and mangrove snails (Telescopium) by themselves and experienced failure. This research uses a qualitative method with a descriptive approach. The research was conducted in 2020-2021 and data processing was carried out in 2022. Based on the results of the research, two classes of problems of the Sea Tribe community can be identified, firstly in terms of fishing they can only catch using traditional tools with less environmental risk but the catch is also very small. Secondly, there is the issue of aquaculture, where they experience constraints in knowledge, access and lack of assistance.  The weaknesses in the Akit Tribe's fisheries efforts are First, the Akit Tribe combines adult oysters with juvenile oysters because they do not understand the cannibalistic behaviour of the cultivated oysters. Secondly, the Akit Tribe made a lower oyster cultivation pond at high tide so that the cultivated oysters were washed away by the tidal current. Third, there is no regular checking of water quality in the cultivation environment.
Keywords: Akit Ethnic, aquaculture, fishing, environmental risk, Laut Ethnic
Diterima tanggal : 4 April 2023 Perbaikan naskah: 27 Desember 2023 Disetujui terbit   : 21 Februari 2024
Korespodensi penulis:
Email: marisaelsera@umrah.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v10i1.12602 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

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

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

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

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

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Orang  laut  merupakan  salah  satu  suku pengembara  ( Sea  Nomads )  yang  mendiami Indonesia.  Ada  dua  klan  suku  pengembara  laut, yakni Suku Bajau dan Orang Laut. Suku Bajau hidup tersebar  di  kawasan  timur  Indonesia  seperti  Pulau Sulawesi, Maluku, Nusa Tenggara Timur dan Nusa Tenggara  Barat.  (Ariando  &  Arunotai,  2022). Sementara  itu,  orang  Laut  lebih  banyak  tersebar di  Kawasan  barat  Indonesia  seperti  di  Provinsi Kepulauan Riau, Provinsi Riau dan Jambi (Elsera, Afriani, & Solina, 2023). Keberadaan Orang Laut di
Sumatera paling banyak tersebar di Kepulauan Riau yakni  sekitar  12.800,  sementara  di  Riau  terdapat sekitar  11.887,  Bangka  Belitung  sekitar  500  dan Jambi sekitar 3.200. (Ariando, 2020).
Orang  Laut  di  Indonesia  disebut  dengan nama beragam tergantung entitas budayanya seperti di Kabupaten Lingga disebut Suku Laut, di Batam ditemukan istilah “Orang Darat” dan di Kabupaten Tanjungbalai  Karimun  disebut  Suku  Laut,  Orang Asli,  Suku  Akit  dan  Suku  Duano.  (Arman  & Swastiwi,  2022).  Orang  Laut  hidup  dalam  tiga kelompok; sudah lama hidup di darat, baru menetap
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
di darat dan masih nomaden di laut. (Kadir et al., 1986). Sejak tahun 1990-an, secara bertahap Orang Laut di Kepulauan Riau telah didaratkan sehingga sebagian  besar  tidak  lagi  mengembara  di  laut menggunakan kajang (sampan khas “Orang Laut”). Pemerintah  melakukan  perubahan  terarah  untuk Orang  Laut  terbentuk  karena  pandangan  bahwa Orang  Laut  terbelakang,  terisolasi  dan  bersifat kesukuan. (Lenhart, 1997). Secara bertahap Orang Laut  dipindahkan  ke  darat  dan  meninggalkan kehidupan  mereka  yang  nomaden  di  atas  kajang (Elsera, 2019)
Dasar hukum untuk mendaratkan masyarakat Suku  Akit  diatur  dalam  Keputusan  Presiden Republik  Indonesia  Nomor  111  Tahun  1999 Tentang Pembinaan Kesejahteraan Sosial Komunitas Adat  Terpencil,  Peraturan  Presiden  Nomor  186 Tahun 2014 tentang Pemberdayaan Sosial terhadap Komunitas  Adat  Terpencil  dan  Peraturan  Menteri Sosial Nomor 12 Tahun 2015 Tentang Pelaksanaan Peraturan Presiden Nomor 186 Tahun 2014 Tentang Pemberdayaan  Sosial  Terhadap  Komunitas  Adat Terpencil Kebijakan-kebijakan  tersebut  membuat perubahan besar dalam pola hidup Orang Laut dari nomaden menjadi hidup di darat layaknya mayoritas masyarakat  Melayu. (Elsera  &  Adhayanto,  2022) . Namun, kebijakan untuk mendaratkan Orang Laut memang  tidak  serta  merta  merubah  seluruh  lokal wisdom Orang Laut dalam pengobatan (Syafitri et al., 2023),  kebebasan  spiritual  (Elmustian  et  al., 2018), kepercayaan asli (Rudi & Hatmoko, 2022), relasi  gender  (Wahyuni  &  Solina,  2021),  norma sosial  (Suwarlan et  al., 2023) dan  entertaining wisdom (Elmustian et  al., 2018)  dan menjaga ekosistem. Perubahan tetap terjadi pada hal berikut, seperti pola pemukiman (Lenhart, 2002) , kehidupan sosial (Elsera et  al., 2022) pendidikan,  sistem perekonomian (Faisal et  al., 2019), pencatatan sipil  dan  adminsitrasi  kependudukan (Elsera, Widiyani, et al., 2021) , pernikahan (Elsera, Niko, et  al., 2022),  praktik  beragama  (Elsera,  Afriani,
& Solina, 2023) serta alat tangkap (Elsera, Yahya, et  al., 2021) .  Perubahan  terhadap  Orang  Laut  ini terjadi  akibat  faktor  eksternal  maupun  internal (Elsera, Rahmawati, et al., 2022). Kondisi ini berlaku hampir pada setiap Orang Laut di Kepulauan Riau termasuk Suku Duano, Suku Laut, Suku Akit dan sebagainya.
Suku  Akit  merupakan  salah  satu  Orang Laut di Kepulauan Riau. Mereka mendiami Dusun Bangsal  Ujung,  Kecamatan  Belat  Kabupaten Tanjungbalai  Karimun,  Provinsi  Kepulauan  Riau. Selain  melaut,  Suku  Akit  melakukan  diversifikasi pekerjaan dengan bekerja di dapur arang, berladang
hingga melakukan budi daya perikanan. Budi daya dilakukan  dengan  kemampuan  otodidak  sehingga memang tidak ada pelajaran dan pelatihan khusus yang  mereka  dapatkan.  Hal  ini  berakibat  pada timbulnya permasalahan dalam budi daya perikanan yang dilakukan.
Uraian di atas menjadi alasan menarik untuk melakukan  identifikasi  permasalahan  budi  daya perikanan yang dialami oleh Suku Akit di Dusun Bangsal  Ujung,  Kecamatan  Belat,  Kabupaten Tanjungbalai  Karimun,  Provinsi  Kepulauan  Riau. Analisis  ini  menjadi  penting  untuk  menunjukkan kelemahan  dari  usaha  budi  daya  yang  dilakukan Suku  Akit  secara  otodidak.  Hasil  penelitian  ini diharapkan bisa menjadi gambaran bagi pemerintah dalam mengambil kebijakan terkait intervensi usaha budi daya perikanan pada Suku Akit.

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian  ini  menggunakan  paradigma konstruktivis.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode kualitatif dimana yang diteliti  adalah  gambaran  kehidupan  dan  tindakan manusia dalam interaksi sosialnya. Pendekatan yang digunakan adalah deskriptif. Menurut Bogdan dan Taylor  (dikutip  dalam  Moleong,  2018)  metode kualitatif  diartikan  sebagai  prosedur  penelitian yang  menghasilkan  data  deskriptif  berupa  kata- kata  tertulis  atau  lisan  dari  orang-orang  dan perilaku  yang  dapat  diamati.  Seperti  penelitian sosial  pada  umumnya,  data  yang  disajikan  dalam laporan penelitian ini meliputi data primer dan data sekunder. Layaknya penelitian sosial pada umumnya, data yang disajikan merupakan hasil pengumpulan dana analisis data pada tahun 2020-2022. Penelitian dilakukan  di  Dusun  Bangsal  Ujung,Kabupaten Tanjungbalai  Karimun,  Provinsi  Kepulauan  Riau. Pemilihan  lokasi  ini  didasarkan  pada  beberapa pertimbangan, yaitu (1) lokasi penelitian ini didiami oleh Suku Akit, (2) ada usaha budi daya perikanan yang  dilakukan  Suku  Akit  yang  belum  tampak  di pemukiman Orang Laut lainnya di Kepulauan Riau.
Jenis data yang dikumpulkan dalam penelitian ini  meliputi  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  di  dapatkan  melalui  wawancara  dengan informan kunci yang berasal dari Suku Akit. Serta ada informan lain di luar Suku Akit yang menikah dengan perempuan Suku Akit. Pengumpulan data dilakukan secara bertahap dari tahun 2020 - 2022 di pemukiman Suku Akit, Bangsal Ujung, Kecamatan Belat,  Kabupaten  Tanjungbalai  Karimun.  Adapun data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini berkaitan dengan permasalahan budi daya perikanan yang dialami oleh Suku Akit.
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] .
ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra

## Kondisi  Masyarakat Suku Akit
Masyarakat  Suku  Akit  mengalami  proses adaptasi  cukup  lama.  Berawal  dari  masyarakat nomaden di lautan menjadi orang darat memerlukan proses  adaptasi  yang  panjang.  Suku  Akit  pada awalnya  merupakan  seorang  pengembara  hidup di  perahu getek atau kajang dan  mencari  nafkah menggunakan  alat  tangkap  sederhana,  dan  mulai beradaptasi  dengan  usaha  baru  yaitu  budi  daya perikanan.

## 1. Dinamika Penangkapan Ikan oleh Suku Akit
Mata pencaharian sebagian besar masyarakat Suku Akit yaitu nelayan (Elsera, Yahya, et  al., 2021).  Masyarakat  Suku  Akit  melakukan berbagai  aktivitas  yang  berhubungan  langsung dengan  laut  seperti  menangkap  ikan,  memancing dan menombak. Masyarakat Suku Akit ini memiliki kebiasaan  memancing  pada  malam  hari.  Mereka mempercayai bahwa memperoleh ikan lebih mudah apabila  memancing  pada  tengah  malam.  Peralatan yang  digunakan  berupa  perahu getek atau kajang (perahu  dengan  atap  dari  daun  mengkuang)  dan tombak.  Kehidupan  mereka  memang  sangat ketergantungan dengan hasil tangkapan ikan karena mereka hanya melaut, bahkan selama 24 jam hidup mereka berada di atas perahu/kajang.
Ketika  masih  hidup  nomaden  Suku  Akit hanya  memanfaatkan  hasil  laut  sebagai  makanan sehari-hari.  Suku  Akit  menggunaan  alat  tangkap yang  sederhana  Ketika  melaut  seperti  bubu  dan injap .  Hal  ini  berimbas  pada  hasil  tangkapan yang  sangat  sedikit,  dan  hanya  cukup  untuk dikonsumsi  keluarga.  Meski  demikian,  Suku  Akit tetap  berupaya  beradaptasi  dengan  lingkungan tempat tinggalnya.
Suku  Akit  mengalami  proses  adaptasi  yang tidak  gampang  pasca  “dirumahkan”.  Pengetahuan yang  mereka  wariskan  terutama  dalam  hal  melaut tetap  diaplikasikan  meskipun  sudah  tidak  lagi nomaden di laut. Suku Akit memiliki kemampuan untuk  membaca  alam,  membaca  mata  angin  dan cuaca sebagai salah satu cara yang dilakukan untuk bertahan  hidup.  Masyarakat  suku  asli  itu  juga memiliki hard skill dalam menangkap ikan terutama membuat ikan merasa lemas dan mudah ditangkap. Hal ini diakui oleh salah satu masyarakat Suku Akit, Jaharep sebagai berikut:
“Sebagian  dari  kami  terutama  yang tua-tua  masih  bisa  membaca  kondisi  cuaca dengan menggunakan rasi bintang. Jadi kita tahu  kapan  turun  ke  laut  kapan  sebaiknya jangan turun karena hasil tangkapan tidak
akan  banyak  pada  musim  tersebut  atau kapan saatnya angin kuat,” jelasnya.
Menurutnya,  untuk  menangkap  udang menggunakan  jaring,  togok  dan  tumbang  yang didamparkan  pada  arus  kencang.  Penangkapan udang  harus  memperhatikan  musim,  biasanya tangkapan  banyak  ini  dimulai  dari  bulan  Januari, biasanya  sampai  dengan  bulan  Mei.  Pengetahuan usaha  penangkapan  ikan  diperoleh  secara  turun menurun,  bahkan  anak-anak  Suku  Akit  sudah bekerja di laut.
Adapun  alat  tangkap  sederhana  yang digunakan  masyarakat  Suku  Akit  tergantung pada  apa  yang  akan  ditangkap  dan  bagaimana teknik  untuk  menangkapnya.  Mereka  menangkap kepiting  dengan  menggunakan  alat Pento ,  Bubu yang dari kawat, dan Injap atau Gancu (baik yang pakai  pancang  atau  tanam),  jaring  atau  jala.  Suku Akit  merakit  sendiri  peralatan  tangkap  sederhana dengan  pengalaman  sendiri  yang  Suku  Akit  itu miliki.
Hal  ini  pun  diakui  oleh  Safar,  pemuda tempatan  yang  menikah  dengan  perempuan  Suku Akit.  Safar  mengaku  banyak  belajar  melaut  dari masyarakat Suku Akit. Seperti halnya kemampuan dalam  membaca  musim.  Safar  mengaku  bahwa untuk musim (angin) selatan menjadi musim paling banyak  mendapatkan  udang.  Jadi  pada  musim  ini nelayan akan menangkap udang. Selain itu, strategi mengangkap ketam /kepiting  dilakukan  dengan memperhatikan  kondisi  air  laut.  Apabila  air  laut sedang  mengalami  pasang  mulai  dari  pagi  sampai malam,  nelayan  Suku  Akit  hanya  akan  mencari ketam pada siang hari saja. Seperti yang diungkapkan Safar berikut ini:
“Kalau  pasang,  maka  akan  sulit untuk  mencari  ketam.  (jadi)  perlu memperhatikan waktunya. Kalau siang air besar, nyari ketam tak perlu sampai malam karena  waktu  malam  nanti  akan  lebih sedikit ketam yang bisa didapatkan,”
Berdasarkan  pernyataan  Safar  di  atas,  jika pasang  tiba  akan  sulit  menangkap ketam karena persoalan umpan. Informan tersebut menyebutkan bahwa  umpan  akan  sulit  bertahan  di  alat  tangkap pada  saat  air  pasang,  sebab  umpan  menggunakan ikan jejai yang rawan hanyut.
Masyarakat  Suku  Akit  menangkap ketam dengan menggunakan injap dan bubu yang dibuat secara  mandiri.  Mardi  salah  seorang  Suku  Asli dari  Batam  yang  pindah  ke  Dusun  Bansal  Ujung memberikan  pengetahuan  baru  bagi  masyarakat Suku Akit khususnya dalam melakukan pembuatan
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Permasalahan Usaha Perikanan Masyarakat Suku Akit di Kepulauan Riau   | Elsera et al Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 41-48
alat  tangkap injap dan  bubu  serta  budi  daya perikanan.
Keterangan  Informan  Mardi  menyebutkan bahwa  alat  tangkap injap dan  bubu  itu  dibuatnya sendiri  setelah  belajar  dari youtube (Gambar  1). Pengetahuan itulah yang kemudian dia aplikasikan dan  tularkan  kepada  masyarakat  Suku  Akit  yang lainnya. Meskipun terkadang gagal, tapi tak jarang juga berhasil.
“Bubu  ini  saya  buat  setelah  belajar dari  youtube.  Persoalan  masyarakat  Suku Akit  mengenai  bubu  ini  sebenarnya  di harga  bahan  untuk  membuatnya  mahal. Bahan terbuat dari besi pagar warna hijau itu  (menyebabkan  biaya  bahannya)  lebih mahal dari besi biasanya. Masa pemakaian jika  menggunakan  besi  biasa  hanya  akan bisa  bertahan  6-7  bulan.  Namun,  jika menggunakan  besi  hijau  akan  bertahan sekitar 3 tahun.
Berdasarkan  Gambar  2,  dapat  dilihat  cara pemasangan  bubu  ini  ditaruh  dengan  umpan  lalu dikasih pancang untuk menyangga bubu agar tidak bergeser atau terseret arus. Cara umpannya dengan memasang  ikan.  Oleh  karena ketam itu  sifatnya mengikuti  arus,  maka    bubu  atau injap harus dipasang di arus kuat.
Selain  Bubu,  masyarakat  Suku  Akit  juga menggunakan Injap sebagai salah satu alat tangkap. Seperti bubu, injap juga dibuat sendiri oleh Mardi dan  diajarkan  kepada  beberapa  masyarakat  Suku Akit lainnya. Hal yang membedakan Injap dan Bubu adalah model dan waktu digunakannya yang sangat tergantung pada kondisi air. Injap dapat digunakan jika air pasang, sebab penggunaannya mesti dijejak. Ketika air surut, maka injap tidak dapat digunakan. Nantinya setelah injap dipasang, ketam akan masuk ke  dalam injap tersebut  dan  sulit  untuk  keluar (Gambar 3).
sampai malam karena waktu malam nanti akan lebih sedikit ketam yang bisa didapatkan,”
Berdasarkan  pernyataan  Safar  di  atas,  jika  pasang  tiba  akan  sulit menangkap ketam karena  persoalan  umpan.  Informan  tersebut  menyebutkan  bahwa  umpan  akan  sulit bertahan di alat tangkap pada saat air pasang, sebab umpan menggunakan ikan jejai yang rawan hanyut.
Masyarakat Suku Akit menangkap ketam dengan menggunakan injap dan bubu yang dibuat secara mandiri. injap Hal menarik, Mardi salah seorang Suku Asli dari Batam yang pindah ke Dusun Bansal Ujung setelah menikahi istrinya memberikan pengetahuan baru bagi masyarakat Suku Akit khususnya dalam melakukan pembuatan alat tangkap injap dan bubu serta budi daya perikanan.
Keterangan  Informan  Mardi  menyebutkan  bahwa  alat  tangkap injap dan  bubu  itu dibuatnya  sendiri  setelah  belajar  dari youtube (Gambar  1).  Pengetahuan  itulah  yang kemudian  dia  aplikasikan  dan  tularkan  kepada  masyarakat  Suku  Akit  yang  lainnya. Meskipun terkadang gagal, tapi tak jarang juga berhasil.
“Bubu ini saya buat setelah belajar dari youtube. Persoalan masyarakat Suku Akit  mengenai  bubu  ini  sebenarnya  di  harga  bahan  untuk  membuatnya mahal. Bahan terbuat dari besi pagar warna hijau itu (menyebabkan biaya bahannya)  lebih  mahal  dari  besi  biasanya.  Masa  pemakaian  jika menggunakan besi biasa hanya akan bisa bertahan 6-7 bulan. Namun, jika menggunakan besi hijau akan bertahan sekitar 3 tahun.
Gambar  1. Bubu Sebagai Salah Satu Alat Tangkap yang Digunakan Suku Akit.
Gambar  1.  Penggunaan  Injap  sebagai  Salah  Satu  Alat Tangkap yang digunakan Suku Akit.
Gambar . 2. Simulasi Penggunaan Bubu sebagai salah Satu Alat Tangkap yang Digunakan Suku  Akit.
Gambar  1. Bubu sebagai salah satu alat tangkap yang digunakan Suku Akit
Gambar  2 Simulasi penggunaan Bubu sebagai salah satu alat tangkap yang digunakan Suku

## Akit
Berdasarkan gambar 2, dapat dilihat cara pemasangan bubu ini ditaruh dengan umpan lalu  dikasih  pancang  untuk  menyangga  bubu  agar  tidak  bergeser  atau terseret  arus.
Cara umpannya dengan memasang ikan. Oleh karena ketam itu sifatnya mengikuti arus,
maka  bubu atau injap harus dipasang di arus kuat. Selain Bubu, masyarakat Suku Akit juga menggunakan Injap sebagai salah satu alat tangkap.  Seperti  bubu, injap juga  dibuat  sendiri  oleh  Mardi  dan  diajarkan  kepada beberapa masyarakat Suku Akit lainnya. Hal yang membedakan Injap dan Bubu adalah model dan waktu digunakannya yang sangat tergantung pada kondisi air. Injap dapat
digunakan jika air pasang, sebab penggunaannya mesti dijejak. Ketika air surut, maka injap tidak dapat  digunakan. Nantinya setelah injap dipasang, ketam akan masuk ke dalam injap tersebut dan sulit untuk keluar (Gambar 3).
Gambar 3 Penggunaan Injap sebagai salah satu alat tangkap yang digunakan Suku Akit
Usaha  penangkapan  ini  dilakukan  masyarakat  Suku  Laut  sebagai  strategi  bertahan hidup  bagi  mereka  ditengah  tingginya  harga  kebutuhan  pokok.  Mereka  melakukan upgrade alat tangkap untuk menunjang perekonomian mereka. Jadi, mereka tidak saja mengandalkan pengetahuan penangkapan yang diwariskan oleh nenek moyang mereka tapi mencoba beradaptasi dengan pengetahuan baru yang lebih modern.

## 2.  Dinamika Budi daya Perikanan
Suku Akit mulai berpikir untuk melakukan budi daya di awali pada tahun 2019. Keinginan tersebut  berawal  karena  kebutuhan  keluarga  semakin  meningkat  sementara pendapatan dari melaut semakin turun. Jika awalnya bisa mendapatkan kelebihan hasil tangkap  untuk  dijual  ke  tauke,  belakangan  hasil  tangkapan  hanya  cukup  untuk kebutuhan  sendiri.  Oleh  sebab  itu,  Suku  Akit  menyadari  perlu  untuk  menambah pendapatan  keluarga (Elsera, Afriani, & Samnuzulsari, 2023) .  Budi  daya  perikanan  yang dilakukan adalah dengan memanfaatkan benih ketam (kepiting bakau/ Scylla ) dan siput bakau (siput mangrove/ telescopium sp ) yang mereka dapatkan dari hasil tangkapan laut.
Mereka  memanfaatkan  lahan  yang  tersedia  cukup  besar  (estimasi  2  hektar)  yang diberikan pemerintah ketika “merumahkan” mereka.
Masyarakat  Suku  Akit  mulai  melakukan  proses  budi  daya  perairan  yang  sederhana. Mereka membuat kolam-kolam sederhana dan berupaya membudi dayakan ketam dan siput bakau. Ketam dan siput bakau yang didapat dari hasil tangkap menggunakan bubu, kemudian dibawa pulang dan dimasukkan ke kolam sederhana. Mereka dibiarkan hidup dan diberikan makan secara rutin.
Usaha penangkapan ini dilakukan masyarakat Suku  Laut  sebagai  strategi  bertahan  hidup  bagi mereka ditengah tingginya harga kebutuhan pokok. Mereka  melakukan  upgrade  alat  tangkap  untuk menunjang  perekonomian  mereka.  Jadi,  mereka tidak saja mengandalkan pengetahuan penangkapan yang  diwariskan  oleh  nenek  moyang  mereka  tapi mencoba beradaptasi dengan pengetahuan baru yang lebih modern.

## 2. Dinamika Budi Daya Perikanan
Suku  Akit  mulai  berpikir  untuk  melakukan budi  daya  di  awali  pada  tahun  2019.  Keinginan tersebut berawal karena kebutuhan keluarga semakin meningkat  sementara  pendapatan  dari  melaut semakin  turun.  Jika  awalnya  bisa  mendapatkan kelebihan  hasil  tangkap  untuk  dijual  ke  tauke,
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
belakangan  hasil  tangkapan  hanya  cukup  untuk kebutuhan  sendiri.  Oleh  sebab  itu,  Suku  Akit menyadari  perlu  untuk  menambah  pendapatan keluarga  (Elsera,  Afriani,  &  Samnuzulsari,  2023). Budi daya perikanan yang dilakukan adalah dengan memanfaatkan benih ketam (kepiting bakau/ Scylla) dan  siput  bakau  (siput  mangrove/telescopium  sp) yang  mereka  dapatkan  dari  hasil  tangkapan  laut. Mereka  memanfaatkan  lahan  yang  tersedia  cukup besar (estimasi 2 hektar) yang diberikan pemerintah ketika “merumahkan” mereka.
Masyarakat  Suku  Akit  mulai  melakukan proses budi daya perairan yang sederhana. Mereka membuat  kolam-kolam  sederhana  dan  berupaya membudi  dayakan ketam dan  siput  bakau. Ketam dan  siput  bakau  yang  didapat  dari  hasil  tangkap menggunakan bubu, kemudian dibawa pulang dan dimasukkan ke kolam sederhana. Mereka dibiarkan hidup dan diberikan makan secara rutin.
Awalnya semua bibit ketam dan siput bakau yang  didapatkan  dari  hasil  melaut  dimasukkan  ke dalam  kolam-kolam  tersebut  yang  digali  secara manual  dan  masih  kolam  tanah.  Proses  sortir/ pemilihan  hanya  didasarkan  pada  jenis  hasil tangkapan  saja.  Jika  mendapat  bibit ketam ,  maka bibit tersebut akan dimasukkan ke kolam pertama, selanjutnya jika mendapatkan bibit dan siput bakau maka akan dimasukkan ke kolam kedua (Gambar 4). budi daya ketam.
Gambar 4. Pembuatan Kolam Penampungan Siput Bakau (Siput Mangrove/Telescopium sp) di Bangsal Ujung.
Awalnya  semua  bibit ketam dan  siput  bakau  yang  didapatkan  dari  hasil  melaut dimasukkan ke dalam kolam-kolam tersebut yang digali secara manual dan masih kolam tanah. Proses sortir/ pemilihan hanya didasarkan pada jenis hasil tangkapan saja. Jika mendapat  bibit ketam ,  maka  bibit  tersebut  akan  dimasukkan  ke  kolam  pertama, selanjutnya jika mendapatkan bibit dan siput bakau maka akan dimasukkan ke kolam kedua (Gambar 4). budi daya ketam
Gambar  4 Pembuatan Kolam Penampungan Siput Bakau (siput mangrove/telescopium sp) di
Bangsal Ujung
Masyarakat Suku Akit melakukan upaya budi daya perikanan secara otodidak dengan peralatan seadanya. Berbekal pengetahuan seadanya tentang ketam dan siput bakau, kemudian mereka memulai melakukan budi daya perikanan. Tidak hanya pengetahuan yang seadanya, fasilitas dan perlengkapan juga sangat sederhana. Mereka mengalami beberapa kali kegagalan dan mulai melakukan evaluasi dan introspeksi.
Pada awalnya masyarakat Suku Akit menggali sebuah kolam lalu mengisinya dengan air asin. Ketam /kepiting hasil tangkapan mereka ditaruh di kolam tersebut. Namun, cara budi dayabudi daya yang otodidak seperti ini gagal mengembangbiakkan ketam . Banyak ketam yang mati dan yang tertinggal hanya cangkang.
Pada  percobaan  budi  daya  pertama,  mereka  mendapati  banyak ketam yang  mati terutama di minggu pertama setelah dimasukkan ke kolam. Kondisi ini kemudian makin buruk setelah memasuki minggu kedua dan ketiga. Hingga di minggu ketiga secara tidak
sengaja mereka menyaksikan situasi dimana ketam yang besar memakan ketam yang lebih kecil. Kondisi ini membuat mereka menyadari ada kesalahan dengan cara mereka.
Masyarakat  Suku  Akit  melakukan  upaya budi  daya  perikanan  secara  otodidak  dengan peralatan seadanya. Berbekal pengetahuan seadanya tentang ketam dan  siput  bakau,  kemudian  mereka memulai  melakukan  budi  daya  perikanan.  Tidak hanya  pengetahuan  yang  seadanya,  fasilitas  dan perlengkapan  juga  sangat  sederhana.  Mereka
mengalami  beberapa  kali  kegagalan  dan  mulai melakukan evaluasi dan introspeksi.
Pada awalnya masyarakat Suku Akit menggali sebuah  kolam  lalu  mengisinya  dengan  air  asin. Ketam /kepiting hasil tangkapan mereka ditaruh di kolam  tersebut.  Namun,  cara  budi  dayabudi  daya yang otodidak seperti ini gagal mengembangbiakkan ketam . Banyak ketam yang mati dan yang tertinggal hanya cangkang.
Pada  percobaan  budi  daya  pertama,  mereka mendapati  banyak ketam yang  mati  terutama  di minggu  pertama  setelah  dimasukkan  ke  kolam. Kondisi ini kemudian makin buruk setelah memasuki minggu kedua dan ketiga. Hingga di minggu ketiga secara  tidak  sengaja  mereka  menyaksikan  situasi dimana ketam yang  besar  memakan ketam yang lebih kecil. Kondisi ini membuat mereka menyadari ada kesalahan dengan cara mereka. Secara otodidak mereka  mulai  memahami  bahwa ketam tidak  bisa dipelihara dengan cara tersebut. Lalu mereka mulai memisahkan kolam bagi ketam kecil, menengah dan ketam besar.
Setelah  melakukan  sortir  pada ketam sesuai dengan  ukurannya,  kemudian  masalah  baru  pun muncul. Ketam - ketam besar  keluar  memanjat kolam.  Masalah  lainnya  adalah  Ketika  air  pasang di pemukiman mereka sehingga air pasang tersebut lebih  tinggi  dari  permukaan  kolam.  Hal  ini membuat hampir seluruh ketam dan seafood terbawa air pasang. Mereka pun gagal melakukan budi daya. Hal ini sesuai dengan pengakuan Mardi:
“Lama  saya  terpikir  kenapa  setiap pagi  saya  tengok  ketam-ketam  ini  banyak yang  mati,  mula-mula  tinggal  cangkang saja lama-lama ada ketahuan kaki-kakinya terputus.  Tiga  hari  saya  terpikir  itu,  baru saya memahami bahwa ternyata ketam kecil itu dimakan oleh ketam besar.
Pengetahuan  akan  budi  daya  perairan yang  sangat  minim  membuat  mereka  gagal dalam  mengembangbiakkan Ketam . Ketam yang ditempatkan  pada  satu  kolam  tanpa  dipisah berdasarkan  ukuran  akhirnya  saling  menyerang hingga tak ada yang selamat. Setelah dirawat selama 3 bulan, siput bakau cukup berkembang meskipun belum pernah dipanen. Budi daya tersebut mereka lakukan  di  tanah  hutan  bakau.  Saat  siang  hari  air akan  surut  namun  pada  malam  hari  akan  pasang. Meskipun gagal dalam budi daya ketam di kolam, mereka  kemudian  melakukan  upaya  sederhana lainnya  yakni  memelihara ketam di  dalam  ember- ember  kecil  di  laut.  Hingga  penelitian  ini  selesai dilakukan, belum bisa dipastikan keberhasilan budi
ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure
Collective influence Key actor Weight collective influence graph
daya ketam ini.  Semangat  masyarakat  Suku  Akit untuk menggali pengetahuan akan budaya menjadi modal  utama  untuk  memberdayakan  mereka  dari aspek  ekonomi.  Namun,  belum  ada  pihak  yang bersedia untuk menjadi mentor bagi mereka untuk melakukan budi daya perikanan.
Kepiting  termasuk  anggota Crustacea yang memiliki  tubuh  yang  terlindungi  oleh  cangkang yang  sangat  keras,  tersusun  dari  kitin,  serta memiliki senjata dengan sepasang capitnya. Kepiting memiliki  nama  lain  yakni ketam .  Beberapa  jenis kepiting  ialah  seperti  kepiting  bakau  dan  kepiting soka.  Keberhasilan  budi  daya  kepiting  atau ketam pada  suatu  lokasi  dipengaruhi  karakteristik  dari kolam atau tambak budi dayanya. Menurut Syafaat dan  Gunarto  (2018)  salah  satu  faktor  penting dalam  pembesaran  kepiting  yakni  karakteristik tambak  seperti  pintu  masuk  dan  pembuangan air,  kualitas  air,  konstruksi  pematang  serta  faktor lain yang mendukung pertumbuhan kepiting pada lokasi  tertentu.  Parameter  fisika  dan  kimia  lokasi juga berpengaruh terhadap pembudi dayaan ketam seperti  suhu, pH ,  salinitas  serta  substrat/lumpur. Tekstur  substrat  yang  berlumpur  menjadi  tempat ketam untuk  bersembunyi  dari  pemangsa  dan mempertahankan  diri  selama  air  surut  (Budijono, et al, 2020).
Tingginya  mortalitas  pada  budi  daya  yang dilakukan ketam oleh  masyarakat  Suku  Akit disebabkan berbagai faktor salah satunya adalah sifat kanibalisme  pada ketam .  Kepiting  bakau  ( ketam ) memiliki  salah  satu  sifat  memakan  sesama  atau kanibal. Sifat carnivora atau kanibal ini terjadi seiring dengan pertumbuhan kepiting. Semakin bertambah usia  kepiting  maka  kepiting  semakin  menyukai pakan segar (Supadminingsih, et al , 2015). Berbeda dengan kepiting usia juvenile , sifat kanibal ini tidak terjadi karena pada usia juvenile tidak tertarik pada kepiting  yang  terluka  maupun  pada  fase moulting . Apabila  ketersediaan  pakan  pada  kolam  budi daya  tidak  memadai  maka  kepiting  dewasa  akan memakan kepiting yang lebih kecil. Selain tingkah laku  kanibal  dari  kepiting,  tingkat  mortalitas  dari budi  daya  kepiting  juga  dipengaruhi  oleh  mutu pakan  yang  diberikan  serta  faktor  lingkungan tempat  pembudi  dayaan  kepiting  yang  dilakukan. Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Budi et al (2016) bahwa penyebab mortalitas yang tinggi pada  pembudi  dayaan  kepiting  disebabkan  oleh mutu  pakan  yang  rendah  dan  kurang  optimalnya lingkungan.
Rendahnya  kemampuan  hidup/sintasan ( survival  rate )  pada  budi  daya ketam (kepiting bakau/  Scylla)  sangat  dipengaruhi  oleh  tingkah
laku  kanibalisme ketam (kepiting  bakau/  Scylla) khususnya pada budi daya dengan kepadatan tinggi seperti yang dilakukan oleh masyarakat suku Akit. Oleh karena itu, perlu dilakukan upaya pemasangan tempat  perlindungan  ( shelter )  pada  kolam pemeliharaan ketam )  serta  pemberian  pakan  yang cukup. Syafaat dan Gunarto (dikutip dalam Yusneri et  al.,  2020)  menyatakan  bahwa  ketidaktersediaan shelter dan  pakan  yang  kurang  memadai  dapat meningkatkan  kanibalisme  dari  kepiting.  (Koniyo, 2019;  Pujihastuti et  al., 2016)  mengungkapkan bahwa shelter merupakan  salah  satu  faktor  abiotic yang  dapat  berperan  penting  dalam  mengurangi mortalitas yang diakibatkan dari kanibalisme ketam serta  mengurangi  tingkat  stress  dari ketam yang dibudi dayakan.
Masyarakat  suku  Akit  masih  menggunakan bibit ketam dari  hasil  penangkapan  dari  perairan alami  dikarenakan  masih  sulit  melakukan pembenihan ketam (kepiting  bakau/ Scylla ).  Bibit ketam (kepiting bakau/ Scylla ) yang diperoleh dari hasil penangkapan biasanya akan mengalami stress jika digabungkan dalam kolam pembesaran ketam . Hal ini akan menyebabkan rendahnya kualitas bibit ketam dan kemampuan bertahan hidup dari benih yang  ditangkap.  Dikutip  dari  (Suxes  Sihite et  al., 2020) faktor lain penunjang keberhasilan budi daya kepiting  adalah  dengan  memperhatikan  kesehatan bibit  kepiting,  bibit  kepiting  yang  sehat  memiliki ciri-ciri bergerak gesit serta bagian tubuh lengkap.
Sesuai  dengan  kemajuan  tersebut,  pada umumnya  masyarakat  telah  melakukan  usaha budi  daya  perairan,  namun  hasilnya  belum  begitu nyata jika dibandingkan dengan usaha dan potensi yang  tersedia.  Dimana  potensi  budi  daya  perairan belum  berkembang  sebagaimana  mestinya,  juga dan informasi tentang perikanan belum terungkap secara  rinci.  Beberapa  pertimbangan  yang  perlu diperhatikan dalam penentuan lokasi adalah kondisi teknis yang terdiri dari parameter fisika, kimia dan biologi  dan  non  teknis  yang  berupa  pangsa  pasar, keamanan  dan  sumber  daya  manusia  Salah  satu kesalahan  dalam  pengembangan  budi  daya  adalah lingkungan perairan yang tidak cocok (Milne; Pillay dalam Mardiana et al., 2015).
Berdasarkan  uraian  di  atas,  dapat  dilihat beberapa  kelemahan  Suku  Akit  dalam  usaha budi  daya.  budi  daya  Titik  lemah  tersebut  lebih disebabkan  oleh  faktor  berikut,  bahwa:  1) Masyarakat  suku  akit  menggabungkan ketam (kepiting  bakau/ Scylla )  dewasa  dengan  anakan dikarenakan  belum  memahami  tingkah  laku kanibalisme dari ketam (kepiting bakau/ Scylla ) yang dibudidayakan; 2) Kolam budi daya ketam (kepiting
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain
@uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
bakau/ Scylla )  yang  lebih  rendah  pada  saat  air pasang sehingga ketam (kepiting bakau/ Scylla ) yang dibudidayakan  hanyut  karena  arus  pasang  surut dan; 3) Pengetahuan terkait ketersediaan kecukupan pakan  dan  penggunaan shelter pada  kolam  belum dipahami oleh masyarakat.4) Pengecekkan kualitas air serta lingkungan budi daya secara berkala belum dilakukan dengan baik.

## PENUTUP
Suku  Akit  mengalami  permasalahan  dalam proses penangkapan ikan dan budi daya perikanan. Alat  tangkap  ayang  dibuat  secara  otodidak  belum mampu  meningkatkan  pendapatan  keluarga.  Suku Akit  baru  mampu  memenuhi  kebutuhan  primer. Jarang sekali hasil tangkapan Suku Akit dapat dijual ke toke karena tidak begitu banyak.
Suku  Akit  juga  mengalami  permasalahan dalam budi daya. Pertama, Suku Akit menggabungkan ketam dewasa dengan anak ketam dikarenakan belum memahami  tingkah  laku  kanibalisme  dari ketam yang  dibudidayakan.  Kedua,  Suku  Akit  membuat kolam budi daya ketam yang lebih rendah pada saat air  pasang  sehingga ketam (kepiting  bakau/ Scylla ) yang  dibudidayakan  hanyut  karena  arus  pasang surut.  Ketiga,  tidak  dilakukannya  dengan  baik pengecekkan kualitas air serta lingkungan budi daya secara berkala. Ketiga persoalan di atas terjadi akibat pengetahuan terkait ketersediaan kecukupan pakan dan penggunaan shelter pada kolam belum dipahami oleh Suku Akit.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik    Universitas Maritim  Raja  Ali  Haji  (UMRAH)  yang  telah mendanai penelitian ini. Selain itu, terima kasih dan apresiasi kami berikan kepada masyarakat Suku Akit yang  bersedia  diwawancara  dan  menjadi  responden kunci. Kami juga berterima kasih kepada Desa Sungai Asam,  Kecamatan  Belat,  Kabupaten  Tanjungbalai Karimun.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini  kami  menyatakan  bahwa kontribusi  masing-masing  penulis  terhadap pembuatan  karya  tulis  adalah:  Marisa  Elsera sebagai  kontributor  utama  yang  merancang  ide dan  mempersiapkan  naskah.  Darsono  Wisadirana, Wawan  Edi  Kuswandoro,  Anif  Fatma  Chawa, Casiavera  dan  Elfa  Oprasmani  sebagai  kontributor anggota, yang berkontribusi di dalam mengolah data serta merekapitulasi hasil pengumpulan data menjadi
informasi  yang  bermanfaat  untuk  penelitian  ini. Penulis  menyatakan  bahwa  telah  melampirkan  surat pernyataan kontribusi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariando,  W.  (2020,  June  16).  Orang  Suku  Laut Kepulauan  Riau  dalam  Realita  Pembangunan dan  Kebijakan  Daerah.  Balai  Pelestarian  Nilai Budaya  Kepulauan  Riau.  https://kebudayaan. kemdikbud.go.id/bpnbkepri/orang-suku-laut- kepulauan-riau-dalam-realita-pembangunan- dan-kebijakan-daerah/.
Ariando, W., & Arunotai, N. (2022). The Bajau as a left- behind group in the context of coastal and marine co-management system in Indonesia. Journal of Marine  and  Island  Cultures,  11(1),  260–278. https://doi.org/10.21463/jmic.2022.11.1.18.
Arman,  D.,  &  Swastiwi,  W.  A.  (2022).  Batam  City Development and Its Impact  on the Indigenous Community  of  Orang    Darat  in  Kampung Sadap, Rempang  Island. In C. Sholeh, N. Niko, O. R. Azizi, & T. S. Igiasi (Eds.), Acceleration Strategy  For  Maritime  and  Border  Area  (1st ed.). Blue Rose Publishing.
Kadir,  Mohd.  D.,  R,  M.  Y.,  &  Syamsiar,  S.  (1986).
Dialek  Bahasa  Orang  Laut  (1st  ed.,  Vol. 1).  Pusat  Pembinaan  dan  Pengembangan Bahasa Departemen Pendidikan dan Kebudayaan.  file:///C:/Users/hp/Documents/
DISERTASI%20S3/Bahan%20Bacaan/ B a h a n % 2 0 B a c a a n % 2 0 Tu k % 2 0 S L R / DIALEK%20BAHASA%20ORANG%20 LAUT.pdf.
Elmustian, L.N, F., Suarman, & Melay, R. (2018). Local Wisdom  In  Taboos  Of  The  Orang  Suku  Laut Lingga  Regency,  Riau  Archipelago  Province. International  Seminar  and  Annual  Meeting BKS-PTN Wilayah Barat, 201–204. conference. unsri.ac.id/index.php/semirata/article/ viewFile/966/484.
Elsera, M. (2019). Suku Laut di Dusun Linau Batu Desa Tanjungkelit, Kabupaten Lingga Provinsi Kepri. Sosioglobal:  Jurnal  Pemikiran  Dan  Penelitian Sosiologi, 3(2), 1–19. https://doi.org/10.24198/ JSG.V3I2.21054.
Elsera,  M.,  &  Adhayanto,  O.  (2022).  Budaya  Tradisi Sebagai  Kekuatan  Komunitas  Adat  Terpencil. Jurnal  Archipelago,  1(1),  11–20.  https:// archipelago.barenlitbang-kepri.id/index.php/ JA/article/view/1.
Elsera,  M.,  Afriani,  R.,  &  Samnuzulsari,  T.  (2023).  A Solution  to  The  Dynamics  of  Aquaculture in  Suku  Akit  in  Riau  Archipelago  Province, Indonesia. BIO Web of Conferences, 70, 05001. https://doi.org/10.1051/bioconf/20237005001.
Elsera, M., Afriani, R., & Solina, E. (2023). Singkretism in  the  Sea  Tribe  Community  in  the  Riau Achipelago.  International  Conference  Social- Humanities in Maritime and Border Area, 1–2. https://doi.org/10.2991/978-2-38476-150-0_1.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Elsera,  M.,  Hanim,  H.,  Casiavera,  &  Valentina,  A. (2022). Kehidupan Sosial dan Budaya Suku Laut di  Pulau  Senang,  Kabupaten  Lingga.  Jurnal Masyarakat  Maritim,  6I(1),  1–7.  https://doi. org/10.31629/JMM.V6I1.4413.
Elsera,  M.,  Niko,  N.,  Idrus,  I.  I.,  Syafitri,  R., Taufiqqurrachman, Arieta, S., & Valentina, A. (2022). Sosiologi Kepulauan (A. Valentina, Ed.; 1st  ed.).  Laboratorium  Komunikasi  dan  Sosial FISIP Universitas Maritim Raja Ali Haji. http:// fisip.umrah.ac.id.
Elsera,  M.,  Rahmawati,  N.,  &  Valentina,  A.  (2022). Intervensi  Masyarakat  Suku  Laut  oleh  Tokoh Agama di Kepulauan Riau. Journal Lasigo Org. https://journal.lasigo.org/index.php/IJRS/ article/view/266.
Elsera,  M.,  Widiyani,  H.,  Nuraini,  L.,  Dewi,  A.  E., Taufiqqurrachman,  T.,  Susilawati,  S.,  Yuliana, Y., Patmawati, P., Iswahyudi, I., & Firdaus, F.
(2021).  Sosialisasi  Administrasi  Kependudukan Bagi Suku Laut di Kabupaten Lingga. Takzim : Jurnal  Pengabdian  Masyarakat,  1(1),  40–47. https://doi.org/10.31629/TAKZIMJPM. V1I1.3842.
Elsera,  M.,  Yahya,  G.  Y.,  Oprasmani,  E.,  Casiavera,  & Syakila.  (2021).  Eksistensi  Suku  Laut  (Suku Akit)  di  Dusun  Bangsal  Ujung,  Desa  Sungai Asam,  Kabupaten  Tanjungbalai  Karimun, Provinsi  Kepulauan  Riau.  Jurnal  Sosiologi Andalas,  7(2),  81–93.  https://doi.org/https:// doi.org/10.25077/jsa.7.2.81-93.2021.
Faisal, S. (2019). Sistem perekonomian masyarakat Suku Laut  Pulau  Lipan  Desa  Penuba  Kecamatan Selayar Kabupaten Lingga. Sistem Perekonomian Masyarakat Suku Laut Pulau Lipan Desa Penuba Kecamatan Selayar Kabupaten Lingga.
Keputusan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  111 Tahun  1999  Tentang  Pembinaan  Kesejahteraan Sosial Komunitas Adat Terpencil (1999).
Koniyo, Y. (2019). Teknologi Budi daya Kepiting Bakau (Scylla  Serrata  Forsskal)  Melalui  Optimalisasi Lingkungan  dan  Pakan  (Ramadhan,  Ed.;  1st ed., Vol. 1). CV.AA Rizky.
Lenhart,  L.  (1997).  Etnisitas  Orang  Suku  Laut  dan Akulturasi.  Bijdragen  Tot  de  Taal-,  Land-En Volkenkunde/Journal  of  the  Humanities  and Social Sciences of Southeast Asia, 153(4), 577– 604. DOI:10.1163/22134379-90003916
Lenhart,  L.  (2002).  Orang  Suku  Laut  Identity.  Tribal Communitis in the Malay Wold 293.
Mardiana,  Mingkid,  W.,  &  Sinjal,  H.  (2015).  Kajian Kelayakan  dan  Pengembangan  Lahan  Budi daya  Kepiting  Bakau  (Scylla  spp)  di  Desa Kabupaten  Minahasa  Utara.  Jurnal  Budi  daya Perairan  Januari,  3(1),  154–164.  https://doi. org/10.35800/bdp.3.1.2015.6951.
Moleong, L. J. (2018). Metodologi Penelitian Kualitatif
(38th ed.). PT Remaja Rosdakarya. https://opac.
perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=1133305.
Peraturan Menteri Sosial Nomor 12 Tahun 2015 Tentang Pelaksanaan  Peraturan  Presiden  Nomor  186 Tahun  2014  Tentang  Pemberdayaan  Sosial Terhadap  Komunitas  Adat  Terpencil,  Pub.  L. No.  Nomor  12  Tahun  2015  (2015).  https:// peraturan.bpk.go.id/Home/Details/130364/ permensos-no-12-tahun-2015.
Peraturan  Presiden  Nomor  186  Tahun  2014  Tentang Pemerdayaan  Sosial  Terhadap  Komunitas  Adat Terpencil (2014).
Pujihastuti, Y., Nadeak, H., Affandi, R., & Faturrohman, K.  (2016).  Penentuan  pH  optimum  untuk pertumbuhan kepiting bakau Scylla serrata dalam wadah terkontrol. Jurnal Akuakultur Indonesia, 15(2),  171–179.  https://doi.org/10.19027/ jai.15.2.171-179.
Rudi, W., & Hatmoko, T. L. (2022). Agama Kepercayaan Asli  Suku  Laut  di  Kepulauan  Riau  dengan Pandangan Dokumen Gereja Nostra Aetate. In Theos: Jurnal Pendidikan Agama Dan Teologi, 2(2), 49–53. https://doi.org/https://doi. org/10.56393/intheos.v2i2.1224. Suwarlan,  S.  A.,  Lai,  L.  Y.,  &  Said,  I.  (2023).
Social  Norms  Framework  of  Suku  Laut  in Traditional  Coastal  Settlement  of  Mainland Batam.  International  Journal  of  Sustainable Development  and  Planning,  18(3),  703–713. https://doi.org/10.18280/ijsdp.180306.
Sihite,  F.  S.,  Mulyani,  C.,  Putriningtias,  A.  (2020). Optimization  of  Frequency  of  Giving  Bakau Conso (Telescopium on Growth of Scaba Crab (Scylla Serrata). Jurnal Ilmiah Samudra Akuatika, IV(1),  25–31.  https://doi.org/10.33059/jisa. v4i1.2447.
Syafitri, R., Wahyuni, S., & Elsera, M. (2023, July 28).
Local  Wisdom  of  Sea  Tribes  in  Traditional Medicine  in  Berakit,  Bintan  Regency.  AIP Conference  Proceedings.  https://doi.org/ https://doi.org/10.1063/5.0147521.
Wahyuni, S., & Solina, E. (2021). Overcoming poverty in Laut Tribe households through gender relations on Lipan Island, Riau Islands Province. Jurnal Sosiologi  Dialektika,  16(1),  34.  https://doi. org/10.20473/jsd.v16i1.2021.34-42.
Yusneri, A., Budi, S., & Hadijah. (2020). Pengayaan Pakan Benih  Rajungan  (Portunus  Pelagicus)  Stadia Megalopa  Melalui  Pemberian  Beta  Karoten. Journal of Aquaculture and Environment, 2(2), 39–42. https://doi.org/10.35965/JAE.V212.36.