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

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

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

## Strategi Pengembangan Kawasan Pesisir di Kabupaten Tanah Laut, Provinsi Kalimantan Selatan
Coastal Areas Development Strategy in The Tanah Laut Regency, South  Kalimantan Province
Andi Fajar Asti 1 dan * Diana Mayasari 2
1 Pendidikan Guru Sekolah Dasar,Universitas Negeri Makasar, Jl. Tamalate I Tidung Makassar 90222, Sulawesi Selatan, Indonesia 2 Jurusan Administrasi Publik, Fakultas Sosial dan Politik, Universitas Pasundan
Kampus IV Jl. Sumatera No. 41 Kota Bandung, Jawa Barat 40261, 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
Kabupaten Tanah Laut memiliki potensi di sektor perikanan yaitu perikanan tangkap, pengelolaan produk, dan pembudidayaan, sektor pariwisata dan pelabuhan. Pengembangan potensi tersebut belum dapat menyejahterakan para nelayan karena harga jual hasil perikanan masih rendah dan masyarakat belum memiliki pemahaman yang cukup untuk budi daya ikan dan memasarkan hasil tangkapan. Tujuan dari penelitian adalah mengindentifikasi potensi sumber daya pada kawasan pesisir dan merumuskan strategi pengembangan potensi sumber daya di kawasan pesisir Kabupaten Tanah Laut. Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif untuk menganalisis faktor-faktor yang menjadi penghambat dalam pengembangan potensi kawasan pesisir, dan merumuskan strategi pengembangan kawasan pesisir di Kabupaten Tanah Laut. Data diperoleh langsung dari Dinas Perikanan dan Kelautan Kabupaten Tanah Laut, nelayan, atau masyarakat tinggal di kawasan pesisir. Strategi pengembangan kawasan pesisir dilakukan dengan menganalisis potensi terhadap kegiatan nelayan sehari-hari yaitu menangkap ikan yang ditangkap dan permasalahannya di lapangan. Analisis tersebut untuk mencari solusi untuk mengembangkan produk olahan sehingga bernilai jual lebih tinggi. Sementara itu, pemerintah daerah berkontribusi kepada masyarakat dan pemangku kepentingan ( stakehoulder ) untuk mengembangkan pariwisata, fasilitas sarana prasarana, dan pelabuhan yang mendukung kegiatan transaksi jual beli. Pemerintah memberikan penyuluhan atau pelatihan kepada masyarakat nelayan secara berkelanjutan. Produk yang berkualitas dapat diolah dan dijual sehingga dapat mendukung perekomonian masyarakat. Pemerintah daerah diharapkan dapat memberikan program lain yang dapat meningkatkan kualitas lingkungan dan sumber daya manusia di wilayah pesisir Kabupaten Tanah Laut .
Kata Kunci: strategi pengembangan; potensi; kawasan pesisir; pariwisata; masyarakat pesisir

## ABSTRACT
Tanah  Laut  Regency  possesses  substantial  potential  in  the  fisheries  sector,  including  capture  fisheries,  product management,  cultivation,  tourism,  and  port  activities.  However,  the  livelihoods  of  fishermen  have  not  significantly improved due to low selling prices and a lack of understanding in fish cultivation and marketing. This research aims to address these challenges by identifying untapped resources in the coastal area and formulating comprehensive strategies for their development. The study utilizes descriptive methods and a qualitative approach, analyzing factors that hinder potential and tailoring strategies to Tanah Laut Regency. Data were collected from the Department of Fisheries and Marine Affairs, fishermen, coastal residents, and online sources. The development strategy involves analyzing daily fishing activities, fish species production, and field-related challenges to enhance the economic prospects of the region. The local government plays a crucial role in facilitating community and stakeholder involvement, supporting tourism, improving infrastructure, and establishing trading ports. Ongoing counseling and training initiatives are provided to empower fishermen with skills and knowledge. The processing and sale of high-quality fishery products have the potential to boost the local economy. Future plans include supplementary programs to improve the environment and develop human resources in the coastal area, fostering sustainable growth and prosperity. By unlocking the region’s potential through holistic measures, Tanah Laut Regency can thrive.
Keywords: development strategy; potential; coastal areas; tourism; coastal communities
Diterima tanggal : 24 Oktober 2022 Perbaikan naskah: 22 Maret 2023 Disetujui terbit   : 12 Mei 2023
Korespodensi penulis:
Email: mayasaridiana8@gmail.com DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v9i1.11796 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 Masalah yang dihadapi dalam pengembangan kawasan minapolitan adalah  belum terbangunnya jalan penghubung dari sentra produksi menuju pelabuhan sehingga menghambat distribusi karena belum ada pengembangan kawasan industri. Dalam pengelolaannya, sumber daya manusia (SDM) masih terbatas dengan kondisi kehidupan masyarakat yang relatif belum mencapai kesejahteraan yang layak. Akibat masih rendahnya kualitas sumber daya manusia terlihat pada keterampilan yang dimiliki,
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
Strategi Pengembangan Kawasan Pesisir di Kabupaten Tanah Laut, Provinsi Kalimantan Selatan  |  Asti & Mayasari Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 49-60
permodalan,  dan  infrastruktur.  Menurut  Barani (2004), di wilayah perairan di laut Indonesia, terdapat jenis ikan yang bernilai ekonomis dan mempunyai nilai jual tinggi, yaitu udang, cakalang, tuna, kakap, tenggiri, cumi, ikan karang (baronang, kerapu, udang lobster/barong), ikan hias, kerang, dan rumput laut (Fikki, 2018). Pada  bidang perikanan, pengolahan hasil produksi perikanan yang berasal dari perikanan tangkap maupun perikanan  budi daya dinilai masih lemah. Hambatan yang memengaruhi pertumbuhan subsektor perikanan adalah masih terbatasnya kemampuan maupun keahlian sumber daya manusia, kurangnya sarana penegakan hukum yang mengakibatkan sering terjadinya penangkapan ikan  ilegal  dan  konflik  antar  nelayan,  dan  masih minimnya modal serta dukungan peralatan tangkap ataupun budi daya yang digunakan (Nurafiah, 2020).
Keterbatasan penerapan teknologi untuk mengembangkan produk menyebabkan daya saing tinggi berbasis usaha rakyat masih kurang dalam peningkatan kualitas (Jamal, 2019).  Banyaknya produk usaha perikanan, terutama hasil olahan tanpa label, mengurangi traceability produk sehingga nilai tambah yang akan diperoleh daerah belum mampu bersaing. Permasalahan dalam pengembangan budi daya perikanan rumput laut dan produk unggulan lain seperti ikan kerapu terutama berkaitan dengan kesulitan pemasaran produk, ketersediaan benih dan indukan berkualitas, serta terbatasnya pakan ikan untuk budi daya perikanan (Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Kalimantan Selatan, 2022).
Berdasarkan RTRW Kabupaten Tanah Laut 2016-2036, ada beberapa kecamatan yang termasuk kawasan minopolitan, yaitu kawasan yang terdiri atas satu atau lebih pusat kegiatan pada wilayah perdesaan sebagai sistem produksi perikanan dan pengolahan sumber daya alam tertentu yang ditunjukkan oleh adanya keterkaitan fungsional dan hierarki dalam satuan sistem permukiman dan sistem minapolitan (Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 21 Tahun 2021 tentang Penyelenggaraan Tata Ruang, 2021). Sumber daya  ini merupakan suatu potensi yang cukup menjanjikan dalam mendukung tingkat perekonomian masyarakat, terutama bagi nelayan (Basri, 2020). Berdasarkan studi  penelitian di wilayah Kabupaten Tanah Laut, sektor yang memiliki posisi terendah memiliki pertumbuhan sektor kurang dari 4% yang salah satunya memiliki pertumbuhan yang negatif, yaitu sektor pertanian. Sektor perikanan memiliki pertumbuhan sebesar 3,50% yang pada tahun 2016 mencapai 19,65%. Namun, pada tahun 2017, kontribusi sektor pertanian, kehutanan, dan perikanan mengalami penurunan menjadi 19,20% pada tahun 2020. Kawasan agropolitan Tanah Laut berpotensi untuk meningkatkan pendapatan
dan kesejahteraan masyarakat melalui percepatan pengembangan wilayah dengan mendorong berkembangnya sistem dan usaha agribisnis yang berdaya saing yang berbasis peningkatan UMKM perikanan dalam pengelolaan ikan hasil tangkap nelayan. Berdasarkan RPJMD Kabupaten Tanah Laut 2018-2023, pengembangan sektor perikanan di Kabupaten Tanah Laut sangat berpotensi untuk menciptakan surplus produk agro yang menjadi sumber ekspor ke luar provinsi, bahkan dapat menjadi komoditas ekspor (Sukamta, Dokumen Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah [RPJM] Tahun 2018--2023, 2019). Di kawasan pesisir, sistem dan usaha agribisnis dikembangkan untuk mampu melayani, mendorong, menyuplai, dan melakukan kegiatan pengembangan perikanan di Kabupaten Tanah Laut (Bappeda Kabupaten Tanah Laut, 2020). Adapun strategi pengembangan kawasan untuk  sektor perikanan agar mempunyai kekuatan pasar dan menunjang ketahanan pangan nasional dilakukan melalui pengembangan masyarakat. Pengembangan tersebut tidak saja diarahkan pada upaya pengembangan usaha budi daya, tetapi juga meliputi pengembangan agribisnis hulu dalam penyediaan sarana dan prasarana perikanan dan agribisnis (proses dan pemasaran) dan jasa-jasa pendukungnya. Hal tersebut dilakukan untuk memberi kemudahan melalui penyediaan sarana dan prasarana yang dapat mendukung pengembangan  menyeluruh, mulai dari subsistem budi daya perikanan hingga subsistem agribisnis hulu ke hilir. Berdasarkan Peraturan Daerah Provinsi Kalimantan Selatan Nomor 9 Tahun 2015 tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Provinsi Kalimantan Selatan Tahun 2015-2035, kebijakan penataan ruang untuk mewujudkan tujuan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 4 terdiri atas:
1.  Pengurangan kesenjangan pembangunan dan pengembangan wilayah antara wilayah barat dan wilayah tengah serta antara wilayah timur dan wilayah tenggara daerah;
2.  Peningkatan kualitas dan jangkauan pelayanan jaringan prasarana transportasi, telekomunikasi, energi, dan sumber daya air yang terpadu dan merata di seluruh wilayah daerah;
3.  Peningkatan pelindungan kawasan lindung;
4.  Pencegahan dampak negatif kegiatan manusia yang dapat menimbulkan kerusakan kawasan lindung;
5.  Perwujudan dan peningkatan keterpaduan serta keterkaitan antarkegiatan budi daya;
6.  Pengendalian perkembangan kegiatan budi daya agar tidak melampaui daya dukung dan daya
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
tampung lingkungan dan kegiatan penangkapan ikan di laut dibuat wadah menampung hasil tangkapan nelayan dengan harga jual layak meningkatkan taraf hidup nelayan;
7.  Peningkatan fungsi kawasan lindung untuk mempertahankan dan meningkatkan keseimbangan ekosistem, lingkungan hidup, keanekaragaman hayati, keunikan bentang alam dan daya dukung;
8.  Pengembangan dan peningkatan fungsi kawasan perekonomian wilayah yang produktif, efisien, dan mampu bersaing dalam perekonomian nasional; dan
9.  Peningkatan fungsi kawasan untuk pertahanan dan keamanan negara.
Pengembangan kawasan berbasis minapolitan diharapkan dapat menjadi pendorong percepatan pengembangan kawasan yang berfungsi sebagai komoditas perikanan. Pengembangan tersebut juga diharapkan menjadi kawasan pengolahan, penyimpanan, dan penjualan yang dapat membantu mendukung pengembangannya (Tasnia, 2021).
Pada segi ekonomi yang akan meningkatkan pendapatan nelayan dilakukan melalui pariwisata, perbaikan   insfrastruktur  lingkungan  di  wilayah pesisir, adanya fasilitas pelabuhan dapat dijadikan jalur alternatif  yang berbatasan dengan Laut Jawa dan Sulawesi, serta pengembangan sumber daya alam dan sumber daya manusia. Oleh karena itu, tujuan penelitian didasarkan  pada permasalahan sebagaimana yang telah disampaikan pada bagian latar belakang yang menjelaskan strategi mengembangkan potensi di kawasan pesisir, yaitu; 1)  mengindentifikasi  potensi  sumber  daya  pada
kawasan pesisir di Kabupaten Tanah Laut, dan 2) mengetahui, memahami, dan menganalisis strategi pengembangan potensi sumber daya di kawasan pesisir di Kabupaten Tanah Laut.

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian ini dilakukan di wilayah Kabupaten Tanah Laut di Kalimantan Selatan pada bulan Februari–September 2022. Kawasan perikanan yang letaknya di sepanjang wilayah pesisir bergaris pantai lokasi di Kabupaten Tanah Laut serta berbatasan dengan Laut Jawa dan Laut  Makasar. Wilayah ini  memiliki sumber daya perikanan dan kelautan yang cukup potensial yang meliputi sektor perikanan, pariwisata, sektor industri perikanan dan pelabuhan.
Data yang dikumpulkan pada penelitian ini berupa data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dengan melakukan wawancara kepada masyarakat nelayan. Dokumentasi kondisi  dilakukan langsung ke objek penelitian. Data berupa data perikanan, data nelayan, jumlah alat tangkap, jenis ikan, jumlah ikan yang ditangkap dan produksi ikan di kawasan pesisir  diambil dari berbagai sumber, yaitu dari BPS, dari Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Pulau Laut,  dan dari dokumen-dokumen lainnya. Data sekunder diperoleh dari Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Tanah Laut, Asosiasi Pemerintah Daerah Kepulauan dan Pesisir, Badan Pusat Statistik, dokumen pemerintahan, dan internet. Kondisi objek pada ruang lingkup penelitian atau data yang tidak bisa langsung diolah dengan menggunakan perhitungan sederhana. Data kualitatif ini termasuk potensi wilayah kawasan minapolitan , kondisi wilayah penelitian, sosial
perikanan.  Pengembangan  tersebut  juga  diharapkan  menjadi  kawasan  pengolahan, penyimpanan,  dan  penjualan  yang  dapat  membantu  mendukung  pengembangannya (Tasnia, 2021).
Pada  segi  ekonomi  yang  akan  meningkatkan  pendapatan  nelayan  dilakukan melalui pariwisata, perbaikan   insfrastruktur  lingkungan  di  wilayah  pesisir, adanya fasilitas pelabuhan dapat dijadikan jalur alternatif  yang berbatasan dengan Laut Jawa dan Sulawesi, serta pengembangan sumber daya alam dan sumber daya manusia. Oleh karena itu, tujuan penelitian didasarkan  pada permasalahan sebagaimana yang telah disampaikan pada  bagian latar belakang  yang  menjelaskan strategi mengembangkan potensi  di  kawasan  pesisir,  yaitu;  1)  mengindentifikasi  potensi  sumber  daya  pada kawasan  pesisir  di  Kabupaten  Tanah  Laut,  dan  2)  mengetahui,  memahami,  dan menganalisis  strategi  pengembangan  potensi  sumber  daya  di  kawasan  pesisir  di Kabupaten Tanah Laut.

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian ini dilakukan di wilayah Kabupaten Tanah Laut di Kalimantan Selatan pada bulan Februari–September 2022. Kawasan perikanan yang letaknya di sepanjang wilayah pesisir bergaris pantai lokasi di Kabupaten Tanah Laut serta berbatasan dengan Laut Jawa dan Laut  Makasar. Wilayah ini  memiliki sumber daya perikanan dan kelautan yang  cukup  potensial  yang  meliputi  sektor  perikanan,  pariwisata,  sektor  industri perikanan  dan pelabuhan.

## Gambar 1 Peta Kabupaten Tanah Laut
Sumber: Peta diolah oleh  Argis (2022), Universitas Terbuka Banjarmasin
Data  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  ini  berupa  data  primer  dan  data sekunder.  Data  primer  diperoleh  dengan  melakukan  wawancara  kepada  masyarakat
Gambar 1. Peta Kabupaten Tanah Laut. Sumber: Peta diolah oleh  Argis, 2022, Universitas Terbuka Banjarmasin.
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
Strategi Pengembangan Kawasan Pesisir di Kabupaten Tanah Laut, Provinsi Kalimantan Selatan  |  Asti & Mayasari Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 49-60
budaya masyarakat, dan data lebih mendalam dalam penelitian.  Identifikasi  potensi  wilayah  diperlukan dalam upaya pengembangan industri perikanan sehingga dapat dibuat strategi dan teknologi yang tepat untuk pengembangan industri perikanan di setiap daerah (Athirafitri, 2021).
Analisis data yang digunakan untuk memetakan pengembangan di kawasan pesisir adalah analisis deskriptif dengan pendekatan yang bersifat kualitatif. Hal ini bertujuan untuk menggambarkan strategi pengembangan potensi kawasan pesisir di Kabupaten Tanah Laut. Penelitian kualitatif sebagai human instrument berfungsi menetapkan fokus penelitian, memilih informan sebagai sumber data, melakukan pengumpulan data, meneliti kualitas data, menganalisis data, menafsirkan data, dan membuat simpulan atas temuannya (Abdussamad, 2021). Fokus penelitian ini terpusat pada strategi pengembangan potensi  kawasan pesisir di Kabupaten Tanah Laut. Pada penelitian ini, data disajikan dalam bentuk  yang  dapat  mengidentifikasikan  jumlah nelayan, jumlah atau jenis alat tangkap ataupun armada penangkapan yang merupakan faktor utama yang memengaruhi hasil tangkapan, jumlah hasil tangkapan yang didaratkan, upaya penangkapan yang dilakukan masyarakat nelayan kawasan pesisir, dan budi daya yang dilakukan nelayan di Kabupaten Tanah Laut. Analisis data dilakukan untuk mengindentifikasi pola pemanfaatan sumber daya perikanan dan produksi hasil tangkapan ikan setiap bulannya.

## GAMBARAN UMUM KABUPATEN TANAH LAUT
Kabupaten Tanah Laut merupakan salah satu wilayah di Provinsi Kalimantan Selatan dengan ibu kota kabupaten berada di Kota Pelaihari yang berjarak sekitar 60 km dari Kota Banjarmasin yang merupakan ibu kota Provinsi Kalimantan Selatan. Secara administratif, Kabupaten Tanah Laut terdiri atas 11 wilayah kecamatan dengan jumlah desa/kelurahan sebanyak 135 desa/kelurahan dan dengan luas wilayah 3.631,35 km² atau 363.135 ha. Kabupaten Tanah Laut memiliki potensi daerah yang baik, yaitu pariwisata, pertanian, perkebunan, perikanan, peternakan, dan pertambangan. Potensi pertanian, peternakan, dan perikanan dapat dikembangkan sebagai kawasan agropolitan ke kawasan minapolitan , yaitu kawasan sebagai sistem produksi perikanan dan pengelolaan sumber daya alam tertentu yang ditunjukkan dengan adanya keterkaitan fungsional dan hierarki keruangan satuan permukiman dan sistem minabisnis berdasarkan data Badan Pusat
Statistik Kabupaten Tanah Laut pada tahun 2022 (Ubadiyah, 2022).
Wilayah Kabupaten Tanah Laut merupakan wilayah dengan sektor andalan dan menguasai sebagian besar kegiatan ekonomi masyarakat Kabupaten Tanah Laut terutama di  pedesaan. Ekosistem perairan yang terbilang lengkap seperti perairan laut pelagis, laut demersal, ekosistem pesisir, dan pulau-pulau kecil yang kaya akan terumbu karang, padang lamun, mangrove, hingga perairan umum seperti waduk, danau, sungai, dan embung yang berlimpah sumber daya perikanan dan kelautan. Sebagian  besar hasil produksi perikanan di Kabupaten Tanah Laut masih dipasarkan dalam bentuk primer dan sebagian masih belum masuk ke dalam kegiatan pengolahan hasil sehingga masyarakat tidak memperoleh nilai tambah. Oleh sebab itu, pembangunan wilayah pesisir yang berkelanjutan di  bidang pertanian yang mencakup subsektor tanaman pangan, peternakan, perikanan darat, perkebunan dan kehutanan merupakan kebijakan holistik ( holistic policy ) , baik secara vertikal maupun horizontal. Oleh karena itu dibutuhkan integrasi ataupun sinkronisasi program baik antar tingkatan pemerintah maupun koordinasi antara lembaga/ unit satuan kerja dan dunia usaha beserta organisasi profesi yang lain. Peran penanaman modal sangat diperlukan dalam upaya memanfaatkan sumber daya kelautan untuk pembangunan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat (Nafarin, 2017).
Pada umumnya air tanah bersifat payau dan asin, banyak ditumbuhi vegetasi secara alami berupa hutan mangrove untuk rataan pasang surut. Sedangkan pematang di pantai ditumbuhi vegetasi khas lahan berpasir, seperti ketapang, pandanus, cemara pantai, dan akasia. Satuan rataan pasang surut  banyak dimanfaatkan sebagai lahan tambak dan permukiman nelayan, seperti di Pantai Ujung Panyipatan, Kuala Tambangan, dan Muara Tabanio. Sementara itu, pematang pantai banyak dikembangkan sebagai kawasan permukiman nelayan dan wisata alam pantai, seperti di Pantai Batakan, Pantai Tanjung Dewa, Pantai Batu Lima, dan Pantai Takisung.
Keadaan hidrologi sungai dan danau sebagai sumber daya air permukaan di atas sungai-sungai besar dan kecil bermuara di Laut Jawa. Sungai- sungai besar antara lain Sungai Maluka dengan luas 640 km, Sungai Tabanio dengan luas 770 km, Sungai Sabulur dengan luas 190 km, dan Sungai Sawarangan dengan luas 580 km. Fungsi-fungsi sungai tersebut adalah sebagai sumber air minum, pengairan, usaha perikanan, serta sebagai sarana transportasi antara daerah-daerah timur dan daerah-
/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
daerah barat di Kabupaten Tanah Laut. Adapun danau-danau (rawa) yang terdapat di Kabupaten Tanah Laut adalah Rawa Benua Raya (6.600 ha), Rawa Panjaratan (2.500 ha), dan Rawa Sanipah (5.600 ha). Pada musim hujan terdapat wilayah yang terkena banjir, baik yang terus-menerus tergenang maupun tergenang secara periodik. Wilayah yang selalu tergenang adalah daerah Benua Raya dan Panjaratan (RTRW Kabupaten Tanah Laut, 2016).
Kawasan peruntukan perikanan dan kelautan terdiri atas kawasan perikanan tangkap, kawasan perikanan budi daya, kawasan pengolahan perikanan, dan  kawasan konservasi sumber daya perikanan. Luas kawasan perikanan tangkap kurang lebih 219.498,44 ha (Sukamta, 2019) , diperuntukan untuk perikanan tangkap darat yang tersebar di seluruh kecamatan, terutama di Kecamatan Kintap, Jorong, Panyipatan, Takisung, Bumi Makmur, dan Kurau. Komoditas unggulan berupa ikan gabus, betok, nila, patin, udang, serta pengembangan rumput laut. Perikanan tangkap laut terdapat pada hampir semua kawasan perairan sampai 4 mil laut di luar peruntukan alur dengan pengembangan dan penyediaan sarana dan prasarana perikanan berupa pelabuhan perikanan, pangkalan pendaratan ikan, dan tempat pelelangan ikan di Kecamatan Jorong, Kecamatan Panyipatan, Kecamatan Kurau, Kecamatan Bumi Makmur, Kecamatan Takisung, dan Kecamatan Kintap.
Kawasan peruntukan budi daya perikanan sebesar kurang lebih 3.969,35 ha termasuk di dalam kawasan minapolitan seluas kurang lebih 530,95 ha
primer dan sebagian masih belum masuk ke dalam kegiatan pengolahan hasil sehingga masyarakat  tidak  memperoleh  nilai  tambah.  Oleh  sebab  itu,  pembangunan  wilayah pesisir  yang  berkelanjutan  di    bidang  pertanian  yang  mencakup  subsektor  tanaman pangan, peternakan, perikanan darat, perkebunan dan kehutanan merupakan kebijakan holistik  ( holistic  policy ) , baik  secara  vertikal  maupun  horizontal.  Oleh  karena  itu dibutuhkan  integrasi  ataupun  sinkronisasi  program  baik  antar  tingkatan  pemerintah maupun  koordinasi  antara  lembaga/unit  satuan  kerja  dan  dunia  usaha  beserta organisasi profesi yang lain. Peran penanaman modal sangat diperlukan dalam upaya memanfaatkan sumber daya kelautan untuk pembangunan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat (Nafarin, 2017).
Pada  umumnya  air  tanah  payau  dan  asin,  banyak  ditumbuhi  vegetasi  secara alami  berupa  hutan  mangrove  untuk  rataan  pasang  surut,  sedangkan  pematang  di pantai  ditumbuhi  vegetasi  khas  lahan  berpasir,  seperti  ketapang,  pandanus,  cemara pantai,  dan akasia.  Satuan rataan pasang surut  banyak dimanfaatkan sebagai lahan tambak  dan  permukiman  nelayan,  seperti  di  Pantai  Ujung Panyipatan,  Kuala Tambangan,  dan  Muara  Tabanio.  Sementara  itu,  pematang  pantai  banyak dikembangkan sebagai kawasan permukiman nelayan dan wisata alam pantai, seperti di Pantai Batakan, Pantai Tanjung Dewa, Pantai Batu Lima, dan Pantai Takisung.
Keadaan hidrologi sungai dan danau sebagai sumber daya air permukaan di atas sungai-sungai besar dan kecil bermuara di Laut Jawa. Sungai-sungai besar antara lain Sungai  Maluka  dengan  luas  640  km,  Sungai  Tabanio  dengan  luas  770  km,  Sungai Sabulur dengan luas 190 km, dan Sungai Sawarangan dengan luas 580 km. Fungsi- fungsi sungai tersebut adalah sebagai sumber air minum, pengairan, usaha perikanan, serta sebagai sarana transportasi antara daerah-daerah timur dan daerah-daerah barat di  Kabupaten  Tanah  Laut.  Adapun  danau-danau  (rawa)  yang  terdapat  di  Kabupaten Tanah  Laut  adalah  Rawa  Benua  Raya  (6.600  ha),  Rawa  Panjaratan  (2.500  ha),  dan Rawa Sanipah (5.600 ha). Pada musim hujan terdapat wilayah yang terkena banjir, baik
(Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Tanah Laut Tahun 2016--2036, 2016). Kawasan tersebut terdiri atas kawasan (1) perikanan budi daya air tawar meliputi jenis ikan introduksi dan jenis ikan lokal yang tersebar di setiap kecamatan; (2) perikanan budi daya air laut meliputi ikan, udang, kepiting, kerang-kerang, serta rumput laut di Kecamatan Kintap, Kecamatan Jorong, Kecamatan Kecamatan Panyipatan, Kecamatan Takisung, Kecamatan Kurau, dan Kecamatan Bumi Makmur; dan (3) perikanan budi daya air payau meliputi udang, bandeng, dan kepiting yang terdapat di Kecamatan Panyipatan. Hal ini ditunjukkan dengan jumlah produksi hasil laut produksi ikan dari perairan laut pada tahun 2021 sebesar 59.964 ton, sedangkan produksi dari perairan umum sebesar 4.581,1 ton (Badan Pengawasan Keuangan dan Pembangunan Kabupaten Tanah Laut, 2022).
Berikut ini adalah jumlah rumah tangga yang melakukan budi daya yang terdiri atas budi daya
Tabel 1.  Jumlah Rumah Tangga Perikanan Budi Daya Menurut Jenis Budi Daya di Kabupaten Tanah Laut.
Usaha Perikanan Jumlah Rumah Tangga Budi Daya Tambak 107 Kolam 511 Keramba 13 Jaring Apung 31 Budi Daya Laut 0 Sumber: Data primer diolah, 2022.
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
Strategi Pengembangan Kawasan Pesisir di Kabupaten Tanah Laut, Provinsi Kalimantan Selatan  |  Asti & Mayasari Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 49-60
tambak dan kolam.
Berikut ini menjelaskan data produksi budaya dan bagi pariwisata alam yang terdapat di dalam kawasan minipolitan yang terletak  di wilayah dilengkapi permukiman nelayan, sentra pengelolaan hasil perikanan, pelabuhan, perkapalan, pusat kuliner ikan, pusat kegiatan aktivitas nelayan, budi daya, dan kegiatan ekonomi  (Jamilah & Mawardati, 2018). Konsep pembangunan kelautan dan perikanan dilakukan dengan program minapolitan untuk meningkatkan produksi perikanan. Namun, tidak semua komuditas perikanan didorong untuk meningkatkan produksi. Pengelolaan wilayah pesisir dengan menonjolkan   potensi   sumber   daya alamnya masing-masing memberi dampak      pada meningkatnya kesejahteraan masyarakat pesisir, bahkan tidak ada lagi masyarakat  miskin  di wilayah pesisir  pantai (Dewi, 2018).
Sudut kepentingan sosial budi daya adalah kawasan peruntukan pariwisata seluas kurang lebih 592,26 Ha (Perda Kab. Tanah Laut, 2016). Kawasan untuk pariwisata budaya terdiri atas kawasan situs- situs sejarah di Tabanio, Desa Tabanio, Kecamatan Takisung dan di Bunker Jepang, Desa Sungai Bakar, Kecamatan Bajuin. Kawasan untuk pariwisata alam adalah kawasan pelestarian alam atau kawasan Taman Wisata Alam (TWA) Pantai Batakan di Desa Batakan, Kecamatan Panyioatan; kawasan Hutan Lindung Bajuin di Desa Sungai Bakar, Kecamatan Bajuin; kawasan hutan kota dan wisata Gunung Kayangan di Kecamatan Pelaihari; air terjun Bajuin di Kecamatan Bajuin; dan kawasan gua di Kecamatan Bajuin yang meliputi Gua Marmer, Gua Semprong, Gua Liang Bebau; Pantai Batakan di Kecamatan Panyipatan; dan Pantai Takisung di Kecamatan Takisung.
Ada beberapa pulau kecil di Kalimantan Selatan yang memiliki potensi untuk dikembangkan sebagai ekowisata atau wisata bahari. Pulau Denawan yang terletak di Kabupaten Kota Baru. Pulau indah ini merupakan pulau yang tidak berpenghuni. Pulau
Tabel 2. Produksi Perikanan Budi Daya di Kecamatan Tanah Laut per Ton Tahun 2021.
Keterangan Jumlah (Ton) Tambak 1045,47 Kolam 272,39 Keramba 34,38 Jaring Apung 34,55 Budi Daya Laut 0 Sumber: Data primer diolah, 2022.
perikanan budidaya laut di hasilkan oleh masyarakat dijelaskan pada Tabel 2.
Produksi ikan yang dibudidayakan oleh para nelayan di kawasan pesisir di antaranya adalah ikan bandeng, ikan mas, nila, lele, dan patin yang dihasilkan dari tambak dan kolam.
Pemanfaatan perikanan tangkap berupa bagan tancap kegiatan perikanan tangkap dilakukan oleh nelayan dengan menggunakan lampara dasar dan jaringan atau micing. Wilayah tersebut merupakan wilayah perairan KKP yang menjadi pusat fissing ground bagi nelayan-nelayan dari Tanah Laut dan daerah jalur pelayaran tongkang. Potensi sumber daya perikanan di Indonesia didapatkan dari sumber daya perikanan tangkap, budi daya laut, dan perairan umum (Amir, 2021). Potensi juga terdapat di wilayah kawasan pesisir Kabupaten Tanah Laut yang didukung dengan ketersediaan pelabuhan dan objek wisata.

## Potensi Sumber Daya  Alam di Kabupaten Tanah Laut
Pengembangan dengan destinasi pariwisata meliputi kawasan yang diperuntukkan bagi pariwisata
Tabel 3. Nilai Produksi Perikanan Menurut Jenis Ikan dan Jenis Budi Daya di Kabupaten Tanah Laut Tahun 2021.
Keterangan Jenis Ikan Jumlah (Ton) Nilai Produksi (Rupiah) Tambak Ikan Bandeng 826,6 12.399.000.000 Udang Windu 218,9 21.890.000.000 Kolam Ikan Mas 21,08 632.430.000 Nila 28,9 868.500.000 Lele 130,9 2.094.816.000 Patin 74,5 1.117.680.000 Lainnya 16,9 522.257.000 Keramba Ikan Mas 15,6 458.250.000 Nila 18,6 560.370.000 Jaring Apung Nila 18,6 1.036.440.000 Sumber: Data primer diolah, 2022
/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
Denawan memiliki pasir putih halus. Pengunjung pulau ini berkesempatan untuk menyaksikan penyu yang bertelur di pantai ini. Pulau lainnya, yaitu Pulau Payung-payungan yang terletak di Kabupaten Kotabaru, merupakan pulau yang memiliki kontur pulau berbatu. Pantai di pulau ini merupakan pantai yang bersih dengan kondisi air jernih dan tentunya alam bawah air yang indah dengan terumbu karangnya. Selain kedua pulau itu, juga terdapat Pulau Marabatuan yang juga terletak di wilayah Kabupaten Kotabaru.
Potensi yang dimiliki oleh wilayah Kabupaten Tanah Laut pada tahun 2021  adalah rumput laut minim, kolam tenang sekitar 160, tambak sederhana, jaringan apung tawar  sekitar 124 dengan kualitas lingkungan hidup sekitar 68,7. Hasil potensi dari perikanan tangkap yang dihasilkan dari perikanan tangkap dan perairan umum berdasarkan hitungan pada tahun 2021 adalah ikan tongkol berjumlah 1.051 ton, udang berjumlah 3.534 ton, dan hasil lainnya berjumlah sekitar 181 ton, serta volume tangkap di laut diperoleh sekitar 4.766 ton. Jika diubah menjadi produk berkualitas dan berbentuk produk hasil olahan layak jual, hasil dapat meningkatkan pendapatan APBD dan meningkat kesejahteraan masyarakat nelayan. Objek wisata yang dikembangkan secara berkelanjutan dari  segi  infrastruktur  dan  sarana  prasarana  yang memadai akan memiliki daya tarik tersendiri, apalagi wilayah Kabupaten Tanah Laut memperbaiki dan melengkapi fasilitas di pelabuhan. Wilayah ini menjadi daya tarik untuk tempat singgah.
Secara makro, optimalisasi sektor pariwisata diharapkan dapat menjadi salah satu industri yang dapat mendorong pertumbuhan ekonomi melalui penyediaan kesempatan kerja, peningkatan pendapatan dan taraf hidup. Pada akhirnya, hampir setiap kecamatan memiliki tempat wisata dengan daya tarik tersendiri. Oleh karena itu, alangkah lebih baik bila destinasi pariwisata tersebut dipasarkan secara bersama-sama, terutama destinasi wisata unggulan seperti Pantai Takisung dan Pantai Batakan. Selain pemasaran, perlu dilakukan beberapa upaya seperti membangun akses menuju kawasan wisata, membangun sarana pendukung wisata misalnya hotel dan restoran, serta mempersiapkan tenaga kerja pariwisata yang berkualitas. Harapannya adalah pengembangan ekonomi kreatif di bidang pariwisata akan meningkatkan daya tarik wisatawan untuk berkunjung ke objek wisata di Kabupaten Tanah Laut.
Indikasi untuk arahan peraturan zonasi kawasan pantai berhutan bakau yang diharapkan peneliti sebagaimana ditetapkan adalah sebagai
berikut.
a. Dilarang melakukan reklamasi dan pembangunan permukiman yang memengaruhi fungsi kawasan dan mengubah bentang alam untuk meminimalkan dampak bencana yang dapat terjadi pada masa mendatang.
b. Dilarang melakukan penebangan mangrove di kawasan yang telah dialokasikan dalam perencanaan pengelolaan wilayah pesisir dan pulau-pulau kecil dengan mulai membangun kesadaran untuk melakukan perawatan dan menjaga kondisi sekitar kawasan pesisir.
c. Budi daya perikanan diizinkan sepanjang memenuhi kaidah konservasi di sekitar kawasan pesisir dan tidak merusak ekosistem perairan darat ataupun laut di kawasan pesisir.
d. Dilakukan telaah pemberian izin untuk melakukan kegiatan penelitian dan wisata alam sepanjang tidak merusak kawasan pantai yang mempunyai hutan bakau dan habitat satwa liar yang ada.
e. Diizinkan pembangunan prasarana wilayah untuk kepentingan kemajuan bersama serta dapat meningkatkan dan mengembangkan potensi perikanan.
f. Diizinkan kegiatan pariwisata alam dan pariwisata yang mengajak untuk kegiatan kenservasi pantai sesuai dengan ketentuan yang berlaku. Pengembangan dan pemantapan kawasan konservasi di wilayah pesisir sebagai prioritas alokasi ruang laut sebagai perwujudan pengelolaan berbasis ekosistem.
g. Dilakukan pemantauan dan dilarang melakukan budi daya yang merusak atau ekspose secara berlebihan untuk kepentingan golongan. Dilarang juga melakukan kegiatan budi daya yang mengakibatkan terganggunya fungsi sungai di kawasan sempadan sungai.
h. Diperhatikan pemberian izin dalam pembangunan agar tidak terjadi masalah yang dapat merusak lingkungan sekitar dan merugikan nelayan. Diizinkan melakukan budi daya lain yang menunjang kegiatan pariwisata.
i. Kawasan hutan tetap dijaga untuk keseimbangan alam.
Kawasan sempadan sungai yang terletak tidak jauh dari kawasan pemukiman ditata dan/atau direvitalisasi untuk mendukung kelancaran arus sungai, kelestarian bantaran sungai dan diupayakan jalan inspeksi yang ramah lingkungan. Beberapa kawasan terdampak banjir yang menjadi perhatian Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD)
ISSN 2442-6571

## 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
Strategi Pengembangan Kawasan Pesisir di Kabupaten Tanah Laut, Provinsi Kalimantan Selatan  |  Asti & Mayasari Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 49-60
adalah tiga wilayah kecamatan, yaitu Kecamatan Panyipatan di Desa Batu Tunggu, Kecamatan Pelaihari di Desa Ambungan, dan Kecamatan Takisung di Desa Ranggang. Dampak banjir tersebut adalah sekitar 412 unit rumah warga terendam banjir (BNPB, 2022). Berdasarkan hasil  wawancara, banjir terjadi hampir setiap tahun berupa luapan air sungai saat musim hujan yang berdampak pada akses kegiatan atau aktivitas masyarakat yang terhambat. Selain itu, faktor alam memengaruhi hasil tangkap para nelayan.
Arahan mengenai sistem jaringan transportasi laut yang diharapkan lebih baik pada masa yang akan datang adalah sebagai berikut:
a. Pelabuhan laut diarahkan memiliki kelengkapan fasilitas untuk menunjang fungsinya menjadi lebih baik lagi.
b. Pelabuhan laut mempunyai jalur khusus baik secara primer atau sekunder untuk kemudahan akses menuju pelabuhan dengan kegiatan perikanan tidak bergabung dalam pelaksanaannya.
c. Lokasi pelabuhan dilihat dari kelayakan lingkungan, kondisi geografis, dan disetujui oleh pemerintah daerah.
d. Transportasi menuju pelabuhan laut disediakan sarana yang memudahkan untuk menjangkau lokasi tujuan.

## Strategi Pengembangan Potensi
Pengembangan sarana pemasaran produk hasil agribisnis kawasan strategis minapolitan di Kabupaten Tanah Laut bagian tengah dilakukan melalui pembangunan pusat informasi kawasan minapolitan yang nantinya dapat bersinkronisasi dengan sektor pariwisata untuk pengembangan wilayah Kabupaten Tanah Laut. Pengembangan produk dapat memanfaatkan sektor pariwisata untuk memasarkan produk hasil olahan yang dijual langsung kepada para wisatawan dan dapat memanfaatkan dukungan pemerintah untuk memasarkan produk di luar wilayah Kabupaten Tanah Laut dengan memaksimalkan pemanfaatan potensi ikan yang ada untuk mengembangkan kawasan minapolitan (Mukarim, 2021). Pusat informasi kawasan minapolitan adalah tempat para pelancong ataupun masyarakat dapat menerima informasi tentang kondisi kawasan strategis minapolitan , aktivitas budi daya, dan potensi alam yang mendukung untuk usaha perikanan, baik budi daya maupun tangkap (Nugroho & Widayanti, 2020). Selain itu, terdapat industri pengolahan perikanan serta ragam produk hasil perikanan ataupun produk hasil industri
olahannya. Segala informasi mengenai produk hasil perikanan, produk olahan, serta informasi yang terkait dengan penemuan bibit/benih unggulan juga disertakan di pusat informasi agropolitan ini. Tujuan adalah agar masyarakat lebih mengenal dan memahami potensi yang dapat dikembangkan di Kabupaten Tanah Laut bagian tengah dan masyarakat pada akhirnya dapat menjaga, melestarikan, serta ikut mengembangkan agribisnis komoditas unggulan yang ada. Pengembangan kawasan minapolitan menjadi lebih meningkat bersamaan dengan peningkatan jumlah produksi dan produktivitas lahan budi daya perikanan lama ataupun penggunaan lahan kurang produktif menjadi lahan budi daya (Santoso et  al., 2019). Pengembangan hasil budi daya laut memudahkan ketersediaan pasokan dan meningkatkan produksi perikanan budi daya dengan penyediaan induk unggul sehingga menghasilkan benih ikan yang bermutu dan berkualitas baik (Sahpitri, 2021).
Pengembangan pusat informasi kawasan strategis minapolitan ini akan dilakukan di Kecamatan Pelaihari (Pusat Kawasan Strategis Minapolitan Kabupaten Tanah Laut Bagian Tengah). Sebagai  bahan pertimbangan, kecamatan ini merupakan pintu masuk menuju kecamatan lain yang merupakan tujuan pariwisata oleh masyarakat lokal, nasional, dan mancanegara. Adanya kerja sama pemerintah, masyarakat, dan pemangku kepentingan diharapkan dapat mengembangkan produk hasil olahan sehingga dapat bersaing dengan daerah-daerah lain. Dalam bisnis perikanan, meningkatnya olahan hasil laut dapat meningkatkan perekonomian dan pendapatan daerah. Diharapkan pemerintah mulai melakukan pembinaan meningkatkan produk perikanan memfasilitasi sistem UMKM.
Beberapa hal yang perlu diperhatikan oleh pemerintah dalam pengembangan potensi kawasan pesisir di Kabupaten Tanah Laut adalah sebagai berikut:
a. Sarana infrastruktur jalan sebagai akses menuju kawasan pesisir dan lokasi objek wisata perlu diperbaiki.
b. Alur pelayaran untuk melayani arus lalu lintas penyeberangan penumpang dan barang antarprovinsi di Pelabuhan Kinatap dan Swarangan Jorong diperbaiki agar memudahkan dalam melayani pelabuhan khusus pertambangan, perkebunan, perikanan, dan kapal bertonase besar.
c. Jaringan lalu lintas menjadi perhatian, yaitu ketersediaan fasilitas yang memadai dari segi
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
prasana aman untuk aktivitas pelayaran industri.
d. Rencana pengembangan industri pengelolaan ikan dan potensi perikanan di wilayah Kabupaten Tanah Laut belum dimanfaat secara optimal. Oleh karena itu, diharapkan pada masa mendatang produksi tangkapan dapat ditingkatkan. Peningkatan hasil tangkapan harus disertai dengan kegiatan penanganan pengelolaan ikan, yaitu pengawetan hasil tangkapan dengan kualitas yang baik (tidak rusak) dengan penanganan baik sehingga pemasaran dapat diperluas.
e. UMKM berbasis perikanan harus memperhatikan kualitas produk akan dijual. Untuk meningkatkan pengelolaan produk ikan yang memiliki nilai tambah diperlukan dukungan dari pemerintah, baik dalam memberikan kemudahan mengurus izin produk pengelolaan ikan, dalam menyediakan pelatihan untuk dapat meningkatkan kualitas produk olahan dan meningkatkan pendapatan nelayan, maupun dalam menyusun rencana induk ( master plan ) percepatan dan perluasan pembangunan ekomini di Kabupaten Tanah Laut.
f. Program pengembangan kawasan perikanan ( minapolitan ) merupakan salah satu program pemerintah untuk mengatasi masalah kemiskinan di wilayah pesisir (Agam, et  al., 2021). Kebijakan minapolitan merupakan program untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat pesisir, terutama nelayan dengan mata pencarian di sektor perikanan. Program minapolitan dapat melindungi ekosistem laut, juga melindungi nelayan kecil dari nelayan besar yang menggunakan pukat harimau yang berdampak pada ketersediaan hasil laut. Peraturan dibuat untuk melindungi ekosistem laut dan nelayan kecil dalam penggunaan fasilitas tangkap. Tujuan pembuatan peraturan atau kebijakan adalah untuk meningkatkan kesejahteraan nelayan, pemerataan pendapatan dengan budi daya ikan, dan pengelolaan ikan dengan kebijakan minopolitan komoditas.
g. Pemerintah membuka kesempatan kepada investor untuk membantu pengembangan objek wisata.
h. Pemerintah mengoptimalkan program peningkatkan kesejahteraan kawasan pesisir dengan melakukan pengawasan dan memberikan dukungan secara berkelanjutan.
Permasalahan yang terjadi di lapangan saat ini adalah meningkatnya harga bensin yang berdampak buruk bagi kehidupan para nelayan.
Pengaruh para tengkulak makin mempersulit para nelayan, terlebih lagi harga jual ikan sangat rendah menyebabkan utang nelayan bertambah terus. Banyak masyarakat nelayan tidak mampu mengembangkan usahanya karena dipengaruhi oleh minimnya permodalan (Septiani, 2018). Upaya yang harus menjadi perhatian dan digiatkan oleh pemerintah adalah program penyuluhan berbasis sosial dan budaya yang akan mengubah pola pikir dan gaya hidup nelayan, mewadahi penyaluran hasil tangkapan nelayan, mendirikan koperasi secara mandiri, dan meningkatkan potensi keahlian nelayan untuk mengembangkan ke produk UMKM. Kebijakan pemerintah harus sinergis dengan kepentingan masyarakat nelayan untuk kesejahteraan di kawasan pesisir. Selain pemerintah sebagai pembuat kebijakan, ada pihak swasta yang memiliki peran sebagai objek kebijakan sekaligus sebagai pelaksana kebijakan untuk membantu pemerintah dalam mencapai tujuannya (Karlina, 2021). Selain menjadi penggerak roda ekonomi masyarakat pesisir, terlebih khusus masyarakat Kabupaten Tanah Laut,  perikanan juga merupakan salah satu sektor utama pembangunan daerah. Sektor perikanan memiliki keunggulan komparatif jika dibandingkan dengan sektor lainnya, yaitu berupa ketersediaan sumber daya alam yang sangat besar serta mampu menghasilkan produk dan jasa yang berdaya saing tinggi (Alamri, 2021).
Hasil penelitian yang telah dilakukan terhadap pengembangan potensi di kawasan pesisir tampak pada beberapa segi. Pada segi ekonomi adalah meningkatkan pendapatan nelayan serta membangun  sektor  pariwisata,  infrastruktur  yang memadai, dan fasilitas pelabuhan. Permasalahan yang terjadi pada nelayan disebabkan oleh kualitas sumber daya perikanan, alat tradisional yang digunakan, serta pengeluaran para nelayan yang membengkak akibat harga bahan bakar naik sementara hasil penjualan kepada tengkulak hanya naik sedikit dan menjadi beban bagi nelayan untuk menutupi biaya operasional. Selain itu, faktor alam dan fasilitas yang sangat minim yang dimiliki oleh para nelayan menyebabkan kesulitan untuk memperoleh hasil tangkapan ikan (Sriyono, 2021). Dalam suatu kawasan strategis minapolitan , perlu disediakan pelabuhan perikanan (Malik, 2022). Hal ini karena pengelolaan pelabuhan yang dilakukan belum optimal sehingga hasil nelayan berdampak pada penyaluran yang tidak baik. Padahal, sebagai kawasan di lintas Laut Jawa dan Sulawesi, Kabupaten Tanah Laut mempunyai peluang bila dikembangkan. Strategi mengatasi kemiskinan nelayan adalah dengan meningkatan
ISSN 2442-6571

## 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
Strategi Pengembangan Kawasan Pesisir di Kabupaten Tanah Laut, Provinsi Kalimantan Selatan  |  Asti & Mayasari Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 49-60
UMKM hasil tangkap dan budi daya nelayan dengan penyuluhan dan dukungan pemerintah.

## PENUTUP
Pengembangan potensi kawasan pesisir dilakukan dengan adanya arahan dalam meningkatkan potensial sektor perikanan, sektor pariwisata, dan sektor transportasi. Setiap sektor memiliki potensi lokal yang sangat menguntungkan untuk meningkatkan perekonomian dan kesejahteraan nelayan di kawasan pesisir. Dalam rangka menunjang potensi kawasan pesisir, pemerintah melengkapi kawasan tersebut dengan fasilitas dan sarana pelayanan yang akan mendorong kegiatan perekonomian serta mampu menarik investasi untuk masuk ke kawasan pesisir Kabupaten Tanah Laut. Potensi pengembangan wilayah kawasan pesisir sangat menjanjikan jika didukung dengan ketersediaan fasilitas pelabuhan. Fasilitas nelayan harus dibenahi. Pemerintah diharapkan memberikan pelatihan kepada nelayan untuk dapat mengembangkan hasil tangkap dari nelayan menjadi produk dengan nilai jual tinggi melalui pengembangan UMKM perikanan. Permasalahan nelayan di lapangan adalah hasil tangkap yang dijual murah kepada tengkulak. Diharapkan ada perubahan kebijakan dalam memfasilitasi nelayan secara langsung untuk menyuplai tangkapan nelayan sehingga dapat meningkatkan taraf hidup para nelayan, khususnya di kawasan pesisir.
Oleh karena itu, strategi yang perlu dilakukan adalah menggali permasalahan yang terjadi  dan potensi sumber daya pada kawasan pesisir di Kabupaten Tanah Laut yang dapat meningkatkan taraf kehidupan masyarakat. Hal ini diharapkan dapat membantu meningkatkan kualitas perekonomian masyarakat nelayan, perkembangan  insfrastruktur,  dan  meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Selain itu, strategi pengembangan potensi sumber daya di kawasan pesisir di Kabupaten Tanah Laut dapat dilakukan melalui kegiatan penyuluhan dan pembangunan secara berkelanjutan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas Terbuka Banjarmasin, Jurusan Perencanaan Wilayah dan Perkotaan yang telah memberikan bantuan dalam penelitian. Penulis juga mengucapkan terima kasih atas bantuan Asosiasi Pemerintah Daerah Kepulauan dan Pesisir, Intakindo Kalsel, serta  Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Tanah Laut  yang telah memfasilitasi pelaksanaan kegiatan penelitian ini,
khususnya ditujukan kepada rekan-rekan tim penelitian, responden, dan Intakindo Kalimantan Selatan.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan ini kami menyatakan bahwa kontribusi setiap penulis terhadap pembuatan karya tulis adalah Andi Fajar Asti sebagai kontributor utama dan Diana Mayasari sebagai anggota. Penulis menyatakan bahwa telah melampirkan surat pernyataan kontribusi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdussamad, Z. (2021). Metode penelitian kualitatif. CV Syakir Media Press, https://repository.ung. ac.id/get/karyailmiah/8793/Buku-Metode- Penelitian-Kualitatif.pdf.
Agam, Beryaldi, Wahyuni, Andi, P., Wijayanti, & Nurul, E. (2021). Perran Kelembagaan Masyarakat Pesisir Dalam Pengembangan Kawasan Minapolitan Budidaya Rumput Laut. https:// jurnal-umsi.ac.id/index.php/fisheries/article/ view/277/220, 42-50.
Alamri, S. A. (2021). Development Of Infrastructure and Supporting Facilities For he Minapolitan Area (Case Study: Kecamatan Pinogaluman Kabupaten Bolaang Mongondow Utara Provinsi Sulawesi Utara). Jurnal Perencanaan Wilayah Dan  Kota,  Vol.  8  No.3,  2021 (ISSN 2442 3262), 521-532. doi: https://doi.org/10.35793/ sp.v8i3.37264.
Ali, M. M., Aditya, Z. F., & Faudi, A. B. (2020). Perlindungan Hak Konstitusional Masyarakat Pesisir : Urgensi Harmonisasi Regulasi Pengelolaan Pesisir Terpadu. Jurna  Konstitusi, Volume 17 Nomor 4 , 799-827.
Amir, S. S. (2021). Analisis Potensi dan Pemanfaatan Sumberdaya Ikan (SDI) Yang Didaratkan di Pelabuhan Perikanan Teluk Awang. Jurnal SainsTeknologi & Lingkungan (ISSN :2477- 0329, e-ISSN : 2477-0310), 108-116. doi:DOI: https://doi.org/10.29303/jstl.v0i0.265.
Athirafitri,  N.  I.  (2021).  Analisis  Dampak  Pengelolaan Hasil Perikanan Menggunakan Metode Life Cycle Assessment (LCA): Studi Literatur. Jurnal Teknologi Industri Pertanian (ISSN: 0216-3160 EISSN: 2252-3901), 274- 282. doi:https://doi.org/10.24961/j.tek.ind. pert.2021.31.3.274.
Bappeda Kabupaten Tanah Laut. (2020). Rencana Kerja Pemerintah  Daerah  Kabupaten  Tanah  Laut. Kabupaten Tanah Laut, Kalimantan Selatan: badan Perencanaan Pembangunan Daerah.
Basri, H. (2020, November 2). Pengelolaan, Pengawasan Kawasan Pesisir, dan Laut di Indonesia. Jurnal  Ilmu  Hukum  REUSAM, Volume  VIII  Nomor  2 (ISSN 2302-6219 E-ISSN 27225100), 1-27. Diambil kembali
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
dari https://ojs.unimal.ac.id/reusam/article/ download/3713/2153.
BNPB. (2022). https://bnpb.go.id/ . Diambil kembali dari Badan Nasioanal Penanggulangan Bencana.
BPK (Badan Pengawasan Keuangan dan Pembangunan) di  Kabupaten  Tanah  Laut . (2022). Diambil kembali  dari  https://kalsel.bpk.go.id/profil- kabupaten-tanah-laut/.
Dewi, A. I. (2018). Model Pengelolaan Wilayah Pesisir Berbasis Masyarakat Community Based Development. Jurnal  Penelitian  Hukum  DE JURE (e-ISSN 2579-8561), 163-182. doi:DOI: http://dx.doi.org/10.30641/dejure.2018. V18.163-182.
Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Kalimantan Selatan. (2022). Diambil kembali dari https:// data.kalselprov.go.id/dataset/data/1237.
Fikki, M. A. (2018). Potensi  Lahan  Untuk  Budidaya Tambak  Udang  di  Kecamatan  sidang  Cianjur Jawa  Bara . Diambil kembali dari Universitas Pendidikan Indonesia: http://repository.upi. edu/38037/2/S_GEO_1403953_Chapter1.pdf.
Jamal, F. (2019). Peran Pemerintah Daerah Dalam Pengelolaan Wilayah Pesisir. Rechtsregel Jurnal Hukum,  Vol  2,  No  1  Agustus  2019 ( P-ISSN 2622-6235, E-ISSN 2622-6243), 464-478.
Jamilah., M. (2018). Minapolitan perikanan Tangkap dan  Kemiskinan  Rumah  Tangga  Nelayan. Unimal Press, Sulawesi: https://repository. unimal.ac.id/4187/1/%5BJamilah,%20 M aw a r d a t i % 5 D % 2 0 M i n a p o l it a n % 2 0 Pe r i k a n a n % 2 0 Ta n g k a p % 2 0 d a n % 2 0 Kemiskinan.pdf.
Karlina, I. S. (2021). Kaloborasi Dalam Pengembangan Kawasan Minapolitan Perikanan Tangkap Desa Karangsong. Jurnal Administrasi Negara (JANE), Volume  12,  Number  2 (eISSN: 2597-758X, pISSN : 2086-1338), 75-82. Diambil kembali dari https://jurnal.unpad.ac.id.
Malik, R. A. (2022, Mei). Analisis sektor unggulan komoditas perikanan di kawasan. Jurnal Akuakultur,  Pesisir  dan  Pulau-Pulau  Kecil (Akuantikisie),  Vol  6  No  1 (EISSN 2598-8298), 31-37.
Mukarim, F. A. (2021). Pengembangan Kawasan Minapolitan Berkelanjutan di Desa Watobuku, Kecamatan Solor Timur Kabupaten Floris Timur. Plano Madani, Volume 10 Nomor 1 April 2021  66-75 (© 2021 P ISSN 2301-878X - E ISSN 2541-2973), 66-75.
Nafarin. (2017). Renstra  (Rencana  Strategis)  Dinas Penanaman Modal dan PTSP (Pelayanan Terpadu Satu  Pintu  Prov  Kalsel  2016-2021. Kalimantan Selatan: . https://dpmptsp.kalselprov.go.id/ web/wp-content/uploads/2020/03/Renstra_ Perubahan.pdf.
Nugroho, A. D., & Widayanti, D. W. (2020). Penguatan Strategi Untuk Pengembangan Minapolitan Kabupaten Cilangkap. Jurnal  Sosial  Ekonomi
Kelautan Dan Perikanan, J. Sosek KP Vol. 15 No. 2 Desember 2020: 145-157 , 145--157.
Nurafiah,  S.  L.  (2020).  Analisis  Penentuan  Sektor Unggulan Perekonomian di Kawasan. Jurnal Ekonomi  Pembangunan  (JEP),  Volume  9  No. 1 (ISSN; 2302-9595, ISSN: 2721-6071), 9-14.
Pabendon, R. G., Tharsisius. (2020). Strategi Pengembangan Wilayah-Wilayah Menjadi Pusat Pertumbuhan Berdasarkan Sektor Basisi di Kabupaten Mimika. Vol 4 No 1 (2020): Jurnal Kritis (Kebijakan, Riset, dan Inovasi , 68-87. Peraturan  Daerah  Provinsi  Kalimantan  Selatan  Nomor 9  Tahun  2015  tentang  Rencana  Tata  Ruang Wilayah  Provinsi  Kalimantan  Selatan  Tahun 2015-2035. (2015). Kalimantan Selatan: https:// peraturan.bpk.go.id/Home/Details/11762.
Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 21 Tahun 2021 Tentang Penyelenggaraan Penataan Ruang. (2021). Indonesia: LN.2021/No.31, TLN No.6633, jdih.setkab.go.id : 172 pp , https:// peraturan.bpk.go.id/Home/Details/161851/pp- no-21-tahun-2021.
Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 21 Tahun 2021 tentang Penyelenggaraan Tata Ruang. (2021). Indonesia: https://peraturan. bpk.go.id/Home/Details/161851/pp-no-21- tahun-2021.
Perda Kab. Tanah Laut tentang RTRW, N. 2. (2016). Peraturan Daerah Kabupaten Tanah Laut Nomor 3  Tahun  2016  Tentang  Rencana  Tata  Ruang Wilayah  Kabupaten  Tanah  Laut  Tahun  2016-- 2036. Diambil kembali dari http://jdihn.go.id: https://jdihn.go.id/files/649/Perda_Kab__ Tanah_Laut_No_3_Tahun_2016_ttg_RTRW_ TALA-2016.pdf.
Profil  Potensi  Usaha  dan  Peluang  Investasi.  (2019). Kalimantan Selatan: https://kkp.go.id/an- component/media/.
Siregar, Muhammad Ramdhan Daulat., August Sudirman., Nasir (2021). Rencana Kebijakan Zonasi Wilayah Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil di Provinsi Bali. Risalah  Kebijakan  Pertanian  dan Lingkungan,  E-ISSN  :  2477-0299,  https://doi. org/10.29244/jkebijakan.v8i1.28992 , 11-22.
Peraturan Daerah Kabupaten Tanah Laut (2016) . Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Tanah Laut  Tahun  2016--2036. Provinsi Kalimantan Selatan: https://peraturan.bpk.go.id/Home/ Details/13132.
Sahpitri, R. H. (2021). Strategi Pengembangan Kawasan  Minapolitan  di  Kabupaten  Kuantan Singingi. Pekan Bar , Riau, Indonesia: Universitas Islam Riau, https://repository.uir. ac.id/9383/1/143410590.pdf.
Santoso, Eko Budi Moenek., Reydonnyzar Nurpahdi., Mohamad. (2019). Evaluasi Kebijakan Pengembangan Kawasan Minapolitan di Kabupaten Bogor. Jurnal Ilmu Pemerintah Widya Praja, Vol. 45, No. 1 (p-ISSN 0216-4019, e-ISSN 2614-025X), 17-32.
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
Strategi Pengembangan Kawasan Pesisir di Kabupaten Tanah Laut, Provinsi Kalimantan Selatan  |  Asti & Mayasari Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 49-60
Sardia. (2020). Pengaturan Pengelolaan Sumberdaya
Pesisir  dan  Kelautan  Secara  Terpadu  Untuk Meningkatkan  Kesejahteraan  Nelayan. Sulawesi Selatan: Fakultas Hukum, Universitas Hasanuddin.   Makasar, http://repository.unhas. ac.id/id/eprint/3321/4/B022172032_tesis%20 %201-2%28FILEminimizer%29.pdf.
Septiani, S. (2018). SISTEM SOSIAL-BUDAYA PANTAI: Mata Pencaharian Nelayan dan Pengolah Ikan di Kelurahan Panggung Kecamatan Tegal Timur Kota Tegal. Sabda Volume  13  Nomor  1,  SSN  1410–7910 E-ISSN  2549-1628,  https://www.readcube.com/ articles/10.14710%2Fsabda.13.1.83-92 , 1-10. Siagian, R. M., Darwis, & Yulinda, E. (2020). Strategi Adaptasi Masyarakat Nelayan Dalam Menghadapi Kemisnkinan di Desa Kuala Lama Kecamatan Pantai Cermin Kabupaten Serdang Bebagai. Jurnal  Sosial  Ekonomi  Pesisir  Volume 1 Nomor4 Oktober 2020, E-ISSN: 2723-679X ,
64-69.
Sriyono, S. D. (2021). Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat Nelayan Di Era New Realiti Melalui. Jurnal  Ilmiah  ekonomi  Islam,  http://jurnal. stie-aas.ac.id/index.php/jie,  DOI:  http://dx.doi. org/10.29040/jiei.v7i1.1697 , 81-89. Sukamta. (2019). Dokumen  Rencana  Pembangunan Jangka  Menengah  Daerah  (RPJMD)  2018- 2023. Kabupaten Tanah Laut: file:///C:/Users/ SAMSUNG/Downloads/RPJMD%202018- 2023%20Kabupaten%20Tanah%20Laut.pdf. Sukamta. (2019). Dokumen Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah [RPJM] Tahun 2018--2023. Kabupaten Tanah Laut, Kalimantan Selatan: Pemerintah Kabupaten Tanah Laut.
Tasnia, N. I. (2021, September 2). Evaluasi Pengembangan Kawasan Minopolitan Kabupaten Bulukumba. UNPLAN  Jurnal  of  Urban  and  Regional Planning, Volume 2 No 2 (E-ISSN 2747-2973), 1-6.
Trinanda, T. C. (2017). Pengelolaan Wilayah Pesisir Indonesia dalam Rangka Pembangunan Berbasis Pelestarian Lingkungan. Matra  Pembaharuan, e-ISSN:  2549-5283,  https://doi.org/10.21787/ mp.1.2.2017.75-84 , 75-84.
Ubadiyah, F. (2022). Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Tanah  Laut  Dalam  Angka  2022. Kabupaten Tanah Laut, Kalimantan Selatan: BPS Kabupaten Tanah Laut.