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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
e-ISSN: 2527-3280

## Strategi Pengembangan Usaha Perikanan Tangkap di Pesisir Pantai Sadeng, Kecamatan Girisubo, Kabupaten Gunungkidul

## Business Development Strategy of Capture Fishery in Sadeng Coast, Girisubo Subdisrict, Gunungkidul District

## *Alifa Putri Madina, Darsono dan Ernoiz Antriyandarti
Fakultas Pertanian, Universitas Sebelas Maret Jl. Ir. Sutami No.36A, Jebres, Kec. Jebres, Kota Surakarta, Jawa Tengah 57126, Indonesia
International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1
ijain@uad.ac.id

## 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 Wilayah Pesisir Pantai Sadeng memiliki potensi perikanan tangkap yang besar, didukung dengan adanya  Pelabuhan  Perikanan  Pantai  (PPP)  Sadeng.  Akan  tetapi  di  sisi  lain,  usaha  perikanan tangkap menghadapi berbagai permasalahan seperti teknologi penangkapan skala kecil, SDM dan kelembagaan yang lemah, serta ketergantungan permodalan. Optimalisasi usaha perikanan tangkap perlu dilakukan dengan strategi pengembangan yang tepat. Penelitian ini bertujuan merumuskan prioritas  strategi  pengembangan  dengan  memperhatikan  kekuatan,  kelemahan,  peluang,  dan ancaman  dari  usaha  perikanan  tangkap  di  perairan  Sadeng.  Metode  penelitian  yang  digunakan adalah deskriptif dengan pendekatan kualitatif. Teknik pengumpulan data menggunakan wawancara mendalam dan studi literatur dengan 25 key informan yang terdiri dari beberapa stakeholder seperti nelayan, petugas pelabuhan, penyuluh, dan dinas. Analisis data dilakukan dengan menggunakan matriks IFE, matriks EFE, matriks IE, matriks SWOT dan QSPM. Posisi usaha perikanan tangkap nelayan  Sadeng  berada  pada  sel  II  matriks  IE  yang  berarti  memerlukan  strategi  pertumbuhan. Hasil prioritas strategi pengembangan usaha perikanan tangkap di pesisir Pantai Sadeng, Girisubo, Gunungkidul adalah strategi penyediaan sarana produktif di kawasan pelabuhan. Keterjangkauan sumber  produktif  dalam  pengembangan  sektor  perikanan  dapat  mewujudkan  kegiatan  usaha penangkapan ikan yang lebih efisien guna meningkatkan kesejahteraan masyarakat pesisir .
Kata Kunci: perikanan tangkap; Sadeng; strategi; SWOT; QSPM ABSTRACT The coastal area of Sadeng Beach has high capture fisheries potential, supported by the existence of the PPP Sadeng. On the other hand, the capture fisheries business faces various problems such as small-scale fishing technology, weak human resources and institutions, and capital dependence. Optimization of the capture fisheries business needs to be done with the right development strategy. This study aims to formulate priority development strategies by taking into account the strengths, weaknesses, opportunities and threats of capture fisheries in Sadeng waters. This research used descriptive qualitative method. The study was based on empirical analysis including questionnaire and interview surveying of 25 key informants consisting of several stakeholders such as fishermen, port officers, extension workers and government. Data analysis was performed using the IFE matrix, EFE matrix, IE matrix, SWOT matrix and QSPM. The position of the Sadeng fishermen’s capture fisheries business is in cell II of the IE matrix, which means it requires a growth strategy. The priority result of the capture fisheries business development strategy on the coast of Sadeng Beach, Girisubo, Gunungkidul is the strategy of providing productive facilities in the port area. Affordability of productive sources can create more efficient fishing business activities to improve the welfare of coastal communities.
Keywords: capture fishery; Sadeng; strategy; SWOT; QSPM
Diterima tanggal : 23 Juli 2023 Perbaikan naskah: 15 Januari 2024 Disetujui terbit   : 6 Maret 2024
*Korespodensi penulis:
Email: ernoiz_a@staff.uns.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v14i1.13067 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
Indonesia  memiliki  potensi  kelautan  yang besar.  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan memperkirakan  nilai  kekayaan  laut  Indonesia mencapai  USD1,33  triliun  atau  setara  Rp19.774 triliun.  Salah  satu  nilai  sumber  daya  ekonomi kelautan  tersebut  bersumber  dari  sub-sektor perikanan  tangkap.  Daerah  penangkapan  ikan yang subur menjadikan Indonesia sebagai produsen ikan  laut  terbesar  kedua  di  dunia  (FAO,  2022)
dan  mampu  memenuhi  sekitar  25%  permintaan perikanan global (WRI Indonesia , 2022). Indonesia mampu  memenuhi  permintaan  ekspor  tersebut dengan ikan-ikan yang berasal dari berbagai wilayah, termasuk dari wilayah perairan selatan Gunungkidul. Kabupaten Gunungkidul merupakan kabupaten di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) yang wilayahnya berbatasan langsung dengan Samudera  Hindia,  sehingga  memiliki  potensi
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
pengembangan  perikanan.  Sahubawa et  al. (2015) memproyeksikan nilai potensi perikanan di pesisir Gunungkidul  sebesar  64  milyar  rupiah.  Menurut Adinugroho (2017), wilayah ini mempunyai peran penting dalam produksi perikanan laut diperkirakan 83,3  %  produksi  ikan  laut  DIY  berasal  dari  laut Kabupaten  Gunungkidul.  Berdasarkan  data  Badan Pusat  Statistik  Kabupaten  Gunungkidul  (2020), produksi  perikanan  tangkap  laut  di  Kabupaten Gunungkidul tahun 2020 mencapai 3.547 ton ikan. Produksi  ikan  tertinggi  di  Kecamatan  Girisubo, utamanya dari Pesisir Pantai Sadeng yang merupakan pusat perikanan di daerah Yogyakarta.
Tingginya  tingkat  produksi  ikan  di  pesisir Pantai  Sadeng  ini  didukung  oleh  pembangunan sarana  Pelabuhan  Perikanan  Pantai  Sadeng. Pelabuhan  Perikanan  Pantai  Sadeng  merupakan UPTD  yang  bertugas  melaksanakan  fungsi fasilitas  produksi,  pemasaran,  pengendalian mutu  dan  pengelolaan  perikanan  tangkap  di Wilayah  Pengelolaan  Perairan  Republik  Indonesia (WPPRI 573). Menurut Sulistiono (2019), potensi penangkapan dan penjualan ikan di wilayah Girisubo meningkat  berkat  adanya  PPP  Sadeng  dilengkapi dengan  berbagai  fasilitas  pokok  dan  pendukung yang  bermanfaat  bagi  pengembangan  ekonomi masyarakat pesisir.
Faktor  oseanografi  dan  fenomena upwelling pada perairan Samudera Hindia mendukung habitat ikan-ikan  ekonomis  penting  seperti  cakalang, tuna,  madidihang,  dan  tongkol  (BRSDMKP, 2019).  Sayangnya  potensi  ekonomis  ini  belum bisa  dioptimalkan  karena  perairan  selatan  juga menyimpan  ancaman  risiko  tersendiri.  Perairan Sadeng  merupakan  kawasan  rawan  tsunami (Marfai et  al., 2013),  memiliki  pola  kontur kedalaman yang cukup rapat dan terjal pada bagian dekat  garis  pantai  dan  pada  arah  lepas  pantai relatif  landai  (Mustafa  dan  Yudhicara,  2007). Pantai  Sadeng  merupakan  perairan  terbuka  ( open sea) sehingga  arus  dalam  dan  kuatnya  gelombang laut  bisa  menyebabkan  laka  laut  hingga  memakan korban jiwa. Kondisi tersebut mempersulit nelayan dalam memaksimalkan pemanfaatan potensi sumber daya ikan .
Tidak  optimalnya  pemanfaatan  sumber daya  juga  disebabkan  penggunaan  teknologi  kapal penangkapan  ikan  yang  masih  belum  memadai. Mayoritas  nelayan  Sadeng  berbasis  skala  kecil menggunakan  Perahu  Motor  Tempel  (PMT) berkapasitas  <10  GT  dengan  alat  penangkapan yang  sederhana.  Usaha  perikanan  tangkap juga  menghadapi  berbagai  permasalahan  lain, seperti  ketergantungan  permodalan,  lemahnya
kelembagaan,  dan  ketidakpastian  hasil  tangkapan (Putra,  2019;  Kusdiantoro, et  al., 2019).  Berbagai kendala  ini  membuat  pemanfaatan  potensi perikanan  tangkap  di  Sadeng  belum  optimal. Perlu  dilakukan  pengembangan  sebagai  upaya memaksimumkan pemanfaatan potensi dan fasilitas yang  telah  tersedia.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  merumuskan  strategi  pengembangan  usaha perikanan  tangkap  di  Pesisir  Pantai  Sadeng, Girisubo, Gunungkidul.
Pengembangan usaha tidak dilakukan secara serampangan, melainkan memerlukan perencanaan strategis.  Strategi  pengembangan  dengan  cara mengusahakan  unit  penangkapan  yang  produktif dan  efisien  perlu  disesuaikan  dengan  kondisi wilayah setempat (Mustapa, et al., 2017). Terutama di era globalisasi dengan perubahan yang serba cepat memerlukan  adaptasi  dengan  kondisi  eksternal yang dihadapi dan daya dukung internal (Ramdani, 2020).  Analisis  faktor  dilakukan  menggunakan matriks  IFE  ( Internal  Factor  Evaluation) dan matriks  EFE  ( External  Factor  Evaluation ), sehingga didapatkan posisi strategi pada matriks IE ( Internal-External). Kemudian  strategi  ditetapkan berdasarkan  pencocokan  antara  kekuatan  dan kelemahan  dengan  peluang  dan  ancaman  yang dihadapi menggunakan analisis SWOT. Perencanaan strategis  menghasilkan  alternatif  strategi  yang kemudian  perlu  dicari  prioritasnya  menggunakan metode QSPM (David, 2011).
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah penelitian  kualitatif.  Peneliti  mengumpulkan  data tahap  demi  tahap  dan  makna  disimpulkan  selama proses  penelitian  berlangsung  dari  awal  sampai akhir kegiatan, bersifat naratif dan holistik (Yusuf, 2013).  Pengambilan  data  penelitian  dilakukan di  Pesisir  Pantai  Sadeng,  Kecamatan  Girisubo, Kabupaten  Gunungkidul  pada  Juni  2023.  Teknik penentuan  responden  informan  kunci  dilakukan secara purposive sampling . Kriteria responden adalah nelayan  aktif  yang  beroperasi  di  kawasan  PPP Sadeng dan memiliki pengalaman melaut sehingga bisa  memberikan  informasi  mengenai  kondisi internal  dan  eksternal  usaha  perikanan  tangkap. Berangkat  dari key  informan awal,  selanjutnya peneliti  mencari  responden  lain  menggunakan teknik snowball  sampling untuk  memperdalam kajian . Total  responden  sebanyak  10  nelayan  dan 15  orang  dari stakeholder lain  meliputi  kelompok nelayan,  pedagang  ikan,  konsumen,  petugas  PPP Sadeng,  Polair,  Tim  SAR,  dan  Dinas  Kelautan Perikanan  Gunungkidul.  Teknik  pengumpulan data dilakukan dengan observasi untuk memahami proses dan konteks yang terjadi di objek penelitian,
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
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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
wawancara  terstruktur  menggunakan  kuesioner, pencatatan  informasi  mengenai  objek  penelitian, dan dokumentasi.

## Kondisi Umum Perikanan Tangkap di Wilayah Pesisir Pantai Sadeng
Secara  administratif,  Pantai  Sadeng  terletak di  antara  Desa  Pucung  dan  Desa  Songbanyu, Kapanewon  Girisubo,  Kabupaten  Gunungkidul, Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Wilayah  Sadeng memiliki  tipologi  pesisir  pengendapan  darat  dan pengendapan  laut  dengan  karakteristik  wilayah berupa  relief  datar,  materi  penyusun  utama berupa  pasir  bercampur  lumpur,  serta  proses genesanya  adalah  proses  fluvial  (aliran  sungai) (Khakhim,  2009).  Kawasan  pinggir  pantai  Sadeng kini  berupa  bangunan  pelabuhan  buatan  dan pemukiman sebagai akibat aktivitas nelayan.
Komunitas  nelayan  di  pesisir  Pantai  Sadeng baru terbentuk sekitar tahun 1980-an. Masyarakat pesisir dulunya belum melihat laut sebagai sumber daya  yang  bisa  dimanfaatkan.  Oleh  karena  itu, pemerintah mendatangkan nelayan andon ke Sadeng dalam  rangka  mendorong  masyarakat  setempat memanfaatkan sumber daya laut. Komunitas nelayan migran  kemudian  menjadi  pendatang  sekaligus pengintroduksi  ekonomi  baru  di  wilayah  Pantai Sadeng  Gunung  Kidul  (Lathifah  &  Christianti, 2018). Seiring berjalannya waktu, semakin banyak masyarakat  lokal  yang  akhirnya  beralih  profesi menjadi nelayan.
Perairan  Sadeng  berhasil  dikembangkan menjadi  pusat  perikanan  tangkap  di  Gunungkidul berkat  keterlibatan  berbagai stakeholders. Nelayan sebagai  pelaku  utama  dan  didukung  dengan stakeholder lain yaitu Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi  dan  Kabupaten,  pemerintah  desa, TNI  POLAIR,  pengelola  hasil  ikan,  pedagang ikan,  dan  Tim  SAR.  Peran  utama  Dinas Kelautan  dan  Perikanan  Provinsi  dan  Kabupaten dilaksanakan  melalui  pengelolaan  PPP  Sadeng dan  TPI  Arghamina  Sadeng.  Kegiatan  perikanan di  kawasan  Pantai  Sadeng  tidak  terlepas  dari operasional  PPP  Sadeng  sebagai  pusat  kegiatan ekonomi nelayan.
Operasi  penangkapan  ikan  di  kawasan Sadeng  secara  umum  terdiri  dari  kegiatan  pra produksi, produksi (operasi penangkapan ikan), dan pasca  produksi  (penanganan  hasil  tangkapan  dan pemasaran). Keberangkatan memerlukan persiapan perizinan  kapal,  awak,  dan  kebutuhan  logistik. Mayoritas  nelayan  merupakan  nelayan  buruh  yang memperoleh  permodalan  dari  juragan  pemilik kapal  dalam  bentuk  hubungan  kerja  patron-klien (Samudera  dan  Humsona,  2018).  Nantinya  hasil tangkapan ikan tidak dijual secara lelang, melainkan disetorkan  kepada  juragan  atau  bakul  setempat. Pendapatan  nelayan  didapatkan  dari  sistem  bagi hasil  antara  pemilik  kapal  dan  ABK  (50%:50%) berdasarkan pendapatan bersih yang sudah dipotong biaya operasional.
Proses  penangkapan  ikan  dilakukan  sesuai dengan  jenis  alat  tangkap  yang  digunakan.  Pola penangkapan ikan berkaitan dengan durasi trip kapal sehingga berbeda antara kapal kecil dan kapal besar. Kapal besar mampu melaut selama 7 hingga 14 hari dengan hasil tangkapan mencapai 10-15 ton sekali melaut. Adapun untuk pola penangkapan ikan kapal kecil membutuhkan dua hingga lima orang nelayan ABK dengan perolehan hasil sekali melaut sekitar 10 hingga 25 kg ikan. Namun hasil tangkapan bersifat tidak menentu dan sangat tergantung musim.

## Identifikasi Faktor Internal dan Faktor Eksternal

## Faktor Internal Kekuatan Utama
1. Potensi sumber daya kelautan besar
Potensi  sumber  daya  di  kawasan WPPRI  573  meliputi  produksi  garam  dan perikanan  tangkap  yang  erat  kaitannya  dengan upwelling (Ratnawati et al., 2019). Sektor perikanan Provinsi  DIY  memiliki  keunggulan  kompetitif karena  kelimpahan  sumber  daya  pesisir  selatan (Achsa et al., 2021). Sumber daya ikan di perairan Sadeng  cukup  besar  sebagaimana  tergambar  dari produktifitasnya.  Total  produksi  tahun  2021 nencapai  3.183.862  kg  dengan  nilai  produksi Rp59.204.204.750,-.  Ikan  yang  ditangkap  pun beragam  dan  memiliki  kualitas  yang  baik  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Pola Penangkapan Ikan oleh Nelayan Sadeng.
Jenis Kapal Durasi Trip (hari) Jumlah ABK (orang) Daerah Penangkapan Jenis alat tangkap PMT <5GT 1-2 1-2 0-4 mil Jaring insang/ gillnet KM 10-30GT 3-7 5 4-12 mil Pancing ulur KM >30GT 7-14 25-33 >12 mil Purse seine
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
Tabel 2. Produksi Ikan di PPP Sadeng. Tahun Jumlah Produksi (kg) Nilai Produksi (Rp) 2019 2.232.941 55.301.480.000 2020 2.597.083 58.224.147.000 2021 3.183.862 59.204.204.750 2022 1.543.779* 38.170.616.000* Sumber: PPP Sadeng (2022). Keterangan: * data sementara (Januari-Juli).

## 2. Modal SDM nelayan besar
Jumlah  nelayan  di  PPP  Sadeng  tahun  2021 mencapai  800  orang.  Sebagian  besar  nelayan berada  pada  usia  produktif  19-64  tahun  dan  rata- rata  memiliki  pengalaman  melaut  cukup  lama. Banyaknya nelayan aktif merupakan modal sumber daya manusia yang besar bagi pengembangan usaha perikanan  tangkap  di  Sadeng,  didukung  dengan kemauan tinggi untuk belajar keterampilan melaut.
3. Terdapat kelembagaan kelompok nelayan
Kelompok  nelayan  Mina  Raharja  berperan sebagai wadah bermusyawarah, saling bekerja sama, serta  sebagai  jembatan  antara  pemerintah  dengan komunitas  nelayan  di  Pesisir  Sadeng.  Kelompok merupakan salah satu kekuatan bagi pengembangan usaha  perikanan  tangkap.  Berbagai  keterbatasan dalam  kegiatan  usaha  dapat  difasilitasi  bersama dalam kelompok (Rakhmanda et al., 2018).
4. Pelabuhan terbesar DIY, memiliki fasilitas yang mendukung
Pelabuhan perikanan merupakan basis utama kegiatan  industri  perikanan  tangkap  yang  harus menjamin  keberhasilan  usaha  perikanan  tangkap (Hutapea et  al., 2017).  PPP  Sadeng  memiliki fasilitas  pokok,  fasilitas  penunjang,  dan  fasilitas fungsional  yang  dibutuhkan  untuk  mendukung kelancaran aktivitas perikanan tangkap. Tersedianya infrastruktur pelabuhan merupakan kekuatan dalam pengelolaan perikanan tangkap.
5. Sistem rantai dingin sudah berjalan dengan baik
Coldstorage merupakan  bagian  dari  sistem rantai dingin yang sudah berjalan di PPP Sadeng. Pengelolaan coldstorage dikerjasamakan  dengan pihak  ketiga  (Koperasi  Projo  Mino  VI  Bantul). Nelayan yang membutuhkan akses coldstorage dapat menyewa  atau  menjual  hasil  tangkapan  ke  pihak pengelola.  Adanya  sistem  rantai  dingin,  membuat produk  ikan  terjaga  kualitasnya.  Meskipun pemanfaatan coldstorage oleh nelayan masih belum optimal. Banyak nelayan yang masih menggunakan sarana penyimpanan sederhana dengan coolbox dan es balok.

## Faktor Internal Kelemahan Utama

## 1. Rendahnya tingkat pendidikan nelayan
Mayoritas nelayan di Sadeng memiliki tingkat pendidikan Sekolah Dasar dan Sekolah Menengah Pertama. Rendahnya tingkat pendidikan ini menjadi suatu  kelemahan  karena  berpengaruh  terhadap kurangnya  tingkat  adopsi  teknologi  dan  informasi serta  partisipasi  pelestarian  (Saimima,  2019). Nelayan  yang  berpendidikan  rendah  cenderung kurang  dalam  manajemen  usaha  dan  sulit  untuk mandiri.
2.  Akses  sumber-sumber  produktif  kurang terjangkau
Wilayah pesisir Pantai Sadeng jauh dari pusat kota  (±70Km).  Nelayan  mendatangkan  es  batu dari Kabupaten Klaten karena belum ada pabrik es batu  di  kawasan  Sadeng.  Penyaluran  BBM  dan  es batu  menjadi  kendala  karena  terlalu  lama  sampai lokasi.  Jarak  tempat  pendaratan  ikan  ke  SPBN/ SPDN/SPBU  yang  jauh  menyulitkan  nelayan dalam  menjangkau  BBM  dengan  harga  normal (Saptanto et  al., 2016).  Nelayan  kesulitan mendapatkan  bahan  bakar  karena  fasilitas  SPDN di  PPP  Sadeng  mangkrak.  Masalah  BBM  juga berkaitan  dengan  subsidi,  banyak  nelayan  kecil terpaksa membeli BBM eceran dengan harga lebih tinggi (Rizal et al., 2021).
3. Teknologi penangkapan ikan didominasi armada skala kecil
Jumlah  kapal  penangkapan  ikan  di  PPP Sadeng  dapat  dilihat  di  Tabel  3.  Perahu  motor tempet (PMT) dan kapal motor <10 GT memiliki jumlah  yang  mendominasi.  Penggunaan  armada ini menunjukkan bahwa perikanan tangkap Sadeng didominasi  oleh  nelayan  skala  kecil.  Penggunaan kapal berkapasitas kecil menyebabkan keterbatasan dalam  pengoptimalan  potensi  penangkapan  ikan. Kapal  kecil  tidak  bisa  digunakan  untuk  mencapai daerah  penagkapan  yang  jauh.  Teknologi  alat tangkap  yang  digunakan  juga  tidak  seefisien  alat kapal besar.
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
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Tabel 3. Jumlah Armada Kapal di PPP Sadeng. Jenis Kapal Jumlah (unit) Alat Tangkap Kapal Motor >30GT 8 Purse seine / Pukat cicin Kapal Motor 5-30 GT 54 Pancing ulur PMT (Perahu Motor Tempel) <5 GT 53 Gillnet / jaring insang
Sumber: pppdislautkan.jogjaprov.go.id (2021).

## 4. Ketergantungan nelayan dengan pemodal
Nelayan Sadeng masih mengandalkan juragan untuk memberikan pinjaman modal melaut. Praktik permodalan  antara  nelayan  dan  juragan  di  pesisir Sadeng  merupakan  bentuk  patron  klien  (Samudra dan  Humsona,  2018).  Nelayan  tidak  bisa  mandiri jika  terus  bergantung  dengan  modal  dari  juragan. Ketergantungan  modal  membuat  nelayan  tidak memiliki  posisi  tawar  yang  kuat  dalam  proses penjualan  hasil  tangkapan.  Proses  lelang  di  TPI pun tidak bisa berjalan karena keterikatan nelayan dengan  pemodal.  Hal  ini  merupakan  kelemahan sekaligus  akar  permasalahan  dalam  kelembagaan pasar ikan di kawasan Sadeng.
5. Kelembagaan koperasi dan KUB tidak berjalan
Dahulu sempat berdiri Koperasi Mina Sadeng yang  dikelola  oleh  nelayan  untuk  mendukung perikanan  tangkap  di  Sadeng.  Akan  tetapi sekarang  sudah  tidak  berjalan  karena  pengelolaan yang  tidak  optimal.  Padahal  keberadaan  koperasi bermanfaat  dalam  meningkatkan  produktivitas usaha.  Ketidakberjalanan  KUB  (Kelompok  Usaha Bersama)  juga  menjadi  kelemahan  bagi  usaha perikanan  tangkap  di  Sadeng.  Akses  permodalan dan  sumber  produktif  akan  lebih  terjangkau  jika nelayan terwadahi KUB.

## Faktor Eksternal Peluang Utama
1. Dukungan pemerintah Kebijakan  dan  pembangunan  ekonomi nasional  mulai  diarahkan  pada  pengembangan ekonomi biru. Peluang yang muncul dengan adanya dukungan  pemerintah  ini  adalah  optimalisasi produksi  perikanan,  penyediaan  infrastruktur pelabuhan dan infrastruktur lain yang menunjang, pengembangan  industri  olahan,  serta  pengelolaan sumber  daya  kelautan  yang  berkelanjutan.  Dinas Kelautan  dan  Perikanan  Provinsi  dan  Kabupaten Gunungkidul  berperan  aktif  dalam  pengembangan mulai dari pengelolaan pelabuhan, program bantuan alat  tangkap,  hingga  pelatihan  dan  pendampingan ke nelayan.
2. Pengembangan Desa Maritim
Salah  satu  upaya  pengembangan  kawasan minapolitan  Sadeng  adalah  melalui  program  Desa Maritim.  Sebuah  program  pembangunan  berbasis kemaritiman  pada  wilayah  kalurahan/desa  yang berbatasan  langsung  dengan  pesisir  selatan  DIY. Kegiatannya  adalah  peningkatan  kapasitas  nelayan melalui  sekolah  alam  dan  pengembangan  usaha olahan  ikan.  Peluang  ini  menjadi  faktor  yang perlu  dipertimbangkan  dalam  menyusun  strategi pengembangan ke depan.
3. Iklim investasi di Gunungkidul cukup baik
Perikanan tangkap Gunungkidul merupakan potensi  unggulan  yang  layak  dikembangkan melalui  beragam  investasi.  Hasil  perikanan tangkap  mempunyai  peranan  sebagai  penyumbang komoditas  unggulan  investasi  di  Kabupaten Gunungkidul  (DPMPT,  2020).  Selama  dua  tahun terakhir  nilai  investasi  Gunungkidul  melebihi target. Nilai investasi tahun 2022 terealisasi sebesar Rp634.499.607.449  (Aditya,  2022).  Investasi berfokus  pada  pengembangan  wilayah  selatan,  tak terkecuali Kecamatan Girisubo.
4. Permintaan ikan tinggi dan akses pasar ekspor
Tren konsumsi ikan nasional maupun global mengalami  kenaikan  selama  satu  dekade  terakhir. Adanya keragaman jenis produk ikan dan tingginya kesadaran  masyarakat  mengenai  kandungan  gizi daging  ikan  meningkatkan  permintaan  hasil produksi  sektor  perikanan  (Imelda et  al, 2019). Peluang ekspor juga menjadi peluang menarik untuk pengembangan usaha perikanan tangkap. Sebagian nelayan  pun  sudah  memiliki  akses  pemasaran ekspor, utamanya untuk jenis ikan layur dan tuna.
5. Terbukanya peluang kegiatan ekonomi penunjang
Beberapa peluang usaha yang memungkinkan untuk  diimplementasikan  di  pesisir  Sadeng yaitu  pengolahan  ikan,  usaha  garam  rakyat,  dan pengembangan wisata. Pengolahan ikan dan usaha garam  bisa  menjadi opportunity  cost bagi  nelayan. Wilayah pesisir Sadeng juga memungkinkan untuk
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
dipromosikan  sebagai  tempat  pariwisata.  Pantai Sadeng  bisa  menjadi  wisata  alam  pantai  berbasis historis dan sosial dengan mengangkat nilai sejarah Bengawan  Solo  Purba  dan  daya  tarik  komunitas nelayan.  Kunjungan  wisatawan  ke  Girisubo  pun cukup tinggi karena memiliki spot-spot wisata yang beragam mulai dari wisata pantai, wisata gua, hingga spot wisata pemancingan.

## Faktor Eksternal Ancaman Utama
1. Cuaca tidak menentu
Setiap  kali  membuat  keputusan  melaut, nelayan  harus  melihat  ketinggian  gelombang  dan keadaan  cuaca,  angin,  dan  hujan.  Cara  yang  biasa dilakukan  nelayan  adalah  dengan  memanfaatkan informasi aplikasi Windy , BMKG, maupun dengan pengindraan  langsung.  Kondisi  perairan  Samudera Hindia  yang  cenderung  memiliki  arus  gelombang kuat  dan  kemungkinan  cuaca  ekstrem  sangat berisiko  bagi  nelayan.  Isu global  warming dan perubahan  iklim  mempereparah  ketidakpastian cuaca  sehingga  menjadi  ancaman  dalam  kegiatan penangkapan ikan.
2. Inflasi dan meningkatnya harga BBM
Fluktuasi  harga  BBM  dapat  terjadi  karena perubahan  harga  minyak  dunia.  Ketika  terjadi peningkatan  harga  BBM,  maka  komoditas  lain juga  akan  mengalami  peningkatan.  Hal  ini  dapat menimbulkan  inflasi  di  dalam  negeri  sehingga berpengaruh  juga  terhadap  daya  beli  masyarakat. Jika inflasi tinggi, konsumen mungkin mengalami penurunan  daya  beli.  Hal  ini  dapat  berdampak negatif terhadap permintaan produk perikanan dan mengurangi  pendapatan  nelayan.  Kenaikan  harga BBM  juga  berimbas  pada  meningkatnya  biaya operasional melaut.
3. Termasuk daerah kawasan rawan bencana Wilayah  pesisir  Sadeng  Gunungkidul berada  pada  zona  penunjaman  lempeng  tektonik, sehingga  memiliki  potensi  bencana  gempa bumi.  Kerawanan  tsunami  di  Sadeng  juga  cukup besar  karena  terletak  pada  zona  subduksi  dan seismic  gap (Marfai et  al., 2013) , serta  diperparah dengan  bentuk  morfologi  lembah  di  pesisir yang  menyebabkan  potensi  bahaya  tsunami  bisa menjalar sepanjang lembah tersebut (Cahyadi et  al., 2012).  Selain  gempa  dan tsunami,  bencana  badai  juga  sering  terjadi  dan dapat  menghambat  keberjalanan  kegiatan  usaha penangkapan ikan.
4. Pencemaran ekosistem laut
Ancaman  pencemaran  ekosistem  laut merupakan  permasalahan  di  berbagai  wilayah perairan di Indonesia tak terkecuali di Pantai Sadeng. Aktivitas kapal di pelabuhan menyebabkan tingginya pencemaran  logam  berat  di  perairan  Sadeng (Augitama,  2023).  Pencemaran  juga  disebabkan oleh sampah plastik dari aktivitas pengunjung dan rumah  tangga  setempat.  Hal  ini  terjadi  karena rendahnya  kesadaran  pelestarian  sumber  daya  dan juga minimnya sarana pengelolaan sampah. Sampah plastik di kawasan pesisir bisa menyebabkan polusi mikroplastik dan mencemari ekosistem laut.
5. Illegal, Unreported, and Unregulated Fishing
Ketaatan nelayan Sadeng dalam penggunaan alat tangkap terbilang tinggi. Tidak ada penggunaan alat illegal seperti  bom,  racun,  pukat  harimau, cantrang dan lainnya. Akan tetapi ketaatan nelayan dalam  hal  kepemilikan  dokumen  perizinan  kapal dinilai  masih  kurang  (Ariyantono et  al., 2020). Beberapa faktor yang menyebabkan nelayan enggan mengurus  kelengkapan  surat  kapal  diantaranya adalah  lokasi  pengurusan  izin  yang  jauh,  jangka waktu  pengurusan  lama,  biaya,  dan  masa  berlaku perizinan  yang  relatif  singkat  (Pradipta,  2022). Penangkapan  ikan  yang  tidak  sesuai  ketentuan termasuk dalam aktivitas illegal yang dapat menjadi ancaman  bagi  pengelolaan  sumber  daya  perairan Sadeng.

## Matriks IFE dan Matriks EFE
Evaluasi faktor dilakukan untuk menilai setiap faktor kunci yang mempengaruhi usaha perikanan tangkap.  Matriks  IFE  menunjukkan  kondisi internal yang terdiri dari kekuatan dan kelemahan, adapun  matriks  EFE  menunjukkan  gambaran kondisi  eksternal  yang  terdiri  dari  peluang  dan ancaman. Setiap faktor diberi bobot dan peringkat dan  dikalikan  menjadi  skor  terbobot.  Skor  bobot kemudian  dijumlahkan  sehingga  didapatkan  skor total IFE dan skor total EFE (Tabel 4).
Analisis  matriks  IFE  tersedia  pada  Tabel 4.  Dapat  diketahui  bahwa  faktor  potensi  sumber daya kelautan dan faktor kelompok nelayan adalah faktor kekuatan utama dengan skor tinggi sebesar 0,444.  Kelemahan  utama  terletak  pada  faktor ketergantungan  nelayan  dengan  pemodal,  yakni sebesar  0,081.  Hasil  perhitungan  matriks  IFE menunjukkan total nilai skor faktor internal sebesar 2,417.  Total  skor  tersebut  mendekati  rata-rata  2,5 yang  menunjukkan  bahwa  kondisi  internal  dari kegiatan usaha penangkapan ikan di perairan Sadeng Gunungkidul tergolong menengah.
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
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Tabel 4. Matriks IFE Pengembangan Usaha Perikanan Tangkap Sadeng. Faktor Internal Kunci Bobot Peringkat Skor Kekuatan 1. Potensi sumber daya kelautan besar
2. Modal SDM nelayan besar
3. Terdapat kelembagaan kelompok nelayan
4. Pelabuhan terbesar DIY, memiliki fasilitas mendukung 5. Sistem rantai dingin sudah berjalan baik 0,111 0,091 0,111 0,109 0,081 4 3 4 4 3 0,444 0,272 0,444 0,437 0,244 Kelemahan 1. Rendahnya tingkat pendidikan nelayan
2. Akses sumber-sumber produktif kurang terjangkau
3. Teknologi penangkapan ikan didominasi armada kecil
4. Ketergantungan nelayan dengan pemodal
5. Koperasi dan beberapa KUB tidak berjalan 0,078 0,117 0,117 0,081 0,104 2 1 1 1 1 0,156 0,117 0,117 0,081 0,104 Jumlah 1 2,417 Sumber: Analisis Data Primer (2023). Tabel 5. Matriks EFE Pengembangan Usaha Perikanan Tangkap Sadeng. Faktor Eksternal Kunci Bobot Peringkat Skor Peluang 1. Dukungan pemerintah
2. Pengembangan Desa Maritim
3. Iklim investasi di Gunungkidul cukup baik
4. Permintaan ikan tinggi dan akses pasar ekspor 5. Terbukanya peluang kegiatan ekonomi penunjang 0,107 0,091 0,104 0,076 0,094 3 3 3 3 4 0,322 0,272 0,311 0,278 0,378 Ancaman 1. Cuaca tidak menentu 2. Inflasi dan meningkatnya harga BBM
3. Bencana alam
4. Pencemaran ekosistem laut 5. IUUF/ Illegal, unreported, unregulated fishing 0,117 0,126 0,089 0,107 0,089 4 4 3 2 1 0,467 0,504 0,267 0,215 0,089 Jumlah 1 3,052 Sumber: Analisis Data Primer (2023).
Analisis  EFE  pada  Tabel  5.  menunjukkan hasil  skor  tiap  faktor  eksternal  kunci  yang mempengaruhi  pengembangan  usaha  perikanan tangkap.  Faktor  peluang  utama  yang  memiliki skor  tertinggi  sebesar  0,378  adalah  peluang usaha  alternatif  dalam  pemanfaatan  sumber  daya pesisir.  Ancaman  utama  dengan  skor  tertinggi sebesar  0,504  terletak  pada  faktor  inflasi  dan meningkatnya  harga  BBM.  Berdasarkan  hasil perhitungan pada matriks EFE diperoleh total nilai skor  faktor  eksternal  sebesar  3,052.  Total skor  berada  di  atas  rata-rata  2,5  yang menunjukkan  bahwa  kondisi  eksternal  dari kegiatan  usaha  penangkapan  ikan  di  perairan Sadeng Gunungkidul tergolong tinggi.
Artinya  kegiatan  usaha  tersebut  relatif  cukup mampu  dalam  memanfaatkan  peluang  dan menghindari ancaman yang ada.

## Analisis posisi strategi
Berdasarkan analisis matriks IFE dan matriks EFE  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  total  skor internal  sebesar  2,417  dan  total  skor  eksternal sebesar  3,052.  Kedua  hasil  tersebut  dipetakan ke  dalam  matriks  IE  ( Internal-External )  untuk mengetahui  posisi  usaha  penangkapan  ikan  di Pesisir  Pantai  Sadeng  Gunungkidul  yang  selama ini  telah  berjalan.  Gambar  1  menunjukkan  posisi usaha  perikanan  tangkap  di  pesisir  Pantai  Sadeng berada pada sel II yang artinya perlu dikelola dengan strategi pertumbuhan. Kegiatan usaha penangkapan ikan  saat  ini  memerlukan  strategi  untuk  bisa tumbuh  lebih  baik  dan  dapat  lebih  berkembang. Strategi  yang  sesuai  untuk  diimplementasikan pada sel ini yaitu strategi intensif (penetrasi pasar, pengembangan  pasar,  pengembangan  produk)  dan strategi  integratif  (integrasi  ke  depan,  integrasi  ke belakang, dan integrasi horizontal).
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

## Analisis Alternatif Strategi
Tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  dalam proses perumusan strategi adalah analisis alternatif strategi  menggunakan  alat  bantu  berupa  matriks SWOT  ( Strength-Weakness-Opportunities-Threats ). Matriks  SWOT  memungkinkan  perumusan
sel  ini  yaitu  strategi  intensif  (penetrasi  pasar,  pengembangan  pasar,  pengembangan produk) dan strategi integratif (integrasi ke depan, integrasi ke belakang, dan integrasi horizontal).
Total rata-rata tertimbang IFE Kuat (3,0-4,0) Rata-Rata (2,0-2,99) 2,417 Lemah (1,0-1,99) Tinggi (3,0-4,0) 3,052 I Pertumbuhan II Pertumbuhan III Stabilisasi Menengah (2,0-2,99) IV Pertumbuhan V Stabilisasi VI Divestasi Rendah (1,0-1,99) VII Stabilisasi VIII Divestasi IX Divestasi
Gambar 1. Matriks IE Usaha Penangkapan Ikan di Pesisir Pantai Sadeng Sumber: Analisis data primer (2023)

## Analisis Alternatif Strategi
Tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  dalam  proses  perumusan  strategi  adalah analisis  alternatif  strategi  menggunakan  alat  bantu  berupa  matriks  SWOT  ( Strength- Weakness-Opportunities-Threats ).  Matriks  SWOT  memungkinkan  perumusan  strategi dengan mencocokkan  antara  kekuatan  dan  kelemahan  yang  dimiliki  dengan  peluang dan  ancaman  yang  ada.  Penyusunan  alternatif  strategi  Matriks  SWOT  pada  Tabel  6 menghasilkan  sembilan  alternatif  strategi  untuk  pengembangan  usaha  perikanan tangkap di Sadeng.

## Pencocokan Strategi
Berdasarkan  sembilan  rumusan  alternatif  strategi  yang  dihasilkan  dari  matriks SWOT,  diambil  beberapa  strategi  untuk  dipertimbangkan  sebagai  prioritas pengembangan. Posisi usaha berada pada sel II matriks IE yang berarti memerlukan strategi pertumbuhan. Alternatif strategi yang diambil antara lain sebagai berikut:
1.  Meningkatkan produksi perikanan tangkap (Strategi 1)
2.  Memperluas pasar dengan menargetkan produksi untuk tujuan ekspor (Strategi 2)
3.  Penyediaan sumber permodalan yang mudah (Strategi 3)
4.  Penyediaan sarana produktif di kawasan pelabuhan (Strategi 4)
5.  Pengembangan koperasi dan KUB untuk mendorong usaha penangkapan ikan dan kegiatan ekonomi lain yang menunjang (Strategi 5)
Gambar 1. Matriks IE Usaha Penangkapan Ikan di Pesisir Pantai Sadeng.
Sumber: Analisis data primer (2023).
strategi  dengan  mencocokkan  antara  kekuatan dan kelemahan yang dimiliki dengan peluang dan ancaman  yang  ada.  Penyusunan  alternatif  strategi Matriks  SWOT  pada  Tabel  6  menghasilkan sembilan  alternatif  strategi  untuk  pengembangan usaha perikanan tangkap di Sadeng.
Tabel 6. Analisis SWOT Usaha Perikanan Tangkap Sadeng.
Kekuatan/ Strengths (S) 1. Potensi sumber daya kelautan besar
2. Modal SDM nelayan besar 3. Terdapat kelompok nelayan
4. Pelabuhan terbesar DIY, memiliki fasilitas yang mendukung
5. Sistem rantai dingin sudah berjalan baik
Kelemahan/ Weaknesses (W) 1. Rendahnya tingkat pendidikan nelayan 2. Akses sumber-sumber produktif kurang terjangkau
3. Teknologi penangkapan ikan didominasi armada skala kecil
4. Ketergantungan nelayan dengan pemodal 5. Koperasi  dan  beberapa  KUB  tidak berjalan
Peluang/ Opportunities (O) 1. Dukungan pemerintah 2. Pengembangan Desa Maritim
3. Iklim  investasi  di  Gunungkidul cukup baik
4. Permintaan ikan tinggi dan akses pasar ekspor
5. Terbukanya peluang usaha alternatif lain
Strategi SO/ SO Strategy
1. Meningkatkan produksi perikanan tangkap (S1, S2, S4, O1,O3, O4)
2. Memperluas pasar dengan menargetkan produksi untuk tujuan ekspor (S1, S4, S5, O1,
O4)
Strategi WO/ WO Strategy
1. Penyediaan  sumber  permodalan  yang mudah (W2, W4, W5, O1, O3)
2. Penyediaan sarana produktif di kawasan pelabuhan (W2, W5, O1, O3)
3. Pengembangan koperasi dan KUB untuk mendorong usaha penangkapan ikan dan kegiatan ekonomi lain yang menunjang (W3, W4, W5, O1, O2, O3, O5)
Ancaman/ Threats (T) 1. Cuaca tidak menentu 2. Inflasi  dan  meningkatnya  harga BBM
3. Bencana alam
4. Pencemaran ekosistem laut
5. Penangkapan illegal
Strategi ST/ ST Strategy 1. Mengoptimalkan  peran  kelompok nelayan  sebagai  wadah  informasi dan  kerja  sama  (S3,  S4,  T1,  T2, T3, T4) 2. Meningkatkan  pengawasan  dalam proses  penangkapan  ikan  (S1,  S2,
S3, T4, T5) 3. Meningkatkan kesadaran masyarakat akan kelestarian sumber daya (S1, S2,S3, T4, T5) Strategi WT/ WT Strategy
1. Pengembangan kapasitas nelayan melalui pelatihan  tentang  manajemen  usaha (W1, W3, W4, W5, T1, T2)
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
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse

## Pencocokan Strategi
Berdasarkan  sembilan  rumusan  alternatif strategi yang dihasilkan dari matriks SWOT, diambil beberapa  strategi  untuk  dipertimbangkan  sebagai prioritas  pengembangan.  Posisi  usaha  berada  pada sel II matriks IE yang berarti memerlukan strategi pertumbuhan.  Alternatif  strategi  yang  diambil antara lain sebagai berikut:
1.  Meningkatkan  produksi  perikanan  tangkap (Strategi 1)
2.  Memperluas  pasar  dengan  menargetkan produksi untuk tujuan ekspor (Strategi 2)
3.  Penyediaan  sumber  permodalan  yang  mudah (Strategi 3)
4.  Penyediaan  sarana  produktif  di  kawasan pelabuhan (Strategi 4)
5.  Pengembangan  koperasi  dan  KUB  untuk mendorong  usaha  penangkapan  ikan  dan kegiatan  ekonomi  lain  yang  menunjang (Strategi 5)
Analisis Prioritas Strategi (Quantitative  Strategic Planning Matrix)
Penentuan  prioritas  strategi  dilakukan menggunakan  QSPM.  Setiap  alternatif  strategi dinilai daya tariknya ( Attractiveness Score) mulai dari 1 (tidak menarik), 2 (kurang menarik), 3 (menarik), dan 4 (sangat menarik) dengan mempertimbangkan identifikasi faktor internal dan eksternal. Total skor daya tarik ( Total Attractiveness Score) dihitung dengan mengalikan  bobot  dan  nilai  daya  tarik.  Alternatif strategi  yang  memiliki  TAS  tertinggi  merupakan strategi prioritas yang diimplementasikan pada unit usaha. Hasil QSPM tersaji pada Tabel 7.
Urutan prioritas strategi menurut total daya tarik tertinggi ke terendah dari hasil QSPM secara berturut-turut adalah:
1.  Strategi penyediaan sarana produktif di kawasan pelabuhan (TAS 4,557)
2.  Strategi  penyediaan  sarana  permodalan  (TAS 4,204)
3.  Strategi  meningkatkan  produksi  perikanan tangkap (TAS 4,144)
4.  Strategi  pengembangan  koperasi  dan  KUB untuk mendorong usaha penangkapan ikan dan kegiatan  ekonomi  lain  yang  menunjang  (TAS 4,054)
5.  Strategi memperluas pasar untuk tujuan ekspor (TAS 3,752).
Hasil  prioritas  strategi  pada  penelitian  ini adalah  penyediaan  sarana  produktif  di  kawasan pelabuhan.  Kondisi  beberapa  fasilitas  produktif seperti  SPDN,  pabrik  es  batu,  dan  bengkel  PPP Sadeng  saat  ini  mangkrak  atau  sudah  tidak  aktif. Penyaluran  BBM  dan  es  batu  masih  menjadi kendala tersendiri bagi nelayan karena terlalu lama sampai  lokasi  PPP  Sadeng.  Begitu  juga  dengan perbengkelan,  dimana  nelayan  harus  menuju pelabuhan  lain  atau  mendatangkan  tukang  dari wilayah  lain.  Nelayan  saat  ini  mendatangkan  es batu  berton-ton  dari  Klaten,  tentunya  hal  ini kurang  efisien.  Akan  lebih  mudah  jika  pabrik  es tersedia  di  kawasan  pelabuhan  Sadeng.  Strategi penyediaan  sarana  produktif  dapat  dilakukan dengan  mengaktifkan  kembali  operasional  SPDN, pabrik  es,  dan  sarana  perbengkelan.  Ketersediaan sarana  produktif  di  kawasan  Sadeng  dapat menekan  biaya  operasional  dan  menjadikan usaha  perikanan  tangkap  lebih  menguntungkan. Sejalan  dengan  Imelda et  al., (2019),  strategi peningkatan  sarana  dan  prasarana  menjadi prioritas  untuk  dilakukan  karena  dengan  adanya dukungan  sarana  dan  prasarana  yang  optimal, kegiatan  usaha  perikanan on  farm (penangkapan ikan) dan off farm (pengolahan dan pemasaran) bisa menjadi efektif dan efisien. Strategi pengembangan sarana  produktif  di  kawasan  pesisir  Pantai  Sadeng juga  mendukung  pengembangan  dari  Riandani et al., (2015) yang menyebutkan perlunya peningkatan sarana prasarana dan perbaikan fasilitas yang lumpuh di PPP Sadeng.
Prioritas  strategi  pertama  perlu  diikuti dengan  strategi  kedua  yaitu  penyediaan  sarana permodalan.  Akses  sumber  produktif  bukan hanya  soal  keterjangkauan  lokasi  saja,  melainkan juga  harus  diikuti  keterjangkauan  modal.  Tujuan penyediaan  permodalan  adalah  memudahkan nelayan  untuk  mengakses  modal  usaha  supaya tidak  selalu  tergantung  dengan  pemodal (juragan).  Penyediaan  sarana  permodalan  dan akses pembiayaan dapat dilakukan dengan sumber pendanaan yang lebih beragam, yaitu kredit usaha rakyat  perbankan,  Lembaga  Pengelola  Modal Usaha  Kelautan  dan  Perikanan  (LPMUKP),  dan permodalan  lainnya.  Bahkan  inovasi  permodalan berbasis crowdfunding (Zahari et  al., 2018)  juga dapat  dikembangkan  mengingat  adanya  peluang investasi  di  bidang  perikanan  dan  kelautan. Saimima  (2019)  menyebutkan  bahwa  strategi peningkatan  modal  dan  manajemen  usaha  perlu menjadi  program  yang  dipertimbangkan  untuk mendorong keberlanjutan usaha perikanan tangkap dan meningkatakan kesejahtraan nelayan.
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
Tabel 7. QSPM P engembangan Usaha P erikanan T angkap di Sadeng. Alternatif Strategi Faktor Kunci Bobot Weight Strategi 1 Strategi 2 Strategi 3 Strategi 4
Strategi 5
AS TA S AS TA S AS TA S AS TA S AS TA S
Faktor Internal Kunci Kek uatan 1. Po tensi sumber daya k ela utan besar 0,111 4 0,444 4 0,444 1 0,111 2 0,222 3 0,333 2. Modal SDM n elayan besar 0,091 3 0,272 2 0,181 1 0,091 1 0,091 2 0,181 3. Terdapat k elompok n elayan 0,111 2 0,222 2 0,222 3 0,333 1 0,111 2 0,222 4. Pela buhan besar, m emiliki fasili tas m en dukung 0,109 4 0,437 3 0,328 1 0,109 4 0,437 1 0,109 5. Sist em ran tai dingin sudah berjalan baik 0,081 2 0,163 4 0,326 1 0,081 1 0,081 1 0,081 Kelemahan 1. Ren dahnya tingkat pen di dikan n elayan 0,078 1 0,078 1 0,078 2 0,156 1 0,078 1 0,078 2. Akses sumber-sumber prod uktif kurang t erjangka u 0,117 1 0,117 1 0,117 4 0,467 4 0,467 1 0,117 3. Tekn ologi penangkapan di dominasi armada k ecil 0,117 3 0,350 1 0,117 3 0,350 2 0,233 1 0,117 4. Ket ergan tungan n elayan d engan pem odal 0,081 1 0,081 1 0,081 4 0,326 3 0,244 1 0,081 5. Koperasi dan be berapa KUB ti dak berjalan 0,104 1 0,104 2 0,207 4 0,415 4 0,415 4 0,415 Jumlah 1 2,269 2,102 2,439 2,380 1,735 Faktor Eksternal Kunci Peluang 1. Dukungan pem erin tah 0,107 4 0,430 3 0,322 3 0,322 4 0,430 4 0,430 2. Pengembangan Desa Mari tim 0,091 2 0,182 1 0,091 2 0,181 2 0,181 4 0,363 3. Iklim in vestasi di Gun ungki dul cukup baik 0,104 4 0,415 3 0,311 3 0,311 4 0,415 3 0,311 4. Permin taan ikan tinggi dan akses pasar ekspor 0,076 3 0,228 4 0,304 1 0,076 2 0,152 1 0,076 5. Terb ukanya peluang usaha alt ernatif lain 0,094 1 0,094 1 0,094 1 0,094 1 0,094 4 0,378 Ancaman 1. Cuaca ti dak m en en tu 0,117 1 0,117 1 0,117 1 0,117 1 0,117 3 0,350 2. Inflasi dan m eningkatnya harga BBM 0,126 1 0,126 1 0,126 3 0,378 4 0,504 1 0,126 3. Ben cana alam 0,089 1 0,089 1 0,089 1 0,089 1 0,089 1 0,089 4. Pen cemaran ek osist em la ut 0,107 1 0,107 1 0,107 1 0,107 1 0,107 1 0,107 5. IUU fishing 0,089 1 0,089 1 0,089 1 0,089 1 0,089 1 0,089 Jumlah Bobo t 1 1,876 1,650 1,765 2,178 2,319 Jumlah T otal Daya T arik / T otal T AS 4,144 3,752 4,204 4,557 4,054
Sumber: Analisis data prim
er (2023).
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
/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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Strategi ketiga adalah strategi meningkatkan kapasitas  produksi  yang  bisa  dilakukan  melalui peningkatan  armada,  perbaikan  alat  tangkap,  dan pemasangan  rumpon.  Strategi  ini  sejalan  dengan Putra,  (2019),  yang  menyatakan  bahwa  tingkat eksploitasi  wilayah  perairan  Sadeng  masih  berada pada kondisi under fishing dimana total pemanfaatan baru mencapai 41,34% dari total MSY ( Maximum Sustainable  Yield ),  sehingga  penambahan  unit penangkapan masih bisa dilakukan untuk mencapai penangkapan  yang  optimum.  Akan  tetapi  dalam Nurhayati  et.  al.,  (2018),  disebutkan  bahwa produktivitas  ikan  tuna  madidihang  di  WPP  573 mengalami  penurunan  karena  terjadi overfishing . Artinya meski di perairan Sadeng secara umum masih underfishing ,  tetap  diperlukan  pengelolaan  karena untuk  komoditas  ikan  tertentu  sudah  mengalami overfishing .  Hal  ini  perlu  menjadi  perhatian  dalam upaya  peningkatan  produksi  dengan  kontrol pengelolaan yang terpadu.
Peningkatan  kapasitas  produksi  dapat dilakukan dengan peningkatan teknologi kapal dan alat tangkap. Apabila alat tangkapan yang digunakan semakin  modern  akan  memperbanyak  hasil tangkapan  yang  diperoleh  nelayan  (Putra,  2019). Jenis perahu berpengaruh nyata terhadap pendapatan nelayan dimana dengan meningkatnya jenis perahu dan kapasitas mesin, akan meningkatkan produksi ikan  hasil  tangkapan  (Arnawa, et  al., 2016).  Oleh karena  itu  upaya  pemerintah  dalam  memberikan bantuan berupa perahu mesin kepada nelayan perlu diteruskan. Adapun jika nelayan menambah durasi trip atau dayfishing , belum tentu akan meningkatkan produksi  tangkapan  ikan,  hal  ini  lebih  ditentukan karena faktor musim ikan. Terlebih untuk nelayan jukung tidak bisa memaksimalkan dayfishing karena kapasitas kapal kecil, sehingga tidak memungkinkan bagi  nelayan  kecil  untuk  menambah dayfishing , paling lama 2 hari.
Berkaitan  dengan  peningkatan  teknologi penangkapan  ini,  tentunya  membutuhkan permodalan  yang  kuat.  Oleh  karena  itu,  strategi ini  menjadi  prioritas  ketiga  setelah  penyediaan sarana  permodalan.  Jika  strategi  kedua  yakni sarana  modal  dapat  dijangkau  dengan  mudah oleh  nelayan,  maka  selanjutnya  nelayan  diarahkan untuk menginvestasikan permodalan tersebut pada peningkatan teknologi penangkapan ikan.
Peningkatan  kapasitas  produksi  dapat meningkatkan kebutuhan nelayan akan perbekalan. Pertambahan  jumlah  armada  dan  meningkatnya aktivitas penangkapan sejalan dengan perkembangan kebutuhan  nelayan  terhadap  bahan  bakar  solar,  es batu,  dan  air  tawar  (Riandani et  al, 2015).  Oleh
karena itu pengembangan sarana produktif SPDN, es batu, dan logistik lain menjadi strategi prioritas pertama  yang  harus  didahulukan  dibandingkan dengan  strategi  peningkatan  produksi  perikanan. Hal  ini  dilakukan  agar  saat  terjadi  peningkatan aktivitas  penangkapan,  sarana  produktif  sudah terjamin  ketersediaannya  sehingga  nelayan  tidak mengalami kesulitan akses produksi.
Strategi  keempat  adalah  pengembangan koperasi  dan  KUB  untuk  mendorong  usaha penangkapan ikan dan kegiatan ekonomi lain yang menunjang.  Tidak aktifnya koperasi Mina Sadeng dan  KUB  membuat  peluang  kegiatan  ekonomi  di pesisir  Pantai  Sadeng  kurang  dimanfaatkan  secara optimal.  Pengembangan  KUB  diperlukan  karena pada  dasarnya  masih  terdapat  kegiatan  usaha yang  dijalankan  berkelompok.  Dari  total  13  KUB yang  secara  resmi  terdaftar  di  dinas,  terdapat  3 KUB  yang  hingga  saat  ini  masih  berjalan.  Perlu adanya  pengembangan  dan  pendampingan  dari penyuluh,  serta  restrukturisasi  keanggotaan dalam  KUB.  Merampingkan  jumlah  dan keanggotaan  KUB  dapat  dilihat  sebagai  langkah awal  agar  bisa  fokus  mengembangkan  KUB  yang aktif.  Menurut  Sriati et  al.,  ( 2023),  pengelolaan dan  pengembangan  usaha  dengan  pola  KUB dimaksudkan untuk menggali potensi kemandirian dan  pengembangan  ekonomi  masyarakat  dalam pengelolaan  sumber  daya  potensial  secara berkelanjutan.  Jika  nelayan  dari  3  KUB  ini  sudah berhasil  dalam  menjalankan  usaha  bersama,  bisa menjadi contoh bagi nelayan lain.
Keberjalanan KUB membutuhkan pendampingan dari Dinas Kelautan dan Perikanan Gunungkidul  yang  bisa  dilakukan  dengan menugaskan  petugas  penyuluh  perikanan. Pengmbangan  kualitas  dan  penguatan  dalam pengelolaan  KUB  lebih  diutamakan  dibanding banyaknya jumlah KUB. Oleh karena itu, dilakukan pengembangan  KUB  lebih  dulu  baru  kemudian diikuti dengan upaya untuk mengaktifkan kembali koperasi  dan  KUB  yang  pasif.  Pengembangan koperasi  dan  KUB  nantinya  juga  bisa  menjadi wadah bagi pengembangan diversifikasi usaha atau kegiatan  ekonomi  yang  menunjang  unit  usaha penangkapan ikan.
Strategi kelima adalah perluasan pasar untuk tujuan  ekspor.  Pengembangan  pasar  domestik maupun  ekspor  dilakukan  melalui  penciptaan nilai  tambah  produk  perikanan  agar  memiliki daya saing (Nursan & Septiadi, 2021). Untuk itu, pengembangan  perikanan  tangkap  Sadeng  perlu difokuskan  pada  perbaikan  produktivitas  terlebih dahulu, sedangkan strategi ini bisa menjadi prioritas
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
akhir.  Hal  ini  juga  dimaksudkan  agar  nantinya permintaan  pasar  ekspor  dapat  terpenuhi  dengan baik tanpa mengesampingkan permintaan ikan dari pasar domestik.
Penerapan strategi prioritas dalam pengembangan  perikanan  tangkap  di  kawasan Sadeng  bisa  dikombinasikan  dengan  alternatif strategi  yang  lain.  Sebagaimana  Wijayanto (2016)  yang  menyebutkan  strategi  prioritas pengembangan  sentra  industri  dan  pemrosesan ikan di Kabupaten Biak Numfor perlu disinergikan dengan  alternatif  strategi  lain  yang  berkaitan dengan  teknologi,  promosi,  SDM,  hingga pembangunan  infrastrukturnya.  Pengembangan alternatif  strategi  tidak  bertentangan  dengan prioritas  strategi,  sehingga  tidak  masalah  jika dikombinasikan.  Justru  alternatif  strategi  yang lain  bisa  mendorong  keberhasilan  pengembangan strategi prioritas.
Implementasi strategi prioritas dapat dilakukan dengan  mendorong  investasi  untuk  pembangunan infrastruktur  pabrik  es  batu,  SPDN,  perbaikan docking kapal, dan bengkel mesin. Pemerintah bisa menyediakan  subsidi  bahan  bakar  melalui  kerja sama  dengan  Pertamina  untuk  mengembangkan SPDN di kawasan pelabuhan. Kebijakan diperlukan untuk  menciptakan  stabilitas  sosial  dan  ekonomi. Strategi peningkatan kapasitas produksi perikanan  tangkap  juga  penting  untuk  menjadi fokus  pengembangan.  Pengembangan  produksi dan  perbaikan  skala  usaha  dapat  dilakukan melalui  peningkatan  kapasitas gross  ton kapal, peningkatan  jumlah  armada,  dan  perbaikan alat  tangkap.  Nelayan  saat  ini  belum  mampu mengakses  kapal  besar  karena  membutuhkan modal  yang  relatif  mahal.  Oleh  karena  itu pemerintah harus memfasilitasi bantuan permodalan dan monitoring pengadaan kapal-kapal besar.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  matriks IFE dan matriks EFE, diperoleh posisi usaha berada pada sel II matriks IE yang berarti membutuhkan strategi  pertumbuhan.  Urutan  prioritas  strategi yang  perlu  dilakukan  dalam  pengembangan  usaha perikanan  tangkap  di  pesisir  Pantai  Sadeng, Kecamatan  Girisubo,  Kabupaten  Gunungkidul antara  lain:  (1)  penyediaan  sarana  produktif  di kawasan  pelabuhan  (TAS  4,557);  (2)  penyediaan sarana permodalan (TAS 4,204); (3) meningkatkan produksi  perikanan  tangkap  (TAS  4,144); (4)  pengembangan  koperasi  dan  KUB  untuk mendorong  usaha  penangkapan  ikan  dan  kegiatan ekonomi  lain  yang  menunjang  (TAS  4,054); (5)  memperluas  pasar  untuk  tujuan  ekspor (TAS 3,752).

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Pemerintah perlu mendorong pembangunan infrastruktur  dan  perbaikan  fasilitas  pelabuhan. Pembangunan  pabrik  es  batu  dan  SPDN  dalam rangka  menyediakan  bahan  bakar  dan  es  batu yang  lebih  terjangkau  dapat  menciptakan stabilitas  sosial  dan  stabilitas  ekonomi  komunitas nelayan.  Keterjangkauan  sumber  produktif  dan kebijakan sarana permodalan menjadi kunci dalam pengembangan sektor perikanan untuk mewujudkan usaha  penangkapan  ikan  yang  lebih  efisien  guna meningkatkan kesejahteraan masyarakat pesisir.
Kebijakan  peningkatan  produksi  perikanan tangkap  melalui  upaya  peningkatan  skala  usaha dapat  diselaraskan  dengan  strategi  pengembangan KUB. Pengembangan KUB diusahakan melalui kerja sama  dari  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  dengan kelompok  nelayan.  Dinas  mendatangkan  petugas PPL  untuk  mendampingi  keberjalanan  KUB  dan pengembangan  usaha  di  dalamnya.  Kebijakan ini  dapat  meningkatkan  kapasitas  masyarakat pesisir  Sadeng.  Sasaran  implementasi  kebijakan pengembangan  KUB  adalah  untuk  menciptakan kemandirian ekonomi nelayan.
Pengembangan  perikanan  tangkap  harus diiringi dengan peningkatan pengawasan kelestarian sumber daya ikan. Fungsi pengawasan PPP Sadeng harus disinergikan dengan peran TNI Polair untuk mengawasi dan menertibkan kegiatan penangkapan ikan illegal .  Diperlukan  koordinasi  antara pemerintah dengan stakeholder perikanan tangkap di pesisir Sadeng, termasuk masyarakat pesisir. Dinas Kelautan  dan  Perikanan  bisa  bekerja  sama  dengan Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Gunungkidul untuk  melakukan  berbagai  sosialisasi  sadar  lestari, membentuk kelompok masyarakat pengawas, serta menyediakan  sarana  tempat  pembuangan  sampah yang  memadai  di  sepanjang  kawasan  pantai.  Tim SAR  Sadeng  harus  meningkatkan  kesiagaan dalam  mitigasi  bencana  dan  melakukan  sosialisasi kebencanaan  kepada  masyarakat  pesisir.  PPP Sadeng  hendaknya  lebih  meningkatkan  kinerja dalam pendataan terkait unit penangkapan ikan dan pengelolaan fasilitas pelabuhan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi DIY, Dinas Kelautan  dan  Perikanan  Kabupaten  Gunungkidul, UPTD  PPP  Sadeng,  Kelompok  Nelayan  Mina Raharja, dan segenap komunitas nelayan di pesisir Pantai  Sadeng  yang  telah  membantu  pelaksanaan penelitian  ini.  Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan
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
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
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Dana  Non  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Negara  (APBN)  Universitas  Sebelas  Maret  tahun anggaran 2022-2023.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Kami  menyatakan  bahwa  kontribusi  setiap penulis dalam pembuatan karya tulis ini adalah Alifa Putri Madina sebagai kontributor utama, Darsono dan  Ernoiz  Antriyandarti  sebagai  kontributor anggota.

## DAFTAR PUSTAKA
Achsa,  A.,  Destiningsih,  R.,  Septiani,  Y.,  &  Verawati, D.  M.  (2021).  Pemetaan  Daya  Saing  Produk Perikanan Pulau Jawa Di Pasar Tujuan Utama. Jurnal Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan, 16(2),  225-236.  http://dx.doi.org/10.15578/ jsekp.v16i2.9373.
Aditya, I. (2022, 14 Desember). Investasi di Gunungkidul melampaui  target.  https://www.krjogja.com/ berita-lokal/read/485092.
Adinugroho,  G.  (2017).  Potensi  Sub-Sektor  Perikanan Untuk  Pengembangan  Ekonomi  Di  Bagian Selatan  Gunungkidul. Jurnal  Sosial  Ekonomi Kelautan dan Perikanan, 11(2), 173-183. http:// dx.doi.org/10.15578/jsekp.v11i2.3698.
Ariyantono,  R.  Y.,  Lubis,  E.,  Solihin,  I.,  &  Pane,  A.
B.  (2020).  Tingkat  Kepatuhan  Pelaku  Usaha Penangkapan  Ikan  Terhadap  Regulasi  Dan Permasalahannya Di Pelabuhan Perikanan Pantai Sadeng. Marine Fisheries, 11(2), 169-179. Arnawa,  I.  K.,  Purnama,  I.  B.,  &  Arisena,  G.  M.  K. (2016).  Dampak  bantuan  sarana  perikanan tangkap  terhadap  peningkatan  pendapatan nelayan  di  Kabupaten  Gianyar  Provinsi Bali. Jurnal Manajemen Agribisnis , 4(1), 47-55.
Augitama,  M.  A.  P.  (2023).  Identifikasi  sebaran pencemaran  logam  berat  kadmium  (Cd), di  Perairan  Pantai  Sadeng,  Gunung  Kidul, DI  Yogyakarta  [Disertasi,  Universitas  Islam Indonesia].  UII  Repository  https://dspace. uii.ac.id/handle/123456789/dspace.uii. ac.id/123456789/45144.
Badan  Pusat  Statistik  [BPS]  Gunungkidul.  (2020).
Produksi  Perikanan  Tangkap.  https:// gunungkidulkab.bps.go.id/indicator/56/66/1/ produksi-perikanan-tangkap.html.
Badan  Riset  dan  Sumber  Daya  Manusia  Kelautan  dan Perikanan  [BRSDMKP].  (2019).  Potensi Sumberdaya Kelautan dan Perikanan WPPNRI 573. Jakarta: AMAFRAD Press.
Cahyadi,  A.,  Afianita,  I.,  Gamayanti,  P.,  &  Fauziyah,
S.  (2012).  Evaluasi  Tata  Ruang  Pesisir  Sadeng Gunungkidul:  Perspektif  Pengurangan  Risiko Bencana.  Dalam  Seminar  Nasional  SCAN (Sustainable Culture, Architecture and Nature) ke-3.
David,  F.,  R.  2011.  Strategic  Management  :  Concepts and  Cases  (Thirteenth  Edition).  New  Jersey: Pearson Education.
DPMPT Gunungkidul. (2020, 7 Juli). Peluang Investasi di Sektor Perikanan di Kabupaten Gunungkidul. https://dpmpt.gunungkidulkab.go.id/web/ detail/209.
FAO. (2022). The State of World Fisheries and Aquaculture 2022.  Towards  Blue  Transformation.  Rome, FAO. https://doi.org/10.4060/cc0461en.
Khakhim,  N.  (2009).  Kajian  tipologi  fisik  pesisir daerah istimewa Yogyakarta untuk mendukung pengembangan Dan pengelolaan wilayah pesisir. [Disertasi] Institut Pertanian Bogor.
Kusdiantoro, K., Fahrudin, A., Wisudo, S. H., & Juanda, B.  (2019).  Perikanan  tangkap  di  Indonesia: potret  dan  tantangan  keberlanjutannya. Jurnal Sosial Ekonomi Kelautan Dan Perikanan, 14(2),
145-162.  DOI:  https://dx.doi.org/10.15578/ jsekp.v14i2.8056.
Hutapea,  R.  Y.,  Solihin,  I.,  &  Nurani,  T.  W.  (2017). The  role  of  Nizam  Zachman  Oceanic  Fishing Port  to  support  tuna  industries. Marine Fisheries: Journal of Marine Fisheries Technology and  Management ,  8(2),  187-198.  https://doi. org/10.29244/jmf.8.2.187-198.
Imelda, I., Kusrini, N., & Hidayat, R. (2019). Strategi pengelolaan perikanan tangkap berkelanjutan di wilayah  pesisir  Kabupaten  Kubu  Raya. Marine Fisheries: Journal of Marine Fisheries Technology and  Management, 10(1),  59-69.  https://doi. org/10.29244/jmf.10.1.%25p.
Lathifah, A., Christianti, L. (2018). Pola hidup nelayan migran di Pelabuhan Pantai Sadeng Kecamatan Girisubo Kabupaten Gunung Kidul DIY. Studi Budaya  Nusantara, 2(1),  1-7.  http://dx.doi. org/10.21776/ub.sbn.2018.002.01.01.
Marfai, M. A., Cahyadi, A., & Anggraini, D. F. (2013). Tipologi,  dinamika,  dan  potensi  bencana  di pesisir  kawasan  karst  kabupaten  gunungkidul. Forum  Geografi ,  Vol.  27(2):  151-162.  https:// journals.ums.ac.id/index.php/fg/article/ viewFile/2373/1639.
Mustafa,  M.  A.,  Yudhicara.  (2007).  Karakteristik pantai  dan  resiko  tsunami  di  kawasan  Pantai Selatan  Yogyakarta. Jurnal  Geologi  Kelautan ,
5(3):159-167. http://dx.doi.org/10.32693/ jgk.5.3.2007.143.
Mustapa, R., Salam, A., Baruadi, A.S. (2017). Pengelolaan usaha  penangkapan  ikan  menggunakan purse  seine  di  Kelurahan  Leato  Selatan  Kota Gorontalo. Nikè:Jurnal  Ilmiah  Perikanan  dan Kelautan . 5(4), 194-201. Nurhayati, M., Wisudo, S. H., & Purwangka, F. (2018). Produktivitas dan pola musim penangkapan tuna madidihang  (Thunnus  albacares)  di  Wilayah Pengelolaan Perikanan 573. Akuatika Indonesia, 3(2),  127-135.  https://doi.org/10.24198/jaki. v3i2.23400.
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
Nursan,  M.,  &  Septiadi,  D.  (2022).  Strategi pengembangan perikanan tangkap di Kabupaten Sumbawa Barat. Jurnal Bisnis Tani, 7(2), 54-66. https://doi.org/10.35308/jbt.v7i2.4200.
Pradipta, E. M. (2022). Penegakan hukum terhadap illegal fishing berdasarkan Undang-Undang Nomor 45 Tahun  2009  Tentang  Perikanan  di  Kabupaten Gunungkidul.  [Tesis,  Universitas  Islam Indonesia Yogyakarta]. UII Repository. https:// dspace.uii.ac.id/handle/123456789/40680.
Putra,  G.  E.  A.  B.  (2019).  Analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  produksi  dan  pendapatan nelayan di Desa Batununggul Kecamatan Nusa Penida. E-Jurnal Ep Unud, 8(5), 1092-1121.
Putra,  H.  D.  (2019).  Strategi  pengelolaan  perikanan tangkap  secara  berkelanjutan  Di  Pelabuhan Perikanan  Pantai  Sadeng  Kabupaten  Gunung Kidul [Disertasi] Universitas Gadjah Mada.
Rakhmanda,  A.,  Suadi,  Djasmani,  S.S.  (2018).  Peran kelompok  nelayan  dalam  perkembangan perikanan  di  Pantai  Sadeng  Kabupaten Gunungkidul. Sodality: Jurnal Sosiologi Pedesaan , 6  (2):  94-104.  http://dx.doi.org/10.22500/ sodality.v6i2.23225.
Ramdani, E. (2020). Formulasi strategi korporasi dalam ketidakpastian  masa  depan  pasca  Covid-19. Jurnal  Akuntansi  Barelang ,  4(2),  17-28.  DOI: http://doi.org/10.33884/jab.v4i2.1977.
Riandani, P. A., Bambang, A. N., Ismail. (2015). Tingkat pemanfaatan dan optimalisasi fasilitas dasar dan fungsional di Pelabuhan Perikanan Pantai Sadeng Gunungkidul dalam menunjang pengembangan perikanan tangkap. Journal of Fisheries Resources Utilization  Management  and  Technology, 4(3), 10-20.  https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/ jfrumt/article/view/9754/9475.
Rizal,  D.  R.,  Purwangka,  F.,  Imron,  M.,  &  Wisudo, S.  H.  (2021).  Kebutuhan  bahan  bakar  minyak pada  kapal  perikanan  di  Pelabuhan  Perikanan Nusantara  Palabuhanratu. ALBACORE  Jurnal Penelitian  Perikanan  Laut, 5(1),  029-042. https://doi.org/10.29244/core.5.1.029-042.
Sahubawa,  L.,  N.  Khakim  dan  M.  Lasindrang.  2015.
Kajian  sebaran  potensi  ekonomi  sumberdaya kelautan  di  Pantai  Selatan  DIY  sebagai  upaya percepatan investasi. Jurnal Teknosains , 4(2): 101- 120 https://doi.org/10.22146/teknosains.7953.
Saimima,  A.  (2019).  Strategi  pengembangan  perikanan tangkap  di  kepulauan  banda.  MUNGGAI: Jurnal  Ilmu  Perikanan  dan  Masyarakat  Pesisir , 5(1),  42-51.  https://josths.id/ojs3/index.php/ munggai/article/view/52/31.
Samudera, R. S., Humsona, R. (2018). Hubugan patron klien dalam komunitas nelayan (studi kasus di pelabuhan  perikanan  Pantai  Sadeng  Kabupaten Gunung  Kidul). Journal  of  Development  and Social  Change ,  1(2):  P.137-146.  https://doi. org/10.20961/jodasc.v1i2.23052.
Sriati,  S.,  Priyanto,  G.,  Junaidi,  Y.,  &  Bidarti,  A. (2023). Peningkatan kapasitas Kelompok Usaha Bersama  (KUBE)  melalui  pelatihan  strategi pengembangan usaha dan pemasaran. Aksiologiya: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 7(2):293- 308. http://dx.doi.org/10.30651/aks.v7i2.11039. Sulistiono. (2019). Redesain Pelabuhan Perikanan Sadeng di Kabupaten Gunung Kidul dengan pendekatan desain  arsitektur  organik.  [Tesis,  Universitas Negeri Semarang]. UNNES Repository http:// lib.unnes.ac.id/id/eprint/36209.
Wijayanto,  D.  (2016).  Fisheries  development  strategies of  Biak  Numfor  Regency,  Indonesia. Aquatic Procedia ,  7,  28-38.  https://doi.org/10.1016/j. aqpro.2016.07.004.
WRI  Indonesia.  (2022,  20  Desember).  ‘Trends  in Marine  Resources  and  Fisheries  Management in Indonesia.’ Report. Jakarta: World Resources Institute  Indonesia.    doi.org/10.46830/ wrirpt.20.00064.
Yusuf,  A.  M.  (2013). Metode  Penelitian;  Kuantitatif, Kualitatif dan Penelitian Gabungan . UNP Press.
Zahari,  A.  R.,  Hidayati,  A.,  Harianto,  S.,  &  Ardianti, R.  I.  (2018).  Financial  technology  melalui muncharity.com  sebagai  strategi  peningkatan kesejahteraan  nelayan  menuju  pengembangan kawasan minapolitan di Kecamatan Muncar. UNEJ e-Proceeding . 121-134.