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

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

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

## Analisis Kebijakan Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah
Policy Analysis of Sustainability of Vanammei Shrimp Farming in Purworejo Regency, Central Java
*Maria Nooza Airawati 1 , Ibnu Fauzi 1 , Djati Mardiatno 2 dan Nurul Khakhim 2
1 Pusat Riset Teknologi Hidrodinamika – Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) Jl. Hidro Dinamika, Keputih, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur 60112, Indonesia
2 Fakultas Geografi – Universitas Gadjah Mada (UGM)
Jl. Kaliurang, Sekip Utara, Kec. Mlati, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281, Indonesia International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

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

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

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

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

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

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

## ABSTRAK
Udang vaname merupakan komoditas unggul Kabupaten Purworejo. Budi daya ini dilaksanakan oleh masyarakat lokal  yang  berada  di  wilayah  pesisir  Kecamatan  Grabag,  Kecamatan  Ngombol  dan  Kecamatan  Purwodadi. Kegiatan budi daya udang saat ini diakomodir Peraturan Daerah No. 27 Tahun 2011 tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Purworejo tahun 2011 - 2031. Budi daya udang vaname menyebabkan sejumlah dampak negatif dengan timbulnya pencemaran limbah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis permasalahan limbah dari tambak untuk mendukung keberlanjutan usaha budi daya udang vaname. Status keberlanjutan ditentukan berdasarkan  lima  dimensi  yaitu  ekologi,  ekonomi,  sosial,  hukum  dan  kelembagaan  serta  teknologi.  Metode pengumpulan  data  primer  dilakukan  dengan  survey  dan  wawancara  petambak  yang  ada  di  wilayah  pesisir kemudian diolah menggunakan RAPFISH MDS. Jumlah responden yang diwawancarai ditentukan berdasarkan teknik sampling yang dikembangkan oleh Issac dan Michael yaitu 182 responden dengan tingkat kesalahan 5% yang kemudian dibagi sesuai dengan proporsi total petambak di 3 kecamatan. Responden dipilih menggunakan metode  random  sampling.  Penelitian  dilaksanakan  pada  Bulan  Mei  2021  hingga  Bulan  Juni  2022.  Dimensi yang  kurang  berkelanjutan  menjadi  titik  berat  dalam  perumusan  kebijakan.  Hasil  penelitian  menunjukkan nilai indeks keberlanjutan usaha budi daya udang vaname di Kabupaten Purworejo sebesar 54,12 dan termasuk kategori cukup berkelanjutan. Dimensi yang statusnya kurang berkelanjutan adalah hukum dan kelembagaan serta teknologi. Untuk menjaga keberlanjutan usaha tambak udang, diperlukan kebijakan yang mengarah pada penguatan  dimensi  hukum  dan  kelembagaan  berupa  upaya  mendapatkan  kepastian  hukum  mengenai  status tanah tambak serta penggunaan teknologi pengolahan limbah yang efisien dan sederhana.
Kata Kunci: keberlanjutan; purworejo; RAPFISH; pengelolaan; udang vaname

## ABSTRACT
Vaname shrimp is a superior commodity in Purworejo Regency. This cultivation is carried out by local communities in the coastal areas of Grabag, Ngombol and Purwodadi Subdistrict. Shrimp cultivation are currently accommodated by Regional Regulation Number 27 of 2011 concerning Purworejo Regency Regional Spatial Planning for 2011 - 2031. Vaname shrimp cultivation causes negative impacts by generating waste pollution. This research aims to analyze the problem of waste from ponds to support the sustainability of vaname shrimp cultivation. Sustainability status is determined based on five dimensions, namely ecological, economic, social, legal institutional and technological. The primary  data  collection  method  was  carried  out  by  surveying  and  interviewing  farmers  in  coastal  areas  and  then processing it using RAPFISH MDS. The number of respondents interviewed was determined based on the sampling technique developed by Issac and Michael, namely 182 respondents with an error rate of 5%, which was then divided according to the total proportion of farmers in the three sub-districts. Respondents were selected using a random sampling method. The research was carried out from May 2021 to June 2022. The research results show that the sustainability index for vaname shrimp cultivation in Purworejo Regency is 54.12 (quite sustainable category). Dimensions whose status is less sustainable are legal and institutional and technological. To maintain the sustainability of the shrimp farming, policies are needed to strengthen the legal and institutional dimensions to obtain legal certainty regarding the status of pond land and the use of efficient and straightforward waste processing technology.
Keywords: management; Purworejo; RAPFISH; sustanability; vanammei shrimp
Diterima tanggal : 23 Maret 2023 Perbaikan naskah: 27 November 2023 Disetujui terbit   : 21 Desember 2023
*Korespondensi penulis:
Email: mari016@brin.go.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v13i2 . 12487 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
Budi daya udang vaname mulai dikembangkan sejak tahun 2012 sejak era pertambangan PT. Antam berakhir  dan  bertahan  hingga  saat  ini  di  lahan berpasir  yang  terletak  dalam  wilayah  kepesisiran Kabupaten  Purworejo.  Kecamatan  Purwodadi merupakan daerah pertama yang melaksanakan budi daya  udang.  Budi  daya  tambak  di  wilayah  pesisir diakomodir dalam Peraturan Daerah (Perda) Nomor

## 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
27 Tahun 2011 tentang Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Purworejo tahun 2011 – 2031, kemudian  Perda  tersebut  diubah  dengan  Perda Nomor 10 Tahun 2021 tentang Rencana Tata Ruang Wilayah  (RTRW)  Kabupaten  Purworejo  tahun 2021  –  2041.    Luas  tambak  udang  di  Kabupaten Purworejo saat ini 402,63 hektar. Sistem pengelolaan tambak udang di Kabupaten Purworejo diusahakan secara individu oleh masyarakat dan aspek legalitas usaha belum ada. Petambak yang ada belum semua tergabung  kedalam  kelompok  pembudi  daya  ikan. Budi daya udang vaname dilaksanakan secara intensif dengan kepadatan tebar benih 100 ekor/m 2 dengan ukuran tambak 300 m 2 hingga 500 m 2 ( Biantara et al ., 2016). Air yang digunakan untuk kegiatan budi daya berasal dari air tanah dan air laut yang dipompa langsung untuk mengairi kolam.
Saat  ini  teknologi  pengelolaan  limbah tambak  udang  belum  berkembang  di  Kabupaten Purworejo.  Budi  daya  udang  menjadi  salah  satu industri yang menimbulkan dampak negatif berupa pencemaran  lingkungan  oleh  karena  pembuangan dan  pengelolaan  limbah  yang  belum  memenuhi standar yang diterapkan (Isman et al ., 2022). Limbah tambak udang hanya dibuang langsung ke lahan dan sungai yang ada di sekitar tambak. Kandungan utama dari limbah tambak udang adalah amonia (termasuk senyawa  nitrogen  lainnya  seperti  nitrat  dan  nitrit) yang  dapat  meningkatkan  proses  eutrofikasi  dan blooming alga sehingga menurunkan jumlah oksigen di  air  dan  mengganggu  keseimbangan  ekosistem (Harianja et  al .,  2018;  Aini  &  Parmi,  2022). Akibat pengelolaan yang belum terpadu serta aspek legalitas usaha belum ada sehingga mengakibatkan para  petambak  bebas  membuang  limbah  tanpa memikirkan  keberlanjutan  usahanya.  Dibutuhkan peran stake holder yang lebih aktif agar usaha tambak udang  terjaga  keberlanjutannya. Stake  holder yang berperan dalam industri udang vaname di Kabupaten Purworejo meliputi petambak, Pemerintah Daerah, asosiasi, praktisi dan akademisi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis permasalahan  limbah  tambak  di  3  kecamatan yang terletak di wilayah pesisir untuk mendukung keberlanjutan  usaha  budi  daya  udang  vaname. Permasalahan  limbah  dalam  budi  daya  udang dianalisis  secara  multidimensi  meliputi  dimensi ekologi, ekonomi, sosial, hukum dan kelembagaan serta  teknologi.  Informasi  tentang  atribut  sensitif digunakan untuk penyusunan rekomendasi kebijakan secara  berkelanjutan.  Penelitian  ini  dilaksanakan pada Bulan Mei 2021 hingga Juni 2022 di sepanjang wilayah pesisir Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah. Data  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini
meliputi  data  primer  dan  data  sekunder  yang didapatkan dari petambak dan instansi pemerintah yang terkait. Data primer yang diambil yaitu kondisi eksisting lingkungan dan sosial kemasyarakatan di wilayah pesisir. Pengambilan data dalam penelitian ini  menggunakan  metode  survei  dan in-depth interview menggunakan  kuesioner.  Responden penelitian ini adalah petambak yang ada di wilayah pesisir Kabupaten Purworejo Jawa Tengah. Jumlah total petambak udang di wilayah pesisir Kabupaten Purworejo adalah 385 orang. Jumlah responden yang diwawancarai  menggunakan  kuesioner  ditentukan berdasarkan  teknik sampling yang  dikembangkan oleh Issac dan Michael yaitu 182 responden dengan tingkat kesalahan 5% yang kemudian dibagi sesuai dengan  proporsi  total  petambak  di  3  kecamatan. Teknik analisis status keberlanjutan menggunakan tools Rapid Appraisal for Fisheries – Multidimensional Scalling (RAPFISH  -  MDS)  yang  telah  banyak digunakan  untuk  menilai  status  keberlanjutan usaha perikanan di dunia (Franco-Meléndez et al .,
2021;  Jimenez et  al .,  2021).  Status  keberlanjutan pengelolaan  tambak  udang  akan  dikategorikan sesuai dengan nilai indeks yang tersaji pada Tabel 1.
Tabel 1. Indeks Keberlanjutan Wilayah Pesisir.
Nilai Indeks Kategori ≤ 25 Buruk/tidak berkelanjutan 26 - 50 Kurang berkelanjutan 51 - 75 Cukup berkelanjutan ≥ 76 Baik/sangat berkelanjutan Sumber: (Arofi et al., 2015)
Atribut-atribut  yang  dikaji  per  masing- masing  dimensi  yang  dirangkum  berdasarkan penelitian  Nurdiansyah et  al. (2020)  dan  Wigiani et al. (2019) dan disesuaikan dengan hasil wawancara awal terhadap pengelola tambak udang di Kabupaten Purworejo

## BUDI DAYA UDANG VANAME DI KABUPATEN PURWOREJO
Udang  vaname  merupakan  komoditas unggulan  perikanan  yang  terdapat  di  Kabupaten Purworejo.  Area  budi  daya  tambak  udang  tertera pada  Gambar  1  terdapat  di  3  kecamatan  yang terletak  di  wilayah  pesisir  yaitu  Kecamatan Purwodadi,  Ngombol  dan  Grabag.  Semenjak kegiatan  pertambangan  pasir  besi  yang  dilakukan oleh PT. ANTAM di wilayah kepesisiran Kabupaten Purworejo  berakhir,  terjadi  peralihan  penggunaan lahan secara signifikan dari yang sebelumnya untuk kawasan  pertambangan  menjadi  kawasan  tambak
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
udang vaname. Hasil penelitian (Pelly et al ., 2018) dengan  menggunakan  metode  interpretasi  citra menunjukkan perubahan penggunaan lahan tambak udang secara signifikan dari tahun 2013, 2015 dan 2017 yang terjadi di wilayah kepesisiran Kecamatan Grabag. Pada tahun 2013 dilaporkan belum terdapat tambak udang pada wilayah kajian, sedangkan pada tahun 2015 dan 2017 luas tambak udang yang ada di Kecamatan Grabag menjadi 104.789 dan 138.055 Ha. Jumlah tambak udang pada tahun 2017 tercatat sebanyak  1027  unit,  sedangkan  pada  tahun  2015 sebanyak 747 unit. Karakteristik usaha pertambakan udang vaname di Kabupaten Purworejo dapat dilihat pada Tabel 2.

## BUDIDAYA UDANG VANAME DI KABUPATEN PURWOREJO
Udang  vaname  merupakan  komoditas  unggulan  perikanan  yang  terdapat  di Kabupaten Purworejo. Area budidaya tambak udang tertera pada Gambar 1 terdapat di 3 kecamatan yang terletak di wilayah pesisir yaitu Kecamatan Purwodadi, Ngombol dan Grabag. Semenjak kegiatan pertambangan pasir besi yang dilakukan oleh PT. ANTAM di  wilayah  kepesisiran  Kabupaten  Purworejo  berakhir,  terjadi  peralihan  penggunaan lahan  secara  signifikan  dari  yang  sebelumnya  untuk  kawasan  pertambangan  menjadi kawasan  tambak  udang  vaname.  Hasil  penelitian  (Pelly et  al .,  2018)  dengan menggunakan  metode  interpretasi  citra  menunjukkan  perubahan  penggunaan  lahan tambak udang secara signifikan dari tahun 2013, 2015 dan 2017 yang terjadi di wilayah kepesisiran  Kecamatan  Grabag.  Pada  tahun  2013  dilaporkan  belum  terdapat  tambak udang pada wilayah kajian, sedangkan pada tahun 2015 dan 2017 luas tambak udang yang ada di Kecamatan Grabag menjadi 104.789 dan 138.055 Ha. Jumlah tambak udang pada tahun 2017 tercatat sebanyak 1027 unit, sedangkan pada tahun 2015 sebanyak 747 unit. Karakteristik usaha pertambakan udang vaname di Kabupaten Purworejo dapat dilihat pada Tabel 2.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian Figure 1. Research Location
Gambar 1. Lokasi Penelitian.
Semua  petambak  yang  ditemui  saat  survei lapangan  tidak  melakukan  pengolahan  limbah. Limbah hanya dialirkan dengan pipa menuju tanah di sekitar tambak tanpa dilakukan proses pengolahan terlebih dahulu (Gambar 2). Lumpur hasil limbah budi daya udang mengandung bahan pencemar yang berasal  dari  sisa  pakan,  hasil  metabolisme  udang maupun  jasad  udang  yang  telah  mati.  Air  limbah buangan tambak udang mengandung fosfat, nitrogen dan amonia yang berbahaya bagi lingkungan sekitar. Mengingat  bahwa  limbah  budi  daya  udang  juga dibuang ke tanah di sekitar tambak maka sumber air  tanah  yang  digunakan  untuk  mengisi  kolam berpotensi tercemar dan menyebabkan penyakit pada
Tabel 2. Karakteristik Usaha Pertambakan Udang Vaname di Kabupaten Purworejo.
Kecamatan Purwodadi Kecamatan Ngombol Kecamatan Grabag Jumlah petambak 50 orang 56 orang 279 orang Tingkat Pendidikan petambak Tamat SLTA Sebagian besar Tamat SLTA, sebagian kecil tamat SD dan SLTP Sebagian Tamat SLTA dan sebagian tamat SLTP Jumlah tenaga kerja tambak 2 – 3 orang 2 – 3 orang 2 – 3 orang Luas tambak 99 Ha 119 Ha 185 Ha Rata-rata luas tambak per petambak 1 – 2 Ha 1 – 2 Ha 1 – 2 Ha Siklus budi daya per tahun 4 kali 4 kali 4 kali Status teknologi tambak tradisional tradisional tradisional Pola budi daya yang dilakukan intensif intensif intensif Jumlah Rumah Tangga Petambak (RTP) per kecamatan 50 56 279 Sumber air tambak Air payau Air payau Air payau Sumber: Data primer diolah, 2022
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 Kebijakan Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah  | Airawati ., et al Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 155-165
udang.  Serangan  penyakit  pada  udang  budi  daya termasuk  dalam  kategori  sering  terjadi.  Penyakit yang  banyak  ditemui  adalah  timbulnya  bintik putih pada tubuh udang. Penyakit ini bisa timbul akibat rendahnya kadar Dissolved Oxygen (DO) dan tingginya  konsentrasi  amonia.  Kondisi  lingkungan yang  menyebabkan  stres  pada  udang  kemudian dapat  menyebabkan  penurunan  sistem  imun udang  sehingga  mudah  terserang  penyakit (Khofifah et al ., 2023).
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)
dalam  kategori  sering  terjadi.  Penyakit  yang  banyak  ditemui  adalah  timbulnya  bintik putih  pada  tubuh  udang.  Penyakit  ini  bisa  timbul  akibat  rendahnya  kadar Dissolved Oxygen (DO) dan tingginya konsentrasi amonia. Kondisi lingkungan yang menyebabkan stres  pada  udang  kemudian  dapat  menyebabkan  penurunan  sistem  imun  udang sehingga mudah terserang penyakit (Khofifah et al ., 2023).
Gambar 2. Buangan Limbah Tambak Udang Figure 2. Shrimp Pond Waste

## DINAMIKA PRODUKSI TAMBAK DI KABUPATEN PURWOREJO
Produksi  udang vaname  mengalami  tren  peningkatan  dari  tahun  2016  hingga 2019  kemudian  tren penurunan terjadi  sejak tahun 2020  hingga 2022. Data produksi udang terbaru pada tahun 2022 sebanyak 2.979.899 kg, jika dibandingkan data produksi pada tahun 2017 dan 2018, penurunan produksi yang terjadi kurang lebih sebanyak 4%.
Data  produksi  budidaya  tambak  udang  vaname  tersaji  pada  Gambar  3.  Berdasarkan wawancara  dengan  penyuluh  perikanan  di  Kabupaten  Purworejo,  saat  ini  jumlah produksi udang masih terus mengalami penurunan. Kondisi ini diakibatkan karena belum adanya pengelolaan limbah yang baik sehingga menyebabkan serangan penyakit pada udang yang berpengaruh terhadap jumlah produksi udang. Jenis penyakit yang sering menyerang  adalah  bintik  putih.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Yaemkasem et al ., 2023) menyebutkan bahwa pembuangan limbah tambak udang ke area sekitar tambak tanpa pengolahan terlebih dahulu akan menyebabkan kemungkinan persebaran penyakit bintik putih ke area di sekitarnya. Meskipun masih mengalami tren penurunan, pada tahun 2022 komoditas udang vaname menghasilkan produksi terbesar dari seluruh sektor perikanan budidaya di Kabupaten Purworejo, yaitu mencapai 99% dari total produksi sektor perikanan sebesar 2.979.899 kg atau mencapai nilai produksi sebesar Rp. 159.004.045,-(Dinas Kominfo Kabupaten Purworejo, 2023).

## Gambar 2. Buangan Limbah Tambak Udang.

## DINAMIKA  PRODUKSI  TAMBAK  DI KABUPATEN PURWOREJO
Produksi  udang  vaname  mengalami  tren peningkatan dari tahun 2016 hingga 2019 kemudian tren  penurunan  terjadi  sejak  tahun  2020  hingga 2022.  Data  produksi  udang  terbaru  pada  tahun 2022 sebanyak 2.979.899 kg, jika dibandingkan data produksi  pada  tahun  2017  dan  2018,  penurunan produksi  yang  terjadi  kurang  lebih  sebanyak  4%. Data  produksi  budi  daya  tambak  udang  vaname tersaji  pada  Gambar  3.  Berdasarkan  wawancara dengan  penyuluh  perikanan  di  Kabupaten Purworejo,  saat  ini  jumlah  produksi  udang  masih terus mengalami penurunan. Kondisi ini diakibatkan karena belum adanya pengelolaan limbah yang baik sehingga  menyebabkan  serangan  penyakit  pada udang yang berpengaruh terhadap jumlah produksi udang. Jenis penyakit yang sering menyerang adalah bintik putih. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh (Yaemkasem et al ., 2023) menyebutkan bahwa pembuangan limbah tambak udang ke area sekitar tambak  tanpa  pengolahan  terlebih  dahulu  akan menyebabkan  kemungkinan  persebaran  penyakit bintik putih ke area di sekitarnya. Meskipun masih mengalami  tren  penurunan,  pada  tahun  2022 komoditas  udang  vaname  menghasilkan  produksi terbesar dari seluruh sektor perikanan budi daya di Kabupaten Purworejo, yaitu mencapai 99% dari total produksi sektor perikanan sebesar 2.979.899 kg atau mencapai  nilai  produksi  sebesar  Rp159.004.045,- (Dinas Kominfo Kabupaten Purworejo, 2023).
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)
Gambar 3. Grafik Produktivitas Udang Vaname di Kabupaten Purworejo Figure 3. Graph of Vaname Shrimp Productivity in Purworejo Regency

## ANALISIS KEBERLANJUTAN BUDIDAYA UDANG VANAME
Keberlanjutan budidaya udang vaname di Kabupaten Purworejo perlu dianalisis lebih dalam terkait dengan perannya dalam penghidupan petambak di sekitar wilayah pesisir.  Sebagian  besar  petambak  dapat  dikategorikan  masyarakat  yang  miskin  dan minim sumber daya. Usaha budidaya udang ini dilaksanakan secara penuh waktu oleh petambak dan menjadi mata pencaharian utama. Keberlanjutan usaha budidaya udang yang  baik  akan  berkontribusi  terhadap  pengurangan  kemiskinan  sekaligus  menjaga kelestarian lingkungan. Oleh karena itu, keberlanjutan usaha budidaya udang vaname harus dinilai dari berbagai segi aspek permasalahan termasuk dimensi ekologi, ekonomi, sosial,  hukum  dan  kelembagaan  serta  teknologi  (Bosma  dan  Verdegem,  2011;
Tolentino-Zondervan  &  Zondervan,  2022).  Atribut  dari  tiap  dimensi  ditentukan berdasarkan ketersediaan data di lapangan dan modifikasi dari penelitian yang dilakukan oleh Nirgasari, (2015); Suresha Adiga et al ., (2016); Lusiana et al ., (2018); Wigiani et al .,
(2019) dan Akbarurrasyid et al ., (2020).

## DIMENSI EKOLOGI
Keberlanjutan  ekologis  berfokus  pada  pelestarian  sumber  daya  alam  dan lingkungan. pengelolaan limbah dan cara budidaya (Tolentino-Zondervan & Zondervan, 2022).  Atribut yang dinilai pada dimensi ekologi penelitian ini terdiri dari potensi bencana, tingkat  pemanfaatan  lahan  untuk  tambak,  kesesuaian  lahan,  tingkat  pencemaran, serangan penyakit dan daya dukung kawasan. Pemilihan atribut menunjukkan kapasitas wilayah  pesisir  dalam  mendukung  kegiatan  tambak.  Hasil  analisis  RAPFISH  MDS
2906147 3007239 3100463 3202772 2797966 2890299 2979899 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Jumlah Produksi (kg)
Gambar  3.  Grafik  Produktivitas  Udang  Vaname  di Kabupaten Purworejo.

## ANALISIS  KEBERLANJUTAN  BUDI  DAYA UDANG VANAME
Keberlanjutan  budi  daya  udang  vaname  di Kabupaten  Purworejo  perlu  dianalisis  lebih  dalam terkait  dengan  perannya  dalam  penghidupan petambak  di  sekitar  wilayah  pesisir.  Sebagian besar  petambak  dapat  dikategorikan  masyarakat yang miskin dan minim sumber daya. Usaha budi daya  udang  ini  dilaksanakan  secara  penuh  waktu oleh  petambak  dan  menjadi  mata  pencaharian utama. Keberlanjutan usaha budi daya udang yang baik  akan  berkontribusi  terhadap  pengurangan kemiskinan  sekaligus  menjaga  kelestarian lingkungan.  Oleh  karena  itu,  keberlanjutan usaha  budi  daya  udang  vaname  harus  dinilai  dari berbagai  segi  aspek  permasalahan  termasuk dimensi  ekologi,  ekonomi,  sosial,  hukum  dan kelembagaan serta teknologi (Bosma dan Verdegem, 2011;  Tolentino-Zondervan  &  Zondervan,  2022). Atribut  dari  tiap  dimensi  ditentukan  berdasarkan ketersediaan  data  di  lapangan  dan  modifikasi dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nirgasari, (2015); Suresha Adiga et al ., (2016); Lusiana et al ., (2018);  Wigiani et  al .,  (2019)  dan  Akbarurrasyid et al ., (2020).

## DIMENSI EKOLOGI
Keberlanjutan  ekologis  berfokus  pada pelestarian  sumber  daya  alam  dan  lingkungan. pengelolaan limbah dan cara budi daya (Tolentino- Zondervan  &  Zondervan,  2022).    Atribut  yang dinilai  pada  dimensi  ekologi  penelitian  ini  terdiri dari  potensi  bencana,  tingkat  pemanfaatan lahan  untuk  tambak,  kesesuaian  lahan,  tingkat pencemaran,  serangan  penyakit  dan  daya  dukung kawasan. Pemilihan atribut menunjukkan kapasitas wilayah pesisir dalam mendukung kegiatan tambak. Hasil  analisis  RAPFISH  MDS  menunjukkan
/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
dimensi ekologi memiliki nilai indeks keberlanjutan sebesar  55,01  (cukup  berkelanjutan)  yang  tersaji pada Gambar 4.
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)
menunjukkan dimensi ekologi memiliki nilai indeks keberlanjutan sebesar 55,01 (cukup berkelanjutan) yang tersaji pada Gambar 4.

## Gambar 4. Indeks Keberlanjutan Dimensi Ekologi
Figure 4. Sustainability Index fo Ecological Aspect
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kapasitas dan kualitas ekologi Kabupaten Purworejo cukup mendukung budidaya tambak udang vaname. Udang vaname memiliki produktivitas  tertinggi  diantara  komoditas  budidaya  tambak  yang  lain.  Hasil  analisis leverage dari 6 atribut dimensi ekologi disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Sensitivitas Atribut pada Dimensi Ekologi Figure 5. Atribute Sensitivity of Ecological Aspect
Hasil analisis leverage yang disajikan dalam Gambar 5 menunjukkan bahwa atribut yang  berpengaruh  besar  terhadap  tingkat  keberlanjutan  ekologi  yaitu  tingkat pencemaran (7,90). Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Trihatmoko et.  al .  (2016)  di  lokasi  yang  sama,  menyatakan  bahwa  kegiatan  budidaya  udang menghasilkan  limbah  yang  langsung  mencemari  perairan  di  sekitar  lokasi  tambak sehingga  menyebabkan  ketidakharmonisan  ruang.  Limbah  hasil  budidaya  udang
55,01
Baik/Good Buruk/Bad Atas/Up
Bawah/Dow n -60,00 -40,00 -20,00 0,00 20,00 40,00 60,00 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 Status Perikanan/Fisheries Status 4.17 0.91 2.83 7.90 6.86 3.36 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Potensi bencana gelombang ekstrem dan abrasi /potency of extreme wave and abrasion disaster Tingkat pemanfaatan lahan/land use level Kesesuaian lahan/land suitability Tingkat pencemaran/pollution level Serangan penyakit/disease attack Daya dukung kawasan/regional carrying capacity
Gambar 4. Indeks Keberlanjutan Dimensi Ekologi.
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan bahwa  kapasitas  dan  kualitas  ekologi  Kabupaten Purworejo  cukup  mendukung  budi  daya tambak  udang  vaname.  Udang  vaname  memiliki produktivitas  tertinggi  diantara  komoditas budi daya tambak yang lain. Hasil analisis leverage dari  6  atribut  dimensi  ekologi  disajikan  pada Gambar 5.
Hasil  analisis leverage yang  disajikan  dalam Gambar  5  menunjukkan  bahwa  atribut  yang berpengaruh  besar  terhadap  tingkat  keberlanjutan ekologi  yaitu  tingkat  pencemaran  (7,90).  Hasil ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Trihatmoko et.  al .  (2016)  di  lokasi  yang  sama, menyatakan  bahwa  kegiatan  budi  daya  udang menghasilkan  limbah  yang  langsung  mencemari perairan  di  sekitar  lokasi  tambak  sehingga menyebabkan  ketidakharmonisan  ruang.  Limbah hasil  budi  daya  udang  vaname  dapat  dilihat  pada Gambar  6.  Tujuan  evaluasi  dampak  lingkungan bukan merupakan upaya untuk mencegah produksi udang,  melainkan  memberikan  informasi  agar
Gambar 5. Sensitivitas Atribut pada Dimensi Ekologi.
kegiatan  budi  daya  dapat  berkelanjutan  serta meningkatkan  daya  saing  (Monsalve  &  Quiroga, 2022). Meskipun nilai indeks keberlanjutan dimensi ekologi masih berstatus cukup berkelanjutan namun masih  diperlukan  manajemen  pengolahan  limbah agar  nilai  indeks  keberlanjutan  tidak  mengalami penurunan.
Choeronawati et al . (2019) telah melakukan
Gambar 6. Limbah Hasil Kegiatan Tambak Udang di Kabupaten Purworejo.
pengujian  kandungan  amonia  pada  air  yang digunakan  untuk  kegiatan  tambak  di  desa Ketawangrejo  dan  Hargobinangun,  Kecamatan Grabag. Nilai rerata kadar ammonia pada air tambak >1  ppm,  melebihi  baku  mutu  yang  ditetapkan sebesar <0,5 ppm. Amonia ini berasal dari eksresi udang  dan  hidrolisis  protein  pakan  yang  terlarut dalam air. Analisis kadar amonia, zat padat terlarut dan nitrit yang dilakukan oleh Dinas Lingkungan Hidup  Kabupaten  Purworejo  (2021),  pada  bagian hilir  Sungai  Wawar  yang  melintasi  Kecamatan Grabag,  Sungai  Jali  yang  melintasi  Kecamatan Ngombol  dan  Sungai  Bogowonto  yang  melintasi Kecamatan  Purwodadi  menunjukkan  hasil  lebih tinggi  jika  dibandingkan  baku  mutu  yang  ada. Rerata  kadar  amonia  pada  ketiga  sungai  tersebut
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)
menunjukkan dimensi ekologi memiliki nilai indeks keberlanjutan sebesar 55,01 (cukup berkelanjutan) yang tersaji pada Gambar 4.

## Gambar 4. Indeks Keberlanjutan Dimensi Ekologi
Figure 4. Sustainability Index fo Ecological Aspect
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kapasitas dan kualitas ekologi Kabupaten Purworejo cukup mendukung budidaya tambak udang vaname. Udang vaname memiliki produktivitas  tertinggi  diantara  komoditas  budidaya  tambak  yang  lain.  Hasil  analisis leverage dari 6 atribut dimensi ekologi disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Sensitivitas Atribut pada Dimensi Ekologi Figure 5. Atribute Sensitivity of Ecological Aspect
Hasil analisis leverage yang disajikan dalam Gambar 5 menunjukkan bahwa atribut yang  berpengaruh  besar  terhadap  tingkat  keberlanjutan  ekologi  yaitu  tingkat pencemaran (7,90). Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Trihatmoko et.  al .  (2016)  di  lokasi  yang  sama,  menyatakan  bahwa  kegiatan  budidaya  udang menghasilkan  limbah  yang  langsung  mencemari  perairan  di  sekitar  lokasi  tambak sehingga  menyebabkan  ketidakharmonisan  ruang.  Limbah  hasil  budidaya  udang
55,01 Baik/Good
Buruk/Bad Atas/Up
Bawah/Dow n -60,00 -40,00 -20,00 0,00 20,00 40,00 60,00 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00
Status Perikanan/Fisheries Status
4.17 0.91 2.83 7.90 6.86 3.36 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Potensi bencana gelombang ekstrem dan abrasi /potency of extreme wave and abrasion disaster
Tingkat pemanfaatan lahan/land use level Kesesuaian lahan/land suitability Tingkat pencemaran/pollution level Serangan penyakit/disease attack
Daya dukung kawasan/regional carrying capacity
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
adalah 0,147 ppm melebihi ambang batas <0,5 ppm. Rerata kadar zat padat terlarut pada ketiga sungai tersebut adalah 8.530 mg/L melebihi ambang batas 1.000 mg/L. Rerata kadar nitrit 0,21 mg/L melebihi ambang batas 0,06 mg/L.

## DIMENSI EKONOMI
Atribut yang dikaji dalam dimensi ekonomi meliputi  produktivitas  udang,  tingkat  pendapatan dari  usaha  tambak,  kontribusi  tambak  udang terhadap  pendapatan  daerah,  aliran  keuntungan antara  masyarakat  lokal  dan  luar  daerah,  biaya pengolahan  limbah  dan  ketersediaan  pasar.  Dasar pemilihan  atribut  berdasarkan  dampak  ekonomi yang  ditimbulkan  tambak  udang  terhadap masyarakat  dan  daerah.  Hasil  analisis  RAPFISH MDS  menunjukkan  dimensi  ekonomi  memiliki nilai  indeks  keberlanjutan  sebesar  68,48  (cukup berkelanjutan) yang tersaji pada Gambar 7.
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)
aliran keuntungan antara masyarakat lokal dan luar daerah, biaya pengolahan limbah dan  ketersediaan  pasar.  Dasar  pemilihan  atribut  berdasarkan  dampak  ekonomi  yang ditimbulkan tambak udang terhadap masyarakat dan daerah. Hasil analisis RAPFISH MDS menunjukkan dimensi ekonomi memiliki nilai indeks keberlanjutan sebesar 68,48 (cukup berkelanjutan) yang tersaji pada Gambar 7.

## Gambar 7. Indeks Keberlanjutan Dimensi Ekonomi
Figure 7. Sustainability Index for Economy Aspect
Komoditas  udang  vaname  merupakan  komoditas  utama  dari  sektor  perikanan  yang dapat  dikembangkan  dan  menjadi  komoditas  unggulan  (Puspitaningrum  &  Sudrajat,
2021).  Nilai  produksi  udang  vaname  menyumbang  99%  dari  nilai  produksi  perikanan budidaya  di  Kabupaten  Purworejo  pada  tahun  2022  (Dinas  Kominfo  Kabupaten Purworejo,  2023).  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nurhastuti  (2019), petambak di Desa Munggangsari, Kecamatan Grabag mengalami peningkatan ekonomi dan kesejahteraan melalui pengembangan budidaya udang vaname. Hasil peningkatan ekonomi  dan  kesejahteraan  yang  dicapai  mencakup  perbaikan  fasilitas  umum, perumahan, pendidikan, pendapatan, dan kualitas SDM. Hasil analisis leverage atribut dalam dimensi ekonomi tersaji pada Gambar 8.
Hasil  analisis leverage pada  Gambar  8  menunjukkan  bahwa  biaya  pengolahan limbah mempunyai pengaruh yang sangat besar (11,57) dibanding atribut yang lain. Hasil analisis leverage dimensi  ekonomi  ini  berkaitan  erat  dengan  hasil  analisis leverage dimensi  ekologi  dimana  tingkat  pencemaran  juga  merupakan  atribut  yang  paling berpengaruh. Berdasarkan hasil pengamatan lapangan, petambak udang di Kabupaten Purworejo belum memiliki Instalasi Pengolahan Air Limbah (IPAL) baik yang diusahakan sendiri ataupun berkelompok karena keterbatasan biaya.
68,48 Baik/Good Buruk/Bad Atas/Up Bawah/Down -60,00 -40,00 -20,00 0,00 20,00 40,00 60,00 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00

## Status Perikanan/Fisheries Status
Gambar 7. Indeks Keberlanjutan Dimensi Ekonomi.
tahun 2022 (Dinas Kominfo Kabupaten Purworejo, 2023). Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Nurhastuti (2019), petambak di Desa Munggangsari, Kecamatan  Grabag  mengalami  peningkatan ekonomi dan kesejahteraan melalui pengembangan budi  daya  udang  vaname.  Hasil  peningkatan ekonomi dan kesejahteraan yang dicapai mencakup perbaikan fasilitas umum, perumahan, pendidikan, pendapatan,  dan  kualitas  SDM.  Hasil  analisis leverage atribut dalam dimensi ekonomi tersaji pada Gambar 8.
Hasil  analisis leverage pada  Gambar  8 menunjukkan  bahwa  biaya  pengolahan  limbah mempunyai  pengaruh  yang  sangat  besar  (11,57) dibanding atribut yang lain. Hasil analisis leverage dimensi  ekonomi  ini  berkaitan  erat  dengan  hasil analisis leverage dimensi  ekologi  dimana  tingkat pencemaran  juga  merupakan  atribut  yang  paling berpengaruh.  Berdasarkan  hasil  pengamatan lapangan, petambak udang di Kabupaten Purworejo belum  memiliki  Instalasi  Pengolahan  Air  Limbah (IPAL)  baik  yang  diusahakan  sendiri  ataupun berkelompok karena keterbatasan biaya.

## DIMENSI SOSIAL
Hasil analisis RAPFISH MDS menunjukkan dimensi  sosial  memiliki  indeks  keberlanjutan sebesar  73,90  (cukup  berkelanjutan)  yang  tersaji pada Gambar 9. Atribut yang dikaji untuk menilai indeks keberlanjutan dimensi sosial menitikberatkan pada  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  dan  sistem dalam bekerja di tambak. Atribut yang digunakan meliputi sistem sosial dalam usaha tambak udang, pengetahuan petambak terhadap lingkungan, tingkat pendidikan petambak, alokasi waktu di tambak dan konflik yang ada di tambak.  Dari hasil survei yang dilakukan di lapangan, mayoritas petambak bekerja secara penuh waktu. Tambak udang menjadi mata pencaharian utama dan dilakukan dengan kerjasama dalam satu keluarga.
Komoditas  udang  vaname  merupakan komoditas utama dari sektor perikanan yang dapat dikembangkan  dan  menjadi  komoditas  unggulan (Puspitaningrum & Sudrajat, 2021). Nilai produksi udang vaname menyumbang 99% dari nilai produksi perikanan budi daya di Kabupaten Purworejo pada
Gambar 8. Sensitivitas Atribut pada Dimensi Ekonomi.
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)
Gambar 8. Sensitivitas Atribut pada Dimensi Ekonomi Figure 8 . Atribute Sensitivity of Economy Aspect

## DIMENSI SOSIAL
Hasil  analisis  RAPFISH  MDS  menunjukkan  dimensi  sosial  memiliki  indeks keberlanjutan sebesar 73,90 (cukup berkelanjutan) yang tersaji pada Gambar 9. Atribut yang  dikaji  untuk  menilai  indeks  keberlanjutan  dimensi  sosial  menitikberatkan  pada Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  dan  sistem  dalam  bekerja  di  tambak.  Atribut  yang digunakan meliputi sistem sosial dalam usaha tambak udang, pengetahuan petambak terhadap lingkungan, tingkat pendidikan petambak, alokasi waktu di tambak dan konflik yang ada di tambak.  Dari hasil survei yang dilakukan di lapangan, mayoritas petambak bekerja  secara  penuh  waktu.  Tambak  udang  menjadi  mata  pencaharian  utama  dan dilakukan dengan kerjasama dalam satu keluarga.

## Gambar 9. Indeks Keberlanjutan Dimensi Sosial Figure 9. Sustainability Index for Social Aspect
Atribut  yang  paling  sensitif  mempengaruhi  indeks  keberlanjutan  pada  dimensi sosial  adalah  pengetahuan  petambak  terhadap  lingkungan  (Gambar  10).  Rerata
6.41 6,640918824 6.66 6.44 11.57 6.24 6.48 0 2 4 6 8 10 12 14 Produktivitas/productivity Tingkat pendapatan/income level Kontribusi tambak udang terhadap pendapatan daerah/contribution to regional income Ketergantungan ekonomi/alternatif mata pencaharian/economic dependence/alternative livelihood Biaya pengolahan limbah/waste treatment cost Aliran keuntungan/profit flow Ketersediaan pasar/market availability
73,90 Baik/Good Buruk/Bad Atas/Up Bawah/Do wn -60,00 -40,00 -20,00 0,00 20,00 40,00 60,00 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00
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
p-ISSN: 2089-6980 e-ISSN: 2527-3280
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)

## DIMENSI SOSIAL
Hasil  analisis  RAPFISH  MDS  menunjukkan  dimensi  sosial  memiliki  indeks keberlanjutan sebesar 73,90 (cukup berkelanjutan) yang tersaji pada Gambar 9. Atribut yang  dikaji  untuk  menilai  indeks  keberlanjutan  dimensi  sosial  menitikberatkan  pada Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  dan  sistem  dalam  bekerja  di  tambak.  Atribut  yang digunakan meliputi sistem sosial dalam usaha tambak udang, pengetahuan petambak terhadap lingkungan, tingkat pendidikan petambak, alokasi waktu di tambak dan konflik yang ada di tambak.  Dari hasil survei yang dilakukan di lapangan, mayoritas petambak bekerja  secara  penuh  waktu.  Tambak  udang  menjadi  mata  pencaharian  utama  dan dilakukan dengan kerjasama dalam satu keluarga.

## Gambar 9. Indeks Keberlanjutan Dimensi Sosial
Figure 9. Sustainability Index for Social Aspect Atribut  yang  paling  sensitif  mempengaruhi  indeks  keberlanjutan  pada  dimensi sosial  adalah  pengetahuan  petambak  terhadap  lingkungan  (Gambar  10).  Rerata
6.41 6,640918824
6.66 6.44 11.57 6.24 6.48 0 2 4 6
8 10 12 14 Produktivitas/productivity Tingkat pendapatan/income level Kontribusi tambak udang terhadap pendapatan daerah/contribution to regional income Ketergantungan ekonomi/alternatif mata pencaharian/economic dependence/alternative livelihood
73,90 Baik/Good Buruk/Bad Atas/Up Bawah/Do wn -60,00 -40,00 -20,00 0,00 20,00 40,00 60,00 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00

## Status Perikanan/Fisheries Status

## Gambar 9. Indeks Keberlanjutan Dimensi Sosial.
Atribut  yang  paling  sensitif  mempengaruhi indeks  keberlanjutan  pada  dimensi  sosial  adalah pengetahuan  petambak  terhadap  lingkungan (Gambar  10).  Rerata  petambak  udang  memiliki pengetahuan mengenai lingkungan dalam kategori cukup.  Petambak  belum  memahami  pentingnya pengelolaan sumber daya air yang digunakan serta dampak negatif dari limbah tambak udang. Kedua faktor  tersebut  dapat  menghambat  peningkatan produktivitas  udang  yang  berimbas  kepada keberlanjutan usaha ini (Ssekyanzi et al ., 2022). Oleh karena  itu  pembinaan,  sosialisasi  dan  penyuluhan oleh  Pemerintah  Daerah  setempat  kepada  para petambak.

## DIMENSI HUKUM DAN KELEMBAGAAN
Dimensi  hukum  dan  kelembagaan memiliki  nilai  indeks  keberlanjutan  sebesar  40,66 (kurang berkelanjutan) yang berarti bahwa hukum dan sistem kelembagaan sekarang ini belum berjalan optimal disjikan pada Gamabar 11.
Atribut yang dikaji meliputi koordinasi antar stakeholder ,  status  hukum  tanah  yang  digunakan untuk  tambak  dan  peraturan-peraturan  terkait dengan  wilayah  pesisir  seperti  cara  budi  daya
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)
petambak  udang  memiliki  pengetahuan  mengenai  lingkungan  dalam  kategori  cukup. Petambak belum memahami pentingnya pengelolaan sumber daya air yang digunakan serta  dampak  negatif  dari  limbah  tambak  udang.  Kedua  faktor  tersebut  dapat menghambat  peningkatan  produktivitas  udang  yang  berimbas  kepada  keberlanjutan usaha  ini  (Ssekyanzi et  al .,  2022).  Oleh  karena  itu  pembinaan,  sosialisasi  dan penyuluhan oleh Pemerintah Daerah setempat kepada para petambak.

## DIMENSI HUKUM DAN KELEMBAGAAN
Dimensi  hukum  dan  kelembagaan  memiliki  nilai  indeks  keberlanjutan  sebesar 40,66  (kurang  berkelanjutan)  yang  berarti  bahwa  hukum  dan  sistem  kelembagaan sekarang ini belum berjalan optimal (Gambar 11).

## Gambar 11. Indeks Keberlanjutan Dimensi Hukum dan Kelembagaan Figure 11.  Sustainability Index for Legal-Institution Aspect
Atribut  yang  dikaji  meliputi  koordinasi  antar stakeholder ,  status  hukum  tanah  yang digunakan untuk tambak dan peraturan-peraturan terkait dengan wilayah pesisir seperti cara budidaya tambak, pengelolaan wilayah pesisir dan dokumen Rencana Tata Ruang
10.24 12.44 6.69 7.28 7.15 0 2 4 6 8 10 12 14
Sistem sosial/social system Pengetahuan terhadap lingkungan/environment knowledge Tingkat pendidikan/education level Alokasi waktu/time allocation Konflik/conflict 40,66
Baik/Goo d Buruk/Ba d
Atas/Up
Bawah/D… -60,00 -40,00 -20,00 0,00 20,00 40,00 60,00
0,00 50,00 100,00 150,00

## Status Perikanan/Fisheries Status
Gambar 10. Sensitivitas Atribut pada Dimensi Sosial.
tambak, pengelolaan wilayah pesisir dan dokumen Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW)  serta sejauh  mana  sosialisasi  dan  pembinaan  yang  telah dilakukan kepada masyarakat. Hasil analisis leverage menunjukkan status hukum tanah yang digunakan untuk  kegiatan  tambak  merupakan  atribut  yang paling berpengaruh dalam menentukan nilai indeks keberlanjutan.
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)
petambak  udang  memiliki  pengetahuan  mengenai  lingkungan  dalam  kategori  cukup. Petambak belum memahami pentingnya pengelolaan sumber daya air yang digunakan serta  dampak  negatif  dari  limbah  tambak  udang.  Kedua  faktor  tersebut  dapat menghambat  peningkatan  produktivitas  udang  yang  berimbas  kepada  keberlanjutan usaha  ini  (Ssekyanzi et  al .,  2022).  Oleh  karena  itu  pembinaan,  sosialisasi  dan penyuluhan oleh Pemerintah Daerah setempat kepada para petambak.

## Gambar 10. Sensitivitas Atribut pada Dimensi Sosial
Figure 10. Atribute Sensitivity of Social Aspect

## DIMENSI HUKUM DAN KELEMBAGAAN
Dimensi  hukum  dan  kelembagaan  memiliki  nilai  indeks  keberlanjutan  sebesar 40,66  (kurang  berkelanjutan)  yang  berarti  bahwa  hukum  dan  sistem  kelembagaan sekarang ini belum berjalan optimal (Gambar 11).

## Gambar 11. Indeks Keberlanjutan Dimensi Hukum dan Kelembagaan
Figure 11.  Sustainability Index for Legal-Institution Aspect
Atribut  yang  dikaji  meliputi  koordinasi  antar stakeholder ,  status  hukum  tanah  yang
digunakan untuk tambak dan peraturan-peraturan terkait dengan wilayah pesisir seperti cara budidaya tambak, pengelolaan wilayah pesisir dan dokumen Rencana Tata Ruang
10.24
12.44 6.69 7.28 7.15 0 2 4 6 8 10 12 14 Sistem sosial/social system
Pengetahuan terhadap lingkungan/environment knowledge Tingkat pendidikan/education level Alokasi waktu/time allocation Konflik/conflict
40,66 Baik/Goo d Buruk/Ba d Atas/Up Bawah/D… -60,00 -40,00 -20,00 0,00 20,00 40,00 60,00 0,00 50,00
100,00 150,00

## Status Perikanan/Fisheries Status
Gambar  11.  Indeks  Keberlanjutan  Dimensi  Hukum dan Kelembagaan.
Tanah di wilayah pesisir Kabupaten Purworejo masih  berstatus  tanah Government  Ground (GG) atau  tanah  bebas  yang  masih  belum  dilekati  oleh sesuatu hak sehingga siapapun termasuk Pemerintah Daerah  tidak  mempunyai  kewenangan  dalam pengelolaannya. Bagi petambak, jika tanah GG ini status hukum kepemilikanya bisa didapatkan secara formal maka akan memberikan aksesibilitas kepada petambak untuk dapat menerapkan prinsip budi daya berkelanjutan.  Petambak  juga  bisa  menggunakan haknya untuk melindungi kepentingan mereka atas tanah  tambak  (Liu,  2007;  Quintana  &  Basurto, 2021).  Diperlukan  dukungan  dari stake  holder terkait  agar  proses  kepastian  status  tanah  tambak di  Kabupaten  Purworejo  dapat  terpenuhi.  Secara rinci,  hasil  analisis leverage dimensi  hukum  dan keberlanjutan disajikan pada Gambar 12.
International Journal of Advances in Intelligent Informatics
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 Kebijakan Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah  | Airawati ., et al Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 155-165
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)
Wilayah (RTRW) serta sejauh mana sosialisasi dan pembinaan yang telah dilakukan kepada  masyarakat.  Hasil  analisis leverage menunjukkan  status  hukum  tanah  yang digunakan untuk kegiatan tambak merupakan atribut yang paling berpengaruh dalam menentukan nilai indeks keberlanjutan. Tanah di wilayah pesisir Kabupaten Purworejo masih berstatus tanah Government Ground (GG) atau tanah bebas yang masih belum dilekati  oleh  sesuatu  hak  sehingga  siapapun  termasuk  Pemerintah  Daerah  tidak mempunyai  kewenangan  dalam  pengelolaannya.  Bagi  petambak,  jika  tanah  GG  ini status  hukum  kepemilikanya  bisa  didapatkan  secara  formal maka  akan  memberikan aksesibilitas  kepada  petambak  untuk  dapat  menerapkan  prinsip  budidaya berkelanjutan.  Petambak  juga  bisa  menggunakan  haknya  untuk  melindungi kepentingan  mereka  atas  tanah  tambak  (Liu,  2007;  Quintana  &  Basurto,  2021). Diperlukan  dukungan  dari stake  holder terkait  agar  proses  kepastian  status  tanah tambak di Kabupaten Purworejo dapat terpenuhi. Secara rinci, hasil analisis leverage dimensi hukum dan keberlanjutan disajikan pada Gambar 12.

## Gambar 12. Sensitivitas Atribut pada Dimensi Hukum dan Kelembagaan
Figure 12. Atribute Sensitivity for Legal-Institution Aspect

## DIMENSI TEKNOLOGI
Hasil  analisis  RAPFISH  MDS  menunjukkan  bahwa  dimensi  teknologi  memiliki nilai  indeks  keberlanjutan  sebesar  32,53  (kurang  berkelanjutan)  yang  berarti  bahwa teknologi dalam pengelolaan tambak udang sekarang ini belum berjalan optimal. Nilai indeks  keberlanjutan  secara  rinci  tersaji  pada  Gambar  13.  Atribut  yang  dikaji  dalam menentukan  indeks  keberlanjutan  dimensi  teknologi  ini  meliputi  teknologi  yang digunakan  dalam  kegiatan  budidaya,  pengolahan  air  yang  digunakan  untuk  tambak, pascapanen, penanganan limbah dan sertifikat Cara Budidaya Ikan Yang Baik (CBIB).
Pemilihan atribut dilaksanakan dengan menyesuaikan kondisi aktual yang ada di lokasi kajian.  Atribut  dimensi  teknologi  yang  memiliki  pengaruh  paling  besar  terhadap  nilai indeks keberlanjutan adalah teknologi penanganan limbah (Gambar 14).
2.45 2.85 3.77 3.45 4.93 0.15 0 1 2 3 4 5 6 Koordinasi antar stakeholder/coordination between stakeholder Kelompok tani perikanan/fisheries group Peraturan tentang budidaya dan pengelolaan wilayah pesisir/regulations on culltivation and management of… Peraturan pembatasan sesuai RTRW/land use controlling based on RTRW Status tanah tambak/pond land status Frekuensi pembinaan, sosialisasi dan penyuluhan/frequency of coaching
Gambar 12. Sensitivitas Atribut pada Dimensi Hukum dan Kelembagaan.

## DIMENSI TEKNOLOGI
Hasil analisis RAPFISH MDS menunjukkan bahwa  dimensi  teknologi  memiliki  nilai  indeks keberlanjutan sebesar 32,53 (kurang berkelanjutan) yang  berarti  bahwa  teknologi  dalam  pengelolaan tambak udang sekarang ini belum berjalan optimal. Nilai indeks keberlanjutan secara rinci tersaji pada Gambar 13.
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)
Gambar 13. Indeks Keberlanjutan Dimensi Teknologi Figure 13. Sustainability Index for Technology Aspect
Limbah  yang  dihasilkan  dari  kegiatan  budidaya  udang  vaname  di  Kabupaten Purworejo selama ini belum diolah dengan baik dan hanya dibuang ke sekitar tambak sehingga berdampak negatif bagi lingkungan (Brontowiyono et al ., 2020). Berdasarkan hasil  pengamatan  lapangan  belum  ditemukan  adanya  teknologi  pengolahan  limbah.
Limbah udang dibuang secara langsung ke tanah di sekitar tambak tanpa melalui proses pengolahan  terlebih  dahulu.  Tercapainya  budidaya  udang  yang  berkelanjutan  dari perspektif pengelolaan limbah dapat dipahami dengan mengijinkan polutan limbah dalam kadar  tertentu  sesuai  dengan  ambang  batas  aman  (Chiquito-Contreras et  al .,  2022).
Teknologi pengelolaan limbah hendaknya menyesuaikan dengan ambang batas normal limbah untuk perairan sekitar serta kemampuan petambak untuk menyediakan instalasi pengolahan  limbah.  Limbah  budidaya  udang  sebaiknya  dipandang  sebagai  produk bernilai  ekonomi yang  dapat  diolah  menjadi  pupuk  organik  sehingga  dampak  negatif terhadap lingkungan akan berkurang.

## Gambar 14. Sensitivitas Atribut pada Dimensi Teknologi
Figure 14. Atribute Sensitivity for Technology Aspect
Keterkaitan antar kelima dimensi yang diteliti kemudian disajikan dalam bentuk diagram layang  yang  dapat dilihat  pada Gambar  15.  Nilai  indeks  multidimensi  status keberlanjutan tambak udang vaname di wilayah pesisir Kabupaten Purworejo sebesar
32,53
Baik/Good Buruk/Bad
Atas/Up Bawah/Do wn -60,00 -40,00 -20,00 0,00 20,00 40,00 60,00 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 Status Perikanan/Fisheries Status
6.54 6.89 7.34 6.68 6.61 6.07 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Teknologi budidaya/farming technology Teknologi pascapanen/postharvest technologu Teknologi  limbah/waste technology Sarana dan prasarana/facilities and infrastructure
Teknologi pengolahan perairan/water treatment…
Sertifikat CBIB/CBIB certificate

## Gambar 13. Indeks Keberlanjutan Dimensi Teknologi.
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)

## Gambar 13. Indeks Keberlanjutan Dimensi Teknologi
Figure 13. Sustainability Index for Technology Aspect
Limbah  yang  dihasilkan  dari  kegiatan  budidaya  udang  vaname  di  Kabupaten Purworejo selama ini belum diolah dengan baik dan hanya dibuang ke sekitar tambak sehingga berdampak negatif bagi lingkungan (Brontowiyono et al ., 2020). Berdasarkan hasil  pengamatan  lapangan  belum  ditemukan  adanya  teknologi  pengolahan  limbah.
Limbah udang dibuang secara langsung ke tanah di sekitar tambak tanpa melalui proses pengolahan  terlebih  dahulu.  Tercapainya  budidaya  udang  yang  berkelanjutan  dari perspektif pengelolaan limbah dapat dipahami dengan mengijinkan polutan limbah dalam kadar  tertentu  sesuai  dengan  ambang  batas  aman  (Chiquito-Contreras et  al .,  2022).
Teknologi pengelolaan limbah hendaknya menyesuaikan dengan ambang batas normal limbah untuk perairan sekitar serta kemampuan petambak untuk menyediakan instalasi pengolahan  limbah.  Limbah  budidaya  udang  sebaiknya  dipandang  sebagai  produk bernilai  ekonomi  yang  dapat  diolah  menjadi  pupuk  organik  sehingga  dampak  negatif terhadap lingkungan akan berkurang.
Gambar 14. Sensitivitas Atribut pada Dimensi Teknologi Figure 14. Atribute Sensitivity for Technology Aspect
Keterkaitan antar kelima dimensi yang diteliti kemudian disajikan dalam bentuk diagram  layang  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  15.  Nilai  indeks  multidimensi  status keberlanjutan tambak udang vaname di wilayah pesisir Kabupaten Purworejo sebesar
32,53 Baik/Good Buruk/Bad Atas/Up Bawah/Do wn
-60,00 -40,00 -20,00 0,00 20,00 40,00 60,00 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00

## Status Perikanan/Fisheries Status
6.54 6.89 7.34 6.68 6.61 6.07 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Teknologi budidaya/farming technology Teknologi pascapanen/postharvest technologu Teknologi  limbah/waste technology Sarana dan prasarana/facilities and infrastructure Teknologi pengolahan perairan/water treatment… Sertifikat CBIB/CBIB certificate
Gambar 14. Sensitivitas Atribut pada Dimensi Teknologi.
pascapanen, penanganan limbah dan sertifikat Cara Budi daya Ikan Yang Baik (CBIB). Pemilihan atribut dilaksanakan  dengan  menyesuaikan  kondisi  aktual yang ada di lokasi kajian. Atribut dimensi teknologi yang memiliki pengaruh paling besar terhadap nilai indeks keberlanjutan adalah teknologi penanganan limbah (Gambar 14).
Keterkaitan  antar  kelima  dimensi  yang diteliti  kemudian  disajikan  dalam  bentuk  diagram layang  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  15.
Atribut  yang  dikaji  dalam  menentukan indeks keberlanjutan dimensi teknologi ini meliputi teknologi yang digunakan dalam kegiatan budi daya, pengolahan  air  yang  digunakan  untuk  tambak,
Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Vaname di Kabupaten Purworejo, Jawa Tengah (Airawati, et al)
54,12  termasuk  kategori  cukup  berkelanjutan.  Bila  dibandingkan  dengan  Kabupaten Lamongan dan wilayah pesisir Provinsi Jawa Barat, nilai indeks dan status keberlanjutan multidimensi pengelolaan tambak udang vaname di Kabupaten Purworejo lebih rendah. Nilai indeks keberlanjutan pengelolaan tambak udang vaname di Kabupaten Lamongan dan  wilayah  pesisir  Provinsi  Jawa  Barat  bagian  selatan  secara  berturut-turut  adalah 73,97 dan 63,91 ( Nurdiansyah et al ., 2020 dan Lusiana et al ., 2018). Dimensi teknologi dan hukum-kelembagaan menjadi titik berat dalam penyusunan rekomendasi kebijakan wilayah pesisir di Kabupaten Purworejo.
Gambar 15. Diagram Layang Analisis Keberlanjutan Budidaya Udang Figure 15. Radar Diagram of Shrimp Farm’s Sustainability Analysis

## KEBIJAKAN UNTUK KEBERLANJUTAN USAHA TAMBAK UDANG DI KABUPATEN PURWOREJO
Udang  vaname  merupakan  komoditi  unggulan  yang  berperan  menjaga ketahanan pangan. Kebijakan budidaya udang di Kabupaten Purworejo terbukti belum berjalan  secara  efektif  dan  berkelanjutan.  Hasil  analisis  multidimensi  menunjukkan bahwa  dimensi  yang  kurang  berkelanjutan  adalah  dimensi  hukum  dan  kelembagaan serta teknologi, sedangkan dimensi yang cukup berkelanjutan adalah dimensi ekologi, ekonomi  dan  sosial.  Untuk  menjaga  keberlanjutan  usaha  tambak  udang,  diperlukan kebijakan  yang  mengarah  pada  penguatan  dimensi  hukum  dan  kelembagaan  serta teknologi.  Dalam  dimensi  hukum  dan  kelembagaan,  kepastian  status  tanah  tambak menjadi  hal  yang  penting.  Status  kepemilikan  lahan  akan  menimbulkan  rasa tanggungjawab  para  petambak  terhadap  keberlanjutan  usahanya.  Selain  itu,  perlu dilakukan  kajian dan  revisi  peraturan  pembatasan  penggunaan  lahan sesuai  dengan
55,01 68,48 73,9 40,66 32,53 Ekologi/Ecology Ekonomi/Economy Sosial/Social Hukum dan Kelembagaan/Law and Institution Teknologi/Technology
Gambar  15.  Diagram  Layang  Analisis  Keberlanjutan Budi Daya Udang .
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
Nilai  indeks  multidimensi  status  keberlanjutan tambak udang vaname di wilayah pesisir Kabupaten Purworejo  sebesar  54,12  termasuk  kategori  cukup berkelanjutan. Bila dibandingkan dengan Kabupaten Lamongan dan wilayah pesisir Provinsi Jawa Barat, nilai indeks dan status keberlanjutan multidimensi pengelolaan  tambak  udang  vaname  di  Kabupaten Purworejo lebih rendah. Nilai indeks keberlanjutan pengelolaan  tambak  udang  vaname  di  Kabupaten Lamongan dan wilayah pesisir Provinsi Jawa Barat bagian  selatan  secara  berturut-turut  adalah  73,97 dan  63,91 ( Nurdiansyah et  al .,  2020  dan  Lusiana et  al .,  2018).  Dimensi  teknologi  dan  hukum- kelembagaan menjadi titik berat dalam penyusunan rekomendasi kebijakan wilayah pesisir di Kabupaten Purworejo.

## KEBIJAKAN  UNTUK  KEBERLANJUTAN USAHA  TAMBAK  UDANG  DI  KABUPATEN PURWOREJO
Udang vaname merupakan komoditi unggulan yang berperan menjaga ketahanan pangan. Kebijakan budi daya udang di Kabupaten Purworejo terbukti belum  berjalan  secara  efektif  dan  berkelanjutan. Hasil  analisis  multidimensi  menunjukkan  bahwa dimensi yang kurang berkelanjutan adalah dimensi hukum dan kelembagaan serta teknologi, sedangkan dimensi  yang  cukup  berkelanjutan  adalah  dimensi ekologi,  ekonomi  dan  sosial.  Untuk  menjaga keberlanjutan  usaha  tambak  udang,  diperlukan kebijakan  yang  mengarah  pada  penguatan dimensi  hukum  dan  kelembagaan  serta  teknologi. Dalam  dimensi  hukum  dan  kelembagaan, kepastian  status  tanah  tambak  menjadi  hal yang  penting.  Status  kepemilikan  lahan  akan menimbulkan  rasa  tanggungjawab  para  petambak terhadap  keberlanjutan  usahanya.  Selain  itu,  perlu dilakukan  kajian  dan  revisi  peraturan  pembatasan penggunaan  lahan  sesuai  dengan  Rencana  Tata Ruang  Wilayah  (RTRW)  agar  memungkinkan pengembangan  usaha  tambak  udang  yang  lebih berkelanjutan.
Dalam  dimensi  teknologi,  diperlukan dorongan  untuk  menggunakan  teknologi pengolahan  limbah  yang  ramah  lingkungan  dan efisien.  Mengingat  kemampuan  ekonomi  para petambak  belum  memadai,  pengolahan  limbah udang  sebaiknya  dilaksanakan  menggunakan teknologi  yang  sederhana  dan  efisien.  Limbah tambak  udang  dapat  dianggap  sebagai  sumber pendapatan  tambahan  bagi  petambak  jika  dapat diolah  lebih  lanjut.  Pelaksanaan  kebijakan  ini dilakukan  oleh  Pemerintah  Daerah  Purworejo yang  bertanggung  jawab  dalam  mengeluarkan
kebijakan dan peraturan terkait status tanah tambak dan  pembatasan  penggunaan  lahan.  Masyarakat petambak  juga  berperan  untuk  menaati  peraturan yang  telah  ditetapkan  serta  terus  berupaya untuk  menerapkan  prinsip  keberlanjutan  dalam usahanya.  Selain  itu,  Dinas  Lingkungan  Hidup dan  Perikanan  juga  diharapkan  lebih  terlibat lebih  aktif  dalam  pemantauan  dan  pengawasan implementasi kebijakan serta memberikan pelatihan dan pendampingan kepada petambak udang dalam penggunaan  teknologi  pengolahan  limbah  yang tepat.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Prinsip-prinsip  kebijakan  yang  mendukung keberlanjutan usaha budidaya udang sejalan dengan tujuan  peningkatan  intensitas  produksi.  Dengan perbaikan  kondisi,  baik  lingkungan  dan  lahan yang  lebih  memadai,  produktivitas  udang  vaname akan  terpacu.  Peningkatan  status  tanah  tambak melalui  pemberian  sertifikat  kepemilikan  kepada para  petambak  udang  akan  memberikan  kepastian hukum  dan  kelembagaan  bagi  mereka.  Hal  ini akan memberikan keamanan para petambak untuk berinvestasi  dan  mengembangkan  usaha  tambak udang  secara  berkelanjutan.  Pemerintah  Daerah dapat dengan mudah untuk melakukan pengawasan serta penertiban jika penggunaan lahan tidak sesuai dengan  RTRW.  Selain  itu,  Pemerintah  Daerah perlu mengkaji dan merevisi peraturan pembatasan penggunaan  lahan  sesuai  dengan  Rencana  Tata Ruang  Wilayah  (RTRW),  sehingga  konflik  lahan dan  dapat  dihindari  serta  meminimalkan  dampak negatif terhadap lingkungan.
Penggunaan  teknologi  pengolahan  limbah yang  ramah  lingkungan  juga  akan  membantu mengurangi  dampak  negatif  terhadap  kualitas air  dan  ekosistem  di  sekitar  tambak  udang. Limbah  tambak  udang  yang  diolah  akan memberikan  nilai  ekonomi  tambahan  untuk petambak.  Jika  legalitas  status  tanah  tambak sudah  ditetapkan,  berarti  petambak  tidak  akan kehilangan  investasi  teknologi  pengolahan limbah  dan  dukungan  permodalan  dari pemerintah sehingga usaha tambak udang bisa terus berlanjut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada para  petambak  udang  dan  Pemerintah  Daerah Kabupaten  Purworejo  yang  telah  berkenan meluangkan  waktu  untuk  proses  wawancara  dan memberikan  data-data  untuk  penyusunan  karya tulis ilmiah ini.

## 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

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan ini, kami nyatakan terkait kontribusi setiap penulis dalam pembuatan karya tulis, penulis yang  berkontribusi  adalah  Maria  Nooza  Airawati, Ibnu  Fauzi,  Djati  Mardiatno  serta  Nurul  Khakim sebagai kontributor utama.

## DAFTAR PUSTAKA
Aini,  M.,  &  Parmi,  H.  J.  (2022).  Analisis  tingkat pencemaran  tambak  udang  di  sekitar  perairan laut  desa  padak  guar  kecamatan  sambelia kabupaten  lombok  timur.  Journal  of  Aquatic and Fisheries Sciences, 1(2), 67–75. https://doi. org/10.32734/jafs.v1i2.9025.
Akbarurrasyid,  M.,  Tarigan,  R.  R.,  &  Pietoyo, A.  (2020).  Analisis  keberlanjutan  usaha budidaya udang vaname (litopenaeus vannamei) di  Teluk  Cempi,  Dompu  Nusa  Tenggara Barat.  Saintek  Perikanan :  Indonesian  Journal of  Fisheries  Science  and  Technology,  16(4), 250–258.
Arofi,  F.,  Rukmana,  D.,  &  Ibrahim,  B.  (2015).  The analysis  of  integration  sustainability  of  coffee plantation and goat husbandry (a case study in Ampelgading subdistrict, Malang Regency, East Java).  Journal  of  Economics  and  Sustainable Development,  6(10),  1–9.  https://core.ac.uk/ download/pdf/234647044.pdf.
Biantara, B., Hartoko, A., & Purwanti, F. (2016). Analisa kerentanan  pantai  dan  sumberdaya  perikanan dengan  pendekatan  Sig  di  Pantai  Kabupaten Purworejo.  Diponegoro  Journal  Of  Maquares Management  Of  Aquatic  Resources,  5(2), 1–10. http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/ maquares%0AVolume.
Bosma, R. H., & Verdegem, M. C. J. (2011). Sustainable aquaculture in ponds: principles, practices and limits.  Livestock  Science,  139(1–2),  58–68. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2011.03.017.
Brontowiyono,  W.,  Kasam,  Lupiyanto,  R.,  Nugrahayu, Q.,  Widyastuti,  A.,  &  Harmawan,  F.  (2020). Quality  and  environmental  conservation  of coastal  ecosystems  in  purworejo,  Indonesia. Journal of Environmental Treatment Techniques, 8(3), 985–987.
Chiquito-Contreras,  R.  G.,  Hernandez-Adame,  L., Alvarado-Castillo, G., Martínez-Hernández, M. de J., Sánchez-Viveros, G., Chiquito-Contreras, C.  J.,  &  Hernandez-Montiel,  L.  G.  (2022). Aquaculture—Production  System  and  Waste Management  for  Agriculture  Fertilization—A Review.  Sustainability,  14(12),  7257.  https:// doi.org/10.3390/su14127257.
Choeronawati,  A.  I.,  Prayitno,  S.  B.,  &  Haeruddin,.
(2019).  Studi  kelayakan  budidaya  tambak di  lahan  pesisir  kabupaten  purworejo.  Jurnal Ilmu  Dan  Teknologi  Kelautan  Tropis,  11(1),
191–204. . https://doi.org/10.29244/jitkt. v11i1.22522.
Dinas Kominfo Kabupaten Purworejo. (2023). Kompilasi Statistik  Sektoral  Kabupaten  Purworejo  Tahun 2022.
Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Purworejo. (2021). Kualitas Air Sungai Kabupaten Purworejo.
Franco-Meléndez,  M.,  Cubillos,  L.  A.,  Tam,  J., Hernández  Aguado,  S.,  Quiñones,  R.  A., &  Hernández,  A.  (2021).  Territorial  Use Rights  for  Fisheries  (TURF)  in  central- southern  Chile:  Their  sustainability  status from  a  transdisciplinary  holistic  approach. Marine Policy, 132(June), 104644. https://doi. org/10.1016/j.marpol.2021.104644.
Harianja,  R.  S.  M.,  Anita,  S.,  &  Mubarak,  M.
(2018).  Analisis  beban  pencemaran  tambak udang  di  sekitar  sungai  kembung  kecamatan bantan  bengkalis.  Dinamika  Lingkungan Indonesia,  5(1),  12.  https://doi.org/10.31258/ dli.5.1.p.12-19.
Isman, H., Rupiwardani, I., & Sari, D. (2022). Gambaran pencemaran limbah cair industri tambak udang terhadap  kualitas  air  laut  di  pesisir  pantai lombeng.  Jurnal  Pendidikan  Dan  Konseling, 4(5),  3531–3541.  https://core.ac.uk/download/ pdf/322599509.pdf.
Jimenez,  É.  A.,  Gonzalez,  J.  G.,  Amaral,  M.  T.,  & Lucena  Frédou,  F.  (2021).  Sustainability indicators  for  the  integrated  assessment  of coastal  small-scale  fisheries  in  the  Brazilian Amazon. Ecological Economics, 181(November 2020),  106910.  https://doi.org/10.1016/j. ecolecon.2020.106910.
Khofifah,  A.,  Abida,  I.  W.,  &  Khusna,  A.  (2023). Pemeriksaan  WSSV  (White  Syndrome  Virus) dengan uji pcr (polymerase chain reaction) pada udang vannamei (litopenaeus vannamei) di upt laboratorium  kesehatan  ikan  dan  lingkungan, pasuruan  jawa  timur.  Juvenil:Jurnal  Ilmiah Kelautan Dan Perikanan, 4(2), 142–151. https:// doi.org/10.21107/juvenil.v4i2.16462.
Liu,  X.  (2007).  Granting  quasi-property  rights  to aquaculturists to achieve sustainable aquaculture in  China.  Ocean  and  Coastal  Management, 50(8),  623–633.  https://doi.org/10.1016/j. ocecoaman.2007.05.005.
Lusiana,  E.  D.,  Musa,  M.,  Mahmudi,  M.,  Arsad, S.,  &  Buwono,  N.  R.  (2018).  Sustainability analysis  of  whiteleg  shrimp  pond  aquaculture at jatirenggo village, lamongan regency. Jurnal Ekonomi Pembangunan, 16(2), 95. https://doi. org/10.22219/jep.v16i2.8225.
Monsalve, E. R., & Quiroga, E. (2022). Farmed shrimp aquaculture in coastal wetlands of Latin America —  A  review  of  environmental  issues.  Marine Pollution Bulletin, 183(June), 113956. https:// doi.org/10.1016/j.marpolbul.2022.113956.
Nirgasari.  (2015).  Tingkat  motivasi  dan  analisis keberlanjutan  petambak  udang  vanname (litopanaeus vannamei) pasca semburan lumpur panas  di  kecamatan  tanggulangin  kabupaten
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
sidoarjo. Skripsi, 1–125. https://repository.unej. ac.id/handle/123456789/65898%0Ahttps:// r e p o s i t o r y . u n e j . a c . i d / b i t s t r e a m / h a n d l e / 1 2 3 4 5 6 7 8 9 / 6 5 8 9 8 / N i r g a s a r i -081510601026.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
Nurdiansyah,  M.  A.,  Rosmiati,  M.,  &  Suantika,  G.
(2020).  Analisis  keberlanjutan  dan  strategi pengelolaan tambak udang putih sistem intensif di pesisir selatan jawa barat. December.
Nurhastuti,  I.  (2019).  Peningkatan  kesejahteraan masyarakat desa munggangsari kecamatan grabag kabupaten  purworejo  melalui  pengembangan budidaya  udang  vannamei  [uin  sunan  kalijaga, yogyakarta].  https://digilib.uin-suka.ac.id/id/ eprint/35121/.
Pelly,  D.  A.,  Fauziah,  N.,  &  Susanti,  R.  C.  (2018). Arahan  fungsi  kawasan  pesisir  untuk peningkatan  ekonomi  masyarakat  menuju perencanaan  tata  ruang  wilayah  pesisir  yang berkelanjutan (studi kasus di kecamatan grabag, kabupaten  purworejo).  October  2018.  https:// www.researchgate.net/publication/334282702_ Arahan_Fungsi_Kawasan_Pesisir_Untuk_ Peningkatan_Ekonomi_Masyarakat_Menuju_ Perencanaan_Tata_Ruang_Wilayah_Pesisir_ Yang_Berkelanjutan_Studi_Kasus_di_ Kecamatan_Grabag_Kabupaten_Purwerejo.
Puspitaningrum,  I.  N.,  &  Sudrajat.  (2021).  Economic development of south coastal region Purworejo Regency  based  on  superior  commodities.  IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science,  686(1).  https://doi.org/10.1088/1755-
1315/686/1/012010.
Quintana, A. C. E., & Basurto, X. (2021). Community‐ based  conservation  strategies  to  end  open access:  The  case  of  Fish  Refuges  in  Mexico. Conservation Science and Practice, 3(1). https:// doi.org/10.1111/csp2.283.
Ssekyanzi, A., Nevejan, N., Kabbiri, R., Wesana, J., & Stappen, G. Van. (2022). Knowledge, attitudes, and  practices  of  fish  farmers  regarding  water quality  and  its  management  in  the  rwenzori region of uganda. Water, 15(1), 42. https://doi. org/10.3390/w15010042.
Suresha  Adiga,  M.,  Ananthan,  P.  S.,  Divya  Kumari, H.  V.,  &  Ramasubramanian,  V.  (2016). Multidimensional  analysis  of  marine  fishery resources  of  Maharashtra,  India.  Ocean  & Coastal  Management,  130,  13–20.  https://doi. org/10.1016/j.ocecoaman.2016.05.008.
Tolentino-Zondervan,  F.,  &  Zondervan,  N.  A.  (2022). Sustainable  fishery  management  trends in  Philippine  fisheries.  Ocean  &  Coastal Management, 223(March), 106149. https://doi. org/10.1016/j.ocecoaman.2022.106149.
Trihatmoko, E., Nuranisa, D., Bahtiar, I. Y., Lubis, N. A., Wibowo, A. A., & Khakim, N. (2016). Strategi pengelolaan  wilayah  pesisir  berkelanjutan berbasis analisis SWOT paska kegiatan tambang pasir besi kabupaten purworejo, jawa tengah.
Wigiani, D. P., Widigdo, B., Soewardi, K., & Taryono. (2019).  Status  keberlanjutan  kawasan  pesisir berbasis  budidaya  udang  vaname  di  kecamatan indramayu.  JFMR-Journal  of  Fisheries  and Marine  Research,  3(2),  18–28.  https://doi. org/10.21776/ub.jfmr.2019.003.02.3.
Yaemkasem,  S.,  Promchairat,  J.,  Srithongkhum,  P., Paungsroy,  N.,  &  Poolkhet,  C.  (2023).  The impact  of  farm  practices  and  wild  carriers on  white  spot  disease  in  marine  shrimp  in Rayong  Province,  Thailand.  Veterinary  World, 16(1),  111–117.  https://doi.org/10.14202/ vetworld.2023.111-117.