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

## Krisis Ekosistem Perairan Laut: Kolaborasi dan Adaptasi Nelayan Pulau Tunda
Marine Ecosystem Crisis: Collaboration and Adaptation of Tunda Island Fishers
*Widya Safitri 1 dan Januar Triadi 2
1 Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) Gedung BJ Habibie, Jl. M.H. Thamrin Kec. Menteng, Kota Jakarta Pusat, Indonesia 2 Universitas Indonesia Jl. Lingkar, Pondok Cina, Kecamatan Beji, Kota Depok, Jawa Barat 16424, 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
Krisis ekosistem memberi dampak signifikan bagi nelayan Pulau Tunda. Nelayan Pulau Tunda harus menempuh proses adaptasi untuk dapat bertahan di tengah kondisi ini. Peralihan mata pencaharian menjadi salah satu tujuan adaptasi. Namun proses adaptasi tidak akan dapat dilalui tanpa kolaborasi dengan pihak lain, terutama pihak pemerintah. Tulisan ini bertujuan untuk menganalisis proses kolaborasi antara nelayan Pulau Tunda dengan pihak pemerintah serta tahapan c ollaborative  governance yang berjalan diantara mereka.   Analisis dilakukan secara kualitatif dengan menggunakan observasi mendalam untuk mengidentifikasi jawaban yang berada dalam pengaturan  sosial  tertentu.  Hasil  temuan  dari  penelitian  ini  menunjukkan  proses Collaborative  Governance mampu  diwujudkan  tidak  hanya  dari  pihak  pemerintah  kepada  masyarakat,  tetapi  dapat  diwujudkan  oleh masyarakat itu sendiri dan kemudian berkembang dengan kolaborasi-kolaborasi lainnya. Proses kolaborasi di Pulau Tunda menjadi salah satu contoh bagaimana masyarakat menentukan jalannya kolaborasi hingga siapa yang akan menjadi pihak kolabolator mereka. Kekuasaan pada kolaborasi di Pulau Tunda bukan berada di tangan pemerintah, melainkan pada keputusan kolektif masyarakat.
Kata Kunci: adaptasi; krisis ekosistem; kolaborasi; pemerintah; nelayan

## ABSTRACT
The ecosystem crisis has significant implications for the fishermen of Tunda Island. In order to endure these conditions, the fishermen of Tunda Island must undergo an adaptation process. The transition of livelihoods becomes a primary objective of this adaptation. However, the adaptation process can only be successfully navigated with collaboration with external entities, particularly governmental bodies. This paper aims to analyze the collaborative process between the fishermen of Tunda Island and the government, along with the stages of collaborative governance that transpire between them. The analysis is conducted qualitatively, employing in-depth observation to identify responses within specific social frameworks. The findings of this research indicate that the Collaborative Governance process can be realized from the government to the community and initiated by the community itself, subsequently evolving through various collaborations. The collaborative process in Tunda Island exemplifies how communities determine the course of collaboration and decide who will be their collaborators. In Tunda Island, the authority in collaboration does not lie in the hands of the government but rather in the collective decisions of the community.
Keywords: adaptation; ecosystem crisis; collaboration; government; fishers
Diterima tanggal : 9 Juni 2023 Perbaikan naskah: 27 November 2023 Disetujui terbit   : 21 Desember 2023
*Korespondensi penulis:
Email: widy017@brin.go.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v13i2 . 12821 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
Pulau Tunda merupakan salah satu pulau di perairan  Banten,  tepatnya  di  Kabupaten  Serang, Provinsi  Banten.  Pulau  Tunda  memiliki  tiga ekosistem  pesisir  penting,  yaitu  terumbu  karang, mangrove,  dan  lamun  (Rahman et  al., 2017). Ketiga  ekosistem  laut  ini  menjadi  sumber  daya pendukung  utama  bagi  masyarakat  Pulau  Tunda yang  sudah  turun  temurun  menjadi  nelayan (Lekatompessy,  2013).  Kondisi  ekosistem  di perairan  Pulau  Tunda  memasuki  kategori  krisis (Nababan et  al., 2018)  karena  aktivitas  tambang
pasir di Perairan Banten. Kerusakan ini diantaranya karena  dampak  dari  aktivitas  tambang  pasir  di perairan  Banten.  Dampak  ini  terus  bertambah seiring waktu dan mengakibatkan krisis ekosistem di perairan Pulau Tunda (Husni et al.,
2012). Krisis  ekosistem  ini  perairan  ini  disadari oleh para nelayan Pulau Tunda. Mereka memahami karakteristik  perairan  dengan  pengetahuan  yang diwariskan  turun-temurun  dan  dari  generasi  ke generasi.  Mereka  menggunakan  pemahaman  ini untuk  menganalisis  area fishing  ground di  sekitar
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
Krisis Ekosistem Perairan Laut: Kolaborasi dan Adaptasi Nelayan Pulau Tunda  | Safitri, W. dan Triadi, T. Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 167-179
Pulau  Tunda  (Prameswara  dan  Suryawan,  2019). Krisis  ekosistem  ini  dirasakan  oleh  nelayan  Pulau Tunda  melalui  perubahan  karakteristik  perairan yang  menjadi  indikator  keberadaan  ikan  dalam pemahaan  mereka.  Testimoni  yang  disampaikan nelayan Pulau Tunda didukung oleh beberapa riset karakteristik  perairan  di  Pulau  Tunda.  Ekosistem lamun  yang  berperan  sebagai  tempat  pemijahan ( spawning  ground ),  tempat  pengasuhan  ( nursery ground ) dan tempat mencari makan ( feeding ground ) terindikasi  mengalami  kerusakan.  Indikasi  ini diketahui  dengan  melakukan  hasil  analisis  luasan dan persen penutupan lamun secara spasial melalui analisis citra satelit (Aziizah et al. , 2016).
Ekosistem  terumbu  karang  didapati mengalami jenis gangguan yaitu pemutihan karang ( Full,  Patches,  dan  Stripes ),  PR,  IG,  SP  dan  SD. Sebaran  pemutihan  karang  memiliki  hubungan terhadap  salinitas,  suhu  dan  fosfat  sedangkan gangguan  kesehatan  karang  SD  dan  SP  memiliki hubungan  terhadap  konsentrasi  nitrat  dan  silikat (Dedi et al., 2016; Febrianto et al., 2015; Tridaniza dan  Maddupa,  2018).  Ekosistem  mangrove memiliki  kualitas  lingkungan  cukup  rendah,  dan parameter  kualitas  perairan  menjadi  penghambat bagi  pertumbuhan  mangrovenya  (Syahrial et  al. , 2020).  Selain  ketiga  ekosistem  tersebut,  kondisi Biodiversitas  Mollusca  ( Gastropoda dan Bivalvia ) sebagai bioindikator kualitas perairan menunjukkan bahwa kawasan pesisir Pulau Tunda masuk ke dalam kategori tercemar (Wahyuni et al ., 2017).
Terdapat  tiga  kecenderungan  dari  studi terdahulu  mengenai  adaptasi  nelayan  yang  dapat dipetakan.  Pertama,  adaptasi  nelayan  oleh  nelayan itu  sendiri      (Filma et  al., 2018;  Marfirani  dan Adiatma,  2012;  Wardono,  2017).  Kedua,  adaptasi nelayan yang didorong program pemerintah namun tidak melibatkan nelayan itu sendiri (Arida, 2008; Harahap et  al .,  2022;  Raharjana,  2012;  Suryani, 2019).  Ketiga,  tulisan  yang  menggambarkan adaptasi  nelayan  yang  didorong  oleh  pemuda (Christian et  al., 2018;  Rahardiata et  al., 2021). Dari tiga kecenderungan itu, terlihat bahwa peran pemerintah  dalam  membantu  nelayan  untuk beradaptasi dengan krisis ekosistem belum banyak diketahui  bentuk  kolaborasinya  karena  kurangnya pemahaman  tentang  kerjasama  yang  dilakukan secara beriringan.
Penelitian ini didasarkan pada suatu argumen bahwa  pemerintah  seringkali  tidak  melibatkan nelayan pada proses penyusunan program adaptasi nelayan.  keterlibatan  pemerintah  dalam  proses- proses  adaptasi  nelayan  cenderung top-down .  Pada saat  yang  sama  nelayan  mencari  alternatif  dan
menciptakan  sistem  sendiri  untuk  dapat  bertahan dari krisis ekologi. Baik pemerintah maupun nelayan memiliki  tujuan  yang  sama,  keterbukaan  kedua belah  pihak  seperti  yang  terjadi  di  Pulau  Tunda memberi hasil yang lebih efektif dan tepat sasaran.
Tulisan  ini  bertujuan  untuk  menganalisis peran  pemerintah/negara  dalam  proses  adaptasi nelayan menghadapi krisis ekosistem di wilayahnya Pulau  Tunda.  Sejalan  dengan  itu  tiga  pertanyaan dapat  dirumuskan:  (a)  bagaimana  proses  adaptasi nelayan  Pulau  Tunda  berlangsung;  (b)  faktor  apa yang menjadi tantangan atau kendala dalam proses adaptasi  nelayan  Pulau  Tunda;  dan  (c)  bagaimana strategi DKP mengambil peran pada proses adaptasi nelayan Pulau Tunda.
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan kualitatif dengan mencari jawaban yang berada dalam pengaturan  ( setting )  sosial  tertentu  (Febrian  2016; Astuti et  al., 2020). Setting sosial  di  sini  mengacu pada upaya dan proses adaptasi yang dilakukan oleh nelayan  Pulau  Tunda.  Teknik  pengumpulan  data yang digunakan adalah melalui wawancara kepada 34 warga Pulau Tunda ( 10 pemuda, 10 istri nelayan, 10 nelayan, dan 4 tokoh desa) secara langsung dengan metode semi terstruktur dan Focus Group Discussion (FGD)  kepada  kelompok  pemuda,  nelayan,  tokoh desa sebagai aktor yang terlibat..

## KARAKTERISTIK SOSIAL EKONOMI NELAYAN PULAU TUNDA
Pulau Tunda dihuni oleh 1.115 jiwa penduduk, 364 Kepala Keluarga (KK). Pulau tunda memiliki 2 (dua) kampung yang di pimpin oleh ketua RW & RT. Kantor pusat pemerintahan desa terletak di tepi laut  berhadapan  dengan  pelabuhan.  Warga  Pulau Tunda sebagian besar adalah penduduk yang hidup turun-temurun.  warga  Pulau  tunda  menyatakan nenek  moyang  mereka  berasal  dari  daerah  pantai utara wilayah Serang, Kabupaten Serang.
Pulau  Tunda  adalah  pulau  vulkanik  yang terbentuk  dari  endapan  beku  lava.  daratan  Pulau Tunda memiliki tofografi datar antara (0-3 mdpl), bagian timur lebih tinggi 1-2 meter dari bagian barat. Morfologi bagian timur dan selatan pulau terdapat vegetasi mangrove dan berpasir. Pemanfaatan lahan di  Pulau  Tunda  di  dominasi  oleh  semak  belukar, lahan  yang  dijadikan  area  untuk  perumahan  dan fasilitas  umum  hanya  sekitar  10  hektar.  Namun demikian lahan penduduk juga dimanfaatkan untuk hortikultura  seperti  cabai,  kelapa,  sukun,  jambu secara tradisional dan terbatas. Beberapa warga juga melakukan  pembesaran  pohon  kayu  jenis  albasiah (sengon).
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
Mata  pencaharian  Penduduk  Pulau  Tunda adalah: nelayan 80%, buruh tani 10%, dan lainnya 10%  (pedagang,  wiraswasta,  tukang,  dan  Pegawai Negeri  Sipil).  Berdasarkan  keterangan  informan, banyak pemuda di Pulau Tunda yang tidak memiliki mata  pencaharian  tertentu.  Mereka  tidak  ikut melaut  ataupun  jenis  mata  pencaharian  lainnya yang tersedia di Pulau Tunda.  Hal ini dikarenakan hasil tangkapan ikan yang tidak sebanding dengan kebutuhan modal yang dikeluarkan, dan ketersediaan lahan  untuk  bertani  sangat  terbatas.  pemuda  di Pulau  Tunda  berusaha  beralih  profesi  pada  sektor wisata dan usaha lainnya (membuat miniatur kapal) untuk  menambah  penghasilan  dan  membantu perekonomian keluarga.
Pulau  Tunda  memiliki  sarana  pendidikan berupa 1 buah Taman Kanak-Kanak (TK), 3 buah Sekolah Dasar (SD), 1 buah Madrasah (MTs), dan 1 buah Sekolah Menengah Pertama (SMP). Peuda Pulau Tunda menyelesaikan sekolah hingga jejnajng SMP  namun  sebagian  besar  tidak  melanjutkan sekolah  jenjang  selanjutnya  karena  alasan  tidak memiliki cukup biaya untuk sekolah ke luar pulau. Namun demikian, salah satu pemuda yang menjadi informan  penelitian  ini  memiliki  gelar  sarjana pendidikan.
Warga  Pulau  Tunda  memiliki  modal  sosial yang  cukup  kuat.  Mereka  memiliki  norma  dan hubungan  sosial  yang  terhubung  dalam  struktur masyarakat.  Hal  ini  membuat  warga  bekerjasama dengan  mudah.  Kondisi  mata  pencaharian yang  terbatas  membuat  mereka  lebih  dekat  dan memudahkan  mereka  untuk  bergerak  bersama. Keeratan  ini  memudahkan  mereka  bersama-sama melalui  masa  adaptasi.  Tantangan  bagi  pihak  luar untuk melakukan kolaborasi bersama komunitas ini adalah  mendapatkan  kepercayaan  mereka.  Setelah mendapat kepercayaan mereka, maka aksi kolaborasi dapat dengan mudah berjalan dan memiliki peluang sukses yang lebih besar.

## PRAKTIK COLLABORATIVE GOVERNANCE DI PULAU TUNDA
Collaborative governance melibatkan pihak- pihak  di  luar pemerintah dalam  proses  pembuatan ataupun  pelaksanaan  kebijakan  publik.  Dua dimensi kolaboratif dalam hubungan dan kerjasama pemerintah yaitu  pertama,  bersifat    sementara ( intermiten )      dan  yang  kedua  bersifat  permanen; dan  dapat  mengambil  bentuk  koordinasi  formal, kemitraan,  koalisi,  atau  jaringan  formal  (Dewi 2019). Collaborative governance memiliki 5 tahapan prosesnya:  Pertama, face-to  face  dialogue ;  Kedua, trust  building ;  Ketiga, commitment  to  the  process ;
Keempat, shared understanding ; Kelima, intermediate outcomes (Ansell & Gash, 2008) Lima tahapan proses collaborative governance yang  dilalui  oleh  DKP  dan  nelayan  Pulau  Tunda ialah Pertama face-to face dialogue , proses ini diawali dengan  terjalinnya  komunikasi  antara  nelayan Pulau  Tunda  dengan  DKP  Banten.  Kedua trust building ,  tahap  ini  sangat  penting  untuk  menjaga terselenggaranya    program    kolaborasi  dengan baik.  Ketiga commitment  to  the  process. Komitmen dari  para  aktor  pada pelaksanaan kolaborasi ini dapat  dilihat  dari  cara  kedua  pihak  memenuhi porsi  dukungnya  masing-masing.  Keempat shared understanding ,  tahap  ini  dapat  berjalan    seiring berjalannya  kegaiatan  kepariwisataan. Shared understanding sangat dipengaruhi oleh tahap-tahap sebelumnya  mulai  dari  komunikasi,  kepercayaan, hingga  komitmen.  Kelima intermediate  outcomes , pada  tahap  ini  aktifitas  pariwisata  sudah  berjalan dan  kolaborasi  terus  terjalin.  Secara  singkat  5 tahapan collaborative  governance dapat  dirangkum dalam Tabel 1.
Collaborative  governance memberi  ruang bagi  aktor pemerintah dan non-pemerintah untuk mengerahkan  kelebihan  masing-masing.  Pihak non-pemerintah ,  adalah  nelayan  Pulau  Tunda, memiliki  fakta  lapangan  mengenai  apa  saja  yang sudah  dimiliki  oleh  masyarakat  Pulau  Tunda  dan apa  yang  mereka  butuhkan  dalam  proses  adaptasi ini. Pihak pemerintah adalah DKP Banten, memiliki sumber  daya  baik  berupa  barang  atau  jasa  yang dapat  mendukung  proses  adaptasi  nelayan  Pulau Tunda.  Dukungan  yang  diberikan  oleh  DKP Banten tersebut adalah implementasi dari Peraturan Menteri  Kelautan  dan  Perikanan  (Permen  KP) No.  2  Tahun  2021  mengenai  bantuan  pengawasan sumber  daya  kelautan  dan  perikanan  Kementerian Kelautan  dan  Perikanan  (KKP)  yang  diberikan kepada  kelompok  masyarakat  berupa  barang  dan jasa disampaikan melalui dinas atau unit pelaksana teknis kementerian (UPT). Kehadiran Permen KP tersebut menjadi media dari suksesnya Collaborative governance antara  DKP  Banten  sebagai  pihak state dengan  nelayan  Pulau  Tunda  sebagai non- state .  Kolaborasi  tersebut  membantu  suksesnya proses adaptasi yang dialami oleh nelayan di Pulau tunda. Jika dilihat dari lima tahapan Collaborative governance, Permen KP No. 2 Tahun 2021 menjadi kunci penting. Dimana Permen KP No. 2 tahun 2021 ini menempati posisi kekosongan yang dibutuhkan oleh kedua pihak, DKP Banten dan nelayan Pulau Tunda.  Bagi  DKP  Banten,  melalui  Permen  KP tersebut mereka dapat memberi sesuatu yang sesuai kebutuhan  nelayan  di  Pulau  Tunda  selama  masa- masa adaptasi.
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
Krisis Ekosistem Perairan Laut: Kolaborasi dan Adaptasi Nelayan Pulau Tunda  | Safitri, W. dan Triadi, T. Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 167-179
Tabel 1. Tahapan Collaborative Governance .
Tahap Aksi face-to face dialogue Pertemuan  tatap  muka guna mengidentifikasi dan meraih tujuan bersama. trust building Rasa  saling percaya yang terbangun antar aktor yang terlibat dalam aksi kolaborasi. commitment to the process Komitmen dipengaruhi oleh hasil dari komunikasi atau face to face dialogue dan trust building shared understanding Evaluasi rutin yang membahas  segala permasalahan  yang  dihadapi  dalam jangka waktu tertentu sebelumnya. intermediate outcomes Small wins yang diraih dengan terus memupuk dan menggerakkan aksi kolaborasi yang telah  disepakati.
Sumber: Dinamika Collaborative Governance Dalam Studi Kebijakan Publik (Dewi, 2019).
Perairan  Pulau  Tunda  menjadi  salah  satu kawasan tambang pasir yang kemudian menimbulkan reaksi-reaksi pada ekosistem di Pulau Tunda. Reaksi yang  timbul  kemudian  mengarah  pada  indikator krisis  ekologis,  khususnya  ekologi  di  area  laut (Kamim,  2020).  Berikut  adalah  gambaran  dari krisis ekologis yang ditimbulkan dari penambangan pasir  di  Pulau  Tunda:  sebaran  pemutihan  karang memiliki  hubungan  terhadap  salinitas,  suhu  dan fosfat  sedangkan  gangguan  kesehatan  karang  SD dan  SP  memiliki  hubungan  terhadap  konsentrasi nitrat  dan  silikat  (Dedi et  al., 2016;  Febrianto et al., 2015; Triandiza & Maddupa, 2018). Ekosistem mangrove  memiliki  kualitas  lingkungan  cukup rendah,  dan  parameter  kualitas  perairan  menjadi penghambat  bagi  pertumbuhan  mangrovenya (Syahrial et al., 2020). Kondisi Biodiversitas Mollusca ( Gastropoda dan Bivalvia )  sebagai  bioindikator kualitas  perairan  menunjukkan  bahwa  kawasan pesisir  Pulau  Tunda  masuk  ke  dalam  kategori tercemar (Wahyuni et al ., 2017).
Nelayan  Pulau  Tunda  meyakini  bahwa krisis  ekosistem  ini  adalah  dampak  dari  aktifitas pertambangan  pasir  di  perairan  Banten,  karena mereka  dapat  melihat  aktivitas  kapal  penambang dan  pengangkut  pasir  dari  Pulau  Tunda.  Aktifitas ini disaksikan nelayan Pulau Tunda sejak beberapa tahun lalu, mereka sendiri tidak menyadari tepatnya kapan aktifitas ini mulai terlihat dari Pulau mereka. Mereka  menganggap  penambangan  pasir  laut  ini mengurangi hasil tangkapan nelayan, dan merusak lingkungan.  Aktifitas  melaut  maupun  tebar  jaring di  tengah  laut  tidak  memberi  hasil  yang  cukup bahkan  untuk  membayar  hutang  modal  melaut. Hasil tangkapan nelayan berkurang drastis dengan kondisi memancing dari sore hingga tengah malam hanya  mendapatkan  hasil  beberapa  ekor  rajungan
berukuran  kecil.  Hasil  tangkapan  semalaman tersebut  kemudian  hanya  dihargai  beberapa  puluh ribu rupiah. Pada beberapa kesempatan para nelayan bersama-sama dengan kapal-kapal, mereka sesekali bergerak mendekat kapal penambang pasir mengusir para  penambang  yang  sedang  beroperasional. Mereka juga menyaksikan sendiri kondisi perairan di sekitar area penyedotan pasir dalam skala besar, nampak  air  laut  sangat  keruh 1 .  Kemudian  nelayan Pulau  Tunda  melangsungkan  aksi  demonstrasi  di kapal penambang pasir yang sedang beroperasi dan di kawasan pemerintahan Kabupaten Serang. Setalah beberapa  kali  aksi  demonstrasi  inilah  komunikasi dengan DKP Banten mulai terjalin seputar keluhan- keluhan  dan  permasalahan  yang  dialami  oleh nelayan  Pulau  Tunda.  Intensitas    komunikasi    ini menghasilkan informasi.
Pertama, potensi pariwisata di Pulau Tunda. Pulau Tunda memiliki keindahan bawah laut  yang berpotensi  untuk  dikembangkan  menjadi  destinasi wisata  bahari.  Pulau  Tunda  jika  ditinjau  dari ekosistem yang beraneka ragam. Salah satu daya tarik wisatawan  bahari  adanya  keberadaan underwater great walls atau tembok-tembok karang vertikal dari atas hingga bawah. Selain hal tersebut, Pulau Tunda juga  memiliki  jenis  ikan  karang  yang  beragam. Pulau ini dikelilingi oleh Fringing Reef atau karang tepi. Karang ini hidup pada kedalaman 1-10 meter, lokasi yang sangat cocok untuk aktifitas snorkeling dan diving .  Bagian  timur  Pulau  Tunda  sebelah memiliki arus yang lebih kuat namun masih cukup aman untuk diving dan juga snorkeling . Kemampuan masyarakat Puau Tunda memancing ikan juga dapat dijadikan  potensi  wisata  memancing.  Pengetahuan menentukan fishing  ground menjadi  modal  bagi mereka  memandu  wisatawan  yang  memiliki  hobi memancing.
1 https://www.liputan6.com/news/read/2512780/sigi-prahara-teluk-banten
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
Kedua,  Rencana  pengelolaan  pariwisata di  Pulau  Tunda.  Perencanaan  disusun  mulai  dari siapa  saja  yang  akan  terlibat  dalam  pengelolaan pariwisata di Pulau tunda. Pariwisata di Pulau Tunda sudahberkembang sejak tahun 2016 setelah mereka tidak  bisa  lagi  melakukan  aktivitas  kenelayanan secara  optimal.,  Proses  pengembangan  pariwisata ini didorong oleh beberapa orang pemuda dengan peralatan dan pemasaran dari mulut ke mulut. Pada tahap ini rencana pengelolaan pariwisata dibuat agar dapat  melibatkan  lebih  banyak  masyarakat  Pulau Tunda. Berbeda dengan profesi nelayan, pariwisata lebih banyak diminati oleh generasi pemuda. Mereka adalah  remaja  laki-laki  yang  telah  lulus  Sekolah Dasar dan belum menikah dengan rentang usia 13- 35 tahun. Melalui informasi ini kemudian disusun kurikulum pelatihan sebagai modal awal bagi para pemuda di Pulau Tunda untuk mengelola pariwisata agar  dapat  berkelanjutan  dan  tidak  menimbulkan konflik sosial lainnya.
Proses-proses  ini  kemudian  memungkinkan kedua  pihak  saling    mengutarakan    kepentingan dan  motivasi    dalam    kolaborasi  yang  mereka bangun. ;Keterbukaan ini meningkatkan kepercayaan antar DKP Banten dan nelayan Pulau Tunda,  jika  dikemudian  hari  timbul  masalah dapat  diselesaikan  dalam  forum.  Pengembangan dan  pengelolaan  daerah  wisata  pada  umumnya dikelola  oleh  pemerintah,  sehingga  saat  timbul kebutuhan  masyarakat  agar  pelayanan  pariwisata semakin  meningkat  maka  sulit  bagi  pemerintah untuk  mengimbangi  kondisi  tersebut.  Sehingga peran  pemerintah  menjadi  semakin  terbatas  dan timbullah  asumsi  dibutuhkannya  pihak-pihak yang  mampu  mengakomodasi  kebutuhan  dari wisatawan  berupa  tenaga  ahli  atau  konsultan swasta (Surya et al., 2021). Namun tidak demikian dengan  kolaborasi  di  Pulau  Tunda,  dimana pengelolaan dan pengembangan diserahkan kepada masyarakat  Pulau  Tunda.  Namun  hal  ini  tidak meminimalisir  dan  membatasi  peran  pemerintah, justru  sebaliknya  dimana  pemerintah  menjadi support  sistem  dalam  proses  pengelolaan  dan pengembangan  pariwisata  di  Pulau  Tunda.  Pihak pemerintah  membuka  diri  menerima  gagasan warga  Pulau  Tunda  akan  apa  saja  kebutuhan  yang tidak bisa dipenuhi oleh warga Pulau Tunda karena keterbatasan  materi.  Pasa  tititk  inilah  proses Collaborative  governance kemudian  muncul  tahap demi  tahap  dan  menjadikan  warga  Pulau  Tunda berhasil  melalui  proses  adaptasi  dari  sebelumnya bermata pencaharian utama sebagai nelayan menjadi pengelola  kawasan  dan  sumber  daya  alam  Pulau Tunda.
Salah  satu  upaya  untuk  mendukung pengelolaan dan pengembangan pariwisata di Pulau Tunda yaitu mutu sdm di Pulau tunda sebagai aktor utama  yang  akan  mengelola  dan  mengembangkan pariwisata  di  Pulau  Tunda.  Untuk  menunjang  hal tersebut maka diadakan proses-proses pembelajaran yang dirancang dalam program pelatihan baik kelas maupun praktik.  Pelatihan ini didukung sepenuhnya oleh  DKP  Banten  dengan  komitmen  warga  Pulau Tunda untuk disiplin mengikuti semua rangkaiananya dan juga dukungan dari keluarga peserta pelatihan, serta  dukungan  elemen  masyarakat  Pulau  Tunda lainnya  meredam  potensi  konflik  sosial.  Pelatihan ini memberi pengetahuan dasar tentang bagaimana merencanakan,  mengelola,  dan  mengembangkan pariwisata  agar  dapat  menjadi  roda  ekonomi  dan tidak  hanya  melibatkan  sebagian  kecil  masyarakat saja.  Para  peserta  pelatihan  diajarkan  bagaimana membuat peraturan dasar agar tidak terjadi konflik- konflik  diantara  mereka.  Peraturan  dasar  tersebut meliputi  kesepakan  seputar:  (a)  penentuan  titik kumpul;  (b)  pembagian  tim  penanggung  jawab tamu yaitu tim yang ditugaskan untuk mengantar- jemput      tamu      dititik      penjemputan;  (c)  rotasi jadwal kapal-kapal nelayan  yang  akan digunakan; (d)    koordinasi  dengan  pemilik  rumah  yang  akan digunakan  sebagai  homestay  atau  penginapan bagi  para  tamu.  Pelatihan  ini  membangkitkan semangat belajar para pemuda yang bergabung, di mana kebanyakan dari mereka hanya lulusan SMP. Melalui  pelatihan  ini  para  pemuda  mendapat pengalaman  baru  bagaimana  belajar  di  luar ruangan.  Tidak  seperti  yang  selama  ini  mereka bayangkan bahwa belajar harus selalu duduk diam di  dalam  kelas.  Mereka  juga  dibekali  kemampuan lainnya  seperti  selam  bersertifikat,  transplantasi karang,  jenis-jenis  ikan,  dan  pengetahuan  dasar lainnya  seputar  ekosistem  lainnya  yang  dapat mendukung  kegiatan  pariwisata.  Proses  pelatihan ini  memberi  hasil  yang  sangat  signifikan,  hal  ini didukung  oleh  semangat  belajar  para  pemuda Pulau  Tunda  sebagai  peserta  pelatihan.  Mereka mengaplikasikan  ilmu-ilmu  yang  diberikan  saat pelatihan seperti berikut:
Pertama,  memanfaatkan  kelemahan  menjadi kelebihan. Pulau Tunda pada saat itu masih memiliki keterbatasan  sarana  dan  prasarana  penunjang pariwisata seperti belum adanya penginapan dan juru masak profesiona. Kemudian pemuda Pulau Tunda menawarkan  wisata  dengan  pengalaman  menginap di rumah warga dan menu-menu hidangan makanan khas Pulau Tunda. Rumah yang digunakan awalnya adalah  rumah  pribadi  mereka  sendiri,  kemudian meluas pada rumah warga yang bersedia dijadikan sebagai  tempat  menginap  wisatawan.  Begitu  pula
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
Krisis Ekosistem Perairan Laut: Kolaborasi dan Adaptasi Nelayan Pulau Tunda  | Safitri, W. dan Triadi, T. Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 167-179
dengan  juru  masak,  para  pemuda  mengajak  serta orang  tua  mereka  untuk  memasakkan  tamu-tamu wisatawan menu-menu makanan khas Pulau Tunda dan  kemudian  meluas  pada  warga  lainnya  yang bersedia menjadi juru masak.
Kedua. Memperluas jaring pemasaran seperti memanfaatkan  media  sosial  dan  beberapa  website sebagai  sarana  publikasi  dan branding .  Pemuda Pulau  Tunda  sebelumnya  sudah  memulai  bisanis pariwisata namun durasi trip tidak intens. Hal ini karena jangkauan pemasaran mereka hanya sebanyak yang dapat diraih oleh status BBM/ Whatsapp yang cukup  terbatas.  Pelatihan  manajemen  pariwisata ini  kemudian  memberi  ilmu  baru  bagaimana membangun  branding  dan  pemasaran  melalui media  sosial  dan  platform  tidak  berbayar.  Media sosial  ekstreme  seperti  Facebook,  Instagram,  dan Twitter menjadi pilihan pertama bagi mereka. Pada media sosial tersebut mereka membuat akun khusus yang  merepresentasikan  bisnis  pariwisata  yang sedang  mereka  geluti.  Masing-masing  kelompok pariwisata  membuat  satu  akun  di  masing-masing media  sosial  tersebut.  Akun  tersebut  memuat informasi-informasi penting seperti: (a) nama akun yang  merepresentasikan  nama  kelompok  wisata, seperti:  Wisata  Pulau  Tunda;  (b)  jenis  bisnis, seperti: Travel  Service ;  (c)  informasi  tambahan lainnya  yang  dicantumkan  di  Biodata,  seperti: We’re  Open!  Back  to  Nature,  Make  You  Happy! Snorkling/Diving/Fishing ; (d) alamat e-mail, nomor telepon dan Whatsapp yang dapat dihubungi untuk memudahkan calon wisatawan menjangkau mereka; (e) gambar dan video panorama alam Pulau Tunda, foto-foto  aktifitas  pariwisata  yang  sudah  berlalu, dan beberapa foto kegiatan warga lainnya.
Pada beberapa hasil penelitian yang dilakukan terkait  pengembangan  desa  wisata  berbasis Collaborative  Governance ,  pemerintah  seringkali menggandeng  sektor  swasta  dan  membangun pasrtisipasi  masyarakat  melalui  pemberdayaan (Citriadin et  al., 2020;  Rahu,  2021;  Kirana  & Artisa,  2020;  Syahputra  &  Ma’ruf,  2020).  Tetapi tidak  demikian  dengan Collaborative  Governance yang berjalan di Pulau tunda, sebelum melibatkan pihak  swasta  terlebih  dahulu  melibatkan  warga Pulau  Tunda.  Hal  ini  dikarenakan  sejarah  konflik sosial  sebelumnya,  dan  tujuan  pariwisata  di  Pulau Tunda  untuk  menemukan  mata  pencaharian  baru bagi warga Pulau Tunda.
Bisnis  pariwisata  di  Pulau  Tunda  mulai berkembang  secara  perlahan  namun  memberi peningkatan  perekonomian  di  Pulau  Tunda. hanya  saja  pengelolaan  pariwisata  di  Pulau  Tunda tidak dapat dikelola dalam satu payung kelompok
masyarakat.  Tidak  dipungkiri  bahwa  terdapat beberapa  konflik  internal  pada  masyarakat  Pulau Tunda.  Untuk  mengatasi  riak-riak  konflik  ini maka  dibentuk  beberapa  kelompok  pariwisata. Kelompok  pariwisata  ini  terbentuk  hingga  empat kelompok  dengan  anggota  masing-masing  10-15 orang pemuda. Masing-masing kelompok memilliki keunikan  masing-masing  dalam  mengelola pariwisata  dan  berkomitmen  untuk  tidak  saling menjatuhkan satu sama lain.
Pariwisata  Bahari  di  Pulau  Tunda  saat  ini berjalan dengan sangat baik. Dimana para pemuda Pulau Tunda sebagai aktor utama jalannya pariwisata Bahari di Pulau Tunda, berhasil menggerakkan roda ekonomi  secara  pelan  namun  terus  berkembang. Faktanya,  bisnis  wisata  Bahari  membutuhkan berbagai  dukungan  jasa  yang  tidak  mungkin disediakan  semua  oleh  para  pemuda.  Mereka membutuhkan  pihak  yang  sanggup  menyediakan makanan,  tempat  menginap,  kendaraan,  hingga kebutuhan oleh-oleh.
Pengelolaan  media  sosial  pun  semakin berkembang  dimana  masing-masing  kelompok pengelola  pariwisata  Pulau  Tunda  sudah  memiliki akun  khusus  milik  kelompok.  Mereka  juga membangun personal branding dengan akun pribadi masing-masing. Pada akun pribadi mereka memuat informasi-informasi untuk mendukung akun milik kelompok  mereka,  informasi  tersebut  berupa:  (a) nama akun dengan nama pribadi dan diikuti dengan ’Pulau Tunda’ dibelakang nama mereka, seperti: Saya Pulau Tunda; (b) jenis bisnis, seperti: Tour Guide ; (c) informasi penjelasan biodata yang memuat tautan link website milik kelompok, nama akun kelompok, dan nomor telepon admin kelompok mereka. Selain media sosial, kelompok wisata ini juga memanfaatkan website untuk membangun ’rumah’ informasi digital. Website ini mereka bangun dengan lebih leluasa dan lebih  lengkap  data,  sehingga  memudahkan  calon wisatawan.  Website  ini  memuat  informasi:  nama website yang merepresentasikan kelompok mereka, seperti:  Wisata  Pulau  Tunda;  (b)  judul  utama seperti:  layanan  pusat  informasi  seputar  liburan ke  Pulau  Tunda,  profesional,  berpengalaman,  asli pemuda  Pulau  Tunda;  (c)  poster-poster  open trip;  (d)  jenis-jenis  trip  yang  mereka  tawarkan, seperti:  private  trip  pulau  tunda  3  hari  2  malam; (e)  keterangan  jenis  trip  yang  mereka  tawarkan berupa:  penjelasan  trip,  harga,  fasilitas  yang didapatkan, agenda per hari, cara pemesanan, serta perlengkapan pribadi yang perlu dipersiapkan oleh masing-masing calon wisatawan. Website memiliki peran  penting  untuk  pengembangan  pariwisata  di Pulau Tunda. Hal ini karena pada website informasi
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
yang disampaikan lebih lengkap, tidak seperti media sosial  yang  memiliki  batasan  jumlah  kata  pasa masing-masing  unggahan.  Platform  lainnya  yang digunakan oleh kelompok pariwisata Pulau Tunda adalah  website-website  tidak  berbayar.  Website tersebut adalah website yang dibuat khusus sebagai hub  untuk  memasarkan  pariwisata  di  beberapa lokasi  wisata.  Mereka  yang  bisa  memuat  iklan tidak  berbayar  di  website  ini  adalah  anggota  yang tergabung dalam paguyuban pelaku wisata. Website ini memiliki jumlah pengunjung yang lebih banyak dibandingkan  jumlah  pengunjung  di  halaman website  kelompok  masing-masing.  Hal  ini  karena website-website  ini  memuat  banyak  informasi  dan memiliki  sistem  booking  yang  lebih  terorganisir, juga  menyediakan  jasa  tour  guide  hingga  ke beberapa  negara.  Website  tersebut  diantaranya: https://haraduta.com;  https://www.tempatwisata. pro; https://www.exploreseribu.com; dan lainnya.
Warga  Pulau  Tunda  mengelola  bisnis pariwisata di Pulau Tunda dengan serius dan tekun. Mereka  membuat  perencanaa  pengelolaan  dan pengembangan  pariwisata  jangka  panjang.  Hal  ini sebagai  antisipasi  kehilangan  sumber  pencaharian seperti  yang  mereka  alami  sebelumnya.  Untuk mengembangkan  pariwisata,  mereka  menjalin kolaborasi  dengan  kelompok  pariwisata  dan komunitas  tour  guide  di  pulau  lain,  seperti  pulau seribu.  Kolaborasi  ini  membuat  mereka  saling berbagi  informasi  strategi  manajemen  pariwisata dari pengalaman kelompok pariwisata Pulau Seribu yang  sudah  terlebih  dahulu  menjalankan  bisnis pariwisata.  Informasi-informasi  ini  berasal  dari pengalaman  kelompok  yang  lebih  senior  mulai dari perencanaan, membangun, mengelola, hingga mempertahankan  agar  bisnis  ini  tetap  berjalan. informasi  kendala-kendala  apa  saja  yang  pernah mereka  hadapi  sebelumnya,  juga  bagaimana  cara mengatasi  kendala-kendala  tersebut.  Mereka  juga berbagi  informasi  bagaimana  ’mempercantik’ pulaunya  agar  lebih  menarik  sebagai  destinasi wisata. Selain itu pada beberapa kesempatan mereka berbagi pekerjaan, dimana kelompok Pulau Tunda diajak  untuk  ikut  serta  dalam  open  trip  di  pulau lain.  Tujuannya  untuk  membantu  kelompok  di pulau lain yang memiliki pengunjung lebih banyak, dan  memberi  kesempatan  kelompok  Pulau  Tunda mengamati  dan  mempelajari  cara  kelompok  lain melakukan tour guide. Dari kolaborasi ini, kelompok wisata Pulau Tunda mendapat banyak pelajaran yang berasal dari pengalaman-pengalaman pelaku usaha pariwisata yang sudah lebih dahulu memulai.
Selain  rencana  pengembangan,  warga Pulau  Tunda  khususnya  para  pemuda,  juga  terus
melakukan  peningkatan  SDM.  Namun  karena keterbatasan dana maka mereka menjalin kolaborasi dengan  berbagai  komunitas.  Komunitas  ini  adalah komunitas-komunitas  yang  memiliki  ketertarikan akan  pariwisata  dan  hal-hal  turunannya  seperti: komunitas  diving,  komunitas  pecinta  alam, komunitas trip, komunitas rumah baca pulau, dan komunitas  lainnya.  Kolaborasi  ini  membuka  akses ke lingkungan yang lebih luas dan memungkinkan kelompok  pariwisata  Pulau  Tunda  mempelajari hal-hal  praktis.  Bersama  komunitas-komunitas tersebut  kelompok  wisata  Pulau  Tunda  mendapat pengetahuan baru yang diajarkan sambil melakukan, seperti  cara  menyelam  yang  aman  dan  nyaman, jenis  diving  untuk  kategori  pariwisata.  Selain  hal tersebut mereka juga belajar bagaimana mengikuti perputaran  trend  agar  lebih  mudah  menyesuaikan diri seperti: cara berpakaian sesuai trend yang sedang berjalan, eksplorasi kuliner untuk mencari inspirasi menu  yang  akan  mereka  sajikan  bagi  wisatawan, dan  melebarkan  cakupan  pemasaran  pariwisata Pulau  Tunda.  Komunitas-komunitas  tersebut beranggotakan  sukarelawan  dengan  kesukaan  atau minat  yang  sesuai  dengan  visi  misi  komunitas, jiwa-jiwa sukarelawan ini lebih mudah menularkan energi  positif  dan  enerjik  kepada  pemuda-pemuda Pulau Tunda. Para sukarelawan ini juga tidak segan untuk belajar kembali darpi pemuda Pulau Tunda.
Selain  hal-hal  manajerial  seperti  tersebut diatas, masyarakat Pulau Tunda kemudian menjadi lebih  peka  dan  sadar  akan  lingkungan  sekitarnya. Contoh kepekaan ini seperti, lebih memperhatikan kebersihan  lingkungan  dengan  mengelola  sampah lebih  baik.  Kesadaran  akan  lingkungan  ini kemudian  merambah  ke  ranah  kolaborasi  dengan komunitas-komunitas lain yang memiliki visi misi serupa. Bagian dari kepedulian lingkungan ini juga berdampak pada aktifitas konservasi di Pulau Tunda. Sebelumnya aksi konservasi hadir dari inisiasi pihak luar  masyarakat  Pulau  tunda,  saat  ini  inisiasi  aksi konservasi  muncul  dari  dalam  masyarakat  Pulau Tunda sendiri. Kesadaran masyarakat yang semakin membaik  akan  kondisi  lingkungan  Pulau  Tunda kemudian didukung oleh KKP dengan mengadakan beberapa aksi rehabilitasi ekosistem seperti restorasi mangrove dan penanaman Kembali terumbu karang.
Semua  upaya  tersebut  bertujuan  untuk menjadikan  pariwisata  di  Pulau  Tunda  menjadi semakin  berkualitas.  Warga  Pulau  Tunda  tidak hanya menawarkan jasa guide berkeliling pulau dan teman  memancing  tetapi  juga  melalui  kolaborasi dengan berbagai pihak mereka mampu menyediakan menu-menu  wisata  lainnya  seperti  diving, konservasi,  dan  kelas  alam.  Hasil  temuan  dari
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
Krisis Ekosistem Perairan Laut: Kolaborasi dan Adaptasi Nelayan Pulau Tunda  | Safitri, W. dan Triadi, T. Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 167-179
penelitian  ini  menunjukkan  proses Collaborative Governance mampu  diwujudkan  tidak  hanya dari  pihak  pemerintah  kepada  masyarakat,  tetapi dapat  diwujudkan  oleh  masyarakat  itu  sendiri dan  kemudian  berkembang  dengan  kolaborasi- kolaborasi lainnya. Proses kolaborasi di Pulau Tunda menjadi  salah  satu  contoh  bagaimana  masyarakat menentukan jalannya kolaborasi hingga siapa yang akan menjadi pihak kolabolator mereka. Kekuasaan pada  kolaborasi  di  Pulau  Tunda  bukan  berada  di tangan  pemerintah,  melainkan  pada  keputusan kolektif masyarakat.

## PRAKTIK – PRAKTIK ADAPTASI NELAYAN TERHADAP KRISIS EKOSISTEM
Krisis  ekosistem  ini  perairan  ini  disadari oleh para nelayan Pulau Tunda. Mereka memahami karakteristik  perairan  dengan  pengetahuan  yang diwariskan  turun-temurun  dan  dari  generasi  ke generasi.  Mereka  menggunakan  pemahaman  ini untuk  menganalisis  area fishing  ground di  sekitar Pulau  Tunda  (Prameswara  &  Suryawan,  2019). Krisis  ekosistem  ini  dirasakan  oleh  nelayan  Pulau Tunda melalui perubahan karakteristik perairan yang menjadi indikator keberadaan ikan dalam pemahaan mereka. Testimoni yang disampaikan nelayan Pulau Tunda  didukung  oleh  beberapa  riset  karakteristik perairan  di  Pulau  Tunda.  Ekosistem  lamun  yang berperan  sebagai  tempat  pemijahan  ( spawning ground ),  tempat  pengasuhan  ( nursery  ground )  dan tempat  mencari  makan  ( feeding  ground )  terindikasi mengalami kerusakan. Indikasi ini diketahui dengan melakukan hasil analisis luasan dan persen penutupan lamun  secara  spasial  melalui  analisis  citra  satelit (Aziizah et al. , 2016).
Ekosistem  terumbu  karang  didapati mengalami jenis gangguan yaitu pemutihan karang ( Full,  Patches,  dan  Stripes ),  PR,  IG,  SP  dan  SD. Sebaran  pemutihan  karang  memiliki  hubungan terhadap  salinitas,  suhu  dan  fosfat  sedangkan gangguan  kesehatan  karang  SD  dan  SP  memiliki hubungan  terhadap  konsentrasi  nitrat  dan  silikat (Dedi et al., 2016; Febrianto et al., 2015; Tridaniza dan  Maddupa,  2018).  Ekosistem  mangrove memiliki  kualitas  lingkungan  cukup  rendah,  dan parameter  kualitas  perairan  menjadi  penghambat bagi  pertumbuhan  mangrovenya  (Syahrial et  al. , 2020).  Selain  ketiga  ekosistem  tersebut,  kondisi Biodiversitas  Mollusca  ( Gastropoda dan Bivalvia ) sebagai bioindikator kualitas perairan menunjukkan bahwa kawasan pesisir Pulau Tunda masuk ke dalam kategori tercemar (Wahyuni et al ., 2017).
Terdapat  tiga  kecenderungan  dari  studi terdahulu  mengenai  adaptasi  nelayan  yang  dapat
dipetakan.  Pertama,  adaptasi  nelayan  oleh  nelayan itu  sendiri      (Filma et  al., 2018;  Marfirani  dan Adiatma,  2012;  Wardono,  2017).  Kedua,  adaptasi nelayan yang didorong program pemerintah namun tidak melibatkan nelayan itu sendiri (Arida, 2008; Harahap et  al .,  2022;  Raharjana,  2012;  Suryani, 2019)    .  Ketiga,  tulisan  yang  menggambarkan adaptasi  nelayan  yang  didorong  oleh  pemuda (Christian et  al., 2018;  Rahardiata et  al., 2021). Dari tiga kecenderungan itu, terlihat bahwa peran pemerintah  dalam  membantu  nelayan  untuk beradaptasi dengan krisis ekosistem belum banyak diketahui  bentuk  kolaborasinya  karena  kurangnya pemahaman  tentang  kerjasama  yang  dilakukan secara beriringan.
Penelitian ini didasarkan pada suatu argumen bahwa  pemerintah  seringkali  tidak  melibatkan nelayan pada proses penyusunan program adaptasi nelayan.  keterlibatan  pemerintah  dalam  proses- proses  adaptasi  nelayan  cenderung top-down .  Pada saat  yang  sama  nelayan  mencari  alternatif  dan menciptakan  sistem  sendiri  untuk  dapat  bertahan dari krisis ekologi. Baik pemerintah maupun nelayan memiliki  tujuan  yang  sama,  keterbukaan  kedua belah  pihak  seperti  yang  terjadi  di  Pulau  Tunda memberi hasil yang lebih efektif dan tepat sasaran.
Tulisan  ini  bertujuan  untuk  menganalisis peran  pemerintah/negara  dalam  proses  adaptasi nelayan menghadapi krisis ekosistem di wilayahnya Pulau  Tunda.  Sejalan  dengan  itu  tiga  pertanyaan dapat  dirumuskan:  (a)  bagaimana  proses  adaptasi nelayan  Pulau  Tunda  berlangsung;  (b)  faktor  apa yang menjadi tantangan atau kendala dalam proses adaptasi  nelayan  Pulau  Tunda;  dan  (c)  bagaimana strategi DKP mengambil peran pada proses adaptasi nelayan Pulau Tunda.
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan kualitatif dengan mencari jawaban yang berada dalam pengaturan  ( setting )  sosial  tertentu  (Febrian  2016; Astuti et  al., 2020). Setting sosial  di  sini  mengacu pada upaya dan proses adaptasi yang dilakukan oleh nelayan  Pulau  Tunda.  Teknik  pengumpulan  data yang digunakan adalah melalui wawancara kepada 34 warga Pulau Tunda ( 10 pemuda, 10 istri nelayan, 10 nelayan, dan 4 tokoh desa) secara langsung dengan metode semi terstruktur dan Focus Group Discussion (FGD)  kepada  kelompok  pemuda,  nelayan,  tokoh desa sebagai aktor yang terlibat..
Kerentanan pada penelitian ini dilihat sebagai faktor ekstenal dari sistem sosial ekonomi nelayan Pulau  Tunda  dan  menjadi  dampak  langsung  dari krisis ekologis. Kerentanan diamati sebagai kondisi mampu  atau  tidaknya  suatu  sistem  mengatasi
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
dampak  dari  krisis  ekologis.  Kerentanan  terlihat sebagai  faktor  eksternal  dalam  sistem  nafkah  dan memberi  dampak  negatif  kepada  nelayan  Pulau Tunda. Dimensi kerentanan pada nelayan tradisional di Pulau Tunda diidentifikasi sebagai berikut :
Aspek  modal  manusia,  kerentanan  yang dihadapi nelayan Pulau Tunda berupa keterbatasan lapangan  pekerjaan.  Mereka  hanya  bergantung pada  aktifitas  melaut  dan  menangkap  ikan  secara tradisional  sebagai  penghasilan  utama.  Mereka tidak bisa melakukan pekerjaan lain selain aktifitas melaut, sehingga saat mereka kesulitan untuk melaut atau hasil tangkapan mulai menurun maka mereka menghadapi kesulitan finansial yang sangat serius. Mereka bahkan untuk sekdar memenuhi kebutuhan hariannya.  Hal  ini  mengindikasikani  tidak  adanya lapangan  pekerjaan  lain  selain  aktifitas  melaut. Nelayan Pulau Tunda juga terbatas akan pengetahuan manajemen,  penanganan  dan  pengolahan  hasil tangkapan,  hal  ini  kemudian  menjadi  penyebab kerantanan serius akan keberlanjutan sistem nafkah mereka. Jenis alat tangkap juga berkontribusi pada kerentanan  nelayan,  mereka  masih  menggunakan teknologi  dan  alat  tangkap  tradisional.  Nelayan Pulau Tunda masih mengandalkan pengalaman dan pengetahun turun temurun untuk melaut.
Selain  hal-hal  tersebut,  pada  aspek  modal finansial  juga  terdapat  keterbatasan  lembaga keuangan  di  Pulau  Tunda  sehingga  mereka  sulit untuk  menabung.  Tanpa  adanya  tabungan  maka mereka akan terus membutuhkan dana dari sumber lain  sebagai  modal  melaut,  biasanya  modal-modal ini  berasal  hutangan  baik  hutang  barang  ataupun uang kepada pihak lain. Pemasaran hasil tangkapan juga  terbatas  hanya  pada  pengumpul  diaman penentuan  harga  dikendalikan  oleh  pedagang pengumpul.  Pendapatan  nelayan  yang  sangat rendah jika dibandingkan dengan resiko kehilangan nyawa  yang  tinggi,  sehingga  saat  hasil  tangkapan menurun para nelayan memilih untuk tidak melaut. Mereka menghadapi situasi serba salah, karena jika mereka tidak melaut maka mereka tidak memiliki penghasilan  untuk  memenuhi  kebutuhan  harian mereka.  Namun  jika  mereka  melaut  maka  mereka akan  terjebak  pada  hutang  yang  lebih  banyak. Budaya  konsumerisme  nelayan  Pulau  Tunda  juga sangat  tinggi,  saat  hasil  tangkapan  banyak  maka aktifitas  belanja  pada  masing-masing  keluarga akan  meningkat.  Baik  para  nelayan  maupun istri-istrinya  akan  menyeberang  ke  Kota  Serang untuk  berbelanja.  Mereka  tidak  bersedia menabung  di  Bank  atau  lembaga  keuangan lainnya  karena  alasan  tidak  percaya  pada  lembaga keuangan.
Untuk  mengatasi  keadaan  krisis  tersebut, nelayan  Pulau  tunda  kemudian  melakuka  strategi nafkah  dengan  mempertimbangkan  kondisi sumberdaya  alam  di  lokasi.  Sebelum  mereka menjalankan  bisnis  pariwisata,  mereka  terlebih dahulu  menurunkan  resiliensi  mereka  terhadap aktfitas penambangan pasir di perairan Pulau Tunda. Mereka  berhenti  melakukan  aksi  demonstrasi dan  menerima  dana  kompensasi  dari  aktifitas penambangan  pasir.  Uang  kompensasi  ini  mereka terima setiap bulan dengan nominal tertentu yang dihitung seuai jumlah tanggungan keluarga. Dana kompensasi  ini  juga  kemudian  menjadi  salah  satu modal  yang  mereka  gunakan  untuk  modal  bisnis pariwisata dalam skala kecil.

## KOLABORASI NELAYAN DALAM MENGHADAPI KRISIS EKONSISTEM
Syarat-syarat tersedianya daya tarik wisata dan objek wisata diantaranya: Cara hidup ( the way of life ), benda buatan manusia ( man made supply ) dan benda- benda  yang  berasal  dari  alam  ( natural  amenities ) merupakan  atraksi  dan  objek  wisata  (Font et  al ., 2008;  Joseph et  al. ,  2020;  Liu,  2003;  Marcouiller et  al .,  2002;  Michailidou et  al., 2016;  Mulyati  dan Masruri, 2019; Olson and Munroe, 2012; Prameswara dan  Suryawan,  2019;  Rif ’an,  2018;  Schaeffer  and Dissart, 2018). Daya tarik pariwisata di Pulau Tunda adalah pengalaman tinggal bersama warga, makanan khas  pulau,  sebagai  cara  hidup  yang  telah  tersedia di  Pulau  tunda.  Namun  hal  itu  saja  tidak  cukup, untuk  memenuhi  sayarat-syarat  daya  tarik  diatas maka  dibutuhkan  kolaborasi  dengan  pihak-pihak lain. Salah satu kolaborasi yang terjalin yaitu dengan DKP  Banten.  Kolaborasi  yang  dilakukan  dengan sistem collaborative governance . Sistem kolaborasi ini kemudian memungkinkan adanya kolaborasi dengan berbagai  pihak  lain  dan  mewujudkan  syarat-syarat daya tarik wisata dan objek wisata di Pulau Tunda. Kolaborasi tersebut membantu proses adaptasi nelayan Pulau  Tunda  menghadapai  kondisi  krisis  ekosistem secara efisien dan tidak menimbulkan krisis ekonomi dan potensi konflik sosial lainnya.
Hasil penelitian merupakan awalan, memberi referensi bentuk kolaborasi antara aktor pemerintah dan non - pemerintah.  Pada  beberapa  penelitian sebelumnya  belum  ditemukan  kerjasama  antara actor pemerintah dan non-pemerintah yang berjalan beriringan  seperti  yang  terjadi  pada  masyarakat Pulau Tunda dengan DKP Banten. Dari temuan ini dapat memberi informasi untuk menyusun rencana aksi sistem kolaborasi antara pemerintah dan non- pemerintah  dalam  menyelesaikan  permasalahan- permasalahn  lingkungan  tanpa  menimbulkan
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
Krisis Ekosistem Perairan Laut: Kolaborasi dan Adaptasi Nelayan Pulau Tunda  | Safitri, W. dan Triadi, T. Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 167-179
potensi  konflik  sosial.  Keterbatasan  penelitian  ini pada  pelaksanaan  penelitian  yang  lebih  lama.  Hal ini  dikarenakan  tingginya  rasa  curiga  dan  tidak percaya  masyarakat  Pulau  Tunda  pada  pendatang yang mencari informasi seputar komunitas mereka.
Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa proses  kolaborasi  antara  nelayan  Pulau  Tunda dengan  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  (DKP) Banten  sebagai  pihak  pemerintah  telah  berhasil dilakukan  melalui  praktik collaborative  governance . Penelitian ini menunjukkan bahwa tahapan-tahapan collaborative  governance yang  meliputi face-to-face dialogue,  trust  building,  commitment  to  the  process, shared  understanding, dan intermediate  outcomes dapat  membantu  membangun  kerjasama  yang efektif  antara  nelayan  dan  pemerintah.  Hasil observasi  menunjukkan  bahwa  proses  kolaborasi dimulai  dengan  terjalinnya  komunikasi  antara nelayan Pulau Tunda dengan DKP Banten melalui face-to-face  dialogue .  Selanjutnya, trust  building menjadi  penting  dalam  membangun  kepercayaan antara kedua pihak, yang didukung oleh intensitas komunikasi  dan  negosiasi.  Setelah  itu,  komitmen dari kedua belah pihak terhadap proses kolaborasi diperlukan  untuk  memastikan  dukungan  dan partisipasi  yang  berkelanjutan.  Proses collaborative governance ini  juga  memunculkan shared understanding antara  nelayan  dan  DKP  Banten melalui rapat rutin dan evaluasi berkala. Selain itu, tahap intermediate  outcomes menunjukkan  bahwa kolaborasi ini telah berhasil menghasilkan manfaat, seperti  pengembangan  pariwisata  di  Pulau  Tunda dan  meningkatnya  perekonomian  masyarakat setempat.
Berdasarkan temuan dan hasil penelitian ini, maka  diberikan  beberapa  rekomendasi.  Pertama, Pemerintah  Daerah  Kabupaten  Serang  disarankan untuk  memperkuat  jaringan  sosial  antara  pemuda Pulau  Tunda  dengan  kelompok  pemuda  pelaku bisnis  pariwisata  di  Kepulauan  Seribu  melalui pola  kemitraan.  Kedua,  pemerintah  perlu mempertimbangkan metode collaborative governance sebagai  pendekatan  untuk  mengatasi  konflik sosial  dalam  komunitas  nelayan.  Oleh  karena  itu, penelitian ini menunjukkan bahwa kolaborasi antara nelayan  Pulau  Tunda  dan  DKP  Banten  melalui praktik collaborative governance dapat menjadi model yang efektif dalam mengatasi krisis ekosistem dan memajukan perekonomian lokal.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Nelayan Pulau Tunda menghadapi tantangan besar  dalam  adaptasi  mengatasi  krisis  ekosistem. Oleh  karena  itu,  mereka  membutuhkan  banyak
peralatan  pendukung  mata  pencaharian  baru, edukasi adaptasi, pengembangan kemampuan bisnis, dan pelatihan olahan produk. Kolaborasi masyarakat dengan  pemerintah  merupakan  kunci  dalam melakukan adaptasi. Pointer di bawah menjelaskan bentuk implikasi dari kebijakan kolaborasi. Implikasi kebijakan Permen KP No. 2 Tahun 2021 pada proses adaptasi nelayan di Pulau Tunda adalah:
1.  Meningkatkan  ketahanan  nelayan  terhadap perubahan  ekosistem.  Kebijakan  adaptasi  yang tepat  dapat  membantu  nelayan  untuk  bertahan hidup dan mencari nafkah di tengah perubahan ekosistem.
2.  Menjaga  keberlanjutan  sumber  daya  ikan. Kebijakan  adaptasi  yang  berkelanjutan  dapat membantu  menjaga  keberlanjutan  sumber  daya ikan, sehingga dapat dimanfaatkan oleh generasi mendatang.
3.  Meningkatkan kesejahteraan nelayan. Kebijakan adaptasi  yang  efektif  dapat  membantu meningkatkan kesejahteraan nelayan, baik secara ekonomi maupun sosial.
4.  Meningkatnya biaya produksi. Beberapa strategi adaptasi,  seperti  penggunaan  alat  tangkap yang  lebih  canggih,  dapat  meningkatkan  biaya produksi nelayan.
5.  Berkurangnya pilihan pekerjaan. Jika perubahan ekosistem  menyebabkan  penurunan  hasil tangkapan  ikan,  maka  nelayan  mungkin  perlu mencari pekerjaan alternatif.
6.  Meningkatnya  konflik  sosial.  Jika  sumber  daya ikan menjadi semakin langka, maka dapat terjadi konflik sosial antar nelayan Implikasi kebijakan pada naskah asli itu lebih pada sebuah rekomendasi yang harus disiapkan oleh pemerintah (implikasi pada naskah harus diperbaiki).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada masyarakat Pulau Tunda yang telah memberi banyak informasi dalam penelitian ini.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan ini, kami nyatakan terkait kontribusi setiap penulis dalam pembuatan karya tulis, Widya Safitri sebagai kontributor utama.

## DAFTAR PUSTAKA
Adger,  W.  Neil.  2006.  “Vulnerability.” Global Environmental  Change 16(3):268–81.  Doi:
10.1016/j.gloenvcha.2006.02.006.
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
Amirulloh, R. (2018). Relasi Kekuasaan Dan Lingkungan Hidup  Dalam  Novel  Tanjung  Kemarau  Karya Royyan Julian: Kajian Ecopolitics Piers Baikie. Jurnal Sapala 1(1):1–10.
Ansell,  C.,  and  Gash,  A.  (2008).  Collaborative Governance  in  Theory  dan  Practice. Journal of  Public  Administration  Research  dan  Theory. 18(4):543–71. Doi: 10.1093/jopart/mum032.
Arfididanra,  A.,  Rahmaningrum,  R.,  and  Luthfi,  W.
(2020).  Ketahanan  Sosial  Berbasis  Kelompok Peduli  Lingkungan  Dalam  Menghadapi Pdanemi  COVID-19:  Studi  Pada  Gerakan Bersih  Kecamatan  Anggana. Journal  of  Social Development Studies 1(2):27–36. Doi: 10.22146/ jsds.522.
Arida,  S.  2008.  Krisis  Lingkungan  Bali  dan  Peluang Ekowisata. INPUT Jurnal Ekonomi dan Sosial Astuti,  R,  S.,  Warsono,  H.,  and  Rachim,  A.  (2020). Collaborative  Governance  Dalam  Perspektif Publik .  Semarang:  Universitas  Diponegoro Press.
Aziizah,  N.  N.,  Vincentius,  P.  S.,  dan  Syamsul,  B.  A.
(2016).  “Analisa  Spasial  Luas  Tutupan  Lamun Di Pulau Tunda Serang, Banten.” Omni-Akuatika 12(1):73–80. Doi: 10.20884/1.oa.2016.12.1.31.
Bahari,  W.,  D.  I.  Pulau.  (2009).  Kabupaten  Bintan, Kepulauan  Riau,  Tenny  Apriliani,  Fredinan Yulidana,  dan  Gatot  Yulianto.  “Strategi Konservatif  Dalam  Pengelolaan.” Jurnal Ilmu-Ilmu  Perairan  Dan  Perikanan  Indonesia 16(2):127–37.
Chotimah,  H.  C.,  Iswardhana,  M.  R.,  dan  Rizky,  L.
(2022).  “Model  Collaborative  Governance Dalam Pengelolaan Sampah Plastik Laut Guna Mewujudkan Ketahanan Maritim Di Indonesia.” Jurnal  Ketahanan  Nasional 27(3):348.  Doi: 10.22146/jkn.69661.
Christian, Y., Satria, A., dan Sunito, S. (2018). Ekonomi Politik Konflik Agraria Pulau Kecil: Studi Kasus Di Pulau Pari, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Jurnal  Sosiologi  Pedesaan 6(1):71–78.Doi  : 10.22500/sodality.v6i1.21210.
Citriadin,  Y.,  Marliana,  Y.,  dan  Kurniawati,  K.R.A.
(2020).  Pengelolaan  Kolaborasi  Kepariwisataan Alam  Di  Kabupaten  Dompu. JPMB :  Jurnal Pemberdayaan Masyarakat Berkarakter 3(1):36– 42. Doi: 10.36765/jpmb.v3i1.219.
Dedi,  D.,  P.  Neviaty,  Z.,  dan  Taslim,  A.  (2016). “Hubungan  Parameter  Lingkungan  Terhadap Gangguan  Kesehatan  Karang  Di  Pulau  Tunda – Banten.” Jurnal Kelautan Nasional 11(2):105– 118. Doi : 10.15578/jkn.v11i2.6112.
Castree, N., Demeritt, D., Liverman, D. and Rhoads, B. 2009. A  Companion  Environmental  Geography . United  Kingdom:  Wiley-Blackwell  (1st  ed., pp.  1-15).  John  Wiley  &  SonsLtd.  Doi  : 10.1002/9781444305722.ch1.
Dewi,  N.  L.  Y.  (2019).  Dinamika  Collaborative Governance  Dalam  Studi  Kebijakan  Publik.
Jurnal  Ilmiah  Dinamika  Sosial .  3(2):200.  Doi: 10.38043/jids.v3i2.2188.
Febrian, R. A. (2016). Collaborative Governance Dalam Pembangunan  Kawasan  Perdesaan  (Tinjauan Konsep Dan Regulasi). Jurnal Kajian Pemerintah Politik dan Birokrasi . 2(2):200–208.
Febrianto,T., Hestirianoto, T., dan Syamsul B. A. (2016). Pemetaan  Batimetri  Di  Perairan  Dangkal Pulau  Tunda,  Serang,  Banten  Menggunakan Singlebeam  Echosounder. Jurnal  Teknologi Perikanan  dan  Kelautan , 6 (2),  139-147.  Doi  : 10.24319/jtpk.6.139-147
Filma, N., Limi, M. A., dan Fyka, S. A. (2018). Analisis Perubahan Mata Pencaharian Nelayan Suku Bajo di Desa Tapulaga Kecamatan Soropia Kabupaten Konawe. Jurnal  Ilmiah  Agribisnis, 3(6):147–50. Doi: 10.33772/jia.v3i6.7890.
Font,  X.,  T.  Tapper,  K.  Schwartz,  dan  M.  Kornilaki. (2008).  “[14]  Sustainable  Supply  Change Management  in  Tourism.” Business  Strategy dan  the  Environment 17:260–71.  Doi:10.1002/ BSE.527.
Füssel, H. M., dan Richard J. T. Klein. (2006). Climate Change  Vulnerability  Assessments:  An Evolution  of  Conceptual  Thinking. Climatic Change 75(3):301–29.  Doi:  10.1007/s10584- 006-0329-3.
Hapsoro,  A.  W.,  dan  Buchori,  I.  (2015).  Kajian Kerentanan  Sosial  Dan  Ekonomi  Terhadap Bencana  Banjir  (Studi  Kasus:  Wilayah  Pesisir Kota  Pekalongan). Jurnal  Teknik  PWK . 4(4):542–53.Doi: 10.14710/tpwk.2015.9814
Harahap, R. G., Destyariani L. Putri, dan Amalia I. W.
(2022).  Pendampingan  Evaluasi  di  Kampung Pulau Derawan Kabupaten Berau Pasca Pdanemi Covid-19. Prosiding Seminar Nasional Penelitian dan  Pengabdian  pada  Masyarakat  2022. Universitas Bangka Belitung : 80–84.
Helmi,  A.  dan  Satria,  A.  (2012).  Strategi  Adaptasi Nelayan Terhadap Perubahan Ekologis. Makara Human  Behavior  Studies  in  Asia,  16(1),  68- 78. Doi :10.7454/mssh.v16i1.1494.
Hendri,  D.  (2015).    Peran  Struktur  Sosial-Ekonomi Dan  Tokoh  Agama  Dalam  Collective  Efficacy Komunitas.  Kajian.  20(4)  :  379–  391.Doi  : 10.22212/kajian.v20i4.636.
Husni, H. M., Nuryani, R. S., Kasman S., Fadjar, dan Rosida  E.  I.  (2012).  Orang  Pulo  Di  Pulau Karang. Ciputat: Lab Teater Ciputat
Joseph,  Ch. , M. F. Telussa., Latupeirissa J.A .  (2020). Perencanaan Master Plan  Kawasan Objek Wisata Pantai  Kuako  Kecamatan  Amahai  Kabupaten Maluku Tengah. Jurnal Manumata 6(2):53–61. Doi : 10.51135/manumatav6i2p53-61.
Kamim, A. B. M. (2020). Ocean Grabbing Di Indonesia Dan  Malaysia:  Catatan  Krisis  Sosio-Ekologis Dampak  Proyek  Reklamasi. Aspirasi:  Jurnal Masalah-Masalah  Sosial. 11(1):105–20.  Doi: 10.46807/aspirasi.v11i1.1587.
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
Krisis Ekosistem Perairan Laut: Kolaborasi dan Adaptasi Nelayan Pulau Tunda  | Safitri, W. dan Triadi, T. Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 167-179
Kirana, C. A. D., dan Artisa, R. A. (2020). Pengembangan Desa Wisata Berbasis Collaborative Governance di  Kota  Batu. Kolaborasi :  Jurnal  Administrasi Publik 6(1):68–84.  Doi:  10.26618/kjap. v6i1.3119.
Lekatompessy, H. S. (2013). “Strategi Adaptasi Nelayan Pulau-Pulau Kecil Terhadap Perubahan Ekologis (Studi  Kasus  Pulau  Badi  Dan  Pajenekang, Kabupaten  Pangkep), Tesis ,  Universitas Hasanuddin, Makassar.
Liu,  Z.  (2003).  Sustainable  Tourism  Development:  A Critique. Journal of Sustainable Tourism 11(6):459– 75. Doi: 10.1080/09669580308667216.
Marcouiller,  D.  W.,  Clendenning,  J.  G.,  dan Kedzior,  R.  (2002).  Natural  Amenity-Led Development  dan  Rural  Planning. Journal of  Planning  Literature 16(4):515–42.  Doi: 10.1177/088541202400903572.
Marfirani,  R.  dan  Adiatma,  I.  (2012).  Pergeseran Mata  Pencaharian  Nelayan  Tangkap  Menjadi Nelayan  Apung  Di  Desa  Batu  Belubang. Prosiding  Seminar  Nasional  Pengelolaan Sumberdaya Alam Dan Lingkungan . Universitas Diponegoro :105–14 Michailidou, A. V., Vlachokostas, C., Achillas,  C., Maleka, D.,  Moussiopoulos,  N.,  dan  Feleki,  F.  (2016). Green  Tourism  Supply  Chain  Management Based  on  Life  Cycle  Impact  Assessment. European  Journal  of  Environmental  Sciences 6(1):30–36. Doi: 10.14712/23361964.2016.6.
Yofina,  Mulyati,  M.  (2019).  Analisis  Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Keputusan  Berkunjung Wisatawan  Domestik  Ditinjau  dari  Perspektif Daya  Tarik  Destinasi  Wisata  Kota  Bukitinggi. Menara Ilmu, 13(1). Menara Ilmu Lppm Umsb XIII(1):190–205.
Nababan,  B.  O.,  Solihin,  A.,  &  Christian,  Y.  (2018). Dampak  Sosial  Ekonomi  Kebijakan  Larangan Pukat  Hela  dan  Pukat  Tarik  di  Pantai  Utara Jawa. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Olson, Jeffrey L., and Darla K. Munroe. (2012). Natural Amenities  dan  Rural  Development  in  New Urban-Rural  Spaces. Regional  Science  Policy dan Practice 4(4):355–71. Doi: 10.1111/j.1757- 7802.2012.01077.x.
Prameswara,  B.,  dan  Suryawan,  I.  B.  (2019).  Strategi Pengembangan  Potensi  Wisata  Bahari  Pulau Tunda,  Kecamatan  Tirtayasa,  Kabupaten Serang,  Provinsi  Banten. Jurnal  Destinasi Pariwisata 7(1):180. Doi: 10.24843/jdepar.2019. v07.i01.p27.
Prasetya,  D.,  Nurdin,M.F.,  dan  Gunawan,  W.  (2021). Perubahan Sosial Masyarakat Dalam Perspektif Sosiologi Talcott Parsons Di Era New Normal.
Sosietas .  11(1):929–39.  Doi:  10.17509/sosietas. v11i1.36088.
Rahadiarta,  I.  G.  N.  P.  S.,  Wiranatha,  A.  S.,  & Sunarta, I. N. (2021). Penerapan Empat Fungsi Manajemen pada Pengelolaan Pariwisata Bahari Berkelanjutan  di  Desa  Jungutbatu,  Kecamatan
Nusa  Penida. Jurnal  Master  Pariwisata (JUMPA),  669..  8(1):46–66.  Doi  : 10.24843/ JUMPA.2021.v07.i02.p15.
Raharjana,  D.  T.  (2012).  Membangun  pariwisata bersama  rakyat:  Kajian  partisipasi  lokal  dalam membangun  Desa  wisata  di  dieng  plateau. Jurnal  Kawistara 2(3):225–37.  Doi:  10.22146/ kawistara.3935.
Rahman,  A.  (2017).  Profil  keterampilan  proses  sains dan  sikap  ilmiah  siswa  di  SMP  Satu  Atap Pulau  Tunda. School  Education  Journal  Pgsd Fip  Unimed 7(1):1–7.  Doi:  10.24114/sejpgsd. v7i1.6827.
Rahu, P. D. (2021). Kolaborasi Model Pentahelix dalam Pengembangan  Desa  Wisata  Sei  Gohong Kecamatan  Bukit  Batu  Kota  Palangka  Raya. Journal  Ilmu  Sosial,  Politik  dan  Pemerintahan , 10(1), 13-24.. Doi: 10.37304/jispar.v10i1.2286.
Rif ’an, A. A. (2018). Daya tarik wisata pantai wediombo sebagai  alternatif  wisata  bahari  di  daerah istimewa yogyakarta. Jurnal Geografi , 10(1), 63- 73.Doi: 10.24114/jg.v10i1.7955.
Schaeffer,  Y.,  dan  J.  C.  Dissart.  (2018).  Natural  dan Environmental  Amenities:  A  Review  of Definitions,  Measures  dan  Issues. Ecological Economics 146(April  2017):475–96.  Doi: 10.1016/j.ecolecon.2017.12.001.
Surya,  I.,  Nofrima,  S.,  Saputra,  H.  A.,  &  Nurmiyati, N.  (2021).  Collaborative  Governance  Dalam Pengelolaan Wisata Berkelanjutan di Kabupaten Kulon Progo (Studi Kasus: Wisata Kebun Teh Nglinggo). AL IMARAH: Jurnal Pemerintahan Dan Politik Islam , 6(2), 190-199.Doi : 10.29300/ imr.v6i2.4948
Suryani, A. S. (2019). Pengaruh Kebijakan Pemerintah Dan Peran Serta Masyarakat Terhadap Kualitas Lingkungan  Pesisir  Benoa  Badung  Bali  Dasar Negara  Republik  Indonesia  Tahun  1945. Jurnal Masalah-Masalah  Sosial 10(2):171– 187. Doi : 0.22212/aspirasi.v10i2.1231.
Syahputra, K. A., dan Ma’ruf, M.F. (2020). Collaborative Governance Dalam  Pengelolaan  Pariwisata Sektor  Pantai  (Studi  Pada  Dinas  Pariwisata Kebudayaan  Pemuda  Dan  Olahraga  Kabupaten Blitar, Perum Perhutani Kabupaten Blitar, Dan Pemerintah  Desa  Serang  Kabupaten  Blitar). Publika:  Jurnal  S-1  Ilmu  Administrasi  Negara Universitas  Negeri  Surabaya .  8(4):1–10.  Doi  : 10.26740/publika.v8n4.p%25p.
Syahrial, S., Saleky, D., Samad, A. P. A., & Tasabaramo, I.  A.  (2020).  Ekologi  Perairan  Pulau  Tunda Serang  Banten:  Keadaan  Umum  Hutan Mangrove.  Jurnal  Sumberdaya  Akuatik Indopasifik,  4(1),  53-68.  Doi:  10.46252/jsai- fpik-unipa.2020.Vol.4.No.1.103.
Triandiza,  T.,  &  Maddupa,  H.  (2018).  Application  of Morphological  Analysis  and  DNA  Barcode  in Determination  of  The  Porcelain  Crab  Species (Pisidia  sp.)  from  The  Tunda  Island,  Banten. Jurnal  Sumberdaya  Akuatik  Indopasifik ,  2(2),
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
81-90.  Doi:  10.30862/jsai-fpik-unipa.2018.
vol.2.no.2.51.
Wahyuni,  I.,  Sari,  I.  J.,  &  Ekanara,  B.  (2017). Mollusca’biodiversity (Gastropoda and Bivalvia)  as  A  Bio  Indicator  of  Quality of  Water  In  The  Coastal  Island  of  Tunda Island,  Banten.  Biodidaktika:  Jurnal  Biologi dan  Pembelajarannya,  12(2).  Doi:  10.30870 biodidaktika.v12i2.2329.
Wardono, B. (2017). Perubahan Mata Pencaharian Dari Petani Ke Nelayan Perikanan Tangkap Laut di Desa Kanigoro Kecamatan Saptosari, Kabupaten Gunungkidul. Buletin  Ilmiah  Marina  Sosial Ekonomi  Kelautan  dan  Perikanan, 2(2), 73-80. Doi: 10.15578/marina.v2i2.4966.
Yu,  H.  Z.  (2014).  Complicated  structure  modeling in  front-zone  of  Hala’alate  Mountain  of northwestern margin, Junggar Basin. Nat. Gas Geosci, 25(1), 91-96. Doi: 10.11764/j.issn.1672- 1926.2014S1.0091.