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

## 1

## 1
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce
graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on
Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss-
Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly
rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] .
ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media,
sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra

## Strategi Pengembangan Budi Daya Ikan Nila Salin (Oreochromis niloticus) di Kabupaten Pati
Strategies for Salin Tilapia (Oroechromis niloticus) Cultivation Development in Pati District
* Nurul Aeni
Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Pati Jl. Pati-Kudus Km 3,5, Margorejo, Pati 59163, Jawa Tengah, 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
Budi daya nila salin di Kabupaten Pati mengalami perkembangan yang cukup pesat, tetapi masih mengalami kendala  untuk  dapat  menjadi  salah  satu  komoditas  unggulan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menggambarkan faktor-faktor yang memengaruhi budi daya nila salin dan merumuskan strategi untuk mengembangkan budi daya nila salin di Kabupaten Pati. Penelitian dilakukan di enam desa di tiga kecamatan yang ditetapkan sebagai sentra dan kawasan penyangga budi daya nila salin, yaitu Kecamatan Tayu, Margoyoso, dan Dukuhseti. Pengambilan data  dilakukan  pada  bulan  Juli  sampai  dengan  Agustus  2021.  Metode  pengambilan  data  yang  digunakan adalah  studi  pustaka,  survei,  dan  wawancara  dengan  pemangku  kepentingan  yang  berjumlah  34  responden. Data penelitian dianalisis secara deskriptif dengan menggunakan analisis PEEST, SWOT , dan QSPM . Hasil penelitian menunjukkan bahwa kekuatan utama budi daya nila salin di Kabupaten Pati adalah kualitas ikan nila salin yang lebih baik. Namun, belum adanya diversifikasi produk olahan nila salin menjadi kelemahan terbesar. Peningkatan permintaan terhadap ikan nila di pasar domestik menjadi peluang terbesar, sedangkan pandemi yang menyebabkan penurunan pendapatan pembudi daya menjadi ancaman utama pengembangan budi daya nila salin. Strategi yang dapat disarankan untuk mengembangkan budi daya nila salin di Kabupaten Pati secara berurutan berdasarkan prioritas adalah (1) meningkatkan ketersediaan dan kualitas input budi daya nila salin; (2) memperluas pemasaran, baik di pasar domestik maupun melalui ekspor; (3) meningkatkan kualitas budi daya nila salin berbasis lingkungan demi menjamin keberlanjutan; dan (4) meningkatkan keunggulan dan daya saing produk nila salin.
Kata Kunci: budi daya; Kabupaten Pati; nila salin; prioritas; strategi pengembangan

## ABSTRACT
Saline-tilapia aquaculture in Pati District has been growing fast, but it faces several obstacles to becoming one major local commodity. This study aims to describe factors that influence saline-tilapia aquaculture, then formulate strategies that can be applied to develop the aquaculture of this commodity. The study focused on six villages in three sub-districts established as the center and buffer areas of saline-tilapia aquaculture, namely Tayu, Margoyoso, and Dukuhseti Sub- districts. Data collection was conducted from April to September 2021. It involved a document review, survey, interviews with relevant stakeholders, and 34 respondents. Then, the data were analyzed descriptively using PEEST, SWOT, and QSPM analysis. The study results show that the main strength of saline-tilapia aquaculture in Pati District was that saline-tilapia from Pati District has good quality. At the same time, the lack of diversification of products became a significant weakness. Moreover, an enormous opportunity was the higher demand for tilapia, especially in the domestic market, whereas the main threat was the pandemic that could decrease farmer income. Strategies that can be proposed based on the level of importance were (1) improving the availability and quality of saline-tilapia aquaculture inputs; (2) market expansion, both domestic or abroad; (3) enhancing the quality of environment-based aquaculture to ensure the sustainability; and (4) improving the excellence and competitiveness of saline-tilapia products.
Keywords: aquaculture; Pati District; saline-tilapia; level of importance; development strategies
Diterima tanggal : 11 Oktober 2022 Perbaikan naskah: 25 Februari 2023 Disetujui terbit   : 12 Mei 2023
Korespodensi penulis:
Email: aeni_240884@yahoo.co.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v9i1.11739 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

## Latar Belakang
Kabupaten  Pati  merupakan  salah  satu wilayah di Jawa Tengah dengan potensi perikanan dan  pertanian  yang  cukup  besar  dan  layak  untuk dikembangkan menjadi komoditas unggulan daerah (Riyanto  &  Mardiansjah,  2018).  Selama  periode 2017—2021,  pertanian  dan  perikanan  menjadi lapangan  usaha  terbesar  kedua  setelah  industri pengolahan  dengan  rata-rata  kontribusi  terhadap
PDRB  sebesar  23,62%,  Bahkan,  selama  pandemi Covid-19 pada tahun 2020, pertanian dan perikanan masih  menunjukkan  pertumbuhan  sekitar  2,20% sementara sebagian besar lapangan usaha mengalami penurunan.  Potensi  perikanan  dan  kelautan  yang dimiliki  oleh  Kabupaten  Pati  tidak  terbatas  pada perikanan tangkap, tetapi juga perikanan budi daya. Selama  ini,  komoditas  perikanan  budi  daya  yang telah menjadi unggulan Kabupaten Pati adalah ikan bandeng  dengan  produksi  mencapai  27  ribu  ton pada tahun 2020 (BPS Jawa Tengah, 2021).

## PENDAHULUAN
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Strategi Pengembangan Budi Daya Nila Salin (Oreochromis niloticus) di Kabupaten Pati | Nurul Aeni Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 1-16
Selain  ikan  bandeng,  Kabupaten  Pati  mulai mengembangkan budi daya perikanan lainnya yang juga  diharapkan  menjadi  komoditas  unggulan lainnya, di antaranya ikan nila salin. Budi daya nila salin  di  Kabupaten  Pati  dimulai  pada  tahun  2014 untuk mengatasi kegagalan budi daya udang vaname yang  dilakukan  secara  polikultur  dengan  ikan bandeng.  Pada  periode  tersebut,  budi  daya  udang yang dilakukan bersama bandeng sering mengalami kegagalan  akibat  udang  dan  bandeng  terserang penyakit  sehingga  menimbulkan  kerugian  bagi para  pembudidaya  udang.  Selanjutnya,  beberapa penyuluh  lapang  perikanan  di  Kecamatan  Tayu menginisiasi  polikultur  udang  vaname  dengan nila.  Metode  tersebut  ternyata  bisa  meningkatkan produksi  udang  vaname,  bahkan  hasil  panen nila  salin  juga  cukup  tinggi  dengan  periode  budi daya  yang  lebih  singkat.  Hal  tersebut  menarik perhatian  sebagian  pembudidaya  bandeng  untuk beralih  membudidayakan  ikan  nila.  Budi  daya nila  salin  berkembang  dengan  cepat  di  wilayah pesisir,  terutama  Kecamatan  Tayu,  Margoyoso, dan  Dukuhseti  dengan  luas  lahan  mencapai  lebih dari  1.800  ha  pada  tahun  2021  dari  luas  awal sekitar 580 ha. Peningkatan luasan lahan budi daya nila  salin  tersebut  berdampak  pada  pertumbuhan produksi nila salin. Selama 3 tahun terakhir, produksi nila  salin  mengalami  rata-rata  pertumbuhan sekitar  13%  per  tahun.  Sementara  itu,  produksi ikan  bandeng  mengalami  pertumbuhan  hanya sekitar 1,77%.
Peningkatan  angka  konsumsi  ikan  (AKI) juga  berperan  dalam  meningkatnya  permintaan akan  ikan  nila.  Ikan  nila  merupakan  komoditas dengan  harga  yang  terjangkau  sehingga  lebih banyak  diminati  untuk  konsumsi  domestik (Rimmer et al. , 2013). Wawancara dengan beberapa informan  mengungkapkan  bahwa  ikan  nila  dari Kabupaten  Pati  memiliki  keunggulan  komparatif dan  berpotensi  menjadi  salah  satu  komoditas unggulan selain ikan bandeng.Keunggulan tersebut berasal  dari  rasa  dan  kandungan  gizi  yang  lebih baik  sehingga  lebih  diminati  oleh  konsumen (Cheng et al., 2020; Lin et al., 2017).
Namun,  keunggulan  tersebut  belum dimanfaatkan  secara  optimal.  Selama  4  tahun terakhir, produksi nila salin hanya sekitar 15% dari produksi  ikan  bandeng.  Budi  daya  perikanan  di Indonesia, termasuk budi daya nila salin dihadapkan pada  berbagai  kelemahan,  seperti  keterbatasan kapasitas  pembudi  daya,  lemahnya  penegakan regulasi, tingginya biaya produksi, serta keterbatasan industri  pengolahan  dan  pemasaran.  Selain  itu, budi  daya  perikanan  juga  menghadapi  beberapa tantangan,  antara  lain,  keberadaan  kompetitor,
masalah lingkungan, peningkatan harga input, dan munculnya wabah baru (Rimmer et al. , 2013).
Secara  umum,  budi  daya  nila  salin  di Kabupaten  Pati  dilakukan  oleh  pembudidaya berskala  mikro  dan  kecil  dengan  keterbatasan kapasitas  serta  permodalan.  Para  pembudidaya nila  salin  menyatakan  bahwa  budi  daya  nila  salin membutuhkan  modal  yang  lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan  budi  daya  bandeng.  Hal tersebut disebabkan oleh keterbatasan ketersediaan sebagian input di dalam daerah, seperti benih dan pakan.  Selain  itu,  pandemi  Covid-19  yang  terjadi pada  tahun  2020  dan  2021  membuat  permintaan akan  nila  salin  mengalami  penurunan  sehingga hasil budi daya tidak terserap maksimal. Tantangan lainnya  adalah  budi  daya  nila  salin  yang  makin meluas di kabupaten pesisir lainnya menuntut para pembudidaya  untuk  meningkatkan  kualitas  budi daya  demi  meningkatkan  daya  saing.  Berdasarkan latar belakang tersebut, tujuan penelitian yang dapat dirumuskan  adalah  (1)  menggambarkan  faktor- faktor yang memengaruhi budi daya nila salin dan (2)  merumuskan  strategi  untuk  mengembangkan budi daya nila salin di Kabupaten Pati.

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian  menggunakan  metode  campuran, yaitu  pendekatan  kuantitatif  digunakan  bersama dengan  pendekatan  kualitatif.  Pengambilan  data dilakukan  selama  bulan  Juli  hingga  Agustus  2021 di enam desa yang terletak di tiga kecamatan yang ditetapkan  sebagai  kawasan  sentra  dan  penyangga budi  daya  nila  salin,  yaitu  Kecamatan  Tayu, Margoyoso,  dan  Dukuhseti.  Pemilihan  lokasi penelitian  dilakukan  dengan  metode purposive sampling , yaitu desa yang memiliki produksi ikan nila salin tinggi atau memiliki lahan budi daya nila salin yang luas. Kecamatan Tayu sebagai sentra nila salin diwakili  oleh  Desa  Jepat  Lor,  Tunggulsari, Dororejo,  dan  Margomulyo.  Sementara  itu, Kecamatan  Margoyoso  diwakili  oleh  Desa Bulumanis Lor dan Kecamatan Dukuhseti diwakili oleh Desa Kembang.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  merupakan  data  yang  didapatkan  selama pengambilan  data  di  lapangan  melalui  diskusi kelompok terpumpun ( focus group discussion /FGD), pengisian  kuesioner  dan  wawancara.  Responden yang terlibat dalam penelitian berjumlah 34 orang. Responden  merupakan  pemangku  kepentingan dalam  budi  daya  nila  salin.  Sementara  itu, data sekunder berupa data mengenai perkembangan budi  daya  nila  salin  di  Kabupaten  Pati  yang
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
diperoleh  dari  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan Kabupaten  Pati  serta  referensi  yang  relevan.  Data tersebut digunakan untuk memperkuat hasil analisis data  primer  yang  didapatkan.  Sementara  itu,  data penelitian  diolah  secara  deskriptif  menggunakan metode  PEEST ,  SWOT, dan QSPM .  Metode PEEST  (politik,  ekonomi,  ekologi,  sosial,  dan teknik) diimplementasikan untuk menjawab tujuan penelitian  pertama,  yaitu  mengidentifikasi  faktor- faktor  yang  memengaruhi  perkembangan  budi daya  nila  salin  di  Kabupaten  Pati.  Hasil  analisis PEEST  adalah  dinamika  faktor-faktor  tersebut sehingga  dapat  diidentifikasi  menjadi  faktor internal (kelemahan dan kekuatan) ataupun faktor eksternal  (peluang  dan  tantangan)  dan  menjadi kerangka  untuk  melakukan  analisis SWOT (Rimmer et  al .,  2013).  Kombinasi  antara  PEEST dan SWOT diharapkan  menjadikan  analisis terhadap  variabel  penelitian  lebih  terfokus  dan mendalam  sehingga  strategi  yang  dihasilkan lebih  komprehensif  (Li  &  Hu,  2020).  Kombinasi kedua metode tersebut digunakan dalam penelitian oleh  Rimmer et  al. (2013)  terkait  perkembangan perikanan  budi  daya  di  Indonesia.  Hasil  dari analisis SWOT adalah  sekumpulan  strategi yang  perlu  diuji  kembali  untuk  menentukan strategi  yang  perlu  mendapatkan  prioritas. Pengujian dilakukan menggunakan QSPM dengan memilih  strategi  yang  memiliki total  attractiveness score (TAS)  tertinggi.  Strategi  dengan  nilai  TAS tertinggi  diasumsikan  sebagai  strategi  yang  perlu diprioritaskan  untuk  mencapai  tujuan  yang diinginkan (Wardhani & Dini, 2020).

## Karakteristik Responden
Responden  yang  terlibat  dalam  penelitian berjumlah  34  orang  dengan  perincian  14  orang (41,2%)  berasal  dari  instansi  pemerintah,  yaitu Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Kabupaten  Pati, Bappeda  Kabupaten  Pati,  dan  penyuluh  lapang perikanan. Sementara itu, 20 responden lainnya atau 58,8% merupakan pembudidaya nila salin.
Sebagian  besar  responden  berjenis  kelamin laki-laki  dengan  usia  >  45  tahun.  Berdasarkan tingkat  pendidikan,  sebagian  besar  responden memiliki  tingkat  pendidikan  sama  atau  lebih  dari SMA/sederajat.  Selanjutnya,  terkait  responden pembudi  daya,  lebih  dari  separuh  responden mengolah  lahan  dengan  luasan  1,1–5  ha,  dengan rata-rata  luasan  3,62  ha.  Namun,  tidak  seluruh lahan budi daya merupakan milik pribadi, sebagian lahan budi daya merupakan lahan sewa. Responden pembudidaya  nila  salin  telah  melakukan  usaha budi  daya  nila  salin  dengan  rentang  waktu  yang bervariatif  dengan  rentang  1–7  tahun  dengan rata-rata  lama  melakukan  budi  daya  4,7  tahun. Pada  umumnya,  para  responden  pembudidaya telah  melakukan  usaha  budi  daya  bandeng sebelum  melakukan  budi  daya  nila  salin.  Selain itu,  budi  daya  nila  salin  bukan  merupakan  satu- satunya usaha yang dijalankan oleh para responden pembudi  daya.  Sebagian  besar  pembudidaya memiliki  usaha  lain  yang  masih  terkait  budi  daya nila  salin  sebagai  sumber  penghasilan  keluarga, seperti penjual benih nila, pakan, dan pengolahan nila salin.
Tabel 1. Gambaran Responden Penelitian.
Karakter Demografi N Responden (org) Persen (%) Karakter Demografi N Responden (org) Persen (%) Jenis Kelamin Kepemilikan Usaha Lain Perempuan 6 17,6 Ya 6 30,0 Laki-laki 28 82,4 Tidak 11 55,0 2 10,0 Usia Lama Budi Daya 1 5,0 ≤  25 tahun 2 5,9 1–2 tahun 26–35 tahun 6 17,6 2,1–5 tahun 36–45 tahun 10 29,4 > 5 tahun 2 10,0 > 45 tahun 16 47,1 13 65,0 Luas Lahan 5 25,0 Tingkat Pendidikan ≤  1 ha ≤ SMP 5 14,7 1,1–5 ha SMA/sederajat 14 41,2 5,1–10 ha 14 70,0 Diploma/Sarjana 15 44,1 > 10 ha 6 30,0 Sumber: Data primer diolah, 2021.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Strategi Pengembangan Budi Daya Nila Salin (Oreochromis niloticus) di Kabupaten Pati | Nurul Aeni Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 1-16

## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI BUDI DAYA NILA SALIN DI KABUPATEN PATI

## Faktor Politik
Dukungan  Pemerintah  Pusat  terhadap  Budi  Daya Nila Salin
Budi  daya  nila  di  Indonesia  dimulai  pada tahun  1969  ketika  Balai  Penelitian  Perikanan  Air Tawar  membawa  spesies  ini  dari  Taiwan  (Dewi et al., 2018). Nila dianggap tepat untuk dikembangkan di  Indonesia  karena  mempunyai  kemampuan tumbuh dengan cepat dan daya adaptasi yang tinggi. Pada  tahun  2008,  BPPT  mulai  mengembangkan ikan  nila  yang  dapat  dibudidayakan  di  perairan dengan  salinitas  tinggi  lebih  dari  20  ppt  (Aliah, 2017). Selanjutnya, pada tahun 2014, Kementerian Kelautan  dan  Perikanan  (KKP)  mengeluarkan Surat  Keputusan  Menteri  Kelautan  dan  Perikanan (KP)  Nomor  22/2014  yang  menyatakan  ikan nila  salin  merupakan  komoditas  perikanan  yang dapat  dikembangkan  di  masyarakat.  Setelahnya, pemerintah  pusat  memberikan  dukungan  yang cukup  signifikan  bagi  pengembangan  budi  daya nila  salin  di  daerah  dengan  menetapkan  beberapa kabupaten  sebagai  kampung  budi  daya  nila  salin. Kabupaten  Pati  ditetapkan  sebagai  kampung  budi daya nila salin berdasarkan Keputusan Menteri KP Nomor  64  Tahun  2021.  Berdasarkan  keputusan tersebut, kampung budi daya nila salin di Kabupaten Pati yang dipusatkan di Kecamatan Tayu mencakup delapan  desa,  yaitu  Desa  Sambiroto,  Dororejo, Tunggulsari, Jepat Kidul, Jepat Lor, Margomulyo, Kalikalong, dan Keboromo.
Dukungan  pemerintah  pusat  terhadap pengembangan  budi  daya  nila  salin  di  Kabupaten Pati dikonfirmasi oleh sebagian responden pembudi daya, terutama dari Desa Jepat Lor dan Tunggulsari. Para  responden  tersebut  menyatakan  bahwa Kementerian Kelautan dan Perikanan secara kontinu telah  memberikan  bantuan  input  dan  fasilitas untuk menunjang budi daya, seperti benih, pakan, dan  pembangunan  jalan  menuju  lahan  budi  daya. Namun, terdapat indikasi bahwa pemberian bantuan oleh  pemerintah  pusat  belum  merata.  Beberapa pembudidaya  dari  desa  lain  menyatakan  belum mendapatkan pernah mendapatkan bantuan serupa. Selama  pandemi  Covid-19 , dukungan  pemerintah terhadap  budi  daya  nila  salin  di  Kabupaten  Pati mengalami penurunan yang signifikan. Hal tersebut karena pemerintah belum memiliki pedoman yang jelas  dalam  menghadapi  krisis  global  tersebut (Jamwal  &  Phulia,  2021).  Sebagai  akibatnya,  para pembudidaya  dan  petani  dengan  skala  kecil  yang
memiliki  ketergantungan  cukup  tinggi  terhadap bantuan  pemerintah  menjadi  salah  satu  pihak yang paling merasakan dampak pandemi Covid-19 (Alam et al., 2022).

## Penetapan  Kawasan  Budi  Daya  Nila  Salin Berkelanjutan di Tiga Kecamatan
Pemerintah Kabupaten Pati juga memberikan dukungan untuk pengembangan budi daya nila salin. Melalui Surat Keputusan Bupati Nomor 523.3/2238 Tahun 2020, Pemerintah Kabupaten Pati menetapkan Kecamatan Tayu sebagai sentra budi daya nila salin berkelanjutan,  sementara  Kecamatan  Margoyoso dan  Dukuhseti  ditetapkan  sebagai  kawasan penyangga  budi  daya.  Penetapan  tersebut  menjadi peluang  bagi  pengembangan  budi  daya  nila  salin yang  berkualitas  serta  berdaya  saing.  Konsep  budi daya perikanan berkelanjutan menitikberatkan tidak hanya pada dimensi lingkungan semata, melainkan juga pada dimensi sosioekonomi, komunitas, serta kelembagaan  (Wibowo et  al .,  2015).  Namun,  para pembudidaya menilai dukungan pemerintah daerah terhadap  pengembangan  budi  daya  nila  salin  di Kabupaten  Pati  masih  belum  memadai.  Sebagai contoh adalah ketidakmampuan pemerintah daerah dalam  mencukupi  kebutuhan  benih  yang  sangat tinggi.  Benih  yang  berkualitas  merupakan  salah satu  faktor  penting  keberhasilan  budi  daya  nila salin  (Aliah,  2017).  Pemerintah  Kabupaten  Pati memiliki  tiga  balai  benih  ikan  (BBI).  Namun, ketiga  BBI  tersebut  belum  mampu  memproduksi benih nila yang berkualitas sehingga pembudidaya mendatangkan benih dari kabupaten lain.

## Budi Daya Nila Salin Mulai Berkembang di Daerah Pesisir Lain
Pengembangan  budi  daya  ikan  nila  di kawasan  pesisir  menjadi  salah  satu  kebijakan  yang diambil  oleh  pemerintah  dalam  merevitalisasi tambak  yang  tidak  produktif  di  kawasan  pantura (Dewi et al. , 2018). Salah satu upaya yang dilakukan adalah  dengan  menetapkan  kampung  budi  daya nila salin. Setelah menetapkan kampung nila salin di Kabupaten Pati pada tahun 2021, KKP kembali menetapkan  lima  kampung  nila  salin  di  antaranya Kabupaten  Pekalongan  dan  Tegal  (Provinsi  Jawa Tengah)  pada  tahun  2022.  Namun,  produksi  ikan nila  di  kedua  kabupaten  tersebut  masih  jauh  di bawah produksi nila salin Kabupaten Pati. Kabupaten sekitar  Pati,  seperti  Demak  dan  Rembang, juga  telah  mencoba  menginisiasi  budi  daya  nila salin.  Namun,  peningkatan  budi  daya  nila  salin di beberapa kabupaten pesisir oleh para responden pembudidaya  belum  dilihat  sebagai  ancaman yang  serius  karena  kualitas  lahan  budi  daya
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
di Kabupaten Pati cukup ideal bagi budi daya nila salin  sehingga  menghasilkan  produk  yang  lebih berkualitas.

## Faktor Ekonomi
Peningkatan Luasan Lahan dan Produksi Nila Salin
Sejak tahun 2014 hingga 2021, budi daya nila salin di Kabupaten Pati mengalami perkembangan yang  cukup  pesat.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari peningkatan luas lahan budi daya nila salin. Hingga tahun 2021, luas lahan budi daya nila salin di tiga kecamatan  sentra  dan  penyangga  budi  daya  nila salin  mencapai  lebih  dari  1.885  ha.  Luasan  lahan budi daya nila salin tertinggi berada di Kecamatan Tayu mencapai 839,95 ha yang tersebar di delapan desa.  Luasan  lahan  budi  daya  di  Kecamatan Margoyoso adalah sekitar 698,72 ha dan tersebar di sepuluh desa. Sementara itu, Kecamatan Dukuhseti memiliki luasan lahan budi daya nila salin terkecil, yaitu  sekitar  316,35  ha  yang  berada  di  lima  desa. Peningkatan luas lahan budi daya nila salin selaras dengan peningkatan jumlah pembudidaya nila salin. Pada tahun 2021, pembudidaya nila salin mencapai 1.583 orang dengan pembudidaya terbanyak berada di  Kecamatan  Margoyoso  yaitu  sebanyak  739 orang  (46,68%).  Sementara  itu,  pembudidaya  di Kecamatan Tayu berjumlah 718 orang (45,36%) dan pembudidaya  di  Kecamatan  Dukuhseti  berjumlah 126  orang  (7,96%).  Selanjutnya,  peningkatan luasan  lahan  dan  jumlah  pembudidaya  nila  salin berpengaruh  terhadap  peningkatan  produksi  dan nilai produksi nila salin.
Produksi  dan  nilai  produksi  nila  salin mengalami pertumbuhan signifikan pada tahun 2018 dengan pertumbuhan produksi mencapai lebih dari 620%  dan  pertumbuhan  nilai  produksi  mencapai
yang serius karena kualitas lahan budi daya di Kabupaten Pati cukup ideal bagi budi daya nila salin sehingga menghasilkan produk yang lebih berkualitas.

## Faktor Ekonomi

## Peningkatan Luasan Lahan dan Produksi Nila Salin
Sejak  tahun  2014  hingga  2021,  budi  daya  nila  salin  di  Kabupaten  Pati  mengalami perkembangan yang cukup pesat. Hal tersebut dapat dilihat dari peningkatan luas lahan budi daya nila  salin.  Hingga  tahun  2021,  luas  lahan  budi  daya  nila  salin  di  tiga  kecamatan  sentra  dan penyangga budi daya nila salin mencapai lebih dari 1.885 ha. Luasan lahan budi daya nila salin tertinggi berada di Kecamatan Tayu mencapai 839,95 ha yang tersebar di delapan desa. Luasan lahan budi daya di Kecamatan Margoyoso adalah sekitar 698,72 ha dan tersebar di sepuluh desa.
Sementara itu, Kecamatan Dukuhseti memiliki luasan lahan budi daya nila salin terkecil, yaitu sekitar 316,35 ha yang berada di lima desa. Peningkatan luas lahan budi daya nila salin selaras dengan peningkatan jumlah pembudi daya nila salin. Pada tahun 2021, pembudi daya nila salin mencapai 1.583 orang dengan pembudi daya terbanyak berada di Kecamatan Margoyoso, yaitu sebanyak 739 orang (46,68%). Sementara itu, pembudi daya di Kecamatan Tayu berjumlah 718 orang (45,36%) dan pembudi daya di Kecamatan Dukuhseti berjumlah 126 orang (7,96%). Selanjutnya, peningkatan luasan lahan dan jumlah pembudi daya nila salin berpengaruh terhadap peningkatan produksi dan nilai produksi nila salin.
Gambar 1  Produksi dan Nilai Produksi Ikan Nila Salin 2016—2021 Sumber: DKP Kabupaten Pati (2021)
Produksi  dan  nilai  produksi  nila  salin  mengalami  pertumbuhan  signifikan  pada  tahun  2018 dengan pertumbuhan produksi mencapai lebih dari 620% dan pertumbuhan nilai produksi mencapai lebih dari 820%. Tahun 2020, pada masa pandemi Covid-19 gelombang pertama, baik produksi maupun  nilai  produksi  tetap  mengalami  pertumbuhan,  tetapi  mencapai  titik  terendah  jika
2016 2017 2018 2019 2020 2021 Nilai 4264,28 6930,3 63776,16 78565,85 78958,68 87917,40 Produksi 2251,1 4620,2 33566,4 39282,9 39479,3 48843,0 2000 12000 22000 32000 42000 0 20000 40000 60000 80000
100000 Produk si (kuinta l)
Nilai Jua l (juta rupia h)
Gambar 1. Produksi dan Nilai Produksi Ikan Nila Salin 2016—2021.
Sumber: DKP Kabupaten Pati, 2021.
lebih dari 820%. Tahun 2020, pada masa pandemi Covid-19 gelombang pertama, baik produksi maupun nilai produksi tetap mengalami pertumbuhan, tetapi mencapai titik terendah jika dibandingkan dengan periode sebelumnya. Peningkatan produksi dan nilai produksi nila salin terus berlanjut pada tahun 2021. Pada tahun tersebut, produksi nila salin mengalami pertumbuhan  sekitar  23%.  Namun,  penurunan harga  jual  nila  salin  tersebut  menyebabkan  nilai produksi nila salin hanya mengalami pertumbuhan sekitar 11%. Alam et al. (2022) menyatakan bahwa sektor  perikanan  dan  kelautan  menjadi  salah  satu sektor  yang  paling  merasakan  dampak  pandemi Covid-19.  Selama  masa  pandemi,  permintaan komoditas  perikanan,  termasuk  nila,  mengalami penurunan  yang  cukup  drastis.  Kebijakan pembatasan  wilayah  menyebabkan  terbatas  pula operasi  sektor  pariwisata  yang  menjadi  konsumen utama  ikan  nila  sehingga  sektor  ini  tidak  mampu menyerap hasil produksi nila salin. Sebagai akibatnya, harga  jual  ikan  nila  mengalami  penurunan  yang sangat  signifikan  dan  menyebabkan  kerugian  bagi pembudi daya.

## Kelayakan Usaha Budi Baya Nila Salin Tinggi
Penelitian oleh Dewi et al . (2018) menyatakan bahwa budi daya nila salin memiliki kelayakan usaha yang  cukup  tinggi.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa lebih dari 80% responden menyatakan bahwa budi daya nila salin lebih menguntungkan sehingga mereka  memilih  beralih  dari  budi  daya  bandeng. Budi daya nila salin dilakukan hanya dalam waktu 3,5  hingga  4  bulan  sementara  budi  daya  bandeng membutuhkan waktu sekitar 6 hingga 7 bulan. Oleh karena itu, selama 1 tahun, rata-rata pembudidaya dapat  melakukan  tiga  kali  panen  dengan  jumlah produksi  sekitar  1,5  hingga  5  ton/ha/panen.  Ikan nila  yang  dibudidayakan  di  perairan  payau  dapat
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Strategi Pengembangan Budi Daya Nila Salin (Oreochromis niloticus) di Kabupaten Pati | Nurul Aeni Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 1-16
tumbuh lebih cepat karena enzim protease bekerja lebih  optimal  sehingga  ikan  memiliki  energi  yang cukup untuk pertumbuhan (Syahrir et al. , 2020).
Kelayakan  usaha  nila  salin  yang  tinggi  juga berasal  dari  metode  budi  daya  nila  salin  secara polikultur  dengan  budi  daya  udang  vaname.  Para responden  pembudidaya  menyatakan  bahwa  hasil produksi  udang  vaname  relatif  lebih  tinggi  ketika polikultur  bersama  nila  salin  jika  dibandingkan dengan  polikultur  dengan  ikan  bandeng.  Udang yang memerlukan pakan alami mendapatkan makan dari  sekresi  nila  salin  berupa  material  yang  tidak tercerna secara sempurna. Selain itu, makanan nila yang  tidak  habis  akan  mengendap  di  dasar  lahan dan menjadi sumber makanan bagi udang vaname (Hernández-Barraza et  al., 2012). Di samping itu, hormon  pertumbuhan  yang  dikeluarkan  oleh  nila salin  berperan  untuk  mempercepat  pertumbuhan post  larva  udang  vaname  yang  selanjutnya dapat  meningkatkan  produksi  udang  vaname (Santiesteban et  al., 2010).  Bagi  pembudi  daya, budi  daya  polikultur  nila  dengan  udang  vaname memberikan  pendapatan  tambahan,  terutama  dari penjualan  udang  vaname.  Panen  udang  vaname biasanya  mulai  dilakukan  setelah  1,5  bulan  dari periode  awal  budi  daya  dengan  frekuensi  sekitar dua hingga tiga kali per minggu. Para pembudidaya bahwa  menyatakan  udang  vaname  memiliki harga  jual  yang  cukup  tinggi  sehingga  mereka mendapatkan  tambahan  penghasilan  yang  cukup besar dari budi daya tersebut.
Kualitas  Nila  Salin  Kabupaten  Pati  Lebih  Baik daripada Daerah Lain
Pengakuan  terhadap  kualitas  ikan  nila salin  dari  Kabupaten  Pati  diberikan  oleh  sekitar 88%  responden  penelitian.  Ikan  nila  salin  dari Kabupaten  Pati  dinilai  lebih  segar  dengan  rasa yang  lebih  enak  dan  tidak  memiliki  aroma lumpur  yang  khas.  Hal  tersebut  disebabkan  oleh kandungan  kadar  asam  lemak  yang  lebih  tinggi di  bagian  tulang  sehingga  mampu  meningkatkan rasa  (Cheng et  al., 2020).  Selain  rasa  yang  lebih baik,  ikan  nila  yang  dibudidayakan  di  lahan payau  juga  memiliki  kandungan  gizi  yang  relatif lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  ikan  nila  air tawar. Penelitian oleh Lin et al. (2017) menyatakan bahwa  nila  merah  salin  memiliki  kandungan omega -3  dan omega -6  yang  lebih  tinggi  karena proses  hibridasi  dan  salinitas  memacu  modifikasi biosintesis asam lemak.
Para  pembudidaya  menyatakan  bahwa  ikan nila  salin  dari  Kabupaten  Pati  memiliki  kualitas yang  lebih  baik  karena  didukung  oleh  kualitas
lahan  dan  ketersediaan  air  yang  baik.  Lahan  budi daya  di  tiga  kecamatan  lokasi  penelitian  memiliki kandungan  pasir  yang  cukup  tinggi.  Kandungan pasir yang tinggi dapat meningkatkan laju nitrifikasi dan  pengelolaan  kelebihan  pakan  serta  cenderung memiliki tingkat kekeruhan yang rendah. Tingkat kekeruhan  yang  tinggi  dapat  menghambat penetrasi cahaya dan sirkulasi oksigen ke dalam air. Selain  itu,  air  yang  keruh  berpotensi  membatasi pandangan  dan  menyebabkan  infiltrasi  tanah  liat ke organ pernapasan ikan (Hendrajat et al. , 2018; Mustafa et al., 2020). Hal inilah yang menyebabkan ikan  yang  dibudidayakan  di  lahan  berlumpur memiliki bau dan cita rasa lumpur yang khas.
Kualitas rasa yang lebih baik membuat ikan nila salin dari Kabupaten Pati cukup diminati oleh konsumen.  Salah  seorang  responden  menyatakan bahwa  di  pasar  regional,  ikan  nila  salin  dari Kabupaten  Pati  cenderung  akan  dipilih  terlebih dahulu  daripada  ikan  nila  dari  kabupaten  lain, terutama  ikan  nila  air  tawar.  Hal  ini  selaras dengan  penelitian  oleh  Wibowo et  al. (2021) yang  menyatakan  bahwa  kualitas  lingkungan budi  daya  berpengaruh  terhadap  penerimaan masyarakat  terhadap  ikan  nila.  Penelitian  tersebut juga  menyimpulkan  bahwa  konsumen  cenderung memilih  ikan  nila  yang  lebih  segar,  daging  yang tebal, serta tidak memiliki bau lumpur. Permintaan yang  cukup  tinggi  akan  nila  salin  dari  Kabupaten Pati  membuat  harga  komoditas  tersebut  memiliki harga  yang  sedikit  lebih  tinggi.  Ikan  nila  salin dari  Kabupaten  Pati  memiliki  harga  yang  lebih tinggi sekitar Rp1.000,00 jika dibandingkan dengan ikan  nila  air  tawar  dari  kabupaten  lain  di  Jawa Tengah, bahkan memiliki selisih sekitar Rp4.000,00 jika dibandingkan dengan ikan nila dari Kabupaten Lamongan.

## Peningkatan Permintaan Ikan Nila di Pasar Domestik
Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan mencatat adanya peningkatan angka konsumsi ikan (AKI)  nasional  selama  4  tahun  terakhir  dengan rata-rata pertumbuhan mencapai 4,04%. Sementara itu,  di  Jawa  Tengah,  rata-rata  pertumbuhan  AKI bahkan  lebih  tinggi,  yaitu  mencapai  6,13%. Peningkatan konsumsi ikan tersebut dapat dimaknai sebagai  peningkatan  permintaan  akan  komoditas perikanan, terutama ikan yang memiliki harga jual rendah,  seperti  ikan  nila  (Rimmer et  al .,  2013). Harga  yang  lebih  rendah  tersebut  membuat konsumen  lebih  memilih  ikan  nila  daripada komoditas  perikanan  lainnya.  Kondisi  tersebut menjadi  peluang  bagi  budi  daya  ikan  nila  salin di  Kabupaten  Pati  untuk  berkontribusi  dalam pemenuhan  kebutuhan  ikan  masyarakat.  Para
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
responden menyatakan bahwa pemasaran ikan nila salin masih terbatas di lingkup lokal dan regional Jawa  Tengah.  Sekitar  80%  ikan  nila  salin  dari Kabupaten  Pati  dikirim  ke  Semarang  yang merupakan  salah  satu  pasar  utama  komoditas perikanan  Jawa  Tengah.  Sementara  itu, sebanyak  20%  sisanya  dijual  ke  pasar  yang  ada  di Kecamatan Tayu, Juwana, dan Tayu.
Perluasan pasar nila salin di tingkat regional ataupun  nasional  belum  dapat  dilakukan.  Kendala utama  perluasan  pemasaran  adalah  budi  daya  nila dapat  ditemukan  di  hampir  seluruh  wilayah  di Pulau Jawa. Bahkan, beberapa wilayah di Pulau Jawa menjadi sentra budi daya nila. Untuk pasar wilayah Jawa Tengah, budi daya ikan nila dapat ditemukan di  hampir  semua  wilayah.  Produksi  ikan  nila tertinggi  di  antaranya  adalah  Kabupaten  Sragen, Klaten,  Wonosobo,  dan  Temanggung  (BPS  Jawa Tengah, 2021).

## Peluang Ekspor Nila Salin Tinggi
Perluasan pasar ikan nila salin sebenarnya bisa dilakukan melalui ekspor. FAO (2020) melaporkan bahwa  rata-rata  konsumsi  ikan  penduduk  dunia mencapai 19,4 kg per tahun atau mencakup sekitar 17% dari konsumsi protein hewani. The World Bank (2013)  menambahkan  bahwa  negara  berkembang merupakan konsumen terbesar ikan, yaitu mencapai sekitar  77%  konsumsi  ikan  global  pada  tahun 2020.  FAO  (2020)  melaporkan  bahwa  ikan  nila adalah  salah  satu  komoditas  perikanan  budi  daya yang  paling  penting  dan  diprediksi  akan  tumbuh hingga  50%  jika  dibandingkan  dengan  komoditas perikanan budi daya lainnya. Saat ini, Cina masih menjadi penghasil ikan nila terbesar di dunia dengan jumlah produksi mencapai 1,63 juta ton pada tahun 2018. Sementara itu, Indonesia berhasil melampaui Mesir  dalam  menjadi  negara  produsen  nila terbesar kedua dengan produksi mencapai 1,22 juta ton  atau  mencakup  20,3%  produksi  nila  global (Miao  &  Wang,  2020).  Responden  pembudidaya dari  Desa  Jepat  Lor  menyatakan  bahwa  mereka pernah mendapatkan tawaran untuk membudidayakan  ikan  nila  salin  untuk  tujuan ekspor  namun,  terdapat  kendala  untuk merealisasikan  hal  tersebut.  Nila  salin  untuk ekspor  pada  umumnya  memiliki  ukuran  besar (1-2    ekor/kg).  Untuk  mencapai  ukuran tersebut,  pembudidaya  harus  mengeluarkan biaya  produksi  yang  lebih  tinggi  karena  periode budi  daya  yang  lebih  panjang  dan  pakan  yang lebih  intensif.  Namun,  ikan  nila  salin  dengan kriteria ekspor dihargai sama dengan ikan nila yang dijual di pasar lokal.

## Kurangnya  Pengetahuan  Masyarakat  tentang Keunggulan Nila Salin
Walaupun  memiliki  keunggulan,  terdapat indikasi  potensi  keunggulan  tersebut  belum tersosialisasikan  dengan  baik.  Hal  inilah  yang menjadi  tantangan  dalam  menjadikan  ikan  nila salin sebagai salah satu komoditas unggulan daerah. Sebagian  responden  menyatakan  bahwa  di  pasar regional,  tidak  ada  pemisahan  antara  ikan  nila  air tawar dan ikan nila salin. Pembeli akan mengalami kesulitan mengenali ikan salin dari Kabupaten Pati karena memiliki karakter fisik yang sama. Sebagian responden  menyatakan  bahwa  sosialisasi  terhadap keunggulan  nila  salin  dari  Kabupaten  Pati  belum maksimal, terutama oleh pemerintah daerah. Selama ini,  dukungan  yang  diberikan  oleh  pemerintah daerah terbatas pada pemenuhan kebutuhan sarana dan fasilitas budi daya.

## Diversifikasi  Produk  Olahan  Nila  Salin  Belum Berkembang
Konsumen terbesar nila salin adalah restoran dan  rumah  makan  sehingga  para  pembudidaya memilih menjual ikan hasil budi daya dalam kondisi segar.  Kondisi  ini  menjadi  salah  satu  kelemahan dalam  pengembangan  budi  daya  nila  salin  karena produk  nila  salin  dari  Kabupaten  Pati  belum memiliki  nilai  tambah.  Responden  dari  Bidang Perikanan Budidaya Dinas Kelautan dan Perikanan (DKP) Kabupaten Pati menyatakan bahwa pelatihan pengolahan  ikan  nila  salin  telah  diberikan  kepada beberapa  kelompok  usaha  bersama  (KUB) perempuan, namun hingga tahun 2021, hanya satu KUB  di  Desa  Kembang,  Kecamatan  Dukuhseti yang  berhasil  mengembangkan  usaha  ikan  nila salin  fillet.  Ikan  nila  juga  dapat  diolah  menjadi produk makanan dengan nilai tambah seperti yang dilakukan  oleh  Kelompok  Wanita  Tani  (KWT)  di Desa Ambarketawang, Sleman. Kelompok tersebut mengolah ikan nila menjadi beberapa jenis produk olahan  sehingga  dapat  meningkatkan  ekonomi masyarakat  (Putri et  al., 2018).  Peningkatan  nilai tambah  melalui  diversifikasi  produk  juga  telah berhasil  diterapkan  pada  komoditas  bandeng  di Desa Dukutalit, Juwana. Seluruh pengolahan ikan bandeng  di  desa  tersebut  dilakukan  oleh  usaha rumah tangga dengan kapasitas produksi berkisar 10 hingga 100 kg per hari (Rakhmawati et al., 2018).
Keterbatasan Permodalan
Lebih  dari  70%  responden  pembudidaya menyatakan  bahwa  biaya  produksi  budi  daya nila  salin  relatif  lebih  tinggi  jika  dibandingkan dengan  biaya  produksi  budi  daya  bandeng.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Strategi Pengembangan Budi Daya Nila Salin (Oreochromis niloticus) di Kabupaten Pati | Nurul Aeni Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 1-16
Pengeluaran  biaya  produksi  tertinggi  pada  budi daya  nila  salin  digunakan  untuk  sewa  lahan  dan pakan.  Perkembangan  budi  daya  nila  salin  yang cukup  pesat  menyebabkan  peningkatan  nilai  sewa lahan.  Rata-rata  nila  sewa  lahan  budi  daya  di lokasi  penelitian  adalah  10  juta  rupiah/ha/tahun. Nilai  sewa  lahan  tertinggi  ditemukan  di  Desa Bulumanis  Lor,  Kecamatan  Margoyoso  dengan nilai sewa lahan mencapai 20 juta rupiah/ha/tahun. Biaya  produksi  terbesar  lainnya  adalah  untuk pembelian  pakan  (Dewi et  al., 2018).  Penelitian oleh  Hadie et  al. (2018)  menunjukkan  bahwa pengeluaran  untuk  pakan  dalam  budi  daya  ikan nila  mencapai  60—70%  dari  total  pengeluaran selama satu periode budi daya. Melalui wawancara juga terungkap bahwa para pembudidaya memiliki ketergantungan yang sangat tinggi terhadap pakan buatan  pabrik,  terutama  di  Desa  Jepat  Lor  dan Tunggulsari. Peningkatan harga pakan yang cukup signifikan  terutama  selama  pandemi  Covid-19 menyebabkan  meningkatnya  biaya  produksi  budi daya  nila  salin.  Sebagian  besar  pembudidaya  nila salin  di  Kabupaten  Pati  merupakan  pembudidaya berskala  kecil.  Bagi  pembudidaya  berskala  kecil, permodalan  masih  menjadi  kendala  utama  dalam menjalankan  usaha  (Hadie et  al., 2018).  Para responden  pembudidaya  menyatakan  modal budi  daya  merupakan  modal  pribadi  dan  mereka mengalami  kesulitan  mengakses  kredit  dari  bank dengan status sebagai pembudi daya.

## Pandemi  Menyebabkan  Penurunan  Penghasilan Pembudidaya Nila Salin
Para  pembudidaya  menyatakan  bahwa pandemi  Covid-19  yang  terjadi  pada  tahun  2020 dan 2021 menjadi masa terberat selama melakukan budi  daya  nila  salin.  Pembudidaya  berskala  mikro dan  kecil  menjadi  salah  satu  pihak  yang  paling merasakan  dampak  pandemi  Covid-19 karena kerentanan  ekonomi  yang  tinggi  (Alam et  al. , 2022).  Para  pembudidaya  menyatakan  mereka tidak  mampu  melakukan  banyak  upaya  untuk meminimalisasi  dampak  pandemi.  Sementara  itu, dukungan  pemerintah  juga  mengalami  penurunan yang  signifikan.  Dampak  tersebut  sudah  mulai terasa  sejak  awal  masa  pandemi,  yaitu  sejak bulan  Maret  2020  dengan  nila  tukar  petani pembudidaya  berada  di  bawah  100  (Wiradana et al. ,  2021).  Dampak  pandemi  Covid-19  utamanya berkaitan  dengan  terkendalanya  suplai  input  serta distribusi output (Ahmed & Azra, 2022). Kebijakan pembatasan  wilayah  dan  aktivitas  masyarakat membuat  distribusi  pakan  dan  bibit  menjadi terhambat.  Sementara  itu,  para  pembudidaya  nila salin  memiliki  ketergantungan  yang  sangat  tinggi
terhadap  pakan  buatan  serta  benih  nila  dari  luar daerah.
Para  responden  pembudidaya  menyatakan bahwa  selama  pandemi  Covid-19,  harga  pakan buatan  mengalami  peningkatan  hingga  tiga  kali dengan  nilai  peningkatan  berkisar  1.000-5.000 rupiah per karung. Peningkatan harga pakan sangat berpengaruh terhadap biaya produksi karena pakan merupakan  sumber  pengeluaran  terbesar.  Namun, peningkatan biaya produksi justru diiringi dengan penurunan  harga  jual  komoditas  perikanan.  Lebel et al . (2021) menyatakan ikan nila merupakan salah satu  komoditas  yang  mengalami  penurunan  harga tertinggi. Para responden pembudidaya menyatakan bahwa  harga  jual  nila  salin  mengalamipenurunan hingga 30-40% dari harga normal, yaitu mencapai Rp15.000,00/kg yang merupakan harga jual terendah yang terjadi pada bulan Juni—September 2021.

## Ketergantungan  terhadap  Tengkulak  dalam Memasarkan Ikan Nila Salin
Tengkulak  memiliki  peran  yang  sangat penting  dalam  rantai  nilai  komoditas  ikan  nila (Duijn et  al .,  2012).  Hal  tersebut  terkonfirmasi dalam  penelitian  yang  menyatakan  bahwa  para pembudidaya  tidak  mengalami  kesulitan  dalam menjual hasil panen nila salin karena seluruh hasil panen dijual ke tengkulak. Terdapat sekitar empat tengkulak  yang  terbiasa  membeli  ikan  nila  dari para  responden  pembudi  daya.  Pembudidaya  akan menghubungi  tengkulak  menjelang  panen  untuk menentukan  waktu  pengambilan  ikan.  Namun, ketika permintaan akan ikan nila meningkat, para tengkulak  yang  akan  menghubungi  pembudidaya untuk  menanyakan  ketersediaan  ikan  siap  nila siap  panen.  Harga  jual  ikan  nila  di  tingkat pembudidaya  ditentukan  oleh  tengkulak,  yaitu sekitar  Rp24.000,00/kg  dan  meningkat  sekitar Rp26.000,00/kg  pada  periode  libur  sekolah atau  akhir  tahun.  Para  responden  pembudidaya menyatakan bahwa mereka tidak merasa keberatan dengan  harga  yang  ditentukan  oleh  tengkulak karena  tidak  terdapat  perbedaan  harga  jual  yang signifikan  antara  tengkulak  satu  dan  tengkulak yang  lain.  Ketergantungan  pembudidaya  terhadap tengkulak  berpotensi  menjadi  ancaman  bagi kelangsungan  budi  daya  nila  salin  pada  masa yang  akan  datang.  Pada  masa  pandemi  Covid-19, para  tengkulak  tidak  mampu  lagi  menampung hasil  budi  daya  nila  salin,  sementara  itu,  para pembudidaya  tidak  memiliki  alternatif  pasar lainnya  untuk  menjual  hasil  produksi  nila salin.  Akibatnya,  para  pembudidaya  tidak dapat  menjual  hasil  produksi  nila  salin,  walaupun dengan harga yang cukup rendah.
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra

## Faktor Ekologi

## Ancaman  Perubahan  Iklim  dan  Peningkatan Kerusakan Lingkungan
Peningkatan  aktivitas  perikanan  budi  daya payau  menjadi  salah  satu  penyebab  penurunan kualitas  lingkungan  kawasan  pesisir  (Eddy et  al. , 2015).  Konsep  budi  daya  sering  kali  berorientasi kepada  optimalisasi  hasil  produksi  dengan penggunaan bahan kimia untuk pakan dan pupuk juga berpotensi meningkatkan kerusakan lingkungan (Eng et  al. ,  1989).  Konsekuensinya,  degradasi kualitas  lingkungan  akan  terjadi  yang  selanjutnya berdampak  terhadap  budi  daya  perikanan,  seperti penurunan produksi, munculnya penyakit dan jamur, hingga kematian masal. Al-harbi & Uddin (2005) menyatakan bahwa lahan payau merupakan tempat perkembangan ideal bagi berbagai jenis jamur dan bakteri, seperti Streptococcus sp. Sebagian responden menyatakan bahwa beberapa kali mereka mengalami hal tersebut. Dalam pengalaman tersebut, serangan bakteri  dan  hama  menyebabkan  kematian  ribuan ekor ikan per hari sehingga menimbulkan kerugian yang cukup besar.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  lahan budi  daya  nila  salin  di  Kecamatan  Margoyoso mengalami  pencemaran  yang  disebabkan  oleh buangan limbah cair tapioka serta limbah domestik berupa  limbah  padat.  Petugas  penyuluh  lapang menyatakan  bahwa  kadar  pH  di  area  tambak  di Desa Bulumanis Lor relatif lebih rendah sehingga kurang  ideal  bagi  pertumbuhan  ikan  nila,  namun pembudidaya dari Desa Bulumanis Lor menyatakan bahwa  dampak  terbesar  limbah  adalah  endapan limbah yang menyebabkan pendangkalan sungai. Pada saat musim hujan, sungai tidak mampu mengalirkan air  hujan  dengan  baik  sehingga  melimpas  dan meluap di area tambak dan menyebabkan kegagalan budi daya.
Potensi  kerusakan  lingkungan  juga  muncul dari penggunaan pakan buatan yang sangat tinggi. Sebenarnya,  dampak  gas  rumah  kaca  (GRK) pada  budi  daya  perikanan  jauh  lebih  rendah  jika dibandingkan  dengan  dampak  yang  ditimbulkan dari peternakan ruminansia (MacLeod et al ., 2020). Dampak  GRK  dari  budi  daya  perikanan  hampir seluruhnya  berasal  dari  produksi  bahan  mentah pembuatan  pakan,  pengangkutan  material  bahan pakan, industri pembuatan pakan, proses distribusi pakan buatan, dan pembesaran ikan. Sementara itu, Yuan et al. (2019) menambahkan penggunaan urea untuk  persiapan  lahan  juga  berkontribusi  sekitar 60%  terhadap  peningkatan  emisi  gas  metan  pada budi daya perikanan.

## Faktor Sosial
Peran Kelompok Pembudidaya dalam Pengembangan Budi Daya Nila Salin Kelompok pembudidaya memegang peranan  penting  dalam  perkembangan  budi  daya nila  salin  di  Kabupaten  Pati.  Seluruh  responden pembudidaya  menyatakan  bahwa  sebagian  besar pembudidaya nila salin bergabung dalam kelompok pembudidaya. Jumlah anggota dalam satu kelompok pembudidaya  bervariatif  berkisar  15  hingga 70 pembudi daya. Para responden mengakui bahwa keterlibatan dalam kelompok memberikan manfaat yang besar. Berdasarkan wawancara, diketahui bahwa manfaat  terpenting  adalah  kemudahan  mengakses bantuan  dari  pemerintah.  Selain  itu,  kelompok pembudidaya  juga  berperan  sebagai  media  untuk saling  bertukar  informasi  tentang  budi  daya  nila salin  dan  sebagai  mediator  ketika  terjadi  konflik antarpembudi  daya.  Hasil  penelitian  ini  selaras dengan  penelitian  oleh  Hermawan et  al .  (2017) yang menyatakan bahwa motif ekonomi dan sosial merupakan alasan utama bagi keikutsertaan dalam kelompok pembudidaya usaha akuakultur.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar  pembudidaya  nila  salin  dapat  dinyatakan sebagai  pembudidaya  berskala  kecil.  Safitri et  al. (2020)  menyatakan  bahwa  pemilik  usaha  kecil atau  mikro  lebih  mungkin  untuk  bergabung dengan kelompok usaha. Dengan bergabung dalam suatu  kelompok  usaha,  pemilik  usaha  kecil  atau mikro  dapat  meningkatkan  keberdayaan  mereka. Kelompok  usaha  tersebut  dapat  berperan  menjadi fasilitator untuk mengakses informasi serta bantuan dari  pemerintah  ataupun  pihak  ketiga  lainnya. Sebagai  hasilnya,  petani  yang  bergabung  dengan kelompok tani mampu mengelola usahanya menjadi lebih  efektif  sehingga  hasil  produksinya  dapat meningkat  secara  signifikan  (Abdul-Rahaman  & Abdulai, 2018).  Namun, masih terdapat kelemahan dalam pengelolaan kelompok pembudi daya. Setiap kelompok  telah  memiliki  struktur  organisasi, tetapi tidak memiliki jadwal pertemuan rutin bagi para  anggotanya.  Pertemuan  biasanya  diadakan ketika  kelompok  memiliki  agenda  yang  harus dibahas. Namun, sebagian responden pembudidaya menyatakan  bahwa  mereka  memanfaatkan pertemuan  informal  seperti  saat  berkumpul  di warung untuk mendapatkan informasi tentang budi daya nila salin.

## Keterbatasan Kapasitas Pembudi Daya
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa kapasitas  pembudidaya  nila  salin  berasal  dari pengalaman  melakukan  budi  daya.  Sebagian  besar
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
responden pembudidaya telah melakukan budi daya nila salin lebih dari 5 tahun dan sebelumnya pernah melakukan budi daya bandeng. Sebagian pengalaman berbudi  daya  bandeng  tersebut  diterapkan dalam  budi  daya  nila  salin.  Tingkat  pendidikan pembudidaya  cukup  bervariasi  dari  sekolah menengah  pertama  (SMP)  hingga  sarjana  dan hanya dua responden yang menempuh pendidikan di bidang budi daya perikanan. Pembudidaya dengan tingkat  pendidikan  yang  lebih  tinggi  menyatakan bahwa  mereka  memanfaatkan  media  sosial  untuk mendapatkan  informasi  tentang  budi  daya  nila salin. Hasil penelitian ini selaras dengan penelitian oleh Elfitasari et al. (2018) yang menyatakan bahwa pembudidaya  dengan  tingkat  pendidikan  yang lebih  tinggi  cenderung  untuk  bergabung  dengan komunitas  pembudidaya  di  media  sosial  sehingga memiliki  pengetahuan  budi  daya  dan  kemampuan finansial yang lebih baik.

## Faktor Teknik

## Metode Budi Daya Tradisional
Budi  daya  nila  salin  di  Kabupaten  Pati dilakukan  secara  tradisional  dan  tradisional  plus (Nurchayati et  al .,  2021).  Perbedaan  antara  kedua metode budi daya terletak pada penggunaan kincir angin  yang  berguna  untuk  meningkatkan  kadar oksigen.  Hasil  pengamatan  menunjukkan  bahwa kincir  angin  hanya  ditemukan  di  Desa  Jepat  Lor dan  Tunggulsari  karena  lahan  tambak  di  kedua desa tersebut sudah dialiri listrik. Pada umumnya, kincir  angin  dinyalakan  pada  malam  hari  ketika kadar oksigen mengalami penurunan secara drastis. Penggunaan  kincir  angin  dapat  menjaga  kadar oksigen dan meminimalkan kematian ikan pada pagi harinya. Hal tersebut juga yang menjadi salah satu faktor penyebab produksi nila salin di Desa Jepat Lor dan  Tanggulsari  relatif  lebih  tinggi  dibandingkan desa  lainnya.  Metode  tradisional  juga  terlihat  dari masih minimnya penggunaan alat dalam mengukur kondisi  lahan  budi  daya.  Para  pembudidaya menyatakan, alih-alih menggunakan refraktometer untuk  mengukur  salinitas,  para  pembudidaya biasanya  hanya  menggunakan  pengamatan  visual atau menggunakan indra pengecap untuk merasakan air  di  lahan.  Selain  itu,  mereka  juga  menerapkan metode  yang  mereka  gunakan  dalam  budi  daya bandeng  dalam  melakukan  usaha  budi  daya  nila salin.

## Kebutuhan Air Tawar yang Tinggi
Phillips et  al. (2016)  menyatakan  bahwa dampak  lingkungan  terbesar  dari  usaha  perikanan budi  daya  adalah  intensitas  penggunaan  air  tawar yang  tinggi.  Penelitian  oleh  (Henriksson et  al.
(2017)  menyatakan  bahwa  konsumsi  air  untuk perikanan  pada  tahun  2030  akan  mengalami peningkatan  hingga  empat  kali  lipat.  Dalam  hal ini,  kebutuhan  air  untuk  budi  daya  perikanan  air payau  relatif  lebih  tinggi  karena  ditujukan  untuk menjaga tingkat salinitas pada level optimum. Hal tersebut terkonfirmasi oleh para pembudidaya yang menyatakan bahwa kebutuhan akan air tawar untuk budi daya ikan nila salin cukup tinggi, terutama bagi lahan  yang  terletak    berdekatan  dengan  kawasan pantai.  Air  tawar  pada  umumnya  didapatkan  dari air permukaan yang diambil menggunakan pompa bor  dengan  kedalaman  sekitar  30—50  m,  namun beberapa responden menyatakan bahwa kedalaman sumur untuk pengairan lahan mencapai lebih dari 100 m. Lebih lanjut, para pembudidaya menyatakan bahwa  kebutuhan  akan  air  tawar  cenderung meningkat  ketika  periode  tebar  benih  dan  musim kemarau  sementara  ketersediaan  air  tawar  kurang memadai  karena  debit  air  berkurang.  Pada umumnya, pembudidaya membutuhkan air dengan debit  sekitar  7.000  hingga  21.000  liter/hari/ha, namun  para  responden  pembudidaya  menyatakan bahwa  tidak  menganggap  kondisi  tersebut  sebagai ancaman  yang  serius  bagi  kelangsungan  budi  daya nila  salin  di  Kabupaten  Pati.  Oleh  karena  itu, mereka menyatakan tidak melakukan upaya untuk meningkatkan  ketersediaan  air  tawar  di  sekitar lahan.

## Ketergantungan terhadap Pakan Buatan Pabrik
Pemenuhan  kebutuhan  pakan  yang  relatif tinggi  menjadi  salah  satu  hambatan  dalam  budi daya nila salin. Kebutuhan pakan untuk ikan  nila adalah sekitar 4,44 g per hari untuk setiap 1 kg berat ikan (Tribina, 2012). Pada umumnya pembudidaya memberikan  pakan  tanpa  melihat  perhitungan tersebut.  Para  responden  menyatakan  bahwa selama satu periode budi daya, mereka menghabiskan sekitar 6 ton pakan ikan/hektar. Bahkan, pembudidaya di  Desa  Jepat  Lor,  Tunggulsari,  dan  Kembang mengeluarkan pakan dalam jumlah yang lebih besar. Pakan yang digunakan pembudidaya di Kabupaten Pati  adalah  pakan  buatan  pabrik.  Selanjutnya, peningkatan harga pakan selama pandemi Covid-19 membuat biaya produksi meningkat drastis . Sebagian pembudidaya  menyatakan  bahwa  mereka  pernah mencoba memproduksi pakan, tetapi kualitas pakan yang dihasilkan masih lebih rendah daripada pakan buatan pabrik.

## Ketergantungan  terhadap  Benih  Nila  dari  Daerah Lain
Budi daya ikan nila salin di Kabupaten Pati menggunakan  benih  yang  beragam.  Pembudidaya
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
nila  salin  di  Kecamatan  Tayu  dan  Dukuhseti menggunakan  benih  nila  merah  sementara pembudidaya  di  Kecamatan  Margoyoso  memilih untuk  menggunakan  benih  nila  hitam.  Para responden  menyatakan  bahwa  benih  nila  merah lebih  mahal  karena  kualitas  yang  lebih  baik  serta lebih  diminati  oleh  konsumen  jika  dibandingkan dengan  benih  nila  hitam,  namun  pembudidaya yang memilih benih nila hitam menyatakan bahwa jenis  tersebut  memiliki  kemampuan  adaptasi yang  lebih  baik  terhadap  predator  burung  kuntul karena  memiliki  sisik  berwarna  gelap  yang  dapat tersamarkan  dengan  warna  air  tambak.  Pada umumnya,  dalam  satu  hektar  lahan,  pembudidaya menyebar  sekitar  50  ribu  benih  berukuran  2—5 cm  dengan  tingkat  kelangsungan  hidup  ( survival rate /SR) sekitar 30%. Artinya, dari sekitar 50 ribu benih nila yang disebar di lahan, hanya sekitar 15 ribu  benih  yang  bertahan.  Tingkat  kelangsungan hidup yang cukup rendah kemungkinan disebabkan oleh  proses  aklimatisasi  yang  berjalan  tidak optimal.  Benih  nila  yang  dibudidayakan  di  lahan payau  dapat  bertahan  optimal  jika  salinitas lebih  rendah  dari  20  ppm.  Salinitas  yang  tinggi dapat  mengganggu  kondisi  hemeostatis  tubuh, mempercepat  respirasi,  dan  menurunkan  laju aktivitas ikan (Rohman et al ., 2017).
Ketersediaan  benih  nila  merupakan  salah satu  hambatan  utama  dalam  budi  daya  nila  salin. Dinas  Kelautan  Perikanan  Kabupaten  Pati menyatakan  bahwa  kebutuhan  benih  nila  salin mencapai 200 juta ekor / tahun, tetapi balai benih ikan  (BBI)  hanya  dapat  memproduksi  sekitar  100 ribu  benih/bulan.  Para  pembudidaya  menyatakan bahwa mereka memilih untuk membeli benih nila dari  kabupaten  lain,  seperti  Banjarnegara,  Kediri, Magelang,  Yogyakarta,  dan  Klaten.  Selain  jumlah
benih  yang  tidak  memadai,  para  pembudidaya menganggap  benih  yang  diproduksi  oleh  BBI Kabupaten  Pati  memiliki  kualitas  yang  rendah. Benih  nila  dari  Kabupaten  Pati  memiliki pertumbuhan  yang  lebih  lamban  serta  lebih mudah  bertelur  sebelum  masa  panen  tiba.  Benih yang  digunakan  untuk  oleh  para  pembudidaya merupakan benih ikan nila air tawar yang selanjutnya diaklimatisasi. Selama proses aklimatisasi, sebagian benih  akan  mengalami  kematian  karena  tidak mampu  beradaptasi  dengan  kondisi  lahan  payau (Hadie et  al .,  2018).    Berdasarkan  informasi  dari para  pembudi  daya,  tingkat  kebertahanan  hidup benih  nila  di  Kabupaten  Pati  adalah  sekitar  30%. Selanjutnya,  sebagian  responden  pembudidaya menyatakan  bahwa  mereka  berminat  terhadap benih  nila  dari  balai  besar  perikanan  budi  daya air  payau  (BBPBAP).  Benih  nila  yang  dihasilkan oleh  BBPBAP  Jepara  merupakan  benih  nila  salin sehingga memiliki SR yang relatif tinggi (70—90%). Namun,  jumlah  yang  tersedia  juga  masih  belum mencukupi kebutuhan serta waktu pengiriman yang tidak sesuai dengan waktu persiapan lahan.

## STRATEGI PENGEMBANGAN BUDI DAYA NILA SALIN DI KABUPATEN PATI
Faktor-faktor  yang  memengaruhi  budi  daya nila salin di Kabupaten Pati selanjutnya diidentifikasi ke dalam faktor internal (kekuatan dan kelemahan) dan  faktor  eksternal  (peluang  dan  ancaman). Penilaian  terhadap  faktor  internal  menunjukkan nilai total sebesar 3,354. Bobot kekuatan memiliki nilai  yang  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan nilai  bobot  kelemahan  yang  menunjukkan  bahwa budi  daya  nila  salin  di  Kabupaten  Pati  masih banyak  memiliki  kelemahan  serta  belum  dapat menggunakan kekuatan secara optimal.
Tabel 2. Hasil Evaluasi Faktor Internal Budi Daya Nila Salin di Kabupaten Pati.
Faktor Internal Bobot Rating Skor Kekuatan 1. Produksi nila salin terus meningkat 0,077 5,5 0,421 2. Luas lahan budi daya semakin meningkat 0,074 4,9 0,360 3. Kelayakan usaha yang tinggi 0,085 4,7 0,402 4. Kelembagaan kelompok pembudi daya cukup kuat 0,082 4,9 0,400 5. Keunggulan kualitas nila salin dari Kabupaten Pati 0,082 5,8 0,474 Kelemahan 1. Sebagian besar budi daya masih dilakukan secara tradisional 0,072 2,7 0,196 2. Ketergantungan terhadap benih dari daerah lain 0,080 1,9 0,152 3. Belum ada diversifikasi produk olahan 0,071 1,9 0,134 4. Keterbatasan permodalan 0,075 2,9 0,218 5. Ketergantungan terhadap pakan buatan pabrik 0,077 1,9 0,146 6. Kebutuhan air tawar makin tinggi 0,075 2,8 0,210 7. Kapasitas pembudi daya masih terbatas 0,073 3,3 0,241 Sumber: Data primer diolah, 2021.
International Journal of Advances in Intelligent Informatics
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Strategi Pengembangan Budi Daya Nila Salin (Oreochromis niloticus) di Kabupaten Pati | Nurul Aeni Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 1-16
Berdasarkan penilaian terhadap kondisi faktor internal  dan  eksternal,  diformulasikan  beberapa strategi  untuk  mengoptimalkan  kekuatan  dan meminimalisasi  kelemahan  untuk  memanfaatkan peluang serta mengatasi ancaman.

## Perluasan Pemasaran untuk Pasar Domestik dan
Ekspor
Strategi  perluasan  pemasaran  di  pasar domestik ataupun global dipilih berdasarkan fakta adanya  peningkatan  permintaan  ikan  nila  salin  di pasar domestik maupun global (Miao & Wang, 2020; Rimmer et al., 2013). Pemerintah daerah, terutama Dinas  Perdagangan  dan  Perindustrian  Kabupaten Pati bersama dengan Dinas Perikanan dan Kelautan Kabupaten Pati, dapat berperan menyediakan pasar untuk menampung produksi nila salin. Hal tersebut
Tabel 3. Matriks Internal Eksternal (IE) Pengembangan Budi Daya Nila Salin.

## IFAS
EFAS
KEKUATAN
STRENGTHS (S) Produksi nila salin terus meningkat (S- 1)
Luasan lahan budi daya semakin meningkat (S-2) Kelayakan usaha yang tinggi (S-3) Kelembagaan kelompok pembudi daya cukup kuat (S-4) Keunggulan kualitas nila salin dari Kabupaten Pati (S5) KELEMAHAN WEAKNESSES (W)
Sebagian besar budi daya dilakukan secara tradisional (W-1)
Ketergantungan terhadap benih dari daerah lain (W-2) Belum ada diversifikasi produk olahan nila salin
(W-3)
Keterbatasan permodalan (W-4)
Ketergantungan terhadap pakan buatan pabrik (W-5) Kebutuhan akan air tawar semakin tinggi (W-6) Keterbatasan kapasitas pembudi daya (W-7)

## OPPORTUNITIES (O)
Dukungan pemerintah pusat terhadap budi daya nila salin (O-1)
Penetapan kawasan budi daya nila salin berkelanjutan di tiga kecamatan (O-2)
Kebutuhan ikan nila di pasar domestik meningkat (O-3) Peluang ekspor nila salin cukup tinggi
(O4) STRATEGI (SO) Perluasan pemasaran, baik untuk domestik maupun ekspor STRATEGI (WO) Meningkatkan ketersediaan dan kualitas input budi daya nila salin ANCAMAN TREATHS (T) Perubahan  iklim  dan  peningkatan kerusakan lingkungan (T-1) Kurangnya  pengetahuan  masyarakat tentang keunggulan nila salin (T-2)
Budi daya nila salin mulai berkembang di kabupaten pesisir lainnya (T-3) Ketergantungan  pembudi  daya  kepada tengkulak dalam memasarkan nila salin (T-4)
Pandemi  menyebabkan  penurunan pendapatan pembudi daya (T-5) STRATEGI (ST) Meningkatkan keunggulan dan daya saing nila salin STRATEGI (WT) Meningkatkan kualitas budi daya berbasis lingkungan untuk menjamin keberlanjutan usaha
dapat dilakukan dengan mengembangkan pasar ikan yang ada di Kabupaten Pati sebagai salah satu sentra penjualan  ikan  nila  salin  di  Jawa  Tengah.  Selain itu, pemerintah daerah juga dapat mengoptimalkan peran  kelompok  pembudidaya  untuk  membantu para pembudidaya agar memiliki posisi tawar yang lebih tinggi dalam menentukan harga beli ikan nila salin.
Perluasan pasar melalui ekspor juga menjadi alternatif  yang  cukup  realistis  untuk  dilakukan. Permintaan  daging  nila,  terutama  dalam  bentuk filet di pasar global, mengalami peningkatan yang cukup  signifikan.  Selain  itu,  Indonesia  juga  mulai tumbuh  menjadi  produsen  utama  daging  ikan nila salin. Produksi nila salin dari Kabupaten Pati belum  ditujukan  untuk  ekspor  karena  belum memenuhi  persyaratan  ekspor.  Selain  itu,  harga
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
beli  yang  dianggap  terlalu  rendah  membuat  para pembudidaya belum bersedia untuk melakukan budi daya nila salin untuk tujuan ekspor. Oleh karena itu, pemerintah daerah dapat melakukan pendampingan bagi  pembudidaya  yang  bersedia  melakukan  budi daya  nila  salin  untuk  tujuan  ekspor.  Selanjutnya, pemerintah  daerah  dapat  menjadi  fasilitator penghubung antara pembudidaya dan para eksportir sehingga  pembudidaya  mendapatkan  harga  yang sesuai.

## Meningkatkan Ketersediaan dan Kualitas Input Budi Daya Nila Salin
Permasalahan  pertama  terkait  ketersediaan dan  kualitas  input  adalah  ketersediaan  benih. Kebutuhan  benih  nila  di  Kabupaten  Pati  sangat tinggi,  sedangkan  kualitas  dan  ketersediaan  benih oleh BBI dan UPR belum memadai. Oleh karena itu,  penguatan  BBI  serta  pemberdayaan  UPR sangat  penting  untuk  meningkatkan  ketersediaan benih dari lokal (Hadie et al., 2018). Selanjutnya, ketergantungan  pembudidaya  terhadap  pakan buatan  sangat  tinggi.  Sementara  itu,  pembelian pakan merupakan pengeluaran tertinggi dalam budi daya  nila  salin.  Peningkatan  harga  pakan  selama pandemi menyebabkan peningkatan biaya produksi, sedangkan harga jual nila salin mengalami penurunan yang cukup drastis. Selanjutnya, dari sudut pandang lingkungan, penggunaan pakan buatan merupakan salah satu hambatan dalam mewujudkan budi daya nila salin berkelanjutan (MacLeod at al., 2020). Keterbatasan modal juga menjadi permasalahan  bagi  sebagian  pembudidaya  untuk meningkatkan produksi (Hadie et al., 2018). Namun, status  sebagai  pembudidaya  yang  merupakan pekerja  informal  menjadi  salah  satu  kendala dalam mengakses pinjaman modal dari perbankan. Oleh  karena  itu,  pemerintah  daerah  dapat berperan  sebagai  penghubung  antara  pembudidaya dan  perbankan  untuk  meningkatkan  akses terhadap  permodalan.  Meningkatkan  ketersediaan infrastruktur  yang  memadai  juga  perlu  dilakukan. Berdasarkan  informasi  dari  para  pembudi  daya, ketersediaan  infrastruktur,  prasarana,  dan  sarana penunjang dalam kondisi baik relatif belum merata. Bantuan  yang  diberikan  oleh  pemerintah  juga cenderung tidak merata.

## Meningkatan Keunggulan dan Daya Saing Nila Salin
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa nila  salin  dari  Kabupaten  Pati  memiliki  potensi untuk  dikembangkan  menjadi  produk  unggulan
daerah,  namun  keunggulan  tersebut  belum tersosialisasikan  dengan  baik.  Selain  itu,  produk nila  salin  dari  Kabupaten  Pati  belum  memiliki nilai  tambah  karena  dijual  sebagai  ikan  segar. Oleh  karena  itu,  perlu  ada  upaya  untuk meningkatkan  daya  saing  produk  nila  salin  di antaranya  dengan  mendorong  usaha  olahan nila  salin.  Hal  tersebut  dapat  dilakukan  dengan menggandeng  kelompok  usaha  bersama  di  setiap desa  yang  memiliki  budi  daya  nila  salin.  Selain berguna  untuk  menampung  produksi  nila  salin yang  melimpah,  usaha  olahan  nila  salin  juga berperan  dalam  meningkatkan  peran  perempuan dalam pengembangan nila salin menjadi komoditas unggulan daerah. Lebih lanjut, upaya tersebut juga dapat  menjadi  sumber  pendapatan  alternatif  bagi keluarga pembudidaya sehingga dapat meningkatkan tingkat  ekonomi  (Putri et  al. ,  2018).  Untuk mendukung keberhasilan upaya tersebut, sebaiknya pemerintah daerah melakukannya secara terintegrasi dengan  bidang  usaha  lainnya,  seperti  pariwisata, perdagangan, dan industri .

## Meningkatkan Kualitas Budi Daya Berbasis
Lingkungan  untuk  Menjamin  Keberlanjutan

## Usaha
Intensifikasi  budi  daya  nila  salin  berpotensi meningkatkan  pencemaran  lingkungan.  Dalam hal ini, penurunan kualitas lingkungan juga dapat mengancam  keberlangsungan  budi  daya  nila  salin pada  masa  mendatang.  Budi  daya  nila  salin  di Kabupaten Pati pada umumnya masih menggunakan metode  tradisional  dan  sebagian  kecil  lainnya menggunakan metode tradisional plus (Nurchayati et  al., 2021).  Dari  segi  kapasitas,  sebagian  besar pembudidaya  masih  mengandalkan  keterampilan dan  pengalaman.  Ada  beberapa  praktik  budi  daya yang berpotensi mengancam kelestarian lingkungan, tetapi  kesadaran  pembudidaya  akan  pentingnya kelestarian  lingkungan  demi  keberlanjutan  budi daya nila salin relatif belum optimal. Oleh karena itu,  diperlukan  strategi  untuk  meningkatkan kualitas  budi  daya  nila  salin  dengan  menerapkan teknologi baru yang ramah lingkungan. Pemerintah daerah  melalui  kerja  sama  dengan  pihak  ketiga, baik  institusi  swasta  maupun  institusi  akademi, dapat mengembangkan teknologi untuk menunjang budi  daya  nila  salin  lebih  efektif  (Rimmer et  al., 2013).  Selanjutnya,  teknologi  yang  dikembangkan merupakan  teknologi  yang  ramah  lingkungan untuk menjamin keberlangsungan. Selain itu, upaya peningkatan kualitas budi daya juga perlu diarahkan untuk  peningkatan  kapasitas  pembudidaya  dan kesadaran terhadap kelestarian lingkungan.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
PENENTUAN PRIORITAS STRATEGI BERDASARKAN ANALISIS QSPM Strategi  yang  telah  disusun  menggunakan SWOT dianalisis lebih lanjut menggunakan analisis QSPM untuk  menentukan  strategi  yang  memiliki tingkat kepentingan lebih tinggi.
ikan nila di pasar domestik menjadi peluang terbesar untuk  mengembangkan  budi  daya  nila  salin, sedangkan pandemi yang menyebabkan penurunan pendapatan  menjadi  ancaman  terbesar  yang  harus diselesaikan  untuk  meningkatkan  budi  daya  nila salin.
Berdasarkan tingkat kepentingannya, strategi yang dapat dijalankan untuk mengembangkan budi daya nila salin sehingga nila salin dapat menjadi salah satu  produk  unggulan  daerah  adalah  dengan  (1) meningkatkan ketersediaan dan kualitas input budi daya nila salin; (2) memperluas pemasaran, baik di pasar domestik maupun ekspor; (3) meningkatkan kualitas budi daya nila salin berbasis lingkungan demi menjamin  keberlanjutan;  dan  (4)  meningkatkan keunggulan  dan  daya  saing  nila  salin.  Lebih lanjut, strategi tersebut saling memiliki keterkaitan sehingga  dapat  dijalankan  secara  simultan.  Oleh karena  itu,  Pemerintah  Daerah  Kabupaten  Pati melalui  Dinas  Perikanan  dan  Kelautan  Kabupaten Pati perlu menyusun sebuah peta jalan yang strategis untuk  memastikan  pengembangan  budi  daya  nila salin berjalan secara efektif dan berkesinambungan dengan  pengembangan  komoditas  unggulan perikanan yang sudah ada.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Bappeda  Kabupaten  Pati  yang  telah  memberikan dukungan pendanaan untuk pelaksanaan penelitian serta  pihak-pihak  lain  yang  telah  membantu penerbitan tulisan ini.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini,  saya  menyatakan  bahwa  saya merupakan  kontributor  utama  dalam  pembuatan karya  tulis  ini.  Penulis  menyatakan  bahwa  telah melampirkan surat pernyataan kontribusi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul-Rahaman,  A.,  &  Abdulai,  A.  (2018).  Do farmer  groups  impact  on  farm  yield  and efficiency  of  smallholder  farmers?  Evidence from  rice  farmers  in  northern  Ghana. Food Policy , 81 ,  95–105.  https://doi.org/10.1016/j. foodpol.2018.10.007.
Ahmed,  N.,  &  Azra,  M.  N.  (2022).  Aquaculture production and value chains in the COVID-19 pandemic. Current  Environmental  Health Reports  2022  9:3 , 9 (3),  423–435.  https://doi. org/10.1007/S40572-022-00364-6.
Alam,  G.  M.  M.,  Sarker,  N.  I.,  Gatto,  M.,  Bhandari, H.,  &  Naziri,  D.  (2022).  Sustainability impacts  of  COVID-19  on  the  fisheries  and aquaculture sector in developing countries and
Tabel 4. Strategi Pengembangan Alternatif Berdasarkan Tingkat Kepentingan.
Alternatif Strategi TAS Prioritas Perluasan pemasaran, baik untuk pasar domestik maupun ekspor 4,147 2 Meningkatkan ketersediaan dan kualitas input budi daya nila salin 4,672 1 Meningkatkan keunggulan dan daya saing nila salin 3,694 4 Meningkatkan kualitas budi daya nila salin berbasis lingkungan untuk menjamin keberlanjutan usaha 3,953 3
Sumber: Data primer diolah, 2021.
Tabel  4  menyatakan  bahwa  peningkatan ketersediaan dan kualitas input menjadi strategi yang perlu menjadi prioritas utama dalam pengembangan budi daya nila salin di Kabupaten Pati karena secara langsung memengaruhi hasil produksi. Harapannya adalah  produksi  nila  salin  akan  mengalami peningkatan secara signifikan sehingga perlu strategi untuk memperluas pemasaran, baik di pasar dalam maupun  luar  negeri.  Hal  tersebut  juga  didukung oleh peningkatan permintaan komoditas perikanan budi  daya,  terutama  untuk  ekspor.  Selanjutnya, isu  penurunan  kualitas  lingkungan  juga  sebaiknya menjadi  perhatian  terkait  keberlangsungan  budi daya  pada  masa  mendatang.  Oleh  karena  itu, diperlukan strategi peningkatan kualitas budi daya berbasis  kelestarian  lingkungan.  Keberlangsungan juga  terkait  dengan  mempertahankan  penerimaan konsumen terhadap produk nila salin dari Kabupaten Pati. Oleh karena itu, perlu adanya strategi untuk meningkatkan daya saing dan keunggulan nila salin di antaranya melalui pembinaan usaha pengolahan ikan nila salin.

## PENUTUP
Pengembangan  budi  daya  nila  salin  di Kabupaten  Pati  dipengaruhi  oleh  faktor  internal ataupun eksternal. Kualitas nila salin dari Kabupaten Pati  menjadi  kekuatan  terbesar.  Sementara  itu, kelemahan  utama  terletak  pada  belum  adanya diversifikasi  produk  olahan  nila  salin.  Berkaitan dengan  faktor  eksternal,  peningkatan  permintaan
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] .
ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
ways  forward. Sustainability , 14 (1071),  1–13. https://doi.org/10.3390/su14031071.
Al-harbi, A. H., & Uddin, N. (2005). Bacterial diversity of  Tilapia  (Oreochromis  niloticus)  cultured  in brackish  water  in  Saudi  Arabia. Aquaculture ,
250 , 566–572. https://doi.org/10.1016/j. aquaculture.2005.01.026.
Aliah,  R.  S.  (2017).  Rekaya  produksi  ikan  nila  salin untuk  perairan  payau  di  wilayah  pesisir. JRL ,
10 (1), 17–24.
Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Tengah.  (2021). Produksi dan  nilai  produksi  perikanan  budidaya  menurut kabupaten/kota  dan  komoditas  utama  di Provinsi  Jawa  Tengah,  2020 .  ateng.bps.go.id/ statictable/2021/04/13/2386/produksi-dan- nilai-produksi-perikanan-budidaya-menurut- kabupaten-kota-dan-komoditas-utama-di- provinsi-jawa-tengah-2020.html.
Cheng,  Y.,  Zhao,  J.,  Larbi,  C.,  &  Cao,  X.  (2020). Effects of salinity and alkalinity on fatty acids , free amino acids and related substance anabolic metabolism  of  Nile  tilapia. Aquaculture  and Fisheries , May .  https://doi.org/10.1016/j. aaf.2020.06.005.
Dewi, K. M., Hubeis, A. V. S., & Raharja, S. (2018).
Strategi  pengembangan  usaha  ikan  nila  salina (Oreochromis sp.) sebagai varietas baru budidaya perikanan. Manajemen  IKM , 13 (1),  66–74. https://doi.org/10.29244/mikm.13.1.66-74.
Duijn, A. P. van, Beukers, R., & Pijl, W. van der. (2012). The  Indonesian  seafood  sector:  A  value  chain analysis .
Eddy,  S.,  Mulyana,  A.,  Ridho,  M.  R.,  &  Iskandar,  I.
(2015). Dampak aktivitas antropogenik terhadap degradasi hutan mangrove di Indonesia. Jurnal Lingkungan  dan  Pembangunan , 1 (3),  240–254. https://doi.org/10.31219/osf.io/xd9cb.
Elfitasari, T., Nugroho, R. A., & Nugroho, A. P. (2018). The  importance  of  aquaculture  community group  (ACG)  in  social  media  (Facebook) towards the aquaculture knowledge and financial improvement of small scale fish farmers (SSFF) in  rural  areas  of  Central  Java. IOP  Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science 137 , 137 (1).  https://doi.org/10.1088/1755- 1315/137/1/012097.
Eng,  C.  T.,  Paw,  J.  N.,  &  Guarin,  F.  Y.  (1989).  The environmental  impact  of  aquaculture  and  the effects  of  pollution  on  coastal  aquaculture development  in  Southeast  Asia. Marine Pollution  Bulletin , 20 (7),  335–343.  https://doi. org/10.1016/0025-326X(89)90157-4.
Food Agriculture Organization. (2020). The state of world fisheries  and  aquaculture  2020.  Sustainability in  action. INFORM (Issue  6).  https://doi. org/10.4060/ca9229en.
Hendrajat, E. A., Ratnawati, E., & Mustafa, A. (2018). Penentuan  pengaruh  kualitas  tanah  dan  air terhadap  produksi  total  tambak  polikultur udang vaname dan ikan bandeng di Kabupaten
Lamongan,  Provinsi  Jawa  Timur  melalui aplikasi analisis jalur. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan  Tropis , 10 (1),  179–195.  https://doi. org/10.29244/jitkt.v10i1.21675.
Hermawan,  A.,  Amanah,  S.,  &  Fatchiya,  A.  (2017). Partisipasi  pembudidaya  ikan  dalam  kelompok usaha akuakultur di Kabupaten Tasikmalaya, Jawa Barat. Jurnal  Penyuluhan , 13 (1).1–13.  https:// doi.org/10.25015/penyuluhan.v13i1.12903.
Hernández-Barraza,  C.,  Loredo,  J.,  Adame,  J., Fitzsimmons,  K.  M.,  &  Hernandez-Barraza, C.  (2012).  Effect  of  Nile  tilapia  ( Oreochromis niloticus ) on the growth performance of Pacific white  shrimp  ( Litopenaeus  vannamei )  in  a sequential  polyculture  system. Latin  American Journal of Aquatic Research 936 Lat. Am. J. Aquat. Res , 40 (4),  936–942.  https://doi.org/10.3856/ vol40-issue4-fulltext-10.
Jamwal, A., & Phulia, V. (2021). Multisectoral one health approach  to  make  aquaculture  and  fisheries resilient  to  a  future  pandemic-like  situation. Fish and Fisheries , 22 (2), 449–463. https://doi. org/10.1111/faf.12531.
Keputusan  Menteri  Kelautan  dan  Perikanan  Nomor  22 Tahun 2014 tentang Pelepasan Ikan Nila Salin.
Keputusan  Menteri  Kelautan  dan  Perikanan  Nomor 64  Tahun  2021  tentang  Kampung  Perikanan Budidaya.
Keputusan  Bupati  Pati  Nomor  523.3/2238  Tahun  2020 tentang Penetapan Kawasan Budidaya Nila Salin Berkelanjutan di Kecamatan Tayu.
Lebel, L., Soe, K. M., Phuong, T., Navy, H., Phousavanh, P.,  Jutagate,  T.,  Lebel,  P.,  Pardthaisong,  L., Akester, M., & Lebel, B. (2021). Impacts of the COVID-19  pandemic  response  on  aquaculture farmers in five countries in the Mekong Region. Aquaculture  Economics  &  Management , 25 (3), 298–319.https://scihub.st/https://www. tandfonline.com/doi/abs/10.1080/13657305.202 1.1946205.
Li,  J.,  &  Hu,  X.  (2020). SWOT  (strengths,  weaknesses, opportunities,  and  threats)  analysis  of  strategies for the development of beach sports in Hainan in combination with PEST (politics, economy, society and  technology)  analysis. 2020  International Conference  on  Sport  Science,  Physical Education and Health (ICSSPEH 2020) , 31–37. https://doi.org/10.2991/assehr.k.200804.099
Lin, G., Wang, L., Ngoh, S. te, Ji, L., Orbán, L., & Yue, G. H. (2017). Mapping QTL for omega-3 content in  hybrid  saline  tilapia. Marine  Biotechnology , 20 (1),  10–19.  https://doi.org/10.1007/s10126- 017-9783-3.
MacLeod, M. J., Hasan, M. R., Robb, D. H. F., & Mamun- Ur-Rashid, M. (2020). Quantifying greenhouse gas emissions from global aquaculture. Scientific Reports , 10 (1),  1–8.  https://doi.org/10.1038/ s41598-020-68231-8.
Miao, W., & Wang, W. (2020). Trends of aquaculture production and trade: Carp ,tilapia, and shrimp.
International Journal of Advances in Intelligent Informatics
ISSN 2442-6571

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Strategi Pengembangan Budi Daya Nila Salin (Oreochromis niloticus) di Kabupaten Pati | Nurul Aeni Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 1-16
Asian Fisheries Society , 33 , 1–10. https://doi.org/ https://doi.org/10.33997/j.afs.2020.33.S1.00.
Mustafa, A., Asaad, A. I. J., & Rimmer, M. A. (2020). Land  characteristics  and  suitability  for  tilapia culture  at  different  seasons  in  brackish  water ponds  of  Bontoa  Subdistrict,  Maros  Regency, Indonesia. IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental  Science , 473 (1),  1–12.  https:// doi.org/10.1088/1755-1315/473/1/012072.
Nurchayati,  S.,  Haeruddin,  Basuki,  F.,  &  Sarjito.
(2021). Analisis kesesuaian lahan budidaya nila salin  ( Oreochromis  niloticus )  di  pertambakan Kecamatan Tayu. Saintek Perikanan: Indonesian Journal  of  Fisheries  Sciences  and  Technology ,
17 (4),  224–233.  https://doi.org/https://doi. org/10.14710/ijfst.17.4.224-233.
Phillips, M., John, P., Henriksson, G., Tran, N. van, Chan, C. Y., Mohan, C. V., Rodriguez, U.-P., Suri, S., & Koeshendrajana, S. (2016). Menjelajahi masa depan  perikanan  budidaya  Indonesia .  Penang, Malaysia: WorldFish. Laporan Program: 2016- 02.
Putri,  D.  A.,  Pratiwi,  A.,  &  Suwartiningsih,  N.
(2018).  Pemberdayaan  kelompok  wanita  tani dalam  diversifikasi  olahan  ikan  nila. Jurnal Pemberdayaan:  Publikasi  Hasil  Pengabdian Kepada Masyarakat , 2 (2), 375–380. https://doi. org/10.12928/jp.v2i2.404.
Rakhmawati,  A.,  Marwanti,  S.,  &  Setyowati.  (2018). Strategi pengembangan industri bandeng presto Bu Jumiati di Kecamatan Juwana Kabupaten Pati.
SEPA , 15 (1),  28–38.  https://doi.org/10.20961/ sepa.v15i1.25046.
Rimmer,  M.  A.,  Sugama,  K.,  Rakhmawati,  D.,  Rofiq, R.,  &  Habgood,  R.  H.  (2013).  A  review  and SWOT  analysis  of  aquaculture  development in  Indonesia. Reviews  in  Aquaculture , 5 ,  1–25. https://doi.org/10.1111/raq.12017.
Riyanto,  S.,  &  Mardiansjah,  F.  H.  (2018).  Kajian pengembangan industri pengolahan perikanan  dalam  pengembangan  ekonomi lokal  di  Kabupaten  Pati. Jurnal  Pembangunan Wilayah  dan  Kota , 14 (1),  61–71.  https://doi. org/10.33658/jl.v14i2.113.
Rohman,  T.,  Wulandari,  Y.  T.,  Leksani,  W.  I.,  & Chandrawati,  D.  (2017).  Pengaruh  perbedaan salinitas  air  terhadap  survical  rate  dan  respon fisiologis benih ikan nila ( Oreochromis niloticus ). Seminar  Nasional  Pendidikan  Biologi  Dan Saintek II , 114–123.
Safitri, N., Istiqomah, Widayaningsih, N., & Purnomo, S.  D.  (2020).  Analisis  keanggotaan  petani dalam  kelompok  tani:  Studi  kasus  kelompok pembudidaya ikan “Ulam Sari” Desa Kalikidang, Sokaraja,  Banyumas. Jurnal  Sosial  Ekonomi Pertanian  (J-SEP) , 13 (1),  65–72.  https://doi. org/10.19184/JSEP.V13I1.14821.
Santiesteban,  D.,  Martín,  L.,  Arenal  ,  A.,  Franco,
R.,  &  Sotolongo,  J.  (2010).  Tilapia  growth hormone  binds  to  a  receptor  in  brush  border
membrane  vesicles  from  the  hepatopancreas of  shrimp Litopenaeus  vannamei . Aquaculture,
306, 338 – 342. https://doi.org/10.1016/j.
aquaculture.2010.05.023
Syahrir, M., Kantun, W., & Cahyono, I. (2020). Kinerja Enzim Pencernaan Ikan Nila Salin ( Oreochromis niloticus )  Berdasarkan  Lingkungan  Budidaya. Gorontalo Fisheries Journal , 3 (1), 42–55. https:// doi.org/10.32662/gfj.v3i1.942.
World Bank. (2013). FISH TO 2030 Prospects for fisheries and aquaculture (83117_GLB; 03).
Tribina,  A.  (2012).  Pemanfaatan  silase  kering  ampas tahu untuk pakan ikan nila merah ( Oreochromis Niloticus ). Jurnal  Teknologi  Perikanan  dan Kelautan , 3 (1), 27–33. https://doi.org/10.24319/ jtpk.3.27-33.
Wardhani, F. K., & Dini, A. (2020). Strategy formulation using  SWOT  analysis,  SPACE  matrix  and QSPM: A conceptual framework. International Journal  of  Innovative  Science  and  Research Technology , 5 (5). ISSN No:2456–2165.
Wibowo,  A.  B.,  Anggoro,  S.,  &  Yulianto,  B.  (2015).
Status keberlanjutan dimensi ekologi dalam  pengembangan  kawasan  minapolitan berkelanjutan  berbasis  perikanan  budidaya  air tawar  di  Kabupaten  Magelang. Jurnal  Saintek Perikanan , 10 (2),  107–113.  https://doi.org/ https://doi.org/10.14710/ijfst.10.2.107-113.
Wibowo, T. A., Untari, A., & Anwar, S. (2021). Tingkat penerimaan  masyarakat  terhadap  ikan  nila (Oreochromis  niloticus)  segar  dengan  habitat yang berbeda. Samakia: Jurnal Ilmu Perikanan, 12(1), 72–79 10.35316/jsapi.v12i1.1124.
Wiradana, P. A., Widhiantara, I. G., Pradisty, N. A., & Mukti, A. T. (2021). The impact of COVID-19 on  Indonesian  fisheries  conditions:  opinion of  current  status  and  recommendations. IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science 718 , 1–10. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/718/1/012020.
Yuan, J., Xiang, J., Liu, D., Kang, H., He, T., Kim, S., Lin, Y., Freeman, C., & Ding, W. (2019). Rapid growth  in  greenhouse  gas  emissions  from  the adoption of industrial-scale aquaculture. Nature Climate  Change , 9 (4),  318–322.  https://doi. org/10.1038/s41558-019-0425.