## Kontruksi Sosial Network Analysis Untuk Menilai Kepopuleran Brand Sepatu di Twitter
Setyo Hendro Prayoga * , Widiyanto Tri Handoko
Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Prodi Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang, Semarang, Indonesia Email: 1,* setyohendro21@gmail.com , 2 wthandoko@edu.unisabank.ac.id Email Penulis Korespondensi: setyohendro21@gmail.com Submitted: 21/11/2023 ; Accepted: 19/12/2023 ; Published: 22/12/2023
Abstrak –Sepatu merupakan salah satu produk yang paling diminati untuk dibeli. Oleh karena itu banyak brand sepatu ternama seperti  Adidas,  Converse,  New  Balance,  Nike,  Reebok,  dan  Skechers  berlomba-lomba  menciptakan  model  sepatu  terbaru. Banyak  pengguna  brand  sepatu  yang  membagikan  pengalamannya  di  platform  Twitter.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk menilai tingkat kepopuleran brand sepatu Adidas, Converse, New Balance, Nike, Reebok, Skechers yang terjadi pada platform Twitter. Penelitian ini akan  menganalisis pola  jaringan  sosial pengguna  Twitter  dalam  jangka  waktu bulan Januari  – Maret 2023  yang  membahas  tentang  brand  sepatu    Adidas,  Converse,  New  Balance,  Nike,  Reebok,  Skechers  dan  akan  dianalisis menggunakan Sosial Network Analysis (SNA). SNA adalah metode yang dapat digunakan dalam menganalisis suatu interaksi antar  individu  yang  terjadi  pada  platform  Twitter  dengan  melihat  properti  jaringan.  Penelitian  ini  juga  akan  menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) yang digunakan untuk mendukung dalam pengambilan keputusan tentang brand sepatu mana yang terpopuler dalam jangka waktu bulan Januari  – Maret 2023. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa New Balance memperoleh rangking 1 dengan nilai 0.985172467, Adidas memperoleh rangking 2 dengan nilai  0.946380309,  Nike  memperoleh  rangking  3  dengan  nilai  0.851347847,  Reebok  memperoleh  rangking  4  dengan  nilai 0.83674501, Converse memperoleh rangking 5 dengan nilai 0.831588591, dan Skechers memperoleh rangking 6 dengan nilai 0.759538181.
Kata Kunci: Twitter; Brand Sepatu; SNA; WASPAS; Adidas; Converse; New Balance; Nike; Reebok; Skechers
Abstract– Shoes  are  one  of  the  most  popular  products  to  buy.  Therefore,  many  well-known  shoe  brands  such  as  Adidas, Converse, New Balance, Nike, Reebok and Skechers are competing to create the latest shoe models. Many shoe brand users share their  experiences on the Twitter platform. The aim  of this research  is to assess the level  of popularity  of the  Adidas, Converse, New Balance, Nike, Reebok, Skechers shoe brands on the Twitter platform. This research will analyze the social network patterns of Twitter users in the period January - March 2023 which discusses the shoe brands Adidas, Converse, New Balance, Nike, Reebok, Skechers and will be analyzed using Social Network Analysis (SNA). SNA is a method that can be used to analyze interactions between individuals that  occur on the Twitter platform by  looking at  network properties. This research will also use the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method which is used to support decision making about which shoe brands are the most popular in the period January – March 2023. The results of this research show that New Balance obtained rank 1 with a value of 0.985172467, Adidas was ranked 2nd with a value of 0.946380309, Nike was ranked 3rd with a value of 0.851347847, Reebok was ranked 4th with a value of 0.83674501, Converse was ranked 5th with a value of 0.831588591, and Skechers was ranked 6th with a value of 0.759538181.
Keywords : Twitter; Shoe Brand; SNA; WASPAS; Adidas; Converse; New Balance; Nike; Reebok; Skechers

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital ini, Platform  media sosial sering dimanfaatkan sebagai tempat untuk mempromosikan sebuah produk atau suatu brand. Platform media sosial adalah tempat untuk orang-orang saling terhubung satu sama lain sehingga menciptakan jejaring sosial yang dapat membantu pengguna untuk saling bertukar informasi [1]. Twitter adalah salah satu platform media sosial  yang digunakan untuk membagikan aktifitas dan pengalaman pengguna melalui postingan yang dapat berupa foto, video, ataupun teks [2]. Nama platform Twitter sekarang dirubah oleh Elon Musk  menjadi nama X yang dilambangkan huruf  “X” dengan kombinasi warna putih dan hitam [3]. Pada platform Twitter sering kali pengguna membagikan pengalamannya dalam menggunakan produk sepatu dari brand ternama.
Brand sepatu adalah salah satu topik yang sering dibahas melalui platform Twitter. Perusahaan-perusahaan sepatu ternama seperti Adidas, Converse, New Balance, Nike, Reebok, dan Skechers berlomba-lomba melakukan branding di platform Twitter yang bertujuan untuk menawarkan nilai positif dari merek sepatu kepada orang-orang sehingga merek sepatu tersebut dapat diterima dan di ingat oleh masyarakat luas [4]. Sepatu merupakan salah satu produk yang paling diminati untuk dibeli oleh semua kalangan masyarakat. Di era sekarang semua kalangan pasti pernah  menggunakan  sepatu  baik  itu  digunakan  untuk  sekolah,  bekerja,  bahkan  untuk  kegiatan  sehari-hari. Permasalahan yang sering terjadi pada perusahaan brand sepatu yaitu bagaimana cara mempromosikan brandnya agar selalu populer di semua kalangan masyarakat. Oleh karena itu tujuan dalam penelitian ini yaitu untuk menilai tingkat kepopuleran brand sepatu yang terjadi pada platform Twitter.
Tingkat kepopuleran brand sepatu dapat diukur melalui percakapan dan interaksi masyarakat pada platform Twitter yang membahas tentang brand-brand sepatu. Maka dalam penelitian ini akan dilakukan pengambilan data UGC pada Twitter dengan kata kunci “Adidas, Converse, New Balance, Nike, Reebok, Skechers”. Pengambilan data User Generated Content (UGC) adalah pengambilan data yang telah dibuat oleh pengguna dalam platform
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7046
Twitter yang dapat dilihat oleh pengguna lain berupa tweets, foto, video, artikel dan review dari suatu peoduk atau brand [5].
Data UGC yang kemudian akan di analisis menggunakan metode  Sosial Network Analysis (SNA). SNA adalah metode yang dapat digunakan dalam menganalisis suatu interaksi antar individu yang terjadi pada platform Twitter dengan  melihat properti  jaringan  [6].  Metode SNA  pada penelitian  ini untuk  menganalisis tentang  pola jaringan sosial dalam percakapan brand sepatu yang berkembang di Twitter. Dalam penelitian ini SNA berfungsi untuk  menghitung  nilai  properti  jaringan  dari  masing-  masing  brand  sepatu.  Untuk  proses  perhitungan  ini menggunakan  tools  Gephi.  Properti  jaringan  yang  akan  dihitung  menggunakan  Gephi  meliputi  nodes,  edges, density, modularity, diameter, average degree, average path length, connected component. Nodes merupakan aktor yang  berada  didalam  jaringan,  edges  merupakan  hubungan  antar  aktor,  diameter  merupakan  jarak  antar  aktor, average degree merupakan jumlah rata-rata hubungan yang dimiliki sebuah node, avarage path length merupakan jumlah rata-rata panjang jalur yang dilalui informasi dalam sebuah jaringan, dan connected component merupakan kumpulan  pecahan  dalam  satu  graf  yang  saling  terpisah  [7].  Dalam  menentukan  peringkat  kepopuleran  brand sepatu di Twitter yang lebih akurat, penelitian ini menggabungkan metode SNA dengan metode WASPAS. Metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS)  adalah  metode  yang  digunakan  dalam  melakukan perangkingan suatu nilai secara alternatif sehingga mengurangi suatu kesalahan dalam menentukan hasil akhir dari perangkingan  nilai  [8].  Dalam  penelitian  ini  nilai  properti  jaringan  yang  telah  di  dapatkan  dari  masing-masing brand menggunakan SNA akan di hitung menggunakan metode WASPAS sehingga mendapatkan nilai akhir yang dapat digunakan untuk perbandingan brand sepatu mana yang nilainya lebih tinggi. Penggunaan metode SNA dan WASPAS pada penelitian ini bertujuan agar hasil nilai akhir dapat menentukan brand mana yang paling populer. Penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengetahui  sebarapa  populer  brand  sepatu mereka dalam platform Twitter.
Penelitian terdahulu yang dijadikan referensi penulis diantaranya penelitian yang dilakukan oleh Anggun Puspita  Sari  dkk  2023  pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  pola  pembentukan  jaringan  sosial #PuanAdalahHarapan  di  platform  Twitter  menggunakan  metode  Sosial  Network  Analysis  (SNA)  dimana  hasil analisa  menggunakan  tools  Gephi  didapatkan  Betweenness  Centrality  pada  akun  @edhywidodo  merupakan penghubung  paling  besar  dalam  penyebaran  #PuanAdalahHarapan  yaitu  dengan  nilai  sebesar  7.1,  Closeness Centrality mencapai 60 aktor dan pada Eigenvector Centrality pada akun @dpr_ri dan @pdi_perjuangan mendapat nilai  sempurna  yatu  1.0  [9].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Santoso  dkk  2023  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  Sosial  Network  Analysis  (SNA)  dimana  penelitian  ini  yang  bertujuan  untuk mengidentifikasi  pengguna  Twitter  yang  berpengaruh  pada  topik  bencana  gempa  dan  tsunami  di  indonesia mendapatkan  hasil  SNA  tanpa  mempertimbangkan  faktor  frequency  dan  engagement  pengguna  twitter  yang berpengaruh dalam penyebaran informasi gempa dan tsunami yaitu situs berita detik.com dengan nilai influence score sebesar 0.77 sedangkan jika mempertimbangkan faktor frequency dan engagement pengguna Twitter yang paling berpengaruh dalam penyebaran informasi gempa dan tsunami yaitu akun infoBMKG dengan nilai influence score   0.63,  sehingga  akun  BMKG  menjadi  akun  yang  dapat  dipercaya  dalam  penyebaran  informasi  mengenai gempa  dan  tsunami  di  indonesia  karena  adanya  engagement  [10].    Penelitian  selanjutnya  yaitu  dilakukan  oleh Alam  dkk  2023  pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk  memilih  handphone  gaming  terbaik  menggunakan  metode WASPAS  yang didapatkan  hasil  bahwa  merek Infix Zero 20  menjadi HP  Gaming terbaik dengan  memperoleh hasil nilai sebesar 2.9710 [11]. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Siregar dkk pada penelitian ini dibuat sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan  sepeda  motor  bekas  menggunakan  metode  WASPAS  yang didapatkan kesimpulan jika kendaraan motor A007 menjadi pilihan terbaik untuk diambil dikarenakan memiliki nilai  terbesar  yakni  38.9583  dibandingkan  kendaraan  motor  yang  lain  [12].    Pada  penelitian  terdahulu  dengan penelitian  sekarang  yang  menjadi  pembeda  adalah  objek  dan  metode  yang  digunakan.  Dimana  pada  penelitian terdahulu metode SNA lebih sering digunakan untuk memfokuskan aktor siapa yang paling berpengaruh  dalam pembentukan  pola  jaringan sosial. Sedangkan  pada  penelitian saat ini SNA tidak  memfokuskan secara spesifik aktor  yang  paling  berpengaruh  dalam  pembentukan  pola  jaringan  sosial  pada  platform  Twitter,  namun  SNA difokuskan untuk mendapat nilai properti jaringan dan visualiasi interaksi pengguna pada platform Twitter yang membahas  brand  sepatu  Adidas,  Converse,  New  Balance,  Nike,  Reebok,  Skechers.  Metode  WASPAS  pada penelitian ini digunakan untuk menghitung nilai properti jaringan yang didapatkan sebelumnya dalam SNA. Pada penelitian  yang ditulis oleh peneliti  saat  ini telah  menyelesaikan permasalahan dalam  menentukan  kepopuleran brand sepatu di Twitter dalam  jangka waktu bulan Januari-Maret 2023  yang didapatkan hasil  jika brand sepatu New Balance  merupakan  brand sepatu  yang terpopuler di Twitter dengan  nilai  akhir  0.985172467  dari  metode WASPAS.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan  secara  terstruktur,  sehingga  hasil  penelitian nantinya Penelitian ini menggunakan metode Sosial Network Analysis (SNA) yang di gabungkan dengan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS).
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7046
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. User Generated Content (UGC) di Media Sosial
Pada tahap ini peneliti menganalisis informasi yang diambil dari postingan pengguna Twitter yang membahas tentang  brand  sepatu  dengan  kata  kunci  “Adidas,  Converse,  New  Balance,  Nike,  Reebok,  Skechers”.  User Generated  Content  (UGC)  merupakan  konten  yang  dibuat  oleh  pengguna  Twitter  yang  bertujuan  untuk menjadikan pandangan oleh pengguna lain dalam mencari produk atau brand [13].
b. Crawling Data
Cawling  data  adalah  cara  untuk  pengambilan  konten  pengguna  yang  membahas  tentang  brand  sepatu  pada platform  Twitter  [14].  Pada tahap ini peneliti  melakukan pengambilan data pada  Twitter yang  mengandung kata kunci “Adidas, Converse, New Balance, Nike, Reebok, Skechers”. Dikarenakan sekarang jumlah crawling data  Twitter  dibatasi,  peneliti  melakukan  crawling  secara  bertahap.  Disini  Penliti  melakukan  crawling  data pada bulan Januari, Februari, Maret tahun 2023 pada setiap masing-masing brand. Kemudian setiap data brand sepatu dari bulan Januari – Maret tahun 2023 ini digabungkan menjadi satu data.
c. Sosial Network Analysis
Pada tahap  ini peneliti  menganalisis  visualisasi pola  jaringan sosial dan properti  jaringan pada setiap brand sepatu  Adidas,  Converse,  New  Balance,  Nike,  Reebok,  Skechers.  Properti  jaringan  yang  digunakan  dalam penelitian  SNA  ini  yaitu  nodes,  edges,  density,  modularity,  diameter,  average  degree,  average  path  length, connected component yang akan dihitung menggunakan tools Gephi.
d. Perhitungan Perangkingan menggunakan WASPAS Pada  tahap  ini  peneliti  menghitung  properti  jaringan  yang  didapat  dari  setiap  brand  sepatu  menggunakan metode WASPAS. Penghitungan ini untuk mendapatkan nilai akhir  brand sepatu mana yang tertinggi. Nilai brand  sepatu  yang  tertinggi  merupakan  brand  yang  paling  populer  di  platform  Twitter  dalam  jangka  waktu bulan Januari-Maret 2023.

## 2.2 Sosial Network Analysis (SNA)
Sosial  Network  Analysis  (SNA)  adalah  metode  penelitian  untuk  menganalisis  hubungan  antar  pengguna  yang terjadi  di  platform  Twitter  yang  divisualisasikan  ke  dalam  jaringan  sosial  sehingga  dapat  menilai  karakteristik pengguna  pada platform  Twitter [15]. Sosial Network Analysis (SNA) biasanya digunakan untuk menganalisis node dan edges yang saling berhubungan pada jaringan sosial [16]. Dalam Sosial Network Analysis (SNA) node merupakan  aktor  atau  akun  pengguna  Twitter  yang  divisualisasikan  sebagai  titik,  sedangkan  edges  merupakan relasi  antar  aktor  yang  divisualisasikan  sebagai  garis  [17].  Sosial  Network  Analysis  (SNA)  memiliki  beberapa properti  jaringan  yang  dapat  di  analysis  seperti  nodes,  edges,  density,  modularity,  diameter,  average  degree, average  path  length,  connected  component  [7].  Salah  satu  software  yang  dapat  digunakan  dalam  menganalisis SNA yaitu Gephi. Gephi merupakan tools yang dapat digunakan untuk menganalisis SNA secara lengkap yang dapat memvisualisasikan bentuk jaringan sosial yang terjadi pada platform Twitter [18].

## 2.2 Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk perangkingan  suatu  nilai  dengan  mengurangi  kesalahan-kesalahan  dalam  pemilihan  nilai  tertinggi  ke  terendah [19].  Metode  WASPAS  juga  diterapkan  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  masalah  dalam  mengambill keputusan  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  dari  permasalahan  tersebut  [20].  Adapun  tahapan- tahapan dalam metode WASPAS [21] sebagai berikut : a. Mempersiapkan matriks keputusan
X = [ x 11 x 12 … x 1n x 21 x 22 … x 2n …
… … … x m1 x m2 … x mn ] (1)
b. Normalisasikan nilai Rij untuk menentukan kriteria benefit dan cost Benefit :
X ij = X ij Max i X ij (2)
Cost :
X ij = Min i X ij X ij (3)
c. Menghitung nilai Qi
Q i =0.5 ∑ n j =1 R ij w j +0.5 ∏ n j =1 (Rij) wj (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Crawling Data
Pada tahap ini peneliti melakukan crawling data di Twitter dengan kata kunci “Adidas, Converse, New Balance, Nike, Reebok, Skechers”. Pengambilan data ini dilakukan dengan jangka waktu 3 bulan yaitu pada bulan Januari – Maret 2023. Crawling data ini dilakukan secara bertahap tiap 1 bulan untuk masing-masing brand sepatu.  Data hasil crawling tiap bulan digabung menjadi satu untuk masing-masing brand sepatu. Hasil data setiap brand sepatu yang didapat sebagai berikut :
Tabel 1. Hasil Crawling Data Brand Seaptu Nama Brand Sepatu  Jumlah Data Adidas 2065 Converse 2105 New Balance 2422 Nike 2159 Reebok 2337 Skechers 1735
Dari tabel 1. hasil crawling data dalam jangka waktu 3 bulan dapat dilihat untuk Adidas mendapatkan data 2065,  Converse  mendapatkan  data  2105,  New  Balance  mendapatkan  data  2422,  Nike  2159,  Reebok  2337, Skechers 1735.

## 3.2 Penerapan SNA
Dalam penelitian ini peneliti menganalisis data brand sepatu hasil crawling Twitter di import ke dalam software Gephi dengan pilihan separator sebagai comma. Dalam penelitian ini graph type yang digunakan peneliti adalah undirected  dan  menggunakan  layout  Yifan  Hu  Proportional.  Hasil  visualilasi  data  setiap  brand  sepatu  sebagai berikut : a. Jaringan Sosial Brand Sepatu Adidas
Visualisasi  jaringan  sosial  menggambarkan  interaksi  pengguna  Twitter  brand  sepatu  Adidas.  Node  (titik) adalah aktor sedangkan edges (garis) merupakan hubungan antar aktor
Gambar 1. Visualisasi Jaringan Sosial Brand Adidas
Hasil visualisasi jaringan sosial pada brand sepatu Adidas dapat dilihat pada Gambar 1. Setelah melakukan visualisasi jaringan sosial kemudian dilakukan analisis properti jaringan untuk mengetahui nilai-nilai pada jaringan brand sepatu Adidas.
Tabel 2. Hasil Properti Jaringan Sosial Brand Sepatu Adidas
Nama Node  Edges  Modularity  Diameter Average Degree Avarage Path Length Connected Component Adidas 7992 6279 0.999 10 1.571 2.427 1751
Dari  tabel  2.  dapat  dilihat  untuk  hasil  properti  jaringan  brand  sepatu  Adidas  didapatkan  node  yang  bernilai 7992,  edges  bernilai  6279,  modularity  bernilai  0.999,  diameter  bernilai  10,  average  degree  bernilai  1.571, avarage path length bernilai 2.427, connected component bernilai 1751.
b. Jaringan Sosial Brand Sepatu Converse
Visualisasi  jaringan  sosial  menggambarkan  interaksi  pengguna  Twitter  brand  sepatu  Converse.  Node  (titik) adalah aktor sedangkan edges (garis) merupakan hubungan antar aktor
Gambar 2. Visualisasi Jaringan Sosial Brand Converse
Hasil visualisasi jaringan sosial pada brand sepatu Converse dapat dilihat pada Gambar 2. Setelah melakukan visualisasi  jaringan  sosial  kemudian  dilakukan  analisis  properti  jaringan  untuk  mengetahui  nilai-nilai  pada jaringan brand sepatu Converse.
Tabel 3. Hasil Properti Jaringan Sosial Brand Sepatu Converse
Nama Node  Edges  Modularity  Diameter Average Degree Avarage Path Length Connected Component Converse 3627 2841 0.998 8 1.567 2.057 797
Dari tabel 3. dapat dilihat untuk hasil properti jaringan brand sepatu Converse didapatkan node yang bernilai 3627,  edges  bernilai  2841,  modularity  bernilai  0.998,  diameter  bernilai  8,  average  degree  bernilai  1.567, avarage path length bernilai 2.057, connected component bernilai 797.
c. Jaringan Sosial Brand Sepatu New Balance
Visualisasi jaringan sosial menggambarkan interaksi pengguna Twitter brand sepatu New Balance. Node (titik) adalah aktor sedangkan edges (garis) merupakan hubungan antar aktor.
Gambar 3. Visualisasi Jaringan Sosial Brand New Balance
Hasil  visualisasi  jaringan  sosial  pada  brand  sepatu  New  Balance  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Setelah melakukan visualisasi jaringan sosial kemudian dilakukan analisis properti jaringan untuk mengetahui nilai- nilai pada jaringan brand sepatu New Balance.
Tabel 4. Hasil Properti Jaringan Sosial Brand Sepatu New Balance
Nama Node  Edges  Modularity  Diameter Average Degree Avarage Path Length Connected Component New Balance 8493 6554 0.996 4 1.543 3.067 1987
Dari  tabel  4.  dapat  dilihat  untuk  hasil  properti  jaringan  brand  sepatu  New  Balance  didapatkan  node  yang bernilai  8493,  edges  bernilai  6554,  modularity  bernilai  0.996,  diameter  bernilai  4,  average  degree  bernilai 1.543, avarage path length bernilai 3.067, connected component bernilai 1987.
d. Jaringan Sosial Brand Sepatu Nike
Visualisasi jaringan sosial menggambarkan interaksi pengguna Twitter brand sepatu Nike. Node (titik) adalah aktor sedangkan edges (garis) merupakan hubungan antar aktor.
Gambar 4. Visualisasi Jaringan Sosial Brand Nike
Hasil  visualisasi  jaringan  sosial  pada  brand  sepatu  Nike  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Setelah  melakukan visualisasi  jaringan  sosial  kemudian  dilakukan  analisis  properti  jaringan  untuk  mengetahui  nilai-nilai  pada jaringan brand sepatu Nike.
Tabel 5. Hasil Properti Jaringan Sosial Brand Sepatu Nike
Nama  Node  Edges  Modularity  Diameter Average Degree Avarage Path Length Connected Component Nike 7600 6135 0.994 10 1.614 4.604 1478
Dari tabel 5. dapat dilihat untuk hasil properti jaringan brand sepatu Nike didapatkan node yang bernilai 7600, edges  bernilai  6135,  modularity  bernilai 0.994, diameter  bernilai  10, average degree bernilai 1.614, avarage path length bernilai 4.604, connected component bernilai 1478.
e. Jaringan Sosial Brand Sepatu Reebok
Visualisasi  jaringan  sosial  menggambarkan  interaksi  pengguna  Twitter  brand  sepatu  Reebok.  Node  (titik) adalah aktor sedangkan edges (garis) merupakan hubungan antar aktor.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7046
Hasil visualisasi jaringan sosial pada brand sepatu Reebok dapat dilihat pada Gambar 5. Setelah melakukan visualisasi  jaringan  sosial  kemudian  dilakukan  analisis  properti  jaringan  untuk  mengetahui  nilai-nilai  pada jaringan brand sepatu Reebok.
Tabel 6. Hasil Properti Jaringan Sosial Brand Sepatu Reebok
Nama Node  Edges  Modularity  Diameter Average Degree Avarage Path Length Connected Component Reebok 8796 7548 0.98 18 1.716 7.38 1612
Dari tabel 6. dapat  dilihat untuk hasil properti  jaringan brand sepatu Reebok didapatkan  node yang bernilai 8796,  edges  bernilai  7548,  modularity  bernilai  0.98,  diameter  bernilai  18,  average  degree  bernilai  1.716, avarage path length bernilai 7.38, connected component bernilai 1612.
f. Jaringan Sosial Brand Sepatu Skechers
Visualisasi  jaringan  sosial  menggambarkan  interaksi  pengguna  Twitter  brand  sepatu  Skechers.  Node  (titik) adalah aktor sedangkan edges (garis) merupakan hubungan antar aktor
Gambar 6. Visualisasi Jaringan Sosial Brand Skechers
Hasil visualisasi jaringan sosial pada brand sepatu Skechers dapat dilihat pada Gambar 6. Setelah melakukan visualisasi  jaringan  sosial  kemudian  dilakukan  analisis  properti  jaringan  untuk  mengetahui  nilai-nilai  pada jaringan brand sepatu Skechers.
Tabel 7. Hasil Properti Jaringan Sosial Brand Sepatu Skechers
Nama Node  Edges  Modularity  Diameter Average Degree Avarage Path Length Connected Component Skechers 7600 6135 0.994 10 1.614 4.604 1478
Dari tabel 7. dapat dilihat untuk hasil properti jaringan brand sepatu Skechers didapatkan  node yang bernilai 7600,  edges  bernilai  6135,  modularity  bernilai  0.994,  diameter  bernilai  10,  average  degree  bernilai  1.614, avarage path length bernilai 4.604, connected component bernilai.

## 3.3 Perangkingan Menggunakan WASPAS
Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS)  adalah  salah  satu  metode  yang  sering  digunakan dalam melakukan perangkingan suatu nilai dari yang tertinggi ke yang terendah. Metode WASPAS pada penelitian ini digunakan untuk menghitung hasil nilai dari masing-masing properti jaringan sosial pada brand sepatu yang telah didapatkan sebelumnya. Properti jaringan sosial SNA ini nantinya akan digunakan sebagai kriteria. Adapun kriteria-kriterianya sebagai berikut : Node, Edge, Modularity, Diameter, Avarage Degree, Avarage Path Length, Connected Component.
Tabel 8. Data Kriteria Kriteria Kode Bobot  Nilai Bobot Jenis Node C1 20% Benefit Edges C2 20% Benefit Modularity C3 10% Cost Diameter C4 10% Cost Avarage Degree C5 20% Benefit Avarage Path Length C6 10% Cost Connected Component C7 10% Cost
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7046
Setelah membuat data kriteria yang dapat dilihat pada tabel 8. langkah selanjutnya membuat nama alternatif untuk masing-masing nama brand sepatu. Adapun untuk nama alternatif dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 9. Data Alternatif Brand Sepatu
Nama Alternatif  Nama Brand C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 B1 Adidas 7992  6279  0.999 10 1.571  2.427  1751 B2 Converse 3627  2841  0.998 8 1.567  2.057 797 B3 New Balance 8493  6554  0.996 4 1.543  3.067  1987 B4 Nike 7600  6135  0.994 10 1.614  4.604  1478 B5 Reebok 8796  7548 0.98 18 1.716 7.38 1612 B6 Skechers 6626  5551  0.981 18 1.676  6.839  1258
Berdasarkan  tabel  9.  di  atas  nantinya  akan  diproses  menggunakan  metode  WASPAS  sehingga  dapat diketahui  brand  sepatu  mana  yang  lebih  populer.  Adapun  langkah-langkah  dalam  penyeselaian  menggunakan WASPAS. a. Membuat matiks ternomalisasi
X =
[ 7992 6279 0.999 10 1.571 2.427 1751 3627 2841 0.998 8 1.567 2.057 797 8593 6554 0.996 4 1.543 3.067 1987 7600 6135 0.994 10 1.614 4.604 1478 8796 7548 0.98 18 1.716 7.38 1612 6626 5551 0.981 18 1.676 6.839 1258 ]
b. Melakukan Perhitungan Matriks Ternormalisasi
Untuk melakukan perhitungan nilai matriks dimulai dari nilai baris pertama kolom pertama kemudian dibagi dengan nilai maksimum tiap kolom. Berikut Perhitungan Ternomalisasi
X 11 7992 8796 =0.9085                           X 41 7600 8796 =0.8640 X 21 3627 8796 =0.4123                           X 51 8796 8796 =1 X 31 8593 8796 =0.9769                           X 61 6626 8796 =0.7532 X 12 6279 7548 =0.8318                          X 42 6135 7548 =0.8127 X 22 2841 7548 =0.3763                          X 52 7548 7548 =1 X 32 6554 7548 =0.8683                          X 62 5551 7548 =0.7362 X 13 0.98
0.999 =0.9809                         X 43 0.98 0.994 =0.9859 X 23 0.98 0.998 =0.9819                         X 53 0.98 0.98 =1 X 33 0.98 0.996 =0.9839                         X 63 0.98 0.981 =0.9989 X 14 4 10 =0.4                                   X 44 4 10 =0.4 X 24 4 8 =0.5                                     X 54 4 18 =0.2222
X 34 4 4 =1                                        X 64 4 18 =0.2222
X 15 1.571 1.716 =0.9155                         X 45 1.614 1.716 =0.9405 X 25 1.567 1.716 =0.9131                         X 55 1.716 1.716 =1 X 35 1.543 1.716 =0.8991                         X 65 1.676 1.716 =0.9766 X 16 7.38 2.427 =3.0407                         X 46 7.38 4.604 =1.6029 X 26 7.38
2.057 =3.5877                         X 56 7.38 7.38 =1 X 36 7.38 3.067 =2.4062                         X 66 7.38 6.839 =1.0791 X 17 797 1751 =0.4551                          X 47 797 1478 =0.5392 X 27 797 797 =1                                     X 57 797 1612 =0.4944 X 37 797 1987 =0.4011                          X 67 797 1258 =0.6335 Hasil matriks ternomalisasi
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7046
[ 0.9085 0.8318 0.9809 0.4 0.9155 3.0407 0.4551 0.4123 0.3763 0.9819 0.5 0.9131 3.5877 1 0.9769 0.8683 0.9839 1 0.8991 2.4062 0.4011 0.8640 0.8127 0.9859 0.4 0.9405 1.6029 0.5392 1 1 1 0.2222 1 1 0.4944
0.7532 0.7362 0.9979 0.2222 0.9766 1.0791 0.6335]
c. Menghitung Nilai Preferensi
Setelah mendapat hasil matriks ternomalisasi, Langkah selanjutnya yaitu melakukan perhitungan nilai preferensi dengan mengalikannya dengan nilai bobot masing-masing kriteria.
Q1 = 0.5 ∑ ((0.9085*0.2) + (0.8318*0.2) + (0.9809*0.1) + (0.4*0.1) + (0.9155*0.2) + (3.0407*0.1) + (0.4551*0.1) + 0.5 ∏ 0.9085 0.2 *0.8318 0.2 *0.9809 0.1 * 0.4 0.1 * 0.9155 0.2 *3.0407 0.1 * 0.4551 0.1 )
Q1 = 0.5 (1.01883) + 0.5 (0.873930617) Q1 = 0.509415 + 0,436965309 Q1 = 0.946380309 Q2 = 0.5 ∑ ((0.4123*0.2) + (0.3763*0.2) + (0.9819*0.1) + (0.5*0.1) + (0.9131*0.2) + (3.5877*0.1) + (1*0.1) + 0.5 ∏ 0.4123 0.2 *0.3763 0.2 *0.9819 0.1 * 0.5 0.1 * 0.9131 0.2 *3.5877 0.1 * 1 0.1 )
Q2 = 0.5 (0.9473 ) +0.5 (0.715877181) Q2 = 0,47365 + 0.357938591 Q2 = 0.831588591 Q3 = 0.5 ∑ ((0.9769*0.2) + (0.8683*0.2) + (0.9839*0.1) + (1*0.1) + (0.8991*0.2) + (2.4062*0.1) +
(0.4011*0.1) + 0.5 ∏ 0.9769 0.2 *0.8683 0.2 *0.9839 0.1 * 1 0.1 * 0.8991 0.2 *2.4062 0.1 * 0.4011 0.1 )
Q3 = 0.5 (1.02798) + 0.5 (0.942364933) Q3 = 0.51399 + 0.471182467 Q3 = 0.985172467 Q4 = 0.5 ∑ ((0.8640*0.2) + (0.8127*0.2) + (0.9859*0.1) + (0.4*0.1) + (0.9405*0.2) + (1.6029*0.1) + (0.5392*0.1) + 0.5 ∏ 0.8640 0.2 *0.8127 0.2 *0.9859 0.1 * 0.4 0.1 * 0.9405 0.2 *1.6029 0.1 * 0.5392 0.1 )
Q4 = 0.5 (0.87624) + 0.5 (0.826455694) Q4 = 0.43812 + 0.413227847 Q4 = 0.851347847 Q5 = 0.5 ∑ ((1*0.2) + (1*0.2) + (1*0.1) + (0.2222*0.1) + (1*0.2) + (1*0.1) + (0.4944*0.1) + 0.5
∏ 1 0.2 *1 0.2 *1 0.1 * 0.2222 0.1 * 1 0.2 *1 0.1 * 0.4944 0.1 ) Q5 = 0.5 (0,87166) + 0.5 (0.80183002) Q5 = 0.43583 + 0.40091501 Q5 = 0.83674501 Q6 = 0.5 ∑ ((0.7532*0.2) + (0.7362*0.2) + (0.9979*0.1) + (0.2222*0.1) + (0.9766*0.2) + (1.0791*0.1) +
(0.6335*0.1) + 0.5 ∏ 0.7532 0.2 *0.7362 0.2 *0.9979 0.1 * 0.2222 0.1 * 0.9766 0.2 *1.0791 0.1 * 0.6335 0.1 )
Q6 =0.5 (0.78647) + 0.5 (0.732606362) Q6 = 0.393235 + 0.366303181 Q6 = 0.759538181 Setelah mendapatkan nilai akhir hasil perhitungan menggunakan WASPAS, maka Langkah selanjutnya dibuat perangkingan. Adapun hasil perangkingan dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 11. Hasil Perangkingan Brand Sepatu
Nama Alternatif  Nama Brand Nilai Akhir Perangkingan B1 Adidas 0.946380309 2 B2 Converse 0.831588591 5 B3 New Balance 0.985172467 1 B4 Nike 0.851347847 3 B5 Reebok 0.83674501 4 B6 Skechers 0.759538181 6
Dari tabel 11. dapat disimpulkan bahwa brand sepatu New Balance merupakan brand sepatu terpopuler pada platform  Twitter  dalam  jangka  waktu  bulan  Januari  –  Maret  2023  dikarenakan  mempunyai  nilai  tertinggi diantara brand sepatu yang lain.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa rangking 1 brand sepatu yang paling populer pada  platform  Twitter  dalam  jangka  waktu  bulan  Januari  –  Maret  2023  yaitu  New  Balance  dengan  nilai 0.985172467.  Untuk  brand  sepatu  Adidas  berada  di  rangking  2  dengan  nilai  0.946380309,  brand  sepatu  Nike
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7046
berada  di  rangking  3  dengan  nilai  0.851347847,  brand  sepatu  Reebok  berada  di  rangking  4  dengan  nilai 0.83674501,  brand  sepatu  Converse  berada  di  rangking  5  dengan  nilai  0.831588591,  Sedangkan  brand  sepatu Skechers  berada diposisi 6 dengan  nilai 0.759538181. Dapat  disimpulkan  Sosial  Network Analysis  SNA dapat digunakan untuk menganalisis jaringan sosial yang terjadi pada  platform Twitter. Sedangkan metode WASPAS dapat digunakan untuk mneyelesaikan permasalah dalam pengambilan keputusan untuk melakukan perangkingan tingkat kepopuleran brand sepatu di Twitter.

## REFERENCES
[1]  A. Dwijayanti, R. Komalasari, B. Harto, P. Pramesti, and M. W. Alfaridzi, “Efektivitas Penggunaan Media Sosial Sebagai Sarana Promosi dan Pemasaran pada UMKM Sablon Anggi Screen di Era Digital,” Ikra-Ith Abdimas, vol. 6, no. 2, pp. 68–75, 2022, doi: 10.37817/ikra-ithabdimas.v6i2.2408.
[2]  A. Of, T. H. E. Use, O. F. Twitter, S. Media, A. S. A. Means, and C. Pornography, “ANALISIS PENGGUNAAN MEDIA SOSIAL  TWITTER  SEBAGAI  SARANA  CYBER  PORNOGRAPHY  ANALYSIS  OF  THE  USE  OF  TWITTER SOCIAL MEDIA AS A MEANS OF,” no. September, pp. 6–7, 2023.
[3]  C. A. Damayanti Simbolon, “Penggunaan Komunikasi Media Sosial Twitter di Kalangan Remaja di Kecamatan Cibinong, Kabupaten  Bogor,”  JISIP :  Jurnal  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik,  vol.  10,  no.  3,  pp.  219–226,  2021,  doi: 10.33366/jisip.v10i3.2356.
[4]  K.  Padang,  “EFEKTIVITAS  PERANCANGAN  STRATEGI  SOCIAL  MEDIA  BRANDING  SEBAGAI  PROMOSI DALAM PENINGKATAN PENJUALAN CAFÉ,” vol. 1, no. 2, pp. 61–68, 2023.
[5]  D. Y. Sihombing and Y. Nataliani, “Analisis Interaksi Pengguna Twitter pada Strategi Pengadaan Barang Menggunakan Social Network Analysis,” Sistemasi, vol. 10, no. 2, p. 434, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1289.
[6]  A.  Kartino,  M.  Khairul  Anam,  Rahmaddeni,  and  Junadhi,  “Analisis  Akun  Twitter  Berpengaruh  terkait  Covid-19 menggunakan Social Network Analysis,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 4, pp. 697–704, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3160.
[7]  P.  P.  Digital,  P.  Kualitas,  D.  A.  N.  Citra,  M.  Terhadap,  K.  Pembelian,  and  S.  Lokal,  “Journal  of  Applied  Business Administration,” no. September, pp. 90–100, 2022.
[8]  T. H. B. Aviani and A. T. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemberian Uang Kuliah Tunggal Menerapkan Metode  WASPAS,”  Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika  (JSON),  vol.  2,  no.  1,  pp.  102–109,  2020,  doi: 10.30865/json.v2i1.2482.
[9]  R. Rinaldo, A. P. Sari, and E. Fardiana, “Digital Opinion #Puanadalahharapan  Di Media Sosial Twitter Menggunakan Social Network Analysis,” Jurnal Ilmiah Multidisiplin, vol. 2, no. 01, pp. 19–29, 2023, doi: 10.56127/jukim.v2i01.407.
[10] I. Santoso, S. I. Oktora, S. Muchlisoh, and E. Pasaribu, “Social Network Analysis untuk Identifikasi Pengguna Twitter Berpengaruh pada Topik Bencana Gempa dan Tsunami di Indonesia,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 9, no. 1, p. 115, 2023, doi: 10.26418/jp.v9i1.62211.
[11] S. N. Alam, H. Haipon, S. Ningtyas, S. Saludin, and K. Kraugusteeliana, “Penerapan Metode WASPAS dalam Pemilihan Handphone Gaming Terbaik,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 4, no. 2, pp. 405–411, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3087.
[12] V. M. M. Siregar and H. Sugara, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Bekas Menggunakan Metode Waspas,”  Jurnal  Teknik  Informasi  dan  Komputer  (Tekinkom),  vol.  5,  no.  2,  p.  263,  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[13] V. Pratiningsih and S. Al Sukri, “Peran Tik Tok dalam industri fashion dan pencitraan merek lokal di Indonesia: analisis user generated content,” INOVASI: Jurnal Ekonomi, Keuangan dan Manajemen, vol. 3, no. 3, pp. 669–677, 2023.
[14] J. Budiarto, “Identifikasi Kebutuhan Masyarakat Nusa Tenggara Barat pada Pandemi Covid-19 di Media Sosial dengan Metode Crawling (Requirements Identification for NTB People in pandemic covid-19 at Social Media Using Crawling Method),” vol. 2, no. 4, pp. 244–250, 2021.
[15] L. Nur  Hidayat, G. Agung Pratama,  A. Mufarrid, G.  Nusantara Bakry, and F.  Ari  Agung Prastowo, “Analysis (Sna),” Jurnal Kaganga, vol. 7, no. 2, p. 2023, 2023.
[16] M.  N.  Ghiffari,  A.  Nurliana,  and  Girinoto,  “Analisis  Pola  Penyebaran  Informasi  Insiden  Kebocoran  Data  Melalui Pendekatan Social Network Analysis (SNA),” Info Kripto, vol. 17, no. 1, pp. 1–6, 2023, doi: 10.56706/ik.v17i1.71.
[17] M. F. Setiamukti and M. Nasvian, “Social Network Analysis #Usuttuntas Pada Media Sosial Twitter (Data Twitter 11 November  2022),”  Ekspresi  Dan  Persepsi :  Jurnal  Ilmu  Komunikasi,  vol.  6,  no.  1,  pp.  124–137,  2023,  doi: 10.33822/jep.v6i1.5427.
[18] V.  Michael,  C.  P.  Rini,  C.  B.  Meiliansyah,  and  V.  C.  Mawardi,  “Sosialisasi  Pemanfaatan  Gephi  Untuk  Menganalisa Jejaring  Sosial  Di  Smk  Negeri  1  Bawang,”  Jurnal  Serina  Abdimas,  vol.  1,  no.  1,  pp.  463–472,  2023,  doi: 10.24912/jsa.v1i1.23925.
[19] T. S. M. Jannah, A. Muhazir, and S. Kusnasari, “Sistem Pendukung Keputusan Pemutusan Hubungan Kerja Menggunakan Metode  WASPAS,”  Jurnal  Sistem  Informasi  Triguna  Dharma  (JURSI  TGD),  vol.  1,  no.  4,  p.  439,  2022,  doi: 10.53513/jursi.v1i4.5736.
[20] K. W. Zebua, W. R. Maya, and F. Sonata, “Penerapan Metode WASPAS Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja  Karyawan,”  Jurnal  Sistem  Informasi  Triguna  Dharma  (JURSI  TGD),  vol.  1,  no.  5,  p.  674,  2022,  doi: 10.53513/jursi.v1i5.5327.
[21] A. N. Purnama, W. P. Mahardika, R. Fadillah, and K. Kunci, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siaran Edukasi di Televisi Menggunakan Weight Aggregated Sum Product Assesment Method,” vol. 1, no. 3, pp. 8–16, 2023.