Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571 Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e
Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media,
sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Analisis Strategi Pengembangan Penghidupan Berkelanjutan Masyarakat Nelayan di  Desa Pananjung, Kecamatan Pangandaran, Kabupaten Pangandaran
Strategy Analysis of Sustainable Livelihood Development Among Fishermen Community in Pananjung Village, Pangandaran Subdistrict, Pangandaran District
* Maulana Asyrofi Najib, Asep Agus Handaka Suryana, Iskandar dan Atikah Nurhayati
Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Padjadjara Jl. Raya Bandung-Sumedang Km. 21 Jatinangor 45363, Indonesia
International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1
ijain@uad.ac.id

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

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

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

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

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

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

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Penelitian ini menganalisis pengembangan penghidupan berkelanjutan yang bertujuan untuk mengetahui modal penghidupan, faktor yang memengaruhi, perubahan struktur dan proses, serta pengidentifikasian strategi pada pengembangan  penghidupan  berkelanjutan  dalam  meningkatkan  kesejahteraan  dan  keberlangsungan  hidup nelayan di Desa Pananjung. Pelaksanaan penelitian dimulai dari tanggal 17 Juli 2023 hingga 26 Oktober 2023.
Metode yang digunakan adalah Mixed Method (kualitatif dan kuantitatif ) dengan melakukan pengisian kuesioner, wawancara ( expert judgement), dan observasi. Penelitian  ini  menggunakan purposive  sampling diikuti  beberapa kriteria  dengan  jumlah responden  sebanyak  30 orang.  Metode  analisis  data  menggunakan  analisis  deskriptif kuantitatif dan kualitatif dibantu dengan penggunaan skala likert dalam mengukur sikap, pendapat, dan persepsi secara individu ataupun kelompok nelayan. Terdapat dua data utama pada penelitian ini, yaitu aspek kerentanan dan modal penghidupan. Konteks kerentanan berpengaruh terhadap penghidupan masyarakat. Konteks kerentanan nelayan Desa Pananjung memiliki persentase rata-rata sebesar 62,25% yang dikategorikan sangat berpengaruh. Modal penghidupan tertinggi masyarakat nelayan adalah Modal Alam (84,40%) dan dikategorikan sangat baik, namun terdapat ketimpangan pada Modal Finansial (56,67%) yang dikategorikan cukup baik dan dipengaruhi oleh pengelolaan keuangan yang kurang baik. Strategi penghidupan yang dilakukan masyarakat nelayan Desa Pananjung berdasarkan hasil analisis adalah Diversifikasi dengan melakukan pekerjaan sambilan berbasis SDA dan non SDA.
Kata Kunci: penghidupan berkelanjutan; nelayan; konteks kerentanan; modal penghidupan; mixed method

## ABSTRACT
This study analyzes the development of sustainable livelihoods in order to determine livelihood capital, influencing factors, changes in structures and processes, as well as identifying strategies for developing sustainable livelihoods in improving the welfare and survival of fishermen in Pananjung Village. The research will start from July 17, 2023 to October 26, 2023. The method used is the Mixed Method (qualitative and quantitative) by filling out questionnaires, interviews (expert judgment), and observation. This study used purposive sampling followed by several criteria with the number of respondents as many as 30 peoples. The data analysis method uses quantitative and qualitative descriptive analysis assisted by the use of likert scale in measuring attitudes, opinions, and perceptions of individuals or groups of fishermen. There are two main data in this study, namely vulnerability aspects and livelihood capital. The context of vulnerability affects people's livelihoods. The context of fishermen's vulnerability Pananjung Village has an average percentage of 62.25% which is categorized as very influential. In fishing communities, the highest livelihood capital is Natural Capital (84.40%) and is categorized as very good, however, there is inequality in Financial Capital (56.67%) which is categorized as quite good and  influenced by poor financial management. The livelihood strategy carried out by the fishing community of Pananjung Village based on the results of the analysis is diversification by doing part-time work based on natural and non-natural resources.
Keywords: sustainable livelihood; fishermen; vulnerability context; livelihood assets; mixed method
Diterima tanggal : 23 Desember 2023 Perbaikan naskah: 25 Januari 2024 Disetujui terbit   : 12 Mei 2024
Korespodensi penulis:
Email: maulana19001@mail.unpad. ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jsekp.v19i1.13563 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

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

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

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

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

## PENDAHULUAN
Pengembangan  wilayah  adalah  upaya  untuk membangun dan meningkatkan kondisi serta situasi suatu  wilayah  dengan  menggunakan  pendekatan spasial  dan  mempertimbangkan  berbagai  faktor penting  di  dalamnya,  seperti  aspek  sosial,  budaya, ekonomi,  lingkungan  fisik,  dan  kelembagaan, dalam  kerangka  perencanaan  dan  pengelolaan pembangunan  yang  berkelanjutan  (Damanik  & Amin,  2019).  Masyarakat  yang  tinggal  di  pesisir
pantai mengalami permasalahan perekonomian dan menjadi  masalah  yang  sangat  kompleks.  Sebagian besar  masyarakat  pesisir  akan  sangat  bergantung pada kehidupan laut, pada umumnya mereka hanya terfokus  pada  hasil  tangkapan  dari  kepala  rumah tangga  (Devy &  Karjono,  2020).  Sebagian  besar masyarakat  pesisir  memiliki  pekerjaan  sebagai nelayan  yang  telah  diwariskan  secara  turun- temurun  dari  generasi  nenek  moyang  mereka.
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
Analisis Strategi Pengembangan Penghidupan Berkelanjutan Masyarakat Nelayan di  Desa Pananjung, Kecamatan Pangandaran | Najib, M.A et al Vol. 19, No. 1, Juni 2024, pp. 101-110
Nelayan  merupakan  sekelompok  masyarakat  yang mengandalkan kehidupannya secara langsung pada hasil laut, baik melalui kegiatan penangkapan ikan maupun  budi  daya.  Kehidupan  nelayan  ditandai oleh  ketidakpastian (uncertainty) yang  berasal  dari kondisi  lingkungan,  fisik,  sosial,  dan  ekonomi  di tempat kegiatan nelayan berlangsung. Lingkungan laut merupakan tempat nelayan mencari ikan atau biota laut lainnya yang  sulit ditangkap karena ikan sering  berpindah  atau  bermigrasi  sesuai  dengan musim (Wahyono & Ary, 2016).
Menurut  DKPKP  (2020)  Kecamatan Pangandaran termasuk Desa Pananjung didominasi oleh masyarakat nelayan kecil yang sebagian besar masih menggunakan kapal <5 GT. Pada umumnya, status  nelayan  kecil  bukan  semata-mata  sebuah keputusan  yang  ditetapkan  sendiri,  melainkan terdapat keterbatasan pada aspek sosial dan ekonomi yang memengaruhi status mereka sebagai nelayan. Nelayan kecil memiliki tingkat kerentanan yang lebih tinggi, dikarenakan sumber daya alam khususnya laut merupakan faktor yang sulit dikendalikan, terlebih jika mereka tidak dapat memenuhi modal penghidupan sebagai  nelayan. Penelitian  Setiawan et  al. (2022) mengenai  Desa  Pananjung,  dari  716  nelayan,  427 di  antaranya masih  belum  memaksimalkan  potensi sumber  daya  yang  ada  dan  mayoritas  dari  mereka berstatus nelayan sambilan. Dalam situasi tersebut, masyarakat  nelayan  Desa  Pananjung  menjadikan profesi  nelayan  sebagai  pekerjaan  sambilan  utama ataupun  sambilan  sampingan untuk  menyesuaikan kemampuan adaptasi mereka. Hal ini membuat para nelayan  merasa  penting  untuk  mengembangkan strategi guna menjaga penghidupan mereka.
Dalam  konsep  penghidupan  berkelanjutan, modal  yang  diperlukan,  antara  lain,  sumber daya manusia,  sumber  daya  alam,  keuangan,  fisik,  dan sosial  (DFID,  1999).  Kerangka  penghidupan  ini memudahkan  pemahaman  mengenai  penghidupan nelayan kecil. Salah satu aset penting dalam kegiatan perikanan  tangkap  adalah  alat  produksi  (seperti perahu  dan  alat tangkap)  yang  merupakan  modal fisik bagi setiap nelayan. Pemilihan Desa Pananjung sebagai lokasi penelitian didasarkan pada fakta bahwa mayoritas penduduk di sana menggantungkan hidup mereka  pada  sektor  perikanan  tangkap,  atau  yang dikenal  sebagai  nelayan,  namun  berada di wilayah dengan kerentanan dikarenakan kondisi alam yang tidak menentu dan rawan bencana. Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan sebuah studi yang terkait dengan  penghidupan  berkelanjutan  sebagai  acuan untuk  menilai  penghidupan  masyarakat  nelayan di  Desa  Pananjung,  Kecamatan  Pangandaran, Kabupaten  Pangandaran,  terutama  mereka  yang bekerja  sebagai  nelayan.  Penghidupan  masyarakat
ini mempertimbangkan kemampuan individu dalam mengelola  modal  yang  dimiliki  untuk  menyusun strategi pengembangan penghidupan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan kombinasi  metode  kuantitatif  dan  kualitatif ( Mixed  Method ). Mixed  method (rancangan penelitian  metode  campuran)  merupakan  suatu prosedur dalam mengumpulkan, menganalisis, dan menggabungkan  metode  kuantitatif  dan  kualitatif dalam suatu penelitian atau serangkaian penelitian untuk  memahami  permasalahan dalam  penelitian (Creswell et al ., 2015).

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan  April sampai dengan Oktober 2023. Tempat pelaksanaan penelitian  di  Desa  Pananjung,  Kecamatan Pangandaran,  Kabupaten  Pangandaran,  Provinsi Jawa Barat. Lokasi penelitian dipilih untuk mengkaji keadaan  penghidupan  masyarakat  nelayan  di  Desa Pananjung,  Kecamatan  Pangandaran,  Kabupaten Pangandaran.

## Jenis dan Metode Pengambilan Data
Penelitian ini menggunakan data kuantitatif dan  kualitatif,  termasuk  data  primer  dan  data sekunder. Data primer diperoleh langsung dari 30 responden yang memenuhi kriteria tertentu melalui kuesioner,  wawancara,  dan  observasi  partisipan di  Desa  Pananjung,  Kecamatan  Pangandaran, Kabupaten Pangandaran. Sesuai dengan pernyataan Sugiyono  (2018)  bahwa  acuan  ukuran  sampel yang  layak  dalam  penelitian  adalah  30—500.  Hal ini  didukung  juga  oleh  pernyataan  Singarimbun dan  Effendi  (2006)  bahwa  jumlah  responden  uji kuesioner dengan distribusi nilai mendekati kurva normal  minimal  tiga  puluh  orang.  Data  sekunder diperoleh tidak langsung melalui studi pustaka, data instansi terkait, dan dokumen yang relevan dengan topik penelitian. Sumber data termasuk pemerintah desa,  Dinas  Kelautan  Perikanan  dan  Ketahanan Pangan Kabupaten Pangandaran, pengelola Tempat Pelelangan  Ikan  (TPI),  anggota  Rukun  Nelayan, serta  perwakilan  nelayan  perorangan.  Data  yang digunakan mencakup aspek kerentanan dan modal penghidupan  di  Desa  Pananjung,  Kecamatan Pangandaran, Kabupaten Pangandaran.
Penelitian ini menggunakan beberapa variabel operasional  dalam  pengumpulan  data. Data  yang dibutuhkan  terbagi  menjadi  dua,  yaitu  aspek kerentanan  dan  modal  penghidupan  yang  di dalamnya terdapat beberapa variabel yang mengacu
/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
pada  Maksimilianus  (2020)  tentang  pemberdayaan masyarakat nelayan berbasis sustainable livelihood yang disajikan pada Tabel 1.

## Metode Analisis
Metode analisis data yang diterapkan dalam penelitian  ini  adalah  analisis  deskriptif  kuantitatif dan  kualitatif.  Metode  deskriptif  digunakan untuk  menganalisis  dan  menggambarkan  hasil penelitian  tanpa  membuat  kesimpulan  yang lebih  umum.  Menurut  Sugiyono  (2018),  metode penelitian  deskriptif  kuantitatif  bertujuan  untuk mendeskripsikan suatu fenomena, peristiwa, gejala, dan kejadian yang terjadi berdasarkan data numerik. Peneliti menggunakan analisis deskriptif kuantitatif pada  data  yang  dihasilkan  dari  kuesioner  dengan
Tabel 1. Variabel Operasional.
No Variabel Sub Variabel Indikator Skala Sumber Data 1 Penghidupan Masyarakat Modal Manusia Kesehatan Masyarakat Nominal dan Ordinal Pengisian Kuesioner, Wawancara, dan Data Desa/ Data Dinas Pendidikan Terakhir Pelatihan Keahlian Pekerjaan Keterampilan Masyarakat Modal Alam Produktivitas Perairan Nominal dan Ordinal Pengisian Kuesioner, Wawancara, dan Data Desa/ Data Dinas Akses Melaut Ketersediaan SDA Modal Finansial Pendapatan Masyarakat Nominal dan Ordinal Pengisian Kuesioner dan Wawancara Pekerjaan Sampingan Kepemilikan Investasi Akses dalam Berhutang Modal Sosial Hubungan Kekerabatan Nominal dan Ordinal Pengisian Kuesioner dan Wawancara Partisipasi Masyarakat Jaringan Sosial Masyarakat Modal Fisik Kondisi Tempat Tinggal Nominal dan Ordinal Pengisian Kuesioner, Wawancara, dan Pengamatan Kepemilikan Kendaraan Kondisi Akses Jalan Kondisi Akses Sanitasi Alat Produksi (Alat Tangkap dan Kapal) 2 Konteks Kerantanan Kejutan Bencana Alam Nominal dan Ordinal Pengisian Kuesioner, Wawancara, dan Data Desa/ Data Dinas Bencana Non-Alam Bencana Sosial Kecenderungan Perubahan Pertumbuhan Penduduk Nominal dan Ordinal Pengisian Kuesioner, Wawancara, dan Data Desa/ Data Dinas Perubahan Teknologi Fluktuasi Harga Musiman Jumlah Tangkapan Nominal dan Ordinal Pengisian Kuesioner, Wawancara, dan Data Desa/ Data Dinas
Musim Tangkapan Ikan
menggunakan  skala  likert.  Skala  likert  digunakan untuk  mengukur  sikap,  pendapat,  dan  persepsi individu  atau  kelompok  terhadap  fenomena  sosial kepada responden masyarakat nelayan. Perhitungan skala likert menggunakan rumus sebagai berikut:
.............(1) Keterangan : TS
= Total Skor dengan penghitungan jumlah skor keseluruhan
Xmax      =  Skor penghitungan tertinggi
Data  yang  didapatkan  akan  ditampilkan berdasarkan  perhitungana  dengan  kriteria interpretasi  skor  persentase  dalam  bentuk  Interval seperti pada Tabel 2.
ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
ijain@uad.ac.id

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Analisis Strategi Pengembangan Penghidupan Berkelanjutan Masyarakat Nelayan di  Desa Pananjung, Kecamatan Pangandaran | Najib, M.A et al Vol. 19, No. 1, Juni 2024, pp. 101-110
Analisis  penelitian  ini  dilanjutkan  dengan wawancara  kepada  informan  dengan  teknik expert judgement untuk mendapatkan data kualitatif yang  lebih  terperinci  dan  akurat.  Pada  analisis deskriptif  kualitatif,  menurut  Sugiyono  (2018) adalah  metode  penelitian  yang  berlandaskan  pada pemikiran  positif  yang  biasanya  digunakan  untuk meneliti  pada  kondisi  objektif  yang  alamiah. Pengumpulan  data  pada  penelitian  kualitatif dilakukan  dengan  wawancara,  observasi,  dan dokumentasi  atau  gabungan  dari  ketiganya (triangulasi)  yang  dicatat  dalam  catatan  lapangan yang terdiri dari dua bagian, yaitu bagian deskriptif dan bagian reflektif.
Analisis  ini  menggunakan  teknik  analisis model  interaktif  oleh  Miles  &  Huberman  dalam Sugiyono  (2018)  yang  memungkinkan  peneliti untuk  menganalisis  data  saat  mengumpulkan  di lapangan. Analisis ini terdiri dari empat tahap, yaitu pengumpulan  data,  pengurangan  data,  presentasi data, dan penarikan kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum
Penelitian  dilakukan  di  Desa  Pananjung, Kecamatan  Pangandaran,  Kabupaten  Pangandaran, Provinsi Jawa Barat. Secara astronomis, Kabupaten Pangandaran  terletak  antara 108 O 30’-108 O 40’ Bujur Timur  dan  7 O 40’20”-7 O 50’20”  Lintang  Selatan. Desa  Pananjung terdiri  dari  3  dusun,  6  RW,  dan 40 RT. Keberadaan Desa Pananjung di Kecamatan Pangandaran yang merupakan salah satu sentra dari kegiatan perekonomian objek wisata Pangandaran, terdapat  sebuah  potensi  di  sektor  perikanan, khususnya  di  kawasan  Pantai  Pangandaran. Komposisi  penduduk  Desa  Pananjung berdasarkan jenis  kelamin  terbilang  seimbang  dengan jumlah laki-laki 2.559 jiwa dan jumlah perempuan 2.575 jiwa.
Tabel 2. Kriteria Interpretasi Skor Persentase.
Interval Kriteria Persentase Skor Modal Penghidupan (+) Konteks Kerentanan (-) 0% - 19,99% 4,00 - 5,00 Sangat Buruk Tidak Berpengaruh 20% - 39,99% 3,00 - 3,99 Buruk Kurang Berpengaruh 40% - 59,99% 2,00 - 2,99 Cukup Baik Cukup Berpengaruh 60% - 79,99% 1,00 - 1,99 Baik Berpengaruh 80% - 100% 0,00 - 0,99 Sangat Baik Sangat Berpengaruh

## Karakteristik Responden
Karakteristik  responden  berpengaruh  pada segala  aktivitas  yang  berkaitan  dengan  perikanan tangkap,  baik  segi  tenaga  dalam  bekerja  maupun pengalaman  melaut  yang  dimiliki.  Karakteristik yang diperhatikan meliputi usia, tingkat pendidikan, dan  status  kepemilikan.  Menurut  Maksimilianus (2020),  hal  ini  berpengaruh  terhadap  kemampuan nelayan dalam mengelola modal penghidupan yang dimiliki.
Tabel 3. Distribusi Responden Berdasarkan Usia.
No Usia Jumlah Persentase (%) 1 < 30 2 6,7 2 31 - 40 7 23,3 3 41 - 50 9 30 4 > 50 12 40 Jumlah 30 100
Data  pada  Tabel  3  menunjukan  responden didominasi  oleh  nelayan  usia  di  atas  50  tahun, yaitu  sebesar  40%  atau  berjumlah  12  orang.  Pada usia  ini,  sebagian  besar  telah  matang  baik  secara pemikiran  maupun  kepemilikan  alat  produksi (kapal  dan  alat  tangkap).  Pada  responden berusia  antara  41—50  tahun  yang  berjumlah 9  orang  (30%)  cenderung  lebih  mudah  dalam mengadaptasi  sebuah  ide  atau  inovasi  baru  yang dibawakan  dalam  sektor  perikanan  tangkap. Responden  usia  antara  31—40  tahun  yang berjumlah 7 orang (23,3%) termasuk nelayan yang cukup  dalam  segi  pengalaman  dan  penguasaan teknologi perikanan tangkap. Responden usia  di  bawah  30  tahun  berjumlah  2  orang (6,7%)  merupakan  nelayan  dengan  pengalaman di bawah 10 tahun. Responden ini tetap memiliki keunggulan dalam penguasaan teknologi perikanan serta  memiliki  akses  yang  lebih  cepat  dalam memahami isu terkini.
/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
e-ISSN: 2527-4805
Tabel  4.  Distribusi  Responden  Berdasarkan  Tingkat Pendidikan. No Tingkat Pendidikan Jumlah Persentase (%) 1 SD/MI 20 66,7 2 SMP/MTsN 6 20 3 SMK/SMA/MA 4 13,3 4 Perguruan Tinggi 0 0 Jumlah 30 100 Sumber: Website Desa Pananjung, (2022)
Pada  Tabel  4  menunjukan  bahwa  tingkat pendidikan  yang  mendominasi  responden  adalah tingkat SD/MI yakni sebesar 66,7% atau 20 orang. Tingkat  SMP/MTsN dan  SMK/SMA/MA  hanya berjumlah  6  orang  (20%)  dan  4  orang  (13,3%). Hal ini menunjukan bahwa nelayan Desa Pananjung memiliki  tingkat  pendidikan  yang  cukup  rendah. Hal  ini  berdasarkan  data  pada  Tabel  4  yang memperlihatkan bahwa nelayan didominasi tingkat pendidikan  dasar  yang  sesuai  dengan  Undang- Undang  Republik  Indonesia  Nomor  20  Tahun 2003  Tentang  Sistem  Pendidikan  Nasional  yang menyebutkan  bahwa  pendidikan  dasar  berbentuk sekolah  dasar  (SD)  dan  madrasah  ibtidaiyah  (MI) atau  bentuk  lain  yang  sederajat  serta  sekolah menengah pertama (SMP) dan madrasah tsanawiyah (MTs),  atau  bentuk  lain  yang  sederajat.  Tingkat pendidikan  juga  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor seperti  yang disampaikan  Hasbullah  (2001)  bahwa tingkat  pendidikan  difaktori  oleh  ideologi,  sosial, ekonomi,  budaya,  dan  psikologi.  Sebagian  besar masyarakat nelayan Desa Pananjung mengandalkan pengalaman sebagai nelayan untuk pekerjaan mereka meskipun  pendidikan  juga  menjadi  faktor  penting dalam  mengambil  keputusan  dan  pemahaman mereka dalam menanggapi suatu isu.

## Konteks Kerentanan
Pada analisis konteks kerentanan memaparkan data  yang  dilakukan  dikumpulkan  melalui wawancara,  data  instansi,  studi  literatur,  dan kuesioner untuk menanyakan persepsi masyarakat. Analisis  ini  menggunakan  skala  likert  untuk mengukur  pengaruh  konteks  kerentanan  melalui persepsi masyarakat nelayan Desa Pananjung. Hasil yang  didapatkan  pada  konteks  kerentanan  nelayan Desa Pananjung terdapat pada Tabel 6.
Tabel  5.  Distribusi  Kepemilikan  Nelayan  Desa Pananjung. No Kepemilikan Nelayan Jumlah Persentase (%) 1 Pemilik Kapal 6 20 2 Pemilik Alkap 13 43 3 Buruh 11 37 Jumlah 30 100
Data  pada  Tabel  5  menunjukan  responden didominasi oleh nelayan yang hanya memiliki alat tangkap saja, yakni 13 orang (43%). Nelayan buruh berjumlah 11 orang (37%). Nelayan pemilik terdiri dari  6  orang  (20%).  Hal  ini  menunjukan  bahwa nelayan  nelayan  Desa  Pananjung  didominasi  oleh nelayan yang tidak memiliki kapal.
Tabel 6. Hasil Pada Konteks Kerentanan Nelayan Desa Pananjung. Konteks Kerentanan Persentase (%) Guncangan 51,33 Kecenderungan Perubahan 34,00 Musiman 92,00 Persentase Rata-Rata 62,25
Tabel  6  menunjukkan  pengaruh  konteks kerentanan  terhadap penghidupan masyarakat  yang memperoleh  persentase  rata-rata  keseluruhan 62,25%,  yang  berarti  berpengaruh  terhadap penghidupan.  Pada  aspek Shocks /Guncangan memperoleh  hasil  51,33%  yang  dapat  dikatakan cukup  berpengaruh.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh Kawasan Pantai Pangandaran yang memiliki potensi bencana alam, seperti gempa bumi dan tsunami. Pada tahun 2006 terjadi gempa di lepas Pantai Pangandaran dengan  kekuatan  7,7  SR  sehingga  kawasan pangandaran dilanda tsunami yang merenggut 668 korban jiwa, 65 hilang, dan 9.299 lainnya luka-luka (Kompas.com, 2021). Pada bencana tsunami tahun 2006  silam,  masyarakat  nelayan  Desa  Pananjung langsung  kembali  melaut  setelah  7  hari  pasca bencana. Masyarakat beranggapan bahwa laut sudah aman dan mereka perlu pendapatan untuk memenuhi penghidupan mereka.  Pada  kondisi  bencana  alam, masyarakat nelayan tetap menjalankan pekerjaannya karena  merasa  tidak  bisa  menggantungkan  hidup dari  bantuan  pemerintah  saja.  Pasca  bencana mengakibatkan  beberapa  kegiatan  ekonomi terhenti, salah satunya tempat pelelangan ikan dan pasar sehingga para nelayan hanya menjual kepada tengkulak ataupun kerabat terdekat.
Pada  aspek  Kecenderungan  Perubahan (Trends) merupakan  sebuah  perubahan  yang sulit untuk  diprediksi  dalam  jangka  waktu  tertentu (DFID, 2001). Trends yang terjadi pada kehidupan masyarakat  dapat  berdampak  negatif  apabila  suatu kelompok  masyarakat  tidak  dapat  beradaptasi dengan  baik  terhadap  perubahan  yang  terjadi. Trends yang terjadi meliputi pertumbuhan penduduk
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
Analisis Strategi Pengembangan Penghidupan Berkelanjutan Masyarakat Nelayan di  Desa Pananjung, Kecamatan Pangandaran | Najib, M.A et al Vol. 19, No. 1, Juni 2024, pp. 101-110
dan perubahan teknologi. Trends memperoleh hasil 34%  yang  berarti kurang  berpengaruh.  Hal  ini dikarenakan  masyarakat  nelayan  Desa  Pananjung beranggapan bahwa  di  era  saat  ini  profesi  nelayan hanya untuk ”orang tua” saja. Kemajuan teknologi di  era serba  digital  ini  merubah  banyak  preferensi masyarakat  khususnya  pemuda  untuk  berprofesi sebagai nelayan. Pemuda cenderung ingin berprofesi secara formal dengan pendapatan yang yang stabil. Meskipun  didukung  sumber  daya  laut  yang  besar sebagai negara maritim, namun kondisi alam yang tidak menentu dan perkembangan zaman membuat profesi  nelayan  ditinggalkan  bagi  para  pemuda (Hasriyanti & Syarif, 2021), sehingga pertumbuhan penduduk memiliki pengaruh yang tidak signifikan.
Perubahan musiman (seasonality) merupakan sebuah siklus yang terjadi berulang dan cenderung lebih  mudah  diprediksi  (DFID,  2001). Seasonality dapat dikatakan siklus tertentu dalam jangka waktu baik panjang maupun pendek. Pengaruh seasonality sangat  berpengaruh  terhadap  penghidupan masyarakat  yang  memperoleh  persentase  rata- rata  keseluruhan  92%. Nelayan  sangat  identik dengan kondisi ”musiman” sebagaimana kondisi laut yang sangat bergantung dengan iklim tidak menentu. Bulan-bulan musim atau penangkapan ikan  di  Indonesia  biasanya  terjadi  pada  bulan April hingga November karena kondisi perairan di  Indonesia  cenderung  stabil  pengaruh  angin timur yang membawa hawa hangat dan kering, sehingga ikan-ikan banyak mendatangi perairan di Indonesia untuk mencari makanan (Agung & Prasetyawan, 2017). Hal ini menjadi tantangan tersendiri  bagi  nelayan  dalam  memprediksi waktu  yang  tepat  untuk  pergi  melaut  atau dengan kata lain memprediksi musim tangkapan. Hal  ini  selaras  dengan  jumlah  tangkapan  yang didapatkan dalam sekali melaut dan berdampak pada harga jual dari hasil tangkapan tersebut.

## Modal Penghidupan
Pada analisis modal penghidupan memaparkan  data  yang  dikumpulkan  melalui wawancara,  studi  literatur,  dan  kuesioner  untuk menanyakan  persepsi  masyarakat.  Hasil  data mengenai  persepsi  masyarakat  terhadap  modal penghidupan dapat dilihat pada Tabel 7.
Berdasarkan  data  pada  Tabel  7  menunjukan secara  keseluruhan  modal  penghidupan masyarakat nelayan  Desa  Pananjung  dapat  dikatakan  baik dengan persentase keseluruhan 75,31%. Modal alam mendapatkan  persentase  tertinggi,  yaitu  84,40% yang  diikuti  modal  manusia  (81%),  modal  sosial
(77,33%),  modal  fisik  (76,80%),  dan  persentase terendah ada pada modal finansial (56,67%).
Tabel  7.  Data  Persepsi  Masyarakat  Terhadap  Modal Penghidupan di Desa Pananjung.
Modal Penghidupan Rata-Rata Persentase (%) Modal Manusia 4,05 81,00 Modal Alam 4,22 84,40 Modal Finansial 2,83 56,67 Modal Sosial 3,87 77,33 Modal Fisik 3,84 76,80 Rata-Rata Keseluruhan 3,77 75,31
Pada  Modal  Manusia  meliputi  kesehatan, pendidikan,  dan  keterampilan  nelayan  untuk mendukung  penghidupan.  Kondisi  kesehatan Desa  Pananjung  dalam  6  bulan  terakhir  sangat baik, berpengaruh pada aset dan gizi keluarga serta kemampuan kerja dan interaksi di lingkungan kerja. Pemerintah  Desa  memiliki  empat  belas  fasilitas kesehatan  dan  mewajibkan  Kartu  Indonesia Sehat (KIS). Menurut Fitroh et al . (2023), kesehatan tidak hanya  berpengaruh  terhadap produktivitas  dalam bekerja tetapi juga meningkatkan keselamatan dalam bekerja.  Pendidikan  masyarakat  nelayan  di  Desa Pananjung dinilai baik, meskipun mayoritas hanya lulusan SD/MI sederajat karena pengalaman di atas 10 tahun dianggap lebih berharga. Terdapat 3 SD/ MI, 3 SMP/MTsN, dan 4 SMA/SMK/MA di Desa. Keterampilan  masyarakat  mencapai  tingkat  baik dan  didasarkan  pada  pengalaman  sebagai  nelayan, termasuk  penggunaan  alat  tangkap, pemahaman daerah tangkapan ikan, dan pemantauan cuaca.
Modal  Alam  merujuk  pada  persediaan sumber daya alam yang dapat memberikan sumber daya dan layanan yang dapat dikembangkan untuk meningkatkan  kualitas  hidup.  Selain  keberadaan beragam jenis sumber daya alam, akses terhadapnya juga  memiliki  nilai  yang  sama  pentingnya.  Hal ini  meliputi  kualitas  serta  kemampuan  untuk memanfaatkan  berbagai  modal  alam  yang  berbeda seiring berjalannya waktu, seperti dalam menghadapi perubahan musim. Berdasarkan hasil yang didapatkan, kondisi  modal  alam  dapat  dikatakan  baik  dengan persentase  84,40%,  artinya  masyarakat  nelayan memiliki kondisi alam yang baik untuk dikelola dan melangsungkan penghidupannya.
Pada  Tabel  8  menunjukan  beberapa  jenis tangkapan  yang  paling  banyak  di  Kawasan Pantai Timur  Pangandaran.  Udang  rebon  menjadi komoditas  paling  banyak  dihasilkan  dengan berat 189.465,7 kg selama tahun 2022 dan diikuti dengan
/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
beberapa  komoditas  lainnya.  Setiap  komoditas memiliki musim dengan jangka waktu yang berbeda- beda.  Situasi  ini  membuat  para nelayan  di  Desa Pananjung baik pemilik kapal ataupun pemilik alat tangkap  saja  memiliki  alat tangkap  lebih  dari  satu jenis. Hal ini bertujuan untuk menyiasati perubahan musim tangkapan, sehingga nelayan selalu memiliki opsi alat tangkap di setiap musimnya. Alat tangkap yang  biasa  digunakan  masyarakat  nelayan  Desa Pananjung  seperti  gillnet,  trammel  net,  pancing rawai, pukat pantai, bagan.
Tabel  8.  Data  Hasil  Tangkapan  Nelayan  Kecamatan Pangandaran 2022.
Jenis Ikan Jumlah (kg) Rebon 189.465,7 Campur 160.781 Krosok 109.177,5 Udang Dogol 91.511,7 Udang Jerbung 52.771,1 Layur 28.152,9 Manyung 23.487,1 Bawal Putih 15.171,5
Modal  finansial  adalah  segala  sumber yang  digunakan  individu  untuk  mencapai  objek penghidupannya,  antara  lain,  aliran  dana  dan persediaan yang dapat berkontribusi untuk kegiatan konsumsi  dan  sama  pentingnya  untuk  produksi. Persediaan dapat berupa tabungan atau investasi yang dimiliki  dalam  bentuk  apapun  untuk  mendukung penghidupan.
Hutang  yang  dimiliki  juga  menjadi pertimbangan bagi penghidupan nelayan dikarenakan nelayan kecil yang berpendapatan harian terkadang memerlukan sebuah dana cepat untuk modal melaut ataupun  sekedar  memenuhi  kebutuhan  sehari hari.  Berdasarkan  Tabel  7,  Modal Finansial  secara keseluruhan  memperoleh  persentase  56,67%  dan dapat  dikatakan  cukup  baik.  Pendapatan  nelayan Desa  Pananjung  cenderung  stabil  dikarenakan para nelayan biasanya memiliki lebih dari satu alat tangkap sehingga mereka dapat bertahan dari situasi apabila salah satu komoditas mereka sedang rendah. Pendapatan  mereka  juga  terbantu  dengan  adanya bantuan dari pemerintah. Masyarakat nelayan kecil di  Desa  Pananjung  masuk  ke  golongan  penerima bantuan  uang  tunai.  Selain  itu,  masyarakat  yang memiliki kapal di hari tertentu juga bekerja sambilan sebagai  pelaku  wisata  dengan  menjadikan  kapal yang biasa mereka gunakan untuk menangkap ikan menjadi kapal yang mengangkut wisatawan. Bahkan terkadang ketika pengoperasian alat tangkap pukat pantai menjadi tontonan tersendiri bagi wisatawan sehingga  mereka  memanfaatkan  dengan  menjual
langsung  hasil  tangkapan  pukat  pantai  ke  para wisatawan.
Modal  sosial  termasuk  yang  di  dalamnya membahas  tentang  hubungan  individu  dengan lingkungan sekitarnya. Modal sosial sangat penting karena  dapat  menjadi  penyangga yang  membantu individu  pulih  dari  konteks  kerentanan  (DFID, 1999).  Selain  itu,  modal  sosial  dapat  menjadi jaringan pengaman yang dapat melindungi seseorang dari  ketidakamanan.  Keeratan  sosial  juga  dapat memberikan bantuan terhadap modal penghidupan lain,  seperti  bantuan  tenaga  sebagai  kompensasi modal  manusia.  Berdasarkan  Tabel  7  menunjukan Modal  Sosial  masyarakat  nelayan  Desa  Pananjung secara  keseluruhan  memiliki  persentase  77,33%, artinya modal sosial sudah sangat baik. Nelayan Desa Pananjung menyatakan bahwa hubungan akrab antar masyarakat baik dengan keluarga maupun tetangga sekitar. Hal ini dibuktikan dengan masyarakat yang seringkali membantu satu sama lain berupa materi ataupun  tenaga.  Di  beberapa  kesempatan,  sesama nelayan  sering  mengoperasikan  alat tangkap  pukat pantai  dengan  dibantu  tetangga  sekitarnya.  Selain itu,  hubungan  baik  yang  terbentuk  oleh  nelayan Desa  Pananjung  dengan  tengkulak  menumbuhkan hubungan yang saling menguntungkan, antara lain, pemberian  modal  kepada  nelayan  dan  pemberian hasil  tangkapan  nelayan  kepada  tengkulak.  Hal ini  juga  sejalan  dengan  pernyataan  DFID  (1999) yang  menyebutkan  hubungan  kepercayaan  dapat mengurangi  biaya  transaksi.  Hal  tersebut  sejalan dengan  pernyataan  Mantiri et  al .  (2020)  yang menyatakan  bahwa  partisipasi  masyarakat  tercipta dari  hubungan  antar  masyarakat  yang  tenteram. Partisipasi  masyarakat  dapat  dilihat  dari  antusias masyarakat  dalam  kegiatan  bersama.  Beberapa kegiatan  yang  diadakan  di  lingkungan  berlingkup kecil  seperti  kerja  bakti  secara  rutin  dan perayaan kemerdekaan serta kegiatan berlingkup besar seperti mengikuti pelatihan/penyuluhan dan pesta laut yang diadakan setiap tahunnya.
Modal  Fisik  dapat  disebut  juga  modal infrastruktur.  Modal  fisik  dapat  berupa  akses jalan, jembatan, bangunan untuk pelayanan umum, dan  transportasi.  Modal  ini  merupakan  hal yang dibutuhkan  untuk  meningkatkan  pergerakan individu  untuk  mencari  informasi.  Bangunan pelayanan umum juga dibutuhkan oleh masyarakat Desa Pananjung guna mendukung penghidupannya. Berdasarkan  hasil  analisis  Modal  Fisik  masyarakat nelayan  Desa  Pananjung  secara  keseluruhan memperoleh  persentase  76,80%  yang  dapat dikatakan  baik.  Sebagian  besar  tempat  tinggal nelayan  Desa  Pananjung  sudah  merupakan bangunan  permanen  yang  memiliki  pondasi  dan
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
Analisis Strategi Pengembangan Penghidupan Berkelanjutan Masyarakat Nelayan di  Desa Pananjung, Kecamatan Pangandaran | Najib, M.A et al Vol. 19, No. 1, Juni 2024, pp. 101-110
dinding tembok. Alas yang digunakan juga beralas semen  yang  sudah  halus  hingga  keramik.  Atap yang  digunakan  secara  menyeluruh  menggunakan atap  genteng. Mayoritas  dari  rumah  nelayan  sudah milik pribadi. Kendaraan yang mereka miliki adalah sepeda  motor  yang  biasa  mereka  gunakan  sehari- hari ataupun untuk bekerja serta kendaraan mobil pick  up  yang  digunakan  untuk  bekerja  ataupun disewakan.

## Strategi Penghidupan Berkelanjutan
Modal penghidupan yang dimiliki berdasarkan persepsi  masyarakat  Desa  Pananjung  harus dapat  diakses  dengan  mudah  untuk  mendukung aktivitasnya  menuju  penghidupan  berkelanjutan. Pada  aset  yang  bersifat  publik  umumnya  masih digunakan  sebagian  masyarakat  saja.  Hal  ini disebabkan  faktor  internal  masyarakat  dan  faktor eksternal  karena  adanya  perubahan  struktur  dan proses. Strategi penghidupan dapat berdampak baik apabila  disesuaikan  dengan  kemampuan  ataupun modal  penghidupan  yang  dimiliki.  Hal  ini  dapat dilihat dari diagram pentagon pada Gambar 1 guna melihat  potensi  modal  penghidupan  yang  dapat dikembangkan.
Modal  Alam  dan  Modal  Manusia  di  Desa Pananjung  dianggap  sangat  baik.  Modal  Alam mencakup  sumber  daya  laut  yang  melimpah  dan diversifikasi  jenis  tangkapan  ikan.  Sementara  itu, Modal  Manusia  melibatkan  pengalaman  nelayan yang tinggi dan keterampilan khusus dalam aktivitas penangkapan  ikan.  Modal  Sosial  dan  Modal  Fisik juga  tergolong  baik  dan  mendukung  kerja  sama dalam melaut serta peralatan penangkapan ikan yang memadai.
Namun, Modal Finansial yang memiliki nilai terendah dalam studi ini, dengan penjelasan bahwa sebagian  besar  nelayan  mengandalkan  pendapatan harian.  Mereka  sering  terjebak  dalam  siklus berhutang, yang disebut "gali lubang tutup lubang," seperti  yang dijelaskan  dalam  penelitian  Afrizal et al . (2018). Dalam situasi ini, strategi penghidupan yang  berpusat  pada  diversifikasi  menjadi  relevan. Diversifikasi  berbasis  sumber  daya  alam  dan  non- sumber daya alam membantu nelayan meminimalisir risiko dan meningkatkan Modal Finansial mereka.
Hasil  akhirnya  adalah  bahwa  masyarakat nelayan  Desa  Pananjung  mampu  menjalankan strategi  penghidupan  yang  sesuai  dengan modal  yang  mereka  miliki.  Hal  ini  membantu mereka  mengatasi  konteks  kerentanan,  seperti perubahan  musim  tangkapan  ikan. Dalam  upaya mencapai  penghidupan  berkelanjutan,  perlu diperhatikan  pengelolaan  modal  dan  identifikasi konteks  kerentanan  yang  potensial  (DFID,  1999). Kesimpulannya, keseimbangan antara kelima modal penghidupan  merupakan  kunci  untuk  mendukung penghidupan  yang  lebih  baik  bagi  masyarakat nelayan Desa Pananjung (Asep & Hery, 2021).

## SIMPULAN DAN REKOMENDASI KEBIJAKAN

## Simpulan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa ketersediaan modal penghidupan di Desa Pananjung dianggap  baik,  meskipun  terdapat  ketimpangan dalam Modal Finansial akibat pengelolaan keuangan yang kurang baik. Modal Alam merupakan modal terunggul  dengan  persentase  tertinggi  (84,40%), diikuti  oleh  Modal  Manusia  (81,00%),  dan Modal  Sosial  (77,33%)  yang  dikategorikan  sangat baik.  Modal  Fisik  (76,80%)  dan  Modal  Finansial (56,67%) juga mendapatkan kategori baik.
Faktor-faktor yang memengaruhi ketersediaan modal penghidupan termasuk kesulitan dan  kurangnya  pemahaman  dalam  mengelola penghasilan  (Modal  Finansial).  Modal  Alam sangat  melimpah  dan  mudah  diakses,  terutama

## Diagram Pentagon Modal Penghidupan
Gambar 1. Diagram Pentagon Modal Penghidupan.
Kondisi  modal  penghidupan  masyarakat nelayan  di  Desa  Pananjung  dinilai  cukup  baik, dengan  penekanan  pada  pentingnya  keseimbangan kelima modal penghidupan. Kelima modal tersebut mencakup  Modal  Alam,  Modal  Manusia,  Modal Sosial, Modal Fisik, dan Modal Finansial. Sebuah studi  (Abdurrahim,  2015)  menunjukkan  bahwa Modal Finansial merupakan modal yang mengalami ketidakseimbangan,  meskipun  masih  cukup  baik. Keseimbangan  antara  modal-modal  ini  sangat penting, sehingga mereka dapat saling mendukung dalam strategi penghidupan yang lebih baik.
/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
dalam  sektor  perikanan  dan  pariwisata,  selama kelestarian  lingkungan  tetap  terjaga.  Masyarakat Desa  Pananjung  menunjukkan  solidaritas  tinggi, yang  memudahkan  akses  bagi  individu  yang  tidak memiliki  kapal  dan  peralatan  penangkapan  ikan (Modal  Sosial).  Keterampilan  masyarakat  nelayan didukung  oleh  pengalaman  melaut  yang  tinggi (Modal Manusia).

## Rekomendasi kebijakan
Berdasarkan  temuan  penelitian,  beberapa rekomendasi kebijakan yang dapat dipertimbangkan untuk meningkatkan ketersediaan modal penghidupan masyarakat nelayan di Desa Pananjung, pemerintah  perlu  meningkatkan  sosialisasi  dan edukasi kepada masyarakat nelayan terkait kebijakan dan  program  pemerintah  yang  relevan,  seperti program  bantuan  modal,  pengembangan  usaha diversifikasi, dan pelestarian lingkungan. Selain itu, berperan  aktif  dalam  membangun  kerja  sama  dan koordinasi antar instansi pemerintah terkait, seperti Kementerian Kelautan dan Perikanan, Kementerian Sosial,  dan  Dinas  Pemberdayaan  Masyarakat  dan Desa,  dalam  merumuskan  dan  melaksanakan kebijakan yang mendukung kesejahteraan masyarakat nelayan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Puji  syukur  kehadirat  Allah  SWT  yang atas  rahmat  dan  karunia-Nya,  penulis  dapat menyelesaikan  penulisan  jurnal  ini  dengan  lancar. Penulisan  jurnal  ini  tidak  lepas  dari  bantuan dan  dukungan  dari  berbagai  pihak.  Penulis  juga ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada  kepada Pembimbing  Penelitian  yang  telah  memberikan bimbingan  dan  arahan  selama  proses  penelitian. Penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada teman, keluarga, dan kolega yang telah memberikan dukungan  dan  semangat  selama  penulisan  jurnal ini.  Terakhir,  penulis  ingin  mengucapkan  terima kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah  membantu dalam  penyelesaian  jurnal  ini.  Penulis  menyadari masih  terdapat  kekurangan  dalam  jurnal  ini,  oleh karena  itu  penulis  mengharapkan  kritik  dan  saran yang membangun untuk penyempurnaan jurnal ini di masa depan.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini  kami  menyatakan  bahwa kontribusi  masing-masing  penulis  terhadap pembuatan  karya  tulis  adalah  Maulana  Asyrofi Najib  selaku  penulis  pertama  bertanggung  jawab atas  perumusan  dan  pelaksanaan  penelitian,
pengumpulan  dan  analisis  data,  serta  penulisan jurnal.  Asep  Agus  Handaka  Suryana,  sebagai penulis  kedua,  memberikan  masukan  dan  saran dalam  perumusan  dan  pelaksanaan  penelitian, membantu  dalam  pengumpulan  dan  analisis  data, serta membaca dan mengoreksi jurnal. Iskandar dan Atikah  Nurhayati  selaku  pembimbing  penelitian, memberikan  arahan  dan  bimbingan  selama  proses penelitian,  membantu  dalam  interpretasi  data  dan hasil  penelitian,  serta  memberikan  masukan  dan saran dalam penulisan jurnal.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdurrahim, A. (2015). Kerentanan Ekologi Dan Strategi Penghidupan  Rumah  Tangga  Petani  Di  Pantai Utara  Indramayu. Tesis.  Sekolah  Pascasarjana Institut Pertanian Bogor
Afrizal.,  Zulkarnaini,  Victor,  A.  (2018).  Perubahan dan  Kerentanan  Penghidupan  Rumah Tangga Nelayan  Berbasis  Perikanan  Terubuk  di Kabupaten  Bengkalis  Provinsi  Riau. Berkala Perikanan  Terubuk,  46 (2),  21—33.  ISSN  0126 – 4265
Agung, T., & Prasetyawan, A. W. (2017). Faktor – faktor yang  Mempengaruhi  Produksi  Nelayan  di  Desa Tasik  Agung  Kecamatan  Rembang  Kabupaten Rembang . Universitas Negeri Malang
Asep, H., & Hery, S. (2021). Strategi Adaptasi Nelayan Selama  Pandemi  Covid-19  Di  Pelabuhan Perikanan  Nusantara  Karangantu. Jurnal Akuatika Indonesia, 6 (1)
Creswell,  J.  W.,  Clark,  V.  L.,  &  Plano.  (2015). Understanding Research: A Consumer’s Guide. (2nd Edition) , 1088. Pearson Damanik, Z. A., & Amin, C.  ( 2019). Penilaian Resiliensi Dimensi Sosial Masyarakat Kawasan Pesisir Desa Bedono  Kecamatan  Sayung  Kabupaten  Demak Berdasarkan  Konsep  Climate  and  Disaster Resilience  Initiative  (CDRI) .  Skripsi  thesis. Universitas Muhammadiyah Surakarta
Devy,  K.,  &  Karjono.  (2020).  Pengembangan Wirausaha Dalam Meningkatkan Sumber Daya Isteri  Nelayan  Masyarakat  Pesisir  Kabupaten Batang. Jurnal Majalah Ilmiah Gema Maritim,
22 (2)
[DFID]  Department  for  International  Development. (1999). Sustainable  Livelihood  Guidance  Sheets Department  for International Development
[DFID]  Department  for  International  Development. (2001). Sustainable  Livelihood  Guidance  Sheets Department  for  International  Development,  No. 37-39 , Hlm. 53—55
[DKPKP]  Dinas  Kelautan  Perikanan  dan  Ketahanan Pangan.  (2020). Data  Statistik  Kelautan  dan Perikanan  Kabupaten  Pangandaran  Tahun 2020 . Dinas Kelautan Perikanan dan Ketahanan Pangan Kabupaten Pangandaran
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
Analisis Strategi Pengembangan Penghidupan Berkelanjutan Masyarakat Nelayan di  Desa Pananjung, Kecamatan Pangandaran | Najib, M.A et al Vol. 19, No. 1, Juni 2024, pp. 101-110
Fitroh,  F.  A.,  Barlian,  B.,  &  Patimah,  T.  (2023).  The Influence  Of  Occupational  Health  Safety  (K3) And  Workload  On  Work  Productivity  (A Research On Employees Of Pt. Nata Bersaudara Sejahtera  Tasikmalaya). Journal  of  Indonesian Management (JIM), 3 (3), 395—408 Hasbullah.  (2001). Dasar-Dasar  Ilmu  Pendidikan .  PT Raja Grafindo Persada
Hasriyanti, & Syarif, E. (2021). Strategi Pemberdayaan
Sumber  Daya  Laut  Melalui  Kearifan  Lokal Sistem  Punggawa-Sawi  Di  Desa  Palalakkang Kecamatan Galesong Kabupaten Takalar. Jurnal Environmental Science, 3 (2), 8—17 Kompas.  (2021). Hari  Ini  dalam  Sejarah:  Gempa  dan Tsunami Pangandaran, 668 Tewas. Tim Redaksi: Nur  Fitriatus  Shalihah  &  Rendika  Ferri Kurniawan. Publikasi Tanggal 17 Juli 2021 pukul 08:55  WIB. https://www.kompas.com/tren/ read/2021/07/17/085500365/hari-ini-dalam- sejarah--gempa-dan-tsunami-pangandaran- 668-tewas?page=all Maksimilianus, A. G. (2020). Pemberdayaan Masyarakat Nelayan  Berbasis Sustainable Livelihood di Pesisir Surabaya . CV Dream Litera Buana Mantiri,  Jeane,  &  Cynthia,  M.  (2020).  Partisipasi Masyarakat Dalam Ketentraman Dan Ketertiban Umum  Di  Desa  Imandi,  Kecamatan  Dumoga Timur, Kabupaten Bolaang Mongondow. Society,
8 (2)
Setiawan, D., Kiki, E., & Asep, N. (2022). Pemberdayaan Nelayan Pantai Pananjung Oleh Dinas Kelautan, Perikanan  dan  Ketahanan  Pangan  Kabupaten Pangandaran. Jurnal Unigal
Singarimbun, M., & Effendi, S. (2006). Metode Penelitian Survei . LP3ES Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D . Alfabeta
Undang-Undang  Republik  Indonesia.  (2003).  Undang- Undang  Republik  Indonesia  Nomor  20  Tahun 2003 Tentang Sistem Pendidikan Nasional
Wahyono,  &  Ary.  (2016).  Ketahanan  Sosial  Nelayan: Upaya  Merumuskan  Indikator  Kerentanan (Vulnerability)  Terkait  dengan  Bencana Perubahan Iklim. Jurnal Masyarakat Indonesia,
42 (2) Website  Desa  Pananjung.  (2022). Website  Resmi Pemerintah  Desa  Pananjung,  Kecamatan Pangandaran, Kabupaten Pangandaran . https:// pananjung-pangandaran.desa.id