DOI : https://doi.org/10.35457/translitera.v12i1.2228
Khairunnisa Nurul Azizah, Marfa Aully, Naufal Dhiya Ulhaq, Carlos Dewa Salim, Sandy Afla
Perang di Twitter Sebagai Strategi Komunikasi Pemasaran Digital (Analisis Jaringan Sosial Electronic Word-of-Mouth dari Produk Dr Martens di Twitter)
War on Twitter as a Digital Marketing Communication Strategy (Electronic Word-of-Mouth Social Network Analysis of Dr. Martens' Products on Twitter)
Khairunnisa Nurul Azizah 1 , Marfa Aully 2 , Naufal Dhiya Ulhaq 3 , Carlos Dewa Salim 4 , Sandy Afla 5
1-5 Universitas Padjajaran E-mail: khairunnisa19001@mail.unpad.ac.id 1 Artikel Info ABSTRAK Genesis Artikel: Diterima: 1 Februari 2023
Disetujui:
23 Maret 2023 Diterbitkan: 31 Maret 2023 Hal. 79-84
Perang  di  Twitter  merupakan  jenis  jaringan  sosial  yang  erat kaitannya  dengan  strategi  komunikasi  pemasaran word-of- mouth .  Perang  mengenai  #StopLyingDocmart  yang  populer pada  13-16  Mei  2022  memberikan  dampak  citra  baik  kepada produk  sepatu  Dr  Martens  atau  Docmart.  Penelitian  ini menganalisis  jaringan  sosial  dan  interaksi  yang  terbentuk melalui perang di Twitter mengenai produk Docmart.

## Kata Kunci:
Analisis jaringan sosial; Twitter; Perang di Twitter Keywords:
Social Network Analysis; Twitter; War on Twitter

## ABSTRACT
War on Twitter is a type of social network that is closely related to word-of-mouth marketing communication strategies. The war over  #StopLyingDocmart  which  was  popular  on  13-16  May 2022 had a good image impact on Dr Martens or Docmart shoe products.  This  study  analyzes  social  networks  and  interactions formed through Twitter regarding Docmart products.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  mode  busana  di  Indonesia  bersifat  dinamis.  Hal  tersebut  didorong  oleh berkembangnya potensi desainer lokal, tingkat perekonomian masyarakat yang semakin membaik, hingga  digitalisasi  yang  dapat  memadai  hampir  seluruh  permintaan  yang  ada.  Dengan  mudahnya akses  menuju  pasar,  masyarakat  dapat  mengakses  produk  lokal  hingga  produk  luar  negeri  yang mempunyai label ternama, baik secara resmi maupun melalui distributor.
Media sosial menjadi salah satu saluran pemasaran di dunia digital saat ini. Kekuatan media sosial  untuk  menciptakan  interaksi  dan  menyebarkan  pengaruh  digunakan  untuk  membangun hubungan kedekatan emosional dengan pelanggan. Strategi pemasaran yang diimplementasikan di media sosial, khususnya Twitter adalah word-of-mouth .
Pada  testimoni  yang  positif,  konsumen  lainnya  terpengaruh  untuk  menyikapi brand secara
DOI : https://doi.org/10.35457/translitera.v12i1.2228
positif,  meningkatkan  kuantitas  pembelian  produk,  serta  melakukan  promosi  dari  mulut  ke  mulut secara sukarela. Kerangka ini berpengaruh baik di Twitter maupun Facebook (Leung et al., 2015). Penelitian  lainnya  juga  menjelaskan  dampak  positif  dari  interaksi  antar  pengguna  di Twitter  dalam  mendiskusikan  produk  brand  terhadap  persepsi,  keputusan  pembelian konsumen,  sekaligus  membangun  hubungan  baik  antara  konsumen  dengan  brand  melalui thread atau microblogging (Jansen et al., 2009).
Salah satu label mode ternama luar negeri yang memasarkan produknya di Indonesia adalah Dr. Martens. Dr. Martens atau Docmart adalah merek sepatu dan pakaian dari Inggris yang dikenal dengan  kenyamanannya.  Docmart  menjadi  simbol  ekspresi  diri  yang  sengit  di  tengah  budaya pemuda  Inggris  (Dr.  Martens,  2022).  Sekian  dekade  berlalu,  pelanggan  Docmart  masih  loyal terhadap brand tersebut karena kenyamanannya.
Di  Indonesia,  Docmart  melakukan  berbagai  macam  strategi  penjualan,  salah  satunya  media sosial. Media sosial membentuk kesan brand terlibat dengan audiens mereka melewati pesan awal, dikarenakan  penggunaan  media  sosial  yang  sangat  tinggi,  dan  memungkinkan  untuk  menjangkau sebagian besar  target audiens . Pada sebuah survey  yang dilakukan oleh We Are  Social, pengguna media  sosial  di  Indonesia  pada  tahun  2022  mencapai  191  juta  pengguna  dari  273  juta  jiwa penduduk Indonesia (Kemp, 2022).
Pada pemakaian media sosial  sebagai bentuk strategi penjualan, label harus bersaing secara intens  dengan  label  lainnya  untuk  mendapatkan  perhatian  dan  mempertahankan  dampak  secara melekat  kepada  calon  konsumen.  Pada  akun  media  sosial  yang  dikelola,  Docmart  sering mengunggah foto produknya dengan menggunakan  seni visual fotografi, dan videografi mengenai produknya.  Selain  dari  kedua  hal  tersebut  Docmart  juga  sering  melakukan  kolaborasi  dengan individu  atau  kelompok  ternama  untuk  mempromosikan  produknya  kepada  publik.  Di  Indonesia sendiri  akun  media  sosial  lokalisasi  Docmart,  masih  menggunakan  taktik  yang  sama  seperti  akun media  sosial  induknya,  hanya  saja  menciptakan  tagar  baru  #DrMartensID  untuk  berinteraksi dengan audiens nya (Dr Martens Indonesia, 2022).
Produk Docmart mendapat respon yang variatif dari publik Indonesia, sebagian pihak merasa sepatu  Docmart  tidak  sesuai  dengan  apa  yang  dijanjikan,  yakni  nyaman  untuk  dipakai,  justru sebaliknya.  Pada  sisi  lain  ada  juga  pihak  yang  merasa  sepatu  Docmart  telah  menyampaikan  yang dijanjikan  hingga  tidak  sedikit  yang  menimbulkan  loyalitas  merek,  dimana  para  konsumen memiliki  persepsi  yang  positif  terhadap  sebuah  label,  memiliki  komitmen  terhadap  label, kecenderungan  untuk  meneruskan  pembeliannya  di  masa  yang  akan  datang,  dan  sebagian  dari mereka akan merasa wajib untuk membela produk tersebut apabila ada seseorang yang berpendapat dan  berargumen  negatif  terhadap  Docmart.  Dalam  menggambarkan  dan  mendeskripsikan  suatu jaringan  maupun  struktur  jaringan  yang  ada  di  media  sosial  digunakan  analisis  jaringan  pada dimensi komunikasi (Bakry, 2020).
Jaringan  sosial  yang  terdapat  pada  Twitter  terklasifikasi  dari  berbagai  individu  dengan kepentingan  dan  latar  bekakang  yang  berbeda.  Dalam  penelitan  ini  individu-individu  tersebut disatukan  dalam  suatu  isu  yang  berkaitan  dengan  pemasaran  sebuah  produk  di  jembatani  oleh sebuah  interaksi  yang  dibalut  oleh  berbagai  persuasi  yang  saling  berseberangan  (Bakry,  2020). Argumen  sebelumnya  sangat  berkaitan  dengan  model  pemasaran Word-of-Mouth (WOM),  model ini  meliki  pengaruh  yang  sangat  kuat  dalam  strategi  pemasaran  dimana  seorang  konsumen  rela untuk menceritakan pengalamanya kepada konsumen lain dan sanggup untuk melanjutkanya dalam kurun  waktu  tertentu  karena  merasa  mendapatkan value yang  diinginkan  dari  penggunaan  sebuah produk atau layanan tertentu (Syaukat, 2011).
Kasus  # stoplayingdocmart yang  dianalisis  pada  penelitian  ini  cenderung  kepada amplified WOM  dimana marketer berusaha  untuk  menggencarkan  atau  melancarkan  WOM  pada  lingkaran konsumen  yang  sudah ada di  Twitter  atau  ketika mereka mengembangkan forum-forum baru  atau threads .  Salah  satu  manfaat  dari  analisis  jaringan  adalah  untuk  mengetahui  pola  struktur komunikasi dalam suatu jaringan, dimana pola tersebut dapat mempengaruhi perilaku dalam sistem jaringan.  Hal  ini  juga  sangat  berkaitan  dengan  teori  komunikasi,  yaitu  Teori  Konveregensi
DOI : https://doi.org/10.35457/translitera.v12i1.2228
Simbolik.  Teori  tersebut  menjelaskan  bahwa  realitas  diciptakan  melalui  sebuah  komunikasi selanjutnya  komunikasi  mewujudkan  realitas  melalui  kesamaan  pengalaman  yang  didapat  oleh aktor atau individu terkait.
Selanjutnya teori ini juga mengasumsikan bahwa makna individual atau aktor terhadap suatu simbol mengalami konveregensi (penyatuan) yang pada akhirnya menjadi sebuah realitas bersama (Bakry,  2020).  Pada  analisis  jaringan  mengenai  hubungan  sosial  digunakan  Teori  Graf  (Teori Grafik) yang terklasifikasi dalam simpul dan ikatan ( edges ), link ( connection ), Node (Individu atau aktor organisasi dalam suatu jaringan)  dan  ikatan yang merupakan hubungan antar aktor. Struktur yang didasari oleh grafik ini sangat kompleks dan terdiri dari beberapa jenis relasi antar aktor.
Analisis jaringan dapat menjadi solusi dalam mempelajari relasi yang terkandung dalam pola jaringan  di  suatu  lingkungan  (Bakry,  2020).  Terdapat  beberapa  prinsip  dalam  teori  jaringan  atau teori graft, diantaranya:
1. Ikatan yang terjadi antar aktor bersifat simetris (saling mengenal satu sama lain)
2. Ikatan antar aktor tersebut perlu dianalisis dalam konteks yang lebih luas
3. Ikatan sosial yang terjalin dapat membentuk berbagai pola jaringan
4. Ikatan yang tidak simetris dapat menimbulkan tidak meratanya penyebaran sumber daya
5. Tidak  meretanya  sumber  daya  dapat  menimbulkan  dua  efek,  yaitu  kerjasama  ataupun kompetisi
Dirujuk  pada  media  sosial  twitter  dapat  dilihat  perbedaan  argumen  yang  kontras  mengenai produk  ini. Username bernama  @milkylatte  membuat  sebuah tweet di  Twitter  mengenai kekecewaannya terhadap produk Docmart. Pernyataan tersebut mendapat berbagai macam balasan oleh  banyak  pengguna  Twitter,  banyak  dari  mereka  mendukung  pernyataan  tersebut  dan  banyak juga dari mereka yang menentang hal  itu, dan tidak  sedikit dari mereka yang melontarkan hinaan kepada  pengunggah  awal.  Pengguna  yang  menentang  pernyataan  tersebut  sebagian  besar menyatakan  pendapat  pribadi  mereka  tanpa  berpendapat.  Argumen  tersebut  dilihat  oleh  beberapa pengguna  terverifikasi  Twitter  yang  ikut  dalam  berargumen  dalam  membela  Docmart.  Perang  di Twitter  ini  meningkatkan  tingkat  kepopuleran  Docmart  di  Twitter  selama  hampir  satu  minggu periode 13 Mei - 16 Mei 2022.

## METODE  PENELITIAN
Pada penelitian ini menggunakan metode penelitian Social Network Analysis (SNA). Metode ini  berfokus  pada  hubungan  atau  relasi  antar  aktor  atau  yang  lebih  sering  disebut node yang nantinya  akan  menjadi  bahan  analisis  dalam  suatu  jaringan  tertentu.  Metode  ini  tentunya  berbeda dengan  metode  ilmu  sosial  lainnya  yang  biasanya  berfokus  pada  data  atribusi,  sedangkan  SNA berfokus pada relasi antar aktor (Bakry & Kusmayadi, 2021).
Metode pendekatan SNA digunakan untuk menganalisis struktur sosial dan mendeskripsikan dimana posisi aktor dan dimana posisi aktor utama sebagai pemeran kunci dalam struktur jaringan tersebut.  Lebih  jauh  lagi  metode  SNA  dapat  memberi  informasi  mengenai  pola  struktur  jaringan, intensitas aktor-aktor di dalamnya, dan peran mereka masing-masing (Bakry, 2020). Pengumpulan data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik  penambangan  teks  atau text  mining dengan web netlytic.org dan dianalisis dengan gephi.
Pada web tersebut  peneliti  memasukan keywords #stoplyingdocmart  yang  ada  pada  semua akun  Twitter.  Data-data  yang  terkumpul  berasal  dari  akun-akun  Twitter  yang  melakukan tweet, retweet , mention ,  dan reply dengan  mencantumkan  tagar  tersebut.  Setelah  itu  peneliti  juga melakukan  pengecekan  kembali  data  tersebut  untuk  memisahkan tweet yang  relevan  dengan bahasan  penelitian  agar  memudahkan  dalam  proses  analisis  selanjutnya.  Tahapan  selanjutnya adalah  melakukan name  generator untuk  mengetahui  aktor-aktor  yang  ikut  terlibat  dalam percakapan menggunakan #stoplyingdocmart.
Selanjutnya  melakukan name  interpreter untuk  mengetahui  bagaimana  relasi  yang  terjadi pada  aktor-aktor  tersebut.  Setelah  tahapan  tersebut,  dilanjutkan  dengan  tahap  analisis  data  untuk
DOI : https://doi.org/10.35457/translitera.v12i1.2228
mengidentifikasi  tipe  relasi  jaringan  dan  sentralitas  aktor.  Tahapan  ini  menggunakan  teori  graf sebagai  acuan  untuk  menganalisis  jaringan  #stoplyingdocmart.  Berikut  merupakan  rancangan analisis data penelitian berdasarkan tahapan-tahapan yang telah dilakukan di atas:
Tabel 1 . Rancangan analisis data penelitian
Level Analisis Unit Analisis Output Informasi Tipe Relasi Jaringan Relation Type Apa saja tipe relasi yang terbentuk Relation Pattern Bagaimana bentuk atau visualisasi pola komunikasi dari relasi jaringan ini Network Connection Bagaimana arah hubungan relasi dari jaringan ini
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  penelitian  ini  berfokus  pada  level sistem yaitu tipe relasi jaringan. Dalam tipe relasi jaringan terdapat tiga komponen yang dianalisis, yaitu relation  type (tipe  relasi), relation  pattern (pola  relasi),  dan network  connection (hubungan jaringan). Terdapat beberapa tipe relasi yang nantinya bisa ditemukan dalam sebuah jaringan sosial, yaitu one  mode dan two  mode , directed dan undirected ,  simetris  dan  asimetris,  serta weighted ( valued ) dan unvalued (Cho et al., 2021).

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Peneliti  melakukan  analisis  jaringan  sosial  dengan  kata  kunci  “lying  docmart”  selama periode  13  -  16  Mei  2022  di  Twitter.  Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan  dengan menggunakan  Netlytic  dan  Gephi,  peneliti  menemukan  bahwa  dalam  jaringan  ditemukan  adanya dua  aktor  utama  yang  menjadi  informan  utama  bagi  aktor-aktor  lain  di  dalam  jaringan,  dimana kedua aktor tersebut merupakan individu yang tidak tergabung dalam lembaga.
Tipe yang pertama adalah one mode dan two mode dimana perbedaannya terdapat pada aktor atau node jika dalam  sebuah jaringan terdiri  dari satu jenis aktor seperti  individu ke individu atau lembaga ke lembaga maka termasuk dalam one mode . Sebaliknya jika dalam sebuah jaringan terdiri dari dua jenis aktor seperti individu ke lembaga maka termasuk ke dalam two mode . Tipe  yang  kedua  adalah directed dan undirected dimana  perbedaannya  terdapat  pada  peran masing-masing  aktor  dalam  sebuah  jaringan  sosial.  Pada  tipe directed masing-masing  aktor memiliki peran yang berbeda bisa aktif dan pasif, sedangkan pada undirected masing-masing aktor memiliki  peran  yang  sama.  Tipe  yang  ketiga  adalah  simetris  dan  asimetris  dimana  perbedaannya terdapat pada arah edge atau relasi aktor satu dengan yang lainnya.
Pada  tipe  simetris  relasi  aktor  berjalan  satu  arah  antara  satu  dan  lainnya,  sedangkan  pada asimetris  relasi  aktor  berjalan  dua  arah  antara  satu  dan  lainnya.  Tipe  yang  keempat  atau  yang terakhir  adalah weighted ( valued )  dan unvalued dimana  perbedaannya  terdapat  pada  bobot informasi  kedekatan  aktor  satu  sama  lain.  Semakin  tinggi  bobotnya  maka  tipe  jaringan  tersebut termasuk  ke  dalam  tipe weighted ( valued ),  sebaliknya  jika  semakin  sedikit  atau  tidak  memiliki bobot informasi maka termasuk dalam tipe unvalued (Cho et al., 2021).
Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  dalam  tipe  relasi  pertama,  jaringan  ini merupakan jaringan dengan tipe one mode .
DOI : https://doi.org/10.35457/translitera.v12i1.2228
Khairunnisa Nurul Azizah, Marfa Aully, Naufal Dhiya Ulhaq, Carlos Dewa Salim, Sandy Afla
Gambar 1. Jaringan komunikasi lying docmart (peneliti, 2022)
Pada  jaringan  ini  juga  peneliti  menemukan  bahwa  kedua  aktor  utama  memiliki  peran  yang relatif sama dalam menyebarkan informasi yaitu sebagai informan utama. Kedua aktor utama juga cenderung memiliki hubungan dengan mayoritas aktor luar. Hal ini menunjukkan bahwa dalam tipe kedua,  tipe  yang  ditunjukkan  dalam  relasi  ini  adalah  tipe undirected dimana  kedua  aktor  utama memiliki peran yang sama.
Pada  tipe  jaringan  yang  ketiga,  kedua  aktor  utama  cenderung  hanya  memberikan  informasi satu  arah,  dan  jarang  merespon  tanggapan  yang  diberikan  oleh  aktor  lainnya.  Hal  ini  bisa  jadi dikarenakan  aktor  lainnya  yang  mencapai  lebih  dari  1.000  aktor,  sehingga  tidak  memungkinkan bagi aktor utama untuk berinteraksi dengan aktor-aktor lainnya dan hanya fokus saling berinteraksi antar dua aktor utama saja. Berdasarkan hal tersebut, dapat dikatakan bahwa tipe relasi ketiga yang ditunjukkan pada jaringan tersebut merupakan tipe asimetris.
Gambar 2. The Degree Distribution of a network (peneliti, 2022)
Berdasarkan  analisis  mengenai weighted  degree yang  dilakukan  kepada  jaringan  tersebut, didapatkan average weighted degree sebesar 1.673. Berdasarkan bagan di atas, dapat dilihat bahwa
DOI : https://doi.org/10.35457/translitera.v12i1.2228
kebanyakan titik cenderung berada di dekat angka 0 dan di antara angka 1.500-2.000. Berdasarkan data  tersebut,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  bobot  informasi  yang  diberikan  antar  aktor  cenderung tinggi.  Oleh  sebab  itu,  dalam  tipe  relasi  ke-empat,  dapat  dikatakan  bahwa  jaringan  tersebut merupakan jaringan dengan tipe weighted (valued) .

## KESIMPULAN  DAN  SARAN
Strategi marketing  word-of-mouth menjadi  salah  satu  strategi marketing yang  dapat diterapkan  di  Twitter.  Hal  ini  bertujuan  membangun  citra  yang  baik  dikarenakan  konsumen  lebih percaya kepada testimoni organik. Dalam analisis jaringan sosial yang bersangkutan dengan produk Docmart  melalui  perang  di  Twitter  dengan  #stoplyingdocmart,  terdapat  perang  ini  berhasil menghasilkan  interaksi  yang  cukup  banyak  dalam  kurun  waktu  4  hari.  Interaksi  ini  menunjukkan tipe relasi one-mode dengan kedua aktor utama berperan sebagai informan utama. Dalam interaksi antar tweet ,  keseluruhan tweet lainnya  berfokus  pada  kedua  aktor  utama  dengan  tipe  asimetris dengan  bobot  informasi  yang  diberikan  antar  aktor  cukup  tinggi.  Ini  meningkatkan  popularitas produk  Docmart  secara  tidak  langsung  dengan  adanya  perang  mengenai  kualitasnya  dan memberikan dampak citra baik kepada produk Docmart.

## REFERENSI
Bakry,  G.  N.,  &  Kusmayadi,  I.  M.  (2021).  Peran  Pers  Sebagai  Aktor  Gerakan  Digital  Tagar #SolidaritasUntukNTT di Twitter. Jurnal Kajian Jurnalisme , 5 (1), 98-114
Bakry,  G.  N.  (2020).  Struktur  Jaringan  Pengguna  Twitter  dengan  Tagar#  Bandunglawancovid19.
Jurnal Komunikasi Global , 9 (2), 209-229
Cho,  J.,  Lei,  J.,  Tan,  H.,  &  Bansal,  M.  (2021,  July).  Unifying  vision-and-language  tasks  via  text generation. In International Conference on Machine Learning (pp. 1931-1942). PMLR.
Dr.  Martens.  (2022,  June  9). About  Us  |  History .  Dr.  Martens.  Retrieved  June  9,  2022,  from https://www.drmartens.com/uk/en_gb/history
Dr  Martens  Indonesia.  (2022,  June  9). Dr  Martens  Indonesia  (@DocmartID) .  Twitter.  Retrieved June 9, 2022, from https://twitter.com/docmartid
Jansen,  B.,  Zhang,  M.,  Sobel,  K.,  &  Chowdury,  A.  (2009).  Twitter  Power:  Tweets  as  Electronic Word of Mouth. Journal Of The American Society For Information Science And Technology , 60 (11), 2169-2188.
Kemp, S. (2022, February 15). Digital 2022: Indonesia — DataReportal – Global Digital Insights . DataReportal.  Retrieved  June  9,  2022,  from  https://datareportal.com/reports/digital-2022- indonesia
Leung,  X.,  Bai,  B.,  &  Stahura,  K.  (2015).  The  Marketing  Effectiveness  of  Social  Media  in  The Hotel  Industry:  A  Comparison  of  Facebook  and  Twitter. Journal  of  Hospitality  &  Tourism Research , 39 (2), 147-169. McQuail,  D.,  &  Deuze,  M.  (2019). McQuail's  Media  and  Mass  Communication  Theory (D. McQuail, Ed.). SAGE Publications, Limited.
Syaukat,  Y.  (2011).  The  impact  of  climate  change  on  food  production  and  security  and  its adaptation programs in Indonesia. J. ISSAAS, 17(1), 40-51.