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

## 1

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

## Analisis Kebijakan Zona Inti Kawasan Konservasi Perairan, Pesisir, dan Pulau-Pulau Kecil di Kepulauan Seribu
Policy Analysis of Core Zone in Marine Conservation Areas, Coastal and Small Islands in Seribu Island
Adi Muliadi 1 , Soeryo Adiwibowo 2 , Yonvitner 2 , *Donwill Panggabean 2 , Eha Saleha 2 , Rinda Noviyanti 3 , dan Jan Hotman 4
1 Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor Jl. Raya Dramaga, Kampus IPB Dramaga Bogor, 16680, Indonesia
2 Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Institut Pertanian Bogor Jl. Raya Dramaga, Kampus IPB Dramaga Bogor, 16680, Indonesia 3 Sekolah Pascasarjana, Universitas Terbuka Jl. Cabe Raya, Pondok Cabe, Kota Tangerang Selatan 15437, Indonesia 4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Terbuka
Jl. Cabe Raya, Pondok Cabe, Kota Tangerang Selatan 15437, Indonesia International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

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

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

## A B S T R A C T
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential  actors  of  hate  speech  in  social  networks,  one  of  which  is  the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1 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
Zona inti Kawasan Konservasi Perairan Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil (KKP3K) dapat menghadapi ancaman antropogenik alami maupun karena dampak kebijakan dan ego sektoral. Tujuan penelitian ini untuk mengkaji aspek  ekologi,  sosial,  dan  ekonomi  di  kawasan  konservasi  Kepulauan  Seribu  sehingga  dapat  menghasilkan skenario terbaik setelah terbitnya Peraturan Pemerintah Nomor 27 tahun 2021 tentang perubahan zona inti KKP3K. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan empiris. Data primer diperoleh melalui Focus  Group  Discussion  (FGD) dan  wawancara  serta  data  sekunder  dari  studi  dokumentasi  dengan skenario menggunakan analisis trade-off . Hasil penelitian menunjukkan skenario terbaik (rata-rata 57) adalah skenario  B  (zona  inti  digunakan  untuk  ekowisata  berkelanjutan)  karena  mengedepankan  asas  keberlajutan lingkungan sebagai salah satu aset dalam mendorong pariwisata. Skenario A (zona inti tidak perlu dirubah) menjadi alternatif kedua karena pembatasan aktifitas melalui sistem zonasi positif terhadap keberlanjutan ekologi lingkungan,  sedangkan  skenario  C  (zona  inti  digunakan  untuk  ekonomi)  menggambarkan  perubahan  aspek ekologi, ekonomi dan sosial yang berdampak negatif terhadap ekologi dan hanya berimplikasi positif terhadap aspek  ekonomi  dan  sosial.  Dasar  legalitas  dari  perubahan  zona  inti  yang  digunakan  untuk  proyek  strategis nasional akan menimbulkan dampak sosial dan ekologi, oleh karena itu perubahan terhadap zona inti mestinya tidak perlu dilakukan kecuali dapat memberikan alternatif yang bermuara pada penyelarasan dan peningkatan aspek ekologi, ekonomi, dan sosial pada kawasan tersebut .
Kata Kunci: kawasan konservasi; zona inti; pesisir; analisis trade-off

## ABSTRACT
The core zone of the Coastal Marine Protected Area and Small Islands (KKP3K) can face anthropogenic, natural threats, as well as due to the impact of sectoral policies and egos. The purpose of this study is to examine the ecological, social, and economic aspects of the Thousand Islands conservation area so that it is expected to produce the best scenario related to the issuance of Government Regulation Number 27 of 2021 concerning changes in the KKP3K core zone. This research uses quantitative methods with an empirical approach and uses primary data obtained through Focus Group Discussion (FGD) and interviews as well as secondary data from documentation studies screened with scenarios using trade-off analysis. The results showed that the best scenario (average 57) was scenario B (core zone used for sustainable ecotourism)  because  it  prioritized  the  principle  of  environmental  sustainability  as  one  of  the  assets  in  encouraging tourism. Scenario A (core zone does not need to be changed) is the second alternative because restrictions on activities through the zoning system positivelly on the sustainability of environmental ecology, while scenario C (core zone is used for economics) describes changes in ecological, economic and social aspects that can produce negative impacts on ecology and only have positive implications for economic and social aspects. The legality basis of changes to core zones used for national strategic projects will have social and ecological impacts, therefore changes to core zones should not be necessary unless they provide alternatives that lead to alignment and improvement of ecological, economic, and social aspects of the region.
Keywords: conservation areas; core zones; coast; trade-off analysis
Diterima tanggal : 3 Juni 2023
Perbaikan naskah: 15 Januari 2024 Disetujui terbit   : 6 Maret 2024
*Korespodensi penulis:
Email: donwill@ecampus.ut.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v14i1.12789 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
Kawasan  konservasi  memiliki  nilai  penting untuk  menjaga  keberlanjutan  ekosistem  pesisir (Hastuty,  2015;  Cahyani,  2018;  Nengsih,  2020; Wibowo et  al., 2022;  Corachea et  al., 2023; Triwibowo,  2023).Pentingnya  kawasan  konservasi bagi keanekaragaman hayati menjadi fokus kebijakan di  dunia  dan  juga  Indonesia.  Sebagai  salah  satu negara yang meratifikasi Konvensi Keanekaragaman Hayati  melalui  Undang-Undang  Nomor  5  Tahun 1994 tentang Pengesahan United Nations Convention
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
on  Biological  Diversity (Konvensi  Perserikatan Bangsa-Bangsa mengenai Keanekaragaman Hayati), pemerintah  memiliki  target  pada  pencapaian komitmen  global  dalam  Aichi  target  11/SDGs  14 (Soemodinoto et  al. ,  2018).  Pemerintah  Indonesia melalui  kebijakan  yang  dikeluarkan  oleh  Menteri Kelautan  dan  Perikanan  (Menteri  KP),  telah menetapkan seluas 28,4 juta hektar atau 8,73% dari luas perairan di Indonesia hingga tahun 2021 dan berkomitmen  menetapkan  10%  dari  luas  perairan Indonesia  atau  sekitar  32,5  juta  hektar  sebagai kawasan konservasi pada tahun 2030 (Subekti, 2020; Rusandi et al., 2021; Setiawan, 2022).
Komitmen tersebut seolah bertolak belakang dengan lahirnya kebijakan perubahan terhadap zona inti kawasan konservasi. Perubahan status zona inti pada KKP3K mulai tersurat saat ditetapkannya UU Nomor 27 Tahun 2007 pasal 30 dan tertuang kembali pada UU Nomor 1 Tahun 2014 tentang Perubahan atas UU Nomor 27 Tahun 2007. Lebih lanjut, UU Nomor 1 Tahun 2014 diubah dengan UU Nomor 11 Tahun  2020  tentang  Cipta  Kerja  dan  menurunkan Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 27 Tahun 2021 tentang  Penyelenggaraan  di  Bidang  Kelautan  dan Perikanan. Secara lebih rinci, Peraturan Pemerintah Nomor  27  Tahun  2021  secara  tegas  mengatur bahwa perubahan peruntukan dan fungsi zona inti pada  kawasan  konservasi  untuk  eksploitasi  dapat dilakukan dalam rangka pelaksanaan Proyek Strategis Nasional  (PSN).  Penelitian  sejenis  yang  telah dilakukan  sebelumnya  di    Kepulauan  Seribu  oleh Sambali et al . (2015), Anandar & Laksmono (2020), Afdan et al . (2022), Ahmad & Wahidin (2023), dan Cordova et al . (2024)  membahas perihal kebijakan, zona kawasan konservasi serta perubahan zona inti. Penelitian-penelitian  tersebut  menjelaskan  bahwa setiap  perubahan  yang  dilakukan  terkait  zona  inti pada kawasan konservasi harus menetapkan kriteria perubahan yang sangat spesifik dan ketat, karena akan menimbulkan dampak yang sangat besar baik bagi lingkungan  maupun  kehidupan  sosial  masyarakat pesisir,  namun  penelitian-penetian  tersebut  belum menyertakan implikasi ekologi, ekonomi, dan sosial sebagai  skenario  utama.  Mengingat  peran  penting zona inti, seharusnya dari awal tidak diperbolehkan adanya perubahan peruntukan dan fungsi zona inti sama  sekali,  terlebih  apabila  semata-mata  hanya untuk  kepentingan  ekonomi  (Chikmawati,  2013; Kusumaningtyas, 2015; Rustandi, 2019; Ahmad & Wahidin, 2023).
Kebijakan  serta  aturan  turunannya  dinilai cenderung  melegalkan  dan  memberi  legitimasi eksploitasi  sumberdaya  alam  dalam  skala  besar (Setiawan, 2022; Afdan et al ., 2022; Estradivari et al ., 2022; Cunha et al ., 2023; Jompa et al ., 2023;
Suparyana et al.,2023;  Ahmad  &  Wahidin,  2023; Thomas et al ., 2024). Sementara itu, pemaksimalan pengelolaan  dalam  konservasi  masih  belum menjadi sebuah prioritas yang seimbang. Dari 167 kawasan konservasi yang berada di bawah yurisdiksi Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  (KKP)  serta pemerintah  daerah/provinsi,  hanya  14%  (24 kawasan) yang dikelola dan masih dalam peringkat minimum (Rusandi, 2020).
Perubahan  status  zona  inti  menunjukkan indikasi  pengubahan  pola  pengelolaan  yang  akan berdampak pada ketidakstabilan dalam pemanfaatan ekosistem  dan  berujung  pada  kerusakan  sumber daya  pesisir  dan  laut.  Kemudahan  investasi  dalam dalih  pembangunan  ekonomi  menjadi  sorotan dari  pembentukan  perundang-  undangan  tentang perubahan zona inti yang nantinya akan berdampak negatif  pada  kawasan  tersebut.  Hal  ini  didukung dengan argumen Russell (1974), yang menyatakan bahwa  pengakuan  terhadap  ketergantungan, subjektivitas,  sifat  buatan,  dan  kedinamisan masalah-masalah kebijakan membuat kita berhati- hati terhadap kemungkinan terjadinya konsekuensi yang  tidak  terduga  ketika  suatu  kebijakan  dibuat dan  diterapkan  berdasarkan  pada  pemecahan/ solusi  yang  tepat  tetapi  terhadap  masalah  yang salah. Perlu dipahami bahwa proses pembangunan belum  dapat  menjadi  indikator  bahwa  suatu wilayah dapat berkembang sesuai dengan arah dan orientasi  pengembangan  yang  diharapkan,  yakni kesejahteraan,  kelestarian,  serta  kemakmuran bangsa. Pembangunan yang dilaksanakan cenderung menimbulkan dampak negatif terhadap masyarakat dan sumberdaya alam (Suaedi, 2015).
Berdasarkan uraian tersebut, tujuan penelitian ini  adalah  untuk  mengkaji  implikasi  ekologi, ekonomi,  dan  sosial  serta  menentukan  skenario terbaik dari perubahan status zona inti yang tertuang pada PP Nomor 27 Tahun 2021 Pasal 2(a), sehingga dapat  memberikan  rekomendasi  bagi  pengelolaan kawasan konservasi perairan di Indonesia.
Penelitian  ini  bersifat  kuantitatif  melalui pendekatan  empiris.  Penelitian  ini  dilaksanakan pada  rentang  waktu  April  2022  sampai  Desember 2022. Penelitian ini dilakukan diwilayah Kepulauan Seribu  Utara,  Kabupaten  Kepulauan  Seribu,  dan wilayah  TNKpS.  Data  primer  yang  diperoleh melalui Focus  Group  Discussion dan  wawancara serta  data  sekunder  dari  studi  dokumentasi  yang kemudian  diskenariokan  dengan  menggunakan analisis trade-off. Penelitian kuantitatif adalah jenis penelitian  yang  menggunakan  angka-angka  dalam memproses  data  untuk  menghasilkan  informasi yang terstruktur Sinambela (2021). Creswell (2012)
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
menjelaskan  penelitian  kuantitatif  mewajibkan seorang  peneliti  untuk  menjelaskan  bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel yang lainnya. Pendekatan  empiris  menekankan  pada  penjelasan berbagai  sebab  dan  akibat  dari  suatu  kebijakan publik tertentu. Menurut Dunn (2003) pendekatan empiris  memiliki  pertanyaan  utama  yang  bersifat faktual dan ragam informasi yang dihasilkan serta tipe informasinya bersifat deskriptif dan prediktif. Deskripsi  memungkinkan  untuk  menghasilkan informasi tentang sebab-sebab masa lalu dan akibat dari  kebijakan  sedangkan  prediksi  memungkinkan kita  untuk  menghasilkan  informasi  tentang konsekuensi dari kebijakan.
Metode pengumpulan data berdasarkan jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer  dan  data  sekunder.  Data  primer  diperoleh dari wawancara dan FGD ( Focus Group Discussion) dengan stakeholder yang memiliki keterkaitan baik secara  langsung  maupun  tidak  langsung  dengan kebijakan  yang  terkait  dengan  perubahan  status zona inti pada kawasan konservasi perairan, pesisir, dan pulau-pulau kecil. Data sekunder diperoleh dari studi literatur/dokumentasi ( library research) melalui analisis  isi  (c ontent  analysis )  mengenai  dokumen- dokumen yang  nantinya  terkait  dan  digunakan untuk mendeskripsikan keadaan ekonomi, ekologi, serta sosial-budaya wilayah pesisir Kepulauan Seribu yang  kemudian  digunakan  sebagai  dasar  dalam menentukan stakeholder ,  kriteria,  skenario  dan dampaknya,  serta  prioritas  kebijakan  perubahan status zona inti KKP3K   Pengumpulan data primer dilakukan  dengan  diskusi  berkelompok  terfokus ( focus  group  discussion /FGD)  dan  Wawancara mendalam  ( in-depth  interview )  dilaksanakan  pada bulan Agustus dan September 2022. Kegiatan FGD ini  dilaksanakan  pada  kondisi  pandemi  Covid-19 sehingga  dilakukan  secara  secara  daring  (dalam jaringan) melalui platform Zoom Meeting dengan 181 peserta yang memiliki latar belakang berbeda-beda, yaitu: Instansi pemerintah, LSM lokal dan nasional, akademisi,  masyarakat  pesisir  serta  media.    Data sekunder diperoleh dari studi literatur/dokumentasi ( library  research )  melalui  jurnal,  artikel,  laporan resmi  atau  arsip  dokumen  yang  bersumber  pada instansi dan lembaga yang terkait.
Tahapan-tahapan dalam penelitian ini, yaitu: 1)  meneliti  dan  menganalisis  kondisi  eksisting ekologi, ekonomi, dan sosial kawasan konservasi dan zona intinya; (1) Zona inti pada kawasan konservasi dengan  kategori  taman,  harus  memenuhi  kriteria luasan paling sedikit 10% dari luas Ekosistem dan/ atau luas habitat biota target konservasi; (2) Zona inti pada kawasan konservasi dengan kategori suaka,
harus  memenuhi  kriteria  luasan  paling  sedikit 70%  dari  luas  habitat  biota  target  konservasi;  (3) Zona inti pada kawasan konservasi dengan kategori kawasan  konservasi  maritim,  harus  memenuhi kriteria:  a.  bagian  dari  daerah  perlindungan  adat yang menurut ketentuan adat sangat disakralkan; b. lokasi pada bagian yang terdapat infrastruktur adat yang menurut ketentuan adat harus dilestarikan; c. lokasi pada bagian yang terdapat benda peninggalan sejarah; dan/atau d. tempat ritual keagamaan yang karena  sifatnya  tidak  boleh  diganggu  (KKP,2015; Kusumaningtyas,  2015;  Nengsih,  2020;  Permen KP  No.  25/2021).  2)  Menentukan  kriteria,  sub- kriteria, skenario kebijakan perubahan zona inti; 3) Menganalisis dampak terhadap kawasan konservasi dan zona inti; serta 4) Menentukan implikasi dan prioritas  skenario  kebijakan  berdasarkan  hasil analisis.
Skenario Implikasi Perubahan Status Zona Inti KKP3K
Penentuan serangkaian skenario disesuaikan  dengan    kondisi  wilayah  pesisir, potensi    pengembangan  wilayah,  permasalahan pembangunan,  dan  keinginan stakeholder dalam pembangunan wilayah pesisir serta tujuan dari PSN dalam  perubahan  status  zona  inti  KKP3K.  Dalam Peraturan Presiden (PERPRES) Nomor 109 tahun 2020  disebutkan  bahwa  PSN  adalah  proyek  dan/ atau  program  yang  dilaksanakan  oleh  pemerintah, pemerintah  daerah,  dan  atau  badan  usaha  yang memiliki  sifat  strategis  untuk  peningkatan pertumbuhan dan pemerataan pembangunan dalam rangka  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat dan  pembangunan  daerah.  Pada  kenyataannya, PSN tidak hanya berdampak positif, namun dapat pula  mengakibatkan  kerusakan  dan  penurunan kualitas  lingkungan.  Terlebih  apabila  kerusakan tersebut  bersifat  masif  dan  dapat  secara  langsung maupun  tidak  langsung  berdampak  kepada kehidupan  sosial  masyarakat  (Sofiyah,  2009:  Nisa et  al .,  2019;  Baringbing,  2021;  Yunitawati  & Clifton,  2021;  Wardana,  2022;  Teniwut et  al ., 2023; ), Skenario dan kriteria perlu dikembangkan dengan  berpegang  pada  prinsip  kehati-hatian melalui  konsultasi  dengan  pakar  dan  pemangku kepentingan  terkait  dan  melibatkan  wawancara dan  diskusi.  Skenario  kebijakan  perubahan  status zona  inti  KKP3K  sebagaimana  tertuang  dalam PP  Nomor  27  tahun  2021  yang  dianalisis  adalah pembangunan  infrastuktur  penunjang  dan  utama serta pembangunan sektor pariwisata dengan basis yang  lebih  baik  sebagai  dasar  dalam  peningkatan kualitas ekonomi masyarakat.
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 Kebijakan Zona Inti Kawasan Konservasi Perairan, Pesisir, dan Pulau-Pulau Kecil di Kepulauan Seribu | Muliadi., et al Vol. 14, No. 1, Juni 2024, pp. 1-13
Perubahan  status  zona  inti  KKP3K
diperuntukkan untuk berbagai tindakan pembangunan dalam bingkai kepentingan nasional dan  percepatan  investasi  untuk  memenuhi  target pertumbuhan  ekonomi  Indonesia.  Mengacu  pada rencana  pembangunan  jangka  menengah  nasional (RPJMN) 2020-2024, target pertumbuhan ekonomi Indonesia adalah 6% dalam 5 tahun. Rencana arahan tersebut  merekomendasikan  agar  pertumbuhan  ini dihasilkan  salah  satunya  melalui  pembangunan insfrastruktur dan pariwisata.
Pembangunan  insfrastruktur  mencakup beberapa proyek yang bersifat fisik yang bertujuan menghubungkan kawasan produksi dengan kawasan distribusi, mempermudah akses, dan mempercepat peningkatan  nilai  tambah  perekonomian  rakyat. Sebagai  contoh  adalah  perencanaan  reklamasi, jalan  tol,  pelabuhan-pelabuhan  besar,  kawasan industri  dan  fasilitas  energi.  Pembangunan  yang dilakukan dengan tujuan investasi diasumsikan akan berdampak pada sektor-sektor penting dalam bidang ekonomi  dan  juga  sosial.  Pembangunan  ekonomi akan  menunjang  insfrastruktur  untuk  mencapai pemerataan  pembangunan  dan  meningkatkan lapangan  kerja.  Pengembangan  ini  diasumsikan dapat  ditingkatkan  hingga  10%  per  tahun  pada bidang keahlian menengah dan tinggi. Peningkatan ini dapat berpengaruh positif terhadap aspek-aspek ekonomi  dan  sosial  secara  umum  tetapi  dapat menurunkan  aspek  lingkungan  spesifik  terhadap sumber daya dan kualitas lingkungan perairan.
PERMEN  KP  Nomor  25  tahun  2021 menjabarkan  bahwa  zona  inti  adalah  bagian  dari kawasan  konservasi  di  wilayah  pesisir  dan  pulau- pulau kecil yang dilindungi, yang ditujukan untuk pelindungan habitat dan populasi sumber daya pesisir dan pulau-pulau kecil serta pemanfaatannya hanya terbatas untuk penelitian. Pasal 3 ayat 1 perubahan status  zona  inti  pada  kawasan  konservasi  untuk kegiatan pemanfaatan hanya dapat dilakukan dalam rangka pelaksanaan kebijakan nasional yang diatur dengan  peraturan  perundang-undangan.  Dimana dalam  kebijakan  tersebut  yang  dimaksud  dengan kebijakan nasional adalah PSN. Oleh karena itu salah satu skenario yang ditetapkan harus mencerminkan peningkatan  pada  sektor  pembangunan  ekonomi yang  ditunjang  oleh  peningkatan  pembangunan insfrastruktur.  Skenario  di  Kepulauan  Seribu diasumsikan  bahwa  hal  ini  akan  terjadi  melalui peningkatan  pembangunan  insfrastruktur  fisik dan  energi,  skenario  lainnya  harus  mencerminkan apa yang akan terjadi jika pertumbuhan tetap pada kondisi  yang  alami,  yang  mencerminkan  ’dengan’ dan ’tanpa’ adanya kebijakan untuk mengintervensi.
Perlu menjadi perhatikan juga bahwa dalam PERMEN  KP  Nomor  31  tahun  2020  tentang pengelolaan  kawasan  konservasi,  pengaturan kawasan zona inti menjadi semakin spesifik kepada objek konservasinya bukan lagi pada pengalokasian lokasi perlindungannya. Pada pasal 13 menjelaskan, selain  peningkatan  dalam  sektor  insfrastruktur, peningkatan regulasi, dan peningkatan sumber daya manusia juga penting dilaksanakan dalam menunjang pariwisata  yang  berkelanjutan.  Selain  pengawasan dalam  proses  perencanaan,  evaluasi  juga  penting dilakukan untuk melihat seberapa efektifnya konsep wisata berkelanjutan guna mendukung peningkatan aspek  pembangunan  berkelanjutan.  Oleh  karena itu, dalam skenario perubahan zona inti yang juga dipilih harus mewakili dari pembangunan ekonomi (sektor  pariwisata)  dengan  konteks circular atau berkelanjutan, skenario lainnya harus mencerminkan tidak  adanya  perubahan  skenario.  Pengembangan pariwisata  dan  pembangunan  insfrastruktur dipilih  sebagai driver untuk  membentuk  alternatif skenario  masa  depan  pembangunan,  setiap driver didasarkan  pada  ’tidak  ada  dan  adanya  perubahan’ yang realistis.
Berdasarkan  kondisi  dan  asumsi  tersebut, dirumuskan  skenario  kebijakan  perubahan  status zona inti KKP3K. Jumlah skenario yang ditentukan adalah 3 skenario yang terdiri atas status quo dan 2 skenario alternatif. Skenario-skenario ini merupakan kombinasi yang memungkinkan dari tujuan kegiatan PSN.  Rangkuman  skenario  kebijakan  tersebut disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Skenario Perubahan Status Zona Inti KKP3K.
No Kode Skenario 1 A  Zona inti tidak perlu dirubah ( Status Quo ) 2 B Zona inti digunakan untuk ekowisata 3 C Zona inti digunakan untuk ekonomi
Trade-off  Analysis digunakan  untuk melakukan  analisis  terhadap  data-data  yang  telah dikumpulkan.  Menurut  Brown et  al .  (2001)  dan Abubakar (2008) bahwa terdapat enam langkah yang harus dilakukan dalam Trade-Off Analysis yaitu : (1) membuat  rancangan  skenario  pengelolaan  yaitu: (a)  skenario  A  ( existing  condition );  (b)  skenario  B yaitu  pengembangan  budidaya  sebesar  50%  dari potensi zona pendukung (pemanfaatan tradisional) yang  ada;  (c)  skenario  C  yaitu  pengembangan budidaya sebesar 75% dari potensi zona pendukung yang  ada;dan  (d)  skenario  D  yaitu  pengembangan budidaya  sebesar  100%  dari  potensi  zona pendukung; (2) Menentukan kriteria dan dampak. Kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  hasil modifikasi dari penelitian sebelumnya, dan kriteria
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
yang  digunakan  adalah  kriteria  ekologi,  ekonomi, dan  sosial.  Masing-masing  kriteria  memiliki  sub- kriteria dan parameter masing-masing yang diukur dan  dinilai  (Tabel  2);  (3)  Menentukan  skor;  (4) Melibatkan  pilihan  stakeholders  dalam  menyusun peringkat  skenario  kebijakan;  (5)  Mengidentiikasi bobot peringkat skenario ekonomi, sosial, ekologi; dan regulasi; dan (6) melakukan penilaian terhadap skenario.
Untuk mengukur pencapaian setiap skenario, digunakan  berbagai  kriteria,  sub-kriteria  dan berbagai  kajian  dalam  pembangunan  wilayah pesisir berkelanjutan. Pemilihan akhir sub-kriteria bergantung  pada  indikator  yang  dapat  diukur  di berbagai skenario. Indikator yang perlu diperhatikan dalam  skenario  ekologi  sebagai  dampak  dari meningkatnya  pembangunan  dan  berkembangnya suatu  kawasan  yaitu  perubahan-perubahan  terkait dengan  ekosistem  dan  kondisi  lingkungan, diantaranya kondisi terumbu karang, padang lamun dan mangrove, selain itu kondisi dan kualitas perairan sangat penting untuk diperhatikan. Skenario dalam aspek sosial dan ekonomi yang perlu diperhatikan adalah  bagaimana  perkembangan  pertumbuhan penduduk  dalam  kawasan  yang  terbatas,  serapan tenaga  kerja  dan  juga  perkembangan  pendidikan yang  akan  menunjang  kebutuhan  investasi.  Selain itu, pertumbuhan dalam sektor-sektor mandiri perlu diperhatikan.  Pada  kriteria  regulasi  yang  dinilai adalah bagaimana peran (dampak) regulasi tersebut terhadap aspek ekologi, ekonomi dan sosial, apakah berpengaruh baik, sedang, atau tidak. Kriteria dan teknik pengukuran disajikan pada Tabel 2 .
Penilaian  dampak  diperoleh  dari  hasil diskusi  dengan  para  pakar  dan  stakeholders  yang berpengaruh  dan  memiliki  kepentingan  dalam pengambilan keputusan dengan analisis stakeholders maupun  dari  data  sekunder.  Setelah  penentuan skenario, kriteria dan sub-kriteria maka selanjutnya akan  dilakukan  penyusunan  peringkat  pilihan dengan  penentuan  skor  dan  pembobotan  dampak. Dalam  penentuan  skenario  kebijakan  perubahan status  zona  inti  digunakan  batasan  pertumbuhan berdasarkan  rentang  pertumbuhan  alami  setiap parameter  yang  digunakan.  Pertumbuhan minimal  diperoleh  data time  series yang  ada. Sedangkan  pertumbuhan  maksimal  disesuaikan dengan  faktor  pertumbuhan  yang  mungkin dapat  dicapai  dengan  sumberdaya  yang  ada,  atau tingkat  optimal  yang  dapat  dicapai  dalam  kondisi ideal.
Penentuan  bobot  dari  setiap  kriteria  dan sub-kriteria  dalam  kebijakan  perubahan  zona  inti digunakan  metode  kuantifikasi  untuk  setiap  jenis data  yang  diperoleh  dari  masing-masing  kriteria. Penentuan  skor  terlebih  dahulu  dilakukan  dengan memilah-milah  apakah  kriteria  merupakan  suatu pengambangan  yang  nilainya  semakin  besar semakin  baik  (benefit)  atau  semakin  kecil  maka semakin baik ( cost ). Setiap kriteria (ekonomi, sosial, ekologi) memiliki nilai skor bobot terendah 0, dan tertinggi  100.  Skenario  yang  paling  diinginkan diberi  skor  100  dan  skenario  yang  tidak diinginkan diberi skor 0. Setiap kriteria dikonversi nilainya  dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
Tabel 2. Kriteria dan Teknik Pengukuran yang Digunakan dalam Skenario Perubahan Status Zona Inti KKP3K.
Kriteria Sub-kriteria Pengukuran Ekologi • Kualitas air • Konsentrasi oksigen terlarut di perairan (mg DO/l) • Luas kawasan padang lamun • Luas kawasan padang lamun (Ha) • Kondisi terumbu karang • Persentase kondisi karang hidup (%) • Luas kawasan mangrove • Perubahan luasan kawasan mangrove (Ha) • Pelestarian penyu • Potensi pada pelestarian dan penyelamatan telur penyu (Butir) Ekonomi • Pertumbuhan Sektor Informal • Perubahan dalam manfaat sektor informal (%) • Produk domestik regional bruto (PDRB) • Sumbangan sektor-sektor terhadap PDRB di Kepulauan Seribu (Miliar/Tahun)
• Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) • Pemasukan dari Penerimaan Negara Bukan Pajak PNBP di Kepulauan Seribu (Rp/Tahun)
Sosial • Pertumbuhan jumlah penduduk • Persentase jumlah pertumbuhan penduduk (Skor/Tahun) • Angkatan kerja • Persentase jumlah tenaga kerja yang terserap di lapangan pekerjaan (%) • Pendidikan • Rata-rata lama sekolah penduduk (tahun) Regulasi • PP No. 27 Tahun 2021 tentang Penyelenggaraan Bidang Kelautan dan Perikanan • Dampak dan perubahan yang ditimbulkan terhadap aspek ekologi, ekonomi dan sosial
International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
yang berpengaruh dan memiliki kepentingan dalam pengambilan keputusan dengan analisis stakeholders  maupun  dari  data  sekunder.  Setelah  penentuan  skenario,  kriteria  dan  sub- kriteria maka  selanjutnya  akan  dilakukan  penyusunan  peringkat  pilihan  dengan  penentuan skor dan pembobotan dampak. Dalam penentuan skenario kebijakan perubahan status zona inti  digunakan  batasan  pertumbuhan  berdasarkan  rentang  pertumbuhan  alami  setiap parameter  yang  digunakan.  Pertumbuhan  minimal  diperoleh  data time  series yang  ada.
Sedangkan pertumbuhan maksimal disesuaikan dengan faktor pertumbuhan yang mungkin dapat dicapai dengan sumberdaya yang ada, atau tingkat optimal yang dapat dicapai dalam kondisi ideal.
Penentuan  bobot  dari  setiap  kriteria  dan  sub-kriteria  dalam  kebijakan  perubahan zona inti digunakan metode kuantifikasi untuk setiap jenis data yang diperoleh dari masing- masing  kriteria.  Penentuan  skor  terlebih  dahulu  dilakukan  dengan  memilah-milah  apakah kriteria merupakan suatu pengambangan yang nilainya semakin besar semakin baik (benefit) atau  semakin  kecil  maka  semakin  baik  ( cost ).  Setiap  kriteria  (ekonomi,  sosial,  ekologi) memiliki nilai skor bobot terendah 0, dan tertinggi 100. Skenario yang paling diinginkan diberi skor 100 dan skenario yang tidak diinginkan diberi skor 0. Setiap kriteria dikonversi nilainya dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Untuk bobot kategori semakin tinggi semakin baik ( benefit ), maka:
Untuk bobot kategori semakin rendah semakin baik ( cost ), maka:

## Keterangan:
Xs = bobot nilai X = Nilai yang diubah menjadi bobot Xmaks = Nilai maksimum Xmin = Nilai minimum
Hasil  pengukuran  terhadap  kondisi  ekologi,  ekonomi,  dan  sosial  selanjutnya dikalkulasi dan dibobotkan, kemudian dimasukkan ke dalam skenario perubahan zona inti.
Perhitungan  dampak  masing-masing  skenario  kebijakan  perubahan  zona  inti  terhadap kondisi  ekologi,  ekonomi,  dan  sosial  dilakukan  hingga  5  tahun  ke  depan  dengan  asumsi bahwa  perubahan-perubahan  kondisi  wilayah  pesisir  dapat  dilihat  dan  program-program yang  disusun  dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  dilakukan  dalam  jangka waktu  tersebut.  Hasil  kalkulasi  disajikan  pada  matriks  dampak  skenario  perubahan  status zona inti KKP3K terhadap masingmasing kriteria dan sub-kriteria.
yang berpengaruh dan memiliki kepentingan dalam pengambilan keputusan dengan analisis stakeholders  maupun  dari  data  sekunder.  Setelah  penentuan  skenario,  kriteria  dan  sub- kriteria maka  selanjutnya  akan  dilakukan  penyusunan  peringkat  pilihan  dengan  penentuan skor dan pembobotan dampak. Dalam penentuan skenario kebijakan perubahan status zona inti  digunakan  batasan  pertumbuhan  berdasarkan  rentang  pertumbuhan  alami  setiap parameter  yang  digunakan.  Pertumbuhan  minimal  diperoleh  data time  series yang  ada.
Sedangkan pertumbuhan maksimal disesuaikan dengan faktor pertumbuhan yang mungkin dapat dicapai dengan sumberdaya yang ada, atau tingkat optimal yang dapat dicapai dalam kondisi ideal.
Penentuan  bobot  dari  setiap  kriteria  dan  sub-kriteria  dalam  kebijakan  perubahan zona inti digunakan metode kuantifikasi untuk setiap jenis data yang diperoleh dari masing- masing  kriteria.  Penentuan  skor  terlebih  dahulu  dilakukan  dengan  memilah-milah  apakah kriteria merupakan suatu pengambangan yang nilainya semakin besar semakin baik (benefit) atau  semakin  kecil  maka  semakin  baik  ( cost ).  Setiap  kriteria  (ekonomi,  sosial,  ekologi) memiliki nilai skor bobot terendah 0, dan tertinggi 100. Skenario yang paling diinginkan diberi skor 100 dan skenario yang tidak diinginkan diberi skor 0. Setiap kriteria dikonversi nilainya dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Untuk bobot kategori semakin tinggi semakin baik ( benefit ), maka:
Untuk bobot kategori semakin rendah semakin baik ( cost ), maka:
Keterangan: Xs = bobot nilai X = Nilai yang diubah menjadi bobot Xmaks = Nilai maksimum Xmin = Nilai minimum
Hasil  pengukuran  terhadap  kondisi  ekologi,  ekonomi,  dan  sosial  selanjutnya dikalkulasi dan dibobotkan, kemudian dimasukkan ke dalam skenario perubahan zona inti.
Perhitungan  dampak  masing-masing  skenario  kebijakan  perubahan  zona  inti  terhadap kondisi  ekologi,  ekonomi,  dan  sosial  dilakukan  hingga  5  tahun  ke  depan  dengan  asumsi bahwa  perubahan-perubahan  kondisi  wilayah  pesisir  dapat  dilihat  dan  program-program yang  disusun  dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  dilakukan  dalam  jangka waktu  tersebut.  Hasil  kalkulasi  disajikan  pada  matriks  dampak  skenario  perubahan  status zona inti KKP3K terhadap masingmasing kriteria dan sub-kriteria.
Untuk bobot kategori semakin tinggi semakin baik ( benefit ), maka:
Untuk  bobot  kategori  semakin  rendah semakin baik ( cost ), maka:
Keterangan: Xs = Bobot nilai X = Nilai yang diubah menjadi bobot
Xmaks  = Nilai maksimum Xmin   = Nilai minimum
Hasil pengukuran terhadap kondisi ekologi, ekonomi,  dan  sosial  selanjutnya  dikalkulasi  dan dibobotkan,  kemudian  dimasukkan  ke  dalam skenario perubahan zona inti. Perhitungan dampak masing-masing skenario kebijakan perubahan zona inti terhadap kondisi ekologi, ekonomi, dan sosial dilakukan hingga 5 tahun ke depan dengan asumsi bahwa perubahan-perubahan kondisi wilayah pesisir dapat  dilihat  dan  program-program  yang  disusun dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah dilakukan  dalam  jangka  waktu  tersebut.  Hasil kalkulasi  disajikan  pada  matriks  dampak  skenario perubahan  status  zona  inti  KKP3K  terhadap masingmasing kriteria dan sub-kriteria.
Asumsi-asumsi  yang  digunakan  dalam pengukuran  dampak  dari  setiap  skenario  adalah sebagai berikut:

## Skenario A (Zona inti tidak perlu dirubah)
Skenario  ini  diasumsikan  bahwa  zona  inti tetap pada fungsi dan peruntukannya tanpa adanya perubahan yang signifikan, sehingga perkembangan parameter  yang  diukur  bersifat  alami.  Parameter yang diukur dikelompokkan dalam tiga aspek yaitu ekologi,  ekonomi  dan  sosial.  Aspek  ekologi  yang diamati adalah perubahan luas kawasan mangrove, lamun  dan  terumbu  karang  serta  perubahan kualitas  air.  Aspek  ekonomi  yang  diamati  adalah pertumbuhan  sektor  informal,  produk  domestik regional  bruto,  dan  pendapatan  nasional  bukan pajak, sedangkan aspek sosial yang diamati adalah pertumbuhan  jumlah  penduduk,  angkatan  kerja, dan pendidikan.
Skenario B (Zona inti digunakan untuk ekowisata)
Sustainable tourism atau pariwisata berkelanjutan  adalah  pengembangan  konsep
berwisata  yang  dapat  dapat  memberikan  dampak jangka  panjang.  Baik  itu  terhadap  lingkungan, sosial, budaya, serta ekonomi untuk masa kini dan masa depan bagi seluruh masyarakat lokal maupun wisatawan yang berkunjung.
Ekowisata  adalah  suatu  bentuk  wisata  yang bertanggung  jawab  terhadap  kelestarian  area  yang masih alami ( natural area ), memberi manfaat secara ekonomi  dan  mempertahankan  keutuhan  budaya bagi  masyarakat  setempat.  Atas  dasar  pengertian ini,  bentuk  ekowisata  pada  dasarnya  merupakan bentuk gerakan konservasi. Definisi ekowisata yang pertama diperkenalkan oleh The Ecotourism Society (2000) menyatakan bahwa ekowisata suatu bentuk perjalanan  wisata  ke  daerah  alami  yang  dilakukan dengan aturan mengenai konservasi lingkungan dan pelestarian kehidupan serta kesejahteraan penduduk setempat  dan  ekowisata  adalah  bentuk  baku  dari perjalanan bertanggung jawab di daerah alami dan berpetualangan  yang  dapat  menciptakan  industri pariwisata.
Ekowisata  juga  memiliki  manfaat  penting dalam upaya memperbaiki konsep wisata massal ke arah wisata yang lebih bertanggung jawab. Weaver (2001)  dengan  baik  mengilustrasikan  hubungan antara  ekowisata  dan  wisata  massal,  terutama hal-hal  yang  menyangkut  tentang  diversifikasi produk  wisata,  membangkitkan  wisata  yang  lebih bertanggung  jawab,  dan  menerapkan  prinsip  dan praktek keberlanjutan.
Gambar  1  menjelaskan  hubungan  tiga komponen  pembangunan  berkelanjutan  dalam mendukung  pariwisata  berkelanjutan  ( sustainable tourism )  dan  pentingnya  pengembangan  ekonomi berbasis masyarakat lokal, keadilan konservasi, dan keterpaduan aspek ekonomi dan lingkungan.
Skenario  ini  diasumsikan  bahwa  perubahan zona inti difokuskan pada pengembangan pariwisata pada  konsep  pariwisata  keberlanjutan  (ekowisata) dengan memperhatikan kelestarian fungsi ekologis, keberlanjutan usaha, dana kesejahteraan masyarakat. kegiatan  ini  meliputi  pengembangan  industri pendukung  wisata  dan  penataan  ruang  kawasan wisata secara terpadu. Kegiatan ekowisata didorong dengan  melibatkan  masyarakat.  Peningkatan kualitas  sumberdaya  manusia  melalui  peningkatan akses terhadap pendidikan, kesehatan, dan sumber- sumber  ekonomi.  Pembangunan  sarana  dan prasarana wisata diwilayah kepulauan, peningkatan kualitas sumberdaya manusia yang dapat menunjang kegiatan wisata.
Pada  skenario  ini  diasumsikan  bahwa pembangunan  wilayah  pesisir  difokuskan  pada
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
aspek  konservasi  sumber  daya  alam  yakni menjaga  kualitas  perairan  laut,  perairan  tawar (sungai),  ekosistem  pesisir,  pelibatan  masyarakat, peningkatan  sumber  daya  manusia,  dan pengembangan  ekonomi  berbasis  sumber  daya lokal.  Konservasi  lahan  mangrove  diupayakan mencapai  tingkat  yang  dapat  berfungsi  secara optimal.  Pengelolaan  kualitas  air  melalui pengurangan  laju  sedimentasi,  khususnya  di daerah  yang  potensial.  Pelibatan  masyarakat secara substansial mulai dari proses perencanaan hingga pengawasan untuk mendukung keberlanjutan  pembangunan  wilayah.  Dukungan pengusaha  dan  lembaga  swadaya  masyarakat secara bertahap.

## Skenario C (Zona inti digunakan untuk ekonomi)
Penentuan  skenario  C  dimaksudkan  untuk merancang  skenario  yang  sesuai  pada  saat  PP Nomor 27 tahun 2021 telah ditetapkan dan sudah berjalan  dalam  suatu  proyek.  Dimana  skenario ini  diasumsikan  bahwa  pembangunan  wilayah pesisir  difokuskan  pada  optimalisasi  dalam peningkatan  investasi  dan  mengakselerasi pertumbuhan  ekonomi.  Dalam  menjalankan transformasi  struktural  maka  dilakukan  dengan pemaksimalan  pembangunan  ekonomi  dalam sektor  investasi  insfrastruktur,  proyek  pertanian dan  kelautan,  pariwisata,  industri,  dan  energi yang juga termuat dalam project strategis nasional pemerintah.
Keadilan Sosial
Manfaat bagi lokal Kesempatan kerja Pendapatan Kualitas hidup Partisipasi publik
Respek nilai sosial-budaya Pengembangan diri
EKONOMI BERBASIS MASYRAKAT LOKAL Wisata Berkelaǌutan
Eﬁsiensi Eknomi Daya tumbuh destinasi wisata Daya tumbuh perusahaan Permintaan kepuasan
KEADILAN KONSERVASI INTEGRASI EKONOMI LINGKUNGAN Pelestarian Lingkungan Pelestarian biodiversitas Penggunaan sumber daya Konservasi sumbr daya bagi generasi mendatang Konservasi aktivitas dalam zona
Gambar 1. Model Pembangunan Berkelanjutan dalam Kepariwisataan. Sumber: Dorobantu dan Nistoreanu (2012).
Menurut  Peraturan  Presiden  (PERPRES) Nomor  3  Tahun  2016  tentang  Percepatan Pelaksanaan  Proyek  Strategis  Nasional  disebutkan bahwa,  Proyek  Strategis  Nasional  adalah  proyek yang  dilaksanakan  oleh  Pemerintah,  Pemerintah Daerah,  dan/atau  badan  usaha  yang  memiliki sifat  strategis  untuk  peningkatan  pertumbuhan dan  pemerataan  pembangunan  dalam  rangka meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  dan pembangunan daerah.

## Dampak Masing-masing Skenario
Dampak  dari  setiap  skenario  tersebut  pada dasarnya saling terkait. Peningkatan atau penurunan satu parameter akan berdampak terhadap beberapa paramater lainnya dan selanjutnya akan berdampak terhadap  kondisi  wilayah  pesisir  secara  umum. Keterkaitan  antar  komponen  ini  merupakan dinamika wilayah pesisir yang kompleks. Perkiraan dampak  dari  setiap  skenario  diasumsikan linear  karena  keterbatasan  data  dan  informasi yang  dimiliki.  Matriks  dampak  skenario  terhadap kondisi ekologi, ekonomi, dan sosial disajikan pada Tabel 3.
Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  nilai masing-masing  alternatif  kebijakan  pada  setiap kriteria  berdasarkan  kondisi  sekarang  dan  dampak dengan  skor  dan  bobot  untuk  masing-masing skenario  B.  Asumsi  yang  digunakan  adalah pertumbuhan  linear  per  tahun.  Hasil  perhitungan diperlihatkan pada Tabel 4 dan Tabel 5.
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
Tabel 3. Dampak Skenario Terhadap Kondisi Ekologi, Ekonomi, dan Sosial.
Kriteria Satuan Skenario A B C Ekologi Kualitas Air mg DO/L 0.55 21.05 -10.00 Luas Kawasan Padang Lamun Ha 0.21 0.05 -10.00 Kondisi Terumbu Karang % -0.55 2.70 -10.00 Luas Kawasan Mangrove Ha 0.87 1.72 -10.00 Pelestarian Penyu butir -2.14 69.00 -10.00 Ekonomi Pertumbuhan Sektor Informal % 0.37 22.08 25.94 PDRB Miliar/Thn -2.03 4.50 6.30 PNBP Rp/Thn 2.58 27.91 8.73 Sosial Pertumbuhan Jumlah Penduduk Skor 2.89 1.00 2.00 Angkatan Kerja % -2.02 4.35 0.03 Pendidikan Tahun 1.04 9.36 13.30 Regulasi PP No. 27 Tahun 2021 tentang Penyelenggaraan Bidang Kelautan dan Perikanan Dampak Baik Sedang Kurang Tabel 4. Matriks Dampak Dari Masing-Masing Skenario Pembangunan Wilayah Pesisir. Kriteria Satuan Skenario A B C Ekologi Kualitas Air mg DO/L 6,94 5,36 6,11 Luas Kawasan Padang Lamun Ha 166,80 157,12 148,86 Kondisi Terumbu Karang % 33,66 33,49 30,98 Luas Kawasan Mangrove Ha 54,69 51,89 47,52 Pelestarian Penyu butir 6.218 3.365 1.792 Ekonomi Pertumbuhan Sektor Informal % 20,21 41,20 33,80 PDRB Miliar/Thn 3380,64 4211,36 4467,37 PNBP Rp/Thn 163.083.367 806.824.633 1.810.393.078 Sosial Pertumbuhan Jumlah Penduduk Skor 30.875 32.187 32.229 Angkatan Kerja % 66,44 68,30 65,47 Pendidikan Tahun 8,98 12,52 14,51 Regulasi PP No. 27 Tahun 2021 tentang Penyelenggaraan Bidang Kelautan dan Perikanan Dampak Baik Sedang Kurang Hasil yang disajikan pada Tabel 3 dan Tabel 4  di  atas  menggambarkan  kondisi  wilayah  pesisir Kepulauan  Seribu  dengan  beberapa  skenario. Berdasarkan  kriteria  ekologi,  ekonomi,  sosial  dan regulasi.  Pada  kondisi  ekologi  yang  paling  ideal diperoleh  pada  skenario  A  (Zona  inti  tidak  perlu
dirubah) dengan nilai pada kualitas air, luas padang lamun,  kondisi  terumbu  karang,  luas  kawasan mangrove, dan pelestarian penyu yang paling baik. Aspek  ekonomi  dan  sosial  kurang  memberikan peningkatan  yang  signifikan,  bahkan  lebih  rendah dibanding  kondisi  dengan  skenario  lainnya,
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
sedangkan aspek regulasi memberikan dampak baik bagi skenario A, karena status quo tidak mengganggu kawasan konservasi dan zona inti..
Pada  sub-kriteria  pertumbuhan  jumlah penduduk,  semakin  tinggi  pertumbuhan  jumlah penduduk  maka  akan  semakin  memberikan  efek negatif. Salah satu faktor yang berhubungan dan dapat mempengaruhi  timbulnya  masalah  lingkungan, sosial  dan  ekonomi  adalah  kependudukan. Menurut Hidayati (2020) bahwa dampak dinamika kependudukan  terhadap  lingkungan  diantaranya adalah: permukiman dengan pengelolaan yang tidak terkontrol, meningkatnya pencemaran lingkungan, terjadinya  kerusakan  hutan  dan  alih  fungsi  lahan. Anandar (2022) yang melakukan penelitian di Pulau Pari  Kepulauan  Seribu  juga  menjelaskan  bahwa pembangunan  yang  dilakukan  oleh  Pemerintah Provinsi  DKI  Jakarta  terkait  perubahan  rencana RZWP3K  diduga  telah  merampas  ruang  hidup kelompok nelayan di Pulau Pari.
Berdasarkan skenario C (Zona inti digunakan untuk ekonomi) memberikan manfaat ekonomi dan sosial yang relatif tinggi, tetapi dari aspek ekologi belum  memberikan  nilai  yang  mendukung  pada kelestarian  ekosistem  bahkan  cenderung  lebih
rendah jika dibandingkan dengan skenario lainnya. Regulasi  memberikan  nilai  kurang,  karena  usaha pertumbuhan ekonomi dapat berdampak tidak baik pada  kawasan  konservasi  dan  zona  inti.  Skenario B  (Zona  inti  digunakan  untuk  ekowisata).  Pada skenario  ini  meskipun  hanya  terdapat  beberapa nilai  yang  dominan  paling  tinggi  dari  sub-kriteria ekonomi  dan  sosial  namun  nilai  rata-rata  pada skenario tersebut menunjukkan tren yang positif pada setiap kriteriannya, baik itu dalam kriteria ekologi, ekonomi  maupun  sosial.  Pada  kriteria  regulasi memberikan  nilai  sedang,  karena  skenario  B  yang mengedepankan ekowisata akan tetap memberikan perubahan pada kawasan konservasi dan zona inti. Nilai-nilai dominan pada skenario ini dapat dilihat pada  indikator-indikator:  pertumbuhan  sektor informal  (41.20  %),  dan  angkatan  kerja  sebesar (68.30 %).
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  5  di  atas, diperoleh  skor  rata-rata  keseluruhan  akhir  pada masing-masing skenario. Dapat dilihat bahwa skor rata-rata  keseluruhan  menghasilkan  peringkat skenario  yang  paling  tinggi  hingga  yang  paling rendah yaitu: B, A, C. Skenario yang terbaik adalah Skenario  B  (dengan  skor  rata-  rata  keseluruhan sebesar  58,  dengan  pengaruh  regulasi  bernilai
Tabel 5. Matriks Dampak Dengan Skor dan Bobot Untuk Masing-Masing Skenario.
Kriteria Satuan Skenario A B C Ekologi Kualitas Air mg DO/L 100 0 47 Luas Kawasan Padang Lamun Ha 100 46 0 Kondisi Terumbu Karang % 100 94 0 Luas Kawasan Mangrove Ha 100 61 0 Pelestarian Penyu butir 100 36 0 Rata-Rata 100 47 9 Ekonomi Pertumbuhan Sektor Informal % 0 100 65 PDRB Miliar/Thn 0 76 100 PNBP Rp/Thn 0 39 100 Rata-Rata 0 72 88 Sosial Pertumbuhan Jumlah Penduduk Skor 100 3 0 Angkatan kerja % 34 100 0 Pendidikan Tahun 0 64 100 Regulasi PP No. 27 Tahun 2021 tentang Penyelenggaraan Bidang Kelautan dan Perikanan Dampak Sedang Baik Kurang Rata-Rata 45 56 33 Rata-Rata Keseluruhan 48 58 43
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 Kebijakan Zona Inti Kawasan Konservasi Perairan, Pesisir, dan Pulau-Pulau Kecil di Kepulauan Seribu | Muliadi., et al Vol. 14, No. 1, Juni 2024, pp. 1-13
sedang),  kemudian  skenario  A  (dengan  skor keseluruhan sebesar 48, dengan pengaruh regulasi bernilai  baik),  dan  skenario  C  (dengan  skor  rata- rata  keseluruhan  sebesar  43,  dengan  pengaruh regulasi bernilai kurang).
Berdasarkan  skenario  dengan  bobot  rata- rata tersebut diperoleh skenario terbaik yang dapat diterapkan  dalam  alternatif  perubahan  status  zona inti KKP3K yaitu skenario B (Zona inti digunakan untuk ekowisata). Jika dilihat dari kriteria ekonomi, skenario  B  memberikan  dampak  positif  terhadap peningkatan  pendapatan  dan  pemberdayaan masyarakat  lokal  melalui  peningkatan  PDRB, PNBP,  sektor  informal  dan  juga  untuk  kriteria ekologi  skenario  B  dapat  berkorelasi  dengan  baik karna mengedepankan asas keberlajutan lingkungan sebagai salah satu aset dalam mendorong pariwisata. Menurut  Abubakar  (2010)  yang  melakukan penelitian di kawasan konservasi Gili Sulat Lombok Timur, dari empat skenario yang dianalisis, skenario terbaik dan yang paling memberikan dampak positif bagi masyarakat adalah skenario C (pengembangan budidaya).  Perbedaan  mendasar  antara  penelitian ini  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Abubakar (2010) adalah dari sisi kriteria dan sub- kriteria serta skenario yang diterapkan pada masing- masing penelitian.
Skenario  A  (Zona  inti  tidak  perlu  dirubah) terpilih  menjadi  alternatif  kedua.  pembatasan aktifitas  melalui  sistem  zonasi  dapat  bedampak positif  terhadap  keberlanjutan  ekologi  lingkungan tetapi  dapat  mempengaruhi  kondisi  ekonomi  dan sosial masyarakat nelayan dimana, zonasi berdampak pada  akses  masyarakat  terhadap  sumberdaya  serta nelayan  harus  melakukan  penyesuaian  strategi nafkah dan penghidupannya.
Skenario  C  (Zona  inti  digunakan  untuk ekonomi) merupakan alternatif terakhir yang dapat diambil berdasarkan analisis skenario dengan bobot yang dilakukan. Skenario C terlihat hanya berdampak positif pada kriteria dalam aspek ekonomi dan aspek sosial namun memberikan dampak yang sebaliknya kepada aspek keberlanjutan ekologi.

## ASSESMEN 3 SKENARIO PERUBAHAN ZONA INTI KAWASAN KONSERVASI
PP Nomor 27 Tahun 2021 yang secara tegas mengatur  perubahan  peruntukan  dan  fungsi  zona inti  pada  kawasan  konservasi  untuk  eksploitasi dalam  rangka  pelaksanaan  PSN  berdampak  bagi zona  ini  pada  kawasan  konservasi.  Skenario  pada sub-bab  sebelumnya  telah  menjelaskan  bahwa skenario  B  merupakan  pilihan  pertama  (terbaik), disusul  skenario  A,  dan  skenario  C.  Dampak
negatif yang dapat ditimbulkan akibat terbitnya PP Nomor  27  Tahun  2021  tersebut  terutama  adalah bagi  ekologi  dan  lingkungan,  karena  percepatan dan  pembangunan  PSN  berpengaruh  nyata  bagi lingkungan (aspek ekologi). Pada Tabel 3, 4 dan 5 telah tergambar bahwa regulasi tersebut (PP Nomor 27  Tahun  2021)  berdampak  kurang  (tidak  baik) pada  skenario  C,  berdampak  sedang  (tidak  terlalu signifikan)  pada  skenario  B,  dan  berdampak  baik (cocok)  untuk  skenario  A.  Hal  ini  menguatkan pengambilan  kesimpulan  pada  penelitian  ini  yang menyatakan bahwa skenario B merupakan skenario paling tepat (terbaik) dengan terbitnya PP Nomor 27 Tahun 2021 tersebut, karena percepatan PSN yang lebih  mengarah  kepada  pariwisata  berkelanjutan (ekowisata),  lebih  baik  dan  lebih  menguntungkan dari  aspek  ekologi  (keberlanjutan  lingkungan) kawasan  konservasi  dari  pada  pembangunan ekonomi lainnya.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Skenario  terbaik  dari  perubahan  zona  inti kawasan  konservasi  perairan,  pesisir  dan  pulau- pulau  kecil  terpilih  berdasarkan  hasil  analisis adalah  skenario  B,  dimana  zona  inti  digunakan untuk economic  circular (pariwisata  berkelanjutan) menggambarkan  kondisi  yang  positif  pada  aspek- aspek  ekologi,  sosial  dan  ekonomi.  Penerapan skenario  B  pada  kawasan  konservasi  di  Kepulauan Seribu  diharapkan  dapat  menjaga  kelangsungan dan keberlanjutan ekologi dan lingkungan, namun tetap  memberikan  dampak  positif  (baik)  bagi ekonomi masyarakat di sekitar kawasan konservasi tersebut.  Penerapan  skenario  C  dikawatirkan dapat  memberikan  dampak  negatif  (tidak  baik) bagi  kelangsungan  dan  keberlanjutan  ekologi  dan lingkungan,  walaupun  akan  memberikan  dampak positif  (baik)  bagi  ekonomi  masyarakat  di  sekitar kawasan  konservasi  tersebut  dan  bagi  percepatan PSN. Skenario A tentu saja sulit diterapkan karena regulasi  telah  terbit  dan  harus  dilaksanakan,  yaitu PP Nomor 27 Tahun 2021.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  Direktorat Konservasi  dan  Keanekaragaman  Hayati  Laut Kementerian kelautan dan Perikanan, dan Sekolah Pascasarjana Universitas Terbuka yang berkontribusi data dan materi tulisan pada karya tulis ini.

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

## DAFTAR PUSTAKA
Abubakar (2008). Efisiensi Pengelolaan Tambak Udang dan  Dampaknya  Terhadap  Aspek  Ekonomi Sosial dan Ekologi di Wilayah Pesisir Kabupaten Dompu,  NTB.  Sekolah  Pascasarjana  IPB ( Disertasi ), Bogor.
Abubakar  (2010).  Strategi  Pengembangan  Pengelolaan Berkelanjutan  Pada  Kawasan  Konservasi  Laut Gili  Sulat:  Suatu  Pendekatan  Stakeholders. Jurnal Bumi Lestari , 10(2): 256-262.
Afdan,  N.  T.,  Wulandari,  M.,  &  Hardi,  O.  S.  (2022). Potensi Wisata Edukasi Keragaman Biodiversitas di Pulau Pramuka dan Pulau Kotok, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta. Jurnal Jurusan Pendidikan Geografi , 10(2): 115-125.
Ahmad, A., & Wahidin, N. (2023). Analisis Penentuan Kawasan  Konservasi  Pesisir  dan  Pulau-Pulau Kecil  Teluk  Jailolo  dengan  Metode  Marxan. AGRIKAN - Jurnal Agribisnis Perikanan, 15 (2): 600-608. https://doi.org/10.52046/agrikan. v15i2.600-608
Anandar,  R.,  &  Laksmono,  B.,  S.  (2020).  Perubahan Kebijakan  Rencana  Zonasi  Wilayah  Pesisir dan  Pulau-Pulau  Kecil  (RZWP3K)  Serta Dampaknya Pada Kelompok Nelayan Pulau Pari, Kepulauan  Seribu  Selatan,  Kepulauan  Seribu. Jurnal  Pembangunan  Manusia,  1 (2):  166-181. DOI: 10.7454/jpm.v1i2.1010 Arikunto, S. (2016). Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktek . Rineka Cipta. Jakarta. 142 hal.
Baringbing,  M.,  S.  (2021).  Problematika  Lingkungan Terhadap Regulasi Food Estate Sebagai Program Strategis  Nasional  di  Desa  Gunung  Mas  & Pulang  Pisau  Kalimantan  Tengah. Seminar Nasional  Hukum  Universitas  Negeri  Semarang ,
7(1), 353-366. https://doi.org/10.15294/ snhunnes.v7i1.710
Brown,  K.,  Tompkins,  E.,  &  Adger,  W.,  N.  (2001). Trade-Off Analysis for Participatory Coastal Zone Decision  Making .  ODG  DEA.  Csserge.  UEA Norwich.
Cahyani, W., S., Setyobudiandi, I., & Affandy, R. (2018). Kondisi  dan  Status  Keberlanjutan  Terumbu Karang  Di  Kawasan  Konservasi  Perairan  Pulo Pasi Gusung, Selayar. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan  Tropis ,  10(1):  153-166.  DOI:  http:// dx.doi.org/10.29244/jitkt.v10i1.21672
Chikmawati, N., F. (2013). Pengelolaan Wilayah Pesisir Dan  Pulau-Pulau  Kecil  Di  Indonesia:  (Dalam Perspektif  Perlindungan  Hukum  bagi  Hak- hak  Ekonomi  Masyarakat  Tradisional). ADIL: Jurnal Hukum, 4 (2): 396-417.
Corachea, A., Enrico, J., Macasaet, R. A., & Panganiban, A. (2023). Navigating Sustainability: Strategies of  Hugom  Boatmen  Association  for  Effective Livelihood Management Practices. Asian Journal of  Multidisciplinary  Research  &  Review,  4 (6), 1-37
Cordova,  M.  R.,  Ulumuddin,  Y.  I.,  Purbonegoro,  T.,
Puspitasari,  R.,  Rositasari,  R.,  Yogaswara,  D., Kaisupy, M. T., Wibowo, S. P. A., Subandi, R., Sani,  S.  Y.,  Sulistiowati,  S.,  Nugraheni,  I.  K., Rahman,  L.,  Rahmawati,  R.,  Rahmadhani,  S. A., Khoirunnisa, T. A., Nurhasanah, Muhtadi, A., Lestari, S. P., Cragg, S. M. (2024). Abundance and characterization of microplastic pollution in the  wildlife  reserve,  Ramsar  site,  recreational areas,  and  national  park  in  northern  Jakarta and Kepulauan Seribu, Indonesia. Chemosphere, 348 ,  140761.  Doi:  https://doi.org/10.1016/j. chemosphere.2023.140761
Creswell.  (2014). Research  Design: Qualitative, Quantitative and Mixed Methods Approaches (4th ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.
Cunha, J., Cabecinha, E., Villasante, S., Balbi, S., Elliott, M.,  &  Ramos,  S.  (2023).  Defining  hotspots and  coldspots  of  regulating  and  maintenance ecosystem  services  is  key  to  effective  marine management–An  assessment  of  a  coastal- open  sea  gradient,  Portugal. Ocean  &  Coastal Management, 245 , 106876.
Estradivari, Agung, M. F., Adhuri, D. S., Ferse, S. C., Sualia,  I.,  Andradi-Brown,  D.  A.,  Campbell, 561  S.  J.,  ...  &  Ahmadia,  G.  N.  (2022). Marine  conservation  beyond  MPAs:  Towards the  recognition  of  other  effective  area-based conservation measures (OECMs) in Indonesia. Marine  Policy,  137 ,  104939.  https://doi. org/10.1016/j.marpol.2021.104939
Dorobantu,  M.  R.,  &  Nistoreanu,  P.  (2012).  Rural Tourism  and  Ecotourism-the  Main  Priorities in  Sustainable  Development  Orientations  of Rural Local Communities in Romania. Economy Transdisciplinarity Cognition, 15 (1): 259-266. Dunn,  W.  (2003). Pengantar  Analisis  Kebijakan  Publik Edisi  Kedua .  Yogyakarta:  Gadjah  Mada University. 98 hal.
Hastuty, R., Adrianto, L., & Yonvitner. (2015). Kajian Manfaat  Kawasan  Konservasi  Bagi  Perikanan Yang  Berkelanjutan  Di  Pesisir  Timur  Pulau Weh. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan, 6 (1): 105-116.
Hidayati,  I.  (2020).  Migration  and  rural  development: The  impact  of  remittance. IOP  Conference Series: Earth and Environmental Science, 561 (1): 012018.
Iryana,  A.,  B.  (2018).  Analisis  Dampak  Pembangunan Pelabuhan  Patimban  Di  Kecamatan  Pusaka Negara  Terhadap  Kondisi  Sosial  Ekonomi Masyarakat Sekitar. Caraka Prabu: Jurnal Ilmu Pemerintahan,  2 (1):  21-40.  https://doi.org/ https://doi.org/10.36859/jcp.v2i1.398
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
Jompa,  J.,  Putri,  A.  P.,  Moore,  A.  M.,  Tamti,  H., &  Haerani,  S.  (2023).  The  transference  of marine protected area management authority in Indonesia: Problems encountered, consequences and  ways  to  move  forward. Marine  Policy,
155 ,  105756.  DOI:  https://doi.org/10.1016/j. marpol.2023.105756
Kusumaningtyas, D., Y., P. (2015). Perubahan Peruntukan Dan Fungsi Zona Inti Kawasan Konservasi Dalam Pengelolaan  Wilayah  Pesisir  Dan  Pulau-Pulau Kecil Untuk Kegiatan Ekspolitasi Di Indonesia. Jurnal  Mahasiswa  Fakultas  Hukum ,  1-27. Nengsih,  N.,  S.  (2020).  Penerapan  Indikator Pembangunan Berkelanjutan Di Daerah Pesisir Dalam  Keanaekaragaman  Hayati  Laut  Untuk Mensejahterakan  Masyarakat. Jurnal  Stisipol Raja Haji Tanjungpinang, 1 (2): 151-162.
Nisa, M., Utari, T., Azis, A., Zulfikar. Ashury, & Paotonan,
C. (2019). Analisa Kualitatif Mengenai Dampak Operasional  Dermaga  Kayu  Bangkoa  Terhadap Kualitas Lingkungan Sekitarnya. SENSISTEK: Seminar Sains dan Teknologi Kelautan , UNHAS Gowa 1 Oktober 2019. 164-169.
Peraturan  Menteri  Kelautan  dan  Perikanan  Nomor 31  tahun  2020  tentang  Pengelolaan  Kawasan Konservasi. Jakarta: Kementerian Kelautan dan Perikanan.
Peraturan  Menteri  Kelautan  dan  Perikanan  Nomor  25 tahun  2021  tentang  Penelitian  Terpadu  dan Penetapan  Perubahan  Status  Zona  Inti  Pada Kawasan  Konservasi.  Jakarta:  Kementerian Kelautan dan Perikanan.
Peraturan  Pemerintah  Nomor  42  Tahun  2021  tentang Kemudahan Proyek Strategis Nasional. Jakarta: Sekretariat Negara.
Peraturan  Pemerintah  Nomor  27  Tahun  2021  tentang Penyelenggaraan  Bidang  Kelautan  Dan Perikanan. Jakarta: Sekretariat Negara.
Peraturan  Presiden  Nomor  3  Tahun  2016  tentang Percepatan  Pelaksanaan  Proyek  Strategis Nasional. Jakarta: Sekretariat Negara.
Peraturan  Presiden  Nomor  18  tahun  2020  tentang Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah Nasional Tahun 2020-2024. Jakarta: Sekretariat Negara.
Peraturan  Presiden  Nomor  109  tahun  2020  tentang Perubahan  Ketiga  atas  Peraturan  Presiden Nomor  3  Tahun  2016  tentang  Percepatan Pelaksanaan Proyek Strategis Nasional. Jakarta: Sekretariat Negara.
Razif, M. (2019). Analisis Mengenai Dampak Lingkungan Jalan Tol sebagai Bagian dari Manajemen Aset Infrastruktur  dan  Fasilitas. Jurnal  Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas , 3(1): 13-24.
Rusandi,  A.  (2020).  Pengelolaan  Kawasan  Konservasi. Presentasi  Disampaikan  Pada  Online  Lesson Learn 2020 “Ada Apa Dengan Konservasi Laut Di Indonesia.” Video Conference , 20 Mei 2020.
Rusandi,  A.,  Hakim,  A.,  Wiryawan,  B.,  Sarmintohadi,
& Yulianto, I. (2021). Pengembangan Kawasan Konservasi  Perairan  Untuk  Mendukung Pengelolaan  Perikanan  Yang  Berkelanjutan  Di Indonesia. Marine Fisheries, 12 (2): 137-147
Rustandi,  A.,  V.  (2019).  Ulasan  Peraturan:  Peraturan Menteri  Kelautan  dan  Perikanan  No.3/ PERMEN-KP/2018  tentang  Tata  Cara Perubahan  Peruntukan  dan  Fungsi  Zona  Inti pada  Kawasan  Konservasi  di  Wilayah  Pesisir dan Pulau-pulau Kecil untuk Eksploitasi. Jurnal Hukum Lingkungan Indonesia, 5 ( 2): 271-279. Russel, J., D. (1974). Modular Instruction . Minneopolis, Minnosta: Burgess Publishing Co.
Sambali, H., Yulianda, F., Bengen, D. G., & Kamal, M. M.  (2015).  Analisis  Kelembagaan  Pengelola Tanaman  Nasional  Laut  Kepulauan  Seribu. J. Sosek KP., 9 (1): 105-113 Santosa,  A.  (2008). Konservasi  Indonesia.  Sebuah Potret  Pengelolaan  &  Kebijakan .  Jakarta  (Id): Perpustakaan Nasional. 50 Hal.
Soemodinoto, A., Yulianto, I., Kartawijaya, T., Herdiana, Y.,  Ningtias,  P.,  Kassem,  K.,  &  Andayani,  N. (2018). Contribution of local governments to a national commitment of the Aichi Biodiversity Target  11:  the  case  of  West  Nusa  Tenggara Province,  Indonesia. Biodiversity,  19 (1-2):  72- 80.  https://doi.org/10.1080/14888386.2018.146 7790
Setiawan, A. (2022). Keanekaragaman Hayati Indonesia: Masalah  dan  Upaya  Konservasinya. Indonesian Journal  of  Conservation,  11 (1):  13-21.  DOI 10.15294/ijc.v11i1.34532
Sinambela,  L.,  P.,  &  Sinambela,  S.  (2021). Metodologi Penelitian Kuanitatif: Teori Dan Praktik . Depok: Rajawali Pers.
Sofiyah, E., S. (2009). Identifikasi Dampak Pada Analisis Dampak Lingkungan (AMDAL). Jurnal Kajian Ilmiah Lembaga Penelitian Ubhara Jaya, 10 (2):
1038-1054.
Suaedi.  (2015). Analisis  Trade-Off  Konsep  Dan  Aplikasi . IPB Press, ISBN: 978-979-493-882-9.
Subekti,  S.  (2020).  Kawasan  Konservasi  Maritim  dan SDG 14: Prospek Teluk Benoa Bali. Endogami: Jurnal Ilmiah Kajian Antropologi, 4 (1): 73-82. Suparyana, Fauzi, A., Kusumastanto, T., & Yulianto, G. (2023). Economic and institutional analysis for the sustainable management of Marine Protected Areas in Ujung Kulon National Park, Indonesia.
AACL Bioflux, 16 (3): 1305-1318.
Teniwut,  W.  A.,  Hamid,  S.  K.,  Teniwut,  R.  M.  K., Renhoran,  M.,  &  Pratama,  C.  D.  (2023).  Do coastal communities in small islands value marine resources  through  marine  protected  areas?: Evidence from Kei Islands Indonesia with choice modelling. Marine  Policy,  157 ,  105838.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.marpol.2023.105838
Thomas,  J.  M.,  Lin,  B.  B.,  Hopkins,  M.,  Hill,  R., Dunlop,  M.,  MacGregor,  N.,  Merson,  S.  D., Vertigan,  C.,  Donegan,  L.,  Sheppard,  M.,
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Meyers, J., Thomas, L., Visschers, L., McNeair, B., Syme, L., Grant, C., Pedrocchi, N., Oakley, P.,  Stevens,  A.,  Rose,  D.,  Rose,  E.,  Gould, J.,  Locke,  J.,  Maybanks,  L.,  &  Ireland,  T. (2024). Building capacity for climate adaptation planning  in  protected  area  management: Options  and  challenges  for  World  Heritage. Biological Conservation, 290 , 110459.Triwibowo, A.  (2023).  Strategi  Pengelolaan  Ekosistem Terumbu  Karang  Di  Wilayah  Pesisir. Jurnal Kelautan  dan  Perikanan  Terapan,  Edisi  Khusus 2023 , 61-66. DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jkpt.v1i0.12048
Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  5  Tahun 1994  tentang  Pengesahan United  Nations Convention  on  Biological  Diversity (Konvensi Perserikatan Bangsa-Bangsa mengenai Keanekaragaman Hayati).
Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  1  Tahun 2014 tentang Perubahan Atas Undang-Undang Nomor  27  Tahun  2007  Tentang  Pengelolaan Wilayah Pesisir Dan Pulau-Pulau Kecil. Jakarta: Sekretariat Negara.
Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  11  Tahun 2020  tentang  Cipta  Kerja.  Jakarta:  Sekretariat Negara.
Wardana, A. (2022). Geografi Hukum Proyek Strategis Nasional:  Studi  Kasus  Bendungan  Bener  di Purworejo,  Jawa  Tengah. Undang:  Jurnal Hukum, 5 (1): 1-41, DOI: 10.22437/ujh.5.1.1-41
Wibowo, B., A., Bambang, A., N., Pribadi, R., Setiyanto, I., Prihantoko, K., E., & Sutanto, H., A. (2022). Strategi  Pengelolaan  Kawasan  Pesisir  di  Pasar Banggi Kabupaten Rembang dengan Pendekatan Analytical  Hierarchy  Process  (AHP). Jurnal Kelautan Tropis, 25 (2):191-201.
Weaver,  D.  B.  (2001).  Ecotourism  as  Mass  Tourism:
Contradiction  or  Reality? Cornell  Hotel  and Restaurant  Administration  Quarterly,  42 (2): 104-112. https://doi.org/10.1016/S0010- 8804(01)80022-7
Yunitawati,  D.  &  Clifton,  J.  (2021).  Governance  in the  early  stages  of  marine  protected  area development:  A  case  study  of  Nusa  Penida District Marine Conservation Area, Indonesia. Marine  Policy,  127 :  103653.  https://doi. org/10.1016/j.marpol.2019.103653
Yusuf,  H.,  Moedikdjo,  K.,  Saeni,  M.,  S.,  &  Nasution L., I. (2005). Dampak Pembangunan Pelabuhan Perikanan  Terhadap  Penyerapan  Tenaga  Kerja Dan  Pendapatan  Masyarakat.  (Stud;  Kasus d;  Pelabuhan  Perlkanan  Lempaslng,  Bandar Lampung). Buletin  Ekonomi  Perikanan,  6 (1): 57-64.