## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Implementasi  SNA  dalam  Menilai  Popularitas  Platform Pemesanan Makanan Online Berbasis Percakapan Twitter
Adriyansyah Juri Setyo Wibowo 1* , Setyawan Wibisono 2
1. Universitas Stikubank; adriyansyahjurisetyowibowo@mhs.unisbank.ac.id
2. Universitas Stikubank; Setyawan@edu.unisbank.ac.id
* Korespondensi: adriyansyahjurisetyowibowo@mhs.unisbank.ac.id ;
Abstract: This research aims to understand the popularity of online food ordering platforms in In- donesia, although the data taken in Indonesian includes allied languages. This research combines the SWARA, WASPAS, and Social Network Analysis (SNA) approaches to achieve its objectives. The problem formulation proposed is how to measure and analyze the popularity of online food ordering platforms based on interaction data on Twitter social media. The SWARA method is used to determine the weight of the evaluation criteria, while WASPAS is applied to rank online food ordering platforms. Meanwhile, SNA is applied to analyze interaction patterns and user preferences for various online food ordering platforms. Twitter was chosen as the main data source because it provides direct conversation data and real depictions, allowing for in-depth and accurate analysis. Through Twitter, research can capture the dynamics of user interactions and how they communi- cate about various online food ordering platforms. This research aims to provide a strong founda- tion for decision makers in designing more effective marketing strategies and provide insight into the  dynamics  of  competition  in the  online  food  ordering  platform  industry.  The  research  results show that SNA-based analysis is able to clearly identify interaction patterns and user preferences .
Keywords: SNA, Popularity, Twitter, Online Food Ordering Platform
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memahami  popularitas  platform  pemesanan  makanan online di Indonesia, meskipun data yang diambil dalam bahasa Indonesia mencakup bahasa-ba- hasa serumpun. Penelitian ini menggabungkan metode pendekatan SWARA, WASPAS, dan Social Network  Analysis  (SNA)  untuk  mencapai  tujuannya.  Rumusan  masalah  yang  diajukan  adalah bagaimana  mengukur  dan  menganalisis  popularitas  platform  pemesanan  makanan  online  ber- dasarkan data  interaksi  di  media social  Twitter.  Metode  SWARA  digunakan  untuk  menentukan bobot kriteria evaluasi, sedangkan WASPAS diterapkan untuk pemeringkatan platform pemesanan makanan online tersebut sementara itu, SNA diterapkan untuk menganalisis pola interaksi serta preferensi pengguna terhadap berbagai platform pemesanan makanan online. Twitter dipilih se- bagai  sumber  data  utama  karena  menyediakan  data  percakapan  secara  langsung  dan  penggam- baran secara nyata, dapat memungkinkan menganalisis yang mendalam dan akurat. Melalui Twit- ter, penelitian dapat menangkap dinamika interaksi pengguna dan bagaimana mereka berkomu- nikasi tentang berbagai platform pemesanan makanan online. Penelitian ini bertujuan memberikan landasan  yang  kuat bagi  pengambil  keputusan dalam  merancang  strategi  pemasaran yang  lebih efektif serta memberikan wawasan tentang dinamika persaingan di industri platform pemesanan makanan online. Hasil penelitian menunjukkan bahwa analisis berbasis SNA mampu mengidenti- fikasi pola interaksi dan preferensi pengguna dengan jelas.
Kata kunci: SNA, Popularitas, Twitter, Platform Pemesanan Makanan Online
Sitasi: Wibowo,  A.  J.  S.;  Setyawan Wibisono,  S.  ( 2024 ).    Implementasi SNA dalam Menilai Popularitas Plat- form  Pemesanan  Makanan  Online Berbasis  Percakapan  Twitter.  JTIM: Jurnal Teknologi Informasi Dan Mul- timedia, 6(2), 97-110. https://doi.org/10.35746/jtim.v6i2.522
Diterima: 13-05-2024
Direvisi: 27-05-2024 Disetujui: 05-06-2024
Copyright: ©  2024 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license
s/by-sa/4.0/).
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2

## 1. Pendahuluan
Dalam era digital yang semakin berkembang, platform pemesanan makanan online telah menjadi sangat penting dan sudah menjadi kebiasaan kehidupan sehari-hari. Seiring dengan pertumbuhan pesat industri makanan online, pemahaman akan popularitas plat- form-platform ini menjadi sangat penting [1]. Platform pemesanan makanan online, atau yang  sering  disebut  dengan online  food  delivery ,  merupakan  layanan  pengantaran  ma- kanan  yang  dioperasikan  melalui  situs  atau  aplikasi  khusus.  Beberapa  contoh  aplikasi adalah  GoFood,  GrabFood,  FoodPanda,  ShopeeFood,  dan  UberEats  [2].  Seiring  ber- tambahnya  populasi  platform  juga  harus  mengerti  arti  dari  popularitas  mereka  yang dipilih oleh orang lain untuk meningkatkan rating dalam pemesanan makanan online di situs atau aplikasi mereka [3].
Oleh karena itu banyak cara untuk menaikan rating dalam aplikasi pemesanan ma- kanan online contohnya Twitter yang menyiapkan berbagai tweet dan kometar dari ap- likasi  pemesanan  makanan  online  tersebut  [4].  Dengan  semakin  banyaknya  platform pemesanan makanan online yang tersedia, konsumen sering kali kesulitan menentukan pilihan terbaik yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini menggunakan metode SWARA dan WASPAS  dalam menen- tukan pemeringkatan platform pemesanan makanan online yang banyak digunakan oleh orang [5]. Permasalahan yang terjadi adalah di dalam lingkungan percakapan yang dina- mis  seperti  Twitter,  mencari  tahu  tingkat  popularitas  suatu  Platform  Pemesanan  Ma- kanan Online secara manual sangatlah sulit dan memakan banyak waktu. Selain itu, data dalam mengevaluasi percakapan juga dapat mempengaruhi hasil analisis popularitas.
Social Network Analysis (SNA) adalah metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara individu atau entitas dalam suatu jaringan social. Informasi dari SNA ini  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  pengalaman  pengguna  dan  efisiensi operasional platform [4]. Dalam konteks penelitian ini, SNA digunakan untuk men-giden- tifikasi dan menganalisis pola interaksi antara pengguna Twitter dan platform pemesanan makanan  online  untuk  mencari  pemahaman  tentang  popularitas  Platform  pemesanan makanan online yang berbasis percakapan di Twitter. Metode SNA memungkinkan ana- lisis interaksi antara pengguna Twitter dan platform pemesanan makanan online [2].
Dengan memahami betapa pentingnya popularitas, penyedia platform pemesanan makanan online dapat meningkatkan strategi pemasaran mereka, untuk memperkuat in- teraksi dengan pelanggan, dan menyempurnakan layanan sesuai kebutuhan serta prefer- ensi pengguna [6].
Penelitian ini akan melibatkan beberapa tahapan yang terstruktur. Pertama, akan dil- akukan pengumpulan data dari Twitter menggunakan alat analisis teks dan metode web crawling untuk  mengidentifikasi  percakapan  yang  terkait  dengan  platform  pemesanan makanan online yang berbeda. Setelah data terkumpul, analisis dilakukan menggunakan metode  Social  Network  Analysis  (SNA)  untuk  mengungkap  pola  interaksi  antara pengguna Twitter dan platform pemesanan makanan online tersebut. Selanjutnya, metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) akan digunakan untuk men- gevaluasi dan memeringkat popularitas setiap platform pemesanan makanan online ber- dasarkan kriteria-kriteria obyektif yang relevan. Hasil analisis akan disajikan dalam ben- tuk  visualisasi  jaringan,  grafik,  dan  tabel  agar  mudah  dipahami  dan  diinterpretasi. Akhirnya,  penelitian  akan  disimpulkan  berdasarkan  hasil  analisis  dan  temuan  yang dihasilkan dari tahapan-tahapan sebelumnya [7].
Penerapan Social Network Analysis (SNA) dalam menganalisis percakapan media sosial di Twitter telah memberikan dasar penting untuk memahami popularitas platform pemesanan  makanan  online.  Dalam  konteks  pemeringkatan  popularitas  platform pemesanan  makanan  online,  menggunakan  SNA  untuk  menganalisis  sifat  jaringan  di Twitter menjadi pendekatan yang menarik dan efektif [8].
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi masalah utama dalam plat- form pemesanan makanan online, mengimplementasikan strategi yang dapat meningkat-
kan pengalaman pengguna serta efisiensi operasional [1]. Hasil analisis SNA ini diharap- kan  dapat  memberikan  panduan  berharga  bagi  perusahaan  penyedia  platform pemesanan  makanan  online  dalam  meningkatkan  strategi  pemasaran  dan  kualitas layanan mereka, serta menjadi kontribusi penting bagi penelitian lebih lanjut dalam ana- lisis popularitas di media sosial menggunakan pendekatan SNA [9].
Dalam konteks penelitian ini, metode WASPAS akan digunakan untuk melakukan pemeringkatan popularitas platform pemesanan makanan online berdasarkan percaka- pan di Twitter, yang kemudian akan dianalisis menggunakan Social Network Analysis (SNA). Kriteria objektif yang relevan akan diidentifikasi dan diukur berdasarkan properti jaringan pada SNA, seperti node, edge, Average Degree, Modularity, Diameter, Density, Average Path Length, Connected Component, yang memberikan gambaran tentang pop- ularitas platform pemesanan makanan online di platform Twitter [10].
Hasil dari analisis menggunakan metode WASPAS dapat mengungkapkan wawasan yang mendalam terkait popularitas platform pemesanan makanan online di Twitter. In- tegrasi hasil WASPAS dengan analisis Social Network Analysis (SNA) diharapkan dapat menyediakan pemahaman yang lebih menyeluruh tentang popularitas platform ini da- lam konteks percakapan di media sosial.

## 2. Metode dan Bahan
2.1. Bahan
2.1.1.Obyek Penelitian dan Pengumpulan Data
Objek  penelitian  ini  adalah  percakapan  di  media  sosial  Twitter  tentang  platform pemesanan  makanan  online  yang  beroperasi  di  Indonesia  dan  serumpun-rumpunya. Platform-platform  yang  menjadi  fokus  penelitian  meliputi  FoodPanda,  UberEat,  Sho- peeFood, GoFood, dan GrabFood. Data percakapan mengenai platform-platform ini di- ambil dari Twitter mulai tanggal 1 Oktober 2023 hingga 1 November 2023, dan dikumpul- kan melalui crawling data media sosial Twitter pada tanggal 20 November 2023 hingga 25 November 2023 .
2.1.2.Pengolahan Data SNA
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  properti  jaringan  untuk  menentukan  data yang terkumpul melalui crawling data, Data tersebut akan diolah menggunakan analisis properti jaringan untuk mengidentifikasi dan memahami hubungan serta interaksi yang mempengaruhi kinerja platform pemesanan makanan online , yaitu:
1. Node  merupakan  entitas  individual  dalam  jaringan  yang  dapat  menghubungkan satu  sama  lain.  Semakin  banyak  jumlah  node  yang  terlibat  dalam  suatu  jaringan, maka akan semakin meningkatkan tingkat popularitas [11].
2. Edge merupakan hubungan atau koneksi yang menghubungkan dua node dalam jaringan. Jika edge yang memiliki jumlah yang banyak maka meningkatkan tingkat popularitas.
3. Average Degree merupakan rata-rata jumlah edge yang terhubung ke setiap node dalam jaringan. Biasanya memakai Rumus: Jumlah total edge dalam jaringan dibagi dengan jumlah node.
4. Modularity  merupakan  mengukur  seberapa  baik  jaringan  terbagi  menjadi  ke- lompok yang padu secara internal namun memiliki sedikit koneksi antar kelompok [12].
5. Diameter  merupakan  panjang  terpanjang  dari  jalur  terpendek  (path)  antara  dua node dalam jaringan.
6. Density merupakan proporsi dari jumlah edge aktual dalam jaringan dibandingkan dengan jumlah maksimal edge yang mungkin ada.
7. Average Path Length merupakan rata-rata jumlah edge yang harus dilewati untuk mencapai satu node dari semua node lain dalam jaringan [13].
8. Connected Component merupakan bagian-bagian dari jaringan di mana setiap node dapat dijangkau dari setiap node lainnya melalui serangkaian edge.
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2 100  of 110

## 2.2. Metode
2.2.1.SWARA ( Stepwise Weight Assesment Ratio Analisis)
SWARA  merupakan  sebuah  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  yang digunakan untuk mengevaluasi alternatif berdasarkan kriteria tertentu [14]. Metode ini dapat  digunakan  untuk  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  di mana terdapat beberapa alternatif yang harus dinilai berdasarkan beberapa kriteria yang relevan [5]. Tahapan SWARA dan perhitungan pembobotan diperlihatkan pada langkah- langkah berikut:
Langkah 1: menentukan nilai koefisien menggunakan persamaan berikut ini:
K j =   { 1, j = 1 S j + 1 , j > 1 (1)
Langkah 2: menentukan bobot masing-masing kriteria menggunakan persamaan berikut ini:
Qj =   { 1, j = 1 q j−1 k j , j > 1 (2)
Langkah 3: menentukan bobot relative masing-masing kriteria menggunakan persamaan berikut ini:
W j = q j ∑ q k n k=1 (3)
2.2.2.WASPAS ( Weighted Agregated Sum Product Assesment ) WASPAS merupakan  metode evaluasi dan pemeringkatan yang digunakan untuk menilai  kinerja  atau  kecocokan  beberapa  alternatif  atau  opsi  berdasarkan  serangkaian kriteria yang diberikan. Metode ini melibatkan langkah-langkah berikut:
Langkah 1: menentukan kriteria Benefit menggunakan persamaan berikut:
x ij = x ij maxX ij (4)
Rumus ini digunakan untuk menghitung nilai normalisasi ( 𝑥 ˉ 𝑖𝑗 x ˉ ij ) dari suatu nilai ( 𝑥𝑖𝑗 xij ) terhadap nilai maksimum ( 𝑚𝑎𝑥𝑋𝑖𝑗 maxXij ).
Langkah 2: menentukan kriteria Cost menggunakan persamaan sebagai berikut:
x ij = minX ij x ij (5)
Rumus ini digunakan untuk menghitung rasio antara nilai minimum dari suatu set data 𝑋𝑖𝑗 Xij dan nilai spesifik 𝑥𝑖𝑗 xij dalam set tersebut. 2.2.3.Tahapan Penelitian
Tabel 1. Tahapan Penelitian
PENGUMPULAN DATA Pengumpulan  data  percakapan  twitter  mengenai  platform pemesanan makanan online PREPROCESSING Membangun jaringan social setelah mendapatkan data di twitter MEMBANGUN SNA Menghitung nilai network properties didalam aplikasi Gephi
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
Menggunakan data network properties sebagai data kriteria DATA SNA DAN WASPAS Menggunakan hasil nilai data waspas untuk pemeringkatan pop- ularitas dalam platform pemesanan makanan online ANALISIS HASIL Menganalisis  pemeringkatan  popularitas  platform  pemesanan makanan online VALIDASI Validasi hasil dengan membandingkan data platform pemesanan makanan online yang lain KESIMPULAN Menyimpulkan temuan penelitian yang terdapat data tersebut Flowchart Tahapan Penelitian
Gambar 1. Flowchart
1. Pengumpulan Data. Proses pengumpulan data untuk menganalisis popularitas plat- form pemesanan  makanan online akan melibatkan pengambilan data percakapan dari Twitter. Pengambilan data ini dilakukan dengan menggunakan alat crawling bernama Tweet Harvest. Data yang diambil akan mencakup informasi seperti nama platform, tanggal percakapan, jumlah retweet, serta interaksi lain yang relevan da- lam analisis tersebut.
2. Preprocessing.  Data  yang  telah  dikumpulkan  akan  melalui  serangkaian  tahapan pra-pemrosesan untuk mengoptimalkan kualitas dan kecocokannya sebelum tahap analisis lanjutan yang akan dilakukan. Proses ini mencakup penghapusan karakter khusus, serta menyesuaikan format data agar dapat memenuhi persyaratan analisis yang telah ditetapkan.
3. Membangun  Social  Network  Analysi  (SNA).  Penelitian  ini  akan  menggunakan Metode  SNA  untuk  mempelajari  dan  menganalisis  bagaimana  pengguna  Twitter berinteraksi  dengan  platform  pemesanan  makanan  online.  Penggunaan  Metode SNA  diharapkan  dapat  membantu  mengungkapkan  dinamika  hubungan  dan pengaruh  antara  entitas-entitas  yang  terlibat  dalam  percakapan  tentang  platform pemesanan  makanan  online.  Selama  analisis,  berbagai  properti  jaringan  seperti node,  edges,  average  degree,  modularity,  diameter,  density,  average  path  length,
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2 102  of 110
( a) U1 (c)
connected component akan dihitung sebagai kriteria penting dalam penilaian pop- ularitas platform ini.
4. Weighted Agregated Sum Product Assesment (WASPAS). Analisis WASPAS akan digunakan  untuk  menilai  dan  mengurutkan  tingkat  popularitas  platform pemesanan  makanan  online  berdasarkan  properti  jaringan  yang  terkait  dengan SNA. Kriteria-kriteria ini mencakup aspek Node, Edges, Average Degree, Modular- ity, Diameter, Density, Average Path Length, dan Connected Component. Dengan memanfaatkan nilai-nilai dari kriteria ini, akan mendapatkan evaluasi yang objektif terhadap popularitas setiap platform pemesanan makanan online.
5. Metode Pendekatan. Sifat-sifat jaringan properti yang diidentifikasi melalui analisis SNA akan menjadi faktor penentu dalam menilai nilai WASPAS untuk setiap plat- form pemesanan makanan online. Hasil dari perhitungan WASPAS kemudian akan menjadi acuan untuk mengurutkan popularitas platform-platform pemesanan ma- kanan online tersebut.
6. Analisis dan Hasil. Melalui analisis SNA dan WASPAS, data akan dievaluasi dan dianalisis  secara  berurutan  untuk  memperoleh  pemahaman  yang  berharga mengenai popularitas platform pemesanan makanan online berdasarkan percaka- pan di Twitter. Informasi yang diperoleh akan disajikan melalui visualisasi grafik dan tabel agar dapat mudah dipahami dengan jelas sesuai dengan diinterpretasi.
7. Kesimpulan. Di akhir penelitian, akan diungkapkan kesimpulan berdasarkan hasil analisis dan temuan yang diperoleh. Selain itu, rekomendasi spesifik akan diajukan kepada  perusahaan  penyedia  platform  pemesanan  makanan  online  untuk  mem- perkuat interaksi dengan pengguna dan meningkatkan tingkat popularitas mereka di lingkungan Twitter.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Visualisasi Jaringan dan Nilai Network Properties
Data  percakapan  mengenai  platform  pemesanan  makanan  online  di  media  sosial Twitter  yang  dikumpulkan  melalui  proses crawling data  dari  platform  tersebut.  Untuk mengukur popularitas, dilakukan perhitungan properti jaringan menggunakan pendeka- tan Social Network Analysis (SNA) sebagai dasar dalam proses pemeringkatan. Analisis dilakukan menggunakan perangkat lunak Gephi 0.10.1. Selanjutnya, tahap awal melibat- kan pembuatan visualisasi model jaringan di Gephi dengan fokus pada hubungan antar simpul tanpa mempertimbangkan arahnya. Tata letak Reingold Fruchterman digunakan untuk  visualisasi  karena  mampu  mengelompokkan  simpul-simpul  dalam  komunitas yang teridentifikasi [7]. Visualisasi jaringan akan ditampilkan seperti dibawah ini untuk gambar (a) yaitu FoodPanda, gambar (b) yaitu UberEat, gambar (c) yaitu GoFood, gambar (d) yaitu GrabFood, gambar (e) yaitu ShopeeFood.
(a) (b)
(c)
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
(d) (e)
Gambar 2. Visualisasi Jaringan: (a) FoodPanda, (b) UberEat, (c) GoFood, (d) GrabFood, (e) ShopeeFood
Penelitian ini berfokus pada berbagai aspek kepopuleran platform pemesanan ma- kanan online yang tercermin dalam data jaringan, dengan penekanan khusus pada ele- men-elemen jaringan seperti Node, Edges, Average Degree, Modularity, Diameter, Den- sity,
Average  Path  Length,  dan  Connected  Component.  Kompilasi  Data  diperlihatkan pada tabel 2.
Tabel 2 . Nilai Network Properties Platform Pemesanan Makanan Online
Platform Node  Edge Average Degree Modu- larity Network Diameter Graph Density Avg.Path Length Connected Camponents FoodPanda 1667 2109 1.265 0.494 6 0.002 3.671 110 UberEat 805 994 2.47 0.514 6 0.003 3.682 132 GoFood 1411 921 1.305 0.996 6 0.001 1.787 496 GrabFood 1858 1562 1.681 0.96 8 0.001 3.198 561 ShopeeFood 1798 1449 1.612 0.946 10 0.001 3.748 531

## 3.2. Platform Pemesanan Makanan Online
Pengumpulan  data  percakapan  tentang  platform  pemesanan  makanan  online  dari Twitter  dalam  Bahasa  Indonesia  akan  tetapi  yang  didapat  data  tersebut  bercampur dengan data negara lain yang bertetangga dengan Indonesia seperti Malaysia, singapura, dll. Data tersebut akan dilakukan melalui penggunaan program Python untuk melakukan crawling data di media sosial. Data tersebut dikumpulkan mulai dari tanggal 1 Oktober 2023 hingga 1 November 2023, kemudian diunduh kembali sebagai data sekunder antara tanggal  20  November  2023  dan  25  November  2023.  Hasil  dari  proses  crawling  ini digunakan  untuk  menetapkan  kriteria  dan  alternatif  yang  menjadi  dasar  dalam melakukan pemeringkatan popularitas platform pemesanan makanan online.
Tabel 3. Alternatif
No Alternatif Platform Pemesanan Makanan Online 1 A1 FoodPanda 2 A2 UberEat 3 A3 GoFood 4 A4 GrabFood 5 A5 ShopeeFood

## 3.3. Kriteria
Dalam mempertimbangkan berbagai sifat jaringan yang dapat digunakan dalam an- alisis SNA, pertanyaan mengenai pemilihan delapan kriteria khusus sebagai ukuran pop- ularitas platform pemesanan makanan online adalah relevan. Justifikasi untuk pemilihan ini dapat dijelaskan sebagai berikut:
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
1. Node dipilih karena entitas individu seperti orang, atau objek lain yang direpresen- tasikan sebagai titik atau simpul. Sedangkan Dalam  konteks platform pemesanan makanan online, node dapat mewakili pengguna (pelanggan), restoran, atau entitas lain yang terlibat dalam interaksi dalam jaringan.
2. Edge dipilih karena hubungan atau koneksi yang menghubungkan dua node dalam jaringan.  Sedangkan  dalam  platform  pemesanan  makanan  online  dapat  mewakili hubungan antara pengguna dan restoran tersebut.
3. Average Degree dipilih karena rata-rata dari derajat (jumlah tautan atau koneksi) yang dimiliki oleh setiap node dalam jaringan. Mendemonstrasikan seberapa ban- yak pengguna Twitter aktif dalam berdiskusi  mengenai platform pemesanan  ma- kanan online, memberikan gambaran tentang tingkat partisipasi dan interaksi yang terjadi di dalam komunitas online ini.
4. Modularity dipilih karena ukuran seberapa baik jaringan dapat terbagi menjadi ke- lompok-kelompok (modul) yang lebih padat secara internal dan lebih lemah terhub- ung secara eksternal. Menganalisis struktur kelompok dalam jaringan dapat mem- bantu  mengungkap  pola  percakapan  di  Twitter  yang  menyoroti  platform pemesanan makanan online secara serentak.
5. Diameter dipilih karena jarak terjauh yang harus dilalui untuk mencapai pasangan node terjauh di dalam jaringan.
6. Graph Density dipilih karena ukuran dari seberapa banyak koneksi yang ada di an- tara  node-node  dalam  jaringan  dibandingkan  dengan  jumlah  koneksi  maksimal yang mungkin.
7. Avg.Path Length dipilih karena rata-rata dari jarak terpendek antara semua pasan- gan node dalam jaringan.
8. Connected Camponents dipilih karena bagian-bagian dari jaringan di mana setiap node dapat dijangkau dari setiap node lainnya melalui serangkaian edge.
Dengan  mempertimbangkan  atribut-atribut  ini,  tujuan  penelitian  adalah  untuk mengembangkan peringkat yang mencerminkan tingkat popularitas platform pemesanan makanan  online  di  kalangan  masyarakat  Indonesia.  Pemilihan  kriteria-kriteria  ini  dan pemanfaatan alat analisis seperti Gephi 10 merupakan langkah kunci untuk interaksi kon- sumen terhadap platform-platform tersebut.
Tabel 4 . Kriteria
Kode Kriteria C1 Node C2 Edge C3 Average Degree C4 Modularity C5 Network Diameter C6 Graph Density C7 Average.Path Length C8 Connected Camponents

## 3.4. Kriteria Menguntungkan dan Kriteria Merugikan
Metode  WASPAS  tidak  hanya  mempertimbangkan  aspek  positif  (atribut  yang menguntungkan) atau negatif (atribut yang tidak menguntungkan) dari setiap alternatif. Dengan metode ini dapat menggabungkan kedua jenis atribut, untuk menciptakan suatu gambaran yang menyeluruh tentang kinerja relatif dari alternatif tersebut [7]. Pendekatan ini  mempertimbangkan  keputusan  yang  efektif  yang  seringkali  memerlukan  pertim- bangan lebih dari satu aspek atau factor.
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2 105  of 110 Tabel 5 . Kriteria Menguntungkan dan Kriteria Merugikan Kode Kriteria Kelompok Bobot Kriteria dari Max dan Min C1 Node Menguntungkan (MAX) 1858 C2 Edge Menguntungkan (MAX) 2109 C3 Average Degree Menguntungkan (MAX) 2.47 C4 Modularity Merugikan (MIN) 0.494 C5 Network Diameter Merugikan (MIN) 6 C6 Graph Density Menguntungkan (MAX) 0.003 C7 Average Path Length Merugikan (MIN) 1.787 C8 Connected Camponents Merugikan (MIN) 110 Kriteria yang tergolong menguntungkan: C1 :  Node, Jumlah node yang tinggi dinilai menguntungkan karena menunjukkan tingkat partisipasi pengguna.
C2 :  Edge, Jumlah edge yang tinggi dinilai menguntungkan karena menunjukkan tingkat interaksi pengguna.
C3 :  Average Degree, Average degree dinilai menguntungkan karena menunjuk- kan bahwa setiap pengguna terlibat dengan interaksi dalam jaringan.
C6 :  Graph Density, Graph Density dinilai menguntungkan karena mencerminkan koneksi yang kuat.
Sementara itu, kriteria yang tergolong merugikan:
C4 :  Modularity,  Modularity  dinilai  merugikan  karena  menciptakan  kelompok yang terpencar.
C5 :  Network Diameter, Network Diameter menunjukkan ketidak efisiensian da- lam penyebaran informasi.
C7 :  Average Path Length, Average Path Length dinilai merugikan karena menun- jukkan informasi dalam waktu yang lebih lama.
C8 :  Connected  Components,  Connected  Component  dinilai  merugikan  karena mempersulit koneksi jarak antar node pada suatu jaringan

## 3.5. Matriks Keputusan
Matriks keputusan mengungkapkan nilai kriteria yang telah diberi bobot untuk se- tiap alternatif, kemudian dilakukan perhitungan nilai maksimal dan minimal untuk se- tiap kriteria guna menentukan nilai tertinggi dan terendah.
Alternatif Node Edge Average Degree Modularity Network Diameter Graph Density Avg.Path Length Connected Camponents A1 1667 2109 1.265 0.494 6 0.002 3.671 110 A2 805 994 2.47 0.514 6 0.003 3.682 132 A3 1411 921 1.305 0.996 6 0.001 1.787 496 A4 1858 1562 1.681 0.96 8 0.001 3.198 561 A5 1798 1449 1.612 0.946 10 0.001 3.748 531 MAX 1858 2109 2.47 0.996 10 0.003 3.748 561 MIN 805 921 1.265 0.494 6 0.001 1.787 110 3.6. Pembobotan Menggunakan SWARA
1. Mencari bobot kriteria
Proses ini dilakukan untuk memberikan nilai relatif atau bobot kepada setiap kriteria berdasarkan signifikansinya terhadap tujuan atau masalah yang sedang dipelajari [15].
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
106  of 110
Tabel 6. Bobot Kriteria
Kode Kriteria (SJ) C1 1 C2 1 C3 4 C4 4 C5 3 C6 3 C7 2 C8 2
Jadi, kriteria 1 untuk Node dan Edge, Kriteria 4 untuk Average Degree dan Modu- larity, kriteria 3 untuk Network Diameter dan Graph Density, kriteria 2 untuk Average Path Length dan Connected Camponents.
2. Nilai koefisien kriteria
Nilai relatif yang diberikan untuk setiap kriteria yang digunakan dalam proses eval- uasi atau pengambilan keputusan.
Tabel 7. Nilai Koefisien Kriteria
Kode Nilai Bobot (Sj) Nilai Koefisien (Kj) C1 1 1 C2 1 1 C3 4 5 C4 4 5 C5 3 4 C6 3 4 C7 2 3 C8 2 3
Untuk kriteria C1 dan C2, nilai bobot (Sj) dan nilai koefisien (Kj) keduanya adalah 1. Hal ini menunjukkan bahwa kriteria-kriteria ini memiliki tingkat penting dan pengaruh yang sama dalam evaluasi, sehingga hasil nilai bobot (Qj) untuk kriteria ini adalah 1.
Untuk  kriteria  C3,  C4,  C5, dan  C6,  nilai  bobot  (Sj)  lebih  tinggi  (antara  3  hingga  4) dibandingkan dengan nilai koefisien (Kj) (antara 4 hingga 5). Dengan  menggunakan ru- mus 𝑄𝑗 = 𝑆𝑗 − 1 𝐾𝑗 Qj=KjSj−1, nilai bobot (Qj) dihitung untuk setiap kriteria.
3. Hasil Nilai Bobot
Tabel 8. Hasil Nilai Bobot
Kode Nilai Bobot (Sj) Nilai Koefisien (Kj) Hasil Nilai Bobot (Qj) C1 1 1 1 C2 1 1 1 C3 4 5 0.8 C4 4 5 0.8 C5 3 4 0.75 C6 3 4 0.75 C7 2 3 0.667 C8 2 3 0.667
Untuk C1 dan C2, nilai bobot (Sj) dan nilai koefisien (Kj) sama (1), sehingga hasil nilai bobot (Qj) untuk kriteria ini adalah 1.
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
Untuk C3 dan C4, nilai bobot (Sj) adalah 4 dan nilai koefisien (Kj) adalah 5. Dengan menggunakan rumus 𝑄𝑗 =4−15=15=0.8Qj=54−1=51=0.8, sehingga hasil nilai bobot (Qj) un- tuk kriteria ini adalah 0.8.
4. Menentukan bobot relative (Wj) Tabel 9 . Menentukan Bobot Relative Bobot Relative (WJ) HASIL W1 0.1554 W2 0.1554 W3 0.1243 W4 0.1243 W5 0.1165 W6 0.1165 W7 0.1036 W8 0.1036 W j = q j ∑ q k s k=1 di  mana 𝑞𝑖 qi  adalah  nilai  atau  bobot  kriteria  tertentu,  dan ∑ q k s k=1 adalah  jumlah  dari semua nilai bobot kriteria (total nilai bobot).
Perhitungan: 𝑊 2 =  0.1554 :  Demikian  pula,  nilai  bobot  ( 𝑊 2 )  untuk  kriteria  kedua ( 𝑞 2 ) juga dihitung dengan membagi nilai kriteria ( 𝑞 2 ) oleh jumlah total dari semua nilai kriteria (Σq), menghasilkan nilai bobot yang sama dengan 0.1554.

## Tabel 10. Nilai Max dan Nilai Min
Alternatif Node Edge Average Degree Modularity Network Diameter Graph Density Avg.Path Length Connected Camponents A1 1667 2109 1.265 0.494 6 0.002 3.671 110 A2 805 994 2.47 0.514 6 0.003 3.682 132 A3 1411 921 1.305 0.996 6 0.001 1.787 496 A4 1858 1562 1.681 0.96 8 0.001 3.198 561 A5 1798 1449 1.612 0.946 10 0.001 3.748 531 MAX 1858 2109 2.47 0.996 10 0.003 3.748 561 MIN 805 921 1.265 0.494 6 0.001 1.787 110
Pada  setiap  kolom  matriks  akan  diperoleh  nilai  maksimal  dan  nilai  minimal  yang menjadi dasar dalam perhitungan normalisasi pada matriks keputusan.

## 3.7. Hasil dari metode WASPAS
Perhitungan  table  dengan  menggunakan  bobot  SWARA,  untuk  mempermudah perangkingan dalam platform pemesanan makanan online. seperti table 11.
Tabel 11. Hasil Perhitungan SWARA dan WASPAS
Alter- natif Node Edge Average Degree Modularity Network Diameter Graph Den- sity Avg.Path Length Connected Camponents A1 0.897201292  1 0.512145749 1 1 0.666666667 0.486788341 1 A2 0.433261572  0.471313419  1 0.961089494  1 1 0.485334058 0.833333333 A3 0.75941873 0.436699858  0.528340081 0.495983936  1 0.333333333 1 0.221774194 A4 1 0.740635372  0.680566802 0.514583333  0.75 0.333333333 0.558786742 0.196078431 A5 0.967707212  0.687055477  0.652631579 0.522198732  0.6 0.333333333 0.47678762 0.204841713
Ini berarti bahwa nilai bobot (swara) untuk setiap kriteria atau atribut akan dimasuk- kan  ke  dalam  tabel  evaluasi,  sehingga  perhitungan  WASPAS  dapat  dilakukan  untuk
menghasilkan peringkat atau ranking yang menggambarkan preferensi atau nilai relatif dari  setiap  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  diberikan.  Dengan  memasukkan  bobot swara ke dalam tabel, kita dapat mengurutkan data pemeringkatan sesuai dengan nilai bobot yang telah diberikan, sehingga memungkinkan untuk menentukan alternatif ter- baik berdasarkan evaluasi yang dilakukan.
3.4. Alternatif Pemeringkatan
Setelah mendapatkan nilai preferensi yang telah dinormalisasi untuk atribut meru- gikan dan menguntungkan, dilakukan peringkatan terhadap alternatif-alternatif tersebut. Dalam  proses  peringkatan  ini,  alternatif-alternatif  yang  memiliki  nilai  preferensi  kese- luruhan lebih tinggi akan mendapatkan peringkat yang lebih tinggi. Seperti Tabel 12.
Tabel 12. Pemeringkatan Alternatif
Peringkat  Alternatif Hasil Preferensi 1 FoodPanda 0.816007971 2 UberEat 0.730874936 3 GoFood 0.56598888 4 GrabFood 0.595156217 5 ShopeeFood  0.558702397
Hasil akhir dari serangkaian proses pemeringkatan ini adalah penyajian urutan per- ingkat popularitas platform pemesanan makanan online menggunakan metode SWARA dan WASPAS, berdasarkan percakapan Twitter dengan menggunakan analisis SNA. Pen- yajian peringkat dimulai dari platform pemesanan makanan online yang memiliki nilai indeks seleksi preferensi tertinggi, diikuti oleh platform dengan nilai indeks seleksi pref- erensi yang lebih rendah.
Indeks  seleksi  preferensi  tertinggi  menunjukkan  tingkat  popularitas  tertinggi  dari platform pemesanan makanan online tersebut dalam percakapan Twitter. Penghitungan ini  dilakukan  berdasarkan  sejumlah  properti  jaringan  dalam  analisis  SNA,  termasuk jumlah edge, jumlah node, average degree, modularity, diameter, network density, aver- age path length, dan connected component. Proses ini membantu mengidentifikasi dan mengurutkan platform-platform berdasarkan tingkat popularitas mereka dalam interaksi di media sosial Twitter.
Untuk data pemeringkatan tersebut, tidak hanya mencakup negara Indonesia, tetapi juga  negara-negara  serumpun  atau  tetangga  dengan  Indonesia.  Oleh  karena  itu, pemeringkatan ini bertujuan untuk mendapatkan data pengguna Twitter yang aktif da- lam beberapa platform dari negara-negara tersebut.

## 4. Pembahasan
Penelitian ini menggabungkan pendekatan Stepwise Weight Assesment Ratio Ana- lisis (SWARA), Weighted Agregated Sum Product Assesment (WASPAS), dan Social Net- work Analysis (SNA) untuk memahami popularitas platform pemesanan makanan online di Indonesia dan serumpun-rumpunnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa platform pemesanan makanan online memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kebiasaan kon- sumsi  masyarakat.  Analisis  sentimen  dari  pengguna  Twitter  mengungkapkan  bahwa, meskipun ada beberapa keluhan negatif, mayoritas pengguna memberikan ulasan positif terkait kemudahan penggunaan, kecepatan pengiriman, dan variasi menu yang ditawar- kan.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menemukan  bahwa  faktor-faktor  seperti  harga  yang kompetitif dan kualitas layanan pelanggan merupakan determinan utama dalam menen- tukan popularitas platform. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan wawasan ber- harga  bagi  pengembang  platform  dalam  merancang  strategi  yang  lebih  efektif  untuk meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan .
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  data  interaksi  di  media  sosial  Twitter,  penelitian  ini menghasilkan peringkat popularitas dari beberapa platform pemesanan makanan online. FoodPanda  menempati  peringkat  pertama  dengan  hasil  preferensi  tertinggi,  yaitu 0.816007971.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  FoodPanda  memiliki  tingkat  popularitas tertinggi  di  antara  platform  lainnya.  UberEat  berada  di  peringkat  kedua  dengan  hasil preferensi  0.730874936.  GoFood  berada  di  posisi  ketiga  dengan  hasil  preferensi 0.565988880.  GrabFood  menempati  peringkat  keempat  dengan  hasil  preferensi 0.595156217. ShopeeFood berada di posisi terakhir dengan hasil preferensi 0.558702397. Pada kesimpulannya FoodPanda dan UberEat menunjukkan performa yang sangat baik, sedangkan platform lain seperti GrabFood, GoFood, dan ShopeeFood masih memiliki ru- ang  untuk  perbaikan.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  berharga  bagi  pengambil keputusan dalam merancang strategi pemasaran yang lebih efektif dan adaptif terhadap kebutuhan industry platform pemesanan makanan online. Selain itu, penelitian ini mem- buka peluang untuk studi lebih lanjut dalam analisis popularitas platform menggunakan data media social Twitter. Penelitian ini berhasil menunjukkan bahwa metode kombinasi SWARA, WASPAS, dan SNA dapat memberikan pemahaman yang mendalam tentang popularitas  platform  pemesanan  makanan  online  di  Indonesia.  Penggunaan  metode SWARA, WASPAS, dan SNA dalam proses penelitian dapat mengetahui bagaimana hasil popularitas platform pemesanan makanan online dari metode tersebut untuk mengetahui platform mana yang paling banyak digunakan .
Ucapan Terima Kasih: Terima kasih disampaikan kepada Universitas Stikubank Semarang, dalam hal  ini  Direktorat  Penelitian,  Pengabdian  Masyarakat  dan  Publikasi  yang  telah  memberikan dukungan dana dalam penelitian ini.

## Referensi
[1] I. Aminudin and D. Anggraini, “ANALISIS PERINGKAT TOP BRAND OJEK ONLINE MENGGUNAKAN JEJARING SO- SIAL PERCAKAPAN TWITTER,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 24, no. 2, pp. 88 – 104, 2019, doi: 10.35760/ik.2019.v24i2.2365.
[2] Y.  Dwi  and  P.  Ariyanti,  “Analisis  Centrality  Aktor  pada  Penyebaran  Informasi  Kuliner  di  Media  Sosial  dengan menggunakan Social Network Analysis.” [Online]. Available: http://e -journal.ivet.ac.id/index.php/jsitee,2022.
[3] D. Jurusan Ilmu Komunikasi, F. Dakwah dan Komunikasi, and U. Suska Riau, “MENCERMATI PILIHAN RAKYAT AN- TARA POPULARITAS DALAM INTEGRITAS SEMU,” 2017 , http://dx.doi.org/10.24014/jdr.v28i2.5544.
[4] E. Krisnawati, D. Surono Wibowo, R. Wijayatun Pratiwi, A. Susanto, J. Teknik Informatika, and P. Harapan Bersama, “Pen- erapan Eigenvector Centrality Terkait Metode Social Network Analysis (SNA) dalam Program Vaksinasi Covid-19 di Twit- ter,” vol. 7, no. 3 , 2022, [Online]. Available: http://id.dbpedia.org/
[5] Eliani and Murdani, “Bulletin of Data Science Kombinasi Metode SWARA Dan MOORA Untuk Pendukung Keputusan Pemberian  Insentif  Karyawan,” Media  Online ,  vol. 2,  no.  1, pp.  17 – 25,  2022,  [Online].  Available: https://ejurnal.seminar- id.com/index.php/bulletinds
[6] K. A. Chandra and S. Hansun, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Laptop dengan Metode WASPAS,” J. ECOTIPE , vol. 6, no. 2, pp. 76 – 81, 2019, doi: 10.33019/ecotipe.v5i2.xxx.
[7]  P. Sna- ocra, I. Husni, A. Amin, F. Amin, S. Wibisono, and E. Lestariningsih, “Pemeringkatan Popularitas Dompet Digital dengan,” vol. 18, no. 1, pp. 164– 177,2024.
[8] T. P. Lestari, “Analisis Text Mining pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Social Network Analysis (SNA),” J. Inform. Ekon. Bisnis , pp. 65 – 71, Aug. 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i3.146.
[9] A. Ayu Damayanti and Z. Choirul Nisa, “PENGARUH KUALITAS PELAYANAN SHOPEEFOOD TERHADAP LOYAL- ITAS PELANGGAN DENGAN KEPUASAN PELANGGAN SEBAGAI VARIABEL INTERVENING”, [Online]. Available: https://ebfelepma.ums.ac.id/2023
[10] N. A. Azmi, A. T. Fathani, D. P. Sadayi, I. Fitriani, and M. R. Adiyaksa, “Social Media Network Analysis (SNA): Identifikasi Komunikasi dan Penyebaran Informasi Melalui Media Sosial Twitter,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 4, p. 1422, Oct. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3257.
[11] Alisya Putri Rabbani, Andry Alamsyah, and Sri Widiyanesti, “Analisa Interaksi User Di Media Sosial Mengenai Industri Fintech Menggunakan Social Network Analysis (Studi Kasus: Gopay, Ovo Dan Linkaja),” J. Mitra Manaj. , vol. 4, no. 3, pp. 341 – 351, 2020, doi: 10.52160/ejmm.v4i3.352.
[12] M. Azmi, A. Putra Kharisma, and M. A. Akbar, “Evaluasi User Experience Aplikasi Mobile Pemesanan Makanan Online dengan Metode Design Thinking (Studi Kasus GrabFood),” 2019. [Online]. Available: http://j -ptiik.ub.ac.id
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 2
[13] P. P. Digital, P. Kualitas, D. A. N. Citra, M. Terhadap, K. Pembelian, and S. Lokal, “Journal of Applied Business Admin- istration,” no. September, pp. 90– 100, 2022.
[14] S. Salmon and I. Arfyanti, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan SWARA dalam Pendukung Kepu- tusan Pemilihan Penerimaan Karyawan Apoteker,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 12 – 17, Jun. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1488.
[15] A. D. Wahyudi and A. F. O. Pasaribu, “Metode SWARA dan Multi Attribute Utility Theory Untuk Penentuan Pemasok Pakan Ikan Terbaik,” J. Media Jawadwipa , vol. 1, no. 1, pp. 26 – 37, 2023.