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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
e-ISSN: 2541-2930

## Identifikasi  Penguasaan  dan  Akses  Modal  Rumah  Tangga  Nelayan  Kecil  di Pulau-Pulau Kecil (Kasus Pulau Pari)
Identification of Ownership and Access to Small Fishermen’s Household Capital in Small Islands (Pari Island Case)
* Siti Erwina Youwikijaya 1 , Rilus A. Kinseng 2 , Titik Sumarti 2 dan Arif Hilmawan 3
1 Mahasiswa Magister Sosiologi Pedesaan, IPB University Gedung FEMA W1-L2 Jl. Kamper Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia 2 Departemen Sains Komunikasi dan Pengembangan Masyarakat, IPB University Jl. Kamper, Babakan, Kec. Dramaga, Kabupaten Bogor, Jawa Barat 16680, Indonesia 3 Pusat Riset Masyarakat dan Budaya – Badan Riset Inovasi Nasional
Gedung Widya Graha, Jl. Gatot Subroto No.10 6th & 9th Floor, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12710, 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
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
Rumah tangga nelayan kecil di Pulau Pari masuk dalam kelompok rentan akibat perubahan iklim, kerusakan lingkungan perairan, konflik atas lahan, dan akibat Covid-19. Oleh sebab itu, untuk bertahan hidup, rumah tangga  nelayan  kecil  melakukan  upaya  adaptasi  dengan  mengombinasi  aset  dan  akses  untuk  merespons kerentanan  nafkah  yang  dihadapi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  penguasaan  modal  dan  akses rumah tangga nelayan kecil atas lima modal, yaitu modal alam, modal sosial, modal ekonomi, modal manusia, dan modal fisik di Pulau Pari. Penelitian ini mengambil kasus di Pulau Pari, Kelurahan Pulau Pari, Kecamatan Kepulauan  Seribu  Selatan,  Kabupaten  Kepulauan  Seribu,  Provinsi  DKI  Jakarta.  Penelitian  dilakukan  pada bulan  Maret  2022.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan mixed  method dengan  menggunakan sequential explanatory strategy .  Data yang dikumpulkan adalah data primer dan data sekunder. Data primer dikumpulkan melalui survei terhadap 90 responden rumah tangga nelayan kecil dan wawancara mendalam terhadap 8 subjek kasus serta diperkuat dengan FGD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rumah tangga nelayan kecil memilih melakukan  kombinasi  aset  dan  akses,  tetapi  lapisan  atas  cenderung  menggunakan  modal  fisik  sementara lapisan bawah cenderung menggunakan modal alam dalam melakukan strategi nafkah sebagai upaya bertahan. Rekomendasi untuk penelitian selanjutnya adalah adanya pengidentifikasian untuk dapat meningkatkan modal sosial dan manusia.
Kata Kunci: akses dan modal; kerentanan nafkah; rumah tangga nelayan kecil; penghidupan berkelanjutan; Pulau Pari

## ABSTRACT
Small fishing households on Pari Island fall into a vulnerable group due to climate change, damage to the aquatic environment,  conflicts  over  land  and  the  consequences  of  Covid-19.  Therefore,  to  survive  in  the  household,  small fishermen make adaptation efforts by combining assets and access to respond to the assistance they face. This study aims to analyze the mastery of capital and access of small fishing households to five capitals, namely natural capital, social capital, economic capital, human capital, and physical capital in Pari Island. This study took a case in Pari Island, Pari Island Village, South Thousand Islands District, Thousand Islands Regency, DKI Jakarta Province. The research was conducted in March 2022. This research used a mixed method approach using a sequential explanatory strategy. The data collected are primary data and secondary data. Primary data was collected using a survey of 90 small-scale fishing household respondents and in-depth interviews with 8 case subjects and strengthened by FGDs. The results of the study show that small fishing households choose to combine assets and access, but those at the top layer tend to use physical capital while those at the bottom layer tend to use natural capital in carrying out livelihood strategies as a means of survival. Recommendations for further research are the identification of ways to increase social and human capital.
Keywords: access and capital; livelihood vulnerability; small fishing households; sustainable livelihoods; Pari Island
Diterima tanggal : 6 Desember 2022
Perbaikan naskah: 25 Juni 2023 Disetujui terbit   : 12 September 2023
Korespondensi penulis:
Email: erwinasiti@gmail.com DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v9i2.12003 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

## Latar Belakang
Kementerian  Kelautan  Perikanan  (KKP) mencatat pada tahun 2020 bahwa nelayan perikanan tangkap berjumlah 2,3 juta dan 90% di antaranya termasuk  dalam  kategori  nelayan  kecil  (KKP, 2020).  Namun,  selama  10  tahun  terakhir,  Badan
Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat  bahwa  jumlah nelayan tangkap di Indonesia cenderung mengalami penurunan (BPS, 2021). Hal ini terjadi karena mata pencaharian  sebagai  nelayan  perikanan  tangkap rentan terhadap berbagai tekanan dan ketidakpastian yang  disebabkan  oleh  iklim  ataupun  noniklim
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
Identifikasi Penguasaan dan Akses Modal Rumah Tangga Nelayan Kecil di Pulau-Pulau Kecil (Kasus Pulau Pari) | Youwikijaya, et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 87-100
sehingga terjadi kerentanan nafkah (Dharmawan & Nissa, 2020).
Pada  tekanan  noniklim,  kerentanan  dialami oleh  rumah  tangga  nelayan  kecil  bisa  akibat gangguan terhadap akses kepemilikan tanah, akses pada  sumber  daya  alam  untuk  menopang  mata pencaharian,  dan  adanya  tekanan  sosial  sehingga akan berdampak pada kerentanan nafkah (Wahyono, 2016;  Mthethwa  &  Wale,  2021).  Sementara itu,  tekanan  iklim  berpotensi  memberikan dampak  buruk  bagi  penghidupan  berupa  banjir rob,  perubahan  musim  tangkap  yang  tidak  sulit diprediksi,  abrasi,  hilangnya  jenis  ikan  penanda, dan badai laut (Wibowo & Satria, 2016; Nissa et al., 2019; Anugerah et al ., 2021; Rahman et al., 2021; Gustika et al ., 2023)
Kerentanan  nafkah  merupakan  kondisi ketika individu atau kelompok mengalami tekanan pada  sumber  nafkah  yang  dimiliki  sehingga mengancam  keberlanjutan  penghidupannya  (Hahn et al ., 2009).  Maka, penguasaan akses dan modal penghidupan  sebagai  sumber  nafkah  menjadi penting untuk keberlanjutan penghidupan (DFID, 1999;  Dharmawan,  2007).    Penguasaan  akses  dan modal  penghidupan  mampu  menurunkan  tingkat kerentanan. Selain itu, penguasan akses dan modal penghidupan memengaruhi tindakan strategi nafkah untuk keluar dari kerentanan nafkah yang dialami sistem (Can et al ., 2013; Scoones 2020).
Pulau  Pari  merupakan  salah  satu    dari  108 gugusan  pulau  kecil  di  Kepulauan  Seribu  Provinsi DKI  Jakarta.  Masyarakat  Pulau  Pari  merupakan masyarakat  pesisir  yang  menggantungkan  sumber nafkahnya  sebagai  nelayan  perikanan  tangkap (Wouthuyzen  &  Abrar,  2020).  Terhitung  selama 52 tahun terakhir, Pulau Pari mengalami  dinamika strategi  nafkah  akibat  kerentanan  nafkah  karena tekanan  dan  gangguan  terhadap  akses  dan  modal penghidupan (Christian et al ., 2018). Dinamika dan perubahan  mata  pencaharian  di  Pulau  Pari  terjadi akibat  tekanan  sosial,  ekonomi,  dan  lingkungan terhadap akses dan  modal penghidupan (Kinseng et al., 2018; Christian & Desmiwati, 2019).
Masyarakat Pulau Pari merupakan masyarakat pesisir  rentan  akibat  perubahan  iklim  yang  telah berdampak  pada  banjir  rob  yang  terjadi  setiap tahun, kerusakan habitat ikan, dan cuaca ekstrem, serta  kerusakan  lingkungan    (Sinaga,  2021;  Bahri et al., 2017).  Untuk mengatasi kerentanan nafkah, pada tahun 2010, penduduk di Pulau Pari membuka pariwisata dan mengembangkannya secara swadaya sebagai  bentuk  strategi  nafkah  (Sinaga,  2021). Namun, pembukaan pariwisata telah menimbulkan
kembali  konflik  lahan  antara  masyarakat  dan korporasi  wisata  sehingga  posisi  masyarakat lokal  terancam  termarginalisasi,  kehilangan  mata pencaharian,  dan  menimbulkan  ketakutan  di masyarakat  karena  pengawasan  atas  penguasaan lahan  oleh  korporasi  (Christian et  al .,  2018; Kinseng et  al .,  2018).    Lalu,  pada  tahun  2020 hingga tahun 2022, penghidupan masyarakat Pulau Pari  makin  terganggu  karena  pandemi  Covid-19 (Walhi, 2021).
Department  for  International  Development (1999)  menjelaskan  bahwa  akses  terhadap modal  yang  dikombinasikan  akan  menghasilkan penghidupan  yang  lebih  baik.  Akses  terhadap modal  yang  dipetakan  kemudian  divisualisasikan dan  dianalisis  menggunakan  pentagon  aset  akan menunjukkan akses terhadap modal yang cenderung digunakan oleh unit yang dianlisis, misalnya rumah tangga. Pentagon aset juga berfungsi menunjukkan perbandingan  antaraset  (Oktalina et  al .,  2016). Penelitian  sebelumnya  telah  menunjukkan  bahwa kombinasi  modal  dan  akses  memberikan  dampak positif terhadap sumber nafkah. Tora et al . (2022) menjelaskan  bahwa  makin  banyak  modal,  makin kuat kapasitas rumah tangga untuk menahan tekanan dan  keamanan  mata  pencaharian  yang  lebih  baik. Sementara itu, hasil penelitian Islam & Walkerden (2022) di kawasan pesisir Bangladesh menunjukkan bahwa  kepemilikan  modal  sangat  penting  untuk pemulihan kerentanan akibat bencana.
Uraian di atas menjadi dasar menarik untuk melakukan identifikasi penguasaan dan akses modal rumah tangga nelayan kecil dengan menggunakan analisis  pentagon  aset  di  Pulau  Pari.    Analisis  ini menjadi  penting  untuk  menunjukkan  kondisi kelangsungan rumah tangga nelayan kecil Pulau Pari di  tengah-tengah  berbagai  tekanan  dan  gangguan yang dihadapi melalui akses dan penguasaan modal. Secara khusus, artikel ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan  mengenai  bagaimana  penguasaan dan  akses  modal  rumah  tangga  nelayan  kecil  atas modal  alam,  modal  sosial,  modal  ekonomi,  modal sumber  daya  manusia,  dan  modal  fisik  di  Pulau Pari.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  bisa  menjadi sebuah  gambaran  kondisi  bagi  pemerintah  dalam mengambil kebijakan terkait tata kelola penghidupan berkelanjutan di Pulau Pari.

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian  dan  pengumpulan  data  telah dilakukan  di  Pulau  Pari,  Kelurahan  Pulau  Pari, Kecamatan  Kepulauan  Seribu  Selatan,  Kabupaten Kepulauan  Seribu,  Provinsi  DKI  Jakarta  pada bulan Maret 2022.  Lokasi tersebut dipilih dengan
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
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
beberapa pertimbangan, yaitu (1) lokasi penelitian dianggap  mengalami  berbagai  kerentanan  akibat konflik, perubahan iklim, kerusakan lingkungan di wilayah pesisir dan laut, serta Covid-19; (2) lokasi merupakan  daerah  pariwisata  yang  berkembang secara  swadaya  oleh  masyarakat  setempat;  (3) masyarakat di lokasi penelitian masih mengandalkan mata pencaharian sebagai nelayan perikanan tangkap dari waktu ke waktu.
Unit  analisis  penelitian  ini  adalah  rumah tangga  nelayan  kecil.  Kriteria  nelayan  kecil  pada penelitian  ini  merujuk  pada  Undang-Undang Nomor  7  Tahun  2016  tentang  Perlindungan  dan Pemberdayaan  Nelayan,  Pembudi  Daya  Ikan,  dan Petambak Garam. Dalam undang-undang tersebut dijelaskan bahwa nelayan skala kecil adalah nelayan yang melakukan penangkapan ikan untuk memenuhi kebutuhan  hidup  sehari-hari,  baik  yang  tidak menggunakan kapal penangkap ikan maupun yang menggunakan  kapal  penangkap  Ikan  berukuran paling besar 10 (sepuluh) gros ton (GT). Penelitian  ini  menggunakan  paradigma post positivisme .  Metode  penelitian  yang  digunakan adalah mixed  methods dengan  menggunakan
sequential  explanatory  strategy . Mixed  methods dilaksanakan  dengan  menggunakan  pendekatan kuantitatif,  yaitu  survei  sebagai  pendekatan  yang utama,  kemudian  didukung  oleh  pendekatan kualitatif dengan melakukan wawancara mendalam untuk  memperkuat  dan  menginterpretasikan temuan kuantitatif. Pertama, analisis data kuantitatif dilakukan  dengan  statistik  deskriptif  yang  diolah dengan  menggunakan  aplikasi  Excel.  Kedua,  data kualitatif  ini  dianalisis  dengan  melakukan  proses data collection ,  data display ,  data condensation ,  dan proses conclusion.
Penentuan  sampel  yang  digunakan  adalah stratified  random  sampling dengan  jumlah  sampel pada  setiap  strata  ditentukan  secara  proporsional. Satria  (2015)  menjelaskan  bahwa  cara  efektif dalam  menghitung  jumlah  nelayan  adalah dengan  menggunakan  pendekatan  rumah  tangga. Penentuan  sampel  secara stratified proporsional dibedakan  berdasarkan  jenis  nelayan  kecil, yaitu  nelayan  pemilik  alat  produksi  yang  disebut sebagai  nelayan  lapisan  atas  dan  nelayan  buruh (ABK  di  kapal  kecil)  yang  disebut  sebagai  lapisan bawah  pada  penelitian  ini  (Kinseng,  2014). Penentuan  responden  rumah  tangga  nelayan  kecil untuk  memperoleh  data  kuantitatif  dilakukan dengan  menggunakan  rumus  slovin  dengan perkiraan  standar  eror  sebesar  10%.  Perhitungan dilakukan  berdasarkan  populasi  kategori  nelayan (Creswell, 2009).
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan rumus  slovin,  jumlah  responden  penelitian  ini adalah 74 yang terdiri atas 63 rumah tangga pemilik dan 11 rumah tangga buruh nelayan kecil. Untuk mendapatkan data kualitatif, pemilihan narasumber menggunakan  teknis puposive  sampling ,  yaitu memilih informan yang paham dengan jelas semua karakter  dan  kehidupan  rumah  tangga  nelayan kecil  serta  memiliki  kapasitas  untuk  menjawab pertanyaan sesuai dengan tujuan penelitian. Adapun jumlahnya adalah 3 rumah tangga pemilik, 3 rumah tangga buruh nelayan, 2 tokoh masyarakat, 1 tokoh perempuan Pulau Pari, dan 1 tokoh Forum Peduli Pulau Pari.

## Kerangka Penghidupan Berkelanjutan
Department  for  International  Development (DFID,  1991)  menjelaskan  bahwa  keberlanjutan penghidupan  dapat  dilihat  dari  apsek  lingkungan, sosial,  ekonomi,  dan  kelembagaan.  Kerangka penghidupan  berkelanjutan  berfokus  pada mengaitkan modal dan akses yang dimiliki individu atau  rumah  tangga  untuk  dimanfaatkan  menjadi hasil  penghidupan  berkelanjutan.  Aset  akan maksimal ketika berbagai macam aset yang dimiliki digabungkan  dalam  pemanfaatannya  dengan  cara- cara yang inovatif.
Department  for  International  Development (1999) mengaplikasikan variasi akses ke aset dengan menggunakan  bentuk  pentagon.  Pentagon  aset terbagi  atas  modal  manusia,  modal  alam,  modal finansial,  modal  fisik,  dan  modal  sosial.  Di  dalam pentagon  tersebut  terdapat  sebuah  titik  tengah yang  menunjukan zero  access, sedangkan  garis terluar merepresentasikan akses maksimum ke aset. Berdasarkan  konsep  ini,  bentuk  pentagon  dapat berubah-rubah  seiring  dengan  perubahan  status aset (DFID, 1999).
Penentuan  sampel  yang  digunakan  adalah stratified  random  sampling dengan  jumlah sampel pada setiap strata ditentukan secara proporsional. Satria (2015) menjelaskan bahwa cara efektif  dalam  menghitung  jumlah  nelayan  adalah  dengan  menggunakan  pendekatan  rumah tangga.  Penentuan  sampel  secara stratified proporsional  dibedakan  berdasarkan jenis  nelayan kecil, yaitu nelayan pemilik alat produksi yang disebut sebagai nelayan lapisan atas dan nelayan buruh (ABK di kapal kecil) yang disebut sebagai lapisan bawah pada penelitian ini (Kinseng, 2014).
Penentuan responden rumah tangga nelayan kecil untuk memperoleh data kuantitatif dilakukan dengan  menggunakan  rumus  slovin  dengan  perkiraan  standar  eror  sebesar  10%.  Perhitungan dilakukan berdasarkan populasi kategori nelayan (Creswell, 2009).
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  rumus  slovin,  jumlah  responden  penelitian  ini adalah 74 yang terdiri atas 63 rumah tangga pemilik dan 11 rumah tangga buruh nelayan kecil. Untuk  mendapatkan  data  kualitatif,  pemilihan  narasumber  menggunakan  teknis puposive sampling , yaitu memilih informan yang paham dengan jelas semua karakter dan kehidupan rumah tangga nelayan kecil serta memiliki kapasitas untuk menjawab pertanyaan sesuai dengan tujuan penelitian. Adapun jumlahnya adalah 3 rumah tangga pemilik, 3 rumah tangga buruh nelayan, 2 tokoh masyarakat, 1 tokoh perempuan Pulau Pari, dan 1 tokoh Forum Peduli Pulau Pari.

## Kerangka Penghidupan Berkelanjutan
Department for International Development (DFID, 1991) menjelaskan bahwa keberlanjutan penghidupan dapat dilihat dari apsek lingkungan, sosial, ekonomi, dan kelembagaan. Kerangka penghidupan berkelanjutan berfokus pada mengaitkan modal dan akses yang dimiliki individu atau rumah tangga untuk dimanfaatkan menjadi hasil penghidupan berkelanjutan. Aset akan maksimal ketika berbagai macam aset yang dimiliki digabungkan dalam pemanfaatannya dengan cara-cara yang inovatif.
DFID  (1999)  mengaplikasikan  variasi  akses  ke  aset  dengan  menggunakan  bentuk pentagon. Pentagon aset terbagi atas modal manusia, modal alam, modal finansial, modal fisik,
dan modal sosial. Di dalam pentagon tersebut terdapat sebuah titik tengah yang menunjukan zero access, sedangkan  garis  terluar  merepresentasikan  akses  maksimum  ke  aset.  Berdasarkan konsep ini, bentuk pentagon dapat berubah-rubah seiring dengan perubahan status aset (DFID, 1999).

## Gambar 1 Pentagon Aset
Gambar 1. Pentagon Aset. Sumber: DFID 1999.
Ada dua jenis hubungan antara modal untuk diliihat  dan  dianalisis  dalam  DFID  (1999),  yaitu sebagai berikut.
ISSN 2442-6571

## 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
Sequencing adalah  hubungan  untuk menjelaskan  bahwa  kelompok  yang  keluar  dari kemiskinan cenderung memulai dengan kombinasi tertentu  dari  aset  atau  akses  ke  satu  jenis  asset. Kondisi  itu  dianggap  cukup  untuk  mengurangi kemiskinan.
Subtitution adalah  untuk  melihat  hubungan dari  satu  jenis  modal  lalu  diganti  dengan  modal yang  lain  untuk  menghasilkan  penghidupan  yang lebih baik.
Dalam  strategi  penghidupan,  individu atau  kelompok  yang  memiliki  lebih  banyak  aset cenderung  memiliki  jangkauan  yang  lebih  luas untuk  mempertahankan  sumber  penghidupan. Adapun  lima  modal  yang  dijelaskan  oleh  DFID (1999) disajikan pada Tabel 1.

## KARAKTERISTIK RUMAH TANGGA NELAYAN KECIL
Pulau Pari secara administratif masuk dalam Kelurahan Pulau Pari, Kecamatan Kepulauan Seribu Selatan, Kabupaten Kepulauan Seribu, Provinsi DKI Jakarta. Pulau Pari memiliki luas 41,3 ha. Tercatat dalam  laporan  Kelurahan  Pulau  Pari  tahun  2022, penduduk  berjumlah  1.402  jiwa  dari  415  rumah tangga.  Penduduk  Pulau  Pari  saat  ini  tersebar  di empat RT. Sumber nafkah penduduk Pulau Pari saat ini didominasi oleh dua sektor, yaitu sebagai nelayan perikanan tangkap dan sektor pariwisata.
Masyarakat Pulau Pari masih menggantungkan sumber  nafkahnya  sebagai  nelayan  kecil.  Nelayan
Tabel 1. Jenis Modal dan Penjelasannya.
Jenis Modal Penjelasan Modal Manusia Berupa  keterampilan,  pengetahuan,  kemampuan  untuk  bekerja,  dan kesehatan  yang  baik  yang  bersama-sama  memungkinkan  orang  untuk mengejar nafkah dan mencapai tujuan yang diinginkan Modal Alam Stok  sumber  daya  alam  yang  berguna  untuk  memperoleh  sumber penghidupan Modal Finansial Sumber  daya  keuangan  yang  dimiliki  individu  atau  kelompok  untuk mencapai tujuan nafkah. Ada dua sumber utama modal finansial, yaitu (a) stok yang tersedia berupa tabungan dan (2) aliran uang masuk dari pensiunan ataupun dari sumber lainnya, misalnya remitansi Modal Fisik Berupa alat produksi, infrastruktur yang mendukung sumber nafkah.  Ada dua jenis modal fisik, yaitu (1) infrastruktur yang meliputi transportasi yang terjangkau, tempat berlindung dan bangunan yang aman, pasokan air dan sanitasi yang memadai, energi bersih dan terjangkau, dan akses ke informasi (komunikasi) dan (2) alat produksi seperti alat dan perlengkapan yang digunakan orang untuk berfungsi lebih produktif.
Modal Sosial Dapat dilihat dalam hubungan jaringan sosial, kekerabatan, dan partisipasi organisasi Sumber: DFID (1999); Nissa (2019) dimodifikasi.
kecil  Pulau  Pari  umumnya  beraktivitas one  day fishing . Aktivitas melaut dilakukan selama 5 hingga 6 hari. Biasanya pada hari Sabtu dan Minggu nelayan mengganti mata pencaharianya sebagai penyedia jasa pariwisata.
Nelayan di Pulau Pari masuk dalam kelompok nelayan  kecil  menurut  UU  No.  7  Tahun  2016. Berdasarkan data yang diidentifikasi, tercatat jumlah nelayan kecil di Pulau Pari sebanyak 245 orang yang terdiri  atas  nelayan  pemilik  modal  berupa  armada dan  alat  tangkap.  Selain  itu,  ada  juga  sebagian kecil  bekerja  sebagai  anak  buah  kapal.  Kemudian, pada  penelitian  ini  nelayan  pemilik  modal  disebut lapisan atas dan anak buah kapal pada armada kecil disebut lapisan bawah. Berdasarkan hal itu, dalam penelitian ini nelayan kecil di Pulau Pari dibagi atas dua lapisan, yaitu
1.  lapisan  atas  merupakan  nelayan  kecil  yang memiliki armada dan
2.  lapisan  bawah  merupakan  nelayan  kecil  yang tidak memiliki armada atau sebagai anak buah kapal.
Nelayan di Pulau Pari menggunakan armada di  bawah  5  GT.  Terdapat  tiga  jenis  armada,  yaitu kapal  kayu  bermesin  rata  rata  300  PK,  kapal fiber  dengan  mesin  rata  rata  300  PK,  dan  perahu sampan  dayung.    Adapun  jenis  alat  tangkap  yang digunakan nelayan kecil di Pulau Pari, yaitu bubu, pancing,  jaring,  dan  pada  1  tahun  belakangan  ini nelayan mulai menggunakan alat tangkap tembak. Berdasarkan  hasil  survei  yang  telah  dilakukan, hanya rumah tangga nelayan kecil lapisan atas yang
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
memiliki  dan  mengombinasikan  kepemilikan  alat tangkap  mulai  dari  2  hingga  3  jenis  alat  tangkap. Sementara itu, sebagian besar rumah tangga lapisan bawah hanya memiliki satu jenis alat tangkap.
Tabel 2. Tipologi Nelayan Kecil di Pulau Pari.
Kepemilikan Alat Tangkap Lapisan Atas Lapisan Bawah 1 Alat tangkap 40% 73% 2 Alat tangkap 49% 27% 3 Alat tangakap 11% 0%
Sumber: Data primer (2022) .
Sebagai  nelayan  perikanan  tangkap,  hasil produksi  nelayan  sangat  bergantung  pada  kondisi alam  dan  iklim  sehingga  terdapat  tiga  musim yang  dikenal  nelayan  Pulau  Pari.  Musim  tersebut adalah musim ikan atau musim angin barat, musim panceklik  atau  musim  angin  timur,  dan  musim pancaroba,  yaitu  musim  angin  utara  dan  angin barat daya.
Karakteristik nelayan kecil Pulau Pari tersebut menyebabkan  hasil  tangkapan  dan  pendapatan nelayan tidak menentu. Berdasarkan hasil analisis, pendapatan  rumah  tangga  nelayan  kecil  dari aktivitas perikanan tangkap adalah Rp67.462.261,00 per  tahun  pada  lapisan  atas  dan  Rp50.563.636,00 per  tahun  pada  lapisan  bawah.  Untuk  mencukupi kebutuhan  hidup,  upaya  yang  dilakukan  rumah tangga  nelayan  kecil  di  Pulau  Pari  adalah  mereka berinisitif terlibat sebagai penyedia jasa pariwisata.

## ANALISIS  MODAL  DAN  AKSES  RUMAH TANGGA NELAYAN KECIL
Hasil  analisis  kuantitatif  dalam  bentuk pentagon  aset  menunjukan  bahwa  rumah  tangga
nelayan kecil lapisan atas dan lapisan bawah bernilai tinggi pada dua jenis modal. Modal tersebut adalah modal fisik dan modal alam (Gambar 2).
Tabel 3. Kalender Musim Pulau Pari. Musim Waktu Keterangan Angin barat Desember s.d. Maret Ikan  melimpah  dengan  kondisi  sering  terjadi  angin kencang dengan kecepatan lebih dari 20 knot/jam dan terjadi pada musim hujan. Angin timur Juni s.d. September Ikan tidak melimpah, tetapi ada. Angin bervariasi dari arah  timur  laut  sampai  tenggara  dengan  kecepatan antara 7–15 knot/jam dan memasuki musim kemarau. Angin utara (Pancaroba) April s.d. Mei Kelimpahan ikan sedang, angin kurang dan bervariasi antara  kemarau  dan  hujan  dengan  kecepatan  relatif rendah. Angin Barat Daya November Kelimpahan ikan sedang, angin kurang, dan bervariasi antara  kemarau  dan  hujan  dengan  kecepatan  angin relatif rendah. Sumber: Laporan Kelurahan Pulau Pari (2022) dan FGD (2022). 8

## Sumber: Data primer (2022)
Pentagon  aset  pada  Gambar  2  menunjukkan  bahwa  nilai  rumah  tangga  nelayan  kecil lapisan atas lebih tinggi pada modal fisik, yaitu 2.341, jika dibandingkan dengan rumah tangga nelayan kecil lapisan bawah, yaitu 2.136. Komponen modal fisik bernilai tinggi pada rumah tangga nelayan kecil lapisan atas berwujud dalam bentuk kepemilikan bangunan tempat tinggal, armada, dan  alat  tangkap.  Hasil  penelitian  Wijayanti et  al. (2016)  menyebutkan  bahwa  kecenderungan kepemilikan modal fisik akan membantu memberikan akses pada modal lainnya untuk melakukan tindakan strategi adaptasi berupa intensifikasi, ekstensifikasi, dan diversifikasi.
Modal selanjutnya adalah modal alam. Penelitian ini menemukan bahwa akses dan modal penghidupan  rumah  tangga  nelayan  kecil  lapisan  bawah  cenderung  bernilai  tinggi  pada  modal alam  dengan  nilai  2.036  jika  dibandingkan  dengan  lapisan  atas,  yaitu  1.910.  Nilai  tersebut menunjukkan bahwa strategi adaptasi yang dilakukan rumah tangga nelayan kecil lapisan bawah sangat bergantung pada sumber daya alam. Hal ini terjadi karena Pulau Pari memiliki kekayaan potensi  sumber  daya  alam  yang  mudah  diakses  dan  dimanfaatkan  untuk  mendukung  sumber nafkah dan bertahan hidup. Hasil penelitian terdahulu menjelaskan bahwa makin banyak modal penghidupan  pada  rumah  tangga  lapisan  atas  maka  akan  makin  mudah  melakukan  upaya bertahan  hidup  dengan  melakukan  kombinasi  modal  untuk  melakukan  strategi  akumulasi. Sementara  itu,  rumah  tangga  lapisan  bawah  dengan  modal  yang  terbatas  akan  cenderung melakukan strategi bertahan hidup (White, 1991; Sayogyo, 2006).
DFID (1999) menjelaskan bahwa akses dan modal yang digabungkan akan menghasilkan penghidupan yang lebih baik. Ada dua jenis hubungan antara akses dan modal penghidupan, yaitu sequencing dan subtition . Dalam penelitian ini ditemukan bahwa rumah tangga nelayan kecil di Pulau Pari bersifat sequencing , yaitu rumah tangga yang lebih cenderung mengombinasikan akses dan  modal  penghidupan  untuk  mengatasi  kerentanan  nafkah  dan  mendapatkan  hasil-hasil penghidupan berkelanjutan.
Hasil analisis kualitatif menemukan bahwa modal sosial, yaitu pada indikator hubungan kekerabatan rumah tangga nelayan kecil di Pulau Pari, memiliki peran penting untuk  mediasi  dan  akses  pada  modal  lainnya,  yaitu  modal  fisik,  modal  sumber  daya  manusia, modal alam, dan modal finansial.
Gambar 2 Modal dan Akses Rumah Tangga Nelayan Kecil
0,000 0,500 1.000 1.500 2.000 2.500 Manusia Alam Finansial Fisik Sosial Lapisan Atas Lapisan Bawah
Gambar 2. Modal dan Akses Rumah Tangga Nelayan Kecil. Sumber: Data primer (2022) .
Pentagon aset pada Gambar 2 menunjukkan bahwa  nilai  rumah  tangga  nelayan  kecil  lapisan atas lebih tinggi pada modal fisik, yaitu 2.341, jika dibandingkan  dengan  rumah  tangga  nelayan  kecil lapisan bawah, yaitu 2.136. Komponen modal fisik bernilai  tinggi  pada  rumah  tangga  nelayan  kecil lapisan  atas  berwujud  dalam  bentuk  kepemilikan bangunan  tem2pat  tinggal,  armada,  dan  alat tangkap.  Hasil  penelitian  Wijayanti et  al. (2016) menyebutkan  bahwa  kecenderungan  kepemilikan modal fisik akan membantu memberikan akses pada modal  lainnya  untuk  melakukan  tindakan  strategi adaptasi  berupa  intensifikasi,  ekstensifikasi,  dan diversifikasi.
Modal  selanjutnya  adalah  modal  alam. Penelitian ini menemukan bahwa akses dan modal penghidupan  rumah  tangga  nelayan  kecil  lapisan bawah cenderung bernilai tinggi pada modal alam dengan nilai 2.036 jika dibandingkan dengan lapisan
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
atas, yaitu 1.910. Nilai tersebut menunjukkan bahwa strategi  adaptasi  yang  dilakukan  rumah  tangga nelayan kecil lapisan bawah sangat bergantung pada sumber daya alam. Hal ini terjadi karena Pulau Pari memiliki kekayaan potensi sumber daya alam yang mudah diakses dan dimanfaatkan untuk mendukung sumber nafkah dan bertahan hidup. Hasil penelitian terdahulu menjelaskan bahwa makin banyak modal penghidupan pada rumah tangga lapisan atas maka akan  makin  mudah  melakukan  upaya  bertahan hidup  dengan  melakukan  kombinasi  modal  untuk melakukan strategi akumulasi. Sementara itu, rumah tangga  lapisan  bawah  dengan  modal  yang  terbatas akan cenderung melakukan strategi bertahan hidup (White, 1991; Sayogyo, 2006).
DFID  (1999)  menjelaskan  bahwa  akses dan  modal  yang  digabungkan  akan  menghasilkan penghidupan  yang  lebih  baik.  Ada  dua  jenis hubungan  antara  akses  dan  modal  penghidupan, yaitu sequencing dan subtition . Dalam penelitian ini ditemukan  bahwa  rumah  tangga  nelayan  kecil  di Pulau Pari bersifat sequencing , yaitu rumah tangga yang lebih cenderung mengombinasikan akses dan modal  penghidupan  untuk  mengatasi  kerentanan nafkah  dan  mendapatkan  hasil-hasil  penghidupan berkelanjutan. Hasil analisis kualitatif menemukan bahwa modal sosial, yaitu pada indikator hubungan kekerabatan  rumah  tangga  nelayan  kecil  di  Pulau Pari,  memiliki  peran  penting  untuk  mediasi  dan akses pada modal lainnya, yaitu modal fisik, modal sumber  daya  manusia,  modal  alam,  dan  modal finansial.
Konsep  DFID  (1999)  dan  Scoones  (2020) menjelaskan  bahwa  hubungan    akses  dan  modal yang  bersifat sequencing melalui  modal  sosial akan  memberikan  dampak  langsung  pada  moda lainnya, yaitu (a) meningkatkan efisiensi hubungan ekonomi,  membantu  meningkatkan  pendapatan masyarakat  dan  modal  keuangan;  (b)  membantu efektivitas dalam meningkatkan pengelolaan sumber daya  bersama  (modal  alam)  dan  pemeliharaan infrastruktur bersama (modal fisik); dan (c) jaringan sosial  memfasilitasi  inovasi,  pengembangan,  dan berbagi pengetahuan.
Berdasarkan hasil penelitian Mayasari (2016) ditemukan bahwa masyarakat di Desa Sungai Batang, Sumatera  Selatan  cenderung  mengombinasikan memanfatkan modal alam dan modal sosial untuk menghasilkan  penghidupan  berkelanjutan.  Hasil penelitian Yurike & Syafrudin (2022) menjelaskan bahwa rumah tangga nelayan di kawasan mangrove menunjukkan  penguasaan  modal  penghidupan cenderung pada modal manusia dan modal finansial yang  dikombinasikan  untuk  mengatasi  kerentanan
nafkah.  Sementara  itu,    penelitian  Abdurrahim (2015)  menemukan  bahwa  petani  di  Indramayu mengombinasikan  modal  penghidupan  dengan memanfaatkan modal sosial sebagai mediasi untuk mengakses  modal  lainnya,  yaitu  modal  manusia, modal finansial, modal alam, dan modal fisik.

## Modal Alam
Modal  alam  merupakan  pemanfaatan  dan penguasaan atas sumber daya alam untuk memenuhi kebutuhan hidup manusia (DFID, 1999). Pulau Pari merupakan  pulau  karang  daratan  rendah.  Sumber daya  alam  di  Pulau  Pari  memiliki  peran  penting bagi  penghidupan  masyarakat  Pulau  Pari,  baik itu  di  darat  maupun  di  laut,  sehingga  penguasaan dan pemanfaatannya pun ada di laut dan di darat. Berdasarkan  kutipan  dari  buku Bunga  Rampai Jaringan  Kerja  Pemetaan  Partisipatif (2023),  bagi warga Pulau Pari, laut dan lahan adalah milik Tuhan yang  bisa  dipakai  bersama.  Artinya,  siapa  pun bisa  mengakses  atau  memanfaatkannya.  Sumber daya  laut  di  Pulau  Pari  secara  turun-temurun dimanfaatkan  untuk  aktivitas  perikanan  tangkap. Pada saat penelitian ini dilakukan, ditemukan bahwa sebagian kecil ada yang memanfaatkan sumber daya laut untuk usaha perikanan budi daya dan budi daya rumput laut serta ada yang mencari kerang kerangan di sepanjang pesisir pantai.
Pada  tahun  2010,  masyarakat  sepakat memanfaatkan sumber daya pesisir untuk pariwisata. Sejak  saat  itu  sektor  pariwisata  menjadi  alternatif mata pencaharian lain masyarakat, termasuk rumah tangga nelayan kecil, selain mata pencaharian yang mengandalkan  sektor  perikanan  tangkap.  Pantai Pasir Putih Perawan, hutan mangrove, dan potensi karang menjadi destinasi wisata yang dijual kepada wisatawan.  Dibuka dan berkembangnya pariwisata telah  menghidupkan  ekonomi  rumah  tangga nelayan kecil. Pariwisata telah memberikan peluang tumbuhnya berbagai usaha baru (Christian , 2018). Menurut  Hidayati  &  Widayatun  (2021),  modal sumber  daya  alam  berwujud  kekayaan  ekosistem di  bawah  laut  merupakan  modal  penting  bagi masyarakat  pesisir  dan  jika  dikelola  dengan  baik, akan  memberikan  pengaruh  postif  pada  ekonomi masyarakat.
Selain  sumber  daya  laut,  sumber  daya  di daratan,  yaitu  lahan  dimanfaatkan  oleh  rumah tangga  nelayan  kecil  untuk  berkebun  berbagai jenis sayuran, tanaman obat-obatan seperti kunyit, dan  tanaman  sukun.  Sebagian  kecil  dari  mereka memanfaatkan  pekarangan  untuk  beternak  ayam. Lahan tidur saat ini dimanfaatkan untuk berkebun oleh Kelompok Perempuan Pulau Pari. Pemanfaatan
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
lahan  tidur  mulai  digalakkan  sejak  terjadinya pandemi  Covid-19.  Pemanfaatan  lahan  tidur merupakan sebuah gerakan oleh Perempuan Pulau Pari untuk mengatasi kerentanan akibat perubahan iklim  dan  gerakan  perlawanan  terhadap  korporasi wisata yang mengkalim 90% lahan di Pulau Pari.
“ Waktu  itu  covid,  akses  kita  untuk belanja  ke  darat  sulit,  jadi  kita  sangat terbantu  dengan  menanam  sayur-sayuran. Waktu awal covid tahun 2020 itu kita baru mulai  berkebun  untuk  ketahanan  pangan. Pertama, kita tanam timun berhasil beberapa kali  panen,  terus  tanam  kangkung  itu  juga berhasil.  Jadi,  hasil  panen  ada  yang  dijual dan dibagi-bagi, ga semuanya juga kita jual. Hasil dari kebun juga kita bagi-bagi ke setiap rumah tangga dengan kita keliling di semua RT. ” (Wawancara A, 41 tahun)
Tidak  hanya  konflik  yang  menjadi hambatan  masyarakat  Pulau  Pari.  Sejak  dibukanya resor di Pulau H dengan pola reklamasi merusakkan kondisi  lingkungan  dan  telah  membatasi  ruang tangkap  dan  aktivitas  budi  daya  rumput  laut. Hambatan  lain  yang  berpotensi  mengganggu aktivitas  nelayan  adalah  terkait  kebijakan  Rencana Zonasi  Wilayah  Pesisir  dan  Pulau-Pulau  Kecil (RZWP3K).    Menurut  hasil  wawancara  dengan nelayan,  jika  kebijakan  tersebut  diterapkan,  ruang tangkap  nelayan  dan  budi  daya  tidak  lagi  bersifat terbuka.  Oleh  kerena  itu,  nelayan  melakukan upaya-upaya  perlawanan  dan  penolakan  terhadap kebijakan tersebut.
“ Namun,  akan  ada  tantangan  baru. Ketika  RZWP3K  disahkan,  akan  terjadi perampasan ruang hidup nelayan, akan sulit untuk nelayan untuk melaut. Maka dari itu, RZWP3K  terus  kami  kawal  dan  kritisi.” (Wawancara E, 40 tahun)

## Modal Fisik
Modal fisik merupakan sarana dan prasarana produksi serta infrastruktur dasar untuk mendukung nafkah  penghidupan  (DFID,  1999).  Komponen modal  fisik  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  di antaranya adalah transportasi, kepemilikan armada, kepemilikan  alat  tangkap,  infrastruktur  dasar seperti  rumah  tempat  berlindung  dan  bangunan yang aman, pasokan air bersih, akses listrik, serta akses informasi. Modal fisik memiliki peran penting dalam penghidupan berkelanjutan karena rendahnya akses  terhadap  modal  fisik  akan  mengakibatkan individu  atau  kelompok  makin  rentan  dan  dekat dengan kemiskinan (Saleh,  2014).
Rumah tinggal merupakan modal penghidupan rumah tangga sebagai tempat berteduh dan  beristirahat.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh dari  Kelurahan  Pulau  Pari,  bangunan  rumah  yang ditempati  nelayan  kecil  merupakan  milik  pribadi dan sebagian besar dalam kondisi rumah layak huni. Namun, hal yang menjadi hambatan adalah status lahan  yang  saat  ini  dalam  konflik  karena  klaim 90%  lahan  di  Pulau  Pari  oleh  korporasi.  Kondisi konflik  menimbulkan  rasa  takut,  khawatir,  dan tertekan yang dialami rumah tangga nelayan kecil. Masyarakat takut jika sewaktu waktu-waktu  terusir dari Pulau Pari.
Tabel 4. Kondisi dan Fungsi Rumah Penduduk Pulau Pari.
Rumah Jumlah Kondisi Rumah Permanen 178 Semi permanen 67 Non permanen 14 Fungsi Homestay 124 Tempat tinggal 135
Sumber: Laporan Pulau Pari 2022.
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  178  rumah penduduk telah permanen berwujud dinding rumah sebagian  besar  adalah  tembok,  berlantai  keramik dan  beratap  asbes.  Berdasarkan  hasil  wawancara, ditemukan bahwa sebelum berkembangnya rumput laut, kondisi rumah penduduk di Pulau Pari masih dalam  keadaan  rentan  karena  bangunan  rumah tinggal  dalam  kondisi  nonpermanen.  Pada  masa berkembangnya,  bisnis  budi  daya  rumput  laut menjadi  modal  bagi  rumah  tangga  nelayan  untuk meningkatkan  pendapatan  rumah  tangga  hingga mampu menyisihkan pendapatan untuk melakukan renovasi rumah menjadi rumah tinggal permanen. Setelah itu, kehadiran dan perkembangan pariwisata telah membantu rumah tangga nelayan kecil untuk membeli  kebutuhan  rumah,  seperti  kasur,  kipas atau AC, dan TV.
Sejak  Pulau  Pari  menjadi  lokasi  pariwisata, rumah  tangga  nelayan  kecil  melakukan  upaya untuk menambah sumber pendapatan lain dengan menjadikan  rumah  tempat  tinggal  sebagai  inap keluarga  ( homestay )  untuk  disewakan  kepada wisatawan.  Berdasarkan  Laporan  Kelurahan  Pulau Pari,  dari  259  rumah  penduduk  124  rumah  di antaranya  telah  dialihfungsikan  sebagai homestay . Sebagian  besar  rumah  tangga  yang  memfungsikan rumah  sebagai  homestay  adalah  rumah  tangga nelayan kecil lapisan atas dan hanya sebagian kecil dari rumah tangga nelayan kecil lapisan bawah.
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
Untuk  listrik, semua rumah yang ditempati oleh rumah tangga nelayan kecil baik lapisan atas maupun lapisan bawah sudah diterangi listrik dari PLN.  Untuk  kebutuhan  air  bersih  di  Pulau  Pari, rumah  tangga  nelayan  kecil  memanfaatkan  air sumur dan air RO ( reverse osmosis ). Air sumur bisa didapatkan  dari  galian  sumur  dengan  kedalaman sekitar  2  m.  Air  tersebut  dimanfaatkan  oleh penduduk  untuk  keperluan  MCK.  Hal  ini disebabkan  oleh  air  yang  bersifat  payau  sehingga tidak  dapat  dimanfaatkan  untuk  memasak  dan minum.  Untuk  keperluan  memasak  dan  minum, penduduk menggunakan air hasil dari penyulingan RO. Air tersebut dibeli dengan harga Rp1.000,00 per jeriken dengan isi 20 liter. Fasilitas RO merupakan bantuan dari Pemda DKI Jakarta pada tahun 2005 yang  pengelolaannya  diserahkan  kepada  penduduk Pulau Pari.
Rumah  tangga  nelayan  kecil  di  Pulau  Pari didukung  dengan  kepemilikan  modal  bergerak seperti  kepemilikan  alat  transportasi  jenis motor,  sepeda,  dan  armada  laut.  Ketiga  jenis  alat transportasi  tersebut  sebagian  besar  dikuasai  oleh rumah tangga nelayan kecil lapisan atas, sedangkan nelayan kecil lapisan bawah hanya memiliki motor dan  sepeda.  Alat  transportasi  memiliki  peran penting untuk mobilasasi di dalam pulau. Sementara itu,  untuk  mengakses  pulau  di  sekitar  Pulau  Pari, masyarakat  menggunakan  armada  umum,  baik  itu angkutan  sewa  maupun  angkutan  umum  fasilitas dari pemerintah.
Tabel 5. Modal Fisik Rumah Tangga Nelayan Kecil.
Modal Fisik Lapisan Atas (%) Total Lapisan Bawah (%) Total Punya Tidak Punya Punya Tidak Punya Kepemilikan alat transportasi 84 16 100 45 55 100 Kepemilikan HP 95,1 4,9 100 91 9 100 Kepemilikan TV 93,5 6,5 100 82 18 100 Kepemilikan kulkas 92 8 100 73 27 100 Sarana pengolahan ikan 4,8 95,2 100 9,1 90,9 100 Sumber: Data primer (2022)
Armada  laut  yang  dimiliki  rumah  tangga lapisan  atas  berupa  kapal  motor  di  Pulau  Pari merupakan  jenis  kapal  yang  berbahan  fiber  dan berbahan  kayu  dengan  dengan  berat  di  bawah  10 GT  dan  bermesin  rata-rata  300  PK.  Selain  itu, masih ada sebagian kecil nelayan yang menggunakan sampan. Aktivitas sebagai nelayan perikanan tangkap didukung dengan kepemilikan alat tangkap. Rumah tangga  nelayan  kecil  lapisan  atas  sebagian  besar memiliki dan menggunakan dua jenis alat tangkap. Sementara itu, sebagian besar rumah tangga nelayan kecil  lapisan  bawah  hanya  memilki  satu  jenis  alat tangkap yang umumnya alat tanggkap dengan jenis pancing.

## Modal Finansial
Modal  finansial  dalam  penelitian  ini menunjukkan  sumber  daya  keuangan  yang digunakan oleh rumah tangga nelayan kecil untuk mencapai  kebutuhan  nafkah.  Menurut  DFID (1999), ada dua sumber utama modal finansial, yaitu (1)  ketersediaan  uang  atau  barang  yang  dapat dicairkan dengan cepat untuk memenuhi kebutuhan nafkah,  seperti  simpanan  uang,  simpanan  emas, tabungan  di  bank,  dan  tabungan  berupa  hewan ternak  yang  bisa  dijual  kapan  saja  dan  (2)  aliran uang yang rutin diterima.
Menurut  hasil  penelitian  Islam  (2014), modal  finansial  memiliki  peranan  penting,  yaitu pada  komponen  pendapatan    per  kapita  dan rasio  penerimaan.  Pendapatan  rumah  tangga
Tabel 6.  Kepemilikan Jenis Alat Tangkap Rumah Tangga Nelayan Kecil.
Jenis Alat Tangkap Lapisan Atas (%) Lapisan Bawah (%) Memiliki 1 jenis alat tangkap 37,1 54,5 Memiliki 2 jenis alat tangkap 48,3 27,3 Memiliki 3 jenis alat tangkap 11,3 0 Memiliki 4 jenis alat tangkap 3,3 0 Tidak memiliki alat tangkap 0 18,2 Total 100 100 Sumber: Data primer (2022) .
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
yang  berkurang  akan  memberikan  dampak  pada kebutuhan  rumah  tangga  akan  pangan  dan nonpangan.    Modal  finansial  merupakan  modal yang  fleksibel,  tetapi  tidak  bisa  menjadi  indikator utama dalam hal pemecahan masalahan kemiskinan. Pada  hasil  penelitian  yang  lain  disebutkan  bahwa kelompok  masyarakat  pesisir,  khususnya  rumah tangga  nelayan  kecil  tidak  mampu  menggunakan modal  keuangan  dengan  baik  akibat  tingginya pengeluaran  dan  tidak  tetapnya  pendapatan  serta adanya  budaya  konsumerisme  yang  sulit  untuk ditinggalkan (Sihombing et al., 2021).
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  rumah tangga nelayan kecil di Pulau Pari memiliki modal finansial  yang  cukup  beragam.  Hasil  penelitian menemukan  bahwa  penguasaan  modal  finansial berasal  dari  aktivitas  perikanan  tangkap  dan pariwisata.  Untuk  sektor  perikanan  tangkap, pendapatan rumah tangga nelayan kecil pada lapisan atas  ketika  musim  tangkap  (angin  barat)  rata- rata  Rp5.481.613,00  per  bulan.  Namun,  terjadi penurunan  pendapatan  drastis  ketika  tidak  musim tangkap  (angin  timur),  yaitu  dengan  rata-rata pendapatan  Rp1.643.548,00  per  bulan.  Sementara itu,  rumah  tangga  nelayan  kecil  lapisan  bawah, yaitu buruh nelayan, ketika musim tangkap (angin barat)  mampu  menghasilkan  pendapatan  rata  rata Rp3.477.272,00  per  bulan.  Ketika  tidak  musim tangkap (angin timur), rata rata pendapatan mereka adalah Rp736.363,00 per bulan.
Pada  sektor  pariwisata,  penghasilan  cukup beragam bergantung pada jenis usaha yang dimiliki (lihat  Tabel  7).  Sektor  pariwisata  menjadi  akses memperoleh pendapatan lain rumah tangga nelayan kecil  di  Pulau  Pari  untuk  memenuhi  kebutuhan hidup dan meningkatkan hasil-hasil penghidupan. Pendapatan  yang  dikumpulkan  rumah  tangga biasanya  disimpan  dalam  bentuk  tabungan,  ada yang berwujud uang dan investasi emas. Selain itu, ditemukan  rumah  tangga  yang  melakukan  budi daya  ikan  dan  memelihara  ayam  sebagai  investasi kebutuhan jangka panjang.
Pandemi Covid-19 telah memberikan dampak pada simpanan dan investasi rumah tangga nelayan kecil  lapisan  atas  dan  lapisan  bawah  sehingga mengalami  penyusutan.  Hal  ini  disebabkan  oleh kondisi ekonomi rumah tangga nelayan kecil yang mengalami tekanan karena tidak adanya pemasukan akibat  kebijakan  pemerintah  melalui  PSBB (Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar)  dan  PPKM (Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat). Untuk  mengatasi  hambatan  tersebut,  rumah tangga nelayan kecil sebagian besar memilih untuk memanfaatkan  tabungan  dan  menjual  emas  untuk bertahan hidup di tengah-tengah kerentanan nafkah yang mereka alami selama pandemi Covid-19.
“ Untungnya  saya  punya  simpanan emas waktu itu walaupun habis dijual untuk bertahan hidup. Habisnya untuk makan susah waktu itu. Sekarang uda ga punya simpanan sama sekali.” (Wawancara R, 30 tahun)
Modal  finansial kedua adalah  aliran  uang yang  rutin  diterima  oleh  rumah  tangga  nelayan kecil lapisan atas dan lapisan bawah di Pulau Pari. Modal  finansial  dipengaruhi  oleh  keterlibatan anggota rumah tangga yang berpenghasilan untuk mengakses  modal  finansial.  Sebelum  terjadinya pandemi  Covid-19,  sebagian  besar  rumah  tangga nelayan  kecil  di  Pulau  Pari  yang  berpenghasilan didominasi oleh dua orang anggota rumah tangga, yaitu  suami  dan  istri.    Terlibatnya  lebih  dari  satu orang anggota rumah tangga dalam berpenghasilan karena adanya kesempatan bekerja dengan hadirnya sektor pariwisata di Pulau Pari. Dengan demikian, anggota  rumah  tangga  nelayan  kecil  mampu menghasilkan sumber pendapatan lain.
Hasil  penelitian  menemukan  bahwa  akibat terjadinya Covid-19, anggota rumah tangga nelayan kecil terbatas dalam mengakses sumber penghasilan. Adapun  strategi  yang  dilakukan  rumah  tangga nelayan  kecil  untuk  memenuhi  kebutuhan  sehari- hari adalah dengan mengakses  kebutuhan dengan melakukan pinjaman pada kerabat ataupun tetangga dan  warung  terdekat.  Strategi  ini  cenderung
Tabel 7. Jenis Usaha dan Pendapatan Penduduk Pulau Pari dari Sektor Pariwisata.

## No.  Jenis Usaha Pariwisata
Kisaran Pendapatan Perbulan (Rp) 1. Warung makan 1.000.000 2. Homestay 1 rumah 2 kamar 2.000.000 3. Katering 3.000.000 4. Tourguide wisata 1.000.000 5. Penyedia kebutuhan snorkeling 500.000 6. Sewa kapal 1.500.000 7. Pengelola pantai 1.500.000 8. Warung sembako 2.000.000 9. Pedagang kaki lima 500.000 10. Pedagang ikan keliling 1.500.000 11. Pedagang souvenir 300.000 12. Calo homestay 500.000 13. Tenaga kerja kafe lokal 1.000.000 14. Tenaga kerja katering 500.000
Sumber : Laporan Kelurahan Pulau Pari (2018) dan Data Primer  2022.
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
Identifikasi Penguasaan dan Akses Modal Rumah Tangga Nelayan Kecil di Pulau-Pulau Kecil (Kasus Pulau Pari) | Youwikijaya, et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 87-100
dilakukan oleh rumah tangga lapisan bawah. Selain itu, upaya lain yang dilakukan adalah kepala keluarga memilih  migrasi  ke  Jakarta  untuk  bekerja  sebagai ABK kapal.

## Modal Manusia
Modal  manusia  diartikan  sebagai  sebuah kondisi  sumber  daya  manusia  yang  diukur  secara kuantitas  dan  kualitas  kepala  rumah  tangga  dan anggota  rumah  tangga.  Adapun  indikator  yang dilihat  secara  kuantitas  adalah  jumlah  anggota dalam satu rumah tangga. Sementara itu, dari segi kualitas, indikator yang dilihat adalah keterampilan atau kemampuan, pendidikan, dan kesehatan yang bersinergi  untuk  melakukan  strategi  nafkah  demi mencapai tujuan hidupnya (DFID, 1999).
Tabel 8. Jumlah Anggota Rumah Tangga.
Jumlah Anggota Rumah Tangga Lapisan Atas (%) Lapisan Bawah (%) Dua ke bawah 21 19 Tiga orang 26 18 Empat orang 32 45 Lima orang 21 18 Total 100 100
Sumber: Data primer (2022).
Mata pencaharian sebagai nelayan perikanan tangkap  merupakan  mata  pencaharian  yang  tidak menentu  karena  sangat  bergantung  pada  kondisi iklim  dan  alam  sehingga  membutuhkan  peran anggota keluarga untuk membantu pekerjaan, baik dalam  aktivitas  perikanan  tangkap  maupun  dalam menambah penghasilan dari kegiatan ekonomi yang lain  (Ansaar,  2018).  Istri  dan  anak  di  Pulau  Pari memiliki peran penting dalam mendukung aktivitas kepala  keluarga  sebagai  nelayan.  Jika  dilihat, peran  anggota  keluarga  dimulai  dari  persiapan sebelum  melaut,  yaitu  istri  memiliki  peran  untuk mempersiapkan  bekal.  Kemudian,  setelah  pulang melaut, istri dan anak memiliki peran untuk memilah ikan jenis hasil tangkapan hingga memasarkan hasil tangkapan.
Selain  itu,  anggota  keluarga  di  Pulau  Pari memiliki peran dalam membantu dan meringankan pengeluaran  rumah  tangga  dari  aktivitas  ekonomi yang  lain.  Sejak  adanya  pariwisata  di  Pulau  Pari, tumbuh berbagai peluang usaha dan pekerjaan bagi masyarakat Pulau Pari.
Penguasaan modal manusia dalam penelitian ini  dilihat  dari  usia  kepala  keluarga.  Hasil  survei menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  kepala  rumah tangga  nelayan  kecil  di  Pulau  Pari,  baik  lapisan atas  maupun  lapisan  bawah,  berusia  37  hingga  45 tahun. Artinya, berdasarkan indikator BPS (2020), sebagian  besar  kepala  rumah  tangga  nelayan  kecil di Pulau Pari masuk dalam kategori usia produktif (usia produkstif adalah 15 hingga 64 tahun).
Tabel 9. Persentase Usia Kepala Keluarga.
Usia Kepala Keluarga Lapisan Atas (%) Lapisan Bawah (%) 22—30 tahun 11 0 30—38  tahun 19 0 38—46 tahun 27 18 46—54 tahun 23 45 54—62 tahun 5 28 62—70 tahun 15 9 Total 100 100 Sumber: Data primer (2022). Tabel 10. Tingkat Pendidikan Kepala Keluarga. Pendidikan ART Lapisan Atas (%) Lapisan Bawah (%) Tidak tamat SD 2 13 Tamat SD 40 44 Tamat SMP 17 6 Tamat SMA 20 6 Tamat kuliah 6 0 Belum sekolah 15 31 Total 100 100
Sumber: Data primer (2022).
Namun,  hal  yang  menjadi  hambatan  adalah sebagian  besar  kepala  rumah  tangga  nelayan  kecil di  Pulau  Pari  tidak  menyelesaikan  pendidikan wajib belajar 9 tahun. Berdasarkan hasil penelitian ditemukan  bahwa  sebagian  besar  kepala  rumah tangga  nelayan  kecil  lapisan  atas  dan  bawah hanya  menempuh  pendidikan  hingga  tamat  SD. Rendahnya  tingkat  pendidikan  formal  kepala rumah  tangga  sangat  berpengaruh  pada  hasil- hasil  penghidupan  karena  tingkat  pendidikan memengaruhi sumber nafkah yang dipillih. Kondisi tersebut sejalan dengan hasil penelitian Adhitya et al . (2022) selama tahun 2013 hingga 2020 di Indonesia, yaitu  bahwa  variabel  pendidikan  berpengaruh signifikan pada kemiskinan. Begitu pula sebaliknya, makin tingginya pendidikan akan berdampak positif pada  kemakmuran  dan  kesejahteraan  masyarakat (Azizah & Dharmawan, 2018).
Untuk  mengatasi  lemahnya  tingkat pendidikan,  kepala  rumah  tangga  di  Pulau  Pari berupaya  meningkatkan  keterampilan  untuk meragamkan mata pencaharian selain sebagai nelayan perikanan tangkap (lihat Tabel 11).  Keterampilan yang  bernilai  tinggi  adalah  sebagai  penyedia  jasa pariwisata . Kehadiran pariwisata mendorong kepala rumah tangga dan juga anggota rumah tangga untuk
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
belajar  menjadi  sebagai  penyedia  jasa  pariwisata atau pemandu wisata ( tour guide ) . Pemandu wisata merupakan bentuk dari strategi nafkah rumah tangga nelayan  kecil  selain  sebagai  nelayan.  Pendapatan menjadi  pemandu  wisata  juga  cukup  menjanjikan, setidaknya dalam sebulan kepala rumah tangga bisa mendapatkan sekitar Rp1.000.000,00 per bulannya.
Tabel 11. Keterampilan Kepala Rumah Tangga.
Keterampilan Kepala Rumah Tangga Lapisan Atas (%) Lapisan Bawah (%) Perikanan 64 55 Jasa pariwisata 15 9 Pertanian 2 0 Servis kapal 2 0 Bengkel 5 18 Tukang bangunan 10 18 Membuat perahu 2 0 Total 100 100
Sumber: Data primer (2022).
Anggota  rumah  tangga  juga  cenderung memiliki  keterampilan  di  sektor  perikanan  dan jasa  pariwisata.  Untuk  mengetahui  keterampilan sebagai  pemandu  wisata,  pada  awalnya  nelayan Pulau Pari belajar melalui masyarakat Pulau Tidung yang  terlebih  dahulu  sukses  di  usaha  pariwisata. Selain  itu,  masyarakat  juga  bekerja  sama  dan belajar  dengan  travel  pariwisata  di  Jakarta  yang salah  satunya  adalah  Paradiso  Indonesia  Travel. Dari  usaha  perjalanan  wisata  tersebut,  masyarakat banyak  belajar  membangun  keterampilan  melalui pemahaman  sistem  pariwisata,  objek-objek  yang menarik untuk wisata, hingga fasilitas-fasilitas yang layak untuk wisatawan.
Penguasaan modal manusia juga dilihat dari sisi kesehatan. Sebagian besar kepala rumah tangga dan  anggota  rumah  tangga  nelayan  kecil,  baik lapisan atas maupun lapisan bawah, memiliki kondisi kesehatan  yang  baik  sehingga  mampu  melakukan aktivitas untuk penghidupan. Hanya sebagian kecil kepala  dan  anggota  rumah  tangga  yang  memiliki
Tabel 12. Kondisi Kesehatan Anggota Rumah Tangga.
Kesehatan RT Lapisan Atas (%) Lapisan Bawah (%) Memiliki sakit kronis 13 9 Tidak bisa beraktivitas karena sakit 13 0 Sehat dan bisa beraktivitas 74 91 Total 100 100 Memilki BPJS Kesehatan 100 100 Sumber: Data primer (2022).
penyakit  kronis  sehingga  tidak  bisa  melakukan aktivitas.  Penanganan  kesehatan  masyarakat  di Pulau  Pari  dibantu  oleh  pemerintah  melalui  BPJS dan penyediaan fasilitas kesehatan berupa puskesmas yang bisa diakses masyarakat Pulau Pari.
Tabel 13 .Modal Sosial Rumah Tangga Nelayan Kecil di Pulau Pari.
Modal Sosial Lapisan Sosial Lapisan Atas (%) Lapisan Bawah (%)   Tidak ikut (%) Total Ikut serta dalam kelompok nelayan 42 27 31 100 Ikut serta dalam koperasi 27 55 18 100 Arisan 2 0 2 100 Keagamaan 10 0 90 100 Pemuda 2 0 2 100 Kelompok Save Pulau Pari 40 27 31 100 Sumber: Data primer (2022).

## Modal Sosial
Modal  sosial  merupakan  modal  penting dalam  mendukung  penghidupan  rumah  tangga nelayan  kecil.  Modal  sosial  dapat  dilihat  melalui tiga  hal,  yaitu  (1)  jaringan  dan  keterhubungan;(2) keanggotaan kelompok dalam organisasi baik formal maupun nonformal; dan (3) hubungan kepercayaan, timbal  balik,  dan  pertukaran  yang  memfasilitasi kerja sama (DFID, 1999). Hasil penelitian Kuang et al. (2020) menyebutkan bahwa modal sosial sebagai modal  yang  tidak  berwujud  memiliki  peran  dan pengaruh  yang  besar  untuk  mengatasi  kerentanan nafkah  dengan  melakukan  upaya  strategi  adaptasi. Hasil analisis kuantitatif menemukan bahwa modal sosial rumah tangga nelayan kecil lemah pada ikatan organisasi  atau  kelembagaan,  tetapi  hasil  analisis kualitatif  menemukan  bahwa  modal  sosial  tinggi karena hubungan kekerabatan.
Hasil penelitian yang telah dilakukan di Pulau Pari  menemukan  bahwa  persentase  keterlibatan rumah tangga nelayan kecil dalam jejaring kelompok sangat kecil, baik rumah tangga nelayan kecil lapisan
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
Identifikasi Penguasaan dan Akses Modal Rumah Tangga Nelayan Kecil di Pulau-Pulau Kecil (Kasus Pulau Pari) | Youwikijaya, et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 87-100
atas maupun lapisan bawah. Hal ini terjadi karena sejak berkembangnya pariwisata, aktivitas ekonomi cenderung  dilakukan  secara  individu.  Hasil  survei menunjukkan  bahwa  keterlibatan  rumah  tangga dalam aktivitas kelompok nelayan hingga 69% dan koperasi hingga 82%, tetapi berstatus pasif, apalagi saat  ini  kondisi  koperasi  dalam  status  tidak  aktif karena adanya persoalan internal.
Meskipun  ikatan  dalam  kelompok  rendah, rumah  tangga  nelayan  kecil  memperkuat  modal sosial melalui hubungan kekerabatan sebagai strategi penghidupan. Dengan demikian, ketika ada momen tertentu, misalnya hajatan ataupun kematian, setiap rumah  tangga  akan  tolong-menolong.  Demikian pula  dalam  hal  kebutuhan  sehari-hari,  jika  ada tetangga  yang  membutuhkan  modal  usaha  untuk melaut,  upaya  yang    dilakukan  adalah  dengan meminjam kepada tetangga terdekat.
“ Kalau  gotong  royong  dalam  hal kemanusiaan  iya  masih  ada.  Dalam  arti gini,  kalau  tetangga  kita  sakit,  kita  masih punya rasa untuk saling tolong-menolong dan membantu. Caranya dengan kumpulin uang seikhlasnya dan semampunya. ” (Wawancara
B, 42 tahun)
Hasil  survei  menunjukkan  bahwa  rumah tangga  nelayan  kecil  lapisan  atas  dan  bawah cenderung menggunakan Kelompok Save Pulau Pari untuk  menguasai  akses  dan  modal  penghidupan mereka  di  Pulau  Pari.  Kelompok  Save  Pulau  Pari merupakan  gerakan  masyarakat  untuk  melawan klaim  lahan  oleh  korporasi  wisata.  Di  dalam gerakan ini terdapat organisasi internal, yaitu Forum Peduli  Pulau  Pari  (FP3)  dan  Perempuan  Pulau Pari.  Selain  itu,  juga  terdapat  berbagai  organisasi dan  lembaga  luar  yang  bergabung  dalam  gerakan perlawanan tersebut. Dalam konsep Scoones (2020), penghidupan  berkelanjutan  Kelompok  Save  Pulau Pari menjadi sebuah kunci atas akses dan penguasan modal  penghidupan  dengan  hadirnya  pranata  dan organisasi. Sejak akhir tahun 2022, Kelompok Save Pulau Pari tidak lagi hanya memikirkan kasus konflik atas  lahan,  tetapi  telah  mulai  melakukan  gerakan perlawanan dan mengadvokasi masyarakat mengenai perubahan  iklim  dengan  melakukan  gugatan  pada salah satu korporasi internasional.

## PENUTUP
Uraian  pembahasan  telah  menunjukkan bahwa  rumah  tangga  nelayan  kecil  di  Pulau  Pari, yaitu  lapisan  atas  dan  lapisan  bawah,  mampu mengatasi  kerentanan  nafkah,  baik  dari  iklim maupun  noniklim,  melalui  akses  dan  penguasaan modal  penghidupan.  Hasil  penelitian  menemukan
bahwa  rumah  tangga  nelayan  kecil  di  Pulau  Pari bersifat sequencing , yaitu rumah tangga yang lebih cenderung  mengombinasikan  akses  dan  modal penghidupan melalui modal sosial untuk mengatasi kerentanan  dan  mendapatkan  hasil  penghidupan berkelanjutan.
Terdapat  dua  penguasaan  modal  yang berpotensi  tinggi,  yaitu  modal  fisik  dan  modal alam  dari  analisis  kuantitatif.    Hasil  penelitian ini  menemukan  betapa  pentingnya  kedua  modal tersebut untuk dilindungi, dijaga, dan dikembangkan melalui  kebijakan  pemerintah  yang  berpihak kepada masyarakat Pulau Pari untuk keberlanjutan penghidupan. Penelitian ini juga menemukan bahwa kehadiran gerakan oleh Kelompok Save Pulau Pari sebagai  pranata  dan  organisasi  telah  membantu rumah  tangga  nelayan  kecil  untuk  memediasi berbagai  kerentanan  nafkah.  Secara  sosiologi, penguasaan  dan  akses  modal  penghidupan  telah mendorong  rumah  tangga  nelayan  kecil  untuk mampu melakukan berbagai strategi nafkah sehingga mampu mempertahankan kehidupan. Dengan kata lain,  apabila  ditinjau  dari  perspektif  sosiologi, penguasaan  dan  akses  penghidupan  rumah  tangga nelayan kecil di Pulau Pari  telah mencapai resiliensi sosial yang tinggi.
Rekomendasi  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  kajian  mempertegas  penguasaan  modal sumber  daya  alam  di  Pulau  Pari  karena  tingkat ketergantungan  masyarakat  sangat  tinggi.  Selain itu, perlunya memperkuat modal sosial masyarakat dengan mengaktifkan kembali berbagai kelembagaan sosial  yang  salah  satunya  adalah  koperasi.  Konflik perebutan lahan antara masyarakat dan perusahaan merupakan  isu  besar  yang  dihadapi  pulau-pulau kecil  di  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  harapannya adalah kajian penguasaan dan akses penghidupan ini dapat dilanjutkan dilakukan perbandingan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada Badan  Riset  Inovasi  Nasional  (BRIN)  yang  telah mendanai  penelitian  ini.  Kami  mengucapkan terima  kasih  kepada  masyarakat  Pulau  Pari  yang memberikan  informasi.  Selain  itu,  kami  juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  Forum  Peduli Pulau Pari (FP3) yang membantu proses penelitian ini .

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini  kami  menyatakan  bahwa  setiap penulis  berkontribusi  terhadap  pembuatan  karya tulis  ini.  Penulis  yang  berkontribusi  adalah  Siti Erwina  Youwikijaya  sebagai  kontributor  utama
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
yang  merancang  ide  dan  mempersiapkan  naskah serta  Rilus  A  Kinseng,  Titik  Sumarti,  dan  Arif Hilmawan  sebagai  kontributor  anggota  yang  telah berkontribusi  pada  proses  penelitian.  Penulis menyatakan bahwa penulis telah melampirkan surat pernyataan kontribusi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdurrahim, A.Y. (2015). Kerentanan ekologi dan strategi penghidupan  rumah  tangga  petani  di  Pantai Utara  Indramayu  [Tesis].  Sekolah  Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Indonesia.
Ansaar.  (2018).  Peran  istri  nelayan  dalam  menunjang ekonomi  keluarga  di  Kelurahan  Bonto  Lebang Kabupaten  Bantaeng. Walasuji,  Volume  9 , 23—36.
Anugerah, T., Dharmawan, A.H., & Agusta, I. (2021).
Dampak  penambangan  timah  laut  terhadap sumber penghidupan rumah tangga nelayan di Kabupaten  Kepulauan  Meranti. Jurnal  Agraria dan  Pertanahan , 7 (1),  112–125.  https://doi. org/10.31292/bhumi.v7i1.480.
Azizah, E. W., Sudarti., & Kusuma, H. (2018). Pengaruh pendidikan,  pendapatan  perkapita  dan  jumlah penduduk terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Ilmu Ekonomi , 1(2), 167—180.
Bahri, A., Wibowo, A., & Hamdani, A. (2017). Di balik krisis agraria dan   ekosistem Kepulauan Seribu: Apakah wisata bahari adalah jawabannya?
Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  (2020).  Analisis  profil penduduk  Indonesia:  Mendeskripsikan  Peran penduduk dalam pembangunan .
Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  (2021).  Statistik  sumber daya  laut  dan  pesisir  perikanan  berkelanjutan. Jakarta: BPS.
Can,  N.,  Tu,  V.,  Hoanh,  C,(2013).  Application  of livelihood vulnerability index to assess risks from flood  vulnerability  and  climate  variability-A case  study  in  the  Mekong  Delta  of  Vietnam. J Environ Sci Eng . 2 (2013): 476–486.
Christian  Y.F.  (2018).  Ekonomi  politik  konflik  agraria pulau  kecil  [Tesis] . Bogor:   Institut  Pertanian Bogor.
Christian, Y., Satria, A., & Sunito, S. (2018). Ekonomi politik konflik agraria pulau kecil (Studi kasus di Pulau Pari, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta). Jurnal Sosiologi Pedesaan , 6 (1), 71–78.
Christian,  Y.,  &  Desmiwati,  D.  (2019).  From  sea  to exclusion:  Livelihood  transformation  of  the Islanders. IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental  Science , 241 (1).  https://doi. org/10.1088/1755-1315/241/1/012007
Creswell  J.W.  (2009).  Research  design:  Qualitative, quantitative, and mixed      methods approaches.
Departement  for  International  Development  (DFID). (1999). Sustainable livelihoods guidance sheets departemen for international development.
Dharmawan,  A.H,.  (2007).  Sistem  penghidupan  dan nafkah  pedesaan:  Pandangan sosiologi  nafkah (livelihood sociology) mahzab barat dan mahzab Bogor. Jurnal  Sodality:  Transdisiplin  Sosiologi, Komunikasi, dan Ekologi           Manusia .
Dharmawan, A.H., & Nissa, Z.N.A.  (2020). Kerentanan dan kelentingan nafkah rumah tangga pedesaan: Sebuah  tipologi  yang  ditarik  dari  studi  kasus petani  dan  nelayan  skala  kecil  di  Indonesia. Jurnal  Sodality, 08 (01), 1–13.
Endang,  S.S.  (2014).  Strategi  penghidupan  penduduk sekitar  Danau  Limboto,  Provinsi  Gorontalo. [Disertasi]. Universitas Negeri Gorontalo.
Gustika, W., Dharmawan, A.H., & Abdulkadir-sunito, M. (2023). Kerentan nafkah rumah tangga nelayan dalam  tekanan  variabilitas  iklim:  Studi  kasus Desa  Dendun,  Kabupaten  Bintan,  Kepulauan Riau . 21 (1),  43–56.  https://doi.org/10.14710/ jil.21.1.43—56.
Hahn,  M.B,  Riederer,  A.M.,  Foster,  S.O.  (2009).  The livelihood  vulnerability  index:  A  pragmatic approach  to  assessing  risks  from  climate variability  and    change  a  case  study  in mozambique. Glob Environ Change , 19 (1), 74. Hidayati,  D.,  &  Widayatun,  W.  (2021).  The  dynamic of  fishermen’s  income  and  the  influencing factors  ono  the  west  and  east  coasts  of Sumatra  Island.  ISFM.  doi:10.1088/1755- 1315/934/1/012030.
I slam,  M.M.  (2014).  Vulnerability  of  fishery-based livelihoods to the impacts of climate variability and change: Insights from coastal Bangladesh. Environment Change , 281—294.
Islam,  R.,  &  Walkerden,  G.  (2022).  Livelihood  assets, mutual  support  and  disaster  resilience  in coastal  Bangladesh.  International  Journal  of Disaster  Risk  Reduction, 78 (Juni),  103148. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2022.103148.
Jaringan  Kerja  Pemetaan  Partisipatif  (JKPP).  (2023).
Bunga  rampai  pemetaan  partisipatif:  Menuju tegaknya kedaulatan rakyat atas ruang.
Kinseng, R.A. (2014). Konflik nelayan . Jakarta: Yayasan Torch Indonesia.
Kinseng, R. A., Nasdian, F. T., Fatchiya, A., Mahmud, A.,  &  Stanford,  R.  J.  (2018).  Marine-tourism development  on  a  small  island  in  Indonesia: Blessing or curse? Asia Pacific Journal of Tourism Research , 23 (11), 1062–1072. https://doi.org/1. 1080/10941665.2018.1515781.
Kementerian  Kelautan  Perikanan  (KKP).  (2020,  17 September).  Berdayakan  perikanan  skala kecil  kkp  dorong  perekonomian  nasional  dan ASEAN. . https://kkp.go.id/artikel/23309- berdayakan-perikanan-skala-kecil-kkp- dorong- perekonomian-nasional-dan-asean.
Kuang, F., Jin, J., He, R., Ning, J., & Wan, X. (2020).
Farmers’  livelihood  risks,  livelihood  assets and  adaptation  strategies  in  Rugao  City, China. Journal  of  Environmental  Management ,
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
Identifikasi Penguasaan dan Akses Modal Rumah Tangga Nelayan Kecil di Pulau-Pulau Kecil (Kasus Pulau Pari) | Youwikijaya, et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 87-100
264 (3),  110463.  https://doi.org/10.1016/j. jenvman.2020.110463.
Mayasari, W.S. (2016). Efektivitas pemetaan partisipatif dan  studi  tenurial  untuk  mempertegas  aset ruang desa studi kasus: DS Sungai Batang-Kab. Ogan  Komering  Ilir. Jurnal  Ilmiah  Geomatika,
Volume 22 , 65—71.
Mthethwa, S., & Wale, E. (2021). Household vulnerability to food insecurity in rural south africa: Evidence from  a  nationally  representative  survey  data. International Journal of Environmental.
Research  and  Public  Health , 18 (4),  1–17.  https://doi. org/10.3390/ijerph18041917.
Nissa,  Z.N.A.  2019.  Analisis  kerentanan  penghidupan rumah  tangga  nelayan   di  Kota  Tegal  [Tesis] . Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Nissa,  Z.N.A.,  Dharmawan,  A.H.,  &  Saharuddin,  S.
(2019). Vulnerability analysis of small fishermen’s household livelihoods in Tegal City. Komunitas: International  Journal  of  Indonesian  Society and  Culture , 11 (2).  https://doi.org/10.15294/ komunitas.v11i2.18583.
Oktalina, S.N., Awang, S.A., & Hartono, S. (2016). The farmer livelihood asset mapping on community forest  management  in  Gunungkidul  District. Jurnal Manusia dan Lingkungan , 23 (1), 58–65. Rahman, M.S., Toiba, H., & Huang, W.C. (2021). The impact  of  climate  change  adaptation  strategies on  income  and  food  security:  Empirical evidence from small-scale fishers in Indonesia. Sustainability (Switzerland), 13( 14). https://doi. org/10.3390/su13147905.
Satria, A. (2015). Pengantar  sosiologi  masyarakat  pesisir. Jakarta: Yayasan      Pustaka Obor Indonesia. Sayogyo.  (2006). Ekososiologi:  Deideologisasi  teori, restrukturisasi aksi (Petani dan perdesaan sebagai kasus  uji). Cindelaras  Pustaka  Rakyat  Cerdas, Yogyakarta.
Sihombing, S.J., Kusai, & Warningsih, T. (2021). Status aset penghidupan nelayan Desa Igal, Kecamatan Mandah, Kabupaten Indragiri Hilir. Jurnal Sosek KP , 16, 29—38. doi:http://dx.doi.org/10.15578/ jsekp.v16i1.8368.
Scoones.  (2020). Penghidupan  berkelanjutan  & pembangunan pedesaaan . Insist Press.
Tora,  T.  T.,  Degaga,  D.  T.,  &  Utallo,  A.  U.  (2022). Impacts of livelihood assets on livelihood security in drought-prone Gamo lowlands of southwest Ethiopia.
Geography  and  Sustainability , 3 (1), 58–67. https://doi.org/10.1016/j. geosus.2022.02.002. [WALHI] Wahana Lingkungan Hidup. (2021, 9 Maret). Orang Pulo berkebun: Inisiatif warga pulau pari dalam menjaga suplai pangan keluarga di tengah pandemi  Covid-19.  https://www.walhi.or.id/ orang-pulo-berkebun.
Wahyono,  A.  (2016).  Upaya  merumuskan  indikator kerentanan  (vulnerability)  terkait  dengan bencana perubahan iklim. Masyarakat Indonesia ,
42 (2), 185–200. http://jmi.ipsk.lipi.go.id/index. php/jmiipsk/article/view/665.
White  B.  1991.  Economic  diversification  and  agrarian change in rural Java 1900—1990. In: Alexander P., Boomgard P., White B. (Ed.). Royal Tropical Institute.
Wibowo,  A.,  &  Satria,  A.  (2016).  Strategi  adaptasi nelayan  di  pulau-pulau  kecil  terhadap  dampak perubahan  iklim  (Kasus:  Desa  Pulau  Panjang, Kecamatan Subi, Kabupaten Natuna, Kepulauan Riau). Sodality: Jurnal Sosiologi Pedesaan , 3 (2). https://doi.org/10.22500/sodality.v3i2.11336.
Wijayanti, R., Baiquni, M., & Harini , R. (2016). Strategi Penghidupan berkelanjutan masyarakat berbasis aset di Sub DAS Pusur, DAS Bengawan Solo. Jurnal  Wilayah  dan  Lingkungan ,  133—152. doi:http://dx.doi.org/10.14710/jwl.4.2.133— 152.
Wouthuyzen,  S.,  &  Abrar,  M.  (2020). Gugusan  Pulau Pari  Kepulauan  Seribu:  Tinjauan  aspek  bio- ekologi,  sosial-ekonomi-budaya,  dan  pengelolaan berkelanjutan. Jakarta: LIPI Press.
Yurike,  &  Syafruddin,  Y.S.  (2022).  Analisis  aset penghidupan  masyarakat  pada  dua  kondisi kawasan mangrove. Jurnal Sosek KP , 17, 63—73.
Undang-Undang  Nomor  7  Tahun  2016  tentang Perlindungan  dan  Pemberdayaan  Nelayan, Pembudi  Daya  Ikan,  dan  Petambak  Garam. (2016).