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

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

## Persepsi Wisatawan terhadap Destinasi Wisata Pantai Tilalohe, Kabupaten Gorontalo

## Tourist Perceptions of Tilalohe Beach Destinations in Gorontalo Regency
Ludgardis Fibriyanti Nago, *Sri Nuryatin Hamzah dan Citra Panigoro Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Negeri Gorontalo Jl. Jendral Sudirman No. 6 Kota Gorontalo - Indonesia, Indonesia International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
ijain@uad.ac.id

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

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node  in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a  node in a  network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection  of  the central or influential actors  in a  network is  mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] . 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
Persepsi  positif  dalam  pengembangan  suatu  destinasi  wisata  tidak  lepas  dari  persepsi  wisatawan  terhadap keberadaan destinasi tersebut. Pada dasarnya, persepsi wisatawan merupakan salah satu bentuk penilaian terhadap eksistensi pariwisata yang bertujuan untuk pengembangan destinasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi wisatawan terhadap sarana dan prasarana, persepsi wisatawan terhadap aksesibilitas, persepsi wisatawan terhadap sumber daya alam, dan persepsi wisatawan terhadap kualitas kawasan wisata.  Penelitian ini dilakukan mulai bulan Januari sampai April 2023, dengan menggunakan metode campuran ( mix method ). Pengumpulan data primer dilakukan dengan observasi, wawancara, dan kuesioner. Responden dalam penelitian ini ditentukan sebanyak  100  orang  berdasarkan  formula  Slovin.  Metode  analisis  data  menggunakan  skala likert untuk menganalisis persepsi wisatawan terhadap wisata Pantai Tilalohe. Hasil penelitian menunjukan bahwa persepsi wisatawan terhadap keberadaan destinasi wisata Pantai Tilalohe berada  dalam kriteria baik, dengan nilai persentase sebesar 73,51%. Persepsi wisatawan terhadap sarana dan prasarana memperoleh nilai persentase sebesar 75,52%, persepsi wisatawan terhadap aksesibilitas sebesar 61,25%, persepsi wisatawan terhadap sumber daya alam sebesar 77,73%, serta persepsi wisatawan terhadap kualitas kawasan wisata memperoleh nilai persentase sebesar 79,53%. Meskipun secara umum persepsi wisatawan terhadap keberadaan objek wisata Pantai Tilalohe mendapat hasil yang positif, tetapi masih adanya wisatawan yang memberikan persepsi rendah terhadap keberadaan destinasi wisata ini, perlu menjadi perhatian pihak pengelola dan pemerintah daerah sebagai upaya menjaga eksistensi destinasi Wisata Pantai Tilalohe.

## Kata Kunci: persepsi; wisatawan; wisata; eksistensi; Pantai Tilalohe

## ABSTRACT
The positive perception and development of a tourist destination cannot be separated from the perception of tourists towards the existence of the destination. Tourist perception is a form of assessment of the existence of tourism that aims at destination development. This study aims to determine tourist perceptions of facilities and infrastructure, tourist perceptions of accessibility, tourist perceptions of natural resources, and tourist perceptions of the quality of tourist areas in Tilalohe Beach. This research was conducted from January to April 2023, using a mixed method: observation,
interviews, and questionnaires to collect research data. Respondents in this study were determined as many as 100 people based on the Slovin Formula. The data analysis method uses the Likert scale to assess tourist perceptions of Tilalohe Beach tourism. The results show that, in general, tourists' perceptions of the existence of the Tilalohe Beach tourist destination are good, with a percentage value of 73.51%. Tourists' perceptions of facilities and infrastructure obtained a percentage value of 75,52%, and tourists' perceptions of accessibility were 61,25%, tourists' perception of natural resources was 77,73%, and tourists' perception of the quality of tourist areas obtained a percentage value of 79,53%. Although, in general, tourists' perception of the existence of the Tilalohe Beach tourist attraction has received positive results, there are still tourists who have a low perception of the existence of this tourist destination, and it needs the attention of the management and regional government to maintain the existence of Tilalohe Beach tourist destinations.
Keywords: : perception; tourist; tourism; existence; Tilalohe Beach
Diterima tanggal : 2 Agustus 2023 Perbaikan naskah: 27 Desember 2023 Disetujui terbit   : 21 Februari 2024
Korespodensi penulis:
Email: sri.nuryatin@ung.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v10i1.13130 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 Pariwisata  ( tourism )  atau  kepariwisataan menurut UU No. 10/2009 tentang Kepariwisataan adalah  keseluruhan  kegiatan  yang  terkait dengan  pariwisata  dan  bersifat  multidimensi serta  multidisiplin  yang  muncul  sebagai  wujud kebutuhan  setiap  orang  dan  negara  serta  interaksi antara wisatawan dan masyarakat setempat, sesama wisatawan,  pemerintah,  pemerintah  daerah,  dan pengusaha.  Secara  umum,  pariwisata  merupakan kegiatan  yang  dilakukan  oleh  manusia  untuk merehatkan diri dari aktivitas lain sementara waktu
dengan  cara  berekreasi  di  tempat  wisata  yang diinginkan. Hal ini sejalan dengan pernyataan Yoeti (1996) dalam Tatali (2018) yang menyatakan bahwa kegiatan  pariwisata  adalah  perjalanan  sementara waktu  untuk  menikmati  perjalanan  tersebut  guna bertamasya  dan  rekreasi  atau  untuk  memenuhi keinginan pelaku wisata yang beraneka ragam.
Salah  satu  provinsi  yang  memiliki  cukup banyak pilihan tempat wisata bahari, yaitu Provinsi Gorontalo.  Kekayaan  sumber  daya  laut  dan pesisir  menjadikan  Provinsi  ini,  berpotensi  dalam pengembangan  sektor  pariwisata.  Pantai  Tilalohe
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
menjadi  salah  satu  objek  wisata  bahari,  diantara beberapa  objek  wisata  bahari  lainnya  yang  ada  di Gorontalo.  Objek  wisata  ini  terletak  di  salah  satu desa  wisata,  yaitu  Desa  Biluhu  Timur,  Kabupaten Gorontalo  yang  dikelola  oleh  pihak  swasta  dan didukung  oleh  masyarakat  setempat,  pemerintah desa serta beberapa pemangku kepentingan lainnya. Pantai  Tilaloh  mememiliki  potensi  sumber  daya alam  yang  cukup  baik,  mulai  dari  pemandangan alam, pasir putih, fasilitas-fasilitas yang disediakan oleh pengelola wisata, dan terdapat UMKM (Usaha Mikro  Kecil  dan  Menengah),  sehingga  membuat objek wisata ini terlihat menjanjikan untuk dikelola lebih lanjut. Pantai Tilalohe  mampu menarik minat wisatawan  sejak  dibuka  pada  akhir  tahun  2021. Data  dari  pengelola  Pantai  Tilalohe  menunjukkan bahwa  pada  periode  Januari  sampai  September 2022 tercatat sekitar 17.061 orang wisatawan yang berwisata ke Pantai Tilalohe dan  pengelola wisata Pantai  Tilalohe  mendapatkan  pemasukan  sekitar Rp260.915.000.  Pemasukan  wisata  Pantai  Tilalohe ini  terdiri  dari  tiket  masuk  lokasi  wisata,  biaya penginapan, sewa gazebo dan sewa parkir. Aneldus & Dewi (2020) menyatakan bahwa semakin tinggi jumlah  pendapatan  suatu  destinasi  wisata,  maka dapat berdampak pada laju pertumbuhan ekonomi baik bagi pemilik wisata, masyarakat sekitar lokasi wisata bahkan bagi negara.
Marcelina et al . (2018) menyatakan, jumlah kunjungan  wisatawan  dalam  suatu  objek  wisata, dapat  memengaruhi  perkembangan  dari  wisata itu  sendiri.  Semakin  tinggi  kunjungan  wisatawan dalam suatu tempat wisata, maka semakin banyak pula pemasukan yang akan diterima oleh pengelola wisata. Adapun jumlah kunjungan wisatawan sangat dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti daya tarik objek wisata, fasilitas yang tersedia di lokasi wisata, serta kemudahan dalam menjangkau lokasi wisata. Hal ini sesuai dengan konsep 3A dalam pariwisata, yaitu  atraksi,  amenitas  dan  aksesibilitas.  Zaenuri (2012) dalam Ramadhani et al. (2021) menyatakan bahwa  apabila  konsep  3A  diterapkan  dalam  suatu objek  wisata,  maka  wisatawan  cenderung  datang kembali  mengunjungi  objek  wisata  tersebut.  Pada dasarnya keberadaan suatu sektor pariwisata beserta daya  tariknya,  dapat  memengaruhi  timbulnya persepsi  individu  atau  kelompok  terhadap  objek wisata  tersebut  dan  pada  akhirnya  memengaruhi keberlanjutan dari objek wisata tersebut.
Perkembangan  sektor  pariwisata  yang dipengaruhi  oleh  kunjungan  wisatawan,  dapat menimbulkan  penilaian-penilaian  dari  wisatawan terhadap objek wisata, berakibat kepada pentingnya persepsi para wisatawan. Brahmantyo et al . (2017)
menyatakan  bahwa  penting  mengetahui  persepsi, pemikiran dan sikap wisatawan dalam pengembangan destinasi  wisata,  karena  dapat  menggambarkan pengaruh  terhadap  keberlanjutan  dari  suatu  objek wisata.  Persepsi  merupakan  suatu  reaksi  yang ditimbulkan  dari  adanya  objek-objek  tertentu yang  dilihat  oleh  indera  penglihatan  kemudian distimulus  sehingga  menimbulkan  respon  berupa pandangan,  gambaran,  atau  tanggapan  terhadap objek tersebut (Tunjungsari, 2018). Oleh karena itu, persepsi wisatawan dalam penelitian ini merupakan penilaian  atau  tanggapan  berupa  pandangan  dari wisatawan terhadap objek yang diteliti yaitu sarana dan  prasarana,  aksesibilitas,  sumber  daya  alam, dan kualitas kawasan wisata yang tersedia di wisata Pantai  Tilalohe  perlu  diteliti  untuk  meningkatkan kualitas dan pengembangan pariwisata ke depan.

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian  ini  dilakukan  selama  tiga  bulan, mulai Januari sampai April 2023. Lokasi penelitian dilakukan di kawasan wisata Pantai Tilalohe Dusun Tilalohe  Desa  Biluhu  Timur,  Kecamatan  Batudaa Pantai,  Kabupaten  Gorontalo  Provinsi  Gorontalo (Gambar 1). Pemilihan lokasi penelitian, didasarkan pada potensi wisata Pantai Tilalohe dengan melihat jumlah  kunjungan  wisata  yang  cukup  banyak  dari awal  dibuka  sampai  saat  ini.  Jumlah  kunjungan wisatawan  tentunya  berdampak  pada  eksistensi destinasi wisata tersebut.
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  campuran  ( mix  method ) yang terdiri dari beberapa metode, yaitu observasi, wawancara, dan kuesioner.
1.  Observasi adalah metode yang dilakukan untuk mengamati  dan  mencatat  secara  langsung semua kegiatan faktual yang terjadi di tempat penelitian  (Hasanah,  2017).  Observasi  dalam penelitian  ini  digunakan  untuk  mengetahui secara  langsung  semua  rangkaian  kegiatan pariwisata yang terjadi di tempat wisata Pantai Tilalohe.
2.  Wawancara  adalah  teknik  pengumpulan  data yang  dihasilkan  melalui  proses  tanya  jawab secara lisan, baik sepihak maupun berhadapan muka untuk mendapatkan informasi-informasi penting  dari  narasumber  (Purnomo  & Palupi,  2016).  Wawancara  dalam  penelitian ini,  ditujukan  kepada  responden-responden, dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  informasi yang  dibutuhkan  terkait  semua  hal  yang berkaitan dengan penelitian persepsi wisatawan terhadap kawasan wisata Pantai Tilalohe.
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
p-ISSN: 2502-0803
e-ISSN: 2541-2930
Gambar 1. Lokasi Penelitian
Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan metode campuran ( mix method ) yang terdiri dari beberapa metode, yaitu observasi, wawancara, dan kuesioner.
1.  Observasi  adalah  metode  yang  dilakukan  untuk  mengamati  dan  mencatat  secara  langsung semua  kegiatan  faktual  yang  terjadi  di  tempat  penelitian  (Hasanah,  2017).  Observasi  dalam penelitian  ini  digunakan  untuk  mengetahui  secara  langsung  semua  rangkaian  kegiatan pariwisata yang terjadi di tempat wisata Pantai Tilalohe.
2.  Wawancara adalah teknik pengumpulan data yang dihasilkan melalui proses tanya jawab secara lisan, baik sepihak maupun berhadapan muka untuk mendapatkan informasi-informasi penting dari narasumber (Purnomo & Pulupi, 2016). Wawancara dalam penelitian ini, ditujukan kepada responden-responden,  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan  terkait semua  hal  yang  berkaitan  dengan  penelitian  persepsi  wisatawan  terhadap  kawasan  wisata Pantai Tilalohe.
3.  Kuesioner adalah kumpulan pertanyaan-pertanyaan secara sistematis untuk diberikan kepada responden, agar bisa dijawab oleh responden sesuai dengan konteks penelitian yang dilakukan
(Purnomo & Pulpi, 2016). Selain itu, kuesioner juga merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk  melakukan  penilaian  ( assessment )  terhadap  barang  atau  aktivitas  jasa  yang  sedang berjalan  (Cahyo et  al .,  2019).  Kuesioner  yang  dibuat  untuk  mengetahui  persepsi  wisatawan terhadap  keberadaan  wisata  Pantai  Tilalohe  baik  itu  dari  segi  sarana  dan  prasarana, aksesibilitas, kualitas objek wisata dan sumber daya alamnya.
Gambar 1. Lokasi Penelitian.
3.  Kuesioner  adalah  kumpulan  pertanyaan- pertanyaan  secara  sistematis  untuk  diberikan kepada  responden,  agar  bisa  dijawab  oleh responden  sesuai  dengan  konteks  penelitian yang  dilakukan  (Purnomo  &  Palupi,  2016). Selain  itu,  kuesioner  juga  merupakan  salah satu teknik yang digunakan untuk melakukan penilaian  ( assessment )  terhadap  barang  atau aktivitas jasa yang sedang berjalan (Cahyo et al ., 2019). Kuesioner yang dibuat untuk mengetahui persepsi wisatawan terhadap keberadaan wisata Pantai  Tilalohe  baik  itu  dari  segi  sarana  dan prasarana,  aksesibilitas,  kualitas  objek  wisata dan sumber daya alamnya.
Penentuan  responden  dalam  kuesioner  ini, yaitu  pengunjung  wisata  yang  berada  pada  usia produktif  17  -  64  tahun  dengan  menggunakan metode accidental sampling . Menurut Istanti (2019) , accidental sampling merupakan metode pengambilan sampel  secara  kebetulan  ditemui  oleh  peneliti. Penentuan jumlah responden menggunakan rumus Slovin sebagai berikut:
Penentuan  responden  dalam  kuesioner  ini,  yaitu  pengunjung  wisata  yang  berusia  usia produktif 17 - 64 tahun dengan menggunakan metode accidental sampling . Menurut Istanti (2019) , accidental sampling merupakan metode pengambilan sampel secara kebetulan ditemui oleh peneliti.
Penentuan jumlah responden menggunakan rumus Slovin sebagai berikut:
� = � ��� (�) � ………………… (1) Keterangan ( remarks) : n = ukuran sampel ( sample size ) N = ukuran populasi ( population size )
E = kesalahan pengambilan data yang bisa ditolelir ( data collection errors that can be tolerated ) (10%)
Ukuran populasi atau jumlah populasi (N) diambil dari data kunjungan wisatawan pada bulan Januari sampai bulan September tahun 2022, yaitu 17.061 orang berdasarkan data pengelola wisata pantai Tilalohe pada tahun 2022. Berdasarkan hal tersebut diperoleh jumlah responden wisatawan sebanyak  100  orang.  Persepsi  wisatawan  terhadap  keberadaan  wisata  Pantai  Tilalohe,  maka digunakan  skala Likert .  Menurut  Pranatawijaya et  al .  (2019),  skala Likert merupakan  suatu perhitungan yang digunakan untuk mengukur pendapat, sikap, partisipasi dan persepsi seseorang atau sekelompok orang yang berkaitan dengan fenomena sosial. Analisis data menggunakan skala Likert dan menurut Hamzah et al. (2022) terdiri dari beberapa tahap yaitu sebagai berikut:
1.  Pembobotan untuk setiap tanggapan Bentuk pertanyaan untuk analisis Likert , dibuat dari tingkat tanggapan yang sangat positif hingga sangat negatif dengan pemberian bobot sebagai berikut:
a.  Sangat baik diberi bobot (5)
b.  Baik diberi bobot (4)
c.  Cukup baik diberi bobot (3)
d.  Kurang baik diberi bobot (2)
e.  Tidak baik diberi bobot (1)
2.  Menghitung persentase Hasil pembobotan pada poin 1, selanjutnya dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
P = � � × 100% ………………. (2)
Keterangan ( remarks) :
P = Persentase ( Percentage ) F = Frekuensi dari setiap jawaban yang telah dipilih oleh responden ( The frequency of each answer that has been chosen by the respondent ) N = Jumlah responden ( Number of respondents ) .........................(1) .........................(2) Keterangan: n  = ukuran sampel
N = ukuran populasi
E  = kesalahan pengambilan data yang bisa ditolerir- (10%)

## Keterangan:
P =  Persentase F = Frekuensi dari setiap jawaban yang telah dipilih oleh responden N =  Jumlah responden
Ukuran  populasi  atau  jumlah  populasi  (N) diambil dari data kunjungan wisatawan pada bulan Januari sampai bulan September tahun 2022, yaitu 17.061  orang  berdasarkan  data  pengelola  wisata Pantai  Tilalohe  pada  tahun  2022.  Berdasarkan  hal
tersebut  diperoleh  jumlah  responden  wisatawan sebanyak  100  orang.  Untuk  mengetahui  persepsi wisatawan  terhadap  keberadaan  wisata  Pantai Tilalohe,  maka  digunakan  skala Likert .  Menurut Pranatawijaya et al . (2019), skala Likert merupakan suatu perhitungan yang digunakan untuk mengukur pendapat, sikap, partisipasi dan persepsi seseorang atau  sekelompok  orang  yang  berkaitan  dengan fenomena sosial. Analisis data menggunakan skala Likert menurut  Hamzah et  al. (2022)  terdiri  dari beberapa tahap yaitu sebagai berikut: 1. Pembobotan untuk setiap tanggapan Bentuk  pertanyaan  untuk  analisis Likert , dibuat  dari  tingkat  tanggapan  yang  sangat  positif hingga  sangat  negatif  dengan  pemberian  bobot sebagai berikut:
a. Sangat baik diberi bobot (5)
b. Baik diberi bobot (4)
c. Cukup baik diberi bobot (3)
d. Kurang baik diberi bobot (2)
e. Tidak baik diberi bobot (1)
2. Menghitung persentase
Hasil pembobotan pada poin 1, selanjutnya dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
Penentuan  responden  dalam  kuesioner  ini,  yaitu  pengunjung  wisata  yang  berusia  usia produktif 17 - 64 tahun dengan menggunakan metode accidental sampling . Menurut Istanti (2019) , accidental sampling merupakan metode pengambilan sampel secara kebetulan ditemui oleh peneliti.
Penentuan jumlah responden menggunakan rumus Slovin sebagai berikut:
� = � ��� (�) � ………………… (1)
Keterangan ( remarks) :
n = ukuran sampel ( sample size ) N = ukuran populasi ( population size ) E = kesalahan pengambilan data yang bisa ditolelir ( data collection errors that can be tolerated ) (10%)
Ukuran populasi atau jumlah populasi (N) diambil dari data kunjungan wisatawan pada bulan Januari sampai bulan September tahun 2022, yaitu 17.061 orang berdasarkan data pengelola wisata pantai Tilalohe pada tahun 2022. Berdasarkan hal tersebut diperoleh jumlah responden wisatawan sebanyak  100  orang.  Persepsi  wisatawan  terhadap  keberadaan  wisata  Pantai  Tilalohe,  maka digunakan  skala Likert .  Menurut  Pranatawijaya et  al .  (2019),  skala Likert merupakan  suatu perhitungan yang digunakan untuk mengukur pendapat, sikap, partisipasi dan persepsi seseorang atau sekelompok orang yang berkaitan dengan fenomena sosial. Analisis data menggunakan skala Likert dan menurut Hamzah et al. (2022) terdiri dari beberapa tahap yaitu sebagai berikut: 1.  Pembobotan untuk setiap tanggapan Bentuk pertanyaan untuk analisis Likert , dibuat dari tingkat tanggapan yang sangat positif hingga sangat negatif dengan pemberian bobot sebagai berikut: a.  Sangat baik diberi bobot (5) b.  Baik diberi bobot (4)
c.  Cukup baik diberi bobot (3)
d.  Kurang baik diberi bobot (2)
e.  Tidak baik diberi bobot (1)
2.  Menghitung persentase
Hasil pembobotan pada poin 1, selanjutnya dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
P = � � × 100% ………………. (2)
Keterangan ( remarks) : P = Persentase ( Percentage ) F = Frekuensi dari setiap jawaban yang telah dipilih oleh responden ( The frequency of each answer that has been chosen by the respondent ) N = Jumlah responden ( Number of respondents )
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
3. Menghitung rata-rata skor
Perhitungan  rata-rata  skor  diperlukan untuk  menentukan  hasil  akhir  dari  persepsi wisatawan terhadap keberadaan wisata Pantai  Tilalohe  dengan  menggunakan  rumus  di bawah ini:
Total skor/jumlah skor tertinggi × 100% ............ (3)

## 4. Penentuan hasil menggunakan kriteria
Tahap  terakhir  dari  analisis  data menggunakan  skala Likert adalah  dengan menentukan  hasil  dari  tingkat  persepsi  wisatawan terhadap  keberadaan  wisata  Pantai  Tilalohe. Penentuan  hasil  dari  persepsi  wisatawan  ini berdasarkan  kriteria  penilaian  yang  mengacu  pada Amirin (2011) dalam Hamzah et al . (2022) sebagai berikut:
a. 0% – 19,99% = Sangat kurang baik
b. 20% – 39,99%  = Kurang baik
c. 40% – 59,99%  = Cukup baik
d. 60% – 79,99%  = Baik
e. 80% – 100% = Sangat Baik

## Karakteristik Responden Wisatawan
Wisatawan  yang  menjadi  responden  dalam penelitian  ini  adalah  mereka  yang  melakukan kegiatan  wisata  di  Pantai  Tilalohe.  Karakteristik wisatawan yang berkunjung ke Pantai Tilalohe dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Persentase Karakteristik Responden Wisatawan di Lokasi Penelitian.
Karakteristi k Klasifikasi Persentase (%) Asal Daerah Provinsi Gorontalo 87 Luar Provinsi Gorontalo 13 Jenis Kelamin Laki-laki 49 Perempuan 51 Usia < 17 thn 0 18–27 69 28–37 14 38–47 14 > 48 3 Pekerjaan Belum Bekerja 9 BUMN/BUMD 4 Pelajar/Mahasiswa 33 Karyawan Swasta 10 Profesional (Dokter, Hakim, Dosen, Guru, Akuntan) 5 PNS 2 Wiraswasta 24 Petani 3 Lainnya 10 Sumber: Data primer diolah, 2023.
Tabel 1 menunjukkan bahwa wisatawan yang berkunjung  ke  Pantai  Tilalohe,  didominasi  oleh wisatawan lokal (lingkup Provinsi Gorontalo) yaitu sebesar  87%  dan  13%  berasal  dari  luar  Provinsi Gorontalo.  Tingginya  persentase  kunjungan wisatawan lokal Provinsi Gorontalo, menunjukkan bahwa  destinasi  wisata  ini  cukup  terkenal  di kalangan  masyarakat  Provinsi  Gorontalo.  Namun demikian, terdapat juga wisatawan dari luar Provinsi Gorontalo yaitu dari Bali, Bandung, Jakarta, Palu, Malang,  dan  Sulawesi  Utara.  Jumlah  kunjungan dari luar Gorontalo menjadi faktor positif yang perlu diperhatikan oleh pengelola wisata Pantai Tilalohe untuk meningkatkan promosi agar wisatawan yang datang  terus  berkembang  dari  wisatawan  regional sampai pada wisatawan internasional. Tabel 1 juga menunjukkan  bahwa,  wisatawan  yang  berkunjung ke  Pantai  Tilalohe  lebih  banyak  perempuan yaitu  sebanyak  51  orang  dengan  persentase  51%, dan  untuk  wisatawan  berjenis  kelamin  laki-laki sebanyak 49 orang.
Fauziah  &  Nasdian  (2021)  menyatakan bahwa  usia  merupakan  faktor  internal,  yang dapat  memengaruhi  jawaban  responden  serta kemampuannya  dalam  melakukan  kegiatan wisata.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa wisatawan  yang  berkunjung  ke  Pantai  Tilalohe mayoritas  berada  pada  rentang  usia  18–27  tahun (69%). Hal ini menunjukkan bahwa wisata Pantai Tilalohe diminati  wisatawan    muda.  Ditinjau  dari jenis  pekerjaan,  wisatawan  yang  datang  di  Pantai Tilalohe,  didominasi  oleh  wisatawan  yang  sudah
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
bekerja  dengan  jenis  pekerjaan  yang  berbeda- beda. Hamzah (2020) menyatakan bahwa pekerjaan dapat memengaruhi minat untuk berwisata, karena dengan adanya pekerjaan maka seseorang memiliki pendapatan  dan  dapat  meluangkan  waktu  untuk berwisata.  Wisatawan  yang  berkunjung  ke  Pantai Tilalohe  didominasi  oleh  pekerja,  pelajar  dan mahasiswa.  Menurut  Hudiono  (2022)  pelajar/ mahasiswa cenderung mudah dan cepat mendapatkan informasi mengenai lokasi-lokasi wisata baru yang instagramable ,  sehingga  mendorong  mereka  untuk melakukan perjalanan wisata ( healing ) dalam rangka mengeksplorasi keingintahuannya atas lokasi wisata baru tersebut.

## PERSEPSI WISATAWAN TERHADAP SARANA DAN PRASARANA
Sarana  dan  prasarana  merupakan  salah  satu aspek  penting  yang  mendukung  kegiatan  wisata, sehingga  kegiatan  wisata  menjadi  nyaman  dan menyenangkan.  Menurut  Iqbal  (2021),  jika  dalam suatu  kegiatan  pariwisata  terdapat  sarana  dan prasarana yang memadai, maka wisatawan cenderung menghabiskan  waktu  lebih  lama  di  tempat  wisata dan dapat menghabiskan uang sebanyak-banyaknya di tempat wisata tersebut. Selain itu, dengan adanya sarana  dan  prasarana  yang  memadai  dalam  suatu kegiatan  wisata,  dapat  membantu  mewujudkan tujuan  pariwisata  yaitu  memenuhi  kebutuhan ekonomi, sosial, estetika, dengan tetap memelihara sumber  daya  yang  ada,  sehingga  berdampak  pada keberlanjutan pariwisata (Narendra, 2018).
Sarana  dan  prasarana  yang  disediakan dalam  suatu  tempat  wisata  harus  memperhatikan jenis  wisata  yang  ditawarkan,  agar  fasilitas  yang disediakan  sesuai  dengan  kebutuhan  kegiatan wisata, ramah lingkungan, nyaman, terjangkau dan memudahkan  wisatawan  saat  menggunakannya. Menurut  Istiqomah  (2020),  sarana  dan  prasarana pada dasarnya terbagi menjadi dua kelompok yang berbeda, yaitu:

## Sarana
Sarana  pokok,  adalah  sarana  utama  yang dibutuhkan  wisatawan  selama  perjalanan  wisata, hingga  pada  tempat  wisata  itu  sendiri.  Sarana yang termasuk dalam jenis ini adalah travel agent , tour  operator ,  angkutan  wisata,  rumah  makan, penginapan, dan jenis sarana pokok lainnya.
Sarana  pelengkap,  adalah  sarana  yang melengkapi  sarana  pokok  dengan  tujuan  untuk membuat  wisatawan  lebih  betah  di  tempat  wisata berupa hiburan. Sarana pelengkap seperti lapangan
voli,  daerah  pemancingan  ikan, diving, berlayar, berselancar, dan wahana hiburan lainnya.
Sarana  penunjang,  sarana  yang  melengkapi sarana pokok dan sarana pelengkap dengan tujuan untuk  membuat  pengeluaran  wisatawan  hanya dilakukan  di  tempat  wisata  tersebut.  Sarana  yang termasuk dalam sarana penunjang seperti tempat jual oleh-oleh lokal, steambath , TPI (Tempat Pelelangan Ikan) dan beberapa sarana penunjang lainnya.

## Prasarana
Prasarana  umum,  yaitu  semua  hal  yang menyangkut  kebutuhan  umum  bagi  wisatawan, serta  kelancaran  perekonomian  sebuah  pariwisata. Prasarana umum terbagi atas jaringan komunikasi, kelompok  utilitas,  sistem  persampahan,  toilet, tempat ibadah, dan keamanan.
Prasarana  penunjang,  yaitu  prasarana  yang tidak  harus  ada  dalam  suatu  objek  wisata,  seperti pelayanan Kesehatan dan sistem perbankan.
Sarana dan prasarana yang tersedia di Wisata Pantai  Tilalohe  terdiri  dari  sarana  pokok,  sarana pelengkap dan prasarana umum. Persepsi wisatawan terhadap sarana dan prasarana yang tersedia di wisata Pantai Tilalohe, dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Persepsi Wisatawan Terhadap Sarana dan Prasarana wisata Pantai Tilalohe.
Persepsi Wisatawan Terhadap
Sarana dan Prasarana Σ TS* Persentase (%)
Sarana P ok ok Parkir
380 76 Warung 367 73,4 Rumah Makan 361 72,2 Penginapan 394 78,8 Tenda Kemah 401 80,2 Loket Penjualan Tiket 342 68,4 Pusat Informasi 318 63,6 Sarana  Pelengkap Diving 365 73 Jalan setapak 377 75,4 Gazebo 411 82,2 Meja santai 418 83,6 Prasarana Um um Instalasi air bersih 417 83,4 Jaringan internet 368 73,6 Jaringan listrik 416 83,2 Toilet 378 75,6 Tempat sampah 396 79,2 Mushola 399 79,8 Pos satpam 289 57,8 Jumlah Rata-Rata 377,61 75,52 Kriteria Baik Sumber: Data primer diolah, 2023. *jumlah total skor
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
Persepsi Wisatawan terhadap Destinasi Wisata Pantai Tilalohe, Kabupaten Gorontalo | Nago L. F et al Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 49-58
Berdasarkan hasil observasi yang disesuaikan dengan hasil penilaian wisatawan terhadap sarana dan prasarana yang ada wisata Pantai Tilalohe, diketahui bahwa  penilaian  wisatawan  dipengaruhi  oleh  dua sudut  pandang  yang  berbeda  yaitu  secara  objektif dan  subjektif.  Penilaian  objektif  yang  dimaksud adalah  wisatawan  menilai  sarana  dan  prasarana sesuai  dengan  kondisi  fisiknya.  Penilaian  subjektif adalah  penilaian  terhadap  sarana  dan  prasarana bukan berdasarkan kondisi fisiknya, melainkan dari pelayanan  yang  diterima  oleh  wisatawan,  seperti pelayanan yang diberikan oleh pusat informasi dan pos satpam.
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  persepsi wisatawan  terhadap  sarana  dan  prasarana  yang ada  di  Pantai  Tilalohe  termasuk  dalam  kriteria baik,  dengan  perolehan  nilai  rata-rata  377,61 atau  dalam  nilai  persentase  sebesar  75,52%.    Hal ini  dikarenakan,  penilaian  beberapa  wisatawan dipengaruhi  oleh  beberapa  hal,  seperti  beberapa kondisi sarana dan prasarana yang masih seadanya dan  belum  bersifat  permanen.  Contohnya  area parkir  yang  belum  mempunyai  atap,  warung makan  dan  penginapan  ukurannya  terbilang  kecil, loket  penjualan  tiket  dan  pusat  infirmasi  yang masih  gabung  dengan  pos  satpam,  toilet  yang kecil, tempat sampah yang masih sedikit, mushola yang  sangat  kecil  dan  beberapa  keluhan  lainnya. Hal  ini  menunjukkan  bahwa,  walaupun  Pantai Tilalohe  masih  terus  dalam  tahap  pengembangan sarana  dan  prasarana  wisata,  tetapi  sudah mendapatkan  penilaian  yang  baik  dari  wisatawan. Marcelina et  al., (2018)  dalam  penelitiannya menyatakan  bahwa  persepsi  wisatawan  terhadap sarana dan prasarana atau fasilitas yang tersedia di lokasi  wisata  dapat  dipengaruhi  oleh  kemudahan dan  kenyamanan  dalam  penggunaan  fasilitas tersebut . Sampai  saat  ini,  sarana  dan  prasarana di  Pantai  Tilalohe  masih  terus  dikembangkan dan  akan  terus  mengalami  peningkatan  sesuai dengan kebutuhan wisatawan. Fajriah dan Massadun (2014),  menyatakan  bahwa  kelengkapan  sarana dan  prasarana  dalam  suatu  objek  wisata  sangatlah penting, untuk menarik minat wisatawan sehingga berdampak  pada  keberlanjutan  dari  wisata  itu sendiri.

## PERSEPSI WISATAWAN TERHADAP AKSESIBILITAS
Aksesibilitas  merupakan  suatu  kemudahan dalam  mencapai  suatu  tujuan,  yang  menyangkut kenyamanan,  keamanan,  dan  waktu  tempuh (Nabila & Widiyastuti, 2018). Aksesibilitas dalam kegiatan pariwisata, merupakan suatu fasilitas yang
disediakan oleh pemerintah maupun oleh pengelola wisata,  agar  wisatawan  yang  ingin  mengunjungi suatu  objek  wisata  mengalami  kemudahan  dalam perjalanannya  baik  dari  kenyamanan,  keamanan dan juga waktu tempuh (Delamartha et al ., 2021). Ketiga  faktor  tersebut,  dapat  dipengaruhi  oleh kondisi jalan, lebar jalan, ketersediaan transportasi, dan  rambu-rambu  jalan  menuju  lokasi  wisata. Persepsi  wisatawan  terhadap  aksesibilitas  menuju wisata Pantai Tilalohe dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Persepsi Wisatawan terhadap Aksesibilitas.
Persepsi Wisatawan Terhadap Aksesibilitas Σ TS Persentase (%) Kondisi jalan 333 66,6 Lebar jalan 328 65,6 Ketersediaan transportasi 299 59,8 Rambu-rambu jalan 265 53 Jumlah Rata-Rata 306,25 61,25 Kriteria Baik Sumber: Data primer diolah, 2023.
Berdasarkan  data  pada  Tabel  3,  diketahui bahwa  persepsi  wisatawan  terhadap  aksesibilitas menuju  lokasi  wisata  Pantai  Tilalohe  termasuk dalam kriteria baik, dengan perolehan jumlah nilai rata-rata  sebesar  306,25  atau  nilai  persentasenya sebesar 61,25%. Penilaian yang diberikan responden tentunya berbeda-beda, sesuai dengan keadaan dan kondisi yang dialami oleh masing-masing responden dari daerah asal menuju ke lokasi wisata. Menurut Asialiantin  &  Tripalupi  (2022),  ketersediaan aksesibilitas  yang  memadai  dapat  menarik  minat wisatawan  untuk  kembali  mengunjungi  destinasi wisata tersebut. Oleh karena itu, aksesibilitas menjadi salah satu faktor yang perlu diperhatikan baik oleh pihak  pengelola  wisata  maupun  pemerintah.  Saat ini,  akses  menuju  wisata  Pantai  Tilalohe  melewati dua jalur yaitu lewat jalur “Tangga Dua Ribu” dan lewat jalur “Barakati”.
Kondisi  jalan  pada  jalur  Tangga  Dua  Ribu memang  cukup  baik  tetapi  banyak  tanjakan, turunan  dan  tikungan  tajam.  Sedangkan  jika melewati jalur Barakati, kondisi jalan rusak, banyak jalanan yang berlubang, di sisi kanan dan kiri jalan terdapat  jurang,  tanjakan,  turunan  dan  tikungan tajam  dengan  lebar  jalan  yang  tidak  mendukung. Kedua  jalur  ini  cukup  bahaya  bagi  pengendara bermotor  maupun  bermobil  yang  pertama  kali melewatinya,  tetapi  bagi  pengendara  yang  sudah terbiasa dan sudah menguasai kondisi jalan tersebut, maka  bukan  menjadi  halangan  menuju  kawasan wisata.
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
Ketersediaan  transportasi  khusus  maupun tour  operator pariwisata  menuju  ke  lokasi  wisata Pantai  Tilalohe,  memang  belum  tersedia  sehingga banyak  wisatawan  yang  menggunakan  kendaraan pribadi menuju ke lokasi wisata, baik menggunakan mobil  maupun  motor.  Berdasarkan  analisis kuesioner,  sebanyak  97  orang  menggunakan kendaraan  pribadi  dengan  pembagian  65  orang menggunakan  motor  dan  41  orang  menggunakan mobil.  Sedangkan  3  orang  sisanya  menggunakan angkutan  umum,  penggunaan  transportasi  umum bisa  menggunakan  mikrolet  dan ojek motor. Harga  dari  kedua  transportasi  ini  pun  berbeda- beda  tergantung  banyaknya  orang  dan  barang. Jika  wisatawan  ingin  menggunakan  kedua  jenis transportasi  ini,  maka  wisatawan  harus  ke  tempat tunggu  yang  berada  di  Pasar  Sentral  Gorontalo. Kedua  jenis  transportasi  ini  juga  memiliki  tarif yang berbeda-beda, untuk mikrolet berkisar antara Rp35.000  –  Rp40.000  sedangkan  tarif ojek motor tergantung  jalur  yang  dilewati. Ojek motor  yang melewati  jalur  Barakati  memiliki  tarif  berkisar antara  Rp50.000  –  Rp75.000,  sedangkan  jika melewati  jalur  Tangga  Dua  Ribu  memiliki  tarif sebesar Rp100.000. Waktu tempuh yang dibutuhkan masing-masing  wisatawan  tentunya  berbeda-beda, tergantung jarak dari tempat asal ke lokasi wisata. Secara umum, waktu tempuh yang diperlukan jika melewati jalur Tangga Dua Ribu yaitu sekitar ± 1 jam 30 menit untuk kendaraan bermotor, ± 1 jam 45 menit untuk kendaraan bermobil, dan ± 2 jam untuk angkutan umum.  Sedangkan jika melewati jaur  Barakati,  dibutuhkan  waktu  tempu  ±  30  - 45  menit  untuk  kendaraan  bermotor  dan  ±  1  jam untuk kendaraan bermobil. Angkutan umum jarang melewati  jalur  Barakati  karena  kondisi  jalannya yang kurang memadai. Berdasarkan hasil kuesioner, sebanyak  21  orang  membutuhkan  waktu  tempuh ˂ 30 menit, 21 orang membutuhkan waktu sekitar 30 menit – ˂1 jam, 30 orang membutuhkan waktu 1– ˂ 2 jam, dan 28 orang membutuhkan waktu 2   –5 jam untuk bisa sampai ke wisata Pantai Tilalohe.

## PERSEPSI WISATAWAN TERHADAP SUMBER DAYA ALAM
Sumber daya alam (SDA) dalam suatu objek wisata merupakan salah satu faktor penting, karena terdapat  unsur  lingkungan  hidup  (terdiri  dari sumber  daya  hayati  dan  non  hayati)  yang  saling berkaitan,  sehingga  membentuk  suatu  kesatuan ekosisitem (Pongtuluran, 2015). Sumber daya alam yang  tersedia  dalam  lingkungan  hidup,  tentunya harus dimanfaatkan secara baik oleh manusia agar lingkungan  hidup  tidak  rusak.  Sumber  daya  alam yang baik dalam suatu kawasan wisata, dapat menjadi
daya tarik dari suatu objek wisata itu sendiri. Daya tarik  wisata  merupakan  segala  hal  yang  terdapat dialam  suatu  objek  wisata,  yang  tentunya  dapat menarik minat wisatawan untuk mengunjungi objek wisata tersebut. Menurut Kirom et al., (2016) daya tarik  wisata  dapat  berupa  sumber  daya  alam  yang tersedia di dalam suatu objek wisata.
Wisata  Pantai  Tilalohe  memiliki  daya  tarik obyek  wisata  dari  ingkungan  alam  yang  membuat wisata  ini  menjadi  ramai  untuk  dikunjungi.  Daya tarik  objek  wisata  di  Pantai  Tilalohe  itu  sendiri antara lain, pemandangan alam, pasir putih dan laut yang masih bersih yang dapat menjadi nilai tambah bagi  objek  wisata  Pantai  Tilalohe  dalam  menarik minat  wisatawan.  Persepsi  wisatawan  terhadap daya  tarik  wisata  Pantai  Tilalohe  sesuai  dengan daya  dukung  lingkungannya,  dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Persepsi Wisatawan terhadap Sumber Daya Alam wisata Pantai Tilalohe.
Persepsi Wisatawan Terhadap Sumber Daya Alam Wisata
Pantai Tilalohe Σ TS Persentase (%) Pemandangan Alam 430 86 Laut 368 73,6 Pasir putih 368 73,6 Jumlah Rata-Rata 388,66 77,73 Kriteria Baik Sumber: Data primer diolah, 2023.
Persepsi  wisatawan  terhadap  sumber  daya alam  di  wisata  Pantai  Tilalohe  mendapat  kriteria baik,  dengan  nilai  rata-rata  388,667  atau  77,73%. Wisatawan  yang  melakukan  kegiatan  pariwisata, lebih  menyukai  pemandangan  alam  yang  ada  di kawasan wisata Pantai Tilalohe. Hal ini dibuktikan dengan,  perolehan  nilai  persentase  pada  indikator pemandangan  alam  yang  lebih  tinggi  yaitu  86%. Pemandangan  alam  di  wisata  Pantai  Tilalohe memang  memiliki  daya  tarik  tersendiri,  apalagi didukung  oleh  penataan  sarana  dan  prasarana yang  menambah  keindahan  pemandangan  alam secara  menyeluruh  di  wisata  Pantai  Tilalohe. Sumber  daya  alam  yang  tersedia  dalam  suatu objek  wisata,  mampu  menjadikan  kegiatan  wisata menjadi  lebih  menarik  bagi  wisatawan.  Menurut Asriandy  (2016);  Hardiyanti  &  Subari  (2020), kegiatan  pariwisata  berkaitan  erat  dengan pemanfaatan  SDA  yang  ada  dalam  objek wisata tersebut, sehingga sumber daya alam tersebut harus  tetap  dijaga  dengan  baik  demi  kebutuhan wisatawan  saat  ini  dan  wisatawan  di  generasi selanjutnya.
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

## PERSEPSI WISATAWAN TERHADAP KUALITAS KAWASAN WISATA
Menurut  Kholifah et  al. (2020)  kualitas kawasan wisata merupakan mutu atau tingkat kinerja dari suatu objek wisata dalam kegiatan pariwisata. Kualitas  kawasan  wisata  menjadi  salah  satu  faktor yang  mendukung  keberadaan  dari  sumber  daya alam, sarana dan prasarana, serta lingkungan sekitar kawasan wisata, sehingga membuat kawasan wisata menjadi  lebih  banyak  dikunjungi  oleh  wisatawa. Kualitas  kawasan  wisata  menyediakan  kebutuhan wisatawan  secara  emosional,  dalam  artian  mampu membuat wisatawan merasakan kenyamanan dalam melakukan  kegiatan  pariwisata.  Hal  ini  sesuai dengan  penyataan  Suprihatin  (2020),  mengenai pentingnya menjaga kenyamanan wisatawan apalagi di masa pandemi covid-19.
Kenyamanan  wisatawan  dapat  menimbulkan suatu kepuasan tersendiri dalam menikmati sumber daya  alam  yang  ada  di  lokasi  wisata.  Kepuasan wisatawan  dapat  memengaruhi  tingkat  kunjungan wisatawan, karena informasi mengenai kenyamanan wisata  yang  dikunjungi  akan  menjadi  promosi wisata dari mulut ke mulut (Kalebos, 2016). Selain itu,  kebersihan  sarana  dan  prasarana  yang  tersedia di  lokasi  wisata  juga  menjadi  faktor  pendukung dari suatu kegiatan wisata, hal ini berkaitan dengan upaya  meningkatkan  kesadaran  wisatawan  untuk tetap menjaga kebersihan lingkungan objek wisata (Suidarma  &  Afrita,  2021).  Persepsi  wisatawan terhadap  kualitas  kawasan  wisata  Pantai  Tilalohe dapat dilihat pada Tabel 5.
wisata  bahwa  suasana  di  Pantai  Tilalohe  tenang dengan  pemandangan  alam  yang  memanjakan mata wisatawan. Aspek kepuasan wisata mendapat nilai persentase paling rendah, hal ini dikarenakan beberapa  wisatawan  yang  mengakui  kurang  puas dengan  fasilitas  serta  atraksi  wisata  yang  tersedia di  lokasi  wisata.  Wisatawan  juga  menyatakan bahwa kebersihan sarana dan prasarana diakui oleh wisatawan  memang  bersih,  tetapi  ada  beberapa bagian fasilitas yang tersedia di lokasi wisata yang belum  diperhatikan  kebersihannya,  seperti  toilet yang banyak pasir, tong sampah yang sudah penuh dengan  sampah  tapi  belum  dibuang,  serta  belum adanya tempat pembuangan akhir dari sampah yang dihasilkan dari kegiatan wisata di Pantai Tilalohe.
Menurut  Astuti  (2018)  persepsi  wisatawan terhadap kualitas kawasan wisata, dapat mengukur tingkat pelayan yang diberikan oleh pihak pengelola wisata  dengan  layanan  yang  diharapkan  oleh wisatawan. Oleh karena itu, jika persepsi wisatawan teradap  kualitas  kawasan  di  suatu  destinasi  wisata mendapat respon yang positif, berarti pihak pengelola wisata dinilai berhasil dalam memberikan pelayanan kepada  wisatawan.  Persepsi  positif  wisatawan menunjukan  bahwa,  pengelola  wisata  Pantai Tilalohe sudah cukup berhasil dalam menciptakan kawasan wisata yang nyaman dan bersih, sehingga menimbulkan  kepuasan  dalam  aktivitas  berwisata. Walaupun  demikian,  kualitas  kawasan  wisata  pasti akan  terus  berubah  dari  waktu  ke  waktu  seiring berkembangnya  wisata  Pantai  Tilalohe.  Oleh karena itu, perlunya penerapan sistem pengelolaan kawasan  wisata  yang  berkelanjutan,  untuk  tetap mempertahankan kualitas kawasan wisata yang ada saat ini.

## PENUTUP
Persepsi wisatawan menjadi salah satu faktor penting  dalam  membangun  persepsi  positif  suatu destinasi wisata dan dapat menunjang keberlanjutan pariwisata  di  suatu  daerah.  Persepsi  wisatawan terhadap  Keberadaan  wisata  Pantai  Tilalohe Kabupaten  Gorontalo  secara  umum  baik.  Hal  ini didukung  oleh  ketersediaan  sarana  dan  prasarana, aksesibilitas,  sumber  daya  alam  dan  kualitas kawasan wisata. Persepsi wisatawan terhadap sarana dan prasarana memperoleh nilai persentase sebesar 75,52%,  persepsi  wisatawan  terhadap  aksesibilitas sebesar 61, 25%, persepsi wisatawan terhadap sumber daya alam sebesar 77,73%, serta persepsi wisatawan terhadap kualitas kawasan wisata memperoleh nilai persentase  sebesar  79,53%.  Persepsi  wisatawan terhadap  kualitas  kawasan  wisata  Pantai  Tiilalohe merupakan  komponen  yang  paling  tinggi  dari
Tabel 5. Persepsi Wisatawan Terhadap Kualitas Kawasan Wisata Pantai Tilalohe.

## Persepsi Wisatawan Terhadap
Kualitas Kawasan Wisata Σ TS Persentase (%) Kenyamanan Wisata 412,75 82,55 Kepuasan Wisata 385,75 77,15 Kebersihan Sarana dan Prasarana Wisata 394,50 78,9 Jumlah Rata-Rata 397,66 79,53 Kriteria Baik
Sumber: Data primer diolah, 2023.
Berdasarkan  data  pada  Tabel  5,  diketahui bahwa persepsi wisatawan terhadap kualitas kawasan wisata berada pada kriteria baik, dengan perolehan nilai rata-rata sebesar 397,66 dan persentase sebesar 79,53%. Kenyamanan wisata di objek wisata Pantai Tilalohe  mendapatkan  nilai  persentase  lebih  besar dibandingkan dengan 2 aspek lainnya, hal ini sesuai dengan pernyataan wisatawan dan kondisi di lokasi
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
semua  komponen  persepsi  yang  dinilai.  Tingginya persepsi  wisatawan  terhadap  kualitas  kawasan disebabkan pengelola wisata Pantai Tilalohe berhasil menciptakan  kawasan  wisata  yang  nyaman  dan bersih.    Persepsi  wisatawan  terhadap  aksesibillitas memiliki  persentase  paling  rendah.  Minimnya transportasi  umum  menuju  kawasan  wisata  perlu menjadi  perhatian  pengelola  untuk  keberlanjutan wisata Pantai Tilalohe. Di samping itu, kondisi jalan yang kurang memadai, turut memengaruhi persepsi wisatawan terhadap aspek ini.
Penilaian-penilalian yang diberikan oleh  wisatawan  terhadap  beberapa  indikator dalam  penelitian  ini  dapat  menjadi  masukan kepada  pengelola  wisata  Pantai  Tilalohe  untuk keberlanjutan  wisata  Pantai  Tilalohe.  Pariwisata merupakan  salah  satu  sumber  pendapatan  negara dan komponen penting dari pembangunan ekonomi modern.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  perlu mengambil peran dengan memperbaiki aksesibilitas dan  pemberdayaan  masyarakat  lokal  sebagai  upaya mendukung keberlanjutan wisata Pantai Tilalohe.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  terimakasih  kepada pengelola Wisata Pantai Tilalohe, Wisatawan yang menjadi responden, dan masyarakat Dusun Tilalohe yang telah membantu selama proses penelitian.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini  kami  menyatakan  bahwa kontribusi masing-masing penulis dalam penulisan makalah  ini  adalah:  Ludgardis  Fibriyanti  Nago sebagai  kontributor  utama,  Sri  Nuryatin  Hamzah sebagai  kontributor  anggota  sekaligus  penulis korespondensi,  dan  Citra  Panigoro  sebagai kontributor anggota.

## DAFTAR PUSTAKA
Andani,  F.  (2017).  Peran  Perempuan  Dalam  Kegiatan Pariwisata  Di  Kampung  Wisata  Tebing Tinggi  Okura  Kota  Pekanbaru.  Jurnal  Online Mahasiswa (JOM) Bidang Ilmu Sosial Dan Ilmu Politik, 4(2), 1-11.
Aneldus,  S.  Y.,  &  Dewi,  M.  H.  U.  (2020). Pengaruh Sektor-Sektor Pariwisata Terhadap  Pendapatan  Asli  Daerah  Dan  Laju Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten  Manggarai Barat. E-Jurnal  Ekonomi  Pembangunan Universitas  Udayana,  9 (7),  1431-1630. https://ojs.unud.ac.id/index.php/eep/article/ download/61891/35650.
Asialiantin,  I.  G.  A.  A.  F.,  &  Tripalupi,  L.  E.  (2022). Persepsi  Wisatawan  Terhadap  Objek  Wisata Pemandian  Air  Panas  Angseri  Kabupaten
Tabanan. Ekuitas:  Jurnal  Pendidikan  Ekonomi, 10 (1),  65-71.  https://doi.org/10.23887/ekuitas. v10i1.29103.
Asriandy,  I.  (2016).  Strategi  Pengembangan  Obyek Wisata  Air  Terjun  Bissapu  di  Kabupaten Bantaeng  [Skripsi].  Universitas  Hasanuddin, Makassar. . https://core.ac.uk/download/ pdf/77625485.pdf.
Astuti,  A.  K.  (2018).  Pengaruh  Kualitas  Layanan terhadap  Kepuasan  Wisatawan  di  Kawasan Wisata  Dlingo. Jurnal  Riset  Manajemen  dan Bisnis,  12 (2),  107-119.  https://www.academia. edu/download/97973338/269.pdf.
Brahmantyo, H., Baiquni, M., Fandeli, C., & Widodo, T.  (2017).  Persepsi  masyarakat  setempat dan  pegawai  pemerintah  daerah  terhadap dampak  pembangunan  pariwisata:  studi  kasus di  kawasan  Kota  Tua. Jurnal  Khasanah  Ilmu,
8 (1),  10-19.  https://dx.doi.org/10.31294/khi. v8i1.892.
Cahyo,  K.  N.,  Martini,  M.,  &  Riana,  E.  (2019). Perancangan  Sistem  Informasi  Pengelolaan Kuesioner  Pelatihan  Pada  PT  Brainmatics Cipta  Informatika. Journal  of  Information System  Research  (JOSH),  1 (1),  45-53.  http:// ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/article/ view/44 Delamartha,  A.,  Yudana,  G.,  &  Rini,  E.  F.  (2021). Kesiapan Aksesibilitas Wisata Dalam Mengintegrasikan Obyek Wisata (Studi Kasus: Karanganyar  Bagian  Timur). Jurnal  Plano Buana,  1 (2),  78-91.  https://doi.org/10.36456/ jpb.v1i2.3229.
Fajriah, S. D., & Mussadun, M. (2014). Pengembangan sarana  dan  prasarana  untuk  mendukung pariwisata  pantai  yang  berkelanjutan  (studi kasus:  kawasan  pesisir  pantai  Wonokerto kabupaten  Pekalongan). Jurnal  Pembangunan Wilayah  dan  Kota,  10 (2),218-233.  https://doi. org/10.14710/pwk.v10i2.7653.
Fauziah,  N.  R.,  &  Nasdian,  F.  T.  (2021).  Hubungan antara partisipasi masyarakat dengan pemanfaatan  digital  pada  DESA  WISATA (Kasus:  Desa  Wisata  Jelok,  Desa  Beji, Kecamatan  Patuk,  Kabupaten  Gunung  Kidul, Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta).  Jurnal Sains  Komunikasi  dan  Pengembangan Masyarakat,  5(01),  189-201.  https://doi. org/10.29244/jskpm.v5i1.806
Hamzah, S. N. (2020). Wisata Bahari Berkelanjutan di Kawasan Perairan Olele Kabupaten Bone Bolango Provinsi Gorontalo [Disertasi]. Universitas Sam Ratulangi, Manado.
Hamzah, S. N., Nursinar, S., & Ahmad, N. F. (2022). Tingkat  Partisipasi  Masyarakat  Terhadap Pengelolaan Wisata Pantai Minanga Kabupaten Gorontalo Utara. Jurnal Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan, 17 (1), 105-113. http://ejournal- balitbang.kkp.go.id/index.php/sosek/article/ view/10333.
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
Hardiyanti,  N.,  &  Subari,  S.  (2020).  Valuasi  Ekonomi Objek Wisata Alam Pantai Pasir Putih Dalegan Gresik. AGRISCIENCE, 1 (1), 124-137. https:// doi.org/10.21107/agriscience.v1i1.7902.
Hasanah,  H.  (2017).  Teknik-teknik  observasi  (sebuah alternatif  metode  pengumpulan  data  kualitatif ilmu-ilmu  sosial). At-Taqaddum,  8 (1),  21-46 https://doi.org/10.21580/at.v8i1.1163.
Hudiono, R. (2022). Pengaruh Jenis Kelamin dan Usia terhadap  Kecenderungan  Berwisata  Selama Pandemi  COVID-19. Jurnal  Manajemen Perhotelan  dan  Pariwisata,  5 (2),  123-128. https://doi.org/10.23887/jmpp.v5i2.50060.
Iqbal,  M.  (2021).  Strategi  Pengembangan  Sarana  dan Prasarana  Objek  Wisata  di  Kawasan  Waduk PLTA  Koto  Panjang  Kabupaten  Kampar [Disertasi].  Universitas  Islam  Riau.  http:// repository.uir.ac.id/id/eprint/11189.
Istanti,  E.  (2019).  Pengaruh  Harga,  Promosi  Dan Produk  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Di Restoran Burger King Kawasan Surabaya Plaza Surabaya. Ekonomika'45 , 7 (1),  16-22.  https:// univ45sby.ac.id/jurnal/index.php/ekonomi/ article/view/268.
Istiqomah,  L.  (2020).  Identifikasi  Kelengkapan  Sarana dan  Prasarana  Pariwisata  di  Kebun  Teh  Jamus Kabupaten  Ngawi. Sinektika:  Jurnal  Arsitektur,
16 (2),  101-107.  https://doi.org/10.23917/ sinektika.v16i2.10600.
Kalebos,  F.  (2016).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi kepuasan wisatawan yang berkunjung ke Daerah Wisata  Kepulauan. Jurnal  Riset  Bisnis  dan Manajemen,  4 (3),  489-501.  https://ejournal. unsrat.ac.id/index.php/jrbm/article/view/12748.
Kholifah,  N.  A.,  Setiawan,  B.,  &  Sunaryo,  B.  (2020). Pengaruh  Kualitas  Nightlife  Attraction Terhadap  Kepuasan  Wisatawan  Di  Kawasan Prawirotaman. Journal  of  Indonesian  Tourism, Hospitality and Recreation , 3 (1), 76-84. https:// ejournal.upi.edu/index.php/Jithor/article/ view/23538/0.
Kirom,  N.  R.,  Sudarmiatin,  S.,  &  Putra,  I.  W.  J.  A. (2016). Faktor-faktor penentu daya tarik wisata budaya  dan  pengaruhnya  terhadap  kepuasan wisata. Jurnal pendidikan: Teori, Penelitian, dan Pengembangan, 1(3),  536-546  http://journal. um.ac.id/index.php/jptpp/article/view/6184.
Marcelina, D., Febryano, I. G., Setiawan, A., & Yuwono, S. B. (2018). Persepsi wisatawan terhadap fasilitas wisata di pusat latihan gajah taman nasional way kambas. Jurnal  Belantara,  1 (2),  45-53.  http:// belantara.unram.ac.id/index.php/JBL.
Nabila,  A.  D.,  &  Widiyastuti,  D.  (2018).  Kajian Atraksi, Amenitas dan Aksesibilitas untuk  Pengembangan  Pariwisata  Umbul Ponggok  di  Kabupaten  Klaten. Jurnal  Bumi Indonesia,  7 (3).  https://www.academia.edu/ download/76328168/6565656572.pdf.
Narendra,  W.  (2018).  Identifikasi  Kebutuhan  Sarana Dan  Prasarana  Wisata  Berdasarkan  Persepsi Pengunjung di Pantai Sipelot Kabupaten Malang [Disertasi]. Institut Teknologi Nasional Malang. http://eprints.itn.ac.id/133/.
Pongtuluran, Y. (2015). Manajemen sumber daya alam dan lingkungan . CV. Andi Offset, Yogyakarta. https:// books.google.comg3yg0eGTRs4gRJgblHIJ-i4.
Pranatawijaya, V. H., Widiatry, W., Priskila, R., & Putra, P. B. A. A. (2019). Penerapan skala Likert dan skala  dikotomi  pada  kuesioner  online. Jurnal Sains  dan  Informatika , 5 (2),  128-137.  https:// doi.org/10.34128/jsi.v5i2.185.
Purnomo, P., & Palupi, MS (2016). Pengembangan tes hasil  belajar  matematika  materi  menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan waktu, jarak dan kecepatan untuk siswa kelas V. Jurnal Penelitian , 20 (2),  151-157.  http://e-journal.usd.ac.id/ index.php/JP/article/view/872.
Ramadhani,  N.  D.  P.,  Rini,  R.,  &  Setiawan,  H. (2021).  Pengaruh  3A  Terhadap  Keputusan Berkunjung Wisatawan Pada Objek Wisata Air Terjun  Temam. Jurnal  Terapan  Ilmu  Ekonomi, Manajemen  dan  Bisnis , 1 (3),  162-171.  https:// doi.org/10.5281/jtiemb.v1i3.3023.
Suidarma, I. M., & Afrita, N. N. (2021). Meningkatkan Sektor Pariwisata melalui Pengembangan Chse (Cleanliness,  Health,  Safety,  Environment) dalam  Kawasan  Pantai  Jimbaran. Abdimas Universal , 3 (1), 55-59. https://doi.org/10.36277/ abdimasuniversal.v3i1.104.
Suprihatin,  W.  (2020).  Analisis  perilaku  konsumen wisatawan  era  pandemi  Covid-19  (Studi  kasus pariwisata di Nusa Tenggara Barat). Bestari , 1 (1),
56-66 https://jurnalbestari.ntbprov.go.id/ index.php/bestari1/article/view/9.
Tatali,  A.  (2018).  Mairokang  Beach  Game  (Mbg) Sebagai  Potensi  Pariwisata  Pesisir  di  Desa  B entung,  Kabupaten  Kepulauan  Sangihe. AKULTURASI: Jurnal  Ilmiah  Agrobisnis Perikanan,  6 (11),  881-888.  https://doi. org/10.35800/akulturasi.611.2018.21517.
Tunjungsari,  K.  R.  (2018).  Karakteristik  dan  persepsi wisatawan  mancanegara  di  kawasan  Sanur dan  Canggu,  Bali. Jurnal  Pariwisata  Terapan, 2018,  2.2:108-121.  https://doi.org/10.22146/ jpt.43178.