## ANALISIS PERINGKAT TOP BRAND OJEK ONLINE MENGGUNAKAN JEJARING SOSIAL PERCAKAPAN TWITTER
1 Ilham Aminudin, 2 Dyah Anggraini
1,2 Jurusan Sistem Informasi,Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No 100, Pondok Cina, Depok 16424, Jawa Barat
1 ilhmndn@gmail.com, 2 d_anggraini@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Banyak bisnis mulai muncul dengan melibatkan pengembangan teknologi internet. Salah satunya  adalah  bisnis  di  aplikasi  berbasis  penyedia  layanan  di  bidang  moda  transportasi berbasis online yang ternyata dapat memberikan solusi dan menjawab berbagai kekhawatiran publik  tentang  layanan  transportasi  umum.  Kemacetan  lalu  lintas  di  kota-kota  besar  dan ketegangan  publik  dengan  keamanan  transportasi  umum  diselesaikan  dengan  adanya  aplikasi transportasi  online  seperti  Grab  dan  Gojek  yang  memberikan  kemudahan  dan  kenyamanan bagi penggunanya Penelitian ini dilakukan untuk menganalisa keaktifan percakapan brand jasa transportasi  online  di  jejaring  sosial  Twitter  berdasarkan  properti  jaringan.  Penelitian dilakukan  dengan  dengan  mengambil  data  dari  percakapan  pengguna  di  social  media  Twitter dengan  cara  crawling  menggunakan  Bahasa  pemrograman  R  programming  dan  software  R Studio  dan  pembuatan  model  jaringan  dengan  software  Gephy.  Setelah  itu  data  dianalisis menggunakan metode social network analysis yang terdiri berdasarkan properti jaringan yaitu size,  density,  modularity,  diameter,  average  degree,  average  path  length,  dan  clustering coefficient  dan  nantinya  hasil  analisis  akan  dibandingkan  dari  setiap  properti  jaringan  kedua brand  jasa  transportasi  Online  dan  ditentukan  strategi  dalam  meningkatkan  dan mempertahankan  keaktifan  serta    tingkat  kehadiran  brand  jasa  transportasi  online,  Grab  dan Gojek.
Kata Kunci: Analisis peringkat brand, Social Network Analysis, top brand, transportasi online, Twitter

## Abstract
Many businesses began to emerge involving the development of internet technology. One of them is a business in an application based on service providers in the field of  online-based transportation that turns out to be able to provide solutions and answer various public concerns about  public  transportation  services.  Traffic  congestion  in  big  cities  and  public  tensions  with public  transportation  security  is  solved  by  the  presence  of  online  transportation  applications that provide convenience and comfort for its users. This research was conducted to analyze the activeness  of  brand  conversations  online  transportation  services  on  Twitter  social  networks based  on  network  properties.  The  research  was  conducted  by  retrieving  data  from  users' conversations on Twitter social media by crawling using R programming language and R Studio software and making network models with Gephy software. After that the data is analyzed using the  social  network  analysis  method  based  on  network  properties  namely  size,  density, modularity, diameter, average degree, average path length, and clustering coefficient and later the  results  of  the  analysis  will  be  compared  from  each  network  property  of  both  Online transportation  service  brands  and  determined  strategy  in  improving  and  maintaining  the activity and presence level of online transportation service brands, Grab and Gojek.
Keywords: Brand ranking analysis, Social Network Analysis, top brand, online transportation, Twitter

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  internet  yang cepat  menyebabkan  perubahan  kebiasaan  di masyarakat.  Banyak  bisnis  mulai  muncul dengan  melibatkan  pengembangan  teknologi internet.  Salah  satunya  adalah  bisnis  di aplikasi  berbasis  penyedia  layanan  di  bidang moda  transportasi  berbasis online yang ternyata  dapat  memberikan  solusi  dan  men- jawab  berbagai  kekhawatiran  publik  tentang layanan  transportasi  umum.  Kemacetan  lalu lintas  di  kota-kota  besar  dan  ketegangan publik  dengan  ke-amanan  transportasi  umum diselesaikan  dengan  adanya  aplikasi  trans- portasi online yang  memberikan  kemudahan dan  Kenya-manan  bagi  penggunanya.  Bisnis transportasi online yang akhir-akhir ini sangat dikenal  adalah  Grab  dan  Gojek.  Kedua perusahaan  transportasi  berbasis  aplikasi terbukti  menyebabkan  perubahan  signifikan terutama untuk kehidupan masyarakat umum. Bahkan,  perusahaan-perusahaan  ini  telah menjadi  perusahaan  layanan  di  bidang  moda transportasi  berbasis online sebagai  pilihan utama publik terutama di kota-kota besar[1].
Dari  hasil  peringkat  Top  Brand Award tahun  2018  fase  2  pada  peringkat  pertama dalam  kategori  jasa  transportasi online diraih oleh Grab dengan nilai 48% kemudian diikuti oleh Gojek pada peringkat kedua dengan nilai 44.9%.  Dilakukan  survey  dengan  menyebar- kan  kuesioner  ke  11  kota  di  Indonesia  secara manual  (konveksional)  untuk  mendapatkan hasil brand mana  yang  paling  diminati  dan
dipilih  oleh  konsumen  [2].  Metode Social Network  Analysis (SNA)  digunakan  untuk mengetai strategi layanan transportasi manakah  yang  memiliki  keaktifan  lebih  tinggi dengan  membandingkan  properti  jaringan yang  melekat  yang  ada  di  media  sosial Twitter.  Data  pengguna  media  sosial  Twitter digunakan  agar  memberikan  hasil  keputusan lebih  cepat,  serta  efisiensi  biaya  dan efektifitas  waktu  bagi  perusahaan  dalam pengambilan keputusan yang cepat.
Dalam  penelitian  [3]  menunjukkan perbandingan  nilai  yang  didapat dari  masing- masing properti  jaringan  kedua ritel  waralaba Alfamart  dan  Indomaret  menggunakan  meto- de  Social  Network  Analysis,  mendapatkan hasil  yang  sama  dengan  penentuan  peringkat brand menggunakan  Top  Brand  Award  atau metode  konvensional.  Dari  kedua  ritel waralaba tersebut, Alfamart memiliki jaringan yang  paling  banyak  mendapatkan  nilai tertinggi dari masing-masing properti jaringan yang  dihitung,  dengan  total  empat  dari  tujuh perhitungan  properti  jaringan,  yaitu  pada: density,  diameter,  average  path  length ,  dan clustering  coefficient .  Sedangkan  Indomaret memiliki  jaringan  dengan  tiga  nilai  tertinggi pada  properti  jaringan  yang  dihitung,  yaitu pada: size,  modularity, dan average  degree . Sehingga  urutan  peringkat brand yang dihasilkan  pada  ritel  waralaba  menggunakan metode  SNA  adalah  Alfamart  mendapat peringkat  pertama  dan  Indomaret  mendapat peringkat  kedua  dengan  perbedaan  sangat
tipis  yaitu  Alfamart  unggul  salah  satu  nilai dari properti jaringan yang dihitung.
Penelitian lain yaitu pada penelitian [4] juga  menunjukkan  bahwa  hasil  perhitungan dan analisis perbandingan berdasarkan properti jaringan didapat nilai untuk masing – masing  jaringan smartphone .  Setelah  dila- kukan perbandingan, didapat peringkat berda- sarkan metriknya, yaitu Samsung unggul pada 2 properti yaitu average degree dan clustering coefficient .  Berarti  dengan  unggul  pada average  degree ,  Samsung  memiliki  banyak jumlah link yang menghubungkan node maka penyebaran  informasi  mengenai  Samsung akan  semakin  cepat.  Sedangkan clustering coefficient menunjukan  hubungan node yang ada  dalam  jaringan  Samsung  itu  kuat.  Nokia unggul  pada  2  properti  juga  yaitu  diameter dan average  path  length, artinya  jaringan Nokia  memiliki shortcut dengan  jalur terpendek.  Nokia  juga  unggul  pada metric average  path  length untuk  menunjukan  jarak rata–rata antara suatu node dengan node lain, semakin  kecil  nilai average  path  length berarti  semakin  cepat  penyebaran  informasi- nya.  Blackberry juga unggul pada 2 properti yaitu density dan modularity . Dimana density menunjukan  kepadatan suatu jaringan,  hal  ini berarti  Blackberry  memiliki  jaringan  yang paling  padat  diantara  yang  lain.  Sedangkan modularity menunjukan  kelompok  yang terbentuk  didalam  jaringan Blackberry sangat tinggi, yang berarti jaringan tersebut membentuk kelompok–kelompok yang banyak.  Iphone  unggul  pada  2  properti  yaitu
size dan connected  component . Size menun- jukan  bahwa  aktor  yang  berperan  di  jaringan Iphone  banyak.  Sedangkan Connected  com- ponent merupakan  kumpulan  dari  “pecahan” dalam  satu  graf  yang  saling  terpisah.  Artinya semakin  tinggi  nilai connected  component dari  Iphone  menunjukan  bahwa  jaringan tersebut  dapat  membentuk  banyak  kelompok yang  saling  terhubung  satu  sama  lain.  Dalam meningkatkan  dan  mempertahankan  pering- kat  keaktifan smartphone di  jejaring  sosial percakapan  di  Twitter,  yaitu  dengan  me- nentukan  strategi  dengan  menarik  perhatian pengguna dengan konten yang menarik dalam akun  media  sosial  Twitter.  Hal  ini  secara otomatis  dapat  menarik  perhatian  pengguna sehingga  dapat  menyebabkan  banyak  inte- raksi didalamnya.
Pada  tahun  2017,  upaya  meningkatkan brand awareness tranportasi online dilakukan [5] dengan pengambilan data melalui wawan- cara. Penelitian ini dilakukan melalui aktivitas public relation untuk mengatasi persaingan di antara perusahan-perusahaan transportasi online, sehingga  perlu  diciptakannya brand yang  kuat  ditengah  masyarakat.  Kegiatan marketing public  relations berlaku  dalam meningkatkan brand  awareness ke  7  strategi marketing  public  relations .  Kegiatan  seperti publikasi,  melaksanakan  kegiatan-kegiatan menarik, establish  good hubungan  dengan masyarakat,  menjalin  kerjasama  dengan perusahaan lain  dilakukan untuk  memberikan pelayanan terbaik kepada konsumen.
Transportasi Online
Transportasi  merupakan  sarana  yang sangat  dibutuhkan  pada  zaman  sekarang, karena  dengan  adanya  transportasi  dapat mengefektifkan  pekerjaan  dan  membantu dalam  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari. Transportasi  terbagi  menjadi  tiga  bagian, yaitu:  jalur  darat,  laut,  dan  udara.  Ketergan- tungan masyarakat tehadap transportasi sangat tinggi, dengan alasan untuk mempersingkat  waktu  perjalanan.  Kemajuan yang  sangat  pesat  di  bidang  teknologi  infor- masi  memberikan  pengaruh  yang  besar terhadap  berbagai  aspek  kehidupan  manusia. Salah satu hasil kemajuan teknologi informasi yang  berkontribusi  besar  terhadap  perubahan ini  adalah  internet.  Kehadiran  jasa  trans- portasi  berbasis  aplikasi online yang  meng- gunakan  internet  sangat  berpengaruh  bagi masyarakat  dalam  segala  aktivitas  secara cepat  dan  efisien.  Salah  satu  bisnis  yang sedang berkembang saat ini adalah bisnis jasa transportasi  dengan  sepeda  motor  atau  yang dulu  biasa  disebut  ojek.  Jika  dahulu  ojek dikelola secara konvensional dan kepemilikan tunggal,  sekarang  muncul  bisnis  baru  taxi motor  yaitu  suatu  usaha  komersial,  yang menyediakan jasa transportasi bagi umum dan dikelola  secara  profesional.  Berawal  dari banyaknya  jasa  transportasi  yang  bermun- culan  mengakibatkan  semakin  kuat  pula persaingan  yang  dihadapi  oleh  para  penge- mudi  ojek.  Hampir  disetiap  sudut  jalan  besar dan  area  kampus  banyak  ditemui  para pengemudi ini. Apabila dicermati ada banyak
hal  yang  harus  dibenahi  dalam  layanan  ojek yang  ada  saat  ini  khususnya  masalah keselamatan,  kesopanan  dan  kewajaran  harga layanan.  Masalah  harga  yang  paling  sering menjadi  ganjalan  penumpang.  Pengemudi ojek  memasang  tarif  semau  mereka  sendiri. Tarif ojek untuk jarak dekat tidak terpaut jauh dengan  taksi  mobil  biasa.  Muncul  ide  peru- sahaan  taksi  motor,  dengan member  value added yang  berbeda  dengan  ojek  umumnya.
Dikelola  secara  profesional,  dengan  menye- diakan call center dan kantor. Pelayanan yang diberikan  memang  lebih  standar  seperti standar keselamatan, etika kesopanan pengen- dara  dan  yang  termasuk  penting  tarif  yang sudah baku [6].

## Internet
Menurut  data  yang  dihasilkan  oleh APJII  pengguna  internet  di  Indonesia  terus meningkat  sejak  tahun  1998  hingga  tahun 2017  yaitu  sebesar  143  juta  penggu- na.   Jumlah  pengguna  internet  di  Indonesia diproyeksikan  tembus  175  juta  pada  2019, atau  sekitar  65,3%  dari  total  penduduk  268 juta.  Peningkatan  pengguna  internet  terutama ditopang  oleh  semakin  meluasnya  penggu- naan  ponsel  pintar  di  Indonesia.  Peningkatan jumlah  pengguna  internet  yang  signifikan  itu pun  diharapkan  bisa  memberikan  dampak positif  ke  berbagai  kegiatan  produktif  yang akan  mendongkrak  ekonomi  nasional,  teru- tama  ekonomi  digital  termasuk  di  dalamnya layanan  di  bidang  moda  transportasi  berbasis online [7] .

## Jejaring Sosial
Jejaring  sosial  bisa  dikatakan  sebagai sebuah  teknologi  yang  kini  meningkat penggunaannya  sebagai  sumber  informasi karena  teknologi  ini  memungkinkan  orang- orang  untuk  dapat  mengirim  dan  menerima informasi  dengan  cepat.  Jejaring  ini  meru- pakan sebuah aplikasi yang para penggunanya dapat  melakukan  kolaborasi  untuk  mencip- takan  dan  mendistribusikan  sebuah  konten dan  jejaring  sosial  ini  dibangun  berdasarkan karakteristik web 2.0 [8].

## Twitter
Twitter  adalah  sebuah  jaringan  infor- masi  yang  terdiri  dari  pesan  140  karakter yang disebut tweet [9]. Suh, Hong, Pirolli dan Chi  [10]  mengungkapkan  Twitter  adalah layanan microblogging yang  memungkinkan pengguna  untuk  mengirim  dan  membaca pesan  singkat  sebanyak  140  karakter  yang dikenal  sebagai tweets ,  yang  memungkinkan penggunanya  untuk  berbagi  dan  menemukan topik yang menarik secara real time .

## Social Network Analysis
Social  Network  Analysis (SNA)  dapat dideskripsikan  sebagai  suatu  ilmu  yang mempelajari  hubungan manusia  dengan bantuan teori graf.  SNA mempelajari struktur hubungan yang mengaitkan individu atau unit sosial lain dan ketergantungan dalam perilaku atau sikap yang berhubungan dengan susunan hubungan  sosial.  Hubungan  tersebut  di- gambarkan  dengan nodes ,  atau  bisa  disebut
vertices yang  melambangkan  aktor  atau  user dan  ties  atau  disebut  juga edges , link s  atau connections  yang  melambangkan  hubungan antar actor [3][4][5].
SNA  bukan  hanya  sebuah  metodologi namun  sebuah  perspektif  yang  unik  tentang bagaimana  fungsi  masyarakat.  Sedangkan dalam  praktik  bisnis,  SNA  dapat  di- manfaatkan  untuk  menganalisis  dan  me- ningkatkan  alur  komunikasi  dalam  suatu organisasi  atau  dengan network  partner dan pelanggan[5].  SNA  menggunakan  graf  untuk menggambarkan  hubungan  ini,  jenis  graf  ini disebut Sociogram [13].

## Properti Jaringan
Jaringan  memiliki  beberapa  atribut yang  dapat  dihitung  dan  dianalisis  yang disebut properti jaringan. Properti jaringan ini dapat  digunakan  untuk  menentukan  model sebuah jaringan dengan menggunakan metode SNA.  Adapun  properti  jaringan  yang  akan digunakan  adalah  sebagai  berikut: size, density, modularity, diameter, Average Degree, Average Path Length, dan Clustering Coefficient .
Network  size (N)  menunjukkan  jumlah komponen dalam suatu sistem [3] [8]. Secara sederhana, network  size bisa  didapatkan dengan  menghitung  jumlah node yang  ada dalam suatu network [8]. Menurut [5] network density merupakan  jumlah  dari  seluruh hubungan  yang  ada  ( actual  ties ),  dibagi dengan  jumlah  hubungan  yang  mungkin terjadi  ( possible  ties )  dalam  suatu network.
Density bisa  dikatakan  juga  sebagai  ukuran seberapa  erat  hubungan  antar node dalam suatu network .
Modularity didefinisikan  sebagai  seke- lompok link dalam suatu komunitas dikurangi nilai  yang  diharapkan dari  kelompok tersebut apabila  posisi link tersebut  diacak[4][10].
Modularity digunakan untuk mengukur kekuatan  dari  pembagian  jaringan  dalam kelompok-kelompok  [9][10].  Semakin  tinggi nilai modularity dari  suatu  network  tersebut berisikan  kelompok-kelompok  didalamnya. Modularity menunjukkan  bagaimana  group yang  berbeda  dibentuk  dalam  suatu  jaringan. Koefisien modularity yang  lebih besar berarti lebih  jelas  batas  antara  kelompok-kelompok dalam  jaringan.  Dengan  demikian modularity yang  lebih  tinggi  dapat  meningkatkan kesadaran  akan  merk,  jika  lebih  beragam komunitas maka penyebaran informasi produk  lebih  me-ningkat. Diameter  network dilambangkan  dengan  dmax  adalah  jalur terdekat  maksimal  dalam  suatu  network  atau bisa  disebut  juga  jarak  terbesar  antara sepasang node [7][11].
Average  degree merupakan  salah  satu bagian  penting  dalam  properti  jaringan, dimana average  degree dari network mem- berikan derajat rata-rata dari jumlah link yang menghubungkan satu node dengan node yang lain  [11].  Semakin  banyak link yang menghubungkan  suatu node kepada node yang  lain,  berarti  penyebaran  informasi  akan semakin cepat dan mudah.
Average  path  length dilambangkan dengan <d>, adalah jarak rata–rata antara satu node dengan node yang  lain  dalam  suatu network[11].  Dalam  implementasi  di  media sosial, average  path  length diterjemahkan sebagai jumlah rata–rata akun atau node yang harus  dilewati  oleh  suatu  akun  untuk mencapai  suatu  akun  tertentu.  Semakin banyak  akun  yang  dilewati  maka  semakin baik.
Clustering  coefficient menggambarkan bagaimana  suatu node berhubungan  dengan node lain  di sekitarnya. Clustering coefficient dilambangkan  dengan  Ci,  apabila  Ci=0,  ber- arti node di  sekitar node i  tidak  berhubungan satu  sama  lain.  Sedangkan  apabila  Ci=1, berarti node di sekitar node i semuanya saling terhubung.  Semakin  besar  nilai  Ci,  berarti hubungannya  semakin  padat  dan  mengin- dikasikan  fenomena small  world [11].  Apa- bila  aktor  dalam  network  saling  mengenal (terhubung)  satu  sama  lain,  berarti  informasi yang disebarkan akan lebih cepat diketahui.

## Top Brand Award
Top  Brand  Award  merupakan  apresiasi merek  yang  dikategorikan  sebagai  merek teratas.  Top  Brand  Award  diberikan  kepada merek  di  kategori  produk  tertentu  yang memenuhi  kriteria.  Kriteria  didasarkan  pada survei yang dilakukan oleh Frontier Consulting  Group. Brand teratas  pada  survey yang  dilakukan  oleh  Frointier  Consulting Group untuk menghasilkan Top Brand Award terdiri  dari  dua  panel  yaitu  B2B  responden
dan B2C responden. B2C responden melibatkan  7500  sampel  acak  dan  1600 sampel  booster.  Survei  ini  dilakukan  di sebelas kota, yaitu Jakarta, Bandung, Semarang,  Surabaya,  Medan,  Makassar, Pekanbaru,
Balikpapan,
Palembang,
Samarinda    dan    Denpasar.  Sementara  itu, Top  Brand  survei  untuk  B2B  responden  me- libatkan 1600 perusahaan berlokasi di Jakarta, Bandung, dan Surabaya[2]
Metode  sampling  untuk  sampel  acak B2C  adalah  sampling  acak  bertahap  sedang- kan metode untuk B2C booster sampel adalah sampel purposive .  Survei  dilakukan  melalui wawancara  pribadi  tatap  muka  dengan menggunakan  kuesioner  terstruktur.  Metode sampling  untuk  B2B  adalah stratified  sam- pling  acak ,  dengan  menggunakan  jalur  bisnis sebagai database .

## R Programming
R  adalah  suatu  bahasa  komputer  dan merupakan  lingkungan  pemograman  in- teraktif untuk analisis data dan grafik. Bahasa R  adalah  bahasa  tingkat  tinggi  ( very  high level  language )  untuk  komputasi.  Bahasa  R memungkinkan  untuk  menghitung,  melihat data  dan  program  secara  interaktif  dengan umpan  balik  yang  cepat.  R  dapat  digunakan pada berbagai bidang seperti analisis keuangan,  penelitian  statistika,  manajemen, akademis,  matematika,  grafik  dan  analisis data. R Studio merupakan Integrated Development  Environment (IDE) khusus  bagi bahasa pemrograman R[21].

## Gephi
Software  Gephi adalah  sebuah  aplikasi yang  bersifat open  source untuk  melakukan eksplorasi  dan  manipulasi  jaringan.  Sebuah modul  jaringan  yang  akan  dikembangkan dapat  diolah  dengan  diimpor,  divisuali- sasikan,  dipetakan,  difilter,  dimanipulasi  dan diekspor  di  dalam softwareGephi tersebut.
Gephi didasarkan  pada  paradigma  visualisasi dan  manipulasi  yang  memungkinkan  setiap pengguna  untuk  menemukan  jaringan  dan properti  data.  Selain  itu,  dirancang  untuk mengikuti rantai studi  kasus, dari file  data ke peta yang dapat.

## Crawling
Crawling adalah  suatu  teknik  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  informasi yang ada dalam web . Crawling bekerja secara otomatis,  dimana  informasi  yang  dikum- pulkan  berdasarkan  atas  kata  kunci  yang diberikan  oleh  pengguna.  Alat  yang  diguna- kan  untuk  melakukan crawling disebut dengan crawler . Crawler berbentuk  program yang  diprogram  dengan  algoritma  tertentu, sehingga  dapat  melakukan  pemindaian  ke halaman-halaman web ,  sesuai  dengan  alamat web  ataupun  kata  kunci  yang  diberikan pengguna.  Pada  saat  melakukan  pemindaian, crawler akan  membaca  teks  yang  ada, hyperlink dan berbagai tag yang digunakan di halaman web tersebut. Berdasarkan informasi tersebut, crawler akan  mengindeks  informa- sinya atau pun menyimpan informasi tersebut ke dalam sebuah file atau ke dalam database .

## Text Mining
Text  mining  adalah  sebuah  penelitian yang  mencoba  memecahkan  masalah  infor- masi  yang  overload,  dengan  menggunakan teknik  dari data  mining , machine  learning, Natural  Language  Processing (NLP), Infor- mation  Retrieval (IR),  dan knowledge management . Text  mining melibatkan  pre- processing  koleksi  dokumen  (kategorisasi teks,  ekstraksi  informasi,  ekstraksi  istilah), penyimpanan  representasi  menengah,  teknik untuk menganalisis representasi menengah ini (seperti  analisis  distribusi,  pengelompokan, analisis  tren,  dan  peraturan  asosiasi),  dan visualisasi hasilnya [13].

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  penulis  meng- gunakan  metode Social  Network  Analysis yang terdiri dari beberapa tahapan. Pada tahap 1  menggunakan Social  Network  Analysis , karena tujuan utama dari penelitian ini adalah dapat  menganalisasi  keaktifan  percakapan brand jasa  transportasi online ,  menentukan peringkat  Top  Brand  jasa  transportasi online , dan menentukan strategi dalam meningkatkan dan  mempertahankan  keaktifan  dan  tingkat kehadiran brand jasa  transportasi online melalui  percakapan  di  jejaring  sosial  Twitter dengan membandingkan properti jaringan.
Tahap  2,  mengindentifikasi  masalah yang  ditemukan  dari  latar  belakang.  Penen- tuan  peringkat  dengan  melihat  keaktifan  dan
tingkat  kehadiran brand jasa  transportasi online menggunakan  jejaring  sosial  Twitter dengan  metode Social  Network  Analysis (SNA)  berdasarkan  properti  jaringan  meru- pakan  suatu  strategi  baru  yang  dapat digunakan.  Data  percakapan  yang  terbentuk dalam  jejaring  sosial  belum  dimanfaatkan secara  maksimal  untuk  menghimpun  infor- masi  terhadap  pola  komunikasi  jaringan secara jelas.
Pada  tahap  3,  Pengumpulan  data berbasis pada konsep User Generated Content (UGC), dimana data yang diambil berasal dari jejaring  sosial  yang  berisikan  konten-konten yang  dibuat  sendiri  oleh  pengguna.  Media yang  digunakan  sebagai  sumber  data  adalah media  sosial  Twitter  dengan  tweet  sebagai konten  data  yang  akan  diambil.  Data  yang diambil  adalah  seluruh tweet baik  berupa retweet,  reply ,  maupun mention yang  berisi kata  kunci  ‘Grab  dan  ‘Gojek’.  Data  yang diambil  dalam  penelitian  diambil  dengan rentang  waktu  dari  tanggal  4  Juni  2019 sampai  dengan  tanggal  11  Juni  2019  dan dibatasi  hanya  500  data.  Pengumpulan  data dilakukan  menggunakan  software  R  Studio dengan  cara crawling menggunakan  R Programming .
Selanjutnya  data  yang  diperoleh  dalam bentuk  CSV  yang  masih  memiliki  memiliki dimensi yang tinggi, terdapat noise pada data, dan  terdapat  struktur  teks  yang  tidak  baik. Maka  dilakukan  proses text  mining agar atribut-atribut  yang  tidak  diperlukan  dihi- langkan  agar  sisa  data  sesuai  dengan
kebutuhan penelitian sehingga data akan lebih mudah untuk dianalisis.
Analisis data dilakukan pada tahap ke 5,
menggunakan metode Social Network Analysis (SNA)  dengan  membandingkan property  jaringan  yang  dihasilkan  otomatis melalui  software  Gephi  Setelah  memban- dingan  properti  jaringan  pada  kedua  jaringan brand jasa  transportasi online ,  maka  akan dipaparkan  kesimpulan  dari  hasil  analisis yang  diperoleh,  selain  itu  dapat  ditentukan peringkat    keaktifan  dan  tingkat  kehadiran brand melalui  percakapan  di  jejaring  sosial Twitter  dan  menentukan  strategi  agar  kedua brand jasa  transportasi online tersebut  bisa mempertahankan  atau  bahkan  meningkatkan kualitasnya  dengan  membuat  keputusan  yang cerdas  mengenai  kebutuhan,  sikap,  pendapat, tren terbaru dan berbagai faktor yang mempe- ngaruhi  pengguna  dari  hasil  perbandingan properti  jaringan  yang  telah  dianalisis. Kemudian  hasil  penelitian  akan  dipaparkan agar  dapat  bermanfaat  untuk  penelitian selanjutnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jaringan Transportasi Online Setelah  melakukan  proses crawling data, text  mining dan  pembuatan  model jaringan dengan menggunakan software Gephy,  selanjutnya  dilakukan  pembahasan mengenai  setiap  model  jaringan  dari  setiap brand jasa  transportasi online yaitu  Grab  dan Gojek.  Jenis graph yang  digunakan  adalah
undirected  graph dimana graph ini  tidak mempertimbangkan  arah  hubungan  antar node . Jenis graph tidak menunjukan indegree ( node yang dituju) dan outdegree ( node asal).
Layout graf yang dipilih dalam pembuatan  model  jaringan  ini  adalah layout Yifan  Hu  Proportional.  Algoritma  tata  letak Multilevel  Yifan  Hu  Proportional  adalah suatu  algoritma  yang  menyatukan  bagian- bagian  yang  baik  dari  algoritma  yang diarahkan  gaya  dan  algoritma  multilevel untuk mengurangi kompleksitas algoritma. Ini adalah  salah  satu  algoritma  yang  bekerja sangat baik dengan jaringan besar.

## Jaringan Grab
Hasil  visualisasi  model  jaringan  Grab menunjukan  setiap actor atau node yang membicarakan  Grab  dalam  media social Twitter  diambil  dari  seluruh  tweet  baik berupa retweet,  reply ,  maupun  mention  yang berisi  kata  kunci  ‘Grab’  dengan  rentang waktu  dari  tanggal  4  Juni  2019  sampai dengan  tanggal  11  Juni  2019.  Selain  itu ditunjukan  juga  antar node yang  terhubung melalui  garis atau edge . Selain itu  ditunjukan juga antar node yang terhubung  melalui  garis atau edge pada  jaringan Grab.  Hasil  vi- sualisasi  model  jaringan  Grab  dapat  dilihat pada Gambar 1. Setelah dilakukan pembuatan visualisasi  model  jaringan,  diperlukan  perhi- tungan  properti  jaringan  agar  dapat  dianalisa lebih  lanjut.  Perhitungan  dapat  dilakukan secara  otomatis  melalui  software  Gephy. Perhitungan  tersebut  didapatkan  hasil  nilai
dari  masing-masing  properti  jaringan  pada jaringan  Grab  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Properti  jaringan  pertama  yaitu  size  terdiri dari node dan edge dengan  hasil  perhitungan properti  size  pada  jaringan  grab  sebanyak 1446 nodes dan  3895 edges,  h al  ini  berarti pada  jaringan  Grab  dapat  dikatakan  cukup aktif,  karena  banyak  aktor  yang  berinteraksi. Properti  jaringan  kedua  yaitu density ,  dida- patkan hasil yaitu jaringan grab memiliki nilai density yaitu 0.004, hal ini menunjukkan pada jaringan  Grab  memiliki  hubungan  yang  erat antar node dan memiliki hubungan yang kuat.
Properti  jaringan  ketiga  yaitu modula- rity dengan nilai  yaitu  0.216,  hal  ini menunjukan  akan  ada  kelompok  yang berbeda-beda  terbentuk  dalam  jaringan  Grab.
Setiap  kelompok  yang  terbentuk  dapat menjadi  komunitas  yang  berbeda  sehingga butuh  spesifikasi  lebih  terhadap  produk  di setiap komunitas.
Properti jaringan keempat yaitu diameter  sebesar  4,  hal  ini  menunjukan bahwa pada jaringan Grab memiliki  diameter yang  kecil  sehingga  akan  memudahkan node untuk  saling  berkomunikasi  karena  jaraknya yang pendek.
Properti jaringan Kelima  yaitu average degree dengan  nilai  sebesar  5.387,  hal  ini menunjukan  bahwa  penyebaran  informasi pada  jaringan  Grab  akan  semakin  cepat  dan mudah  karena  memiliki  derajat  rata–rata  dari jumlah link yang  menghubungkan node satu dengan node lain link .
Gambar 1. Visualisasi Model Jaringan Grab
Tabel 1. Perhitungan Jaringan Grab
No Properti Jaringan Hasil 1 Size Nodes : 1446 Edges : 3895 2 Density 0.0004 3 Modularity 0.216 4 Diameter 4 5 Average Degree 5.387 6 Average Path Length 3.374 7 Clustering Coefficient 0
Properti jaringan keenam yaitu average path length dengan nilai sebesar 3.374, hal ini menunjukan  bahwa  jaringan  grab  memiliki kecepatan  informasi  antar actor yang  cukup cepat.
Properti jaringan ketujuh yaitu clustering  coefficient yang  0,  hal  ini  berarti dalam jaringan grab  tidak  ada node berhubungan dengan node lain di sekitar.

## Jaringan Gojek
Hasil  visualisasi  model  jaringan  Gojek menunjukan  setiap actor atau node yang membicarakan  Gojek  dalam  media  social Twitter  diambil  dari  seluruh  tweet  baik berupa  retweet,  reply,  maupun  mention  yang berisi  kata  kunci  ‘Gojek  dengan  rentang waktu  dari  tanggal  4  Juni  2019  sampai
dengan  tanggal  11  Juni  2019.  Hasil  vi- sualisasi  model  jaringan  Gojek  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Setelah  dilakukan  pembuatan  visuali- sasi  model  jaringan,  diperlukan  perhitungan properti  jaringan  agar  dapat  dianalisa  lebih lanjut.  Perhitungan  dapat  dilakukan  secara otomatis  melalui  software  Gephy  Tabel  2 merupakan  perhitungan  tersebut  didapatkan hasil  nilai  dari  masing-masing  properti  ja- ringan pada jaringan Gojek.
Properti  jaringan  pertama  yaitu  size terdiri  dari node dan edge dengan  memiliki jaringan  sebanyak  1073 nodes dan  2704 edges ,  hal  ini  berarti  pada  jaringan  Gojek dapat  dikatakan  cukup  aktif,  karena  banyak aktor yang berinteraksi.
Gambar 2. Visualisasi Model Jaringan Gojek
Tabel 2 Perhitungan Jaringan Gojek No Properti Jaringan Hasil 1 Size Nodes : 1073 Edges : 2704 2 Density 0.0005 3 Modularity 0.226 4 Diameter 4 5 Average Degree 5.04 6 Average Path Length 3.407 7 Clustering Coefficient 0
Properti  jaringan  kedua  yaitu density dengan memiliki  nilai  0.005,  hal  ini  me- nunjukkan  pada  jaringan  Grab  memiliki hubungan  yang  sangat  erat  antar node dan memiliki hubungan yang sangat kuat.
Properti  jaringan  ketiga  yaitu modula- rity dengan memiliki nilai yaitu 0.226, hal ini menunjukan  akan  ada  kelompok  yang berbeda-beda terbentuk dalam jaringan Gojek. Setiap kelompok yang terbentuk dapat menjadi  komunitas  yang  berbeda  sehingga butuh  spesifikasi  lebih  terhadap  produk  di setiap komunitas.
Properti  jaringan  keempat  yaitu  dia- meter  dengan  nilai  yaitu  4,  hal  ini  menun- jukan  bahwa  pada  jaringan  Gojek  memiliki diameter  yang  kecil  sehingga  akan  memu- dahkan node untuk  saling  berkomuni-kasi karena jaraknya yang pendek.
Properti  jaringan  Kelima  yaitu average degree dengan  memiliki  nilai  5.04,  hal  ini menunjukan  bahwa  penyebaran  informasi pada  jaringan  Gojek  akan  semakin  cepat  dan mudah karena me-miliki derajat rata–rata dari jumlah link yang  menghubungkan node satu dengan node lain link .
Properti jaringan keenam yaitu average path  length dengan  memiliki  nilai  yaitu 3.407,  hal  ini  menunjukan  bahwa  jaringan Gojek  memiliki  kecepatan  informasi  antar actor yang  cepat.  Properti  jaringan  ketujuh yaitu clustering  coefficient dengan  memiliki nilai clustering  coefficient yaitu  0,  hal  ini berarti  dalam  jaringan  Gojek  tidak  ada node ber-hubungan dengan node lain di sekitar.
Perbandingan  Properti  Jaringan  Grab dan Gojek
Masing-masing  perhitungan  properti jaringan  pada  kedua brand jasa  transportasi online yaitu  Grab  dan  Gojek,  diperoleh  nilai pada  setiap  properti  jaringan.  Perbandingan nilai  properti  jaringan  dari  masing  masing brand jasa  transportasi online Grab  dan Gojek dapat dilihat pada Tabel 3.

## Properti Size
Properti  jaringan  yang  pertama  adalah size . Size dikatakan  aktif  apabila  terdapat banyak node dalam  suatu  jaringan  sehingga banyak node yang  berinteraksi.  Semakin tinggi node maka semakin banyak aktor yang terlibat  dalam  jaringan  sosial.  Hal  ini  dapat diartikan  bahwa  banyak  aktor  yang aware terhadap keberadaan jasa transportansi online . Pada  properti  jaringan  size  terbagi  menjadi nilai node dan nilai edge .
Nilai node yang  tertinggi  adalah  Grab yaitu 1446 nodes yang menunjukkan terdapat 1446  aktor  yang  membicarakan  di  media sosial  Twitter  sedangkan  gojek  hanya memiliki  1073 nodes .  Sedangkan edge me- nunjukkan  interaksi  yang  terjadi  antar  aktor. Semakin tinggi  nilai edge akan  menunjukkan bahwa  banyak  percakapan  yang  mem- bicarakan  kedua brand jasa  transportasi online di media sosial Twitter. Grab memiliki nilai edge tertinggi  yaitu  sebanyak  3895 edges , sedangkan gojek hanya memiliki 2704 edges.
Tabel 3.  Perbandingan Properti Jaringan Grab dan Gojek No Properti Jaringan Grab Gojek Peringkat 1 Size Nodes: 1446 Edges: 3895 Nodes: 1073 Edges: 2074 1. Grab 2. Gojek 2 Density 0.0004 0.0005 1. Gojek 2. Grab 3 Modularity 0.216 0.226 1. Grab 2. Gojek 4 Diameter 4 4 1. Grab 2. Gojek 5 Average Degree 5.387 5.04 1. Grab 2. Gojek 6 Average Path Length 3.374 3.407 1. Grab 2. Gojek 7 Clustering Coefficient 0 0 1. Grab 2. Gojek

## Properti Density
Properti  jaringan  yang  kedua  adalah density ,  dimana  semakin  padat  jaringan  akan menghasilkan  nilai density yang  lebih  besar.
Semakin  besar  nilai density dari  suatu jaringan  maka  semakin  baik  karena  aktor- aktor  yang  ada  di  dalam  jaringan  tersebut lebih  banyak  terhubung.  Dari  kedua brand jasa transportasi online tersebut yang memiliki  nilai density yang  paling  besar adalah  Gojek  dengan  nilai  0.005  diban- dingkan  Grab  yang  memiliki  nilai density 0.004.

## Properti Modularity
Properti  jaringan  selanjutnya  adalah modularity . Modularity merupakan pe- ngukuran untuk mendeteksi banyaknya komunitas/group/genk  yang  ada  di  dalam suatu  graf.  Semakin  besar  nilai modularity maka  semakin  jelas  kelompok  yang  ter- bentuk.  Setiap  kelompok  yang  terbentuk dapat  diasumsikan  sebagai  komunitas  yang
berbeda  sehingga  butuh  spesifikasi  lebih terhadap  produk  di  setiap  komunitas.  Dari kedua brand jasa  transportasi online tersebut yang  mendapatkan  peringkat  pertama  untuk nilai modularity adalah  Grab  dengan  nilai 0.216  dan  Gojek  yang  memiliki  nilai modularity 0.226.

## Properti Diameter
Diameter  merupakan  jarak  maksimal antar node s.  Semakin  kecil  diameter,  maka akan  semakin  cepat  informasi  beredar  dalam jaringan  sosial  tersebut.  Grab  dan  Gojek memiliki  nilai  diameter  yang  sama  yaitu  4, yang  berarti  memiliki  kecepatan  yang  sama dalam penyebaran informasi.
Properti Average Degree
Average  degree menunjukkan  jumlah rata-rata hubungan  yang  dimiliki aktor dalam jaringan  sosial.  Semakin  tinggi  nilai average degree semakin baik dikarenakan setiap aktor dalam  jaringan  tersebut  memiliki  banyak
hubungan  sehingga  akan  memperluas  pe- nyebaran informasi dengan cepat dan mudah. Dari  kedua brand jasa  transportasi online tersebut yang mendapatkan peringkat pertama untuk  nilai average  degree adalah  Grab dengan  nilai  5.387  dan  Gojek  yang  memiliki nilai average degree 5.04.
Properti Average Path Length
Average  path length  adalah  jarak  rata- rata  antar node .  Semakin  sedikit  aktor  yang dilewati  maka  semakin  baik  karena  berarti jaringan  sosial  tersebut  memiliki  hubungan yang  kuat.  Maka  untuk  nilai average  path length grab  mendapat  peringkat  pertama dengan  nilai  3.374  sedangkan  gojek  yang memiliki nilai 3.407.
Properti Clustering Coefficient
Clustering coefficient menunjukan bagaimana  suatu node berhubungan  dengan node lain  di  sekitarnya.  Apabila  aktor  dalam jaringan  saling  mengenal  dan  terhubung  satu sama  lain,  berarti  informasi  yang  disebarkan akan  lebih  cepat  diketahui.  Grab  maupun gojek  sama  sama  memiliki  nilai clustering coefficient 0,  yang  berarti  dalam  jaringan tersebut tidak ada akun yang saling mengenal satu sama lain.

## Strategi Meningkatkan Jaringan pada
Transportasi Online Strategi yang harus dilakukan Grab dan Gojek  dari  hasil  perbandingan  peringkat kedua brand jasa  transportasi online ber-
dasarkan  properti  jaringannya  dengan  mem- pertahankan  dan  meningkatkan  peringkatnya berdasarkan  tinggi  rendahnya  nilai  dari masing-masing  properi  pada  jaringan brand jasa  transportasi online tersebut. Brand jasa transportasi online baik  grab dan  gojek  harus lebih  aktif  dalam  mengirim tweet dengan konten  yang  kekinian,  dan  menarik  perhatian pengguna  media  sosial  Twitter  terkait masing-masing brand , sehingga akan menim- bulkan banyak interaksi untuk me-ningkatkan nilai  dari  properti  jaringan  size.  Selain  itu akan  terbentuk  hubungan  yang  lebih  banyak dan padat didalam jaringan tersebut.
Mengadakan event atau  acara  tertentu yang  mengharuskan  syarat  peserta  untuk mengajak  orang  lain  dengan  mewajibkan membuat  tweet  ajakin  dan mention untuk mengajak bergabung  ke dalam  event tersebut untuk  meningkatkan  nilai  dari  properti jaringan density .
Perusahaan dapat melakukan kampanye dengan  topik  tertentu  agar  kelompok- kelompok  yang  terbentuk  dalam  jaringan semakin kecil dan penyebaran informasi antar aktor  pada  kelompok  di  dalam  jaringan  bisa semakin  cepat  untuk  meningkatkan  nilai properti modularity dan clustering coefficient .
Perusahaan  dapat  melakukan  kerja sama  dengan  akun  popular  seperti  selebgram atau  berkolaborasi  dengan  perusahaan  lain untuk  saling  mengikuti  satu  sama  lain. Sehingga  jarak  yang  terbentuk  akan  semakin pendek  untuk  meningkatkan  nilai  properti jaringan  diameter  dan average  path  length .
Hal  ini  akan  memudahkan  antar node saling berkomunikasi.
Menggunakan hashtag  ‘#’  dalam penyebaran  informasi  melalui  tweet  pada Twitter. Sehingga penyebaran informasi akan lebih  mudah  diketahui  dan  cepat  untuk meningkatkan  properti  jaringan average degree .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  terhadap kedua brand jasa  transportasi online yaitu Grab  dan  Gojek,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  dari  hasil  perhitungan  dan  analisis berdasarkan  properti  jaringan  yaitu, size, density, modularity, diameter, average degree,  average  path  length ,  dan clustering coefficient ,  didapat  nilai  untuk  masing– masing  jaringan brand jasa  transportasi online .
Setelah dilakukan perbandingan, didapat peringkat berdasarkan properti jaringan,  yaitu  Grab  unggul  pada  4  properti jaringan  seperti size,  modularity,  average degree,  dan  average  path  length .  Sedangkan Gojek  hanya  unggul  pada  1  properti  jaringan yaitu density . Properti lainnya yaitu diameter, dan clustering  coefficient jaringan  Grab  dan jaringan  Gojek  memiliki  nilai  yang  sama. Perbandingan nilai yang didapat dari masing- masing  properti  jaringan  kedua brand jasa transportasi online Grab  dan  Gojek  men- dapatkan  hasil  yang  sama  dengan  penentuan peringkat brand menggunakan  Top  Brand
Award,  yaitu  Grab  menempati  peringkat  1 dan Gojek menempati peringkat 2.
Strategi yang bisa dilakukan oleh kedua brand jasa transportasi online yaitu Grab dan Gojek  yang  ingin  mempertahakan    atau meningkatkan peringkatnya berdasarkan  pro- perti  jaringan  yaitu  mereka  harus  membuat konten    yang    menarik    agar    dapat   menarik perhatian  pengguna  sehingga  secara  otomatis akan menyebabkan banyak interaksi didalam- nya  dan  juga brand jasa  transportasi online harus  bekerja  sama  dengan  akun  popular untuk  saling follow sehingga    jaraknya    akan semakin    pendek    dan  penyebaran  informasi- nya  lebih  cepat  dan  mudah.Hasil  analisis dalam menentukan peringkat dengan menggunakan  metode social  networkanalysis pada  kedua  jasa  trans-portasi online yaitu Grab  dan  gojek  dapat  di-jadikan  sebagai alternatif  penentuan  peringkat  Top  Brand dengan  membandingkan  dari  setiap  properti jaringan  pada  media  sosial  Twitter.  Dua metode  dalam  menentukan  pe-ringkat brand dapat  digunakan  pada  kondisi  yang  berbeda. Apabila perusahaan ingin menentukan peringkat brand dengan  hasil  yang  lebih dalam  dan  detail  serta  memiliki  waktu  dan biaya  yang  cukup,  maka  peru-sahaan  dapat menggunakan  metode  konven-sional  dengan cara  menyebarkan  kuesioner  dan  melakukan wawancara.  Sedangkan  apa-bila  perusahaan ingin  menentukan  peringkat  dengan  waktu yang  lebih  efisien  atau  meng-inginkan  hasil cepat  dan real  time  analytic dan  biaya  yang rendah, maka perusahaan dapat menggunakan
metode social  network  analysis ,  dengan mengambil  data berdasarkan  kata kunci  yang akan digunakan pada jejaring sosial Twitter.
Penelitian  ke  depan,  perhitungan  pro- perti jaringan dapat dilakukan lebih dari satu. Selain  itu  yang  dipergunakan  tidak  hanya dengan software Gephy.  Hal  ini  agar  dapat menjadi  pembanding  dan  dapat  mengukur keakuratan dari perhitungan properti jaringan. Selanjutnya  penelitian  selanjutnya  dapat meneliti  objek  yang  berbeda  dengan  meng- gunakan  metode  yang  sama  sebagai  sarana memperkaya  sumber  pustaka  dan  pengeta- huan  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian terkait untuk metode Social Network
Analysis .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. P. Maharani Maulydia, "Comparison  of  User  Experience  on GoJek and Grab Mobile Apps (A study on  PT  Gojek  and  PT  Grab  Indonesia Consumers in DKI Jakarta" ,Universitas Padjajaran, Bandung,
2017.
[2] "Top Brand Award," [Online].
Available: https://www.topbrand- award.com . [Accessed 2 Maret 2019].
[3] A.  A.  Nurshafa,  "Analisis  Peringkat
Brand  Pada  Jejaring  Sosial  Percakapan
Menggunakan  Metode  Social  Network Analysis  (Studi  Kasus  Brand  Alfamart Dan  Indomaret  Pada  Media  Sosial Twitter Indonesia)", Universitas Telkom, Bandung, 2016.
[4] V. N. A. Aini, "Analisis Pada Peringkat
Top  Brand  Menggunakan  Jejaring Sosial  Percakapan  Dengan  Social
Network  Analysis  (Studi  Kasus  Pada Smartphone Samsung, Blackberry, Nokia, Iphone Di Indonesia)", Universitas Telkom, Bandung, 2016.
[5] A.  E.  P.  Umaimah  Wahid,  "Upaya Peningkatkan  Brand  Awareness  PT. Go-Jek  Indonesia  Melalui  Aktivitas Marketing  Public  Relations", Jurnal Komunikasi., vol.  9,  no.  1,  p.  31  –  43,
Juli 2017.
[6] K.  S.  Rifaldi,  "Pengaruh  Kualitas
Pelayanan  Transportasi  Online  Gojek Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Pada Mahasiswa/I Administrasi Niaga Politeknik  Negeri  Jakarta",  Politeknik Negeri Jakarta, Jakarta, 2016.
[7] [Online].  Available:  id.beritasatu.com. [Accessed 2019].
[8] P. R. S. B. V. D. H. David Westerman, "Social  media  as  information  source:
Recency  of  updates  and  credibility  of information", Journal  of  computer- mediated  communication, vol.  19,  no.
2, pp. 171-183, 2014.
[9] [Online]. Available: https://support.twitter.com.  [Accessed 2019].
[10] H.  L.  P.  P.  C.  E.  Suh  B,  "  Want  to  be retweeted?  large  scale  analytics  on factors  impacting  retweet  in  twitter
network", IEEE  Second  International Conference  on  Social  Computing, pp. 177-184, 2010.
[11] J.  Scott,  "Social  Network  Analysis," Sociology, vol.  22,  no.  1,  pp.  109-127,
1988.
[12] A.  Technologies,  "Social  Network Analysis  Software  -  Cultural  Domain Analysis Software", Analytic Technologies, P.O. Box 910359, Lexington, KY 40513 USA.
[13] S.  Y.  David  Knoke,  "Social  Network
Analysis",  SAGE  Publications,  Inc  , University  of  Minnesota,  Twin  Cities Song  Yang  University  of  Arkansas  , 2008.
[14] G. Cheliotis, "Social Network Analysis (SNA)  including  a  tutorial  on  concepts and  methods",  National  University  of Singapore, 2010.
[15] A. J. P. V. M. O’malley, "The analysis of  social  networks"  , Health  services and outcomes research methodology 8, vol. 4 , pp. 222-269, 2008.
[16] A.-L.  Barabási,  "The  origin  of  bursts and  heavy  tails  in  human  dynamics",
Nature, vol. 435, pp. 207-211, 2005.
[17] M. P. Albert-László Barabási, Network
Sceince, Cambridge University, 2016.
[18] M. R. Robert A Hanneman,
"Introduction to social network methods",  University  of  California,
Riverside , 2005.
[19] M.  E.  J.  Newman,  "Modularity  and community  structure  in  networks",  in Proceedings  of  the  National  Academy of Sciences , USA, 2006.
[20] M.  E.  J.  Newman,  "Network  data"  , Paul  Dirac  Collegiate  Professor  of
Physics  Department  of  Physics  and
Center  for  the  Study  of  Complex Systems University of Michigan, 2013. [Online]. Available: http://www- personal.umich.edu/~mejn/netdata/.
[Accessed March 2019].
[21] G.  Csardi,  "inside-R"  ,  Harvard Statistics Department, [Online]. Available: http://www.inside- r.org/packages/cran/igraph/docs/averag e.path.length. [Accessed 2019].