## Analisis Jaringan Twitter pada Interaksi Penggemar K-pop Menggunakan Pendekatan
Social Network Analytic
Fani Maharani 1 , Sri wahyuning Astuti 2
1,2 Program Studi Magister Ilmu Komunikasi, Universitas Telkom Indonesia Email: fanimhrn28@gmail.com

## ABSTRAK
Korean Pop atau K-pop telah menjadi fenomena global dalam industri musik populer, terutama di Indonesia, dengan sejumlah besar penggemar  yang  membentuk  komunitas  melalui  media  sosial  seperti  Twitter.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  Social Network Analysis (SNA) untuk menganalisis pola interaksi antara penggemar K-pop di Twitter dengan fokus pada tagar #K-Popers. Data dikumpulkan pada tanggal 30 Mei 2023, mencakup 2720 postingan terkait K-pop. Hasil analisis menunjukkan adanya dua pola  jaringan,  yaitu  pola  interaksi  roda  dan  pola  interaksi Y.  Selain  itu,  aktor-aktor  utama  seperti  @starfess,  @tanyarlfes,  dan @nangkagembok memiliki peran sentral dalam jaringan. Analisis ini memberikan wawasan tentang struktur komunitas penggemar K-pop di Twitter dan implikasinya terhadap interaksi dalam dunia media sosial.
Kata Kunci: K-pop, penggemar K-pop, Twitter , Social Network Analysis , komunikasi media sosial, jaringan sosial, budaya populer.

## Twitter Network Analysis of Interactions among Korean Pop (K-pop) Fans Using Social Network Analytics  Approach

## ABSTRACT
Korean Pop or K-pop has become a global phenomenon in the popular music industry, especially in Indonesia, with a large number of fans forming communities through social media platforms such as Twitter. This research employs the Social Network Analysis (SNA) approach to  examine interaction patterns among K-pop enthusiasts on Twitter, with a specific focus on the hashtag #K- Popers. Data was collected on May 30, 2023, encompassing 2720 K-pop-related posts. The analysis reveals two network patterns, namely the hub-and-spoke interaction pattern and the Y-shaped interaction pattern. Additionally, key actors such as @starfess, @tanyarlfes,  and  @nangkagembok  play  central  roles  within  the  network.  This  analysis  provides  insights  into  the  community structure of K-pop fans on Twitter and its implications for interactions in the realm of social media. (Santiyuda, Purnawan, & Ni, Januari 2023)
Keywords: K-pop, K-pop fans, Twitter, Social Network Analysis, social media communication, social network, popular culture.
* Korespondensi : Fani Maharani 1 dan Sri wahyuning Astuti 2 . Prodi Ilmu Komunikasi Universitas Telkom. Jl. Telekomunikasi. Email : fanimhrn28@gmail.com

## ANALISIS JARINGAN TWITTER PADA INTERAKSI PENGGEMAR K-POP MENGGUNAKAN PENDEKATAN SOCIAL

## PENDAHULUAN
Korean  pop  atau  K-pop  telah  menjadi fenomena global dalam industri musik populer saat ini. K-Pop atau Korean Pop merupakan jenis aliran atau  tipe  musik  yang  berasal  dari  Korea  Selatan, Korean  Pop  berciri  khas  lagu-lagu  ceria  dengan tempo  cepat  dan  lirik  bahasa  Korea  dicampur sedikit  bahasa  Ingris  dengan  diiringi  moderen dance (Yuanita,  2012).  Salah  satu  hal  yang membuat K-pop begitu populer di Indonesia adalah branding yang sangat menarik dengan menyebarluaskan  informasi  melalui  platform digital,  agar  Idol  K-pop  tersebut  mendapatkan dukungan  yang  besar  dari  para  penggemar  yang dikenal  sebagai  Kpopers.  Meluasnya  Korean  pop atau  K-pop  didukung  oleh  jejaring  internet  yang mempermudah penggemar mendapatkan informasi mengenai  idolanya  (Kadewandana,  2018)  yang membuat  Kpopers  menciptakan  komunitas  yang kuat di beberapa media sosial.
Pembahasan  mengenai  komunikasi  media sosial ini perlu diteliti, karena setiap media sosial memiliki peran yang berbeda mengenai cara untuk berinterkasi dan menyampaikan pesan yang akan di sampaikan. Penelitian ini dilakukan melalui twitter karena banyak nya penggemar K-pop meggunakan K-pop sebagai alat inteksi antar penggemar dengan Idol  nya  atau  penggemar  dengan  penggemar lainnya.  Penggunaan Twitter telah memungkinkan para  penggemar  K-pop  untuk  terlibat  dalam diskusi,  berbagi  konten  terkait  K-pop,  dan menyampaikan pendapat mereka tentang grup atau idola  favorit  mereka.  Interaksi  antara  penggemar
K-pop  di  Twitter  dapat  mencakup  berbagai aktivitas seperti mengomentari performa, membagikan  berita,  mengorganisir  acara,  atau saling mendukung.
Twitter merupakan sebuah platform media sosial  yang  memiliki  berbagai  fitur  yang  dapat dimanfaatkan oleh idol korea untuk berkomunikasi dan  terhubung  dengan  penggemarnya,  begitupun sebaliknya (Gray, Sandyoss, & Harrington, 2007) . Penggunaan  Twitter  sebagai  sarana  interaksi  dan berbagi  opini,  seringkali  mejadi  konflik  dan perdebatan  di  antara  pengguna  dengan  pendapat yang  berbeda  mengenai  K-Pop.  Konflik  yang terjadi melibatkan penggemar K-Pop di karenakan pada  setiap  berita  atau  tranding  yang  terjadi  di twitter  banyak  sekali  penggemar  K-Pop  terlibat pada komentar atau retweet yang mereka lakukan sehingga  banyak  yang  beranggapan  bahwa penggermar K-Pop sangat berisik dan terlalu ikut campur  dalam  semua  berita  Interaksi  antar penggemar  K-Pop  di  Twitter  juga  seringkali dipenuhi  dengan  komentar  yang  bersifat  negatif sehingga  membuat  nama  penggemar  K-pop menjadi  buruk  dan  masalah  lain  yang  muncul dalam jaringan interaksi antar penggemar K-Pop di Twitter  mencakup  konflik  opini  yang  intens  dan partisipasi berlebihan dalam setiap berita atau tren. Penggemar  K-Pop  cenderung  terlibat  secara  aktif dalam  komentar  dan  retweet,  menciptakan kegaduhan  yang  dapat  mengaburkan  dialog konstruktif.  Keterlibatan  berlebihan  ini  dapat merugikan  citra  penggemar  K-Pop  secara
keseluruhan, dengan persepsi bahwa mereka terlalu dominan  dan  terlalu  vokal  dalam  setiap  konteks. Selain  itu,  konfrontasi  antar  penggemar  dengan pendapat  yang  berbeda  dapat  memicu  perdebatan sengit,  menciptakan  lingkungan  yang  kurang kondusif untuk dialog yang bermakna. Akibatnya, nama penggemar K-Pop seringkali terkait dengan stereotip  negatif  sebagai  kelompok  yang  berisik dan  terlalu  mengambil  peran  dalam  setiap  aspek berita  di  Twitter.  Terdapat  beberapa  orang Indonesia juga banyak menganggap bahwa K-Pop hanya  sekadar  tren  atau  bahkan  menganggapnya sebagai  musik  yang  buruk,  sementara  ada  juga netizen  Indonesia  yang  sangat  mendukung  dan memuji industri K-Pop.
Jaringan  sosial  adalah  sekumpulan  simpul sosial  yang  terhubung  oleh  satu  atau  lebih  relasi. Node atau anggota jaringan yang saling terhubung dapat  dipelajari  pola  dan  struktur  jaringannya (Carrington,  2011).  Dalam  penelitian  ini  jaringan sosial  twitter  yang  diteliti  bertujuan  untuk menyatukan jalur informasi yang berkaitan dengan penggemar K-pop di Indonesia. Dalam konteks ini, diperlukan  pendekatan Social  Network  Analysis (SNA) yang dapat membantu untuk menggali dan menganalisis  analisis  jaringan  antara  penggemar K-pop di Twitter. SNA memberikan kerangka kerja yang  kuat  untuk  mempelajari  struktur  jaringan sosial  dan  hubungan  antara  individu  atau kelompok ,  Social  Network  Analysis (SNA) merupakan  salah  satu  metode  analisis  dalam sebuah penelitian yang memiliki konsentrasi pada relationship reserach dan sering digunakan dalam
mengukur sebuah hubungan dan menggambarkan beberapa  informasi  secara  individu  (Duan, 2015).Dengan  menerapkan Social  Network
Analysis , penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi  kelompok-kelompok  penggemar yang saling terhubung, dan analisis jaringan yang dominan  di  antara  mereka  dan  bertujuan  untuk menganalisis  pola  interaksi  antara  penggemar  K- pop  di  Twitter    menggunakan  pendekatan  Social Network  Analysis  (SNA).  Beberapa  ahli  telah mengakui  pentingnya  menggunakan  pendekatan SNA  dalam  memahami  analisis  jaringan  dalam konteks media sosial dan budaya populer.
Dengan  memahami  analisis  jaringan  di antara  penggemar  K-pop  di  Twitter,  dapat diperoleh  wawasan  yang  berharga  tentang bagaimana  komunitas  penggemar  terbentuk, bagaimana  informasi  dan  konten  terkait  K-pop tersebar,  dan  bagaimana  pengaruh  antara penggemar saling berinteraksi. Penelitian ini juga dapat  memberikan  sumbangan  pengetahuan tentang bagaimana kehadiran penggemar K-pop di media sosial dapat membentuk budaya populer dan memengaruhi industri musik Korea. Teori Interaksi Sosial  adalah  hubungan  timbal  balik  antara perorangan maupun kelompok yang terjadi dalam beberapa  bentuk.  Gillin  dan  Gillin  (1982), menjelaskan  mengenai  proses  interaksi  terbagi menjadi  dua  proses.  Pertama,  proses  interaksi sosial asosiatif mengarah kepada hubungan bersifat positif, dibagi menjadi beberapa bentuk yaitu kerja sama,  akomodasi,  dan  asimilasi.  Kedua,  proses

## ANALISIS JARINGAN TWITTER PADA INTERAKSI PENGGEMAR K-POP MENGGUNAKAN PENDEKATAN SOCIAL NETWORK ANALYTIC
disosiatif  mengarah  kepada  hubungan  bersifat negatif (Soekanto, 2013).
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu mengenai jaringan komunikasi dalam mengenalisis Struktur  Jaringan  Twitter  menggunaka  hastag seperti  penelitian  dengan  judul  Analisis  Struktur Jaringan  Komunikasi  #seagames2022  di  Twitter Menggunakan  Pendekatan Social  Network Analysis (SNA),  hasil  dari  penelitian  tersebut adalah  hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa jaringan  komunikasi  ini  memiliki  tipe  relasi two mode ,  tiga  jenis  pola  jaringan  yaitu  pola komunikasi  roda,  Y,  dan  rantai,  serta  relasi  dari jaringan  bersifat  langsung  dan  memiliki  arah. Penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  terdapat aktor utama, yaitu @greyspolii dengan nilai degree centrality 6.08  serta  hubungan  antar  aktor  dalam jaringan  komunikasi  ini  sangat  dekat  (M  Aulia Akbar  M. A.,  2022).  Selanjutnya  terdapat  jurnal dengan  yang  dilakukan  oleh  penelitian  lain  yang yaitu  Utami,  Sagitru  dan  Kuncoroyakti  (2021), membahas
mengenai hashtag #BatalkanOmnibuslaw  yang  memperlihatkan bahwa jaringan komunikasi pada hashtag tersebut  terdapat  aktor  utama  yang memiliki popularitas yang tinggi dalam menyebarkan  sebuah  topik.  Aktor  tersebut memiliki banyak relasi yang dapat mempengaruhi akun lain (Bratawisnu&Alamsyah, 2018). Selanjutnya
terdapat  penelitian  oleh  Lyonly  Tomasoa,  Ade Iriani,  Irwan  Sembiring  (2019),  membahas
mengenai ekstraksi knowledge tentang penyebaran #ratnamiliksiapa  pada  jejaring  sosial  (twitter) menggunakan social network analysis (sna). Hasil dari  penelitan  ini  adalah  ditemukannya  3  aktor kunci  (creator  &  influencers)  yang  berasal  dari  5 aktor  utama  penyebaran  tweet  #RatnaMilikSiapa dengan mengidentifikasi adanya pertukaran berita yang  dilakukan  oleh  para  aktor  utama  dan didukung  dengan  perhitungan  nilai  sentralitas keperantaraan  atau betweenness  Centrality (BC). Kemudian  juga  ditemukannya  32  aktor  boundary spanner  yang  merupakan  dampak  dari  aktivitas pertukaran berita atau information exchange yang dilakukan  oleh  aktor  kunci  pada  jaringan komunikasi dalam jejaring sosial twitter.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang telah dilakukan  mengenai  jaringan komunikasi di Twitter.  Perbedaan  yang  mencolok  dalam penelitian-penelitian mengenai jaringan komunikasi  di  Twitter  terletak  pada  fokus  dan konteks  analisis  yang  dilakukan  oleh  peneliti. Penelitian  pertama  oleh  M  Aulia  Akbar  M.  A. (2022)  tentang  Struktur  Jaringan  Komunikasi #seagames2022  berfokus  pada  analisis  jaringan komunikasi  selama  perhelatan  Sea  Games  2022 dengan menggunakan pendekatan Social Network Analysis (SNA). Hasilnya menunjukkan tipe relasi two  mode  dan  pola  jaringan  tertentu.  Penelitian kedua  oleh  Utami,  Sagitru,  dan  Kuncoroyakti (2021)  membahas  hashtag  #BatalkanOmnibuslaw dengan  menekankan  pada  aktor  utama  dan popularitas  mereka  dalam  menyebarkan  topik
tertentu,  yang  lebih  terkait  dengan  isu  kebijakan pemerintah.  Sementara  penelitian  ketiga  oleh Lyonly  Tomasoa,  Ade  Iriani,  Irwan  Sembiring (2019)  mengenai  #ratnamiliksiapa  berfokus  pada ekstraksi pengetahuan tentang penyebaran hashtag tersebut,  menemukan  aktor  kunci  dan  boundary spanner yang mempengaruhi pertukaran informasi. Penelitian  mengenai  entertaiment  khusus  nya penggemar  K-pop  sangat  menarik  perhatian pasalnya  walaupun  tidak  terjadi  tranding  topic  di twitter    tetapi  penggemar  K-pop  akan  muncul dimana  pun  pada  postingan  mana  pun,  sehingga analisis  jaringan  Twitter  pada  penggemar  K-pop menjadi hal yang menarik untuk di bahas. Dengan demikian, penelitian-penelitian tersebut memberikan  wawasan  tentang  struktur  dan  pola komunikasi  dalam  jaringan Twitter  menggunakan hashtag tertentu, serta mengidentifikasi aktor-aktor kunci dan hubungan antar mereka dalam jaringan komunikasi tersebut.
Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang Analisis  pola  interaksi  antar  penggemar  K-pop melalui  jaringan  twitter  dengan  menggunakan pendekatan  SNA,  serta  mengungkapkan  aspek- aspek  yang  relevan  dalam  membentuk  dan mempertahankan komunitas penggemar. Selain itu, penelitian  ini  juga  dapat  memberikan  wawasan kepada  praktisi  industri  musik  Korea  untuk memahami  peran  penting  media  sosial  dan pengaruh  penggemar  dalam  mempromosikan  dan mengembangkan K-pop di platform Twitter.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  kualitatif  dengan pendekatan  metode  penelitian Social  Network Analysis (SNA).  SNA  adalah  pendekatan  yang digunakan  untuk  menggali  dan  menganalisis analisis  jaringan  antara  individu  atau  kelompok dalam  sebuah  jaringan  sosial.  Dalam  konteks penelitian ini, SNA digunakan untuk mempelajari dan memahami analisis jaringan antara penggemar K-pop di Twitter.
Dalam  penelitian  mengunakan Social Network  Analysis (SNA),  yang  menjadi  fokus analisis adalah pola interaksi yang dilakukan oleh penggemar K-pop di Twitter, data yang diperlukan berupa tweets,  retweets,  reply atau quotes dari penggemar K-Pop di twitter terkait K-popers. Data tersebut  nantinya  dilakukan  proses preprocessing data  untuk  menyaring  data  yang  dibutuhkan, seperti nodes untuk  mengetahui  anggota    yang saling  terhubung  dan edges untuk  menunjukkan hubungan  antara  penggemar  K-Pop.  Selanjutnya, hasil  preprocessng  data  digunakan  untuk melakukan  analisis  penggemar  K-pop.  Analisis menggunakan Social  Network  Analytic yang digunakan sebagai teknik untuk fokus mempelajari pola  intetaksi  pada  manusia  yang  tidak  terlihat secara  eksplisit  dengan  bantuan  aplikasi Netlytic.org dan Gephi  0.10.1 untuk  mengetahui tipe relasi dan pola struktur jaringan yang terbentuk dari postingan Penggemar K-pop di twitter.
Pertama  yang  dilakukan  untuk  melakukan penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data, pengumpulan data dilakukan pada tanggal 30 Mei

## ANALISIS JARINGAN TWITTER PADA INTERAKSI PENGGEMAR K-POP MENGGUNAKAN PENDEKATAN SOCIAL NETWORK ANALYTIC
2023,  yang  dimana  data  tersebut  diperoleh  dari postingan  pengemar  K-pop  merupakan  postingan dan interaksi user di Twitter menggunakan kata K- pop atau K-popers terhadap pembahasan mengenai K-pop  yang  dijadikan  sampel.  Data  yang didapatkan  merupakan  postingan  yang  relevan dengan kata kunci ”K-Popers” data yang diperoleh 2720  data  yang  berupa tweet,  retweet,  reply atau quotes. Kemudian  peneliti  menggunakan  teknik web crawling menggunakan software atau bantuan robot. Web crawling adalah perangkat lunak yang digunakan untuk menjelajah serta mengumpulkan halaman-halaman  web  yang  selanjutnya  diindeks oleh  mesin  pencari  (Emil  Gatial,  2005).  Table  1 menunjukan  beberapa  hasil  crawling  datang dengan kata kunci ”K-poper”.
Tabel 1. Data Hasil Crawling
Twitter Name Tweet Text App tweet_type @ivanillatte _ @starfess Temenku gaada yg kpopers...
Twitter for
Android Reply dari postingan @starfess @Juyforda mi Orang  orang kek  gini  tuh tipe bocah yang gapernah ketemu  atau kumpul bareng kpopers di real life ga si? Yg  Kerjaan
Twitter for
Android Original Posting Twitter Name Tweet Text App tweet_type diem  dikamar mantau TL terus spill negatifnya orang  doang, unfaedah  bgt idup  lo,  coba deh  ngumpul keluar  bareng
kpopers,
rasain  dunia
asli RnB lockey !!! @ningievlo g enak  banget ya jadi kpopers Twitter for Android Original Posting @ seeaesaa (mereka  yang koar koar ngatain kpopers tolol) Twitter for Android Quote dari @txtdrkeylie @ fairyminions ini  banyakan mana dah kpopers  ina sama  kpopers ph??  di  akun sbleah  dikit bner ktemu kpopers ina Twitter for
Android Original Posting @nanahana 0208 Baca  komen di  IG  seru2 mendadak kpopers jd penggiat pencinta lingkungan Twitter for Android Original Posting
Twitter Name Tweet Text App tweet_type @pearlneoc hampa1 Meanwhile me an wibu and kpopers dear jodoh, tolong terima saja paket lengkap ini
Quotes dari
@arunayara
Processing data, dalam penelitian ini dilakukan processing  data  dengan  mengumpulkan  data seperti tweet,  retweet,  mention,  reply di  twitter yang  relevan  dengan  postingan  pengemar  K-pop yaitu  K-Pop  atau  K-Popers.  Selanjutnya  peneliti melakukan  analisis  data,  dengan  mengunakan aplikasi  berbasi  web  yaitu  Netlytic.org  untuk menganalisis  teks  dan  jangian  sosial  yang  secara otomatis  dapat  meringkas  data  teks  dan menemukan jaringan komunkasi dari postingan di Twitter melalui aktor atau user yang memposting cuitan.
Langkah  terakhir  adalah,  proses  analisa  data yang  dilakukan  dengan  menggunakan  Social Network Analytic, SNA digunakan sebagai teknik yang  fokus  mempelajari  pola  interaksi  pada manusia  yang  tidak  terlihat  secara  eksplisit. Analisis  dengan  bantuan  aplikasi  Netlytic.org untuk  mengetahui  tipe  relasi  dan  pola  struktur jaringan yang terbentuk dari postingan Penggemar K-pop  di  twitter.  Pada  metode  SNA,  individu sebagai nodes atau  titik,  sedangkan  relasi  yang terjadi  antar  individu  disebut  dengan edges atau
links .  Pada  dasarnya  sebuah  jaringan  sosial  bisa dikatakan  sebagai  sebuah  peta  yang  terdiri  atas banyak orang dimana di dalamnya terdapat relasi antar  individunya  (Budi  Susanto,  2012). Network atau jaringan memiliki atribut yang dapat dihitung dan dianalisis, yang dimana dapat digunakan untuk menentukan  nilai  dari  sebuah  jaringan  dalam menggunakan  metode  SNA.  Atribut  tersebut disebut  dengan  properti  jaringan  ( property  of network ).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## HASIL PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  Twitter yang  diambil  pada  tanggal  30  Mei  2023  sebagai dataset.  Data  yang  dikumpulkan  meliputi  akun pengguna, tweet , retweet , mention , dan reply , serta informasi  tanggal  dan  waktu  postingan.  Data tersebut  dikumpulkan  dengan  menggunakan  kata kunci "K-Popers". Melalui proses crawling data di Twitter,  diperoleh  sebanyak  2720  data  postingan yang  terkait  dengan  kata  kunci  tersebut.  Dalam penelitian ini, setiap akun pembuat postingan akan menjadi node dalam  analisis  jaringan  sosial, sedangkan  setiap tweet akan  menjadi  relasi  yang menghubungkan node-node tersebut. Penelitian ini berfokus  pada  aktivitas  interaksi  yang  dilakukan oleh penggemar K-Pop maupun pengguna non K- Pop  yang  menggunakan  kata  kunci  "K-Popers" dalam  penyebaran  atau  pertukaran  informasi  di media sosial Twitter.
Kata kunci "K-Popers" yang diteliti merupakan cuitan yang muncul secara signifikan dan konsisten

## ANALISIS JARINGAN TWITTER PADA INTERAKSI PENGGEMAR K-POP MENGGUNAKAN PENDEKATAN SOCIAL
di  Twitter,  sehingga  menimbulkan  banyak pemikiran dan reaksi, baik negatif maupun positif, dari para pengguna Twitter. Penggemar K-pop atau pengguna  yang  menggunakan  kata  kunci  "K- Popers" sering muncul dalam berbagai cuitan yang terjadi di platform tersebut. Dengan menggunakan pendekatan  analisis  jaringan  sosial,  penelitian  ini bertujuan  untuk  memahami  pola  interaksi  antara penggemar  K-Pop  dan  pengguna  lainnya  yang terlibat dalam penggunaan kata kunci "K-Popers" di  Twitter.  Melalui  analisis  jaringan  sosial,  dapat diidentifikasi  pengguna  yang  memiliki  peran sentral  dalam  jaringan,  kelompok  atau  komunitas penggemar yang terkait, serta pola interaksi yang terjadi  antara  pengguna-pengguna  tersebut. Informasi  ini  akan  memberikan  wawasan  yang lebih  dalam  tentang  fenomena  penggemar  K-Pop dan dampaknya dalam konteks media sosial.
Berdasarkan data yang didapatkan
menggunakan  aplikasi netlytic.org ,  berikut merupakan  Visualisasi  Jaringan  Komunikasi  #K- Popers,  yang  divisualisasikan  menggunakan aplikasi software gephi  0.10.1  dengan  layout Fructerman Reingold.
Gambar  1. Pola Jaringan dalam ”K-Popers” dengan software gephi 0.10.1
Berdasarkan  Gambar  di  atas,  terbentuk  dua pola  jaringan,  yaitu  pola  interaksi  roda  dan  pola interaksi Y.  Pola  interaksi    roda  ( radial  personal network )  di  atas  menunjukkan  bahwa  ada  aktor atau  node  yang  menjadi  pusat  informasi  dalam jaringan interaksi tersebut.
Kohesivitas pola interaksi roda rendah karena setiap individu di dalam komponen tersebut tidak saling mengenal satu sama lain. Mereka terhubung melalui satu individu pusat, yaitu @starfess, yang berperan  sebagai  sumber  informasi  utama. Meskipun pola komunikasi roda ini menunjukkan karakteristik  pengguna  media  sosial  yang terhubung melalui jaringan internet yang sama, hal itu tidak berarti mereka memiliki hubungan sosial yang sama.
Pola Interaksi #K-Popers dapat dilihat melalui struktur  jaringan,  seperti  yang  ditunjukan  pada table dibawah ini:
Tabel 2. Pola Interaksi dengan software gephi 0.10.1 Analisis Data Nodes 2720 Edges 2067 Diameter 9 Density 0.000358 Reciprocity 0.018260 Centralization 0.173300 Modularity 0.829700
Dilakukan analisis ukuran, dengan jumlah data nodes sebanyak  2720,  dan edges sebanyak  2067.
Nodes mewakili  posisi  aktor  dalam  jaringan, sementara edges menunjukkan  hubungan  antara mereka.  Artinya,  terdapat  2720  aktor  atau  akun yang terlibat dalam interaksi yang membahas #K- Popers sebanyak 2067 kali di dalam jaringan #K- Popers.
Struktur  jaringan  kedua  adalah  diameter. Diameter  adalah  jarak  maksimum  antara nodes . Semakin  kecil  diameter,  semakin  cepat  informasi akan  tersebar  di  dalam  jaringan  sosial  tersebut. Dalam  tabel  di  atas,  terlihat  bahwa  diameter memiliki  nilai  9,  yang  berarti  informasi  dapat dikatakan  tersebar  cukup  cepat  dalam  jaringan dengan 2720 nodes..
Struktur  jaringan  berikutnya  meliputi density dan reciprocity .  Density  mengacu  pada  tingkat kepadatan  relasi  yang  menunjukkan  intensitas interaksi  antara  nodes  dalam  jaringan.  Semakin tinggi  nilainya,  semakin  padat  interaksi  di  dalam
jaringan.  Reciprocity  menggambarkan  apakah interaksi antara aktor dalam jaringan bersifat satu arah atau dua arah. Pada jaringan dengan tagar #K- Popers, density memiliki nilai 0.000358, sementara reciprocity memiliki nilai 0.040820. Nilai tersebut menunjukkan  bahwa  interaksi  di  dalam  jaringan tersebut memiliki kepadatan yang rendah. Interaksi yang terjadi sangat sedikit dan tidak merata. Selain itu, interaksi cenderung bersifat satu arah, karena nilai reciprocity jauh lebih kecil dari 1.
Selanjutnya,  terdapat  centralization  yang mengukur  tingkat  sentralisasi  atau  seberapa terpusatnya suatu jaringan. Untuk jaringan dengan tagar  #K-Popers,  nilai  centralization-nya  adalah 0.173300, yang dapat dikategorikan cukup tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa interaksi yang terjadi dengan  tagar  #K-Popers  lebih  terpusat  pada beberapa  aktor.  Aktor-aktor  ini  menjadi  pusat dominan dalam jaringan komunikasi.
Selanjutnya,  struktur  jaringan  yang  penting adalah modularity, yang mengindikasikan pembagian  aktor  menjadi  kelompok-kelompok  di dalam jaringan. Nilai modularity pada jaringan #K- Popers  adalah  0.829700,  yang  menunjukkan adanya  pembentukan  kelompok-kelompok  atau cluster-cluster  dengan  aktor-aktor  dominan  di dalamnya. Nilai modularity yang tinggi menggambarkan kelompok-kelompok yang terbentuk dalam jaringan tersebut memiliki batasan yang jelas.

## ANALISIS JARINGAN TWITTER PADA INTERAKSI PENGGEMAR K-POP MENGGUNAKAN PENDEKATAN SOCIAL NETWORK ANALYTIC (FANI MAHARANI, SRI WAHYUNING ASTUTI)

## Aktor yang Berpengaruh dalam Pola Interaksi #K-Popers
Dalam jaringan komunikasi, terdapat aktor- aktor  yang  dapat  dianggap  sebagai  aktor  utama dengan  tingkat  popularitas  yang  tinggi  dalam menyebarkan  suatu  topik.  Aktor-aktor  ini memainkan  peran  penting  dalam  pembentukan kelompok-kelompok  dalam  jaringan  #K-Popers. Popularitas  aktor  dapat  dilihat  melalui  degree centrality  dalam  pola  interaksi  tagar  #K-Popers. Semakin  tinggi  nilai  degree  centrality,  semakin banyak  relasi  yang  dimiliki  aktor  tersebut  yang dapat mempengaruhi akun lain.
Gambar  2. Indicator Aktor Berpengaruh dengan software gephi 0.10.1
Indikator  untuk  mengidentifikasi  aktor yang  berpengaruh  adalah  melalui  perbandingan jumlah indegree yang  lebih  besar  daripada  nilai outdegree . Nodes atau  aktor  yang  memiliki  nilai indegree centrality yang  tinggi  menunjukkan bahwa  aktor  tersebut  sering  disebut,  di- retweet , atau di- reply oleh pengguna lain. Di sisi lain, nilai
outdegree centrality pada nodes atau  aktor menunjukkan  bahwa  aktor  tersebut  sering melakukan mention , retweet ,  atau reply pada unggahan tweet pengguna lain. Aktor-aktor dengan nilai outdegree  centrality yang  tinggi  adalah pengguna aktif di media sosial Twitter, meskipun tidak berarti mereka selalu mengunggah tweet -nya sendiri. Berikut tabel indikator aktor berpengaruh berdasarkan degree , indegree dan outdegree .
Tabel 3. Indikator Aktor dengan software gephi
0.10.1 N o Aktor Degr ee Indegr ee Outdegr ee 1  Starfess 833 833 0 2  tanyarlfes 65 65 0 3  nangkagembo k 60 60 0 4  qianlalisa 48 48 0 5  nanabunnyyy _10 44 44 0 6  tanyakanrl 40 40 0 7  xiclobenzene 33 32 1 8  rizkatnl 27 26 1 9  bojojaehyun 25 3 22 10  cheesyy73 22 22 0
Berdasarkan tabel 3, terdapat 10 aktor  yang menunjukkan  nilai indegree  centrality tertinggi. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  aktor-aktor  tersebut sering  disebut, diretweet ,  atau  di- reply oleh penggemar  K-Pop.  Aktor-aktor  dengan  nilai
outdegree centrality yang  tinggi  menunjukkan bahwa aktor-aktor tersebut aktif dalam memberikan mention,  retweet,  atau  reply pada unggahan tweet dengan kata kunci ”K-Popers” atau ”K-Pop”.

## PEMBAHASAN
Pada  penelitian  analisis  jaringan  dengan kata  kunci  ”K-Popers”  menggunakan  indikator untuk  mengidentifikasi  aktor  yang  berpengaruh dalam  interaksi  di  media  sosial Twitter.  Indikator tersebut  meliputi  perbandingan  antara  jumlah indegree yang lebih besar daripada nilai outdegree . Indegree mengacu  pada  jumlah  interaksi  yang diterima oleh aktor, sedangkan outdegree mengacu pada  jumlah  interaksi  yang  dilakukan  oleh  aktor terhadap penggemar K-Pop.
Hasil  penelitian  menggunakan  software gephi 0.10.0  didapatkan  bahwa  aktor  "Starfeiss" menunjukkan nilai degree , indegree , dan outdegree yang  tinggi,  yaitu  833.  Ini  menunjukkan  bahwa aktor tersebut merupakan pengguna aktif di media sosial Twitter yang menerima banyak interaksi dari penggemar K-Pop. Aktor lain seperti "tanyarlfeis," "nangkageimboik," "qianlalisa," dan "nanabunnyyy_10"  juga  menunjukkan  nilai indegree yang tinggi, menunjukkan bahwa mereka memiliki pengaruh yang signifikan dalam interaksi terkait  K-Pop  di  twitter.  Selain  itu,  terdapat  juga beberapa aktor dengan nilai outdegree yang tinggi, seperti  "boijoijaeihyun"  dengan  nilai outdegree sebesar 22.
Dengan  menggunakan  perangkat  lunak Gephi ,  terlihat  dan  ter-analisa  pola  interaksi penggemar  K-Pop  antara  aktor-aktor  tersebut dengan lebih rinci. Analisis jaringan sosial seperti memahami  bagaimana  penggemar  K-Pop  dan pengguna  lain  menggunakan  media  sosial  untuk berinteraksi dan bertukar informasi mengenai topik K-Pop.
Ditemukan nya kohesivitas dalam jaringan dalam  pola  interaksi  roda  yang  rendah,  karena individu di dalam komponen tidak saling mengenal satu sama lain untuk meimbangun hubungan lebih lanjut  antara  individu-individu.  Mendorong interaksi  dua  arah  seperti  pola  interaksi  dalam jaringan  #K-Popers  cenderung  bersifat  satu  arah, penting untuk mendorong interaksi dua arah antara pengguna. Hal ini dapat meningkatkan keterlibatan dan partisipasi dalam jaringan dan mengidentifikasi aktor yang berpengaruh berdasarkan  analisis degree  centrality ,  aktoir- aktoir seperti @starfeiss, @tanyarlfeis, @nangkageimboik,  dan  lainnya  memiliki  tingkat popularitas yang tinggi dalam menyebarkan topik #K-Popers.  Hasil  dari  identifikasi  aktor-aktor  ini dapat membantu dalam memahami dan mengelola jaringan komunikasi dengan lebih efektif.
Analisis  jaringan  sosial  melalui  Gephi memperlihatkan pola interaksi penggemar K-Pop, dan  penting  untuk  dicatat  bahwa  ditemukan kohesivitas  dalam  jaringan  dengan  pola  interaksi roda yang rendah. Hal ini dapat dijelaskan dengan rendahnya  interaksi  antar  individu  di  dalam komponen,  mungkin  karena  kurangnya  saling

## ANALISIS JARINGAN TWITTER PADA INTERAKSI PENGGEMAR K-POP MENGGUNAKAN PENDEKATAN SOCIAL NETWORK ANALYTIC
mengenal satu sama lain. Mendorong interaksi dua arah  menjadi  penting,  dan  temuan  ini  sejalan dengan  teori  media  sosial  yang  menekankan pentingnya  keterlibatan  dan  partisipasi  dalam membangun jaringan komunikasi yang efektif.
Argumentasi  penelitian  didukung  oleh temuan-temuan  data,  seperti  nilai  tinggi  pada degree,  indegree,  dan  outdegree,  serta  pola interaksi  yang  teramati.  Teori-teori  media  sosial, seperti  teori  keterlibatan  dan  partisipasi, mendukung  interpretasi  bahwa  interaksi  dua  arah dapat  meningkatkan  kohesivitas  dalam  jaringan dan  mengidentifikasi  aktor  yang  berpengaruh. Dengan  demikian,  hasil  identifikasi  aktor-aktor tersebut  dapat  memberikan  wawasan  dalam memahami dan mengelola jaringan komunikasi di dunia maya yang dipengaruhi oleh topik K-Pop.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan  yang  telah  dijelaskan,  maka  peneliti menarik  kesimpulan  bahwa  penelitian  ini memberikan  wawasan  yang  berharga  tentang bagaimana  komunitas  penggemar  terbentuk, bagaimana  informasi  dan  konten  terkait  K-pop tersebar,  dan  bagaimana  pengaruh  antara penggemar  saling  berinteraksi.  Dalam  penelitian ini, ditemukan bahwa penggemar K-pop di Twitter membentuk komunitas yang kuat dan aktif dalam berinteraksi,  seperti  mengomentari  performa, membagikan  berita,  mengorganisir  acara,  dan saling mendukung.
Memberikan pemahaman tentang bagaimana kehadiran penggemar K-pop di  media sosial,  khususnya  Twitter,  dapat  membentuk budaya  populer  dan  memengaruhi  industri  musik Korea.  Melalui  analisis  jaringan,  penelitian  ini mengidentifikasi  kelompok-kelompok  penggemar yang  saling  terhubung  dan  menganalisis  jaringan yang dominan di antara penggemar K-Pop.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Twitter sebagai platform media sosial memberikan sarana  interaksi  dan  berbagi  pendapat  bagi penggemar  K-pop.  Namun,  interaksi  antara penggemar  K-pop  di  Twitter  juga  seringkali dipenuhi  dengan  komentar  negatif  dan  konflik antara  pengguna  dengan  pendapat  yang  berbeda mengenai K-pop. Hal ini menunjukkan kompleksitas  dalam  analisis  jaringan  dan memengaruhi citra penggemar K-pop.
Social Network Analysis (SNA) merupakan sebagai metode untuk mengukur struktur jaringan sosial dan hubungan antara individu atau kelompok dalam  konteks  media  sosial  dan  budaya  populer. Dengan  menerapkan  SNA,  penelitian  ini  dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang pola  interaksi,  hubungan  antara  penggemar,  dan pengaruh mereka dalam komunitas penggemar K- pop di Twitter.
Penelitian  ini  memiliki  implikasi  penting bagi praktisi industri musik Korea dan pengambil keputusan  dalam  memahami  peran  media  sosial dan  pengaruh  penggemar  dalam  mempromosikan dan membangun citra K-pop.

## DAFTAR PUSTAKA
Bakry,  G.  N.  (2020).  STRUKTUR  JARINGAN PENGGUNA  TWITTER  DENGAN  TAGAR #BANDUNGLAWANCOVID19. Jurnal Komunikasi Global , 2614-218X.
Barnes,  E.  K.  (2017).  Key  players  in  conservation diffusion:  Using  social  network  analysis  to identify  critical  injection  points. Journal Biological Conservation, 210 , 222-232.
Budi Susanto, H. L. (2012). Penerapan Social Network Analysis  dalam  Penentuan  Centrality  Studi Kasus  Social  Network  Twitter. Jurnal Informatika .
Carrington,  J.  S.  (2011).  Analyzing  Affiliation Networks.  In  The  SAGE. London:  SAGE Publications , 417.
Duan,  Y.  W.  (den  03  January  2015).  Social  network analysis of international scientific collaboration on psychiatry research. International Journal of Mental Health System , Vol. 9 No. 1.
Emil  Gatial,  Z.  B.  (2005).  Focused  Web  Crawling Mechanism based on Page Relevance. Institute of Informatics Slovak Academy of Science .
Eriyanto.  (2014). Analisis  Jaringan  Komunikasi (Pertama). Jakarta: Prenada Media Group.
Gray,  J.,  Sandyoss,  C.,  &  Harrington,  C.  L.  (2007).
Fandom:  Identities  And  Communities  In  A Mediated  World. New  York:  New  York
University Press.
Kadewandana, A.  S.  (2018).  Hubungan  Parasosial  di Media  Sosial:  Studi  Pada  Fandom  Army  di
Twitter. Journal of Strategic Communication, 8 No 1 , 45-48.
Lyonly  Tomasoa,  A.  I.  (2018).  EKSTRAKSI KNOWLEDGE  TENTANG  PENYEBARAN #RATNAMILIKSIAPA  PADA  JEJARING SOSIAL  (TWITTER)  MENGGUNAKAN SOCIAL  NETWORK  ANALYSIS  (SNA)  . Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , 677-686.
M Aulia Akbar, M. A. (2022). ANALISIS STRUKTUR JARINGAN KOMUNIKASI #SEAGAMES2022 DI TWITTER MENGGUNAKAN  PENDEKATAN  SOCIAL
NETWORK  ANALYSIS  (SNA)  . JURNAL STUDI  KOMUNIKASI  DAN  MEDIA ,  Vol.  26
No. 1 (Januari – Juni 2022) Hal : 1 - 16.
M Aulia Akbar, M. A. (2022). NALISIS STRUKTUR JARINGAN KOMUNIKASI #SEAGAMES2022 DI TWITTER

## MENGGUNAKAN  PENDEKATAN  SOCIAL
NETWORK  ANALYSIS  (SNA). JURNAL STUDI  KOMUNIKASI  DAN  MEDIA ,  Vol.  26 No. 1 (Januari – Juni 2022) Hal : 1 - 16.
Santiyuda, P. C., Purnawan, N. R., & N. M. ( Januari 2023).  Kampanye  #Berkaingembira  Dalam Membangun  Kesadaran  Generasi  Z  Akan Budaya  Berkain. Jurnal  Communio  :  Jurnal
Ilmu Komunikasi, Volume 12 , 1-12.
Soekanto, S. (2013). Sosiologi Suatu Pengantar.
Tuhana,  V.  E.,  Daga,  L.  L., Aslam,  M.,  Lada,  H.,  & Edon,  J.  (July  2023).  Strategi  Digital  Public

## ANALISIS JARINGAN TWITTER PADA INTERAKSI PENGGEMAR K-POP MENGGUNAKAN PENDEKATAN SOCIAL
(FANI MAHARANI, SRI WAHYUNING ASTUTI)
Relations  Pemerintah  Kota  Kupang  Melalui Media Sosial . Strategi Digital Public Relations Pemerintah Kota Kupang Melalui Media Sosial
, 297-315.
Yuanita, S. (2012). Korean Wave: Dari K-Pop Hingga Tampil Gaya Ala Korea. Yogyakarta: IdeaTerra
Media Pustaka. .