## ANALISIS KESADARAN MASYARAKAT MENGENAI ISU STUNTING PADA TWITTER MENGGUNAKAN ANALISIS JEJARING SOSIAL
1 Ernastuti, 2 Sulistyo Puspitodjati *
3 D. L. Crispina Pardede, 4 Henny Widowati F. 1, 2, 3,4 Informatika, Universitas Gunadarma, 1, 2, 3, 4 Jl. Margonada Raya 100, Pondok Cina, Depok 16424, Jawa Barat
1 ernas@staff.gunadarma.ac.id, 2 sulistyo@staff.gunadarma.ac.id
3 pardede@staff.gunadarma.ac.id, 4 widowati@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Stunting, menurut WHO, merupakan masalah bagi suatu negara jika nilai prevelansinya di atas 20%. Nilai prevalensi Indonesia tahun 2020 adalah sebesar 21,6%, yang berarti masih di atas standar  nilai  prevalensi  stunting  WHO.  Pemerintah  sudah  merumuskan  dan  mengambil keputusan untuk memperkecil nilai stunting ini, salah satunya adalah meningkatkan masyarakat tentang bahaya stunting. Penelitian ini melakukan analisis tahap awal keterlibatan masyarakat tentang  bahaya  stunting,  yaitu  penelusuran  kesadaran  atas  isu  stunting.  Penelitian  dilakukan melalui pendekatan analisis jaringan sosial untuk melihat sejauh mana masyarakat sadar akan isu stunting melalui ukuran modularitas dan sentralitas jaringan sosial dengan me-scraping data media sosial Twitter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 48% data akun yang sadar akan isu stunting  dilihat  dari  percakapan  yang  berkenaan  dengan  stunting  dan  kata  terbanyak  yang muncul  dalam  percakapan.  Aktor  paling  berpengaruh  dalam  menyebarkan  informasi  terkait “stunting” pada penelitian ini yaitu Wakil Gubernur Jawa Tengah K. H. Taj Yasin Maimoen (Gus Yasin).
Kata Kunci : Analisa jaringan sosial, stunting, media sosial twitter, modularitas, sentralitas

## Abstract
Stunting,  according  to  WHO,  is  a  problem  for  a  country  if  the  prevalence  rate  is  above  20%. Indonesia's  prevalence rate  in  2022  is  21.6%,  which means  it  is still  above  the WHO  stunting prevalence  standard.  The  government  has  formulated  and  made  decisions  to  reduce  this prevalence rate  of stunting, one of which is to increase public awareness about the dangers of stunting.  This  study  conducted  an  analysis  of  the  early  stages  of  public  awareness  about  the dangers  of  stunting,  namely  exploring  awareness  of  the  issue  of  stunting.  The  research  was conducted using a social network analysis approach to see how far the public awareness of the stunting issue through the modularity and centrality of social networks by scraping Twitter social media data. The results of the study show that 48% of account data are aware of stunting issues seen from conversations related to stunting and the most words that appear in conversations. The most influential actor in disseminating information related to "stunting" in this study was Deputy Governor of Central Java K. H. Taj Yasin Maimoen (Gus Yasin).
Keywords : Social network analysis, stunting, social media twitter, modularity, centrality

## PENDAHULUAN
Stunting dipadankan  dengan  istilah bahasa  Indonesia  sebagai  kerdil.  Secara umum, stunting adalah kondisi yang  merujuk
pada  akibat  gizi  buruk,  baik  sewaktu  anak dalam rahim maupun ketika anak masih pada usia  dini,  atau  bawah  lima  tahun  (balita).
Anak-anak yang menderita stunting berkemungkinan  tidak  pernah  akan  mencapai
pertumbuhan  tinggi  badan  normal,  dan begitupun pertumbuhan otak mereka. Bahkan, mereka  diperkirakan  tidak  dapat  mencapai pengembangan potensi kognitif penuh mereka. M ereka dapat menghadapi kesulitan belajar di sekolah, berpenghasilan kurang sebagai orang dewasa,  dan  menghadapi  hambatan  untuk berpartisipasi dalam komunitas [1 – 3].
Prevalensi stunting Indonesia  cukup mengkhawatirkan,  pada  tahun  2017,  yaitu mencapai  36,4%,  yang  menjadikan  Indonesia menempati posisi ketiga dunia untuk masalah stunting ,  dan  tertinggi  di  Asia.  Berkat  usaha pemerintah, pada 2022 angka stunting Indonesia mengalami  penurunan  yaitu  menjadi  21,6% [4].  Hal  ini  dianggap  tetap  mengkawatirkan, karena  masih  di  atas  batas  ketetapan  WHO, yaitu  20%,  dan  ada  beberapa  propinsi  yang angka stunting masih di atas 30% [5].
Tingginya  angka stunting dapat  meng- hambat pertumbuhan ekonomi, meningkatkan kemiskinan,  dan  memperlebar  ketimpangan, dan  dapat  membuat  negara  tidak  mampu bersaing menghadapi tantangan global di masa depan  [6].  Pemerintah  melalui Bidang Koordinasi  Sumber  Daya  Alam  dan  Jasa Kemenkomaritim,  menyatakan stunting harus menjadi  isu  nasional.  Masyarakat  harus diingatkan  secara  berkala  tentang  bahaya stunting [7,  8].  Penyadaran  masyarakat  atas bahaya stunting termasuk dalam pilar 2 dari 5 pilar  penanganan stunting yang  merupakan rumusan kebijakan pemerintah [8].
Penelitian mengenai stunting di Indonesia  sudah  banyak,  termasuk  perlunya
kesadaran  masyarakat  mengenai  isu stunting . Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa sosialisasi  perlu  ditingkatkan  [9],  partisipasi masyarakat belum optimal [10], atau partisipasi  masyarakat  masih  rendah  [11]. Terdapat  juga  penelitian  yang  menyatakan proses kolaborasi yang melibatkan masyarakat dan sektor swasta dalam penanganan stunting berjalan  dengan  cukup  baik  [12].  Namun semua  penelitian  tersebut  bersifat  lokal  pada desa tertentu dan melalui pendekatan kualitatif deskriptif.
Berbeda  dengan  penelitian  tersebut  di atas,  sebagai  awal  pengamatan  keterlibatan masyarakat, maka penelitian ini ingin melihat sejauh  mana  kesadaran  masyarakat  secara nasional  dengan  pendekatan  analisis  jejaring sosial  ( social  network  analysis ).  Pendekatan analisis  jejaring  sosial , untuk  menelusuri kesadaran (awareness )  masalah stunting , melalui  percakapan  pada  media  sosial,  dan siapa  yang  paling  berpengaruh  mengajak masyarakat dalam kesadaran bahaya tingginya tingkat stunting di  Indonesia,  dan  topik  apa saja  yang  dibicarakan  berkenaan  dengan stunting .  Analisis  jejaring  sosial  adalah  ilmu yang digunakan untuk mengekstrak pengetahuan dari jejaring sosial, atau jejaring secara  umum.  Jejaring  dianalisis  didasarkan pada teori  graf,  yang  terbentuk  antara simpul dan ruas antar simpul [13]. Media sosial yang digunakan adalah Twitter, dengan pengguna di Indonesia mencapai 18,45 juta pada 2022 [14]. Banyaknya  pengguna  Twitter,  diharapkan mewakili cakupan nasional penelitian ini.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  simpul berupa orang yang saling bertukar komunikasi dengan  orang  lain,  dengan  ruas  berupa komunikasi yang terjalin antar orang tersebut. Pada Twitter, simpul adalah pengguna Twitter, kemudian ruas berupa tweet , reply , dan retweet antar pengguna. Jejaring yang terbentuk untuk penelitian  ini  adalah  hasil scraping data Twitter  dari  20  September  2022  sampai  24 September  2022,  menggunakan  kata  kunci “ stunting ”.  Terhadap  data  yang  berupa  teks tersebut  dilakukan  pemrosesan  teks,  dan analisis  jejaring  sosial  dengan  menghitung parameter modularitas dan sentralitas jaringan, sebagaimana bagan pada Gambar 1.
Data  teks  dari  Twitter  digunakan untuk  membentuk  data  graf.  Kemudian
berdasarkan data graf yang diperoleh, analisis jejaring  sosial  dilakukan  melalui  hasil perhitungan  parameter  jejaring.  Parameter yang dihitung adalah:
1. Modularity , dihitung menggunakan Persamaan  (1)  untuk  mengidentifikasi komunitas di dalam graf.
𝑄 = 1 2𝑚 ∑ (𝑎 𝑖𝑗 − 𝑘 𝑖 𝑘 𝑗 2𝑚 ) 𝛿(𝑐 𝑖 , 𝑐 𝑗 ) 𝑖,𝑗 (1)
di mana m menunjukkan banyaknya ruas, k i adalah derajat simpul, a i j adalah elemen ij pada  matriks  ajasensi,  yaitu  menunjukkan banyaknya ruas antara simpul i dan j ,  ( c i , c j )  adalah  fungsi  delta  Kronecker c i , c j . Penentuan optimal modul dalam graf dalam penelitian  ini  menggunakan  algoritma Louvain  [15,16].    Nilai  0,3  digunakan untuk  indikator  adanya  komunitas  dalam jaringan [17].
Scraping Twitter
Proses Teks Membuat data jejaring Menghitung parameter jejaring Analisis jejaring Word cloud Analisis teks
Gambar 1. Tahapan Penelitian
2. Degree centrality
dihitung untuk menentukan  banyak  relasi  yang  dipunyai individu (Persamaan 2).
𝑘 𝑖 = ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 , 𝑖 < 0 < 𝑛 (2)
di mana a ij adalah elemen ij pada matriks ajasensi.
3. Betweenness centrality digunakan
mengukur sejauh mana sebuah simpul terletak di antara simpul lain dalam jaringan dan dapat dihitung sebagai persentase jalur terpendek yang melewati simpul tersebut. Rumusnya disajikan dalam Persamaan (3).
𝑏 𝑣 = ∑ 𝜎 𝑠𝑡 (𝑣) 𝜎 𝑠𝑡 𝑠,𝑡∈𝑉(𝐺)\𝑣 (3)
di  mana  st adalah  banyaknya path terpendek  antara  simpul s dan t dan  st ( v ) adalah  banyaknya path terpendek  yang melalui simpul v.
4. Closeness  centrality digunakan  untuk ukuran  rata-rata  aktor  dalam  jaringan melalui  menentukan  berapa  lama  suatu simpul  dapat  mencapai  simpul  lain, dihitung  dengan  rumus  rata-rata  panjang path dari satu simpul ke simpul lain dalam jejaring, yaitu:
𝐶𝑙 𝑣 = 𝑛−1 ∑ 𝑑(𝑢,𝑣) 𝑢∈𝑉(𝐺)\𝑣 (4)
di mana n banyaknya simpul dan d ( u , v ) adalah path terpendek antara simpul u dan v 5. Eigenvector  centrality digunakan  untuk mengukur kepentingan  sebuah  simpul relatif  terhadap  seberapa  penting  simpul tetangganya,  sehingga  dapat  diperoleh
aktor  yang paling  berpengaruh. Eigenvector centrality dihitung menggunakan Persamaan (5):
𝑐 𝑖 = 𝜆 −1 ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑗 𝑐 𝑗 (5)
dimana  adalah eigenvalue terbesar  dari matriks ajasensi A .
Penelitian juga melakukan pemrosesan cuitan teks dari data Twitter yang diperoleh, yaitu menggunakan fungsi-fungsi berikut [18]:
1. Case folding untuk menyeragamkan penggunaan huruf kecil di dalam teks. 2. Tokenizing yang merupakan proses penentuan  kata  yang  menyusun  kalimat menggunakan spasi sebagai acuan pemisah antar kata yang membentuk kalimat.
3. Cleaning untuk  menghilangkan  simbol yang  bukan  teks  atau  bukan  bagian  dari kalimat, seperti hashta g (#), mention (@),
serta link (http atau www)
4. Stopword  removal untuk  menghilangkan kata  umum  yang  tidak  memberikan informasi  penting,  seperti  kata  ganti penunjuk, kata penghubung, dan sebagainya
5. Stemming dilakukan  untuk  menentukan kata dasar dari setiap kata yang membentuk kalimat.  S temming yang  dilakukan  pada penelitian  ini  menggunakan stemming untuk  Bahasa  Indonesia  dari  Nazief- Adriani [19, 20].
6. Wordcloud dalam  penelitian  dilakukan untuk untuk menghitung jumlah setiap kata yang  muncul,  dalam  rangka  memudahkan deskripsi kata yang terlibat yang berkenaan dengan cuitan stunting.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pemrosesan Teks
Data hasil s craping Twitter
menggunakan  Netlytic  di- import ke  dalam
format csv. Beberapa baris awal dari 2500 data yang diperoleh, dapat dilihat pada Gambar 2. Terlihat  pada  Gambar  2,  fitur  data  cuitan ( tweet ), akun yang mencuit, dan waktu cuitan disampaikan.
Tabel 1. Contoh Data Tweets Akun Created Text Retweet Count PanglimaSGN 9/21/2022 2:31:35 AM Stunting tidak hanya terkait kesehatan dan asupan gizi balita 1.000 hari setelah lahir, tetapi juga menyangkut lingkungan. #GusYasin #PanglimaSGN #SantriGayengNusantara 24 wiskhy_Ac 9/22/2022 10:00:57 PM Gus Yasin - stunting tidak hanya terkait kesehatan dan asupan gizi balita 1.000 hari setelah lahir, tetapi juga menyangkut lingkungan. #GusYasin #PanglimaSGN #SantriGayengNusantara #SGNBAIZ #WagubJateng #TajYasinMZ @TajYasinMZ 22 NasrulohYusuf 9/24/2022 11:30:24 AM Kepada Ma’ruf Amin, Gus Yasin Sebut Jateng Terus Gencarkan Pencegahan Stunting https://t.co/NeMZRZR2dW #SANTRIGAYENGNUSANTARA #panglimasantrigayeng #TajyasinMz #Wagubjateng #GusYasin 9 MNurroisNurrois  9/21/2022 7:14:41 AM Percepatan Konvergensi Stunting Berbasis Desa Dan Pentingnya Pembentukan RDS. #DanaDesa #UntukDesa #RembugStunting #UrgensiRDS  @jokowi  @halimiskandarnu @Ari_Asharie @Winartono113 @Hendri_74_HKH @hendrokj1 @arifinzainul86 @ical74 @estip3md #TPPMalang #TPPNgantang https://t.co/oUlp3psRFA 10 Gambar 2. Contoh Data Hasil Scraping Twitter
Akun Created Text Retweet Count noer_its 9/22/2022 11:34:08 PM #TajYasin #panglimasantrigayeng #WagubJateng #SantriGayengNusantara Laporkan Gerak Cepat Jateng Tangani Stunting kepada Wapres https://t.co/MhYtOet6Vs 22 Tabel 2. Contoh Hasil Case Folding Data Tweets No. Teks
1 stunting tidak hanya terkait kesehatan dan asupan gizi balita 1.000 hari setelah lahir, tetapi juga menyangkut lingkungan.  #gusyasin #panglimasgn #santrigayengnusantara
2 gus yasin - stunting tidak hanya terkait kesehatan dan asupan gizi balita 1.000 hari setelah lahir, tetapi juga menyangkut lingkungan. #gusyasin #panglimasgn #santrigayengnusantara #sgnbaiz #wagubjateng #tajyasinmz @tajyasinmz
3 kepada ma’ruf amin, gus yasin sebut jateng terus gencarkan pencegahan stunting https://t.co/nemzrzr2dw #santrigayengnusantara  #panglimasantrigayeng #tajyasinmz #wagubjateng #gusyasin
4 percepatan konvergensi stunting berbasis desa dan pentingnya pembentukan rds. #danadesa #untukdesa #rembugstunting #urgensirds  @jokowi  @halimiskandarnu @ari_asharie @winartono113 @hendri_74_hkh @hendrokj1 @arifinzainul86 @ical74 @estip3md #tppMalang #tppngantang https://t.co/oulp3psrfa
5 #tajyasin #panglimasantrigayeng #wagubjateng #santrigayengnusantara laporkan gerak cepat jateng tangani stunting kepada wapres https://t.co/mhytoet6vs
Tabel 3. Contoh Hasil Cleaning Data Tweets
No. Teks
1 stunting tidak hanya terkait kesehatan dan asupan gizi balita hari setelah lahir tetapi juga menyangkut lingkungan
2 gus yasin stunting tidak hanya terkait kesehatan dan asupan gizi balita hari setelah lahir tetapi juga menyangkut lingkungan
3 kepada maruf amin gus yasin sebut jateng terus gencarkan pencegahan stunting
4 percepatan konvergensi stunting berbasis desa dan pentingnya pembentukan rds
5 laporkan gerak cepat jateng tangani stunting kepada wapres
Tabel 1 menunjukkan 5 data contoh data cuitan  dengan  hanya  mengambil  fitur  akun, waktu  cuit,  dan  teks  yang  disampaikan  dan jumlah retweet .
Teks cuitan kemudian diproses, dimulai dengan  melakukan case  folding ,  yaitu mengganti huruf kapital menjadi huruf kecil,
sebagaimana terlihat pada Tabel 2.
Proses teks selanjutnya adalah cleaning untuk  menghilangkan hashtag , mention ,  dan url,  sehingga  teks  menjadi  sebagaimana contoh dalam Tabel 3.
Stemming dilakukan  setelah cleaning , dengan contoh hasil sebagaimana pada Tabel 4.
Tabel 4. Contoh Hasil Stemming Data Tweets No. Teks
1 stunting tidak hanya kait sehat dan asupan gizi balita hari setelah lahir tetapi juga sangkut lingkung
2 gus yasin stunting tidak hanya kait sehat dan asupan gizi balita hari setelah lahir tetapi juga sangkut lingkung
3 kepada maruf amin gus yasin sebut jateng terus gencar cegah stunting
4 cepat konvergensi stunting basis desa dan penting bentuk rds
5 lapor gerak cepat jateng tangani stunting kepada wapres
Tabel 5. Contoh Hasil Stop Word Removal Data Tweets No. Text 1 stunting kait sehat asupan gizi balita lahir sangkut lingkung
2 gus yasin stunting kait sehat asupan gizi balita lahir sangkut lingkung
3 maruf amin gus yasin jateng gencar cegah stunting
4 cepat konvergensi stunting basis desa bentuk rds
5 lapor gerak cepat jateng tangani stunting wapres
Tabel 6. Contoh Hasil Tokenizing Data Tweets No. Text
1 [“stunting”, “kait”, “sehat”, “asupan”, “gizi”, “balita”, “lahir”, “sangkut”, “lingkung”]
2 [“gus”, “yasin”, “stunting”, “kait”, “sehat”, “asupan”, “gizi”, “balita”, “lahir”, “sangkut”, “lingkung”]
3 [“maruf”, “amin”, “gus”, “yasin”, “jateng”, “gencar”, “cegah”, “stunting”]
4 [“cepat”, “konvergensi”, “stunting”, “basis”, “desa”, “bentuk”, “rds”]
5 [“lapor”, “gerak”, “cepat”, “jateng”, “tangani”, “stunting”, “wapres”]
Sebelum melakukan penghitungan frekuensi  setiap  kata  yang  muncul,  maka dilakukan  proses stop  word  removal terlebih dahulu, sebagai contoh hasil dapat dilihat pada Tabel 5, dan sesudahnya dilakukan tokenizing untuk  memunculkan  kata  yang  membentuk kalimat  dan  contoh  hasil  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Hasil dari tokenizing , frekuensi tiap kata yang  ada  dihitung  dan  divisualkan  melalui word  cloud .  Gambar  3(a)  menunjukkan  hasil penghitungan frekuensi setiap kata. Tiga kata yang  sering  muncul  adalah  “angka”,  “cegah”
dan “anak”, kelompok kata yang kerap muncul setelahnya  adalah  “jateng”,  kemudian  diikuti dengan  kata  “gizi”,  dan  kelompok  kata “turun”,  “jawa”,  “sehat”,  dan  “program”. Visualisasi  frekuensi  kata  yang  berkenaan dengan stunting dalam  bentuk word  cloud dapat  dilihat  pada  Gambar  3(b).  Kelompok kata  yang  sering  muncul  ini,  walau  masih perlu analisa selanjutnya untuk menunjukkan topik  dan  semantik  berkenaan  dengan  kata tersebut,  dapat  menunjukkan  perbincangan akun  dalam  jejaring  sadar  dengan  isu stunting.
(a) Frekuensi Kata (b) Word Cloud
Gambar 3. Visualisasi Frekuensi Kata dalam Cuitan Stuntin g pada Twitter

## B. Analisis Jejaring Sosial
Data  jejaring  pada  penelitian  ini, menggunakan bentuk edge list yang merupakan sebuah list atau array yang terdiri dari  sekumpulan  ruas  (interaksi).  Perangkat yang  digunakan  untuk  analisis  jejaring  sosial adalah  Gephi  Versi  0.9.3.  Jenis  graf  yang digunakan pada penelitian ini yaitu graf tidak berarah  ( undirected  graph ).  Dari  2500  data tweet dengan  kata  kunci stunting ,  didapatkan jumlah  simpul  sebanyak  391  dan  ruas sebanyak 808. Hal tersebut berarti terdapat 391 akun dan 808 interaksi.
Graf  jejaring  yang  terbentuk  dihitung modularitasnya,  dan  diperoleh  nilai  sebesar 0,475.  Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa jaringan  mengenai  tanggapan  masyarakat terkait  stunting  memiliki  struktur  komunitas yang  baik.  Untuk  mengetahui  aktor  yang berpengaruh  pada  sebuah  komunitas,  perlu diketahui  sentralitas  aktor. Betweenness
centrality digunakan untuk menghitung seberapa  sering  sebuah  simpul  dilewati  oleh simpul  lain  untuk  menuju  ke  sebuah  simpul tertentu di dalam jaringan. Nilai ini berfungsi untuk  menentukan  peran  aktor  yang  menjadi jembatan  penghubung  interaksi  di  dalam jaringan.  Lima  (5)  besar  pertama  dari  nilai hasil  penghitungan betweenness  centrality dapat dilihat pada Tabel 7.
Terlihat pada Tabel 7, di antara sebagian besar  simpul  yang  memiliki  nilai  tertinggi, akun PanglimaSGN memiliki centrality paling tinggi  (0.026658).  Angka  tersebut  menunjuk- kan bahwa PanglimaSGN adalah simpul yang berperan atas perpindahan informasi ke bagian lain  yang  ada  dalam  jaringan.  Dengan  kata lain, ia merupakan simpul yang paling efektif dalam  menghubungkan  komunitas-komunitas yang  terdapat  dalam  jaringan.  Gambar  4 merupakan  visualisasi betweenness  centrality pada jaringan yang terbentuk.
Tabel 7. Simpul dengan Nilai Betweenness Centrality Tertinggi Akun Twitter (Simpul) Betweeness Centrality Deskripsi Akun PanglimaSGN 0.026658 Panglima  Santri  Gayeng  Nusantara  adalah  organisasi yang  dipimpin  oleh  wakil  gubernur  Jawa  Tengah  Taj Yasin Maimoen (Gus Yasin). MNurroisNurrois 0.016016 Sebuah akun yang bergabung pada Desember 2021 dan memiliki pengikut sebanyak 508. Ia merupakan seorang pemerhati  politik  yang  mendukung  partai  kebangkitan bangsa. NasrulohYusuf 0.012238 Sebuah akun yang bergabung pada September 2022 yang membahas tentang isu-isu terkini di Jawa Tengah. wiskhy_Ac 0.008928 Sebuah  akun  yang  bergabung  pada  Oktober  2019  yang membahas tentang stunting di Jawa Tengah. kominfo_jtg 0.007738 Sebuah  akun  resmi  dinas  Kominfo  Prov.Jateng  yang memiliki pengikut sebanyak 61.300.
Gambar 4. Visualisasi Betweenness Centrality
Kedekatan antara sebuah simpul dengan simpul lainnya dapat diketahui dengan meng- hitung closeness  centrality .  Pada  dasarnya closeness  centrality menunjukkan jarak  rata- rata antara simpul dengan semua simpul yang lain  di  jaringan.  Semakin  dekat,  semakin terhubung orang tersebut dengan lainnya. Pada jaringan  yang  dianalisis,  ditemukan  sepuluh akun closeness  centrality yang  mempunyai
nilai terbesar  yaitu  1.   Simpul  yang  memiliki nilai closeness centrality tertinggi diantaranya adalah MediaKomando, theowl169, cania_citta, republikaonline,  masnafik,  BeritaInfoViral, InfoSOLSEL,  BadanPangan,  IndonesiaBaikId, dan usaidindonesia. Dengan demikian, simpul tersebut  merupakan  simpul  yang  tergolong cepat  dalam  mengakses  informasi.  Tabel  8 menunjukkan 5 dari 10 akun tersebut.
Tabel 8. Simpul Dengan Nilai Closeness Centrality Tertinggi 1 Akun Twitter Deskripsi Akun MediaKomando Sebuah akun yang bergabung pada Februari 2020 yang memiliki pengikut sebanyak  5.911.  Akun  Komando  Bhayangkara  adalah  media  informasi terkait TNI & POLRI. theowl168 Sebuah  akun  yang  bergabung  pada  Maret  2015  yang  memiliki  pengikut sebanyak 3.300 dan membahas isu-isu terkini. cania_citta Sebuah akun yang memiliki pengikut sebanyak 144.600. Akun cania_citta mempromosikan  penggunaan  rasionalitas  dan  pola  pikir  ilmiah  dalam kehidupan sehari-hari. republikaonline Sebuah  akun  resmi  berisi  konten  berita  terkini  yang  bergabung  pada Februari 2009 dan memiliki pengikut sebanyak 1.8 juta
Masnafik
Sebuah akun yang bergabung pada Februari 2010 yang memiliki pengikut sebanyak  696.  Akun  masnafik  berisikan  konten  tentang  SDGs  (the  2030 Agenda for Sustainable Development) Tabel 9. Simpul Dengan Nilai Degree Centrality Tertinggi Akun Twitter (Simpul) Degree Centrality Deskripsi Akun PanglimaSGN 53 Panglima Santri Gayeng Nusantara adalah organisasi yang dipimpin  oleh  wakil  gubernur  Jawa  Tengah  Taj  Yasin Maimoen (Gus Yasin) wiskhy_Ac 40 Sebuah  akun  yang  bergabung  pada  Oktober  2019  yang membahas tentang stunting di Jawa Tengah. NasrulohYusuf 36 Sebuah  akun  yang  bergabung  pada  September  2022  yang membahas tentang isu-isu terkini di Jawa Tengah. MNurroisNurrois 31 Sebuah  akun  yang  bergabung  pada  Desember  2021  dan memiliki  pengikut  sebanyak  508.  Ia  merupakan  seorang pemerhati  politik  yang  mendukung  partai  kebangkitan bangsa. noer_its 30 Sebuah  akun  yang  bergabung  pada  November  2021  yang mendukung organisasi SGN. Degree centrality dihitung untuk menunjukkan  jumlah  koneksi  atau  interaksi yang dimiliki oleh sebuah simpul . Akun (simpul) dengan 5 nilai terbesar degree centrality dapat dilihat  pada  Tabel  9.  Akun  PanglimaSGN memiliki nilai degree centrality tertinggi (53).
Penghitungan  e igenvector  centrality menunjukkan  lima  simpul  (akun)  yang memiliki nilai tertinggi adalah NasrulohYusuf (1),  Panglima  SGN  (0.996555),  wiskhy_Ac
(0.924809), persegi13 (0.81262), dan noer_its (0.804513)  (Tabel  10).  Nilai eigenvector centrality tertinggi  yang  dimiliki  oleh  akun Nasruloh  Yusuf    menunjukkan  bahwa  ia merupakan  simpul  yang  berpengaruh  dalam menyebarkan  informasi.  Selain  itu,  ia dikelilingi  oleh  simpul-simpul  yang  memiliki banyak  relasi  yang  membuatnya  dengan mudah  mendapatkan  informasi  dari  simpul- simpul tersebut.
Tabel 10. Simpul Dengan Nilai Eigenvector Centrality Tertinggi Akun Twitter Eigenvector Centrality Deskripsi Akun NasrulohYusuf 1.0 Sebuah akun yang bergabung pada September 2022 yang membahas tentang isu-isu terkini di Jawa Tengah. PanglimaSGN 0.996555 Panglima Santri Gayeng Nusantara adalah organisasi yang dipimpin  oleh  wakil  gubernur  jawa  tengah  Taj  Yasin Maimoen (Gus Yasin) wiskhy_Ac 0.924809 Sebuah  akun  yang  bergabung  pada  Oktober  2019  yang membahas tentang stunting di Jawa Tengah. persegi13 0.81262 Sebuah  akun  yang  bergabung  pada  Juli  2022  yang mendukung organisasi SGN. noer_its 0.804513 Sebuah akun yang bergabung pada November 2021 yang mendukung organisasi SGN.

## C. Identifikasi Profil Aktor Paling

## Berpengaruh
Berdasarkan  nilai centrality ,  akun PanglimaSGN adalah aktor yang berpengaruh dalam jaringan stunting di Twitter. K. H. Taj Yasin Maimoen, pemilik akun tersebut, adalah Wakil  Gubernur  Jawa  Tengah.  Beliau  adalah pengurus Organisasi Santri Gayeng Nusantara (SGN)  yang  merupakan  organisasi  sosial ekonomi yang bergerak dalam mensejahterakan masyarakat melalui bidang ekonomi, UMKM, dan bidang kesehatan. SGN  memiliki banyak program  yang  dapat  bersinergi  dengan pemerintah  di  daerah  untuk  kemajuan pembangunan. Salah  satu  cuitan  berkenaan dengan stunting yang  berisi  “Stunting  tidak hanya terkait kesehatan dan asupan gizi balita 1.000 hari setelah lahir, tetapi juga menyangkut lingkungan #GusYasin #PanglimaSGN
#SantriGayengNusantara ”  berhasil  mem- peroleh 24 retweet , dan 25 likes di Twitter.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan analisis jejaring sosial untuk menentukan nilai centrality pada Twitter telah
berhasil  dilakukan.  Pencarian  dengan  kata kunci  “ stunting ”  menghasilkan  391  simpul yang  saling  terhubung  dan  memiliki  jumlah ruas sebanyak 808 (48%). Hal ini menunjukkan  terdapat  48%  data  akun  yang sadar akan isu stunting dilihat dari percakapan yang  berkenaan  dengan  stunting  dan  kata terbanyak  yang  muncul  dalam  percakapan. Berdasarkan nilai parameter centrality ( degree, betweenness, closeness, eigenvector ), aktor paling berpengaruh dalam menyebarkan informasi terkait “ stunting ” dapat diidentifikasi.
Akun PanglimaSGN, yang dimiliki oleh Wakil Gubernur  Jawa  Tengah K.  H.  Taj  Yasin Maimoen  (Gus  Yasin), diidentifikasi  sebagai aktor  yang  berpengaruh  dalam  jaringan “ stunting ” di Twitter pada penelitian ini.
Hasil scraping data  twitter  pada  20 September 2022 sampai dengan 24 September 2022, memunculkan kata “jateng” dan “jawa” sebagai  kata  yang  dengan  frekuensi  teratas. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat kemungkinan penelitian untuk melihat jangkauan nasional belum terpenuhi. Jangkauan pada  kurun  waktu  tersebut  hanya  mencapai
masyarakat  Jawa  Tengah.  Penelitian  lebih lanjut  yang  menjangkau  masyarakat  secara nasional  dalam  kurun  waktu  yang  lebih panjang  dan  melalui  media  sosial  yang  lain, diperlukan untuk melihat kesadaran masyarakat secara nasional. Frekuensi terbanyak dari kata yang muncul dapat dijadikan kata kunci untuk topik  yang  mungkin  perlu  diperhatikan  lebih lanjut, baik oleh pemerintah maupun masyarakat umum.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] WHO, Reducing  Stunting  in  Children:
Equity  Considerations  for  Achieving The  Global  Nutrition  Targets  2025 , ISBN  978-92-4-151364-7,  Geneva: World  Health  Organization;  2018. Licence:  CC  BY-NC-SA  3.0  IGO. [Daring]. Available: https://apps.who.int/iris/bitstream/handl
e/10665/260202/9789241513647- eng.pdf. [Diakses:12 September 2022] [2] Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan (TNP2K), 100  Kabupaten/Kota  Prioritas  Untuk
Intervensi  Anak  Kerdil  (Stunting) , Sekretariat WaPres RI, 2017,  [Daring]. Available: https://www.tnp2k.go.id/images/upload s/downloads/Binder_Volume1.pdf.
[Diakses: 10 September, 2022] [3] UNICEF/WHO/WORLD BANK, Levels and Trends In Child Malnutrition , 2018, [Daring].
Available: https://apps.who.int/iris/bitstream/handl e/10665/331096/WHO-NMH-NHD-
18.9-eng.pdf.  [Diakses:  10  September,
2022]
[4] Humas  BKPK, Angka  Stunting  Tahun 2022  Turun  Menjadi  21,6  Persen ,  25
Januari  2023.  [Daring].  Available: https://www.badankebijakan.kemkes.g o.id/angka-stunting-tahun-2022-turun- menjadi  -216-persen/.  [Diakses:  28 Januari, 2023] [5] A. Firdaus, A. Salim, editor,
“Wamenkes:  12  Provinsi  Butuh Akselerasi  Dalam  Menurunkan  Kasus Stunting”. Antara ,  6  Desember  2022.
[Daring]. Available:
https://www.antaranews.com/berita/32
89295/wamenkes-12-provinsi-butuh- akselerasi-dalam-menurunkan-kasus- stunting, [Diakses: 12 Januari 2022] [6] Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan (TNP2K), The  policy  brief  entitled  Nutritional Inequality of Poor Children in Indonesia , TNP2K  Secretariat ,  June,
2019. [Daring]. Available: https://www.tnp2k.go.id/download/857 79PB_Nutritional%20Inequality%20of
%20Poor%20Children%20in%20Indon
esia.pdf. [Diakses 10 September, 2022]
[7] Anonim, Angka  Stunting  Turun  tapi Belum Standar WHO , [Daring].
Available:
https://kebijakankesehatanindonesia.net
/25-berita/berita/3802-angka-stunting- turun-tapi-belum-standar- who#:~:text=Organisasi%20Kesehatan %20Dunia%20(WHO)%20menempatk an,menurun%20hingga%2023%2C6%2 0persen, 2019. [Diakses: 4 Januari 2023]
[8] WHO, Reducing  Stunting  in  Children:
Equity Considerations for Achieving the Global  Nutrition  Targets  2025 ,  ISBN 978-92-4-151364-7,  Geneva:  World Health Organization; 2018. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO. [Daring]. Available: https://apps.who.int/iris/bitstream/handl
e/10665/260202/9789241513647- eng.pdf).  [Diakses:  12  September, 2022]
[9] Rahmawati,  D.  T.  R.  Bagata,  Raodah, U. Almah, M. I Azis, B. S. Zadi, D. A. Noormansyah,  S.  Khodijah,  M.  R.  Al Jauhariy,  M.  F.  Risyki,  dan  M.  S.  K. Putri, “Sosialisasi Pencegahan Stunting Untuk  Meningkatkan  Sumber  Daya Manusia Unggul”, Jurnal Pembelajaran Pemberdayaan  Masyarakat (JP2M),
Vol. 1, No. 2, 2020, [Daring]. Available: http://riset.unisma.ac.id/index.php/jp2 m/article/view/6512.
[10]   D.  Haryono,  L.  Marlina,  “Partisipasi
Masyarakat  Pada  Pencegahan  Stunting
Di Desa Singaparna Kecamatan
Singaparna  Kabupaten  Tasikmalaya”,
The Indonesian Journal of Politics and
Policy ,  e-ISSN:  2622-6251,  Vol.  3,
No.2, Desember 2021, [Daring].
Available: https://journal.unsika.ac.id/index.php/IJ PP. [Diakses: 4 Januari 2023]
[11]  N.  B.  Wati,  I.  Kania,  R.  A.  Purnawan,
dan  I.  Mufti ,  “ Partisipasi  Masyarakat Dalam Pencegahan Stunting di
Kabupaten  Garut”, Dinamika:  Jurnal Ilmiah  Ilmu  Administrasi  Negara ,  Vol 7,  No.  2,  2020.  [Daring].  Available: https://jurnal.unigal.ac.id/index.php/din amika/article/view/3647.  [Diakses:  4 Januari 2023]
[12]  Ipan,  H.  Purnamasari,  dan  E.  Priyanti,
“Collaborative  Governance  Dalam Penanganan Stunting”, Kinerja , pISSN:
1907-3011,  Vol.  18,  No.  3,  hal.  383- 392, 2021. [Daring]. Available: https://journal.feb.unmul.ac.id/index.ph
p/KINERJA/article/view/9665.
[Diakses:12 September 2022]
[13]  S.  Tabassum,  F.  S.  F.  Pereira,  S.
Fernandes,  dan  J.  Gama,  “Social Network  Analysis:  An  Overview”, Wiley  Interdisciplinary  Reviews:  Data Mining  and  Knowledge  Discovery , 2018, [Daring]. Available: https://www.researchgate.net/publicatio
n/324575362.  [Diakses:12  September 2022]
[14]  M.  A.  Rizaty, Pengguna  Twitter  di Indonesia Capai 18,45 Juta Pada 2022 ,
[Daring]. Available:
https://dataindonesia.id/digital /detail/pengguna-twitter-di-indonesia- capai-1845-juta-pada-2022.
[Diakses:12 September 2022]
[15]  V. A. Traag, L. Waltman, dan N. J. van
Eck,  “From  Louvain  To  Leiden: Guaranteeing Well-Connected Communities,” Sci  Rep 9,  5233,  2019. [Daring].
Available:
https://doi.org/10.1038/s41598-019- 41695-z). [Diakses:12 September 2022]
[16]  V.  D.  Blondel,  J.  Guillaume,  R.
Lambiotte,  and  E.  Lefebvre,  “Fast unfolding  of  communities  in  large networks,” Journal of Statistical
Mechanics:  Theory  and  Experiment.
2008 (10): P10008. Available:
arXiv : 0803.0476 . Bibcode :
2008JSMTE.10.008B . Doi:
10.1088/1742- 5468/2008/10/P10008 . S2CID 334423 .
[Diakses: 4 Januari 2023]
[17]  A.  Clauset,  M.  E.  J.  Newman,  dan  C.
Moore,  “Finding  community  structure in  very  large  networks,” Physical. Review E , vol. 70, no. 6, 066111 , 2004.
[18]  D.  Sarkar, Text  Analytics  with  Python , Apress,  2019.  ISBN-13  (pbk):  978-1- 4842-4353-4,  ISBN-13  (electronic):
978-1-4842-4354-1,
https://doi.org/10.1007/978-1-4842- 4354-.
[19]  M. Adriani, J. Asian, B. Nazief, S. M.M
Tahaghoghi,.  and  H.  E.  Williams, “Stemming  Indonesian:  A  Confix-
Stripping  Approach, Association  for Computing  Machinery ,  Vol.  6,  No.  4,
2007. ISSN: 1530-0226, doi:
10.1145/1316457.1316459.
[20]  J.  Asian,  H.  E.  Williams,  S.  M.  M. Tahaghoghi,  “Stemming  Indonesian”,
Proceedings  of  the  Twenty-eighth Australasian  conference  on  Computer
Science -Volume  38,  2005/1/1,  Pages 307-314. [Daring] Available: https://citeseerx.ist.psu.edu/document?r epid=rep1&type=pdf&doi=033907d98 5da5d55b269f02705273864279490f0.
[Diakses: 15 September 2022]