## Analisis Jejaring Sosial Tokoh Publik Menggunakan Metode GrapML
Arief Kurniawan 1 , Aryo Nugroho 2 , Moh. Noor Al Azam 3
1 arief.kurniawan@mhs.fasilkom.narotama.ac.id, 2 a ryo.nugroho@fasilkom.narotama.ac.id,
3 noor.azam@narotama.ac.id
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Narotama Surabaya
Abstract— Social Network Analysis (SNA) is a branch of computer  science  that  analyzes  phenomena  or  patterns  of relationships on a social network. In this study Twitter is one of the social networking media that will be used as research objects  because  the  number  of  active  users  each  month reaches more than 330 million and with unlimited access to information.  Furthermore,  the  analytical  method  used  in this study is to use the GraphML method and the calculation of  the  centrality  approach  algorithm  (Centrality  Measure). Where  with  the  GraphML  method  is  able  to  visualize  the relationship  of  individual  social  networks  with  other individuals  into  a  graphical  form  and  can  be  used  to determine  the  weight  of  individual  ties  to  other  individuals or how strong the relationship  of individuals is intertwined. In this analysis the results obtained in the form of a diagram of  the  degree  of  centrality  with  the  most  dominant  actor namely  actor  5  with  the  number  of  bonds  as  much  as  54, actor 12 with the number of ties as much as 68, actor 12 with the  number  of  ties  as  much  as  30  and  on  the  pagerank diagram the most dominant actor is shown by actor 72 , 128, 129, 130, 131, 132, 133.
Intisari — Social  Network  Analysis  (SNA) merupakan suatu cabang ilmu komputer yang menganalisis fenomena atau  pola  hubungan  pada  suatu    jejaring  sosial.  Pada penelitian  ini  Twitter  merupakan  salah  satu  media jejaring  sosial  yang  akan  digunakan  sebagai  objek penelitian  dikarenakan  jumlah  pengguna  aktif  setiap bulan  yang  mencapai  330  juta  lebih  serta  dengan  akses informasi  yang  tak  terbatas.  Selanjutnya  metode  analisis yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  menggunakan metode GraphML dan perhitungan algoritma pendekatan sentralistas  ( Centrality  Measure ).  Dimana  dengan  metode GraphML  ini  mampu  memvisualisasikan  hubungan jejaring  sosial  individu  dengan  individu  lain  kedalam bentuk  grafik  dan  mampu  digunakan  untuk  menentukan bobot ikatan indvidu terhadap individu lain atau seberapa kuat hubungan individu tersebut terjalin.  Dalam analisis ini  diperoleh  hasil  berupa  diagram  derajat  sentralitas dengan  aktor  yang  paling  dominan  yakni  aktor  5  dengan jumlah  ikatan  sebanyak  54,  aktor  12  dengan  jumlah ikatan  sebanyak  68,  aktor  12  dengan  jumlah  ikatan sebanyak  30  dan  pada  diagram pagerank aktor  paling dominan  di  tunjukkan  oleh  aktor  72,  128,  129,  130,  131, 132, 133.
Kata Kunci — Social Network Analysis; GraphML; Centrality Measure; Twitter

## I.   PENDAHULUAN
Di  Indonesia  saat  ini  perkembangan  penyampaian informasi  melalui  jejaring  sosial  sudah  sangat  cepat.  Selain karena jumlah pengguna yang setiap hari semakin bertambah, kemudahan  akses  dan  fitur  pula  yang  mendorong  banyak masyarakat  menggunakan  fasilitas  jejaring  sosial  saat  ini. Jejaring  sosial  mengacu  pada  makna  hubungan  sosial  yang dianggap  berasal  atau  diperoleh  dengan  hubungan  antara individu  dengan  keluarga,  tetangga,  lingkungan,  komunitas dan sebagainya [1], [2]. Tiap individu didalam sebuah jejaring sosial  memiliki  peran  ganda  yakni  sebagai  pusat  informasi atau sebagai perantara dalam menyampaikan informasi kepada individu  lain  [3].  Dalam  hubungan  jejaring  sosial  terdapat sebuah  wadah  atau  tempat  berkumpul  orang-orang  dengan kebutuhan,  ide  atau  permasalahan  yang  sama  bertemu  untuk saling  bertukar  pikiran  guna  mencari  solusi  terhadap permasalahan yang ada yang sering dinamakan dengan  media sosial. Twitter merupakan salah satu perkembangan teknologi media  sosial  yang  memiliki  berbagai  fungsi  dan  manfaat dalam  kehidupan  masyarakat  di  era  digital  saat  ini.  Dengan jumlah  fitur  yang  banyak,  Twitter  sering  kali  dijadikan sebagai  wadah  untuk  bertukar  informasi  antar  pengguna  baik itu teks, gambar ataupun video. Dengan jumlah 330 juta lebih pengguna  aktif  tiap  bulannya,  Twitter  menjadi  salah  satu media  sosial  pilihan  dalam  menjalin  pertemanan  didunia internet  [4].  Didalam  Twitter  pengguna  bisa  menikmati  fitur tweet, yakni membagikan cuitan atau informasi terhadap suatu hal  mereka  kedalam  tulisan  yang  dibatasi  280  karakter  saja. Selanjutnya  fitur  lain  yang  bisa  dinikmati  oleh  pengguna Twitter  diantara  lain  yakni  keleluasaan  membagikan  foto, video  maupun  tautan  berita  di  dalam  Twitter  kepada  teman- temannya tanpa adanya batasan-batasan yang berarti.
Didalam  jejaring  sosial  terdapat  istilah  yang  dinamakan tokoh publik.  Tokoh publik  memilik  makna  yakni sosok atau seseorang  yang  dikenal  luas  oleh  masyarakat  umum.  Di Indonesia tokoh publik  lebih cenderung digambarkan sebagai pejabat,  pemuka  agama,  kepala  suku,  orang-orang  dari instansi  pemerintahan,  artis  ataupun  penyanyi  yang  sering muncul  di  berbagai  media  digital  ataupun  surat  kabar  [5]. Pada  penelitian  ini  penulis  memilih  tokoh  publik  dari Nahdlatul  Ulama  (NU)  yakni  Nadirsyah  Hosen  dengan  nama akun  Twitter  @na_dirs  [6].  Pria  kelahiran  8  Desember  1973 ini  merupakan  satu-satunya  orang  Indonesia  yang  menjadi dosen  tetap  di  Fakultas  Hukum  Monash  University, Melbourne,  Australia  dan  telah  mengajar  selama  13  tahun disana. Beliau merupakan anak dari Prof. KH. Ibrahim Hosen, seorang  ahli  fikih  kenamaan  dan  pernah  menjabat  Ketua
e-ISSN 2541-6448
Gambar 1. Langkah-langkah Aktivitas Penelitian
Komisi  Fatwa  Majelis  Ulama  Indonesia  (MUI)  selama  dua dekade (1981-2000).  Nadirsyah Hosen diketahui telah  meraih dua gelar doktor (PhD in Law dari Universitas Wollongong dan PhD  in Islamic  law dari National University of Singapore) dan telah  menulis lebih dari 20 artikel di jurnal internasional  dan  beberapa  karya  buku  berbahasa  Indonesia [7]. Beliau merupakan tokoh yang mempunya dua sisi kontras dalam  hidupnya,  beliau  bergaul  dalam  iklim  intelektual  ala Barat  nan  modern.  Di  sisi  lain,  beliau  tumbuh  dalam lingkungan  tradisi  Islam  Nusantara  yang  mana  gelar  “GUS” disandangnya  sejak  lahir  karena  beliau  merupakan  keturunan ulama.    Kini  beliau  menjabat  sebagai  Rais  syuriah  (pengurus cabang  istimewa  NU)  di  Australia  dan  Selandia  Baru. Terkadang  beliau  pulang  ke  Indonesia  sebagai  pembicara dalam  suatu  acara  serta  beliau  sangat  aktif  berdakwah  di media sosial terutama Twitter [8]. Pada tanggal 18 Maret 2019 Nadirsyah  Hosen  membuat  sebuah  cuitan  pada  Twitter  yang sempat  mengundang  perhatian  banyak  kalangan.  Dimana  isi dari  cuitan  tersebut  merupakan  bentuk  kekecewaan  beliau terhadap pembuat meme kedua calon wakil presiden Prof. Dr. (H.C.)  K.H.  Ma'ruf  Amin  dan  H.  Sandiaga  Salahuddin  Uno, B.B.A.,  M.B.A.  yang  mencalonkan  pada  saat  itu.  Cuitan tersebut  mendapat  banyak  respon  dari  banyak  pengguna Twitter baik yang merupakan pengikutnya ( follower ) maupun yang bukan dari pengikutnya.
Dengan  adanya  latar  belakang  tersebut,  penulis  ingin melakukan  penelitan  mengenai  berapa  banyak  jumlah  aktor ( node ) yang berpengaruh didalam penyampaian informasi dari aktor  utama  ke  aktor  lain  yang  berada  didalam  jaringan jejaring sosial Twitter milik Nadirsyah Hosen untuk kemudian melakukan visualisasi jaringan menggunakan metode GraphML .  Dalam  melakukan  proses  visualisasi GraphML penulis  menggunakan  algoritma  perhitungan  dari  Analisis Jejaring  Sosisal  ( Social  Network  Analysis )  yakni  Pendekatan Sentralitas  ( Centrality  Measure ).  Pendekatan  Sentralitas merupakan metode untuk menghitung jumlah ikatan tiap aktor yang  muncul  didalam  jaringan  untuk  selanjutnya  dilakukan pembobotan  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  berapa  jumlah titik  pusat  selain  aktor  utama  didalam  jaringan  jejaring  sosial tersebut [9].

## II.   METODOLOGI PENELITIAN

## A. Langkah-langkah Aktivitas Penelitian
Pada  Gambar  1  menjelaskan  tentang  langkah-langkah dalam melakukan analisis jejaring sosial tokoh publik dengan metode GraphML diawali  dengan  mengidentifikasi  masalah
yang  muncul  sebagai  topik  penelitian,  kemudian  melakukan tinjauan  pustaka  untuk  mencari  refrensi  penelitian  terdahulu dan  metode  yang  akan  digunakan.  Selanjutnya  melakukan crawling yang  bertujuan  mengambil  data  dari  alamat  akun Twitter  Nadirsyah  Hosen  yang  telah  didapatkan  pada  saat melakukan  tinjauan  pustaka,  selanjutnya  melakukan  analisis pembobotan  nilai  terhadap  data  yang  telah  diperoleh, kemudian  melakukan  visualisasi  dari  hasil  pembobotan  yang telah dilakukan.

## B. Tinjauan Pustaka
Terdapat  banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam bidang  Analisis Jejaring Sosial, diantaranya adalah penelitian tentang  visualisasi  jaringan  pada  jejaring  sosial.  Sehingga dalam  melakukan  penelitan,  studi  pustaka  digunakan  sebagai salah satu alat dari penerapan  metode penelitian. Diantaranya adalah untuk menghindari pembuatan ulang, mengidentifikasi metode  yang  pernah  dilakukan,  melanjutkan  penelitian  yang sebelumnya telah dilakukan, serta mengetahui orang lain yang spesialisasi  dan  area  penelitiannya  sama  dalam  bidang  ini. Beberapa  studi  pustaka  diperoleh  diantaranya  dari  jurnal internasional, tesis, buku dan juga sumber lainnya.

## C. Metode Crawling
Penelitian  ini  akan  melakukan crawling data  yang bertujuan  untuk  mengumpulkan  informasi  terkait  aktor  yang terdapat  didalam  jaringan  jejaring  sosial  Nadirsyah  Hosen. Langkah pertama yaitu mengambil alamat URL profil Twitter Nadirsyah  Hosen.  Selanjutnya  melakukan  proses  ekstraksi URL  menggunakan Regular  Expresion yang  bertujuan mengidentifikasi  pola  hubungan  didalam  jaringan.  Kemudia tahap  akhir  dalam  proses  ini  berupa  mengekstraksi  informasi jumlah aktor dan  jumlah  ikatan  yang dimiliki tiap aktor  [10], [11].

## D. Metode Analisis Sentralitas (Centrality Measure )
Analisis  sentralitas  merupakan  algoritma  hitung  yang digunakan  memberikan  nilai  indikasi  kekuatan  sosial  suatu node dalam  sebuah  jaringan  jejaring  sosial  [12].  Analisis dilakukan  karena  didasari  pada  pentingnya  hubungan  aktor atau node yang muncul pada jaringan [13]. Idikasi pentingnya hubungan antar aktor adalah terletak pada dengan siapa aktor terhubung, siapa yang menjadi aktor pusat selain aktor utama, seberapa  banyak  ikatan  yang  dibentuk  [14].  Untuk menentukan node sentral  didalam  sebuah  jaringan  dapat dilakukan  dengan  dua  jenis  algoritma  Analisis  Sentralitas antara lain adalah sebagai berikut.
e-ISSN 2541-6448
Gambar 1. Kode XML dari GraphML Gambar 3. Subgraf Spanning Tree
1) Degree  Centrality (DC): Degree  Centrality yakni menghitung  jumlah  koneksi  atau  interaksi  yang dimiliki  sebuah node pada  jaringan.  Hal  ini  dilakukan untuk  mencari  tahu  berapa  jumlah node yang  paling berpengaruh  didalam  jaringan  jejaring  sosial  tersebut selain node utama. Rumus persamaan untuk menghitung Degree  Centrality dapat  dilihat  pada Persamaan (1).
(1)
Keterangan : C D (i) adalah nilai Degree Centrality d(i) adalah jumlah edge , relasi diantara node n adalah  jumlah  seluruh  anggota  populasi node dalam jaringan
2) Pagerank  :  Pagerank merupakan  suatu  pengukuran yang  bertolak  belakang  terhadap  peran  seorang  node jika  dibandingkan  pengukuran  menggunakan Degree Centrality .  Pada Pagerank seorang  aktor  memiliki kedudukan  tinggi  jika  aktor  tersebut  memiliki  ikatan sebagai  penerima  ( in-links )  paling  banyak  didalam jaringan.  Perbedaan  utama  konsep Degree  Centrality dan Pagerank adalah Degree Centrality berfokus pada ikatan  yang  keluar  ( out-links ),  sedangkan Pagerank fokus pada  ikatan  yang  masuk  ( in-links ).  Dalam mencari  Pagerank  digunakan  rumus  persamaan  yang dapat dilihat pada Persamaan (2).
(2)
Keterangan : P D (i) adalah nilai Pagerank d(i) adalah jumlah ikatan masuk dari i n adalah jumlah seluruh anggota populasi node dalam jaringan

## E.  Metode Visualisasi GraphMl
GraphML ( Graph  Markup  Language )  merupakan  metode baru  untuk  membuat  sebuah  grafik  dengan  menggunakan bahasa XML ( Extensible Markup Language ) [15] seperti yang ditunjukan pada Gambar 2. GraphML pada dasarnya memiliki visualisasi  layaknya  grafik  jairngan  pada  umumnya.  Grafik ( graph ) merupakan bentuk visualisasi hubungan yang muncul akibat  adanya  ikatan  antar  aktor  satu  dengan  aktor  lain  yang
disimbolkan  dengan node dan edge . Node dikenal  juga sebagai  simpul  yang  mewakili  aktor  atau  entitas  dan edge adalah  busur,  atau  garis  penghubung  yang  menghubungkan tiap-tiap  aktor  yang  menggambarkan  adanya  hubungan diantara aktor-aktor  tersebut [16].  Sehingga dengan menerapkan  metode  visualisasi  menggunakan GraphML diharapkan  menjadi  salah  satu  alternatif  dalam  menampilkan hubungan jaringan dari analisis jejaring sosial.
Didalam  sebuah  grafik  jejaring  sosial  terdapat  banyak himpunan  yang  disebut  dengan  subgraf  ( subgraph ).  Dalam teori himpunan, himpunan  A dikatakan  merupakan  himpunan bagian dari B bila hanya setiap anggota A merupakan B. Dari definisi tersebut ada beberapa hal yang dapat diturunkan yakni sebuah  titik  didalam  sebuah  garis  didalam node A  bersama- sama dengan titik-titik ujungnya merupakan subgraf A. Dalam subgraf  berlaku sifat transitif,  misalkan  jika C adalah subgraf B  dan  B  adalah  subraf  A,  maka  A  adalah  subgraf  A.  Hal  ini pula  mengacu  pada  teori  subgraf spanning  tree yang menjelaskan bahwa subgraf adalah graf terhubung yang dapat disajikan terurut yang mencangkup semua node grafik [17].
Pada  Gambar  3  merupakan  contoh  subgraf spanning  tree yang menunjukkan bahwa spanning tree mampu menampilkan semua himpunan yang muncul didalam jaringan hinnga  himpunan  terkecil  yang  hanya  memiliki  satu  ikatan didalamnya.  Dari  grafik  tersebut  diketahui  bahwa  V2 merupakan subgraf V1, V1 subgraf V6, kemudian V6, V7 dan V9 adalah subgraf V5, dan V5 adalah subgraf V8.

## III.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang diambil  dari  twitter  dengan  metode Crawling .  Data  yang diambil  merupakan  semua tweet yang  terdapat  pada  akun Nadirsyah  Hosen  (@na_dirs)  dengan  metode  pencarian  data berdasarkan  nama  akun  atau username .  Dari  data  yang  telah dikumpulkan  dilakukan  analisis Degree  Centrality  (DC) dan Pagerank .

## A.  Degree Centrality (DC)
Degree  Centrality (DC)  yakni  menghitung  berapa  banyak ikatan antara sebuah node dengan node lain didalam jaringan. Didalam  teori  jejaring  sosial,  indeks  ini  sering  dianggap sebagai  ukuran  aktivitas  aktor.  Untuk  menghitung  DC, digunakan  rumus Freeman untuk  grafik  yang  tidak  dinilai yang  dapat  dilihat  pada  persamaan  (1).  Hasil  dari  analisis dapat dilihat pada Tabel 1
1 ) ( ) ( C   n i d i D 1 ) ( ) (   n i d i P D
e-ISSN 2541-6448
Gambar 4. Grafik hasil pengujian Degree Centrality (DC) Gambar  5.  Visualisasi subgraph berdasarkan  bobot Degree Centrality
Tabel 1. Nilai Hasil Pengujian Degree Centrality (DC)
Node Label DC DC ` 1 https://twitter. 70.000.000 0.299145 5 https://twitter. 54.000.000 0.230769 12 https://twitter. 68.000.000 0.290598 14 https://twitter. 30.000.000 0.128205 Tabel 2.  Nilai Hasil Pengujian Pagerank Node Label PRP PRP ` 72 https://about.tw 0.001564 1.000.000 128 https://twitter. 0.001403 0.897082 129 https://twitter. 0.001403 0.897082 130 https://twitter. 0.001403 0.897082 131 https://twitter. 0.001403 0.897082 132 https://help.twi 0.001403 0.897082 133 http://nadirhose 0.001422 0.908769
Dari Tabel 1 diketahui bahwa pada aktor nomor 5, 12 dan 14 memiliki ikatan terbanyak didalam  jaringan tersebut selain aktor utama yakni aktor nomor 1 dengan jumlah ikatan aktor 5 = 54, aktor 12 = 68 dan aktor 14 = 30. Selanjutnya dari hasil pengujian yang telah dilakukan dilakukan visualisasi kedalam bentuk GraphMl yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4  dan Gambar 5 sebagai berikut.
Pada  Gambar  5  ditunjukkan  bahwa node sentral  selain node utama merupakan node nomor 5, 12, dan 14. Selanjutnya agar  memudahkan  dalam  melakukan  pengelompokan  untuk mengetahui  himpunan  yang  muncul  didalam  jaringan digunakan  visualisasi subgraf  spaning  tree yang  mengacu pada bobot Degree Centrality yang di tunjukkan pada Gambar 5.

## B.  Pagerank
Seorang  node  dinyatakan  memiliki  kategori pagerank yakni jika node tersebut menerima banyak ikatan yang masuk
kedirinya. Untuk menentukan sebuah node dinyatakan sebagai pagerank atau  tidak  digunakan  rumus  persamaan  (2).  Hasil analisis pagerank dapat dilihat pada Tabel 2.
Dari Tabel 2 di ketahui bahwa aktor dengan nomor 72, 128, 129, 130, 131, 132, dan 133 memiliki nilai paling tinggi yang mengindikasikan  bahwa  aktor  tersebut  merupakan  aktor pagerank didalam  jaringan  tersebut.  Selanjutnya  dari  hasil pengujian  tersebut  dilakukan  visualisasi  kedalam GraphML yang ditunjukkan pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Pada Gambar 6 ditunjukkan bahwa aktor dengan nomor 72, 128,  129,  130,  131,  132,  dan  133  dinyakatan  sebagai  aktor atau  node  dengan  ikatan  yang  masuk  paling  banyak  didalam jaringan  tersebut.  Selanjutnya  dilakukan  pengelompokan himpunan  menggunakan  subgraph  spanning  tree  yang mengacu pada bobot pagerank yang ditunjukkan pada Gambar 7.
e-ISSN 2541-6448
Gambar  2. Grafik hasil Pengujian Pageran
Gambar  3. Visualisasi subgraph berdasarkan bobot Pagerank

## IV.  KESIMPULAN DAN SARAN
GraphML dapat digunakan sebagai cara untuk memvisualkan  bentuk  hubungan  jejaring  sosial  seseorang tertentu  salah  satunya  tokoh  publik.  Hasil  yang  di  peroleh yakni visualisasi berbentuk Grafik dan Tabel yang berisi nilai jarak  hubungan tiap aktor dengan aktor  lain didalam  jaringan tersebut.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan didapatkan informasi bahwa dalam menyebarkan informasinya  aktor  nomor  1  dibantu  dengan  aktor-aktor  lain. Hal  ini  dibuktikan  dengan  visualisasi  dengan  perhitungan Degree  Centrality yang  menunjukkan  bahwa  aktor  nomor  5, 12  dan  14  menjadi  titik  sentral  dalam  grup  jaringan  kecil. Kemudian  dengan  perhitungan pagerank interaksi  terbanyak ditunjukkan pada aktor dengan nomor 72, 128, 129, 130, 131, 132,  dan  133  yang  mengindikasikan  bahwa node tersebut merupakan  orang  terdekat  dari node utama  atau node sentral selain node utama didalam jaringan sosial tersebut.
Data  yang  di  crawling  tidak  hanya  dari  satu  media  sosial twitter  saja,  bisa  melalui  facebook,  instagram,  youtube  dan lain-lain.  Data  hasil  crawling  mampu  menampilkan  nama akun aktor yang terdapat dalam jaringan yang divisualisasikan agar lebih mudah mengetahui latar belakang aktor-aktor yang muncul didalam jaringan tersebut.  Visualisasi dalam diagram lain  yang  lebih  menarik dan  mudah dimengerti oleh pembaca awam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Clifton  and  G.  D.  Webster,  “An  Introduction  to Social  Network  Analysis  for  Personality  and  Social Psychologists,” Soc. Psychol. Personal. Sci. , vol. 8, no. 4, pp. 442–453, 2017.
[2] N. Rosli et al. ,  “VISUALIZATION  AND CENTRALITY  MEASUREMENT  OF  SOCIAL NETWORK ANALYSIS,” J. Teknol. Univ. Malaysia , vol. 1, pp. 1–6, 2015.
[3] E.  B.  Santoso  and  A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 Berdasarkan Komentar Publik Di Facebook,” Eksplora Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 60–69, 2019.
[4] I. Twitter, “Pertanyaan Umum pengguna baru,” 2019. [Online].  Available:  https://help.twitter.com/id/new- user-faq. [Accessed: 10-Sep-2019].
[5] U.  Hasan,  “Publik  Figure  -  Kompasiana.com.” [Online]. Available: https://www.kompasiana.com/234/550a64f2813311e1 78b1e193/publik-figure. [Accessed: 05-Nov-2019].
[6] “Profil  |  Gus  Nadirsyah  Hosen.”  [Online].  Available: https://nadirhosen.net/profil.  [Accessed:  30-Oct-2019].
[7] H. Yansyah,  “Mengenal Prof. Nadirsyah Hosen,  Kiai NU  yang  Juga  Dosen  Tetap  Universitas  Monash, Australia  Halaman  1  -  Kompasiana.com.”  [Online].
e-ISSN 2541-6448
Available: https://www.kompasiana.com/omnduut/5ceb6b0a6b07
c53f0c3ea875/mengenal-prof-.  [Accessed:  05-Nov- 2019].
[8] M.  Fikrie,  “Nadirsyah  Hosen,  kisah  santri menaklukkan Barat.” [Online]. Available: https://beritagar.id/artikel/figur/nadirsyah-hosen- kisah-santri-menaklukkan-barat.  [Accessed:  05-Nov- 2019].
[9] G.  Boeing,  “OSMnx:  New  methods  for  acquiring, constructing,  analyzing,  and  visualizing  complex street  networks,” Comput.  Environ.  Urban  Syst. ,  vol. 65, pp. 126–139, 2017.
[10] J.  Eka  Sembodo,  E.  Budi  Setiawan,  and  Z. Abdurahman  Baizal,  “Data  Crawling  Otomatis  pada Twitter,” in Indosc 2016 , 2016, no. October 2018, pp. 11–16.
[11] A. Halim et al. , “PERANCANGAN APLIKASI WEB CRAWLER UNTUK MENGHASILKAN DOKUMEN  TEKS  PADA  DOMAIN,” J.  Sist.  dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 2–5, 2017.
[12] E.  Zusrony,  H.  D.  Purnomo,  and  S.  Y.  J.  Prasetyo,
“Analisis  Pemetaan  Jaringan  Komunikasi  Karyawan Menggunakan Social Network Analysis pada
Perusahaan  Multifinance,” INTENSIF  J.  Ilm.  Penelit.
dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 145, 2019.
[13] M. J. Kim, H. Ahn, and M. Park, “A GraphML-based visualization  framework  for  workflow-performers’ closeness  centrality  measurements,” KSII  Trans.
Internet Inf. Syst. , vol. 9, no. 8, pp. 3216–3230, 2015.
[14] A.  I.  Sugiarta,  D.  Syamsuar,  and  E.  S.  Negara, “Analisis  Sentralitas  Aktor  pada  Struktur  Jaringan Politik dengan Menggunakan Metode Social Network Analysis  (  SNA  ) :  Studi  Kasus  Group  Facebook Lembaga Survei Sosial Media,” in SEMNASTIK , 2018, pp. 1–7.
[15] M.  Thangaraj  and  S.  Amutha,  “Mgephi :  Modified Gephi  for Effective Social Network Analysis,” Int.  J. Sci. Res. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 39–50, 2018.
[16] M.  K.  A.  Bratawisnu    Andry,  “Social  Network Analysis Untuk Analisa Interaksi User Dimedia Sosial Mengenai  Bisnis  E-Commerce  (Studi  Kasus:  Lazada, Tokopedia  Dan  Elevenia),” Almana    J.  Manaj.  dan Bisnis ,  vol.  2,  no.  Vol  2  No  2  (2018):  Vol.  2  No.2/ Agustus 2018, pp. 107–115, 2018.
[17] R. Zafarani, M.  A. Abbasi,  and H. Liu, Social  Media Mining:  Graph  Essentials .  New  York,  USA: CAMBRIDGE UNIVERSITY, 2014.