Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571 Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on
Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss-
Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media,
sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
e-ISSN: 2527-3280

## Aset Mata Pencaharian dan Efisiensi Model Rantai Pasok-Rantai Nilai Perikanan Tangkap Pelagis Kecil Masyarakat Pesisir Pulau Saparua

## Livelihoods Assets and The Efficiency of Supply Chain-Value Chain Model of Small Pelagic Capture Fisheries of Coastal Communities of Saparua Island
Hermi Oppier, Fahruddin Ramly, Arsad Matdoan dan *Hendri D. Hahury
1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena, Poka, Kec. Tlk. Ambon, Kota Ambon, Maluku, Indonesia
International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1
ijain@uad.ac.id

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

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node  in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a  node in a  network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection  of  the central or influential actors  in a  network is  mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] . A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential  actors  of  hate  speech  in  social  networks,  one  of  which  is  the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

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

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors of hate speech on social media and issuing a legal law in the form of the Information and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] . ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## ARTICLE INFO
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui aset mata pencaharian dan efisiensi model rantai pasok dan rantai nilai perikanan tangkap pelagis kecil masyarakat pesisir Pulau Saparua. Penelitian ini memadukan metode kuantitatif dengan desain survei. Data primer dikumpulkan dari penelitian lapangan melalui wawancara mendalam dan focus group Discussion (FGD), sedangkan data sekunder dikumpulkan dari instansi terkait, jurnal, dan laporan. Data dianalisis menggunakan analisis aset penghidupan dan analisis kinerja rantai pasok. Hasilnya menunjukkan bahwa, masyarakat pesisir Pulau Saparua memiliki keberagaman aset matapencaharian, antara lain aset alam, aset manusia, aset fisik, aset sosial dan aset keuangan. Namun, diantara kelima aset matapencaharian tersebut yang memiliki kontribusi besar terhadap matapencahariannya adalah aset alam dan aset sosial. Sementara, efisiensi model rantai pasok-rantai nilai menunjukan bahwa, semakin pendek rantai pemasaran maka biaya pemasaran atau produksi, margin pemasaran, harga yang dibayar konsumen akan semakin rendah, namun harga yang diterima produsen  akan  semakin  tinggi.  Kegiatan  pemasaran  dapat  dikatakan  berhasil  jika  didukung  oleh  daya  beli konsumen yang tinggi dan distribusi yang baik. Studi ini menyimpulkan bahwa terdapat dua rantai pemasaran pendek yang efisien dengan hanya dua pelaku (nelayan – pedagang pengumpul dan nelayan – pengecer/perempuan papalele). Namun kedua rantai pemasaran tersebut harus diperlakukan secara berbeda, dimana rantai pemasaran pertama memiliki nilai efektivitas yang lebih rendah dibandingkan rantai pemasaran berikutnya.
Kata Kunci: aset mata pencaharian; rantai pasok; rantai nilai; perikanan tangkap pelagis kecil; masyarakat pesisir

## ABSTRACT
This study aims to investigate livelihoods assets and the effectiveness of supply chain and value chain model of small pelagic capture fisheries of coastal communities of Saparua Island.  This study combined a quantitative method using a survey design. The primary data was collected from field research using in-depth interviews and focus group discussions (FGDs), while the secondary data was collected from related agencies, jurnals, and reports. The data was analyzed using livelihood asset analysis and supply chain performance analysis. The results show that the coastal communities of Saparua Island have a diversity of livelihood assets, including natural assets, human assets, physical assets, social assets and financial assets. However, among the five livelihood assets that have a major contribution to livelihoods are natural assets and social assets. Meanwhile, the effectiveness of the supply chain-value chain model shows that the lower the marketing or production costs, marketing margin, consumer prices paid, but the producer prices received would be higher. The marketing activities could be considered successful if they were supported by a high customer purchasing power and proper distribution. This study concludes that there were two effective short marketing chains with only two actors (fishermen – collecting traders and fishermen – retailers / papalele women). The two marketing chains, however, must be treated differently, with the former having a lower effectiveness value than the later.
Keywords: livelihoods assets; supply chain; value chain; small pelagic capture fisheries; coastal communities
Diterima tanggal : 19 Desember 2023
Perbaikan naskah: 13 April 2024
Disetujui terbit   : 21 Mei 2024
*Korespodensi penulis:
Email: hahury31@gmail.com DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v14i1.13609 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

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

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## PENDAHULUAN
Kepemilikan Sumber Daya Alam (SDA) yang melimpah  merupakan  peluang  yang  seharusnya dimanfaatkan agar dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat  yang  tinggal  dan  bermukim  di  sekitar sumber  daya  alam  tersebut.  Namun,  terkadang ketersediaan  potensi  sumber  daya  alam  yang dimiliki tersebut justru belum mampu mendorong peningkatan  kesejahteraan  masyarakat,  bahkan kemiskinan pun masih terus menjerat kehidupannya (Oppier et al., 2023). Memang diakui banyak faktor yang  bisa  menjadi  pemicu  sehingga  peningkatan kesejahteraan melalui sumber daya alam yang tersedia belum dapat tercapai (Ramlah et al., 2022). Kondisi yang sama juga tergambar di Propinsi Maluku yang memiliki potensi sumber daya alam yang melimpah terutama pada sektor perikanan akan tetapi beluum dapat mencapai kesejahteraaan.
Potensi perikanan tangkap di Maluku tahun 2023 sendiri mencapai 536.112,6 ton dengan nilai
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure
Collective influence Key actor Weight collective influence graph
sebesar  Rp.  13,8  milyar    (Badan  Pusat  Statistik Provinsi Maluku, 2023) tersebar pada 11 kabupaten/ kota. Meskipun demikian, hingga saat ini Propinsi Maluku  masih  tetap  menempati  peringkat  ke-4 sebagai  propinsi  termiskin  di  Indonesia  dengan total penduduk miskin sebesar 17,99 persen (Badan Pusat  Statistik  Provinsi  Maluku,  2023).  Kondisi ini  tentunya  berbanding  terbalik  dengan  potensi perikanan  tangkap  yang  dimiliki  Maluku  dan memang diakui terdapat banyak keterbatasan yang dialami masyarakat nelayan dalam mengembangkan usaha  perikanannya,  baik  perikanan  tangkap maupun budidaya. Diperhadapkan dengan kenyataan tersebut, maka penulis berpandangan, bahwa tidak selamanya  kepemilikan  potensi  sumber  daya  alam yang  melimpah  terutama  pada  sektor  perikanan merupakan  “jaminan”  bagi  masyarakat  yang tinggal  dan  bermukim  di  sekitar  sumber  daya perikanan  tersebut  dapat  sejahtera.  Bahkan dalam  kurun  waktu  tertentu,  justru  ketersediaan pasokan ikan menjadi salah satu indikator pemicu kenaikan  nilai  inflasi  di  Maluku,  khususnya pelagis kecil.
Untuk  itu  dibutuhkan  upaya  pengelolaan potensi  sumber  daya  perikanan  tersebut  melalui konsep  sistem  rantai  pasok  perikanan.  Sistem penyaluran yang dimulai dari pemasok ke konsumen, maka setiap mata rantainya memiliki nilai efesiensi teknis  meliputi  ketepatan  waktu  pemasok  hingga ke  konsumen,  dan  menjamin  mutu  produk  serta efisiensi  ekonomis  meliput  identifikasi  terhadap margin  pemasaran  dan  efisiensi  pemasaran.  Dapat dikatakan  bahwa,  Sistem  rantai  pasok  merupakan alat  bantu  untuk  mengintegrasikan  efisiensi pemasok (supplier) ,  perusahaan,  distributor, pengecer (retail), sehingga alat-alat tersebut dapat menghasilkan  dan  menyalurkan  produk  dengan jumlah,  lokasi  dan  waktu  yang  tepat  (Indrajid  & Djokopranoto, 2002).
Sistem rantai pasok perikanan yang baik, akan meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan potensi  perikanan  sehingga  dapat  meningkatkan kesejahteraan  masyarakat  pada  suatu  kawasan. Pandangan  yang  hampir  serupa  juga  diungkapkan oleh  Wuwung  (2013)  yang  mengatakan  bahwa, rantai  pasok  menggambarkan  seluruh  proses  dan kegiatan  yang  bertujuan  menyampaikan  produk kepada  konsumen.  Dalam  rantai  pasok  terdapat beberapa  aspek  yang  perlu  dioptimalkan,  seperti ketepatan  waktu,  biaya  yang  dikeluarkan,  jumlah produk,  aliran  informasi  dan  waktu  pembayaran (Athaillah et al., 2018).
Dalam  konteks  penelitian  ini,  kompleksitas produk  perikanan  di  Pulau  Saparua  akan  menjadi
fokus  perhatian  berkaitan  dengan  efisiensi  rantai pasok  dan  rantai  nilai  produk  perikanan  pelagis kecil  dan  strategi  mata  pencaharian  nelayan  di Pulau Saparua. Berkaitan dengan hal tersebut, maka penting  untuk  dapat  menentukan  model  rantai pasok dan rantai nilai yang efisien dalam pengelolaan potensi  perikanan  tangkap  pelagis  kecil  sehingga dapat  mendorong  peningkatan  kesejahteraan masyarakat di Pulau Saparua. Apalagi, masyarakat di Pulau Saparua tidak selamanya bermata pencaharian sebagai nelayan akan tetapi mereka memiliki mata pencaharian ganda yakni sebagai petani.
Tabel 1. Nelayan Pulau Saparua.
Kecamatan Nelayan (Orang) Saparua 1.331 Saparua Timur 1.636 Total 2. 967 Sumber: BPS Kecamatan Saparua dan Saparua Timur, 2023. Kondisi ini dapat terjadi akibat ketidakpastian  hasil  tangkap  yang  dialaminya maupun  kendala  cuaca  atau  musim.  Sementara, disisi  lainnya,  masyarakat  diperhadapkan  dengan keharusan  pemenuhan  kebutuhan  hidup  rumah tangganya. Terlebih lagi saat musim tangkap yang ditandai  dengan  melimpahnya  stok  ikan  justru masyarakat  di  Pulau  Saparua  tidak  memiliki sarana coldstorage untuk  menampung  stok  ikan tersebut.  Alhasil,  ikan  hasil  tangkapannya  akan dijual murah ke pasar daripada harus menanggung kerugian.  Untuk  itu  diperlukan  adanya  campur tangan  pemerintah  berkaitan  dengan  saran dan  prasarana  penangkapan  ikan  hingga  pasca penangkapan.
Disamping  itu  juga,  sistem  rantai  pasok sangat  bergantung  pada  potensi  yang  dimiliki suatu  daerah.  Rantai  pasok  perikanan  pelagis kecil  di  Kepulauan  Lease  turut  dipengaruhi  oleh keberadaan  potensi  perikanan  pelagis  kecil  yang dimiliki  sebagai  bagian  dari  sumber  daya  alam (SDA).  Jika  berkaitan  dengan livelihoods  asset (aset  penghidupan),  maka  potensi  perikanan tangkap    pelagis  kecil  merupakan  salah  satu  aset penghidupan  yang  dimiliki.  Chambers  &  Conway (1992) berpendapat bahwa, sumber daya dipandang sebagai aset penghidupan yang dapat dimanfaatkan guna  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat. Lebih  jauh,  Scoones  (1998)  memperlihatkan aset penghidupan (matapencaharian) sebagai modal alam,  ekonomi,  fisik,  manusia  dan  sosial  untuk menjaga keberlanjutan mata pencaharian di pedesaan melalui  diversifikasi  mata  pencaharian.  Bahkan, Pramoda et al. (2022) menyatakan bahwa, perilaku
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
pemanfaatan sumber daya alam yang tidak berskala komersial,  disebut  sebagai  mata  pencaharian (livelihood) .
Kemudian, Wahiu et al. (2019)
memperlihatkan  pelaku  rantai  pasok  produk perikanan  tangkap  di  Tateli  Weru  (Buloh) Kecamatan Mandolang Kabupaten Minahasa adalah 1.  Nelayan  pemilik  bagan  apung,  2.  Pabrik  Pakan Ternak,  3.  Pedagang  kecil  atau  petibo,  4.  Kapal pancing, 5. Konsumen. Sedangkan mekanisme aliran produk, aliran keuangan dan aliran informasi pada rantai pasok produk perikanan tangkap bagan apung di Tateli Weru (Buloh) yaitu: 1. Saluran I: Nelayan bagan apung – pabrik pakan ternak – konsumen I, 2. Saluran II: Nelayan bagan apung – Kapal Pancing dan 3. Saluran III: Nelayan bagan apung – pedagang kecil atau petibo – Konsumen II.
Penelitian  terakhir  yang  bisa  penulis temukan  adalah  terkait  komponen  utama  dalam proses fish chain di Pelabuhan Perikanan Nusantara cabang  Brondong.  Penelitian  ini  menggunakan perhitungan  proses  hierarki  analitik  untuk menilai  komponen  utama  dan  sub  komponen. Proses rantai ikan komponen biaya terutama biaya transportasi  merupakan  hal  yang  paling  utama yang harus diperhatikan, karena biaya transportasi ini  mencakup  terkait  dengan  pendistribusian  hasil produksi (Rahim & Dahda, 2022).
Berbagai  kajian  sebelumnya  di  atas menggambarkan  bahwa  rantai  pasok  produk perikanan  memiliki  peran  penting  dan  strategis dalam  upaya  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat  nelayan  itu  sendiri,  baik  melalui kebijakan  pemerintah  (Rahim  &  Dahda,  2022), peningkatan sarana dan prasarana penangkapan ikan (Wahiu et  al., 2019),  dampak  covid-19  terhadap rantai pasok (Suherman et al., 2022; Saputra et al., 2022) bahkan mitigasi resiko dari rantai pasok itu sendiri (Purwaditya et al., 2018).
Meskipun  demikian,  ruang  diskusi  tentang rantai  pasok  dan  rantai  nilai  produk  perikanan masih memiliki peluang perdebatan ilmiah sebagai kontribusi  pemikiran  terhadap  pengembangan pengetahuan.  Pandangan  ini  dilatarbelakangi  oleh pemikiran  bahwa,  sekalipun  potensi  sumber  daya perikanan  tangkap  melimpah  akan  tetapi  hingga saat  ini  belum  mampu  menjamin  kesejahteraan masyarakat  dapat  tercapai.  Bahkan,  ketersediaan potensi perikanan tangkap yang melimpah tersebut justru  bisa  menjadi  pemicu  meningkatnya  inflasi secara  regional  di  Propinsi  Maluku  (BAPPEDA, Propinsi  Maluku,  2022).  Untuk  memahami efisiensi  rantai  pasok  dan  rantai  nilai  produk
perikanan  tangkap  pelagis  kecil  di  Kepulauan Lease,  maka  metode  penelitian  kualitatif  dan kuantitatif digunakan dalam penelitian ini dengan pendekatan survei ( survey design ). Penelitian survei, peneliti mendeskripsikan secara kuantitatif (angka) kecenderungan  perilaku  atau  opini  dari  suatu populasi dengan meneliti sampel populasi tersebut (Creswell,  2016).  Sehingga,  dinyatakan  bahwa penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  aset mata pencaharian dan efisiensi model rantai pasok dan  rantai  nilai  perikanan  tangkap  pelagis  kecil masyarakat pesisir Pulau Saparua
Kepulauan  Lease  menjadi  fokus  dalam penelitian ini, dimana kepulauan Lease terdiri atas, Pulau Saparua, Pulau Nusalaut dan Pulau Haruku. Namun  mempertimbangkan  anggaran  dan  waktu penelitian  yang  terbatas,  maka  di  antara  ketiga pulau tersebut, Pulau Saparua dipilih sebagai lokasi penelitian dengan Negeri (desa) Haria dan Negeri (desa) Nolloth, sebagai sampel dalam penelitian ini. Adapun  pertimbangannya  yaitu  akses  transportasi yang  memadai,  masyarakat  kedua  Negeri  (desa) bermata  pencaharian  sebagai  nelayan  dan  petani serta Pulau Saparua merupakan pusat perdagangan di Kepulauan Lease. Selanjutnya, informan ditentukan berdasarkan  beberapa  karakteristik,  antara  lain; Pertama,  Informan  merupakan  kepala  rumah tangga.  Kedua,  Informan  bermata  pencaharian yang  berhubungan  dengan  aktifitas  perikanan maupun perkebunan. Ketiga, informan tinggal dan bermukim di Pulau Saparua.
Berdasarkan  kualifikasi  informan  yang ditetapkan  tersebut,  maka  wawancara  dilakukan terhadap  beberapa  rumah  tangga  di Negeri Haria dan Negeri Nolloth. Informan yang bersedia terlibat dalam proses wawancara berjumlah 34 orang sesuai dengan  kualifikasi  penetapan  informan.  Deskripsi identitas informan tidak dapat dipublikasikan karena mempertimbangkan  hak  perlindungan  privasi partisipan dalam penelitian ini. Selanjutnya, proses wawancara mendalam berlangsung dalam durasi satu hingga dua jam yang direkam dalam bentuk audio untuk  kemudian  dikelola  menjadi  transkrip  hasil wawancara  sehingga  data  utama  dalam  penelitian ini  merupakan  data  primer  yang  bersumber  dari penelitian  lapangan  melalui  wawancara  mendalam ( indepth  interview )  dan Focus  Group  Discussion (FGD) sebagai teknik pengumpulan data.
Sedangkan  data  sekunder  bersumber  dari instansi  terkait  dengan  penelitian  ini  digunakan sebagai  data  pendukung,  seperti  data  statistik kecamatan  Saparua  dalam  angka,  data  statistik Negeri,  jurnal  maupun  laporan-laporan.  Proses pengumpulan  data  ini  juga  berlangsung  sebanyak
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
2 tahap. Dimana, tahap pertama dilaksanakan pada 4-8 Mei 2023 dengan tujuan memperoleh data awal terkait pendekatan sosial dan komposisi demografi penduduk.  Sementara,  tahap  kedua,  dilaksanakan pada  5-10  Juli  2023  dilakukan  untuk  mengetahui rantai  pasok  dan  rantai  nilai  produk  perikanan tangkap.
Proses  analisis  data  dilakukan  dengan menggunakan  analisis  aset  penghidupan  (mata pencaharian)  dan  metode  analisis  kinerja  rantai pasok.  Aset  mata  pencaharian  merupakan kemampuan atau upaya masyarakat dalam mengelola dan mengkombinasikan berbagai aset yang dimiliki (modal  alam,  manusia,  sosial,  fisik  dan  keuangan) agar  dapat  mempertahankan  keberlanjutan penghidupannya (Hahury & Soselisa, 2021; Hahury et  al., 2019;  Tuasuun et  al., 2023).  Kerangka penghidupan  yang  dikemukakan  oleh  Chambers & Conway (1992) digunakan sebagai strategi mata pencaharian masyarakat pedesaan dapat dilihat pada Gambar 1:
Gambar 1. Kerangka Aset Penghidupan. Sumber: Chambers & Conway (1992).
Selanjutnya,  metode  Analisis  kinerja rantai  pasok  digunakan  untuk  mengukur  tingkat efisiensi  rantai  pasokan.  Pengukurannya  dengan memperhitungkan  biaya-biaya  yang  dikeluarkan untuk  kepentingan  pemasaran  produk  dan persentase  keuntungan  dari  masing-masing pelaku.  Efisiensi  rantai  pasok  dapat  digambarkan dengan menghitung persentase margin pemasaran, margin  keuntungan,  rasio  biaya  pemasaran dengan  rumus  sesuai  Jumiati et  al. (2013)  dan Harlawati et al. (2020).
............(1)
Keterangan: MP = Margin Pemasaran Csp = Harga Jual Konsumen (harga di akhir rantai pasokan) Psp = Harga Jual Produsen (harga di awal rantai pasokan)

## Potensi Sumber Daya dan Penghidupan Masyarakat Pulau Saparua
Pulau  Saparua  merupakan  bagian  dari gugusan  Kepulauan  Lease  dengan  beragam potensi  sumber  daya  alam  yang  dimiliki,  baik  di darat  maupun  di  laut.  Penghidupan  masyarakat di  Pulau  Saparua  memiliki  keunikan  tersendiri. Dimana,  seyogyanya  masyarakat  di  pulau-pulau kecil  akan  bermata  pencaharian  sebagai  nelayan karena  letak  pemukimannya  berada  di  daerah pesisir. Namun, sebaliknya di Pulau Saparua justru sebagian besar masyarakat menggantungkan sumber penghidupannya  juga  dari  sektor  perkebunan. Tanaman  perkebunan  yang  dimiliki  masyarakat  di Pulau  Saparua  merupakan  tanaman  warisan  dari orangtua.  Komoditi  perkebunan  yang  ada  juga ditunjang dengan komoditi lainnya yang berpotensi sebagai pangan rumahtangga, seperti sayur-sayuran dan buah-buahan.
Masyarakat  Pulau  Saparua  telah  terbiasa membudidayakan  paling  sedikit  tiga  komoditi utama perkebunan, seperti pala, cengkih dan kelapa. Walaupun  demikian  produksi  komoditas  tersebut cenderung  mengalami  penurunan  dibandingkan dengan  tahun  sebelumnya.  Data  BPS  (2022) menunjukan,  jika  jumlah  produksi  komoditi  pala sebesar  101,45  ton;  cengkih  342  ton  dan  kelapa sebanyak  500,2  ton  (BPS,  2022).  Kemudian, sistem perkebunan yang dilakukan pada umumnya merupakan  sistem agroforestry tradisional  dengan memanfaatkan Dusung sebagai lahan warisan secara turun-temurun.
Sedangkan,  di  sektor  perikanan,  perairan Pulau  Saparua  memiliki  potensi  sumber  daya kelautan dan perikanan yang cukup besar. Potensi sumber  daya  kelautan  dan  perikanan  yang  besar menjadikan sektor ini potensial untuk dikembangkan sebagai tulang punggung perekonomian masyarakat di  Pulau  Saparua.  Hasil  pemetaan  awal  terhadap produk  perikanan  di  Pulau  Saparua  melalui  pra penelitian  menunjukan  bahwa,  produk  perikanan pelagis  kecil  yang  ada  di  Pulau  Saparua  meliputi Kecamatan Saparua sebesar 6.196,49 ton dengan nilai Rp  43,5  juta  (BPS  Kecamatan  Saparua  Dalam
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Angka,  2022).  Sedangkan  produksi  perikanan  di Kecamatan Saparua Timur pada tahun 2022 adalah 8.049,93  ton  atau  senilai  Rp51,1  juta    (BPS, Kecamatan  Saparua  Timur  Dalam  Angka,  2022). Potensi  perikanan  yang  ada  di  perairan  Pulau Saparua, antara lain ikan cakalang, ikan tuna ekor kuning, ikan tuna mata besar dan ikan pelagis kecil. Sementara,  potensi  ikan  pelagis  kecil  meliputi, layang  ( Decapterus  spp ),  kembung  ( Rastrelliger sp ),  siro  ( Amblygaster  sirm ),  selar  ( Selaroides  sp ), tembang ( Sardinella fimbriata ), dan teri ( Stolephorus spp )  atau  umumnya  lebih  dikenal  oleh  masyarakat Pulau  Saparua  dan  Maluku  dengan  sebutan  ikan momar , kawalinya,  komu dan lema. Kemudian, sarana penangkapan yang dimiliki nelayan di Pulau Saparua yakni jaring angkat, jaring insang, pancing tonda, huhate (pole and line) dan pukat cincin.
Kenyataan  memang  memperlihatkan  jika masyarakat  Pulau  Saparua  tinggal  dan  bermukim di  daerah  pesisir  akan  tetapi  mata  pencaharian utama  mereka,  tidak  semuanya  bersumber  dari sektor  perikanan  dengan  profesi  sebagai  nelayan. Melainkan  juga  sebagai  petani  dengan  mengelola dan  memanfaatkan dusung sebagai  sumber pendapatan rumahtangganya. Jumlah penduduk di Pulau  Saparua  tahun  2022  sebanyak  35.248  jiwa dengan beragam mata pencaharian yang dilakoninya. Perbandingan  antara  jumlah  petani  dan  nelayan, lebih  banyak  didominasi  pekerjaan  sebagai  petani. Walau sebenarnya mata pencaharian sebagai petani dan  nelayan  dilakoni  secara  bersama-sama  sebagai sumber pendapatan rumahtangga.
Temuan  lainnya  memperlihatkan  bahwa  di Pulau Saparua sendiri terdapat beberapa Negeri (desa) yang  masyarakatnya  memiliki  sumber  pendapatan utama dari sektor perikanan, seperti Negeri Haria, dan Negeri Nolloth. Negeri Haria  berada  dalam wilayah administrasi Kecamatan Saparua sedangkan Negeri Nolloth berada di Kecamatan Saparua Timur. Sedangkan  jumlah  penduduk  yan  tercatat  pada Negeri Haria sebesar 7.404 jiwa (Kecamatan Saparua Dalam Angka, 2022) dan penduduk Negeri Nolloth 2.914  jiwa  (Kecamatan  Saparua  Timur  Dalam Angka, 2023).
Dalam  musim  tertentu  (musim  timur) yang  ditandai  dengan  cuaca  hujan  dan  laut  yang bergelombang menyebabkan para nelayan tidak dapat mencari  ikan.  Kondisi  ini  tentunya  memaksakan mereka  untuk  bisa  menemukan  alternatif  sumber pendapatan  yang  baru  agar  upaya  pemenuhan kebutuhan hidup rumah tangganya dapat terpenuhi dalam  kurun  waktu  tersebut.  Selain  memiliki aset  pada  sektor  perikanan,  rata-rata  masyarakat pada  kedua Negeri tersebut  juga  memiliki  lahan
perkebunan  ( dusung) .  Lahan dusung ditanami dengan tanaman umur panjang dan pendek, seperti pala, cengkih, kenari, kelapa hingga sayur-sayuran. Sistem  pertanian  tradisional  seperti  ini  masih dipraktekkan hingga sekarang.

## Aset Mata Pencaharian Masyarakat Pesisir Pulau Saparua
Masyarakat  pesisir  didefinisikan  sebagai kelompok orang yang tinggal di daerah pesisir dan sumber  kehidupan  perekonomiannya  bergantung secara  langsung  pada  pemanfaatan  sumber daya  laut  dan  pesisir  (Zakariya,  2020).  Aktifitas pemenuhan  kebutuhan  hidup  rumahtangga  yang selalu  mengandalkan  alam  secara  tidak  langsung telah  memberi  gambaran  bahwa,  kehidupan masyarakat  pedesaan  termasuk  masyarakat  yang tinggal  dan  bermukim  pada  daerah  pesisir  sangat dekat  dengan  kemiskinan.  Beberapa  faktor  yang menyebabkan  kemiskinan  masyarakar  pesisir  yang berprofesi sebagai nelayan masih terjadi, antara lain keterbatasan modal untuk mengembangkan usaha, tingkat  pendidikan  yang  rendah,  pendapatan  yang rendah,  perilaku  ekonomi  rumah  tangga  nelayan yang  cenderung  boros,  tidak  ada  alternatif  mata pencaharian (livelihood) dan  perencanaan  regional yang tidak mendukung (Duku et al., 2022; March & Failler, 2022; March & Failler, 2022).
Ketergantungan  pada  hasil-hasil  alam menyebabkan  masyarakat  tidak  bersandar  pada satu  sumber  penghasilan.  Dengan  kata  lain, masyarakat daerah pesisir memiliki lebih dari satu matapencaharian,  akibat    perubahan  lingkungan dan  iklim  maupun  bencana  wabah  penyakit menular  (Steenbergen et  al., 2020;  Thanh et  al., 2021).  Sementara  kebutuhan  hidup  rumahtangga masyarakat  cenderung  meningkat  dan  bervariasi setiap  waktu  sehingga  tidak  memungkinkan hanya  mengandalkan  satu  mata  pencaharian  saja. Strategi  dan  aktivitas  seseorang  atau  sekelompok orang  dalam  bertahan  hidup  dan  memenuhi kebutuhannya,  dengan  menggunakan  setiap sumber daya dan kemampuan yang dimiliki, dapat dirujuk dan diilustrasikan sebagai mata pencaharian atau livelihood (Rahman,  2023;  Rakodi,  2014). Pemanfaatan  sumber  daya  dan  kemampuan  yang dimiliki  dapat  dipandang  sebagai  bagian  dari  aset penghidupan.
Dimana  aset  penghidupan  biasanya dikatagorikan  ke  dalam  aset  alam,  fisik,  ekonomi dan  modal  sosial  dan  aset-aset  ini  dimediasi  oleh keberadaan  institusi  dan  struktur  organisasi.  Hal tersebut  diperkuat  oleh  pendapat  Chambers  & Conway (1992) dan Ellis (2000) yang menyatakan
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
bahwa,  aktifitas  penghidupan  masyarakat  meliputi lima  aset  penghidupan,  antara  lain,  aset  sosial, manusia,  alam,  finansial  dan  fisik.  Masyarakat pesisir  maupun  pedesaan  seringkali  menghadapi keterbatasan akses terhadap aset yang ada, misalnya tanah,  dimana  sebagian  besar  masyarakat  hanya menguasai lahan yang kurang memadai untuk mata pencahariannya;  kualitas  sumber  daya  manusia yang  relatif  masih  rendah  (tingkat  pendidikan, pengetahuan  maupun  keterampilan);  minimnya akses  ke  infrastruktur  dan  fasilitas  umum  seperti jaringan jalan, listrik, dan komunikasi di pedesaan; tabungan (saving), akses  untuk  memperoleh modal usaha; dan jejaring, dalam hal ini kekuatan bargaining position dalam pengambilan keputusan- keputusan politik (Hahury et al., 2023; Triyanti & Firdaus, 2016).
Sementara  dalam  konteks  kajian  ini,  maka aset alam dan aset manusia menjadi fokus perhatian sebab  memegang  peranan  penting  terkait  mata pencaharian  yang  dimiliki  masyarakat  pesisir, khususnya masyarakat di Pulau Saparua.

## Aset Alam
Ketersediaan  potensi  dan  kemudahan  akses terhadap  sumber  daya  alam  sebagai  modal  yang ditunjang  oleh  kemampuan  masyarakat  dalam mengakses  sumber  daya  alam  tersebut  merupakan aset  bagi  kesejahteraan  dan  keberlanjutan penghidupan  masyarakat  tersebut  (Asif et  al., 2020;  Nathaniel et  al., 2021).  Mata  pencaharian masyarakat  Negeri  Haria  dan  Negeri  Nolloth didominasi  oleh  nelayan  dan  bertani  subsisten perkebunan  tradisional.  Negeri  Haria  dan  Negeri Nolloth  secara  geografis  letak  pemukiman masyarakatnya  berada  pada  daerah  pesisir  pantai.
Letak geografis yang dekat dengan daerah perairan (laut)  inilah  yang  seringkali  menyebabkan  adanya anggapan  jika  mata  pencaharian  masyarakatnya akan bersumber dari sektor perikanan saja (Kakerissa et  al., 2022;  Seidu et  al., 2022).  Jenis-jenis  ikan yang  ditangkap  nelayan  di  Pulau  Saparua,  antara lain ikan Layang ( Decapterus Spp ), ikan Kembung ( Rastrelliger  Sp ),  ikan  Siro  ( Amblygaster  Sirm), ikan  Tembang  ( Sardinella  Fimbriata ),  ikan  Selar
( Selaroides Sp ), dan ikan Teri ( Stolephorus Spp ).
Jenis-jenis ikan pelagis kecil tersebut dikenal dengan  nama  ikan momar , kawalinya,  komu dan lema. Temuan  empirik  juga  menunjukan  bahwa selain  sebagai  nelayan,    masyarakat Negeri Haria dan Negeri Nolloth juga memiliki mata pencaharian pada  sektor  perkebunan,  khususnya  tanaman sayuran  organik  bahkan  merupakan  pemasok utamanya,  seperti  sayur  sawi,  bayam,  sakata  dan kangkung ( Negeri Haria) sedangkan Negeri Nolloth menghasilkan  sayur  terong  dan  kacang  panjang. Realita ini mengisyaratkan bahwa mata pencaharian masyarakat Negeri Haria  dan Negeri Nollot merupakan mata pencaharian ganda yang bertujuan sebagai  tindakan  antisipasi  terhadap  kondisi  alam maupun pasar yang terkadang tidak menentu.
Dalam  pandangan  Li et  al. (2020)  dan Steenbergen et  al. (2020),  menyatakan  jika kehidupan  masyarakat  pedesaan  memang  sangat bergantung  pada  hasil  alam,  baik  yang  bersumber dari sektor pertanian maupun perikanan. Masyarakat pedesaan  akan  memilih  untuk  menghindari resiko  yang  bisa  menyebabkan  terganggunya upaya  pemenuhan  kebutuhan  hidup  rumahtangga dengan cara menerapkan strategi mata pencaharian ganda sebagai upaya adaptasi terhadap perubahan- perubahan yang dapat terjadi.
Tabel 3. Mata Pencaharian Masyarakat Negeri Haria dan Negeri Nolloth.
No Jenis Pekerjaan Negeri Jumlah Haria Nolloth 1 Nelayan 417 90 507 2 Petani 737 353 1.090 3 Peternak 40 - 40 4 PNS 171 57 228 5 TNI/Polri 1 - 1 6 Pengusaha 141 153 294 7 Karyawan swasta 5 1 6 8 Bidan swasta 13 - 13 9 Perawat swasta 21 - 21 10 Pensiunan 46 11 57 Total 1.592 665 2.257 Sumber: Data Penelitian Lapangan, 2023.
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse

## Aset Manusia
Aset  manusia  atau  sumber  daya  manusia menjadi salah satu faktor strategis yang memainkan peran  penting  sehingga  dapat  menciptakan  nilai ekonomis bagi masyarakat itu sendiri. Aset manusia dapat digambarkan sebagai keahlian, pengetahuan, kualitas  pribadi,  kreatifitas  yang  digabungkan dengan  kompetensi  agar  dapat  menciptakan  nilai strategis dan ekonomis. Mengacu pada pandangan Sullivan  &  Sheffrin  (2003)  yang  menyatakan bahwa, sumber daya manusia didefinisikan sebagai pengetahuan  dan  kualitas  pribadi  yang  disatukan dengan  ketrampilan  agar  menghasilkan  nilai ekonomi.
Pendidikan  yang  dimiliki  kedua  masyarakat Negeri tersebut diperoleh melalui pendidikan formal yang  digeluti  maupun  pengalaman  dalam  aktifitas kehidupan  setiap  hari.  Terkait  pendidikan  formal yang  dimiliki  masyarakatnya  pun  berada  pada semua  jenjang  pendidikan,  baik  Taman  Kanak- Kanak  (TK)  hingga  Perguruan  Tinggi  (PT).  Data komposisi  jumlah  penduduk  yang  mengenyam pendidikan  pada  masing-masing  jenjang  masih dalam proses pembaruan data, akan tetapi data secara umum  pada  Kecamatan  Saparua  dan  Kecamatan Saparua  Timur  terkait  pendidikan  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Pendidikan  formal  merupakan  faktor penting dalam pembangunan masyarakat termasuk  masyarakat  di  daerah  pedesaan  yang dapat  mempengaruhi  segala  aktifitas  individu maupun  komunitas  secara  umum  (Bokaraman et al., 2023), termasuk masyarakat di Pulau Saparua. Rendahnya tingkat pendidikan formal yang dimiliki masyarakat  terutama  masyarakat  pedesaan  akan sangat  berdampak  pada  kemampuan  masyarakat mengakses  aset  sumberdaya  yang  tersedia. Kondisi  dapat  saja  terjadi  akibat  ketergantungan terhadap  alam  dan  keterbatasan  terhadap  akses sehingga  upaya  pemenuhan  kebutuhan  hidup  pun menjadi  terkendala.  Kajian,  Ahdan et  al. (2019) berpandangan  bahwa,  masyarakat  yang  berprofesi sebagai  nelayan  merupakan  kelompok  yang  paling rentan terhadap kemiskinan karena bergantung pada kondisi laut yang tidak menentu, tingkat pendidikan yang rendah, keterbatasan modal, dan keterbatasan
Tabel 4. Komposisi Pendidikan Per Jenjang, di Pulau Saparua.
Pendidikan Kecamatan Saparua Kecamatan Saparua Timur Taman Kanak-Kanak 590 342 Sekolah Dasar 1945 1662 Sekolah Menengah Pertama 1135 857 Sekolah Menengah Atas/SMK 1895 827 Sumber: BPS Kec. Saparua dan Kec. Saparua Timur, 2022.
akses terhadap sumber daya ekonomi.
Selain  pendidikan  formal  yang  dapat ditempuh  melalui  jenjang  pendidikan  yang tersedia,  aset  manusia  juga  dapat  tergambar melalui  pengalaman  yang  dimiliki  atau  kebiasaan. Kebiasaan  yang  diwariskan  ini  telah  mengkristal dalam  aktifitas  kehidupan  bermasyarakat  dan dianggap memiliki nilai yang menguntungkan secara ekonomi  dan  dipraktekan  secara  terus-menerus hingga  kini  (Bugis  &  Hahury,  2022).  Kebiasaan ini  seringkali  juga  dikenal  sebagai  pengetahuan lokal,  di  mana  pengetahuan  lokal  ini  sangat dinamis,  bersifat  tersembunyi (tacit) dan  hanya dimiliki  seseorang  atau  sekelompok  orang  tertetu saja serta proses transfernya dilakukan secara lisan (Ari & Yanura, 2019).
Pengetahuan  lokal  ini  juga  mempengaruhi kelangsungan kelompok di masa yang akan datang dan membawa dampak terhadap identitas kelompok sehingga perlu untuk dikelola, dijaga, dilestarikan, dibagikan,  dan  dikembangkan.  Selanjutnya, kebiasaan  yang  dipraktekan  tersebut  membentuk perilaku  dan  akhirnya  menjadi  pengalaman  bagi masyarakat  nelayan  termasuk  masyarakat  kedua Negeri  ini . Terkait  aktifitas  melaut  masyarakat Negeri Haria dan Negeri Nolloth, temuan empirik menujukan  jika  pengalaman  kerja  merupakan tingkat penguasaan pengetahuan serta keterampilan dalam  pekerjaannya  yang  dapat  diukur  dari  masa kerja dan rentan waktu lamanya berprofesi sebagai nelayan.
Sari  &  Rauf  (2020)  dan  Kimbal et  al. (2022)  berpandangan  bahwa,  pengalaman  kerja bagi nelayan memiliki dampak signifikan terhadap pendapatan  dan  kesejahteraan  rumah  tangga nelayan. Pengalaman kerja nelayan akan membantu nelayan  dalam  mengetahui  kondisi  perairan, misalnya  arus  air,  cuaca  dan  lokasi  yang  memiliki ikan yang melimpah. Untuk itu pengalaman kerja nelayan  sebenarnya  dapat  dikatagorikan  sebagai bagian dari pembangunan modal manusia. Dimana, modal manusia ini memiliki peran terhadap aktifitas keseharian  nelayan  tersebut.  Dapat  dikatakan bahwa,  semakin  lama  pengalaman  nelayan,  maka semakin  sensitif  nelayan  mengetahui  posisi  ikan, sehingga memudahkan nelayan menangkap ikan di
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
laut. Semakin banyak pengetahuan nelayan tentang kondisi laut dan karakteristik ikan, maka semakin mudah  bagi  nelayan  untuk  menangkap  ikan. Walaupun demikian, potensi ikan yang banyak tidak akan berpengaruh terhadap peningkatan pendapatan nelayan  secara  signifikan  apabila  terdapat  kendala terkait  pemasaran  hasil-hasil  produksi  nelayan tersebut  atau  yang  lebih  dikenal  dengan  sebutan rantai pasok dan rantai nilai.

## Aset Fisik
Aset  fisik  merupakan  salah  satu  aset penunjang  dalam  matapencaharian  masyarakat, baik nelayan maupun petani. Hahury et al. (2023) menyatakan bahwa, pemerintah memiliki tanggung jawab  dan  berperan  dalam  menyediakan  fasilitas pendukung  akan  tetapi  keberlanjutan  fasilitas yang  disediakan  pemerintah  tersebut  merupakan tanggung  jawab  masyarakat.  Di  Negeri  Haria  dan Negeri Nolloth akses terhadap aset fisik tergambar melalui pembangunan infrastruktur jalan, jembatan dan teknologi yang dapat memudahkan masyarakat untuk  memasarkan  hasil  tangkapannya.  Temuan empirik  penelitian  ini  memperlihatkan  bahwa, infrastruktur  jalan  aspal  yang  menghubungkan Negeri  Haria  dengan  pasar  yang  ada  di  Saparua mengalami  kerusakan  pada  beberapa  ruas  jalan yang  cukup  parah  akan  tetapi  masih  dapat  dilalui kendaraan bermotor, baik roda dua maupun empat. Jarak antara Negeri Haria dan pasar di Saparua sejauh 5 km. Sementara, infrastruktur jalan aspal di Negeri Nolloth  menuju  ke  pasar  di  pusat  Pulau  Saparua sejauh  4  km  dengan  kondisi  baik  dibandingkan dengan  jalan  yang  menghubungkan  Negeri  Haria dan Saparua.
Selain  itu,  temuan  penelitian  ini  juga mengkonfirmasikan bahwa, panjang jalan dan lebar jalan  tidak  mengalami  perubahan  selama  kurun waktu  20  tahun  terakhir  ini.  Kendala  utamanya terletak  pada  keberadaan  kebun-kebun  milik warga  masyarakat  yang  berada  di  sisi  kanan dan  kiri  jalan.  Apalagi  setiap  penguasaan  tanah yang  ada  merupakan  milik  klan/keluarga  besar. Disamping  itu  juga  untuk  ketersediaan  teknologi berupa coldstorage belum tersedia di Pulau Saparua sehingga  secara  tidak  langsung  akan  berpengaruh terhadap mutu ikan.

## Aset sosial
Dalam  pandangan  ekonomi  kelembagaan, berkaitan dengan penghidupan, maka aset sosial atau disebut  juga  modal  sosial  merupakan  kemampuan masyarakat  dalam  suatu  entitas  atau  kelompok membangun  kerjasama  dalam  suatu  jaringan.
Hubungan kerjasama ini diatur oleh pola interelasi yang  resiprositi  dan  saling  menguntungkan, berdasarkan  nilai  dan  norma  yang  berlaku  serta dibangun  pada  pondasi  kepercayaan.  Hal  ini menunjukan kemampuan masyarakat Negeri Haria dan Negeri Nolloth dalam mengkontruksi norma- norma dalam berinteraksi sosial. Kedua masyarakat Negeri ini memantapkan hubungan sosial masyarakat dalam konsep hubungan persaudaraan ”ale rasa, beta rasa” (artinya,  apa  yang  dialami  orang  lain,  juga dirasakan oleh diri sendiri).
Hubungan  antara  nelayan  di  kedua  Negeri dengan para pedagang telah membentuk ”network” sejak lama. Hubungan ini bukan saja terbangun atas dasar usaha mencari keuntungan  semata akan tetapi jauh dari itu menggambarkan adanya ”kepercayaan” yang  menjembatani  hubungan  nelayan  dan  para pedagang  ikan.  Para  pedagang  kecil  atau papalele tentunya  memiliki  modal  yang  kecil  seringkali menghadapi  kendala  dalam  mengembangkan usahanya akibat keterbatasan modal dan akses. Saling percaya ini tergambar, manakala para pedagang kecil belum memiliki cukup uang untuk membayar harga ikan  yang  dibeli  dari  nelayan  dan  nelayan  tidak berkeberatan  untuk  menunggu  hingga  ikan  dijual lebih dulu, barulah dilakukan pembayaran atas ikan tersebut.
Kondisi  yang  sama  juga  dilakukan  nelayan, manakala  mengalami  kekurangan  uang  untuk membeli keperluan melaut, seperti bahan bakar, es dan lain-lain. Nelayan dapat meminjam uang terlebih dulu dari para pedagang, dan akan mengembalikan uang pinjaman tersebut setelah menjual ikan hasil tangkapannya.  Secara  ekonomi  konvensional  atau klasik,  tentunya  perilaku  ini  sangat  merugikan nelayan  sebab  berhubungan  dengan  perilaku memaksimumkan  pendapatan  nelayan  sebagai produsen.  Namun,  secara  kelembagaan  justru perilaku  ini  secara  tidak  langsung  menjembatani hubungan  yang  saling  menguntungkan  atas  dasar saling  mempercayai (trust) sebagai  salah  satu indikator modal sosial atau aset sosial.

## Aset Keuangan
Aset  Keuangan  atau  aset  finansial  dalam rumah tangga selain berbagai aset yang disebutkan sebelumnya,  aset  keuangan  merupakan  aset  dasar rumah  tangga  yang  diperlukan  untuk  mencapai tujuan mata pencaharian. Aset keuangan ini lebih mengacu pada kepemilikan tabungan dan seberapa besar  akses  masyarakat  terhadap  sumber-sumber keuangan  formal  dan  informal  dalam  bentuk pinjaman.  Pandangan  ini  menyiratkan  bahwa, aset keuangan mengandung dua faktor yang dapat
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
menunjang  mata  pencaharian  rumah  tangga masyarakat pedesaan yaitu, kepemilikan tabungaan dan  akses  terhadap  pinjaman.  Kondisi  masyarakat pedesaan  yang  dekat  dengan  garis  kemiskinan, cenderung  diidentikan  dengan  kemiskinan akibat pendapatan yang rendah. Selain pendapatan terdapat  juga  berbagai  faktor  lainnya  yang  turut memaksa  masyarakat  pedesaan  untuk  memilih mengadopsi  mata  pencaharian  yang  lebih menguntungkan.  Adapun  tujuan  utama  dari perilaku  tersebut  adalah  lebih  cepat  mendapatkan uang tunai.
Kepemilikan  uang  tunai  bagi  masyarakat pedesaan  termasuk  masyarakat  Negeri  Haria dan  Negeri  Nolloth  merupakan  “jaminan” keberlangsungan  hidup  dalam  upaya  pemenuhan kebutuhan  hidup  rumah  tangga.  Selanjutnya terkait dengan akses terhadap pinjaman, masyarakat pedesaan  lebih  memiliki  akses  pinjaman  melalui sektor  informal,  seperti  meminjam  dari  keluarga terdekat.  Sedangkan  akses  pinjaman  dari  sektor formal  sangat  sulit  diperoleh  masyarakat  kedua Negeri tersebut. Dimana penyebabnya adalah terkait “jaminan” yang diminta pihak perbankan yang sulit dipenuhi. Hal ini menunjukan jika akses terhadap keuangan memainkan peran dalam upaya mencapai keberlanjutan ekonomi.
Pada  aras  ini,  temuan  memperlihatkan  jika aset  matapencaharian  yang  tersedia  di  masyarakat Pulau  Saparua  memiliki  hubungan  dengan  rantai pasok  dan  rantai  nilai  pelagis  kecil,  misalnya aset  sosial  berupa  hubungan  sosial  antar  aktor. Dimana,  hubungan  yang  terjalin  antara  nelayan dan  pedagang  pengumpul  atau  pedagang papalele telah  berlangsung  lama  yang  didasari  rasa  saling percaya.  Kepercayaan  antar  aktor  rantai  pasok  ini menjembatani  keterbatasan  atau  kendala  dalam rantai  pasok,  seperti  keterbatasan  keuangan.  Para pedagang  pengumpul  maupun  pedagang papalele terkadang  diperbolehkan  menjual  hasil  tangkapan ikan  tanpa  membayar  terlebih  dulu.  Pembayaran akan  dilakukan  setelah  ikan  hasil  tangkapannya terjual.
Hal  yang  sama  juga  tergambar  melalui  aset fisik  yakni  ketersediaan  jalan  yang  memudahkan akses penjualan ikan ke pasar maupun teknologi yang dimiliki. Temuan empirik penelitian ini menunjukan jika  sarana  pendingin  berupa coldstorage belum tersedia  di  Pulau  Saparua  yang  dapat  menjamin mutu  atau  kualitas  ikan.  Begitupula  dengan  aset matapencaharian lainnya. Dengan demikian, dapat dikatakan  bahwa  aset    matapencaharian  memiliki hubungan  atau  berdampak  terhadap  rantai  pasok dan rantai nilai pelagis kecil di Pulau Saparua.

## DINAMIKA PERIKANAN TANGKAP PELAGIS KECIL DI PULAU SAPARUA
Aktifitas nelayan di kedua Negeri seringkali masih  dilakukan  berdasarkan  pengetahuan  dan pengalaman  yang  dimiliki  sebelumnya,  misalkan terkait arus, musim dan cuaca termasuk “hari baik” untuk  melakukan  penangkapan  ikan.  Berdasarkan temuan  empirik  memperlihatkan  jika  masyarakat Negeri  Haria  dan  Negeri  Nolloth  memiliki perbedaan dalam kepemilikan sarana alat tangkap. Aktifitas  masyarakat  Negeri  Haria  sebagai  nelayan hingga saat ini masih dikategorikan sebagai nelayan tradisional. Hal ini tergambar melalui penggunaan peralatan  tangkap  yang  masih  sederhana  berupa mesin tempel kapasitas kecil, jaring, tasi dan lain- lain. Kepemilikan peralatan tangkap yang sederhana ini dipicu oleh kondisi keuangan rumah tangga yang kurang  memadai,  sehingga  upaya  untuk  membeli alat tangkap yang lebih baik tidak dapat dilakukan. Memang dalam studi empiris menemukan terdapat beberapa  nelayan  yang  mengajukan  pinjaman  ke lembaga  keuangan  (Bank  BRI).  Namun,  uang pinjaman  yang  seharusnya  digunakan  untuk pembeliaan peralatan tangkap yang lebih memadai justru  digunakan  untuk  keperluan  konsumsi rumahtangganya, misalnya kebutuhan sekolah anak dan sebagainya.
Kekurangan  modal  (uang)  juga  sering dialami  masyarakat  yang  menyebabkannya tidak  dapat  berupaya  secara  maksimal  dalam melakukan  penangkapan  ikan  akibat  keterbatasan alat  penangkapan  yang  dimilikinya.  Pengalaman berbeda justru diperlihatkan seorang nelayan yang memanfaatkan  sarana  penangkapan  milik  anggota keluarganya  sendiri  dengan  sistem  bagi  hasil  yang seluruhnya  diserahkan  kepada  anggota  keluarga pemilik sarana penangkapan tersebut. Selanjutnya, memang  dapat  dipahami  jika  keterbatasan  sarana penangkapan  merupakan  faktor  utama  usaha penangkapan ikan dan akibat keterbatasan tersebut, maka  aktifitas  nelayan  tidak  dapat  berkembang dengan baik.
Sementara  aktifitas  penangkapan  ikan  di Negeri  Nolloth  memperlihatkan  kondisi  yang berbeda  dan  dapat  dikatagorikan  sebagai  nelayan yang  lebih  modern  dibandingkan  nelayan  di Negeri  Haria.  Negeri  Nolloth  sendiri  terletak  di Kecamatan  Saparua  Timur  dengan  luas  wilayah 11,20  Km 2 dan  jumlah  penduduk  sebanyak kurang  lebih  2.914  jiwa  tahun  2022.  Negeri (Desa)  Nolloth  merupakan  salah  satu  sentra perikanan  tangkap  yang  menyediakan  kebutuhan ikan  untuk  Pulau  Saparua,  Pulau  Haruku, dan  Pulau  Ambon.  Ada  pepatah  masyarakat
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Nolloth  yang  berbunyi:  “ jika  masyarakat  Nolloth tidak  makan  ikan  berarti  tidak  ada  ikan  di  Pulau Ambon,  Saparua  dan  Haruku ”.  Terdapat  dua musim  yang  dikenal  oleh  nelayan,  yakni  musim penangkapan  ikan  yang  berlangsung  dari  bulan Oktober-Mei dan selebihnya adalah musim ombak (Juni-September).  Meskipun  demikian,  pada musim tersebut nelayan masih bisa menangkap ikan pada daerah-daerah tertentu di perairan teluk yang terlindung dari ombak besar. Bagi nelayan di Negeri Nolloth,  mereka  tidak  mengenal  adanya  musim dalam  menangkap  ikan,  karena  setiap  saat  dapat pergi melaut. Biasanya jika musim ombak, mereka akan  melakukan  penangkapan  ikan  menggunakan jaring ( gillnet ) pada sisi teluk yang terlindung dari ombak.
Selanjutnya  dalam  upaya  memasarkan  hasil penangkapan, baik nelayan Negeri Haria dan Negeri Nolloth  akan  menjual  ikannya  ke  pasar  Saparua dan  sebagainya  lagi  akan  dijual  ke  Pulau  Ambon maupun  dijual  secara  individu.  Sistem  pemasaran yang  dilakukan  selain  nelayan  juga  melibatkan pedagang pengumpul, pedagang pengecer (papalele ) dan masyarakat di Pulau Saparua itu sendiri. Sistem pemasaran  ini  dikenal  dengan  istilah  rantai  pasok adalah jaringan antara perusahaan dan pemasoknya untuk memproduksi dan mendistribusikan produk tertentu  ke  pembeli  akhir.  Rantai  pasokan  juga dapat  mewakili  langkah-langkah  yang  diperlukan untuk  menyampaikan  produk  atau  layanan  dari keadaan aslinya ke pelanggan (Dubey et al., 2020). Sementara,  rantai  nilai  mencakup  aktivitas  yang terjadi dalam perusahaan untuk memberikan produk atau layanan yang berharga ke pasar mereka. Setiap tahapan  rantai  nilai  menambah  nilai  lebih.  Rantai nilai  menyediakan  alat  untuk  memvisualisasikan kinerja  suatu  perusahaan  produktivitas  dengan mengidentifikasi  ribuan  aktivitas  terpisah  yang terlibat.  Rantai  nilai  mengacu  pada  aktivitas fungsional  bisnis  yang  menambah  nilai  bagi pelanggannya.

## ANALISIS EFISIENSI RANTAI PASOK DAN RANTAI NILAI PRODUK PERIKANAN TANGKAP PELAGIS KECIL DI PULAU SAPARUA
Mendiskusikan  efisiensi  rantai  pasok  dan rantai nilai, maka temuan empirik dalam penelitian ini  telah  mengindentifikasi  beberapa  saluran distribusi  atau  rantai  pasok  produk  perikanan tangkap di Pulau Saparua yang dimulai dari nelayan sebagai  pemasok  hingga  ke  konsumen  lokal  atau konsumen  akhir.  Rantai  pasok  produk  perikanan tangkap  pelagis  kecil  di  Pulau  Saparua  yang terindentifikasi sebanyak 4 alur mata rantai pasok.
Dimana,  mata  rantai  pasok  pertama  hanya  terdiri atas dua mata rantai, yaitu nelayan dan konsumen akhir.
Pada mata rantai pertama ini, nelayan sendiri yang  langsung  menjual  ikan  hasil  tangkapannya. Rantai  kedua,  meliputi  nelayan,  pedagang pengumpul dan konsumen akhir. Pada mata rantai kedua ini, nelayan biasanya telah memiliki relasi yang cukup  lama  dan  saling  percaya  dengan  pedagang pengumpul  sehingga  seringkali  proses  tawar- menawar  harga  ikan  telah  lebih  dulu  dilakukan ketika  nelayan  masih  berada  di  laut.  Bahkan, terkadang  pedagang  pengumpul  akan  mengambil ikan lebih dulu dan menjualnya barulah dilakukan pembayaran  kepada  nelayan.  Kemudian,  ikan yang  telah  berada  di  tangan  pedagang  pengumpul akan  dijual  kepada  konsumen  akhir  dengan harga  ikan  ditentukan  oleh  pedagang  pengumpul tersebut.
Mata  rantai  ketiga  melibatkan  nelayan, pedagang  pengecer  dan  konsumen  akhir.  Mata rantai  ketiga  ini  menunjukan  adanya  keterlibatan pedagang  pengecer  atau  yang  dikenal  masyarakat Pulau  Saparua  dan  Maluku  umumnya  dengan sebutan papalele . Pedagang papalele ini dilakoni oleh kaum perempuan dan dalam menjalankan aktifitas pembelian  maupun  penjualan  ikan,  perempuan papalele sudah  saling  mengenal  dengan  nelayan dan nelayan ini pun adalah langganannya. Perilaku saling  mengenal  antara  nelayan  dan  perempuan papalele memudahkan  kedua  belah  pihak  dalam proses tawar-menawar harga ikan yang relatif lebih fleksibel bahkan terkadang perempuan papalele bisa lebih  dulu  menjual  ikan,  barulah  dilunasi  kepada nelayan.
Sementara,  pada  mata  rantai  keempat  ini aktifitasnya  lebih  kompleks  dibandingkan  dengan mata  rantai  pertama  hingga  ketiga.  Mata  rantai keempat  melibatkan  hampir  semua  pihak  dalam proses  penjualan  hingga  distribusi  hasil  tangkap ikan  pelagis  kecil  di  Pulau  Saparua.  Tahap  ini memungkinkan para pelaku melakukan perubahan harga  ikan  untuk  memaksimalkan  keuntungan yang  diinginkan  dengan  mempertimbangkan kondisi  pasar.  Proses  tawar  menawar  harga  akan berlangsung selama beberapa menit ke depan antara pedagang  pengumpul  dan  perempuan papalele hingga  dicapai  kesepakatan  harga  yang  diinginkan bersama. Sedangkan pada tahap antara nelayan dan pedagang  pengumpul,  nelayan  telah  mengetahui lebih  dulu  harga  ikan  di  pasar  sehingga  nelayan tidak  lagi  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk melakukan tawar menawar harga ikannya.
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Bahkan,  proses  tawar-menawar  harga  ini pun  telah  dilakukan  sejak  nelayan  masih  berada di  laut.  Sementara  antara  pedagang  pengecer  atau perempuan papalele dengan  konsumen  akhir, cenderung  mengikuti  harga  yang  telah  ditentukan oleh  perempuan  papalele.  Kemudian,  pada  tahap ini  kalau  pun  terjadi  tawar-menawar,  hal  tersebut tidaklah  berkaitan  dengan  harga  ikan  akan  tetapi jumlah ikan dan biasanya perempuan papalele akan menambahkan 1 atau 2 ekor saja kepada konsumen akhir.
Ketika  konsumsi  tinggi,  mengindikasikan adanya  permintaan  yang  tinggi  pula  dan  akan berdampak  pada  meningkatnya  nilai  jual  ikan di  pasar.  Tingginya  nilai  jual  akan  berkorelasi dengan  pendapatan  yang  dapat  diterima  oleh nelayan sebagai penyedia produk ikan pelagis kecil tersebut dan pada akhirnya akan berpengaruh juga terhadap  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  nelayan itu sendiri. Namun, justru hingga hingga saat ini, kondisi masyarakat nelayan tersebut masih jauh dari kata sejahtera.
Dari  tabel  5  terlihat  dengan  jelas  bahwa, harga  ikan  di  Pulau  Saparua  sangat  berfluktuatif dan dipengaruhi oleh musim, yaitu musim banyak
ikan yaitu bulan September sampai Desember dan Maret sampai Mei, sedangkan musim sedikit ikan jatuh pada bulan Agustus, Januari sampai Februari. Umumnya,  permintaan  ikan  untuk  memenuhi konsumsi  masyarakat  terkendala  fenomena sumberdaya ikan yang bersifat musiman, harga jual produk perikanan sangat cepat berubah (fluktuatif) dan  seringkali  mengalami market  glut ,  yakni suatu  kondisi  pasar  dengan  harga  jual  menurun drastis  ketika  pasokan  ( supply )  melimpah  dan sebaliknya  (Siahainenia e  al., 2018).  Apalagi  ikan tergolong produk yang cepat menurun kualitasnya (perishable  products )  sehingga  perlu  ditangani secara baik.
Berdasarkan temuan empirik terdapat 4 mata rantai pasok produk perikanan tangkap pelagis kecil di Pulau Saparua yang merupakan daerah kepulauan. Dimana, setiap perubahan mata rantai pasok akan turut berpengaruh juga terhadap perubahan harga. Hal  ini  dapat  saja  terjadi  sebagai  akibat  orientasi ekonomi  masing-masing  pelaku  ekonomi  yang menginginkan  adanya  maksimalisasi  keuntungan ( maximum  profit ).  Gambaran  mata  rantai  pasok produk  perikanan  pelagis  kecil  di  Pulau  Saparua ditunjukan Gambar 2.
Tabel 5. Harga Jual Ikan Pelagis Kecil Di Pulau Saparua, 2023.
Musim Jenis Ikan Jumlah (Loyang /trip) Harga (Rp /Loyang) Keterangan MBI Momar 24-30 100.000-200.000 1 loyang = 110-200 ekor Kawalinya 24-30 100.000-200.000 MSI Momar < 5 loyang 1.000.000 1 loyang = 100 ekor Kawalinya < 5 loyang 1.000.000 Sumber: Data Penelitian Lapangan, 2023. Keterangan: MBI = Musim Banyak Ikan
MSI = Musim Sedikit Ikan
Gambar 2. Sistem Rantai Pasok Perikanan Tangkap Pelagis Kecil di Pulau Saparua.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Aset Mata Pencaharian dan Efisiensi Model Rantai Pasok-Rantai Nilai Perikanan Tangkap Pelagis Kecil |  Oppier., et al Vol. 14, No. 1, Juni 2024, pp. 65-79
Mata rantai pasok ikan pelagis kecil di Pulau Saparua  berdasarkan  Gambar  2  dilakukan  setelah nelayan  selesai  melaut.  Nelayan  akan  menjual sebagian hasil tangkapannya antara 15 persen hingga 20  persen  hasil  tangkapannya  kepada  pedagang pengumpul  dan  pedagang  pengecer.  Sementara sisa  50 persen hasil tangkapan akan dijual nelayan langsung  ke  pasar.  Temuan  empirik  penelitian memperlihatkan  jika  nelayan  tidak  menentukan harga  jual  akan  tetapi  harga  jual  tersebut  justru ditentukan  oleh  pedagang  pengumpul  atau pedagang  pengecer.  Selanjutnya,  perkembangan harga  pada  setiap  mata  rantai  produk  perikanan tangkap  pelagis  kecil  di  Pulau  Saparua  tersaji pada Tabel 6.
Nelayan akan melaut sebanyak 17 kali dalam sebulan dengan rata-rata melaut per minggunya 2-3 kali. Setiap kali melaut, nelayan akan mengeluarkan biaya  produksi  yang  berbeda  setiap  respondennya dengan  rata-rata  biaya  produksi  per  trip  sebesar Rp1.770.000.  Jika  diestimasi  hasil  tangkapan sebanyak 24 loyang dengan berat ikan per loyangnya 30-32 kg, maka nelayan akan menghasilkan per kg sebesar  Rp2.458,-.  Setelah  nelayan  kembali  dari melaut,  maka  mereka  membutuhkan  biaya  untuk transportasi dalam memasarkan hasil tangkapannya. Masing-masing  saluran  pemasaran  memiliki  biaya yang berbeda-beda pula. Saluran pemasaran pertama memiliki biaya pemasaran sebesar Rp50.000, saluran pemasaran kedua Rp20.000 dan saluran pemasaran ketiga  sebesar  Rp95.000.  Biaya  pemasaran  yang tinggi ini disebabkan karena pedagang pengumpul tidak hanya memiliki satu nelayan sebagai sumber produksinya  saja  sehingga  berdampak  pada
Tabel 6. Marjin Pemasaran dan Fisherman Share Produk Perikanan Tangkap Pelagis Kecil di Pulau Saparua, 2023.
Keterangan Harga Pokok Produksi (per trip) Harga Beli (per loyang) Harga Jual (per loyang) Margin Pemasaran Total Margin Persentase Margin Persentase Fisherman Share Saluran Pemasaran 1: 1.770.000 Nelayan - 200.000 - 100.000 50 % 50 % Pedagang pengumpul 200.000 300.000 100.000 Saluran Pemasaran 2: 1.770.000 Nelayan - 200.000 - 50.000 25 % 75 % Pedagang pengecer/ Papalele 200.000 250.000 50.000 Saluran Pemasaran 3: 1.770.000 Nelayan - 200.000 - 380.000 65,5 % 34,5 % Pedagang pengumpul 200.000 300.000 100.000 Pedagang pengecer/ Papelel 300.000 580.000 280.000 Konsumen akhir 580.000 - - Sumber: Data Penelitian Lapangan, 2023.
pengeluaran  biaya  transportasi  yang  lebih  tinggi. Biaya  transportasi  dapat  membedakan  besaran biaya  tiap  saluran  pemasaran  yang  ada  (Rahim  & Dahda, 2022). Saluran pemasaran atau mata rantai yang panjang akan mengakibatkan biaya pemasaran menjadi  tinggi  karena  setiap  pedagang  perantara ingin  mendapatkan  keuntungan  untuk  menutupi biaya  pemasaran  yang  telah  dikeluarkan  dalam menentukan harga di tingkat konsumen, sehingga mempengaruhi harga di tingkat produsen.
Berdasarkan  Tabel  6,  dapat  ditentukan efisiensi  masing-masing  saluran  pemasaran tergambar melalui Fisherman’s share yang merupakan presentase  harga  yang  diperoleh  nelayan  setelah menjual  hasil  tangkapan  ikan.  Semakin  tinggi presentase fisherman’s  share ,  maka  semakin  tinggi pula  pendapatan  nelayan.  Untuk  itu, fisherman’s share dapat  menjadi  tolak  ukur  penilaian  efisiensi pemasaran.  Saluran  pemasaran  yang  efisien  akan memberi  keuntungan  bagi  pelaku  usaha  yang terlibat  dalam  proses  produksi  sampai  proses  ke penjualan akhir. Semakin pendek rantai pemasaran suatu  barang  maka  biaya  tata  niaga  semakin rendah,  margin  pemasaran  semakin  rendah,  harga yang  dibayarkan  konsumen  lebih  rendah  dan harga  yang  diterima  produsen  semakin  tinggi (Aisyah et al., 2020). Menurut Baking et al. (2023) saluran  pemasaran  yang  paling  pendek  dimana melibatkan  satu  pedagang  perantara  merupakan saluran pemasaran yang paling efisien.
Terdapat  dua  pelaku  pemasaran  (nelayan- pedagang  pengumpul  dan  nelayan-pedagang pengecer/ papalele ) yang efisien. Walaupun demikian,
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain
@uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
kedua  saluran  pemasaran  memiliki  perlakuan yang  berbeda,  dimana  saluran  pemasaran  antara nelayan  dan  pedagang  pengumpul  memiliki  nilai efisiensi  yang  lebih  rendah  dibandingkan  saluran pemasaran antara nelayan dan pedagang pengecer/ papelele. Kenyataan  ini  dikarenakan pedagang pengumpul di Pulau Saparua tidak hanya memiliki satu pelanggan (nelayan) saja yang dijadikan sebagai sumber  produksi  sehingga  berdampak  pada  biaya pemasaran (biaya transportasi, dll) yang cenderung lebih  besar  dibandingkan  pedagang  pengecer/ papalele yang hanya memiliki satu sumber produksi. Dengan demikian, maka saluran pemasaran produk perikanan tangkap pelagis kecil yang paling efisien di  Pulau  Saparua  adalah  Nelayan  dan  Pedagang Pengecer/ Papalele .  Dimana,  nelayan  di  Pulau Saparua  menerima  harga  jual  yang  lebih  tinggi sehingga akan berdampak pada pendapatan nelayan itu sendiri.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Kebijakan  logistik  nasional  khususnya  dari sektor  perikanan  penting  digenjot  dalam  upaya meningkatkan  Kinerja  sektor  logistik  tersebut ditunjukkan oleh capaian Logistics Performance Index (LPI)  yang  pada  tahun  2023  sendiri  menempati skor  sebesar  3,00.  Belajar  dari  perikanan  Saparua, diperlukan upaya penataan ekosistem logistik melalui penerapan National Logistics Ecosystem (NLE). NLE merupakan  kolaborasi  yang  melibatkan  berbagai pihak berkaitan dengan arus logistik barang, sistem perbankan,  sistem  transportasi  pergudangan,  dan entitas-entitas lainnya yang termasuk di dalam NLE.
Ketersediaan potensi sumber daya perikanan pelagis  kecil  merupakan  sumber  pendapatan  dan aset  matapencaharian  rumahtangga  nelayan  di Pulau  Saparua.  Bahkan,  nelayan  di  Pulau  Saparua juga  turut  memanfaatkan  tanaman  perkebunan sebagai  sumber  pemenuhan  kebutuhan  hidup rumahtangganya,  akibat  perubahan  musim  dan ketidakpastian  hasil  penangkapan.  Di  sisi  lain, aset  matapencaharian  yang  dimiliki  nelayan  Pulau Saparua  seperti  alam,  fisik,  keuangan,  sosial  dan manusia turut berdampak terhadap efisiensi rantai pasok  dan  rantai  nilai  pelagis  kecil,  misalnya  aset fisik  yang  meliputi,  jalan  dan  teknologi,  dimana akses jalan yang tersedia mengalami kerusakan yang cukup parah sehingga dapat mengganggu distribusi pemasaran ikan. Kemudian, teknologi seperti sarana pendinginan (coldstorage) belum tersedia di Pulau Saparua dan tentunya kondisi ini dapat berpengaruh terhadap  mutu/kualitas  ikan  yang  dijual.  Begitu pula  aset  keuangan  seperti  pelibatan  lembaga keuangan  perbankan  formal  dalam  memberikan
pinjaman  kepada  nelayan  namun  dengan  jaminan yang  lebih  fleksibel  sehingga  nelayan  memiliki kesempatan  memperbarui  sarana  penangkapannya yang  dapat  menunjang  aktifitas  menangkap  ikan. Berbagai  kendala  ini  menjadikan  nelayan  di  Pulau Saparua mengalami keterbatasan dalam pemanfaatan sumber daya perikanan pelagis kecil secara optimal sehingga  dapat  mengganggu  efisiensi  rantai  pasok dan rantai nilai.
Untuk  itu  diharapkan  kepada  pemerintah agar  dapat  memfasilitasi  sarana  dan  prasarana penangkapan  ikan  yang  lebih  memadai  bagi nelayan di Pulau Saparua, seperti coldstorage yang dapat menjamin pasokan ikan di pasar. Kemudian, pelatihan bagi nelayan terkait diversifikasi ikan yang dapat  menghasilkan  tambahan  pendapatan  bagi rumahtangga nelayan.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Kami menyatakan bahwa, penulis berkontribusi  dalam  pembuatan  karya  tulis  ini adalah  Hermi  Oppier,  Fahruddin  Ramly,  Hendri D. Hahury dan Arsad Matdoan sebagai kontributor utama.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahdan, S., Kaharuddin, Abdul, H. B., Yusriadi, Y., & U.  F.  (2019).  Innovation  And  Empowerment Of Fishermen Communities In Maros Regency. International Journal Of Scientific & Technology Research , 8 (12), 1–5.
Aisyah,  A.,  Mihrani,  M.,  &  Nur,  K.  (2020).  Analisis distribusi  dan  margin  pemasaran  ayam  broiler dengan  pakan  herbal  di  Kecamatan  Mandalle Kabupaten  Pangkep. Agrokompleks , 20 (1  SE-
Articles). https://doi.org/10.51978/japp.
v20i1.145
Ari Andesfi, Y. Y. P. (2019). Pemindahan Pengetahuan Lokal  Komunitas  Nelayan  Tradisional  Desa Kedungmalang. ANUVA , 3 (3), 257–271.
Asif,  M.,  Khan,  K.  B.,  Anser,  M.  K.,  Nassani,  A.  A., Abro, M. M. Q., & Zaman, K. (2020). Dynamic interaction  between  financial  development  and natural resources: Evaluating the ‘Resource curse’ hypothesis. Resources Policy , 65 , 101566. https:// doi.org/ 10.1016/j.resourpol.2019.101566.
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Maluku  Tengah. (2023).  Kecamatan  Saparua  Timur  Dalam Angka. https://malukutengahkab.bps.go.id/ publication/2021/09/27/ fddc78356caf8d24 a f 3 7 f d 4 a / ke c a m a t a n - s a p a r u a - d a l a m - angka-2021.html
Badan Pusat Statistik Maluku Tengah. (2022). Kecamatan Saparua Dalam Angka. https://malukutengahkab. b p s . g o . i d / p u b l i c a t i o n / 2 0 2 1 / 0 9 / 2 7 / fddc78356caf8d24af37fd4a/kecamatan-saparua- dalam-angka-2021.html.
ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

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

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Badan Pusat Statistik Provinsi Maluku. (2023). Maluku Dalam  Angka.  https://maluku.bps.go.id/ publication.
Baking, S., Wardah, S., & Amruddin, A. (2023). Analisis Marjin Pemasaran Telur Ayam Ras di Kecamatan Sinoa  dan  Kecamatan  Tompobulu  Kabupaten Bantaeng. JIA (Jurnal Ilmiah Agribisnis): Jurnal Agribisnis  dan  Ilmu  Sosial  Ekonomi  Pertanian ,
8 (4  SE-Articles),  314–320.  https://doi. org/10.37149/jia.v8i4.816
Bokaraman,  M.,  Hahury,  H.,  Payapo,  R.,  &  Oppier, H.  (2023).  Determinan  Penyebab  Kemiskinan Petani  dan  Kontribusi  Usaha  Kopra  Terhadap Pendapatan  Rumahtangga  Petani. Ekonomi, Keuangan,  Investasi  Dan  Syariah  (EKUITAS) ,
4 (4  SE-Articles).  https://doi.org/10.47065/ ekuitas.v4i4.3224
Chambers, R., & Conway, G. (1992). Sustainable rural livelihood: Practical concepts for 21st century (No. 296).
Dubey, S., Singh, R., Singh, S., Mishra, A., & Singh, N.
(2020). A Brief Study Of Value Chain And Supply Chain (pp. 177–183).
Duku, E., Mattah, P. A., Angnuureng, D. B., & Adotey,
J.  (2022).  Understanding  the  Complexities  of Human Well-Being in the Context of Ecosystem Services within Coastal Ghana. In Sustainability (Vol.  14,  Issue  16).  https://doi.org/10.3390/ su141610111
Ellis, F. (2000). Rural Livelihood Diversity in Developing Countries:  Evidence  and  Policy  Implications. Overseas  Development  Institute,  London , 40 . http://hdl.handle.net/10535/4486.
Farizul,  Rahim.,  &  S.  S.  D.  (2022).  Analisis  Kriteria Kinerja  Rantai  Pasok  Ikan  Dengan  Metode Analytic  Hierarchy  Process. Syntax  Literate: Jurnal  Ilmiah  Indonesia , 7 (6),  7347–7356. https://jurnal.syntaxliterate.co.id/index.php/ syntax-literate/article/view/7414.
Hahury,  H.  D.,  &  Soselisa,  F.  (2021).  Strategi penghidupan  rumah  tangga  pedesaan  dalam menghadapi dampak pandemi Covid-19. Jurnal Pengabdian  Pada  Masyarakat , 6 (2),  343–350. https://doi.org/10.30653/002.202062.817.
Hahury,  H.  D.,  Saptenno,  F.,  Batkunda,  L., Louhenapessy,  F.  H.,  &  Oppier,  H.  (2023). Tourism  Development  and  Impacts  of  Local Livelihood  Transition  on  The  Highlands  Of Mount  Nona,  Ambon  Island. International Journal  of  Professional  Business  Review:  Int.  J. Prof. Bus. Rev. , 8 (1), 11.
Harlawati, Budiyanto., & M. A. (2020). Kajian saluran pemasaran  ikan  layang  (Decapterus  spp)  di Tempat  pelelangan  ikan  (TPI)  Kota  Kendari. Sosial Ekonomi Perikanan , 5 (1).
Hendri,  D.  H.,  Titi,  S.  P.,  Pamerdi,  G.  W.,  Tontji, S.,  &  M.  L.  N.  (2019).  The  Role  of  Kewang Customary Institution as a Biosecurity Strategy of  Community  Livelihood  Asset  in  Negeri Booi. Sodality  Jurnal  Sosiologi  Pedesaan , 7 (3),
212–223.  https://jurnal.ipb.ac.id/  index.php/ sodality/article/view/28490
Hermi, O., Hendri, D. H., & S. T. (2023). Peningkatan Kapasitas  Produksi  Dan  Strategi  Pemasaran Usaha Kecil dan Menengah (UKM) Sirup Buah Pala Di Negeri Booi, Pulau Saparua. Martabe ,
6 (5), 1591–1600. Indrajid,  R.  R.  D.  (2002). Supply  Chain  Management Concept: A New Way to Look at the Supply Chain of Goods . PT Gramedia Widiasarana Indonesia. John  W.  Creswell.  (2016). Research  Design:  Pendekatan Metode  kualitatifm  kuantitatif  dan  campuran (Achamd  Fawaid  &  Rianayati  Pancasari  (ed.); Edisi IV). Pustaka Pelajar.
Jumiati,  E.,  Darwanto,  D.  H.,  &  Hartono,  S,  M. (2013). Analisis saluran pemasaran dan marjin pemasaran  kelapa  dalam  di  daerah  perbatasan Kalimantan Timur. Agrifor , 12 (1), 1412–6885.
Kakerissa,  A.,  &  Hahury,  D.  H.  (2022).  Identifikasi Potensi  Klaster  Industri  Pembekuan  Ikan  Di Pulau Ambon. Arika , 16 (1), 27–35. https://doi. org/10.30598/arika.2022.16.1.27
Kimbal, S. U. A. F. K. R. W. (2022). Pengaruh teknologi dan  pengalaman  melaut  terhadap  pendapatan nelayan di Kecamatan Tampan’Amma Kabupaten Talaud. Jurnal Equilibrium , Vol. 3 No. 3 (2022): Jurnal  Equilibrium ,  8–17.  https://ejurnal. unima.ac.id/ index.php/equilibrium/article/ view/5404/3066
Li,  W.,  Shuai,  C.,  Shuai,  Y.,  Cheng,  X.,  Liu,  Y.,  & Huang,  F.  (2020).  How  Livelihood  Assets Contribute  to  Sustainable  Development  of Smallholder  Farmers. Journal  of  International Development , 32 (3),  408–429.  https://doi. org/10.1002/jid.3461
March,  A.,  &  Failler,  P.  (2022).  Small-scale  fisheries development  in  Africa:  Lessons  learned  and best  practices  for  enhancing  food  security  and livelihoods. Marine Policy , 136 , 104925. https:// doi.org/10.1016/j.marpol.2021.104925
Muhammad,  B.,  &  Hendri,  D.  H.,  (2022).  The Diversification Of Coastal Women’s Livelihoods As a Way Out Of Poverty: The Experience of Indigenous Community of Negeri Booi, Central Maluku. Journal  of  Positive  School  Psychology ,
6 (3), 6641–6654. https://www.journalppw.com/ index.php/jpsp/article/view/3900/2569
Nathaniel,  S.  P.,  Nwulu,  N.,  &  Bekun,  F.  (2021). Natural  resource,  globalization,  urbanization, human  capital,  and  environmental  degradation in  Latin  American  and  Caribbean  countries. Environmental  Science  and  Pollution  Research ,
28 (5),  6207–6221.  https://doi.org/10.1007/ s11356-020-10850-9
Radityo, P., Tenny, A., Armen, Z., R. T. & N. (2022). Pendekatan  Kebijakan  Keadilan  Biru  Untuk Pengelolaan Perikanan Skala Kecil di Kabupaten Natuna. Kebijakan  Sosial  Ekonomi  Kelautan Dan  Perikanan , 12 (2),  159–169.  https://doi. org/10.15578/ jksekp.v12i2. 11468
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Rahman, M. (2023). Livelihood Adaptation And Well- Being  In  A  Slum. Dinamika  Ekonomi:  Jurnal Ekonomi  Dan  Bisnis , 16 (1),  1–17.  https://doi. org/10.53651/jdeb.v16i1.418.
Rakodi,  C.  (2014). Economic  development,  urbanization and poverty. In Urban livelihoods .
Rally, Y. W., Jardie, A. A., & M. P. W. (2019). Analisis Rantai Pasok Produk Perikanan Tangkap Bagan Apung  Di  Tateli  Weru  (Buloh)  Kecamatan Mandolang  Kabupaten  Minahasa. Akulturasi ,
7 (2),  1299–1310.  https://doi.org/10.35800/ akulturasi.7. 2.2019.28143
Ramlah,  S.,  Hasan,  E.  A,  Asni,    &  L.  F.  (2022). Pengembangan  Usaha  Perikanan  Tangkap Skala  Kecil  Di  Kabupaten  Kolaka,  Sulawesi Tenggara. Kebijakan  Sosial  Ekonomi  Kelautan Dan  Perikanan , 12 (1),  1–10.  https://doi. org/10.15578/ jksekp.v12i1.10573
Riesti, T., & Maulana, F. (2016). Tingkat Kesejahteraan Nelayan  Skala  Kecil  Dengan  Pendekatan Penghidupan  Berkelanjutan  Di  Kabupaten Indramayu. Sosial  Ekonomi  Kelautan  dan Perikanan , 11 (1), 29–43.
Sari, I., & Rauf, M. (2020). Analisis Pendapatan Usaha Perikanan Tangkap : Pengalaman Dari Nelayan Kabupaten Garut Jawa Barat. Ekono Insentif , 14 (1 SE-). https://doi.org/ 10.36787/jei.v14i1.200
Seidu,  I.,  Brobbey,  L.  K.,  Danquah,  E.,  Oppong,  S. K.,  van  Beuningen,  D.,  Seidu,  M.,  &  Dulvy,
N. K. (2022). Fishing for survival: Importance of shark fisheries for the livelihoods of coastal communities  in  Western  Ghana. Fisheries Research , 246 , 106157. https://doi.org/10.1016/j. fishres.2021.106157
Selvenco, T., Hermi, O., Hendri, D. H., Febryano, S., & F. H. L. (2023). Religiosity and Local Wisdom: Economic  Security  Strategy  of  Women  of Indigenous  Community. IJSSR:  International Journal  of  Social  Service  and  Research , 3 (8), 2041–2053.
Steenbergen,  D.  J.,  Neihapi,  P.  T.,  Koran,  D.,  Sami, A.,  Malverus,  V.,  Ephraim,  R.,  &  Andrew, N.  (2020).  COVID-19  restrictions  amidst cyclones  and  volcanoes:  A  rapid  assessment  of early  impacts  on  livelihoods  and  food  security in  coastal  communities  in  Vanuatu. Marine Policy , 121 ,  104199.  https://doi.org/10.1016/j. marpol.2020.104199
Stevanus,  M,.  Siahainenia,  Dionisius,  B.,  &  E.  G.  T.
(2018).  Stabilitas  Harga  Ikan  Di  Kota  Ambon Melalui Peran Cold Storage, Optimasi Produksi dan Efisiensi Teknis. Papalele , 2 (2), 74–84.
Sullivan,  A.,  &  Sheffrin,  D.  M.  (2003). Economic principles in action . Pearson Prentice Hall.
Teuku, A., Ahmad, H. H., & I. (2018). Analisis Efisiensi Kinerja  Rantai  Pasok  Ikan  Tuna  Pada  Cv. Tuah  Bahari  Dan  Pt.  Nagata  Prima  Tuna  Di Banda  Aceh. Marine  Fisheries , 9 (2),  169–181. https://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsp/article/ view/25021
Trung, T., H., Tschakert, P., & Hipsey, M. R. (2021). Moving  up  or  going  under?  Differential livelihood  trajectories  in  coastal  communities in  Vietnam. World  Development , 138 ,  105219. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2020.105219
Wuwung,  S,  C.  (2013).  Manajemen  Rantai  Pasokan Produk Cengkeh Pada Desa Wawona Minahasa Selatan. Emba , 1 (3), 230–238.
Zakariya,  A.  F.  (2020).  Pemberdayaan  Nelayan  dalam Mambangun  Kekuatan  Ekonomi  Melalui Pengolahan Ikan Di Desa Karangagung. IMEJ: Islamic Management and Empowerment Journal , 2 (2), 133 – 150.