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

## 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

## Penyelesaian Konflik Nelayan Melalui Pembangunan Permukiman Bersama (Studi Kasus di Kota Cilacap)
Resolving  Fishermen  Conflict  through  the  Development  of  Co-settlement (Case Study in  Cilacap City)
* Agus Darwanto 1 , Lili Pujiastuti 2 dan Silvi Fatika Wulandari 3
1 International Open University 21 Kanifing Mosque Road, PO Box 2340, Kanifing South, KMC, Gambia 2 SMA Sri Mukti Cilacap Jl. Bawean No.293, Klempang, Gunungsimping, Kec. Cilacap Tengah, Kabupaten Cilacap, Jawa Tengah 53224, Indonesia 3 Universitas Tidar Jl. Kapten Suparman No.39, Potrobangsan, Kec. Magelang Utara, Kota Magelang, Jawa Tengah 56116, Indonesia International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

## 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
Penerapan  larangan  penangkapan  ikan  dengan  menggunakan  pukat  harimau  ( trawl )  melalui  Keputusan  Presiden (Keppres)  Nomor  39  Tahun  1980  telah  menimbulkan  konflik  antara  nelayan  trawl  dan  nelayan  lainnya.  Hal  itu terjadi juga di Cilacap, yang melibatkan nelayan Bonbaru versus nelayan Sidakaya Bakung yang terjadi pada tahun 1985, yang disebut perang perahu. Konflik yang diikuti tawuran antarpemuda dari kedua kampung itu menciptakan nuansa permusuhan hingga bertahun-tahun, dan baru benar-benar terhenti ketika pemerintah membuka kawasan perumahan nelayan  dan  pembagian  kaveling  di  wilayah  Pelabuhan  Perikanan  Nusantara  Cilacap  (PPNC),  penelitian  ini bertujuan  untuk  mendeskripsikan  konflik  yang  terjadi  antara  dua  komunitas  nelayan  tersebut,  dan mengukur tingkat efektivitas pembauran warga dari kedua daerah di Perumahan PPNC untuk melerai dampak konflik perang perahu. Metode penelitian yang digunakan adalah mix method dengan memadukan metode kualitatif  dan  metode kuantitatif. Analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif dengan menyajikan data dalam bentuk numerik dan grafik. Hasil survei menunjukkan bahwa penyebab kerukunan warga dalam pembauran di Perumahan PPNC adalah kebutuhan untuk bersosialisasi. Selain itu, hasil survei menunjukkan bahwa 80% responden menyatakan bahwa pembauran di Perumahan PPNC efektif merukunkan para nelayan dari kedua daerah yang berkonflik, bahkan 13,3% menyatakan sangat efektif. Survei juga menunjukan bahwa 60% responden menyatakan bahwa pembauran di Perumahan PPNC efektif merukunkan remaja dari kedua daerah tersebut, bahkan 23,3% menyatakan sangat efektif. Dengan demikian, pembangunan perumahan PPNC terbukti efektif melerai permusuhan bertahun-tahun sebagai dampak dari perang perahu .
Kata Kunci: Bonbaru; kawasan perumahan; perang perahu; PPNC; Sidakaya; tawuran

## ABSTRACT
The implementation of the ban on fishing using trawlers through Presidential Decree (Keppres) Number 39 of 1980 has created conflict between trawl fishermen and other fishermen. The conflict also happened in Cilacap, which involved a boat war involving Bonbaru fishermen versus Sidakaya Bakung fishermen that occurred in 1985, which was called a boat war. Then, the conflict was followed by brawls between youths from the two villages, creating an atmosphere of hostility that lasted for years. Was only recently that the dispute really stopped when the government opened a residential area for fishermen and distribution of plots in the Cilacap Archipelago Fishing Port (PPNC) area. The purpose of this study aims to describe the conflict that occurred between the two fishing communities, and this is to measure the level of effectiveness of assimilation of residents from the two areas in PPNC housing to break up the impact of boat war conflicts. The research method used is the mixed method by combining qualitative methods and quantitative methods. Data analysis used is descriptive analysis by presenting data in numerical and graphical forms. The results of a survey involving 30 respondents from PPNC Housing residents produced data, namely 70% of respondents considered that the cause of the harmony of residents in assimilation in PPNC Housing was the need to socialize. In addition, the survey results show 80% of respondents stated that assimilation in PPNC Housing was effective in reconciling fishermen from the two conflicting areas, even 13.3% said it was very effective. The survey also showed that 60% of respondents stated that assimilation in PPNC housing effective in reconciling youth from the two areas, even 23.3% said it was very effective. Thus, the construction of the PPNC Housing proved effective in dissolving the years of hostility as a result of the boat war.
Keywords: Bonbaru; residential area; boat war; PPNC; Sidakaya; braw
Diterima tanggal : 8 Mei 2022 Perbaikan naskah: 27 Januari 2023 Disetujui terbit   : 26 Mei 2023
*Korespodensi penulis:
Email: adarwanto@gmail.com DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v13i1.11093 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
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

## PENDAHULUAN
Keputusan   Presiden    (Keppres)    Nomor 39  Tahun  1980  dengan  tegas  melarang  segala kegiatan  penangkapan  ikan  dengan  menggunakan pukat  harimau  ( trawl ) . Terbitnya  Keppres  tersebut bertujuan  untuk  menjaga  kelestarian  sumber  daya alam  perikanan,  mendorong  peningkatan  produksi perikanan  tangkap,  dan  menghindarkan  terjadinya ketegangan-ketegangan  sosial.  Penggunaan  pukat harimau  dengan  cara  mengeruk  dasar  perairan menyebabkan  rusaknya  habitat  dan  terkurasnya berbagai  jenis  biota  laut  yang  bukan  termasuk  hasil tangkapan  utama.  Pukat  harimau  pada  umumnya digunakan  untuk  menangkap  udang.  Namun, alat  tersebut  adalah  alat  tangkap  yang  paling  tidak selektif  karena  berbagai  spesies  yang  merupakan hasil tangkapan sampingan (HTS) lebih banyak yang terjaring  dengan  perbandingan  20:1  daripada  hasil tangkapan  udang,  bahkan  bisa  lebih  (Eayrs,  2005). Nelayan  kecil  sangat  dirugikan  oleh  tindakan kapal-kapal  yang  menggunakan  pukat  harimau. Penggunaan pukat harimau sendiri tidak memberikan dampak yang signifikan terhadap penghasilan yang diterima anak buah kapal (ABK) atau buruh nelayan (Widodo et al ., 1997).
Kemunculan  teknologi  baru  menimbulkan perbedaan  hasil  produksi  penangkapan,  sebagaimana perbedaan  jumlah  produksi  ikan  yang  dihasilkan oleh  nelayan trawl dan  nelayan  tradisional  per  trip dan  per  musimnya.  Produksi  ikan  nelayan trawl rata-rata tiga hingga tujuh kali lipat dari hasil yang diperoleh  nelayan-nelayan  tradisional.  Banyaknya jumlah  kapal trawl yang  beroperasi  di  perairan Cilacap  membuat  petugas  Badan      Keamanan Laut  (BAKAMLA)  mengalami  kesulitan  dalam pengawasan  dan  penertiban  operasinya.  Rendahnya intensitas  pengawasan  mendorong  banyak  nelayan trawl yang  melanggar  jalur  penangkapan  nelayan tradisional.  Faktor  penyebabnya  memang  cukup beragam,  seperti  faktor  ekonomi,  hukum,  hingga ilmu  pengetahuan.  Pelanggaran  tersebut  menyulut konflik  antara  nelayan  tradisional  dan  nelayan trawl . Seperti  kejadian  di  Madura,  sebagaimana  dijelaskan oleh Subianto (2014) bahwa selama tahun 1999 – 2004 terjadi sebanyak 12 (dua belas) kali konflik nelayan di  daerah  Pasuruan  yang  disebabkan  penggunaan jaring trawl yang mengakibatkan 6 unit perahu dan mesin dibakar, 4 unit perahu milik nelayan Pasuruan disandera  oleh  nelayan  Bangkalan,  5  unit  perahu milik  nelayan  Bangkalan  disandera  oleh  nelayan Pasuruan, dan 3 unit perahu milik nelayan Sampang disandera  oleh  nelayan  Bangkalan.  Ada  pun  korban jiwa  terdiri  dari  8  (delapan)  orang  tewas  yaitu  5 orang berasal dari Bangkalan dan 3 orang berasal dari
Pasuruan, sementara 9 orang dari Pasuruan luka-luka akibat dianiaya. Di Bengkulu Utara, Warta (2019) memberitakan  terjadinya  konflik  antara  nelayan tradisional dengan nelayan trawl . Setidaknya ada 4 orang nelayan  tradisional  yang  terluka  oleh  senapan  angin milik nelayan trawl dan 21 orang lainnya diamankan oleh polisi untuk mencegah konflik yang lebih besar. Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Kalimantan Tengah  (2022)  juga  mengungkapkan  terjadinya konflik  di  daerahnya  terkait  dengan  pengoperasian trawl mini.
Demikian  pula  peristiwa  di  Kabupaten Cilacap,  penggunaan  pukat  harimau  oleh  beberapa nelayan  Bonbaru  membuat  marah  nelayan  Sidakaya. Kemudian,  mereka  melakukan  operasi  tangkap tangan terhadap para nelayan Bonbaru yang terbukti menggunakan  pukat  harimau.  Hal  itu  memicu dendam  dari  para  nelayan  Bonbaru.  Sebagai  wujud kemarahannya, menurut Sukirno yang dikuatkan oleh keterangan dari Maniso, Ketua KUD Minosaroyo, para  nelayan  Bonbaru  melempari  kapal-kapal nelayan  Sidakaya  yang  melintasi  Jembatan  Kaliyasa dengan  batu-batu  berukuran  besar.  Beberapa  saksi sejarah  menuturkan  bahwa  konflik  perang  perahu itu  terjadi  pada  tahun  1985.  Konflik  antara  nelayan Bonbaru dan nelayan Sidakaya berlangsung sekitar 2 minggu hingga didamaikan oleh Himpunan Nelayan Seluruh Indonesia (HNSI) Cilacap dan KUD Mino Saroyo  Cilacap  melalui  pertemuan  para  kelompok nelayan.  Hasilnya  disepakati  bahwa  pukat  harimau tidak  lagi  digunakan.  Akhirnya,  nelayan  Bonbaru yang memiliki pukat harimau menjualnya kepada para nelayan Prenca.
Namun,  selang  beberapa  bulan  kemudian terjadi  konflik  antarpemuda  dari  Bonbaru  dan Sidakaya  tersebut.  Padahal,  kedua  kampung  hanya dibatasi  oleh  Sungai  Kaliyasa.  Tawuran  dan  perang antarkampung  menyebabkan  lumpuhnya  kegiatan penangkapan  ikan  nelayan  Sidakaya  hingga  2 bulan. Meski kontak fisik akhirnya terhenti dengan sendirinya,  permusuhan  antarpemuda  di  kedua kampung  tersebut  terus  berlanjut  hingga  bertahun- tahun.  Beberapa  remaja  Sidakaya  bahkan  sempat dikejar  pemuda  Bonbaru  ketika  melintasi  jalan raya  di  dekat  Kampung  Bonbaru,  demikian  pula sebaliknya.
Pada  umumnya  konflik  sosial  yang  terjadi selama bertahun-tahun tidak dapat diselesaikan dengan mudah,  bahkan  berpotensi  menyematkan  dendam. Hal  itu  berbeda  dengan  konflik  yang  terjadi  antara nelayan  Bonbaru  dan  Sidakaya  Bakung.  Keajaiban terjadi  pada  saat  pemerintah  membangun  kawasan perumahan nelayan di Pelabuhan Perikanan Nusantara Cilacap (PPNC). Semua nelayan dari Sidakaya dan
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
Bonbaru dapat mengambil perumahan tersebut dengan biaya  yang  sangat  murah.  Selain  itu,  pemerintah menyediakan tanah kaveling secara cuma-cuma untuk para  nelayan  Sidakaya  dan  Bonbaru  yang  menjadi anggota  HNSI.  Saksi  peristiwa  menuturkan  bahwa berbaurnya anggota keluarga nelayan Bonbaru dengan anggota  keluarga  nelayan  Sidakaya  di  perumahan nelayan PPNC serta di daerah kaveling ampuh melerai pertikaian antardua kampung yang telah berlangsung bertahun-tahun.  Hal  yang  menarik  sebagai  bahan kajian adalah bagaimana efektivitas pembauran warga dalam  perumahan  nelayan  untuk  melerai  pertikaian antarkedua kampung?
Penelitian dilakukan pada bulan Juli- September 2021.  Metode  yang  digunakan  adalah  deskriptif dengan  pendekatan mix  method yang  memadukan observasi,  wawancara,  dan  dokumentasi  dengan  survei menggunakan angket. Wawancara dilakukan dengan pengurus  KUD  Mino  Saroyo,  pengurus  HNSI Cabang  Cilacap,  dan  para  tokoh  masyarakat yang  mengalami  dan  menyaksikan  pertikaian perang  perahu  hingga  pembangunan  Perumahan Nelayan  PPNC.  Kegiatan  survei  menggunakan metode purposive  sampling dilakukan  dengan  memilih secara  acak  warga  perumahan  nelayan  dan  kaveling PPNC  yang  berasal  dari  Sikadaya  Bakung  dan Bonbaru yang berusia di atas 35 tahun dengan alasan bahwa  usia  di  bawah  35  tahun  tidak  mengetahui kisah  perang  perahu  dan  tidak  mengalami  dampak sosial-ekonomi  pascaperang  perahu.  Hal  itu  terjadi karena  perumahan  nelayan  dan  kaveling  PPNC benar-benar menjadi tempat yang representatif bagi pembauran masyarakat nelayan yang pernah bertikai sehingga  tidak  mewariskan  cerita  konflik  masa  lalu kepada generasi  berikutnya.  Oleh  karena  itu,  tidak semua  warga  perumahan  dan  kaveling  PPNC mengetahui  konflik  dan  dampak  dari  peristiwa perang perahu.
Penentuan  jumlah  sampel  merujuk  pada metode Roscoe (1975) yang menyatakan bahwa jumlah sampel  30—500  cocok  untuk  hampir  semua  jenis penelitian,  serta  teori  Gay  dan  Diehl  (1996)  yang menyebutkan  jumlah  sampel  penelitian  deskriptif dengan  menggunakan  perbandingan  minimal  15 sampel  dari  setiap  kelompok.  Data  kualitatif  diolah dengan  analisis  deskriptif  dan  dengan  reduksi terhadap  data  yang  dikumpulkan  melalui  observasi dan  wawancara,  lalu  dilanjutkan  dengan  interpretasi menggunakan  teori-teori  dan  data  penelitian sebelumnya.  Sementara  itu,  analisis  data  kuantitatif yang  digunakan  adalah  analisis  statistik  dengan menyajikan  data  dalam  bentuk  numerik  dan  grafik untuk  mengetahui  besaran  persentase  pengaruh pembangunan  perumahan  terhadap  keberhasilan upaya melerai konflik nelayan.

## KONFLIK NELAYAN SIDAKAYA BAKUNG DAN BONBARU
Beberapa konflik nelayan terjadi di Kabupaten Cilacap  antara  tahun  1977-1979.  Nelayan-nelayan tradisional  berkali-kali  melakukan  penyerangan terhadap  nelayan-nelayan trawl .  Mereka  menganiaya orang-orang  yang  bekerja  di  atas  kapal trawl , mengambil  alih  kemudi,  dan  menabrakkan  kapalnya ke Pantai Teluk Penyu hingga tenggelam (Gani & Widodo, 2021).
Terbitnya  Keppres  nomor  39  Tahun  1980 memang  memicu  tindakan  nelayan-nelayan tradisional  di  Kota  Cilacap  melakukan  penghakiman massa  terhadap  kapal-kapal trawl yang  tetap  nekat beroperasi  menggunakan  pukat  harimau.  Berdasar keterangan narasumber, semua kapal pengguna jaring trawl semuanya  milik  WNI  keturunan  namun dioperasikan oleh WNI pribumi. Menurut keterangan Sukirno  salah  satu  nelayan  Sidakaya,  ketakutan  para pengusaha  keturunan  mendorong  mereka  menjual pukat harimau miliknya. Jaring-jaring tersebut dibeli oleh beberapa nelayan Bonbaru dari  kawasan  Sentolo Kawat.  Kemudian,  mereka  menggunakan  pukat harimau  tersebut  untuk  operasi  penangkapan ikan  dengan  kapal-kapal  yang  kemudian  dikenal dengan sebutan mini trawl . Faktor utama, menurut Adhitama  (2017),  yang  membuat  sebagian  oknum nelayan nekat menggunakan pukat harimau adalah keinginan  memperoleh  tangkapan  ikan  dalam jumlah yang lebih banyak, tetapi dengan cara yang mudah  walaupun  dengan  merusak  ekosistem  bawah laut. Inilah yang menyulut terjadinya perang perahu.
Perang  perahu  sebenarnya  bukan  peristiwa peperangan  yang  menggunakan  perahu,  tetapi konflik antarnelayan terkait dengan kegiatan melaut dengan menggunakan perahu. Konflik itu sebenarnya lebih tepat disebut sebagai “perang alat tangkap” atau gear  war ,  tetapi  para  nelayan  Cilacap  lebih  mudah menyebutnya dengan tragedi “perang perahu” karena yang  menjadi  sasaran  adalah  perahu-perahu  nelayan yang  berkonflik.  Menurut  para  pelaku  peristiwa konflik, perang perahu berawal dari kejadian pada tahun 1977  yang  dipicu  oleh  pemakaian  pukat  harimau  oleh kapal-kapal trammelnet dan gillnet milik  nelayan WNI  keturunan.  Kesenjangan  penghasilan  antara nelayan  pribumi  dan  nelayan  WNI  keturunan  yang menggunakan pukat harimau memicu kecemburuan sosial yang makin lama makin memanas. Tidak hanya di Cilacap, menurut Kusnadi (2002), pengoperasian pukat harimau di berbagai daerah memang menyulut konflik fisik di tengah laut. Amuk masa kerap terjadi karena  penegakan  hukum  terhadap  nelayan-nelayan yang  tetap  membandel  menggunakan  pukat  harimau tidak segera dilakukan.
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
Melerai Konflik Nelayan dengan Pembukaan Perumahan (Studi Kasus di Kota Cilacap) | Darwanto., et al Vol. 13, No. 1, Juni 2023, pp. 1-12
Penggunaan  pukat  harimau  memang  sangat merusak  ekosistem  dasar  laut  dan  menimbulkan kecemburuan  sosial  para  nelayan  pribumi,  apalagi setelah terbitnya Keppres Nomor 39 Tahun 1980 yang melarang  kegiatan  penangkapan  ikan  menggunakan pukat  harimau.  Pada  tahun  1985  para  nelayan  pribumi berdemontrasi  menuntut  agar  Pemerintah  Daerah Kabupaten  Cilacap  menghentikan  penggunaan pukat  harimau.  Nelayan-nelayan  tradisional  pun melakukan sweeping terhadap  kapal-kapal  milik nelayan  WNI  keturunan  yang  kedapatan  beroperasi menggunakan  pukat  harimau.  Peristiwa-peristiwa semacam  itu  memang  rawan  memicu  tindakan  yang menggunakan  pola-pola  responsif  (memberikan respon  dengan  cepat),  reaksi  inkonvensional,  dan menyimpang  dari      pola-pola      umum  (Sukardi, 2016). Oleh karena itu, konflik semacam itu dapat dipahami  sebagai  suatu  akibat  dari  pertentangan yang terjadi antara apa yang diharapkan oleh seseorang atau  sekelompok  orang  dan  kenyataan  yang  terjadi (Muspawi,  2014).  Penghakiman  massa  pun  terjadi di  tengah  laut  terhadap  kapal-kapal trawl .  Situasi demikian  sejalan  dengan  penjelasan  Rillus  (2007) bahwa  tingkat  kebrutalan  konflik  dipengaruhi oleh isu konflik yang diangkat dan lambatnya proses penyelesaian.  Jika  isu  konflik  menyangkut  sumber penghidupan  dan  proses  penyelesaiannya  berlarut- larut,  konflik  akan  cenderung  menjadi  brutal. Hal  itu  menurut  Subianto  (2014)  merupakan upaya  perebutan  sumber  daya  perikanan  laut  yang menyebabkan  nelayan  tradisional  merasa  sumber nafkahnya terancam karena tindakan pihak nelayan yang menggunakan pukat harimau sehingga konflik cenderung  berlangsung  makin  keras,  bahkan  menjadi terbuka  dan  anarkistis.  Tragedi  tersebut  memaksa Pemerintah  Kabupaten  Cilacap  mempertemukan para  nelayan  di  Kota  Cilacap  guna  menyepakati penghentian pemakaian pukat harimau.
Kesepakatan  penghentian  pemakaian  pukat harimau  membuat  para  juragan  kapal  milik  WNI keturunan  yang  biasa  dipanggil tauke menjual  pukat harimau  miliknya  kepada  beberapa  juragan  kapal asal  Bonbaru.  Karena  merasa  sebagai  bagian  dari nelayan  pribumi,  beberapa  juragan  kapal  Bonbaru memberanikan  diri  mengoperasikan  pukat  harimau . Salah satu alasan mereka adalah fishing ground dalam operasi  pukat  harimau  di  perairan  dangkal  tidak mengganggu  operasi  penangkapan  ikan  para  nelayan lainnya  di  lautan  yang  lebih  dalam.  Kapal-kapal yang  digunakan  sebagian  nelayan  Bonbaru  untuk mengoperasikan  pukat  harimau  ukurannya  lebih kecil  daripada  kapal-kapal  milik  para tauke WNI keturunan  sehingga  disebut  dengan  istilah    mini trawl .
Perbuatan  beberapa  oknum  nelayan  Bonbaru memicu  konflik  baru  karena  di  antara  penyebab timbulnya  konflik  menurut  Sulaiman  (2013) adalah  adanya  perbedaan  kelas  antara  nelayan  yang menggunakan  peralatan  sederhana  dan  nelayan yang  menggunakan  peralatan  modern  sehingga mampu  menguras  sumber      daya      perikanan tanpa  memperhitungkan  kelestarian  benih  ikan. Implikasinya  adalah  terjadi  kesenjangan  pendapatan yang  luar  biasa.  Karena  merasa  dikhianati  oleh beberapa  oknum  nelayan  dari  Bonbaru  yang tidak  hanya  membeli  pukat  harimau,  bahkan mengoperasikannya  meskipun  di  perairan  dangkal, para  nelayan  Sidakaya  marah.  Secara  serempak  para nelayan  Sidakaya  melakukan  tangkap  tangan  kapal- kapal mini trawl yang tengah beroperasi menggunakan pukat harimau. Langkah demikian sebenarnya kurang tepat, sebagaimana penjelasan Sembiring (2011) bahwa penyelesaian masalah dengan cara main hakim sendiri tidak  akan  menyudahi  persengketaan,  malah  akan menyulut pertikaian yang lebih besar karena tiap-tiap pihak akan berusaha membalasnya.

## Gambar 1 Jembatan Tempat Terjadinya Aksi Pelemparan Batu Tahun 1985
Perbuatan beberapa oknum nelayan Bonbaru memicu konflik baru karena di antara penyebab timbulnya konflik menurut Sulaiman (2013) adalah adanya perbedaan kelas antara nelayan yang menggunakan peralatan sederhana dan nelayan yang menggunakan peralatan modern  sehingga  mampu  menguras  sumber  daya  perikanan  tanpa  memperhitungkan kelestarian benih ikan. Implikasinya adalah terjadi kesenjangan pendapatan yang luar biasa. Karena  merasa  dikhianati  oleh  beberapa  oknum  nelayan  dari  Bonbaru  yang  tidak  hanya membeli  pukat  harimau,  bahkan  mengoperasikannya  meskipun  di  perairan  dangkal,  para nelayan  Sidakaya  marah.  Secara  serempak  para  nelayan  Sidakaya  melakukan  tangkap tangan kapal-kapal mini trawl yang tengah beroperasi menggunakan pukat harimau. Langkah demikian  sebenarnya  kurang  tepat,  sebagaimana  penjelasan  Sembiring  (2011)  bahwa penyelesaian masalah dengan cara main hakim sendiri tidak akan menyudahi persengketaan, malah  akan  menyulut  pertikaian  yang  lebih  besar  karena  tiap-tiap  pihak  akan  berusaha membalasnya.
Tindakan  nelayan-nelayan  Sidakaya  tersebut  menyulut  kemarahan  para  nelayan Bonbaru.  Memang  konflik  semacam  itu  akan  terus  memanas  apabila  muncul  sikap berseberangan  di  antara  kedua  belah  pihak  sehingga  tiap  pihak  memandang  satu  sama lainnya sebagai musuh (Wahyudi, 2015). Sebagai aksi balas dendam, para nelayan Bonbaru
Gambar 1. Jembatan Tempat Terjadinya Aksi Pelemparan Batu Tahun 1985.
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
Tindakan  nelayan-nelayan  Sidakaya  tersebut menyulut  kemarahan  para  nelayan  Bonbaru. Memang konflik semacam itu akan terus memanas apabila muncul sikap berseberangan di antara kedua belah  pihak  sehingga  tiap  pihak  memandang  satu sama  lainnya  sebagai  musuh  (Wahyudi,  2015). Sebagai  aksi  balas  dendam,  para  nelayan  Bonbaru melakukan  aksi  pelemparan  batu  terhadap  kapal- kapal  nelayan  Sidakaya  yang  berangkat  atau pulang  melaut  dari  atas  jembatan  yang  berada  di Muara  Sungai  Kaliyasa.  Aksi  pelemparan  batu  itu tentu  melumpuhkan  aktivitas  melaut  para  nelayan Sidakaya.  Kejadian  itu  menyulut  konflik  nelayan menjadi makin memanas.
Menurut  Maniso,  Ketua  KUD      Mino Saroyo  Cilacap,  konflik  nelayan  sebenarnya sudah  dapat  diselesaikan  melalui  rapat  bersama yang  diselenggarakan  sekitar  2  bulan  sejak  awal meletusnya  konflik.  Musyawarah  itu  digelar  di Kantor KUD Mino Saroyo yang melibatkan seluruh kelompok  nelayan  yang  berada  di  Kota  Cilacap, HNSI  DPC  Cilacap,  dan  aparat  keamanan  yang terkait.  Penyelesaian  konflik  dengan  musyawarah antarnelayan  menurut  Widiarto  (2013)  memiliki kelebihan,  yaitu  efektif  karena  dapat  melancarkan komunikasi antarnelayan yang bertikai, biaya relatif murah,  dan  nelayan  bisa  diajak  bersikap  dewasa dalam menghadapi konflik. Namun, kelemahannya adalah apabila terjadi kebuntuan dalam penyelesaian masalah,  hal  itu  cenderung  memicu  suasana  yang tidak terkendali sehingga mengarah pada perbuatan destruktif.
Dalam  rapat  tersebut  berhasil  disepakati penghentian penggunaan pukat harimau. Kesepakatan tersebut sebenarnya sudah mengakhiri konflik  nelayan  yang  berjalan  sekitar  2  bulan. Penerapan  pendekatan  keadilan  restoratif  sebagai resolusi  konflik  memang  lebih  efektif  apabila
dilakukan  dengan  menggunakan  pola-pola tradisional  yang  sejalan  dengan  kearifan  lokal budaya.  Namun,  hal  itu  tetap  berfokus  pada pemenuhan  keadilan  melalui  konsep  kesetaraan, kemitraan,  rekonsiliasi,  dan  partisipasi  (Sukardi, 2016). Langkah-langkah yang ditempuh HNSI DPC Cilacap  dan  KUD  Mino  Saroyo  sebenarnya  sudah tepat karena konsep yang efektif dalam mengatasi konflik adalah dengan mengenal kesenjangan yang terjadi, mendiagnosis masalah yang memicu konflik, menyepakati suatu solusi dengan melibatkan semua pihak,  melaksanakan  kesepakatan,  dan  melakukan evaluasi  langkah  penyelesaian  yang  sudah dilaksanakan  agar  tidak  melahirkan  serangkaian masalah  baru  (Muspawi,  2014).  Semua  langkah dalam  penyelesaian  konflik  sudah  dilaksanakan sehingga potensi terulangnya kembali kasus serupa pada masa yang akan datang sangat kecil.
Jenis  konflik  antara  warga  nelayan  Sidakaya Bakung  dan  warga  nelayan  Bonbaru  dapat dikategorikan  sebagai  konflik  eksternal  ( external conflict )  yang  menurut  Coser dalam Zuldin,  2019 akan menciptakan berbagai batasan di antara kedua kelompok  yang  bertikai  dalam  sistem  sosial  dengan cara  memperkuat  bilah  keterpisahan  sehingga tercipta  kesadaran  identitas  tiap-tiap  kelompok. Isu utama konflik nelayan menurut Kinseng (2015) berkisar pada masalah dominasi , bukan eksploitasi karena esensi  konflik  yang  terjadi  pada  masyarakat  nelayan umumnya  menyangkut sumber  penghidupan atau masalah hidup  dan  mati sehingga  arah  konfliknya cenderung bernuansa konflik kekerasan dan destruktif. Perebutan  sumber  daya  perikanan  memunculkan kecemburuan sosial terhadap penggunaan pukat harimau karena  terdapat  kecenderungan  bahwa  pengoperasian alat  tangkap  tersebut  memicu  keserakahan  segelintir nelayan dalam mengeksploitasi sumber daya perikanan (Mursyidah, 2018).

## Gambar 2 Kaliyasa Batas Alam antara Bonbaru dan Sidakaya Bakung
Konflik tawuran antara remaja Bonbaru dan Sidakaya Bakung memang tidak terimbas langsung oleh konflik perang perahu. Namun, jeda waktu antara perang perahu dan tawuran antarremaja kedua kawasan tersebut hanya berselang beberapa bulan. Sisa-sisa trauma pada konflik perang perahu membuat warga nelayan Sidakaya Bakung tidak berani melaut sekitar 2 bulan.

## Gambar 3 Hubungan Usia Responden dengan Pengalaman Diintimidasi
0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 35,00% 40,00%
35-45 46-55 56-65 Sering Pernah Tidak pernah
Gambar 2. Kaliyasa Batas Alam antara Bonbaru dan Sidakaya Bakung.
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
Melerai Konflik Nelayan dengan Pembukaan Perumahan (Studi Kasus di Kota Cilacap) | Darwanto., et al Vol. 13, No. 1, Juni 2023, pp. 1-12
Sidakaya  Bakung  dan  Bonbaru  merupakan dua  kawasan basecamp preman  pada  sekitar  tahun 1980-an  hingga  1990-an.  Meskipun  demikian, kedua kawasan tersebut tidak pernah terlibat konflik sebelum meletusnya perang perahu tahun 1985. Proses terbentuknya kelompok preman menurut Irmayani (2018)  memiliki  riwayat  yang  berbeda-beda  sesuai dengan karakter, kepribadian, dan perasaan pada diri setiap  individu  yang  secara  kolektif  berupaya  untuk mencari  kebahagiaan  dan  mempererat  pertemanan, persatuan,  dan  pertahanan  di  dalam  kelompoknya. Menurut Jamaludin (2017), para remaja tertarik untuk bergabung  dengan  suatu  kelompok  preman  karena ingin  mendapatkan  pengakuan  dari  teman-teman sebayanya, menjadi jagoan yang diakui oleh kelompok yang lainnya, memiliki sarana menyalurkan ekspresi dan  menampilkan  eksistensi  diri,  serta  merasa  aman dan nyaman dalam bergaul.
Perang  perahu  memang  sudah  usai,  tetapi kondisi  masyarakat  nelayan,  baik  di  kawasan Sidakaya  Bakung  maupun  kawasan  Bonbaru  pada saat  itu  masih  jauh  dari  pengamalan  ajaran  agama. Kemudahan  mencari  uang  dengan  menjadi  nelayan membuat  masyarakat  dari  kedua  kawasan  tersebut lebih  suka  melaut  daripada  bersekolah.  Setiap mendapatkan  hasil  yang  berlimpah,  mereka  lebih sering  menggunakannya  untuk  berfoya-foya  dan mabuk-mabukan.  Sekitar  sebulan  setelah  konflik nelayan  berhasil  diselesaikan,  terjadi  senggolan antarkelompok pemuda dari kedua kawasan pada saat digelar  pertunjukan  dangdut  di  sekitar  Alun-Alun Kota  Cilacap  yang  berbuntut  meletusnya  tawuran antarremaja. Seakan-akan tawuran itu adalah episode lanjutan  dari  perang  perahu.  Meskipun  demikian, menurut Sukirno, tidak ada hubungan sama sekali antara tawuran dan perang perahu. Tawuran tersebut berlangsung  selama  2  bulan  yang  dampaknya menyulut dendam antarkelompok remaja dari kedua kawasan  selama  bertahun-tahun.  Bentuk  konflik
sosial  tersebut  menurut  Widyawati  (2015)  adalah konsumsi miras yang memicu kerusuhan antarwarga pada  saat  diadakan  hiburan  musik  dangdut  yang berujung pada perkelahian antar kelompok preman. Ada  beberapa  faktor  penyebab  terjadinya  konflik sosial tersebut, di antaranya, adalah perkembangan psikologi  remaja  dan  perbedaan  kepentingan antarkelompok.
Konflik  tawuran  antara  remaja  Bonbaru  dan Sidakaya  Bakung  memang  tidak  terimbas  langsung oleh  konflik  perang  perahu.  Namun,  jeda  waktu antara perang perahu dan tawuran antarremaja kedua kawasan  tersebut  hanya  berselang  beberapa  bulan. Sisa-sisa trauma pada konflik perang perahu membuat warga nelayan Sidakaya Bakung tidak berani melaut sekitar 2 bulan.
Berdasarkan  Gambar  3  diketahui  bahwa komposisi  usia  responden,  yakni  45—55  tahun adalah  komposisi  yang  paling  sering  terlibat konflik  di  kedua  daerah  tersebut  karena  warga dengan komposisi usia demikian merupakan pelaku peristiwa  perang  perahu  serta  tawuran  remaja pascaperang perahu.
Untuk  mengatasi  hal  itu,  diperlukan manajemen  konflik  yang  berorientasi  pada  proses untuk  mengarahkan  terciptanya  komunikasi antarpihak  yang  berkonflik  sehingga      mereka bisa  saling  memengaruhi  dalam  hal  kepentingan ( interests )  dan  interpretasi  (Tualeka,  2017).  Memang diakui  bahwa  proses  interaksi  sosial  yang  asosiatif setelah  terjadinya  konflik  sangat  sulit  dibentuk. Salah  satu  faktor  penyebabnya  adalah  masih adanya  kekhawatiran  warga  untuk  melakukan interaksi  dengan  warga  lain  yang  pernah  berkonflik (Susilo,  2021).  Adanya  perumahan  yang  dihuni oleh  dua  kelompok  masyarakat  yang  berkonflik, mendorong  terjalinnya  komunikasi  yang  intens di  antara  mereka.  Oleh  karena  itu,  komunikasi

## Gambar 2 Kaliyasa Batas Alam antara Bonbaru dan Sidakaya Bakung
Konflik tawuran antara remaja Bonbaru dan Sidakaya Bakung memang tidak terimbas langsung oleh konflik perang perahu. Namun, jeda waktu antara perang perahu dan tawuran antarremaja kedua kawasan tersebut hanya berselang beberapa bulan. Sisa-sisa trauma pada konflik perang perahu membuat warga nelayan Sidakaya Bakung tidak berani melaut sekitar
2 bulan. Gambar 3 Hubungan Usia Responden dengan Pengalaman Diintimidasi 0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 35,00% 40,00% 35-45 46-55 56-65 Sering
Pernah Tidak pernah
Gambar 3. Hubungan Usia Responden dengan Pengalaman Diintimidasi.
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
dan  interaksi  sebagai  kebutuhan  dasar  manusia yang  dilakukan  antarwarga  perumahan  nelayan  dan kaveling PPNC menjadi solusi terciptanya kerukunan antar  warga.  Frekuensi  konflik  antara  warga  nelayan Sidakaya Bakung dan Bonbaru terus menurun sejak dibangunnya  PPNC  sebagaimana  hasil  survei  yang tersaji dalam Gambar 4.
Berdasarkan  Gambar  4  diketahui  bahwa frekuensi  konflik  antara  warga  Bonbaru  dan  warga Sidakaya  Bakung  setelah  pembangunan  PPNC cenderung  menurun  secara  signifikan.  Selain berbaur  di  kawasan  pelabuhan,  mereka  juga  berbaur di  perumahan  nelayan  dan  lahan  kaveling  PPNC yang diperuntukkan khusus bagi nelayan Bonbaru dan nelayan Sidakaya Bakung.

## PENGARUH PEMBANGUNAN PERUMAHAN NELAYAN
Pelabuhan  Perikanan  Nusantara  Cilacap (PPNC)  yang  sekarang  sudah  berkembang  menjadi Pelabuhan  Perikanan  Samudera  Cilacap  (PPSC) dibangun  pada  tahun  1991—1994.  Pembangunan PPNC digagas oleh Direktorat Jenderal Perikanan untuk  mengembangkan  TPI  Sentolokawat  yang terhambat  karena  lokasinya  berdekatan  dengan dermaga  dan  lalu  lintas  kapal  tanker  Pertamina. Pembangunan  PPNC  dimulai  pada  tahun  1991/1992 dan  selesai  pada  tahun  1994.  Pada  awalnya  status PPNC  ditetapkan  sebagai  pelabuhan  perikanan tipe  B  (Nusantara)  sesuai  dengan  persetujuan Kementerian  Pendayagunaan  Aparatur  Negara Nomor  86/M/PAN/4/2001  pada  tanggal  4 April  2001.  Dalam  perkembangan  selanjutnya statusnya meningkat menjadi PPSC sesuai dengan persetujuan (Pusat Informasi Pelabuhan Perikanan, 2013).  Seiring  dengan  pembangunan  PPNC, Soewardi  selaku  Gubernur  Jawa  Tengah  pada  saat
Sumber: Hasil Survei
Berdasarkan  Gambar  1  diketahui  bahwa  komposisi  usia  responden,  yakni  45—55  tahun adalah komposisi yang paling sering terlibat konflik di kedua daerah tersebut karena warga dengan komposisi usia demikian merupakan pelaku peristiwa perang perahu serta tawuran remaja pascaperang perahu.
Untuk mengatasi hal itu, diperlukan manajemen konflik yang berorientasi pada proses untuk mengarahkan terciptanya komunikasi antarpihak yang berkonflik sehingga mereka bisa saling  memengaruhi  dalam  hal  kepentingan  ( interests )  dan  interpretasi  (Tualeka,  2017). Memang diakui bahwa proses interaksi sosial yang asosiatif setelah terjadinya konflik sangat sulit dibentuk. Salah satu faktor penyebabnya adalah masih adanya kekhawatiran warga untuk melakukan  interaksi  dengan  warga  lain  yang  pernah  berkonflik  (Susilo,  2021).    Adanya perumahan  yang  dihuni  oleh  dua  kelompok  masyarakat  yang  berkonflik,  maka  terjalin komunikasi yang intens di antara mereka. Oleh karena itu, komunikasi dan interaksi sebagai kebutuhan dasar manusia yang dilakukan antarwarga perumahan nelayan dan kaveling PPNC menjadi  solusi  terciptanya  kerukunan  antarwarga.  Frekuensi  konflik  antara  warga  nelayan Sidakaya Bakung dan Bonbaru terus menurun sejak dibangunnya PPNC sebagaimana hasil survei yang tersaji dalam Gambar 2 di bawah ini.
Konflik Pra PPNC Konflik Pasca PPNC Tidak pernah 13,3% 56,7% Pernah 70,0% 43,3% Sering 16,7%
0,0% 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% Tidak pernah Pernah Sering
itu  menginstruksikan  pembangunan  Perumahan Nelayan  PPNC  sebagai  kompensasi  pembatalan pengembangan  TPI  Sentolokawat  (Bonbaru). Aset  tanah  di  area  perumahan  PPNC  adalah  seluas 32.947  m 2 dengan  lahan  yang  dibangun  perumahan seluas  21.080  m 2 serta  bangunan  sebanyak  350  unit. Sementara  itu,  lahan  seluas  11.867  m 2 digunakan untuk  fasilitas  umum,  seperti  jalan,  saluran  air, MCK, sekolah, masjid, dan ruang terbuka (Bintoro, 2019).
Menurut  Parjo,      Wakil      Ketua      HNSI Cilacap,  pembangunan  perumahan  nelayan  PPNC diperuntukkan  bagi  para  nelayan  Bonbaru  yang lahannya  digunakan  oleh  Pertamina.  Sementara itu,  narasumber  lainnya  menuturkan  bahwa  latar belakang  pembangunan  Perumahan  PPNC  adalah janji  Gubernur  Jawa  Tengah  yang  akan  membuka lahan  perumahan  bagi  para  nelayan  Sidakaya Bakung  karena  padatnya  penduduk  di  daerah Sidakaya Bakung. Pembangunan perumahan nelayan dimulai  pada  bulan  Februari  tahun  1992  dengan maksud  agar  bisa  beriringan  dengan  rampungnya pembangunan  PPNC.  Type  rumah  yang disediakan  adalah  tipe  36.  Tidak  ada  blok-blok khusus  sehingga  warga  bisa  lebih  cepat  berbaur. Pembangunan  PPNC  sebenarnya  dimaksudkan untuk  mengamankan  jalur  masuk  kapal-kapal minyak  dan  kargo  yang  hendak  berlabuh  di Pelabuhan Tanjung Intan, Cilacap. Sebelum adanya PPNC,  rata-rata  nelayan  Bonbaru  melabuhkan kapal  dan  perahunya  di  Tempat  Pelelangan  Ikan (TPI) Sentolo Kawat yang terletak di persimpangan perairan Kalidonan dengan Muara Sungai Kaliyasa. Makin banyaknya jumlah kapal dan perahu nelayan yang bersandar di TPI Sentolo Kawat menyebabkan kapal-kapal  tanker  dan  kargo  kesulitan  memasuki Pelabuhan Tanjung Intan.
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
Pembangunan PPNC pada tahun 1991—1994 yang  kemudian  dikembangkan  menjadi  Pelabuhan Perikanan  Samudera  Cilacap  (PPSC)  pada  tahun 2001  menyebabkan  pendangkalan  kawasan  Muara Sungai  Kaliyasa.  Dampaknya  banyak  kapal  nelayan yang  tidak  bisa  lagi  berlabuh  di  sepanjang  Sungai Kaliyasa. Seandainya kapal- kapal mereka berlabuh di PPNC, tempat tinggalnya jauh dari PPNC. Hal ini menyulitkan mobilitas mereka ketika berangkat dan pulang  melaut  dengan  membawa  berbagai  peralatan dan  perbekalan.  Oleh  karena  itu,  pembangunan PPNC ini diikuti dengan pembangunan perumahan nelayan  pada  tahun  1992  yang  diperuntukkan  bagi warga nelayan Bonbaru dan warga nelayan Sidakaya Bakung  yang  membutuhkan  rumah.  Selain  itu, pemerintah membagi-bagikan tanah kaveling secara cuma-cuma  kepada  warga  nelayan  Sidakaya  Bakung dan warga nelayan Bonbaru yang masih ikut orang tua  agar  kelak  pada  saat  mandiri  sudah  memiliki

## Gambar 5 Perumahan Nelayan PPNC
Menurut  Parjo,  Wakil  Ketua  HNSI  Cilacap,  pembangunan  perumahan  nelayan  PPNC diperuntukkan  bagi  para  nelayan  Bonbaru  yang  lahannya  digunakan  oleh  Pertamina. Sementara  itu,  narasumber  lainnya  menuturkan  bahwa  latar  belakang  pembangunan Perumahan PPNC adalah janji Gubernur Jawa Tengah yang akan membuka lahan perumahan bagi para nelayan Sidakaya Bakung karena padatnya penduduk di daerah Sidakaya Bakung. Pembangunan perumahan nelayan dimulai pada bulan Februari tahun 1992 dengan maksud agar bisa beriringan dengan rampungnya pembangunan PPNC. Type rumah yang disediakan adalah tipe 36. Tidak ada blok-blok khusus sehingga warga bisa lebih cepat berbaur.
Pembangunan  PPNC  sebenarnya  dimaksudkan  untuk  mengamankan  jalur  masuk kapal-kapal minyak dan kargo yang hendak berlabuh di Pelabuhan Tanjung Intan, Cilacap. Sebelum  adanya  PPNC,  rata-rata  nelayan  Bonbaru  melabuhkan  kapal  dan  perahunya  di Tempat  Pelelangan  Ikan  (TPI)  Sentolo  Kawat  yang  terletak  di  persimpangan  perairan Kalidonan dengan Muara Sungai Kaliyasa. Makin banyaknya jumlah kapal dan perahu nelayan yang bersandar di TPI Sentolo Kawat menyebabkan kapal-kapal tanker dan kargo kesulitan memasuki Pelabuhan Tanjung Intan.
Pembangunan PPNC pada tahun 1991—1994 yang kemudian dikembangkan menjadi Pelabuhan  Perikanan  Samudera  Cilacap  (PPSC)  pada  tahun  2001  menyebabkan pendangkalan kawasan Muara Sungai Kaliyasa. Dampaknya banyak kapal nelayan yang tidak
Gambar 5. Perumahan Nelayan PPNC.
lahan untuk membangun rumah sendiri. Pembauran antara  warga  nelayan  dari  dua  kawasan  yang  rawan berkonflik  menurunkan  ketegangan di antara warga nelayan dari kedua kawasan tersebut.
Mayoritas  responden  menyebutkan  bahwa kebutuhan  bersosialisasi  dengan  cara  berbaur dan  berinteraksi  saling  membutuhkan      tanpa ada  rasa  curiga  dan  tanpa  menyimpan  dendam sebagai  faktor  utama  yang  mampu  menciptakan kerukunan. Hal itu karena berbaurnya mereka telah membentuk  komunitas  yang  baru,  yang  sejalan dengan  pengertian  masyarakat  menurut  Jamaludin (2017), yaitu      kumpulan      individu  yang  saling berinteraksi, saling membutuhkan, dan hidup dalam suatu daerah dalam kurun waktu yang lama. Dengan demikian, manusia harus menyatu dengan manusia lainnya  untuk  memudahkan  mereka  menjalani kehidupannya  dengan  cara  membangun  interaksi sosial  (Darwis, 2022).
bisa lagi berlabuh di sepanjang Sungai Kaliyasa. Seandainya kapal-kapal mereka berlabuh di PPNC,  tempat  tinggalnya  jauh  dari  PPNC.  Hal  ini  menyulitkan  mobilitas  mereka  ketika berangkat  dan  pulang  melaut  dengan  membawa  berbagai  peralatan  dan  perbekalan.  Oleh karena itu, pembangunan PPNC ini diikuti dengan pembangunan perumahan nelayan pada tahun 1992 yang diperuntukkan bagi warga nelayan Bonbaru dan warga nelayan Sidakaya Bakung yang membutuhkan rumah. Selain itu, pemerintah membagi-bagikan tanah kaveling secara  cuma-cuma  kepada  warga  nelayan  Sidakaya  Bakung  dan  warga  nelayan  Bonbaru yang  masih  ikut  orang  tua  agar  kelak  pada  saat  mandiri  sudah  memiliki  lahan  untuk membangun rumah sendiri. Pembauran antara warga nelayan dari dua kawasan yang rawan berkonflik menurunkan ketegangan di antara warga nelayan dari kedua kawasan tersebut.

## Gambar 6 Faktor-Faktor yang Menciptakan Kerukunan
Sumber: Hasil Survei
Mayoritas  responden  menyebutkan  bahwa  kebutuhan  bersosialisasi  dengan  cara berbaur dan berinteraksi saling membutuhkan tanpa ada rasa curiga dan tanpa menyimpan dendam  sebagai  faktor  utama  yang  mampu  menciptakan  kerukunan.  Hal  itu  karena berbaurnya mereka telah membentuk konunitas yang baru, yang sejalan dengan pengertian masyarakat  menurut  Jamaludin  (2017),  yaitu  kumpulan  individu  yang  saling  berinteraksi, saling membutuhkan, dan hidup dalam suatu daerah dalam kurun waktu yang lama. Dengan
0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% Butuh kenyamanan Butuh sosialisasi Lainnya
Butuh kenyamanan
Butuh sosialisasi
Lainnya Penyebab Rukun 26,7% 70,0% 3,3%
Gambar 6. Faktor-Faktor yang Menciptakan Kerukunan.
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
Dalam kehidupan sosial di tengah masyarakat, menurut  Sari  (2013),  terkadang  seseorang  masih diliputi  rasa  curiga  dan  tidak  percaya  diri  yang membuatnya  tidak  berani  menyampaikan  berbagai gejolak, potensi, kemampuan, atau emosinya kepada orang lain. Kebutuhan berbaur dan berinteraksi tanpa ada  rasa  curiga  merupakan  faktor  paling  dominan yang  membuat  warga  nelayan  dari  dua  kawasan yang  bermusuhan  bisa  rukun.  Meskipun demikian, responden dengan penghasilan di atas upah minimum kabupaten  (UMK)  cenderung  menggunakan kebutuhan  atas  rasa  aman  dan  nyaman  sebagai alasan terciptanya kerukunan. Rata-rata responden yang  memiliki  penghasilan  di  atas  UMK  adalah juragan  atau  pemilik  kapal,  sehingga  mereka membutuhkan  rasa  aman  dan  nyaman  agar usahanya  bisa  berjalan  dengan  lancar.  Hal  itu berbeda  dengan  responden  yang  penghasilannya di  bawah  UMK.  Mereka  cenderung  menggunakan alasan kebutuhan untuk bersosialisasi dan berinteraksi antarwarga  perumahan  PPNC  sebagai  alasan kerukunan.  Hal  itu  terjadi  karena  interaksi  sosial merupakan kebutuhan dasar setiap manusia. Sebagai makhluk sosial, manusia hanya bisa bertahan hidup dengan  melakukan  interaksi  sosial  (Xiao,  2018). Oleh  karena  itu,  warga  perumahan  nelayan  dan kaveling  dapat  berbaur  dan  menyatu  karena  saling membutuhkan untuk berinteraksi sosial tanpa ada rasa curiga  dan  tanpa  menyimpan  dendam  sehingga  bisa hidup  nyaman  dan  tidak  perlu  takut  diserang  atau diintimidasi.
Pendirian  perumahan      nelayan      PPNC dan  pembagian  tanah  kaveling  di  kawasan  PPNC memang  tidak  terkait  dengan  upaya  merukunkan warga  kedua  daerah  yang  rawan  berkonflik.  Namun,
dampaknya  sangat  terasa  dengan  terciptanya kerukunan  antarpenghuni  perumahan  nelayan  dan tanah  kaveling  yang  berasal  dari  kedua  kawasan tersebut.  Proses  interaksi  antarwarga  menciptakan mindfulness yang  menjadi  pondasi  terciptanya toleransi  hubungan  bertetangga  yang  erat,  saling memotivasi,  dan  saling  membantu  yang  membuat mereka  merasa  tenang  dalam  hidup  sehingga dapat  melakukan  aktivitas  rutin  dengan  normal (Prathama, 2017).
Berdasarkan  Gambar  7  diketahui  bahwa 80%  responden  menyatakan  bahwa  pembangunan perumahan  PPNC  efektif  merukunkan  nelayan  yang berasal  dari  kedua  kawasan  yang  rawan  berkonflik. Bahkan, 13,3% di antaranya menyatakan bahwa itu sangat  efektif.  Namun  ada  6,7%  responden  yang menyatakan tidak efektif karena mereka tidak terlibat dalam  konflik,  bahkan  tidak  mengalami  peristiwa perang perahu maupun tawuran antar kampung.
Pertemuan  warga  Bonbaru  dan  warga Sidakaya  Bakung  di  Perumahan  PPNC  membuat mereka  merasa  perlu  untuk  bersosialisasi, berinteraksi,  dan  hidup  rukun.  Interaksi  sosial yang positif memang berpotensi menciptakan suatu kerja sama ( cooperation ) yang dapat mempermudah terjadinya  asimilasi  (Pratiwi,  2016).  Komunikasi yang baik dapat menjadi media yang efektif dalam penyelesaian konflik (Lompoliu, 2015). Berdasarkan hasil survei, diperoleh data bahwa kerukunan warga Bonbaru  dengan  Sidakaya  Bakung  di  Perumahan PPNC  disebabkan  oleh  kebutuhan  bersosialisasi antarwarga.  Dengan  demikian,  secara  tidak langsung pembangunan Perumahan PPNC terbukti efektif melerai konflik bertahun-tahun antara warga Bonbaru dan Sidakaya Bakung.

## Gambar 7 Tingkat Efektivitas Perumahan PPNC dalam Merukunkan Warga Nelayan
Sumber: Hasil Survei
Berdasarkan Gambar 4 diketahui bahwa 80% responden menyatakan bahwa pembangunan perumahan PPNC efektif merukunkan nelayan yang berasal dari kedua kawasan yang rawan berkonflik.  Bahkan,  13,3%  di  antaranya  menyatakan  bahwa  itu  sangat  efektif.  Namun  ada 6,7%  responden  yang  menyatakan  tidak  efektif  karena  mereka  tidak  terlibat  dalam  konflik, bahkan tidak mengalami peristiwa perang perahu maupun tawuran antar kampung.
Pertemuan  warga  Bonbaru  dan  warga  Sidakaya  Bakung  di  Perumahan  PPNC membuat mereka merasa perlu untuk bersosialisasi, berinteraksi, dan hidup rukun. Interaksi sosial  yang  positif  memang  berpotensi  menciptakan  suatu  kerja  sama  ( cooperation )  yang dapat  mempermudah  terjadinya  asimilasi  (Pratiwi,  2016).    Komunikasi  yang  baik  dapat menjadi media yang efektif dalam penyelesaian konflik (Lompoliu, 2015). Berdasarkan hasil survei,  diperoleh  data  bahwa  kerukunan  warga  Bonbaru  dengan  Sidakaya  Bakung  di Perumahan PPNC disebabkan oleh kebutuhan bersosialisasi antarwarga. Dengan demikian, secara  tidak  langsung  pembangunan  Perumahan  PPNC  terbukti  efektif  melerai  konflik bertahun-tahun antara warga Bonbaru dan Sidakaya Bakung.
0,0% 20,0% 40,0% 60,0% 80,0% 100,0% Tidak efektif Efektif
Sangat efektif Tidak efektif Efektif Sangat efektif Efektivitas 6,7% 80,0% 13,3%
Gambar 7. Tingkat Efektivitas Perumahan PPNC dalam Merukunkan Warga Nelayan.
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
Pada  Gambar  8  menunjukkan  bahwa  peran perumahan  PPNC  dalam  merukunkan  para  remaja dari  kedua  daerah  tersebut  dinilai  efektif  oleh 60%  responden,  bahkan  23,3%  menyatakan  sangat efektif.  Meskipun  demikian  ada  16,7%  responden yang  menyatakan  tidak  efektif  karena  memandang kerukunan antar nelayan bukan disebabkan adanya perumahan  nelayan  namun  lebih  kepada  kebutuhan berinteraksi  sosial  antar  warga  dua  kampung  yang bertikai.  Hasil  survei  tersebut  sejalan  dengan  teori penyelesaian  konflik  dengan  menggunakan  metode pengurangan  konflik.  Menurut  Wahyudi  (2015), metode  pengurangan  konflik  merupakan  upaya mengurangi  tingkat  permusuhan,  yaitu  dengan cara  mengelola  konflik  melalui  pendinginan suasana  dengan  menggunakan  sesuatu  yang  tidak berhubungan sama sekali dengan permasalahan awal yang memicu terjadinya konflik.

## HUBUNGAN TAWURAN REMAJA DENGAN PERISTIWA PERANG PERAHU
Tawuran  antarkelompok  remaja  Sidakaya Bakung  dengan  Bonbaru  tidak  terkait  dengan peristiwa perang perahu. Namun, waktu kejadiannya yang berurutan menciptakan kesan bahwa terdapat kesinambungan antara kedua konflik tersebut. Hal itu didukung oleh rata-rata remaja yang berkonflik berprofesi  sebagai  nelayan.  Hal  itu  juga  didukung dengan  hasil  survei  yang  menyatakan  bahwa komposisi  usia  responden  45—55  tahun  paling sering  terlibat  konflik  tawuran  antarkedua  daerah. Mereka  adalah  pelaku  sejarah  yang  mengalami langsung  peristiwa  perang  perahu  dan  tawuran remaja  setelah  perang  perahu.  Seiring  berjalannya usia  dan  terjadinya  pembauran  di  perumahan
nelayan  serta  tanah  kaveling,  tingkat  permusuhan mereka makin berkurang, bahkan menurun secara drastis  hingga  berubah  menjadi  interaksi  saling membutuhkan  tanpa  melibatkan  rasa  curiga  dan tanpa mengungkit dendam masa lalu.
Pembangunan  perumahan  nelayan  menjadi solusi  untuk  merukunkan  kedua  kelompok  yang bertikai.  Perumahan  dan  tanah  kaveling  di  PPNC memang  diperuntukkan  bagi  keluarga  nelayan Bonbaru  yang  lahannya  akan  digunakan  oleh Pertamina  dan  nelayan  Sidakaya  yang  penduduknya sudah sangat padat. Pertemuan warga dari kedua daerah yang bertikai menciptakan interaksi positif yang mampu mendinginkan tingkat permusuhan di antara mereka. Proses  integrasi  antar  warga  dari  dua  kampung  di Perumahan  PPNC  dimulai  dengan  posisi  rumah mereka  yang  bersebelahan  sehingga  mengharuskan mereka   berinteraksi baik secara individual maupun dalam  pertemuan  pertemuan  RT,  Karangtaruna  dan arisan Dasawisma. Kebutuhan bersosialisasi serta saling membantu  tanpa  rasa  curiga  dan  tanpa  menyimpan dendam  menciptakan  kerukunan  di  antara  warga kedua daerah tersebut. Hal itu didukung oleh hasil survei  yang  menyebutkan  bahwa  70%  responden mengatakan   bahwa   kebutuhan    bersosialisasi di lingkungan perumahan merupakan faktor dominan yang mendorong terciptanya kerukunan. Berdasarkan pernyataan tersebut, sebanyak 80% responden menilai bahwa  pembangunan  Perumahan  PPNC  efektif merukunkan para nelayan dari kedua daerah, bahkan 13,3%  menyatakan  sangat  efektif.  Hasil  survei  juga menyebutkan  bahwa  sebanyak  60%  responden menilai  bahwa  pembangunan  perumahan  tersebut efektif  merukunkan  para  remaja  yang  bertikai, bahkan 23,3% menyatakan sangat efektif.

## Gambar 8 Tingkat Efektivitas Perumahan dalam Merukunkan Remaja
Sumber: Hasil Survei
Grafik di atas menunjukkan bahwa peran perumahan PPNC dalam merukunkan para remaja  dari  kedua  daerah  tersebut  dinilai  efektif  oleh  60%  responden,  bahkan  23,3% menyatakan sangat efektif. Meskipun demikian ada 16,7% responden yang menyatakan tidak efektif karena memandang kerukunan antar nelayan bukan disebabkan adanya perumahan nelayan namun lebih kepada kebutuhan berinteraksi sosial antar warga dua kampung yang bertikai. Hasil survei tersebut sejalan dengan teori penyelesaian konflik dengan menggunakan metode  pengurangan  konflik.  Menurut  Wahyudi  (2015),  metode  pengurangan  konflik merupakan  upaya  mengurangi  tingkat  permusuhan,  yaitu  dengan  cara  mengelola  konflik melalui pendinginan suasana dengan menggunakan sesuatu yang tidak berhubungan sama sekali dengan permasalahan awal yang memicu terjadinya konflik.

## HUBUNGAN TAWURAN REMAJA DENGAN PERISTIWA PERANG PERAHU
Tawuran  antarkelompok  remaja  Sidakaya  Bakung  dengan  Bonbaru  tidak  terkait dengan  peristiwa  perang  perahu.  Namun,  waktu  kejadiannya  yang  berurutan  menciptakan kesan bahwa terdapat kesinambungan antara kedua konflik tersebut. Hal itu didukung oleh rata-rata remaja yang berkonflik  berprofesi sebagai  nelayan.  Hal itu juga  didukung  dengan hasil survei yang menyatakan bahwa komposisi usia responden 45—55 tahun paling sering terlibat konflik tawuran antarkedua daerah. Mereka adalah pelaku sejarah yang mengalami langsung  peristiwa  perang  perahu  dan  tawuran  remaja  setelah  perang  perahu.  Seiring berjalannya  usia  dan  terjadinya  pembauran  di  perumahan  nelayan  serta  tanah  kaveling,
0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% Tidak efektif Efektif Sangat efektif
Tidak efektif
Efektif
Sangat efektif Efektivitas 16,7% 60,0% 23,3%
Gambar 8. Tingkat Efektivitas Perumahan dalam Merukunkan Remaja.
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
Meskipun  demikian,  menurut  Arief  (2022), konflik  di  tengah  masyarakat  memang  akan  terus berpotensi  muncul  kembali  selama  masih  ada perbedaan  kepentingan,  latar  belakang  ekonomi, dan  kondisi  sosial  budaya.  Namun,  konflik  tidak harus  dimaknai  sebagai  pertikaian  atau  permusuhan, tetapi  bermakna  kompetisi,  ketegangan,  atau ketidaksepahaman.  Dengan  demikian,  langkah- langkah konsiliasi   untuk   menghilangkan dendam dan memupus sikap saling curiga perlu diupayakan.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Perang  perahu  yang  melibatkan  nelayan Bonbaru  dan  nelayan  Sidakaya  Bakung  yang terjadi  pada  tahun  1985  dan  kemudian  diikuti tawuran  antarpemuda  dari  kedua  kampung  telah menciptakan nuansa permusuhan hingga bertahun- tahun.  Pertikaian  tersebut  benar-benar  terhenti ketika  pemerintah  membuka  kawasan  perumahan nelayan dan pembagian kaveling di wilayah PPNC. Tingkat efektivitas pembangunan perumahan yang cukup  signifikan  dalam  menciptakan  kerukunan lebih  banyak  disebabkan  oleh  pembauran  mereka di  lingkungan  perumahan.  Dengan  demikian, pembangunan perumahan nelayan mampu menjadi media  untuk  mengurangi  potensi  konflik,  yaitu melalui  pendinginan  suasana  dan  pemenuhan kebutuhan  untuk  bersosialisasi  dengan  aman  dan nyaman  tanpa  rasa  curiga  dan  tanpa  menyimpan dendam.
Langkah-langkah inovatif dalam penyelesaian konflik semestinya menjadi sebuah terobosan baru di  bidang  sosial  karena  terbukti  efektif  melerai berbagai  pertikaian  yang  terjadi.  Penyelesaian konflik  dengan  cara  yang  bijaksana  seperti  dalam konsep pembauran di Perumahan PPNC membuat semua  pihak  sadar  tentang  kebutuhan  tiap-tiap individu dan kelompok untuk bersosialisasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  penulis  ucapkan  kepada  HNSI DPC  Kabupaten  Cilacap;  KUD  Minosaroyo, Kabupaten  Cilacap;  warga      Sidakaya      Bakung; dan  warga  Bonbaru  yang  senantiasa  menjaga kerukunan dengan tidak mewariskan konflik kepada generasi  selanjutnya.  Penulis  juga  menyampaikan terima  kasih  kepada  tim  editor  dan  mitra  bestari (reviewer) atas saran dan masukan untuk perbaikan makalah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Adhitama, I. (2017). Implementasi kebijakan pelarangan penggunaan  alat  penangkapan  ikan  puket  hela ( trawls )  dan  pukat  tarik  ( seine  nets )  di  wilayah
pengelolaan  perikanan  Negara  Rebuplik Indonesia. Jurnal  Pembangunan  dan  Kebijakan Publik , 8 (2), 7—18.
Arief,  A.A.  (2022).  Monograf  pola  rekonsiliasi  konflik nelayan  (sebuah  fakta  pertikaian  di  laut), (cetakan pertama). Deepublish. ISSN 978-623- 02-4383-7.
Bintoro,  D.R.  (2019,  25  Januari).  Bupati  serahkan sertifikat  tanah  untuk  warga  perumahan  PPC . Diakses  dari https://kominfo.cilacapkab.go.id/ bupati-serahkan-sertifikat-tanah-untuk-warga- perumahan-ppc/.
Darwis,  A.  (2022). Sistem  sosial  masyarakat  kota. doi: 10.31219/osf.io/jsn8a.
Disliutkan  Kalteng.  (2022).  Konflik  nelayan  pengguna jaring  lempira  dasar  (trawl  mini),  di  wilayah perairan Kalimantan Tengah. https://dislutkan. kalteng.go.id/berita-detail/konflik-nelayan- pengguna-jaring-lempara-dasar-trawl-mini- diwilayah-perairan-kalimnatan-tengah  (diakses 17 November 2022).
Eayrs,  S.  (2005).  Pedoman  untuk  mengurangi  hasil tangkap  sampingan  (HTS)  pada  perikanan pukat-hela  (trawl)  udang  perairan  tropis. (Cetakan  Pertama).  Organisasi  Pangan  dan Pertanian (FAO) Perserikatan Bangsa-Bangsa.
Gani,  R.A.,  &  Widodo,  S.K.  (2021).  Perubahan penggunaan alat tangkap nelayan dan pengaruh- nya terhadap aktivitas kenelayanan di Kabupaten Cilacap,  1970-1985. Historiografi , 2 (1),  50-56. E-ISSN: 2774-3128
Irmayani,  N.R.  (2018).  Fenomena  kriminalitas  remaja pada aktivitas geng motor . Sosio Informa: Kajian Permasalahan  Sosial  dan  Usaha  Kesejahteraan Sosial, 4 (2). https://doi.org/10.33007/inf.
v4i2.1220
Jamaludin, A.N. (2015). Sosiologi perkotaan: Memahami masyarakat  kota  dan  problematikanya.  (Edisi Kedua).  CV  Pustaka  Setia.  ISBN:  978–979– 076–518–4.
Keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor 39 Tahun 1980 tentang Penghapusan Jaring Trawl .
Kinseng,  R.A.  (2014).  Konflik  nelayan.  (Cetakan Pertama).  Yayasan  Pustaka  Obor  Indonesia. ISBN: 978-979-461-909-4.
Warta.  (2019).  Konflik  Nelayan  Trawl  VS  Nelayan Tradisional  Bengkulu.  https://www.klikwarta. com/konflik-nelayan-trawl-vs-nelayan- tradisional-bengkulu  (diakses  17  November 2022).
Kusnadi, M. A. (2002). Konflik sosial nelayan, kemiskinan dan perebutan sumber daya perikanan. (Cetakan Pertama).  LKIS  Pelangi  Aksara.  ISBN:  979- 9492-68-8.
Lompoliu, R.A., & Pasoreh, Y. (2015). Peran komunikasi dalam  menyelesaikan  konflik  diantara  remaja di  Desa  Sendangan,  Kecamatan  Kakas. Acta Diurna Komunikasi , 4 (3). https://ejournal.
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
unsrat.ac.id/index.php/actadiurnakomunikasi/ article/view/7714/7279.
Mursyidah,  I.  (2018).  Konflik  penggunaan  cantrang masyarakat  nelayan  di  Kabupaten  Rembang tahun  1996-2015  (Disertasi).  Universitas Diponegoro.  https://eprints2.undip.ac.id/id/ eprint/4122.
Muspawi,  M.  (2014).  Manajemen  konflik  (upaya penyelesaian  konflik  dalam  organisasi), 16 . Jambi University. ISSN:0852-8349.
Pusat  Informasi  Pelabuhan  Perikanan.  (2013).  Sejarah pelabuhan perikanan Cilacap. https://pipp.djpt. kkp.go.id/profil_pelabuhan/1293/informasi .
Prathama,  N.A.  (2017).  Negosiasi  identitas  dalam rekonsiliasi  konflik  antaretnis  (Kasus:  Relasi etnis  madura  dengan  Etnis  Dayak). Interaksi: Jurnal  Ilmu  Komunikasi , 6 (1),  110—119. https://doi.org/10.14710/interaksi.6.1.110-119.
Pratiwi,  P.H.  (2009). Asimilasi  dan  akulturasi:  Sebuah tinjauan  konsep .  Yogyakarta:  Universitas Negeri  Yogyakarta.  http://staffnew.uny.ac.id/ upload/132326892/pengabdian/asimilasi- akulturasi.pdf
Sukardi.  (2016).  Penanganan  konflik  sosial  dengan pendekatan  keadilan  restoratif. Jurnal  Hukum & Pembangunan , 46(1) , 70—89. http://dx.doi. org/10.21143/jhp.vol46.no1.49.
Kinseng, R.A. (2007). Konflik-konflik sumberdaya alam di  kalangan  nelayan  di  Indonesia. Sodality: Jurnal  Sosiologi  Pedesaan , 1 (1).  https://doi. org/10.22500/sodality.v1i1.5936.
Sari,  V.K.  (2013).  Pengaruh  penyesuaian  diri  terhadap aktualisasi diri remaja di lembaga permasyarakatan anak  Blitar. PSIKOVIDYA , 17 (1).  http:// psikovidya.wisnuwardhana.ac.id/index.php/ psikovidya/article/view/37.
Sembiring, J. J. (2011). Cara menyelesaikan sengketa di luar  pengadilan:  negosiasi,  mediasi,  konsiliasi, &  arbitrase,  (Cetakan  Pertama).  Penerbit Visimedia. ISBN 9789790650909.
Subianto, A. (2014). Konflik nelayan dalam tiga rezim. Penerbit Brilliant. http://dspace.hangtuah.ac.id/ xmlui/handle/dx/577.
Sulaiman.  (2013).  Model  penyelesaian  konflik  alat tangkap perikanan di Aceh Barat. Kanun Jurnal Ilmu Hukum , 15(1), 99—113. ISSN: 0854-5499.
Susilo, S., Nugraheni, I. L., Mentari, A., & Nurhayati, N.  (2021).  Analisis  Interaksi  Sosial  Terhadap Perilaku Masyarakat Pasca Konflik Antar Etnik Di  Kabupaten  Lampung  Selatan.  Jurnal  Civic Hukum,  6(1).  https://doi.org/10.22219/jch. v6i1.13907.
Widodo,  S.K.,  Wahyudi,  S.S.,  Sugiyarto.,  &  Sundari, W. (1997). Identifikasi terhadap konflik terbuka pada masyarakat nelayan di Kabupaten Rembang: Kasus di Desa Pasarbanggi. Laporan Penelitian . http://eprints.undip.ac.id/21644/2/542-ki-fs- 98-a.pdf.
Tualeka, M.W.N. (2017). Teori konflik sosiologi klasik dan modern. Al-Hikmah , 3 (1), 32—48. http:// dx.doi.org/10.30651/ah.v3i1.409.
Wahyudi,  A.  (2015).  Konflik,  konsep  teori  dan permasalahan. Publiciana , 8 (1), 38—52. https:// journal.unita.ac.id/index.php/publiciana/article/ view/45.
Widiarto, A.E., Nurdayasakti, S., & Sulistio, F. (2013). Mekanisme penyelesaian konflik nelayan (studi di  Pantai  Puger,  Kabupaten  Jember). Jurnal Hukum  PRIORIS , 3 (2),  60—69.  https://doi. org/10.25105/prio.v3i2.363
Widyawati,  A.  (2015).  Akar  konflik  dalam  masyarakat multikultural  di  Karimun  Jawa. Yustisia Jurnal  Hukum , 4 (3),  602—616.  https://doi. org/10.20961/yustisia.v4i38692.
Xiao, A. (2018). Konsep interaksi sosial dalam komunikasi, teknologi, masyarakat. Jurnal Komunika: Jurnal Komunikasi,  Media  dan  Informatika , 7 (2), 94—99.  http://dx.doi.org/10.31504/komunika. v7i2.1486.
Zuldin,  M.  (2019).  Ketimpangan  sebagai  penyebab konflik: Kajian atas teori sosial kontemporer. TEMALI:  Jurnal  Pembangunan Sosial , 2 (1),  157—183  https://doi. org/10.15575/jt.v2i1.4050.