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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Minat Berwisata Generasi Milenial ke Ekowisata Pesisir Clungup Mangrove Conservation (CMC) Tiga Warna di Kabupaten Malang, Jawa Timur
Millennial Visit Intention to the Clungup Mangrove Conservation (CMC) Tiga Warna Coastal Ecotourism in Malang Regency, East Java
*Zainal Abidin 1,2, , Nuddin Harahab 1,2 , A. W. Muhaimin 3 dan M. O. Z. Prabowo 1
1 Fisheries Agrobusiness Study Program, Universitas Brawijaya Jln. Veteran Malang, 65145 Jawa Timur, Indonesia
2 Fisheries Socioeconomics (PSDKU) Study Program, Universitas Brawijaya Jln. Veteran Malang, 65145 Jawa Timur, Indonesia
3 Agribusiness Study Program, Universitas Brawijaya
Jln. Veteran Malang, 65145 Jawa Timur, 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 1 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
Perpaduan  antara  konsep  pariwisata  dan  konservasi  menjadi  tren  pengelolaan  wisata  masa  depan.  Ekowisata Clungup Mangrove Conservation (CMC) di Kabupaten Malang, Indonesia merupakan salah satu community based ecotourism yang konsisten menerapkan prinsip ekowisata. Adanya perbedaan kepedulian lingkungan di antara pengunjung  ataupun  masyarakat,  termasuk  generasi  milenial,  menyebabkan  minat  berkunjung  ke  destinasi ekowisata  CMC  yang  telah  menerapkan  prinsip  ekowisata  pun  belum  seberapa  pulih.  Untuk  itu,  penelitian ini bertujuan untuk (1) menganalisis peran kepedulian lingkungan generasi milenial dalam menentukan minat berkunjung dan (2) menganalisis peran konstruk TPB ( theory of planned behavior ) dalam memediasi pengaruh kepedulian  lingkungan  terhadap  minat  berkunjung.  Penelitian  eksplanatori  ini  menggunakan  metode  survei terhadap  pengunjung  milenial  domestik  ekowisata  pesisir  CMC  Tiga  Warna  pada  bulan  Mei—Juni  2022. Responden  penelitian  ini  sebanyak  628  pengunjung.  Metode  analisis  data  menggunakan SEM-WarpPLS . Hasil penelitian menunjukkan bahwa adanya kepedulian lingkungan generasi milenial dapat menentukan minat berkunjung ke ekowisata pesisir karena efektifnya peran mediasi konstruk TPB (sikap, norma subjektif, dan persepsi kontrol perilaku). Temuan riset ini memperluas penerapan TPB karena menempatkan konstruk TPB sebagai mediating  variable peran  kepedulian  lingkungan  terhadap  minat  kunjungan  wisatawan  milenial  ke ekowisata pesisir. Perlu peningkatan persepsi kontrol perilaku sebagai prediktor utama minat berwisata, disusul dengan peningkatan norma subjektif ataupun sikap. Pemerintah daerah perlu terus menjaga situasi perekonomian agar kondusif sehingga memampukan ekonomi masyarakat termasuk untuk pengeluaran berwisata, membuat pengunjung yakin, mau, dan mampu, serta memiliki sumber daya yang cukup mendukung pengeluaran untuk berwisata.
Kata Kunci: ekowisata pesisir; kepedulian lingkungan; milenial; theory of planned behavior; minat berkunjung

## ABSTRACT
The integration of tourism with conservation principles is a future tourist management trend. Clungup Mangrove Conservation (CMC) ecotourism in Malang Regency, Indonesia, is a community-based ecotourism that adheres to the ecotourism idea. The CMC ecotourism destination, which has applied the philosophy of ecotourism that has not yet recovered, attracts visitors, including millennials, because of their environmental concerns. For this reason, this study aims to (1) analyze the role of the millennial generation’s environmental concern in determining the visit intention, (2) analyze the role of the TPB construct (Theory of Planned Behavior) in mediating the influence of environmental concern on the visit intention. This explanatory research uses a survey method for domestic visitors to the “CMC Tiga Warna” coastal ecotourism in May-June 2022. These research respondents were 628 domestic visitors. The data analysis method uses SEM-WarpPLS. Due to the successful involvement of TPB construct mediation (attitudes, subjective norms, and perceptions of behaviour control), millennials’ environmental concerns may impact their interest in coastal ecotourism. TPB’s construct position as a mediator variable between environmental concern and millennial visitors’ visit intention in coastal ecotourism boosted its utilisation. As the main predictor of visit intention, behavioural control must be increased, followed by subjective norms and attitudes. Local governments must keep the economy healthy to keep travel expenses rising. They also require enough money for trip.
Keywords: coastal ecotourism; environmental concern; millennial; Theory of Planned Behavior;  visit intention
Diterima tanggal : 21 November 2022 Perbaikan naskah: 27 Agustus 2023 Disetujui terbit   : 7 September 2023
Korespondensi penulis:
Email: z_abidin@ub.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v9i2.11907 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

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

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

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

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

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Pemanfaatan  sumber  daya  alam  untuk pariwisata  dapat  menyebabkan  kerusakan  sumber daya  jika  berfokus  pemanfaatannya  saja.  Untuk mengurangi  dampak  negatif  tersebut,  pariwisata
perlu menerapkan prinsip ekowisata (Handriana & Ambara, 2016), sebagai pariwisata berkualitas untuk mempertahankan  kualitas  objek  dan  daya  tarik alam,  dan  sekaligus  menggerakkan  perekonomian daerah  (Setyadi et  al .,  2012).  Salah  satu  bentuk
ISSN 2442-6571

## 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
implementasi  dari  prinsip  ekowisata  terdapat  pada ekowisata pesisir Clungup Mangrove Conservation (CMC)  Tiga  Warna  yang  berlokasi  di  Kabupaten Malang, Jawa Timur.
Pengelolaan  ekowisata  CMC  Tiga  Warna tergolong  konsisten  melakukan  konservasi  dan ekowisata  (Abidin et  al. ,  2021)  sebagai  bagian dari  penerapan  prinsip  ekowisata  (Setyadi et  al. , 2012).  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu meningkatkan minat kunjungan wisatawan dengan memperhatikan tingkat kepedulian lingkungan para pengunjung  milenial  sehingga  tujuan  ekowisata dan  peningkatan  jumlah  kunjungan  dapat  selaras. Adanya perbedaan kepedulian lingkungan di antara pengunjung  dan  masyarakat,  termasuk  generasi milenial  menyebabkan  minat  berkunjung  ke destinasi ekowisata yang telah menerapkan prinsip ekowisata  pun  fluktuatif.  Untuk  itu,  kepedulian lingkungan perlu terus ditingkatkan pada generasi milenial  sebagai  generasi  yang  mudah  menularkan informasi dan perilaku ramah lingkungan. Seberapa efektif  peran  kepedulian  lingkungan  generasi milenial yang menjadi determinan minat kunjungan ataupun dimediasi oleh konstruk theory of planned behavior (TPB)  merupakan  alasan  penelitian  ini penting untuk dilakukan.
Penelitian  ini  bermaksud  menyediakan tambahan  bukti  empiris  penerapan  kepedulian lingkungan  ( environmental concern/EC )  sebagai perluasan  TPB.  Penelitian  sebelumnya  yang menggunakan  TPB  oleh  (Yadav  &  Pathak,  2016) pada  konteks  pembelian green  product tidak menghubungkan  EC  pada  norma  subjektif  dan persepsi  kontrol  perilaku.  Penelitian  (Sun  & Wang, 2019) pada konteks pembelian green product mengabaikan EC. Padahal, EC merupakan variabel penting  yang  berpengaruh  pada  niat  pembelian green  product (Chaudhary  &  Bisai,  2018;  Sun  & Wang, 2019) ataupun diduga juga pada jasa wisata yang  ramah  lingkungan.  Selain  itu,  peneliti  lain (Chen  &  Tung,  2014)  menyatakan  bahwa  EC memengaruhi norma subjektif dan persepsi kontrol perilaku  yang  kemudian  secara  bersama-sama dengan  sikap  dapat  memengaruhi  niat  kunjungan ke green hotel .
Sejauh yang diketahui, jarang ada penelitian yang mengukur minat berkunjung generasi milenial ke  ekowisata  pesisir  di  Indonesia.  Pada  penelitian sebelumnya  banyak  yang  meneliti  minat  perilaku konsumen di negara maju seperti Amerika Serikat (B. DiPietro et al. , 2013; Choi & Johnson, 2019; Schniederjans  &  Starkey,  2014),  Jerman  (Klein et al .,  2019),  Spanyol  (Sarabia-Andreu  &  Sarabia- Sánchez,  2018),  dan  masih  sedikit  penelitian  di
negara  berkembang  seperti  Malaysia  (Al  Mamun et  al .,  2018),  India  (Paul et  al .,  2016),  dan  China (Hsu et  al ., 2017). Berdasarkan permasalahan dan celah  (gap)  tersebut,  peneliti  berfokus  meneliti pada  hal  yang  bertema  tentang  “Peran  Kepedulian Lingkungan Generasi Milenial sebagai Determinan Minat  Berkunjung  ke  Ekowisata  Pesisir  yang Dimediasi  oleh  Konstruk  TPB”.  Untuk  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  (1)  menganalisis peran  kepedulian  lingkungan  generasi  milenial dalam memengaruhi minat berkunjung ke ekowisata pesisir  dan  (2)  menganalisis  peran  konstruk  TPB dalam memediasi pengaruh kepedulian lingkungan terhadap minat berkunjung.
Theory  of  planned  behavior (TPB) berasal dari pengembangan theory  of  reasoned  action (Werner, 2004). Teori ini menyatakan bahwa perilaku manusia didasarkan  oleh  tiga  jenis  pertimbangan,  yakni keyakinan perilaku, keyakinan normatif, dan keyakinan kontrol yang pada tahap berikutnya akan menghasilkan sikap terhadap perilaku, norma subjektif dan persepsi kontrol perilaku yang secara bersama-sama mengarah pada  pembentukan  niat  perilaku  (Yadav  &  Pathak, 2017).
Terdapat  tiga  variabel  konstruk  atau prediktor  dari  TPB,  yakni  sikap,  norma  subjektif, dan  persepsi  kontrol  perilaku.  Sikap  merupakan penilaian seseorang yang melakukan perilaku baik/ buruk  atau  mendukung/menentang  melakukan tingkah  laku.  Makin  menguntungkan  sikap seseorang terhadap suatu perilaku, makin seseorang harus lakukan perilaku itu (Ajzen, 1991).  Norma subjektif  mengacu  pada  persepsi  seseorang  yang paling  banyak  orang-orang  yang  penting  baginya berpikir  bahwa  ia  harus  melakukan  atau  tidak perilaku yang dipertimbangkan. Lebih banyak orang menganggap bahwa orang lain yang penting baginya berpikir  bahwa  dia  harus  melakukan  perilaku, makin  dia  akan  melakukannya.  Persepsi  kontrol perilaku adalah perasaan kemudahan atau kesulitan dalam  melakukan  perilaku  tertentu.  Perasaan  ini diasumsikan  untuk  merefleksikan  pengalaman sebelumnya dan mengantisipasi suatu permasalahan (Ajzen, 2005).
Theory  of  planned  behavior (TPB)  dapat diaplikasikan untuk memprediksi niat dan perilaku konsumen dalam berbagai bidang (Sheppard et al ., 1988).  Salah  satunya  juga  dapat  berguna  untuk memprediksi  niat  konsumen  serta  perilaku  secara luas  pada  berbagai  hal  yang  berkaitan  dengan  pro lingkungan seperti pada produk, hotel, dan restoran hijau  (Chen  &  Tung,  2014;  Han et  al .,  2010; Kim et  al .,  2013;  Sun  &  Wang,  2019;  Yadav  & Pathak, 2016).
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Generasi milenial juga merupakan konsumen masa depan dan bakal menjadi tumpuan ekonomi. Dikaitkan  dengan  masalah  pada  penelitian, kerusakan  lingkungan  akibat  wisata  di  Indonesia menjadi  sebuah  tantangan  yang  harus  dijawab dan  diselesaikan  oleh  generasi  milenial  juga melalui  peningkatan  akan  pentingnya  kepedulian lingkungan.  Temuan  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya berkaitan dengan generasi milenial yang dilakukan oleh Yadav & Pathak (2016) dan Sreen et al . (2018) menunjukkan bahwa semua konstruk TPB berpengaruh secara signifikan dalam memengaruhi niat  konsumen  muda/mahasiswa  untuk  membeli produk ramah lingkungan atau daur ulang.
Kepedulian  lingkungan  adalah  sikap  kuat untuk  melindungi  lingkungan.  Pemilihan  atribut produk  dipengaruhi  oleh  kepedulian  lingkungan individu atau dukungan untuk melindungi lingkungan (Kushwah et al ., 2019). Kepedulian lingkungan akan memengaruhi persepsi konsumen mengenai produk dan perilaku pilihan yang akan dilakukan (Kushwah et  al .,  2019).  Kepedulian  lingkungan  merupakan variabel  penting  yang  dapat  memengaruhi  niat beli  melalui  pengaruhnya  terhadap  sikap,  norma subjektif,  dan  persepsi  kontrol  perilaku  (Chen  & Tung,  2014).  Bahkan,  dalam  pengembangannya, kepedulian  lingkungan  juga  memengaruhi  niat beli secara langsung (Hartmann & Apaolaza, 2012; Yadav  &  Pathak,  2016).  Penelitian  sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Corral  (2003)  dan  Freire  da Silva  (2014)  menyebutkan  pentingnya  kepedulian terhadap  lingkungan,  dalam  hal  menilai  niat perusahaan untuk mengadopsi teknologi yang lebih bersih. Hal ini menunjukkan pentingnya kepedulian terhadap  lingkungan;  niat  dan  perilaku  individu. Banyak  permasalahan  lingkungan  yang  juga  mulai disoroti  masyarakat  secara  meluas  (Lestari  & Trihadiningrum, 2019).
Ekowisata  sebagai  wisata  ramah  lingkungan merupakan  jawaban  atas  permasalahan  kerusakan lingkungan akibat pariwisata. Hasil penelitian yang dilakukan sebelumnya oleh Haines et al. (2008) yang meneliti tentang niat menyatakan bahwa kepedulian lingkungan  konsumen  dapat  memberikan  dampak tidak  langsung  atas  niatnya  dalam  mengunjungi hotel  hijau  melalui  sikap,  norma  subjektif,  dan persepsi kontrol perilaku.

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan Mei—Juni  2022  di  Ekowisata  Pesisir  CMC  Tiga Warna,  Kabupaten  Malang.  Rancangan  penelitian eksplanatori  ini  menggunakan  metode  penelitian survei  dengan  bantuan  kuesioner.  Survey  dilakukan
terhadap pengunjung milenial domestik yang pernah melakukan kunjungan minimal satu kali ke CMC Tiga Warna dalam 2 tahun terakhir. Pengunjung milenial adalah yang kelahiran tahun 1980—2000-an. Jumlah minimal  responden  ditentukan  berdasarkan  kriteria minimum sampel menurut Krejcie & Morgan (1970), yaitu  untuk  N  populasi=55.000,  jika  α=5%  maka n=348 sampel. Adapun analisis data yang digunakan adalah SEM-WarpPLS . Berdasarkan  kajian  teori  dan  penelitian terdahulu,  peneliti  menetapkan  beberapa  variabel penelitian  dan  menyusun  model  hipotesis  (Gambar 1). Variabel penelitian yang digunakan adalah variabel eksogen  (X1:  Kepedulian  lingkungan,  X2:  Sikap, X3: Norma subjektif, X4: Persepsi kontrol perilaku) dan  variabel  endogen,  yaitu  minat  berwisata  (Y). Setiap  variabel  tecermin  pada  indikator-indikatornya sebagaimana dijelaskan pada Tabel 10. Posisi variabel X2, X3, X4 dalam penelitian ini juga disebut sebagai variabel mediasi.

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Mei—Juni 2022 di Ekowisata Pesisir CMC Tiga Warna, Kabupaten Malang. Rancangan penelitian eksplanatori ini menggunakan metode penelitian  survei  dengan  bantuan  kuesioner.  Survey  dilakukan  terhadap  pengunjung milenial  domestik  yang  pernah  melakukan  kunjungan  minimal  satu  kali  ke  CMC  Tiga Warna dalam 2 tahun terakhir. Pengunjung milenial adalah yang kelahiran tahun 1980— 2000-an. Jumlah minimal responden ditentukan berdasarkan kriteria minimum sampel menurut Krejcie & Morgan (1970), yaitu untuk N populasi=55.000, jika α=5% maka n=348 sampel. Adapun analisis data yang digunakan adalah SEM-WarpPLS .
Berdasarkan  kajian  teori  dan  penelitian  terdahulu,  peneliti  menetapkan  beberapa variabel penelitian dan menyusun model hipotesis (Gambar 1). Variabel penelitian yang digunakan adalah variabel eksogen (X1: Kepedulian lingkungan, X2: Sikap, X3: Norma subjektif, X4: Persepsi kontrol perilaku) dan variabel endogen, yaitu minat berwisata (Y). Setiap variabel tecermin pada indikator-indikatornya sebagaimana dijelaskan pada Tabel 10. Posisi variabel X2, X3, X4 dalam penelitian ini juga disebut sebagai variabel mediasi.

## Gambar 1 Model Hipotesis
Berdasarkan teori dan penelitian terdahulu, berikut merupakan hipotesis yang dapat diusulkan.
H1:  Sikap  (ATT)  generasi  milenial  berpengaruh  positif  terhadap  minat  berkunjung  ( visit intention /VI) ke ekowisata pesisir
H2: Norma subjektif (NS) generasi milenial berpengaruh terhadap VI ke ekowisata pesisir
H3: Persepsi kontrol perilaku (PBC) generasi milenial berpengaruh positif VI ke ekowisata pesisir Kepedulian Lingkungan (X1) Minat Berwisata (Y)
Sikap (X2)
Norma Subjektif (X3) Persepsi Kontrol Perilaku (X4) H8 H7 H3 H2 H1 H6 H5 H4

## Gambar 1. Model Hipotesis.
Berdasarkan  teori  dan  penelitian  terdahulu, berikut merupakan hipotesis yang dapat diusulkan. H1: Sikap (ATT) generasi milenial berpengaruh positif terhadap minat berkunjung ( visit intention /VI) ke ekowisata pesisir H2:  Norma  subjektif  (NS)  generasi  milenial berpengaruh terhadap VI ke ekowisata pesisir
H3:  Persepsi  kontrol  perilaku  (PBC)  generasi milenial berpengaruh positif VI ke ekowisata pesisir
H4: Environmental  concern (EC)  berpengaruh signifikan terhadap attitude (ATT)
H5: Environmental  concern (EC)  berpengaruh signifikan terhadap subjective norm (SN)
ISSN 2442-6571

## 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
H6: Environmental  concern (EC)  berpengaruh signifikan terhadap perceived behavioral control
(PBC)
H7: Environmental  concern (EC)  berpengaruh signifikan  terhadap  minat  berwisata  ke ekowisata pesisir (VI)
H8:  Konstruk  TPB  (sikap,  norma  subjektif, dan  persepsi  kontrol  perilaku)  memediasi hubungan  antara environmental  concern (EC) terhadap minat berwisata ke ekowisata pesisir (VI)
Kuesioner  yang  telah  didesign  berdasarkan definisi  operasional  variabel,  konsep  penelitian, indikator-indikator,  dan  butir-butirnya.  Selanjutnya, dilakukan pengecekan narasi kuesioner agar pernyataan ( statement )  kuesioner  tidak  ambigu  dan  mudah dipahami. Kemudian, dilakukan penyebaran kuesioner tahap  I  sehingga  terkumpul  30—60  responden  dan dilanjutkan  dengan  pengujian  instrumen  penelitian (kuesioner) menggunakan uji reliabilitas dan validitas menggunakan  perangkat  lunak  ( software )  Warp-PLS 6.0.  Uji  validitas  terdiri  atas  validitas  konvergen  dan diskriminan. Semua butir pernyataan kuesioner bernilai loading factor >  0,3  (Solimun et  al .,  2017)  sehingga dinyatakan valid konvergen. Namun, dalam uji validitas konvergen  terlihat  masih  ada  nilai  AVE  yang  tidak memenuhi  ketentuan  >0,5  (Solimun et  al .,  2017) walaupun  Butarbutar,  (2015) memperbolehkan karena  tidak  menimbulkan  kekhawatiran. Selanjutnya, peneliti tetap melacaknya ke nilai loading factor dari  butir-butir  pertanyaan  pada  variabel  X1 (kepedulian lingkungan) yang nilainya masih tergolong rendah  jika  dibandingkan  dengan  variabel  lainnya. Peneliti memperbaiki narasi butir pernyataan kuesioner variabel X1 tersebut sebagai prinsip kehati-hatian agar terhindar dari tidak lolosnya uji validitas dan reliabilitas setelah penyebaran kuesioner tahap II.
Adapun  uji  validitas  diskriminan,  menurut Solimun et  al .  (2017),  menggunakan  dua  cara. Pertama, uji yang dilakukan dengan membandingkan antara loading factor dan crossloading factor .  Jika nilai loading suatu  indikator  lebih  besar  daripada  nilai crossloading , indikator bersangkutan memenuhi validitas
diskriminan  (cara  ini  untuk  menyatakan  validitas indikator).  Kedua,  uji  yang  dilakukan  dengan  cara untuk  menyatakan  validitas  diskriminan  kuesioner, yaitu dengan membandingkan nilai akar kuadrat AVEs (sq. rts. of AVEs) dengan koefisien korelasi. Jika akar kuadrat AVEs lebih besar dari koefisien korelasi dengan variabel lainnya, kuesioner dinyatakan valid diskriminan. Hasil uji validitas diskriminan pada data tahap I juga menunjukkan lolos uji.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian composite reliability pada data tahap I untuk melihat ukuran data  tersebut  reliabel  pada  instrumen  penelitian dengan  melihat  nilai composite  reliability dan cronbach’s  alpha, yang  dalam  hal  ini composite reliability harus bernilai di atas 0,70 dan cronbach’s alpha harus  bernilai  di  atas  0,60  sebagai  syarat reliabilitas  (Solimun et  al .,  2017).  Pada  penelitian ini  juga  dinyatakan  lolos  uji  reliabilitas.  Dengan demikian,  kuesioner  siap  digunakan  untuk mengambil  data  pada  tahap  II  hingga  terkumpul kuesioner  terisi  sejumlah  yang  ditentukan sebelumnya.
Pada  tahap  II  pengumpulan  data,  responden yang  mengisi  kuesioner  sebanyak  628  pengunjung milenial  domestik  yang  ditentukan  secara purposive  sampling .  Responden  yang  mengisi kuesioner  lengkap  sebanyak  628  orang  dan  sudah melebihi ketentuan minimal 348 orang (α=5%). Pada penelitian  ini,  pernyataan  kualitatif  pada  kuesioner direspons  oleh  responden  dengan  skala  pengukuran kuantitatif  1  hingga  5  (skala  Likert:  1=Sangat  tidak setuju, 2=Tidak Setuju, 3=Netral, 4=Setuju, 5=Sangat setuju). Data Likert yang terkumpul dianalisis secara deskriptif  untuk  memberikan  gambaran  mengenai variabel-variabel  yang  diteliti.  Jawaban  responden tersebut  merupakan  persepsi  terhadap  variabel- variabel  penelitian  melalui  butir-butir  pernyataan yang  mencerminkan  tiap  variabel.  Jawaban  kuesioner yang telah terisi lengkap dari sebanyak 628 responden dikelompokkan  untuk  mengetahui  mayoritas jawaban  dari  setiap  indikator  ataupun  rata-rata jawaban.  Pengelompokan  interval  rata-rata  skor jawaban  tersebut  dilakukan  menurut  kriteria Supranto (2000) sebagaimana pada Tabel 1.
Tabel 1. Pedoman Interpretasi Lima Kelas Interval Rata-rata Jawaban Responden.
Interval Rata-rata Interpretasi Supranto (2020)                           Diadaptasi untuk Penelitian Menjadi 1,00–1,80 Sangat (Jarang/Buruk/Rendah) Sangat Rendah 1,81–2,60 Jarang/Buruk/Rendah Rendah 2,61–3,40 Cukup Cukup 3,41–4,20 Sering/Baik/Tinggi Tinggi 4,21–5,00 Sangat (Sering, Baik, Tinggi) Sangat Tinggi Sumber: (Supranto, 2000) dan diadaptasi pada penelitian ini (tercantum pada Tabel 10).
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Seperti ketentuan pada Tabel 1 (kolom kedua), interpretasi  atas  interval  rata-rata  jawaban  responden terhadap  lima  variabel  penelitian  ini  (kepedulian lingkungan,  sikap,  norma  subjektif,  persepsi kontrol  perilaku,  dan  minat  berwisata)  lebih  relevan menggunakan  interpretasi  yang  telah  diadaptasi (kolom ketiga) menjadi sangat rendah, rendah, cukup, tinggi,  dan  sangat  tinggi.  Data  penelitian  berskala Likert  yang  dihasilkan  dari  pengumpulan  data  tahap II juga dilakukan uji validitas dan reliabilitas kembali yang  tidak  lain  disebut  uji outer  model .  Setelah lolos  uji  tersebut,  dapat  dilanjutkan  evaluasi  model struktural  ( inner  model) yang  meliputi  uji  kecocokan model  ( model  fit) dan  uji  R 2 ,  barulah  dilakukan  uji hipoptesis. Untuk uji model fit menggunakan indeks dan  ukuran  kebaikan  hubungan  antarvariabel  laten ( inner model ) yang macam uji dan kriterianya dijelaskan pada Tabel 8. Adapun uji R 2 untuk mengukur tingkat variasi  perubahan  nilai  variabel  independen  terhadap variabel dependen, dalam penelitian ini minat berwisata ke CMC Tiga Warna. Nilai R 2 dalam model struktural dapat diinterpretasikan dalam tiga klasifikasi, yaitu 0,67 sebagai substansial (kuat), 0,33 sebagai moderat, dan 0,19 sebagai lemah (Iskandar & Saragih, 2018).

## PROFIL EKOWISATA PESISIR CMC TIGA WARNA, PENGUNJUNG, DAN RESPONSNYA

## Profil Ekowisata Pesisir CMC Tiga Warna
CMC  Tiga  Warna  mengelola  area  pesisir seluas 117 ha yang terdiri atas 71 ha mangrove, 10 ha terumbu karang, dan 36 ha hutan lindung. Luas area CMC Tiga Warna ini terbagi menjadi dua area konservasi, yaitu area konservasi mangrove (Pantai Clungup  dan  Pantai  Gatra)  dan  area  konservasi terumbu karang (Pantai Sapana, Pantai Mini, Pantai Batu  Pecah,  dan  Pantai  Tiga  Warna).  Pengelolaan ekowisata ini melibatkan setidaknya 107 masyarakat lokal  sehingga  dikenal  sebagai community  based ecotourism ( CBET ).  Masyarakat  terlibat  sebagai pemandu  wisata,  penjaga  pantai,  penjual  makanan dan pakaian, persewaan canoing , camping , homestay , dan lain-lain. Prinsip pengelolaan CMC Tiga Warna ini ialah tetap memperhatikan kelestarian ekologi, sosial, dan ekonomi (YBAS, 2020).
Atraksi  wisata  pada  ekowisata  CMC  Tiga Warna  yang  masih  eksis  hingga  saat  ini  adalah snorkeling,  camping  ground,  canoeing, dan banana boat . Selain itu, terdapat edukasi lingkungan tanam bibit  mangrove,  pengamatan  biota  mangrove,  dan transplantasi terumbu karang. Abidin et al. (2021) menyebutkan  bahwa  CMC  Tiga  Warna  telah menerapkan  sistem carrying  capacity agar  kondisi alam tetap seimbang, yakni maksimal sebanyak 100
pengunjung per 2 jam di Pantai Tiga Warna dan 300 pengunjung di Pantai Gatra dan 300 pengunjung di Pantai  Clungup.    Kawasan  ekowisata  CMC  Tiga Warna tutup untuk kunjungan atau tidak menerima wisatawan  setiap  hari  Kamis  karena  setiap  hari Kamis  dilakukan  kegiatan  kerja  bakti  di  kawasan CMC  Tiga  warna  yang  melibatkan  masyarakat sekitar. Tiket masuk destinasi ekowisata ini adalah sebesar Rp10.000,00 per orang. Jika ingin menuju Pantai  Tiga  Warna,  wisatawan  wajib  membayar biaya tambahan sebesar Rp150.000,00 per kelompok (1  kelompok  =  10  orang)  untuk  jasa  penyewaan pemandu  wisata.  Saat  memasuki  kawasan Ekowisata CMC Tiga Warna, wisatawan diwajibkan untuk  mengisi  daftar  periksa (checklist) barang bawaan  yang  berpotensi  sebagai  sampah  dalam bentuk  nota  checklist  dan  akan  dicek  kembali oleh  petugas checklist sampah  saat  meninggalkan area  ekowisata.  Apabila  terdapat  jumlah  sampah yang  tidak  sesuai  dengan  nota checklist, wisatawan diharuskan  untuk  mencari  sampah  yang tertinggal. Jika samapah itu tidak dapat ditemukan, pengunjung  akan  diberi  sanksi  berupa  denda Rp100.000,00 per sampah.

## Profil  Responden  Ekowisata  Pesisir  CMC  Tiga Warna
Jumlah  kunjungan  ke  ekowisata  CMC  Tiga Warna  dari  2016—2019  berturut-turut  sebanyak 61.485  pengunjung  (2016)  dan  turun  10% menjadi  55.360  pengunjung  (2017).  Kemudian, pada  tahun  2018  ada  sedikit  kenaikan  menjadi 56.395  pengunjung  dan  pada  tahun  2019  terjadi kenaikan kunjungan yang signifikan sebesar 61.574 pengunjung (Abidin et al ., 2021). Pada tahun 2020 mulai  terjadi  pandemik  Covid-19  sehingga  tak ada  pengunjung.  Pada  pertengahan  2020  mulai ada  kunjungan  lagi.  Menurut  pengakuan tourist guide CMC  Tiga  Warna,  populasi  pengunjung  di wilayah  studi  ini  didominasi  oleh  anak  muda.  Itu juga relevan dengan karakter demografis responden penelitian, yaitu usia rata-rata antara 17—30 tahun (99%)  dan  31—40  tahun  (1%)  serta  perempuan (63%) dan pria (37 %). Sebagian besar responden belum  menikah  (lajang)  (98%),  menikah  belum memiliki anak (1%), dan menikah dengan memiliki anak-anak (1%). Mereka berasal dari Jawa Timur, yaitu Kota Malang (24,20%), Mojokerto (6,68%), Surabaya  (5,57%),  Nganjuk  (4,14%),  Sidoarjo (3,98),  Lamongan  (3,98),  Gresik  (3,02%), Jombang  (2,70%),  Bojonegoro  (2,38%);  dari Jabodetabek,  yaitu  Bekasi  (3,34%),  Jakarta (3,02%),  Bogor  (1,75%),  Depok  (0,79%);  dan 34%  dari  berbagai  daerah  lain  di  Indonesia (Data Primer diolah, 2022).
ISSN 2442-6571

## 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
Minat Berwisata Generasi Milenial ke Ekowisata Pesisir CMC Tiga Warna di Kabupaten Malang, Jawa Timur  | Abidin ., et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 101-119
Profil  responden  dari  usia  yang  didominasi usia  17—30  tahun  (99%)  juga  relevan    dengan jumlah  responden  yang  berpendidikan  tinggi (72%), sekolah menengah atas (27%), dan sekolah menengah  pertama  (1%).  Profesi    yang  paling dominan  pun  juga  demikian,  didominasi  oleh siswa  (93%),  disusul  sebagai  karyawan  swasta (3%),  pegawai  negeri  sipil  (1%),  pengusaha (1%), ibu rumah tangga (1%) dan profesi lainnya (1%). Hal ini sesuai dengan kondisi Malang Raya sebagai  kota  pendidikan  yang  memiliki  beberapa kampus  dan  lembaga  pendidikan  lainnya.  Selain itu, kondisi ekowisata mangrove CMC Tiga Warna yang pantainya sangat indah, tetapi posisinya jauh dari  tempat  parkir  sebagai  pintu  masuk  ke  pantai pertama  (Pos  1)  harus  ditempuh  hingga  Pos  2 dengan  transportasi  sepeda  motor  (ojek)  sejauh 3—4  km,  dilanjutkan tracking sejauh  ±  2  km dengan jalan kaki ke Pantai Gatra yang ditetapkan sebagai  zona  bebas  emisi.  Karakteristik  seperti  itu sesuai dengan preferensi anak muda yang umumnya suka  berpetualang.  Adapun  responden  yang menyatakan  pernah  berkunjung  sekali  sebanyak 77%,  frekuensi  kunjungan  dua  kali  (14%), dan  lebih  dari  2  kali  frekuensi  kunjungan  (9%) (Data Primer diolah, 2022).

## Respons atau Jawaban Responden Ekowisata Pesisir CMC Tiga Warna
Jawaban responden atas setiap butir pernyataan pada  kuesioner  dianalisis  dengan  menggunakan analisis deskriptif yang berguna untuk mendukung analisis  dan  memberikan  gambaran  mengenai variabel-variabel  yang  diteliti.  Bagaimana  persepsi yang  diberikan  oleh  responden  melalui  kuesioner
pada  setiap  indikator  yang  dijabarkan  melalui butir  pertanyaan  dan  diukur  dengan  skala  Likert. Berdasarkan  kuesioner  yang  telah  terisi  lengkap sebanyak 628 responden diperoleh rata-rata jawaban responden yang dikelompokkan berdasarkan interval rata-rata  skor  menurut  Supranto  (2000)  disajikan pada Tabel 2.

## Analisis Statistik Inferensial
Analisis  statistik  inferensial  dipergunakan untuk  menguji  hubungan  antarvariabel  yang bersifat sebab-akibat (kausal). Dari data yang telah terkumpul melalui kuesioner, selanjutnya dilakukan analisis  data  menggunakan  WarpPLS  sebagai berikut.

## Uji Outer Model
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah dengan  mengevaluasi measurement  model untuk mengetahui hubungan antara variabel laten dengan indikatornya yang dijelaskan sebagai berikut.
a. Convergent Validity
Convergent  validity diukur  menggunakan loading factor untuk model indikator reflektif dengan nilai muatan faktor ≥ 0,3 atau signifikan (Solimun et al. , 2017). Diketahui bahwa semua model indikator penelitian  ini  merupakan  indikator  reflektif. Selain  itu, convergent  validity dapat  ditentukan berdasarkan nilai AVE ( average variances extracted ) > 0,5. Pada penelitian ini, semua variabel memiliki nilai  AVE  >  0,5,  kecuali  AVE  X1  bernilai  0,482. Hal  ini  diperbolehkan  karena  tidak  menimbulkan kekhawatiran (Butarbutar, 2015). Berikut ini adalah nilai AVE semua variabel penelitian pada Tabel 3.
Tabel 2. Tabulasi Rata-Rata Skor Jawaban Responden.
Komponen                 Kepedulian Lingkungan /EC (X1) Sikap/ATT (X2) Norma Subjektif /NS (X3) Variabel X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 X2.1 X2.2 X2.3 X3.1 X3.2 X3.3 Indikator 4,13 3,99 4,18 4,51 4,35 4,32 4,19 3,95 3,91 3.88 Rata-rata 4,20 4,29 3,91 Interpretasi Kepedulian lingkungan tinggi Sikap sangat baik Norma subjektif kuat Komponen Persepsi Kontrol Perilaku/PBC (X4) Minat Berwisata/VI (Y) Variabel X4.1 X4.2 X4.3 X4.4 X4.5 Y.1 Y.2 Y.3 Y.4 Indikator 4,23 4,19 4,24 4,11 4,13 4,19 4,15 4,04 3,94 Rata-rata 4,18 4,08 Interpretasi Persepsi kontrol perilaku yang kuat Minat berwisata kuat Sumber: Data Primer Diolah, 2022. Tabel 3. Nilai AVE (Average Variances Extracted) Variabel. Komponen X1 X2 X3 X4 Y AVE 0,482 *) 0,703 0,782 0,583 0,663 Sumber: Data Primer Diolah, 2022. *): walaupun <0,5 diperbolehkan (Butarbutar, 2015).
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Adapun  perincian  pengujian  convergent validity  menggunakan loading  factor dijelaskan pada  Tabel  4.  Dalam  hal  ini,  semua  variabel  di dua  lokasi  riset  memenuhi  kriteria convergent validity ,  yaitu >0,3 dan/atau signifikan.
b. Discriminant Validity
Validitas  diskriminan  ( discriminant  validity ) dapat  dibuktikan  menggunakan  dua  cara.  Pertama adalah dengan membandingkan antara loading  factor dan crossloading factor . Jika nilai loading suatu indikator
Tabel 4. Hasil Loading Factor dan Signifikansi Konstruk Variabel .
Variabel Indikator Nilai Loading Factor P value Keterangan X1 X1.2 0,724 <0,001 Memenuhi convergent validity X1.3 0,694 <0,001 X1.4 0,745 <0,001 X1.5 0,604 <0,001 X2 X2.1 0,867 <0,001 Memenuhi convergent validity X2.2 0,842 <0,001 X2.3 0,806 <0,001 X3 X3.1 0,888 <0,001 Memenuhi convergent validity X3.2 0,894 <0,001
X3.3
0,872 <0,001 X4 X4.1 0,633 <0,001
Memenuhi convergent validity X4.2 0,802 <0,001 X4.3 0,798 <0,001 X4.4 0,778 <0,001 X4.5 0,794 <0,001 Y Y.1 0,822 <0,001 Memenuhi convergent validity Y.2 0,818 <0,001 Y.3 0,843 <0,001 Y4 0,773 <0,001
Sumber: Data Primer Diolah, 2022.
lebih  besar  daripada  nilai crossloading ,  indikator bersangkutan  memenuhi  validitas  diskriminan  (cara ini untuk menyatakan validitas indikator). Kedua, cara untuk  menyatakan  validitas  diskriminan  kuesioner adalah  dengan  membandingkan  nilai  akar  kuadrat AVEs  (sq.  rts.  of  AVEs)  dengan  koefisien  korelasi. Jika akar kuadrat AVEs lebih besar daripada koefisien korelasi dengan variabel lainnya, kuesioner dinyatakan valid diskriminan. Hasil analisis discriminant validity menurut  cara  pertama  dapat  dilihat  pada  Tabel  5, sedangkan cara kedua dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 5. Hasil Loading and Cross Loading Antarkonstruk.
Variabel Indikator X1 X2 X3 X4 Y Tipe ( as defined ) SE P Value X1.2 0,724 -0,125 0,100 -0,028 -0,048 Reflektif 0,037 <0,001 X1.3 0,694 -0,142 0,124 -0,113 0,045 Reflektif 0,037 <0,001 X1.4 0,745 0,028 -0,003 0,013 0,012 Reflektif 0,037 <0,001 X1.5 0,604 0,278 -0,259 0,148 -0,008 Reflektif 0,037 <0,001 X2.1 -0,013 0,867 -0,031 0,135 -0,117 Reflektif 0,036 <0,001 X2.2 -0,032 0,842 -0,084 0,007 -0,011 Reflektif 0,036 <0,001 X2.3 -0,048 0,806 0,122 -0,152 0,138 Reflektif 0,037 <0,001 X3.1 0,027 -0,010 0,888 -0,035 -0,027 Reflektif 0,036 <0,001 X3.2 -0,030 -0,065 0,894 0,025 0,026 Reflektif 0,036 <0,001 X3.3 0,003 0,077 0,872 0,009 0,000 Reflektif 0,036 <0,001 X4.1 0,029 -0,007 -0,110 0,633 -0,307 Reflektif 0,037 <0,001 X4.2 -0,016 0,097 -0,075 0,802 0,058 Reflektif 0,037 <0,001
ISSN 2442-6571

## 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
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  disimpulkan bahwa  kriteria discriminant  validity cara  pertama, yaitu  nilai loading factor setiap  indikator  (cetak tebal di dalam kurung pada setiap baris) lebih besar dari  nilai crossloading pada  masing-masing  baris yang  sama,  sehingga  indikator  yang  bersangkutan memenuhi  validitas  diskriminan  atau  validitas indikator  (indikator  dinyatakan  valid).  Contohnya adalah  pada  baris  kedua  di  Tabel  6  (CMC).  Pada contoh itu diketahui bahwa indikator X1.2 memiliki nilai loading factor sebesar (0,724) > dari crossloading yang  bernilai  -0,125,  0,100,  -0,028,  -0,048.  Baris ketiga  (indikator  X1.3)  hingga  baris  terakhir (indikator  Y)  juga  memenuhi  kriteria  validitas indikator.
Berikutnya, pengukuran discriminant validity menggunakan cara kedua, yaitu dengan melihat nilai bahwa akar kuadrat AVEs pada setiap kolom pada Tabel 6 bernilai lebih besar dari koefisien korelasi dengan variabel lainnya pada setiap kolom juga.
Berdasarkan Tabel 6 dapat disimpulkan bahwa akar  kuadrat  AVEs  pada  setiap  kolom  bernilai  lebih besar  dari  koefisien  korelasi  dengan  variabel  lainnya pada setiap kolom juga, sehingga kuesioner penelitian ini  dinyatakan  valid  diskriminan.  Pada  Tabel  6  juga
memenuhi kriteria discriminant validity menggunakan cara kedua tersebut.
Berdasarkan uraian tersebut dapat disimpulkan  bahwa  keseluruhan  kriteria  validitas diskriminan pada penelitian ini terpenuhi. Kuesioner dan  indikator  dinyatakan  valid  dan  menghasilkan data  yang  valid  sehingga  hasil  analisis  datanya dapat dipertanggungjawabkan dan dapat digunakan untuk  memprediksi  perilaku  minat  berkunjung ekowisatawan  bahari  milenial  berkepedulian lingkungan di CMC Tiga Warna.
Pengukuran Reliabilitas: Composite Reliability dan Cronbach’s Alpha
Pengujian composite  reliability merupakan pengujian yang dilakukan untuk melihat ukuran data tersebut reliabel pada instrument penelitian. Output yang digunakan untuk mengetahui reliabilitas suatu kuesioner dan data yaitu dengan composite reliability dan cronbach’s  alpha, dimana composite  reliability harus  bernilai  di  atas  0,70;  dan cronbach’s  alpha harus bernilai di atas 0,60 sebagai syarat reliabilitas (Solimun et al., 2017). Nilai dari composite reliability dan cronbach’s alpha pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 7 dan keduanya memenuhi.
Variabel Indikator X1 X2 X3 X4 Y Tipe ( as defined ) SE P Value X4.3 -0,000 -0,061 -0,081 0,798 0,048 Reflektif 0,037 <0,001 X4.4 -0,004 0,028 0,152 0,778 0,019 Reflektif 0,037 <0,001 X4.5 -0,003 -0,059 0,096 0,794 0,119 Reflektif 0,037 <0,001 Y.1 -0,004 0,058 -0,088 -0,023 0,822 Reflektif 0,036 <0,001 Y.2 -0,006 0,068 0,006 0,071 0,818 Reflektif 0,037 <0,001 Y.3 -0,005 0,029 0,048 -0,064 0,843 Reflektif 0,036 <0,001 Y4 0,016 -0,166 0,019 0,019 0,773 Reflektif 0,037 <0,001 Sumber: Data Primer Diolah, 2022.
Lanjutan Tabel 5.
Tabel 6. Hasil Nilai Akar Kuadrat AVEs (sq. rts. of AVEs).
X1 X2
X3 X4 Y X1 (0,694) 0,042 0,302 0,341 0,373 X2 0,402 (0,839) 0,552 0,587 0,614 X3 0,302 0,552 (0,884) 0,545 0,618 X4 0,341 0,587 0,545 (0,764) 0,710 Y 0,373 0,614 0,618 0,710 (0,814) Catatan: Akar kuadrat dari AVEs ditampilkan pada diagonal (cetak tebal, dalam kurung). Sumber: Data Primer Diolah, (2022). Tabel 7. Hasil Laten Variabel Coefficient. X1 X2 X3 X4 Y1 Keterangan Composite Reliability 0,787 0,877 0,915 0,874 0,887 Memenuhi Cronbach’s Alpha 0,636 0,789 0,861 0,819 0,830 Memenuhi Sumber: Data Primer Diolah, (2022).
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Tabel  7  menunjukkan  bahwa composite reliability dan cronbach’s alpha yang baik dari tiap- tiap konstruk variabel X1, X2, X3, X4 dan Y. Dari hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  tiap-tiap konstruk  variabel  memiliki  nilai  reliabilitas  yang tinggi. Hal ini dapat dilihat nilai dari seluruh nilai composite  reliability lebih  besar  daripada  0,70;  dan cronbach’s  alpha pada  tiap-tiap  konstruk  varaibel juga lebih besar daripada 0,60.
Uji Inner Model Setelah  dilakukan  pengujian  evaluasi  model pengukuran  ( outer  model) yang  dalam  hal  ini convergent  validity,  discriminant  validity,  composite reliability, dan cronbach’s  alpha telah  memenuhi syarat.  Tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah evaluasi  model  struktural  ( inner  model) yang meliputi uji kecocokan model ( model fit) dan R 2 . Uji  kecocokan  model  ( model  fit) digunakan untuk mengetahui model yang digunakan memiliki kecocokan dengan data tersebut. Pada uji kecocokan model  ( model  fit) terdapat  10  indeks  pengujian (Solimun et al ., 2017). Hasil Output model fit indices pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 8.
Berdasarkan  hasil  pengujian model  fit  and quality  indices sebagaimana  pada  Tabel  8,  dapat diketahui bahwa semua kriteria terpenuhi sehingga
Tabel 8. Model Fit and Quality Indicides .
No . Model Fit and Quality Indicides Hasil Kriteria Keterangan 1. Average Path Coefficient (APC) 0,285, P<0,001 P- value <0,001 Memenuhi, diterima 2. Average R-square (ARS) 0,246, P<0,001 P- value <0,001 Memenuhi, diterima 3. Average Adjusted R-square (AARS) 0,244, P<0,001 P- value <0,001 Memenuhi, diterima 4. Average Blok VIF (AVIF) 1,633 Acceptable if ≤ 5, Ideally ≤ 3,3 Ideal, diterima 5. Average full collinearity VIF (AFVIF) 1,943 Acceptable i f ≤ 5, Ideally ≤ 3,3 Ideal, diterima 6. Tenenhaus GoF (GoF) 0,398 Small ≥ 0,1 Medium ≥ 0,25; Large ≥ 0,36 Besar, diterima 7. Sympson’s paradox rasio (SPR) 1,000 Acceptable if ≥ 0,7, ideally = 1 Ideal, diterima 8. R-sqyared contribution rasio (RSCR) 1,000 Acceptable if ≥ 0,9, ideally = 1 Ideal, diterima 9. Statistical suppression rasio (SSR) 1,000 Acceptable if ≥ 0,7 Diterima 10. Nonlinear bivariate causality direction rasio (NLBCDR) 1,000 Acceptable if ≥ 0,7 Diterima Sumber: Data Primer Diolah, (2022).
model  yang  dihasilkan  dari  WarpPLS  6.0  layak dipergunakan  untuk  memprediksi  perilaku minat  berkunjung  ekowisatawan  bahari  milenial berkepedulian lingkungan di CMC Tiga Warna.
Model  struktural  dalam  WarpPLS  6.0 dievaluasi dengan menggunakan R 2 untuk variabel mediasi dan variabel dependen. Dari hasil nilai R 2 yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  9 , diketahui  bahwa nilai R 2 dari X2 adalah sebesar 0,163 yang berarti variabel  kepedulian  lingkungan  (X1)  memiliki kemampuan untuk menjelaskan ( explanatory power ) variasi  perubahan  sikap  (X2)  sebesar  0,163  atau 16,3%,  sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh  variabel lainnya  yang  belum  ada  dalam  model  penelitian. Demikian juga bahwa nilai R 2 dari X3 dan X4 adalah sebesar 0,094 dan 0,118 secara berurutan. Dalam hal ini, variabel kepedulian lingkungan (X1) memiliki kemampuan untuk menjelaskan ( explanatory power ) variasi  perubahan  Norma  Subjektif  (X3)  sebesar 9,4%  dan  Persepsi  Kontrol  Perilaku  (X4)  sebesar 11,8%,  sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh  variabel lainnya  yang  belum  ada  dalam  model  penelitian. Terakhir, R 2 dari Y sebesar 0,609. Artinya, variabel kepedulian lingkungan (X1) memiliki kemampuan untuk  menjelaskan  ( explanatory  power )  variasi perubahan  minat  berwisata  (Y)  sebesar  60,9%, sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lainnya yang belum ada dalam model penelitian.
Tabel 9.  R2 Model Riset di CMC Tiga Warna.
No Variabel Hasil R 2 Intepretasi Keterangan 1. Sikap  (X2) 0,163 Lemah, mendekati 0,19 R 2 < 0,19 2. Norma subjektif (X3) 0,094 Lemah R 2 < 0,19 3. Persepsi kontrol perilaku (X4) 0,118 Lemah R 2 < 0,19 4. Minat berwisata (Y) 0,609 Moderat 0,19 < R 2 < 0,69 Sumber: Data Primer Diolah, (2022).
ISSN 2442-6571

## 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
Minat Berwisata Generasi Milenial ke Ekowisata Pesisir CMC Tiga Warna di Kabupaten Malang, Jawa Timur  | Abidin ., et al Vol. 9, No. 2, Desember 2023, pp. 101-119

## Profil  Variabel  Penelitian  di  Ekowisata  Pesisir
CMC Tiga Warna
Profil  variabel  menyajikan  informasi gabungan  identifikasi  atas  indikator  penting  dari setiap variabel penelitian berdasarkan nilai muatan faktor  ( loading  factor )  dan  kondisi  empiris  suatu variabel  (menggunakan  nilai  rata-rata  skor). Nilai  muatan  faktor  suatu  indikator  yang  makin besar  menunjukkan  bahwa  indikator  tersebut makin  kuat  mencerminkan  suatu  variabel  atau merupakan indikator penting (Solimun et al. , 2017). Dengan  demikian,  indikator  suatu  variabel yang  bermuatan  faktor  terbesar  mencerminkan indikator  tersebutlah  yang  terpenting  atau terkuat  dalam  mencerminkan  (membentuk) suatu variabel tersebut. Solimun et al. (2017) juga menjelaskan bahwa nilai rata-rata skor jawaban tiap item/indikator menunjukkan kondisi empiris suatu variabel  yang  dapat  digunakan  sebagai  informasi penjelas  derajat  baik  buruknya  suatu  variabel.
Ringkasan  profil  variabel  penelitian  ini  disajikan pada Tabel 10.
Berdasarkan Tabel 10 pada variabel kepedulian lingkungan  (X1),  diketahui  bahwa  indikator  X1.4 (alam sensitif dan mudah terganggu) memiliki nilai muatan  faktor  yang  terbesar  (0,745)  sehingga  ini merupakan  faktor  terpenting  dalam  membentuk variabel  kepedulian  lingkungan.  Jadi,  pengunjung memiliki  kepedulian  lingkungan  terbukti  dengan memiliki persepsi bahwa keseimbangan alam sangat sensitif  dan  mudah  terganggu.  Adapun  kondisi empiris kepedulian lingkungan responden diwakili oleh  indikator  dengan  skor  rata-rata  terbesar (4,51), yaitu adanya keprihatinan atas kondisi alam di  Malang  Selatan  (X1.5).  Hal  ini  menunjukkan bahwa responden memiliki kepedulian lingkungan terhadap destinasi ekowisata yang akan dikunjungi. Secara umum, rata-rata skor indikator pada variabel X1  ini  sebesar  4,2,  yaitu  responden  memiliki kepedulian lingkungan yang tinggi.
Tabel 10. Ringkasan Profil Variabel Penelitian.
Variabe l Indikator dan Kodenya Muatan Faktor Rata-Rata Skor dan Interpretasi Kepedulian lingkunga n (X1 ) Chaudari & Bisai (2018) X1.2 Kecenderungan menyalahgunakan lingkungan 0,724 4,13 4,20 (Kepedulian lingkungan tinggi) X1.3 Pemanfaatan alam sering menimbulkan dampak negatif 0,694 3,99 X1.4  Alam sensitive dan mudah terganggu 0,745 4,18 X1.5 Keprihatinan kondisi lingkungan di Malang Selatan sehingga berupaya ramah lingkungan 0,604 4,51 Sikap (X2) Ajzen (1991); Sun & Wang (2019) X2.1 Berwisata ke CMC itu ide yang bagus 0,867 4,35 4,29 (Sikap sangat baik) X2.2 Berwisata ke CMC itu menyenangkan 0,842 4,32 X2.3 Berwisata ke CMC sebaga salah satu keinginan 0,806 4,19 Norma subjektif (X3) Sreen et al. (2018) X3.1 Pilihan ke CMC sesuai yang difikirkan orang dekat 0,888 3,95 3,91 (Norma subjektif kuat) X3.2 Pilihan ke CMC sesuai yang diinginkan orang dekat 0,894 3,91 X3.3 Pilihan ke CMC sesuai yang diharapkan orang dekat 0,872 3,88 Persepsi kontrol perilaku (X4) Ajzen (1991); Yadav & Pathak (2017) X4.1 Kontrol berwisata ke CMC tergantung diri sendiri 0,633 4,23 4,18 (Persepsi kontrol perilaku yang kuat) X4.2 Diri sendiri yakin mampu berwisata ke CMC 0,802 4,19 X4.3 Diri sendiri yakin mau berwisata ke CMC 0,798 4,24 X4.4 Diri sendiri yakin akan berwisata ke CMC 0,778 4,11 X4.5 Diri sendiri mau dan punya sumber daya, waktu, dan peluang berwisata ke CMC 0,794 4,13 Minat Berwisata (Y) Yadav & Pathak (2016) Y.1 Kesedian memilih CMC untuk destinasi wisata 0,822 4,19 4,08 (Minat berwisata tinggi/kuat) Y.2 Perencanaan berwisata ke CMC 0,818 4,15 Y.3 Akan berusaha untuk berwisata ke CMC 0,843 4,04 Y4 Perencanaan alokasi waktu lebih utuk berwisata ke CMC daripada lainnya 0,773 3,94 Sumber: Data Primer Diolah, (2022).
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Berdasarkan  variabel  sikap  (X2),  diketahui bahwa  indikator  X2.1  (berwisata  ke  CMC  Tiga Warna  itu  ide  yang  bagus)  memiliki  nilai  muatan faktor yang terbesar (0,867) sehingga ini merupakan faktor  terpenting  dalam  membentuk  variabel sikap.  Jadi,  pengunjung  mempersepsikan  bahwa berwisata  ke  CMC  Tiga  Warna  itu  ide  yang bagus.  Adapun  kondisi  empiris  sikap  responden juga diwakili oleh indikator dengan skor rata-rata terbesar (4,35), yaitu berwisata ke CMC Tiga Warna itu  ide  yang  bagus  (X2.1).  Hal  ini  menunjukkan bahwa secara empiris bersikap positif terhadap ide berwisata  ke  CMC  Tiga  Warna.  Secara  umum, rata-rata skor indikator pada variabel X2 ini sebesar 4,29  (sikap sangat  baik),  yaitu  responden  menilai bahwa  rata-rata  pengunjung  bersikap  bahwa  ide berwisata ke CMC Tiga Warna itu ide yang sangat baik,  menyenangkan,  dan  bagian  dari  keinginan pengunjung.
Berdasarkan  variabel  norma  subjektif  (X3), diketahui  bahwa  indikator  X3.2  (Pilihan  ke  CMC sesuai  yang  diinginkan  orang  yang  memiliki kedekatan)  memiliki  nilai  muatan  faktor  yang terbesar  (0,867)  sehingga  ini  merupakan  faktor terpenting  dalam  membentuk  variabel  norma subjektif.  Jadi,  pengunjung  mempersepsikan bahwa  orang  yang  memiliki  kedekatan  ingin pengunjung memilih CMC sebagai destinasi wisata. Adapun  kondisi  empiris  norma  subjektif  menurut responden  diwakili  oleh  indikator  dengan  skor rata-rata  terbesar  (3,95),  yaitu  pilihan  ke  CMC sesuai dengan yang dipikirkan orang yang memiliki kedekatan  (X3.1).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa orang yang memiliki kedekatan dengan responden ternyata  memikirkan  pilihan  destinasi  ekowisata yang sama, yaitu CMC Tiga Warna. Secara umum, rata-rata skor indikator pada variabel X3 ini sebesar 3,91 (norma subjektif yang kuat), yaitu responden menilai  pilihan  berwisata  ke  CMC  telah  sesuai dengan yang dipikirkan, diinginkan, dan diharapkan orang-orang terdekatnya.
Berdasarkan  variabel  persepsi  kontrol perilaku  (X4),  diketahui  bahwa  indikator  X4.2 (diri  sendiri  yakin  mampu  berwisata  ke  CMC) memiliki nilai muatan faktor yang terbesar (0,802) sehingga  ini  merupakan  faktor  terpenting  dalam membentuk variabel persepsi kontrol perilaku. Jadi, pengunjung  mempersepsikan  bahwa  diri  sendiri yakin mampu berwisata ke CMC sebagai destinasi wisata.  Adapun  kondisi  empiris  norma  subjektif menurut responden diwakili oleh indikator dengan skor rata-rata terbesar (4,23) yaitu kontrol berwisata ke  CMC  tergantung  diri  sendiri  (X4.1).  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pengontrol  utama  minat
berkunjung ke CMC Tiga Warna adalah pribadinya masing-masing.  Secara  umum,  rata-rata  skor indikator pada variabel X4 ini sebesar 4,18 (persepsi kontrol perilaku yang kuat), yaitu kontrol berwisata ke  CMC  tergantung  diri  sendiri,  dan  adanya kemauan,  kemampuan,  kepemilikan  sumber  daya, waktu, dan peluang sehingga yakin akan berwisata ke CMC.
Berdasarkan  variabel  minat  berwisata  (Y), diketahui  bahwa  indikator  Y.3  (akan  berusaha untuk  berwisata  ke  CMC)  memiliki  nilai  muatan faktor yang terbesar (0,843) sehingga ini merupakan faktor terpenting dalam membentuk variabel minat berwisata.  Jadi,  pengunjung  mempersepsikan bahwa  adanya  upaya  untuk  berwisata  itu mencerminkan  adanya  minat  berwisata.  Adapun kondisi empiris minat berwisata menurut responden diwakili oleh indikator dengan skor rata-rata terbesar (4,19),  yaitu  kesediaan  memilih  CMC  sebagai destinasi  ekowisata  (Y.1).  Hal  ini  menunjukkan bahwa  responden  memiliki  kesediaan  yang  kuat (tinggi)  untuk  berwisata.  Secara  umum  rata-rata skor  indikator  pada  variabel  Y  ini  sebesar  4,08 (kuat/tingginya  minat  berwisata),  yaitu  responden memiliki  minat  berkunjung  yang  tinggi  (kuat)  ke ekowisata CMC.

## HASIL PENGUJIAN HIPOTESIS
Terdapat  dua  kelompok  hipotesis  pengaruh antarvariabel,  yaitu  (a)  pengaruh  langsung kepedulian lingkungan terhadap minat berkunjung dan  (b)  peran  efektivitas  tiga  variabel  konstruk TPB (sikap, norma subjektif, dan persepsi kontrol perilaku)  sebagai  mediasi  pengaruh  kepedulian lingkungan terhadap minat berkunjung.
Hipotesis  penelitian  ini  telah  diuji menggunakan  data  empiris  yang  dikumpulkan dari  628  responden.  Pengujian  terhadap  hipotesis bertujuan  untuk  mengevaluasi  pengaruh  langsung ( direct  effect )  antara  dua  variabel,  pengaruh  tidak langsung  ( indirect  effect )  untuk  mengevaluasi kemampuan  variabel  mediasi  dalam  memediasi hubungan  variabel  independen  dan  variabel dependennya  dalam  model  penelitian.  Hipotesis yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  telah  diuji dengan  melihat  nilai p-value dengan  tingkat alfa 5%. Hasilnya bahwa semua hipotesis diterima, kecuali  H7.  Uji  hipotesis  ditunjukkan  pada  nilai koefisien jalur yang menggambarkan efek langsung dan  tidak  langsung  disajikan  pada  Tabel  11,  serta ditunjukkan  pula  nilai alpha / p-value (tingkat signifikansinya). Hasil pengujian hipotesis penelitian ini dirangkum dalam Tabel 11.
ISSN 2442-6571

## 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
Tabel 11. Hasil Pengujian Hipotesis .
Hipotesis Jalur β Coefficient p-value Hubungan H1 ATT −−−−−−−−−−−−−−> VI 0,188 <0,001*** Diterima H2 SN  −−−−−−−−−−−−−−−> VI 0,245 <0,001*** Diterima H3 PBC −−−−−−−−−−−−−−> VI 0,443 <0,001*** Diterima H4 EC −−−−−−−−−−−−−−−> ATT 0,403 <0,001*** Diterima H5 EC −−−−−−−−−−−−−−−> SN 0,306 <0,001*** Diterima H6 EC −−−−−−−−−−−−−−−> PBC 0,344 <0,001*** Diterima H7 EC −−−−−−−−−−−−−−−> VI 0,063 0,056ns Ditolak H8 EC −> ATT, NS, PBC −> VI 0,303 <0,001*** Diterima Sumber: Data Primer Diolah, (2022) Keterangan:
EC    : Kepedulian lingkungan ATT  : Sikap SN    : Norma subjektif PBC   : Persepsi kontrol perilaku VI      : Minat berwisata
***: Koefisien signifikan pada tingkat 0,05 yang dalam hal ini H1-H6: Hubungan langsung; H8: Hubungan tak langsung ns: Koefisien tidak signifikan pada tingkat 0,05 yang dalam hal ini H7 sebagai hubungan langsung
Koefisien jalur ( β ) memiliki dua makna, yaitu arah hubungan dan besarnya hubungan antarvariabel. Arah hubungan antarvariabel dikatakan searah jika koefisien jalur ( β ) bernilai positif  dan sebaliknya. Pada  penelitian  ini,  semua  koefisien  jalur  bernilai positif.  Adapun  besarnya  pengaruh  antarvariabel ditunjukkan  dari  nilai  koefisien  jalur  ( β ).  Makin besar  nilai  koefisien  jalur,  makin  besar  pula pengaruh  antarvariabel  tersebut,  baik  pengaruh langsung maupun tidak langsung (Tabel 11, Tabel 12,  dan  Gambar  2),  serta  pengaruh  totalnya  pun telah diketahui (Tabel 11 dan Tabel 12).
Berikut ini adalah interpretasi hasil pengujian hipotesis, yaitu hubungan antarvariabel berdasarkan tanda koefisien jalur dan p-value .
H1: Pengaruh sikap terhadap minat berwisata: ( β = 0,188; p-value = <0,001)
Pengaruh sikap terhadap minat berwisata dapat dilihat dari nilai koefisien jalur ( path coefficient ) yang  menunjukkan  angka  sebesar  0,188  dan p-value yang nilainya lebih kecil daripada 5%
(<0,001) sehingga dapat dikatakan bahwa sikap memiliki  pengaruh  terhadap  minat  berwisata secara  positif  dan  signifikan.  Artinya,  pada setiap  peningkatan  satu  level  sikap  (misalkan dari baik ke sangat baik), terjadi peningkatan sebesar  0,188  pada  minat  berwisata.  Oleh karena itu, H1 diterima karena sikap memiliki pengaruh  signifikan  positif  terhadap  minat berwisata.
H2: . Pengaruh  norma  subjektif  terhadap  minat berwisata: ( β = 0,245; p-value = <0,001)
Pengaruh  norma  subjektif  terhadap  minat berwisata  dapat  dilihat  dari  nilai  koefisien jalur  yang  menunjukkan  angka  sebesar  0,245 dan p-value yang nilainya lebih kecil daripada 5% (<0,001) sehingga dapat dikatakan bahwa norma  subjektif  memiliki  pengaruh  terhadap minat  berwisata  secara  positif  dan  signifikan. Artinya,  pada  setiap  peningkatan  satu  level norma subjektif (misalkan dari kuat ke sangat kuat),  terjadi  peningkatan  minat  berwisata sebesar  0,245.  Oleh  karena  itu,  H2  diterima karena  norma  subjektif  memiliki  pengaruh signifikan positif terhadap minat berwisata.
H3: . Pengaruh  persepsi  kontrol  perilaku  terhadap minat berwisata: ( β = 0,443; p-value = <0,001) Pengaruh  persepsi  kontrol  perilaku  terhadap minat berwisata dapat dilihat dari nilai koefisien jalur  sebesar  0,443  dan p-value lebih  kecil daripada 5% (<0,001) sehingga dapat dikatakan bahwa  persepsi  kontrol  perilaku  memiliki pengaruh terhadap minat berwisata secara positif dan signifikan. Artinya, pada setiap peningkatan satu  level  persepsi  kontrol  perilaku  (misalkan dari  kuat  ke  sangat  kuat),  terjadi  peningkatan minat berwisata sebesar 0,443. Oleh karena itu, H3  diterima  karena  persepsi  kontrol  perilaku memiliki  pengaruh  signifikan  positif  terhadap minat berwisata.
H4: . Pengaruh  kepedulian  lingkungan  terhadap sikap: ( β = 0,403; p-value = <0,001) Pengaruh kepedulian lingkungan terhadap sikap dapat  terlihat  pada  nilai  koefisien  jalur,  yaitu 0,403  dan p-value pada  tingkat  5%  (<0,001),
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  kepedulian lingkungan  memiliki  pengaruh  terhadap  sikap secara positif dan signifikan. Artinya, pada setiap peningkatan  satu  level  kepedulian  lingkungan (misalkan  dari  tinggi  ke  sangat  tinggi),  terjadi peningkatan  sikap  sebesar  0,403.  Oleh  karena itu, H4 diterima karena kepedulian lingkungan memiliki  pengaruh  signifikan  positif  terhadap sikap.
H5: . Pengaruh  kepedulian  lingkungan  terhadap norma subjektif: ( β = 0,306; p-value = <0,001) Pengaruh kepedulian lingkungan terhadap norma subjektif  dapat  dicermati  pada  nilai  koefisien jalur, yaitu 0,306 dan p-value sebesar <0,001 atau di bawah 5%, sehingga kepedulian lingkungan memiliki  pengaruh  terhadap  norma  subjektif secara positif dan signifikan. Artinya, pada setiap peningkatan  satu  level  kepedulian  lingkungan (misalkan  dari  tinggi  ke  sangat  tinggi),  terjadi peningkatan  norma  subjektif  sebesar  0,306. Oleh karena itu, H5 diterima karena kepedulian lingkungan memiliki pengaruh signifikan positif terhadap norma subjektif.
H6: . Pengaruh  kepedulian  lingkungan  terhadap persepsi kontrol perilaku: ( β = 0,344; p-value = <0,001) Pengaruh  kepedulian  lingkungan  terhadap persepsi  kontrol  perilaku  dilihat  pada  nilai koefisien jalur, yaitu 0,344 dan p-value di bawah 5%  (<0,001),  sehingga  kepedulian  lingkungan memiliki  pengaruh  terhadap  persepsi  kontrol perilaku  secara  positif  dan  signifikan.  Artinya, pada  setiap  peningkatan  satu  level  kepedulian lingkungan  (misalkan  dari  tinggi  ke  sangat tinggi),  terjadi  peningkatan  persepsi  kontrol perilaku  sebesar  0,344.  Oleh  karena  itu,  H6 diterima karena kepedulian lingkungan memiliki pengaruh  signifikan  positif  terhadap  persepsi kontrol perilaku.
H7: Pengaruh kepedulian lingkungan terhadap minat berwisata: ( β = 0,063; p-value = 0,056) Hubungan  secara  langsung  antara  kepedulian lingkungan  terhadap  minat  berwisata  dapat dilihat pada nilai p-value pada tingkat kepercayaan 5% (p-value = 0,056) atau melebihi 5% sehingga dapat  dikatakan  bahwa  kepedulian  lingkungan berpengaruh secara tidak nyata terhadap minat berwisata. Oleh karena itu, H7 ditolak.
H8: Pengaruh kepedulian lingkungan terhadap minat berwisata  melalui  sikap,  norma  subjektif,  dan persepsi kontrol perilaku: ( β = 0,303; p-value = <0,001)
Pengaruh kepedulian lingkungan terhadap minat berwisata  yang  dimediasi  oleh  sikap,  norma subjektif,  dan  persepsi  kontrol  perilaku  dapat dilihat pada nilai koefisien jalur hubungan tidak langsung,  yaitu  0,303  dan p-value di  bawah 5%  (<0,001),  sehingga  kepedulian  lingkungan memiliki  pengaruh  terhadap  minat  berwisata karena adanya peran mutlak mediasi tiga variabel konstruk  TPB,  yaitu  sikap,  norma  subjektif, dan  persepsi  kontrol  perilaku  secara  positif  dan signifikan.  Dikatakan  mediasi  mutlak  (lengkap) karena  untuk  meningkatkan  minat  berwisata melalui  jalur  pengaruh  langsung  (H7)  tidak terbukti  adanya  pengaruh  nyata  sehingga pengaruh  tidak  langsung  melalui  mediasi  yang signifikan inilah menyebabkan satu-satunya jalur untuk meningkatkan minat berwisata di kalangan generasi milenial yang berkepedulian lingkungan. Positifnya koefisien jalur tidak langsung (0,303) bermakna  bahwa  pada  setiap  peningkatan  satu level  kepedulian  lingkungan  (misalkan  dari tinggi  ke  sangat  tinggi),  asalkan  sikap,  norma subjektif,  dan  persepsi  kontrol  perilaku  juga eksis pada pengunjung/calon pengunjung, akan terjadi  peningkatan  minat  berwisata  sebesar 0,303. Oleh karena itu, H8 diterima karena peran ketiga  konstruk  TPB  (sikap,  norma  subjektif, dan persepsi kontrol perilaku) bersifat efektif dan lengkap  ( complete mediation )  dalam  memediasi pengaruh kepedulian lingkungan terhadap minat berwisata secara positif dan nyata.
Selanjutnya,  berdasarkan  nilai  pengaruh  total ( total effect ) diperoleh prioritas efektivitas pengaruh kepedulian  lingkungan  terhadap  minat  berwisata, baik dari pengaruh langsung, tidak langsung, maupun total pengaruhnya (Tabel 12).
Berdasarkan  Tabel  12  dapat  dijelaskan bahwa  prioritas  efektivitas  total  pengaruh  variabel kepedulian  lingkungan  terhadap  minat  berwisata ke  CMC,  baik  pengaruh  secara  langsung  maupun dimediasi  oleh  tiga  variabel  konstruk  TPB,  dapat disampaikan prioritas sebagai berikut.
•  Pertama, hubungan langsung PBC ke VI (total efek: 0,443 dan signifikan pada 0,01)
•  Kedua,  hubungan  tak  langsung  EC  ke  VI dimediasi  tiga  variabel  konstruk  TPB  (total efek: 0,367 dan signifikan pada 0,01)
•  Ketiga,  hubungan  langsung  SN  ke  VI  (total efek: 0,245 dan signifikan pada 0,01)
•  Terakhir, hubungan langsung ATT ke VI (total efek: 0,188 dan signifikan pada 0,01)
ISSN 2442-6571

## 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
Temuan  tersebut  berbeda  dengan  yang dihasilkan  oleh  Verma  &  Chandra  (2018)  bahwa sikap  justru  sebagai  variabel  yang  paling  efektif (prioritas  pertama)  dalam  menentukan  minat kunjungan  ke green  hotel ,  sedangkan  persepsi kontrol  perilaku  menduduki  peringkat  kelima dalam menentukan minat kunjungan tersebut. Hal ini  berarti  bahwa  temuan  ini  menjadi  perluasan penelitian  oleh  Verma  &  Chandra  (2018)  yang dalam hal ini bukan sikap, tetapi persepsi kontrol perilaku  (PBC)  menduduki  peringkat  pertama dalam menentukan minat berkunjung ke ekowisata pesisir  oleh  kaum  milenial.  Temuan  penelitian oleh Chaudhary & Bisai (2018), yaitu bahwa PBC sebagai  prediktor  utama  minat  pembelian  produk hijau,  pada  penelitian  ini  diperluas  penerapannya, yaitu bahwa PBC sebagai prediktor  utama terhadap minat berwisata ke ekowisata pesisir.
PBC  pada  penelitian  ini  terbukti  sebagai prediktor  terkuat  atas  VI  (memperluas  penelitian Chaudhary  &  Bisai  [2018]  pada  pembelian green product ),  disusul  pengaruh  tak  langsung  EC  ke  VI dengan dimediasi tiga variabel konstruk TPB, disusul pengaruh langsung prediktor SN dan ATT. Sebaliknya, EC  justru    terbukti  tidak  ada  pengaruh  yang  nyata terhadap  VI  seperti  pada  penelitian  Chaudhary  & Bisai (2018). Secara praktis, strategi pemasaran yang dapat diusulkan berdasarkan perilaku minat berwisata generasi  milenial  ke  CMC  utamanya  adalah  dengan
Tabel 12. Pengaruh Langsung, Pengaruh Tidak langsung, dan Prioritas Efektivitas Pengaruh Antarvariabel.
Jenis Variabel Jenis Pengaruh Prioritas Efektivitas Pengaruh Direct Effect (DE) Indirect Effect (IE) Total Effect (TE) P M R β ( p-value ) β ( p-value )
β ( p-value ) All path to VI (DE & IE) DE to VI ATT - VI 0,188 (<0,001) *** - 0,188 (<0,001) *** 4 3 SN - VI 0,245 (<0,001) *** - 0,245 (<0,001) *** 3 2 PBC - VI 0,443 (<0,001) *** - 0,443 (<0,001) *** 1 1 EC ATT VI - 0,303 (<0,001) *** 0,367 <0,001) *** 2 - SN - PBC - - 0,063 (0,056) ns - - EC - ATT 0,403 (<0,001) *** - 0,403 (<0,001) *** - - EC - SN 0,306 (<0,001) *** - 0,306 (<0,001) *** - - EC - PBC 0,344 (<0,001) *** - 0,344 (<0,001) *** - - Sumber: Data Primer Diolah, (2022) Keterangan: EC  : Kepedulian lingkungan
ATT  : Sikap SN  : Norma subjektif PBC  : Persepsi kontrol perilaku VI  : Minat berwisata P : penjelas (prediktor), M: mediasi, dan R: respons
*** : signifikan pada alpha 0,01, sedangkan ns : tidak signifikan.
meningkatkan  persepsi  kontrol  perilaku  sebagai prediktor  utama  minat  berwisata,  disusul  dengan peningkatan norma subjektif maupun sikap. Terlebih karena peran tiga konstruk TPB ini sangat vital atau mutlak dalam memperantarai (memediasi) hubungan antara  peningkatan  kepedulian  lingkungan  terhadap peningkatan minat berwisata ke CMC Tiga Warna.

## PERAN KEPEDULIAN LINGKUNGAN GENERASI MILENIAL DALAM MENENTUKAN MINAT BERKUNJUNG
Dari  Tabel  11,  terlihat  bahwa  variabel konstruk  TPB  berupa  sikap,  norma  subjektif, dan  persepsi  kontrol  perilaku  ditemukan  secara positif dan signifikan secara langsung menentukan besarnya minat berwisata pada tingkat kepercayaan 0,01 sebagaimana temuan peneliti lainnya (Ahmad et al. , 2020; Verma & Chandra, 2018; Wang et al. , 2018;  Chen  &  Tung,  2014).  Adapun  hubungan langsung  kepedulian  lingkungan  terhadap  minat berwisata pada hipotesis 7 terbukti tidak signifikan sebagaimana  pada  penelitian  Chaudhary  &  Bisai (2018)  pada  minat  pembelian  produk  hijau  ( green product ).  Menurut  ketentuan  penyimpulan  oleh Solimun et  al .  (2017),  dengan  adanya  temuan  ini, justru menegaskan bahwa hasil penelitian Wang et al . (2018) dan Chaudhary & Bisai (2018) tetap berlaku dan  ditemukan  konsep  baru  bahwa  kepedulian lingkungan tidak memengaruhi minat berkunjung
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
secara  langsung  ke  ekowisata  pesisir.  Hal  tersebut harus  dimediasi  konstruk  TPB.  Artinya,  generasi milenial  sebagai  pengunjung/calon  pengunjung yang  memiliki  kepedulian  lingkungan  hanya  akan berminat  untuk  berkunjung  ke  ekowisata  pesisir CMC  Tiga  Warna  jika  disertai  dengan  adanya sikap  mendukung  berwisata,  norma  subjektif pengaruh  orang  terdekatnya,  dan  persepsi  kontrol perilaku, misalnya berupa kemauan dan kemampuan berwisata  pada  dirinya.  Temuan  ini  dikatakan sebagai  konsep  baru  di  ekowisata  pesisir  karena di  penelitian  sebelumnya  oleh  Wang et  al. (2018) ditemukan  bahwa  kepedulian  lingkungan  terbukti signifikan dan secara langsung memengaruhi minat berkunjung ke green hotel . Sementara itu, variabel kepedulian lingkungan berperan  menentukan  besarnya  ketiga  variabel konstruk TPB berupa sikap, norma subjektif, dan persepsi kontrol perilaku secara positif dan signifikan pada tingkat 0,01. Adapun hubungan tidak langsung pada  penelitian  ini  antara  kepedulian  lingkungan dan  minat  berwisata  yang  dimediasi  oleh  ketiga konstruk  TPB  di  lokasi  riset  CMC  juga  terbukti positif dan signifikan pada tingkat 0,01. Temuan ini memperluas hasil penelitian oleh Wang et al . (2018) mengenai  sikap  dapat  secara  langsung  (Abidin et al ., 2022; Ahmad et al ., 2020) ataupun memediasi pengaruh  kepedulian  lingkungan  terhadap  minat kunjungan ke green hotel dan destinasi wisata yang ramah lingkungan.
Peran Konstruk TPB ( Theory of Planned Behavior ) dalam Memediasi Pengaruh Kepedulian Lingkungan terhadap Minat Berkunjung
Berdasarkan Theory  of  Planned  Behavior (TPB),  tiga  anteseden  niat  berperilaku  adalah sikap,  norma  subjektif,  dan  persepsi  kontrol perilaku.  Secara  khusus,  penelitian  ini  berfokus pada  perluasan  TPB  dan  penelitian  terdahulu. Perluasan  TPB  yang  dimaksud  dilakukan  dengan menguji  peran  variabel  kepedulian  lingkungan pada  kasus  minat  berwisata  kaum  milenial  ke ekowisata  pesisir  CMC  Tiga  Warna.  Dalam  hal ini,  dilakukan  pengujian  efektivitas  peran  mediasi tersebut  dibandingkan  hubungan  langsung  antara kepedulian lingkungan dan minat berwisata. Setelah menguji peran ATT, SN, dan PBC sebagai variabel mediasi  pengaruh  antara  kepedulian  lingkungan dan  minat  berwisata,  didapatkan  temuan  bahwa peran  mediasi  tiga  konstruk  TPB  terbukti  efektif sebagai variabel mediasi terhadap minat berwisata. Temuan  ini  mendukung  dan  memperluas  hasil penelitian Verma & Chandra (2018) bahwa konstruk TPB  juga  efektif  dalam  memediasi  pengaruh
kesadaran  lingkungan  terhadap  minat  berkunjung ke green  hotel yang  dalam  penelitian  ini  diperluas pada  ekowisata  pesisir.  Hipotesis  yang  telah disusun pada riset ini diuji dengan memanfaatkan nilai p-value tingkat  alfa  5%.  Data  empiris  yang dikumpulkan berasal dari 628 responden ekowisata pesisir  di  CMC  Tiga  Warna.  Hasil  menunjukkan bahwa  uji  validitas  dan  reliabilitas  memenuhi semua  kriteria  dan  mendukung  empat  hipotesis dalam model persamaan struktural. Temuan model minat  berwisata  generasi  milenial  berkepedulian lingkungan  di  lokasi  riset  CMC  dapat  dikatakan bermanfaat dan dapat diterapkan atau memberikan kontribusi  implikasi,  baik  manajerial  (praktis) maupun teoritis.
Analisis  data  penelitian  ini  menemukan bukti  empiris  tentang  peran  variabel  konstruk TPB  bersifat  sebagai  mediasi  lengkap  ( complete ) karena hubungan langsung kepedulian lingkungan terhadap  minat  berwisata  juga  tidak  signifikan sebagaimana penelitian Chaudhary & Bisai (2018) pada  minat  pembelian green  product yang  dalam penelitian ini diperluas penerapannya pada ekowisata pesisir.  PBC  atau  persepsi  kontrol  perilaku  pada penelitian  ini  berupa  kontrol  berwisata  ke  CMC tergantung  diri  sendiri  serta  adanya  kemauan, kemampuan, kepemilikan sumber daya, waktu, dan peluang  sehingga  yakin  akan  berwisata  ke  CMC. Responden menilai pilihan berwisata ke CMC telah sesuai  dengan  yang  dipikirkan,  diinginkan,  dan diharapkan  orang-orang  terdekat.  Adapun  ATT/ sikap  pengunjung  CMC  meliputi  ide  berwisata ke CMC itu ide yang sangat baik, menyenangkan, dan bagian dari keinginannya. Responden memiliki kepedulian  lingkungan  (EC)  yang  tinggi  (baik) yang  ditunjukkan  oleh  adanya  persepsi  bahwa manusia  cenderung  menyalahgunakan  lingkungan, pemanfaatan  alam  sering  berdampak  negatif, keseimbangan  alam  sangat  sensitif  dan  mudah terganggu,  dan  responden  juga  prihatin  dengan kondisi  alam  pesisir  di  Malang  Selatan  sehingga berupaya  ramah  lingkungan.  Adapun  model  hasil penelitian dijelaskan pada Gambar 2.
Model  struktural  yang  dihasilkan  pada penelitian ini (Gambar 2) telah lolos uji model fit atau  semua  kriteria  terpenuhi  (Tabel  8),  artinya model  yang  digunakan  memiliki  kecocokan dengan data yang digunakan sehingga model yang dihasilkan  dari  WarpPLS  6.0  layak  dipergunakan untuk  memprediksi  perilaku  minat  berkunjung ekowisatawan  bahari  milenial  berkepedulian lingkungan di CMC Tiga Warna.  Selain itu, model tersebut  juga  lolos  uji  R 2 (Tabel  9)  untuk  variabel mediasi dan variabel dependen.
ISSN 2442-6571

## 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
Dari  hasil  nilai  R 2 yang  dapat  dilihat  pada Tabel 9 , diketahui bahwa nilai R 2 dari X2 sebesar 0,163; X3  sebesar  0,094;  dan  X4  sebesar  0,118  berurutan yang  berarti  variabel  kepedulian  lingkungan  (X1) memiliki  kemampuan  untuk  menjelaskan  ( explanatory power )  variasi  perubahan  sikap  (X2),  norma  subjektif (X3),  dan  persepsi  kontrol  perilaku  (X4)  sebesar 16,3%; 9,4%; 11,8% (atau model X2, X3, dan X4 berkategori lemah), sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lainnya yang belum ada dalam model penelitian. Adapun  model  minat  berwisata  yang  dihasilkan dari  penelitian  ini  berkategori  moderat  karena  nilai R 2 bernilai  0,609.  Artinya,  variabel  kepedulian lingkungan  (X1)  memiliki  kemampuan  untuk menjelaskan  ( explanatory  power )  variasi  perubahan minat berwisata (Y) sebesar 60,9%, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lainnya yang belum ada dalam model penelitian. Penelitian Wang et al . (2018) dengan model  minat  kunjungan  ke green  hotel memiliki R 2 sebesar  68%,  sedikit  lebih  tinggi  daripada  R 2 penelitian  ini,  tetapi  modelnya  sama-sama  memiliki kemampuan  moderat  dalam  menjelaskan  minat kunjungan.  Padahal,  model  Wang et  al .  (2018) menambahkan satu variabel berupa persepsi efektivitas pelanggan  di  samping  variabel  kepedulian  lingkungan. Penelitian lainnya oleh Chen & Tung (2014) dilakukan dengan model penelitian yang sama. Namun, pada minat berkunjung  ke green  hotel ,  tidak  disebutkan  berapa persen  kemampuan  model  dalam  menjelaskan  minat kunjungan. Sejauh ini, model penelitian ini masih yang cukup  efektif  dalam  memprediksi  minat  berwisata ke  ekowisata  pesisir  dengan  kemampuan explanatory power variasi  perubahan  minat  berwisata  sebesar
penelitian  ini  berupa  kontrol  berwisata  ke  CMC  tergantung  diri  sendiri  serta  adanya kemauan, kemampuan, kepemilikan sumber daya, waktu, dan peluang sehingga yakin akan  berwisata  ke  CMC.  Responden  menilai  pilihan  berwisata  ke  CMC  telah  sesuai dengan  yang  dipikirkan,  diinginkan,  dan  diharapkan  orang-orang  terdekat.  Adapun ATT/sikap pengunjung CMC meliputi ide berwisata ke CMC itu ide yang sangat baik, menyenangkan,  dan  bagian  dari  keinginannya.  Responden  memiliki  kepedulian lingkungan (EC) yang tinggi (baik) yang ditunjukkan oleh adanya persepsi bahwa manusia cenderung menyalahgunakan lingkungan, pemanfaatan alam sering berdampak negatif, keseimbangan alam sangat sensitif dan mudah terganggu, dan responden juga prihatin dengan kondisi alam pesisir di Malang Selatan sehingga berupaya ramah lingkungan.
Adapun model hasil penelitian dijelaskan pada Gambar 2 adalah sebagai berikut.

## Gambar 2 Model Hasil Penelitian Minat Berkunjung ke Ekowisata Pesisir CMC Tiga Warna
Model struktural yang dihasilkan pada penelitian ini (Gambar 2) telah lolos uji model fit  atau  semua  kriteria  terpenuhi  (Tabel  8),  artinya  model  yang  digunakan  memiliki kecocokan dengan data yang digunakan sehingga model yang dihasilkan dari WarpPLS
EC_X1 (R)4I
VI_Y (R)4I ATT_X2 (R)3I SN_X3 (R)3I PBC_X4 (R)5I R 2 =0,12 R 2 =0,09 R 2 =0,16 β=0,06 (P=0,06) β =0,44 (P<,01) β =0,24 (P<,01) β =0,19 (P<,01)
β =0,34 (P<,01) β =0,31 (P<,01) β =0,40 (P<,01) R 2 =0,61
Gambar 2. Model Hasil Penelitian Minat Berkunjung ke Ekowisata Pesisir CMC Tiga Warna.
60,9% oleh variabel kepedulian lingkungan dan dimediasi oleh konstruk TPB.
PBC  sebagai  prediktor  terbaik  terhadap  minat berkunjung ke CMC Tiga Warna terdiri atas kontrol berwisata  ada  pada  diri  sendiri,  adanya  kemauan, kemampuan, kepemilikan sumber daya, waktu, dan peluang sehingga yakin akan berwisata. Kemampuan berwisata  masyarakat  pascapandemic  Covid-19 mulai membaik walaupun belum sepenuhnya pulih. Hal ini terlihat dari mulai meningkatnya kunjungan wisata di Indonesia, termasuk di CMC Tiga Warna Kabupaten  Malang.  Biaya  tiket  wisata  masih terjangkau,  tetapi  untuk  keseluruhan  biaya  wisata mulai  dari  transportasi,  makanan,  akomodasi,  dan lain-lain,  kemampuan ekonomi masyarakat belum pulih  sepenuhnya  pada  era  kenormalan  baru  ( new normal ).  Menurut  Pratiwi  (2022,  24  Februari), kondisi  perekonomian  Indonesia  saat  ini  terus membaik.  Perekonomian  Indonesia  tumbuh  3,69 persen pada 2021 (PDB) jika dibandingkan dengan tahun  2020  yang  sempat  turun  akibat  pandemik Covid-19.  Struktur  ekonomi  Indonesia  tersebut didominasi  oleh  beberapa  provinsi  di  Pulau  Jawa dan pesatnya peningkatan pada kinerja ekonomi.
Dengan demikian, temuan penelitian ini memiliki kontribusi  empiris  berupa  penyediaan  tambahan bukti  empiris  penerapan  kepedulian  lingkungan ( environmental concern/EC )  sebagai  perluasan TPB.  Dalam  hal  ini,  posisi  EC  sebagai  penentu minat berwisata kaum milenial ke ekowisata pesisir dimediasi oleh konstruk TPB berupa sikap, norma subjektif,  dan  persepsi  kontrol  perilaku.  Temuan penelitian  ini  memperkuat  dan  mengembangkan model  penelitian  minat  berkunjung  ke  ekowisata pesisir yang dilakukan oleh Abidin et al . (2022) dan model  penelitian  minat  berkunjung  ke  destinasi wisata  yang  ramah  lingkungan  oleh  Ahmad et  al . (2020).  Temuan  penelitian  ini  juga  memperluas penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Chaudhary  &  Bisai  (2018)    terkait  kepedulian lingkungan  kaum  milenial  yang  menentukan  niat pembelian  produk  ramah  lingkungan.  Adapun penelitian ini mengambil objek penelitian ekowisata pesisir  sehingga  temuan  penelitian  ini  dikatakan memperluas  penerapan  penelitian  terdahulu  oleh Chaudhary  &  Bisai  (2018)  dan  Sun  &  Wang (2019),  yaitu  diperluas  penerapannya  pada  objek penelitian  berupa  ekowisata  pesisir  di  salah  satu negara  berkembang,  yaitu  Indonesia.  Di  samping itu,  temuan  penelitian  ini  juga  memperluas penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Chen &  Tung  (2014),  Wang et  al. (2018),  dan  Verma &  Chandra  (2018)  terkait  kepedulian  lingkungan yang menentukan niat pemesanan green hotel serta
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain
@uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
penelitian oleh Yadav & Pathak (2016), Sun & Wang (2019),  dan  Sreen et  al .  (2018)  terkait  kepedulian lingkungan yang menentukan niat pembelian green product oleh kaum millenial.

## PENUTUP
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  peran konstruk  TPB  berupa  sikap,  norma  subjektif, dan  persepsi  kontrol  perilaku  bersifat  mutlak (sangat  penting)  dalam  memediasi  pengaruh kepedulian  lingkungan  generasi  milenial  terhadap minat berkunjung ke ekowisata pesisir. Jika tanpa adanya  sikap  yang  baik  (kuat)  untuk  mendukung kunjungan  wisata,  tanpa  adanya  pengaruh  orang dekat yang kuat, dan tanpa ada kuatnya kemauan, kemampuan,  kepemilikan  sumber  daya,  waktu, peluang, dan keyakinan untuk berwisata, responden tidak  akan  berminat  berwisata  ke  CMC  Tiga Warna. Untuk itulah diperlukan penerapan strategi pemasaran  berdasarkan  perilaku  minat  berwisata generasi  milenial,  yaitu  dengan  meningkatkan persepsi  kontrol  perilaku  (misalnya  kemauan  dan kemampuan berwisata) sebagai prediktor ( predictor ) utama minat berwisata, disusul dengan peningkatan norma  subjektif  (misalnya  agar  orang  terdekat mendorong  berwisata)  dan  sikap  (mendukung berwisata).  Strategi  pemasaran  secara  daring ( online )  yang  dapat  meningkatkan  adanya  sikap yang baik, dorongan orang terdekat yang kuat, serta kuatnya kemauan berwisata dapat ditempuh dengan mengefektifkan  peran  media  sosial  yang  digemari kaum  milenial,  misalnya  Instagram,  Tiktok,  dan Twitter  sebagai  media  promosi  ekowisata  pesisir CMC Tiga Warna. Melalui media sosial resmi CMC Tiga  Warna,  pengelola  dapat  membentuk  persepsi pengunjung  atas  CMC  sebagai  pilihan  yang  cocok untuk  salah  satu  destinasi  ekowisata  pilihannya. Melalui  media  sosial  ini,  pemengaruh  ( influencer ) memberi  pengaruh  kepada  pengikutnya  ( followers )  di media sosial, khususnya terhadap orang-orang terdekat kaum  milenial,  juga  kepada  keluarganya,  teman,  dan sahabat.  Mereka  menjadi  penting  untuk  diprospek karena  kaum  mileniallah  yang  banyak  membisikkan pikiran,  keinginan,  dan  harapan  untuk  tujuan wisatanya juga. Selain itu, karena alam itu sensitif dan mudah terganggu, untuk mengembangkan ekowisata,  CMC  Tiga  Warna  perlu  terus-menerus menjaga  konsistensi  gerakan  konservasi  dan  edukasi lingkungan.  Hal  itu  dipublikasikan,  misalnya,  di Instagram  CMC  agar  dapat  makin  membangkitkan kepedulian  lingkungan  kaum  milenial  yang  dalam penelitian  ini  terbukti  dapat  menentukan  minat berkunjung  ke  CMC  Tiga  Warna  walaupun  dengan bantuan  mediasi  sikap,  norma  subjektif  dan  persepsi kontrol perilaku.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  menyampaikan  terima  kasih  kepada Universitas  Brawijaya  melalui  LPPM  yang  telah mempercayakan tim peneliti melakukan penelitian dengan  skema  Hibah  Penelitian  Unggulan Tahun 2022.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini  kami  menyatakan  bahwa  tiap- tiap  penulis  berkontribusi  terhadap  pembuatan karya tulis ini. Zainal Abidin berkontribusi sebagai kontributor  utama  dan  korespondensi.  Sementara itu, Nuddin Harahab, A.W. Muhaimin, dan M.O.Z. Prabowo berkontribusi sebagai kontributor anggota. Penulis menyatakan bahwa telah melampirkan surat pernyataan kontribusi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin,  Z.,  Setiawan,  B.,  Muhaimin,  A.W.,  &  Shinta, A.  (2021).  The  role  of  coastal  biodiversity conservation on sustainability and environmental awareness  in  mangrove  ecosystem  of  Southern Malang, Indonesia. Biodiversitas , 22 (2). https:// doi.org/10.13057/biodiv/d220217.
Abidin, Z., Handayani, W., Zaky, E.A., & Faturrahman, A.D.  (2022).  Perceived  risk  and  attitude’s mediating role between tourism knowledge and visit intention during the COVID-19 pandemic: Implementation for coastal-ecotourism management. Heliyon , e10724. https://doi.org/ https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e10724.
Ahmad, W., Gon, W., Anwer, Z., & Zhuang, W. (2020). Schwartz  personal  values,  theory  of  planned behavior  and  environmental  consciousness: How  tourists’  visiting  intentions  towards eco-friendly  destinations  are  shaped? Journal of  Business  Research , 110 (November  2018), 2 2 8 – 2 3 6 . . ht t p s : / / do i . o r g / 1 0 . 1 0 1 6 / j . jbusres.2020.01.040.
Ajzen,  I.  (1991).  The  theory  of  planned  behavior. Organizational  Behavior  and  Human  Decision Processes . . https://doi.org/10.1016/0749- 5978(91)90020-T.
Ajzen, I. (2005). Attitudes, personality and behavior (2nd edition) .  Open  University  Press‐McGraw  Hill Education.
Al Mamun, A., Mohamad, M.R., Yaacob, M.R. Bin, & Mohiuddin, M. (2018). Intention and behavior towards  green  consumption  among  low- income  households. Journal  of  Environmental Management . . https://doi.org/10.1016/j. jenvman.2018.08.061
B. DiPietro, R., Cao, Y., & Partlow, C. (2013). Green practices  in  upscale  foodservice  operations. International Journal of Contemporary Hospitality Management . . https://doi.org/10.1108/ijchm- may-2012-0082.

## 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
Butarbutar, D. J. A. (2015). Analisis kualitas dan kepuasan pengguna  terhadap  keinginan  mengunjungi kembali  web  pada  situs  web  Kapanlagi.Com. Universitas Widyatama , 12.
Chaudhary, R., & Bisai, S. (2018). Factors influencing green purchase behavior of millennials in India. Management  of  Environmental  Quality:  An International  Journal , 29 (5),  798–812.  https:// doi.org/10.1108/MEQ-02-2018-0023.
Chen, M. F., & Tung, P.J. (2014). Developing an extended theory  of  planned  behavior  model  to  predict consumers’  intention  to  visit  green  hotels. International Journal of Hospitality Management . https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2013.09.006.
Choi,  D.,  &  Johnson,  K.K.P.  (2019).  Influences  of environmental  and  hedonic  motivations  on intention  to  purchase  green  products:  An extension  of  the  theory  of  planned  behavior. Sustainable  Production  and  Consumption . https://doi.org/10.1016/j.spc.2019.02.001.
Corral,  C.M.  (2003).  Sustainable  production  and consumption systems - Cooperation for change: Assessing  and  simulating  the  willingness  of the firm to adopt/develop cleaner technologies. The case of the in-Bond industry in Northern Mexico. Journal  of  Cleaner  Production , 11 (4), 411–426. . https://doi.org/10.1016/S0959- 6526(02)00063-X.
Freire  da  Silva,  P.A.  (2014). Green  chemistry,  green engineering  and  eco-innovation  towards  a  more sustainable  petrochemical  industry:  Determinants of  Brazilian  companies´  engagement  in  GCE- based eco-innovation processes . 484.
Haines,  R.,  Street,  M.D.,  &  Haines,  D.  (2008).  The influence of perceived importance of an ethical issue on moral judgment, moral obligation, and moral  intent. Journal  of  Business  Ethics , 81 (2), 387–399.  https://doi.org/10.1007/s10551-007- 9502-5.
Han, H., Hsu, L.T. (Jane), & Sheu, C. (2010). Application of the theory of planned behavior to green hotel choice:  Testing  the  effect  of  environmental friendly activities. Tourism Management . https:// doi.org/10.1016/j.tourman.2009.03.013.
Handriana,  T.,  &  Ambara,  R.  (2016).  Responsible environmental  behavior  intention  of  travelers on  ecotourism  sites. Tourism  and  Hospitality Management , 22 (2),  135–150.  https://doi. org/10.20867/thm.22.2.4.
Hartmann, P., & Apaolaza-Ibáñez, V. (2012). Consumer attitude  and  purchase  intention  toward  green energy  brands:  The  roles  of  psychological benefits  and  environmental  concern. Journal of  Business  Research .  https://doi.org/10.1016/j. jbusres.2011.11.001.
Hsu,  C.L.,  Chang,  C.Y.,  &  Yansritakul,  C.  (2017). Exploring purchase intention of green skincare products using the theory of planned behavior: Testing  the  moderating  effects  of  country of  origin  and  price  sensitivity. Journal  of
Retailing  and  Consumer  Services .  https://doi. org/10.1016/j.jretconser.2016.10.006.
Iskandar,  A.,  &  Saragih,  R.  (2018).  The  influence  of attitude toward the behavior , subjective norms, and  perceived  behavioral  control  on  whistle- blowing  intention  and. Journal  of  Finance  and Accounting , 9 (18), 1–5. Kim, Y.J., Njite, D., & Hancer, M. (2013). Anticipated emotion  in  consumers’  intentions  to  select eco-friendly  restaurants:  Augmenting  the theory  of  planned  behavior. International Journal of Hospitality Management . https://doi. org/10.1016/j.ijhm.2013.04.004.
Klein, F., Emberger-Klein, A., Menrad, K., Möhring, W.,
&  Blesin,  J.M.  (2019).  Influencing  factors  for the  purchase  intention  of  consumers  choosing bioplastic  products  in  Germany. Sustainable Production  and  Consumption .  https://doi. org/10.1016/j.spc.2019.01.004.
Krejcie,  R.V,  &  Morgan,  D.W.  (1970).  Determining sample  size  for  research  activities. Educational and Psychological Measurement , 30 (3), 607–610. Kushwah,  S.,  Dhir,  A.,  &  Sagar,  M.  (2019).  Ethical consumption  intentions  and  choice  behavior towards  organic  food.  Moderation  role  of buying and environmental concerns. Journal  of Cleaner  Production , 236 ,  117519.  https://doi. org/10.1016/j.jclepro.2019.06.350.
Lestari,  P.,  &  Trihadiningrum,  Y.  (2019).  The  impact of  improper  solid  waste  management  to plastic  pollution  in  Indonesian  coast  and marine  environment.  In Marine  Pollution Bulletin . https://doi.org/10.1016/j. marpolbul.2019.110505
Paul, J., Modi, A., & Patel, J. (2016). Predicting green product  consumption  using  theory  of  planned behavior  and  reasoned  action. Journal  of Retailing  and  Consumer  Services .  https://doi. org/10.1016/j.jretconser.2015.11.006.
Pratiwi,  Y.  R.  (2022,  24  Pebruari).  Pemulihan perekonomian  indonesia  setelah  kontraksi akibat  pandemi  Covid-19.  https://www.djkn. kemenkeu.go.id/kpknl-banjarmasin/baca- artikel/14769/Pemulihan-Perekonomian- Indonesia-Setelah-Kontraksi-Akibat-Pandemi- Covid-19.html
Sarabia-Andreu, F., & Sarabia-Sánchez, F.J. (2018). Do implicit  and  explicit  attitudes  explain  organic wine  purchase  intention?:  An  attitudinal segmentation approach. International Journal of Wine Business Research . https://doi.org/10.1108/ IJWBR-09-2017-0063.
Schniederjans, D.G., & Starkey, C.M. (2014). Intention and  willingness  to  pay  for  green  freight transportation:  An  empirical  examination. Transportation  Research  Part  D:  Transport and  Environment .  https://doi.org/10.1016/j. trd.2014.05.024.
Setyadi, I.A., Hartoyo, Maulana, A., & Muntasib, E.K.H.
(2012).  Strategi  pengembangan  ekowisata  di
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
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Taman Nasional Sebangau Kalimantan Tengah. In Jurnal  Manajemen  &  Agribisnis:  Vol.  Vol.
9 (Issue  1,  pp.  1–12).  https://doi.org/DOI: 10.1016/j.commatsci.2005.01.004.
Sheppard, B.H., Hartwick, J., & Warshaw, P.R. (1988). The theory of reasoned action: a meta-analysis of  past  research  with  recommendations  for modifications  and  future  research. Journal  of Consumer  Research , 15 (3),  325.  https://doi. org/10.1086/209170.
Solimun,  Fernandes,  R.,  Nurjannah,  Ahmad,  A.,  & Nurjannah. (2017). Metode stastika multivariat: Permodelan  persamaan  structural  (sem) pendekatan WarpPLS . UB Press.
Sreen, N., Purbey, S., & Sadarangani, P. (2018). Impact of culture, behavior and gender on green purchase intention. Journal  of  Retailing  and  Consumer Services , 41 , 177–189.
Sun, Y., & Wang, S. (2019). Understanding consumers’ intentions to purchase green products in the social media marketing context. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics , 32 (4), 860–878. https:// doi.org/10.1108/APJML-03-2019-0178.
Supranto,  J.  (2006). Pengukuran  tingkat  kepuasan pelanggan untuk menaikkan pangsa pasar . Rineka Cipta.
Verma, V. K., & Chandra, B. (2018). An application of theory  of  planned  behavior  to  predict  young Indian  consumers’  green  hotel  visit  intention. Journal of Cleaner Production , 172 (3), 1152–1162. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.10.047.
Wang, J., Wang, S., Wang, Y., Li, J., & Zhao, D. (2018). Extending  the  theory  of  planned  behavior  to understand consumers’ intentions to visit green hotels  in  the  Chinese  context. International Journal of Contemporary Hospitality Management ,
30 (8),  2810–2825.  https://doi.org/10.1108/ IJCHM-04-2017-0223.
Werner, P. (2004). Reasoned action and planned behavior. In S.J. Peterson and T.S. Bredow (eds), Middle range  theories:  Application  to  Nursing  Research, Lippincott Williams and Wilkins .
Yadav,  R.,  &  Pathak,  G.  S.  (2016).  Young  consumers’ intention  towards  buying  green  products  in  a developing  nation:  Extending  the  theory  of planned behavior. Journal of Cleaner Production . https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.06.120.
Yadav,  R.,  &  Pathak,  G.  S.  (2017).  Determinants  of consumers’  green  purchase  behavior  in  a developing nation: Applying and extending the theory of planned behavior. Ecological Economics . https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2016.12.019.
YBAS.  (2020). Profil  ekowisata  CMC  Tiga  Warna, Kabupaten Malang .