Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571 Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1

## 1

## 1
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id

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

## Pengentasan Kemiskinan Etnis Bajo Melalui Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) Berbasis Kearifan Lokal

## Poverty Alleviation of Bajo Ethnic Through Independent Learning, Independent Campus (ILIC)Program Based on Local Wisdom

## *Sam’un Mukramin, St. Haniah, Muhammad Nawir, Lukman Ismail dan Fatmawati
Universitas Muhammadiyah Makassar Jl. Sultan Alauddin No.259, Gn. Sari, Kec. Rappocini, Kota Makassar, Sulawesi Selatan 90221, Indonesia
International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

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

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

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

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

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

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

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  permasalahan  kemiskinan  yang  dialami  oleh  etnis  Bajo  dan merumuskan model strategis dalam pengentasan kemiskinan baik secara konseptual maupun praktis melalui program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) berbasis kearifan lokal di Kabupaten Bone . Penelitian ini  kualitatif  deskriptif  dengan  pendekatan  studi  kasus  dari  9  orang  informan  secara purposive .  Adapun hasil penelitian menunjukkan: 1) Mewujudkan kolaborasi melalui kemitraan dan kerjasama yang melibatkan para  ahli,  peneliti,  dan  akademisi  melalui  program  MBKM  berbasis  lingkungan  agar  meningkatkan produktifitas berpikir, kreatif, inovatif dan adaptif untuk kesejahteraan etnis Bajo, 2) Pembentukan lembaga swadaya  masyarakat  cinta  kepada  alam  berfungsi  dalam  pemberdayaan  masyarakat  untuk  menumbuhkan kemandirian  desa  dan  nelayan,  3)  Pelaksana  kelembagaan  baik  formal  maupun  informal  adalah  pemrakarsa yang  menginisiasi/mengkoordinir  hasil  perencanaan  desa  dalam  meningkatnya  kesadaran  potensi  dan kelebihan  dalam  bertindak  bijak,  4)  Menumbuhkan  organisasi  rakyat  yang  bertujuan  untuk  mengentaskan kemiskinan dan sebagai instrumen dalam perubahan paradigma serta mempraktikkan nilai-nilai baru, dalam kehidupan  sehari-hari,  5)  Memiliki  usaha  berbasis  rumah  tangga,  berkarakteristik  jenis  usaha  nelayan  di permukiman etnis Bajo, berbahan baku hasil laut atau usaha berbahan baku bukan hasil laut, 6) Tersedianya sarana  ruang  produksi  mikro  pengolahan  hasil  laut,  sebagai  salah  satu  strategi  menjadikan  kawasan permukiman  etnis  Bajo  kawasan  pusat  pengolahan  hasil  laut,  7)  Konservasi  kawasan  permukiman  menjadi eko  wisata  lokal  atau  nasional  serta  menata  tempat  pengolahan  hasil  laut  agar  menjadi  pusat  penjualan oleh-oleh  khas  etnis  Bajo,  dan  8)  Sarana  infrastruktur  sebagai  penunjang  sistem  sosial  dan  ekonomi  dalam memperkuat akses pemerintah dan swasta untuk wilayah pesisir, melalui jaringan sosial masyarakat dan bermitra dengan berbagai pihak.
Kata Kunci: pengentasan ; kemiskinan; MBKM; Bajo; kearifan lokal

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  research  is  to  analyze  the  problems  of  poverty  experienced  by  the  Bajo  tribe  so  that  they  can find  and  formulate  strategic  models  in  poverty  alleviation  both  conceptually  and  practically  through  the MBKM program based on local wisdom in Bone Regency. This research is descriptive qualitative with a case study approach to 9 informants with purposive sampling. The results of the study show: 1) Realizing cooperation through partnerships  and  cooperation  involving  experts,  researchers  and  academics  through  the  environment-based  MBKM program  in  order  to  increase  thinking,  creative,  innovative  and  adaptive  productivity  for  the  welfare  of  the  Bajo tribe, 2) Formation of non-governmental organizations that love nature functions in community empowerment to foster village and fisherman independence, 3) Institutional implementers both formal and informal are initiators who initiate/coordinate  the  results  of  village  planning  in  increasing  awareness  of  the  potential  and  strength  in  acting wisely,  4)  Growing  community  organizations  that  aim  to  alleviate  poverty  and  as  an  instrument  in  changing paradigms  and  practicing  new  values,  in  everyday  life,  5)  Having  a  household-based  business  characterized  by  the type of fishing business in Bajo tribal settlements that are made from sea products or businesses based on sea products, 6)  Availability  micro  production  space  facilities  for  processing  marine  products,  as  one  of  the  strategies  to  make residential  areas  of  the  Bajo  tribe  a  center  for  processing  marine  products,  7)  Preservation  of  residential  areas  to become  local  or  national  ecotourism  and  managing  marine  product  processing  areas  to  become  sales  centers  for souvenirs  typical  of  the  Bajo  tribe,  and  8)  Infrastructure  facilities  to  support  social  and  economic  systems  in strengthening government and private access to coastal areas, through social networks and partnerships with various parties.
Keywords: alleviation; poverty; MBKM; Bajo; local wisdom
Diterima tanggal : 12 Februari 2022 Perbaikan naskah: 27 November 2023 Disetujui terbit   : 20 Desember 2023
*Korespondensi penulis:
Email: muhsam_un88@yahoo.co.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v13i2 . 12333 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

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

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

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
ISSN 2442-6571

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

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

## ARTICL E INFO ABSTRACT

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

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  membawa  berbagai  dampak persoalan  sosial  yang  menyebabkan  orang  miskin hidup  dalam  ketergantungan  bahkan  kriminalitas (Dulkhan & Nurjanah, 2018; Lumenta et al., 2009; Mardinsyah & Sukartini, 2020). Petani dan nelayan merupakan  komunitas  yang  tidak  terlepas  dari persoalan kemiskinan (Anggi, 2018; Imron, 2003). Profesi tersebut memiliki persolan dasar yang sama yaitu  masalah  ekonomi  yang  cenderung  di  bawah garis  kemiskinan.  Bahkan  nelayan  merupakan kelompok masyarakat yang tergolong paling miskin (Imron, 2003).
Etnis Bajo (Bahri, 2017) merupakan entitas mitologikultural  sebagai  orang  laut  yang  memiliki asal-muasal dan pola hidup di laut secara nomaden (Mukramin,  2018;  Nurkholis,  2018;  Susilowati, 2018; Suyuti, 2004). Mereka hanya mengandalkan hasil  laut  untuk  memenuhi  kebutuhan  ekonomi, sehingga  kondisi  ekonominya  tidak  mengalami peningkatan  dari  waktu  ke  waktu,  bahkan  dari generasi  ke  generasi.  Sehingga  mereka  mengalami ketertinggalan  dalam  berbagai  aspek  kehidupan (Mardinsyah  &  Sukartini,  2020;  Nyoman  Ruja, 2022).
Kondiisi  ini  terjadi  juga  pada  etnis  Bajo di  Bajoe,  Kecamatan  Tanete  Riattang  Timur, Kabupaten Bone Sulawesi Selatan. Masyarakat Bajo di  daerah  ini  sudah  mengalami  proses  asimilasi dengan  kelompok  masyarakat  lain,  sehingga mereka memiliki kemampuan selain nelayan untuk meningkatkan  kesejahteraan.  Ini  berbeda  dengan etnis  Bajo  di  Desa  Sulaho,  Kecamatan  Lasusua Kabupaten  Kolaka  Utara  misalnya,  yang  hidup homogen  dan  terisolir  dari  kelompok  masyarakat lainnya.
Meskipun demikian, etnis Bajo di Kabupaten Bone  tersebut  tidak  jauh  berbeda  dengan masyarakat  Bajo  di  beberapa  wilayah  lainnya yaitu  sama-sama  miskin.  Hal  itu  terjadi  karena mitologi-kultur  sebagai  suku  bangsa  pengembara laut (Sama) atau “ Sea Gipsy ” (Bahri, 2017; Suyuti, 2006) bak menyatu dengan laut yang secara turun- temurun  meyakini  bahwa  budaya,  keyakinan, roh-roh  nenek  moyang  semuanya  di  laut.  Karena itulaut bukan hanya tempat untuk mencari nafkah melainkan juga sebagai upaya menghidupkan tradisi nenek  moyang.  Penyebab  lainnya  yaitu  program pemerintah yang tidak merata dalam hal Kesehatan, dan  rendahnya  pendidikan  masyarakat  (formal dan nonformal) (Ananda, 2022; Anggi, 2018; Ela, et al., 2019; Hakim, 2019; Mukramin, 2018; Surya &  Nasution,  2018).  Padahal  jika  mengacu  pada
UUD 1945, pendidikan yang layak merupakan hak bagi  setiap  warga  negara,  sebagaimna  Pasal  31  (1) sampai  (5)  UUD  1945.  (Rizky  Rinalidy,  2020). Adanya  landasan  konstitusi  tersebut,  seharusnya masalah kemiskinan dapat teratasi melalui program pendidikan  yang  disinergikan  antara  program pemerintah  dan  budaya  lokal  yang  dianut  oleh masyarakat Bajo.
Secara geografis, etnis Bajo telah mengalami pergeseran  pola  hidup  dari  cara  hidup  di  laut  ke cara  hidup  di  pesisir  (Hamka,  2017).  Meskipun demikian  kondisi  sosial  ekonomi  mereka  stagnan dan  tertinggal  (Mukramin,  2018,  2019).  Hal  itu berbeda masyarakat Bugis misalnya, yang memiliki relasi  interaksi  serta  akses  luas  (Kobi  &  Hendra, 2020; Mukramin, 2018; Surya & Nasution, 2018), dan  memiliki  kemampuan  untuk survive dalam meningkatkan  kesejahteraan  generasi  anak  cucu mereka serta memiliki akses pendidikan sampai ke perguruan tinggi dan memperoleh pekerjaan selain sebagai  nelayan.  Mereka  memiliki  kemampuan memanfaatkan  sumber  daya  alam  serta  memiliki relasi terhadap pemiliki modal dan pemerintah yang bisa digunakan para sawi atau masyarakat setempat untuk  membangun  berbagai  usaha  sampingan dalam meningkatkan produktivitas pendapatan dan kesejahteraan.
Selain  permasalahan  di  atas,  etnis  Bajo masih  memiliki  beberapa  kendala  lain  yang menyebabkan  langgengnya  kemiskinan  yaitu:  1) belum ada kebijakan dan penerapan pembangunan di  wilayah  pesisir,  2)  kualitas  produksi  di  sektor perikanan  belum  mapan,  3)  terbatasnya  kegiatan komersial dan modal sehingga menyulitkan nelayan untuk  meningkatkan  hasil  tangkapannya,  4) eksploitatif yang  cukup  mempengaruhi  kehidupan nelayan dan 5) penguasaan teknologi yang rendah. Sebagai  kelompok  masyarakat  miskin,  mereka cenderung  lemah  dalam  kemampuan  berusaha dan  memiliki  keterbatasan  akses  terhadap  sarana dan  prasarana,  permodalan  dan  kegiatan  sosial ekonomi  lainnya  sehingga  tertinggal  jauh  dari mereka yang memiliki potensi lebih tinggi (Zaini, 2010).  Adisasmita  mengatakan  kemiskinan  pada dasarnya dapat dibedakan menjadi dua yaitu kronis atau  struktural  dan  sementara  (Zaini,  2010). Keterkaitannya  dengan  problematika  kesejahteraan etnis Bajo, keterbatasan akses sumber daya manusia serta  ketidakmampuan  dalam  pemanfaatan  alam dan  lingkungan  merupakan  permasalahan  utama. Oleh karena itu, melalui program Merdeka Belajar- Kampus Merdeka (MBKM) berbasis kearifan lokal, kemiskinan  dapat  dientaskan  dengan  keterlibatan dari berbagai stakeholders .
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) adalah  bagian  dari  suatu  kebijakan  menjalakan merdeka  belajar  dari  Kementrian  Pendidikan, Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi  Republik Indonesia  (Kemendikbudristek  RI)  berdasar Permendikbud  Nomor  3  Tahun  2020  tentang Standar  Nasional  Pendidikan  Tinggi  (Dwanoko et  al., 2022;  Yanuarsari et  al., 2021)  serta Panduan  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  yang diterbitkan  Kemendikbud  bahwa  ada  sembilan program  MBKM,  yaitu  1)  pertukaran  mahasiswa, 2)  praktik  kerja  profesi,  3)  asistensi  mengajar  di satuan  pendidikan,  4)  penelitian/riset,  5)  proyek kemanusiaan,  6)  kegiatan  wirausaha,  7)  studi/ proyek  independen,  8)  proyek/membangun desa,  dan  9)  pelatihan  bela  negara  (Sopiansyah et al ., 2022; Yanuarsari et al ., 2021). Adanya program MBKM, diharapkan masyarakat memiliki kesadaran pentingnya pendidikan formal dan non formal, agar dapat  memberi  ruang  bagi  masyarakat  khususnya pada  generasi  muda  untuk  tetap  belajar  dan  tidak terkurung  dengan  pengetahuan  konvensional  yang bersifat liner (Bariyah, 2022).
Salah satu bentuk dalam MBKM ini adalah melakukan  pendampingan  kepada  masyarakat desa  untuk  mewujudkan  kemandirian  program membangun  desa  secara  partisipatif  dalam  proses pemberdayaan  masyarakat  desa  (Yanuarsari et al., 2021).  Melalui  program  tersebut  diharapkan dapat mendukung nilai kearifan lokal dan mampu mengentaskan  kemiskinan  serta  penguatan usaha  ekonomi  produktif  masyarakat  nelayan. Program  tersebut  tidak  hanya  menitikberatkan dalam  penyelesaian  masalah  perguruan  tinggi  dan mahasiswa  menuju  dunia  kerja  semata,  melainkan sebagai mitra dalam upaya adaptasi kebiasaan baru menuju peningkatan dan pemberdayaan masyarakat yang tertinggal, agar dapat hidup lebih baik secara ekonomi  dan  pendidikan  berbasis  kearifan  lokal (Baron & Lestari, 2022; Naing & Hadi, 2022).
Berbagai upaya strategis dilakukan pemerintah  daerah  untuk  meminimalisasi kesenjangan  kemiskinan  melalui  program- program  penanggulangan  kemiskinan  yang meliputi  Raskin  (Program  Beras  Miskin),  PKH (Program  Keluarga  Harapan),  BPNT  (Bantuan Pangan  Non  Tunai),  KUBE  (Kelompok  Usaha Bersama),  dan  pemberdayaan  UMKM.  Namun realitasnya  tidak  berdampak  signifikan  terhadap kesejahteraan  masyarakat.  Bahkan  kesenjangan sosial kian meningkat di tengah-tengah etnis Bajo. Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Sulawesi  Selatan,  terdapat  sepuluh  (10)  daerah  di Sulawesi Selatan dengan angka kemiskinan di atas
10  persen,  salah  satunya  adalah  Kabupaten  Bone. Olehnya itu, peneliti menilik permasalahan tersebut dengan  tajuk  “Pengentasan  Kemiskinan  Etnis Bajo  Melalui  Program  MBKM  Berbasis  Kearifan Lokal”.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi kebutuhan dan permasalahan yang dihadapi  oleh  para  nelayan  etnis  Bajo,  meliputi aspek-aspek  seperti  kemiskinan,  akses  terhadap sumber daya kelautan dan tantangan yang dihadapi dalam kehidupan sehari-hari. Kemudian membantu menilai manfaat program MBKM bagi masyarakat nelayan miskin.
Penelitian  ini  merupakan  kualitatif deskriptif  dengan  jenis  pendekatan  studi  kasus (Bungin,  2005;  Cresswell,  2017;  Fallis,  2013; Sugiyono,  2016,  2018),  guna  menyelidiki  serta memahami  suatu  peristiwa  ataupun  permasalahan yang  sudah  berlangsung  ditengah  etnis  Bajo dengan mengumpulkan berbagai macam informasi yang  kemudian  diolah  guna  memperoleh  suatu penyelesaian  agar  kasus  yang  diungkap  dapat terselesaikan  (Bungin,  2005;  Cresswell,  2017; Sugiyono,  2016).  Peneliti  turun  dilapangan mengamati  berkenaan  dengan  konsep,  pendapat, pendirian  sikap,  penilaian,  dan  pemberian makna terhadap pengalaman situasi dari informan sebanyak 9 orang terdiri dari 6 orang etnis Bajo, 1 orang kepala desa, 1 orang Dinas Sosial dan 1 orang Dinas Kelautan dan Pemberdayaan secara purposive dengan ketentuan kriteria  berdasarkan  data  primer  yang  diperoleh (Bungin,  2001;  Cresswell,  2017;  Sugiyono,  2018). Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  analisis  data  kualitatif  sesuai  dengan konsep  yang  dikemukakan  Miles  dan  Huberman dan  Spradley  (Campbell et  al., 2011;  Molognoni et  al., 2019).  Miles  dan  Huberman,  menyarankan agar kegiatan dalam analisis data kualitatif dilakukan secara  interaktif  dan  berlangsung  terus-menerus pada  setiap  tahapan  penelitian  agar  lengkap  atau tuntas dan data sampai jenuh. Kegiatan analisis data meliputi reduksi, penyajian, penarikan kesimpulan, atau verifikasi data.

## Kondisi Sosial-Ekonomi Etnis Bajo di Kabupaten Bone
Kemiskinan  merupakan  ketidakmampuan seseorang dalam pemenuhan kebutuhan dasar hidup berakibat pada keadaan kehidupan sosial yang terlihat dari  kondisi  fisik  rumah,  rendahnya  pendidikan serta  kurangnya  kesehatan  hingga  terbatas  pada akses relasi interaksi baik secara horinzontal maupun vertikal. Beberapa faktor dan kondisi tersebut telah membuat  terpuruknya  masyarakat  nelayan  dalam jerat  kemiskinan  (Imron,  2003).  Hal  lain  yang
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
juga  memperparah  keadaan  mereka  adalah  adanya keterbatasan  teknologi  kenelayanan,  terjeratnya mereka  dalam  hutang,  dan  adanya  keterbatasan dalam pemasaran hasil tangkapan (Imron, 2003).
Realitas pendapatan etnis Bajo di Kabupaten Bone  sangat  minim  kisaran  antara  200-500 perminggu  per  trip  di  luar  pengeluaran,  belum lagi  pekerjaan  mereka  sangat  bergantung  pada kondisi  alam.  Sebagai  nelayan,  waktu-waktu tertentu  mereka  tidak  dapat  mencari  ikan  di laut  karena  terkait  kondisi  musim.  Pada  musim barat,  nelayan  dapat  mencari  ikan  di  laut  karena cuaca  mendukung,  namun  pada  musim  timur (paceklik),  nelayan  tidak  bisa  mengandalkan mencari  nafkah  dari  hasil  melaut.  ketidakpastian musim  dan  iklim  ini  yang  menjadi  kendala masyarakat  pesisir  yang  menggantungkan hidupnya dengan mata pencaharian sebagai nelayan (Kusumaningrum, 2013).
Berdasarkan  wawancara  di  lapangan, masyarakat  etnis  Bajo  memilih  pekerjaan  nelayan, mereka secara sadar akan kehidupan yang dilakoninya dengan serba keterbatasan atas kebutuhan dasarnya seperti  sandang,  pangan  dan  papan.  Namun kesadaran  tersebut  tidak  membuat  mereka  beralih profesi sebagai nelayan, karena melaut bagi mereka merupakan warisan leluhur yang tetap harus dijaga dan dilakukan apapun kehidupan saat ini dan yang akan  datang.  Informan  lain  mengatakan,  untuk menutupi  kekurangan  pendapatan  hasil  laut  yang diperoleh,  serta  kebutuhan  sandang,  pangan  dan papan  mereka  berharap  penuh  uluran  bantuan dari  pemerintah,  maka  ketergantungan  harapan mereka  sangat  kuat  agar  senantiasa  diberikan bantuan tanpa harus meninggalkan tradisi melaut. Sebagaimana  hasil  wawancara  yang  menyatakan, arahan  dan  masukan  dari  berbagai  kalangan  dan sektor  seperti  Koordinator  Tenaga  Kesejahteraan Sosial Kecamatan, Dinas Sosial Permbedayaan yang berulang  kali  dilakukan,  akan  tetapi  mereka  tetap konsisten  pada  pekerjaannya  dan  tidak  ada  yang mau  beralih  dan  berubah,  mereka  lebih mengandalkan  prinsip  hidup  yaitu  melaut sebagai  warisan  leluhur  yang  tidak  boleh  hilang. Lemahnya  pengetahuan  inovasi  fasilitas  tangkap ikan membuat etnis Bajo menghasilkan keuntungan yang tidak lebih dari sekedar memenuhi kebutuhan sehari-hari.  Selain  itu,  kurangnya  pengetahuan membuat  mereka  bertahan  pada  alat  tradisional dan  sewa  kapal  untuk  melaut.  Alasannya masyarakat memilih pekerjaan nelayan dikarenakan  pekerjaan  tersebut  merupakan pekerjaan  satu-satunya  yang  mereka  miliki  dan mudah dilakukan.
Pendapatan  yang  diperoleh  sebagai  nelayan fluktuatif, terkadang ada namun tidak sedikit juga yang tidak ada. Para nelayan biasanya mendapatkan hasil  sebesar  500  ribu  rupiah,  dan  kadang mendapatkan  hasil  200  ribu  rupiah  untuk  setiap kali  melaut.  mereka  di  laut  sekitar  satu  minggu, kemudian balik ke daratan menjual hasil tangkapan serta  bertemu  dengan  sanak  keluarga,  kemudian tinggal sekitar tiga hari, sampai dengan satu minggu dan  kembali  lagi  melaut,  hal  tersebut  menjadi rutinitas  jika  cuaca  baik.  Sedangkan  pengeluaran operasional atau cost yang harus dikeluarkan selama melaut  meliputi  beras  10  Kg  dengan  harga  120 ribu,  makanan  ringan  (cemilan/kue)  sekitar  35 ribu,  rokok  1  slop  (10  bungkus)  sekitar  230-250 ribu,  minuman  (kopi/teh  dan  gula)  sekitar  50- 100 ribu, solar (diesel) sekitar 50-100 liter (karena jarak  sangat  jauh)  325-650  ribu,  belum  lagi  biaya perawatan jika ada salah satu unsur mesin atau alat pancing yang rusak. Hampir rata-rata pengeluaran adalah 1 juta lebih per trip. Antara pengeluaran dan hasil yang diperoleh, sangat tidak sebanding, maka dari itu tidak sedikit yang melakukan utang piutang dan terikat perjanjian hasil dengan pemilik modal (punggawa)  yang  disebut  dengan  patron-klien. Nelayan  ini  dikategorikan  nelayan  sedang  yang menggunakan kendaraan perahu jalor berkapasitas 2 sampai 5 orang, menggunkan mesin diesel 3 sampai 5 liter namun kebanyakan para nelayan memodifikasi menggunakan selang mengalirkan solar dari jeriken ke mesin.
Kemiskinan  berakibat  pada  keadaan kehidupan  sosial  yang  terlihat  dari  kondisi  fisik rumah, tempat tinggal etnis Bajo dapat dikatakan sangat sederhana dan jauh dari kemewahan, mereka tinggal sepanjang garis pantai (daratan laut yang di timbun) sehingga rumah yang mereka miliki adalah berbentuk panggung berlantai papan yang di susun berdasarkan  bentuk  rumah,  di  bawahnya  air  laut yang  pasang  surut.  Rumah-rumah  penduduknya terbuat  dari  kayu,  berbentuk  panggung,  dengan tiang-tiang tinggi yang tertanam ke dalam air laut.
Sebagian  etnis  Bajo  di  Bajoe  membangun tempat tinggal di lahan milik warga asing keturunan Cina.  Para  nelayan  membangun  rumah  di  atas tanah  dengan  status  bukan  kepemilikan  aset,  hal ini menunjukkan bahwa para nelayan tersebut jauh dari kesejahteraan, hunian tempat tinggal para etnis Bajo hanya sebatas mendompleng untuk sementara waktu  tanpa  ada  ketentuan  hak  penggunaan  yang kapan saja pemilik tanah ingin menggunakan maka para nelayan harus siap dan rela untuk meninggalkan lokasi yang dihuni tersebut. Pada kondisi tersebut, beberapa  masyarakat  yang  tinggal  di  tempat  milik
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
orang Cina mulai resah, karena tempat yang mereka diami akan tergusur, sedangkan para nelayan yang tinggal area tersebut belum memiliki modal untuk membeli tanah untuk membangun tempat tinggal.

## Relasi Swadaya nonPatron-Klien
Masyarakat nelayan sulit terlepas dari ikatan sistem  patron-klien  karena  memiliki  keterbatasan kemampuan  modal  dan  usaha.  Maka  terjadilah relasi  sistem  kerja  sama  dan  bagi  hasil,  dimana saling  menguntungkan  antara  pemilik  modal  dan pengguna  modal  berdasarkan  perjanjian  yang telah  disepakati  bersama  walaupun  tidak  secara tertulis. Etnis Bajo selain melakukan relasi dengan sistem  patron-klien,  mereka  juga  memanfaatkan swadaya  non  patron-klien,  yaitu  meminjam  uang dengan  nilai  nominal  tertentu  dan  akad  nominal pengembalian tertentu pula. Hal tersebut dilakukan sebagai strategi dalam memenuhi kebutuhan hidup sehari-hari,  biaya  perlengkapan  dan  operasional melaut. Fenomena penghasilan yang tidak menentu sedangkan  iuran  tagihan  harus  dilunasi  menjadi hidup  dalam  serba  ketidakpastian  dan  jauh  dari kesejahteraan.  Walaupun  demikian,  mereka  tetap harus melakukannya untuk keberlangsungan hidup dan kehidupan mereka.
Keterikatan  hutang  bukan  hanya  kepada patron saja, namun juga kepada bank dan lembaga keuangan  formal  seperti  Permodalan  Nasional Madani (PNM) anak usaha BRI yang berbisnis di bidang  pembiayaan  mikro  bersifat  jangka  pendek maupun  jangka  panjang  sebagai  modal  untuk membeli  perlengkapan  alat  pancing  serta  bahan bakar  minyak  (BBM).  Pinjaman  yang  diberikan senilai  5  juta  rupiah,  yang  harus  dikembalikan dengan cara mencicil selama 6 bulan. Pembayaran cicilan  dilakukan  pada  hari  selasa  pada  setiap minggunya dengan besaran 225 ribu rupiah. Adapun yang  memeproleh  pinjaman  senilai  2  juta  rupiah, yang harus dikembalikan adalah 90 ribu rupiah.
Etnis  Bajo  di  Bone  merupakan  masyarakat nelayan  yang  hidup  di  bawah  garis  kemiskinan serta  pendidikan  rendah  menjadi  penyebab  utama terjadinya disparitas sosial yang telah terjadi secara turun  temurun  (Novianti,  2017;  Rustan et  al., 2018).  terlihat  pada  aspek  pemenuhan  kebutuhan sehari-hari  yang  sulit  terpenuhi,  memperoleh hasil  tangkapan  hanya  sekedar  untuk  memenuhi kebutuhan  makan  semata,  hal  ini  juga  sebagai akibat  dari  homogenitas  mata  pencaharian  dan sulitnya memperoleh akses dan peluang kerja lain, karena berbagai tantangan yang dihadapai. Adanya kemiskinan  yang  diwariskan  dari  satu  generasi  ke generasi  berikutnya,  yang  diakibatkan  oleh  sikap
dan kebiasaan seseorang atau masyarakat, biasanya bersumber  dari  budaya  atau  kebiasaan  yang  relatif tidak  mau  meningkatkan  taraf  hidupnya  melalui cara-cara  modern  (Kusumaningrum,  2013).  Salah satu  tradisi  leluhur  yang  dilesatrikan  oleh  etnis Bajo  kepada  generasi  mereka  ialah  menanamkan kepercayaan  dan  perilaku  melaut,  bahwa  melaut bagian tak terpisahkan dengan semboyan “dari laut serta buat laut”. Siklus kehidupan etnis Bajo mulai dari kelahiran, pekerjaan, perkawinan, pengobatan, hingga  kematian  senantiasa  dihubungkan  dengan laut.  Hal  tersebut  menyebabkan  orang  Bajo membuat  satu  sistem  keyakinan  mereka  sendiri yang berpusat dari laut dan untuk laut. Belum lagi dengan  rendahnya  pendidikan  dan  keterampilan selain  melaut  membuat  etnis  Bajo  merasa insecure jika  harus  bekerja  selain  nelayan,  berdasarkan informan bahwa kemampuan mereka hanya melaut, karena  itu  yang  diajarkan  oleh  orangtua  mereka sejak  dari  kecil  kemudian  kami  tidak  bisa  bertani atau berkebun karena pekerjaan itu sulit dilakukan dibandingkan melaut. Bagian dari Kebiasaan seperti itu bisa jadi malas, boros atau tidak pernah hemat, kurang  kreatif  dan  juga  relatif  bergantung  pada pihak lain. Hal ini menjadikan etnis Bajo tertinggal dalam kemiskinan dibandingkan masyarakat lainnya yang ada disekitarnya (Ferizaldi, 2022).
Langgengnya  disparitas,  tidak  terlepas adanya  perbedaan  dan  ketimpangan  pada kehidupan  masyarakat  yang  terjadi,  baik  melalui sektor  pembangunan  ekonomi  kemasyarakatan, pendidikan,  sosial,  politik  budaya  dan  agama,  dan lebih berkonotasi negatif terkait dengan kehidupan sosial  antara  harapan  masyarakat  dan  realitas yang  terjadi,  akibat  dari  struktural,  kultural  dan geografis  (Nur,  2004).  Analisis  disparitas  sosial atas  kemiskinan  yang  terjadi  pada  etnis  Bajo disebabkan  oleh  dua  faktor  yakni,  faktor  dalam ( intern )  dari  ketidaksiapan  sumber  daya  manusia dalam  menerima  perubahan  sosial,  dan  faktor luar  ( ekstrn )  dari  pemerintah  terhadap  lemahnya analisis  kebutuhan  masyarakat  etnis  Bajo  yang kemudian berdampak pada tidak tepatnya berbagai program pemerintah dalam menyelesaikan berbagai masalah  sehingga  munculnya  disparitas  sosial  atas kemiskinan  masyarakat  etnis  Bajo  tersebut  (Surya & Nasution, 2018).
Berdasarkan  realitas  kehidupan  etnis  Bajo di  Bone,  kunci  dari  semua  permasalahan  di  atas adalah pengembangan sosialisasi dan pengoperasian fasilitas  bagi  masyarakat  etnis  Bajo.  Hal  ini meliputi  pemilihan  metode  dan  perangkat  serta penguatan  fungsi  berbagai  lembaga  yang  dapat melakukan  kegiatan  pemberdayaan  masyarakat,
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
meliputi  berbagai  kegiatan  seperti  pelestarian dan  pengembangan  usaha  pariwisata  berbasis masyarakat  lokal,  pembentukan  forum  masyarakat pesisir  secara  terintegrasi  dan  berkesinambungan bekerjasama  dengan  pemangku  kepentingan sehingga  kesejahteraan  masyarakat  setempat dapat meningkat.

## Pengentasan Kemiskinan Etnis Bajo
Uraian analogis rasional dari Jim & Tesoriero (2008)  tentang  gagasan  pemberdayaan  adalah sentral  bagi  suatu  strategi  keadilan  sosial dan  hak  asasi  manusia  (HAM).  Ada  dua konsep  penting  yaitu  keberdayaan dan yang  dirugikan (Jim  &  Tesoriero,  2008) . Wacana kebijakan  pembangunan  masyarakat,  istilah pemberdayaan  selalu  dikaitkan  dengan  istilah kemandirian, partisipasi, jejaring dan keadilan. Pada dasarnya  pemberdayaan  didasarkan  pada  kekuatan individu  dan  tingkat  masyarakat.  Pemberdayaan masyarakat  berbasis  kearifan  lokal  dengan  adanya partisipasi  masyarakat  itu  sendiri  sehingga  dapat terberdaya masyarakat lokal sebagai bagian penting dalam  menciptakan  kemandirian  dan  proses pemberdayaan  (Cahyaningrum,  2018).  Adanya persebaran  pembangunan  dan  pemberdayaan yang  terjadi  pada  setiap  wilayah  untuk  setiap permasalahannya,  kebanyakan  berawal  dari ketidakmampuan  internal  masyarakat  itu  sendiri, baik  secara  sumber  daya  manusia  maupun sumber daya alam (Umar & Syarif, 2019).
Berdasarkan  permasalahan  yang  dihadapi Masyarakat  Bajoe,  pemerintah  daerah  telah melakukan  pemberdayaan  dan  pemerataan pembangunan. Akan tetapi, dalam proses pelaksanaan program,  kurang  solutif  dari  permasalahan  yang ada,  bahkan  cenderung  melahirkan  kesenjangan baru (Topan & Wahyu, 2017). Pemberdayaan yang dilakukan pada masyarakat walaupun menggunakan konsep pasrtisipasi, mandiri, menggunakan kekuatan individu maupun sosial, akan mengalami gejala proses kekuasaan jika  hal  itu  diperlukan  oleh  penguasa terhadap yang dikuasai sebagai penentu kebijakan- kebijakan strategis (Bagus, 2014). Perspektif Politik dan kekuasaan untuk memahami hakikat kekuasaan dalam  masyarakat  modern  terbagi  dalam  empat kategori,  yaitu  perspektif  pluralis,  perspektif  elit, perspektif struktural, dan perspektif post-struktural (Jim & Tesoriero, 2008).
Membangun  desa  adalah  partisipasi  dalam proses  pemberdayaan  masyarakat  desa  baik  secar sarana prasarana maupun sektor usaha rumah tangga (Novianti,  2017).  Pemberdayaan  dalam  konteks membangun  desa  adalah  proses  memfasilitasi
warga masyarakat secara bersama-sama pada sebuah kepentingan  bersama  atau  urusan  yang  secara kolektif  dapat  mengidentifikasi  berbagai  masalah dan  potensi  yang  terdapat  di  desa.  Diharapkan membantu  mengembangkan  desa  mandiri  kreatif dan inovatif dalam menyelesaikan masalah yang ada di masyarakat dalam meningkatkan SDM (Yanuarsari et  al.,  2021),  meningkatkan  kesadaran  literasi  dan numerasi  serta  pemasaran  produk  masyarakat melalui  media  digitalisasi  sebagai  pemegang  peran penting  dalam  mengembangkan  perekonomian desa  termasuk  pengembangan  desa  wisata. Adaptasi lingkungan merupakan suatu kemampuan  dari  masyarakat  untuk  bisa menyesuaikan  diri  terhadap  lingkungannya, dengan  suatu  tujuan  untuk  bertahan  hidup. Adaptasi ini bisa dilakukan dengan pengembangan dan  penataan  ulang  potensi  daerah  di  sektor usaha mikro, kecil dan menengah.
Etnis Bajo merupakan komunitas nelayan yang tinggal di wilayah Bone, Sulawesi Selatan, Indonesia, dan  kerap  menghadapi  permasalahan  kemiskinan yang  kompleks.  Untuk  mengatasi  kemiskinan  di kalangan  mereka,  pemerintah  telah  melaksanakan banyak  program  dan  inisiatif.  Pemerintah  telah meluncurkan  beberapa  program  untuk  memerangi kemiskinan  pada  etnis  Bajo.  Pemerintah  telah memberikan bantuan kepada mereka dalam bentuk beras,  uang  atau  kebutuhan  pokok  lainnya  untuk membantu mereka memenuhi kebutuhannya seperti pangan dan sandang. Terdapat program pendidikan khusus  untuk  memastikan  anak-anak  etnis  Bajo mempunyai  kesempatan  pendidikan  yang  baik yang meliputi beasiswa, pembangunan sekolah dan kesempatan transportasi yang baik untuk kolektif. Selain  itu,  pemerintah  juga  menyelenggarakan program  pelatihan  vokasi  di  bidang  pengelolaan sumber  daya  air  yang  mencakup  teknik pengelolaan ikan seperti pemotongan, pengeringan, pengasapan,  atau  konservasi  yang  dapat meningkatkan manfaat ekonomi pembelian. Namun program  pemerintah  belum  mampu  mengatasi kemiskinan  suku  Bajo  secara  tuntas.  Oleh karena  itu,  perlu  dilaksanakan  program-program yang  bekelanjutan,  tepat  sasaran,  terpadu  dan berjangka  panjang.  Hal  ini  didasari  pemahaman bahwa  kemiskinan  yang  dialami  etnis  Bajo menunjukkan  aspek  yang  kompleks  dan beragam serta berdampak pada hambatan wilayah, sosial, dan budaya yang harus diperhatikan. Selain itu,  program  pemerintah  yang  ada  saat  ini  masih mempunyai  kendala  dalam  mencapai  tujuannya, karena  akses  terhadap  pendidikan,  layanan kesehatan,  dan  kapasitas  pada  etnis  Bajo  masih sangat terbatas.
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka membangun  desa  merupakan  salah  satu  bentuk pembelajaran  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh mahasiswa untuk terjun ke masyarakat dan menjadi agent  of  change  (agen  pembaharuan)  dengan melibatkan  para  para  ahli,  peneliti,  dan  akademisi untuk berperan serta dalam meningkatkan kualitas hidup  masyarakat,  sebagai  upaya  dalam  mencapai tujuan pembangunan dan kesejahteraan yang bekerja sama  Kementerian  Desa  PDTT  serta  Kementerian atau stakeholder lainnya. Secara ekologis penerapan pendidikan  berbasis local  wisdom yang  dapat diterapkan  pada  etnis  Bajo  di  Kabupaten  Bone adalah  pendidikan  berbasis  lingkungan  yang  akan terintegrasi dengan nilai-nilai karakter yang menjadi ciri khasnya, yang dapat tepat guna untuk penerapan kebijakan MBKM serta terkait kemajuan teknologi digital dengan segala tuntutan sumber daya manusia yang berkualitas, hal ini pula dapat dikolaborasikan dengan  pergururuan  tinggi  yang  siap  secara sumber daya manusia baik ditingkat dosen maupun mahasiswa  serta  sejalan  dengan  pencanangan program  MBKM  oleh  Kemendikbud  tahun  2020 (Baron  &  Lestari,  2022;  Hermanto  et  al.,  2021). Maka  dibutuhkan  dukungan  dari  berbagai  pihak baik  dalam  aspek  teknis  maupun  non  teknis  yang berpengaruh  terhadap  kesuksesan  implementasi program MBKM tersebut (Hermanto et al., 2021), pembelajaran tidak lagi dititikberatkan pada formal melainkan  juga  nonformal  kemudian  tidak  hanya berfokus  pada  dalam  kelas  akan  tetapi  juga  diluar kelas  (lingkungan)  sebagaimna  program  modul nusantara yang berjalan saat ini. Dapat berkontribusi sosial  bagi  para  generasi  etnis  Bajo,  mengurangi angka putus sekolah, melatih keterampilan, kreatif, menimbulkan kesadaran arti pentingnya pendidikan dalam memanfaatkan lingkungan sekitar, mendaur ulang  sampah,  penghijauan,  penanaman  terumbu karang dan peternakan dan lain sebagainya.

## Pendidikan Berbasis Local Wisdom
Era globalisasi saat ini pendidikan merupakan salah  satu  kebutuhan  penting  bagi  manusia karena  melalui  pendidikan  dapat  meningkatkan kualitas  hidupnya  (Gularso  &  Lukitoaji,  2017). Peningkatan  kualitas  hidup  seseorang  mampu merubah  perekonomian  suatu  masyarakat  dan berdampak pada peradaban suatu bangsa (Gularso & Lukitoaji, 2017). Pendidikan berbasis local wisdom atau  pendidikan  multikultural  (Amirin,  2013; Maemunah et  al., 2021)  merupakan  proses pembelajaran  yang  berbasis  kearifan  lokal  yang bersesuaian dengan nilai-nilai norma, adat, budaya, serta tradisi yang dijunjung tinggi oleh masyarakat sekitar serta diakui kebenarannya. Pembelajaran yang
berbasis kearifan lokal berorentasi pada pendidikan karakter  (Mislikhah,  2020;  Ulfah  Fajarini,  2014). Pendidikan berbasis loca l wisdom meliputi kesadaran orang  tua  terhadap  pendidikan,  keberpihakan kebijakan pemerintah, dan pemanfaatan lingkungan untuk  Pendidikan  (Maemunah et  al., 2021) pendidikan  tersebut  sebagai  modal  sosial  dalam meningkatkan  produktifitas  berpikir,  kreatif, inovatif  dan  adaptif  dalam  membangun  relasi, kerja  sama  dan  kemitraan  untuk  kesejahteraan sehingga  penididkan  berbasis local  wisdom dapat diintegrasikn dengan program MBKM membangun desa dengan tetap menanamkan karakter nilai-nilai warisan leluhur ditengah-tengah perkembangan era globaliasi.
Pendidikan  merupakan  modal  sosial masyarakat  dalam  peningkatan  produktifitas berpikir,  kreatif,  inovatif  dan  adaptif  dalam membangun  relasi,  strukturasi  dan  kerja  sama sebagai  bagian  terpenting  dalam  membangun dan  mensejahterakan  masyarakat,  khususnya pada  masyarakat  pesisir,  marginal  atau  nelayan yang  memiliki  serba  keterbatasan  (Nababan  & Situmeang,  2022).  Adanya  upaya  pendidikan berbasis local wisdom bagian dari modal sosial dalam mengkonstruk  dan  memaknai  kembali  kekayan budaya  yang  dimiliki  sebagai  potensi  dan  sumber penghasilan  dalam  meingkatkan  kesejahteraan. Dirjendikti (2021) bahwa pembangunan perdesaan harus  mengutamakan  kearifan  lokal  di  perdesaan, antara  lain  struktur  demografi  masyarakat, karakteristik  sosial  budaya,  karakteristik  geografis, pola  usaha  pertanian,  keterkaitan  ekonomi desa  dan  kota,  serta  sektor  kelembagaan  desa (Zamzami, 2016).
Pemanfaatan  potensi  daerah  sendiri  sebagai basis pemberdayaan merupakan sistem kontekstual partisipatif  dan  menjadikan  masyarakat  setempat memiliki  peran  penting  dalam  meningkatkan usaha dan kesejahteraan secara mandiri yang sesuai karakter masyarakat sebagai bagian dari lingkungan sosialnya.  Hal  ini  sesuai  dengan  teori  yang menyatakan  bahwa  pemberdayaan  menekankan pentingnya suatu proses edukatif atau pembelajaran dalam melengkapi masyarakat untuk meningkatkan keberdayaan mereka sehingga masyarakat memiliki gagasan-gagasan,  pemahaman,  kosakata,  dan keterampilan  bekerja  menuju  perubahan  yang efektif  dan  berkelanjutan  (Gunamantha,  2015). Kemudian  tidak  terlepas  atas  peran  dari  jaringan komunikasi dan interaksi terkait dengan inovasi dan difusi (Ariestya, 2019). Lingkungan Sosial menurut Stroz  dalam  (Sudarsana,  2020)  meliputi  “semua kondisi-kondisi dalam dunia yang dalam cara-cara
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
Pengentasan Kemiskinan Etnis Bajo Melalui Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) Berbasis Kearifan Lokal  | Mukramin., et al Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 141-153
tertentu  mempengaruhi  tingkah  laku  seseorang, termasuk pertumbuhan dan perkembangan atau life processe , yang dapat pula dipandang sebagai penyiapan lingkungan to provide environment bagi generasi yang lain”. Maka dari itu, proses pemberdayaan berbasis kearifan  lokal  merupakan  kegiatan  yang  benar- benar memberikan ruang dan kesempatan sebesar- besarnya pada setiap masyarakat untuk berkembang berdasarkan  potensi  lingkungan  sosial  dan  mata pencaharian yang mampu mengentaskan kesenjangan sosial  khususnya  pada  masyarakat  perdesaan  yang memiliki  mata pencaharian homogen sebagaimana kondisi  masyarakat  etnis  Bajo  yang  ada  di  Bone (Rahmi et al., 2022).

## Program MBKM Membangun Desa dalam Pengentasan Kemiskinan
Kajian  tentang  pendidikan  masyarakat  dan kemiskinan, khususnya pada etnis Bajo merupakan hal  unik  dan  penting  untuk  dilakukan  sebagai simbol  eksistensi  warga  pesisir  dari  berbagai  latar belakang  dan  fenomena  berbeda  dibandingkan dengan  masyarakat  lainnya  yang  bermukim  baik darat  maupun  di  wilayah  pesisir  (Naing  &  Hadi, 2022). Ketertinggalan yang terjadi pada etnis Bajo adalah  bagian  yang  tak  terelakkan  oleh  mitologi yang secara turun temurun serta homogenitas pada mata pencaharian, hal tersebut berdampak sistemik pada  sistem  sosial   secara  vertikal  dan  horizontal serta  menimbulkan  kemiskinan  kemasyarakatan berkepanjangan, diantara kemiskinan tersebut yaitu kemiskinan,  pendidikan  rendah,  dan  inklusifitas kultur  etnis  Bajo  yang  mengalami  marginalisasi hingga saat ini (Nababan & Situmeang, 2022).
Fenomena  hubungan  interaksi  yang  terjadi pada kelompok masyarakat merupakan manifestasi dari  eksistensi  keberadaan  dan  perbedaan  yang terdapat  pada  masyarakat  sebagai  makhluk  sosial yang  senantiasa  memiliki  kecenderungan  untuk bergaul sesama manusia dan melakukan hubungan sosial  yang  bersifat  intim  antar  individu  maupun kelompok demi mencapai tujuan tertentu (Amalia &  Purwaningsih,  2017).  Adanya  hubungan proses  asosiatif,  bentuk  interaksi  yang  terjalin akan  membawa  pada  arah  hubungan  kerja  sama, yang  menghasilkan  sebuah  akomodasi  dalam menjalangkan  aktivitas  rutin  (Handoko,  2013). Dengan  demikian,  komunitas  sosial  muncul dari  komunitas  kehidupan  sosial  dan  kerja  sosial serta  intensitas  interaksi  dalam  masyarakat  dan lingkungan.  Selain  sebagai  komunitas  sosial, masyarakat  etnis  Bajo  di  Kabupaten  Bone  juga berlandaskan  mitologi  budaya  yang  diwariskan (Baron & Lestari, 2022).
Porgam  MBKM  membangun  desa  adalah partisipasi  masyarakat  dalam  proses  pemberdayaan desa  melalui  kemitraan  dan  kerjasama  antara perguruan  tinggi,  kerjasama  desa  atau  Kuliah Kerja  Nyata  (KKNT)  Tematik  (Rodiyah,  2021; Yuherman  et  al.,  2021).  Kegiatan  membangun desa yang dilakukan dalam upaya untuk membantu masyarakat  desa  dalam  membangun  infrastruktur maupun  memberi  dukungan  untuk  pembangunan desa (Hermanto et al., 2021), dalam pelaksanaannya, kegiatan  proyek  di  desa  meningkatkan efisiensi  perencanaan,  pelaksanaan  dan  hasil pembangunan  desa  karena  dalam  prosesnya  turut melibatkan  para  ahli,  peneliti,  dan  akademisi (Yanuarsari et  al., 2021).  Sedangkan  tujuan pelaksanaan  membangun  desa  dan  KKNT  adalah 1)  kehadiran  mahasiswa  selama  6-12  bulan dapat  mendampingi  perencanaan  program  di desa,  mulai  dari  kajian  potensi,  masalah  dan tantangan  pembangunan,  penyusunan  prioritas pembangunan, perancangan program, desain sarana prasarana,  pemberdayaan  masyarakat,  pengelolaan Badan  Usaha  Milik  Desa  (BUMDes),  supervisi pembangunan,  hingga  monitoring  dan  evaluasi, 2)  meningkatkan  keterampilan  masyarakat  dalam mengolah sumberdaya lokal yang menjadi unggulan desa  tersebut,  3)  memberikan  pengalaman  dalam bidang pembangunan dan pemberdayaan masyarakat untuk  mempersiapkan  mahasiswa  sebagai  generasi handal,  4)  Memdampingi  masyarakat  dalam implementasi pembangunan SDGs desa menuju desa berkembang dan mandiri, 5) Membantu percepatan pembangunan di wilayah pedesaan bersama dengan Kementerian  Desa  PDTT  dan  6)  Pengembangan ilmu  dan  pengetahuan  teknologi  bagi  mahasiswa dan masyarakat.
Maka dengan adanya pengentasan kemiskinan  pada  etnis  Bajo  melalui  program MBKM  membangun  desa  yang  berbasis  kearifan lokal  (Rahayu,  2022)  sebagai  wujud  kegiatan kemasyarakatan baik secara strukutral, kultural dan natural, berdasarkan beberapa penelitian yang telah ditunjukkan di wilayah lainnya dengan keterlibatan berbagai  pihak  yang  memiliki  empati  dan  visi pembangunan  desa,  bersinergi  peran  satu  dengan lainnya.  Kemitraan  antara  kelompok  pemangku kepentingan  desa  dengan  pihak  pemerintah  yang lebih  atas,  Dunia  Usaha  Dunia  Industri  (DUDI), LSM,  kelompok  swasta  dan  kelompok  cendekia dari  Perguruan  Tinggi  (mahasiswa  dan  dosen yang  melaksanakan  MBKM  untuk  Pembangunan Desa)  (Kunusa et  al., 2022;  R  &  Nusanto,  2022; Yanuarsari et  al., 2021),  dengan  harapan  melalui program  MBKM  dapat  mengentaskan  kemsikinan pada masyarakat nelayan agar terwujud desa mandiri
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
dan berdikari berdasarkan potensi dan kearifan lokal yang dimiliki.
Pemerintah  juga  diharapkan  untuk menyelesaikan  persoalan  kemiskinan  dalam masyarakat (Nurkholiq, 2022). Mampu merumuskan model serta strategi, secara konseptual dan praktis dalam pengentasan kemiskinan nelayan, selanjutnya ada pembinaan produktifitas kerja serta keterampilan usaha  selain  sebagai  nelayan,  b)  khususnya  dalam peningkatan kesejahteraan, dilakukan pemberdayaan etnis  Bajo,  c)  keterbukaan  terhadap  inovasi  alat penangkapan,  d)  ekspansi  dan  strategi  pemasaran hasil tangkapan nelayan. Kemudian dapat dijadikan sebagai  masukan  bagi  yang  berkepentingan  dalam membuat kebijakan yang terkait dengan pengentasan kemiskinan  nelayan  khsusunya  kemiskinan  etnis Bajo (Nurkholiq, 2022).

## Implementasi Program MBKM berbasis Kearifan
Lokal
Program  MBKM  berbasis  kearifan  lokal merupakan  pendekatan  yang  memanfaatkan pengetahuan  dan  budaya  lokal  dalam  merancang dan menjalankan program pembangunan di sektor kelautan  dan  perikanan.  Pendekatan  ini  mengakui pentingnya  kearifan  lokal  dalam  pengelolaan sumber  daya  kelautan  dan  perikanan,  serta  dalam meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  pesisir dan  nelayan.  Memanfaatkan  Pengetahuan  Lokal yang  telah  ada  dalam  komunitas  nelayan  dan masyarakat pesisir. Hal ini melibatkan memahami cara tradisional dalam menangkap ikan, mengelola sumber daya laut, serta praktik-praktik yang telah teruji  dari  generasi  ke  generasi.  Program  MBKM berbasis kearifan lokal akan memperhatikan budaya dan  nilai-nilai  lokal  yang  terkait  dengan  laut  dan perikanan.  Ini  membantu  menjaga  keberlanjutan lingkungan  serta  mempromosikan  identitas budaya  komunitas.  Melibatkan  masyarakat  dalam perencanaan, pelaksanaan, dan pemantauan program adalah  elemen  kunci.  Masyarakat  setempat  harus memiliki  peran  aktif  dalam  mengambil  keputusan dan  merancang  program  MBKM  berdasarkan kebutuhan serta aspirasi mereka.
Ada  beberapa  model  strategis  yang  dapat digunakan dalam upaya pengentasan kemiskinan etnis Bajo melalui implementasi program MBKM berbasis kearifan lokal di Kabupaten Bone diantaranya:
1. Mewujudkan  kolaborasi  melalui  kemitraan  dan kerjasama  antara  perguruan  tinggi,  kerjasama antara desa yang melibatkan para ahli, peneliti, dan akademisi dalam meningkatkan pengetahuan dan keterampilan  masyarakat  etnis  Bajo  melalui program  MBKM  membangun  desa  (pendidikan
formal dan atau nonformal) berbasis lingkungan serta meningkatkan produktifitas berpikir, kreatif, inovatif dan adaptif.
2. Upaya pembentukan lembaga swadaya masyarakat cinta kepada alam sebagai wadah yang akan berperan dalam peningkatan dan pemberdayaan masyarakat serta  dapat  menumbuhkan  kemandirian  untuk mencapai tujuan yang diharapkan.
3. Upaya  melibatkan  masyarakat  dalam  pelaksana kelembagaan  yang  ada  (baik  formal  maupun informal),  pelaksana  kegiatan  tersebut  adalah pemrakarsa  yang  menginisiasi/mengkoordinir hasil  perencanaan  desa  sehingga  dapat meningkatkan kesadaran publik melalui saran dan diskusi  rutin.  Karena  meningkatnya  kesadaran masyarakat  akan  potensi  dan  kelebihannya, diharapkan dapat mendorong desa dan sekitarnya dan bertindak bijak.
4. Menumbuhkan  kelompok-kelompok  berbasis (organisasi  rakyat)  atau  kelompok  swadaya Masyarakat (KSM). KSM adalah bagian integral dari organisasi sosial yang kegiatannya bertujuan untuk mengentaskan kemiskinan dan mempunyai peranan  sebagai  instrumen  proses  perubahan sosial, yaitu sebagai mesin perubahan paradigma, membiasakan  diri  mempraktikkan  nilai-nilai baru,  cara  pandang  baru  dan  pelembagaannya dalam kehidupan sehari-hari.
5. Usaha  berbasis  rumah  tangga,  dengan  usaha tersebut  menunjukkan  bahwa  ada  karakteristik jenis  usaha  berbasis  rumah  tangga  nelayan  di permukiman  etnis  Bajo,  berbahan  baku  hasil laut  seperti,  pengeringan  teripang,  pengeringan ikan dan udang, serta rumah makan yang bahan bakunya berasal dari dalam kawasan permukiman. Terdapat pula usaha berbahan baku bukan hasil laut  seperti  penjualan  sembako,  pembuatan  kue dan minuman, serta jasa seperti salon yang bahan bakunya berasal dari luar kawasan permukiman.
6. Adanya  ketersediaan  sarana  ruang  produksi pengolahan  hasil  laut  yang  bersifat  mikro, pemasarannya  hanya  dijual  ke  pelanggan  tetap atau pengepul yang akan menjual ke daerah lain, sebagai  salah  satu  strategi  menjadikan  kawasan permukiman  etnis  Bajo  sebagai  Kawasan  pusat pengolahan  hasil  laut  agar  lebih  dikenal  oleh masyarakat kemudian
7. Konservasi  kawasan  permukiman  etnis  Bajo menjadi  eko  wisata  lokal  atau  nasional  serta menata tempat pengolahan hasil laut agar menjadi pusat penjualan oleh-oleh khas etnis Bajo.
8. Menumbuhkan  infrastruktur  sosial.  Sarana infrastruktur  merupakan  penunjang  terpenting
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
bagi  berfungsinya  sistem  sosial  dan  ekonomi dalam  kehidupan  masyarakat  sehari-hari. Diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi nyata  dalam  memperkuat  akses  pemerintah dan  swasta  dalam  menentukan  kebijakan pembangunan wilayah pesisir, serta memperkuat akses ekonomi politik kelembagaan dan jaringan sosial  masyarakat,  bermitra  dengan  berbagai pihak dan menerapkan tata Kelola yang baik pada pemerintahan.
Maka melalui upaya pengentasan kemiskinan etnis  Bajo  melalui  implementasi  MBKM  berbasis kearifan  lokal  dalam  menunjang  kegiatan kemasyarakatan baik secara wilayah maupun budaya lokal,  diharap  mampu  meminimalisir  disparitas tersebut.  Pada  pemerintah  diharapkan  dapat menyelesaikan  masalah  disparitas  dalam  masyarakat dengan merumuskan model serta strategi, baik secara konseptual  maupun  praktis  terkait  pengentasan disparitas  sosial  nelayan,  kemudian  ada  pembinaan produktifitas  kerja  serta  keterampilan  usaha  selain sebagai  nelayan,  khususnya  dalam  peningkatan kesejahteraan,  dilakukan  pemberdayaan  etnis Bajo,  kemudian  keterbukaan  terhadap  inovasi  alat penangkapan,  dan  ekspansi  dan  strategi  pemasaran hasil tangkapan nelayan.
Pendekatan  ini  memungkinkan  program MBKM  untuk  lebih  mudah  diadaptasi  ke  kondisi lokal yang berbeda. Ini penting karena setiap daerah memiliki  tantangan  dan  potensi  yang  berbeda dalam  sektor  kelautan  dan  perikanan.  Program MBKM  berbasis  kearifan  lokal  bertujuan  untuk memberdayakan  masyarakat  setempat,  terutama nelayan  dan  petani  ikan,  untuk  menjadi  agen perubahan dalam pengelolaan sumber daya laut dan peningkatan ekonomi mereka sendiri. Hal ini dapat dilakukan dengan memberikan pelatihan, peralatan, atau  sumber  daya  lainnya  yang  memungkinkan masyarakat  untuk  lebih  mandiri.  Dalam  beberapa kasus, program MBKM berbasis kearifan lokal dapat melibatkan pihak eksternal, seperti pemerintah, LSM, dan  organisasi  internasional.  Namun,  kemitraan  ini harus dilakukan dengan menghormati kearifan lokal dan  melibatkan  komunitas  setempat  dalam  proses pengambilan keputusan.
Penting  untuk  melakukan  pemantauan  dan evaluasi  terus-menerus  terhadap  program  MBKM berbasis  kearifan  lokal.  Ini  memungkinkan  untuk memperbaiki  dan  mengukur  dampak  program terhadap  masyarakat  dan  lingkungan.  Program MBKM  berbasis  kearifan  lokal  bertujuan  untuk menciptakan  solusi  yang  lebih  berkelanjutan
dan  berdampak  positif  bagi  masyarakat  nelayan dan  masyarakat  pesisir.  Dengan  memanfaatkan pengetahuan  lokal  dan  melibatkan  komunitas setempat  secara  aktif,  program  ini  dapat  menjadi lebih efektif dalam meningkatkan kesejahteraan dan melindungi sumber daya laut yang penting.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Laut  merupakan  sumber  utama  dalam kehidupan  masyarakat  etnis  Bajo  di  Kabupaten Bone.  Disisi  lain,  masyarakat  nelayan  memiliki keterbatasan dalam pemanfaatan lingkungan, serta ketidakmampuan  dalam  mengelola  sumber  daya alam laut dengan baik, walaupun telah lama bekerja sebagai nelayan dari generasi kegenerasi tetap sulit keluar dari kerangkeng kesmikinan.
Adanya  implementasi  program  MBKM berbasis  kearifan  lokal  sebagai  upaya  pengentasan kemiskinan etnis Bajo, diperoleh model konseptual dan praktis sebagai berikut: 1) mampu membentuk proyeksi  koperasi  penjualan/pemasaran  hasil tangakapan nelayan dan menghasilkan usaha rumah tangga  (mikro);  2)  meningkatkan skill melalui pendampingan  penuh  secara  berkala/perperiodik sampai  mandiri;  3)  pembentukan  wadah/organiasi peningkatan dan pengembangan kualitas etnis Bajo; 4) pengadaan lokasi  sebagai ekowisata; 5) pengadaan rumah  baca  berbasis  lingkungan  yang  terintegrasi dengan  pendidikan  formal  dan  kerja  sama  melalui kemitraan  antar  perguruan  tinggi  dan  antar  desa serta  perpustakaan  daerah;  6)  mobilisasi  tenaga pengajar dan pelajar intern dan ekstern di dalam dan di luar etnis Bajo berbasis kemitraan melalui program MBKM membangun desa.
Diharapkan  kepada  pemerintah  daerah mampu  menganalisis  dan  mengembangkan  segala potensi  etnis  Bajo  di  Kecamatan  Tanete  Riattang Timur Kabupaten Bone Sulawesi Selatan kaitannya dengan  mitra  dan  kerja  sama  dengan  perguruan tinggi  bersama  dengan  Kementerian  Desa  PDTT melakukan pemberdayaan melalui porgam MBKM membangun desa. Pendidikan berbasis local wisdom mampu  meningkatkan  kualitas  hidup  etnis Bajo  serta  mampu  merubah  perekonomian  yang berdampak pada peningkatan kesejahteraan dengan tetap  melestarikan  nilai-nilai  norma,  adat  dan budaya warisan leluhur etnis Bajo.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Puji  syukur  atas  kehadirat  Allah ta’ala , selanjutnya kami mengucapkan terima kasih kepada rektor, Lembaga LP3M, dan para dosen pendidikan sosiologi Universitas Muhammadiyah Makassar yang
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
telah  banyak  berkontribusi  sehingga  kami  dapat menyelesaikan  penelitian  ini  hingga  dipublikasikan di jurnal bereputasi nasional.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Semua author ikut serta berkontribusi sesuai perannya masing-masing, penelitian ini merupakan kolaborasi antara dosen dan mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
Agus, N. (2022). Adaptasi Kurikulum Merdeka Belajar Kampus  Merdeka  (MBKM)  Berbasis  Kkni  ( Model  MBKM  Program  Studi  di  Perguruan Tinggi  Keagamaan  Islam  ). Jurnal  Pendidikan Dan Keislaman , 2 (1), 24–37.
Amalia, U. T., & Purwaningsih, E. (2017). Local Wisdom Tourism Development Of Semarang With Tourism Cluster  System  As  An  Action  For  Sustainble Economics Development . 871–879. Amirin,  T.  M.  (2013).  implementasi  Pendekatan Pendidikan Multikultural Kontekstual Berbasis  Kearifan  Lokal  di  Indonesia. Jurnal Pembangunan Pendidikan: Fondasi Dan Aplikasi ,
1 (1). https://doi.org/10.21831/jppfa.v1i1.1047 Ananda, F. (2022). Aksesbilitas Layanan Kesehatan Pada Masyarakat Suko Bajo. In Skripsi (pp. 12–15). Universtas  Hasanuddin.  http://repository. unhas.ac.id/id/eprint/17109/
Anggi  Rantau  P.  (2018).  Faktor  Utama  Penyebab Kemiskinan  Masyarakat  Nelayan  di  Sulawesi. Academia.Edu , 1 (1), 1.
Ariestya,  A.  (2019). Peran  Jaringan  Komunikasi  dalam Gerakan  Sosial  untuk  Pelestarian  Lingkungan Hidup . 04 (01), 35–45.
Bahri,  S.  (2017).  Modal  Sosial  Orang  Bajo  Di  Bajoe Kabupaten  Bone  Sulawesi  Selatan. Walasuji : Jurnal  Sejarah  Dan  Budaya , 8 (1),  153–164. https://doi.org/10.36869/wjsb.v8i1.112
Baron, R., & Lestari, V. L. (2022). Local Wisdom Value in  Implementing  of  Merdeka  Belajar  Kampus Merdeka  in  Digital  Era. Jurnal  Pendidikan , 14 (4),  7175–7184.  https://doi.org/10.35445/ alishlah.v14i4.2169
Bungin,  B.  (2001).  Metode  Penelitian  Kualitatif  , Aktualisasi Metodologis ke Arah Ragam Varian Kontemporer. In PT RajaGrafindo Persada . Bungin,  B.  (2005).  Metodologi  Penelitian  Kuantitatif:
Edisi Kedua. In Kencana . Cahyaningrum,  D.  (2018). Pemberdayaan  Masyarakat Berbasis Kearifan Lokal Pada K Omunitas Suku Bajo  Di  Wakatobi .  http://repository.unair. ac.id/71147/
Campbell,  A.,  McNamara,  O.,  &  Gilroy,  P.  (2011). Qualitative Data Analysis. Practitioner Research and Professional Development in Education , 125– 145.  https://doi.org/10.4135/9780857024510.
d49
Cresswell,  J.  W.  (2017).  Research  Design  Pendekatan Kualitatif, Kuantitatif, dan Mixed Edisi ketiga. In Yogyakarta: Pustaka Pelajar . Dhiniaty  Gularso,  Beny  Dwi  Lukitoaji,  F.  N.  (2017). Efektifitas  Penggunaan  Model  Pembelajaran Pendidikan Kebudayaan Daerah Berbasis Local Genius,  Local  Wisdom,  dan  Riset  Ditinjau dari  Keterampilan  Berpikir  Kritis  Calon  Guru Sekolah  Dasar. Jurnal  Bidang  Pendidikan Dasar(JBPD) , 1 (1),  1–10.  https://doi.org/ https://doi.org/10.21067/jbpd.v1i1.1600
Dulkhan, M., & Nurjanah. (2018). Pengaruh kemiskinan terhadap  tingkat  tindak  kriminalitas  di  kota bandung. JISPO  Jurnal  Ilmu  Sosial  Dan  Ilmu Politik , 8 (1),  36–57.  https://journal.uinsgd. ac.id/index.php/jispo/article/view/2770
Dwanoko,  Y.  S.,  Kusufa,  A.  B.  R.,  Firdaus,  &  Riril Mardiana  Sain.  (2022).  Implementasi  MBKM Dalam  Bentuk  Pelatihan  E-Commerce  Untuk Mewujudkan  Digital  Ekonomi  Masyarakat.
Jurnal  ABM-Mengabdi , 9 (1),  60–69.  http://
journal.stie-mce.ac.id/index.php/jam/article/ view/1041/397 Ela,  O.,  W.  O.,  Bahtiar;,  &  Upe,  A.  (2019).  Strategi Adaptasi Masyarakat Nelayan Dalam Menghadapi Kemiskinan di Desa Mekar Sama Kecamatan  Napabalano  Kabupaten  Muna. Neo Societal , 4 (1), 584–590. Fallis, A. . (2013). John Cresswell - Research Design. In Journal of Chemical Information and Modeling . Ferizaldi.  (2022).  Urgensi  Penanggulangan  Kemiskinan Berbasis  Kearifan  Lokal  di  Kabupaten  Aceh Utara. Jurnal Sosiologi , 16 (2), 158–169.
Gunamantha, I. M & Susila, G. P. A. J. (2015). Analisis Dampak  Program  Pengembangan  Kecamatan terhadap Pengetasan Kemiskinan di Kabupaten Buleleng. Jurnal  Sosial  Dan  Humaniora , 4 (1), 523–533.
Hakim, M. (2019). Fatalisme dan Kemiskinan Komunitas Nelayan. Society , 7 (2), 163–173. https://doi.org/ https://doi.org/10.33019/society.v7i2.118
Hamka.  (2017).  Tipomorfologi  Kawasan  Permukiman Nelayan Pesisir. Jurnal Spectra , XV (29), 41–52.
Handoko, W. (2013). Strategi pengembangan masyarakat (Community  Development)  melalui  Program Pengembangan  Koperasi  dan  UMKM  Berbasis Kearifan  Lokal. Jurnal  Ilmu  Politik  Dan Pemerintahan , 1 (2), 245–259. Hermanto,  A.,  Kusnanto,  G.,  &  Fadilah,  N.  (2021). Pengembangan Model Sistem Informasi Dalam Kolaborasi  Antar  Perguruan  Tinggi  Untuk Mendukung  Program  MBKM. Proceeding KONIK  (Konferensi  Nasional  Ilmu  Komputer) , 5 (1),  20–27.  https://prosiding.konik.id/index. php/konik/article/view/9
https://sulsel.bps.go.id/, 4 BPS Sulsel 88 (2022). https:// sulsel.bps.go.id/
Ida  Bagus.  (2014).  Model  Pemberdayan  Masyarakat Miskin  dengan  The  Sustanable  Livelihood
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
Approach  Berbasis  Budaya  Lokal  di  Daerah Lahan  Kering  Nusa  Penida  Klungkung-Bali. Jurnal Ilmu Sosial Dan Humaniora , 3 (1), 371– 379.
Imron,  M.  (2003).  Kemiskinan  dalam  Masyarakat Nelayan. Jurnal  Masyarakat  Dan  Budaya , 5 (1), 63–82. https://doi.org/https://doi. org/10.14203/jmb.v5i1.259
Jim, I., & Tesoriero, F. (2008). Community Developtment. In Yogyakarta: Pustaka Pelajar . Pustaka Pelajar. Kobi, W., & Hendra, H. (2020). Kajian Gegrafi Ekonomi: Studi Kasus Kondisi Sosial Ekonomi Masyarakat Suku Bajo di Popayato, Gorontalo. Jambura Geo Education  Journal , 1 (1),  16–25.  https://doi. org/10.34312/jgej.v1i1.4637
Kunusa, W. R., Sihaloho, M., & Aman, L. O. (2022). Pengembangan  Potensi  UMK  Desa  Dutohe Barat Berbasis Bahan Lokal Pemanfaatan Daun Kelor  (Moringa  oleifera)  dalam  Meningkatkan Kesehatan  Masyarakat . 1 (2),  81–86.  https:// doi.org/https://doi.org/10.34312/damhil. v1i2.17751
Kusumaningrum,  A.  (2013).  Kebijakan  Pembangunan dalam  Mengentaskan  Kemsikinan  Masyarakat Pesisir  (  Studi  Kasus  pada  Masyarakat  Pesisir di  Kabupaten  Purworejo  ,  Jawa  Tengah  ).
Agriekonomika , 2 (1), 13–26.
Lumenta, C. Y., Kekenusa, J. S., Hatidja, D., Jalur, A.,
&  Eksogen,  V.  (2009).  Analisis  Jalur  Faktor- Faktor Penyebab Kriminalitas di Kota Manado. Jurnal  Ilmiah  Sains , 12 (2),  2.  https://ejournal. unsrat.ac.id/index.php/JIS/article/view/556
Maemunah,  M.,  Haniah,  S.,  &  Mukramin,  S.  (2021). Education  Marginalization  Of  Bajo  Children Based On Local Wisdom. International Journal of  Educational  Research  &  Social  Sciences , 2 (3), 585–591. https://doi.org/10.51601/ijersc.
v2i3.80
Mardinsyah,  A.  A.,  &  Sukartini,  N.  M.  (2020). Ketimpangan Ekonomi, Kemiskinan dan Akses Informasi :  Bagaimana  Pengaruhnya  Terhadap Kriminalitas ? Ekonika :  Jurnal  Ekonomi Universitas  Kadiri , 5 (1),  19.  https://doi. org/10.30737/ekonika.v5i1.554
Mislikhah,  S.  (2020).  Pendidikan  Karakter  Berbasis Kearifan  Lokal. FALASIFA :  Jurnal  Studi Keislaman , 11 (2), 17–34. https://doi. org/10.36835/falasifa.v11i2.368
Molognoni,  L.,  Daguer,  H.,  dos  Santos,  I.  R.,  &  De Dea  Lindner,  J.  (2019).  Influence  of  method validation  parameters  in  the  measurement uncertainty  estimation  by  experimental approaches in food preservatives analysis. Food Chemistry , 282 (2019),  147–152.  https://doi. org/10.1016/j.foodchem.2018.12.115
Mukramin,  S.  (2018).  Strategi  Bertahan  Hidup: Masyarakat  Pesisir  Suku  Bajo  di  Kabupaten Kolaka Utara. Walasuji: Balai Pelestarian Nilai Dan Budaya (BPNB) Makassar, Sulawesi Selatan ,
9 (1),  175–186.  https://doi.org/10.36869/wjsb.
v9i1.29 Mukramin, S. (2019). Homogenitas sebagai Pengahambat Peningkatan  Kesejahteraan  Masyarakat  Nelayan Suku Bajo . 67–76.
Nababan, J., & Situmeang, L. (2022). Enhancing students ’ learning creativities through the application of literacy learning model in the Merdeka Belajar Kampus  Merdeka  (  MBKM  )  curriculum program. Journal  of  Applied  Linguestics  and Literature , 7 (2), 478–488.
Naing,  N.,  &  Hadi,  A.  K.  (2022).  Model  Kolaborasi Pembelajaran  Riset  Rekonstruksi  Sarana  Dan Prasarana  Berbasis  Smart  Settlement  Untuk Mitigasi Bencana Banjir Pada Program MBKM Jalur  Proyek  Kemanusiaan  Abstrak. Jurnal Arsitektur, Kota Dan Pemukiman , 7 (1), 83–97. Nita,  C.  I.  R,    et  al.  (2022).  Analisis  Dampak Implementasi  Kurikulum  MBKM  PGSD UNIKAMA  Terhadap  Kearifan  Lokal. Jurnal Publikasi  Pendidikan , 12 (1),  42–52.  https:// doi.org/https://doi.org/10.26858/publikan. v12i1.30111
Novianti, N. A. (2017). Usaha Berbasis Rumah Tangga Nelayan  pada  Permukiman  Suku  Bajo  di Kelurahan  Bajoe  Kecamatan  Tanete  Riattang Timur  Kabupaten  Bone.  In Program  Studi Pendidikan  Geografi  Program  Pascasarjana Universitas Negeri Makassar (Vol. 87, Issue 1,2). Universitas Negeri Makassar.
Nurkholis,  A.  (2018). Mengenal  Pusat  Kebudayaan Maritim:  Suku  Bajo,  Suku  Bugis,  Suku  Buton, Suku  Mandar  Di  Segitiga  Emas  Nusantara . https://doi.org/10.31227/osf.io/t2xup Nurul  Bariyah.  (2022).  Pendidikan,  Kesehatan  dan Penanggulangan  Kemiskinan  di  Kalimantan Barat: Menuju Sustainable Development Goals. Jurnal Ilmu Sosial Dan Humaniora , 11 (1), 93– 110.
Nyoman  Ruja.  (2022).  Kemiskinan  dan  Perumbahan Sosial: Sebuah Medel Transformasi Pemberdayaan Masyarakat di Indonesia. Jurnal Ilmu Sosial Dan Humaniora , 11 (3), 572–579. R, E. K., & Nusanto, B. (2022). Pelatihan Pembuatan Peraturan Desa Wisata di Desa Kemiri Kabupaten Jember. Journal  of  Community  Development ,
3 (2), 199–210. https://doi.org/10.47134/ comdev.v3i2.101 Rahmi, Z., Yunus, B., & Lokal, K. (2022). Kurikulum Berbasis  Al-Qur’an  dan  Kearifan  Lokal:  Re Thinking  terhadap  implementasi  MBKM  di IAIN Lhokseumawe. Muhkamat , 1 (1), 1–17. Rizky  Rinalidy,  R.  J.  (2020).  Kewajiban  Negara  dalam Penyediaan  Fasilitas  Pendidikan  kepada Masyarakat  Menurut  Undang-Undang  Nomor 20  tahun  2003  tentang  Sistem  Pendidikan Nasional. Quarterly Journal of Health Psychology , 8 (32), 73–92.
Rodiyah,  R.  (2021).  Implementasi  Program  Merdeka Belajar Kampus Merdeka di Era Digital dalam
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Menciptakan Karakter Mahasiswa Hukum yang Berkarakter  dan  Profesional. Jurnal  Nasional Hukum , 7 (2), 425–434.
Rustan, Surya, B., & Nasution, M. A. (2018). Adaptasi dan  Perubahan  Sosial  Kehidupan  Suku  Bajo. Urban  and  Regional  Studies  Journal  (URSJ) , 1 (1),  31–37.  https://journal.unibos.ac.id/ursj/ article/view/60
Sopiansyah, D. et al. (2022). Konsep dan Implementasi Kurikulum  MBKM  (Merdeka  Belajar  Kampus Merdeka). Reslaj:  Religion  Education  Social Laa  Roiba  Journal , 4 (1),  34–41.  https://doi. org/10247476/reslaj.v4i1.458 Konsep
Sri  Suryanti  Nur.  (2004). Pola  Penguasaan  dan Pemanfaatan  Wilayah  Perairan  Pesisir  Secara Turun-Temurun oleh Suku Bajo . 978–979.
Sudarsana, I. K. D. K. (2020). Ajaran Catur Guru dalam Penguatan  Karakter  Peserta  Didik . 20 (20),  85– 91.
Sugiyono.  (2016).  Memahami  Penelitian  Kualitatif.
Bandung: Alfabeta .
Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Kombinasi (Mixed Methods). In Alfabet . Surya,  B.,  &  Nasution,  M.  A.  (2018). Adaptasi  dan Perubahan Sosial Kehidupan Suku Bajo Riattang Timur Kabupaten Bone ) . 1 (1), 31–37.
Susilowati, E. (2018). Etnis Maritim dan Permasalahannya.
Jurusan Sejarah Fakultas Ilmu Budaya Universitas Diponegoro Abstract , 7 (1), 1–18. Suyuti,  N.  (2004). BAJO  DAN  BUKAN  BAJO  Studi Tentang  Perubahan  Makna  Sama  dan  Bagai pada Masyarakat Bajo di Desa Sulaho Kecamatan Lasusua  Kabupaten  Kolaka  Sulawesi  Tenggara [Program  Pascasarjana  Universitas  Airlangga, Surabaya]. http://repository.unair.ac.id/32583/
Suyuti, N. (2006). Interaksi Orang Bajo dan Orang Bugis dalam Konteks Kearifan Lokal–Global di Desa Sulaho,  Kabupaten  Kolaka  Utara,  Sulawesi Tenggara. Jagad Bahari Nusantara , 1 (1), 37–58.
Topan,  Wahyu,  M.  &  Y.  (2017).  Peran  Optimalisasi Pemberdayaan  Nelayan  terhadap  Peningkatan Usaha  (Studi  pada  KUB-KUB  Nelayan  di Kabupaten Pati). Jurnal Teknikom , 1 (1), 19–30.
Ulfah  Fajarini.  (2014).  Peranan  Kearifan  Lokal  dalam Pendidikan  Karakter. SOSIO-DIDAKTIKA: Social Science Education Journal , 1 (2), 123–130. https://doi.org/10.15408/sd.v1i2.1225
Umar, R., & Syarif, E. (2019). Strategi Bertahan Hidup dalam Pemenuhan Kebutuhan Ekonomi Keluarga Suku  Bajo  di  Daratan  Tanete  Riattang  Timur Kabupaten . 142–147.
Yanuarsari, R., Asmadi, I., Muchtar, H. S., & Sulastini, R.  (2021).  Peran  Program  Merdeka  Belajar Kampus  Merdeka  dalam  Meningkatkan Kemandirian Desa. Jurnal Basicedu , 5 (6), 6307– 6317.  https://doi.org/https://doi.org/10.31004/ basicedu.v5i6.1828
Yuherman,  Y.,  Nugroho,  W.,  &  Sunarsi,  D.  (2021). Dampak  Kebijakan  MBKM  Pada  Kesiapan Sumber  Daya  Manusia  dan  Fasilitas  Fakultas Hukum  Usahid  Jakarta. MORALITY : Jurnal  Ilmu  Hukum , 7 (2),  222.  https://doi. org/10.52947/morality.v7i2.235
Zaini, A. (2010). Kemiskinan di Daerah Kaya Sumberdaya Alam,  Sebuah  Paradoks  Pembangunan. Jurnal Borneo Administrator , 6 (1), 1–19. Zamzami, L. (2016). Dinamika Pranata Sosial Terhadap Kearifan  Lokal  Masyarakat  Nelayan  Dalam Melestarikan Wisata Bahari . 18 (1), 57–67.