Analisis Akun Berpengaruh pada Tagar #MencuriRadenSaleh di Twitter dengan Social Network Analysis
Gilang Agung Saputra 1* , Evangs Mailoa 2
1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 30 November 2022 Received in revised form 12 March 2023 Accepted 1 May 2023 Available online July 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti
k.v7i3.848 Keywords:
SNA; Twitter; Hashtag; Centrality.
Kata Kunci: SNA; Twitter Hashtag; Centrality.

## a b s t r a c t
Twitter users come from various backgrounds and interests, ranging from just looking for entertainment, information, business needs, or discussion. Many discussion topics can be found on Twitter especially using Hashtags. A topic will form communication with  other  accounts,  one  of  the  hashtags  is  the  hashtag  #MencuriRadenSaleh,  the hashtag comes from the title of the film Mencuri Raden Saleh which was released on August 25, 2022. This study analyzes the communication network formed by the hashtag #MencuriRadenSaleh  using  the  Social  method  Network  Analysis  to  find  influential accounts in the communication network that is formed, the analysis uses the calculation of  degree  centrality,  betweenness  centrality,  closeness  centrality,  and  eigenvector centrality. The data is in the form of tweets containing the hashtag #MencuriRadenSaleh taken from 15 August 2022 to 25 August 2022 with a total of 9041 nodes and 6064 edges. The results of the research conducted show that the accounts @umayshhhhb, @iqbaal, and @mrs_film are influential accounts in the formation of communication networks  and  information  dissemination  with  the  hashtag  #MencuriRadenSaleh,  the accounts @umayshhhhb and @iqbaal is owned by the actor Mencuri Raden Saleh, and @mrs_film is the official account of the film.

## a b s t r a k
Pengguna Twitter berasal dari berbagai latar belakang dan kepentingan yang berbeda, mulai dari sekedar mencari hiburan, informasi, keperluan bisnis, maupun diskusi. Banyak topik diskusi yang dapat ditemukan di Twitter apalagi menggunakan Hashtag. Sebuah topik akan membentuk komunikasi dengan akun-akun lain, salah satu hashtag tersebut adalah hashtag #MencuriRadenSaleh, hashtag tersebut berasal dari judul film Mencuri Raden  Saleh  yang  dirilis  pada  25  Agustus  2022.  Penelitian  ini  menganalisis  jaringan komunikasi yang terbentuk oleh hashtag #MencuriRadenSaleh menggunakan metode Social  Network  Analysis  untuk  menemukan  akun  berpengaruh  dalam  jaringan komunikasi  yang  terbentuk,  analisis  menggunakan  perhitungan  degree  centrality, betweenness  centrality,  closeness  centrality,  dan  eigenvector  centrality.  Data  berupa tweet yang mengandung hashtag #MencuriRadenSaleh yang diambil pada 15 Agustus 2022 hingga 25 Agustus 2022 sebanyak 9041 nodes dan 6064 edge. Hasil penelitian yang dilakukan  menunjukkan  bahwa  akun  @umayshhhhb,  @iqbaal,  dan  @mrs_film merupakan  akun  yang  berpengaruh  dalam  terbentuknya  jaringan  komunikasi  dan penyebaran informasi dengan hashtag #MencuriRadenSaleh, akun @umayshhhhb dan @iqbaal dimiliki oleh pemain film Mencuri Raden Saleh, dan @mrs_film merupakan akun resmi dari film tersebut .
* Author. Email: 672019229@student.uksw.edu 1* , evangs.mailoa@uksw.edu 2 .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Penyebaran  informasi  di  era  digital  kini  semakin mudah  untuk  dilakukan, kemudahan  ini  tidak  lepas dari peran media sosial yang sering digunakan seperti Whatsapp, Youtube, Instagram, Facebook, Twitter, dan media sosial lainnya [1]. Hasil dari survei Asosiasi Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  pada  tahun 2019  menyatakan  terdapat  196  juta  pengguna  aktif internet  di  Indonesia  dengan  peningkatan  sebesar 8,9%  dari  tahun  sebelumnya  [2].  Pada  tahun  2019 terdapat 6,4 juta pengguna aktif media sosial Twitter di Indonesia dan terjadi peningkatan yang signifikan menjadi 18,45 juta pengguna aktif pada tahun 2022 dengan  total  4,23%  dari  pengguna  aktif  Twitter  di seluruh  dunia,  peningkatan  tersebut  menunjukkan semakin tinggi antusias masyarakat Indonesia untuk menggunakan  media  sosial  Twitter  serta  semakin mudah untuk menyebarkan suatu Informasi [3].
Pengguna media sosial Twitter berasal dari berbagai latar  belakang  dan  juga  kepentingan  yang  berbeda, ada  pengguna  yang  memanfaatkan  media  sosial Twitter  sebagai platform untuk  mempromosikan produk,  menjadi customer  service sebuah  perusahaan, mencari  atau  membagikan  berita  terkini,  mencari hiburan  di  waktu  senggang,  maupun  berdiskusi tentang suatu topik dengan pengguna lain [4][5].
Salah  satu  hal  yang  dapat  membentuk  diskusi terhadap suatu topik di Twitter adalah hashtag , hashtag atau tagar merupakan penanda kata kunci yang dapat memudahkan  pengguna  untuk  menemukan  topik tertentu  [6][7].  Tak  jarang  sebuah hashtag menjadi trending  di  Twitter  karena  banyak  yang menggunakan  ataupun  melakukan  komunikasi dengan hashtag tersebut, salah satunya adalah diskusi dengan hashtag #MencuriRadenSaleh, hashtag tersebut berasal dari judul sebuah film yaitu Mencuri Raden Saleh yang disutradarai oleh Angga Dwimas Sasongko,  film  Mencuri  Raden  Saleh  menceritakan tentang  pencurian  sebuah  lukisan  dengan  harga fantastis yang berada di Istana Presiden, film tersebut diperankan oleh Umay Shahab, Iqbal Ramadhan, Ari Irham,  Angga  Yunanda,  Rachel  Amanda,  Aghniny Haque, serta aktor dan aktris populer lainnya[8]. Film Mencuri Raden Saleh dirilis pada tanggal 25 Agustus 2022, hashtag #MencuriRadenSaleh  cukup  ramai dibahas  oleh  pengguna  Twitter  di  Indonesia  dan
sempat menjadi trending topik bahkan sebelum film tersebut dirilis [8].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  Gerakan Opini  Digital  #TrueBeauty  pada  Twitter  untuk Pemeran  Film  Adaptasi  Komik  Webtoon  oleh Tjahyana  (2020),  penelitian  ini  dilakukan  untuk melihat bagaimana opini digital tagar #TrueBeauty di Twitter terbentuk dengan jaringan komunikasi, akun dominan  dilihat  dengan Degree  Centrality serta  kata popular dalam jaringan yang terbentuk [5].
Penelitian yang berjudul Analisis Jaringan dan Aktor #BatalkanOmnibusLaw  di  Media  Sosial  Twitter menggunakan Social  Network  Analysis (SNA)  oleh Utami dkk (2021)  melakukan  analisis  jaringan komunikasi Twitter dengan pengolahan menggunakan  Gephi  dan  Netlytic,  metode  yang digunakan  adalah degree  centrality,  closeness  centrality, betweenness centrality, dan eigenvector centrality , akun paling berpengaruh adalah @fraksirakyatid dan @walhinasional  yang  selalu  mendapat  nilai centrality tertinggi dibandingkan akun lain [9].
Selanjutnya  penelitian  yang  berjudul  Analisis Node dengan  Centrality  dan  Follower  Rank  pada  Twitter oleh  Mailoa  (2020)  melakukan  analisis  akun berpengaruh  pada  tagar  #4niesKingOfDrama  di Twitter  dengan  metode degree  centrality , betweenness centrality , closeness  centrality ,  dan follower  rank ,  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  akun  berpengaruh dengan centrality tinggi  belum  tentu  akun  popular dengan nilai follower rank yang tinggi [10].
Selain itu penelitian dengan judul Peran Pers Sebagai Aktor Gerakan Digital Tagar #SolidaritasUntukNNT di  Twitter  oleh  Bakry  dan  Kusmayadi  (2021) melakukan analisis akun berpengaruh dengan metode centrality ,  hasil  yang  didapatkan  yaitu  akun  @vice_id mendapat degree  centrality dan eigenvector  centrality tertinggi,  sedangkan  nilai closeness  centrality dan betweenness  centrality tertinggi  didapatkan  oleh @idntimes dan @detikcom [11].
Dari  penelitian-penelitian  yang  sebelumnya  telah dilakukan,  terdapat  penelitian  yang  menggunakan follower  rank untuk  menemukan  akun  populer kemudian  membandingkan  dengan  hasil centrality , terdapat penelitian yang menggunakan degree centrality ,
betweenness  centrality , closeness  centrality ,  dan eigenvector centrality yang  efektif  untuk  menemukan  akun berpengaruh dalam jaringan komunikasi.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis jaringan komunikasi  yang  terbentuk  dari  diskusi  dengan hashtag #MencuriRadenSaleh di Twitter, mengetahui akun-akun  yang  berpengaruh  pada  jaringan komunikasi,  serta  mengidentifikasi  apakah  terdapat akun  yang  memiliki  keterlibatan  langsung  dengan film  Mencuri  Raden  Saleh  menggunakan  metode Social Network Analysis . Penelitian ini berperan serta dalam  keilmuan  khususnya  analisis  jaringan komunikasi menggunakan hashtag pada sosial media Twitter  untuk  mengidentifikasi  akun-akun  yang berpengaruh  dalam  terbentuknya  suatu  jaringan komunikasi.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dibagi  menjadi  beberapa  tahap,  yaitu pengumpulan data, pengolahan data, analisis dengan metode centrality , dan penarikan kesimpulan dari hasil analisis. Pada proses analisis dilakukan pencarian node atau  akun  paling  berpengaruh  dalam  jaringan menggunakan  hasil  nilai centrality yang  berdasarkan hasil degree  centrality , betweenness  centrality , closeness centrality ,  dan eigenvector  centrality .  Kesimpulan  yang dihasilkan adalah akun-akun yang mendapatkan nilai centrality tinggi.
Gambar 1. Tahap Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode Social  Network Analysis (SNA)  yang  bertujuan  untuk  menganalisis jaringan  komunikasi  yang  terbentuk  oleh hashtag #MencuriRadenSaleh  serta    mencari  akun  Twitter yang  berpengaruh  besar  pada  jaringan  komunikasi menggunakan degree  centrality , betweenness  centrality , closeness centrality , dan eigenvector centrality [1][9][11][12].
Struktur jaringan sosial dibentuk oleh node - node yang merepresentasikan akun yang terlibat dalam jaringan komunikasi, node tersebut dihubungkan oleh edge yang merepresentasikan komunikasi yang terjadi antara node satu dengan node lain[1]. Untuk menemukan node pusat dalam  jaringan  komunikasi  dapat  dilihat  dari  nilai sentralitas tiap node dengan acuan yaitu:
Degree Centrality Degree Centrality merupakan jumlah edge atau interaksi yang  terjadi  pada node ,  semakin  tinggi  nilai degree centrality yang  dihasilkan  artinya  semakin  tinggi  juga pengaruh node tersebut terhadap jaringan komunikasi yang  terbentuk, degree  centrality merupakan  total  dari jumlah node lain  yang  terhubung  pada  satu node ( indegree ) dan jumlah satu node yang terhubung dengan node lain  ( outdegree ),  untuk  mendapatkan  nilai Degree Centrality dapat menggunakan persamaan (1) di bawah [1][9][13].
𝐶𝑑 ( 𝑁𝑖 ) = 𝑑 ( 𝑁𝑖 ) = ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑛 𝑗 =1 ( 𝑖 ≠ 𝑗 )     (1)
Dari  persamaan  (1)  di  atas, Ni merupakan  jumlah hubungan menuju ke satu node , sedangkan Xij adalah jumlah hubungan atau koneksi pada node Ni dengan node lainnya.
Betweenness Centrality Betweenness Centrality merupakan nilai yang merepresentasikan  besarnya  sebuah node menjadi perantara komunikasi dalam jaringan, semakin sering sebuah node menjadi perantara komunikasi node-node lain  dalam  jaringan  maka  nilai Betweenness  Centrality yang  dihasilkan  akan  semakin  tinggi,  untuk mendapatkan  nilai Betweenness  Centrality dapat menggunakan persamaan (2) di bawah[1][14][15].
Bc(Ni) = ∑ 𝐺𝑗𝑘(𝑁𝑖) 𝐺𝑗𝑘 𝑗<𝑘 (2)
Dari persamaan (2) di atas, nilai Gjk(Ni) merupakan
jumlah  hubungan  dari node j  ke node k  yang diperantarai  oleh node i,  sedangkan  nilai Gjk adalah jumlah  hubungan  atau  jalur  antara  dua node pada jaringan, nilai Betweenness Centrality didapatkan dengan membagi Gjk(Ni) dengan Gjk .
Closeness Centrality Closeness  Centrality merupakan  nilai  rata-rata kedekatan suatu node dengan node lain dalam jaringan, semakin  sering node atau  akun  tersebut  berinteraksi dengan node lain maka semakin pendek jarak dari node yang  dihitung  terhadap node lain  dan  akan menghasilkan  nilai Closeness  Centrality yang  semakin tinggi,  untuk  mendapatkan  nilai Closeness  Centrality dapat  menggunakan  persamaan  (3)  di  bawah [1][9][14].
Cc(Ni) = 1 ∑ 𝑑(𝑁𝑖,𝑁𝑗) 𝑛 𝑗=𝑎 (𝑖 ≠ 𝑗 ) (3)
Dari persamaan (3) di atas, nilai d(Ni, Nj) merupakan jumlah  koneksi  paling  pendek  yang  menjadi penghubung node Ni dan node Nj , Closeness Centrality dihasilkan  dengan  cara  membagi  1  dengan  nilai d(Ni,Nj) .
Eigenvector Centrality Eigenvector Centrality berfungsi untuk melihat node yang memiliki koneksi paling banyak dengan node-node lain yang  juga  memiliki  nilai centrality tinggi,  suatu node akan  memiliki  nilai Eigenvector  Centrality yang  lebih tinggi dibandingkan dengan node lain yang terhubung dengan nilai centrality tinggi, untuk mendapatkan nilai Eigenvector  Centrality dapat  menggunakan  persamaan (4) di bawah [9][14].
C (β) = ∑( ɑ + β cj)Aji (4)
Dari persamaan (4) di atas, ɑ merupakan konstanta atau  skala vector , β adalah  jumlah node dengan  nilai centrality yang juga terhubung ke node lain dengan nilai centrality yang tinggi sedangkan A merupakan matriks adjacency yang  merepresentasikan node-node dalam jaringan yang berdekatan.
Data yang digunakan pada penelitian merupakan data tweet pada  media  sosial  Twitter  dengan  kata  kunci berupa hashtag #MencuriRadenSaleh, data penelitian diambil pada tanggal 15 Agustus 2022 sampai dengan
25 Agustus 2022 menggunakan tool online netlytic.org serta proses visualisasi jaringan dan pengolahan lebih lanjut  menggunakan software Gephi  versi  0.9.2,  data tersebut  diambil  saat hashtag #MencuriRadenSaleh mulai  dibahas  hingga  tepat  pada  perilisan  film  yaitu pada tanggal 25 Agustus 2022, pengambilan data pada periode  tersebut  mendapatkan  9041 nodes dengan 6064 edge [8].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  pengambilan  data tweet dengan hashtag #MencuriRadenSaleh  menggunakan online  tool netlytic.org  dan  pengolahan  dengan  Gephi  0.9.7 ditampilkan pada Tabel 1 di bawah.
Tabel 1. Hasil Pengumpulan Data Node Edge Tweet Akun 9041 6064 1547 3248
Data  diambil  pada  tanggal  15  Agustus  2022  sampai dengan 25 Agustus 2022, data yang didapatkan selama periode tersebut sebanyak 9041 node, 6064 edge, 1547 tweet,  dan  3248  akun,  jumlah  node  tersebut  terdiri dari original tweet , quote , reply , dan retweet .
Gambar 2. Jaringan Komunikasi Awal Hashtag #MencuriRadenSaleh
Gambar 2 di atas menunjukkan jaringan komunikasi dari hashtag #MencuriRadenSaleh, terlihat beberapa komunitas  sudah  terbentuk,  namun  diperlukan pemrosesan lebih lanjut agar visualisasi dari jaringan komunikasi lebih mudah untuk dipahami. Dari proses pembentukan  jaringan  komunikasi  didapatkan informasi  jaringan  yang  ditunjukkan  pada  tabel  2  di bawah.
Tabel 2. Overview Jaringan Average Degree Network Diameter Graph Density Modularity 1,867 9 0,001 0,665
Informasi dari Tabel 2 menunjukan bahwa jaringan yang  terbentuk  memiliki  nilai average  degree sebesar 1,867  yang  artinya  kebanyakan  sebuah node hanya berhubungan dengan satu node lain. Network diameter mendapatkan  nilai  9  yang  artinya  jarak  paling  jauh dari node satu ke node lain adalah 9 node . Graph density atau  kepadatan  jaringan  mendapatkan  nilai  sebesar 0,001 yang artinya kepadatan jaringan yang terbentuk tidak padat jika dalam skala nilai 0 hingga 1. Jaringan komunikasi  dengan  jenis  Fruchterman  Reingold berdasarkan modularity membentuk  4  komunitas terbesar,  ukuran node berdasarkan  nilai  degree centrality divisualisasikan pada gambar 3 di bawah.
Gambar 3. Visualisasi Komunitas dengan Fruchterman Reingold
Dari  perhitungan  nilai degree  centrality didapatkan  10 akun  dengan  nilai degree  centrality tertinggi  yang tertampil pada tabel 3.
Tabel 3. Akun dengan Degree Centrality Tertinggi No ID Akun In Degree Out Degree Degree Centrality 1. @umayshhhhb 1418 1 1419 2. @mrs_film 380 127 507 3. @iqbaale 382 3 385
4. @whiteyy_rain 181 1 182 5. @maudinaau 176 4 180 6. @myrojee 166 1 167 7. @ketjususuu 152 9 161 8. @grienthi 153 1 154 9. @anggasasongko 104 31 135 10.  @aesthootd 119 15 134
Berdasarkan hasil perhitungan nilai degree centrality pada 10 akun terpilih (terlihat pada tabel 3), akun dengan nilai degree  centrality tertinggi  adalah  @umayshhhhb dengan  nilai degree  centrality sebanyak  1419,  akun @umayshhhhb  memiliki  nilai indegree 1418  dan outdegree 1,  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  akun @umayshhhhb  lebih  sering  mendapat  balasan  dari tweet yang  dibuat,  akun  tersebut  menjadi  pusat  dan memiliki pengaruh terbesar pada jaringan komunikasi dengan hashtag #MencuriRadenSaleh[8].  Akun @mrs_film mendapatkan nilai degree centrality terbesar kedua setelah @umayshhhhb namun justru memiliki nilai outdegree paling  tinggi  dengan  nilai  127,  nilai outdegree yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  akun tersebut  kerap  membalas tweet dari  akun-akun  lain. Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai betweenness  centrality , closeness  centrality ,  serta eigenvector centrality berdasarkan  10  akun  utama  pada  jaringan dengan nilai degree centrality tertinggi.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Betweenness Centrality No Username Betweenness Centrality 1. @iqbaale 26155 2. @mrs_film 26084 3. @umayshhhhb 21303 4. @anggasasongko 2933 5. @aesthootd 122 6. @maudinaau 88 7. @ketjususuu 12 8. @whiteyy_rain 0 9. @myrojee 0 10. @grienthi 0
Dari  hasil  perhitungan betweenness  centrality (terlihat pada  tabel  4),  akun  @iqbaale  mendapatkan  nilai betweenness  centrality terbesar  dengan  nilai  26155,  nilai tersebut menunjukkan bahwa akun @iqbaale menjadi akun yang paling sering menjadi perantara komunikasi akun-akun  lain[1].  Selain  itu  terdapat  dua  akun  lain dengan  nilai betweenness  centrality tinggi  yaitu @mrs_film  dengan  nilai  26084  dan  @umayshhhhb dengan  nilai  21303.  Perhitungan  selanjutnya  adalah closeness  centrality untuk  mencari  akun  yang  memiliki
kedekatan  tertinggi  dengan  akun  atau node-node lain dalam jaringan.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Nilai Closeness Centrality No Username Closeness Centrality 1. @aesthootd 0,641026 2. @mrs_film 0,639576 3. @ketjususuu 0,520833 4. @anggasasongko 0,49589 5. @maudinaau 0,431034 6. @iqbaale 0,334566 7. @umayshhhhb 0,25104 8. @whiteyy_rain 0 9. @myrojee 0 10. @grienthi 0
Hasil perhitungan closeness centrality (terlihat pada tabel 5)  menunjukkan  bahwa  akun  @aesthootd  memiliki nilai closeness centrality paling tinggi yaitu 0,641026, nilai tersebut  menunjukkan  bahwa  akun  @aesthootd merupakan  akun  yang  paling  dekat  dengan  akun- akun lain dalam jaringan sehingga tweet dengan hashtag #MencuriRadenSaleh yang dibuat oleh @aesthootd akan lebih cepat untuk menyebar, akun lain dengan nilai closeness centrality tinggi adalah @mrs_film dengan nilai  0,639576  dan  akun  @ketjususuu  dengan  nilai 0,520833.  Perhitungan  selanjutnya  adalah eigenvector centrality yang  berfungsi  untuk  mencari  akun berpengaruh dengan koneksi paling banyak terhadap akun  berpengaruh  lain  dengan  nilai centrality yang tinggi [8][9].
Tabel 6. Hasil Perhitungan Nilai Eigenvector Centrality No Username Eigenvector Centrality 1. @umayshhhhb 1.0 2. @iqbaale 0.360477 3. @mrs_film 0.321570 4. @whiteyy_rain 0.190448 5. @maudinaau 0.182899 6. @grienthi 0.167050 7. @myrojee 0.162122 8. @ketjususuu 0.150846 9. @anggasasongko 0.132652 10. @rockviille 0.117873
Hasil  perhitungan eigenvector  centrality (terlihat  pada tabel  6)  menunjukkan  bahwa  akun  @umayshhhhb mendapatkan nilai eigenvector centrality tertinggi yaitu 1, jika  dalam  skala  0-1  maka  akun  @umayshhhhb memiliki  nilai eigenvector  centrality maksimal  [8].  Nilai
tersebut menunjukkan akun @umayshhhhb merupakan  akun  yang  paling  banyak  memiliki  relasi dengan  akun-akun  lain  yang  juga  memiliki  nilai centrality tinggi dalam jaringan komunikasi.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Penelitian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa penggunaan metode degree centrality , betweenness centrality , closeness  centrality ,  dan eigenvector  centrality dapat digunakan untuk menemukan akun berpengaruh pada jaringan  komunikasi  yang  terbentuk,  dari  keempat metode centrality yang digunakan didapatkan beberapa akun  yang  memiliki  pengaruh  tinggi  terhadap penyebaran  informasi  yang  menggunakan hashtag #MencuriRadenSaleh.
Akun  @umayshhhhb  merupakan  akun  dengan  nilai degree  centrality tertinggi,  nilai indegree yang  jauh  lebih banyak  dibandingkan outdegree menunjukkan  bahwa akun  tersebut  merupakan  akun  yang  berpengaruh dalam  jaringan  komunikasi  dan  menjadi  pusat komunitas  yang  besar  (dilihat  dari  gambar  1), @umayshhhhb  dimiliki  oleh  pemain  film  Mencuri Raden  Saleh  yaitu  Umay  Shahab.  Akun  @iqbaal memiliki  nilai betweenness  centrality tertinggi,  sehingga akun  @iqbaal  merupakan  akun  yang  paling  sering menjadi  perantara  komunikasi  pada  jaringan,  akun @iqbaal  dimiliki  oleh  pemain  film  Mencuri  Raden Saleh  yaitu  Iqbaal  Ramadhan.  Akun  @aesthootd memiliki nilai closeness centrality tertinggi sehingga akun tersebut  merupakan  akun  yang  paling  dekat  dengan akun-akun  lain  dalam  jaringan  komunikasi,  akun tersebut merupakan akun afiliasi produk online . Akun dengan  nilai eigenvector  centrality tertinggi  adalah @umayshhhhb,  sehingga  akun  @umayshhhhb memiliki relasi yang paling banyak dengan akun-akun lain yang juga memiliki nilai centrality tinggi.
Dari  seluruh  proses  perhitungan centrality yang digunakan,  akun  yang  selalu  menjadi  salah  satu  dari tiga  akun  dengan  nilai  tertinggi  adalah  @mrs_film, akun tersebut selalu berada di urutan kedua terbesar pada  hasil degree  centrality , betweenness  centrality ,  dan closeness  centrality ,  serta  berada  di  urutan  ketiga  pada hasil eigenvector  centrality .  Akun-akun  yang  memiliki pengaruh  tinggi  terhadap  jaringan  komunikasi  dan penyebaran
informasi dengan hashtag
#MencuriRadenSaleh  adalah  akun  yang  terlibat langsung  dengan  film  Mencuri  Raden  Saleh,  akun @umayshhhhb  dan  @iqbaal  merupakan  aktor  dari film  tersebut,  sedangkan  @mrs_film  merupakan akun resmi dari film Mencuri Raden Saleh.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  akun  yang memiliki keterlibatan langsung terhadap topik diskusi dapat  membuat  topik  tersebut  lebih  ramai dibicarakan  serta  informasi  dapat  lebih  cepat menyebar.  Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  lebih lanjut  dengan  metode Follower  Rank untuk menemukan  akun  populer,  Analisis  Sentimen, maupun metode-metode lain yang dapat mendukung proses analisis jaringan sosial.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Mailoa,  E.,  2020.  Analisis  Node  dengan Centrality  dan  Follower  Rank  pada Twitter. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi  Informasi) , 4 (5),  pp.937-942. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v4i5.2398 .
[2] Sihombing,  D.Y.  and  Nataliani,  Y.,  2021. Analisis  Interaksi  Pengguna  Twitter  pada Strategi  Pengadaan  Barang  Menggunakan Social Network Analysis. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi , 10 (2), pp.434-444. DOI:
https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i2.1289 .
[3]  Monavia Ayu Rizaty, 2022. Pengguna Twitter di  Indonesia  Capai  18,45  Juta  pada  2022, dataindonesia.id , https://dataindonesia.id/digital/detail/pengg una-twitter-di-indonesia-capai-1845-juta-pada- 2022 (accessed Nov. 08, 2022).
[4] Tineges,  R.,  Triayudi,  A.  and  Sholihati,  I.D., 2020.  Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan Indihome  Berdasarkan  Twitter  Dengan Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine (SVM). Jurnal Media Informatika Budidarma , 4 (3), pp.650-658. DOI: https://doi.org/10.30865/mib.v4i3.2181 .
[5]  L.  J.  Tjahyana,  2020.  Gerakan  Opini  Digital #Truebeauty  Pada  Twitter  Untuk  Pemeran Film Adaptasi Komik Webtoon, SOURCE  J. Ilmu  Komun. ,  6(1),  pp.  36,  2020.  DOI: https://doi.org/10.35308/source.v6i1.1759 .
[6] Fatoni,  A.  and  Anestha,  P.,  2020.  Analisis Jaringan Komunikasi Percakapan#
tetapdukungpsbb  di  Twitter  pada  Penerapan PSBB  Kedua  DKI  Jakarta. Jurnal  Spektrum Komunikasi , 8 (2), pp.177-200.
DOI: https://doi.org/10.37826/spektrum.v8i2.115 .
[7] Yogatama, A., Sugiarto, I. and Gumelar, A.B., 2022, May. Social Network Analysis of Citizen Initiated  Vaccination  Campaigns  on  Twitter.
In International Conference on Community Empowerment and Engagement (ICCEE 2021) (pp. 122-132). Atlantis Press. DOI: https://doi.org/10.2991/assehr.k.220501.014 . [8]  Alfiansyah,  2021.  Sinopsis  Singkat  Film Mencuri  Raden  Saleh:  Aksi  Perampokan Lukisan di Istana Presiden, infosemarangraya.pikiran-rakyat.com . https://infosemarangraya.pikiran- rakyat.com/hiburan/pr-1603033184/sinopsis- singkat-film-mencuri-raden-saleh-aksi- perampokan-lukisan-di-istana-presiden (accessed Nov. 08, 2022).
[9] Utami,  S.R.,  Safitri,  R.N.  and  Kuncoroyakti, Y.A.,  2021.  Analisis  jaringan  dan  aktor# BatalkanOmnibusLaw  di  media  sosial  Twitter menggunakan social network analysis (SNA). Journal  of  Media  and  Communication Science , 4 (3), pp.135-148.
[10] Mailoa,  E.,  2020.  Analisis  Node  dengan Centrality dan Follower Rank pada Twitter. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi  Informasi) , 4 (5),  pp.937-942. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v4i5.2398 .
[11] Bakry, G.N. and Kusmayadi, I.M., 2021. Peran pers  sebagai  aktor  gerakan  digital  tagar# solidaritasuntukntt  di  Twitter. Jurnal  Kajian Jurnalisme , 5 (1), pp.98-114. DOI:
https://doi.org/10.24198/jkj.v5i1.33458 .
[12] Monaci, S. and Persico, S., 2022. The COVID- 19 Vaccination Campaign and Disinformation on Twitter: The Role of Opinion Leaders and Political Social Media Influencers in the Italian Debate  on  Green  Pass. International  Journal  of Communication , 16 .
[13] Milani, E., Weitkamp, E. and Webb, P., 2020. The visual vaccine debate on Twitter: A social network analysis. Media and Communication , 8 (2), pp.364-375. DOI: https://doi.org/10.17645/mac.v8i2.2847 .
[14] Kartino,  A.  and  Anam,  M.K.,  2021.  Analisis Akun  Twitter  Berpengaruh  terkait  Covid-19 menggunakan  Social  Network  Analysis. Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) , 5 (4), pp.697-704.
DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v5i4.3160 .
[15] Ahmed, W., Vidal-Alaball, J., Downing, J. and Seguí,  F.L.,  2020.  COVID-19  and  the  5G conspiracy  theory:  social  network  analysis  of Twitter  data. Journal  of  medical  internet research , 22 (5), p.e19458. DOI:
https://doi.org/10.2196/19458 .