http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Interaksi Pengguna Twitter pada Strategi Pengadaan Barang Menggunakan Social Network Analysis
Deinard Yordan Sihombing, Yessica Nataliani*
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711,  Indonesia *e-mail: yessica.nataliani@uksw.edu
( received : 15 Februari 2021, revised : 12 April 2021, accepted : 17 April 2021)

## Abstrak
Meningkatnya  interaksi  pengguna  internet  dan  media  sosial  tentu  memiliki  dampak  terhadap peningkatan  jumlah  data  atau  konten  yang  dihasilkan  oleh  pengguna.  Data  atau  konten  yang dihasilkan  sering  disebut  dengan User  Generated  Content (UGC).  Data  UGC  dapat  dimanfaatkan untuk  tujuan  tercapainya  strategi  bisnis  terhadap  produk  yang  disediakan.  Hal  ini  dilakukan  dengan menganalisis  interaksi  yang  terjadi  dengan  sebuah  metode  yaitu Social  Network  Analysis (SNA), dengan  membandingkan  properti  jaringannya.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis  interaksi  di dalam platform jejaring sosial yaitu Twitter pada produk smartphone Xiaomi Redmi 9, Xiaomi Redmi 9A,  Xiaomi  Redmi  9C,  Xiaomi  Redmi  Note  9,  dan  Xiaomi  Redmi  Note  9  Pro.  Dari  perbandingan properti  jaringannya  dihasilkan  bahwa  terdapat  tiga tipe smartphone yang  memiliki  pertimbangan untuk  dilakukan  perencanaan  pengadaan  stok  ke  depannya,  yaitu  Redmi  9A,  Redmi  9C  dan  Redmi Note 9 Pro.
Kata kunci: Smartphone, Social Network Analysis, User Generated Content

## Abstract
The increased interaction between internet and social media users will certainly have an impact on increasing the amount of data or content generated by users. The data or content generated is often referred to as User Generated Content (UGC). UGC data can be used for the purpose of achieving business  strategies  for the products  provided.  This  is done  by  analyzing the  interactions  that  occur, with a method, namely Social Network Analysis (SNA), by comparing the network properties. In this study, an analysis of interactions was carried out on social networking platforms, namely Twitter on the Xiaomi Redmi 9, Xiaomi Redmi 9A, Xiaomi Redmi 9C, Xiaomi Redmi Note 9, and Xiaomi Redmi Note 9 Pro. From the comparison of network properties, it can be concluded that there are three types of  smartphones  that  have  considerations  for  future  stock  procurement  planning,  namely  Redmi  9A, Redmi 9C and Redmi Note 9 Pro.
Keywords: Smartphone, Social Network Analysis, User Generated Content

## 1 Pendahuluan
Persaingan bisnis tidak hanya berdasarkan branding oleh organisasi atau perusahaan itu sendiri, namun  tidak  lepas  dari  strategi  bisnis  dalam  menghadapi  perusahaan  kompetitor  lainnya  agar  dapat bertahan. Salah satunya adalah dengan mengetahui daya beli pelanggan terhadap produk yang dimiliki oleh perusahaan tersebut. Sebaik  apapun  proses  bisnis  yang  dilakukan,  tetap  bergantung  pada  minat beli customer atau  pelanggan  [1],  dimana  produk  masih  atau  akan  terus  diminati  dan  apakah penyediaan produk sudah tepat sesuai dengan permintaan pasar.
Salah  satu tujuan  dari strategi  bisnis  perusahaan  terletak  pada  ketersediaan  produk  untuk  dijual kepada  pelanggan.  Untuk  itu  perlu  adanya  perencanaan  yang  cukup  matang  terhadap  produk  yang akan disediakan. Perencanaan pengadaan produk yang tepat akan membuat strategi bisnis lebih efisien dan  efektif  dalam  bersaing  dengan  perusahaan  lain, dimana  jumlah  permintaan yang  terpenuhi  akan mendorong brand dari  perusahaan  itu  sendiri,  sekaligus  menunjang  perkembangan  bisnis.  Masih banyak  masalah  yang  terjadi  hanya  dikarenakan  hal  kecil  seperti  stok  barang  yang  melebihi permintaan pasar atau stok barang habis ketika masih diminati atau masih memiliki daya jual [2]. Hal
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
ini berdampak pada performa bisnis yang dijalankan oleh perusahaan sehingga dapat mempengaruhi peluang untuk bertahan dan berkembang.
Perkembangan teknologi informasi semakin cepat diterima oleh semua lapisan masyarakat mulai dari  yang  muda  sampai  lanjut  usia,  terutama  media  sosial.  Media  sosial  semakin  menjadi  bagian penting  dari  kehidupan  sehari-hari  masyarakat.  Selain  digunakan  untuk  media  hiburan,  media  sosial juga  digunakan  untuk  saling  berinteraksi,  seperti  komunikasi  antar  individu  maupun  kelompok, berdiskusi mengenai suatu informasi, dan banyak hal lainnya [3]. Dengan banyaknya pilihan platform media sosial untuk berinteraksi dan informasi yang diperoleh secara cepat, membuat kehidupan sosial masyarakat  berpusat  pada  media  sosial.  Interaksi  antara  individu  dalam  media  sosial  selain  terbuka untuk  publik,  juga  menghasilkan  informasi  yang  sangat  berguna,  baik  untuk  bidang  strategi  bisnis, kenegaraaan, pendidikan, kesehatan, dan lainnya.
Salah satu manfaat dari semakin banyaknya pengguna media sosial adalah dapat melihat antusias masyarakat akan sebuah informasi. Hal ini juga berlaku terhadap sebuah produk barang maupun jasa. Sebagai contoh dalam  menilai tren pasar terhadap sebuah produk, yaitu  dengan melihat dan menilai interaksi  pengguna  sosial  media  terhadap  sebuah  produk.  Dikarenakan  jumlah  pengguna  internet, khususnya  pada  pada platform media  sosial  seperti  Twitter semakin  meningkat  [4],  maka  data  yang dihasilkan  dari platform Twitter  sangat  berguna  jika  digunakan  dalam  melakukan  analisis  pasar. Ditinjau dari hasil survei yang dilakukan oleh Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) periode  2019-kuartal  II/2020,  jumlah  pengguna  internet  di  Indonesia  mencapai  196,7  juta  jiwa. Jumlah ini meningkat 23,5 juta atau 8,9% dibandingkan pada tahun 2018 [5]. Data yang tercatat pada laporan  finansial  Twitter  kuartal  ke-3  tahun  2019  menunjukkan  bahwa  pengguna  aktif  harian  di platform Twitter meningkat 17% ke angka 145 juta pengguna [6].
Dengan  memanfaatkan  fenomena  yang  terjadi,  maka  data  dan  informasi  yang  diperoleh  dari interaksi pengguna media sosial akan sangat bermanfaat untuk penilaian tren sebuah produk atau jasa. Selain  itu  juga  dapat  dimanfaatkan  untuk  merencanakan  penggunaan  media  sosial  Twitter  dalam pemilihan produk maupun jasa yang lebih spesifik dan kemudian dipublikasikan dengan menetapkan sasaran  konsumen  [7].  Hal  ini  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  strategi  bisnis perusahaan.  Dengan  pemanfaatan  informasi  ini,  sebuah  perusahaan  dapat  berkembang  dan  bersaing dengan kompetitor lainnya [8].
Dalam penelitian ini digunakan metode Social Network Analysis (SNA) untuk menganalisis daya jual  produk  yang  didapat  melalui  ketertarikan  pengguna  jejaring  sosial  terhadap  sebuah  produk  dan interaksi  yang  dilakukan  antar  sesama  pengguna platform media  sosial.  Interaksi  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah interaksi di antara pengguna layanan sosial media Twitter terhadap sebuah produk.  Hasil  dari  penerapan  metode  ini  dapat  menjadi  pertimbangan  dalam  pengembangan  strategi perusahaan untuk pengadaan produk sehingga dapat lebih efektif dan efisien.

## 2 Tinjauan Literatur
Strategi  pemasaran  adalah  sebuah  cara  yang  dilakukan  untuk  memenangkan  persaingan  yang berkesinambungan  baik  untuk  perusahaan  yang  memproduksi  barang  maupun  jasa  [9].  Berdasarkan dari  banyaknya  permasalahan  yang  terdapat  di  dalam  sebuah  perusahaan,  sangat  diperlukan  adanya perencanaan yang matang untuk dijadikan pedoman dalam proses bisnisnya maupun untuk persaingan bisnis.
Sebagaimana penelitian yang dilakukan oleh V. Aini dan A. Almasyah, penggunaan property of network dilakukan  pada  penentuan  peringkat brand [10].  Penelitian  ini  menggunakan  metode  SNA dengan  membandingkan property  of  network -nya. Network atau  jaringan  memiliki  beberapa  atribut yang  dapat  dihitung  dan  kemudian  dianalisis,  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  nilai  dari sebuah jaringan dalam metode SNA. Atribut tersebut disebut dengan property of network. Mengacu  pada  penelitian  terdahulu  oleh  Olmedilla,  dkk.,  data User  Generated  Content (UGC) memiliki peranan penting sebagai sumber informasi bagi organisasi untuk melakukan penggalian nilai [11]. Pengambilan data UGC dilakukan dengan metode crawling data . Selanjutnya, data yang sudah dilakukan  proses crawling akan  di- preprocessing .  Setelah  normalisasi  data,  dilanjutkan  dengan membagi data menjadi data tabel nodes dan edges.
Data  UGC  adalah  data  atau  informasi  yang  diberikan  oleh  pengguna  atau  pelanggan  terhadap sebuah brand atau  produk,  yang  dapat  berupa  artikel,  testimoni, review, tweets, foto,  maupun  video
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[12]. Data yang terdapat pada platform Twitter disebut dengan UGC , UGC pada dasarnya berasal dari orang yang secara sukarela  menyumbangkan data, informasi, atau media yang  kemudian oleh orang lain  digunakan  menjadi  sesuatu  yang  bermanfaat  atau  menghibur.  Selain  itu  dapat  dikatakan  bahwa UGC  adalah  sebuah  kegiatan  pengumpulan  data  yang  diikuti  dengan  pengeditan,  anotasi,  dan visualisasi atau presentasi [13].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  di  atas,  pada  penelitian  ini  data  UGC  yang  dibutuhkan  untuk dianalisis  menggunakan  SNA  adalah  data  berupa tweets dan retweets dari  pengguna  Twitter  terkait sebuah  produk.  Data  tersebut  nantinya  dilakukan  proses preprocessing data  untuk  menyaring  data yang  dibutuhkan,  dengan  kata  lain  untuk  menyaring nodes dan edges -nya.  Selanjutnya,  hasil preprocessing data digunakan untuk melakukan analisis produk dengan membandingkan property of network- nya.

## 3 Metode Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data yang diperoleh dari postingan user di Twitter, dimana data yang diambil  merupakan  postingan  dan  interaksi user di  Twitter  (seperti tweets , retweets , replies ,  dan sebagainya)  terhadap  jenis smartphone yang  dijadikan  sampel.  Adapun  jenis smartphone yang dijadikan sampel adalah Xiaomi Redmi 9, Xiaomi Redmi 9A, Xiaomi Redmi 9C, Xiaomi Redmi Note 9,  dan Xiaomi  Redmi  Note  9  Pro.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  yang  diambil pada  tanggal 19-27 Januari 2021, dengan jumlah data tweets sebanyak 1913 data untuk Xiaomi Redmi 9, 798 data untuk Xiaomi Redmi 9A, 392 data untuk Xiaomi Redmi 9C, 1954 data untuk Xiaomi Redmi Note 9, dan 1873 data untuk Xiaomi Redmi Note 9 Pro. Tabel 1 menunjukkan beberapa hasil crawling data dengan kata kunci „redmi 9”.
Tabel 1. Hasil Crawling Data Twitter Screen Name Tweet Text App Followers  Follows  Listed User Since @rakachannelbali Tutorial 2 Cara Menampilkan File Berkas Tersembunyi di HP Xiaomi Redmi 9 MIUI 12 #comedylab #XiaomiRedmi9A #XiaomiRedmi9C #XiaomiRedmiNote9 #XiaomiRedmiNote9Pro #XiaomiPocoM2Pro #XiaomiRedmiNote8 #XiaomiRedmiNote8Pro #XiaomiRedmi9Prime #XiaomiRedmi9i #Am… IFTTT 280 872 0 23- 04- 10 @pradnyathamitha ini kenapa ya mau setting gps di redmi 9 malah gak nemu,ngecek di additional setting sesuai kata google malah gak nemu bagian privacy sama locationnya 😂😂 Twitter for iPhone 555 521 8 21- 06- 09 @Fajarnur94_new @syllagin Poco M3, Redmi 9 Twitter for Android 107 2546 0 11- 10- 20
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Screen Name Tweet Text App Followers  Follows  Listed User Since @superluckyboi @syllagin Samsung a02s Redmi 9 Twitter for Android 381 1258 1 22- 12- 20 @ilhmsfr @Sendeva @XiaomiIndonesia Udah dipake 3 bulan redmi 9 yg sejak beli restart2 sendiri dan kadang restart ke recovery mode, katanya bug sw tapi udah update sama aja tetap restart2 sendiri, cari solusi di grup kudu di factory reset tp tetep sama aja,
alhasil dibawa ke sc 😅 . Ada yg bilang ic lemah & gacha si Twitter for Android 384 1501 1 14- 10- 12 @Raditya12464220  @Askrlfess Stay aja sih di redmi 9, satu emang kameranya masih kurang banget dibanding si redmi, kedua performa untuk ngegame juga masih kenceng mediateknya Twitter Web App 3 96 0 11- 11- 19 @Askrlfess [askrl] menurut kalian lebih baik upgrade poco m3 atau tetap stay di redmi 9? Soalnya redmi 9 mediatek tapi poco m3 kameranya rada kurang gitu ga sih?? Makasih sarannya Askrlfess 99514 9219 1427 21- 11- 19 @id_catur disclaimer: itu hape redmi 9, ram 4gb, memory 64gb, latest miui global 12.0.1, chrome ver 88.0.4324.93, minat cek toko sebelah Twitter for Android 141 223 3 24- 08- 11 @RickyTamara6 Sheet1!A899 Mohon di fix miui 12 pada hp xiaomi dong soalnya v12.1 pada redmi 9 banyak bugnya 😁😁😁 Twitter Web App 2 8 0 07- 07- 20 @madamwijaya29 RT @XiaomiIndonesia: Kamera 8MP sudut ultra-lebar dari #Redmi9 bisa diaplikasikan juga untuk mendapatkan lebih banyak detail di Twitter for Android 40 193 1 29- 03- 20
Screen Name Tweet Text App Followers  Follows  Listed User Since tempat yang sempit. Coba bandingkan dengan kamera biasanya. Dihargai
mulai dari Rp. 1.749.000
(3GB+32GB), Redmi 9 bisa dibeli di #GengJawara @RedmiIndonesia Kamera 8MP sudut ultra-lebar dari #Redmi9 bisa diaplikasikan juga untuk mendapatkan lebih banyak detail di tempat yang sempit. Coba bandingkan
dengan kamera biasanya. Dihargai mulai dari Rp. 1.749.000 (3GB+32GB), Redmi 9 bisa dibeli di #GengJawara Twitter Web App 54592 54 38 08- 07- 15
Pengambilan data UGC dilakukan dengan metode crawling data menggunakan R Studio dengan kata kunci “redmi 9”, “redmi 9A”, “redmi 9c”, “redmi note 9”, dan “redmi note 9 pro”. Data yang sudah dilakukan proses crawling selanjutnya di- preprocessing , seperti membersihkan redudansi data dan  mengeliminasi  akun  yang  diduga  palsu  atau  tidak  aktif  dengan  syarat  mempunyai followers di atas  50.  Setelah  normalisasi  data,  dilanjutkan  dengan  membagi  data  menjadi  data  tabel nodes dan edges . Tabel 2 dan Tabel 3 menunjukkan salah satu hasil nodes dan edges dari preprocessing data.
Tabel 2. Data Nodes Label Typingmu_ apondi_KE __Degrata chollos4iu cholloschina cholloschina mrsvaliantkut sos_kibe_ _its_actuallyme Kidolekumi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 3. Data Edges Source Target herrysw NA 91mobiles NA psomnard flrn_rss psomnard XiaomiFrance psomnard SonyFrance roberbad2004  Tsundere_Tikor roberbad2004  Apple gizchinagr NA gizchinagr NA gizchinagr NA

## 3.2 Metode
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah  metode  SNA.  SNA  dapat menggambarkan hubungan  dalam  teori  jaringan  ( network )  yang  terdiri  dari nodes dan edges ,  dimana nodes adalah aktor/individu  dalam  suatu network dan edges adalah  hubungan  antar  aktor.  Menurut  Krebs,  SNA merupakan  proses  pemetaan  dan  pengukuran  relasi  antara  orang  ke  orang,  sedangkan  Freeman berpendapat  bahwa  SNA  sebagai  teknik  yang  fokus  mempelajari  pola  interaksi  pada  manusia  yang tidak terlihat secara eksplisit.  Adapun Scott mendefinisikan  SNA sebagai sekumpulan  metode untuk menginvestigasi aspek relasi pada struktur sosial. Dari ketiganya, secara garis besar dapat dikatakan bahwa  proses  SNA  berkaitan  dengan  bentuk  struktur  dan  pola  interaksi  entitas  di  dalamnya.  SNA dapat  digambarkan  sebagai  sebuah  studi  yang  mempelajari  tentang  hubungan  manusia  dengan memanfaatkan teori graf  [14].
Pada metode SNA, individu sebagai nodes atau titik, sedangkan relasi yang terjadi antar individu disebut dengan edges atau links . Pada dasarnya sebuah jaringan sosial bisa dikatakan sebagai sebuah peta  yang  terdiri  atas  banyak  orang  dimana  di  dalamnya  terdapat  relasi  antar  individunya  [15]. Network atau  jaringan  memiliki  atribut  yang  dapat  dihitung  dan  dianalisis,  yang  dimana  dapat digunakan  untuk  menentukan  nilai  dari  sebuah  jaringan  dalam  menggunakan  metode  SNA.  Atribut tersebut  disebut  dengan  properti  jaringan  ( property  of  network ).  Tabel  4  menunjukkan  properti jaringan yang digunakan.

## Tabel 4. Properti Jaringan
Dalam  memodelkan  data  jaringan  sosial  digunakan  metode  SNA  untuk  menghasilkan  graf  dan properti  jaringan  yang  dibutuhkan  untuk  menganalisis  produk  yang  dijadikan  sampel.  Dari  model jaringan  sosial  yang  telah diperoleh  dapat  dilihat  properti jaringan sosial  untuk kemudian  dianalisis. Hasil dari analisis yang dilakukan dapat dijadikan acuan dalam mengambil keputusan apakah produk yang  diunggulkan  masih  diminati,  sekaligus  mempelajari  pola  interaksi user terhadap  produk smartphone yang dimiliki. Adapun tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Properti Jaringan Fungsi Size Jumlah nodes dan edges dalam sebuah jaringan.
Density Tingkat  hubungan  antar nodes dalam  sebuah  jaringan.  Semakin  tinggi nilai density , maka semakin tinggi hubungan yang dimiliki. Modularity Banyaknya kelompok yang dimiliki oleh jaringan tersebut. Diameter Jarak terjauh antara dua nodes yang berdekatan. Average Degree Rata-rata jumlah edges yang menghubungkan tiap nodes.
Average Path Length
Rata-rata jalur yang dilewati oleh tiap nodes ke nodes yang lain.
Clustering Coefficient Gambaran hubungan suatu nodes dengan nodes di sekitarnya.
Connected Component Banyaknya komponen yang terhubung dalam suatu jaringan.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Hasil
Setelah  melakukan  pemodelan  jaringan  sosial  pada  data  UGC  yang  telah  di- preprocessing menggunakan  metode  SNA  terhadap  kelima smartphone yang  dijadikan  sampel,  didapatkan  hasil visualisasi  dalam  bentuk  graf.  Untuk  pemodelan  graf  jaringan  sosial  digunakan software Gephi dengan  layout  ForceAtlas2.  Hasil  visualisasi  ini  merupakan  pemodelan  jaringan  sosial  pengguna Twitter  ( nodes )  terhadap  produk smartphone yang  dijadikan  sampel  dengan  kata  kunci    “redmi  9”, “redmi  9A”,  “redmi  9c”,  “redmi  note  9”,  dan  “redmi  note  9  pro”.  Bentuk  graf  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Visualisasi Jaringan: (a) Xiaomi Redmi 9, (b) Xiaomi Redmi 9A, (c) Xiaomi Redmi 9C, (d) Xiaomi Redmi Note 9 Pro, (e) Xiaomi Redmi Note 9
(a) Xiaomi Redmi 9
(b) Xiaomi Redmi 9A
(c) Xiaomi Redmi 9C (d) Xiaomi Redmi Note 9 Pro (e) Xiaomi Redmi Note 9
Dari  hasil  visualisasi  jaringan,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  metrik  pada  properti jaringan  menggunakan software Gephi.  Dari  perhitungan  tersebut  didapatkan  hasil  properti  jaringan dari kelima produk smartphone yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan dan Perbandingan Properti Jaringan
No Properti Jaringan Redmi 9 Redmi 9A Redmi 9C Redmi Note 9 Redmi Note 9 Pro Peringkat 1 Size Nodes: 1913 Edges: 822 Nodes: 798 Edges: 304 Nodes: 392 Edges: 157 Nodes: 1954 Edges: 863 Nodes: 1873 Edges: 859 1. Redmi Note 9 2. Redmi 9 3. Redmi Note 9 Pro 4. Redmi 9A 5. Redmi 9C 2 Density 0.000 0.001 0.002 0.000 0.000 1. Redmi 9C 2. Redmi 9A 3. Redmi 9 4. Redmi Note 9 5. Redmi Note 9 Pro 3 Modularity 0.836 0.709 0.732 0.830 0.797 1. Redmi 9A 2. Redmi 9C 3. Redmi Note 9 Pro 4. Redmi Note 9 5. Redmi 9 4 Diameter 8 4 4 7 11 1. Redmi 9A 2. Redmi 9C 3. Redmi Note 9 4. Redmi 9 5. Redmi Note 9 Pro 5 Average Degree 0.859 0.762 0.801 0.883 0.917 1. Redmi Note 9 Pro 2. Redmi Note 9 3. Redmi 9 4. Redmi 9C 5. Redmi 9A 6 Average Path Length 2.964 2.273 2.45 2.572 2.978 1. Redmi 9A 2. Redmi 9C 3. Redmi Note 9 4. Redmi 9 5. Redmi Note 9 Pro 7 Clustering Coefficient 0.00142 0.00212 0.00001 0.00172 0.00327 1. Redmi Note 9 Pro 2. Redmi 9A 3. Redmi Note 9 4. Redmi 9 5. Redmi 9C 8 Connected Component 1114 529 235 1117 1071 1. Redmi 9C 2. Redmi 9A 3. Redmi Note 9 Pro
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
No Properti Jaringan Redmi 9 Redmi 9A Redmi 9C Redmi Note 9 Redmi Note 9 Pro Peringkat 4. Redmi 9 5. Redmi Note 9
Tabel  2  menjelaskan  hasil  perhitungan  dan  perbandingan  peringkat  pada  properti  jaringan smartphone . Untuk properti pertama yaitu size , dimana size terbesar adalah smartphone dengan tipe Redmi Note 9 dengan jumlah 1954 nodes dan 863 edges , kemudian diikuti Redmi 9 dengan jumlah 1913 nodes dan 822 edges , Redmi Note 9 Pro dengan jumlah 1873 nodes dan 859 edges , Redmi 9A dengan jumlah 798 nodes dan 304 edges , serta terakhir Redmi 9C dengan jumlah 392 nodes dan 157 edges . Properti  kedua  adalah density .  Semakin  besar  nilai density yang  didapat  maka  semakin  padat jaringan  yang  dimiliki.  Berdasarkan density ,  maka  peringkat  pertama  diduduki  oleh  Redmi  9C, kemudian Redmi 9A di peringkat kedua, diikuti Redmi  9, Redmi Note 9, Redmi 9 dengan perolehan density yang sama.
Properti  selanjutnya  adalah modularity yang  mengukur  kelompok-kelompok  pada  jaringan. Setiap kelompok yang terbentuk diasumsikan sebagai komunitas yang berbeda. Dengan meningkatnya komunitas dalam sebuah jaringan, penyebaran informasi mengenai produk semakin spesifik dan luas. Jaringan yang memiliki nilai modularity diurutkan dari yang paling baik adalah Redmi 9A, Redmi 9C, Redmi Note 9 Pro, Redmi Note 9, dan terakhir Redmi 9.
Properti  jaringan  selanjutnya  adalah diameter .  Semakin  kecil diameter yang  dimiliki  sebuah jaringan, berarti semakin pendek jarak antara dua nodes yang saling berjauhan. Peringkat smartphone berdasarkan diameter -nya adalah Redmi 9A pada posisi pertama dengan nilai 4, kemudian Redmi 9C pada  posisi  kedua  dengan  nilai  4,  Redmi  Note  9  pada  posisi  ketiga  dengan  nilai  7,  Redmi    9  pada posisi keempat dengan nilai 8, dan pada posisi kelima adalah Redmi Note 9 Pro dengan nilai 11.
Properti  selanjutnya  adalah Average Degree ,  dimana  ini  merupakan  jumlah link yang menghubungkan  tiap node .  Semakin  banyak  jumlah link yang  dimiliki  maka  penyebaran  informasi terkait  produk  semakin  cepat.  Peringkat smartphone berdasarkan Average  Degree ,  pertama  adalah Redmi Note 9 Pro, kemudian Redmi Note 9 pada posisi kedua, di posisi ketiga ada Redmi 9, Redmi 9C pada posisi keempat, dan terakhir Redmi 9A pada posisi kelima.
Average Path Length , yang menunjukkan jarak rata-rata tiap nodes . Semakin kecil nilai average path  length ,  maka  penyebaran  informasi  mengenai  produk  juga  semakin  cepat.  Urutan smartphone berdasarkan average  path  length -nya  adalah  Redmi  9A,  Redmi  9C,  Redmi  Note  9,  Redmi  9,  dan terakhir Redmi Note 9 Pro.
Clustering Coefficient menunjukkan hubungan antar nodes . Posisi pertama adalah Redmi Note 9 Pro,  kemudian  di  posisi  kedua  adalah  Redmi  9A,  di  posisi  ketiga  adalah  Redmi  Note  9,  kemudian Redmi 9 pada posisi keempat, dan di posisi kelima adalah Redmi 9C.
Properti terakhir adalah Connected Component , yang merupakan kumpulan yang saling terpisah dari  kelompok nodes yang  berhubungan  dalam  suatu  graf.  Semakin  besar  nilainya,  maka  jaringan tersebut  dapat  membentuk  banyak  kelompok  yang  saling  terhubung.  Peringkat  jaringan smartphone berdasarkan properti ini adalah Redmi 9C, Redmi 9A, Redmi Note 9 Pro, Redmi 9, dan Redmi Note 9.

## 4.2 Pembahasan
Dari  hasil  perhitungan  dan  analisis  perbandingan  berdasarkan  properti  jaringan Size,  Density, Modularity, Diameter, Average Degree, Average Path Length, Clustering Coefficient, dan Connected Component dihasilkan nilai untuk masing-masing jaringan. Setelah dilakukan perbandingan terhadap nilai  properti  jaringan  tiap  sampel smartphone ,  didapatkan  hasil  berupa  peringkat  berdasarkan metriknya. Redmi 9A unggul pada tiga properti yaitu modularity , yang menunjukkan kelompok yang terbentuk dalam jaringan sangat banyak, properti diameter , yang menunjukkan bahwa dalam jaringan ini  memiliki  jalur  terpendek  untuk  tiap nodes -nya,  dan  properti average  path  length ,  yang menunjukkan penyebaran informasi yang cepat.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Redmi  9C  unggul  pada  dua  properti  yaitu density ,  yang  menunjukkan  bahwa  jaringan  ini memiliki  interaksi  yang  lebih  padat  dan connected  component ,  yang  menunjukkan  bahwa  jaringan tersebut dapat membentuk banyak kelompok yang saling berhubungan.
Redmi Note 9 unggul pada  properti size , yang  menunjukkan bahwa aktor yang  berperan dalam jaringannya  memiliki  jumlah  yang  banyak.  Sementara  itu,  Redmi  Note  9  Pro  unggul  pada  dua properti,  yaitu average  degree ,  dimana  jaringan  ini  memiliki  banyak  jumlah edges yang menghubungkan  tiap nodes ,  yang  menunjukkan  penyebaran  informasi  produk  dengan  cepat  dan properti clustering  coefficient ,  yang  menunjukkan  bahwa  hubungan node yang  ada  pada  jaringan tersebut lebih kuat.
Hasil analisis menggunakan bahwa metode SNA dapat menganalisis dengan mengukur dinamika sosial pasar, penyebaran informasi, penularan informasi, dan sebagainya. Di samping itu, metode ini juga melihat penularan informasi melalui media sosial, yang sangat relevan dengan era dimana setiap orang selalu berinteraksi di berbagai platform sosial media, salah satunya adalah Twitter.

## 5 Kesimpulan
Dari hasil analisis yang didapat, terdapat tiga tipe smartphone yang memiliki pertimbangan untuk dilakukan  perencanaan  pengadaan  stok  ke  depannya,  yaitu  Redmi  9A berada  pada  posisi  pertama untuk menjadi rekomendasi dan kemudian Redmi 9C dan Redmi Note 9 Pro untuk menjadi alternatif. Hal  yang  menjadi  pertimbangan  perlunya  ketersediaan  Redmi  9A  adalah  karena  dari  hasil  analisis peringkat  properti  jaringan  yang  diperoleh,  interaksi  pengguna  terkait  produk  ini  dilakukan  oleh banyak kelompok dengan jalur berbagi informasi yang pendek dan respon yang cepat menyebar. Hal ini  menandakan  bahwa  produk  Redmi  9A  sedang  diminati.  Begitu  juga  dengan  Redmi  9C  yang memiliki kepadatan interaksi pengguna yang tinggi dan memiliki potensi  untuk dibahas oleh banyak kelompok di media sosial, sehingga produk ini dikatakan lumayan diminati. Selanjutnya, Redmi Note 9  Pro  memiliki  banyak  interaksi  individu  ke  individu  berbeda  dan  penyebaran  informasi  mengenai produk  cepat  menyebar.  Jadi  dikatakan  bahwa  produk  ini  juga  lumayan  diminati  dan  sangat  sering dibahas di media sosial.

## Referensi
[1] H.  Jati,  W.,  &  Yuliansyah,  “Pengaruh  Strategi  Pemasaran  Online  (Onlinearketing  Strategy) Terhadap Minat Beli Konsumen,” J. Pemasar. Kompetitif , vol. 125, 2017.
[2] W.  M.  Baihaqi,  K.  Indartono,  and  S.  Banat,  “Penerapan  Teknik  Clustering  Sebagai  Strategi Pemasaran  pada  Penjualan  Buku  Di  Tokopedia  dan  Shopee,” Paradig.  -  J.  Komput.  dan Inform. , vol. 21, no. 2, pp. 243–248, 2019, doi: 10.31294/p.v21i2.6149.
[3] A. E. P. Harrera, “Pemanfaatan Media Sosial Twitter oleh Ridwan Kamil dan Ganjar Pranowo Telah Sesuai dengan Fungsi Utama Media Massa,” J.  Messenger ,  vol.  8,  no.  2,  p.  52,  2016, doi: 10.26623/themessenger.v8i2.335.
[4] M. K. B. Wildan Ignatio, Muhammad Rizqy Dwi Putra, “Penentuan Top Brand Menggunakan Social  Network  Analysis  pada  E-Commerce  Bukalapak  dan  Tokopedia,” J.  Inf.  Eng.  Educ. Technol. , vol. 02, p. 5, 2018.
[5] “Jumlah  Pengguna Internet  di  Indonesia  Capai  196,7  Juta  |  Databoks.” https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/11/11/jumlah-pengguna-internet-di-indonesia- capai-1967-juta (accessed Feb. 06, 2021).
[6] “Pengguna
Aktif Harian Twitter Indonesia Diklaim Terbanyak.”
https://tekno.kompas.com/read/2019/10/30/16062477/pengguna-aktif-harian-twitter-indonesia- diklaim-terbanyak (accessed Feb. 06, 2021).
[7] L. Maryati, “Strategi Komunikasi Penggunaan Twitter Dalam Kegiatan Promosi Kuliner,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[8] J. Bollen, H. Mao, and X. Zeng, “Twitter mood predicts  the stock market,” J.  Comput.  Sci. , 2011, doi: 10.1016/j.jocs.2010.12.007.
[9] D.  H.  Wibowo,  Z.  Arifin,  and  .  Sunarti,  “Analisis  Strategi  Pemasaran  Untuk  Meningkatkan Daya Saing UMKM (Studi pada Batik Diajeng Solo),” J. Adm. Bisnis , vol. 29, no. 1, pp. 59– 66,
2015, [Online]. Available:
http://administrasibisnis.studentjournal.ub.ac.id/index.php/jab/article/view/1172.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[10] V. N. Aini and A. Alamsyah, “Analisis pada peringkat top brand menggunakan jejaring sosial percakapan  dengan  social  network  analysis  (Studi  kasus  pada  smartphone  Samsung, Blackberry,  Nokia,  Iphone  di  Indonesia  ),” e-Proceeding  Manag. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  77–85, 2016.
[11] M. Olmedilla, M. R. Martínez-Torres, and S. L. Toral, “Harvesting Big Data in social science: A  methodological  approach  for  collecting  online  user-generated  content,” Comput.  Stand. Interfaces , vol. 46, pp. 79–87, May 2016, doi: 10.1016/j.csi.2016.02.003.
[12] “Mengapa  User-Generated  Content  menjadi  Strategi  Marketing  yang  Efektif?  -  SIRCLO.” https://www.sirclo.com/mengapa-user-generated-content-menjadi-strategi-marketing-yang- efektif/ (accessed Apr. 13, 2021).
[13] J.  Krumm,  N.  Davies,  and  C.  Narayanaswami,  “User-generated  content,” Environ.  Sci. Technol. , vol. 41, no. 13, p. 4487, 2007, doi: 10.1021/es0725605.
[14] M. Tsvetovat and A. Kouznetsov, Social Network Analysis for Startups . 2011.
[15] B.  Susanto,  H.  Lina,  and  A.  R.  Chrismanto,  “Penerapan  Social  Network  Analysis  dalam Penentuan Centrality Studi Kasus Social Network Twitter,” J. Inform. , vol. 8, no. 1, 2012, doi: 10.21460/inf.2012.81.111.