## ANALISIS PEMANFAATAN  JEJARING  SOSIAL UNTUK PENENTUAN KONSENTRASI MAHASISWA DENGAN METODE
SOCIAL NETWORK ANALYSIS
(Studi Kasus: Universitas Nusantara PGRI Kediri)
Oleh : Risky Aswi R 1 , Wing Wahyu Winarno 2 , M. Rudianto Arief 3
2,3 Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta 1 RA.Komo999@gmail.com 2 maswing@gmail.com , 3 rudi @amikom.ac.id

## Abstrak
Analisis  pemanfaatan    jejaring    sosial  untuk  penentuan  konsentrasi mahasiswa  dengan  metode  sosial  network  analysis.  Tujuan  dibangun  sistem  ini untuk  menentukan  konsentrasi  mahasiswa  dengan  pendekatan  Sosial  Network Analisis  Studi  Kasus  Jejaring  Sosial  Facebook  dan  mampu  memanfaatkan facebook  sebagai  alat  untuk  menentukan  konsentrasi  mahasiswa  jurusan  teknik informatika  menjadi  tiga  bagian  yaitu  pemrograman,  jaringan,  dan  multimedia. Batasan yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian ini hanya berlaku pada  mahasiswa  yang  memiliki  akun  facebook.  Penelitian  ini  menggunakan Social Network Analysis untuk mencari between centrality.
Pada  tahap  pertama  setiap  akun  akan  dilihat  relasinya  setelah  itu hubungan  antar  akun  akan  dimasukan  ke  node  XL  dan  akan  menghasilkan between  centrality.  Mahasiswa  yang  melanjutkan  proses  selanjutnya  adalah mahasiswa  yang  nilai  betweent  centralitynya  85%  teratas.  Setelah  itu  akan ditambahkan variabel group yang digunakan untuk mengkelompokan peminatan, dan  ditambahkan  variabel  nilai  akademis  untuk  menguatkan  pendapat  yang diperoleh sebelumnya.
Dengan  cara  melihat  between  centrality  dan  menambahkan  variabel group  untuk  membagi  siswa  sesuai  konsentrasi,  dan  memabahkan  variabel  nilai akademik  untuk  memperkuat  pendapat.  Sosial  network  analysis  terbukti  dapat menentukan  konsentrasi  mahaiswa.  Facebook  dapat  digunakan  sebagai  alat untuk menentukan konsentrasi mahasiswa, konsentrasi mahasiswa dibagi menjadi pemrograman, jaringan, dan multimedia.

## Kata Kunci : Jejaring Sosial, Social Network Analysis, between centrality

## A. PENDAHULUAN
Perkembangan  Internet  di  Indonesia  pada  saat  ini  mengalami  peningkatan yang  sangat  signifikan,  yakni  82  juta  orang  di  triwulan  pertama  tahun  2014 (Okezone dikutip dari Kominfo), Sedangkan untuk pengguna Facebook Indonesia di  peringkat  ke-4  besar  dunia,  rata-rata  pengguna  Facebook  adalah  remaja  yang
berusia  antara  15-19  tahun  (Septriana,  2014).  Data  pengguna  jejaring  sosial  di Indonesia dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Data Pengguna Jejaring Sosial di Indonesia (Millward, 2014)
Gambar  1  menyatakan  bahwa  pengguna  facebook  92%,  pengguna  Twiter 80%,  dan  pengguna  Google+  74%,  Linkend  39%,  Instagram  32%.  Data  tersebut menyatakan  bahwa  pengguna  jejaring  sosial  kususnya  Facebook  di  Indonesia cukup tinggi.
Jejaring  sosial  merupakan  hal  yang  diminati  oleh  masyarakat  khususnya kalangan  pelajar.  Pada  jejaring  sosial  terdapat  fasilitas  yang  digunakan  untuk menjalin pertemanan dan berkumpul pada satu komunitas yaitu group .
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan Sosial  Network  Analisis untuk menentukan  konsentrasi  mahasiswa.  Yang  dilakukan  pertama  kali  adalah menentukan between  centrality ,  lalu  menambahkan variabel  group ,  dan  yang terahir adalah menambahkan variabel nilai. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah mentukan konsentrasi mahasiswa pada prodi teknik informatika.
Betweenness  centrality adalah  salah  satu  cara  untuk  mengukur centrality dalam  suatu  jaringan  sosial.  Berikut  adalah  rumus  untuk  menghitung  nilai betweenness centrality setiap node dalam jaringan. (Susanto, 2012).
………………………………(1)
Sumber: (Susanto,2013)
Keterangan:
= Betweenness centrality
= Node i = Node j n = jumlah node yang terdapat di dalam jaringan
Mahasiswa yang dapat diproses ke tahap berikutnya adalah mahasiswa yang beetwen centrality -nya 85% teratas, setelah beetwen centrality sudah diolah maka akan ditambahkan variabel group .
Variabel  group digunakan  untuk  melihat  pemintan  siswa.  Pada  bagian  ini dilakukan  observasi  terhadap  akun  facebook  mahasiswa  dengan  menggunakan netytic .  Pada  tahap  ini  dilakukan  pencatatan group apa  saja  yang  diikuti mahasiswa.
Variabel nilai diinputkan setelah nilai mahasiswa sudah lebih memilih group tentang pemrograman, jaringan, atau multimedia. Setelah itu akan diinpukan nilai mahasiswa dari kuliah semester 1, 2, dan 3 nilai  yang diiputkan  antara lain  nilai rata-rata  pemrograman  bisa  diambil  dari  matakuliah  Alpro  1,  Alpro2,  PBO,  dan Database ,    untuk  konsentrasi  jaringan  matakuliah  yang  digunakan  adalah  Alpro, Arsikom,  Jarkom,  dan  SO,  sedangkan  Konsentrasi  Multimedia  matakuliah  yang diambil adalah  Alpro1, Alpro2, Aljabar, dan Dasar Multimedia. Semua nilai dari mata kuliah tersebut akan diambil rata-ratanya sehingga dapat diolah.
Sosial Network Analisis diakatakan berhasil apabila mahasiswa mengikuti group dan  IPK  yang  didapatkan  mahasiswa  diatas  3  (Rahmawati,  2013). Mahasiswa  yang  tidak  bisa  diolah  oleh  Analisis  ini  baik  itu  karena  mahasiswa tidak  mencapai between  centrality ,  tidak  mengikuti group atau  nilai  yang didapatkan kurang mahasiswa tersebut bisa memilih konsentrasi yang diinginkan secara manual.

## B. METODE PENELITIAN
1. Action research
Action  research merupakan  penelitian  yang  berfokus  langsung  pada tindakan  sosial. Empowering ada  peneliti  yang  terjun  langsung  ke  daerah penelitian karena tidak bisa disurvei. Dengan memahami dan mencatat  pola-pola yang  ada.  Secara  metodologis  tidak  kuat.  Ada  bentuk  riset  lain  mungkin  secara metodologi  tidak  kuat  tapi  ada knowladge yang  bisa  digali  dari  situ  (Hasibuan, 2007).
Gambar 2. Proses Action Research

## 2. SNA ( SOSIAL NETWORK ANALISYS )
SNA  pertama  kali  dikenalkan  oleh  Joseph  Moreno  pada  tahun  1934.  Pada saat  itu  Joseph  Moreno  mengenalkan Sosio  Metri . Sosio  Metri adalah  suatu metode  untuk  mengumpulkan  data  tentang  pola  dan  struktur  hubungan  antara individu-individu  dalam  kelompok.  Pada  buku  ini  juga  dibahas  bagaimana seorang akan bertemu didalam facebook apabila orang tersebut berada dalam satu jaringan.  SNA  sebagai  sebuah  pendekatan  berfungsi  untuk  menilai  struktur jaringan  sosial  dalam  suatu  kelompok  dalam  mengungkap  hubungan  informal antara orang (Desy, 2011).
Pengamatan  terhadap  relasi  khususnya  multi  relasional  data mining merupakan  topik yang sangat menarik dan menantang pada tahun-tahun belakang
ini.  Data mining multi-relational ditunjukkan  untuk  berhubungan  dengan pencarian pengetahuan dari database multi relasional secara langsung, tanpa harus mentransfer data dalam tabel tunggal pertama kali (Wijaya, 2007).

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Alur Penelitian
Gambar 3.  Alur Penelitian
Gambar  3  menjelaskan  bagaimana  alur  penelitian  untuk  penentuan  konsentrasi mahasiswa  dilakukan  dengan  4  tahap  yaitu  Diagnosa,  Perencanaan,  Mengambil Tidakan, dan Evaluasi Tindakan.

## 2. Between Centrality
Untuk  menentukan between  centrality digunakan  NodeXL,  NodeXL merupakan plugin yang  ada  pada  Ms.  Excel.  NodeXL  digunakan  untuk menganalisa  jejaring  sosial.  Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan between centrality yang didapatkan dari perhitungan nodeXL.
Gambar 4.  Relasi Antar Akun
Pada  gambar  4  dijelaskan  bagaimana  akun  saling  berhubungan sehingga  membentuk  jaring-jaring  relasi.  Dari  relasi  antar  akun  tersebut didapatkan between  centrality ,  pada  penelitian  ini  hanya  85%  mahasiswa yang diambil untuk melakukan proses selanjutnya. Berikut ini adalah tabel perhitungan between centrality .
Tabel 1. Between Centrality No Nama Mahasiswa Between Centrality 1 Heru 1412,902 2 Bara Kurniawan 1379,354 3 Syahrizal 1094,369 4 Yusak wasis 925,458 5 Hengki Setiawan 916,912 6 Bayu Wardani 907,843 7 Dinar Sekar 856,083 8 Basuki Rahmad 814,024 9 Angga Adi 812,995 10 Galang Prokoso 770,080
Pada  tabel  1  menjelaskan  akun  Heru  memilik between  centrality sebanyak 1412,902. Bara Kurniawan memiliki between centrality sebanyak 13279,354 dari
akun  yang  berada  di  tabel  1  hanya  138  teratas  yang  akan  diinputkan variabel group .

## 3. Variabel Group
Variabel Group digunakan untuk melihat peminatan mahasiswa dari group yang  diikuti.  Mahasiswa  dikatakan  berminat  apabila  mahasiswa  tersebut mengikuti group konsentrasi terbanyak. Berikut ini adalah tabel variabel group :

## 4. Variabel Nilai
Variabel nilai digunakan untuk Pemrogaman ………………………(2) Jaringan ………………,,…….....(3) Multimedia ...………....(4)
Berikut ini adalah nilai yang didapatkan mahasiswa selama semester 1,2, dan 3
Tabel 2. Nilai Heru Mata Kuliah Konsentrasi N1  N2 N3 N4 Rata-rata Konsentrasi Pemrograman 4 4 4 3,5 3,875 Pemrograman Jaringan 4 4 3,5 4 3,875 Multimedia 4 4 3 3 3,5
Pada  tabel  2  nilai  Heru  disebutkan  bahwa  nilai  rata-rata  untuk  konsentrasi pemrograman  3,875,  jaringan  3,875  dan  multimedia  3,5.  Berdasarkan  peminatan dari group Heru  memilih  pemrograman  dan  nilai  konsentrasi  pemrogaman memenuhi prasyarat, maka jadi Heru masuk kedalam konsentrasi pemrograman.
No : 2 Nama : Bara Kurniawan Konsentrasi Berdasarkan Minat: Pemrograman
Tabel 3. Nilai Bara Kurniawan Mata Kuliah Konsentrasi N1  N2 N3 N4 Rata-rata Konsentrasi Pemrograman 3,5  4 4 3,5  3,875 Pemrograman Jaringan 3,5  4 3 3 3,625 Multimedia 3,5  4 2 3 3,25
Pada  Tabel  3  nilai  Bara  Kurniawan  disebutkan  bahwa  nilai  rata-rata  untuk konsentrasi  pemrograman  3,875,  jaringan  3,625  dan  multimedia  3,25. Berdasarkan  peminatan  dari group Bara  Kurniawan  memilih  pemrograman  dan nilai  konsentrasi  pemrogaman  memenuhi  prasyarat,  maka  pemrograman  masuk kedalam konsentrasi pemrograman

## 5. Hasil Perhitungan
Pada  perhitungan  dengan  nodeXL  ditemukan  138  node  yang  teratas  dan konsentrasi  dengan group .  Setelah  kedua  tahap  tersebut  selesai  maka  akan ditambahkan variable yang  digunakan  untuk  memperkuat  keputusan,  variabel yang  yang ditambahkan adalah nilai. Hasil yang didapat sebagai berikut
Tabel 4.  Peminatan Mahasiswa No Nama Konsentrasi 1 Heru pemrograman 2 Bara Kurniawan pemrogrman 3 Syahrizal pemrograman 4 Yusak Wasis pemrograman 5 Hengki Setiawan jaringan 6 Bayu Wardani pemrograman 7 Dinar sekar 8 Basuki Rahmad pemrograman 9 Angga Adi pemrograman 10 Galang Prokoso pemrograman

## D. KESIMPULAN DAN SARAN

## 1. Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  penggunaan  facebook  sebagai  penentu  konsentrasi mahasiswa,  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai  berikut  penentuan  konsentrasi mahasiswa dapat dilakukan dengan menggunakan metode sosial network analisis .

## 2. Saran
Yang menjadi permasalahan untuk penelitian ini adalah banyaknya jejaring sosial, selain facebook. Jejaring sosial tersebut adalah Twitter dan Instagram. Hal ini akan mengakibatkan tidak semua mahasiswa menggunakan Facebook sebagai media  komunikasi  tunggal.  Selain  itu  ada  mahasiswa  yang  sama  sekali  tidak menggunakan jejaring sosial.

## DAFTAR PUSTAKA
Carboni, Inga, 2010, Inside Social Network Analysis, Boston
Desy, Pungky, 2013, Memahami Metode Social Network Analysis. Hasibuan, Rahmawati,  Lisa,  2013. Hubungan  Minat  Peserta  Didik  Pada  Mata  Kuliah Asuhan  Kebidanan  I  Dengan  Hasil  Belajar  Peserta  Didik  di  STIKES Mercubaktijaya Padang , Padang
Susanto,  Budi.,  2013, Penerapan  Sosial  Network  dalam  Centrality  Studi  Kasus Sosial Network Twiter, Yogyakarta.
Widjaja,  Belawati,  2007, Knowledge  Discover  In  Multi-Relational  Sosial Network, Fakultas Ilmu Komputer, Depok.
Zaenal.,2007, Metodologi Penelitian Pada Bidang Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Jakarta.