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

## Urgensi Implementasi Konsep Ekonomi Biru dalam Tata Kelola Sektor Kelautan Indonesia

## The Urgency of Implementing the Blue Economy Concept in Indonesian Marine Governance

## Muhammad Rafi Darajati
Fakultas Hukum Universitas Tanjungpura Jl. Profesor Dokter H. Hadari Nawawi, Pontianak Tenggara, Kalimantan Barat 78115, Indonesia
International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1
ijain@uad.ac.id

## 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 Sebagai  sebuah  negara  kepulauan,  maka  pembangunan  bidang  kelautan  harus  dijadikan  arus utama dalam kebijakan pembangunan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menguraikan alasan urgensi penerapan prinsip ekonomi biru dalam pengaturan tata kelola kelautan Indonesia. Hal ini menjadi penting dikarenakan kebijakan Pemerintah hendaknya selalu berorientasi kepada pembangunan kelautan yang berkelanjutan. Penulisan artikel ini menggunakan metode penelitian kualitatif untuk mengukur seberapa besar upaya yang telah dilakukan para pemangku kepentingan sehubungan dengan pengelolaan kelautan yang berbasis ekonomi biru. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ekonomi kelautan yang berbasis ekonomi biru dapat menjadi andalan dalam peningkatan pendapatan  Indonesia  di  masa  yang  akan  depan  sehingga  dapat  mewujudkan  diri  sebagai  Poros Maritim Dunia. Oleh karena itu, Pemerintah Indonesia memiliki kesempatan dan kewajiban untuk menata ulang tata kelola kelautan nasional yang selaras dengan alam. Temuan dari hasil penelitian ini berupa strategi langkah kebijakan yang dapat dijalankan, yaitu dengan cara menselaraskan dan mengutuhkan tatanan hukum laut; menguatkan dan mensinergikan kelembagaan dan kerjasama kelautan; mengutuhkan dan mengintegrasikan data dan informasi laut; dan menumbuh kembangkan riset dan teknologi kelautan . Kata Kunci: ekonomi biru; hukum laut; pembangunan berkelanjutan; Poros Maritim Dunia; negara kepulauan ABSTRACT
As an archipelagic state, the development of the marine sector must be prioritized in its development policies in Indonesia. This study aims to elucidate the reasons for the urgency of implementing blue economy principles in the governance of Indonesia’s marine sector. This reason is crucial as government policies should always be oriented towards sustainable marine development. A This article employs qualitative research methods to assess the extent of stakeholders’ efforts in marine management based on the blue economy. The study findings demonstrate that a blue economy-based marine economy can serve as a cornerstone for increasing Indonesia’s future income, thus realizing its vision as the Global Maritime  Fulcrum.  Therefore,  the  Indonesian  government  has  the  opportunity  and  responsibility  to  restructure national marine governance in harmony with nature. The research findings present a strategy of policy steps that can be implemented, including harmonizing and strengthening the legal framework for the seas, strengthening and synergizing marine  institutions  and  cooperation,  strengthening  and  integrating  marine  data  and  information,  and  promoting marine research and technology.
Keywords: blue economy; the law of the sea; sustainable development; Global Maritime Fulcrum; archipelagic state
Diterima tanggal : 5 Juli 2023 Perbaikan naskah: 15 Januari 2024 Disetujui terbit   : 6 Maret 2024
*Korespodensi penulis:
Email: rafidarajati@untan.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v14i1.12972 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

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

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

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

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

## PENDAHULUAN
Laut merupakan tempat tinggal bagi beragam ekosistem yang kompleks, namun saat ini dihadapkan pada ancaman serius. Tindakan yang mengutamakan lingkungan  dapat  melindungi  kemampuan  laut untuk  pulih  dan  memberikan  manfaat  ekonomi, lingkungan,  dan  sosial  yang  signifikan,  serta menawarkan solusi yang tangguh untuk menghadapi tantangan global. Langkah-langkah yang mendesak untuk  mengatasi  perubahan  iklim,  pemanasan laut,  polusi  laut,  penangkapan  ikan  berlebihan, serta  kehilangan  habitat  dan  keanekaragaman
hayati sangat penting. Jika tidak ada tindakan yang diambil, hal tersebut dapat mengancam kesehatan, kesejahteraan,  dan  keberlanjutan  ekonomi,  serta memperburuk  ketidakseimbangan  global.  Pandemi Covid-19  telah  memberikan  pelajaran  tentang keterkaitan yang kuat antara kesehatan manusia dan lingkungan, serta perlunya kerjasama negara-negara dalam  menghadapi  ancaman  global.  Pandemi  ini telah mengganggu ekonomi global secara signifikan, memberikan  dampak  besar  pada  masyarakat,  dan menimbulkan  kerugian  yang  cukup  buruk  bagi
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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
Urgensi Implementasi Konsep Ekonomi Biru dalam Tata Kelola Sektor Kelautan Indonesia | Darajati, M. R Vol. 14, No. 1, Juni 2024, pp. 15-22
masyarakat.  Hal  ini  telah  meningkatkan  tekanan keuangan pada negara-negara berkembang.
Dalam rangka menuju Indonesia Emas 2045, dengan target menjadi salah satu dari lima negara terbesar secara ekonomi pada tahun 2045, dibutuhkan restorasi  ekonomi  yang  mampu  menggerakkan transformasi  Indonesia  menjadi  negara  dengan pendapatan tinggi. Ekonomi kelautan menjadi salah satu sumber ekonomi yang dapat mewujudkan visi tersebut.  Banyak  penelitian  telah  mengungkapkan bahwa Indonesia memiliki potensi ekonomi kelautan yang besar sebagai negara kepulauan. Secara global, Indonesia  menduduki  peringkat  kedua  setelah Tiongkok  sebagai  produsen  produk  perikanan terbesar.  Keuntungan  ini  terutama  karena  lokasi Indonesia yang berada di wilayah Segitiga Terumbu Karang (FAO, 2022).
Namun,  di  sisi  lain,  kondisi  terumbu karang saat ini di Indonesia mengalami penurunan kualitas dibandingkan beberapa waktu sebelumnya. Meskipun terumbu karang memiliki peran sebagai pemecah arus gelombang laut, ekosistemnya ternyata sangat  rentan  terhadap  perubahan  iklim.  Baru- baru  ini,  keberadaan  terumbu  karang  menghadapi ancaman  yang  berpotensi  menyebabkan  degradasi. Ancaman  ini  telah  menyebabkan  kerusakan  pada terumbu  karang  di  beberapa  daerah  di  Indonesia. Salah  satu  ancaman  terhadap  kelestarian  terumbu karang adalah aktivitas degradasi habitat, perubahan lingkungan  laut  yang  disebabkan  oleh  praktik penangkapan ikan dan pariwisata yang merusak di perairan (Bellwood et al ., 2019).
Beberapa  negara  telah  mengembangkan program kebijakan kelautan yang secara komprehensif menggambarkan potensi dan tantangan dalam sektor kelautan,  didukung  oleh  kerangka  hukum  yang terintegrasi  di  seluruh  sektor  kegiatan  kelautan. Dalam  perancangan  kebijakan  ini,  penting  untuk mengidentifikasi  hubungan  yang  saling  terkait antara sektor-sektor tersebut, baik dari segi ekonomi maupun  dampaknya  terhadap  lingkungan  laut. Langkah ini dapat lebih memastikan implementasi kebijakan pembangunan berkelanjutan secara efektif (Monios & Wilmsmeier, 2022).
Upaya  masyarakat  internasional  dalam mengimplementasikan  prinsip  pembangunan berkelanjutan  terus  berlanjut  dalam  forum Rio+20, 20 tahun setelah masyarakat internasional menyepakati  hasil-hasil  dari  Konferensi  Rio 1992.  Dalam  perundingan  Rio+20  diawali  dengan rancangan  kesepakatan  yang  tertuang  dalam Zero Draft .  Pada  prinsipnya Zero  Draft secara  jelas mencerminkan konsep ekonomi biru sebagai salah satu  mekanisme  bagi  para  pemangku  kepentingan
untuk  memperbaharui  komitmen  politiknya dalam  implementasi  pembangunan  berkelanjutan, khususnya dalam konteks lingkungan laut. Ekonomi biru  dapat  didefiniskan  sebagai  suatu  bentuk pendekatan  terhadap  pembangunan  berkelanjutan yang  mencakup  perhatian  khusus  pada  manfaat dan  jasa  yang  diberikan  oleh  lingkungan  laut kepada  masyarakat  pesisir,  dan  khususnya  negara berkembang  dengan  pulau-pulau  kecil,  negara berkembang  pada  umumnya,  dan  masyarakat dunia yang rentan dan masih berada di bawah garis kemiskinan (Cisneros-Montemayor et al ., 2022).
Berdasarkan realita di atas, kajian mengenai penerapan prinsip ekonomi biru dalam pengaturan tata kelola kelautan di Indonesia menjadi hal yang urgen untuk dilakukan. Kebijakan yang diterbitkan oleh Pemerintah Indonesia sebaiknya selalu berfokus pada  pengembangan  kelautan  yang  berkelanjutan. Sebagai  negara  yang  bercirikan  kepulauan,  maka perkembangan  sektor  kelautan  yang  mencakup perikanan,  pariwisata,  pertambangan  laut, industri  kelautan,  transportasi  laut,  dan  layanan kelautan,  dapat  menjadi  prioritas  utama  dalam kebijakan  pembangunan  (Sapanli  et  al.,  2020). Mempertimbangkan  potensi  sektor  kelautan  yang luas,  maka  perlu  upaya  pencapaian  yang  sistemik terhadap pemaksimalan potensi kelautan tersebut.
Mengenai kajian prinsip ekonomi biru, telah banyak penelitian yang mengkaji hal tersebut. (Voyer et  al ,  2018),  dalam  penelitiannya  menyimpulkan bahwa  hadirnya  prinsip  ekonomi  biru  sebagai upaya  untuk  menjembatani  kesenjangan  antara eksploitasi kelautan dan isu mengenai perlindungan serta pengelolaan lingkungan laut. Sejalan dengan kesimpulan  tersebut,  (Lee,  2020)  menyatakan bahwa  prinsip  ekonomi  biru  memiliki  keterkaitan erat dengan Sustainable Development Goals (SDGs), terkhusus  pada  indikator  14,  yaitu  ekosistem lautan. Oleh karena terdapat keterkaitan erat antara prinsip ekonomi biru dan SDGs, maka pemangku kepentingan  harus  memainkan  perannya  dalam hal  kesejahteraan  ekonomi  dan  pembangunan masyarakat  yang  berbasis  kelautan.  Memperkuat argumen ini, (Benzaken et al ., 2022) menekankan untuk  dilakukannya  reformasi  kelembagaan  dan tata  kelola  di  tingkat  nasional  masing-masing negara dalam mengedepankan prinsip ekonomi biru sebagaimana telah diterapkan Republik Seychelles.
Dari uraian literature review di atas, penelitian ini  mencoba  untuk  mengisi gap tersebut  yang dalam hal ini berfokus pada pentingnya penerapan prinsip ekonomi biru terhadap tata kelola kelautan di  Indonesia.  Pentingnya  kehadiran  isu  penelitian ini  dikarenakan  keberhasilan  kebijakan  nasional
/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
ditentukan  oleh  keterkaitan  isu-isu  kelautan  yang berlaku di tingkat lokal seperti isu ekonomi, sosial, politik, dan kelembagaan serta lingkungan. Kondisi yang  terjadi  saat  ini  adalah  masalah  ego  sektoral antar  kementerian/lembaga,  tumpang  tindih yurisdiksi,  dan  masalah  lingkungan  yang  menjadi kendala dalam pelaksanaan reformasi tata kelautan tersebut. Oleh karena itu, perlu dilakukan restorasi ekonomi  kelautan  dengan  pendekatan  pengelolaan sumber  daya  kelautan  berbasis  pada  prinsip ekonomi  biru  yang  lebih  menjamin  keberlanjutan ketersediaan sumber daya, keseimbangan ekosistem dan  kesehatan  lingkungan,  serta  mendorong pemanfaatan  dan  pengelolaan  sumber  daya  yang efektif untuk mendorong pertumbuhan ekonomi.
Indikator  tingkat  keberhasilan  dari pembaharuan taka kelola kelautan berbasis ekonomi biru  untuk  menjadikan  Indonesia  sebagai  poros maritim  dunia  dengan  berpenghasilan  ekonomi tinggi  adalah  memberikan  dampak  ekonomi  yang signifikan  secara  makro,  memberikan  keuntungan secara signifikan untuk meningkatkan kesejahteraan terhadap  semua  pelaku  usaha,  dan  terjaminnya kelanjutan usaha, tidak hanya secara ekonomi tetapi juga  dalam  perspektif  lingkungan.  Kunci  sukses dari upaya ini adalah adanya regulasi yang memiliki kepastian  hukum,  berkeadilan,  transparansi  dan akuntabilitas;  perizinan  yang  sederhana;  serta keterpaduan lintas sektor serta investasi dari semua pihak.
Berdasarkan uraian tersebut, maka penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis  alasan  urgensi penerapan prinsip ekonomi biru dalam pengaturan tata  kelola  kelautan  Indonesia,  serta  menguraikan bagaimana  langkah-langkah  yang  dapat  dilakukan Pemerintah  Indonesia  untuk  segera  merealisasikan implementasi  prinsip  ekonomi  biru  dalam  tata kelola kelautannya.
Penulisan  artikel  ini  menggunakan  metode penelitian  kualitatif  untuk  mengukur  seberapa besar  upaya  yang  telah  dilakukan  para  pemangku kepentingan  sehubungan  dengan  pengelolaan kelautan  yang  berbasis  ekonomi  biru.  Dengan metode kualitatif penelitian ini telah menghasilkan pemahaman  yang  mendalam  mengenai  upaya yang  telah  dilakukan  para  pemangku  kepentingan dalam pengelolaan kelautan yang berbasis ekonomi biru, sehingga dapat terbentuk suatu strategi yang nantinya  ditujukan  untuk  memaksimalkan  upaya yang telah dilakukan. Pengumpulan data sekunder dilakukan baik berupa data hukum primer dan data hukum  sekunder.  Data  hukum  primer  akan  coba didapatkan  melalui  diskusi  kelompok  terpumpun dengan menghadirkan para pemangku kepentingan
terkait.  Selain  itu  juga  telah  dilakukan  wawancara secara mendalam dengan para pejabat publik terkait dengan  peranannya  sebagai  pengambil  kebijakan, termasuk  para  tokoh  “ civil  society ”  dan  “ non- governmental  organization ”  yang  terkait  dengan permasalahan  ini  antara  lain  Kemenko  Marves, Kementerian Kelautan dan Perikanan, Kementerian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan,  pemerintah daerah, akademisi dan lembaga penelitian.
Adapun  data  hukum  sekunder  akan didapatkan  melalui  pengumpulan  dan  penelaahan kebijakan-kebijakan internasional, regional, nasional baik  dalam  bentuk  produk  hukum  internasional seperti  deklarasi,  perjanjian  internasional  maupun hukum  kebiasaan  internasional,  maupun  produk hukum  nasional  termasuk  diantaranya  Undang- Undang,  Peraturan  Pemerintah,  Keputusan Presiden,  Peraturan  Presiden,  Keputusan  Menteri dan  Peraturan  Menteri.  Data  sekunder  juga  akan diperoleh dari kajian terhadap berbagai tulisan ahli nasional maupun internasional yang terdapat dalam buku, jurnal, makalah dan media massa.

## KORELASI  EKONOMI  BIRU  DENGAN KEAMANAN MARITIM
Ekonomi  biru  yang  dimaksud  merujuk pada  kegiatan  pemanfaatan  sumber  daya  kelautan dengan  cara  berkelanjutan  untuk  memperkuat perekonomian, peningkatan kesejahteraan masyarakat,  dan  menjaga  keberlangsungan ekosistem  laut.  Ekonomi  biru  berfungsi  sebagai sebuah  instrumen  untuk  memperbaiki  kondisi perekonomian  kelautan  dan  menciptakan  lebih banyak kesempatan pembangunan dalam kerangka berkelanjutan. Inti dari konsep ekonomi biru adalah pembangunan  berkelanjutan,  yang  merupakan tindak  lanjut  dari  konsep  ekonomi  hijau,  yang menggambarkan pertumbuhan ekonomi, kesejahteraan  masyarakat,  namun  tetap  menjaga keberlanjutan  hutan  dan  laut  (Purwendah,  2018). Penerapan  konsep  pembangunan  kelautan  yang berbasis ekonomi biru merupakan langkah strategis dalam  upaya  mengembangkan  sektor  kelautan, khususnya  bidang  perikanan.  Dalam  hal  ini, konsep ekonomi biru bertujuan untuk menciptakan industri  yang  ramah  lingkungan,  sehingga  dapat menjaga  pengelolaan  sumber  daya  alam  secara berkelanjutan.  Pengembangan  konsep  ekonomi biru sejatinya memiliki korelasi dengan pendekatan blue  growth yang  dicanangkan  oleh  Food  and Agriculture  Organization  yang  menekankan  pada pengelolaan  sumber  daya  kelautan  dan  perikanan yang  berkelanjutan,  terintegrasi,  dan  mampu meningkatkan  kesejahteraan  sosial  dan  ekonomi masyarakat.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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
Urgensi Implementasi Konsep Ekonomi Biru dalam Tata Kelola Sektor Kelautan Indonesia | Darajati, M. R Vol. 14, No. 1, Juni 2024, pp. 15-22
Efektivitas  pembangunan  ekonomi  biru, dapat diukur menggunakan tiga tujuan utama yaitu memberikan  kontribusi  terhadap  perekonomian, menjaga keberlanjutan ekologi, dan meningkatkan kesejahteraan bagi semua pelaku ekonomi. Ekonomi biru dijadikan sebagai prioritas dalam pembangunan nasional  dengan  mengintegrasikan  pembangunan ekonomi  darat  dan  laut  secara  berkelanjutan. Pengembangan ekonomi biru ini akan mendorong berbagai pihak yang terlibat, termasuk pemerintah, perguruan  tinggi,  sektor  swasta,  dan  masyarakat umum,  untuk  terus  mengeksplorasi  peluang implementasi  ekonomi  biru  dan  strategi-strategi yang  terkait  dalam  proses  industrialisasi  sektor kelautan dan perikanan (Ebarvia, 2016).
Implementasi  kebijakan  ekonomi  biru bertujuan  untuk  memanfaatkan  potensi  sektor kelautan  guna  mendorong  pertumbuhan  ekonomi nasional  yang  tangguh  dan  berkelanjutan.  Dalam perspektif ini, ekonomi biru dipahami sebagai upaya untuk mengintegrasikan berbagai aktivitas ekonomi yang terkait dengan laut guna menciptakan kondisi ekonomi  yang  komprehensif  dan  progresif,  tanpa mengabaikan  tujuan  pembangunan  berkelanjutan lainnya.  Perekonomian  biru  mencakup  segala aktivitas ekonomi yang secara langsung bergantung pada laut atau sumber daya pesisir (Spalding, 2016).
Sampai  saat  ini,  diskursus  mengenai pendefinisian  ekonomi  biru  masih  berkembang. Beberapa  studi  telah  mengkonstruktsikan  konsep ekonomi biru sebagai berikut:
1.  Ekonomi  biru  sebagai  sebuah  konsep  dimana laut  sebagai  sumber  ekonomi  dan  juga lingkungan  yang  perlu  dilindungi  (Phelan et al ., 2020)
2.  Sebagai  sebuah  konsep  yang  muncul  seiring dengan  semakin  tingginya  kegiatan  ekonomi kelautan;
3.  Ekonomi  biru  berfokus  pada  meminimalisir punahnya  keanekaragaman  hayati  lautan  akan tetapi  tetap  memaksimalkan  pembangunan ekonomi, sehingga menselaraskan kepentingan lingkungan  dan  ekonomi  (Alharthi  &  Hanif, 2020)
4.  Ekonomi  biru  merupakan  pondasi  utama pembangunan  nasional  terkhusus  bagi  negara maritim  sehingga  perlu  mengintegrasikan pembangunan  berkelanjutan  yang  ada  di daratan dan lautan (Kathijotes, 2013)
5.  Ekonomi  biru  merupakan  konsep  baru  yang mendorong penggunaan ekonomi yang rendah karbon sehingga mampu meminimalisir dampak negatif perubahan iklim dan pemanasan global
yang merupakan akibat dari tingginya aktivitas ekonomi (Bari, 2017)
Dari  berbagai  diskursus  mengenai  ekonomi biru  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  ekonomi biru berfokus pada pembangunan ekonomi kelautan yang  berkelanjutan.  Paradigma  ini  mencakup  tiga dimensi  utama  pembangunan  berkelanjutan,  yaitu sosial, lingkungan, dan ekonomi. Konsep ekonomi biru mencerminkan pemikiran dan paradigma baru yang  bertujuan  untuk  mencapai  pertumbuhan ekonomi  sambil  menjaga  kelestarian  sumber  daya dan  keseimbangan  lingkungan  di  sektor  kelautan dan  perikanan.  Pendekatan  model  ekonomi  yang dihasilkan  melalui  konsep  ekonomi  biru  tidak lagi  mengandalkan  pengembangan  yang  merusak atau  eksploitasi  berlebihan  terhadap  sumber  daya kelautan  (Prayuda,  2019).  Artinya,  ekonomi  biru merupakan  pemahaman  baru  yang  mendorong perubahan dalam pola dan struktur pembangunan dengan memanfaatkan lingkungan. Hal ini dianggap sebagai  langkah  maju  dalam  upaya  memperbaiki kondisi  ekonomi  masyarakat.  Melalui  pendekatan ini,  tujuan  utamanya  adalah  untuk  menghindari praktik  ekonomi  yang  hanya  menghasilkan keuntungan jangka pendek dan beralih ke low carbon economy ,  yang  meminimalkan  dampak  negatif seperti perubahan iklim dan pemanasan global yang disebabkan oleh aktivitas ekonomi. Sebagai konsep baru dalam pembangunan kelautan dan perikanan, ekonomi  biru  akan  mendorong  pembangunan ekonomi  yang  seimbang  antara  pengelolaan lingkungan dan pemanfaatan sumber daya kelautan yang berkelanjutan dan optimal.
Konsep  ekonomi  biru  memiliki  keterkaitan dengan  konsep  keamanan  maritim  dikarenakan strategi  pembangunan  berkelanjutan  tidak hanya  membutuhkan  penegakan  hukum,  tetapi lingkungan laut yang aman dari berbagai tindakan ilegal  merupakan  prasyarat  dalam  pemaksimalan pengelolaan sumber daya laut  (Kraska & Pedrozo, 2013).  Keterkaitan  konsep  ekonomi  biru  dan keamanan  maritim  didasarkan  pada  potensi yang  terdapat  di  sektor  kelautan.  Muara  dari keterkaitan  ini  adalah  untuk  menghubungkan  dan mengintegrasikan  berbagai  aspek  pembangunan ekonomi  kelautan  serta  menciptakan  strategi manajemen  pembangunan  yang  berkelanjutan. Kesimpulan  yang  dapat  diambil  terkait  dengan hubungan  antara  keamanan  maritim  dan  ekonomi biru  adalah  bahwa  keamanan  maritim  merupakan prasyarat  yang  harus  terpenuhi  untuk  mencapai tatanan dan stabilitas laut yang dapat memberikan kontribusi  ekonomi  bagi  negara-negara  yang mengandalkan  laut  sebagai  sumber  utama perekonomiannya (Voyer et al ., 2018).
/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

## REFORMULASI REGULASI EKONOMI BIRU INDONESIA
Potensi  pemaksimalan  ekonomi  biru di  Indonesia  sangat  besar  dan  dapat  menjadi alternatif  penggerak  pemulihan  dan  pertumbuhan ekonomi,  terutama  setelah  pandemi  Covid-19, dimana  pertumbuhan  ekonomi  dari  sektor  lain masih  belum  mampu  memberikan  kontribusi yang  signifikan.  Oleh  karena  itu,  sangat  penting untuk  segera  menyusun  strategi  pemaksimalan potensi  kelautan.  Dalam  pengembangan  ekonomi biru,  menjaga  keseimbangan  antara  pertumbuhan ekonomi dan keberlanjutan ekologi menjadi kunci. Pemerintah  Indonesia  telah  mengambil  langkah- langkah  untuk  mendorong  ekonomi  biru  dengan merujuk pada Peraturan Presiden Nomor 34 Tahun 2022  tentang  Rencana  Aksi  Kebijakan  Kelautan Indonesia  Tahun  2021-2025  (Perpres  34/2022). Perpres  34/2022  berfungsi  sebagai  panduan  bagi kementerian/lembaga dan pemerintah daerah dalam perencanaan, pelaksanaan, pemantauan, dan evaluasi pembangunan  sektor  kelautan  guna  mencapai  visi poros maritim dunia.
Namun,  saat  ini  kontribusi  ekonomi kelautan terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) nasional  masih  tergolong  rendah.  Sebagai  contoh, sektor  perikanan  hanya  memberikan  sumbangan sebesar  Rp126  triliun  atau  sekitar  2,83%  dari total nilai PDB nasional (Sugandhi, 2022). Untuk mengoptimalkan  potensi  ekonomi  biru,  penting dilakukan  pembangunan  ekonomi  kelautan  secara berkelanjutan.  Pembangunan  ini  memerlukan dukungan  dalam  hal  tata  kelola  regulasi  dan kelembagaan,  serta  pengembangan  teknologi dan  inovasi.  Fokus  pembangunan  tersebut  akan mendukung  sektor-sektor  prioritas  yang  termasuk dalam  lingkup  ekonomi  biru.  Penerapan  ekonomi biru  berkelanjutan  di  Indonesia  harus  memenuhi beberapa prasyarat. Pertama, semua prinsip ekonomi biru harus diterapkan secara konsisten. Ini berarti memastikan  bahwa  setiap  langkah  pembangunan yang  diambil  mengikuti  prinsip-prinsip  ekonomi biru  yang  melibatkan  pemanfaatan  sumber  daya secara  efisien,  pemulihan  dan  perlindungan ekosistem  laut,  serta  pemberdayaan  masyarakat pesisir.
Selain  itu,  implementasi Single  Ocean Management juga  menjadi  prasyarat  penting. Pendekatan ini melibatkan pengelolaan terpadu dan berkelanjutan  dari  berbagai  sektor  kelautan  untuk menghindari konflik penggunaan sumber daya dan memastikan pemanfaatan yang optimal. Selanjutnya, kesiapan  kerangka  regulasi  dan  kelembagaan  juga sangat  penting.  Dibutuhkan  kebijakan  yang  kuat
dan  efektif  serta  lembaga-lembaga  yang  mampu menjalankan  fungsi  pengaturan,  pengawasan, dan  penegakan  hukum  dalam  sektor  ekonomi biru.  Prinsip  ekonomi  biru  pada  akhirnya  akan memastikan  bahwa  pembangunan  yang  dilakukan tidak hanya menghasilkan pertumbuhan ekonomi, tetapi juga menjaga keberlanjutan ekologi dan sosial. Dengan demikian, pembangunan ekonomi kelautan yang  berkelanjutan  dapat  memberikan  manfaat jangka panjang bagi Indonesia dan masyarakatnya. Hal  ini  sejatinya  sejalan  dengan  tujuan  kebijakan pembangunan  kelautan  nasional  yang  tercantum dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka  Panjang Nasional Tahun 2005-2025 pada misi ketujuh, yaitu mewujudkan  Indonesia  menjadi  negara  kepulauan yang  mandiri,  maju,  kuat,  dan  berbasiskan kepentingan  nasional  melalui  pembangunan ekonomi  kelautan  berkelanjutan  yang  ramah lingkungan.
Dalam konteks tersebut, peneliti merekomendasikan  strategi  penerapan  konsep ekonomi  biru  dalam  regulasi  dan  tata  kelola kelautan di Indonesia. Strategi ini dapat diterapkan dalam  jangka  pendek,  terutama  selama  sisa  masa Pemerintahan  Joko  Widodo  yang  berakhir  pada tahun  2024.  Dalam  periode  ini,  Pemerintah  dapat mengalokasikan  anggaran  dengan  fokus  pada  dua sektor kelautan prioritas, yaitu perikanan tangkap dan wisata bahari. Dari segi regulasi, Pemerintah dapat membangun  fondasi  bagi  implementasi  ekonomi biru  di  masa  depan  dengan  menciptakan  regulasi yang  mengatur  secara  khusus  lembaga-lembaga terkait  implementasi  ekonomi  biru.  Kehadiran regulasi  ini  penting  untuk  memastikan  bahwa pertumbuhan  ekonomi  biru  juga  memperhatikan aspek  keberlanjutan  ekologi  dan  pemerataan  bagi semua  pelaku  ekonomi  kelautan.  Mandat  yang tercantum  dalam  Undang  Undang  Dasar  Negara Republik  Indonesia  1945  adalah  mewujudkan keadilan sosial bagi seluruh rakyat Indonesia. Oleh karena itu, implementasi ekonomi biru diharapkan dapat  memberikan  kontribusi  pada  kesejahteraan masyarakat, terutama masyarakat pesisir.
Peran  pemerintah  sangat  penting  sebagai badan  pengatur  dan  penegak  regulasi,  sehingga ekonomi  biru  dapat  menjadi  kebijakan  yang diwujudkan melalui berbagai program ekonomi dan pemberdayaan  masyarakat.  Regulasi  yang  ada  juga diharapkan dapat meningkatkan kerja sama antara masyarakat,  stakeholder,  pemerintah,  perguruan tinggi,  dan  sektor  swasta.  Dengan  demikian, program-program  ekonomi  yang  dilakukan dapat  memberikan  manfaat  jangka  panjang  bagi kesejahteraan masyarakat.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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
Urgensi Implementasi Konsep Ekonomi Biru dalam Tata Kelola Sektor Kelautan Indonesia | Darajati, M. R Vol. 14, No. 1, Juni 2024, pp. 15-22
Sejalan  dengan  hal  tersebut,  keberadaan Undang  Undang  Nomor  11  Tahun  2020  tentang Cipta Kerja (UU Cipta Kerja) dapat dijadikan sebuah landasan  hukum  untuk  memperluas  kesempatan kerja  melalui  kegiatan  investasi  dan  mendorong pengembangan  kegiatan  Usaha  Mikro  Kecil  dan Menengah  masyarakat  dalam  sektor  kelautan  dan perikanan  untuk  meningkatkan  perekonomian nasional  dan  kesejahteraan  masyarakat.  Untuk mendukung  pelaksanaan  kebijakan  strategis  dalam UU Cipta Kerja tersebut, khususnya dalam bidang kelautan  dan  perikanan,  diperlukan  penyusunan dan  penetapan  Peraturan  Pemerintah  tentang Penyelenggaraan  Bidang  Kelautan  dan  Perikanan. Peraturan  Pemerintah  ini  bertujuan  untuk menciptakan  kesempatan  kerja  yang  merata  bagi rakyat Indonesia di seluruh wilayah Indonesia dalam rangka  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  di sektor  kelautan  dan  perikanan.  Dalam  peraturan tersebut,  perlu  diuraikan  bahwa  kementerian/ lembaga  dan  pemerintah  daerah,  sesuai  dengan kewenangan  mereka,  harus  memfasilitasi  kegiatan pemberdayaan  usaha  kelautan  dan  perikanan. Fasilitasi  ini  mencakup  mendorong  keberlanjutan usaha  dan  peningkatan  investasi,  meningkatkan kemampuan dan kapasitas usaha, memfasilitasi akses pembiayaan  usaha,  serta  memberikan  kemudahan bagi pelaku usaha dalam memperoleh prasarana dan sarana usaha di sektor kelautan dan perikanan.
Dengan adanya regulasi ini, diharapkan akan tercipta lingkungan yang mendukung pertumbuhan usaha  kelautan  dan  perikanan,  serta  memberikan kesempatan yang lebih luas bagi masyarakat dalam sektor  tersebut.  Melalui  fasilitasi  dan  kemudahan yang diberikan oleh pemerintah, diharapkan usaha kelautan  dan  perikanan  dapat  berkembang  secara berkelanjutan dan memberikan kontribusi yang lebih besar  terhadap  perekonomian  dan  kesejahteraan masyarakat Indonesia.
Untuk memaksimalkan sektor-sektor ekonomi  kelautan,  diperlukan  suatu  kerangka regulasi  yang  memadai.  Terdapat  tiga  aspek variabel  regulasi  yang  dapat  mendorong  potensi ekonomi  biru  di  Indonesia.  Pertama,  regulasi yang mendukung kemudahan investasi bagi pelaku ekonomi kelautan. Indikator yang digunakan untuk mengukur kemudahan investasi adalah pertumbuhan investasi di setiap sektor ekonomi kelautan. Investasi akan  meningkat  jika  kerangka  regulasi  ekonomi biru  menjadi  lebih  jelas  dan  akuntabel.  Kedua, penegasan  tentang  perlindungan  ekosistem  laut sebagai  bagian  dari  tujuan  regulasi  ekonomi  biru. Pemanfaatan  potensi  sumber  daya  ekonomi  biru akan bergantung pada keberlanjutan ekosistem laut.
Oleh karena itu, perlu adanya Kawasan Konservasi Perairan  sebagai  salah  satu  upaya  dalam  menjaga ekosistem  laut  nasional.  Ketiga,  keadilan  dalam kesejahteraan sebagai cerminan bagi kebermanfaatan ekonomi  biru.  Agar  terciptanya  keadilan  tersebut perlu  adanya  kebijakan  publik  yang  pro  kepada masyarakat  dari  setiap  kegiatan  kelautan  nasional. Kondisi  yang  paling  ideal  dalam  pengembangan sektor  ekonomi  biru  adalah  ketika  pertumbuhan sektor  ekonomi  kelautan  selaras  dengan  kondisi lingkungan laut yang tetap terjaga. Sebuah aturan dan  kelembagaan  harus  mampu  memberikan kepastian bagi pertumbuhan ekonomi yang berbasis konservasi dan pemerataan.
Ada  dua  alasan  utama  mengapa  reforumlasi aturan  kelautan  sangat  penting  dilakukan  hingga tahun 2024. Pertama, regulasi ini bertujuan untuk menjadi  landasan  bagi  transformasi    tata  kelola kelautan yang berbasis ekonomi biru dalam jangka waktu  yang  lebih  panjang.  Regulasi  tersebut dapat  menjadi  landasan  awal  bagi  pemerintahan berikutnya dan menciptakan kerangka pembangunan ekonomi  yang  lebih  jelas.  Alasan  kedua  adalah kekuatan  politik  yang  kuat  yang  dimiliki  oleh pemerintah  saat  ini.  Dengan  mayoritas  kursi  di parlemen  dan  adanya  koalisi  politik,  pemerintah dapat  dengan  lebih  mudah  mengkonsolidasikan agenda-agenda perubahan. Oleh karena itu, penting untuk  melaksanakan  agenda  transformasi  tata kelola ekonomi biru saat ini agar dapat diwariskan ke masa depan.
Salah satu bentuk warisan regulasi yang dapat dipersiapkan  adalah  pengintegrasian  lembaga  yang befokus  untuk  mengelola  sektor  ekonomi  biru. Dengan  mengintegrasikan  semua  potensi  ekonomi biru di bawah satu lembaga, maka koordinasi dan tumpang  tindih  sektoral  dapat  diminimalisir. Memang, efektivitas dari regulasi dan kelembagaan ini tidak akan terlihat secara langsung pada tahun 2024.  Efektivitas  regulasi  dalam  mengubah  tata kelola,  mendorong  pertumbuhan  investasi,  dan menjaga  konservasi  laut  akan  memerlukan  waktu. Implementasi insentif, stimulus fiskal, dan keuangan juga  tidak  dapat  segera  dilakukan  dalam  rencana anggaran tahun yang sama. Selain itu, struktur dan efektivitas lembaga yang terlibat juga memerlukan waktu untuk berkembang.
Strategi  penguatan  implementasi  ekonomi biru  dalam  satu  tahun  mendatang  cenderung berfokus  pada  optimisasi  sektor-sektor  prioritas yang  telah  diidentifikasi  sebelumnya.  Hingga tahun  2024,  terdapat  dua  kategori  sektor  yang perlu  menjadi  prioritas,  yaitu  sumber  daya  hayati kelautan  dan  pemanfaatan  non-ekstraktif  dari
/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
ekosistem  kelautan.  Penangkapan  ikan,  budi  daya laut,  dan  industri  pangan  laut  dapat  menjadi  tiga sektor  utama  dari  sumber  daya  hayati  kelautan yang  perlu  mendapatkan  perhatian  karena kegiatan  ekonominya  telah  berjalan  dengan baik.  Reformulasi  regulasi  yang  telah  ada hingga  tahun  2024  menjadi  dasar  yang  penting untuk  meningkatkan  investasi  dan  sekaligus menerapkan  pengelolaan  kawasan  konservasi kelautan yang ideal.
Oleh karena itu, dalam satu tahun mendatang diperlukan  inisiasi  struktur  kelembagaan  terpusat untuk  mengelola  ekonomi  biru  yang  melibatkan sektor-sektor  prioritas  dan  sektor-sektor  ekonomi kelautan yang sedang berkembang, seperti perikanan, pariwisata,  dan  transportasi  laut.  Inisiasi  tersebut harus  didasarkan  pada  regulasi,  kebijakan,  dan dukungan politik yang kuat dalam pelaksanaannya. Dengan  demikian,  diharapkan  pada  tahun  2024 akan ada bentuk atau model kelembagaan ekonomi biru  yang  terpusat  berdasarkan  regulasi  yang ada.  Selain  itu,  diharapkan  fungsi  kelembagaan saat  itu,  baik  dari  segi  anggaran  dan  kontribusi terhadap pendapatan, sudah cukup moderat dengan penyerapan  anggaran  yang  baik  dan  pencapaian kinerja  sesuai  target,  meskipun  anggaran  masih terbatas.
Jika  kondisi  ini  dapat  terlaksana  dalam kurun  waktu  satu  tahun  mendatang,  diharapkan posisi ekonomi biru di Indonesia pada tahun 2024 akan  mengalami  pertumbuhan  investasi  yang  baik dalam  beberapa  sektor  ekonomi  kelautan,  dengan efektivitas pengelolaan kawasan konservasi kelautan yang  tergolong  moderat  berdasarkan  luasannya, serta  penerapan  insentif  dan  stimulus  fiskal  yang sudah berjalan akibat konsolidasi instrumen regulasi dan  kelembagaan.  Kehadiran  pemerintah  melalui kebijakan  yang  komprehensif  dan  tepat  sasaran akan  menjadi  acuan  dalam  mengatur  pengelolaan sumber daya kelautan, karena akan mempengaruhi pencapaian tujuan yang telah ditetapkan.
Dalam  rangka  mencapai  pertumbuhan ekonomi  yang  baik  dan  pemanfaatan  sumber daya  kelautan  secara  berkelanjutan,  perlu  adanya kebijakan yang dapat mengkolaborasikan pemangku kepentingan  yang  terkait.  Dengan  demikian, Indonesia dapat memperoleh posisi yang lebih kuat dan berpengaruh dalam pasar ekonomi regional dan global.  Implementasi  konsep  ekonomi  biru  dalam tata  kelola  kelautan  Indonesia  memiliki  potensi sebagai  alternatif  untuk  mempercepat  pemulihan ekonomi  pasca  pandemi  Covid-19.  Pengelolaan optimal  potensi  kelautan  dan  perikanan  menjadi hal  yang  penting  untuk  dilakukan.  Konsep  ini
juga  telah  mendapatkan  dukungan  politik  melalui upaya  Indonesia  untuk  menjadi  Poros  Maritim Dunia.  Dengan  melibatkan  semua  sektor  terkait dan  menerapkan  kebijakan  yang  tepat,  Indonesia dapat memanfaatkan potensi ekonomi biru sebagai salah  satu  pilar  utama  dalam  pembangunan ekonomi  yang  berkelanjutan.  Melalui  kebijakan yang komprehensif dan dukungan politik yang kuat, Indonesia  dapat  mengembangkan  sektor  kelautan dan  perikanan  menjadi  sumber  pertumbuhan ekonomi yang signifikan, serta memperkuat posisi negara sebagai poros maritim dunia.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Berdasarkan  pemahaman  yang  mendalam tentang  ekonomi  biru  dan  situasi  kebijakan yang  perlu  ditindaklanjuti  oleh  Pemerintah Indonesia, penulis berpendapat bahwa upaya untuk menerapkan kebijakan ekonomi biru perlu berfokus pada  penggunaan  dan  pengelolaan  sumber  daya kelautan  yang  berkelanjutan.  Untuk  mencapai tujuan ini, penulis merekomendasikan serangkaian langkah  kebijakan,  antara  lain:  menyelaraskan dan  memperkuat  kerangka  hukum  laut  nasional; memperkuat  dan  mengintegrasikan  lembaga  yang berkaitan  dengan  kelautan;  memperkuat  dan mengintegrasikan  data  dan  informasi  kelautan; serta  mendorong  penelitian  dan  pengembangan teknologi  kelautan.  Konsep  ini  memiliki  potensi menjadi  cara  yang  realistis  untuk  mengatasi hambatan utama dalam pengelolaan laut, sehingga kemajuan  dan  perbaikan  dapat  berakselerasi dengan  lebih  lancar  dan  cepat,  dengan  tujuan akhir  untuk  mencapai  kedaulatan,  kesejahteraan, dan  keberlanjutan  yang  lebih  baik  sesuai dengan  cita-cita  untuk  menjadi  negara  poros maritim dunia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Universitas  Tanjungpura  melalui  Lembaga Penelitian  dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat yang  telah  mendanai  riset  penelitian  ini  melalui skema  pendanaan  DIPA  Tahun  Anggaran  2023. Tulisan  ini  merupakan  salah  satu  output  kegiatan riset tersebut.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini  penulis  nyatakan  bahwa kontribusi  terhadap  pembuatan  karya  tulis  ini adalah  Muhammad  Rafi  Darajati  sebagai kontributor  utama.  Penulis  menyatakan  bahwa telah  melampirkan  surat  pernyataan  kontribusi penulis.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## 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

## DAFTAR PUSTAKA
Alharthi,  M.,  &  Hanif,  I.  (2020).  Impact  of  blue economy  factors  on  economic  growth  in  the SAARC  countries.  Maritime  Business  Review, 5(3), 253-269.
Bari,  A.  (2017).  Our  oceans  and  the  blue  economy: Opportunities  and  challenges.  Procedia engineering, 194, 5-11.
Bellwood, D. R., Streit, R. P., Brandl, S. J., & Tebbett, S. B. (2019). The meaning of the term ‘function’in ecology:  A  coral  reef  perspective.  Functional Ecology, 33(6), 948-961.
Benzaken,  D.,  Voyer,  M.,  Pouponneau,  A.,  &  Hanich, Q. (2022). Good governance for sustainable blue economy in small islands: Lessons learned from the Seychelles experience. Frontiers in Political Science, 4, 1040318.
Cisneros-Montemayor, A. M., Ducros, A. K., Bennett, N. J., Fusco, L. M., Hessing-Lewis, M., Singh, G. G., & Klain, S. C. (2022). Agreements and benefits  in  emerging  ocean  sectors:  Are  we moving  towards  an  equitable  Blue  Economy?. Ocean & Coastal Management, 220, 106097.
Ebarvia, M. C. M. (2016). Economic assessment of oceans for  sustainable  blue  economy  development. Journal of Ocean and Coastal Economics, 2(2),
7.
Food and Agriculture Organization. The State Of World Fisheries And Aquaculture 2022. https://www. fao.org/3/cc0461en/online/sofia/2022/world- fisheries-aquaculture-production.html
Kathijotes,  N.  (2013).  Keynote:  Blue  economy- environmental and behavioural aspects towards sustainable  coastal  development.  Procedia- Social and Behavioral Sciences, 101, 7-13.
Kraska, J., & Pedrozo, R. (2013). International maritime security law. Martinus Nijhoff Publishers.
Lee,  K.  H.,  Noh,  J.,  &  Khim,  J.  S.  (2020).  The Blue  Economy  and  the  United  Nations’ sustainable  development  goals:  Challenges  and opportunities. Environment international, 137, 105528.
Monios,  J.,  &  Wilmsmeier,  G.  (2022).  Maritime governance  after  COVID-19:  how  responses to  market  developments  and  environmental challenges  lead  towards  degrowth.  Maritime Economics & Logistics, 24(4), 699-722.
Phelan, A., Ruhanen, L., & Mair, J. (2020). Ecosystem services  approach  for  community-based ecotourism: towards an equitable and sustainable blue economy. Journal of Sustainable Tourism, 28(10), 1665-1685.
Prayuda, R. (2019). Strategi Indonesia dalam implementasi konsep  Blue  Economy  terhadap  pemberdayaan masyarakat  pesisir  di  era  masyarakat  ekonomi Asean.  Indonesian  Journal  of  International Relations, 3(2), 46-64.
Purwendah, E. K. (2018). Korelasi Polluter Pa S Principle Dan  Konsep  Blue  Econom  Pada  Pencemaran Minyak  Oleh  Kapal  Tanker  Sebagai  Upaya Perlindungan  Lingkungan  Laut  Indonesia Correlation Of Polluter Pa S Principle And Blue Econom  Concept  On  Oil  Pollution  B  Tanker As Effort Of Indonesian’s Marine Environment. Bina Hukum Lingkungan, 2(2), 127.
Sapanli,  K.,  Kusumastanto,  T.,  Budiharsono,  S.,  & Sadelie,  A.  (2020).  Dinamika  dan  kebijakan pengembangan  ekonomi  kelautan  Indonesia. Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan Dan Perikanan, 10(2), 117-128.
Spalding,  M.  J.  (2016).  The  new  blue  economy:  the future  of  sustainability.  Journal  of  Ocean  and Coastal Economics, 2(2), 8.
Sugandhi, H. (2022, July 27). Mendongkrak Kontribusi
PDB Perikanan. Kompas. Hhttps:// www.kompas.id/baca/opini/2022/07/25/ mendongkrak-kontribusi-pdb-perikanan. Voyer,  M.,  Quirk,  G.,  McIlgorm,  A.,  &  Azmi,  K. (2018).  Shades  of  blue:  what  do  competing interpretations of the Blue Economy mean for oceans  governance?.  Journal  of  environmental policy & planning, 20(5), 595-616.
Voyer,  M.,  Schofield,  C.,  Azmi,  K.,  Warner,  R., McIlgorm,  A.,  &  Quirk,  G.  (2018).  Maritime security  and  the  Blue  Economy:  intersections and  interdependencies  in  the  Indian  Ocean. Journal of the Indian Ocean Region, 14(1), 28- 48.