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

## 1

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

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

## Persepsi Masyarakat Untuk Pengembangan Wisata Berkelanjutan di Pesisir Madura

## Community Perception for the Development of Sustainable Tourism on Coastal Madura
* Ris Yuwono Yudo Nugroho dan Mochammad Reza Adiyanto
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Trunojoyo Madura
Perumahan Telang Inda, Telang, Kec. Kamal, Kabupaten Bangkalan, Jawa Timur 69162, Indonesia International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

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

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

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

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

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

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

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Pemerintah  Kabupaten  Bangkalan  menyusun  rencana  untuk  mengoptimalkan  potensi  wilayah  pesisir melalui  pembangunan wisata berkelanjutan di Desa Tajungan. Dalam hal ini, pelibatan masyarakat dalam perumusan kebijakan terkait merupakan hal yang sangat relevan. Tujuan penelitian adalah untuk mengidentifikasi persepsi  masyarakat,  terutama  mengenai  dampak  terkait,  yang  harus  diprioritaskan  penanganannya  oleh pengambil  kebijakan.  Terdapat  tiga  kriteria  dampak  pengembangan  pariwisata  berkelanjutan,  baik  positif maupun negatif, yang dijadikan fokus perhatian dalam penelitian ini, yaitu dampak ekonomi, sosial budaya, dan  lingkungan.  Pendekatan  penelitian  bersifat  kuantitatif,  dengan  pemilihan  responden  secara purposive . Jumlah responden sebanyak 25 orang dari 8 kategori. Model yang diacu dalam penelitian ini adalah Analytic Hierarchy  Process .  Hasil  menunjukkan  bahwa  dampak  positif  yang  menjadi  harapan  masyarakat  dan  harus menjadi prioritas perhatian adalah dampak ekonomi berupa dorongan untuk perkembangan kewirausahaan, dampak sosial budaya terkait penambahan infrastruktur baru, dan dampak lingkungan peningkatan kesadaran lingkungan. Sementara itu,  dampak negatif yang menjadi kekhawatiran utama masyarakat dan perlu menjadi fokus perhatian pengambil kebijakan adalah dampak ekonomi terkait ketergantungan terhadap pencaharian berbasis  pariwisata,  dampak  sosial  berupa  tekanan  infrastruktur  dan  kemacetan.  Implikasi  kebijakan  dari hasil-hasil tersebut adalah: perlunya program-program untuk mendorong kewirausahaan, misalnya melalui penyelenggaraan pelatihan dan pembimbingan usaha, dan penguatan modal usaha. Sisi infrastruktur perlu didukung dengan alokasi anggaran khusus yang diarahkan pada perbaikan jalan dan infrastruktur desa. Untuk aspek lingkungan, hasil penelitian mengarah pada implikasi tentang perlunya upaya masif untuk peningkatan kesadaran masyarakat tentang berbagai aspek lingkungan.
Kata Kunci: persepsi; wisata berkelanjutan; pesisir; Bangkalan; Madura

## ABSTRACT
The government of Bangkalan Regency has developed a plan to optimize the potential of the coastal area of Tajungan Village for sustainable tourism development. In this case, it is relevant to involve community in formulating related policies. The research aims to identify public perceptions, especially regarding the related impacts, that must be put in priority for by policymakers. There are three criteria of the impact of sustainable tourism development, both positive and  negative,  which  are  the  focus  in  this  study,  namely  economic,  sociocultural,  and  environmental  impacts.  The research approach is quantitative, with a purposive selection of respondents. The number of respondents was 25 people from 8 categories. The study refer to the model of Analytic Hierarchy Process. The results of the study showed that the positive impacts, which are expected by the community and must be put in priority, are economic impacts in the form of encouragement for entrepreneurial development, sociocultural impacts related to the addition of new infrastructure and environmental impacts of increasing environmental awareness. The negative impacts, which become the community’s main concern and need to be the focus of policymakers, are economic impacts related to dependence on tourism-based livelihoods and social impacts in the form of pressure on infrastructure and congestion. Policy implications of those results are the need for entrepreneurship programs include business training and mentoring, and capital reinforcement. The infrastructure must be encourage with financial support to improve roads and village infrastructure. For environmental aspects, implications regarding the need for massive efforts to increase public awareness of various environmental aspects.
Keywords: perception; sustainable tourism; coastal; Bangkalan; Madura
Diterima tanggal : 2 Februari 2023 Perbaikan naskah: 27 April 2023 Disetujui terbit   : 26 Mei 2023
*Korespodensi penulis:
Email: ris.nugroho@trunojoyo.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v13i1.12285 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
Kabupaten Bangkalan merupakan salah satu tujuan  wisata  di  Jawa  Timur  yang  diminati  oleh wisatawan. Paling tidak terdapat 20 objek wisata yang berada  Kabupaten  tersebut.  Di  antara  jenis  wisata yang  ada  di  Bangkalan,  wisata  religi  yang  paling
banyak  menarik  wisatawan.  Jenis  wisata  tersebut ditunjang dengan keberadaan makam ulama terkenal seperti  Pasarean  Syaichona  Cholil  dan  Pasarean Aer Mata Ebhu. Selain wisata religi, terdapat pula wisata  sejarah  seperti  museum,  mercusuar,  dan situs benteng kolonial. Terdapat pula sentra industri batik tulis yaitu di Kecamatan Tanjung Bumi, yang
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
Persepsi Masyarakat Untuk Pengembangan Wisata Berkelanjutan di Pesisir Madura | Nugroho dan Adiyanto Vol. 13, No. 1, Juni 2023, pp. 13-23
tidak kalah menarik minat wisatawan baik domestik maupun mancanegara (BPS, 2021).
Pada  tahun  2020,  jumlah  wisatawan yang  berkunjung  di  Kabupaten  Bangkalan  adalah 961  ribu  orang  wisatawan  domestik  dan  39  orang wisatawan  mancanegara.  Jika  dibandingkan dengan  kondisi  tahun  2018,  jumlah  wisatawan domestik  mencapai  2,4  juta  dan  wisatawan mancanegara  sebanyak  165  orang  (BPS,2019). Oleh  karena  itu  terjadi  penurunan  yang  cukup berarti.  Penurunan  tersebut  terjadi  karena  adanya Pandemi  Covid-19.  Kondisi  penurunan  tersebut menimbulkan  kesadaran stakeholder di  Kabupaten Bangkalan  untuk  memanfaatkan  seluruh  modal dasar pembangunan yang dimiliki, sebagai sumber kekuatan perekonomian agar dapat didayagunakan dalam pembangunan.
Salah  satu  modal  dasar  yang  dimiliki Kabupaten Bangkalan adalah potensi panjang pantai sepanjang  125  km  (Bappeda,  2019),  yang  dapat dikembangkan menjadi destinasi wisata berkualitas. Adanya  objek-objek  wisata  tersebut,  berpotensi untuk  dikelola  dan  menjadi  daya  tarik  wisatawan, baik nusantara maupun mancanegara. Untuk lebih mengoptimalkan  pengembangan  objek  wisata tersebut,  perlu ditambah fasilitas infrastruktur yang saat ini hanya berjumlah 5 hotel hotel dan losmen, termasuk melakukan revitalisasi objek-objek wisata yang sudah berkembang, baik wisata alam maupun buatan.
Salah  satu  wilayah  kecamatan  di  Bangkalan yang  berpotensi  untuk  dikembangkan  sektor pariwisatanya  adalah  Kecamatan  Kamal.  Meski memiliki sarana dan prasarana yang cukup memadai dibandingkan dengan kecamatan lainnya, di dalam catatan Dinas Kebudayaan dan Pariwisata pada tahun 2020,  Kecamatan  Kamal  belum  memiliki  objek wisata  unggulan.  Melalui  pengembangan  badan usaha  milik  desa  (bumdes)  dan  kelompok  sadar wisata  (pokdarwis),  beberapa  desa  di  Kecamatan Kamal mulai menggerakkan sektor pariwisata. Salah satu desa yang bergerak dan memperlihatkan hasil adalah Desa Tajungan.
Desa Tajungan memiliki luas wilayah 0,08 km persegi,  dan  merupakan  desa  dengan  luas  wilayah terkecil di Kecamatan Kamal. Jarak Desa Tajungan ke  ibukota  kecamatan  dapat  ditempuh  sejauh  2 km  (BPS,  2022),  dengan  waktu  tempuh  sekitar 15 menit menggunakan kendaraan bermotor, yang pada saat penelitian dilakukan, jalan tersebut dalam kondisi  kurang  baik.  Berdasarkan  monografi  Desa Tajungan  tahun  2014  (Hayati,  2015),  pekerjaan utama  penduduk  desa  adalah  ibu  rumah  tangga sebesar  33%,  nelayan  sebesar  16%,  swasta  sebesar
7%, pedagang 3%, wiraswasta sebesar 1%, tukang bangunan  1%,  dan  PNS  yang  jumlahnya  tidak signifikan.  Dalam  monografi  tersebut,  tercatat jumlah  pelajar  dan  mahasiswa  sebesar  21%,  dan 18%  pengangguran,  yaitu  orang  yang  belum memiliki pekerjaan atau sedang mencari pekerjaan. Nelayan Tajungan dapat dibedakan menjadi nelayan pencari  ikan  saja,  dan  nelayan  yang  merangkap sebagai penyeberang penumpang.
Wisata mangrove yang ada sekarang di Desa Tajungan,  direncanakan  akan  dipadukan  dengan wisata  kuliner  dan  pusat  olahraga.  Area  tersebut diharapkan  menjadi  menjadi  area  terlengkap  yang dimiliki  Pemerintah  Kabupaten  Bangkalan  dengan alokasi anggaran dari dana desa, yaitu melalui Bumdes dan  Pokdarwis.  Selain  wisata  mangrove,  Desa Tajungan terkenal dengan tradisi perahu hias, yang dilaksanakan pada setiap hari raya ketupat, dan juga terdapat lomba balap perahu yang disponsori oleh pihak swasta. Potensi lain yang dapat dikembangkan adalah adanya ojek perahu menuju ke pelabuhan di Gresik, baik menuju ke dermaga Gresik, maupun ke pelabuhan rakyat lumpur Gresik.
Dalam  mengembangkan  wisata,  perlu diperhatikan  dampak  pariwisata  terhadap masyarakat  lokal  dan  lingkungan.  Pembangunan pariwisata  yang  tidak  berkelanjutan  dapat menimbulkan  dampak  negatif  seperti  kerusakan lingkungan, ketimpangan ekonomi, dan hilangnya identitas  budaya  lokal.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan  pengembangan  pariwisata  yang berkelanjutan  dengan  memperhatikan  kriteria yang  mengacu  pada  aspek  lingkungan,  ekonomi, dan  sosial  budaya,  serta  keseimbangan  di  antara ketiganya untuk menjamin keberlanjutannya dalam jangka  panjang.  Perlu  dilakukan  upaya  untuk melibatkan  masyarakat  lokal  dalam  pengambilan keputusan  sehingga  dapat  memberikan  manfaat ekonomi  bagi  masyarakat  lokal  sekaligus  menjaga kelestarian lingkungan dan budaya setempat secara berkelanjutan (UNWTO, 2023).
Penelitian  Choi  dan  Sirakaya  (2005), tentang  sikap  penduduk  terhadap  pembangunan pariwisata, memberikan kesimpulan tentang adanya pergeseran paradigma dari pariwisata konvensional ke  pariwisata  berkelanjutan.  Riset  lain  tentang pembangunan  pariwisata  dengan  memperhatikan aspek  berkelanjutan  dilakukan  antara  lain  oleh Weaver  dan  Lawton  (2007),  Tsundoda  dan Mendlinger (2009),  Aref et al . (2009), Musinguzi (2012) dan Wasudawan et al . (2021). Beberapa riset tentang pembangunan potensi wisata di Bangkalan seperti  dilakukan  oleh  Maulana  dan  Hasyim (2019),  Apridia  dan  Dahruji  (2022),  Wulandari
/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
(2020)  dan  Atika et  al .  (2022),  memberikan gambaran  tentang  potensi  pengembangan  wisata di  Kabupaten  Bangkalan,  tetapi  belum  mengarah pada  pembangunan  pariwisata  berkelanjutan. Tujuan  penelitian  adalah  untuk  mengidentifikasi persepsi  masyakarat,  terutama  mengenai  dampak terkait,  yang  harus  diprioritaskan  penanganannya oleh  pengambil  kebijakan  dalam  pengembangan pariwisata berkelanjutan di Desa Tajungan.
Penelitian
dilakukan menggunakan pendekatan kuantitatif, dengan prosedur pemilihan responden  secara purposive .  Pengumpulan  data menggunakan  kuesioner  dengan  wawancara terstruktur.  Terdapat  8  (delapan)  kategori terkait  dengan  dampak  pengembangan  wisata desa,  yaitu  responden  dari  dinas  pariwisata, pengelola wisata di tempat lain sebagai benchmark , pengelola  wisata,  perangkat  desa,  karang  taruna, pemilik  perahu  transportasi,  serta  dari  kategori masyarakat  lainnya.  Apabila  dikelompokkan berdasarkan asal responden, maka responden dibagi menjadi  2  (dua),  yaitu  responden  yang  berasal dari  luar  desa,  dan  responden  yang  berasal  dari dalam  Desa  Tajungan.  Responden  dari  luar  desa merupakan ekspert atau ahli, karena berhubungan langsung  dengan  kebijakan  pengembangan pariwisata, berjumlah 4 responden. Responden yang berasal  dari  dalam,  merupakan  masyarakat  yang sehari-hari terdampak langsung dari pengembangan wisata  Desa  Tajungan.  Pemilihan  jumlah  21 responden  dari  dalam,  sejalan  dengan  penelitian Nyumba et al . (2018) tentang jumlah anggota FGD ( Focus  Group  Discussion )  dalam  satu  kelompok, yang memperbolehkan antara 8 sampai dengan 21 orang. Tabel 1 mendeskripsikan kategori responden, jumlah responden, serta asal responden, dari dalam atau dari luar desa.
Analisis  dilakukan  menggunakan  model Analytic  Hierarchy  Process (AHP).  Model  ini digunakan untuk mengetahui keputusan yang akan diambil  dengan memilih yang terbaik dari alternatif yang dievaluasi, berkaitan dengan sejumlah kriteria (Saaty  &  Vargas,  2012).  Skala  pengukuran  yang digunakan  menggunakan  skala  Satty’s.  Skala ini  bertujuan  mengidentifikasi  alternatif  yang paling  signifikan  dalam  pengambilan  keputusan. Garcia-Melon et  al. (2012),  menggunakannya untuk  menentukan  pilihan  tiga  strategi  pariwisata berkelanjutan.  Penelitian  oleh  Falcone  (2019) menggunakan AHP untuk menghasilkan informasi pendorong  potensial  dan  penghambat  industri pariwisata.  Lee et  al. (2021)  menggunakannya untuk  mengembangkan  indikator  penilaian pariwisata  berkelanjutan  di  Taiwan.  Yang  (2022) menggunakan  AHP  untuk  mengevaluasi  kinerja pelayanan  wisata  perdesaan  di  China.  Noosut et  al. (2023)  menggunakan  untuk  menentukan urutan  prioritas  dari  indikator  wisata  berbasis masyarakat di Thailand.
Prinsip dasar Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah  (1)  Dekomposisi,  yaitu  menstrukturkan masalah  yang  kompleks  menjadi  kerangka  hirarki atau jaringan kluster, sub-kluster, sub-sub kluster, dan seterusnya (Gambar 1); (2) penilaian komparasi, yaitu  membangun  pembandingan  pasangan ( pairwise  comparison )  dari  semua  kombinasi elemen-elemen  dalam  kluster  dilihat  dari  cluster induknya  untuk  mendapatkan  prioritas  lokal,  dan (3)  Komposisi  atau  Sintesis,  yaitu  mengalihkan prioritas  lokal  dari  elemen-elemen  dalam  kluster dengan  prioritas  dari  elemen  induk,  yang  akan menghasilkan prioritas global seluruh hirarki.
Tabel 1. Sebaran Responden Dampak Wisata.
No Kategori Jumlah Responden Asal 1 Dinas Pariwisata Kabupaten 1 Luar 2 Pengelola Mangrove Benchmark 1 Luar 3 Pengelola Paket Wisata 2 Luar 4 Pengelola Mangrove Tajungan 3 Dalam 5 Perangkat Desa Tajungan 4 Dalam 6 Karang Taruna 4 Dalam 7 Nelayan Pemilik Perahu 3 Dalam 8 Masyarakat lainnya 7 Dalam Total 25 Sumber: Data olahan tim peneliti J. Kebijakan KP Vol. ...  No. ... Desember 2020 : hal… - …
oleh Falcone (2019) menggunakan AHP untuk menghasilkan informasi pendorong potensial dan  penghambat  industri  pariwisata.  Lee  et  al.  (2021)  menggunakannya  untuk mengembangkan  indikator  penilaian  pariwisata  berkelanjutan  di  Taiwan.  Yang  (2022)
menggunakan AHP untuk mengevaluasi kinerja pelayanan wisata perdesaan di China. Noosut et al. (2023) menggunakan untuk menentukan urutan prioritas dari indikator wisata berbasis masyarakat di Thailand.
Prinsip  dasar  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  adalah  (1)  Dekomposisi,  yaitu menstrukturkan masalah yang kompleks menjadi kerangka hirarki atau jaringan kluster, sub- cluster,  sub-sub  cluster,  dan  seterusnya  (Gambar  1);  (2)  penilaian  komparasi,  yaitu membangun pembandingan pasangan ( pairwise comparison ) dari semua kombinasi elemen- elemen dalam kluster dilihat dari cluster induknya untuk mendapatkan prioritas lokal, dan (3)
Komposisi atau Sintesis, yaitu mengalihkan prioritas lokal dari elemen-elemen dalam kluster dengan prioritas dari elemen induk, yang akan menghasilkan prioritas global seluruh hirarki.
Dalam  model  AHP  terdapat  prinsip  konsistensi,  yaitu:  (1)  Kemungkinan  terjadi inkonsistensi dalam mengukur preferensi komparasi pasangan, (2) Adanya transitivitas, yaitu Jika a1 > a2 dan a2 > a3, maka a1 > a3 (> = lebih disukai). (3) Karena untuk mencapai konsistensi cukup sulit, maka diperkenalkan konsep deviasi dari konsistensi dalam AHP, yaitu disarankan tingkat inkonsitensi preferensi atau pengaruh pembandingan pasangan ( pairwise comparison ) tidak lebih dari 10 persen (Rusydiana & Devi, 2013).

## Gambar 1. Gambaran Umum Model AHP
Figure 1. Overview Of AHP Model Sumber: Saaty dan Vargas (2013)/ Source: Saaty and Vargas (2013)
Tabel 2. menunjukkan skala perbandingan antar elemen dalam proses pengambilan keputusan. Skala tersebut mewakili intensitas penilaian yang ditunjukkan dengan 9 skala.
Skala  diturunkan  melalui  teori  respons  stimulus  dan  divalidasi  untuk  keefektifannya,  tidak hanya dalam banyak aplikasi oleh sejumlah orang, tetapi juga melalui pembenaran teoretis tentang skala yang harus digunakan seseorang dalam perbandingan unsur-unsur homogen. Skala pengukuran berbentuk nilai numerik yang digunakan untuk perbandingan diperoleh dari skala perbandingan (Saaty & Vargas, 2013).

## Gambar 1. Gambaran Umum Model AHP.
Sumber: Saaty dan Vargas (2013)
Dalam  model  AHP  terdapat  prinsip konsistensi,  yaitu:  (1)  Kemungkinan  terjadi inkonsistensi dalam mengukur preferensi komparasi pasangan,  (2)  Adanya  transitivitas,  yaitu  jika  a1  > a2 dan a2 > a3, maka a1 > a3 (> = lebih disukai). (3) Karena untuk mencapai konsistensi cukup sulit, maka diperkenalkan konsep deviasi dari konsistensi
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
Persepsi Masyarakat Untuk Pengembangan Wisata Berkelanjutan di Pesisir Madura | Nugroho dan Adiyanto Vol. 13, No. 1, Juni 2023, pp. 13-23
dalam AHP, yaitu disarankan tingkat inkonsistensi preferensi  atau  pengaruh  pembandingan  pasangan ( pairwise  comparison )  tidak  lebih  dari  10% (Rusydiana & Devi, 2013).
Tabel  2.  menunjukkan  skala  perbandingan antarelemen dalam proses pengambilan keputusan. Skala  tersebut  mewakili  intensitas  penilaian  yang ditunjukkan  dengan  9  skala.  Skala  diturunkan melalui  teori  respons  stimulus  dan  divalidasi untuk  keefektifannya,  tidak  hanya  dalam  banyak aplikasi  oleh  sejumlah  orang,  tetapi  juga  melalui pembenaran  teoretis  tentang  skala  yang  harus digunakan  seseorang  dalam  perbandingan unsur-unsur  homogen.  Skala  pengukuran berbentuk  nilai  numerik  yang  digunakan  untuk perbandingan  diperoleh  dari  skala  perbandingan (Saaty & Vargas, 2013).
P E N G E M B A N G A N . . P A R I W I S A T A BERKELANJUTAN
Secara  tradisional,  pendekatan  perencanaan pariwisata berfokus pada dimensi ekonomi dengan keputusan tentang investasi, kebijakan, dan tempat pariwisata  yang  didorong  oleh  pertimbangan ekonomi.  Perkembangan  terbaru,  perbincangan bergeser  dengan  memasukkan  aspek-aspek  lain, seperti  sosial  dan  lingkungan,  sebagai  cerminan dari konsep pembangunan pariwisata berkelanjutan. Keterlibatan  warga,  penduduk,  atau  pemangku kepentingan,  menjadi  unsur  penting  dalam pengembangan  masyarakat  dengan  pendekatan partisipatif yang inklusif (Phillips & Robert, 2013).
Pengembangan masyarakat berbasis pariwisata  terjadi  apabila  terdapat  perbaikan berkelanjutan  dalam  kondisi  ekonomi,  sosial, dan  lingkungan,  dengan  masyarakat  lokal  terlibat
aktif  dalam  desain,  implementasi,  pengelolaan, serta  peninjauan  (Fleischer  &  Felsenstein,  2000). Menurut  Theodori  (2005),  pengembangan masyarakat  ditetapkan  sebagai  cara  meningkatkan kondisi  sosial,  ekonomi,  dan  kualitas  lingkungan hidup  penduduk  suatu  komunitas.  Simpson  dan Bretherton  (2013)  merinci  dampak  ekonomi, sosial budaya, dan lingkungan dalam 2 aspek, yaitu positif dan negatif, sebagai berikut:
• Ditinjau  dari  sisi  ekonomi,  secara  positif  dapat meningkatkan  pendapatan  ekonomi  masyarakat lokal,  menciptakan  lapangan  kerja  baru, memperbaiki  keseimbangan  perekonomian lokal,  serta  mendorong  timbulnya  aktivitas kewirausahaan. Dampak negatif yang ditimbulkan, adalah adanya potensi ketergantungan perekonomian  yang  berlebihan,  tekanan  inflasi, ketergantungan  terhadap  sumberdaya  dari  luar daerah, tingginya ketergantungan barang dari luar daerah, permintaan harga dan pendapatan bersifat elastis.
• Ditinjau  dari  sisi  sosial  budaya,  secara  positif adalah peningkatan level kemajuan budaya lokal, terciptanya infrastruktur baru dan dengan adanya infrastruktur  baru  diikuti  dengan  perubahan sosial, berkembangnya fasilitas rekreasi. Dampak negatif yang ditimbulkan adalah terjadi perubahan atau pergeseran budaya, migrasi ke dalam memberi tekanan  pada  infrastruktur.  Perubahan  dalam struktur pekerjaan menuju keterampilan rendah, didominasi  perempuan,  terjadinya  pekerjaan musiman.  Tingkat  pergantian  komunitas  yang lebih  tinggi,  serta  meningkatnya  kejahatan  dan perilaku anti-sosial.
• Ditinjau  dari  sisi  lingkungan,  secara  positif adalah  kontrol  yang  lebih  baik  terhadap konservasi  lingkungan,  lebih  banyak  anggaran
Tabel 2. Skala Preferensi. Intensitas Kepentingan Definisi Penjelasan 1 Sama pentingnya Dua kegiatan berkontribusi sama untuk tujuan 2 Lemah 3 Kepentingan sedang Pengalaman  dan  penilaian  sedikit  mendukung  satu aktivitas di atas yang lain 4 Lebih dari sedang 5 Sangat penting Pengalaman  dan  penilaian  sangat  mendukung  satu aktivitas di atas yang lain 6 Kuat 7 Sangat kuat atau menunjukkan pentingnya Suatu  aktivitas  lebih  disukai  daripada  yang  lain; dominasinya ditunjukkan dalam praktek 8 Sangat, sangat kuat . 9 Sangat penting sekali Bukti yang mendukung satu aktivitas di atas yang lain merupakan urutan penegasan yang paling tinggi Sumber: Saaty & Vargas (2013).
/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
untuk  pengelolaan  lingkungan,  meningkatkan kepedulian  terhadap  pentingnya  lingkungan. Dampak  negatif  yaitu  memburuknya  kualitas lingkungan  seperti  polusi  udara,  kebisingan, maupun pemandangan yang kurang bagus, terjadi ribbon development yang tidak direncanakan, erosi tanah dan hilangnya habitat fauna, serta pemisahan (segregasi) wisatawan di zona pengunjung.
Beberapa  penelitian  dengan  menggunakan metode  yang  berbeda,  menjelaskan  aspek pembangunan  pariwisata  berkelanjutan.  Penelitian Fleischer  dan  Felsenstein  (2000)  menunjukkan bahwa promosi pariwisata skala kecil secara intuitif dianggap  sebagai  bentuk  pembangunan  ekonomi yang cocok untuk daerah pedesaan. Fakta yang sering diabaikan dalam perdebatan tentang pembangunan ekonomi  melalui  pariwisata,  bahwa  banyak  daerah pedesaan, promosinya identik dengan promosi usaha kecil, dan dicirikan oleh usaha kecil yang berpusat pada keluarga, atau berbasis keluarga.
Penelitian  Mohammadi et  al. (2010) mengkaji  persepsi  masyarakat  setempat  tentang dampak  sosial,  ekonomi  dan  lingkungan  dari pariwisata di destinasi warisan budaya Kermanshah di Iran. Studi difokuskan pada penduduk di sekitar objek  wisata  warisan  populer  di  wilayah  tersebut. Hasilnya, sebagian besar responden mengakui dan mengapresiasi  dampak  positif  pariwisata  terhadap masyarakat  setempat.  Di  antara  dampak  tersebut, dampak  sosial  positif  pariwisata  yang  paling dirasakan  oleh  masyarakat  setempat,  yaitu  adanya peningkatan fasilitas rekreasi, dan bertemu dengan turis menjadi pengalaman berharga bagi masyarakat setempat.
Kastenholz et  al. (2012)  menyimpulkan bahwa  pengalaman  berwisata  menjadi  faktor kunci  pengembangan  destinasi  yang  kompetitif dan  berkelanjutan.  Hal  tersebut  sebagai  hasil dari  keseluruhan  yang  kompleks,  dibuat  bersama dan  dibagikan  oleh  wisatawan,  penyedia  layanan, dan  masyarakat  setempat,  dan  dibentuk  oleh sumber  daya  yang  menyediakan  bahan  penting pengalaman  tersebut.  Riset  yang  dilakukan oleh  Sanchez et  al. (2019)  membangun  model berkelanjutan,  mempertimbangkan  lingkungan, sosial,  dan  penggerak  ekonomi  lokal.  Penelitian ingin  mengetahui  persepsi  penduduk  tentang dampak pariwisata di kota Seville Spanyol Selatan, berdasarkan  indikator  ekonomi,  sosial,  dan lingkungan.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  warga menghargai  tiga  jenis  dampak,  dengan  dampak sosial  datang  setelah  dampak  ekonomi,  sebagai pengaruh  dari  kepuasan  mereka  terhadap  kondisi administrasi kota tersebut.
Baker dan Unni (2021) mengkaji perbedaan dampak  ekonomi,  sosial  budaya,  dan  lingkungan yang  dirasakan  dari  sektor  pariwisata,  antara penduduk dua wilayah, yaitu Saint Kitts dan Nevis, serta sikap mansyarakatnya terhadap kecepatan dan arah pengembangan pariwisata. Hasilnya, penduduk kedua  pulau  memiliki  persepsi  yang  sama  tentang kecepatan  dan  arah  pengembangan  pariwisata  di pulau mereka. Namun, ada perbedaan yang signifikan dalam persepsi mereka tentang dampak pariwisata. Jumlah  penduduk  Nevis,  yang  lebih  banyak  dari penduduk Saint Kitts, memiliki persepsi yang lebih baik  tentang  manfaat  ekonomi  dari  pariwisata. Sedangkan  dampak  negatif  terhadap  lingkungan tidak  menonjol,  dan  penduduk  memiliki  persepsi positif tentang dampak sosial budaya. Hasil lainnya yaitu pentingnya pemahaman dan pandangan anggota masyarakat  lokal  bagi  pengembangan  pariwisata berkelanjutan.  Dukungan  masyarakat  lokal  untuk pariwisata  sangat  penting  untuk  perencanaan  dan pengelolaan pariwisata yang efektif.
Penelitian  dari  Acha-anyi  dan  Ndolose (2022)  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  peluang pariwisata  dalam  pengembangan  ekonomi  lokal. Responden setuju bahwa pengembangan pariwisata akan  meningkatkan  infrastruktur  masyarakat secara  keseluruhan  dan  menghilangkan  hambatan tertentu  bagi  usaha  kecil  baru.  Manfaat  potensial adalah penciptaan lapangan kerja. Respon anggota masyarakat  terhadap  manfaat  ekonomi  positif  dari pariwisata  sangat  baik,  tetapi  dampak  sosial  dari pariwisata  tidak  menunjukkan  dukungan  positif yang  sama.  Masyarakat  lokal  kurang  antusias terhadap  dampak  sosial  dibandingkan  keuntungan ekonomi dari pariwisata.
Di tingkat lokal dan regional, Maulana dan Hasyim (2019) meneliti respon masyarakat terhadap rencana pengembangan wisata halal di Desa Kamal, Kabupaten  Bangkalan.  diperoleh  fakta  bahwa masyarakat  desa  Kamal  sangat  antusias  terhadap rencana  pengembangan  wisata  halal  tersebut.  Hal itu    sejalan  dengan  Apridia  &  Dahruji  (2022) yang menganalisis potensi destinasi wisata halal di daerah pesisir selatan Kabupaten Bangkalan. Hasil penelitian  menyimpulkan  bahwa  wilayah  pesisir Bangkalan berpotensi menerapkan konsep pariwisata halal,  tetapi  terdapat  beberapa  hal  yang  perlu dibenahi  yaitu  sarana  dan  prasarana  serta  regulasi pariwisata halal. Penelitian Wulandari (2020) yang meneliti  potensi  Kabupaten  Bangkalan  sebagai pusat pariwisata Pulau Madura, memberikan saran agar pemerintah Bangkalan dapat menggali potensi (sumber daya) yang belum terjamah dan masih baru pada  wilayah  sekitarnya  agar  dapat  meningkatkan
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
Persepsi Masyarakat Untuk Pengembangan Wisata Berkelanjutan di Pesisir Madura | Nugroho dan Adiyanto Vol. 13, No. 1, Juni 2023, pp. 13-23
perekonomian  pada  wilayah-wilayah  Kabupaten Bangkalan.  Penelitian  tentang  pengembangan kawasan  wisata  mangrove  di  Bangkalan  dilakukan oleh  Atika et  al. (2022)  di  Kecamatan  Sepulu, yang  memberikan  rekomendasi  bahwa  strategi untuk  mengembangkan  ekowisata  mangrove  pasca pandemi covid-19 antara lain melalui penambahan serta  pembenahan  fasilitas  yang  ada,  keterlibatan masyarakat yang ada, serta promosi melalui media sosial.  Belajar  dari  pengembangan  pariwisata daerah  lain,  Sahnan et  al. (2020)  memberikan kesimpulan  pada  pengembangan  Kawasan  Wisata Mangrove  Tamo,  Kabupaten  Majene,  bahwa keberhasilan pengembangan harus didukung adanya sarana  prasarana  penunjang  pariwisata,  partisipasi masyarakat, serta penanganan sampah.

## DAMPAK PENGEMBANGAN WISATA
Masing-masing  dampak  tersebut  ditinjau dari 2 (dua) sisi, yaitu dampak positif dan negatif, sehingga  secara  terperinci  menjadi  6  bagian.  Dari tiap-tiap  bagian  tersebut,  terdapat  3  (tiga)  sub- kriteria  yang  menjadi  butir  pernyataan  yang  harus dipilih sesuai dengan pendapat atau preferensi dari masing-masing  responden.  Secara  lebih  terinci dapat dilihat pada Gambar 2.
Tahap  berikutnya  adalah  kuantifikasi model  dengan  menggunakan  pertanyaan  dalam kuesioner. Kuesioner AHP tersebut berupa pairwise comparison (pembandingan pasangan) antar elemen (ekonomi, sosial budaya, lingkungan) dalam cluster
DAMPAK POSITIF DAMPAK NEGATIF DAMPAK DAMPAK PENGEMBANGAN WISATA MANGROVE TAJUNGAN EKONOMI SOSIAL BUDAYA
LINGKUNGAN
• Peningkatan pendapatan ekonomi lokal • Penciptaan lapangan kerja baru • Mendorong kewirausahaan • Ketergantungan terhadap pariwisata
• Ketergantungan sumber daya luar desa • Pekerjaan berketerampilan rendah dan dibayar rendah • Budaya lokal makin canggih • Penambahan infrastruktur baru • Perluasan fasilitas rekreasi • Lunturnya filosofi budaya • Pertambahan penduduk beri tekanan infrastruktur • Meningkatnya kejahatan dan perilaku anti - sosial • Perhatian pada konservasi lingkungan
• Penambahan dana pemeliharaan lingkungan • Peningkatan kesadaran lingkungan • Polusi air, visual, dan kebisingan • Lalu lintas dan kemacetan manusia
• Erosi tanah dan hilangnya habitat fauna DAMPAK POSITIF DAMPAK NEGATIF DAMPAK POSITIF DAMPAK NEGATIF
Gambar 2. Model Hirarki Dampak Pengembangan Wisata.
(dampak)  untuk  mengetahui  mana  diantaranya yang lebih besar pengaruhnya atau lebih dominan. Skala  menggunakan  angka  1  sampai  dengan  9. Hasil  penilaian  dikumpulkan  dan  diinput  melalui software super decision , kemudian diproses sehingga menghasilkan output berbentuk prioritas.
Selanjutnya  agar  mengetahui  penilaian individu  dari  responden  yaitu  dari  luar,  dalam, maupun  gabungan  dari  kategori  responden, dilakukan  penilaian  dengan  menghitung geometric mean . Jawaban dari pertanyaan berupa perbandingan ( Pairwise  comparison )  dari  para  responden  akan dikombinasikan  sehingga  membentuk  suatu konsensus. Tabel 3 menunjukkan hasil perbandingan pairwise  comparison ,  dari 3  (tiga)  aspek  dampak pengembangan wisata di Desa Tajungan.
Tabel 3. Hasil Pairwise Comparison Berdasarkan Kategori Responden. Dampak Luar Dalam Gabungan Dampak Ekonomi 0.5396 0.4126 0.4126 Dampak Sosial Budaya 0.1634 0.2599 0.2599 Dampak Lingkungan 0.2970 0.3275 0.3275
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  maka diketahui  bahwa  pihak  dari  luar  dan  dari  dalam, masing-masing  sama  memprioritaskan  dampak ekonomi sebagai aspek yang paling utama, kemudian dampak lingkungan, dan berikutnya adalah dampak
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
sosial  budaya.  Apabila  ditinjau  dari  gabungan responden,  atau  seluruh  responden  baik  dari  luar maupun  dalam,  maka  dampak  ekonomi  memiliki prioritas  terbesar  yaitu  41,26%,  disusul  dampak lingkungan  sebesar  32,75%,  dan  terakhir  dampak sosial budaya sebesar 25,99%.
Agar  diketahui  apakah  para  responden mencapai  tingkat  persetujuan  atau  kesepakatan terhadap  satu  masalah,  dalam  hal  ini  dampak adanya  pengembangan  wisata,  maka  diperlukan perhitungan rater  of  agreement  (w) .  Alat  yang digunakan  untuk  mengukur rater  agreement adalah Kendall’s  Coefficient  of  Concordance . Tabel 4 menunjukkan tingkat kesepakatan terhadap prioritas masing-masing aspek. Hasilnya, responden memiliki  kesepakatan  atau  persetujuan  jawaban, ketika menggunakan kategori gabungan responden.
Menurut  kategori  responden  dari  luar, prioritas  masing-masing  aspek  tersebut  memiliki rater  agreement sebesar  0,3800  (tidak  signifikan berdasarkan p-value 0,2187),  demikian  pula responden  dari  dalam,  memiliki rater  agreement sebesar  0,0829  (tidak  signifikan  berdasarkan p-value 0,1753),  sedangkan  gabungan  responden, memiliki rater  agreement sebesar  0,1086 (signifikan  berdasarkan p-value 0,0664).  Hasil pairwise  comparison memberikan  hasil  bahwa dampak  ekonomi  sebagai  yang  terbesar,  dengan nilai inconsistency dibawah  10%,  artinya  hasilnya konsisten  pada  tiap-tiap  kategori  responden,  dan hasil rater  agreement menunjukkan  kesepakatan jawaban pada gabungan responden.
Hasil  tersebut  sejalan  dengan  penelitian Sanchez et al. (2019), Baker dan Unni (2021), serta Acha-anyi & Ndolose (2022), yang memprioritaskan manfaat  ekonomi  dalam  pengembangan  wisata setempat. Jika dikaitkan dengan kondisi masyarakat Desa  Tajungan  yang  memiliki  pekerjaan  utama mayoritas ibu rumah tangga sebesar 33%, kemudian nelayan  sebesar  16%,  bahkan  18%  sebagai penganggur,  maka  hasil  penelitian  tersebut  tentu sejalan dengan realitas masyarakat sehari-hari.
Tabel 4. Rater Agreement Berdasarkan Kategori Responden. Dampak Kategori Responden Luar Dalam Gabungan Dampak Ekonomi 0.5396 0.4126 0.4126 Dampak Sosial Budaya 0.1634 0.2599 0.2599 Dampak Lingkungan 0.2970 0.3275 0.3275 Inconsintency 0.0089* 0.0516* 0.0516* Kendall's W 0.3800 0.0829 0.1086* x2 3.0400 3.4822 5.4252 P-Value 0.2187 0.1753 0.0664 Jumlah responden 4 21 25
Perbandingan pasangan ( pairwise comparison ), dilakukan  untuk  melihat  lebih  detail  sub-kriteria dari  masing  masing  dampak,  sehingga  diketahui mana  diantaranya  yang  lebih  besar  pengaruhnya (lebih  dominan).  Hasil  perhitungan  prioritas responden  pada  Tabel  5,  menunjukkan  bahwa hampir  seluruh  kriteria  dalam  setiap  dampak, memiliki prioritas yang sama yaitu 33,33%, kecuali pada  dampak  positif  lingkungan,  sehingga  penulis mencoba  untuk  melakukan  analisis  pada  nilai geometric  mean .  Nilai geometric  mean merupakan jenis  penghitungan  rata-rata  yang  menunjukan tendensi  atau  nilai  tertentu,  sehingga  penulis menggunakan  informasi  tersebut  untuk  analisis lanjutan.
Dengan  menggunakan  nilai geometric  mean pada Tabel 5, prioritas terbesar pada dampak positif ekonomi  adalah  pada  kemampuan  pengembangan wisata untuk mendorong kewirausahaan. Hal  tersebut  sejalan  dengan  kondisi  mata pencaharian  Desa  Tajungan  yang  disebutkan sebelumnya  bahwa  mayoritas  ibu  rumah tangga  sebesar  33%,  tentu  dengan  harapan bahwa  adanya  pengembangan  pariwisata  dapat mendorong  kewirausahaan.  Adanya  penambahan wirausahawan  lebih  realistis  terjadi  dibandingkan dengan  adanya  lapangan  usaha  baru,  karena sifat  kewirausahaan  yang  lebih  fleksibel  dan membutuhkan  usaha  yang  relatif  lebih  mudah, dibandingkan  dengan  menciptakan  lapangan usaha  baru,  yang  relatif  membutuhkan  usaha  dan persyaratan yang lebih berat.
Dampak  positif  sosial  budaya  yang terbesar  adalah  penambahan  infrastruktur  baru. Penambahan infrastruktur baru akan memudahkan hubungan  antarmasyarakat.  Hal  tersebut  terkait dengan  letak  Desa  Tajungan  yang  berada  di ujung  Kecamatan  Kamal,  meskipun  tidak  terlalu jauh, hanya sekitar 3 km perjalanan, tetapi kondisi jalan  saat  ini  menuju  ke  Wisata  Desa  Tajungan kurang  bagus,  dan  melewati  beberapa  desa  lain sebelum ke Desa Tajungan.
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
Persepsi Masyarakat Untuk Pengembangan Wisata Berkelanjutan di Pesisir Madura | Nugroho dan Adiyanto Vol. 13, No. 1, Juni 2023, pp. 13-23
Adanya  pengembangan  wisata  di  Desa Tajungan dapat membawa harapan adanya perbaikan infrastruktur  desa.  Dampak  positif  lingkungan yang  terbesar  adalah  peningkatan  kesadaran lingkungan.  Selain  berada  di  tepi  pantai Desa  Tanjungan  juga  pernah  menjadi  tempat pembuangan  sampah  TPS  yang  berada  tepat sebelum pintu masuk Desa Tajungan, dan letaknya tidak jauh dari lokasi wisata tersebut.  Diharapkan dengan  adanya  pengembangan  wisata  tersebut kesadaran  pentingnya  lingkungan  dapat  tumbuh dengan baik.
Dampak  negatif  atau  yang  menjadi kekhawatiran warga dengan adanya pengembangan wisata  adalah  adanya  ketergantungan  terhadap pariwisata,  tekanan  infrastruktur,  dan  timbulnya kemacetan  di  Desa  Tajungan.  Berdasarkan  hasil pengamatan  di  lapangan,  hal  tersebut  terkait  satu dengan yang lain, yaitu kondisi geografis dan luas Desa Tajungan yang tidak luas, bahkan terkecil di Desa  Kamal,  sehingga  kepadatan  penduduk  juga sudah  mulai  dirasakan  oleh  masyarakat  sekitar. Apabila  pengembangan  wisata  berhasil  jumlah pengunjung  akan  meningkat  dan  penduduk desa  lain  akan  tertarik  untuk  menuju  atau berpindah  ke  Desa  Tajungan,  sehingga  akan membawa  tekanan  pada  infrastruktur  dan menimbulkan kemacetan di Desa Tajungan.
Tabel 5. Geometric Mean Masing-Masing Aspek. No Dampak Positif Geometric Mean Prioritas Responden Inconsintency 1 Peningkatan pendapatan ekonomi lokal 0.9440 33.33% 0.0000* 2 Penciptaan lapangan kerja baru 1.1596 33.33% 3 Mendorong kewirausahaan 1.2079 33.33% 4 Budaya lokal makin canggih 0.9265 33.33% 0.0000* 5 Penambahan infrastruktur baru 1.3474 33.33% 6 Perluasan fasilitas rekreasi 1.2687 33.33% 7 Perhatian lebih besar pada konservasi lingkungan 1.1226 32.75% 0.0516* 8 Penambahan dana pemeliharaan lingkungan 1.3538 25.99% 9 Peningkatan kesadaran pentingnya lingkungan 1.5690 41.26% No Dampak Negatif Geometric Mean Prioritas Responden Inconsintency 1 Ketergantungan terhadap pariwisata 1.3474 33.33% 0.0000* 2 Ketergantungan sumber daya luar desa 0.9421 33.33% 3 Pekerjaan berketerampilan rendah dan dibayar rendah 1.2393 33.33% 4 Lunturnya filosofi budaya 0.9953 33.33% 0.0000* 5 Tekanan infrastruktur karena pertambahan penduduk 1.1694 33.33% 6 Meningkatnya kejahatan dan perilaku anti-sosial 1.1302 33.33% 7 Polusi air, visual, dan kebisingan . 1.3977 33.33% 0.0000* 8 Lalu lintas dan kemacetan manusia 1.4091 33.33% 9 Erosi tanah dan hilangnya habitat fauna 0.9932 33.33%
Dampak pengembangan wisata Desa Tajungan menunjukkan  bahwa  seluruh  kategori  responden menjawab  dampak  ekonomi  sebagai  dampak  yang terbesar. Hasil ini konsisten pada tiap-tiap kategori responden,  dan  menunjukkan  hasil  kesepakatan jawaban  pada  gabungan  responden.  Prioritas dampak  positif  ekonomi  adalah  pada  kemampuan pengembangan wisata untuk mendorong kewirausahaan. Hal tersebut sejalan dengan kondisi Desa  Tajungan,  karena  sifat  kewirausahaan  yang lebih fleksibel.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Dikaitkan  dengan  temuan  prioritas  dari  sisi ekonomi, yaitu ‘untuk mendorong kewirausahaan’, harus diingat adanya fakta bahwa pekerjaan utama terbesar Desa Tajungan saat ini adalah ibu rumah tangga.  Oleh  karena  itu,  kebijakan  yang  dapat diberikan antara lain pemberian pelatihan khusus bagi ibu rumah tangga untuk mempelajari keterampilan dan  pengetahuan  dasar  yang  dibutuhkan  dalam memulai  dan  mengelola  usaha.  Pemerintah  dan organisasi masyarakat setempat dapat memberikan modal  usaha  yang  khusus  ditujukan  untuk  ibu rumah tangga yang ingin memulai usaha, yang dapat diberikan  dalam  bentuk  bantuan  atau  pinjaman dengan  bunga  rendah.  Pemerintah  juga  perlu memberikan pendampingan berupa bimbingan dan
/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
konsultasi tentang perencanaan bisnis, pengelolaan keuangan,  dan  sebagainya,  serta  membantu  dalam memasarkan produk-produk tersebut ke pasar lokal maupun nasional.
Dikaitkan dengan temuan prioritas dari sosial budaya berupa ‘penambahan infrastruktur baru yang akan  memudahkan  hubungan  antar  masyarakat’, maka  implikasi  kebijakan  yang  relevan  antara lain  perlunya  pemerintah  daerah  mengalokasikan anggaran  khusus  untuk  perbaikan  jalan  dan infrastruktur  di  desa  tersebut  sehingga  jalan menjadi  lebih  baik  dan  aman  untuk  dilalui  oleh wisatawan. Kerja sama antara desa-desa yang dilalui, bekerja  sama  dengan  membentuk  kelompok- kelompok  masyarakat  yang  terorganisir  untuk merawat  jalan  dan  infrastruktur.  Pemerintah  dan masyarakat  desa  dapat  meningkatkan  promosi pariwisata  melalui  berbagai  media  seperti  media sosial,  brosur,  dan  lain  sebagainya.  Hal  ini  dapat membantu  meningkatkan  minat  wisatawan  untuk berkunjung  ke  desa  tersebut,  sehingga  perbaikan infrastruktur menjadi prioritas utama.
Dikaitkan  dengan  temuan  prioritas  dari  sisi lingkungan,  yaitu  berupa  ‘peningkatan  kesadaran lingkungan’  kondisi  yang  relevan  adalah  posisi Desa  Tajungan  yang  berada  di  tepi  pantai,  dan dan  merupakan  bekas  area  pembuangan  sampah. Dengan  demikian,  implikasi  kebijakan  yang  dapat dilakukan  antara  lain  perlunya  pemerintah  daerah mengembangkan  program  pengelolaan  sampah yang  baik  dan  berkelanjutan  di  Desa  Tajungan, meliputi  program  pembuangan  sampah  yang teratur,  pengumpulan  sampah,  pemilahan  sampah organik  dan  non-organik,  dan  program  daur ulang  untuk  mengurangi  jumlah  sampah  yang dibuang  ke  lingkungan.  Program  pengelolaan sampah  ini  dapat  membantu  mencegah pencemaran  lingkungan  dan  menjaga  keindahan wisata  mangrove  dan  pantai.  Pemerintah  dan masyarakat  dapat  menyelenggarakan  program pendidikan  lingkungan  untuk  meningkatkan kesadaran  lingkungan  masyarakat  setempat. Masyarakat  setempat  harus  lebih  aktif  terlibat dalam  pengelolaan  sampah  dan  menjaga kebersihan pantai, melalui pembentukan kelompok- kelompok lingkungan untuk kampanye kebersihan dan  kegiatan  pengelolaan  sampah.  Peningkatan jumlah  dan  kualitas  tempat  pembuangan  sampah, pembangunan  toilet  umum,  dan  pembangunan sarana pembersihan pantai.
Berkaitan  dengan  dampak  negatif  atau yang  menjadi  ‘kekhawatiran  warga  dengan  adanya pengembangan  wisata’,  beberapa  implikasi kebijakan relevan adalah perlunya pemerintah untuk
memperhatikan  infrastruktur  yang  dibutuhkan seperti  jalan  raya,  transportasi  umum,  fasilitas kesehatan,  dan  fasilitas  pendidikan.  Pembangunan infrastruktur  yang  memadai  tersebut  dapat mengurangi kemacetan dan meningkatkan kualitas hidup  penduduk  desa.  Pemerintah  juga  perlu membuat  regulasi  yang  mengatur  perpindahan penduduk  sehingga  tidak  terjadi  penumpukan penduduk  yang  tidak  terkendali,  misalnya  dengan mengatur batas jumlah penduduk yang boleh tinggal di desa wisata atau pindah ke desa. Pemerintah perlu melakukan kampanye dan edukasi kepada masyarakat mengenai  pentingnya  menjaga  infrastruktur  dan lingkungan.  Peningkatan  kesadaran  masyarakat dapat mendorong masyarakat untuk tidak merusak infrastruktur dan lingkungan serta memperhatikan penggunaan  infrastruktur  secara  bijaksana  dan efisien.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kepada beberapa pihak, pertama  LPPM  Universitas  Trunojoyo  Madura, sebagai  sponsor  utama  penelitian.  Kedua,  Kepala Desa  Tajungan,  Kamal,  beserta  seluruh  pengelola wisata  mangrove  Segoro  Ayu  Tajungan.  Ketiga, semua pihak yang telah bersedia menjadi responden, termasuk  para  mahasiswa  yang  membantu pelaksanaan penelitian.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Tim  peneliti  terdiri  atas  Ris  Yuwono Yudo  Nugroho,  sebagai  penulis  utama  sekaligus korespondensi  ( corresponding  author )  yang bertanggung  jawab  menyusun  naskah  sehingga memenuhi persyaratan publikasi, dan Mochammad Reza  Adiyanto,  sebagai  anggota  penelitian  yang membantu  dalam  setiap  proses  pembuatan  artikel ilmiah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Acha-anyi,  P.  N.,  &  Ndolose,  L.  (2022).  Community perceptions  of  local  economic  development through tourism in port St Johns-South Africa. Geo Journal of Tourism and Geosites, 40 (1), 283- 291. https://doi.org/10.30892/gtg.40134-830.
Apridia,  m.,  &  Dahruji,  D.  (2022).  Analisis  potensi destinasi  wisata  halal  di  daerah  pesisir  selatan Kabupaten  Bangkalan  (Kecamatan  Kamal, Labang  dan  Kwanyar). Proceeding  UM Surabaya , 1 (1), 87-100.
Aref, F., Redzuan, M., & Gill, S. S. (2009). Community perceptions toward economic and environmental impacts  of  tourism  on  local  communities. Asian Social Science, 5 (7), 130-137. https://doi. org/10.5539/ass.v5n7p130.
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
Atika, M., Ariyani, Y., & Putri, A. R. (2022). Strategi pemulihan  ekowisata  mangrove  desa  labuhan, Kecamatan Sepulu, Kabupaten Bangkalan pasca pandemi covid-19. Semesta,2 (1), 1-5.
Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah  (Bappeda). (2019). RPJMD (Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah) Kabupaten Bangkalan Tahun 2018-2023 . Bangkalan: Bappeda.
Badan Pusat Statistik. (2021). Statistik daerah kabupaten Bangkalan  2021 .  Bangkalan:  BPS  Kabupaten Bangkalan.
Badan  Pusat  Statistik.  (2019). Kabupaten  Bangkalan dalam angka 2019. Bangkalan: BPS Kabupaten Bangkalan.
Badan  Pusat  Statistik.  (2022). Kabupaten  Bangkalan dalam angka 2022 . Bangkalan: BPS Kabupaten Bangkalan.
Baker,  D.  M.  A.,  &  Unni,  R.  (2021).  Understanding Residents’  Opinions  and  Support  Toward Sustainable  Tourism  Development  in  the Caribbean: The Case of Saint Kitts and Nevis. The  Coastal  Business  Journal,  18 (1),  1-29. https://digitalcommons.coastal.edu/cbj/vol18/ iss1/1.
Choi,  H.  S.  C.,  &  Sirakaya,  E.  (2005).  Measuring residents’  attitude  toward  sustainable  tourism: Development  of  sustainable  tourism  attitude scale. Journal of travel research, 43 (4), 380-394. https://doi.org/10.1177/0047287505274651.
Falcone, P. M. (2019). Tourism-based circular economy in  Salento  (South  Italy):  A  SWOT-ANP analysis. Social  Sciences,  8 (7),  216.  https://doi. org/10.3390/socsci8070216.
Fleischer, A., & Felsenstein, D. (2000). Support for rural tourism:  Does  it  make  a  difference? Annals  of tourism research, 27 (4), 1007-1024. https://doi. org/10.1016/S0160-7383(99)00126-7.
Garcia-Melon, M., Gómez-Navarro, T., & Acuña-Dutra, S.  (2012).  A  combined  ANP-delphi  approach to  evaluate  sustainable  tourism. Environmental Impact  Assessment  Review,  34 (April),  41-50. http://dx.doi.org/10.1016/j.eiar.2011.12.001.
Hayati, N. (2015). Membangun desa bersih dan sejahtera (Pendampingan masyarakat) dalam pengelolaan sampah  berbasis  riset  aksi  partisipatoris  di Desa  Tajungan  Kecamatan  Kamal  Kabupaten Bangkalan  [ Undergraduate  thesis] .  Surabaya: UIN Sunan Ampel.
Kastenholz, E., Carneiro, M. J., Marques, C. P., & Lima, J. (2012). Understanding and managing the rural tourism  experience—The  case  of  a  historical village  in  Portugal. Tourism  Management Perspectives,  4 (October),  207-214.  https://doi. org/10.1016/j.tmp.2012.08.009.
Lee, T. H., Jan, F. H., & Liu, J. T. (2021). Developing an indicator framework for assessing sustainable tourism:  Evidence  from  a  Taiwan  ecological resort. Ecological  indicators,  125 ,  107596. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107596.
Maulana,  A.  K.,  &  Hasyim,  L.  Q.  (2019).  Respon masyarakat  terhadap  rencana  pengembangan wisata  halal  di  Desa  Kamal  Kecamatan  Kamal Kabupaten Bangkalan (Studi Kasus Masyarakat Kelurahan Kamal Kecamatan Kamal Kabupaten Bangkalan). Dinar:  Jurnal  Ekonomi  dan Keuangan  Islam,  6 (2),  96-109.  https://doi. org/10.21107/dinar.v6i2.6117
Mohammadi, M., Khalifah, Z., & Hosseini, H. (2010). Local  people  perceptions  toward  social, economic and environmental impacts of tourism in  Kermanshah  (Iran). Asian  Social  Science,
6 (11),  220-225.  http://dx.doi.org/10.5539/ass. v6n11p220 Musinguzi,  D.  (2012). The  impacts  of  tourism  on  local communities:  developing  and  operationalising  a comprehensive  monitoring  framework (Doctoral dissertation). Hongkong: polytechnic university school of hotel and tourism management. http:// hdl.handle.net/10397/85809.
Noosut,  K.,  Attawongchayakorn,  K.,  Panyadee,  C., &  Trakarnsiriwanich,  K.  (2023).  Developing of  components  and  indicators  of  appropriate carrying  capacity  of  community-based  tourism attractions  in  upper  north  Thailand. Kasetsart Journal of Social Sciences, 44 (1), 95-104.
Nyumba, T., Wilson, K., Derrick, C. J., & Mukherjee, N.  (2018).  The  use  of  focus  group  discussion methodology:  Insights  from  two  decades  of application in conservation. Methods in Ecology and  evolution,  9 (1),  20-32.  http://dx.doi. org/10.1111/2041-210X.12860.
Phillips, R., & Robert, S. (2013). Tourism, Planning, and Community Development . New York: Routledge. http://dx.doi.org/10.4324/9780203720295-1.
Rusydiana,  A.  S.,  &  Devi,  A.  (2013). Analytic  network process:  Pengantar  teori  dan  aplikasi .  Bogor: Smart Publishing.
Saaty, T. L., & Vargas, L. G. (2013). Decision making with the analytic network process . Second Edition. New York: Springer. http://dx.doi.org/10.1007/978- 1-4614-7279-7.
Saaty,  T.  L.,  &  Vargas,  L.  G.  (2012). Model,  methods, concepts  &  applications  of  the  AHP .  Second Edition . International  Series  in  Operations Research  &  Management  Science.  New  York:
Springer. http://dx.doi.org/10.1007/978-1- 4614-3597-6.
Sahnan, F., Salim, A., & Jufriadi, J. (2020). Pengembangan kawasan  wisata  mangrove  Tamo  Kelurahan Baurung  Kabupaten  Majene. Journal  of  Urban Planning Studies, 1 (1), 21-29.
Sanchez del Rio-Vazquez, M. E., Rodríguez-Rad, C. J., &  Revilla-Camacho,  M.  Á.  (2019).  Relevance of social, economic, and environmental impacts on  residents’  satisfaction  with  the  public administration of tourism. Sustainability, 11 (22), 1-15. https://doi.org/10.3390/su11226380. Simpson,  K.,  &  Bretherton,  P.  (2013).  Community understanding  of  the  impact  of  temporary
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
visitors on incidental destinations. In Tourism, Planning,  and  Community  Development . New York: Routledge. https://doi. org/10.1080/15575330903444077.
Theodori,  G.  L.  (2005).  Community  and  community development in resource-based areas: Operational definitions rooted in an interactional perspective. Society  and  Natural  Resources,  18 (7),  661-669. https://doi.org/10.1080/08941920590959640.
Tsundoda,  T.,  &  Mendlinger,  S.  (2009).  Economic and social impact of tourism on a small town: Peterborough  New  Hampshire. Journal  of Service  Science  and  Management,  2 (2),  61-70. https://doi.org/10.4236/jssm.2009.22009.
United  Nations  World  Tourism  Organization (UNWTO).  (2023,  April  15). Sustainable tourism  development .  https://www.unwto.org/ sustainable-development.
Wasudawan,  K.,  Shakur,  M.  M.  A.,  &  Ab-Rahim,  R.
(2021).  The  impact  of  the  rural  culture  and cultural  attractions  on  poverty  alleviation: The  moderating  effect  of  tourism  resources. International  Journal  of  Academic  Research in  Business  and  Social  Sciences,  11 (1),  595- 610.  :  http://dx.doi.org/10.6007/IJARBSS/ v11-i1/8546.
Weaver, D. B., & Lawton, L. J. (2007). Twenty years on: The state of contemporary ecotourism research. Tourism management, 28 (5), 1168-1179. https:// doi.org/10.1016/j.tourman.2007.03.004.
Wulandari, L. S. W. (2020). Potensi Kabupaten Bangkalan sebagai  pusat  pariwisata  Pulau  Madura  yang memiliki  posisi  strategis  dan  bentang  alam  yang karls yang indah. https://www.researchgate.net/ publication/345771678.
Yang,  S.  (2022).  Analytic  hierarchy  process  and its  application  in  rural  tourism  service performance  evaluation. Discrete  Dynamics  in Nature  and  Society,  2022 ,  1-10.  https://doi. org/10.1155/2022/5302588.