## SOCIAL NETWORK ANALYSIS UNTUK ANALISA INTERAKSI USER DIMEDIA SOSIAL MENGENAI BISNIS E-COMMERCE
(STUDI KASUS: LAZADA, TOKOPEDIA DAN ELEVENIA)
Made Kevin Bratawisnu 1 , Andry Alamsyah 2
Prodi S1 Manajemen Bisnis Telekomunikasi dan Informatika, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom
Abstrak: Bisnis e-commerce memerlukan promosi dalam memperkenalkan produk yang dimilikinya.    Salah  satu  media  yang  dapat  digunakan  adalah  media  sosial.    Terdapat banyak informasi yang disediakan di media sosial, salah satunya adalah User Generated Content (UGC). UGC adalah jejak rekam user di media sosial yang dapat dilihat  oleh user lainnya.  Diperlukan  analisis  media  sosial  untuk  melihat  pola  interaksi  antara perusahaan dengan pelanggannya dari UGC yang banyak tersebar di media sosial. Hal ini  dapat  dijadikan insight bagi  perusahaan  dalam  membantu  pemasaran  produk  di media sosial. Metode yang digunakan dalam menganalisis pola interaksi dari UGC yang ada di media sosial adalah Social Network Analysis (SNA). Pemodelan jaringan sosial dapat  membantu  bisnis  e-commerce  untuk  memahami  pola  interaksi  yang  terjadi  di media  sosial..  Hasil  temuan  dalam  penelitian  memperlihatkan  bahwa  jaringan  sosial yang  lebih  unggul  adalah  jaringan  sosial  interaksi  mengenai  Lazada.  Penelitian  juga memperlihatkan pemeran kunci bagi masing-masing e-commerce . Kata Kunci : User Generated Content; Social Network Analysis; Pemeran Kunci; Properti Jaringan; e-commerce

## PENDAHULUAN
Penetrasi  internet  yang  tinggi  di  Indonesia  menyebabkan  terjadinya perkembangan pada bisnis online e-commerce . Bisnis online e-commerce merupakan sarana transaksi komersial antara dan antar organisasi dan perorangan secara digital dengan  pemanfaatan  internet, web dan  aplikasi  bisnis online (Laudon,  dan  Traver, 2014).  Bisnis e-commerce telah  mengubah  banyak  hal  dalam  dunia  bisnis,  hal  yang menjadi fokus tidak hanya pada barang melainkan pada layanan, informasi dan fokus intelijen pada pelanggan (Rahayu dan Day, 2015).
Media  sosial  menjadi  hal  penting  dalam  bisnis e-commerce di  dunia  maya dikarenakan  media  sosial  memberikan  insight  dalam  pemasaran  bisnis e-commerce (Yadav  dan  Rahman,  2017).  Media  sosial  menjadi  alat  untuk  menciptakan, mengomunikasikan  dan  mengirimkan  nilai  yang  diberikan  organisasi  ke  konsumen (Alalwan et  al .,  2017).  Konsumen  secara  global  menggunakan  media  sosial  dalam mencari  informasi  untuk  produk  dan  menyebarkan  komentar  terkait  produk  di  media sosial.
Semua  informasi  yang  diberikan user di  media  sosial  disebut  dengan User Generated Content (UGC). UGC adalah data yang ditinggalkan user yang dapat diakses publik secara online (Moens et al ., 2014). Media sosial yang menyimpan banyak UGC adalah Twitter. Twitter merupakan media sosial yang memiliki banyak manfaat sehingga memiliki kekuatan informasi yang sangat kuat antara lain; komunikasi kunci untuk politik, penyebaran  informasi  terkait  bencana  alam  dan  bagi  bisnis  untuk marketing ,  serta customer service (O’Reilly, 2012).
Diperlukan analisis media sosial untuk melihat pola interaksi antara perusahaan dengan pelanggannya dari UGC yang banyak tersebar di media sosial. Data yang ada di  media  sosial  bersifat  tidak  terstruktur  dan  memiliki  volume  yang  besar,  sehingga diperlukan alat dan teknik yang canggih untuk melakukan ekstrak informasi dari media sosial  (Sapountzi  dan  Psannis,  2016).  Metode  yang  dapat  digunakan  adalah Social Network  Analysis (SNA)  yang  merupakan  bagian  dari  teknik Social  Computing untuk melakukan ekstrak informasi pada data yang tidak terstruktur dan memiliki volume yang
besar.  SNA  adalah  studi  yang  mempelajari  tentang  hubungan  manusia  dengan memanfaatkan teori graf (Oktora dan Alamsyah, 2014).
SNA  membantu  untuk  memahami  hubungan  sosial  yang  melambangkan user dengan titik ( nodes ) dan hubungan antar user dilambangkan dengan garis ( edges ) pada Online  Social  Network (OSN)  (Rios et  al .,  2017).  SNA  dapat  digunakan  untuk mempelajari pola jaringan organisasi, ide-ide, dan orang-orang yang terhubung melalui berbagai cara dalam sebuah lingkungan (Oktora dan Alamsyah, 2014).. Sehingga SNA dapat  diaplikasikan  bisnis  untuk  memperoleh insight dan knowledge dari market dan komunitas  melalui  media  sosial  (Sapountzi  dan  Psannis,  2016).  Bisnis  dapat memanfaatkan  properti  jaringan  sosial  pada  SNA  untuk  melakukan  perbandingan terhadap bisnis lainnya mengenai hubungan pada jaringan sosial.
SNA merupakan pendekatan analitis yang dapat mengidentifikasi struktur sosial dan menjelaskan posisi pemangku kepentingan utama atau yang dapat disebut dengan pemeran  kunci  (Mbaru  dan  Barnes,  2017).  Pemeran  kunci  dapat  menjadi  aktor terpenting  dalam  penyebaran  informasi  khusunya  bagi  bisnis  untuk  mempromosikan produknya di media sosial dikarenakan memiliki efek yang terbesar dalam penyebaran informasi di jaringan sosial (Rios et al ., 2017). Sehingga hal ini dapat dijadikan insight bagi  perusahaan  dalam  membantu  pemasaran  produk  khususnya  bagi  bisnis e- commerce yang memanfaatkan media sosial dalam mempromosikan produk. Sehingga tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  properti  jaringan  sosial  yang terbentuk  pada  masing-masing  e- commerce dan  mengetahui  pemeran  kunci  dalam jejaring sosial untuk penyebaran informasi.

## KAJIAN PUSTAKA

## Big Data
Big data adalah  data  yang  melebihi  kapasitas  pemrosesan  sistem database konvensional. Big data memiliki ukuran yang sangat besar, bergerak dengan cepat, dan tidak  sesuai  dengan  arsitektur database konvensional  (O’Reilly,  2012).  Dengan mengadopsi  teknologi  analisis  yang  canggih  dan  teknik  yang  tepat,  organisasi  dapat menggunakan big data untuk mengembangkan wawasan, produk, dan layanan inovatif yang dapat meningkatkan nilai ekonomi dari organisasi (Gunther et al ., 2017).
User Generated Content (UGC) User  Generating  Content (UGC)  adalah  data  atau  konten  yang  secara  umum dapat dilihat oleh user lain, dimana konten tersebut berisi sejumlah kreatifitas dan dibuat oleh orang-orang yang bukan merupakan profesional dalam hal tersebut (Moens et al ., 2014). Data UGC online memainkan peran yang penting sebagai sumber informasi bagi organisasi  untuk  menggali  nilai  sehingga  diperlukan  prosedur  dan  teknologi  mutakhir untuk  memungkinkan  pengambilan,  penyimpanan,  pengelolaan,  dan  analisis  data (Olmedilla, 2016).

## Social Computing
Social  computing adalah  sebuah  paradigma  komputerisasi  yang  baru  dan berkembang diantara ilmu komputer dan ilmu sosial yang melibatkan pendekatan multi- disiplin dalam menganalisis dan memodelkan perilaku sosial pada media dan platform yang  berbeda  untuk  menghasilkan  metode  atau  aplikasi  yang  cerdas  dan  interaktif (Tavakolifard dan Almeroth, 2012).
Social Network Analysis (SNA) Social  Network Analysis  (SNA)  merupakan  pemodelan  terhadap  user  yang dilambangkan dengan titik ( nodes ) dan interaksi antar user tersebut yang dilambangkan dengan  garis  ( edges ),  hal  ini  diperlukan  analisis  dikarenakan  membawa  kesempatan baru  untuk  memahami  individu  atau  masyarakat  terkait  pola  interaksi  sosial  mereka
(Sapountzi dan Psannis, 2016). SNA dapat digunakan untuk mempelajari pola jaringan organisasi,  ide-ide,  dan  orang-orang  yang  terhubung  melalui  berbagai  cara  dalam sebuah lingkungan (Oktora dan Alamsyah, 2014).

## Properti Jaringan pada SNA
SNA  memiliki  beberapa  properti  jaringan  untuk  memetakan  hubungan  yang sangat  membantu  untuk  meningkatkan  penciptaan management  knowledge di organisasi (Alamsyah, 2013). Adapun beberapa properti jaringan pada SNA antara lain: nodes, edges, average degree, diameter , dan average path length .
Tabel 1 Pengertian Properti Jaringan Properti Jaringan Penjelasan Nodes Nodes merepresentasikan  posisi  yang  dimiliki  oleh aktor  yang  berada  dalam network (Hanneman  dan Riddle, 2005). Edges Edges merefleksikan hubungan antar aktor atau entitas yang  terjadi  dalam network (Hanneman  dan  Riddle, 2005). Average Degree Average  degree dapat  ditentukan  dengan  jumlah hubungan  pada  satu node dibagi  jumlah  hubungan yang  terjadi  pada  satu  jaringan  sosial  (Alhajj  dan Rokne, 2014). Diameter Diameter adalah  jarak  terjauh  antara  dua  node  yang berdekatan (Jackson, 2008). Average Path Length Average  path  length adalah  rata-rata  jarak  geodesi, atau rata-rata jalur yang dilewati oleh tiap node ke node lainnya (Jackson, 2008).
Centrality pada SNA Pengukuran centrality digunakan untuk menentukan aktor yang beperan paling penting  dalam  suatu  jaringan  sosial,  hal  ini  menunjukkan  derajat  pusat  seseorang (Mincer dan Niewiadomska-Szynkiewicz, 2012). Terdapat empat pengukuran centrality yaitu: degree  centrality,  betweenness  centrality,  closeness  centrality, dan eigenvector centrality .
Tabel 2 Pengertian Centrality Centrality Penjelasan Degree Centrality Degree  centrality ditentukan  dengan  jumlah  edges yang  berhubungan  dengan  pada nodes Alhajj  dan Rokne, 2014). Betweenness Centrality Betweenness  centrality mengidentifikasi nodes yang akan menjadi perantara informasi (Mbaru dan Barnes, 2017). Closeness Centrality Closeness  centrality merupakan  jarak  rata-rata  dari node yang  diberikan  ke  semua  simpul  lain  dalam jaringan sosial (Alhajj dan Rokne, 2014).
Eigenvector Centrality Eigenvector  centrality menunjukkan node terpenting dalam jaringan berdasarkan koneksi yang dimiliki node dan node yang  berhubungan  dengan node tersebut Alhajj dan Rokne, 2014).

## KERANGKA PEMIKIRAN & HIPOTESIS
Berdasarkan beberapa teori dan penelitian-penelitian maka kerangka pemikiran dalam penelitian ini akan digambarkan sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Sumber  data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  temasuk  dalam  kategori User Generated Content (UGC). UGC adalah data yang secara umum dapat dilihat oleh user lain, dimana konten tersebut berisi sejumlah kreatifitas dan dibuat oleh orang-orang yang bukan  merupakan  profesional  dalam  hal  tersebut  (Moens,  2014).  Data  UGC  dapat diperoleh menggunakan cara crawling data . Penelitian ini mengambil data pada media sosial  Twitter  dikarenakan  bersifat open-source sehingga  data  dapat  diambil  secara terbuka. Data yang diambil yaitu user (aktor) yang melakukan interaksi di media sosial Twitter  terkait e-commerce Lazada, Tokopedia dan Elevenia. Data yang diambil pada rentang waktu 1 November 2017 hingga 30 November 2017.
Social  Network  Analysis (SNA)  adalah  salah  satu  metode Social  Computing untuk melakukan ekstrak informasi pada data yang tidak terstruktur dan memiliki volume yang besar. Social network merupakan pemodelan terhadap user yang dilambangkan dengan titik ( nodes ) dan interaksi antar user tersebut yang dilambangkan dengan garis ( edges ).  SNA  memiliki  beberapa  properti  jaringan  untuk  memetakan  hubungan  yang sangat  membantu  untuk  meningkatkan  penciptaan  management  knowledge  di organisasi.  Properti  jaringan  dapat  dijadikan  pembanding  antar  jaringan  sosial  pada masing-masing  interaksi user mengenai  bisnis e-commerce .  Pengukuran centrality digunakan untuk menentukan aktor yang beperan paling penting dalam suatu jaringan sosial, hal ini menunjukkan derajat pusat seseorang (Mbaru dan Barnes, 2017).

## METODE PENELITIAN
Metode  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  penelitian  kualitatif.  Penelitian kualitatif adalah penelitian yang memahami fenomena atau gejala sosial dengan cara memberikan  pemaparan  yang  rinci  terhadap  hal  tersebut  (Sujarweni,  2015). Berdasarkan  tujuan  penelitian,  penelitian  ini  termasuk  dalam  penelitian  deskriptif. Penelitian  deskriptif  didesain  untuk  mengumpulkan  data  untuk  mendeskripsikan karakteristik  dari  seseorang,  kegiatan  atau  situasi  (Sekaran  dan  Bougie,  2013). Penelitian bersifat cross section yaitu pengumpulan data dilakukan dalam satu periode, kemudian data tersebut diolah, dianalisis dan kemudian ditarik kesimpulan (Sujarweni, 2015).
Sumber data yang diperoleh oleh peneliti adalah sumber data sekunder. Data yang diambil merupakan tweet pada media sosial Twitter yang didalamnya mengenai bisnis
e-commerce Lazada, Tokopedia dan Elevenia yang diambil pada rentang waktu sejak 1 November  2017  sampai  dengan  30  November  2017.Teknik  analisis  data  yang digunakan  adalah  Social  Network  Analysis  (SNA).  Tahapan  dalam  penelitian  adalah sebagai berikut:
1.  Pengumpulan Data Pengambilan  data  percakapan online dilakukan  dengan  cara crawling data media sosial Twitter. Tahapan ini dilakukan dengan melakukan crawling menggunakan aplikasi berbasis bahasa R yaitu  R Studio yang terhubung dengan Twitter API. Tweet yang diambil mengandung kata kunci “lazada”, “tokopedia” dan “elevenia”.
2. Preprocessing Data
Tweet,  mention,  reply dan retweet kotor  yang  sudah  terkumpul  kemudian dilakukan preprocessing untuk  menghilangkan tweet yang  tidak  relevan  agar  lebih mudah untuk dilakukan proses analisis. Selanjutnya menentukan aktor yang berinteraksi pada setiap tweet untuk dijadikan sebagai node dalam social network . 3.  Pembuatan Model Jaringan Data  yang  sudah  melalui preprocessing kemudian  diproses  kembali menggunakan  aplikasi  Gephi  untuk  dibuat  visualisasi  model  jaringannya  dengan menggunakan undirected  graph yaitu  jaringan  yang  tidak  memperhitungkan  arah hubungan.
4.  Identifikasi Properti Jaringan
Setiap  model  jaringan  yang  sudah  diproses  dengan  aplikasi  Gephi  memiliki beberapa  properti  yang  akan  dihitung  nilainya.  Adapun  properti  jaringan  yang  akan dihitung  nilainya  adalah: nodes,  edges,  average  degree,  diameter ,  dan average  path length.
5.  Analisis Centrality
Untuk menentukan pemeran kunci dalam jaringan sosial, maka dilakukan analisis centrality. Analisis centrality dilakukan dengan mengunakan aplikasi Gephi untuk melihat nilai dari masing-masing centrality untuk setiap aktor dalam jaringan sosial. Perhitungan centrality  yang  dilakukan  yaitu: degree  centrality,  betweenness  centrality,  closeness centrality, dan eigenvector centrality .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1.  Hasil Perbandingan Properti Jaringan Sosial e-commerce Analisis  yang  dapat  dilakukan  terkait  jaringan  sosial  yang  terbentuk  adalah perhitungan  properti  jaringan  sosial.  Perhitungan  properti  jaringan  sosial  interaksi user mengenai e-commerce Lazada, Tokopedia dan Elevenia di media sosial Twitter selama  rentang  waktu  satu  bulan  menggunakan  aplikasi  Gephi.  Hasil  dari perhitungan  jaringan  sosial  yang  dapat  dijadikan  perbandingan  adalah  sebagai berikut:
Tabel 3 Perbandingan Properti Jaringan Sosial Tiap e-commerce
Properti Jaringan Lazada Tokopedia Elevenia Nodes 47.398 9.897 3.755 Edges 50.385 10.301 5.358 Average Degree 2,13 2,08 2,04 Diameter 24 14 10 Average Path Length 7,25 4,08 3,88
Tabel  diatas  menunjukkan  perbandingan  properti  jaringan  sosial  yang terbentuk pada interaksi user di media sosial Twitter mengenai bisnis e -commerce Lazada,  Tokopedia  dan  Elevenia  dalam  rentang  waktu  penelitian.  Properti  yang dibandingkan pertama adalah node . Semakin tinggi node maka semakin banyak aktor
yang terlibat dalam jaringan sosial tersebut. Hal ini dalam bisnis dapat menandakan bahwa banyak aktor yang aware terhadap keberadaan bisnis e-commerce tersebut. Nilai  properti  jaringan node yang  tertinggi  adalah  Lazada  yaitu  47.398 nodes yang menunjukkan  terdapat  47.398  aktor  yang  membicarakan  di  media  sosial  Twitter disusul oleh Tokopedia dengan 13.129 nodes dan Elevenia sebanyak 3.755 nodes . Perbandingan properti yang kedua adalah edge . Edge menunjukkan interaksi yang terjadi  antar  aktor.  Semakin  tinggi  nilai edge akan  menujukkan  bahwa  banyak percakapan yang membicarakan bisnis e-commerce di media sosial Twitter. Lazada memiliki nilai edge tertinggi yaitu sebanyak 50.385 edges . Sedangkan Tokopedia dan Elevenia memiliki edge sebanyak 10.590 edges dan 5.358 edges . Perbandingan properti jaringan yang ketiga adalah average degree. Average degree menunjukkan jumlah  rata-rata  hubungan  yang  dimiliki  aktor  dalam  jaringan sosial.  Semakin  tinggi  nilai average  degree semakin  baik  dikarenakan  setiap  aktor dalam  jaringan  tersebut  memiliki  banyak  hubungan  sehingga  akan  memperluas penyebaran  informasi.  Bisnis e-commerce yang  memiliki  nilai average  degree terbesar  adalah  Lazada  dengan  nilai  2,13  disusul  oleh  Tokopedia  dan  Elevenia dengan  nilai  2,08  dan  2,04.  Analisa  perbandingan  selanjutnya  adalah  diameter. Diameter merupakan  jarak  maksimal  antar nodes .  Semakin  kecil  diameter,  maka akan  semakin  cepat  informasi  beredar  dalam  jaringan  sosial  tersebut.  Diameter terkecil berada pada percakapan user mengenai bisnis e-commerce Elevenia dengan nilai 10. Sedangkan Tokopedia dan Lazada memiliki nilai 14 dan 24. Ukuran lain yang dapat mengukur kecepatan informasi yang beredar antar aktor dalam jaringan sosial adalah average path length . Average path length adalah jarak rata-rata antar node (Alhajj dan Rokne, 2014:620). Nilai average path length terkecil adalah pada interaksi user mengenai bisnis e-commerce Elevenia dengan nilai 3,88 disusul oleh Tokopedia dan Lazada dengan nilai 4,08 dan 7,25. Berikut adalah hasil visualisasi jaringan sosial mengenai bisnis e-commerce Lazada, Tokopedia dan Elevenia:
Gambar 2. Visualisasi Jaringan Sosial Bisnis e-commerce
Lazada Tokopedia Elevenia
Ketiga gambar di atas merupakan hasil visualisasi terhadap jaringan sosial bisnis e-commerce Lazada, Tokopedia dan Elevenia dalam rentang waktu satu bulan yang menunjukkan  hubungan  antara nodes dan edges yang  tergabung  dalam  jaringan sosial masing-masing e-commerce . Visualisasi dibuat menggunakan aplikasi Gephi dengan  menggunakan layout Open  Ord.  Jenis graph yang  digunakan  adalah undirected graph , yaitu graph yang tidak mempertimbangkan arah hubungan antar node .

## 2.  Penentuan Pemeran Kunci pada e-commerce
Dalam  menentukan  pemeran  kunci  pada  masing-masing e-commerce di media  sosial  Twitter  dapat  menggunakan  pengukuran centrality .  Pengukuran centrality digunakan  untuk  menentukan  aktor  yang  beperan  paling  penting  dalam suatu  jaringan  sosial,  hal  ini  menunjukkan  derajat  pusat  seseorang.  Dalam menentukan pemeran kunci digunakan empat nilai centrality yaitu: degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, dan eigenvector centrality . Berdasarkan hasil keempat centrality , didapatkan bahwa pemeran kunci untuk jaringan sosial e-commerce Lazada adalah user annazrulan. Nilai degree centrality yang dimiliki oleh annazrulan adalah sebesar 5.988 hal ini menunjukan bahwa akun annazrulan  memiliki  jumlah  hubungan  sebanyak  5.988  dengan  akun  lainnya. Semakin  tinggi  nilai degree  centrality ,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  akun  tersebut memiliki  banyak  hubungan  sehingga  dapat  mempengaruhi  akun  lainnya. User annazrulan  memiliki  nilai betweenness tertinggi  yaitu  0,26.  Semakin  tinggi  nilai betweenness maka menunjukan bahwa  akun  tersebut  berperan  sebagai  perantara antar aktor lainnya. User annazrulan juga paling dekat dengan aktor lainnya sehingga jika  akun  tersebut  menyebarkan  informasi  maka  akan  lebih  cepat  dikarenakan memiliki  nilai  closeness  tertinggi  yaitu  0,22. User yang  memiliki  nilai eigenvector tertinggi adalah user annazrulan dengan nilai 1,0. User yang memiliki nilai eigenvector tertinggi menandakan bahwa user tersebut memiliki hubungan dengan banyak aktor penting dalam jaringan sosial.
Pemeran  kunci  untuk  jaringan  sosial e-commerce Tokopedia  adalah user Strategi_Bisnis karena memiliki nilai tertinggi pada keempat centrality . Strategi Bisnis memiliki nilai degree sebesar 410, nilai betweenness sebesar 0,05, nilai closeness sebesar 0,30, dan nilai eigenvector sebesar 0,06. Sedangkan pemeran kunci untuk jaringan sosial e-commerce Elevenia adalah user aan__ karena memiliki nilai tertinggi pada  keempat centrality . User aan__  memiliki  nilai degree sebesar  111,  nilai betweenness sebesar  0,03,  nilai closeness sebesar  0,31,  dan  nilai eigenvector sebesar 0,04.

## KESIMPULAN
1.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  properti  jaringan  sosial  yaitu  n ode,  edge,  average degree, diameter, dan average path length didapatkan nilai properti jaringan sosial terhadap  masing-masing e-commerce. Setelah  dilakukan  perbandingan, e- commerce yang  paling  banyak  memiliki  nilai  tertinggi  terhadap  properti  jaringan sosial  adalah  Lazada  dengan  total  tiga  dari  lima  properti  jaringan  sosial.  Lazada memiliki  nilai  properti  jaringan  sosial  yang  lebih  tinggi  mengenai node yang menandakan bahwa banyak user yang membicarakan Lazada di media sosial, edge yang membuktikan banyak interaksi antar user mengenai Lazada di media sosial, dan average  degree yang  menunjukkan  setiap  aktor  dalam  jaringan  tersebut memiliki  banyak  hubungan  sehingga  akan  memperluas  penyebaran  informasi mengenai e-commerce Lazada.
2.  Melalui  perhitungan  centrality  yaitu degree  centrality,  betweenness  centrality, closeness centrality, dan eigenvector centrality didapatkan hasil pemeran kunci dari masing-masing e-commerce . Pemeran kunci tersebut dapat membantu penyebaran
informasi  mengenai  masing-masing e-commerce di  media  sosial  Twitter  secara lebih cepat dan lebih luas. Berdasarkan hasil keempat centrality , didapatkan bahwa pemeran kunci untuk jaringan sosial e-commerce Lazada adalah user annazrulan, untuk e-commerce Tokopedia adalah user Strategi_Bisnis, dan untuk e-commerce Elevenia adalah user aan__.

## SARAN
1.  Bagi bisnis e-commerce yang belum unggul dalam properti jaringan sosial node dan edge dapat ditingkatkan dengan lebih aktif melakukan posting tweet yang menarik dan  menambah  akun  di  media  sosial  untuk  kategori-kategori  tertentu.  Untuk meningkatkan nilai properti jaringan sosial average degree maka bisnis e-commerce dapat  mengadakan  kompetisi  atau campaign terkait  topik  tertentu  yang mengikutsertakan teman atau orang lain untuk bergabung.
2.  Bisnis e-commerce juga  dapat  melakukan  pemanfataan  pemeran  kunci  dalam menyebarkan  informasi  sehingga  menyebar  lebih  cepat  dan  lebih  luas  di  media sosial Twitter. Bisnis e-commerce dapat memberikan hadiah berupa promo ataupun produk  pada  pemeran  kunci  sehingga  dapat  bekerja  sama  dengan  baik  dalam menyebarkan informasi di media sosial Twitter.
3.  Bagi  penelitian  selanjutnya  dapat  melakukan  penelitian  jaringan  sosial  terhadap bisnis e-commerce yang  belum  dilakukan  penelitian  oleh  penulis  serta  dapat memanfaatkan  analisis  sentimen  untuk  menganalisis  opini  yang  terjadi  di  media sosial mengenai bisnis e-commerce .

## DAFTAR PUSTAKA
Alalwan, Ali Abdallah., Rana, Nripendra P., Dwivedi, Yogesh K., dan Algharabat, Raed. (2017).  Social  Media  in  Marketing:  A  Review  and  Analysis  of  The  Existing Literature. Journal Telematics and Informatics .
Alamsyah,  Andry.  2013.  The  Role  of  Social  Network  Analysis  for  Knowledge Management. Jurnal Manajemen Indonesia , 12(4), 309-314.
Alhajj,  Reda.  dan  Rokne,  Jon.  2014. Encyclopedia  of  Social  Network  Analysis  and Mining . New York: Springer Science+Business Media Publisher.
Gunther, Wendy Arianne., Mehrizi, Mohammad H. Rezazade., Huysman, Marleen., dan Feldberg,  Frans.  2017.  Debating  Big  Data:  A  Literature  Review  on  Realizing Value from Big Data. Journal of Strategic Information Systems .
Hanneman, Robert A. dan Riddle, Mark. 2005. Introduction to Social Network Methods . Riverside, United States: University of California.
Jackson, Matthew O. 2008. Social and Economic Networks . Princeton, NJ 08540, United States: Princeton University Press
Laudon,  Kenneth  C.  dan  Traver,  Carol  Guercio.  2014. E-commerce.  Business. Technology.  Society. (10 th ed.).  One  Lake  Street,  Upper  Saddle  River,  New Jersey: Pearson Education, Inc.
Mbaru, Emmanuel K. dan Barnes, Michele L. 2017. Key players in conservation diffusion: Using  Social  Network  Analysis  to  Identify  Critical  Injection  Points. Journal Biological Conservation , 222-232.
Mincer,  Marcin.  dan  Niewiadomska-Szynkiewicz,  Ewa.  2012.  Application  of  Social Network  Analysis  to  the  Investigation  of  Interpersonal  Connections. Journal  of Telecommunications and Information Technology , 2, 83-91.
Moens, Marie-Francine.,  Li, Juanzi., and Chua, Tat-Seng. 2014. Mining User Generated Content . 6000 Broken Sound Parkway NW, Suite 300, Boca Raton: CRC Press.
O’Reilly.  2012. Big  Data  Now:  2012  Edition .  1005  Gravenstein  Highway  North,
Sebastopol: O’Reilly Media, Inc.
O’Reilly. 2012. The Twitter Book . 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol: O’Reilly Media, Inc.
Oktora, Rio. dan Alamsyah, Andry. 2014. Pola Interaksi dan Aktor yang Paling Berperan Pada  Event  JGTC  2013  Melalui  Media  Sosial  Twitter  (Studi  Menggunakan Metode Social Network Analysis). Jurnal Manajemen Indonesia , 14(3), 201-210.
Olmedilla, M., Martínez-Torres, M.R., dan Toral, S.L. 2016. Harvesting Big Data in Social Science:  A  Methodological  Approach  for  Collecting  Online  User-Generated Content. Journal Computer Standards and Interfaces, 46, 79 –87.
Rahayu, Rita., dan Day, John. 2015. Determinant Factors of E-commerce Adoption by SMEs in Developing Country: Evidence from Indonesia. Journal Procedia - Social and Behavioral Sciences, 195, 142 – 150.
Rios, Sebastián A., Aguilera, Felipe., Nuñez-Gonzalez, J. David., dan Graña, Manuel. 2017.  Semantically  Enhanced  Network  Analysis  for  Influencer  Identification  in Online Social Networks. Journal Neurocomputing , 1-11.
Sapountzi,  Androniki.  dan  Psannis,  Kostas  E.  2016.  Social  Networking  Data  Analysis Tools & Challenges. Journal Future Generation Computer Systems .
Sekaran,  Uma.  dan  Bougie,  Roger.  2013. Research  Methods  for  Business:  A  Skill- Building  Approach (6 th ed.).  The  Atrium,  Southern  Gate,  Chichester,  West Sussex, PO19 8SQ, United Kingdom: John Wiley & Sons Ltd.
Sujarweni, V. Wiratna. 2015. Metodologi penelitian Bisnis & Ekonomi (1 st ed.). Bantul,
Yogyakarta: PT Pustaka Baru
Tavakolifard, Mozhgan. dan Almeroth, Kevin C. 2012. Social Computing: An Intersection of  Recommender  Systems,  Trust/Reputation  Systems,  and  Social  Networks. IEEE Networks , 53-58.
Yadav, Mayank. dan Rahman, Zillur. 2017. Measuring Consumer Perception of Social Media  Marketing  Activities  in  E-Commerce  Industry:  Scale  Development  & Validation. Journal Telematics and Informatics .