/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

## Analisis Budi Daya Lobster Berkelanjutan di Lombok, Nusa Tenggara Barat
Sustainable Management of Lobster Farming in Lombok, West Nusa Tenggara
*Abdari Rohmanurcaesari 1 , Eva Anggraini 1 dan Nurliah Buhari 2
1 Institut Pertanian Bogor Jl. Raya Dramaga, Babakan, Kec. Dramaga, Kabupaten Bogor, Jawa Barat 16680, Indonesia 2 Universitas Mataram Jl. Majapahit No.62, Gomong, Kec. Selaparang, Kota Mataram, Nusa Tenggara Bar. 83115, Indonesia International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1
ijain@uad.ac.id

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

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

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

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

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

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

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  kelayakan  usaha  dan  merumuskan  pengelolaan  usaha  budi  daya lobster yang berkelanjutan di Lombok, Nusa Tenggara Barat dengan melihat dari dimensi ekologi, ekonomi, kelembagaan, sosial dan teknologi. Kelayakan dihitung dengan analisis biaya manfaat dan keberlanjutan usaha dilihat  dengan  analisis  RAPFISH  ( Rapid  Appraisal  for  Fisheries ).  Lokasi  penelitian  dilakukan  di  kecamatan Jerowaru.  Penentuan  responden  dilakukan  menggunakan  purposive  sampling.  Jumlah  responden  ditentukan dengan rumus Slovin didapat hasil 92 pembudidaya, akan tetapi untuk mengantisipasi outlier data maka diambil 99 pembudidaya. Berdasarkan data yang telah diolah memiliki hasil bahwa pada kapasitas usaha 8 lubang, 12 lubang dan 16 lubang layak, sedangkan pada kapasitas usaha 4 lubang tidak layak. Hasil indeks keberlanjutan menunjukan bahwa dimensi ekologi, dimensi ekonomi, dan dimensi sosial adalah cukup berkelanjutan, dimensi teknologi adalah kurang berkelanjutan, dan dimensi kelembagaan adalah tidak berkelanjutan.

## Kata Kunci: akuakultur; budi daya lobster; kelayakan usaha; keberlanjutan usaha; Pulau Lombok

## ABSTRACT
The purpose of this study is to look at business feasibility and formulate sustainable management of lobster farming in Lombok, West Nusa Tenggara by looking at the ecological, economic, institutional, social and technological dimensions. Feasibility is calculated by benefit cost analysis and business sustainability is seen by RAPFISH (Rapid Appraisal for Fisheries) analysis. The research location was in Jerowaru sub-district. Determination of respondents was done using purposive sampling. The number of respondents was determined by the Slovin formula, resulting in 92 cultivators, but to anticipate data outliers, 99 cultivators were taken. Based on the data that has been processed, the results show that the business capacity of 8 holes, 12 holes and 16 holes is feasible, while the business capacity of 4 holes is not feasible. The results of the sustainability index show that the ecological dimension, economic dimension, and social dimension are quite sustainable, the technological dimension is less sustainable, and the institutional dimension is unsustainable.
Keywords: aquaculture; lobster farming; business feasibility; business sustainability; Lombok Island
Diterima tanggal : 3 November 2023
Perbaikan naskah: 23 April 2024 Disetujui terbit   : 23 Mei 2024
*Korespodensi penulis:
Email: sesanurcaesar@gmail.com DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v14i1.13475 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
Perikanan  budi  daya  telah  menjadi  industri pangan  yang  berkembang  pesat  di  seluruh  dunia, termasuk Indonesia. Pada tahun 2020, total produksi perikanan  dunia  adalah  178  juta  ton  dimana 49% dari jumlah tersebut atau sekitar 88 juta ton merupakan produksi dari sektor akuakultur (FAO,
2022).  Di  Indonesia  kinerja  produksi  perikanan budi  daya  menunjukkan  tren  positif,  dimana  pada 2021  total  produksi  perikanan  budi  daya  sebesar 3,66  juta  ton  naik  19,82%  pada  tahun  2022  atau mencapai 4,39 juta ton.   Kenaikan tersebut lebih tinggi  dibanding  dengan  perikanan  tangkap  yaitu total produksinya pada tahun 2021 ke tahun 2022 memiliki kenaikan sebesar 7,14% saja. Jumlah total produksi perikanan tangkap pada tahun 2022 juga masih  dibawah  perikanan  budi  daya  yaitu  sebesar 2,01 juta ton. (KKP, 2022)
Pertumbuhan  perikanan  budi  daya  di  masa yang akan datang merupakan kunci dari penyediaan pasokan  ikan  dalam  sistem  perikanan  untuk pangan  nasional,  regional  dan  global,  di  samping itu  tentunya  juga  akan  menyerap  banyak  tenaga kerja  dan  di  saat  yang  sama,  menjaga  ikan  agar tersedia di tingkat harga yang layak bagi konsumen yang  minim  sumber  daya  .  Salah  satu  budi  daya komoditas perikanan yang sedang dikembangkan di Indonesia adalah lobster. Lobster adalah salah satu komoditas perikanan yang bernilai jual tinggi karena tingginya permintaan pasar untuk di wilayah Asia, Eropa  dan  Amerika.  Lobster  diperoleh  dari  hasil penangkapan  namun  berjalannya  waktu  sulitnya memperoleh  lobster  ukuran  konsumsi  (30  cm  ke atas) di alam lepas maka sejak tahun 2000 lobster mulai  dibudidayakan  dengan  cara  pembesaran
ISSN 2442-6571

## 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
dari bibit lobster yang diperoleh dari alam dengan ukuran kurang lebih 10 cm dengan masa budi daya selama 18 - 24 bulan (Witomo, 2015).
FAO  (2023)  menyatakan  bahwa  lobster merupakan  salah  satu  produk  perikanan  termahal dalam  perdagangan  internasional.  Rata-rata  harga ekspor  lobster  mencapai  US$  20,66  per  kilogram lebih  tinggi  dibandingkan  udang  vaname  yang memiliki  rata-rata  harga  ekspor  sekitar  US$  6,27 per kilogram dan tuna (frozen) US$ 2 per kilogram . Saat awal pandemi COVID-19 menyebabkan harga  lobster  sempat  menurun  karena  banyak restoran yang tutup, akan tetapi tahun 2021 harga lobster mulai kembali. Menurut FAO (2021) pada awal  musim  penangkapan  yaitu  bulan  Mei,  harga lobster adalah CAD 8,00 (US$ 6,30) per pon. Di akhir  musim,  harga  telah  naik  38  persen  menjadi CAD 11,00 (US$ 8,66) per pon (US$ 8,66). Prospek jangka  panjang  untuk  lobster  cerah.  Diperkirakan pada tahun 2020, pasar lobster global mencapai nilai US$  5,66  miliar,  dan  pasar  tersebut  diperkirakan akan  tumbuh  lebih  lanjut  10,1  persen  selama periode 2021 – 2026. Karena pengurangan tarif UE untuk  lobster  Kanada,  pasar  Eropa  diperkirakan akan tumbuh kuat selama periode ini (FAO,2021).
Pulau Lombok memiliki potensi besar untuk budi  daya  lobster  baik  dari  segi  lokasi  maupun keberadaan  benih  (Soebjakto,  2020).  Ekosistem pesisir  Pulau  Lombok  yang  didominasi  oleh ekosistem  terumbu  karang  membuat  kelimpahan individu  anakan  lobster  menjadi  sangat  tinggi (Achmad,  2012).    Hasil  penelitian  Vitner et  al. (2019) di Lombok Tengah, ditemukan sebanyak 6 jenis lobster, dimana 2 jenis dominan yaitu lobster mutiara (45,5%) dan lobter pasir 44,5% dari total tangkapan. Hubungan panjang dan berat memiliki pola allometrik negatif (lobster mutiara b=2,04 dan lobster pasir =1,2).  Pertumbuhan tergolong lambat dengan  koefisien  laju  pertumbuhan  0,2-0,49  per tahun    Begitu  juga  recruitment  per  biomass  dari populasi  juga  rendah  dan  eksploitasi  tergolong tinggi yaitu 0,6. Kemampuan tumbuh yang lambat dengan  recruitment  yang  rendah  serta  eksploitasi tinggi, potensial menganggu keberlanjutan populasi lobster  dimasa  yang  akan  datang.    Namun  disisi lain,  terdapat  tantangan  yang  harus  ditanggung oleh berbagai stakeholder terkait. Saat ini sebagian besar pembudidaya yang berada di Desa Jerowaru, Desa  Paremas,  dan  Desa  Ekas  hanya  memiliki  4 lubang keramba atau bahkan kurang dari itu. Hal ini dapat menyebabkan peningkatan biaya produksi karena  beberapa  biaya  seperti  biaya  transportasi yang  ditanggung  akan  sama  dengan  pembudidaya dengan  kapasitas  usaha  8  lubang  atau  lebih.  Jika
biaya produksi meningkat, efisiensi budi daya lobster dapat  menurun,  bahkan  mengakibatkan  kerugian. Apabila  situasi  ini  semakin  parah,  motivasi pembudidaya untuk budi daya lobster akan hilang. Ditambah  lagi  menurut  penelitian  dari  Erlania (2016)  menunjukan  masyarakat  lebih  memilih menjual  langsung  benih  lobster  hasil  tangkapan karena resiko lebih kecil dibanding melakukan budi daya  pembesaran.  Selain  itu  tingginya  kuantitas dan  frekuensi  permintaan  dari  luar  Indonesia menyebabkan  harga  benih  meningkat  drastis. Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Budiyanto (2021)  menyatakan  bahwa  maraknya  aktivitas illegal  penjualan  benih  untuk  pasokan  luar  negeri tentu  akan  mengganggu supply-demand harga benih  normal,  benih  bening  lobster  pasir  antara Rp2.000,00–Rp3.000,00,  jika  harga  lobster  pasir sudah  di  angka  Rp5.500,00  berarti  karena  ada kegiatan penyelundupan. Harga bibit bening lobster mutiara  Rp12.000,00–Rp13.000,00  jika  harga lobster mutiara sudah diatas harga tersebut berarti ada  kegiatan  penyelundupan.  Harga  umum  rata- rata yakni Rp3.000/ekor untuk BBL lobster pasir, dan  Rp.  13.000/ekor  untuk  BBL  lobster  mutiara. Apabila  keinginan  pembudidaya  untuk  budi  daya lobster menurun pada akhirnya akan menyebabkan penurunan  pasokan  lobster.  Keadaan  ini  mulai terlihat  pada  volume  ekspor  lobster  dari  tahun  ke tahun  yang  ditunjukkan  pada  data  volume  ekspor KKP (2022) dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Volume Ekspor Lobster. Sumber: KKP (2022).
Volume  ekspor  lobster  dapat  menjadi salah  satu  parameter  bahwa  terdapat  penurunan pasokan  lobster  karena  hampir  seluruh  hasil  budi daya  lobster  di  Indonesia  dikirim  ke  luar  negeri. Data  volume  ekspor  KKP  (2022)  menunjukkan terdapat  kecenderungan  penurunan  volume ekspor  lobster  dari  tahun  2018  sampai  2022. Berkurangnya  pasokan  lobster  akan  menciptakan kelangkaan di pasar dan pada akhirnya mendorong kenaikan harga (Taridala, 2018).
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/jkse
Penelitian  dari  Susanti  (2018)  menunjukan pembudidaya  lobster  di  Lombok  belum  aktif dalam  mencari  informasi  pasar  dan  memasarkan produknya,  akses  ke  lembaga  keuangan  kurang, serta belum aktif mengupayakan agar usaha lobster lebih  berkembang  dan  menguntungkan  di  masa mendatang.  Dalam  penelitian  yang  dilakukan Lestari  (2019)  di  Lombok  juga  menunjukan bahwa  pemerintah  perlu  menambah  petugas dalam  melakukan  pengawasan,  pemantauan dan  evaluasi  di  setiap  program  pemberdayaan masyarakat,  khususnya  pembudidaya  lobster.  Para pembudidaya  juga  belum  memperhatikan  faktor- faktor  yang  berkaitan  dengan  keseimbangan ekosistem  lingkungan  perairan  sekitar  keramba. Menurut Junaidi (2016) dampak lingkungan akibat penggunaan    pakan    ikan    rucah    cukup  nyata, dimana  ikan  rucah  memiliki residu  limbah  lebih tinggi    dibanding  pakan    buatan.  Saat  ini  status kualitas    perairan  Teluk Ekas  termasuk kriteria tercemaran sedang  sampai  tercemar  berat,  dimana parameter   yang   melebihi   baku   mutu adalah amonia  (0,3  mg/l),  nitrat  (0,008mg/l),  dan  fosfat (0,015mg/l) (Junaidi,2016).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat kelayakan  usaha  dan  merumuskan  pengelolaan usaha  budi  daya  lobster  yang  berkelanjutan  di Lombok, Nusa Tenggara Barat dengan melihat dari dimensi ekologi, ekonomi, kelembagaan, sosial dan teknologi.
Melalui penelitian ini akan terlihat pada skala atau kapasitas berapa lubang usaha budi daya lobster akan layak dijalankan serta bagaimana keberlanjutan usaha  budi  daya  lobster.  Penelitian  ini  dilakukan terhadap budi daya lobster di Lombok Timur, NTB lebih  tepatnya  di  kecamatan  Jerowaru.  Penentuan responden  dilakukan  menggunakan purposive sampling .  Menurut  Sugiyono  (2012)  purposive sampling  adalah  teknik  penentuan  sampel  dengan pertimbangan  tertentu.  Dalam  hal  ini  peneliti menentukan  responden  yang  akan  dipilih  adalah pembudidaya  lobster  di  Lombok  Timur  yang sudah  menjalankan  usaha  budi  daya  3  tahun  atau lebih.  Penentuan  jumlah  responden  ditentukan dengan  rumus  Slovin  (Sevilla et  al., 1993).  Total pembudidaya  1.135  orang  dan Margin  of  error 10% maka didapat 91,9028 dibulatkan menjadi 92 pembudidaya.  Untuk  mengantisipasi  outlier  maka diambil 99 pembudidaya.
Studi  kelayakan  merupakan  kajian  untuk menilai kelayakan dari kegiatan yang terdapat dalam rencana  yang  dapat  dilaksanakan  dalam  jangka menengah. Studi kelayakan ditindak lanjuti dengan penyusunan  program-program.  Program  disusun
dan ditetapkan oleh instansi terkait sesuai dengan lingkup  tugas  dan  fungsi  masing-masing  dengan berpedoman pada rencana dan ketentuan peraturan dan  perundang-undangan.  Perkiraan  benefit  ( cash in  flows )  dan  perkiraan  cost  ( cash  out  flows )  yang menggambarkan tentang posisis keuangan di masa yang akan datang dapat digunakan sebagai alat kontrol dalam  pengendalian  biaya  untuk  memudahkan dalam mencapai tujuan usaha/proyek. Di pihak lain, dengan adanya hasil perhitungan kriteria investasi, penanaman  modal  dapat  menggunakannya  sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan (Ichsan,2019).
Kriteria investasi digunakan untuk mengukur manfaat yang diperoleh dan biaya yang dikeluarkan dari  suatu  proyek.  Untuk  mengetahui  kriteria tersebut,  digunakan  analisis  finansial.  Analisis finansial adalah suatu analisis yang membandingkan antara biaya dan manfaat untuk menentukan apakah suatu  proyek  akan  menguntungkan  selama  umur proyek (Ichsan, 2019).
Kelayakan  usaha  dianalisis  dengan  analisis biaya manfaat. Analisis akan dilakukan berdasarkan kapasitas usaha yaitu  4 lubang, 8 lubang, 12 lubang, dan  16  lubang.  Kapasitas  tersebut  dipilih  karena satu buah bambu dapat membuat 4 lubang keramba, maka  kapasitas  usaha  dihitung  dari  4  lubang  dan kelipatannya.
Pada  penelitian  ini  analisis  biaya  manfaat dianalisis  dengan  indikator  antara  lain  sebagai berikut:
a. Benefit-Cost Ratio (BCR) Benefit-Cost  Ratio  (BCR)  adalah  nilai perbandingan antara total nilai arus manfaat dengan total nilai arus biaya yang dikeluarkan (Hermawati, 2011).  BCR  dapat  dinyatakan  dalam  bentuk rumusan sebagai berikut:
....................(1)
Dimana: BCR = Indikator Benefit-Cost Ratio Bt = Benefit pada tahun ke t Ct = Cost pada tahun ke t
Besaran  nilai  indikator  BCR  tersebut  dapat diartikan sebagai berikut:
•  BCR > 1 : mengindikasikan bahwa usaha budi daya  lobster  menghasilkan  keuntungan  yang lebih besar dibandingkan biaya yang dikeluarkan sehingga usaha dapat dijalankan.
•  BCR = 1 : mengindikasikan bahwa usaha budi
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
daya  lobster  memberikan  keuntungan  yang hanya cukup untuk menutup biaya modal.
•  BCR < 1 : mengindikasikan bahwa usaha budi daya  lobster  tidak  menghasilkan  keuntungan, atau  akan  menghasilkan  keuntungan  pada jangka waktu yang cukup lama.
b. Net Present Value (NPV) Menurut  Dayananda  (2002), Net  Present Value suatu proyek dihitung dengan mengurangkan nilai sekarang pengeluaran modal dari nilai sekarang arus kas masuk. Menurut Umar (2013) Net Present Value yaitu selisih antara Present Value dari investasi dengan nilai sekarang dari penerimaan-penerimaan kas  bersih  dimasa  yang  akan  datang.  Sedangkan rumus untuk NPV menurut Defusco (2007) adalah:
........................(2)
Dimana:
= arus kas bersih yang diharapkan pada waktu t N=   umur proyek investasi r =   tingkat  diskonto  atau opportunity  cost  of capital Suatu proyek modal akan dipilih jika proyek tersebut mempunyai NPV positif dan tidak dipilih jika NPV-nya negatif.
Dimana:
IRR   = Internal Rate Retrun =Faktor diskonto = perbedaan antara faktor diskonto rata-rata = NPV pada diskonto rata-rata negatif = NPV pada diskonto rata-rata positif
c. Internal Rate Return (IRR).
IRR dipergunakan untuk mengetahui tingkat bunga yang mengakibatkan NPV sama dengan nol. Besarnya IRR harus lebih besar dari tingkat bunga yang digunakan saat ini. Apabila IRR lebih rendah maka akan dapat dikatan bahwa proyek tidak layak (Fisu, 2018). Rumus IRR adalah sebagai berikut:
investasi  suatu  proyek  atau  usaha.  Analisis payback  period dalam  analisis  kelayakan  perlu ditampilkan  untuk  mengetahui  seberapa  lama usaha  atau  kelompok  yang  dikerjakan  baru  dapat mengembalikan  investasi.  Rumus payback  period apabila  arus  kas  pertahunya  sama  adalah  sebagai berikut:
........(3)
d. Payback Period
Menurut  Kasmir  dan  Jakfar  (2013)  metode
Payback  Period (PP)  merupakan  teknik  penilaian terhadap  jangka  waktu  (periode)  pengembalian
......(4) Keberlanjutan ekonomi dianalisis menggunakan  RAPFISH  ( Rapid  Appraisal  for Fisheries ). RAPFISH ( Rapid Appraisal for Fisheries ) adalah  metoda  analisa  untuk  mengevaluasi sustainability dari  perikanan  secara  multidisipliner yang didasarkan pada teknik ordinasi (menempatkan sesuatu  pada  urutan  atribut  yang  terukur)  dengan pendekatan Multidimensional  Scalling (MDS). MDS  sendiri  pada  dasarnya  merupakan  teknik statistik  yang  mencoba  melakukan  tranformasi multidimensi ke dalam dimensi yang lebih rendah (Fauzi & Anna, 2005). Penilaian indeks dan status keberlanjutan dalam setiap dimensi dilakukan skala 0-100%, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1.  Skala  Penilaian  Indeks  dan  Status Keberlanjutan. Nilai Indeks Kategori Keterangan 0-25 Buruk Tidak Berkelanjutan 26-50 Kurang Kurang Berkelanjutan 51-75 Cukup Cukup Berkelanjutan 76-100 Baik Berkelanjutan Sumber: Kavanagh (2001)
Aspek  dalam  Rapfish  menyangkut  aspek keberlanjutan  dari  ekologi,  ekonomi,  teknologi, sosial,  etika  dan  kelembagaan.  Dalam  setiap bidang, 6 hingga 12 atribut (indikator) dinilai pada skala  semi-kuantitatif  sederhana.  Pada  penelitian ini  dimensi  ekologi  memiliki  9  atribut,  yaitu: (1)  Perubahan  cuaca,  (2)  potensi  resiko  bencana dan  cemaran,  (3)  Penggunaan  obat,  bahan  kimia dan  biologis,  (4)  Ketersediaan  sumber  pakan,  (5) Diversifikasi  jenis  pakan,  (6)  Penggunaan  sumber benih,  (7)  Ketersediaan  benih  berkualitas,  (8) Kejadian Hama dan penyakit, (9) Kepadatan KJA. Dimensi  ekonomi  memiliki  13  atribut,  yaitu:  (1) Fluktuasi  harga  jual  lobster,  (2)  Fluktuasi  harga benih  lobster,  (3)  Produktivitas  budi  daya,  (4) Kapasitas  usaha  (permodalan),(5)  Serapan  dan jaminan  pasar,(6)  Keuntungan  Usaha,  (7)  Daya saing  komoditi,  (8)  Kepemilikan  KJA  (penerima
/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
keuntungan dari budi daya), (9) Resiko saat panen, (10)  Bantuan  usaha  budi  daya,  (11)  Kontribusi usaha terhadap pendapatan, (12) Mata pencaharian selain  usaha  budi  daya,(13)  Kelayakan  usaha secara  finansial.  Dimensi  kelembagaan  memiliki 10  atribut,  yaitu:  (1)  Keanggotaan  anggota  dalam kelompok,(2)  Pengendalian  pengambilan  benih di  alam,  (3)  Ketersediaan  dan  penerapan  regulasi terkait  zonasi  pengelolaan  wilayah  pesisir  dan laut  secara  terpadu,  (4)  Ketersediaan  regulasi terkait  pengelolaan  kegiatan  usaha  budi  daya,  (5) Kelembagaan  penyuluhan,  (6)  Tingkat  partisipasi masyarakat  dalam  perumusan  kebijakan,  (7) Keberadaan  kelembagaan  adat,  (8)  Keberadaan kelembagaan  pasar,  (9)  Keberadaan  lembaga penunjang (koperasi, lembaga keuangan mikro dan sejenisnya),  (10)  Koordinasi  antar  stakeholders. Dimensi  sosial  memiliki  10  atribut,  yaitu:  (1) Preferensi  pengambilan  resiko  pembudidaya,(2) Pengalaman  pembudidaya,  (3)  Pendidikan,  (4) Kapasitas SDM, (5) Ketersediaan SDM teknisi Budi daya, (6) Pembudidaya mendapat akses penyuluhan, (7)  Ketersediaan  aturan  lokal  atau  adat,  (8) Frekuensi  konflik  dalam  pemanfaatan  ruang  antar zonasi,  (9)  Keterkaitan  antar  jenis  kegiatan  budi daya  laut  pada  zona  budi  daya,  (10)  Kemandirian pembudidaya.  Dimensi  teknologi  memiliki  9 atribut,  yaitu:  (1)  Tingkat  penerapan  teknologi anjuran,  (2)  Tingkat  teknologi  yang  diterapkan, (3)  Ketersediaan  Peningkatan  ketrampilan  usaha budi daya, (4) Ketersediaan akses sistem informasi teknologi,  (5)  Tingkat  pemahaman  pengelolaan budi  daya  laut  yang  ramah  lingkungan,  (6) Penguasaan  teknologi  manajemen  pengelolaan pakan,  (7)  Ketepatan  waktu  panen,  (8)  Ukuran panen,  (9)  Kesesuaian  ukuran  panen.  Pemberian skor  (umumnya  dalam  skala  0  hingga  10)  bersifat normatif, yang menyatakan seberapa dekat keadaan perikanan saat ini (atau beberapa masa lalu atau masa depan) yang ditetapkan dengan status terbaik atau kemungkinan  terburuk.  Utilitas  dapat  linier  atau non-linier,  tergantung  pada  bagaimana  penilaian dilakukan dalam kaitannya dengan pedoman untuk setiap  atribut    (Pitcher et  al, 2013).  Sebagaimana diuraikan di dalam Fauzi dan Anna dalam Nababan BO et  al. (2007),  MDS  pada  Rapfish  dilakukan dengan menghitung jarak terdekat  dari Euclidean distance pada persamaan berikut:
.....(5)
Jarak Euclidean multi  dimensi  antara  dua titik  tersebut  (d12)  kemudian  di  dalam  MDS diproyeksikan ke dalam jarak Euclidean dua dimensi
.....(6)
(D12)  berdasarkan  rumus  regresi  pada  persamaan berikut:
............(7)
Proses  regresi  tersebut  di  dalam  Rapfish menggunakan  algoritma  ALSCAL  yang  pada prinsipnya membuat iterasi proses regresi tersebut di  atas  sedemikian  sehingga  didapatkan  nilai  e yang terkecil. Algoritma ALSCAL yang digunakan pada Rapfish (baik) menurut Kavanagh (2001) juga berusaha  memaksa  agar  intercept  pada  persamaan tersebut sama dengan nol (a = 0) sehingga persamaan di atas menjadi persamaan berikut:
Iterasi berhenti jika stress lebih kecil dari 0,25 (Fauzi & Anna, 2005). Stress ini dapat dirumuskan dalam persamaan yaitu:
.....(8)
Kavanagh  (2001)  mengemukakan  bahwa iterasi  berhenti  jika  S-stress  kurang  dari  0,005. Menurutnya S-stress = (stress)1/2 sementara stress didefinisikan dalam persamaan berikut:
.....................(9)

## Analisis Kelayakan Budi Daya Lobster
Pada analisis kelayakan dihitung aliran uang ( cashflow )  dari  manfaat  dan  biaya  pada  usaha  budi daya. Cashflow budi  daya  lobster  pada  analisis kelayakan dapat dilihat pada Tabel 2.
Komponen inflow terdiri  dari  manfaat  yang diterima  yaitu  dari  hasil  penjualan  lobster.  Rata- rata harga jual lobster Rp350.761. Sedangkan hasil panen  perlubang  diasumsikan  sama  setiap  tahun yaitu 12 kilogram. Sehingga apabila kapasitas usaha 4  lubang  maka  satu  kali  panen  akan  mendapat sekitar 48 kilogram. Komponen outflow terdiri dari biaya  tetap,  biaya  variabel,  dan  biaya  lingkungan. Biaya  tetap  dikeluarkan  hanya  diawal  proyek (tahun  ke  0)  yang  terdiri  dari  pembelian  tenaga surya dan bahan untuk membuat keramba (bambu, pelampung, dan jaring). Biaya pembuatan keramba untuk kapasitas usaha 4 lubang sebesar Rp9.564.212.
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
Tabel 2. Cashflow
Budi Daya Lobster. Uraian 4 8 12 16 Manfaat Hasil penjualan (Rp per tahun) 34.098.478 68.196.957 102.295.435 136.393.913 Biaya Biaya tetap (Rp per tahun) 9.814.212 19.878. 424 29.442.637 39.006.849 Biaya Variabel (Rp per tahun) 35.315.955 62.413.616 88.280.550 112.008.131 Sumber: Data primer diolah (2023).
Biaya variabel dikeluarkan setiap tahun yang terdiri dari  pembelian  benih  lobster,  pembelian  pakan, dan  biaya  lainya  (biaya  transportasi  saat  memberi pakan,  biaya  transportasi  pengambilan  bibit, biaya transportasi pemasaran, dan biaya keamanan). Rata-rata jumlah benih yang disebar pembudidaya sebanyak  71  ekor  perlubang  dengan  harga Rp18.000.  Apabila  kapasitas  usaha  4  lubang maka  membutuhkan  284  ekor  benih.  Pakan  yang digunakan adalah ikan rucah dengan harga Rp4.500 perkilogran  dan  dibutuhkan  sebanyak  2  kilogram perlubang  untuk  satu  kali  pemberian  pakan. Apabila kapasitas usaha 4 lubang maka dibutuhkan pakan  sebanyak  8  kilogram  untuk  satu  kali pemberian pakan.
Pada kapasitas usaha 8 lubang maka satu kali panen  akan  mendapat  sekitar  96  kilogram.  Biaya pembuatan keramba untuk kapasitas usaha 8 lubang sebesar  Rp19.128.424.  Apabila  kapasitas  usaha 8  lubang  maka  membutuhkan  568  ekor  benih. Pakan  yang  dibutuhkan  pada  kapasitas  usaha  8 lubang adalah sebanyak 16 kilogram untuk satu kali pemberian pakan.
Pada  kapasitas  usaha  12  lubang  maka  satu kali  panen  akan  mendapat  sekitar  144  kilogram. Biaya  pembuatan  keramba  untuk  kapasitas  usaha 12 lubang sebesar Rp28.692.637.  Apabila kapasitas usaha  12  lubang  maka  membutuhkan  825  ekor benih. Pakan yang dibutuhkan pada kapasitas usaha 12 lubang adalah sebanyak 24 kilogram untuk satu kali pemberian pakan.
Pada  kapasitas  usaha  16  lubang  maka  satu kali  panen  akan  mendapat  sekitar  192  kilogram.
Biaya  pembuatan  keramba  untuk  kapasitas  usaha 16 lubang sebesar Rp38.256.849. Apabila kapasitas usaha  16  lubang  maka  membutuhkan  1.136  ekor benih. Pakan yang dibutuhkan pada kapasitas usaha 16 lubang adalah sebanyak 32 kilogram untuk satu kali pemberian pakan.
Jangka  waktu  atau  lama  budi  daya  lobster hingga mencapai ukuran konsumsi adalah 6 bulan atau  dua  kali  panen  dalam  setahun.  Satu  periode pada  analisis  kelayakan  dihitung  berdasarkan umur teknis alat yang menjadi kunci dalam usaha, dimana  pada  usaha  budi  daya  lobster  ini  adalah bambu  sebagai  kerangka  keramba.  Umur  bambu yang  digunakan  adalah  5  tahun,  maka  dalam  satu periode analisis kelayakan adalah 5 tahun. Cashflow pada  setiap  tahun  dari  budi  daya  lobster  adalah sama. Berdasarkan ketentuan tersebut didapat hasil analisis kelayakan yang dapat dilihat pada Tabel 3.
NPV pada skala 4 lubang didapat hasil negatif sedangkan pada skala 8 lubang, 12 lubang, dan 16 lubang didapat hasil positif, hal tersebut menunjukan bahwa  pada  skala  4  lubang  mengalami  kerugian sehingga  usaha  tersebut  tidak  dapat  dijalankan. Sedangkan pada skala 8 lubang, 12 lubang, dan 16 lubang  menghasilkan  keuntungan  sehingga  usaha tersebut dapat dijalankan. IRR pada skala 4 lubang tidak ditemukan IRR karena tidak ada pengembalian atau  mengalami  kerugian,  sedangkan  pada  skala  8 lubang, 12 lubang , dan 16 lubang memiliki nilai IRR diatas 10% artinya memiliki tingkat pengembalian investasi yang baik. Gross BCR ataupun Net BCR menunjukan hasil pada skala 4 lubang didapat hasil kurang dari 1. Hal ini berarti bahwa usaha budi daya lobster dengan skala 4 lubang  tidak menghasilkan
Tabel 3. Analisis Kelayakan Usaha Budi Daya Lobster.
Jumlah lubang NPV (Rp) IRR (%) Gross BCR Net BCR Payback period (tahun) Keterangan 4 lubang -14,429,408 - 0.89 - - Tidak layak 8 lubang 2,044,987 14 1.01 1.10 3.44 Layak 12 lubang 23,684,802 38 1.07 1.80 2.10 Layak 16 lubang 63,630,275 60 1.14 2.63 1.59 Layak Sumber: Data primer diolah (2023).
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
keuntungan,  atau  akan  menghasilkan  keuntungan pada  jangka  waktu  yang  cukup  lama.  Sedangkan pada  skala  8  lubang,  12  lubang,  dan  16  lubang memiliki nilai lebih dari 1, yang berarti usaha budi daya  lobster  menghasilkan  keuntungan  yang  lebih besar dibandingkan biaya yang dikeluarkan sehingga usaha dapat dijalankan. Hasil payback period pada skala 4 lubang tidak ditemukan karena net benefit bernilai  negatif  pada  setiap  tahun.  Pada  skala  8 lubang didapat hasil 3.44 yang berarti modal akan kembali dalam sekitar 3 tahun. Pada skala 12 lubang didapat hasil 2,10 yang berarti modal akan kembali sekitar 2 tahun. Pada 16 lubang didapat hasil 1,59 yang berarti modal akan kembali sekitar 1 sampai 2 tahun.

## Keberlanjutan Usaha Budi Daya Lobster
Keberlanjutan  usaha  budi  daya  lobster di  Lombok,  NTB  dianalisis  menggunakan multidimensional scalling (MDS) dengan perangkat analisis  RAPFISH.  Atribut  dalam  penilaian keberanjutan  disusun  berdasarkan  beberapa literatur  dan  pengamatan  dilapangan  yang mempengaruhi usaha budi daya lobster. Hasil olah data  untuk  indeks  dan  status  keberlanjutan  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Indeks Keberlanjutan dan Status Keberlanjutan.
Dimensi Indeks Keberlanjutan Status Keberlanjutan Parameter Stress R 2 Ekologi 52,65 Cukup Berkelanjutan 14, 06 94,01 Ekonomi 73,39 Cukup Berkelanjutan 13,32 93,84 Kelembagaan 11,97 Tidak Berkelanjutan 13,20 94,36 Sosial 54,44 Cukup Berkelanjutan 13,84 92,62 Teknologi 37,36 Kurang Berkelanjutan 13,98 94,63 Sumber: Data primer diolah (2023).
Hasil  analisis  keberlanjutan  budi  daya lobster  di  Lombok  Timur,  NTB  menunjukkan adanya  keragaman  indeks  keberlanjutan.  Indeks keberlanjutan pada dimensi ekologi memiliki nilai 52,65 atau cukup berkelanjutan, dimensi ekonomi memiliki  nilai  73,39  atau  cukup  berkelanjutan, dimensi  kelembagaan  memiliki  nilai  11,97  atau tidak  berkelanjutan,  dimensi  sosial  memiliki  nilai 54,44  atau  cukup  berkelanjutan,  dan  dimensi teknologi  memiliki  nilai  37,36  atau  kurang berkelanjutan. Nilai stress dan koefesien determinasi ( R 2 ) merupakan paremeter statistik yang menunjang hasil  analisis  keberlanjutan  budi  daya  lobster  di Lombok Timur, NTB. Nilai stress yang diperoleh semua  dimensi  adalah  kurang  dari  25%  dan  nilai R 2 mendekati  100%,  nilai  tersebut  menunjukkan atribut  yang  dianalisis  mampu  menjelaskan sistem yang dikaji.
Kesensitifan  atribut  terhadap  nilai  indeks keberlanjutan  dapat  dilihat  pada  hasil  analisis leverage.  Hasil  analisis  leverage  dapat  dilihat  pada Gambar  2,  Gambar  3  dan  Gambar  4.  Kriteria penentu  atribut  pengungkit  utama  (atribut  yang paling  sensitive)  dilakukan  dengan  hukum  nilai tengah. Hukum ini mengasumsikan bahwa atribut pengungkit akan muncul lebih dari satu atribut.
J. Kebijakan KP Vol. ...  No. ... Desember 2020 : hal… - …
berkelanjutan, dimensi kelembagaan memiliki nilai 11,97 atau tidak berkelanjutan, dimensi sosial  memiliki  nilai  54,44  atau  cukup  berkelanjutan,  dan  dimensi  teknologi  memiliki  nilai 37,36 atau kurang berkelanjutan. Nilai stress dan koefesien determinasi ( ) merupakan paremeter statistik yang menunjang hasil analisis keberlanjutan budidaya lobster di Lombok Timur, NTB. Nilai stress yang diperoleh semua dimensi adalah kurang dari 25% dan nilai mendekati  100%,  nilai  tersebut  menunjukkan  atribut  yang  dianalisis  mampu  menjelaskan sistem yang dikaji.
Kesensitifan atribut terhadap nilai indeks keberlanjutan dapat dilihat pada hasil analisis leverage. Hasil analisis leverage dapat dilihat pada Gambar 2, Gambar 3, Gambar 4, sebagai berikut:
Gambar 2. Hasil Analisis Leverage Dimensi Ekologi dan Dimensi Ekonomi Figure 2. Leverage analysis results of Ecological Dimension and Economic Dimension Sumber: data primer diolah
Kriteria  penentu  atribut  pengungkit  utama  (atribut  yang  paling  sensitive)  dilakukan dengan hukum nilai tengah. Hukum ini mengasumsikan bahwa atribut pengungkit akan muncul lebih dari satu atribut.Atribut pengungkit utama ditetapkan  berdasarkan nilai root mean square (RMS) diatas nilai root mean square (RMS) rata-rata atribut (Yusuf el al ,2021). Pada dimensi ekologi  nilai  penentunya  yaitu  3,52.  Berdasarkan  analisis  leverage  diperoleh  atribut  yang memiliki RMS diatas 3,52 adalah diversifikasi jenis pakan (7,03) dan penggunaan obat bahan kimia dan biologis (5.13). Pada dimensi ekonomi nilai penentunya yaitu 2,14. Berdasarkan analisis  leverage  diperoleh  atribut  yang  memiliki  RMS  diatas  2,14  adalah  bantuan  usaha budidaya (4,28), Produktivitas budidaya (3,96), Keuntungan usaha (3.94), Daya saing komoditi (3,85),  serapan  dan  jaminan  pasar  (3,85),  kepemilikan  KJA  (3,41),  kapasitas  usaha (permodalan)(3,12), dan resiko saat panen (2,77).
Gambar 2. Hasil Analisis Leverage Dimensi Ekologi dan Dimensi Ekonomi. Sumber: Data primer diolah (2023).
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
Analisis Budi Daya Lobster Berkelanjutan di Lombok, Nusa Tenggara Barat |  Rohmanurcaesari., et al Vol. 14, No. 1, Juni 2024, pp. 81-91
Atribut  pengungkit  utama  ditetapkan berdasarkan  nilai root  mean  square (RMS)  diatas nilai  root  mean  square  (RMS)  rata-rata  atribut (Yusuf el  al ,  2021).  Pada  dimensi  ekologi  nilai penentunya  yaitu  3,52.  Berdasarkan  analisis leverage  diperoleh  atribut  yang  memiliki  RMS diatas  3,52  adalah  diversifikasi  jenis  pakan  (7,03) dan  penggunaan  obat  bahan  kimia  dan  biologis (5.13).  Pada  dimensi  ekonomi  nilai  penentunya yaitu  2,14.  Berdasarkan  analisis  leverage  diperoleh atribut  yang  memiliki  RMS  diatas  2,14  adalah bantuan  usaha  budi  daya  (4,28),  Produktivitas budi  daya  (3,96),  Keuntungan  usaha  (3.94),  Daya saing  komoditi  (3,85),  serapan  dan  jaminan  pasar (3,85),  kepemilikan  KJA  (3,41),  kapasitas  usaha (permodalan)(3,12), dan resiko saat panen (2,77).
Pada dimensi kelembagaan nilai penentunya yaitu  3,17.  Berdasarkan  analisis  leverage  diperoleh atribut  yang  memiliki  RMS  diatas  2,17  adalah pengendalian  pengambilan  benih  di  alam  (6,34). Pada  dimensi  sosial  nilai  penentunya  yaitu 4,4.  Berdasarkan  analisis  leverage  diperoleh atribut  yang  memiliki  RMS  diatas  4,4  adalah Ketersediaan aturan lokal atau adat (8,79), frekuensi konflik  dalam  pemanfaatan  ruang  antar  zonasi (8,13),  keterkaitan  antar  jenis  kegiatan  budi  daya laut pada zona budi daya (7,78), Ketersediaan SDM teknisi budi daya (6,81), Kapasitas SDM (4,56).
Pada  dimensi  teknologi  nilai  penentunya yaitu 3,41. Berdasarkan analisis leverage diperoleh atribut  yang  memiliki  RMS  diatas  3,41  adalah Penguasaan  teknologi  manajemen  pengelolaan pakan  (6.81),  Ketersediaan  akses  sistem  informasi teknologi (6,34), Tingkat pemahaman pengelolaan budi  daya  laut  yang  ramah  lingkungan  (4,91), Ketersediaan  Peningkatan  ketrampilan  usaha budi daya (3,93).

## Gambar 3. Hasil Analisis Leverage Dimensi Kelembagaan dan Dimensi Sosial
Figure 3. Leverage Analysis Results of Institutional Dimension and Social Dimension

## Sumber: data primer diolah
Pada dimensi kelembagaan nilai penentunya yaitu 3,17. Berdasarkan analisis leverage diperoleh atribut yang memiliki RMS diatas 2,17 adalah pengendalian pengambilan benih di alam (6,34). Pada dimensi sosial nilai penentunya yaitu 4,4. Berdasarkan analisis leverage diperoleh atribut yang memiliki RMS diatas 4,4 adalah Ketersediaan aturan lokal atau adat (8,79), frekuensi konflik dalam pemanfaatan ruang antar zonasi (8,13), keterkaitan antar jenis kegiatan budidaya laut pada zona budidaya (7,78), Ketersediaan SDM teknisi Budidaya (6,81), Kapasitas SDM (4,56).
Gambar 4. Hasil Analisis Leverage Dimensi Teknologi Figure 4. Leverage Analysis Results of Technology Dimension
Sumber: data primer diolah
Pada  dimensi  teknologi  nilai  penentunya  yaitu  3,41.  Berdasarkan  analisis  leverage diperoleh atribut yang memiliki RMS diatas 3,41 adalah Penguasaan teknologi manajemen pengelolaan  pakan  (6.81),  Ketersediaan  akses  sistem  informasi  teknologi  (6,34),  Tingkat pemahaman  pengelolaan  budidaya  laut  yang  ramah  lingkungan  (4,91),  Ketersediaan Peningkatan ketrampilan usaha budidaya (3,93).

## Tata Kelola Usaha Budidaya Yang Berkelanjutan
Mengingat  komplekstisitas  interaksi  antara  manusia  dan  alam  dalam  pengelolaan sumberdaya  ikan,  permasalahanya  yang  melekat  di  dalamnya  bersifat  sangat path dependence . Artinya permasalahan perikanan dan penyelesaianya akan sangat bergantung Judul Makalah :...... ............ (Nama  Penulis : ...........)

## Gambar 3. Hasil Analisis Leverage Dimensi Kelembagaan dan Dimensi Sosial
Figure 3. Leverage Analysis Results of Institutional Dimension and Social Dimension Sumber: data primer diolah
Pada dimensi kelembagaan nilai penentunya yaitu 3,17. Berdasarkan analisis leverage diperoleh atribut yang memiliki RMS diatas 2,17 adalah pengendalian pengambilan benih di alam (6,34). Pada dimensi sosial nilai penentunya yaitu 4,4. Berdasarkan analisis leverage diperoleh atribut yang memiliki RMS diatas 4,4 adalah Ketersediaan aturan lokal atau adat (8,79), frekuensi konflik dalam pemanfaatan ruang antar zonasi (8,13), keterkaitan antar jenis kegiatan budidaya laut pada zona budidaya (7,78), Ketersediaan SDM teknisi Budidaya (6,81), Kapasitas SDM (4,56).
Gambar 4. Hasil Analisis Leverage Dimensi Teknologi Figure 4. Leverage Analysis Results of Technology Dimension Sumber: data primer diolah
Pada  dimensi  teknologi  nilai  penentunya  yaitu  3,41.  Berdasarkan  analisis  leverage diperoleh atribut yang memiliki RMS diatas 3,41 adalah Penguasaan teknologi manajemen pengelolaan  pakan  (6.81),  Ketersediaan  akses  sistem  informasi  teknologi  (6,34),  Tingkat pemahaman  pengelolaan  budidaya  laut  yang  ramah  lingkungan  (4,91),  Ketersediaan Peningkatan ketrampilan usaha budidaya (3,93).

## Tata Kelola Usaha Budidaya Yang Berkelanjutan
Mengingat  komplekstisitas  interaksi  antara  manusia  dan  alam  dalam  pengelolaan sumberdaya  ikan,  permasalahanya  yang  melekat  di  dalamnya  bersifat  sangat path dependence . Artinya permasalahan perikanan dan penyelesaianya akan sangat bergantung
Gambar 3. Hasil Analisis Leverage Dimensi Kelembagaan dan Dimensi Sosial.
Sumber: Data primer diolah (2023).
Gambar 4. Hasil Analisis Leverage Dimensi Teknologi. Sumber: Data primer diolah (2023).

## Tata Kelola Usaha Budi Daya Yang Berkelanjutan
Mengingat komplekstisitas interaksi antara  manusia  dan  alam  dalam  pengelolaan sumberdaya ikan, permasalahanya yang melekat di dalamnya  bersifat  sangat path  dependence .  Artinya permasalahan  perikanan  dan  penyelesaianya  akan sangat bergantung pada bagaimana kita mengambil pelajaran  dari  kegagalan-kegagalan  yang  terjadi di  masa  lalu. Path  dependency ini  mengharuskan kita  untuk  mengupas  lebih  dulu  masalah-masalah internal dan eksternal yang mengganggu kelancaran pembangunan  perikanan,  Dari  sinilah  kemudian dapat  ditarik  kebijakan  untuk  mengelola  sumber daya perikanan yang berkelanjutan (Fauzi, 2005)
Setelah  dilakukan  pengamatan  dan  analisis yang  diperlukan  untuk  mengetahui  kondisi  usaha budi  daya  lobster  di  Lombok,  NTB  didapatkan bahwa  usaha  dikatakan  layak  apabila  memiliki kapasitas  8  lubang  atau  lebih.  Suatu  usaha  tidak hanya layak atau menguntungkan untuk dikatakan baik  tetapi  juga  harus  berkelanjutan. Code  of
/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
Conduct  for  Responsible  Fisheries (CCRF)  yang diterbitkan oleh FAO pada tahun 1995 menjelaskan bagaimana  peran  para stakeholder agar  perikanan dapat berkelanjutan, termasuk perikanan budi daya. Dalam  CCRF  dijelaskan  bahwa  perikanan  budi daya  yang  bertanggung  jawab  harus  memusatkan perhatian  pada  isu  yang  akan  dipertimbangkan terutama  di  kawasan  dalam  lingkup  yurisdiksi nasional,  bekerjasama  dalam  mengelola  ekosistem akuatik  lintas  batas,  memperhatikan  penggunaan sumberdaya genetik  akuatik, dan pengelolaan budi daya pada tingkat produksi.
Implementasi dari CCRF tersebut merupakan interaksi dari berbagai dimensi keberlanjutan yaitu dimensi    ekologi,  ekonomi,  sosial,  kelembagaan, dan  teknologi.  Status  keberlanjutan  yang  perlu ditingkatkan  pada  usaha  budi  daya  lobster  di Lombok adalah dimensi kelembagaan dan dimensi teknologi.  Dimensi  kelembagaan  memliki  nilai indeks  keberlanjutan  paling  rendah  dibanding dengan  yang  lain,  dimana  atribut  paling  sensitive adalah  pengendalian  pengambilan  benih  di  alam. Hasil  ini  memang  dapat  terlihat  jelas  dilapangan, peraturan  yang  ada  saat  ini  masih  belum  spesifik mengatur  penangkapan  benih  lobster  di  alam. Pengambilan  benih  masih  belum  memiliki  aturan yang  jelas  sehingga  pengawasan  dan  penegakkan aturan juga tidak bisa dijalankan.
Dimensi  teknologi  memiliki  nilai  indeks dengan status kurang berkelanjutan. Atribut paling sensitive  serta  yang  paling  mendekati  ambang batas  nilai  penentu  adalah  penguasaan  teknologi manajemen  pengelolaan  pakan    dan  ketersediaan akses  sistem  informasi  teknologi.  Keadaan dilapangan  menunjukkan  belum  ada  standart  atau aturan tertentu bagaimana manajemen pengelolaan pakan, mulai dari berapa takaran pakan, intensitas waktu  pemberian  pakan,  dan  lainya.  Sehingga selama  ini  pembudidaya  memberi  pakan  lobster hanya  berdasarkan  kemauan  dan  kemampuan masing-masing.  Terkadang  jika  harga  pakan sedang naik beberapa pembudidaya memberi pakan hanya  dua  hari  sekali,  takaran  setiap  pemberian pakan juga berbeda-beda setiap pembudidaya. Hal ini  menjadi  salah  satu  pemicu  kanibalisme  pada lobster  dan  apabila  terjadi  secara  terus  menerus tidak  menutup  kemungkinan  berdampak  pada pendapatan  pembudidaya  karena  jumlah  lobster yang  dipanen  akan  berkurang.  Akses  sistem informasi  teknologi  juga  masih  sangat  kurang, terbukti  saat  ini  pembudidaya  kurang  aktif  dalam pencarian  informasi  ini.  Selama  ini  akses  sistem informasi  teknologi  hanya  didapat  dari  para penyuluh.
Dua  dimensi  diatas  memang  menjadi  fokus utama  dalam  perbaikan  pengelolaan  budi  daya lobster di Lombok agar berkelanjutan, akan tetapi dimensi  ekologi,  ekonomi  dan  sosial  juga  masih pada  status  cukup  berkelanjutan.  Hal  ini  berarti pada  ketiga  dimensi  tersebut  masih  perlu  adanya peningkatan  walaupun  tidak  terlalu  mendesak. Apabila  kelima  dimensi  dapat  dikelola  dengan baik dan kapasitas usaha 8 lubang atau lebih, maka usaha budi daya akan menguntungkan serta dapat berkelanjutan hingga masa yang akan datang.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Hasil  penelitian  diatas  mengindikasikan setidaknya dua keadaan yang mengarahkan implikasi kebijakan.  Pertama  yaitu  memperbaiki  atribut- atribut  yang  menjadi  penyebab  utama  usaha  tidak berkelanjutan.  Perbaikan  atribut  dapat  dilakukan intervensi  melalui  peraturan  yang  dibuat  secara hukum adat maupun hukum legal dari pemerintah. Atribut-atribut yang harus segera diperbaiki dapat diintervensi  melalui  hukum  adat  yang  bersifat dinamis  dan  cepat  untuk  diterapkan,  contohnya adalah  Awig-awig.  Atribut-atribut  tersebut  dapat menjadi acuan untuk penambahan atau melengkapi pasal  pada  peraturan  awig-awig.  Kemudian  untuk jangka panjang dan menguatkan hukum adat dapat dibentuk  Peraturan  Daerah  yang  memberikan tugas  kepada  para  stakeholder  utama  dalam  usaha budi  daya  lobster  dalam  melaksanakan  intervensi. Implikasi  kebijakan  dari  adanya  dimensi  ekologi, ekonomi,  sosial  dan  teknologi  masing-masing yaitu  pada  dimensi  kelembagaan  dapat  dibentuk perarturan  yang  spesifik  mengenai  pengambilan benih  di  alam.  Pada  dimensi  teknologi  dilakukan peningkatan  dalam  ketrampilan  usaha  budi  daya berupa  penyuluhan  tentang  menajemen  pakan dan  pengelolaan  yang  ramah  lingkungan.  Pada dimensi  ekologi  dapat  dilakukan  penelitian  untuk pembuatan  pakan  buatan  dengan  bahan-bahan yang  tidak  mencemari  lingkungan.  Pada  dimensi sosial dapat meningkatkan ketersediaan penyululuh yang mampu meningkatkan kapasitas pembudidaya dalam mengelola usahanya. Pada dimensi ekonomi dapat  ditingkatkan  melalui  bantuan  usaha  yang tepat  sasaran  dan  meningkatkan  daya  saing  hasil budi daya lobster.
Kedua  yaitu  kendala  skala  atau  kapasitas usaha  budi  daya  lobster.  Selain  karena  beberapa pembudidaya  menganggap  usaha  ini  sebagai alternatif,  pembudidaya  juga  berasumsi  bahwa selama  ada  modal  yang  cukup  untuk  membuat keramba,  walaupun  hanya  4  lubang  maka  akan mendapatkan  keuntungan  karena  harga  lobster
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
yang tinggi. Hal ini tidak sejalan dengan penelitian analisis  kelayakan  yang  telah  dilakukan,  bahwa  4 lubang tidak memiliki keuntungan atau tidak layak. Disarankan agar mendapat keuntungan pembudidaya minimal memiliki 8 lubang keramba. Hal ini dapat menjadi  pertimbangan  bagi  pemerintah  dalam menyalurkan  bantuan  untuk  pembudidaya. Bantuan  yang  diberikan  pemerintah  selama  ini hanya  memberi  satu  sampai  dua  lubang  keramba pada pembudidaya. Hal ini memang dimaksudkan agar  seluruh  pembudidaya  mendapatkan  bantuan akan  tetapi  kurang  efektif.  Lebih  baik  bantuan yang  diserahkan  minimal  8  lubang  dan  dipilih pembudidaya  yang  menjadikan  budi  daya  sebagai mata  pencaharian  utama.  Disarankan  juga  tidak lebih dari 16 lubang karena akan berdampak pada lingkungan,  baik  pencemaran  dari  sisa  pakan ataupun terjadi kelangkaan pakan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada Leibniz  Centre  for Tropical  Marine  Research (ZMT)  yang  telah mendanai penelitian ini melalui proyek COMPASS: Comparing  Aquaculture  Systems  Sustainability. Terimakasih kepada Dr. rer. agr. Eva Anggraini, S. Pi., M.Si dan Dr. Nurliah S.Pi, M.Si. atas kontribusi dalam membibing saya dalam melakukan riset dan penulisan jurnal.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini  kami  menyatakan  bahwa kontribusi  dari  setiap  penulis  dalam  pembuatan karya tulis adalah Abdari Rohmanurcaesari sebagai kontributor utama serta Eva Anggraini dan Nurliah sebagai Kontributor anggota.

## DAFTAR PUSTAKA
Achmad T.W,Lalu. (2012). Keragaman Serta Distribusi Lobster  Anggota  Palinuridae  dan  Seyllaridae di  Perairan  Pantai  Pulau  Lombok.  [Tesis, Universitas  Gajah  Mada].  UGM  Repository https://repository.ugm.ac.id/118889/
Dayananda,  D.,  Irons,  R.,  Harrison,  S.,  Herbohn,  J. And  Rowland,  P.  (2002). Capital  Budgeting . Cambridge  University  Press.  https://doi. org/10.1017/CBO9780511753701
Erlania  ,  Radiarta,  I.N,  Dan  Haryadi  J.  (2016). Status  Pengelolaan  Sumberdaya  Benih Lobster  Untuk  Mendukung  Perikanan Budidaya (Studi Kasus: Perairan Pulau Lombok). Jurnal Kebijakan Perikanan Indonesia . 8 (2),88- 89 . DOI: 10.15578/jkpi.8.2.2016.85-96 Fauzi, A. dan Anna, S. (2005) . Permodelan Sumber daya perikanan  dan  kelautan PT.  Gramedia  Pustaka Utama.
Fauzi, A. (2005). Kebijakan Perikanan dan Kelautan . PT Gramedia Pustaka Utama.
Food  and  Agriculture  Organization.  (1995).  Code  of Conduct for Responsible Fisheries (CCRF ). (2 nd ed.).Food And Agriculture Organization Of The United Nations. https://www.fao.org/3/v9878e/ v9878e00.htm
Food  and  Agriculture  Organization.  (2016).  The  State of World Fisheries and Aquaculture 2016. Food And  Agriculture  Organization  Of  The  United Nations.  https://www.fao.org/3/i5798e/i5798e. pdf
Food  and  Agriculture  Organization.  (2017).  Globefish Monthly Trade Statistics. Food And Agriculture Organization  Of  The  United  Nations.  https:// www.fao.org/publications/card/en/c/a1eaf2d6- 5b94-41dc-afac-67c9a38f9f9a/
Food  and  Agriculture  Organization  .  (2021).  Lobster
Market  Seeing  Strong  Recovery.  Food  And Agriculture  Organization  Of  The  United Nations. https://www.fao.org/in-action/ globefish/market-reports/lobster/fr/ Fisu, Amirrudin.A. (2018). Analisis Kelayakan Ekonomi & Finansial Pada Masterplan Kawasan Industri Perikanan  Kota  Tarakan  [Skripsi,  Universitas Andi  Djemma].  Universitas  Andi  Djemma Repository https://osf.io/96yzu/download
Hermawati.  2011.  Analisis  Kelayakan  Finansial  dan Ekonomi  Terhadap  Pelabuhan  Sumba  Tengah. Jurnal Kontruksia Volume 3 Nomer 1.
Junaidi, M. (2016). Pendugaan Limbah Organik Budidaya Udang  Karang  Dalam  Keramba  Jaring  Apung Terhadap Kualitas Perairan Teluk Ekas Provinsi Nusa Tenggara Barat. Jurnal Biologi Tropis . 16 (2):64-79. ISSN:1411-9587
Ichsan, R.N. Nasution, L dan Sinaga, S. (2019). Studi Kelayakan Bisnis . CV Manhaji. Kasmir  Dan  Jakfar.(2003). Studi  Kelayakan  Bisnis ,  PT. Kencana.
Kavanagh, P. 2001. Rapid Appraisal of Fisheries (Rapfish) Project.  Rapfish  Software  Description  (for Microsof Exel). Fisheries Centre, University of British Columbia. Vancouver, BC, Canada.
Kementrian Kelautan dan Perikanan Repulik Indonesia. (2018). Data produksi perikanan Indonesia (ton). https://statistik.kkp.go.id/home.php?m=prod_ ikan_prov&i=2#panel-footer-kpda
Kementrian Kelautan dan Perikanan Repulik Indonesia.
(2022).  Data  Volume  Ekspor  Hasil  Perikanan komoditas  utama  (ton).  https://statistik.kkp. go.id/home.php?m=eksim&i=211#panel- footer-kpda.
Lestari,  Y.  (2019).  Analisis  Pendapatan  Masyarakat Pesisir Melalui Budidaya Lobster (Panulirus Sp.) Pada  Fase  Pembesaran  Di  Desa  Tanjung  Luar Kecamatan  Keruak  Kabupaten  Lombok  Timur [Skripsi,  Universitas  Gunung  Rinjani].  UGR Repository. http://repository.ugr.ac.id:1015/20/ .
/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
Nababan BO., Sari YD., Hermawan M.  2007.  Analisis keberlanjutan  perikanan  tangkap  skala  kecil di  Kabupaten  Tegal  Jawa  Tengah  (Teknik Pendekatan  RapFish).    Jurnal  Kebijakan  dan Riset Sosek KP. Vol.2 No.2, 2007.  Kementerian Kelautan dan Perikanan.
Petersen,  E.H  &  B.  Priyambodo,  C.  Jones.  (2013).
Bioeconomics  Of  Spiny  Lobster  Farming In  Indonesia. Asian  Journal  Of  Agriculture And  Development ,  10(1).  27.  http://dx.doi. org/10.37801/ajad2013.10.1.2
Pitcher, TJ. ME Lam, C. Ainsworth, A. Martindale, K.
Nakamura,  RI  Perrykan  dan  T.  Ward.  (2013) . Improvements  to  Rapfish:  a  rapid  evaluation technique  for  fisheries  integrating  ecological and human dimensions. Journal of Fish Biology 83  (4),  865–889.  http://dx.doi.org/10.1111/ jfb.12122 Sevilla,  Dkk.(1993). Pengantar Metode Pennelitian . Ui- Press.
Soebjakto,  Slamet.  (2020). Kebijakan  Pengembangan Budidaya  Lobster  Di  Indonesia  (Implementasi Permen  Kpno.  12/2020) .  Kementrian  Kelautan Dan Perikanan Republik Indonesia.
Sugiyono.  (2012). Statistika Untuk Penelitian . Bandung : Alfabeta
Susanti, E.R. (2018). Analisis Efisiensi, Preferensi Resiko Dan Keberlanjutan Usaha Budidaya Pembesaran Lobster  Di  Pulau  Lombok,  Provinsi  Nusa Tenggara  Barat  [Tesis,  Institut  Pertanian Bogor]. IPB Repository.  https://repository.ipb. ac.id/handle/123456789/100877
Susanto, Adi Dan Asep H, Ririn I, Hery Sn, Fahresa Ns.
(2020 ). Peran Sektor Perikanan Tangkap Dalam
Mendukung  Ketahanan  Pangan  Perikanan  Di Provinsi Banten. Journal Of Local Food Security . 1  (1)  .  9.  http://dx.doi.org/10.37818/leuit. v1i1.6900
Taridala,    A  &  M.  Ahsan,  Yusnaini,  Arisya.  (2018). Efisiensi  Pendapatan  Dan  Biaya  Budidaya Lobster  Di  Soropia,  Sulawesi  Tenggara, Indonesia.  Konferensi  IOP  Seri:  Ilmu Bumi  Dan  Lingkungan382.  http://dx.doi. org/10.1088/1755-1315/382/1/012037
Umar, H. (2013). (Ed 2). Metode Penelitian Untuk Skripsi dan Tesis Bisnis . PT. Rajawali Pres.
Witomo  Cm  &Nurlaili.  (2015).  Strategi  Keberlanjutan Pengelolaan Bibit Lobster Di Perairan Lombok. JurnalKebijakan  Sosial  dan  Ekonomi .  5  (1). http://dx.doi.org/10.15578/jksekp.v5i1.1075.
Vitner  Y.,  Imran  Z.,  Martasuganda  S.,  Nababan  BO., Tokan FM., Cahyo, SD., Ramadhani RA.  2019. Lobster Population Parameter in Bumbang Bay, Central  Lombok  (Parameter  Populasi  Lobster Perairan  Teluk  Bumbang,  Lombok  Tengah). Jurnal  Ilmu  Perikanan  dan  Kelautan.    Volume 11 No 2. November 2019 .  e-ISSN:2528-0759; p-ISSN:2085-5842.    DOI=10.20473/jipk. v11i2.13185.    Sinta  2.  online  at  https://e- journal.unair.ac.id/JIPK/index.
Yusuf M., Wijaya M., Surya RA., Taufik I. 2021. MDRS- RAPS:  Teknik  Analisis  Keberlanjutan.  Tohar Media.