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

## 1

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

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

## Peningkatan Kinerja Sistem Rantai Pasok Ikan Nila di Kabupaten Bengkulu Utara, Provinsi Bengkulu

## Improving the performance of the Tilapia Supply Chain System in Bengkulu Utara Regency, Bengkulu Province
Irnad, Muhammad Mustopa Romdhon, *Ridha Rizki Novanda, Ketut Sukiyono dan Indra Cahya Dinata
Departemen Sosial Ekonomi Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Bengkulu
Jl. W.R Supratman, Kandang Limun, Bengkulu 38371A, Indonesia International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1

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

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

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

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

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

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

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Mitra  pemasaran  dalam  sistem  rantai  pasok  ikan  nila  di  Provinsi  Bengkulu  berupaya  memberikan  layanan terbaik  kepada  konsumen.  Penelitian  ini  bertujuan  mengevaluasi  upaya  tersebut,  melalui  pengkajian komprehensif  terhadap  kepuasaan  pelaku  usaha  dalam  sistem  rantai  pasok  komoditas  tersebut.  Penelitian dilakukan di Kecamatan Padang Jaya, Kabupaten Bengkulu Utara, dengan pendekatan Importance Performance Analysis (IPA)  yang  dimodifikasi  dan Customer  Satisfaction  Index (CSI),  melibatkan  161  responden.  Hasil menunjukkan  sebagai  berikut:  (i)  terdapat  tiga  saluran  dalam  rantai  pasok  ikan  nila,  (ii)  mayoritas  pelaku usaha merasakan ‘kurang puas’ terhadap pelayanan dari mitra pemasarannya, (iii) mitra pedagang antar kota memiliki persepsi ‘cukup puas’, (iv) aktor pemasok pakan perlu memperhatikan atribut resolusi konflik, bantuan kepada konsumen, fisik usaha dan layanan, (v) aktor petani ikan nila harus memberikan informasi  tentang kondisi  produk,  kecepatan  layanan  dan  transaksi,  (vi)  aktor  pedagang  pengumpul  antar  kecamatan  harus mampu  memberikan  jaminan  keamanan  bertransaksi,  dan  jaminan  standar  layanan  sama  terhadap  mitra usaha,  (vii)  pedagang  pengumpul  antar  kota  diharapkan  memiliki emphaty yang  tinggi  terhadap  pengecer, (vii)  pengecer  harus  mampu  memenuhi  perbaikan  kualitas,  fisik,  dan  layanan  usahanya.  Implikasi  kebijakan dari  penelitian  ini  yaitu  pemerintah  daerah  memberikan  pelatihan  usaha;  penyuluh  perikanan  dapat melakukan  sosialisasi  mengenai  pemasaran  produk  dan  layanan  cepat  tanggap  kepada  petani  ikan  nila; pemerintah daerah melakukan pelatihan manajemen transaksi yang aman kepada pedagang pengumpul agar memiliki layanan penjualan yang baik; manajemen pemasaran; teknik penentuan harga jual dan meningkatan penjualan pada pedagang pengumpul; serta pemerintah melakukan pelatihan fasilitas layanan fisik dan teknologi kepada pedagang pengecer ikan nila agar memiliki layanan penjualan yang baik.
Kata Kunci: kepuasan; kinerja; rantai pasok; ikan nila; usaha

## ABSTRACT
Marketing partners in the tilapia supply chain system in Bengkulu Province strive to provide the best service to c onsumers. This research aims to evaluate these efforts, through a comprehensive assessment of the satisfaction of business actors in the commodity supply chain system. The research was conducted in Padang Jaya District, Bengkulu tara Regency, using a modified Importance Performance Analysis (IPA) approach and Customer Satisfactifnorthon Index (CSI), involving 161 respondents. The results show the following: (i) there are three channels in the tilapia supply chain, (ii) the majority of business actors feel ‘less than satisfied’ with the service from their marketing partners, (iii) inter- city trading partners have the perception of being ‘quite satisfied’, (iv)  feed supplier actors need to pay attention to the attributes of conflict resolution, assistance to consumers, physical business and services, (v) tilapia farmer actors must provide information about product conditions, speed of service and transactions, (vi) inter-district collector trader actors must be able to provide guarantees transaction security, and guarantee of the same service standards for business partners, (vii) inter-city collecting traders are expected to have high empathy for retailers, (vii) retailers must be able to fulfill improvements in quality, physical and business services. The policy implications of this research are that local governments provide business training; fisheries instructors can provide outreach regarding product marketing and responsive services to tilapia farmers; regional governments conduct safe transaction management training for collecting traders so that they have good sales services; marketing Management; techniques for determining selling prices and increasing sales to collecting traders; and the government provides training on physical and technological service facilities to tilapia fish retailers so that they have good sales services.
Keywords: satisfaction; performance; supply chain; tilapia; effort
Diterima tanggal : 16 November 2022 Perbaikan naskah: 27 Juni 2023 Disetujui terbit   : 15 Desember 2023
*Korespondensi penulis:
Email: rrizkin@unib.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ jksekp.v13i2 . 11892 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
Potensi produksi perikanan, tangkap laut dan budi daya air tawar, di Provinsi Bengkulu sangat besar. Salah satu jenis ikan air tawar yang banyak dibudi dayakan  adalah  ikan  nila.  Menurut  Kementerian
kelautan dan Perikanan (2018), total produksi ikan nila sebesar 6.980,36 ton atau sebesar 27,52% lebih besar  dibandiangkan  Kabupaten  lainnya  diprovinsi Bengkulu. Kebanyakan penduduk di empat daerah
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
Peningkatan Kinerja Sistem Rantai Pasok Ikan Nila di Kabupaten Bengkulu Utara, Provinsi Bengkulu | Novanda., et al Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 101-112
tersebut  menjadikan  usaha  pembesaran  ikan  nila sebagai  tumpuan  perekonomian  keluarga.  Prospek produksi  komoditas  perikanan  budi  daya  di daerah  ini  sangat  baik  terutama  karena  dukungan sumber-sumber  air  sungai  yang  memungkinkan berkembangnya  pembudidayaan  ikan  nila  kolam air deras. Di Provinsi Bengkulu, produksi ikan dari wilayah-wilayah tersebut didistribusikan ke tujuan- tujuan pasar di dalam provinsi dan provinsi tetangga dengan  melibatkan  pedagang-pedagang  perantara, yang  bertanggungjawab  menjamin  kesegaran  ikan (hidup) hingga ke tangan konsumen. Tujuan-tujuan pasar tersebut adalah Kabupaten Bengkulu Selatan, Kota Pagar Alam, dan Kabupaten Lahat, Kepahiang, Curup, Kota Bengkulu, Kota Lubuk Linggau, Musi Rawas, dan Kota Tebing Tinggi.
Kabupaten Bengkulu Utara terletak di bagian utara  provinsi  Bengkulu.  Daerah  ini  memiliki potensi sebagai pemasok ikan nila karena memiliki banyak  perairan  sungai  dan  tambak  yang  cocok untuk budi daya ikan jenis tersebut. Pembudidaya nila  di  Bengkulu  Utara  umumnya  dilakukan oleh  petani  lokal  yang  memanfaatkan  sumber daya  perairan  seperti  sungai,  danau,  dan  tambak. Sebagian pembudidaya berfokus pada produksi ikan hidup, sementara Sebagian lainnya lebih berorientasi pada produksi ikan olahan seperti fillet atau olahan sederhana  lainnya.  Setelah  keberhasilan  pada peningkatan  produksi,  tantangan  berikutnya  yang dihadapi oleh para pembudidaya adalah bagaimana mengoptimalkan  kinerja  rantai  pasok  produk yang telah mereka hasilkan. Ini tidak hanya hanya tentang bagaimana pembudidaya lokal memproduksi ikan, melainkan juga mencakup rangkaian kegiatan yang  melibatkan  pemain  lain  yang  berperan memastikan  tersampaikannya  ikan  ke  konsumen dalam  kualitas  terjaga.  Kegiatan  pemasokan  ini juga melibatkan sejumlah lembaga pemasaran, yang berperan  tidak  kalah  penting  untuk  memastikan tersalurkannya produk tepat waktu.
Tiap-tiap pelaku dalam sistem rantai pasok ini menjalankan  aktifitas–aktifitas  berbeda  antara  lain aliran produk, aliran informasi dan aliran finansial (Yulianti  &  Wahdah,  2018).  Peran  pelaku  rantai pasok  sangat  penting  dalam  menyampaikan  hasil produksi agar sampai ke konsumen dalam keadaan segar dan hidup yang bersifat mudah rusak sehingga memiliki  potensi  yang  tinggi  terjadinya  resiko kerugian  dalam  setiap  tahapan    rantai  pasok  ikan nila. Pelaku dalam sistem rantai pasok memberikan berbagai  layanan  kepada  konsumen,  agar  produk yang diterima tepat  waktu, tepat jumlah, dan tepat kualitas  sesuai  yang  dibutuhkan  oleh  konsumen. Layanan  yang  diberikan  ini  juga  bertujuan  untuk
memperoleh  keuntungan  bagi  setiap  pelaku  pada mata rantai pasok ikan nila. Banyaknya mata rantai yang  terlibat  dalam  rantai  pasok  komoditas  ikan nila,  karakteristik  produk  yang  tidak  tahan  lama, dijual  dalam  keadaan  segar  dan  hidup,  dan  biaya tataniaga cukup besar.
Penelitian  oleh  Pranata,  Badrudin,  & Romdhon  (2021);  Romdhon,  Asmarani,  &  Melli (2019);  Romdhon,  Nusril,  &  Setiawan  (2021) tentang rantai pasok komoditas pertanian di Provinsi Bengkulu yang bertujuan untuk mengetahui sistem aliran produk, aliran informasi dan aliran keuangan yang  diperoleh  dari  analisis  rantai  pasok.  Tetapi belum  ditemukan  mengungkap  sisi  kinerja  rantai pasok dan seberapa besar tingkat kepuasan pelaku dalam sistem rantai pasok. Penelitian yang saat ini dilakukan oleh Romdhon, Asmarani, Melli (2019) dan Romdhon, Redy, Setiawan (2021) adalah salah satu penelitian yang sangat relevan dengan penelitian yang  diusulkan  dari  sisi  metode  yang  digunakan untuk  mengukur  kinerja  rantai  pasok  ikan  nila, yaitu  tingkat  kepuasan  konsumen.  Setiadi  (2018) menyatakan bahwa Dalam pengelolaan rantai pasok ikan nila, masih terdapat beberapa hambatan terkait dengan kepatuhan waktu, jumlah, dan kualitas yang dibutuhkan  oleh  konsumen.  Salah  satu  faktornya adalah  pengaruh  cuaca  dan  iklim  pada  proses budi  daya  ikan  nila,  yang  membuat  sulit  untuk memperkirakan  waktu  dan  hasil  panen  dengan akurat. Selain itu, aspek teknis dalam penanganan pemanenan  dan  pasca  panen  juga  belum  optimal, dan jarak yang jauh antara lokasi pembudidaya dan lokasi pemasaran berdampak pada kualitas produk dan waktu pengiriman pesanan kepada konsumen. Selain itu, produk ikan nila yang dipasarkan dalam keadaan  segar  hidup  sangat  mudah  rusak  (mudah membusuk), sehingga meningkatkan risiko kerugian pada setiap tahap rantai pasok. Hal ini menunjukkan adanya tantangan dalam rantai pasok ikan nila.
Informasi  di  atas  menunjukkan  pentingnya kajian  terhadap  kinerja  dan  tingkat  kepuasaan pelaku  usaha  dalam  sistem  rantai  pasok  ikan  nila secara  komprehensif.    Kontribusi  signifikan  dari penelitian  ini  adalah  menjelaskan  kinerja  dan tingkat kepuasan pelaku usaha dalam sistem rantai pasok ikan nila, agar dapat mendorong terciptanya kepuasan  terhadap  produk  dan  rantai  pasok  ikan nila di Provinsi Bengkulu. Konsumen memberikan balas jasa kepada lembaga pemasaran berupa margin pemasaran  yang  dinikmati  oleh  tiap-tiap  pelaku usaha dalam suatu sistem rantai.
Penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah  yang memiliki  jumlah  produksi  ikan  nila  tertinggi  di Provinsi Bengkulu, yaitu Kabupaten Bengkulu Utara,
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/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
Judul Makalah :...... ............ (Nama  Penulis : ...........)
di desa-desa terpilih yang diseleksi melalui teknik p urposive , sehingga diperoleh sebanyak sebanyak  141  responden.    Selain  itu,  data  juga  diperoleh  melalui  narasumber  kunci  ( key informan), yang terdiri dari pelaku usaha dalam rantai pasok yaitu (1) pemasok pakan, (2) pembudidaya,  (3)  pedagang  pengumpul  antar kecamatan,  (4)  pedagang  pengumpul  antar kota,  dan  (5)  pengecer.  Total  sampel  dalam  penelitian  ini  menjadi  161  sampel,  yang diwawancarai baik menggunakan kuesioner melalui diskusi mendalam.
Data-data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup data primer dan sekunder. Data  primer  dikumpulkan  melalui  wawancara  terstruktur  dengan  menggunakan  kuesioner untuk mendapatkan data kinerja dan kepuasan pelaku rantai pasok. Wawancara dilakukan dengan responden kunci yaitu pelaku usaha, konsumen serta lembaga pendukung. Observasi langsung dilakukan ke lokasi usaha untuk mengetahui proses usaha, kondisi usaha tersebut, serta kendala yang dihadapi. Data sekunder yang digunakan antara lain dokumen-dokumen kebijakan dan data statistik BPS. Penilaian terhadap kinerja rantai pasok dengan modifikasi pendekatan Importance Performance Analysis (IPA) dan Customer Satisfaction Index (CSI),
seperti yang diusulkan oleh Martilla & James (1977). Salah satu alasannya bahwa strategi untuk  peningkatan  efektifitas  dan  efisiensi  layanan  hanya  dapat  dilakukan  jika  didasarkan pada pemilihan atribut layanan yang tepat untuk ditingkatkan. Ada 5 (lima) atribut standar di masing-masing lembaga rantai pasok yang akan dievaluasi, yaitu Tangible (Fisik), Realibility (Keandalan), Responsiveness (Kesigapan), Assurance  ( Keandalan),  dan Emphaty (Perhatian).
dengan  fokus  pada  lokasi  sentra  yaitu  Kecamatan Padang Jaya.  Responden dalam penelitan ini terdiri dari  pembudidaya  ikan  nila  di  desa-desa  terpilih yang  diseleksi  melalui  teknik  p urposive ,  sehingga diperoleh sebanyak sebanyak 141 responden.  Selain itu, data juga diperoleh melalui narasumber kunci ( key  informan), yang  terdiri  dari  pelaku  usaha dalam  rantai  pasok  yaitu  (1)  pemasok  pakan,  (2) pembudidaya,  (3)  pedagang  pengumpul  antar kecamatan,  (4)  pedagang  pengumpul  antar  kota, dan  (5)  pengecer.  Total  sampel  dalam  penelitian ini  menjadi  161  sampel,  yang  diwawancarai  baik menggunakan kuesioner melalui diskusi mendalam.
Data-data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini mencakup data primer dan sekunder. Data primer dikumpulkan melalui wawancara terstruktur dengan menggunakan  kuesioner  untuk  mendapatkan data  kinerja  dan  kepuasan  pelaku  rantai  pasok. Wawancara dilakukan dengan responden kunci yaitu pelaku usaha, konsumen serta lembaga pendukung. Observasi langsung dilakukan ke lokasi usaha untuk mengetahui  proses  usaha,  kondisi  usaha  tersebut, serta  kendala  yang  dihadapi.  Data  sekunder yang  digunakan  antara  lain  dokumen-dokumen kebijakan dan data statistik BPS. Penilaian terhadap kinerja rantai pasok dengan modifikasi pendekatan Importance Performance Analysis (IPA) dan Customer Satisfaction  Index (CSI),  seperti  yang  diusulkan oleh Martilla & James (1977). Salah satu alasannya bahwa  strategi  untuk  peningkatan  efektifitas dan  efisiensi  layanan  hanya  dapat  dilakukan  jika didasarkan  pada  pemilihan  atribut  layanan  yang tepat  untuk  ditingkatkan.  Ada  5  (lima)  atribut standar di masing-masing lembaga rantai pasok yang akan  dievaluasi,  yaitu  Tangible  (Fisik), Realibility (Keandalan), Responsiveness (Kesigapan), Assurance ( Keandalan), dan Emphaty (Perhatian).
Gambar 1. Importance Performance Analysis Matrix.
Metode Importance  Performance  Analysis (IPA) dan Customer Satisfaction Index (CSI) adalah dua metode yang dapat digunakan untuk melakukan analisis  rantai  pasok  terkait  dengan  kepuasan pelanggan.  Berikut  penjelasan  singkat  tentang keduanya:
1. Importance Performance Analysis (IPA):
IPA  adalah  metode  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi dan menganalisis kinerja berbagai atribut  atau  faktor  yang  dianggap  penting  oleh pelanggan  dalam  rantai  pasok.  Langkah  pertama adalah  mengumpulkan  data  tentang  persepsi pelanggan  terhadap  kinerja  berbagai  atribut  yang relevan  dalam  rantai  pasok.  Selanjutnya,  atribut- atribut tersebut dianalisis berdasarkan dua dimensi: kepentingan ( importance ) dan kinerja ( performance ). Kepentingan  mencerminkan  sejauh  mana  atribut tersebut dianggap penting oleh pelanggan, sementara kinerja mencerminkan sejauh mana atribut tersebut telah dilaksanakan dengan baik dalam rantai pasok.
Analisis  ini  dilakukan  dengan  membagi atribut  menjadi  empat  kuadran:  Kuadran  I  ( High Importance,  High  Performance ),  Kuadran  II  ( High Importance,  Low  Performance ),  Kuadran  III  ( Low Importance,  High  Performance ),  dan  Kuadran  IV ( Low Importance, Low Performance ).IPA membantu dalam  mengidentifikasi  prioritas  perbaikan  dan pengembangan  dalam  rantai  pasok  dengan  fokus pada  atribut  yang  berada  di  Kuadran  II,  yang merupakan  atribut  yang  dianggap  penting  tetapi kinerjanya masih rendah.
2. Customer Satisfaction Index (CSI)
CSI  adalah  metode  yang  digunakan  untuk mengukur  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap layanan  atau  produk  dalam  rantai  pasok.  Metode ini  melibatkan  pengumpulan  data  melalui  survei atau  penilaian  langsung  dari  pelanggan  terkait dengan  pengalaman  mereka  dengan  produk  atau layanan  yang  diterima.  Berdasarkan  data  tersebut, perhitungan  CSI  dilakukan  dengan  menggunakan rumus  tertentu  yang  memperhitungkan  harapan pelanggan  dan  persepsi  mereka  terhadap  kinerja aktual.  Hasilnya  adalah  angka  indeks  kepuasan pelanggan  yang  mengindikasikan  sejauh  mana pelanggan  puas  dengan  produk  atau  layanan  yang mereka terima dalam rantai pasok.
Indeks  kepuasan  pelanggan  ini  dapat digunakan  untuk  membandingkan  kinerja rantai  pasok  dengan  target  yang  ditetapkan, mengidentifikasi  area  yang  perlu  ditingkatkan, serta mengukur dampak perbaikan yang dilakukan
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
Peningkatan Kinerja Sistem Rantai Pasok Ikan Nila di Kabupaten Bengkulu Utara, Provinsi Bengkulu | Novanda., et al Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 101-112
pada kepuasan pelanggan. Kedua metode ini dapat digunakan bersama-sama untuk menganalisis rantai pasok dan meningkatkan kepuasan pelanggan. IPA membantu  mengidentifikasi  prioritas  perbaikan berdasarkan  pentingnya  atribut  bagi  pelanggan, sementara  CSI  memberikan  ukuran  kuantitatif tentang  kepuasan  pelanggan  dan  perbandingannya dengan target yang ditetapkan.
Tabel 1. Kriteria Pengukuran CSI.
CSI (%) Keterangan 81% - 100% Sangat Puas 66% - 80,99% Puas 51% - 65,99% Cukup Puas 35% - 50,99% Kurang Puas 0% - 34,99% Tidak Puas

## SISTEM RANTAI PASOK IKAN NILA
Rantai  pasok  ikan  nila  terbentuk  karena adanya  integrasi  dari  masing-masing  pelaku  usaha dalam  system  pemasaran  ikan  nila  (Rabbani, Setiawan,  &  Setia,  2021).  Rantai  pasok  ikan  nila adalah  jaringan  pasokan  dan  permintaan  yang mencakup pemasok, produsen, pengecer besar dan konsumen  akhir,  dengan  tujuan  respon  cepat  dan kerjasama yang efektif dalam pengendalian kualitas dan penurunan biaya.
Pemasok  pakan  mengalirkan  bahan  dan informasi ke pada petani ikan nila  dan petani ikan nila  mengalirkan uang kepada pemasok. Pertama , petani ikan nila  memasarkan ikan nila ke pedagang Pengumpul  antar  Kecamatan  dan  dipasarkan  lagi
ke  pedagang  pengumpul  antar  kota  adalah  38.571 kg  selama  30  hari.  Selanjutnya  dipasarkan  ke pedagang  pengumpul  antar  kota  15.712  kg  yang terhitung selama 30 hari. Aliran barang dan aliran informasi  dilanjutkan  ke  pedagang  pengecer  yang ada dibeberapa pasar yang ada di Bengkulu, antara lain  pasar  panorama,  pasar  minggu  dan  simpang kandis.  Rata-rata  ikan  yang  dijual  selama  30  hari adalah  sebanyak  4.400  kg.  Sementara  aliran  uang bergerak dari konsumen kepada Pengecer, pedagang pengumpul  antar  kota,  pedgang  Pengumpul  antar Kecamatan hingga ke petani ikan nila .
Kedua ,  berawal  dari  pemasok  yang  sama terjadi  penambahan  aliran  informasi  dan  barang dari pemasok kepada petani ikan nila , dan aliran uang  dari  petani  ikan  nila    ke  pemasok.  Petani ikan  nila  ikan  nila  menjual  ikan  tersebut  ke pedagang pengecer sebanyak 15-20 kg. Dilanjutkan dengan  pengecer  menjual  kepada  konsumen. Sehingga aliran barang dan informasi bergerak dari petani  ikan  nila  petani  ikan  nila  kepada  pengecer dilanjutkan konsumen akhir. Sementara aliran uang bergerak  dari  konsumen  akhir  menuju  pengecer dilanjutkan  kepada  petani  ikan  nila  pembudidaya ikan nila (Gambar 2).
Ketiga, Pemasok mengalirkan informasi dan barang  kepada  petani  ikan  nila    sehingga  petani ikan nila  melakukan pembayaran kepada pemasok. Selanjutnya  penjualan  secara  langsung  kepada konsumen  sehingga  konsumen  bisa  membayar dan  mendapatkan  barang  serta  informasi  dari petani ikan nila . Konsumen yang dimaksud adalah
J. Kebijakan KP Vol. ...  No. ... Desember 2020 : hal… - …

## Gambar 2. Sistem Rantai Pasok Ikan Nila Kabupaten Bengkulu Utara
Figure 2. Tilapia Supply Chain System for Bengkulu Utara Regency
Ketiga, Pemasok mengalirkan informasi dan barang kepada petani ikan nila  sehingga petani  ikan  nila    melakukan  pembayaran  kepada  pemasok.  Selanjutnya  penjualan  secara langsung kepada konsumen sehingga konsumen bisa membayar dan mendapatkan barang serta informasi dari petani ikan nila . Konsumen yang dimaksud adalah masyarakat sekitar yang ingin mengkonsumsi ikan nila untuk keperluan pesta. Jarang sekali saluran ini terjadi. Jumlah ikan yang dibeli tidak banyak.  Rata-rata masyarakat yang membeli ikan nila untuk keperluan pesta sebanyak 20-30 kg. Penjualan kepada konsumen tidak menjadi penjualan yang utama dilakukan petani ikan nila  ikan nila, karena selain jumlah ikan yang dibeli sedikit, harga yang mereka tawarkan juga sama dengan harga menjual dengan pedagang pengumpul kecamatan.
Sistem rantai pasok ikan nila di Kabupate Bengkulu Utara dinilai sudah efektif akan tetapi masih belum optimal. Belum optimal dikarenakan oleh beberapa faktor seperti pengaruh cuaca dan iklim pada proses budidaya ikan nila, aspek teknis dalam penanganan pemanenan dan pasca panen juga belum optimal, dan jarak yang jauh antara lokasi pembudidaya dan lokasi pemasaran berdampak pada kualitas produk dan waktu pengiriman pesanan kepada
Gambar 2. Sistem Rantai Pasok Ikan Nila Kabupaten Bengkulu Utara.
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/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
masyarakat sekitar yang ingin mengkonsumsi ikan nila  untuk  keperluan  pesta.  Jarang  sekali  saluran ini  terjadi.  Jumlah  ikan  yang  dibeli  tidak  banyak. Rata-rata masyarakat yang membeli ikan nila untuk keperluan  pesta  sebanyak  20-30  kg.  Penjualan kepada  konsumen  tidak  menjadi  penjualan  yang utama dilakukan petani ikan nila  ikan nila, karena selain jumlah ikan yang dibeli sedikit, harga yang mereka tawarkan juga sama dengan harga menjual dengan pedagang pengumpul kecamatan.
Sistem  rantai  pasok  ikan  nila  di  Kabupate Bengkulu  Utara  dinilai  sudah  efektif  akan  tetapi masih belum optimal. Belum optimal dikarenakan oleh  beberapa  faktor  seperti  pengaruh  cuaca  dan iklim pada proses budi daya ikan nila, aspek teknis dalam penanganan pemanenan dan pasca panen juga belum  optimal,  dan  jarak  yang  jauh  antara  lokasi pembudidaya dan lokasi pemasaran berdampak pada kualitas  produk  dan  waktu  pengiriman  pesanan kepada  konsumen  (Setiadi et  al., 2018).  Sistem rantai  pasok  ikan  nila  memiliki  hambatan  dalam pengelolaannya.  Salah  satu  hambatannya  adalah pengaruh  cuaca  dan  iklim  pada  proses  budi  daya ikan nila yang membuat sulit untuk memperkirakan waktu  dan  hasil  panen  dengan  akurat.  Selain  itu, aspek  teknis  dalam  penanganan  pemanenan  dan pasca  panen  juga  belum  optimal.  Jarak  yang  jauh antara  lokasi  pembudidaya  dan  lokasi  pemasaran berdampak  pada  kualitas  produk  dan  waktu pengiriman pesanan kepada konsumen. Produk ikan nila  yang  dipasarkan  dalam  keadaan  segar  hidup sangat mudah rusak (mudah membusuk), sehingga meningkatkan  risiko  kerugian  pada  setiap  tahap rantai pasok.

## TINGKAT KEPUASAN PELAKU USAHA DALAM SISTEM RANTAI PASOK IKAN NILA
Kinerja  sistem  rantai  pasok  ikan  nila  di Kabupaten  Bengkulu  Utara  dipengaruhi  oleh peran  dari  setiap  pelaku  usaha  yang  berada  dalam rantai pasok ikan nila. Rantai Pasok sebagai sebuah pendekatan  yang  diterapkan  untuk  menyatukan pemasok bibit, petani ikan nila, pedagang pengepul, pedagang  pengepul  antar  kota  hingga  pedagang pengecer dan konsumen akhir secara efisien sehingga produk dapat dihasilkan dan didistribusikan dengan jumlah  yang  tepat,  lokasi  yang  tepat,  dan  waktu yapng tepat untuk menurunkan biaya dan memenuhi kebutuhan  pelanggan  (Tompodung,  Worang, &  Ferdy,  2016).  Kepuasan  pelanggan  di  setiap aliran  barang,  informasi  dan  juga  uang  menjadi sangat  penting  untuk  mengukur  kinerja  di  lokasi penelitian.  Karena  kepuasan  pelanggan,  dalam  hal ini setiap aktor pada sistem rantai pasok yaitu aktor pelaku usaha menjadi salah satu hal penting dalam
peningkatan kinerja. Sehingga kinerja digambarkan dengan  seberapa  besar  tingkat  kepuasan  pelaku usaha di masing-masing channel pemasaran.
Tabel 2. Nilai Customer Satisfaction Index (CSI).
Pelaku Usaha CSI (%) Keterangan Petani ikan nila  ikan 42.43 Kurang Puas Pemasok pakan 40.09 Kurang Puas Pedagang pengumpul antar kota 52.09 Cukup puas Pengepul pengumpul kecamatan 43.73 Kurang Puas Pengecer 43.10 Kurang Puas Hampir keseluruhan pelaku usaha merasakan kurang  puas  terhadap  pelayanan  dari  mitra pemasarannya.  Sementara  mitra  pedagang  antar kota  memiliki  persepsi  cukup  puas.  Akan  tetapi setiap  actor  masih  perlu  melakukan  perbaikan dan  meningkatkan  kinerja  pada  dalam  upaya memaksimalkan  kepuasaan  mitranya.  Penilaian kinerja dan kepuasan pelaku usaha hanya dilakukan pada saluran pemasaran pertama dalam system rantai pasok  penelitian  ini.  Hal  ini  dikarenakan  saluran pertama  memiliki  jumlah  channel  pemasaran paling tinggi dibandingkan dengan saluran lainnya. Berdasarkan Gambar 2, dapat diidentifikasi penyebab tingkat  kepuasan  dimasing-masing  pelaku  usaha sebagai berikut:
1. Pemasok pakan
Kepuasan  pelanggan  pada  pemasok  pakan dalam  hal  ini  petani  ikan  nila    ikan  nila  yang menjadi satu-satunya pelanggan dalam sistem rantai pasok  ikan  nila  memiliki  nilai  yang  kurang  puas. Hal ini disebabkan oleh nilai atribut reability yang rendah (Gambar 2). Nilai atribut Assurance sebesar 1,65%  menunjukkan  bahwa  atribut  ini  sebagai penyebab kurang puasnya pelanggan pada pemasok pakan. Mahendra & Indriyani (2018), Purbobinuko &  Wurianing  (2020),  Siboro  &  Suhardi  (2020) menyatakan  bahwa  pentingnya  peningkatan kepercayaan untuk meningkatkan kinerja pemasaran dari suatu produk.
2. Pembudidaya ikan nila
Rantai  pasok  ikan  nila  terbagi  menjadi  3 saluran.  Saluran  pertama  mencakup  pedagang pengumpul  kecamatan,  saluran  kedua  langsung kepada pengecer, dan saluran ketiga pada konsumen akhir yang memberi langsung di kolam pembudidaya ikan  nila.  Berdasarkan  hasil  analisis  pada  Tabel 2  dan  Gambar  3,  pelanggan  dari  pembudidaya ikan  nila  sepakat  bahwa  pelayanan  yang  diberikan
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
Peningkatan Kinerja Sistem Rantai Pasok Ikan Nila di Kabupaten Bengkulu Utara, Provinsi Bengkulu | Novanda., et al Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 101-112
kurang  memuaskan  dengan  atribut  terendah  yaitu responsive.  Pembudidaya  nila  di  Bengkulu Utara  cenderung  kurang  memiliki  kesadaran dan  keinginan  untuk  membantu  pelanggan  dan memberikan  jasa  dengan  cepat,  menekankan  pada perhatian  dan  ketepatan  ketika  berurusan  dengan permintaan,  pertanyaan,  dan  keluhan  pelanggan. Kondisi  ini  sejalan  dengan  penelitian  Alaan, (2018)  yang  menyebutkan  sulitnya  pembudidaya untuk  memenuhi  ekspektasi  pelanggannya.  Hal ini diakibatkan oleh beberapa hal yaitu kurangnya pengetahuan  pembudidaya  ikan  nila    dalam memberikan  aliran  informasi  yang  baik  kepada dalam  hal  ini  untuk  kepentingan  promosi (Pujihartono,  2014).  Pembudidaya  ikan  nila di  Bengkulu  Utara  tidak  responsif  terhadap pentingnya  promosi.  Sebagian  besar  dari  mereka lemah  dalam  hal  strategi  promosi.  Selain itu  pembudidaya  ikan  nila    masih  memiliki kemampuan  manajemen  marketing  yang  rendah (Andriyanty et al., 2020).
3. Pedagang Pengumpul antar Kecamatan
Pedagang  pengumpul  antar  kecamatan berada  dalam  saluran  pertama  dalam  saluran pemasaran didalam rantai pasok ikan nila. Gambar 3  menunjukkan  bahwa  konsumen  dari  pedagang pengumpul  antar  kecamatan  adalah  pedagang pengumpul antar kota. Berdasarkan hasil didapatkan penilaian  kepuasan  pelanggan  yang  kurang  puas terhadap  pelayanan  yang  diberikan  dengan  atribut paling rendah yaitu assurance . Pengetahuan, sopan santun, dan kemampuan pedagang pengumpul antar kecamatan  mampu  menumbuhkan  keyakinan  dan kepercayaan. Dimensi ini sangat penting pada jasa layanan yang memerlukan tingkat kepercayaan cukup tinggi  dimana  pelanggan  akan  merasa  aman  dan
terjamin. Beberapa penelitian terdahulu menyatakan bahwa pelanggan sangat mementingkan kepercayaan terhadap mitranya (Masitoh & Widikusyanto, 2017; Mousavizadeh, Kim, & Zen (2016).

## 4. Pedagang pengumpul antar kota
Pedagang  pengumpul  ikan  nila  antar  kota memiliki pelanggan pengecer. Hasil yang didapatkan adalah bahwa pelanggan merasa cukup puas dalam melayani  kegiatan  perdagangan  ikan  nila.  Akan tetapi untuk menggapai kepuasan maksimal, maka kinerja pemasaran harus ditingkatkan kembali oleh pedagang  pengumpul  antar  kota.  Merujuk  dari gambar  3,  dijelaskan  bahwa  r esponsiveness menjadi penyebab utama dari kepuasan pelanggan. Kesadaran dan  keinginan  untuk  membantu  pelanggan  dan memberikan  jasa  dengan  cepat,  menekankan  pada perhatian  dan  ketepatan  ketika  berurusan  dengan permintaan,  pertanyaan,  dan  keluhan  pelanggan (Alaan, 2018).

## 5. Pengecer
Pengecer  terlibat  dalam  dalam  sistem  rantai pasok ikan nila dimana konsumen akhir merupakan pelanggan  dari  pengecer  ikan  nila  di  Bengkulu Utara  khususnya  pada  Kecamatan  Padang  Jaya. Pengecer menjajakan produknya kepada konsumen akhir di pasar sehingga harga mengikuti mekanisme pasar. Penentuan harga produk diseragamkan oleh masing-masing  pengecer  yang  berada  dipasar. Sampai saat ini terdapat asosiasi pedagang pengecer ikan nila yang menyeragamkan harga penjualannya kepada konsumen akhir di pasar. Berdasarkan hasil penilaian  kepuasan  pelanggan,  didapatkan  nilai yang kurang puas hal ini disebabkan oleh dimensi tangibl e. Dimana fasilitas fisik dari pengecer sangat diperhatikan oleh konsumen akhir.
Gambar 3. Nilai Weight Score Dimasing-masing Pelaku Usaha.
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/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

## PENGEMBANGAN PROGRAM PEMASARAN YANG EFEKTIF
Identifikasi  atribut  dari  kinerja  dan kepentingan  penting  untuk  dilakukan  (Martilla &  James,  1977).  Hal  ini  ditujukan  untuk menggambarkan bagaimana proses pemasaran ikan nila  dapat  mempengaruhi  kepuasan.  I mportance performance  analysis (IPA)  adalah  suatu  teknik analisis  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi faktor-faktor  kinerja  penting  apa  saja  yang harus  ditunjukkan  oleh  suatu  organisasi  dalam memenuhi  kepuasan  para  aktor  (Umam  & Hariastuti,  2018).  Gambar  4  menerangkan bagaimana  gambaran  kinerja  terhadap  atribut  di masing-masing  aktor  pemasaran  yang  dimuat dalam  4  kuadran.    Ruang  lingkup  penelitian  ini lebih  cenderung  ke  arah  prioritas  paling  tinggi untuk  diperbaiki.  Sehingga  atribut  kuadran  I menjadi  prioritas  dimasing-masig  pelaku  usaha, akan  tetapi  apabila  kuadran  I  tidak  memiliki atribut  maka  dinilai  penting  pelaku  usaha untuk  mempertahankan  prestasi  sehingga  harus meningkatkan atribut dalam kuadran II.
1. Aktor Pemasok Pakan
Aktor  Pemasok  tidak  masuk  dalam kuadran  I,  sehingga  penting  pelaku  usaha  untuk mempertahankan prestasi dan harus meningkatkan atribut  dalam  kuadran  II.  Atribut-atribut  yang penting bagi pengguna dan kinerjanya pun dinilai sudah  memuaskan.  Kuadran  ini  menunjukan atribut-atribut  yang  dianggap  sangat  penting oleh  pemasok  pakan  dan  telah  dilaksanakan  oleh lembaga  terkait  (Diyahya,  Sukiyono,  &  Badrudin (2016).  Aspek-apsek  yang  masuk  pada  kuadran ini  harus  tetap  dipertahankan  dan  harus  terus dikelola  dengan  baik  untuk  meningkatkan kepuasan  pelanggan.  Berdasarkan  Gambar  3, dimensi  yang  tinggi  nilainya  yaitu emphaty dan tangible,  artinya  kedua  aspek  ini  sangat  penting untuk dipertahankan  dan  dikelola  dengan  baik. Pemasok  pakan  perlu  memperhatikan  beberapa atribut yaitu:
a.  Resolusi konflik dengan pelanggan menggunakan  pendekatan  kekeluarga  dan musyawarah
b.  Memberikan  bantuan  sukarela  kepada  mitra usaha
c.  Personil berpakaian & berpenampilan baik serta memberikan layanan yang terbaik
d.  Fasilitas  fisik  (utama)  yang  diberikan  oleh mitra  usaha  memadai  dan  berkualitas  sehingga menimbulkan keandalan pemasok pakan dimata petani ikan nila.
Tak  berbeda  dengan  beberapa  penelitian mengenai  usahatani  dimana  atribut  fasilitas  fisik sangat  diperhitungkan  (Arifin,  2015).  Peralatan tersedia  secara  berkualitas  untuk  mendukung kelancaran aktifitas usaha hingga penampilan fisik dari personil tenaga pemasar.
Judul Makalah :...... ............ (Nama  Penulis : ...........)
Gambar 4. Nilai IPA Pemasok Pakan
Figure 4. Fish Feed Supplier IPA Value
2.  Pembudidaya ikan nila
Aktor petani ikan nila ikan sebagai penerima aliran barang dan informasi dari aktor pemasok pakan  dan  menerima  aliran  uang  dari  konsumen  akhir  pada  saluran  3,  aktor  pedagang pengecer pada saluran 2 dan pedagang Pengumpul antar kecamatan pada saluran 1. Berbeda dengan aktor pemasok, aktor pembudidaya ikan nila memiliki atribut dalam kuadran I yang menjadi prioritas untuk diperbaiki dalam peningkatan kepuasan pelanggan yang kurang baik.
Adapun atribut yang masuk dalam kategori ini yaitu:
a.  Memberikan informasi  tentang kondisi produk kepada  mitra usaha b.  Memberikan janji layanan cepat, tepat & terukur kepada pelanggan
c.  Memberikan layanan pengiriman cepat & tepat waktu kepada pelanggan d.  Kecepatan dan ketepatan layanan transaksi kepada pelanggan
e.  Kecepatan dan ketepatan layanan pasca transaksi kepada pelanggan f.  Kecepatan & ketepatan layanan pengiriman produk kepada pelanggan

## Gambar 4. Nilai IPA Pemasok Pakan.

## 2. Pembudidaya ikan nila
Aktor  petani  ikan  nila  ikan  sebagai penerima  aliran  barang  dan  informasi  dari  aktor pemasok  pakan  dan  menerima  aliran  uang dari  konsumen  akhir  pada  saluran  3,  aktor pedagang  pengecer  pada  saluran  2  dan  pedagang Pengumpul  antar  kecamatan  pada  saluran  1. Berbeda  dengan  aktor  pemasok,  aktor pembudidaya  ikan  nila  memiliki  atribut dalam  kuadran  I  yang  menjadi  prioritas  untuk diperbaiki  dalam  peningkatan  kepuasan  pelanggan yang  kurang  baik.  Adapun  atribut  yang  masuk dalam kategori ini yaitu:
a. Memberikan informasi  tentang kondisi produk kepada  mitra usaha
b. Memberikan janji layanan cepat, tepat & terukur kepada pelanggan
c. Memberikan  layanan  pengiriman  cepat  &  tepat waktu kepada pelanggan
d. Kecepatan dan ketepatan layanan transaksi kepada pelanggan
e. Kecepatan dan ketepatan layanan pasca transaksi kepada pelanggan
f. Kecepatan  &  ketepatan  layanan  pengiriman produk kepada pelanggan
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
J. Kebijakan KP Vol. ...  No. ... Desember 2020 : hal… - …
Gambar 5. Nilai IPA Petani ikan nila Figure 5. Farmer IPA Value

## 3.
Aktor pedagang pengumpul kecamatan
Aktor atau pelaku usaha yang ketiga yaitu pedagang kecamatan, pedagang kecamatan hanya berada  di  rantai  pasok  ketiga  dimana  mendapatakan  aliran  barang  dan  informasi  dari pembudidaya ikan nila serta mendapatkan aliran uang dari pedagang pengepul antar kota.
Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  pedagang  pengumpul  antar  kecamatan  memiliki  peran penting dalam rantai pasok ikan nila khususnya pada saluran pertama. Pelanggan sangat setuju bahwa kualitas layanan lebih tinggi dari yang diharapkan dan mereka mendapatkaan kepuasan  sehingga  muncul  persepsi  bahwa  jaminan  adalah  kriteria  yang  paling  penting (Krudthong,  2017).  Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  gambar  5,  merujuk  pada  prioritas perbaikan yang paling tinggi yaitu pada kuadran I untuk memperbaiki kepuasan yang dinilai rendah, maka diperlukan perbaikan berupa:
a.  Jaminan keamanan bertransaksi
b.  Jaminan standar layanan sama terhadap mitra usaha
Gambar 5. Nilai IPA Petani Ikan Nila.

## 3. Aktor pedagang pengumpul kecamatan
Aktor  atau  pelaku  usaha  yang  ketiga  yaitu pedagang  kecamatan,  pedagang  kecamatan  hanya berada di rantai pasok ketiga dimana mendapatakan aliran barang dan informasi dari pembudidaya ikan nila  serta  mendapatkan  aliran  uang  dari  pedagang pengepul  antar  kota.  Kondisi  ini  menunjukkan bahwa  pedagang  pengumpul  antar  kecamatan memiliki peran penting dalam rantai pasok ikan nila khususnya pada saluran pertama. Pelanggan sangat setuju bahwa kualitas layanan lebih tinggi dari yang diharapkan  dan  mereka  mendapatkaan  kepuasan sehingga  muncul  persepsi  bahwa  jaminan  adalah kriteria  yang  paling  penting  (Krudthong,  2017). Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  Gambar  5, merujuk pada prioritas perbaikan yang paling tinggi yaitu pada kuadran I untuk memperbaiki kepuasan yang  dinilai  rendah,  maka  diperlukan  perbaikan berupa:
a. Jaminan keamanan bertransaksi
b. Jaminan  standar  layanan  sama  terhadap  mitra usaha
Judul Makalah :...... ............ (Nama  Penulis : ...........)
Gambar 6. Nilai IPA Pedagang Pengumpul Kecamatan Figure 6. IPA Value of District Collector Traders
Pedagang pengumpul antar kota berada dalam rantai pasok dengan saluran pemasaran pertama  yang  mendapatkan  aliran  barang  dan  informasi  dari  pedagang  pengumpul kecamatan,  sementara  menerima  aliran  uang  dari  pengecer.  Berdasarkan  hasil pengukuran didapatkan bahwa aktor pedagang pengumpul antar kota harus memenuhi atribut pada Kuadran I yaitu memberikan bantuan sukarela  kepada mitra usaha. Tingkat empati yang tinggi terhadap pengecer sangat penting dimana pengecer mengharapkan pedagang  pengumpul  antar  kota  memberikan  perhatian  untuk  membantu  pengecer sehingga hubungan kekeluargaannya menjadi lebih baik. Sikap empati kepada pelanggan mampu mengurangi efek negatif dari ketidakpuasan pelanggan (Wieseke, Geigenmüller, & Kraus (2012). Sejalan dengan Bahadur, Aziz, & Zulfikar (2018) bahwa pentingnya empati selama  interaksi  layanan  telah  ditunjukkan  yang  membantu  penjual  dalam mengembangkan  pemahaman  mereka  dan  tentang  konsep  dan  untuk  meningkatkan strategi layanan mereka dengan berfokus pada interaksi antara pelanggan.
Gambar 6. Nilai IPA Pedagang Pengumpul Kecamatan.

## 4. Pedagang pengumpul antar kota
Pedagang pengumpul antar kota berada dalam rantai  pasok  dengan  saluran  pe  masaran  pertama yang  mendapatkan  aliran  barang  dan  informasi dari  pedagang  pengumpul  kecamatan,  sementara menerima  aliran  uang  dari  pengecer.  Berdasarkan hasil pengukuran didapatkan bahwa aktor pedagang pengumpul  antar  kota  harus  memenuhi  atribut pada Kuadran I yaitu memberikan bantuan sukarela kepada  mitra  usaha.  Tingkat  empati  yang  tinggi terhadap pengecer sangat penting dimana pengecer mengharapkan  pedagang  pengumpul  antar  kota memberikan  perhatian  untuk  membantu  pengecer sehingga hubungan kekeluargaannya menjadi lebih baik.  Sikap  empati  kepada  pelanggan  mampu mengurangi  efek  negatif  dari  ketidakpuasan pelanggan  (Wieseke et  al., 2012).  Sejalan  dengan Bahadur et  al. (2018)  bahwa  pentingnya  empati selama  interaksi  layanan  telah  ditunjukkan  yang membantu  penjual  dalam  mengembangkan pemahaman mereka dan tentang konsep dan untuk meningkatkan  strategi  layanan  mereka  dengan berfokus pada interaksi antara pelanggan.
J. Kebijakan KP Vol. ...  No. ... Desember 2020 : hal… - …

## Gambar 7. Nilai IPA Pedagang Pengumpul Antar Kota
Figure 7. IPA Value of Inter-City Collector Traders 5.  Pengecer
Kuadran I merupakan wilayah yang membuat aspek dengan tingkat kepentingan tinggi tetapi memiliki tingkat kinerja rendah, aspek-aspek yang masuk pada kuadran ini harus ditingkatkan kinerjanya dan menjadi prioritas dari lembaga. Tingkat kinerja pada pengecer berdasarkan gambar 8 mayoritas dipenuhi dari atribut yang berasal dari dimensi tangible. dimana pengecer harus memenuhi atribut :
a.  Fasilitas fisik (utama) yang diberikan oleh pengecer memadai dan berkualitas b.  Pengecer memberikan layanan terbaik dan berkualitas
c.  Tersedianya fasilitas pinjaman bagi konsumen akhir
d.  Informasi usaha diberikan secara luas oleh pengecer
Gambar 7. Nilai IPA Pedagang Pengumpul Antar Kota.

## 5. Pengecer
Kuadran I merupakan wilayah yang membuat aspek  dengan  tingkat  kepentingan  tinggi  tetapi memiliki  tingkat  kinerja  rendah,  aspek-aspek yang  masuk  pada  kuadran  ini  harus  ditingkatkan kinerjanya  dan  menjadi  prioritas  dari  lembaga. Tingkat kinerja pada pengecer berdasarkan gambar 8 mayoritas dipenuhi dari atribut yang berasal dari dimensi tangible. dimana pengecer harus memenuhi atribut:
a. Fasilitas  fisik  (utama)  yang  diberikan  oleh pengecer memadai dan berkualitas
b. Pengecer  memberikan  layanan  terbaik  dan berkualitas
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/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
c. Tersedianya  fasilitas  pinjaman  bagi  konsumen akhir
d. Informasi  usaha  diberikan  secara  luas  oleh pengecer Judul Makalah :...... ............ (Nama  Penulis : ...........)

## Gambar 8. Nilai IPA Pedagang Pengecer
Figure 8. Retailer IPA Value
Kualitas  pelayanan  dan  kompetensi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap loyalitas  pelanggan.  Informasi  usaha  harus  diberikan  secara  luas  oleh  pengecer  kepada pelangaannya  berupa  konten  dan  jumlah  informasi.  Hal  ini  sangat  penting  untuk mempengaruhi  konsumen  dalam  tindakan  mereka.  Strategi  komunikasi  harus  disesuaikan dengan  kebutuhan  pengguna  potensial,  dan  dapat  mengabaikan  permintaan  mereka  akan informasi  selektif  (Altintzoglou  &  Nøstvold,  2014;  Kreši, Dujmi,  &  Lon (2022).  Kang  (2020) menyatakan dalam penelitiannya bahwa memberikan empati kepada konsumen adalah untuk memediasi  hubungan  antara  semua  kualitas  layanan  dan  kepuasan  perdagangan.  Dengan kata lain, dalam proses perdagangan harus memberikan layanan terbaik kepada pelanggan
Rantai pasok ikan nila terbentuk karena adanya integrasi dari masing-masing pelaku usaha dalam sistem pemasaran ikan nila. Pemasok pakan mengalirkan bahan dan informasi ke pada petani ikan nila dan petani ikan nila mengalirkan uang kepada pemasok. Terdapat tiga saluran dalam rantai pasok ikan nila di Kabupaten Bengkulu Utara. Pertam a, Petani ikan nila  memasarkan ikan nila ke pedagang Pengumpul antar Kecamatan dan dipasarkan lagi ke pedagang pengumpul antar kota, Aliran barang dan aliran informasi dilanjutkan ke pedagang pengecer hingga konsumen.
Kedua , berangkat dari pemasok yang sama terjadi penambahan aliran informasi dan barang dari pemasok kepada pembudidaya, dan aliran uang dari pembudidaya ke pemasok.
Pembuidaya ikan nila menjual ikan tersebut kepedagang pengecer dilanjutkan ke konsumen akhir. Ketiga, Pemasok mengalirkan informasi dan barang kepada petani ikan nila  sehingga petani  ikan  nila    melakukan  pembayaran  kepada  pemasok.  Selanjutnya  penjualan  secara

## Gambar 8. Nilai IPA Pedagang Pengecer.
Kualitas  pelayanan  dan  kompetensi berpengaruh positif dan signifikan terhadap loyalitas pelanggan. Informasi usaha harus diberikan secara luas  oleh  pengecer  kepada  pelangaannya  berupa konten dan jumlah informasi. Hal ini sangat penting untuk  mempengaruhi  konsumen  dalam  tindakan mereka.  Strategi  komunikasi  harus  disesuaikan dengan  kebutuhan  pengguna  potensial,  dan  dapat mengabaikan  permintaan  mereka  akan  informasi selektif  (Altintzoglou  &  Nøstvold,  2014;  Kreši, Dujmi, & Lon (2022). Kang (2020) menyatakan dalam penelitiannya  bahwa  memberikan  empati  kepada konsumen adalah untuk memediasi hubungan antara semua kualitas layanan dan kepuasan perdagangan. Dengan kata lain, dalam proses perdagangan harus memberikan layanan terbaik kepada pelanggan
Rantai  pasok  ikan  nila  terbentuk  karena adanya  integrasi  dari  masing-masing  pelaku  usaha dalam sistem pemasaran ikan nila. Pemasok pakan mengalirkan bahan dan informasi ke pada petani ikan nila dan petani ikan nila mengalirkan uang kepada pemasok. Terdapat tiga saluran dalam rantai pasok ikan  nila  di  Kabupaten  Bengkulu  Utara. Pertam a, Petani ikan nila  memasarkan ikan nila ke pedagang Pengumpul antar Kecamatan dan dipasarkan lagi ke pedagang pengumpul antar kota, Aliran barang dan aliran informasi dilanjutkan ke pedagang pengecer hingga konsumen.
Kedua ,  berangkat  dari  pemasok  yang  sama terjadi  penambahan  aliran  informasi  dan  barang dari pemasok kepada pembudidaya, dan aliran uang dari  pembudidaya  ke  pemasok.  Pembuidaya  ikan
nila  menjual  ikan  tersebut  kepedagang  pengecer dilanjutkan  ke  konsumen  akhir.  Ketiga,  Pemasok mengalirkan  informasi  dan  barang  kepada  petani ikan  nila    sehingga  petani  ikan  nila    melakukan pembayaran kepada pemasok. Selanjutnya penjualan secara  langsung  kepada  konsumen  sehingga konsumen bisa membayar dan mendapatkan barang serta  informasi  dari  petani  ikan  nila  .  Kepuasan pelanggan  di  setiap  aliran  barang,  informasi  dan juga uang menjadi sangat penting untuk mengukur kinerja  rantai  pasok.  Karena  kepuasan  pelanggan, dalam hal ini setiap aktor di sistem rantai pasok yaitu pelaku usaha menjadi salah satu hal penting dalam peningkatan kinerja. Sehingga kinerja digambarkan dengan  seberapa  besar  tingkat  kepuasan  pelaku usaha di masing-masing channel pemasaran.
Hampir keseluruhan pelaku usaha merasakan kurang  puas  terhadap  pelayanan  dari  mitra pemasarannya.  Sementara  mitra  pedagang  antar kota  memiliki  persepsi  cukup  puas.  Akan  tetapi setiap  actor  masih  perlu  melakukan  perbaikan dan  meningkatkan  kinerja  pada  dalam  upaya memaksimalkan  kepuasaan  mitranya.  Rendahnya kepuasan pelanggan pada pemasok pakan  disebabkan oleh  nilai  atribut reability yang  rendah    dimana pelayanan yang diberikan kurang memuaskan dengan nilai dimensi terendah yaitu responsive. Petani ikan nila  ikan nila cenderung sulit memiliki kesadaran dan  keinginan  untuk  membantu  pelanggan  dan memberikan  jasa  dengan  cepat,  menekankan  pada perhatian  dan  ketepatan  ketika  berurusan  dengan permintaan,  pertanyaan,  dan  keluhan  pelanggan sementara  Pedagang  Pengumpul  antar  Kecamatan memiliki  dimensi    paling  rendah  yaitu assurance . Pelanggan  sangat  mementingkan  kepercayaan terhadap mitranya. Responsivenes s menjadi penyebab utama  dari  kepuasan  pelanggan  dari  Pedagang Pengumpul  antar  kota.  Sementara  kepuasan pelanggan  yang  kurang  baik  dari  disebabkan  oleh dimensi tangible . Dimana fasilitas fisik dari pengecer sangat diperhatikan oleh konsumen akhir.
Pemasok  pakan  perlu  memperhatikan beberapa  atribut  yaitu  resolusi  konflik  dengan pelanggan menggunakan pendekatan kekeluarga dan musyawarah, memberikan bantuan sukarela kepada mitra usaha, personil berpakaian & berpenampilan baik serta memberikan layanan yang terbaik, Fasilitas fisik  (utama)  yang  diberikan  oleh  mitra  usaha memadai  dan  berkualitas  sehingga  menimbulkan keandalan  pemasok  pakan  dimata  petani  ikan nila.  Petani  ikan  Nila  harus  mampu  memberikan informasi  tentang  kondisi  produk  kepada  mitra usaha,  memberikan  janji  layanan  cepat,  tepat  & terukur  kepada  pelanggan,  memberikan  layanan
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
Peningkatan Kinerja Sistem Rantai Pasok Ikan Nila di Kabupaten Bengkulu Utara, Provinsi Bengkulu | Novanda., et al Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 101-112
pengiriman cepat & tepat waktu kepada pelanggan, layanan  transaksi,  layanan  pasca  transaksi,  layanan pengiriman  produk  kepada  pelanggan.  Aktor Pedagang Pengumpul antar Kecamatan harus mampu memberikan  jaminan  keamanan  bertransaksi,  dan jaminan standar layanan sama terhadap mitra usaha.
Pedagang Pengumpul Antar Kota diharapkan memiliki emphaty yang tinggi sehingga kelancaran pemasaran  dapat  terjadi  dan  hubungan  dengan konsumen menjadi lebih baik. Sementara pengecer memenuhi  atribut  fasilitas  fisik  (utama)  yang diberikan oleh pengecer memadai dan berkualitas, layanan terbaik dan berkualitas, tersedianya fasilitas pinjaman  bagi  konsumen  akhir,  serta  Informasi usaha diberikan secara luas oleh mitra usaha.

## IMPLIKASI KEBIJAKAN
Upaya  peningkatan  kinerja  dan  kepuasan pelaku usaha dalam sistem rantai pasok memerlukan beberapa  strategi  yang  harus  dilakukan  pada masing-masing  aktor  dalam  sistem  rantai  pasok ikan  nila.    Strategi  tersebut  sebaiknya  dilakukan oleh pemerintah daerah dengan support penyuluh perikanan adalah sebagai berikut:
1.  Pemerintah daerah melakukan pelatihan layanan usaha kepada pemasok ikan nila agar memiliki layanan  penjualan  yang  baik.  Aktor  Pemasok pakan harus dapat memperbaiki layanan usaha dimana  penting  untuk  melakukan  pendekatan terhadap  pelanggannya  secara  kekeluargaan. Hal ini dikarenakan petani ikan nila ikan nila masih  berada  dalam  kawasan  pedesan  yang menjunjung  tinggi  asas  kekeluargaan  dan musyawarah sehingga memberikan rasa nyaman bagi  pembudidaya  ikan  nila.  Pelanggan  petani ikan nila sangat mengharapkan pemasok dapat memberikan  bantuan  sukarela  baik  mengenai bantuan konsultasi produk dan dosis pada pakan serta petunjuk penggunaan produk pakan yang dipilih. Menurut Caroline & Lahindah (2017) meningkatkan  pelayanan,  jaminan  kepada konsumen, dan menjaga hubungan baik dengan konsumen  memiliki  pengaruh  tinggi  terhadap kepuasan pelanggan. Disamping itu kemampuan pemasok pakan memberikan fasilitas fisik yang memadai seperti kolam percontohan bagi petani ikan  nila  ikan  nila  agar  mereka  dapat  melihat secara  langsung  efektifitas  dari  pakan  yang diberikan  berkualitas  dan  mampu  mensupport pertumbuhan ikan nila.
2.  Penyuluh perikanan dapat melakukan sosialisasi mengenai pemasaran produk dan layanan cepat tanggap kepada petani ikan nila. Petani ikan nila
harus  mampu  memberikan  informasi  tentang kondisi produk kepada mitra usaha, memberikan janji  layanan  cepat,  tepat  &  terukur  kepada pelanggan, pasca transaksi, layanan pengiriman produk  kepada  pelanggan.  Dalam  hal  ini kendala  utama  yaitu  kurangnya  pengetahuan petani  ikan  nila    mengenai  kemapuan  untuk memasarkan  produk  sehingga  kemampuan tersebut  harus  dibangun  (Andriyanty et  al., 2020).    Pengembangan  partisipasi  petani  ikan nila    ke  pasar  dapat  didukung  melalui  harga bersubsidi,  penyimpanan  stok,  pelatihan, pengenalan  teknologi  baru  dan  peningkatan peran  penyuluh  pertanian  lokal  (Abdullah et al., 2019; Toader & Roman, 2015). Hal paling dominan sangat berpengaruh dengan pelatihan pemasaran, petani ikan nila dapat dilatih untuk mengakses  informasi  dan  membuat  keputusan pemasaran berdasarkan informasi yang akurat.
3.  Pemerintah  daerah  melakukan  pelatihan manajemen transaksi yang aman kepada pedagag pengumpul  agar  memiliki  layanan  penjualan yang  baik.  Aktor  Pedagang  Pengumpul  antar Kecamatan harus mampu memberikan jaminan keamanan  bertransaksi,  dan  jaminan  standar layanan sama terhadap mitra usaha. Keamanan dalam  bertransaksi  yang  dinginkan  konsumen yaitu  sistem  pembayaran  karena  produk  yang dipasok ke pengecer dalam jumlah yang banyak. Berdasarkan hasil lapangan, pelanggan (pedagang pengumpul antar kota) membutuhkan keamaan dalam melakukan pembayaran dan bukti bayar, sehingga pedagang Pengumpul antar Kecamatan perlu  memiliki  struk  bayar  dan  kemampuan untuk  menyediakan  berbagai  layanan  bayar seperti  layanan  transfer.  Selain  itu  pentingnya untuk  melakukan  standar  pelayanan  sama disetiap  pelanggan  tanpa  membeda-bedakan status ekonomi pelanggan.
4.  Pemerintah  daerah  melakukan  pelatihan pelayanan  pelanggan,  manajemen  pemasaran, Teknik penentuan harga jual dan meningkatan penjualan  pada  pedagang  pengumpul.  Aktor pedagang  pengumpul  antar  kota  perlu  untuk melakukan  pendekatan  kekeluargaan  kepada pelangannya.  Sehingga  pelayanan  penjualan terhadap  pengecer  harus  dilakukan  dengan pendekatan  yang  intens  dan  menganggap konsumen  merupakan  keluarganya  sehingga jarak  antara  pemasa  dan  konsumennya  akan menjadi  dekat.  Peran  pedagang  pengumpul dalam  menentukan  harga  ikan  di  pasar  sangat besar.  Strategi  pedagang  untuk  menarik pembeli adalah dengan menambah satu atau dua
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/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
ekor ikan kepada pembeli merupakan salah satu pendekatan kekeluargaan (Apituley et al., 2013).
5.  Pemerintah  melakukan  pelatihan  fasilitas layanan  fisik  dan  teknologi  kepada  pedagang pengecer  ikan  nila  agar  memiliki  layanan penjualan yang baik. Pedagang pengecer harus memperbaharui  system  fasilitas  fisik,  layanan, serta  Informasi  usaha  diberikan  secara  luas sehingga konsumen akhir dapat dengan mudah mendapatkan  produk.  Sampai  saat  ini  produk dijual secara retail pada pasar mingguan. Akan tetapi  teknologi  sudah  sangat  berkembang sehingga  banyak  pengecer  yang  menjajakkan produknya via whatshaap ataupun facebook. Hal ini dikarenakan pasar disekitar desa ialah pasar mingguan  sehingga  pemasaran  online  dinilai efisien.  Hal  ini  sejalan  dengan  Permadi  & Winarti (2019) bahwa penggunaan media sosial sebagai  media  pemasaran  adalah  alat  untuk membangun hubungan antara produsen dengan konsumennya, sehingga media sosial adalah alat yang sangat efektif dan efisien dalam membantu kegiatan pemasaran.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  Fakultas  Pertanian Universitas Bengkulu atas hibah penelitian unggulan fakultas dana PNBP 2021.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini  kami  menyatakan  bahwa kontribusi  masing-masing  penulis  terhadap pembuatan  karya  tulis  adalah  Ridha  Rizki Novanda  sebagai  kontributor  utaman  dan  Irnad, Muhammad  Mustopa  Romdhon,  Ketut  Sukiyono, Indra Cahya Dinata sebagai kontributor anggota.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah,  Rabbi,  F.,  Ahamad,  R.,  Ali,  S.,  Chandio, A.  A.,  Ahmad,  W.,  Ilyas,  A.,  &  Din,  I.  U. (2019).  Determinants  of  commercialization and  its  impact  on  the  welfare  of  smallholder rice  farmers  by  using  Heckman’s  two-stage approach.  In Journal  of  the  Saudi  Society of  Agricultural  Sciences (Vol.  18,  Issue  2, pp. 224–233). https://doi.org/10.1016/j. jssas.2017.06.001.
Alaan, Y. (2018). “Pengaruh Service Quality (Tangible, Empathy,  Reliablitity,  Responsiveness  Dan Assurance)  Terhadap  Customer  Satisfaction: Penelitan  Pada  Hotel  Serela  Bandung.” Jurnal Manajemen , 15 (2), 255–270.
Altintzoglou,  T.,  &  Nøstvold,  B.  H.  (2014).  Labelling fish  products  to  fulfil  Norwegian  consumers’ needs  for  information. British  Food  Journal ,
116 (12),  1909–1920.  https://doi.org/10.1108/ BFJ-06-2013-0144
Andriyanty,  R.,  Yunaz,  H.,  Wahab,  D.,  Rambey,  T., Masnang,  A.,  &  .  A.  (2020).  Marketing Management  Skill  of  Mangosteen  Farmer. International  Journal  of  Innovative  Science  and Research  Technology , 5 (8),  1731–1740.  https:// doi.org/10.38124/ijisrt20aug799.
Apituley,  Y.  M.  T.  .,  Wiyono,  E.  S.,  Hubies,  M.,  & Nikijuluw,  V.  P.  H.  (2013).  Functional  and Institutional Approach in Analysis of Fresh Fish Marketing  in  the  Region  of  Central  Maluku. Marine  Fisheries :  Journal  of  Marine  Fisheries Technology and Management , 4 (1), 67.
Arifin,  M.  (2015).  Analisis  Tingkat  Kepuasan  Petani ikan nila  Terhadap Kinerja Pelayanan Penyuluh Pertanian  (Studi  Kasus  di  BP3K  Kalibawang, Kab.  Kulon  Progo,  D.I.  Yogyakarta). Agrica Ekstensia , 9 (1), 40–49.
Bahadur, W., Aziz, S., & Zulfiqar, S. (2018). Effect of employee  empathy  on  customer  satisfaction and  loyalty  during  employee–customer interactions:  The  mediating  role  of  customer affective  commitment  and  perceived  service quality. Cogent Business and Management , 5 (1), 1–21.  https://doi.org/10.1080/23311975.2018.1 491780.
Caroline, & Lahindah, L. (2017). Analisa Dan Usulan Strategi  Pemasaran  Dengan  Metode  QSPM. Jurnal Sains Pemasaran Indonesia , XVI (2), 86– 102.
Diyahya, I., Sukiyono, K., & Badrudin, R. (2016). Analisis Tingkat  Kepuasan  Petani  ikan  nila    Jagung Terhadap  Pelayanan  Lembaga  Pemasarannya Di  Kecamatan  Lubuk  Pinang  Kabupaten Mukomuko. Jurnal  AGRISEP , 15 (1),  45–58. https://doi.org/10.31186/jagrisep.15.1.45-58.
Kang,  M.  J.  (2020).  A  study  on  the  effect  of  service quality, consumer empathy and shopping value on  curation  commerce  satisfaction. Journal  of Distribution  Science , 18 (6),  5–14.  https://doi. org/10.15722/jds.18.6.20206.5.
Kreši, G., Dujmi, E., & Lonˇ, D. (2022). Information, and  Satisfaction  with  Product  Attributes. Nutrients 202 , 14 , 1–18.
Krudthong,  S.  (2017).  a  Measurement  of  Customer Satisfaction Towards Service Quality in a Small Sized  Hotel :  a  Case  of  Silom  Village  Inn  , Bangkok  ,  Thailand. Faculty  of  Humanities and  Social  Sciences,  Suan  Sunandha  Rajabhat University  Bangkok,  Thailand , March ,  1–4. https://www.worldresearchlibrary.org/up_ proc/pdf/714-14912984841-4.pdf.
Mahendra,  K.  P.,  &  Indriyani,  R.  (2018).  Cv  Mitra Perkasa Utomo. Agora , 7 (1).
Martilla,  J.  A.,  &  James,  J.  C.  (1977).  Importance- Performance Analysis. Journal of Marketing , 41 (1), 77–79. https://doi. org/10.1177/002224297704100112.
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
Peningkatan Kinerja Sistem Rantai Pasok Ikan Nila di Kabupaten Bengkulu Utara, Provinsi Bengkulu | Novanda., et al Vol. 13, No. 2, Desember 2023, pp. 101-112
Masitoh, M. R., & Widikusyanto, M. J. (2017). Pengaruh Kepuasan  dan  Kepercayaan  Pelanggan  Pada Niat  Beli  Ulang  Secara  Online. Jurnal  Sains Manajemen , 3 (1), 50–69.
Mousavizadeh, M., Kim, D. J., & Chen, R. (2016). Effects of assurance mechanisms and consumer concerns on  online  purchase  decisions:  An  empirical study. Decision Support Systems , 92 (25), 79–90. https://doi.org/10.1016/j.dss.2016.09.011.
Permadi, R., & Winarti, L. (2019). the Role of Social Media on Market Accessibility and the Business Success  of  Fish  Crackers  Industry  At  Seruyan Regancy. Jurnal  Agribest , 3 (1),  68.  https://doi. org/10.32528/agribest.v3i1.1951.
Pranata, B. D., Badrudin, R., & Romdhon, M. (2021). Analysis  Of  The  Marketing  Efficiency  Of The  Red  Curly  Chili  (Capsicum  annuum L.)  In  Kepahiang  District. Jurnal  AGRISEP: Kajian  Masalah  Sosial  Ekonomi  Pertanian Dan  Agribisnis , 20 (2),  367–380.  https://doi. org/10.31186/jagrisep.20.2.367-380.
Pujihartono. (2014). Strategi pemasaran oleh petani ikan nila    sayuran  di  kecamatan  batur  kabupaten banjarnegara. Proceeding Pengembangan
Sumber  Daya  Menuju  Pembangunan  Pertanian Berkelanjutan  Dan  Berwawasan  Lingkungan , 272–280.
Purbobinuko, Z. K., & Wurianing, R. (2020). Analisis Kepuasan  Dengan  Metode  CSI  dan  IPA Terhadap  Pelayanan  Penyediaan  Rekam  Medis Rawat  Jalan  Di  Rs.  Dr  Soetarto  Yogyakarta. Indonesian  of  Health  Information  Management Journal , 8 (2), 80–91.
Rabbani, R., Setiawan, I., & Setia, B. (2021). Analisis Efisiensi  Rantai  Pemasaran  Ikan  Nila. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Agroinfo Galuh , 8 (2), 575–587.
Romdhon,  M.  M.,  Asmarani  Nurshabrina,  &  Melli.
(2019). Identification of Milkfish Supply Chain in  PT  XYZ  at  Semarang  City,  Central  Java Province. Indonesian  Journal  of  Agricultural Research , 2 (2), 18–25. https://doi.org/10.32734/ injar.v2i2.1155.
Romdhon,  M.  M.,  Nusril,  &  Setiawan,  D.  (2021). Sistem Rantai Pasok Kopi Robusta di Kabupaten Kepahiang  Provinsi  Bengkulu,. Agric , 33 (2), 129–142.
Siboro, R. M., & Suhardi. (2020). Pengaruh Kepuasan Pelanggan, Kepercayaan Pelanggan, Dan Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Dalam Penggunaan  Tokopedia  di  Batam. Jurnal Ekuivalensi , 6 (1),  118–132.  https://ejournal. kahuripan.ac.id/index.php/Ekuivalensi/article/ view/360.
Toader,  M.,  &  Roman,  G.  V.  (2015).  Family  Farming –  Examples  for  Rural  Communities Development. Agriculture and Agricultural Science Procedia , 6 ,  89–94.  https://doi.org/10.1016/j. aaspro.2015.08.043.
Tompodung, E., Worang, F. G., & Ferdy Roring. (2016). Analisis  Rantai  Pasok  (Supply  Chain)  Ikan Mujair Di Kecamatan Eris Kabupaten Minahasa. Jurnal Emba , 4 (4), 279–290.
Umam, R. K., & Hariastuti, N. P. (2018). Dan Kepuasan Pelanggan  Menggunakan  Metode  Customer Satisfaction  Index  (CSI)  Dan  Importance Performance  Analysis  (IPA). Jurnal  ITATS (Institut  Teknologi  Ahdi  Tama  Surabaya) ,  339– 344.  https://ejurnal.itats.ac.id/sntekpan/article/ view/366.
Wieseke,  J.,  Geigenmüller,  A.,  &  Kraus,  F.  (2012). On  the  Role  of  Empathy  in  Customer- Employee  Interactions. Journal  of  Service Research , 15 (3),  316–331.  https://doi. org/10.1177/1094670512439743.
Yulianti,  F.,  &  Wahdah,  R.  (2018). JEMG ;  JURNAL EcoMent Global . 3 (2), 183–197.