## Analisis Jaringan Sosial Bursa Jual Beli Facebook di Kepulauan Riau

## Firmansyah Kusasi, Iranita
Fakultas Ekonomi,Universitas Maritim Raja Ali Haji, Tanjungpinang, Kepulauan Riau Indonesia
ABSTRAK  : Provinsi  Kepulauan  Riau  memiliki  potensi  UMKM  yang  besar,  namun  dengan  keadaan geografisnya yang 95% terdiri dari lautan, dengan jumlah pulau berpenghuni hanya 394 dari 1.796 yang tersebar merata  menjadikannya disadvantage bagi  mereka  dalam  memasarkan  produknya.  Oleh  karena  itu  teknologi sistem  informasi  bisa  memberikan  solusinya,  seperti  e- commerce dalam  bentuk  pemasaran  melalui  jaringan sosial  media.    Namun  belum  ada  data  yang  menggambarkan  bentuk  jaringan  pemasaran online dan  efektifitas pemasaran online bagi  UMKM  di  Provinsi  Kepri.    Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  Analisis  Jaringan Sosial,  untuk  melihat  implementasi e - commerce dalam  bentuk  pemasaran  dan  perdagangan  online  melalui jaringan sosial.  Kami menemukan bahwa: 1. Bentuk pola jaringan marketing dan jual-beli online ( e-commerce ) oleh  UMKM  yang  terdapat  di  Provinsi  Kepulauan  Riau  masih  terpusat  pada  kota  dan  kabupaten  yang  sudah lebih dahulu berkembang dan memiliki akses yang lebih baik untuk melakukan jual beli online .  Baik dalam arti fasilitas  mauapun  letak  geografis  dan  tingkatan  ekonominya;  2.  Karakteristik    jaringan  jual-beli  online  di Provinsi Kepulauan Riau masih bersifat kedaerahan.  Artinya jaringan masih terkumpul pada kota dan kabupaten bersangkutan.  Walaupun dijumpai beberapa node juga memiliki jaingan lebih dari satu BJB.; 3. Hubungan antar BJB  di  kepri  masih  bersifat  sentral,  dan  belum  menyebar.;  4.  Faktor-faktor  yang  mendukung  berkembangnya pemasaran online di kepri adalah fasilitas  internet  yang baik dan adanya standarisasi produk.  Saran kami bagi pemerintah  daerah  adalah  agar  lebih  meningkatkan  fasilitas  jaringan  online  dan  mensosialisasi  dan meningkatkan  pengetahuan  para  penggiat  UMKM  untuk  lebih  focus  pada  pemasaran online .    Tentu  ini memerlukan dukungan dari pihak pemerintah daerah masing-masing.
Kata kunci: Analisis Jaringan Sosial, Bursa Jual Beli, Media Sosial, jual-beli online
Email Address : fkusasi@umrah.ac.id , iranita27@gmail.com

## I. Pendahuluan
Permasalahan  mendasar  yang  sering dihadapi  pemilik  UMKM  sebenarnya  adalah lemahnya  penetrasi  pasar  dan  kurang  luasnya jangkauan  wilayah  pemasaran.    Banyak  kasus UMKM di Indonesia yang tidak dapat melakukan  strategi  pemasaran  yang  tepat. Cenderung UMKM di Indonesia hanya ―menunggu  konsumen‖  dan  monoton  dalam melakukan kegiatan pemasaran. Menurut Dr. Ina Primiana  dalam  bukunya  Menggerakan  Sektor Riil  UKM  &  Industri  (Primiana,  2009),  selain permodalan,  yang  menjadi  pokok  permasalahan bagi  UMKM  berkaitan  dengan  pemasaran, seperti:  1.  sulitnya  akses  pasar  dikarenakan
keterbatasan-keterbatasan  antara  lain  membaca selera  pasar,  mengenal  pesaing  dan  produknya, memposisikan  produknya  di  pasar,  mengenal kelemahan  produknya  diantara  produk  pesaing; 2.  Keterbatasan  SDM.  Untuk  usaha  Mikro  dan Kecil  pada  umumnya  pemilik  masih  melakukan semua  kegiatan  sendiri  atau  dibantu  beberapa pegawai  seperti  produksi  atau  pengawasan produksi,  sehingga  mencari  pasar  menjadi terbengkalai;  3.  Strandarisasi  produk  lemah,  hal ini  menyebabkan  pesanan  dikembalikan  (retur) dikarenakan  kualitas  produk  yang  dihasilkan spesifiknya tidak sesuai dengan pada saat pesan; dan  4.  Hilangnya  kepercayaan  pelanggan  akibat ketidakmampuan  memenuhi  permintaan  dalam jumlah  besar,  antara  lain  dikarenakan  tidak
tersedianya  dana  untuk  memenuhi  permintaan tersebut.      Sebagai  tambahan,  untuk  kawasan kepulauan  seperti  provinsi  Kepulauan  Riau, maka  kondisi  geografis  yang  terdiri  dari  pulau- pulau  yang  menyebar  merata  di  lautan  yang meliputi 94% dari luas wilayah juga bias menjadi penghalang  atau  kendala  bagi  penggiat  UMKM dalam memasarkan dan menjual produknya.
Di  sinilah  teknologi  dapat  membantu meringankan  masalah  yang  dihadapai  penggiat
UMKM. Seiring
dengan semakin
berkembangnya teknologi informasi dan komunikasi  seperti  internet,  dengan  harga  yang terjangkau,  maka  internet  semakin  mudah diakses  untuk  segala  kebutuhan.  Termasuklah dimanfaatkan  sebagai  ajang  promosi  dan transaksi  jual-beli  yang  efektif.    Mulai  dari pengusaha  kecil,  menengah,  hingga  perusahaan besar  menggunakan  media  internet  untuk menjangkau  pasar  yang  lebih  luas.  Pola  ini disebut dengan e-commerce (perdagangan secara elektronik). Dengan memanfaatkan e-commerce, bisnis memiliki peluang untuk menjangkau pasar yang  luas  bahkan  global.    E-commerce  dalam dunia  bisnis  dapat  mendukung  pemotongan rantai  distribusi,  sehingga  konsumen  dapat memperoleh  suatu  produk  dengan  harga  murah. Selain  itu,  pemasaran  produk  dengan  e- commerce  memiliki  beberapa  manfaat  antara lain,  informasi  yang  tepat  sasaran,  biaya  yang murah  dan  efisien,  yang    memberikan  akses tanpa batas kapan saja di  mana saja.
Bahkan  perkembangan  terkini  di  bidang teknologi mobile  berupa smartphone, tablet, dan ultrabook,  ditambah  keluasan  daerah  cakupan jaringan  internet  kecepatan  tinggi    (jaringan internet  4G  LTE),  disertai  dengan  kemajuan dibidang  web-programming  dan  mobile  OS  dan dukungan  sistem  logistik  jasa  kurir  pengiriman barang,  maka  terbentuklah  pola  baru  pemasaran dan  perdagangan  elektronik  yang  selama  ini dilakukan  melalui  dekstop  kini  sudah  bisa dilakukan  secara  mobile,  atau  disebut  juga mobile e- commerce .
Beberapa faktor tambahan yang
mendukung e-commerce antara lain: ketersediaan jaringan internet sampai ke pelosok
pulau,  ketersediaan  jasa  kurir,  ketersediaan  jasa keuangan  di  pelosok  pulau  (walaupun  hal  ini bisa  diatasi  dengan  mobile  banking  selama  ada jaringan  internet),  dan  ketersediaan  SDM  yang mengerti dalam mengelola e-commerce, baik itu melalui  situs  web  blog, online shopping termediasi, maupun jaringan sosial media.
Namun  demikian,  perkembangan  terkini dalam  bidang  e- commerce dalam  bentuk pemasasan  online  di  Provinsi  Kepulauan  Riau belum  diketahui  bentuk  dan  polanya.    Belum terdapat  data  yang  menggambarkan  peran  e- commerce dalam  meningkatkan  pertumbuhan UMKM Kepri, seberapa besar efektifitasnya, dan apakah  faktor-faktor  yang  mendukung  dan apakah yang melemahkannya. Dengan mengetahui  karakteristik  pola  jaringan  e- commerce dan faktor-faktor pendukungnya maka diharapkan  informasi  ini  dapat  digunakan sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  membuat satu  kebijakan  guna  meningkatkan  efektifitas praktek e- commerce —terutama pemasaran online—dalam meningkatkan keberhasilan pertumbuhan  UMKM  di  provinsi  Kepulauan Riau.
Oleh karena itu, pada penelitian ini kami ingin memetakan bentuk jaringan dari pemasaran online  UMKM  Kepri  (baik  melalui  web  blog maupun online shop) dan bursa jual beli melalui media sosial (facebook, twitter, BBM).  Dimana analisis yang digunakan adalah Analisis Jaringan Sosial (Social Network Analysis-SNA).  Analisis ini  digunakan  karena  ia  dapat  menginvestigasi karakteristik  kuantitatif  struktur  jaringan  yang tak  terdapat  pada  kajian  karakteristik  individu atau  kajian  hubungan  sederhana.    Fokus  dari analisis  jaringan  ini  adalah  untuk  memahami bagaimana  karakteristik  struktur  dari  sebuah jaringan  dapat  mempengaruhi  perilaku.    Dari analisis ini akan diperoleh informasi karakteristik  anggota  jaringan    seperti  ukuran jaringan,  kekerapan  interaksi,  atau  kekuatan hubungan,  yang  berguna  untuk  menentukan bagaimana struktrur sebuah jaringan mempengaruhi  anggotanya.    Informasi  ini diperlukan  dalam  menginvestigasi  beberapa  isu bersifat  struktural  diantaranya:  apakah  jaringan
FE Universitas Maritim Raja Ali Haji
terpusat/tak  terpusat  mendorong  kepercayaan antar  anggota,  atau  seberapa  besar  pengaruh suatu  kelompok  dalam  jaringan  yang  padat  vs jaringan  yang  renggang,  atau  apakah  pengguna ujung-pangkal  diposisikan  dalam  inti  jaringan ataukah  tepi  jaringan,  dengan  mengambil  data pada  hubungan  langsung  dan  tidak  langsung yang  memberikan  kesempatan  dan  hambatan yang berbeda bagi tiap anggota jaringan.

## Tujuan penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  bentuk  pola  jaringan  marketing  dan jual-beli online (e- commerce ) oleh UMKM yang terdapat  di  provinsi  Kepulauan  Riau;  untuk mengetahui karakteristik anggota jaringan marketing  dan  jual-beli  online  (e- commerce ) oleh  UMKM  yang  terdapat  di  provinsi Kepulauan  Riau;  untuk  mengetahui  bentuk hubungan antar anggota jaringan  marketing dan jual-beli online (e- commerce ) oleh UMKM yang terdapat  di  provinsi  Kepulauan  Riau;  untuk mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mendukung marketing  dan  jual-beli  online  (e-commerce) oleh  UMKM  yang  terdapat  di  provinsi Kepulauan Riau; dan dalam rangka mengidentifikasi faktor-faktor yang melemahkan marketing  dan  jual-beli  online  (e- commerce ) oleh  UMKM  yang  terdapat  di  provinsi Kepulauan Riau.

## Telaah Pustaka

## Perdagangan Elektronik
Yang  dimaksud  dengan  Perdagangan elektronik  bukanlah  perdagangan  barang-barang elektronik,  melainkan  transaksi  perdagangan yang  dilakukan  secara  elektronik.    Perdagangan elektronik  (bahasa  Inggris: electronic  commerce atau  e- commerce )  adalah  kegiatan-kegiatan bisnis  yang  melibatkan  konsumen  ( consumers ), pembuat barang (manufactures), service providers dan pedagang
perantara (intermediaries)  dengan  menggunakan  jaringan- jaringan  komputer  yaitu  internet.    E- commerce juga  meliputi  penyebaran, pembelian,  penjualan, pemasaran  barang  dan  jasa  melalui  sistem elektronik  seperti  internet  atau  televisi,  internet,
atau  jaringan  komputer  lainnya.  E- commerce dapat  melibatkan  transfer  dana  elektronik, pertukaran  data  elektronik,  sistem  manajemen inventori otomatis, dan sistem pengumpulan data otomatis.
Julian Ding dalam bukunya E- commerce : Law  &  Practice ,  (Ding,  1999) mengemukakan  bahwa  e-commerce  sebagai suatu  konsep  yang  tidak  dapat  didefinisikan.  E- commerce memiliki arti yang berbeda bagi orang yang  berbeda.    Sedangkan  Onno  W.  Purbo  dan Aang  Wahyudi  yang  mengutip  pendapatnya David Baum, menyebutkan bahwa: ―e- commerce merupakan  suatu  set  dinamis  teknologi,  aplikasi dan proses bisnis yang menghubungkan perusahaan,  konsumen  dan  komunitas  melalui transaksi  elektronik  dan  perdagangan  barang, pelayanan  dan  informasi  yang  dilakukan  secara elektronik.‖
Industri  teknologi  informasi  melihat kegiatan  e-commerce  ini  sebagai  aplikasi  dan penerapan  dari  e-bisnis  yang  berkaitan  dengan transaksi komersial, seperti: transfer dana secara elektronik,  SCM  (supply  chain  management), pemasaran elektronik (e- marketing ), atau pemasaran online ( online marketing ), pemrosesan  transaksi  online  ( online  transaction processing ), pertukaran data elektronik (electr onic  data  interchange /EDI),  dll.    E- commerce  digunakan  sebagai  transaksi  bisnis antara  perusahaan  yang  satu  dengan  perusahaan yang  lain  (B2B),  antara  perusahaan  dengan pelanggan (B2C), atau antara perusahaan dengan institusi  yang  bergerak  dalam  pelayanan  public (B2G).

## Bentuk e-commerce
Beberapa  bentuk  e- commerce yang berkembang dalam mendukung perdagangan dan bisnis UMKM antara lain adalah sebagai berikut: 1.   E- commerce berbasis  BJB  (bursa  jual  beli) online,  umumnya  berbasis  media  sosial seperti  KasKus,  facebook,  IG,  BBM, Whatsapp, dan twitter; disini proses perdagangan  terjadi  antara  customer  to customer  (C2C)  yang  transaksinya  bersifat sporadis dan dapat dilakukan secara

## FE Universitas Maritim Raja Ali Haji
langsung maupun melalui rekening bersama. Dalam  BJB,  pemasaran  barang  murni semata-mata diviralkan melalui media sosial, di  mana  promosi  dibantu  oleh  feature notifikasi dan search engine yang disediakan oleh aplikasi media sosial tersebut.
2.   E-commerce  berbasis  Online  shop,  dimana website sebagai virtual gallery yang menarik dan  terstruktur  ditambah  dengan  berbagai skim  promosi.  Disini  admin  situs online shopping menyediakan lapak maya bagi para penjual.  Selain  itu  admin  juga  mengelola transaksi  agar  aman  dari  penipuan  dengan menyediakan  akun  rekening  baik  bagi pembeli  dan  penjual.    Online  shop  ini  juga membantu  menginkalankan  barang  secara progresif  menggunakan  metode  content marketing  selain  feature  search  engine. Contoh  online shopping  antara  lain:  Lazada, bukalapak.com,  Tokopedia,  Matahari  Mall, Zalora, Berry Benka, Shopee dll.
3.  E- commerce berbasis  web  blog,  dimana pemilik usaha masarkan dan menjual barang atau jasanya secara online melalui situs web blog.  Situs web blog digunakan karena situs ini  memiliki  feature  SEO  ( search  engine optimization ).  Yaitu  suatu  feature  yang membuat  suatu situs  selalu  terletak  di  daftar paling  atas  hasil  pencarian  menggunakan search  engine  seperti  Google,  Yahoo,  bing, dll.    Dalam  hal  ini  pemilik  situs  harus  bisa mengelola situs secara mandiri dan mendesain  situs  yang  menarik,  disamping harus  menyediakan  menu  testimoni  agar meyakinkan  pembeli  bahwa  situs  itu  bukan penipuan.    Pada  pola  ini  transaksi  terjadi tanpa  mediasi  pihak  lain  sebagaimana  pada online  shopping.    Oleh  karena  itu  pemilik situs harus menyediakan akun banknya untuk keperluan transaksi jual-beli, atau
memanfaatkan akun rekber (rekening bersama) seperti pada BJB.

## Analisis Jaringan Sosial
Analisis  jaringan  sosial  (SNA)  telah menjadi  salah  satu  topik  paling  menarik  bagi para peneliti untuk menganalisis dan menjelajahi
dunia di dalam jaringan. Konsep SNA membantu peneliti untuk mempelajari jaringan sosial untuk pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  struktur jaringan,  perilaku  aktor  dan  hubungan  antara aktor  dalam  suatu jaringan  (Nor  Amalina  Abdul Rahim  dan  Sarina  Sulaiman,  2015).    Jaringan adalah  sekelompok  struktur  sosial  yang  terdiri dari  simpul-simpul  di  mana  beberapa  simpul terhubung satu sama lain oleh tautan atau disebut juga  sebagai  tepi  atau  ikatan.  Node  dalam jaringan adalah aktor sementara tautan menunjukkan hubungan atau koneksi antar node (Zeng, dkk. 2011).
SNA tidak hanya berfokus pada jejaring sosial, tetapi juga fokus pada bidang lain seperti pemasaran,  bisnis,  medis,  pendidikan,  struktur komunitas  dan banyak lagi. Melalui SNA, aktor- aktor  penting,  kaitan  penting  dan  perilaku jaringan  dapat  ditentukan,  dan  pertanyaan- pertanyaan  yang  bermakna  tentang  struktur hubungan  dapat  dijawab.  SNA  menganggap bahwa  hubungan  itu  penting  (Nor  Amalina Abdul Rahim dan Sarina Sulaiman, 2015).  Zhu dkk.  (2009)  mendefinisikan  SNA  sebagai pemetaan  dan  pengukuran  hubungan  dan  arus antara  orang,  tim,  organisasi,  komputer,  situs web,  dan  informasi  lainnya  atau  entitas pemrosesan pengetahuan. Pada awal tahun 1970- an, SNA menjadi jauh lebih populer dengan para peneliti  ketika  perbaikan  dalam  teknologi komputer  memungkinkan  untuk  mempelajari kelompok  besar.  SNA  yang  terdiri  dalam menghasilkan pola yang memungkinkan mengidentifikasi interaksi yang mendasari antara pengguna  platform  yang  berbeda,  telah  menjadi bidang dampak tinggi sejak tahun lalu (Palazuelos dkk. 2013).
Hasil  analisis  jaringan  sosial  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  individu,  tim, dan  unit  penting  yang  memainkan  peran  utama, untuk  mencari  peluang  untuk  mempercepat  arus pengetahuan  melintasi  batas-batas  fungsional dan  organisasi,  untuk  memperkuat  efisiensi  dan efektivitas  dari  formal  yang  sudah  ada.  saluran komunikasi,  untuk  meningkatkan  kesadaran  dan refleksi  tentang  pentingnya  jaringan  informal dan  cara-cara  untuk  meningkatkan  kinerja
FE Universitas Maritim Raja Ali Haji
organisasi  mereka  dan  untuk  meningkatkan inovasi dan pembelajaran.
Analisis Jaringan Sosial bertujuan menyelidiki  struktur  sosial  dengan  penggunaan teori  jaringan  dan  grafik  (Otte  dan  Ronald, 2002).    Analisis  ini  menggambarkan  karakter struktur jaringan dalam hal node (aktor individu, orang,  atau  hal-hal  dalam  jaringan)  dan hubungan,  pojokan,  atau  link  (hubungan  atau interaksi) yang menghubungkan mereka. Contoh struktur  sosial  yang  umumnya  divisualisasikan melalui analisis jaringan sosial termasuk jaringan media  sosial,  (Grandjean  ,2016),    meme  yang tersebar, jaringan pertemanan dan kenalan, grafik kolaborasi,  kekerabatan,  transmisi  penyakit,  dan bahkan  hubungan  seksual.  Jaringan  ini  sering divisualisasikan melalui sosiogram di mana node direpresentasikan  sebagai  titik  dan  ikatan direpresentasikan  sebagai  garis.  (D'Andrea, 2009; dan Pinheiro, 2011).
Penelitian mengenai SNA (Social Network  Analysis)  sebenarnya  sudah  dimulai puluhan tahun yang lalu, jauh sebelum era media sosial  seperti  Facebook  dan  Twitter.  Analisa jaringan  sosial  merupakan  suatu  teknik  untuk memetakan dan mengukur relasi dan komunikasi yang terjadi antar manusia, kelompok, organisasi,  komputer  ataupun  entitas  yang memproses  suatu  informasi  (Charu,  2011). Namun  dalam  beberapa  tahun  terakhir  sejumlah alat  SNA  telah  dikembangkan  seperti  Pajek, ORA, UCINET, NodeXL, NetDriller dan banyak lagi. Alat-alat ini menunjukkan jaringan divisualisasikan  kepada  pengguna  dan  pengguna dapat  menggunakan  fungsi  yang  disediakan untuk  melakukan  beberapa  analisis  umum  pada jaringan (Koochakzadeh dkk. 2011).
Banyak  istilah  teori  graf  yang  dipakai pada  analisis  jaringan  sosial.  Node  pada  teori graf  bisa  dilambangkan  sebagai  individu, kelompok  atau  komunitas,  sedangkan  edge sebagai  hubungan  antar  individu.    Misalnya terdapat edge antara node A dan node B, berarti mereka sudah saling berhubungan. Edge tersebut memiliki  bobot  yang  digunakan  sebagai  ukuran dalam analisis jaringan sosial. Ukuran hubungan antara  dua  node  digambarkan  sebagai  bobot
hubungan,  yang  bisa  merupakan  kekerapan interaksi, kedekatan, tingkat permusuhan, prestige, tingkat kecintaan, dan sebagainya.
Hubungan  relasi  ini  divisualisasikan dengan graph SNA (selanjutnya disebut sociogram ) yang tervisualisasi sehingga menjadi lebih  mudah  untuk  dianalisis.  Hubungan  relasi ini  divisualisasikan  dengan  graph  dimana  pada gambar  yang  disebut node atau  simpul merepresentasikan  personal  atau  individu  yang dihubungkan oleh garis yang membentuk vertex . Dua node yang  terhubung  dinyatakan  dengan adanya garis yang menghubungkan keduanya.
Node dan vertex memiliki arti pengukuran  tersendiri  yang  dijelaskan  oleh beberapa terminologi dalam teori graf berikut ini a) Degree centrality , yaitu jumlah koneksi yang dimiliki sebuah node.
b) Closeness  centrality ,  yaitu  jarak  rata-rata antara suatu node dengan semua node lain di jaringan, sehingga ukuran ini menggambarkan  kedekatan  node  ini  dengan node lain. Semakin dekat, semakin terhubung orang tersebut dengan lainnya.
c) Betweenness centrality , dihitung  dengan menjumlahkan  semua  jalur  terdekat  yang mengandung  node  tersebut.    Pengukuran  ini memperlihatkan  peran  sebuah  node  menjadi bottleneck.  Node  menjadi  penting  jika menjadi jalur sempit komunikasi. Anggaplah persimpangan  sebagai  node,  maka  semakin banyak jalan yang harus melewati persimpangan  itu  (misal  tidak  ada  jalan alternatif),  artinya  semakin  penting  arti persimpangan tersebut.
d) Eigenvector  centrality ,  yaitu  pengukuran yang  memberikan  bobot  yang  lebih  tinggi pada node yang terhubung dengan node yang juga  memiliki  keterhubungan  tinggi.  Dapat juga  dikatakan  versi  rekursif  dari degree centrality .
e) PageRank ,  yaitu  suatu  pengukuran  yang lazim  digunakan  Google  untuk  menentukan kualitas  suatu  page.  Dapat  digunakan  untuk jaringan  yang  berbentuk  graph  berarah. Prinsip  yang  digunakan  adalah  semakin penting  sebuah  node,  maka  semakin  banyak

## FE Universitas Maritim Raja Ali Haji
node tersebut dirujuk oleh node lain.
f) Clustering  coefficient ,  yang  menghitung proporsi  keterhubungan node di  dalam kelompok.  Semakin  kuat  ikatan  kelompok (semakin  tinggi clustering  coefficient )  maka semakin terhubung satu sama lain node-node di dalam kelompok tersebut.
Untuk melakukan analisis jaringan sosial dapat  dilakukan  dengan  perhitungan  secara matematika. Namun apabila aktor yang dilibatkan  dalam  suatu  jaringan  sangat  banyak, perhitungan ini dapat dilakukan dengan menggunakan bantuan perangkat lunak (software), dalam hal ini Gephi ver. 8.0.  Secara spesifik,  analisis  jaringan  sosial  mempelajari berbagai  macam  hubungan  antar  individu. Hubungan  tersebut  antara  lain  keantaraan ( betweenness ),  sentralitas  ( centrality ),  kedekatan ( closeness ),  derajat  ( degree ),  sentralitas  vektor eigen  ( eigenvector  centrality ),  jarak  ( range ), konektivitas  ( connectivity ),  dan  bentuk  jaringan bintang ( star ).
Pada  analisis  jaringan  sosial,  graf digunakan  terutama  dalam  visualisasi  data  yang telah  diperoleh  melalui  analisis  tersebut.  Dalam visualisasi  graf,  terdapat  tiga  hal  yang  penting yaitu  himpunan  simpul  ( node ),  himpunan  sisi ( edge ), dan informasi–informasi tambahan mengenai  simpul–simpul  dan  sisi–sisi  tersebut termasuk informasi lokasi geografis.  Visualisasi melalui  graf  ini  sudah  banyak  dilakukan  sejak lama.  Para  anthropologist  dan  sociologist  sering menggunakan graf dalam analisis jaringan sosial untuk menyelesaikan masalah sosial tertentu.
Dalam visualisasi jaringan sosial menggunakan graf, saat ini banyak aplikasi yang dapat  digunakan.  Dengan  aplikasi  –  aplikasi tersebut, pengguna dapat dengan mudah memvisualisasikan  dalam  bentuk  graf.  Input yang diperlukan untuk aplikasi tersebut biasanya berupa data–data yang telah kita peroleh. Contoh aplikasi tersebut diantaranya Centrifuge, Commetrix, NodeXL, Agna dan Gephi.  Berikut contoh bentuk analsis graf dari jaringan sosial.

## Penelitian Terdahulu
Beberapa  penelitian  telah  dibuat  dalam
mengkaji  masalah  pemasaran  online  oleh UMKM.    Diantaranya  adalah  Setiawati  dan Widyartati  (2017)  yang  meneliti    bagaimana Pengaruh  Startegi  Pemasaran  online  terhadap Peningkatan  Laba  UMKM.  Septyato  dan Dewanto  (2016)  membuat  model  strategi  e- Marketing UMKM di Indonesia dengan asusmsi perkembangan  internet  dapat  memperbaiki  cara melakukan  bisnis  dari  tradisional  ke  elektronik yang  mengarah  ke  pemasaran  elektronik. Supriyati  dan  Iqbal  (2013),  meneliti  UMKM  di Kab  Kudus  yang  bergerak  di  bidang  konveksi dan  kerajinan  bordir.    Priambada  (2015) melakukan  penelitian  untuk  mengidentifikasi penggunaan  media  sosial  dan  manfaatnya  pada UKM  di  wilayah  Malang  Raya  dan  Surabaya. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  media sosial  yang  paling  banyak  digunakan  adalah website,  Facebook  dan  E-mail.    Öztamur, Dilhan.,  dan  İbrahim  Sarper  Karakadilar, (2014),  menemukan  bahwa  media  sosial  bukan hanya alat komunikasi untuk hiburan, tetapi juga merupakan bagian penting dari strategi pemasaran dalam kehidupan bisnis.

## II. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan menggunakan  metode  exploratory  research diharapkan  dapat  memberikan  informasi tentang pemetaan  jaringan  pemasaran  dan  jual-beli online  oleh  pelaku  UMKM  di  provinsi Kepulauan  Riau.    Analisa  dilakukan  dalam  dua tahap,  pertama  adalah  analisa  diskriptif  dari profil  UMKM  yang  diteliti  dan  kedua  analisis jaringan  sosial  atau  SNA  yang  diterapkan  untuk menentukan  hubungan  penggiat  UMKM  dengan pasar dan jaringan lain yang mendukung, seperti supplier,  bank,  distributor.    Metodologi  dari penelitian ini dibagi dalam desain penelitian dan subyek penelitian, metode pengumpulan data dan metode analisis data.

## Desain Penelitian
Desain  penelitian  ini  menggunakan metode penelitian kuantitatif, yang menguji teori –  teori  tertentu  dengan  cara  meneliti  hubungan antarvariabel.  Variabel  –  variabel  ini  di  ukur
FE Universitas Maritim Raja Ali Haji
dengan  instrument  –  instrument  penelitian, sehingga  data  yang  terdiri  dari  angka  –angka dapat di analisis berdasarkan prosedur – prosedur statistik  (Creswell,  2013).  Unit  analisis  dalam penelitian ini adalah perusahaan jasa, dagang dan manufaktur  yang  bersakala  UMKM  atau  Usaha Mikro  Kecil  dan  Menengah,  dengan  lokasi pengambilan  sample  di  wilayah  Provinsi Kepulauan  Riau,  yang  telah  menggunakan metode pemasaran online.
Sumber  data  yang  berhubungan  dengan penelitian  ini  berasal  dari  sumber  data  primer dan  data  sekunder.  Sumber  data  primer  dalam penelitian  ini  diperoleh  dengan  mengirimkan kuesioner permohonan kepada responden, sesuai dengan  topik  dalam  penelitian  ini,  melalui  surat elektronik (surel) dan inbox message .

## Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  yang diperoleh berdasarkan pertanyaan melalui kuesioner  kepada  pemilik/pengelola  UKM.  Data yang diperoleh meliputi data karakteristik umum, data penggunaan sosial media dalam perusahaan, termasuk  tujuan,  manfaat  dan  hambatan  yang dihadapi. Data dilengkapi dengan hasil observasi peneliti  terhadap  UKM  dan  media  sosial  yang digunakan.

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  seluruh pelaku  UMKM  di  provinsi  Kepulauan  Riau. Adapun  cara  pengambilan  sampel  dalam penelitian  ini  adalah  dengan  cara  purposive sampling.    Sample  diambil  dari  Grup  BJB  yang paling  banyak  anggotanya  di  Kota  atau Kabupaten  di  Kepri.    Dari  semua  Anggota diambil  sampel  sebanyak  10%  dari  jumlah anggota BJB grup FB tersebut.  Berikut ini hasil analsa  SNA  dari  jaringan  grup  BJB  Kepri  yang menggunakan  media  sosial  Facebook.  Lokasi penelitian  ini  adalah  di  kota  dan    kabupaten  di provinsi Kepulauan Riau, antaranya kota  Batam, Tanjungpinang,  Kabupaten  Bintan,  Karimun, Lingga, Anambas, dan Natuna.
Teknik Analisis
Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  ini melibatkan  pengumpulan  data  yang  didasarkan pada  pertanyaan  –  pertanyaan  yang  terdapat  di dalam  kuesioner  serta  analisis  informasi  dari para  partisipan,  yakni  responden  yang  menjadi sampel dalam penelitian ini.
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif observasional  pada  Usaha  Kecil  Menengah (UKM)  di  wilayah  Provinsi  Kepulauan  Riau. Penelitian  ini  menggunakan  metode  triangulasi, yang menggabungkan metode wawancara terstruktur,  wawancara  mendalam  dan  observasi terhadap UKM dan media sosial yang digunakan.    Subyek  dalam  penelitian  ini  adalah pemilik atau pengelola UKM yang dipilih secara purposive  sampling.  Subyek  dipilih  sesuai dengan  kriteria:  1)  merupakan  pemilik  atau pengelola UKM, 2) pernah  menggunakan  media sosial dalam komunikasi perusahaan, 3) bersedia menjadi  subyek  penelitian.  Total  subyek  yang direkrut dalam penelitian sebanyak 15 UKM. Penelitian  ini  juga  menganalisa  Jaringan  Sosial dari  para  pelaku  UMKM  dalam  menjalankan usahanya.    Untuk  menjelaskan  proses  ini,  para peneliti  telah  mengembangkan  kerangka  kerja yang menciptakan dasar umum untuk melakukan analisis  media  sosial.  Aral  dkk.  (2013) menjelaskan  peluang  penelitian  analitik  media sosial  dan  mengusulkan  kerangka  penelitian untuk  memahami  hubungan  antara  masyarakat, bisnis, dan media sosial. Kerangka kerja mereka terdiri  dari  empat  jenis  kegiatan  yang  terkait dengan  media  sosial,  dan  tiga  tingkat  analisis yang  dapat  dipusatkan  oleh  peneliti  ketika memeriksa  kegiatan  ini.  Demikian  pula,  dalam tinjauan  literatur  pada  organisasi  media  sosial (Van  Osch  &  Coursaris,  2013),  Van  Osch  dan Coursaris mengklasifikasikan studi yang relevan sesuai  dengan  artefak,  aktor  dan  aktivitas  yang mereka periksa.
Namun,  beberapa  artikel  penelitian mempertimbangkan  langkah-langkah  analitik media sosial. Kerangka semacam itu mengambil bentuk  model  proses.  Fan  dan  Gordon  (2014) mengusulkan  proses  untuk  analitik  media  sosial yang  terdiri  dari  tiga  langkah  "menangkap", "memahami",  dan  "menyajikan".  Para  penulis
FE Universitas Maritim Raja Ali Haji
menyatakan  bahwa  langkah  penangkapan  terdiri dari  pengumpulan  data  dan  preprocessing  itu, sedangkan informasi yang bersangkutan diekstraksi  dari  data  dalam  langkah  ini.  Setelah itu, informasi berisik, jika ada dalam data, harus dihapus. Namun, inti dari langkah ini terdiri dari menerapkan  teknik  kunci,  seperti  analisis sentimen  atau  analisis  jejaring  sosial,  untuk memahami  data.  Pada  langkah  terakhir,  temuan harus  dirangkum  dan  disajikan  (Fan  &  Gordon, 2014).  Stieglitz  dkk.  (2014)  juga  mengusulkan kerangka  kerja  untuk  analitik  media  sosial (SMA),  yang  merupakan  salah  satu  yang  paling diterima  dalam  sistem  informasi,  berdasarkan kutipan dari makalah dalam literatur.
Penelitian  ini  mengadaptasi  kerangka kerja  mereka,  menambahkan  fase  penemuan yang  datang  sebelum  fase  pelacakan,  untuk alasan berikut. Kerangka ini awalnya
dikembangkan dalam konteks komunikasi politik. Pada prinsipnya, itu dapat dengan mudah diadaptasi  untuk  domain  penelitian  lainnya. Tujuan  dan  metode  analisis  mungkin  berbeda, tetapi  prosesnya  pada  dasarnya  sama.  Para peneliti  masih  perlu  mengambil  keputusan  yang sama  mengenai  sumber  data,  pendekatan, arsitektur  perangkat  lunak  dan  penyimpanan data. Dalam politik, sering diketahui sebelumnya topik  mana  yang  harus  dilacak,  mis.  sentimen yang  berlaku  di  sekitar  partai  politik.  Dalam konteks  yang  lebih  umum,  topik  mungkin  tidak diketahui  secara  a  priori,  dan  harus  ditemukan terlebih  dahulu.  Bahkan  ketika  topik  di  mana data  akan  dikumpulkan,  seperti  situasi  krisis, sudah  diketahui,  metode  ini  dapat  membantu mengidentifikasi  kata  kunci  dan  tagar  yang sering digunakan untuk  membicarakan topik ini. Ketika  digunakan  sebagai  langkah  awal,  ini dapat  membantu  peneliti  mencapai  cakupan topik  yang  lebih  baik  daripada  yang  mungkin dilakukan  dengan  istilah  yang  didefinisikan sebagai  a  priori.  Selain  itu,  penelitian  terbaru telah  mengidentifikasi  tantangan  yang  biasa ditemui  dalam  penemuan  topik  (Chinnov, Kerschke, Meske, Stieglitz, & Trautmann, 2015). Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penambahan langkah  ini  dan  inklusi  eksplisitnya  dalam
tinjauan literatur menghasilkan cakupan tantangan yang lebih komprehensif. Ini menghasilkan  kerangka  kerja  empat  langkah berikut:
1.  Penemuan: ―pengungkapan struktur dan pola laten‖ (Chinnov et al., 2015)
2.  Pelacakan: Langkah ini melibatkan keputusan  pada  sumber  data  (misalnya Twitter, Facebook), pendekatan, metode, dan output.  Subbagian  rinci  dari  langkah  ini dapat  ditemukan  di  Stieglitz  dkk.  (2014). Dalam  beberapa  penelitian,  kelengkapan sumber-sumber Twitter yang berbeda dibandingkan  (Driscoll  &  Walker,  2014; Morstatter, Pfe ﬀ er, & Liu, 2014; Morstatter,
Pfe ﬀ er, Liu, & Carley, 2013).
3.  Persiapan:  Di  luar  ini,  kerangka  kerja  awal tidak menjelaskan langkah-langkah persiapan yang diperlukan.
4.  Analisis:  Bergantung  pada  tujuan,  ada beberapa  metode  yang  tersedia,  termasuk analisis  jejaring  sosial  dan  penambangan opini.    Data  yang  sudah  dikumpulkan kemudian  dianalisis  secara  kuantitatif  dan kualitatif.  Analisis deskriptif dilakukan guna untuk memberikan gambaran tentang pelaku UMKM  yang  menjadi  subjek  penelitian. Data disktiptif dianalisis dengan menggunakan  software  Microsoft  Excel sementara  analisis  jaringan  menggunakan software Gephi ver. 8.0.

## III. Hasil Analisis SNA
Berikut  ini  hasil  analsa  SNA  dari jaringan  grup  BJB  Kepri  yang  menggunakan media  sosial  Facebook.  Dari  hasil  analsis diperoleh diameter jaringan sebesar 6 unit dan radius  sebesar  3  unit.    Berikut  ini  ulasan analisis  dalam  bentuk  ulasan  jaringan,  ulasan simpul  dan  ulasan  tautan.    Untuk  ulasan jaringan  dilihat  dari  parameter: degree, average  path  length,  graph  density dan modularity ,  sedangkan  ulasan  simpul  dilihat dari Average Clustering Coefficient, Eigenvector Centrality, Betweenness Centrality, dan Closeness  Centrality. Sedangkan  ulasan  tautan menghitung Average Path Length.

## FE Universitas Maritim Raja Ali Haji

## Ulasan Jaringan
a) Degree
Derajat  simpul  adalah  jumlah  sisi  yang berdekatan  dengan  simpul.    Sedangkan Degree  Power  Law mengukur  seberapa dekat  distribusi  derajat  suatu  jaringan mengikuti skala kekuatan hukum.  Dimana nilai  alpha  antara  2  dan  3  menyiratkan hukum  kekuatan.    Hasil  perhitungan  oleh Gephi  mendapatkan Average  Degree : 2.200.
b) Average Path Length 1
Average  Path  Length adalah  jarak  grafik rata-rata  antara  semua  pasangan  node. Node  yang  terhubung  memiliki  jarak grafik  1.  Diameternya  adalah  jarak  grafik terpanjang antara dua node dalam jaringan. (Seberapa  jauh  terpisah  dua  node  yang paling  jauh).  Dua  ukuran  berasal  dari jarak: Betweenness Centrality dan Closeness  Centrality. Hasil  perhitungan oleh  Gephi  mendapatkan Average  Path
length sebesar 3.762800071790039.
c) Graph Density Kepadatan grafis ( graph density )
mengukur  seberapa  dekat  jaringan  untuk diselesaikan.  Grafik  lengkap  memiliki semua  tepi  dan  kerapatan  yang  mungkin sama  dengan  1.    Hasil  analisis  SNA mendapatkan  untuk  kasus  ini Graph
Density sebesar: 0.001
d) Modularity 2
Modularity mengukur seberapa baik jaringan terurai menjadi komunitas modular.    Skor  modularitas  yang  tinggi menunjukkan struktur internal yang canggih.  Struktur  ini,  sering  disebut struktur komunitas, menggambarkan bagaimana  jaringan  dibagi  menjadi  sub- jaringan. Sub-jaringan (atau komunitas) ini
1 Ulrik Brandes, A Faster Algorithm for Betweenness Centrality ,  in  Journal  of  Mathematical  Sociology 25(2):163-177, (2001)
2 Vincent D Blondel, Jean-Loup Guillaume, Renaud Lambiotte, Etienne Lefebvre, Fast unfolding of communities in large networks , in Journal of
telah terbukti memiliki makna dunia nyata yang  signifikan.    Pengacakan  algoritma dapat  menghasilkan  dekomposisi  yang lebih  baik  menghasilkan  skor  modularitas yang lebih tinggi, namun pengacakan akan meningkatkan  waktu  komputasi.    Dalam analisis ini parameter penghitungan modularity menggunakan pengaturan sebagai  berikut: Randomize:  On;  Use  edge weights: On; dan Resolution: 1.0. Sedangkan hasil perhitungannya adalah sebagai berikut:
- Modularity =0.722
- Modularity with resolution = 0.722
- Number of Communities = 7
Secara grafik 3 dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Berikut ini
Gambar 1. Grafik Sebaran Degree Distribution

## e) PageRank 4
Pagerank  adalah  algoritma  iteratif  yang mengukur  pentingnya  setiap  node  dalam jaringan.  Metrik  menetapkan  setiap  node probabilitas  yang  merupakan  probabilitas berada  di halaman tersebut setelah  banyak klik.  Nilai  peringkat  halaman  adalah  nilai dalam  vektor eigen yang  memiliki  nilai eigen yang  paling  tinggi  dari  matriks
3 R.  Lambiotte,  J.-C.  Delvenne,  M.  Barahona, Laplacian  Dynamics  and  Multiscale  Modular Structure in Networks 2009
4 Sergey  Brin,  Lawrence  Page, The  Anatomy  of  a Large-Scale  Hypertextual  Web  Search  Engine ,  in Proceedings  of  the  seventh  International  Conference on the World Wide Web (WWW1998):107-117
adjacency  yang  dinormalkan  A  '.  Matrik adjacency standar  dinormalisasi  sehingga kolom  dari  jumlah  matriks  menjadi  1. Hasil perhitungan Pagerank adalah sebagai berikut:
- Epsilon = 0.001
- Probability = 0.85
Secara Grafik sebaran Page  Rank dapat ditampilkan pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Grafik Sebaran PageRank f) Connected Components
Parameter ini
digunakan untuk
menentukan jumlah komponen yang terhubung  dalam  jaringan.    Pada  grafik directed :  ia  mendeteksi  komponen  yang tersambung  dengan  kuat  dan  lemah.  Pada grafik undirected :  ia  hanya  mendeteksi komponen  yang  terhubung  secara  lemah. Dalam  teori  grafik,  komponen  yang terhubung  (atau  hanya  komponen)  dari graf yang tidak terarah adalah subgraph di mana dua simpul terhubung satu sama lain dengan jalur, dan yang terhubung tidak ada simpul tambahan dalam supergraph .
Sebagai  contoh,  grafik  yang  ditunjukkan dalam  ilustrasi  memiliki  tiga  komponen yang  terhubung.  Sebuah  titik  tanpa  ujung insiden  itu  sendiri  merupakan  komponen yang  terhubung.  Grafik  yang  terhubung sendiri  memiliki  tepat  satu  komponen terhubung, yang terdiri dari seluruh grafik. Dalam analisis ini Parameter yang digunakan  adalah Network  Interpretation: undirected .      Sedangkan  hasil  perhitungan
Number of Weakly Connected Components adalah = 1
Ulasan Simpul (Node overview)
a) Average Clustering Coefficient 5
Koefisien  pengelompokan  (Watts-Strogatz), ketika  diterapkan  ke  node  tunggal,  adalah ukuran  seberapa  lengkap  lingkungan  dari sebuah  node.  Ketika  diterapkan  ke  seluruh jaringan, itu adalah koefisien pengelompokan  rata-rata  atas  semua  node dalam jaringan. Tujuan dari analsis ini adalah:  Koefisien pengelompokan, bersama dengan  jalur terpendek  yang  berarti,  dapat  menunjukkan efek "dunia kecil". Untuk koefisien pengelompokan  menjadi  berarti  itu  harus secara signifikan lebih tinggi daripada dalam versi  jaringan  di  mana  semua  tepi  telah dikocok.Ling  kungan  dari  node,  u,  adalah himpunan node yang terhubung ke-u.
Jika  setiap  node  di  lingkungan  Anda terhubung  ke  setiap  node  lain  di  lingkungan Anda,  maka  lingkungan  Anda  lengkap  dan akan memiliki koefisien pengelompokan dari 1. Jika tidak ada simpul di lingkungan Anda terhubung,  maka  pengelompokan  koefisien akan menjadi 0. Berikut laporannya:
- Network Interpretation : undirected
- Average Clustering Coefficient = 0.000
- Total triangles = 0
b) Eigenvector Centrality Eigenvector Centrality adalah ukuran penting  node  dalam  jaringan  berdasarkan koneksi node. Dalam teori grafik, eigenvector centrality (juga disebut eigencentrality)  adalah  ukuran  pengaruh suatu  simpul  dalam  suatu  jaringan.  Skor relatif  ditugaskan  untuk  semua  node  dalam jaringan  berdasarkan  pada  konsep  bahwa koneksi  ke  node  dengan  nilai  tinggi berkontribusi  lebih  banyak  terhadap  skor
5 Matthieu Latapy, Main-memory Triangle
Computations  for  Very  Large  (Sparse  (Power-Law)) Graphs,  in  Theoretical  Computer  Science  (TCS)  407 (1-3), pages 458-473, 2008
node  yang  dipertanyakan  daripada  koneksi yang sama ke node dengan nilai rendah. Skor eigenvector yang tinggi berarti bahwa sebuah node  terhubung  ke  banyak  node  yang memiliki nilai yang tinggi.  Hasil analsisnya adalah sebagai berikut:
- Parameters: Network Interpretation: undirected
- Number of iterations = 100
- Sum change = 0.06140045120008484
Secara  Grafik  sebaran Eigenvector  Centrality dapat  ditampilkan  pada  Gambar  3  sebagai berikut.
Gambar 3. Grafik Sebaran Eigenvector
Centrality
c) Betweenness Centrality Betweenness Centrality suatu Node
mengukur  seberapa  sering  sebuah  node muncul di jalur terpendek antara node dalam jaringan.    Dalam  teori  graph,  betweenness centrality  adalah  ukuran  sentralitas  dalam grafik  berdasarkan  jalur  terpendek.  Untuk setiap  pasang  simpul  dalam  grafik  yang terhubung,  terdapat  setidaknya  satu  jalur terpendek di antara simpul-simpul
sedemikian  rupa  sehingga  baik  jumlah  sisi yang  dilalui  oleh  jalur  (untuk  grafik  yang tidak  diberi  bobot)  atau  penjumlahan  bobot dari  tepi  (untuk  grafik  berbobot).  ) diminimalkan. Sentralitas betweenness untuk tiap vertex adalah  jumlah  jalur  terpendek yang melewati verteks.
Betweenness  centrality digunakan secara luas dalam teori jaringan: ia mewakili tingkatan dimana node berdiri di antara satu sama lain. Misalnya, dalam jaringan telekomunikasi,  node  dengan Betweenness centrality yang  lebih  tinggi  akan  memiliki kontrol  lebih  besar  atas  jaringan,  karena lebih  banyak  informasi  akan  melewati  node tersebut. Betweenness  centrality telah digunakan sebagai ukuran umum sentralitas: ia digunakan dalam beragam masalah dalam teori jaringan, termasuk masalah yang terkait dengan  jaringan  sosial,  biologi,  transportasi dan kerja sama ilmiah. Secara Grafik sebaran Betweenness  Centrality dapat  dilihat  pada Gambar 4 berikut ini.
Gambar 4. Grafik Sebaran Betweenness Centrality
FE Universitas Maritim Raja Ali Haji

## Tabel 1. Analisis Simpul untuk jaringan BJB di Kepri
Id Label closness centrality harmonic closness centrality betweeness centrality pageranks Degree Eigen centrality 1 FJB-KARIMUN 0.345 0.408 1,097,076 0.050 424 0.258 3 JB-NATUNA 0.350 0.380 1,379,576 0.029 232 0.106 4 BJB-ANAMBAS 0.220 0.270 806,274 0.035 253 0.101 5 FJB-DABOSINGKEP 0.333 0.372 635,943 0.028 244 0.119 6 FJB-BATAM 0.407 0.554 3,135,297 0.157 1,148 1.000 7 FJB-UBAN 0.334 0.376 520,523 0.029 263 0.168 8 FJB-DAIKLINGGA 0.324 0.344 199,745 0.011 102 0.048 9 BJB-TPIBINTAN 0.392 0.523 2,621,674 0.121 993 0.817
d) Closeness Centrality Closeness Centrality
adalah jarak rata-rata dari node yang diberikan ke semua node lain dalam jaringan.
Dalam grafik yang terhubung, closeness centrality dari sebuah node adalah ukuran sentralitas dalam jaringan, dihitung sebagai kebalikan dari jumlah panjang jalur terpendek antara node dan semua node lain
dalam grafik. Dengan demikian, semakin pusat sebuah node, semakin dekat ke semua node lainnya.  Secara Grafik sebaran Closeness Centrality dapat dilihat pada Gambar 5 berikut ini.

## Gambar 5. Grafik Sebaran Closeness Centrality
Sebagai rangkuman dari analsis simpul, Tabel 1. berikut  ini  memperlihatkan  nilai  dari  analisa SNA  terhadap  simpul  masing-masing  simpul (node)  BJB yang diteliti.

## Ulasan Tautan (Edge overview)
Sebagai  rangkuman  tautan  secara  keseluruhan dapat  diperlihatkan  dari  hasil  perhitungan panjang  rata-rata  jalur  ( average  path  length ) dimana  diameter  jalur  adalah  sebesar  6  unit dengan  radius  sebesar  3  unit,  denga  nilai  rata- rata  panjang  jalur  adalah  sebesar  3.76.    Hasil perhitungan dapat dirangkum sebagai berikut:
- Average Path Length - Diameter: 6 - Radius: 3 - Average Path length: 3.7628 IV.

## Gambar 6. Grafik Jaringan Facebook BJB di Kepri

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  di  atas  maka  dapat disimpulkan bahwa:
1.   Bentuk pola jaringan marketing dan jual-beli online  (e-commerce)  oleh  UMKM  yang
terdapat  di  provinsi  Kepulauan  Riau  masih terpusat  pada  kota  dan  kabupaten  yang sudah sebih  dulu  berkembang  dan  memiliki  akses yang  lebih  baik  untuk  melakukan  jual-beli online .  Baik dalam arti fasilitas mauapun letak geografis dan tingkatan ekonominya;

## FE Universitas Maritim Raja Ali Haji
2.   Karakteristik jaringan jual-beli online di kepri masih  bersifat  kedaerahan.    Artinya  jaringan masih  terkumpul  pada  kota  dan  kabupaten bersangkutan.    Walaupun  dijumpai  beberapa node  juga  memiliki  jaingan  lebih  dari  satu BJB.
3.   Hubungan  antar  BJB  di  kepri  masih  bersifat sentral, dan belum menyebar.
4.  Faktor-faktor yang mendukung berkembangnya  pemasaran online di  kepri adalah  fasilitas  internet  yang  baik  dan adanya standarisasi produk..
Saran  kami  bagi  pemerintah  daerah  adalah agar  lebih  meningkatkan  fasilitas  jaringan online dan  mensosialisasi  dan  meningkatkan pengetahuan  para  penggiat  UMKM  untuk lebih  focus  pada  pemasaran  online.    Tentu  ini memerluka  dukungan  dari  pihak  pemerintah daerah masing-masing.
Daftar Pustaka (APA 6 th Style, Mendeley dsj)
Charu  C.  Aggarwal  (2011),  An  Introduction  to Social  Network  Data  Analytics,  in  ―Social Network  Data  Analytics,  ed.  Charu  C. Aggarwal,‖ Springer Science+Business Media, Hal. 1-15.
D'Andrea, Alessia; et al. (2009). An Overview of
Methods for Virtual Social Network Analysis. In ―Abraham, Ajith.
Computational  Social  Network  Analysis: Trends,  Tools  and  Research  Advances.‖ Springer. Hal. 8.
Ding,  Julian  (1999),  E-commerce:  Law  &
Practice, Sweet  &  Maxwell  Asia,  1999  - Business & Economics – Hal. 416.
Grandjean,  Martin  (2016).  A  social  network analysis  of  Twitter:  Mapping  the  digital humanities  community. Cogent  Arts  & Humanities . Vol.3, No. 1. Grandjean, Martin (2017). Analisi e visualizzazioni delle reti in storia. L'esempio della cooperazione intellettuale della Società delle Nazioni. Memoria e Ricerca No.2, Hal. 371–393.
Koochakzadeh,  N.,  Sarraf,  A.,  Kianmehr,  K., Rokne, J., dan Alhajj, R. (2011). NetDriller: A  Powerful  Social  Network  Analysis  Tool.
―2011 IEEE 11 th International Conference on Data Mining Workshops,‖ Hal. 1235–1238. Nor Amalina Abdul Rahim dan Sarina Sulaiman,
(2015),  Social  Network  Analysis  for Political  Blogosphere  dataset, International Journal  of  Advance  Software  Computer Application , Vol. 7, No. 3, November 2015.
Otte,  Evelien  dan  Rousseau,  Ronald  (2002).
Social network analysis: a powerful strategy, also for the information sciences. Journal of Information  Science .  Vol.  28,  No.6,  Hal. 441–453.
Palazuelos, C., Garc, D., dan Zorrilla, M. (2013). Social  Network  Analysis and  Data Mining  : An  Application  to  the  E-Learning  Context, Hal. 651–660.
Pinheiro,  Carlos  A.R.  (2011).  ―Social  Network Analysis  in  Telecommunications.‖  John Wiley & Sons. Hal. 4.
Priambada, Swasta (2015), Manfaat penggunaan
media  sosial  pada  usaha  kecil  Menengah (UKM), ―Seminar Nasional Sistem Informasi  Indonesia,‖  2-3  November  2015, Program Studi Administrasi Bisnis, Fakultas Ilmu  Administrasi,  Universitas  Brawijaya.
hal. 41-46.
Öztamur, Dilhan., dan İbrahim Sarper
Karakadilar,    (2014),  Exploring  the  role  of social  media  for  SMEs:  as  a  new  marketing strategy  tool  for  the  firm  performance perspective, Procedia - Social and Behavioral Sciences , 150 (2014), hal. 511 – 520.
Septyato,  Dihin  dan  Ignatius  Joko  Dewanto (2016)  Pengembangan  strategi  e-marketing UMKM  di  Indonesia,  ―  Prosiding  Seminar Nasional:  Dinamika  Global  :  Rebranding Keunggulan  Kompetitif  Berbasis  Kearifan Lokal,‖  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Esa Unggul,  Magister  Teknik  Informatika  - STMIK Raharja. hal. 165-172.
Setiawati,  Ira  dan  Penta  Widyartati,  (2017) Pengaruh strategi pemasaran online terhadap peningkatan laba UMKM,
―Seminar  Nasional  dan  Call  for  Paper  2017
Strategi Pengembangan Sumber Daya
Manusia  Melalui  Publikasi  Jurnal  Ilmiah
FE Universitas Maritim Raja Ali Haji
dalam  Menyikapi  Permenristekdikti  RI No.20 Tahun 2017‖ hal. 343-347.
Supriyati, Endang dan Mohammad Iqbal (2013),
Faktor  adopsi    internet  marketing    untuk usaha  mikro  dan  usaha  kecil  Menengah (UMKM) di Kabupaten Kudus dengan SEM ( Structural Equation Model ) dan
Framework  Cobit  4.1, Jurnal  SIMETRIS ,
Vol 3 No 1 April 2013, hal. 1-6.
Stieglitz,  Stefan.,  Milad  Mirbabaie,  Björn  Ross, dan  Christoph  Neuberger  (2018),  Social media  analytics  –  Challenges  in  topic discovery, data collection, and data preparation, International Journal of
Information Management , No.39 (2018), hal.
156–168
Zeng,  W.,  Huang,  Y.,  dan Jiang,  L. (2011). The study  of  microblog  marketing  based  on social network  analysis. Proceedings  - 2011 4th International Conference on Information Management,  Innovation  Management  and Industrial  Engineering, ICIII  2011,  Vol.3, hal. 410–415.
Zhu, M., Liu, W., Hu, W., dan Fang, Z. (2009).
Social  Network  Analysis  in  IT  Company. 2009 International  Conference  on  E- Learning, E-Business, Enterprise
Information  Systems,  and  E-Government ,
hal. 305–307.