MEDIALOG: Jurnal Ilmu Komunikasi

## PENENTUAN TOP KAMPANYE PEMASARAN MENGGUNAKAN SOCIAL NETWORK ANALYSIS PADA SHOPEE DAN TOKOPEDIA DI MEDIA SOSIAL TWITTER
M. Dikky Prabhawa 1* Susi 2 Dona Rahayu 3
1,2, Paramadina Graduate School, Universitas Paramadina *Email: muhammad.prabhawa@students.paramadina.ac.id

## ABSTRAK
Peningkatan jumlah pengguna internet di Indonesia berdampak pada besarnya ketertarikan masyarakat untuk melakukan belanja online , sehingga terjadi persaingan dari pelaku bisnis agar mendapatkan top of mind ditengah masyarakat, salah satu cara untuk mendapatkan top of mind tersebut, pelaku bisnis harus memperkuat merek mereka. Dalam memperkuat merek, penggunaan sosial media menjadi salah satu hal yang dimanfaatkan oleh pelaku bisnis saat ini, sehingga banyak bermunculan  kampanye  pemasaran  agar  merek  dapat  dikenal  konsumen.  untuk  mengukur  pencapaian  kampanye pemasaran umumnya dapat dilihat dari transaksi yang terjadi pada saat kampanye pemasaran, tetapi selain itu juga dapat dilakukan dengan cara melihat seberapa banyak orang membicarakan kampanye pemasaran tersebut di media sosial. Penelitian ini menggunakan metode Social Network Analysis untuk melihat top kampanye pemasaran dari Tokopedia dan Shopee dari percakapan publik pada media sosial twitter, yakni #ShopeeGajian dan #TokopediaWIB. Pengumpulan data  penelitian  ini  diambil  menggunakan  website  Netlytic  dengan  periode  pengambilan  data  pada  saat  kampanye pemasaran ini dijalankan oleh kedua e-commerce tersebut, yakni 20-30 April 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa top  kampanye  dari Social  Network  Analysis yang  terbentuk  di  twitter  #TokoPediaWIB  lebih  unggul  karena  paling banyak dibicarakan publik.
Kata Kunci : Kampanye Pemasaran, Twitter, Social Network Analysis (SNA)

## DETERMINATION OF TOP MARKETING CAMPAIGN USING SOCIAL NETWORK ANALYSIS ON SHOPEE AND TOKOPEDIA ON SOCIAL MEDIA TWITTER

## ABSTRACT
The increasing number of internet users in Indonesia has an impact on the magnitude of public interest in doing online shopping so that there is competition from business people to get top of mind in the community, one way to get top of mind, business people must strengthen their brand. In strengthening brands, the use of social media is one of the things used  by  business  people  today,  so  many  marketing  campaigns  have  sprung  up  so  that  brands  can  be  known  by consumers. To measure the achievement of a marketing campaign, it can generally be seen from the transactions that occur during the marketing campaign, but other than that it can also be done by seeing how many people talk about the marketing  campaign  on  social  media.  This study  uses  the  Social  Network  Analysis  method  to  see the top marketing campaigns from Tokopedia and Shopee from public conversations on Twitter social media, namely #ShopeeGajian and #TokopediaWIB. This research data collection was taken using the Netlytic website with a data collection period when the two e-commerce marketing campaigns were run, namely 20-30 April 2021. The results showed that the top campaign from Social Network Analysis formed on Twitter #TokoPediaWIB was superior. Because the most talked about by the public.
Keywords: Campaign marketing, Twitter, Social Network Analysis (SNA)
Korespondensi: M. Dikky Prabhawa. Prodi  Ilmu  Komunikasi,  Paramadina Graduate School, Universitas Paramadina. Alamat: SCBD, The Energy Tower, Jl. Jend. Sudirman No.Kav. 52, RT.5/RW.3, Senayan, Kec. Mampang Prpt., Kota Jakarta  Selatan,  Daerah  Khusus  Ibukota  Jakarta  12190.  No.  Hp,  Whatsapp:  087771855255.  Email: muhammad.prabhawa@students.paramadina.ac.id

## PENDAHULUAN
Perkembangan internet di Indonesia meningkat pesat diiringi dengan penggunanya yang juga semakin meningkat  setiap  tahunnya,  berdasarkan  laporan We  Are  Social pada  tahun  2020  pengguna  internet  di Indonesia  sebanyak  175,4  Juta  orang  dari  272,1  Juta  orang  jumlah  penduduk  Indonesia,  yang  artinya  ada sekitar 64% penduduk Indonesia sudah menggunakan jaringan internet dan ada 160 juta orang Indonesia aktif menggunakan social media (Haryanto, 2020). Seiring dengan pertumbuhan pengguna internet perkembangan bisnis  pemasaran  juga  tumbuh  secara  pesat,  sebagai  sarana  transaksi  komersial  antara  konsumen  dengan produsen secara digital dengan memanfaatkan internet, web dan aplikasi bisnis online (Ignatio et al., 2018).
Dengan berkembangnya pengguna internet di Indonesia, memunculkan peluang bisnis yang sangat luas mulai dari memanfaatkan internet sebagai media promosi di sosial media, dengan melakukan promosi di sosial media pelaku bisnis dapat meningkatkan reputasi untuk perusahaan atau produk yang dipasarkannya di media sosial,  reputasi  di  dunia  internet  ( online )  dapat  dilakukan  dengan  cara  mengikutsertakan  pengguna  media sosial lainnya melakukan hubungan ( engagement ) seperti ikut berkomentar mengenai perusahaan atau produk yang dipasarkannya (Sugiono, 2020).
Selain itu juga internet dapat dimanfaatkan sebagai media transaksi bisnis itu sendiri, laporan dari We Are Social 91% menyatakan pengguna internet pernah mencari produk atau layanan dan 90% untuk dibeli secara online (We Are Social & Hootsuite, 2020), dengan begitu ketertarikan pengguna internet untuk belanja online sangat besar melalui E-Commerce . Melihat fenomena besarnya ketertarikan pengguna internet untuk berbelanja online ,  pelaku  bisnis E-Commerce berlomba-lomba  untuk  memasarkan  merek  mereka  untuk menjadi  nomor  satu.  Pada  kuartal  2  tahun  2020  terdapat  lima  merek E-Commerce yang  paling  banyak digunakan di Indonesia, yaitu Shopee (93,4 Juta), Tokopedia (86,1 Juta), Bukalapak(35,2 Juta), Lazada (22 Juta) dan Blibli (18,3 Juta) (Sirclo, 2020).
Berdasarkan data tersebut Shopee dan Tokopedia memiliki pengguna aktif yang paling tinggi sehingga memiliki citra merek ( brand image ) yang sangat kuat. Dalam penelitian yang berjudul “Pengaruh Brand Image E-Commerce Terhadap  Minat  Beli  Konsumen  (Survei  Pada  Pelanggan  Tokopedia)”  menyatakan  bahwa terdapat pengaruh yang sangat kuat antara citra merek ( brand image ) pemasaran Tokopedia terhadap minat beli konsumen (Alvionita et al., 2018). Citra merek ( brand image ) dari Shopee juga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap keputusan pembelian (Rizki et al., 2017).
Dengan meningkatnya pengguna internet dan media sosial di Indonesia maka meningkat juga jumlah percakapan yang dilakukan di media sosial atau User Generated Content (UGC) terutama pada sosial media twitter.  Data  yang  dihasilkan  dari  percakapan  pengguna  media  sosial  twitter  dapat  dimanfaatkan  untuk
menentukan peringkat merek dari kampanye pemasaran yang dilakukan oleh Shopee dan Tokopedia (Putri, 2018).  Penggunaan  jaringan  percakapan  untuk  menentukan  peringkat  merek  dari  kampanye  pemasaran merupakan langkah yang efisien, cepat dan murah (Aini & Alamsyah, 2016). Social Network Analysis (SNA) digunakan  untuk  melihat  jaringan  percakapan  pada  media  sosial.  Untuk  menilai  peringkat  merek menggunakan SNA dapat dilihat dari property jaringan pada SNA (Ignatio et al., 2018).
Penelitian  penggunaan  SNA  atau  sejenisnya  telah  banyak  dilakukan.  Salah  satunya  dilakukan  oleh Ignatio (2018) dalam jurnalnya melakukan penelitian pemeringkatan top brand e-commerce Bukalapak dan Tokopedia  dengan  menggunakan  jaringan  percakapan  publik,  dari  hasil  penelitiannya  menemukan  bahwa pemeringkatan top  brand dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  SNA  pada  percakapan  publik  di twitter.  Dari  hasil  penelitian  tersebut, e-commerce Bukalapak  lebih  unggul  dibandingkan  Tokopedia, penentuan tersebut berdasarkan jaringan kerapatan pembicaraan publik pada media sosial twitter yang dapat mempengaruhi size dari e-commerce tersebut (Ignatio et al., 2018).
Dari  hasil  penelitian  tersebut  penulis  tertarik  untuk  meneliti  penggunaan  SNA  pada  kampanye pemasaran yang dilakukan oleh Shopee dan Tokopedia di twitter. Kampanye pemasaran yang dilakukan oleh kedua E-Commerce ini adalah #TokopediaWIB untuk Tokopedia dan #ShopeeGajian untuk Shopee, kedua kampanye ini dilakukan oleh masing masing E-Commerce untuk mendukung program mereka yang sedang berlangsung pada setiap  akhir bulan. Hal  ini sekaligus  yang menjadi  pembeda dengan penelitian terdahulu yang berfokus pada perbincangan merek E-Commerce di media sosial.
Penelitian ini bertujuan untuk melihat peringkat kampanye pemasaran dari Tokopedia dan Shopee dari percakapan publik pada media sosial twitter, yakni #ShopeeGajian dan #TokopediaWIB.

## Integrated Marketing Communication
Integrated  Marketing  Communication (IMC)  merupakan  proses  perencanaan  yang  dirancang  untuk memastikan bahwa semua kontak brand yang diterima oleh customer konsisten dari waktu ke waktu, dalam melakukannya dapat menggunakan metode Advertising , Sales Promotion , Events, Publicity , Online and Social media marketing , mobile marketing , direct marketing, and personal selling atau yang biasa disebut sebagai marketing  mix  advertising (iklan)  merupakan  bentuk  dari  presentasi  nonpersonal  dan  promosi  ide,  barang maupun jasa melalui sponsor (Kotler et al., 2016). IMC telah digunakan oleh Shopee dan Tokopedia sebagai sarana aplikasi pemasaran kampanye e-commerce. IMC pada Shopee hadir di semua media komunikasi seperti newsletter pada email pelanggan , give away, digital advertising promosi melalui penjualan merchandise dan public  relationship (Verolina,  2021).  Hal  tersebut  juga  dilakukan  oleh  Tokopedia  dalam  mempertahankan pelangganya  dalam  bentuk advertising,  direct  marketing,  public  relations,  merchandising,  websitess dan sponsorship . (Fajar, 2020).
Iklan Merek
Iklan  merek  ( brand  advertising )  merupakan  sebuah  metode  pemanfaatan  media  untuk  memberitahu calon konsumen dan konsumen tentang sesuatu  yang mengajak dan mempengaruhi minat konsumen untuk melakukan sesuatu. Dalam konteks IMC, iklan pada sebuah merek harus memiliki sifat Pervasiveness yang artinya iklan memungkinkan menyampaikan pesan berkali-kali serta Amplified Expressiveness yang artinya iklan memberikan dramatisasi terhadap merek, (Kotler et al., 2016)
Sejak terjadinya pergeseran penggunaan media sosial, pemasar menyadari bahwa pemanfaatan media sosial  dapat  digunakan  sebagai penyampai  informasi  pemasaran.  Drury  dalam  Kusumasondjaja  (2014) mendiskusikan pengaruh interaksi  yang terjadi antara konsumen pada media sosial  dalam  penyusunan dan eksekusi strategi komunikasi pemasaran secara terpadu menyajikan saran untuk mengadopsi paradigma baru dalam strategi pemasaran perusahan. Hal ini telah terbukti bahwa pemasaran dengan menggunakan iklan di media  sosial  sudah  banyak  mengalami  peningkatan  yang  cukup  pesat.  Kampanye  Pemasaran  ( marketing campaign )  dan  kampanye  periklanan  ( advertising  campaign )  memiliki  fungsi  menyampaikan  pesan  dalam suatu  tema  yang  diluncurkan  kepada  masyarakat,  yang  memungkinkan  untuk  mempengaruhi  dan  menarik minat konsumen.

## Pemasaran Digital
Digital  marketing merupakan  suatu  konsep  pemasaran  yang  melibatkan  langsung  konsumen  dengan produsen, hal ini bertujuan untuk mendapatkan respon langsung, dengan cara ini dapat membangun kekuatan merek dengan keterlibatan langsung konsumen (Kotler et al., 2016). Pemasaran digital yang digunakan berupa web  site,  search  engine  marketing,  web  banner,  social  networking,  viral  marketing,  e-mail  marketing dan affiliate marketing . (Reminta et al., 2020).
Konsep digital  marketing adalah  dengan  memanfaatkan  penggunaan  media  secara  luas,  beberapa diantaranya  adalah  menggunakan  televisi,  radio,  perangkat mobile hingga  menggunakan  internet  ( website, social  media ).  Penggunaan digital  marketing pada  media  sosial  sangat  memudahkan  promosi  penjualan. Selain memudahkan dalam penggunaannya digital marketing di media sosial ini juga memiliki daya jangkau yang cukup luas serta berbiaya murah jika dibandingkan dengan menggunakan jasa marketing konvensional, yang  terbatas  pada  waktu  (Oktaviani,  2018).  Selain  itu  digital  marketing  memiliki  kecepatan  dalam penyebaran,  kemudahan  dalam  evaluasi  dan  memiliki  jangkauan  yang  luas  (Pangestika,  2020).  Pemasaran digital saat ini kerap digunakan pada media sosial, menurut Tuten Tracy L. (2008) Social media marketing adalah  bentuk  periklanan  yang  dilakukan  secara  online  yang  mengunakan  koteks  kultural  dari  komunitas sosial  meliputi  jejaring  sosial,  dunia  virtual,  situs  berita  online,  dan  situs  berbagi  pendapat  sosial  untuk mencapai  tujuan.  pemasaran  mengunakan  media  sosial  yang  dipakai  untuk  menciptakan  kesadaran, pengakuan, ingatan dan bahkan tindakan terhadap suatu merek, produk, bisnis, individu, serta atau kelompok baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  dengan  menggunakan  alat  dari  web  sosial  seperti  blogging,
microblogging, dan jejaring sosial. Santoso (2017). Tren media sosial merupakan dimana saat ini pengguna dapat  berkolaborasi  untuk  membuat  konten,  memposting  komentar,  mengunggah  video,  atau  berbagi pemikiran di mikro-blog seperti twitter (Straubhaar, 2013).
Media  sosial  memberikan  peluang  yang  menarik  untuk  memperluas  keterlibatan  pelanggan  dan membuat orang membicarakan suatu merek (Kelly et al., 2010). Beberapa media sosial sangat besar seperti Facebook  memiliki  lebih  dari  1,59  miliar  anggota  aktif  bulanan.  Instagram  memiliki  lebih  dari  400  juta pengguna aktif bulanan, Twitter memiliki lebih dari 315 juta pengguna bulanan, Google+ mengumpulkan 300 juta  pengunjung  aktif  bulanan,  dan  Pinterest  menarik  lebih  dari  100  juta  pengguna  (We  Are  Social  & Hootsuite,  2020).  Media  sosial  menyediakan  rumah  digital  dimana  orang  dapat  terhubung  dan  berbagi informasi dan momen penting dalam hidup mereka. Hasilnya, mereka menawarkan platform yang ideal untuk pemasaran waktu nyata, di mana pemasar dapat melibatkan konsumen pada saat itu dengan menautkan merek ke topik trending penting, peristiwa dunia nyata, penyebab, acara pribadi, atau kejadian penting lainnya dalam kehidupan konsumen (Kolter et al., 2020).

## Kampanye Pemasaran
Menurut Belch (2007) kampanye pemasaran ( advertising campaign ) sebagai bagian dari strategi kreatif yang  merupakan  komponen  dalam  komunikasi  pemasaran  terpadu, Integrated  Marketing  Communication (IMC) merupakan bentuk pengkomunikasian produk kepada masyarakat.
Konsep  dasar  kampanye  pemasaran  menurut  Belch  &  Belch  (2007)  Kampanye  iklan  adalah  sebuah perencanaan periklanan  yang meliputi  banyak hal  dan terdiri dari  rangkaian pesan melalui berbagai  media dengan satu periode waktu dan berpusat pada satu tema atau ide.
Kampanye pemasaran muncul tidak serta merta dengan sendirinya, melainkan ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan, karena tujuannya adalah mengkomunikasikan merek. Merumuskan komunikasi untuk mencapai tanggapan yang diinginkan akan menuntut pemecahan tiga masalah: 1, apa yang harus dikatakan (strategi  pesan),  2,  bagaimana  mengatakannya  (strategi  kreatif)  dan  3,  siapa  yang  harus  mengatakannya (sumber  pesan).  (Kotler,  2007).  Dalam  merancang  strategi  pesan,  strategi  kreatif  dan  menentukan  sumber pesan sehingga menjadi advertising campaign tidaklah mudah karena kebanyakan brand menggunakan satu tema  hanya  pada  satu  periode  waktu.  Hal  tersebut  karena  adanya  perubahan  kondisi  pasar  dan  persaingan diantara kompetitor tetapi terdapat beberapa perusahaan yang juga menggunakan tema advertising campaign dalam kurun waktu yang cukup lama seperti Phillip Morris menggunakan tema “ Marlboro Country ” selama 40 tahun (Belch, 2007).
Kampanye iklan ( advertising campaign ) merupakan satu kesatuan kampanye iklan yang dilaksanakan dalam jangka waktu tertentu. Hasil yang diinginkan bermacam-macam seperti keberhasilan brand awareness
(pengenalan  merek  kepada  target  market),  peningkatan  penjualan  produk,  pengenalan  produk  baru, menguatkan citra merek di kalangan target market , meningkatkan jumlah sasaran penjualan (Noor, 2019).
Kampanye iklan ( advertising campaign ) sangat penting untuk mengetahui peringkat merek pemasaran dan  untuk  dapat  meningkatkan  nilai average  degree. Hal  tersebut  berdampak  pada  besarnya  ketertarikan masyarakat untuk melakukan belanja online. Sehingga semakin tinggi citra merek maka akan semakin tinggi mendapatkan top of mind dari masyarakat.

## Big Data
Menurut Meyer and Schroeder dalam (Brogman, 2015) Big Data adalah penelitian yang dimungkinkan oleh penggunaan data pada skala atau cakupan yang belum pernah terjadi sebelumnya tentang suatu fenomena. Sedangkan  menurut  (Wu  et  al.,  2014) big data  dimulai  dengan  data  bervolume  besar,  heterogen,  dengan kontrol terdistribusi dan terdesentralisasi, dan berusaha untuk mengeksplorasi hubungan yang kompleks dan berkembang  di  antara  data.  Secara  umum big data  dapat  diartikan  sebagai  sebuah  kumpulan  data  yang berukuran  sangat  besar  ( volume ),  sangat  cepat  berubah/bertumbuh  ( velocity )  hadir  dalam  beragam  bentuk ( variety )  serta  memiliki  nilai  tertentu  ( value ).  Dengan  catatan  jika  bersumber  dari  sumber  yang  akurat (Pujianto et al., 2018).

## User Generated Content (UGC)
Menurut Moens dan Li,  (2014) User Generated Content (UGC) adalah data atau konten  yang secara umum dapat dilihat oleh user lain, dimana konten tersebut berisi sejumlah kreativitas dan dibuat oleh orang- orang yang bukan merupakan profesional dalam hal tersebut. Semakin banyak UGC di berbagai media terkait dengan brand, berpotensi membentuk persepsi merek pada konsumen (Smith et al., 2012).

## Social Network Analysis (SNA)
Social Network Analisis sebuah metode yang digunakan untuk melakukan ekstrak informasi pada data yang tidak terstruktur dan memiliki volume yang besar. SNA membantu untuk memahami hubungan sosial yang melambangkan user dengan titik ( nodes ) dan hubungan antar user dilambangkan dengan garis ( edges ) pada Online Social Network (OSN) (Rios et al., 2018).
SNA merupakan pendekatan analitis yang dapat mengidentifikasi struktur sosial dan menjelaskan posisi pemangku kepentingan utama atau yang dapat disebut dengan pemeran kunci. Pemeran kunci dapat menjadi aktor  terpenting  dalam  penyebaran  informasi  khusunya  bagi  bisnis  untuk  mempromosikan  produknya  di media sosial dikarenakan memiliki efek yang terbesar dalam penyebaran informasi di jaringan sosial (Rios et al dalam Made Kevin dan A. Alamsyah, 2018). Sehingga hal ini dapat dijadikan insight bagi perusahaan dalam membantu  pemasaran  produk  khususnya  bagi  bisnis e-commerce yang  memanfaatkan  media  sosial  dalam mempromosikan produk.
Social Network Analysis dapat dijelaskan sebagai studi tentang hubungan manusia melalui teori grafik, dalam SNA berbicara tentang hubungan node, Ties (garis yang menghubungkan nodes yang satu dengan nodes yang  lainnya)  dan Edge (jaringan  hubungan).  Menurut  Tsvetovat  dan  Kouznetsov  (2011)  SNA  dapat dijelaskan  sebagai  studi  tentang  hubungan  manusia  melalui  teori  grafik,  dalam SNA berbicara  tentang hubungan hubungan tersebut digambarkan dengan menggunakan node dan ties , edge atau disebut juga dengan edges, link, atau connections .

## METODE PENELITIAN

## Jenis dan Pendekatan Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  kuantitatif  eksplanatif  kausalitas,  dengan  tujuan  untuk menguji  hipotesis  mengenai  ada  dan  tidaknya  hubungan  antara  sebab  akibat  dari  variabel  dependen  dan variabel  independen  melalui  pengujian  hipotesis  yang  telah  dirumuskan  Sugiyono  (dalam  Chyntia  dan Rahmadanita, 2021). Metode penelitian kuantitatif berlandaskan pada filsafat positivisme, yakni metode yang digunakan untuk meneliti suatu populasi atau sampel tertentu. Sampel yang diambil biasanya dilakukan secara random  dan  data  yang  dikumpulkan    menggunakan  instrumen  penelitian,  analisis  data  bersifat kuantitatif/statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan (Sugiyono, 2012). Penelitian ini menjelaskan hubungan memengaruhi dan dipengaruhi dari variabel- variabel yang akan diteliti.
Pendekatan penelitian kuantitatif yang digunakan ialah penelitian asosiatif kausal, yaitu penelitian yang bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  antara  dua  variabel  atau  lebih,  yang  bersifat  sebab  akibat,  dimana terdapat variabel yang mempengaruhi dan dipengaruhi (Sugiyono, 2017). Tujuan penelitian asosiatif dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan pengaruh unggahan foto wisata alam Curug Malela pada media sosial Instagram terhadap minat berkunjung generasi Z di Kecamatan Cipongkor.
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  diperoleh  melalui  survei  dan  alat  yang  digunakan  adalah kuesioner. Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden, Sugiyono (dalam Pamungkas, 2018).
Selain  kuesioner,  peneliti  juga  melakukan  pengumpulan  data  melalui  studi  kepustakaan.  Studi kepustakaan  adalah  teknik  pengumpulan  data  dengan  mengadakan  studi  penelaahan  terhadap  buku-buku, literatur-literatur,  catatan-catatan  dan  laporan-laporang  yang  ada  hubungan  dengan  masalah  yang  ingin dipecahkan (Nazir, 2011:93).

## Populasi
Sugiyono menyebutkan bahwa populasi merupakan wilayah generalisasi yang terdiri atas: obyek/subyek yang  mempunyai  kualitas  dan  karakteristik  tertentu  yang  ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan kemudian ditarik kesimpulannya (Renata, 2021). Populasi yang diambil dalam penelitian ini adalah remaja di Kecamatan Cipongkor dengan batas usia 15-24 tahun yang berjumlah 20.714 jiwa.

## Sampel
Sampel  adalah  bagian  dari  jumlah  dan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  populasi  (Sugiyono,  2012).
Sampel  yang  baik  adalah  sampel  yang  memiliki  populasi  atau  yang  representatif,  artinya  yang menggambarkan keadaan populasi atau mencerminkan populasi secara maksimal.
Teknik pengambilan sampel pada penelitian ini dengan menggunakan simple random sampling . Simple random sampling adalah cara pengambilan sample dari anggota populasi dengan menggunakan acak tanpa memperhatikan  strata  yang  ada  dalam  populasi  tersebut  (Sugiyono,  2017).  Adapun  dalam  penelitian  ini peneliti  menggunakan  rumus  Slovin.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  penelitian  ini  memerlukan  sampel sebanyak 99 responden.

## Teknik Analisa Data
Analisis data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh responden atau sumber data lain terkumpul. Menurut penjelasan Sugiyono (2015), kegiatan dalam analisis data adalah mengelompokkan data berdasarkan variabel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden, menyajikan data tiap  variabel  yang  diteliti,  melakukan  perhitungan  untuk  menjawab  rumusan  masalah  dan  melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan.

## Analisis Regresi Linear Sederhana
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif,  dimana  penelitian  ini  mengambil  data  dengan menggunakan sebuah variabel yang diukur dengan angka dan dianalisis dengan prosedur statistik yang berlaku (Creswell,  2018).    Penelitian  ini  juga  bersifat  deskriptif.  Penelitian  Deskriptif  bertujuan  untuk mendeskripsikan  suatu  karakteristik  dari  sebuah  objek,  orang,  grup,  organisasi  atau  lingkungan  yang menggambarkan situasi atau kejadian tertentu (Usman & Akbar, 2008).
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Social Network Analysis , menurut (Pryke, 2012) Social Network Analysis melibatkan representasi hubungan organisasi sebagai sistem node atau aktor yang dihubungkan  oleh  koneksi  yang  diklasifikasikan  secara  tepat,  bersama  dengan  matematika  yang mendefinisikan karakteristik struktural dari hubungan antar node .
Dalam Social Network ada beberapa atribut yang dapat dihitung yang disebut sebagai Network Property, Network Property ini digunakan untuk menentukan dan menganalisis karakter sebuah jaringan dalam metode Social  Network  Analysis (Ignatio  et  al.,  2018).  Adapun  properti  jaringan  SNA  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah:
1. Size:  menghitung  jumlah nodes yang  ada  didalam  jaringan,  semakin  banyak nodes dalam  sebuah jaringan maka banyak aktor yang berinteraksi dan dapat dikatakan jaringan tersebut cukup aktif.
2. Network Density:  kerapatan sebuah jaringan  yang merupakan perbandingan antara jumlah hubungan yang ada pada suatu jaringan dibandingkan dengan total keseluruhan hubungan yang mungkin terjadi
pada jejaring tersebut  (Alamsyah, 2020). Semakin tinggi  nilai density , maka semakin kuat  hubungan yang terjadi dalam jaringan tersebut.
3. Average  Path  Length:  merupakan  nilai shortest  path antara  semua  pasangan nodes didalam  suatu jejaring sosial (Alamsyah, 2020). Dapat dikatakan rata rata jumlah akun yang harus dilewati oleh suatu akun  untuk  mencapai  akun  tertentu,  semakin  tinggi  nilai average  path  length maka  semakin  banyak akun yang dilewati.
4. Diameter  merupakan  jarak  maksimum  antara  setiap  pasangan nodes dalam  suatu  jaringan  sosial (Alamsyah,  2020).  Maka  semakin  kecil  nilai  diameter  mengindikasikan  fenomena small  world yang akan memudahkan setiap nodes untuk berkomunikasi karena jaraknya pendek.
5. Average  Degree:  semakin  tinggi degree suatu nodes menunjukan  bahwasannya nodes tersebut terhubung langsung dengan nodes lainnya di dalam jejaring (Alamsyah, 2020).
6. Modularity: semakin tinggi nilai modularity maka semakin optimum struktur komunitas yang terbentuk dalam sebuah jaringan (Alamsyah, 2020).
Data yang digunakan dalam penelitian ini, diambil melalui sosial media twitter dengan menggunakan aplikasi  netlytic.org,  pengambilan  data  ini  disebut mining UGC.  Pengambilan  data  ( crawling data) menggunakan kata kunci #ShopeeGajian dan #TokopediaWIB. Data diambil selama 11 hari secara berturut- turut pada saat kampanye pemasaran dari masing-masing marketplace ini berlangsung, yakni dari 20 April 2021 sampai dengan 30 April 2021 yang secara konsisten diambil pada pukul 22.00 WIB. Hasil dari crawling data  terbatas  pada  1.000 tweets per keyword per  hari.  Selanjutnya  data  tersebut  divisualisasikan  dengan menggunakan aplikasi Gephi untuk melihat node (aktor) dan edge (garis hubungan antar aktor).
Data yang diperoleh dilakukan analisis dengan menghitung nilai Network Property dari interaksi yang terjadi  pada  platform  twitter.  Selain  itu  dalam  penelitian  ini  juga  dilakukan  analisis wordcloud untuk menentukan kata yang sering muncul dari masing-masing kampanye pemasaran yang dilakukan oleh kedua merek.  Dari  hasil wordcloud ,  dilakukan  analisa  untuk  melihat  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  dari jaringan kampanye pemasaran yang dilakukan oleh Shopee dan Tokopedia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Hasil Crawling Data
Setelah melakukan analisis jaringan pada aplikasi netlytic , ditemukan  jumlah cuitan  yang berhasil di crawling pada #TokoPediaWIB dan #ShopeeGajiandimana jumlah cuitan e-commerce Tokopedia jauh lebih besar  jika  dibandingkan  dengan  pemasaranShopee.  Terdapat327 tweet interaksi user di  media  sosial  twitter untuk  kampanye  #ShopeeGajian,  sedangkan  untuk  interaksi user media  sosial  twitter  dalam  kampanye #TokopediaWIB dihasilkan 42.355 cuitan .
Tabel 1 . Hasil Crawling Data Nama Merek Kampanye Jumlah Cuitan Shopee #ShopeeGajian 327 Tokopedia #TokopediaWIB 42.355

## 2. Properti Jaringan Social Network Analysis (SNA) #ShopeeGajian
Hasil pemodelan jaringan komunikasi  yang dihasilkan dari kampanye #ShopeeGajian adalah sebagai berikut:
Gambar 2 . Jaringan Komunikasi #ShopeeGajian (Sumber: Olahan Peneliti melalui aplikasi Gephi)
Hasil  pemodelan  jaringan  komunikasi  yang  terbentuk  dari  interaksi user dalam  percakapan #ShopeeGajian terlihat gambar titik ( nodes) yang menggambarkan aktor dan garis ( edge) yang melambangkan hubungan antar aktor. Dari perhitungan Network Property , didapatkan data sebagai berikut:
Tabel 2 . Network Property #Shopee Gajian Network Property Nilai Nodes 80 Edges 55 Network Density 0,017 Average Path Length 1,747 Diameter 3 Average Degree 1,375 Modularity 0,906
Dari  hasil  perhitungan network  property didapatkan  jumlah nodes atau  aktor  yang  terlibat  dalam  percakapan #Shopee Gajian sebanyak 80 sedangkan untuk edges atau hubungan yang terjadi antar aktor sebanyak 55. Lalu untuk network density atau nilai kerapatan dari sebuah jaringan di dapatkan nilai 0,017, untuk average path length atau  rata rata jumlah aktor yang harus dilewati oleh suatu aktor untuk mencapai aktor tertentu didapatkan nilai 1,747, setelah itu diameter jaringan ini atau jarak maksimum antara setiap pasangan nodes dalam suatu jaringan sosial didapatkan nilai 3, untuk average degree menunjukan rata-rata dari jumlah link (tautan) yang menghubungkan antar nodes didapatkan nilai 1,375 dan yang terakhir modularity menunjukan struktur komunitas yang terbentuk dalam sebuah jaringan didapatkan nilai 0,906.
Dalam interaksi kampanye #ShopeeGajian terdapat 80 aktor yang terlibat dalam percakapan ini, dari 80 aktor ini ada 10 aktor yang paling sering melakukan post, namun pada aktor @ribkaaacs lebih mendominasi sebesar 87.3% jika dibandingkan dengan post-post yang dilakukan oleh aktor lainnya (data dapat dilihat pada Gambar 2):
Gambar 3 . Top 10 aktor dalam percakapan #ShopeeGajian (Sumber: Olahan Peneliti melalui netlytic.org)
Selain itu juga dapat dilihat akun atau aktor yang paling banyak di mention atau di retweet , hal ini dapat menandakan bawah akun atau aktor tersebut memiliki kepentingan dalam kampanye tersebut, berikut data 10 aktor yang paling banyak di mention atau di retweet:
Gambar 4 . Aktor paling banyak di mention dalam percakapan #ShopeeGajian (Sumber: Olahan Peneliti melalui netlytic.org )
Aktor pertama @bukugpu merupakan akun yang paling banyak di mention maupun retweet yakni sebanyak 10 kali , setelah melakukan peninjauan kembali akun @bukugpu ini merupakan akun salah satu seller (penjual)di pemasaran shopee. Pada aktor yang kedua yang disebutkanadalah akun @shopeeid sebanyak 5 kali, akun ini merupakan akun resmi pemasaran  dari  Shopee  Indonesia.  Urutan  ketiga  ada akun  @mizanstore  sebanyak  3  kali,  akun  ini  adalah salah  satu penjual ( seller ) dipemasaran yang ada di Shopee. Lalu yang keempat ada akun @ayubsr sebanyak 2 kali. Untuk akun lainnya hanya sebanyak 1 kali disebutkanataupun retweet oleh akun lainnya.
Pada interaksi kampanye #ShopeeGajian terdapat 327 tweets yang ada dalam percakapan ini, dari 327 tweets ini 50 kata yang sering muncul dalam interaksi percakapan tentang #ShopeeGajian.
Gambar 5. Word cloud #ShopeeGajian (Sumber: Olahan Peneliti melalui netlytic.org ) Dari hasil wordcloud dalam interaksi percakapan #ShopeeGajian ini, kata yang banyak paling muncul adalah kata “gajian” dengan 334 kali di tuliskan dan “shopee” sebanyak 282 kali dituliskan lalu ada kata “belanja” yang dituliskan sebanyak 179 kali.

## 3. Properti Jaringan Social Network Analysis (SNA) #TokopediaWIB
Hasil pemodelan jaringan komunikasi yang dihasilkan dari kampanye #TokopediaWIB adalah sebagai berikut:
Gambar 6. Jaringan Komunikasi #TokopediaWIB
(Sumber: Olahan Peneliti melalui aplikasi Gephi )
Hasil  pemodelan  jaringan  komunikasi  yang  terbentuk  dari  interaksi user dalam  percakapan #TokopediaWIB dapat dilihat pada Gambar 5. Terlihat gambar titik ( nodes) yang menggambarkan aktor dan garis ( edge) yang melambangkan hubungan antar aktor. Setelah itu dilakukan analisa melalui software gephi untuk menghitung Network Property , dan didapatkan data sebagai berikut:
Tabel 3 . Network Property #TokopediaWIB Network Property Nilai Nodes 3177 Edges 3174 Network Density 0,001 Average Path Length 2,013 Diameter 6 Average Degree 1,998 Modularity 0,024
Dari  hasil  perhitungan network  property didapatkan  jumlah nodes atau  aktor  yang  terlibat  dalam  percakapan #TokopediaWIB sebanyak 3.177 sedangkan untuk edges atau hubungan yang terjadi antar aktor sebesar 3.174.Untuk network density atau nilai kerapatan dari sebuah jaringan di dapatkan nilai 0,001, untuk average path length atau  rata rata jumlah aktor yang harus dilewati oleh suatu aktor untuk mencapai aktor tertentu didapatkan nilai 2,013, setelah itu diameter jaringan ini atau jarak maksimum antara setiap pasangan nodes dalam suatu jaringan social didapatkan nilai 6, untuk average degree menunjukan rata-rata dari jumlah link (tautan) yang menghubungkan antar nodes didapatkan nilai 1,998 dan yang terakhir modularity menunjukan struktur komunitas yang terbentuk dalam sebuah jaringan didapatkan nilai 0,024.
Dalam interaksi  kampanye #TokopediaWIB terdapat  3.177 aktor  yang terlibat  dalam percakapan  ini, dari 3.177 aktor ini ada 10 aktor yang paling sering melakukan post, yakni pada actor @pondok_bip sebesar 24.3%,  @erigitiny  sebesar  817.1%,  @jejejenno00  @KevMoonnn  dan  @sally12388101  masing-masing sebesar  8.6%,  pada  aktor  @bubutaeyon  dan  @win_win97  masing-masing  sebesar  7.1%.  Sedangkan  pada aktor @tokopedia @19cloudsun dan @theatasshyr berada pada nilai kurang dari 7.1%.
Gambar 7 . Top 10 aktor dalam percakapan #TokopediaWIB (Sumber: Olahan Peneliti melalui netlytic.org )
Selain  itu  juga  dapat  dilihat  akun  atau  aktor  yang  paling  banyak  disebutkan  atau  di retweet yang menandakan bahwa akun atau aktor tersebut memiliki kepentingan dalam kampanye tersebut, berikut data 10 aktor yang paling banyak disebutkan atau di retweet:
Gambar 8. Aktor paling banyak di mention dalam percakapan #TokopediaWIB (Sumber: Olahan Peneliti melalui netlytic.org )
Dapat  dilihat  pada  Gambar  7,  aktor  pertama  adalah  @bts_twt  merupakan  akun  yang  paling  banyak disebut, maupun retweet yakni sebanyak 3.150 kali , akun ini merupakan akun fanbase dari boyband asal Korea Selatan  yaitu BTS. Aktor  yang kedua adalah akun dari @tokopedia sebanyak 26 kali, akun ini merupakan akun official dari pemasaran Tokopedia. Urutan ketiga ada akun Youtube sebanyak 6 kali, akun ini adalah
akun resmi darimedia sosial youtube. Lalu  yang keempat ada akun @lukman_harp sebanyak 2 kali. Untuk akun lainnya hanya sebanyak 1 kali saja disebutkanataupun retweet oleh akun lainnya.
Pada interaksi  kampanye #TokopediaWIB terdapat  42.355 tweet yang  ada dalam percakapan ini, dari 42.355  cuitanini  50  kata  yang  sering  muncul  dalam  interaksi  percakapan  tentang  #ShopeeGajian,  berikut datanya:
Gambar 9. Wordcloud #TokopediaWib (Sumber: Olahan Peneliti melalui netlytic.org )
Dari hasil wordcloud dalam interaksi percakapan #ShopeeGajian ini kata yang banyak paling muncul adalah kata “April” dengan 11.149 kali dituliskan, “ramadhan” sebanyak 9.918 kali dituliskan, lalu ada kata “bts” yang dituliskan sebanyak 7.201 kali, dan kata “#tokopediawib” dituliskan sebanyak 6.953 kali.
Berdasarkan hasil dari penelitian yang dilakukan pada kampanye pemasaran yang dilakukan oleh dua pemasaranShopee  dan  Tokopedia  melalui  media  sosial  twitter  dengan  kampanye  iklan ( advertising campaign ), maka dapat  disimpulkan bahwa percakapan mengenai kampanye pemasaran tokopedia melalui #TokopediaWIB lebih banyak diperbincangkan di twitter dengan jumlah cuitansebesar 42.355 dibandingkan dengan kampanye pemasaran Shopee melalui #ShopeeGajian yang hanya berjumlah 327 cuitan .
Penyebutan dalam percakapan kedua pemasar ini dipengaruhi oleh akun-akun kunci yang terlibat dalam percakapan kampanye pemasaran, dalam percakapan #TokopediaWIB  yang menjadi akun kuncinya adalah @bts_twt walaupun akun ini tidak melakukan cuitan namun ada sebanyak 3.150 akun lainnya yang melakukan mention terhadap  akun  ini,  sehingga  akun  ini  membuat cluster yang  sangat  besar  dalam  percakapan #TokopediaWib. Banyaknya mention yang terjadi pada akun @bts_twt akibat pengaruh dari adanyakampanye pemasaran yang dilakukan oleh Tokopedia, dimana pemasaran ini menunjuk grup mega bintang global yang berasal  dari Korea Selatan  yakni  BTS sebagai brand ambassador pada tahun 2021. Pada bulan  November tahun 2020 yang lalu Tokopedia dengan program kampanye pemasaran yang sama yakni Tokopedia Waktu Indonesia Belanja (WIB) #TokopediaWIB telah berhasil menarik perhatian penggemarnya.
Sedangkan  untuk  percakapan  #ShopeeGajian cluster terbesar  yang  dihasilkan  oleh  akun  @bukugpu hanya dapat menghasilkan 10 percakapan dalam cluster tersebut. Dapat disimpulkan dengan mengaitkan akun fanbase dapat memberikan pengaruh yang signifikan dalam melakukan kampanye pemasaran di media sosial. Selain akun @bukugpu akun @shopeeid juga mendapatkan mention yang besar, namun jika dilihat lebih lanjut, mention yang  dituju  memiliki  cuitan  yang  negatif  terhadap  pemasaran  Shopee  yakni  Shopee  tindas kurir,  dimana  cuitan  ini  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  percakapan  kampanye  pemasaran #ShopeeGajian.
Gambar 10. Jaringan Komunikasi #ShopeeTindasKurir (Sumber: Olahan Peneliti melalui aplikasi Gephi )
Pada  hasil  perbandingan network  property didapatkan  aktor  yang  terlibat  dalam  percakapan #TokopediaWIB  lebih  besar  yaitu  ada  3.177  aktor  dengan  3.174  hubungan  yang  terjadi  antar  aktor dibandingkan dengan percakapan #ShopeeGajian yang hanya mendapatkan 80 aktor dan 55 hubungan yang terjadi  antar  aktor.  Lalu  untuk  kerapatan  jaringan  komunikasi  yang  terjadi  pada  kedua  kampanye  ini #ShopeeGajian memiliki nilai kerapatan  yang lebih longgar sebesar 0,017 dibandingan dengan percakapan #TokopediaWIB yang hanya bernilai 0,001 hal ini dikarenakan perbandingan jumlah aktor dengan hubungan antar aktor yang terjadi. Sedangkan untuk nilai average length path percakapan #TokopediaWIB lebih tinggi yaitu bernilai 2,013 dibandingan dengan #ShopeeGajian yang hanya 1,747.
Untuk  nilai  diameter  percakapan  #ShopeeGajian  lebih  baik  karena  bernilai  lebih  rendah  yaitu  3 mengindikasikan fenomena small world sedangkan #TokopediaWIB bernilai 6, namun hal ini terjadi karena timpangnya  jumlah  aktor  #TokopediaWIB  yang  sangat  banyak  dibandingkan  dengan  aktor  dalam #ShopeeGajian. Untuk nilai average degree percakapan #TokopediaWIB lebih besar yaitu bernilai 1.998 yang menandakan  antar  aktor  yang  terhubung  langsung  di  dalam  jejaring.  Dan  yang  terakhir  nilai modularity #ShopeeGajian lebih tinggi  yaitu sebesar 0,906 dibandingkan dengan #TokopediaWIB yang sebesar 0,024.
Sehingga dapat disimpulkan bawa jaringan sosial kampanye pemasaran #TokoPediaWIB lebih unggul dari kampanye pemasaran #ShopeeGajian.
Hasil  penelitian  sebelumnya  mengenai  pemerangkatan top  brand antara e-commerce Bukalapak  dan Tokopedia pada media sosial twitter, yang menjadi unggul adalah e-commerce Bukalapak. Dimana Bukalapak memiliki nilai average degree sebesar 1,389 dan modularity dengan nilai 0,466. Semakin besar tautan ( edge ) yang  menghubungkan  antar node ,  maka  penyebaran  informasi  akan  semakin  cepat  dan  mudah.  Pada Modularity, semakin  kecil  nilai modularity maka  semakin  jelas  kumpulan  satu  komunitas  yang  terbentuk. Sedangkan pada diameter kerapatan node, semakin kecil atau pendek diameter node yang dihasilkan maka semakin memudahkan node untuk saling berinteraksi (Ignatio et al., 2018)

## 4. Analisis Peringkat Kampanye Pemasaran
Dari  masing-masing  property  jaringan  dapat  dilakukan  pemeringkatan  kampanye  pemasaran ( Advertising campaign ) dari Shopee dan Tokopedia, pemeringkatan dapat dilihat pada table berikut:
Tabel 4. Hasil Properti Jaringan Pemeringkatan Kampanye Pemasaran.
Network Property Shopee  Tokopedia Peringkat Nodes 80 3177 Tokopedia Edges 55 3174 Tokopedia Network Density 0,017 0,001 Tokopedia AVG Path Length 1,747 2,013 Tokopedia Diameter 3 6 AVG Degree 1,375 1,998 Tokopedia Modularity 0,906 0,024 Tokopedia
Nilai  properti  jaringan  pertama  adalah size ,  semakin  besar  size  yang  terbentuk  semakin  baik  bagi kampanye  pemasaran,  dalam  hal  ini  kampanye  pemasaran  #TokopediaWIB  lebih  unggul.  Pada  nilai modularity yang semakin besar maka semakin jelas kelompok yang terbentuk.  Semakin kecil diameter , maka akan memudahkan node untuk saling berkomunikasi karena jaraknya yang pendek, pada jaringan selanjutnya average degree ( edge ) Semakin banyak edge yang menghubungkan antar node , penyebaran informasi akan semakin  cepat.  Sedangkan  pada  jaringan average  path  length ,  Semakin  sedikit  akun  yang  dilewati  maka semakin baik karena berarti jaringan tersebut memiliki hubungan yang kuat (Ignatio et al., 2018). Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  kampanye  pemasaran  #TokopediaWIB  lebih  unggul.  Dari  hasil  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Nurshafa  (2016)  dalam  pemeringkatan  merek  dari  dua  ritel  waralaba Alfamart dan Indomaret mendapatkan hasil yang sama yakni, Alfamart memiliki jaringan yang paling banyak mendapatkan nilai tertinggi dari masing-masing properti jaringan yang dihitung, dengan total empat dari tujuh perhitungan properti jaringan, yaitu pada: density, diameter, average path length, dan clustering coefficient .
Pada penelitian yang dilakukan oleh Ignatio (2018) dalam menentukan pemeringkatan merek dari Bukalapak dan  Tokopedia  menggunakan  tujuh  perhitungan  property  jaringan  yang  sama,  yakni density,  diameter, average path length, dan clustering coefficient .
Dari hasil pemeringkatan penelitian ini dan penelitian terdahulu dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode  SNA  dapat  menentukan  pemeringkatan  pada  merek  maupun  pemeringkatan  pada  kampanye pemasaran. Metode penggunaan SNA sangat berguna bagi pemasar untuk mengetahui keberhasilan kampanye pemasaran yang dilakukan.

## SIMPULAN
Dari hasil penelian ini dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode Social Network Analysis (SNA) dari jaringan media sosial twitter, dapat dijadikan sebagai alternatif pemeringkatan top kampanye pemasaran ( Advertising  campaign ).  Hasil  top  kampanye  pemasaran  ( Advertising  campaign )  dengan  analisis  jaringan sosial  disimpulkan  bahwa  jaringan  sosial  yang  terbentuk  di  Twitter  terkait  #TokoPediaWIB  lebih  unggul dibandingkan dengan kampanye pemasaran #ShopeeGajian. Untuk dapat meningkatkan size, average degree yang  besar  maka  pihak  e-commerce  harus  lebih  sering  melakukan  tweet  di  Twitter  dan  mengajak user melakukan  tweet  ataupun  post  serta  mengajak  para  user  untuk  melakukan  mention,  tag  ke  personal  yang memiliki pengikut ( follower ) yang besar.

## DAFTAR PUSTAKA
A. Alamsyah, R. (2020). Pengenalan Social Network Analysis: Konsep dan Praktis (1st ed.). CV. Sadari. Aini, V.  N.,  &  Alamsyah,  A.  (2016).  Analisis  Pada  Peringkat Top  Brand Menggunakan  Jejaring  Cosial  Percakapan Dengan  Social  Network  Analysis  (  Studi  Kasus  Pada  Smartphone  Samsung  ,  Blackberry  ,  Nokia  ,  Iphone  di Indonesia ). E-Proceeding of Management , 3 (1), 77–85.
Alvionita, V., Wijaya, V. A., Oktavianti, R., Ilmu, F., & Universitas, K. (2018). Pengaruh Brand Image E-Commerce Terhadap Minat Beli Konsumen ( Survei Pada Pelanggan Tokopedia ). Prologia , 531–537. Brogman, C. (2015). Big Data, Little Data, No Data. Scholarship in the networked world . MIT Press Book. Creswell,  J.  C.  &  D.  (2018). Research  Design  Qualitative,  Quantitative,  and  Mixed  Methods  Approaches .  SAGE Publications.
H. Usman & P. Akbar. (2008). Metodologi Penelitian Sosial (ke 2). Bumi Aksara.
Haryanto, A. (2020, November). Riset: Ada 175,2 Juta Pengguna Internet di Indonesia. Detik .
Ignatio, W., Putra, M. R. D., & Bratawisnu, M. K. (2018). Penentuan Top Brand Menggunakan Social Network Analysis pada E-Commerce Bukalapak dan Tokopedia. Journal Information Engineering and Educational Technology , Volume 02 , Nomor 01.
Kolter, P., Armstrong, G., Harris, L. C., & He, H. (2020). Principles Of Marketing (8th ed.). Pearson Education Limited. Kotler., P. Keller., K. Braddy., M. Goodman., M. & Hansen., T. (2016). Marketing Management 3th Edition (New York: Pearson (ed.); 3rd ed.). Kusumasondjaja, S. (2014). Efektivitas Social Media Advertising: Peran Brand Familiarity Dan Kongruensi Endorser . 16 (1), 83–91. https://doi.org/10.9744/jmk.16.1.83
Marie-Francine Moens, Juanzi Li,  and T.-S. C. (2014). Mining User Generated Content (I. King (ed.); Date: 2013). Taylor & Francis Group.
Noor,  I.  F.  (2019). Aktivitas  Kampanye  Safety  Riding  Sebagai  Bagian  Dari  Komunikasi  Pemasaran  (Studi  Pada Marketing  Communication  &  Development  Division  PT.  Mitra  Pinasthika  Mulia  Malang) .  Muhammadiyah Malang.
Nurshafa,  A.,  Alamsyah,  A.,  Bisnis,  F.  E.,  &  Telkom,  U.  (2016).  Analisis  Peringkat  Brand  Pada  Jejaring  Sosial Percakapan Menggunakan Metode Social Network Analysis ( Studi Kasus Brand Alfamart dan Indomaret pada Media Sosial Twitter Indonesia ). E-Proceeding of Management , 3 (3), 2866–2871.
Oktaviani, F. (2018). Implementasi Digital Marketing dalam Membangun Brand Awareness . 3 (1), 1–20.
Pujianto, A., Mulyati, A., & Novaria, R. (2018). Pemanfaatan Big Data Dan Perlindungan Privasi. Majalah Ilmiah Bijak , 15 (2), 127–137.
Putri, K. D. (2018). Penggunaan Microblogging Twitter Sebagai Alat Kehumasan Dalam Perusahaan Microblogging
Twitter Usage As a Public Relations Tool in a. Diakom : Jurnal Media Dan Komunikasi , Volume 1, (1), 10–16. https://doi.org/https://doi.org/10.17933/diakom.v1i1
Rizki, A. G., Hidayat, K., & Devita, L. D. R. (2017). Pengaruh Citra Merek dan Harga Terhadap Keputusan Pembelian Pada  E-commerce  Shopee  Indonesia  (Survei  pada  Mahasiswa  S1  Fakultas  Ilmu  Administrasi  Universitas Brawijaya Angkatan 2015/2016 dan 2016/2017 yang  Membeli Barang Secara Online di E-commerce). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) , 72 (2), 49–56.
Sirclo. (2020). Menilik Tren Perkembangan E-Commerce Indonesia di 2020. Sirclo.Com .
Smith,  A.  N.,  Fischer,  E.,  &  Yongjian,  C.  (2012).  How  Does  Brand-related  User-generated  Content  Differ  across YouTube, Facebook, and Twitter? Journal of Interactive Marketing , 26 (2), 102–113. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2012.01.002
Straubhaar,  J.  (2013).  Now  Understanding  Media,  Culture,  and  Technology. Journal  of  Chemical  Information  and Modeling , 53 (9), 1689–1699.
Sugiono, S. (2020). Konseptualisasi Reputasi Online: Sebuah Tinjauan Literatur Online Reputation Conceptualization:
A Literature Review. Diakom : Jurnal Media Dan Komunikasi , 3 (1), 65–76.
https://doi.org/10.17933/diakom.v3i1.74 Tsvetovat, M., & Kouznetsov, A. (2011). Social Network Analysis for Startups (S. W. and M. Hendrickson (ed.); 2011th ed.). O’Reilly Media.
We Are Social & Hootsuite. (2020). Indonesia Digital report 2020. Global Digital Insights , 43.
Wu, X., Zhu, X., Wu, G.-Q., & Ding, W. (2014). Data Mining with Big Data Xindong. Ieeexplore.Ieee.Org , 1–26.