## Gerakan Opini Digital pada #TolakUUCiptaKerja di Twitter dengan Pendekatan Social Network Analysis
Rizky Wulan Ramadhani 1* , Fajar Rizali Rakhman 2 , Yohanes Ari Kuncoroyakti 3 , Sabrina Rahma Utami 4 , Cholidah Astri Pertiwi 5
1-5 Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia *rizkywulan@staff.gunadarma.ac.id

## Artikel
Submitted: 25-02-2023 Reviewed: 24-05-2023 Accepted: 17-12- 2023 Published: 30-12-2023

## DOI:
10.32509/wacana.v22i2.2609
This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial-ShareAlike 4.0.
Volume : 22 No. : 2 Bulan : December Tahun : 2023 Halaman  : 190-200

## Abstract
The ratification of the UU Cipta Kerja led to objections that were echoed through #TolakUUCiptaKerja whose opinions were widely spread on Twitter. The  purpose of this study was to determine the digital opinion movement #TolakUUCiptaKerja on Twitter. The research method used was a mix method by combining quantitative communication network statistics with a sample of 1000 tweet data, the number of actors 355 and 344 relations using netlytic and gephi. Qualitative to analyze text with a digital movement of opinion that results in the dissemination of opinions on the  structure  of  the  communication  network.  The  results  showed  that  the #TolakUUCiptaKerja  movement  was  able  to  create  mobility  in  the  opinion  of Twitter users, namely 752 or 75.2% positive reactions, 7 or 7% negative reactions and 241 or 24.1% irrelevant in communication networks. The positive reaction was dominated by netizen support for rejecting the legalization of the UU Cipta Kerja. The spread of this hashtag was assisted by popular actors, namely @ramlirizal and @ sandalista1789 as important actors, and 205 out of 355 actors were important actors.
Keywords : Digital Opinion; Social Network Analysis; #TolakUUCiptaKerja

## Abstrak
Pengesahan  UU  Cipta  Kerja  memunculkan  keberatan  yang  digaungkan  melalui #TolakUUCiptaKerja yang opininya tersebar luas di Twitter. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui gerakan opini digital #TolakUUCiptaKerja di Twitter. Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  campuran  dengan menggabungkan statistik jaringan komunikasi kuantitatif dengan sampel 1000 data tweet, jumlah aktor 355 dan 344 relasi menggunakan netlytic dan gephi. Kualitatif untuk  menganalisis  teks  dengan  gerakan  opini  digital  yang  menghasilkan penyebaran opini pada struktur jaringan komunikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  gerakan  #TolakUUCiptaKerja  mampu  menciptakan  mobilitas  pendapat pengguna Twitter yaitu 752 atau 75,2% reaksi positif, 7 atau 7% reaksi negatif dan 241 atau 24,1% tidak relevan dalam jaringan komunikasi. Reaksi positif didominasi oleh dukungan warganet yang menolak disahkannya UU Cipta Kerja. Penyebaran tagar ini dibantu oleh aktor populer yaitu @ramlirizal dan @sandalista1789 sebagai aktor penting, dan 205 dari 355 aktor merupakan aktor penting.
Kata Kunci: Analisis Jaringan Sosial; Opini Digital; #TolakUUCiptaKerja

## PENDAHULUAN
Presiden Jokowi menyatakan bahwa pemerintah akan membuat payung hukum perundang- undangan yang disebut dengan Omnibus Law. Menurut Brien Omnibus Law adalah suatu rancangan undang-undang  yang  mencakup  lebih  dari  satu  aspek,  lalu  digabung  menjadi  satu  undang-undang (Munaswar, 2019; Safitri, 2020). Omnibus Law menaungi 76 UU dan 1.200 pasal agar tidak tumpang tindih dan mempermudah investasi di Indonesia.  Salah satu RUU yang dibahas di Omnibus Law adalah RUU Cipta Lapangan Kerja. RUU Cipta Kerja adalah salah satu RUU yang begitu kompleks karena RUU Cipta  Kerja  berusaha  untuk  menghapus  dan  mengubah  beberapa  regulasi  seperti  Undang-Undang
nomo 13 tahun 2003 tentang ketenagakerjaan, Undang-Undang nomor 40 tahun 2004 tentang sistem jaminan  sosial  dan  Undang-Undang  nomor  24  tahun  2011  tentang  badan  penyelenggaran  jaminan sosial menjadi satu bentuk peraturan yang selaras dengan visi penciptaan lapangan kerja yang masif hingga beberapa tahun ke depan (Kurniawan & Dewanto, 2020).
Pada  5  Oktober  2020,  Dewan  Perwakilan  Rakyat  (DPR)  mengesahkan  RUU  Cipta  Lapangan Kerja  menjadi  UU  Cipta  Kerja  yang  terdiri  dari  11  klaster  antara  lain  adalah  persyaratan  investasi, dukungan riset dan inovasi serta perlindungan UMKM. Kesebelas klaster tersebut mencakup 74 UU dimana akan diidentifikasi bagian mana yang sekiiranya akan menghambat  pertumbuhan ekonomi, UMKM, dan masuknya investasi (Prabowo et al., 2020). Pengesahan UU Cipta Kerja mendapat berbagai penolakan. Penolakan ini muncul karena tidak melibatkan berbagai macam stakeholder yang memiliki kaitan langsung dengan produk RUU omnibus law tersebut seperti serikat buruh, aktivis lingkungan dan  aktivis  HAM  serta  kelompok  masyarakat  sipil  lainnya  (Razy  &  Fedryansyah,  2020).  Proses pengesahan UU Cipta Lapangan Kerja terkesan tergesa-gesa dan tidak transparan. Sekitar 257 anggota DPR yang bolos saat pengesahan, hingga Partai Demokrat yang walk out dari Paripurna (Debora, 2020). Masyarakat menolak pengesahan UU Cipta Kerja dengan melakukan demo selama beberapa hari di berbagai wilayah di Indonesia seperti di Surabaya, Medan dan Jakarta yang berakhir ricuh. Di Surabaya, massa membakar dan merusak sejumlah fasilitas publik di kawasan simpang empat: meliputi Jalan  Pemuda;  Yos  Sudarso;  Panglima  Sudirman;  dan  Jalan  Gubernur  Suryo  (Setiawan,  2020).  Di Medan, massa melempari kantor dewan dengan batu dan berusaha menerobos pagar namun dihalangi oleh  barikade  polisi  yang  menembakkan water  canon. Sementara  itu  di  Jakarta,  beberapa  fasilitas umum rusak  seperti halte busway dan pusat  perbelanjaan.  Selain demo, publik  menolak UU Cipta Kerja dengan menggaungkan beberapa hashtag seperti #TolakUUCiptaKerja, #TolakOmnibusLaw dan #MahasiswaBergerak  di  Twitter  hingga  menjadi trending  topic seperti  yang  ditunjukkan  Gambar  1. Trending topic mempermudah penggunanya untuk mendapatkan isu hangat yang sedang banyak di bicarakan pengguna Twitter (Al Majid & Nugroho, 2022). #TolakUUCiptaKerja menjadi trending topic dengan  lebih  dari  dua  juta tweet yang. Hashtag tersebut  juga  bertahan  selama  beberapa  hari menunjukkan tingginya penolakan warganet terhadap pengesahan UU Cipta Kerja.
Gambar 1. Trending Topic #TolakUUCiptaKerja, #TolakOmnibusLaw, #MahasiswaBergerak (Sumber: Twitter.com, 2022)
Gambar 1 menunjukkan bahwa warganet memanfaatkan berbagai hashtag dan sosial media untuk  menyuarakan  opininya.  Aktivisime  tagar  atau hashtag dapat  menjadi  media  yang  ideal  bagi warganet  untuk  melakukan  sebuah  gerakan  sosial  maupun  politik  (Wuriani,  2021).  Gerakan  sosial dapat  terjadi  dengan  adanya  jaringan  komunikasi  antara  suatu  aktor  dengan  aktor  lainnya  yang terhubung  dalam  sebuah  struktur  sosial  tertentu.  Jaringan  komunikasi  #TolakUUCiptaKerja  dapat tercipta  karena  adanya  aktor  yang  berperan  penting  dalam  jaringan  tersebut.  Jaringan  komunikasi merupakan  bagian  dari Digital  Movement  of  Opinion (DMO).  DMO  terdiri  dari  mobilisasi  online spontan dari publik, yang untuk sementara berubah menjadi publik yang aktif, biasanya sebagai reaksi terhadap masalah sosial atau tindakan kebijakan yang kontingen dan sarat emosi (Airoldi et al., 2019). Jaringan  komunikasi  adalah  metode  analisis  yang  dapat  dipakai  untuk  menggambarkan  serta menjelaskan  jaringan  sosial  dan  struktur  jaringan  secara  sederhana.  Dalam  jaringan  komunikasi,
terdapat  aktor-aktor  yang  dianggap  sebagai  aktor  utama yang  memiliki  popularitas  tertinggi  dalam penyebaran  berita  (Tomasoa  et  al.,  2019).  Aktor  yang  terlibat  dapat  berupa  individu,  organisasi, perusahaan  maupun  negara  yang  terlibat  dalam  struktur  sosial  tertentu  yang  saling  melakukan pertukaran informasi atau information exchange.
Indikator  lain  yang  dapat  digunakan  dalam  menganalisis  jaringan  komunikasi  pada  tingkat individu, antara lain: (1) derajat sentralitas ( degree centrality ), (2) tingkat kedekatan ( closeness) dan (3) tingkat kebersamaan ( betweeness ) (Prell, 2012; Sulistiawati, 2017). Jaringan komunikasi memiliki kelebihan  dalam  suatu  metode  yaitu:  1)  Menggambarkan  terbentuknya  peristiwa  komunikasi,  2) Memperlihatkan posisi dan kekuatan aktor dalam struktur sosial. 3) Memperlihatkan perbandingan aktor  di  jaringan  yang  sama  dan  berbeda.  Penggunaan hashtag dapat  menjadi  media  untuk menyuarakan  opini  melalui  media  sosial  hingga  menjadi trending  topic.  Hashtag merupakan  tanda pagar yang berfungsi sebagai tag meta pengelompokan data terhadap postingan atau konten apapun di dunia internet (Mustofa, 2019). Hashtag digunakan untuk mengklasifikasikan tema atau topik yang lebih spesifik di media sosial, dan di sisi lain hashtag juga memudahkan orang lain untuk menemukan topik terkait (Permatasari & Trijayanto, 2017) . Hashtag dipakai untuk aktivitas digital di media sosial terkait isu-isu tertentu yang ditunjukkan melalui  sikap  setuju  dan  tidak  setuju  terhadap  sebuah  kebijakan  dengan  menyertakan hashtag tertentu. Menurut Barisione & Ceron (2017) , hashtag berfungsi sebagai jangkar dalam pergerakan opini (Eriyanto,  2019).  Hal  ini  dikarenakan  penggunaan hashtag dapat  mempengaruhi  pengguna  untuk mengungkapkan pendapatnya melalui media sosial. Sebuah hashtag akan menjadi trending topic jika ramai dibicarakan dalam kurun waktu tertentu. Twitter mendefinisikan trending topic sebagai "Topik yang langsung menjadi populer, bukan topik yang telah populer selama beberapa waktu atau setiap hari" (Zubiaga et al., 2014). Trending topic dapat menjadi indikator isu apa yang menjadi perbincangan di negara tertentu atau bahkan dunia. Topik yang sedang tren telah menarik minat yang besar tidak hanya di kalangan pengguna itu sendiri tetapi juga di antara konsumen informasi lain seperti jurnalis, pengembang aplikasi real-time, dan peneliti media sosial (Zubiaga et al., 2014).
Hashtag atau  tagar  banyak  dimanfaatkan  di  berbagai  media  sosial  salah  satunya  adalah Twitter.  Twitter  adalah  sosial  media  yang  dapat  digunakan  untuk  membagikan tweet atau  pesan singkat kepada penggunan lain untuk berteman, membagi kabar kepada teman dan bahkan sebagai media promosi. Twitter juga digunakan dalam ranah sosial politik, seperti dalam gerakan sosial kolektif, melaporkan informasi seperti kemacetan, kondisi cuaca, bencana alam dan memberikan peringatan tentang peristiwa yang akan dihadapi (Hartanto, 2017). Twitter dapat digunakan untuk memunculkan berbagai  opini  digital  tentang  isu  tertentu.  Opini  tersebut  dapat  bersifat  pribadi  atau  pernyataan umum  yang  dipakai  untuk  mengklarifikasi  sesuatu.  Sebuah tweet di  Twitter  dibatasi  karakternya. Batasan yang hanya 140 — kemudian 280 — karakter mampu menggerakkan opini publik dan preferensi politik  (Zaenudin,  2016).  Sehingga  Twitter  dinilai  efektif  untuk  menggerakkan  opini  publik  secara digital.
'Gerakan opini digital' atau digital movement of opinion merupakan kombinasi konseptual dari opini publik dan gerakan sosial yang terwujud dalam ranah media sosial (Barisione & Ceron, 2017 ) . DMO terjadi secara spontan untuk menunjukkan opini para pengguna media sosial untuk mendukung atau  menolak  suatu  peristiwa  maupun  kebijakan.  Opini  yang  ditunjukkan  merupakan  opini  pribadi yang tidak digerakkan oleh organisasi resmi atau pemimpin namun dapat menciptakan opini publik maupun  gerakan  sosial  di  masyarakat.  DMO  memanfaatkan  keberadaan  media  sosial  karena partisipasi  publik  lebih  mudah,  lebih  murah,  lebih  fleksibel  dan  lebih  personal  untuk  disampaikan. Media  sosial  yang  sering  dipakai  untuk  membangun  opini  digital  adalah  Twitter.  Twitter  menjadi sarana yang tepat bagi gerakan opini digital untuk menyampaikan opini secara langsung kepada pihak yang dituju tanpa harus melakukan mediasi berupa lembaga resmi atau lembaga survey  (Tjahyana, 2019).  Barisione  &  Ceron  (2017) mengidentifikasi  empat  fitur  DMO  yaitu:  1)  DMO  adalah  gerakan spontan yang tidak terorganisir. 2) DMO berlangsung singkat, dalam hitungan menit hingga hari. 3) Pendapat  bersifat  homogen.  4)  Opini  digital  melibatkan  banyak  aktor  dan  kelompok.  Konsep  DMO
harus  terus  dikembangkan  melalui  berbagai  penelitian  karena  DMO  memberikan  tipe  ideal  untuk mempelajari kasus empiris dengan pendekatan teoritis.
Gerakan opini digital dapat diteliti menggunakan metode social network analyisis (SNA) atau analisis  jaringan  sosial. Social  network  analysis mempelajari  struktur  hubungan  yang  mengaitkan individu  atau  unit  sosial  lain  serta  ketergantungan  dalam  perilaku  atau  sikap  yang  berhubungan dengan susunan hubungan sosial (Latupeirissa et al., 2019). Hubungan yang terbentuk digambarkan dengan nodes (aktor yang terlibat dalam suatu jaringan) dan ties (garis yang menghubungkan nodes ). Fokus SNA adalah untuk mengetahui siapa saja aktor yang terlibat, kekuatan hubungan antar aktor, jenis  hubungan, media apa  yang  memiliki ties terbanyak,  jarak  antar  aktor,  rentang  masing-masing aktor  dan  sebagainya.  SNA  dipakai  untuk  mengukur  kedekatan  antar  aktor  ( nodes )  yang  disebut dengan sentralitas ( centrality ) yang dibagi menjadi degree centrality, closeness centrality, betwenness centrality, dan eigenvector centrality. Ukuran yang biasa dipakai dalam mengukur level system adalah kepadatan atau density dan resiprositas atau reciprocity. Kepadatan memperlihatkan intensitas antar- anggota  jaringan  dalam  berkomunikasi  (Fatoni,  2019).  Sedangkan  resiprositas  adalah  pertukaran timbal balik antar aktor.
Penelitian terkait DMO pernah dilakukan dalam penelitian Gerakan Opini Digital #Truebeauty pada Twitter untuk Pemeran Film Adaptasi Komik Webtoon. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jaringan yang terbentuk dalam DMO #TrueBeauty. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggemar menjadi aktor DMO yang tersebar luas di seluruh jaringan dan tidak terpusat. Aktor dibagi menjadi beberapa cluster yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda-beda  (Tjahyana,  2019).  Penelitian  lain tentang DMO adalah penelitian berjudul Understanding a digital movement of opinion: The case of #RefugeesWelcome. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  DMO  yang  terbentuk  dari #RefugeesWelcome selama masa krisis pengungsi imigran pada 2015 lalu. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa DMO #RefugeesWelcome didorong oleh para elit media sosial yang kemudian tweet -nya  disebarkan  oleh  pengguna  yang  teris  olasi.  Gerakan  opini  digital  memberikan  alat  yang berguna secara heuristik untuk penelitian masa depan tentang bentuk-bentuk baru partisipasi warga digital (Airoldi et al., 2019). Penelitian Hashtags and Digital Movement of Opinion Mobilization: A Social Network  Analysis/SNA  Study  on  #BubarkanKPAI  vs  #KamiBersamaKPAI  Hashtags bertujuan  untuk mengetahui  perbedaan  mobilisasi  yang  diciptakan  melalui  #BubarkanKPAI  dan  #KamiBersamaKPAI. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa #BubarkanKPAI berhasil menciptakan mobilisasi yang lebih besar dibandingkan #KamiBersamaKPAI. Keberhasilan tagar #BubarkanKPAI karena lebih emosional, menciptakan imajinasi naratif dan mempunyai frame yang jelas (Eriyanto, 2019).
Berdasarkan penjelasan di atas, peneliti membuat sebuah penelitian berjudul Gerakan Opini Digital pada #TolakUUCiptaKerja di Twitter dengan Pendekatan Social Network Analysis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui DMO yang terjadi dengan menggunakan #TolakUUCiptaKerja di Twitter. Penelitian  ini  meneliti  isu  hangat  di  masyarakat  dengan  menggunakan  #TolakUUCiptaKerja  yang menjadi trending topic pertama di Indonesia pada tanggal 8 Oktober 2020.

## METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan  metode  jaringan  komunikasi  yang  akan  menggambarkan  dan menjelaskan jaringan sosial dan struktur jaringan dengan pendekatan Mix Method yang melengkapi pendekatan penelitian kualitatif dan kuantitatif (Dawadi et al., 2021). Struktur jaringan akan diukur secara  kuantitatif  menggunakan  statistik  pada  level  makro  yaitu  mengukur  level  sistem  dengan indikator penilaian modularity, centarization, diameter, density dan reciprocity. Sedangkan pada level mikro  akan  dilihat  dengan  indikator  penilaian  level  aktor  meliputi  Sentralitas  Tingkatan (Degree Centrality) ,    Sentralitas  Kedekatan (Closeness  Centrality), Sentralitas  Keperantaraan (Betweenness Centrality), Sentralitas  Eigenvektor (Eigenvector) dengan  menggunakan  aplikasi  berbasis  web netlytic.org. Sedangkan penggambaran dan penjelasan struktur jaringan sosial diukur secara kualitatif dengan menganalisis teks untuk mengetahui trend dan pola pesan yang ada pada jaringan komunikasi dengan menggunakan aplikasi gephi. Diperoleh data dalam penelitian ini yang akan digunakan sebagai
sampel  adalah  1000  Tweet  dengan  355  Aktor  dan  344  relasi  yang  diambil  menggunakan  aplikasi netlytic.org yang kemudian dianalisis menggunakan aplikasi Gephi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Jaringan Komunikasi #Tolakuuciptakerja
Undang-undang  Cipta  Kerja  resmi  disahkan  oleh  DPR  pada  5  Oktober  2020.  Masyarakat langsung memberikan reaksi melalui demo di berbagai wilayah di Indonesia untuk menolak keputusan tersebut.  Selain  melalui  demo,  masyarakat  juga  menggunakan  #TolakUUCiptaKerja  untuk menimbulkan opini digital di kalangan warganet dengan total 1.3 juta tweet pada 8 Oktober 2020. Berdasarkan data yang diperoleh dari netlytic.org, data tersebut merekam 1000 Tweet dengan 355 Aktor  dan  344  relasi.  Data  set  ini  dapat  digambarkan  ke  dalam  bentuk  jaringan  komunikasi #TolakUUCiptaKerja sebagai berikut.
Gambar 2. Visualisasi Network #TolakUUCiptaKerja (Sumber: Olahan Peneliti menggunakan Software Gephi, 2020)
#TolakUUCiptaKerja menyita perhatian pengguna Twitter yang menyatakan opininya melalui hashtag tersebut.  #TolakUUCiptaKerja  menciptakan  sebuah  struktur  jaringan  yang  menunjukkan tingkat keberhasilan pesan dalam opini digital. Struktur jaringan #TolakUUCiptaKerja ditunjukkan pada tabel di bawah ini:
Tabel 1. Struktur Jaringan Analisis Data Diameter Density Reciprocity Centralization Modularity 5 0.002705 0.000000 0.061200 0.895600
Sumber: Netlytic.org, 2020
Tabel  1  di  atas  menunjukkan  persebaran  jaringan  pada  #TolakUUCiptaKerja  dengan  nilai diameter sebesar 5. Diameter atau Jarak ( Distance ) merupakan letak terjauh yang dapat dijangkau oleh aktor dalam suatu jaringan (Carolan, 2005; Eriyanto, 2014). #TolakUUCiptaKerja memiliki diameter 5 yang menandakan bahwa angka tersebut adalah jarak terjauh yang terjadi antar aktor dalam hashtag tersebut. #TolakUUCiptaKerja menciptakan kepadatan ( density ) dengan nilai sebesar 0.002705 yang berarti  bahwa  interaksi  antar  aktor  sangat  minim  dilakukan.  Hal  ini  didukung  oleh  nilai reciprocity sebesar 0.000000 yang dapat diartikan bahwa hashtag tersebut sebatas mention, retweet dan reply secara  satu  arah.    #TolakUUCiptaKerja  memiliki  nilai centralization sebesar  0.061200.  Sentralisasi jaringan  tidak  berdasarkan  kepada  nilai centralization melainkan  bergantung  kepada  visualisasi sosiogram  yang  diperoleh  dari  aplikasi  Gephi.  Visualisasi  sosiogram  untuk centralization #TolakUUCiptaKerja ditunjukkan oleh gambar 2 dan diperjelas oleh gambar 3 di bawah ini:
Gambar 2. Visualisasi Sosiogram Centralization #TolakUUCiptaKerja (Sumber: Olahan Peneliti Menggunakan Software Gephi, 2020)
Gambar 3. Hasil Gambar Centralization #TolakUUCiptaKerja (Sumber: Olahan Peneliti Menggunakan Software Gephi, 2020)
Gambar  tersebut  menunjukkan  bahwa  jaringan  komunikasi  pada  #TolakUUCiptaKerja melibatkan  beberapa  aktor  sentral  atau  aktor  pusat  yang  disebut  sentralisasi  ( centralization ). Centralization yakni penggambaran pemusatan dalam suatu jaringan komunikasi pada beberapa aktor (Eriyanto, 2014). Sementara itu, #TolakUUCiptaKerja memiliki beberapa cluster atau kelompok dalam satu jaringan komunikasi yang ditunjukkan oleh nilai modularity sebesar 0.895600. Berdasarkan nilai tersebut, tingginya nilai modularity menunjukkan bahwa banyak aktor dominan yang tersebar dalam cluster pada  #TolakUUCiptaKerja.  Data  tersebut  menunjukkan  #TolakUUCiptaKerja  berhasil menggerakkan  opini  masyarakat  dari  berbagai  kalangan  untuk  menyampaikan  pendapatnya  terkait pengesahan UU Cipta Kerja.

## Aktor dalam Jaringan Komunikasi #TolakUUCiptaKerja
Terdapat  empat  indikator  penilaian  untuk  menentukan  aktor  yang  terlibat  dalam  jaringan komunikasi  #TolakUUCiptaKerja,  yaitu:  Sentralitas  Tingkatan  ( Degree  Centrality ),  (2)  Sentralitas Kedekatan  ( Closeness  Centrality ),  (3)  Sentralitas  Keperantaraan  ( Betweenness  Centrality ),  (4) Sentralitas Eigenvektor ( Eigenvector ).
Tabel 2. Perhitungan Aktro Degree Jaringan Komunikasi #TolakUUCiptaKerja
Aktor Degree Indegree Outdegree ramlirizal 45 45 0 sandalista1789 17 16 1 new_welll 15 1 14 yankee67978350 13 0 13 jokowi 12 12 0
conversationidn 11 11 0 dandhy_laksono 11 11 0 mhmdftrr 8 0 8 satriamadisa 8 0 8 heripurwanto26 8 0 8
Sumber: Gephi, 2020
Tabel 2 menunjukkan jaringan komunikasi #TolakUUCiptaKerja memiliki lebih dari satu aktor dominan. Semakin besar total degree maka semakin besar dominansi aktor tersebut. Aktor dominan memiliki indegree lebih besar dari outdegree. Indegree menunjukan kepopuleran aktor serta seberapa banyak aktor diakses. Sedangkan outdegree adalah kepopuleran aktor dalam mengakses, membalas, dan menghubungi aktor lain di dalam jaringan tersebut. @ramlirizal dan @sandalista1789 adalah aktor dengan  nilai indegree tertinggi  yaitu  45  dan  16  yang  berarti  kedua  aktor  tersebut  sering  diakses, dihubungi, dan di- mention oleh pengguna lain untuk mencari informasi terkait #TolakUUCiptaKerja. @rizalramli  merupakan  politikus  yang  pernah  menjabat  seabagai  Menteri  Koordinator  Bidang Kemaritiman  Republik  Indonesia.  Aktor  @rizalrami  memiliki  667  ribu  pengikut  sehingga  banyak masyarakat yang mengakses akun tersebut terutama terkait #TolakUUCiptaKerja. Sementara itu aktor @sandalista1789 juga aktor yang memiliki cukup banyak pengikut yaitu sekitar 46 ribu pengikut.
Aktor @new_welll, @yankee67978350, @mhmdftrr, @satriamadisa, dan @heripurwanto26 merupakan  aktor  yang  sering  berinteraksi  menggunakan  #TolakUUCiptaKerja.  Interaksi  dilakukan dengan menghubungi, mengakses maupun membalas cuitan terkait #TolakUUCiptaKerja.    Tingginya interaksi  ditunjukkan  oleh  nilai outdegree sebesar  14  dan  13  pada  akun  @new_welll  dan @yankee67978350.  Selain  itu,  interaksi  dengan  nilai  8  ditunjukkan  oleh  akun  @mhmdftrr, @satriamadisa, dan @heripurwanto26 yang merupakan akun milik pribadi. Pada penjelasan di atas maka jaringan komunikasi pada indikator degree centrality dapat divisualisasikan sebagai berikut:
Gambar 4. Aktor Populer #TolakUUCiptaKerja (Sumber: Olahan Peneliti menggunakan Software Gephi, 2020)
Kedekatan  atau closeness diperlukan  untuk  menjangkau  aktor-aktor  yang  terlibat  dalam jaringan komunikasi. Tabel 3 di atas menunjukkan closeness yang merupakan jarak atau langkah dalam menyampaikan pesan antar aktor. Semakin tinggi nilai closeness antar aktor, maka semakin dekat jarak mereka.  Dalam  jaringan  komunikasi  #TolakUUOmnibusLaw,  terdapat  205  aktor  yang  memiliki closeness tinggi. Akun-akun tersebut bertukar pesan dengan cepat terkait #TolakUUCiptaKerja.
Tabel 3. Perhitungan Aktor Closeness Jumlah Aktor Nilai 205 1.0 150 0 Sumber: Gephi, 2020
Dalam  sebuah  jaringan  komunikasi,  terdapat  aktor  perantara  yang  ditandai  dengan  nilai betweeness sebesar 1. #TolakUUCiptaKerja memiliki 355 aktor dengan nilai 0 yang berarti aktor-aktor tersebut tidak ada yang menjadi perantara dalam jaringan komunikasi.
Tabel 4. Perhitungan Aktor Betweenness Jumlah Aktor Nilai 355 0 Sumber: Gephi, 2020
Kehadiran aktor penting dalam sebuah jaringan komunikasi berperan besar sebagai sumber rujukan,  pelopor  dan  bahan  percakapan.  Salah  satu  aktor  penting  dalam  jaringan  komunikasi #TolakUUCiptaKerja  adalah  @sandalista1789  yang  aktif  menyusun  pesan  terkait hashtag tersebut. Aktor @sandalista1789 memiliki nilai sentralitas eigenvector sebesar 1 seperti yang ditunjukkan dalam tabel dan gambar di bawah ini:
Tabel 5. Perhitungan Aktor Eigenvector Aktor Nilai sandalista1789 1.0 Sumber: Gephi, 2020 Gambar 5. Aktor Penting #TolakUUCiptaKerja (Sumber: Olahan Peneliti menggunakan Software Gephi)

## PEMBAHASAN

## Gerakan Opini Digital #Tolakuuciptakerja
Dewan  Perwakilan  Rakyat  mengesahkan  UU  Cipta  Kerja  pada  5  Oktober  2020.  Namun, pengesahan  ini  menimbulkan  banyak  penolakan  yang  ditunjukkan  melalui  berbagai  aksi  demo  di beberapa wilayah di Indonesia selama beberapa hari. Selain aksi demo, penolakan ditunjukkan oleh warganet  dengan  menggunakan  berbagai hashtag seperti #TolakUUCiptaKerja,  #TolakOmnibusLaw, #JegalSampaiGagal, dan #MahasiswaBergerak. #TolakUUCiptaKerja menimbulkan gerakan opini digital dengan menunjukkan reaksinya terkait pengesahan UU Cipta Kerja. Hashtag tersebut menjadi trending topic di  Twitter  selama  berhari-hari.  Gerakan  opini  digital  biasanya  hanya  berlangsung  selama beberapa  jam  namun  #TolakUUCiptaKerja  bertahan  cukup  lama  menunjukkan  besarnya  penolakan warganet terkait pengesahan UU Cipta Kerja.
Gerakan opini digital #TolakUUCiptaKerja berlangsung spontan karena tidak dikomandoi oleh organisasi atau opinion leader tertentu . #TolakUUCiptaKerja merupakan reaksi spontan dari warganet terkait pengesahan UU Cipta Kerja. Warganet secara bersama-bersama menunjukkan penolakan atau kekecewaannya kepada pemerintah melalui penggunaan hashtag tersebut. Meskipun tanpa komando organisasi  atau opinion  leader tertentu,  warganet  berusaha  membuat  unggahannya  semenarik mungkin  sehingga  warganet  lain  ikut  terlibat  dengan  memberikan likes,  retweet dan  memberikan komentar terkait #TolakUUCiptaKerja. Keterlibatan warganet dibuktikan dengan adanya aktor populer dan  aktor  penting  dalam  jaringan  komunikasi  dalam hashtag tersebut.  @ramlirizal  dan @sandalista1789 adalah aktor populer dan aktor penting dalam #TolakUUCiptaKerja.
@ramlirizal  adalah  akun  pribadi  milik  Rizal  Ramli,  mantan  Menteri  Koordinator  Bidang Kemaritiman Republik Indonesia. @ramlirizal dibuat sejak tahun 2012 dan memiliki banyak follower, yaitu  sekitar  670  ribu follower. Dengan  jumlah follower yang  banyak,  akun  tersebut  diakses, menghubungin,  dihubungi  dan  berinteraksi  dengan  banyak  akun  lain  seperti  @jokowi, @sandalista1789,  @new_welll  dan  @yankee67978350.  Akun  @ramlirizal  merupakan  akun  pribadi sehingga tidak memberikan pengaruh yang begitu besar kepada pengikutnya maupun pengguna media sosial.  Sementara  itu,  @sandalista1789  adalah  akun  pribadi  yang  cukup  vokal  dalam  mengkritisi pemerintah. Akun tersebut dibuat sejak tahun 2012 dan memiliki banyak follower, sekitar 45 ribu yang menandakan  bahwa  aktor  tersebut  cukup  populer  di  Twitter.  Selain  kritis  terkait  berbagai hashtag tentang UU Cipta Kerja, aktor tersebut juga mengkritisi kinerja pemerintah di berbagai sektor salah satunya adalah penanganan Covid-19 di Indonesia.
#TolakUUCiptaKerja bersifat homogen yang artinya pendapat dengan menggunakan hashtag tersebut  dapat  berisi  berbagai  macam  pendapat.  Pendapat  ini  dapat  berisi  penolakan  atau kekecewaan kepada pemerintah, dukungan kepada pemerintah dan reaksi netral. Peneliti melakukan analisis  terhadap  1000 tweet yang  menggunakan  #TolakUUCiptaKerja  untuk  mengetahui kecenderungan  opini  masyarakat  terkait hashtag tersebut.  Berdasarkan  hasil  analisis  menunjukkan bahwa warganet sangat kecewa terhadap pengesahan UU Cipta Kerja sehingga menolak pengesahan UU tersebut. Dari 1000 tweet yang dianalisis, 752 atau 75.2% warganet memberikan reaksi positif, 241 atau 24.1% warganet membicarakan hal yang tidak terkait hashtag tersebut dan 7 atau 7% warganet memberikan  reaksi  negatif  terhadap hashtag tersebut  seperti  yang  ditunjukkan  dalam  diagram  di bawah ini:

## Gambar 6. Diagram Tweet #TolakUUCiptaKerja (Sumber: Olahan Peneliti, 2020)
Warganet  banyak  yang  memberikan  reaksi  positif  terhadap  #TolakUUCiptaKerja  dengan mengunggah tweet yang  disertai  dengan  pendapat  pribadinya,  foto  atau  video  aksi  demo  yang dilakukan di daerahnya masing-masing. Pendapat yang diberikan berupa contoh dampak negatif yang ditimbulkan jika UU Cipta Kerja disahkan. Selain itu, warganet juga memberikan pendapatnya terkait kinerja  pemerintah  yang  dinilai  tidak  pro  rakyat.  Beberapa  aktor  dalam  jaringan  komunikasi #TolakUUCiptaKerja membagikan foto atau grafis yang menunjukkan dampak negatif pengesahan UU Cipta Kerja. Dan dalam unggahan dengan video, warganet menunjukkan aksi demo di berbagai daerah. Ada  beberapa  video  yang  menunjukkan  mahasiswa  sedang  berorasi  dan  ada  juga  video  yang menunjukkan polisi sedang melakukan kekerasan kepada pendemo.
Sementara  itu,  untuk tweet yang  memberikan  reaksi  negatif  terkait  #TolakUUCiptaKerja, warganet  menyayangkan  aksi  demo  yang  berlangsung  terlalu  lama  dan  menimbulkan  beberapa kerugian  bagi  masyarakat.  Warganet  meminta  masyarakat  untuk  bersabar  menunggu  keputusan pemerintah terkait pengesahan UU Cipta Kerja. Selain itu, 241 tweet yang diunggah warganet tidak relevan  dengan  konteks  pengesahan  UU  Cipta  Kerja. Tweet tersebut  dipakai  warganet  untuk
752 7 241 Diagram Tweet #TolakUUCiptaKerja
Mendukung atau Memberikan Reaksi Positif
Menolak atau Memberikan Reaksi Negatif
Lain-lain
mempromosikan  produk yang  sedang  dijual.  Hal  ini membuktikan  bahwa warganet  sadar  kekuatan hashtag tersebut  sehingga  dipakai  untuk  mengutarakan  berbagai  pendapat  bahkan  sebagai  media promosi.
#TolakUUCiptaKerja  mendapat  cukup  banyak  perhatian  dari  warganet  terbukti  dengan unggahan lebih dari 1 juta tweet dalam satu hari sebagai upaya penolakan pengesahan UU Cipta Kerja. Hashtag tersebut  digunakan  oleh  beberapa  akun  dengan  pengikut  yang  cukup  banyak  seperti @ramlirizal, @new_welll dan @sandalista1789. Pesan atau pendapat yang mereka utarakan dengan menggunakan hashtag tersebut  didominasi  dengan  reaksi  positif  atau  dukungan  untuk  menolak pengesahan  UU  Cipta  Kerja.  Penolakan  itu  disertai  dengan  alasan  atau  dampak-dampak  yang  akan ditimbulkan jika UU Cipta Kerja disahkan.

## SIMPULAN
Pengesahan Undang-undang (UU) Cipta Kerja menuai pro dan kontra karena dianggap tidak memihak para pekerja dan menguntungkan pengusaha. Penolakan muncul dengan berbagai bentuk baik  secara  langsung  berupa  aksi  demo  di  berbagai  wilayah  maupun  tidak  langsung  seperti menggaungkan  #TolakUUCiptaKerja  di  media  sosial  Twitter.  Penyebaran hashtag tersebut  sangat masif yang ditandai dengan pergerakan opini digital yang didominasi oleh penolakan warganet. Dalam pergerakan  #TolakUUCiptaKerja,  terdapat  beberapa  aktor  yang  aktif  menyebarkan  opini-opini penolakan  terhadap  pengesehan  UU  tersebut  seperti  @ramlirizal  dan  @sandalista1789.  Aktor tersebut dijadikan aktor sentral dalam menyebarkan opini tentang penolakan tersebut karena dimiliki oleh orang penting yang memiliki banyak follower. Pemerintah sebaiknya mempertimbangkan opini digital yang tercipta di media sosial karena mampu mewakili opini yang tercipta di masyarakat umum. Sebagai negara yang menjunjung nilai demokrasi sudah sepatutnya pendapat masyarakat dilibatkan dalam mengambil sebuah keputusan untuk kepentingan bersama.
Peneliti  merekomendasikan  kepada  pemerintah  untuk  meninjau  kembali  implementasi  UU Cipta  Kerja  di  masyarakat  agar  dapat  sesuai  dengan  kebijakan  dan  dinamika  yang  sedang  terjadi. Penelitian  selanjutnya  dapat  berfokus  pada  pendapat  serta  respon  dari  masyarakat  terkait implementasi UU Cipta Kerja. Penelitian selanjutnya juga dapat melihat kebermanfaatan implementasi UU Cipta Kerja menggunakan pendekatan kuantitatif atau kualitatif.

## DAFTAR PUSTAKA
Airoldi, M., Barisione, M., & Michailidou, A. (2019). Understanding a Digital Movement of Opinion : The Case of # RefugeesWelcome. Information, Communication & Society , 22 (8), 1 – 44.
Al  Majid,  A.  R.,  &  Nugroho,  W.  (2022).  ANALISIS  JARINGAN  KOMUNIKASI  OPINI  PUBLIK  PADA FENOMENA “PEMECATAN Dr TERAWAN” DI TWITTER. WACANA: Jurnal Ilmiah Ilmu Komunikasi , 21 (2), 336 – 345. https://doi.org/10.32509/wacana.v21i2.2192
Barisione, M., & Ceron, A. (2017). A Digital Movement of Opinion ? Contesting Austerity Through Social Media. In Social media and European politics: Rethinking power and legitimacy in the digital era (pp. 1 – 19). Springer. https://doi.org/10.1057/978-1-137-59890-5
Dawadi,  S.,  Shrestha,  S.,  &  Giri,  R.  A.  (2021).  Mixed-Methods  Research:  A  Discussion  on  its  Types, Challenges,  and  Criticisms. Journal  of  Practical  Studies  in  Education , 2 (2),  25 – 36. https://doi.org/10.46809/jpse.v2i2.20
Debora,  Y.  (2020). Fakta  Omnibus  Law  UU  Cipta  Kerja  yang  Disahkan  5  Oktober .  Tirto.Id. https://tirto.id/fakta-omnibus-law-uu-cipta-kerja-yang-disahkan-5-oktober-f5Fg Eriyanto.  (2014). Analisis  Jaringan  Komunikasi  Strategi  Baru  dalam  Penelitian  Ilmu  Komunikasi  dan Ilmu Sosial Lainnya . Prenadamedia Group.
Eriyanto. (2019). Hashtags and Digital Movement of Opinion Mobilization : A Social Network Analysis / SNA Study on # BubarkanKPAI vs # KamiBersamaKPAI Hashtags. Jurnal Komunikasi Indonesia , VIII (3).
Fatoni,  A.  (2019).  CHAIN  NETWORK  AKUN  TWITTER  BMKG  (@infoBMKG)  DALAM  PENYEBARAN INFORMASI CUACA, IKLIM DAN GEMPA BUMI. Mediakom : Jurnal Ilmu Komunikasi , 3 (1), 1 – 17. https://doi.org/10.35760/mkm.2019.v3i1.1978 Hartanto.  (2017).  TEXT  MINING  DAN  SENTIMEN  ANALISIS  TWITTER  PADA  GERAKAN  LGBT. Jurnal Psikologi Ilmiah , 9 (1), 18 – 25.
Kurniawan, F., & Dewanto, W. A. (2020). Problematika Pembentukan RUU Cipta Kerja dengan Konsep Omnibus  Law  pada  Klaster  Ketenagakerjaan  Pasal  89  Angka  45  Tentang  Pemberian  Pesangon kepada Pekerja Yang di PHK. Jurnal Panorama Hukum , 5 (1), 73 – 86.
Latupeirissa,  A.,  Sediyono,  E.,  &  Iriani,  A.  (2019).  Pemanfaatan  Social  Network  Analysis  Untuk Menganalisis Kolaborasi Komunikasi Pada Balai Perikanan Budidaya Laut Ambon. Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 9 (2), 121 – 132. https://doi.org/10.21456/vol9iss2pp121-132 Mustofa.  (2019).  PERAN  HASHTAG  (#)  DALAM  MEDIA  SOSIAL  SEBAGAI  UPAYA  BRANDING PUSTAKAWAN. Jurnal Libraria , 7 (1), 19 – 38.
Permatasari,  N.,  &  Trijayanto,  D.  (2017).  Motif  Eksistensi  melalui  Penggunaan  Hashtag  (#OOTD)  di Media Sosial Instagram. Jurnal Promedia , 3 (2), 252 – 273.
Prabowo, A. S., Triputra, A. N., & Junaidi, Y. (2020). Politik Hukum Omnibus Law di Indonesia. Pamator Journal , 13 (1), 1 – 6. https://doi.org/10.21107/pamator.v13i1.6923
Razy, M. F., & Fedryansyah, M. (2020). Konflik Gerakan Masyarakat Sipil Dan Pemerintah Dalam Proses Penyusunan Rancangan Undang-Undang Omnibus Law. Jurnal Kolaborasi Resolusi Konflik , 2 (2),
74 – 85. https://doi.org/10.24198/jkrk.v2i2.28147
Safitri, D. (2020). Omnibus Law RUU Cipta Lapangan Kerja dalam Perspektif Komunikasi Pembangunan Partisipatif. Jurnal Dialog Kebijakan Publik , 32 (July), 39 – 49. Setiawan, H. (2020). Ini Daftar Demo Panas Menolak Omnibus Law UU Cipta Kerja di Berbagai Daerah Kamis  8  Oktober  2020 .  Portaljember.Pikiran-Rakyat.Com.  https://portaljember.pikiran- rakyat.com/nasional/pr-16814758/ini-daftar-demo-panas-menolak-omnibus-law-uu-cipta- kerja-di-berbagai-daerah-kamis-8-oktober-2020?page=2
Sulistiawati, A. (2017). KAJIAN TEORITIS: ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI INTERPERSONAL. Source Jurnal Ilmu Komunikasi , 3 (1).
Tjahyana, L.  J.  (2019). Gerakan  opini  digital  #truebeauty  pada  twitter  untuk  pemeran  film  adaptasi komik webtoon .
Tomasoa,  L.,  Iriani,  A.,  &  Sembiring,  I.  (2019).  Ekstraksi  Knowledge  tentang  Penyebaran #Ratnamiliksiapa  pada  Jejaring  Sosial  (Twitter)  menggunakan  Social  Network  Analysis  (SNA). Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 6 (6), 677 – 686. https://doi.org/10.25126/jtiik.2019661710
Wuriani,  N.  I.  (2021).  AKTIVISME  TAGAR  #PERCUMALAPORPOLISI  SEBAGAI  ZEITGEIST  DEMOKRASI SIBER  DI  INDONESIA. WACANA:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komunikasi , 20 (2),  171 – 183. https://doi.org/10.32509/wacana.v20i2.1702
Zaenudin,  A.  (2016). Bagaimana  Twitter  Memengaruhi  Opini  Publik  dan  Preferensi  Politik? Tirto.Id. https://tirto.id/bagaimana-twitter-memengaruhi-opini-publik-dan-preferensi-politik-cGre Zubiaga, A., Spina, D., Martínez, R., &  Fresno, V. (2014). Real-Time  Classification of Twitter Trends. Journal of the Association for Information
Science and Technology . https://doi.org/10.1002/asi.23186