## Digital Activism Rancangan Undang – Undang Tindak Pidana Kekerasan Seksual
(Analisis Jaringan Komunikasi terkait isu RUU TPKS di Twitter)
Alif Ramadhani 1 , Irwan Dwi Arianto 2
Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur 1, 2 danialif70914@gmail.com 1, irwan_dwiarianto.ilkom@upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Kasus kekerasan seksual yang muncul secara kontinu pada bulan Desember 2021, meningkatkan pembicaraan di twitter terkait  isu  pengesahan  Rancangan  Undang  –  Undang  Tindak  Pidana  Kekerasan  Seksual.  Tingginya  pembicaraan tersebut memunculkan aktivisme digital berupa dorongan dan desakan terhadap pengesahan RUU tersebut. Namun disisi lain,  urgensi  kekerasan  seksual  yang  muncul  pada  pembicaraan  RUU  TPKS,  tidak  membuat  seluruh  pihak  sepakat terhadap  gerakan  aktivisme  digital  pengesahan  RUU  TPKS.  Perbedaan  tersebut  menghasilkan  perdebatan  hingga membentuk suatu jaringan komunikasi. Jaringan yang terbentuk teridiri dari cluster  – cluster yang teridiri dari aktor yang terlibat di dalamya. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan jaringan komunikasi yang terbentuk pada isu RUU TPKS,  dengan menggunakan  kata  kunci  “RUU  TPKS”.    Analisis  dalam  jaringan  ini  didasari  oleh analisis  jaringan komunikasi Eriyanto, serta diperkuat dengan level analisis Suratnoaji & Arianto, yaitu level analisis konten, perilaku, dan  jaringan.  Penelitian  ini  menunjukkan  pembicaraan  RUU  TPKS  meningkat  pada  8  Desember  2021,  dan  cukup fluktuatif  hingga  18  januari  2022.  Hasil  penelitian  menunjukkan  terdapat  15.159  vertice,  dan  33.308  edges  yang terbentuk. Aktor penting dalam jaringan RUU TPKS dalam mengontrol persebaran informasi adalah @dpr_ri. Hal ini didasari  karena  aktor  tersebut  memiliki  sentralitas  yang  tinggi  dalam  beberapa  aspek  penialian.  Arah  opini  yang terbentuk dalam jaringan RUU TPKS di dominasi oleh sentimen positif, artinya khalayak mendukung penuh terhadap pengesahan  RUU  TPKS.  Selain  itu,  kekompakkan  cluster  pendukung  menunjukkan  nilai  lebih  tinggi  dibandingkan cluster penolak pada jaringan yang terbentuk.
Kata-kata Kunci: RUU TPKS, Aktivisme Digital, Jaringan Komunikasi
Digital Activism Draft Law on Sexual Violence (Analysis of the Communication Network related to the issue of the  RUU TPKS on Twitter)

## ABSTRACT
Cases of sexual violence that appeared continuously in December 2021, increased the discussion on Twitter regarding  the  issue  of  the  ratification  of  the  Draft  Law  on  the  Crime  of  Sexual  Violence .The  high  level  of discussion gave rise to digital activism in the form of encouragement and pressure to ratify the RUU TPKS. But on the other hand, the urgency of sexual violence that emerged during the discussion of the RUU TPKS did not make all parties agree  with  the  digital  activism  movement  to  ratify  the  RUU  TPKS.  These  differences  generate  debates  to  form  a communication network. The network formed consists of clusters consisting of actors involved in it. This study aims to map the communication network that is formed on the issue of the RUU TPKS, using the keyword "RUU TPKS". The analysis in this network is based on the analysis of Eriyanto's communication network, and strengthened by the level of analysis of Suratnoaji & Arianto, namely the level of content, behavior, and network analysis. This study shows that the discussion of the RUU TPKS increased on December 8, 2021, and was quite volatile until January 18, 2022. The results showed that there were 15,159 vertices, and 33,308 edges formed. An important actor in the RUU TPKS network in controlling the spread of information is @dpr_ri. This is based on the fact that the actor has a high centrality in several aspects of the assessment. The direction of opinion formed in the RUU TPKS network is dominated by positive sentiment, meaning that the public fully supports the ratification of the RUU TPKS. In addition, the cohesiveness of the supporting clusters shows a higher value than the repellent clusters in the network formed.

## Keywords: RUU TPKS, Digital Activism, Communication Network

## PENDAHULUAN
Gerakan sosial  yang terjadi  pada media sosial menjadi  suatu  konsep  fenomena  yang  dinamakan dengan digital activism . Digital activism atau yang biasa  disebut  juga online  activism merupakan aktivitas  penggunaan  teknologi  digital  untuk membuat  perubahan  sosial  dan  politik  (Joyce 2010).  Lebih  jauh Sandor  Vegh,  dalam  bukunya Cyber  Activism:  Online  Activism  in  Theory  and Practice , mendeskripsikan digital activism menjadi tiga  bentuk,  yaitu  kesardaran  ( awareness ), mengorganisir,  aksi  atau  reaksi  (Haloho  et  al.
2021:3) .
Hal  tersebut  memberikan  gambaran,  bahwa peran Digital Activism membuka peluang terhadap forum  diskusi  serta  ruang  konsolidasi  masyarakat dengan  jangkauan  lebih  luas.  Artinya  gerakan sosial  dan  aksi  massa  pada  media  digital menghasilkan  lingkup  yang  lebih  besar,  dengan mampu menjangkau suara publik hingga berbagai segmentasi masyarakat.
Pandemi  Covid  19  semakin  memperkuat argumentasi  terhadap  peran digital  activism pada sosial  media.  Keadaan  dimana  segala  aktivitas manusia  dipaksa  secara  cepat  bergantung  pada konteks era digital, yang membuat berbagai aspek kehidupan  dilakukan  hampir  sepenuhnya  secara daring.  Perbandingan  penggunaan  internet  di Indonesia  pada  masa  sebelum  dan  sesudah pandemi,  menunjukkan  perbedaan.  Data  yang dirilis  oleh Datareportal.com ,  yang  merupakan situs  global  yang  menginformasikan  aktivitas digital  di  seluruh  dunia,  merilis  penggunaan internet di Indonesia mulai dari Januari 2019 - 2020
mencapai  angka  175,4  juta  pengguna  sebanyak 64% dari total populasi. Jumlah ini meningkat pada masa  pandemi  selama  januari  2020  -  2021  yang mencapai 202,6 juta atau 73,7% dari total populasi.
Gambar 1. Perbandingan tingkat penggunaan internet di Indonesia 2020 – 2021 Sumber: Datareportal.com
Pada konteks penyampaian kritik maupun opini publik  saat  ini,  media  sosial  merupakan  sarana yang  paling  relevan  digunakan,  bahkan  dalam melakukan  gerakan  sosial  sekalipun  dalam mencapai  tujuan  tertentu.    Hal  ini  dikarenakan media  sosial  mampu  secara  efektif  menjangkau massa  dengan  spektrum  lebih  luas  sehingga menghasilkan  suara  yang  lebih  besar  terhadap suatu gerakan sosial tertentu.
Digital  activism memiliki beberapa  medium diantaranya,  jejaring  sosial  (facebook,  Instagram, youtube), blog / website, micro-blog (twitter), dan proxy  server  (Tifa  2017:9).  Media  sosial,  pada dasarnya,  tidak  hanya  menjadi  sarana  informasi dan  berinteraksi,  namun  juga  digunakan  untuk mengekspresikan  sikap  pengguna,  baik  dalam bentuk  gerakan  sosial  baru,  maupun  sebagai
pengontrol  terhadap  perilaku  pejabat  atau  politisi (Dewantara 2015:42).
Namun, salah satu media sosial yang menjadi medium  efektif  dalam  melakukan  gerakan  sosial serta  dalam  menggiring  isu  –  isu  tertentu  adalah twitter (Panji 2015). Sebagai platform media sosial, twitter  digunakan  untuk  berbagai  tujuan,  selain untuk bekomunikasi, twitter juga digunakan untuk mencari  informasi  berita,  maupun  advokasi kampanye (Milani, Weitkamp, dan Webb 2020:13).  Tingginya  suatu  pembicaraan  atau  isu pada twitter, mampu memunculkan ativisme pada twitter. Sebagai  contoh aktivisme twitter, gerakan Black Lives Matte r. Edrington dan Lee menjelaskan, bahwa gerakan tersebut menggunakan  twitter  secara  ekstensif,  terutama untuk  meningkatkan  kesadaran  tentang  tujuan mereka (Milani et al. 2020:25).
Untuk  memahami  opini  publik  pada  media sosial twitter, penelitian yang dilakukan oleh Kwak (2018), yang berjudul “ Menganalisis Opini Publik dengan  Data  Media  Sosial  Selama  Periode Pemilu: Tinjauan Literatur Selektif ”. Memaparkan bahwa data media sosial dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi  agenda  publik  dan  mengukur minat serta berguna dalam menjaring opini publik di masa mendatang (Arianto 2019; Kwak dan Cho 2018).
Secara spesifik,  penelitian terkait opini publik sebagai suatu bentuk digital activism sudah pernah dilakukan,  pada  penelitian  “Public  Opinion  on Lockdown (PSBB) Policy in Overcoming COVID- 19 Pandemic in Indonesia: Analysis Based on Big Data  Twitter”  (Suratnoaji,  Nurhadi,  dan  Arianto 2020). Hasil penelitian menunjukkan isu lockdown
menjadi  perhatian publik,  terbukti selama  periode 5  april  –  16  april  2020  sejak  pertamakali  wacana lockdown muncul, pembicaraan terkait PSBB terus meningkat.  Terdapat  total  79.502  aktor  dan 133.209  interaksi  yang  terbentuk  pada  jaringan pembicaraan  PSBB.  Hasil  sentimen  analisis  juga menunjukkan  bahwa  publik  belum  satu  suara terhadap  kebijakan  PSBB  ini,  terbukti  dari  nilai sentimen  analisis  yang  menunjukkan  14,8% sentimen positif, 17,5% negatif dan 67,67% kata – kata  yang  tidak  terkategorikan.  Hasil  analisis struktur  jaringan  juga  menunjukkan  bahwa  aktor Jokowi  memiliki  peran  sentral  mengendalikan informasi terkait kebijakan lockdown.
Digital  activism pada  penelitian  ini,  juga didasari  pada  penelitian  terdahulu,  pada  analisis jaringan yang dilakukan oleh Elena Milani (Milani et  al.  2020),  “ The  Visual  Vaccine  Debate  on Twitter:  A  Social  Network  Analysis ”.  Hasil penelitian  memaparkan,  bagaimana  perdebatan yang terjadi pada kelompok pro vaksinasi, dan anti vaksinasi.  Hasilnya  jaringan  anti  dan  pro-vaksin menggunakan  strategi  komunikasi  visual  yang berbeda untuk menjangkau audiens mereka. Hal ini dilakukan untuk menjangkau audiens dan mempengaruhi sikap mereka terkait vaksinasi.
Ketiga  penelitian  tersebut  menjadi  dasar penelitian digital  activism  RUU  TPKS .  Hal  ini dikarenakan,  3  penelitian  tersebut  memaparkan, secara  jelas  lingkup  teori  analisis  jaringan  sosial ( Social  Network  Analysis ),  menjadi  dasar  dari analisis  jaringan  komunikasi  ( communication network  analysis )  di  twitter,  mulai  dari  level struktur jaringan utuh, struktur spesifik yaitu aktor –  aktor  penting  dalam  jaringan  yang  terbentuk,
hingga analisis arah pembicaraan (sentimen/pesan) yang terbentuk pada jaringan komunikasi di twitter.
Perkembangan digital  activism pada  isu kekerasan seksual memunculkan gerakan dukungan  atau  desakan  kepada  pemerintah terhadap  pengesahan  RUU  PKS.  Sejak  pertama kali  RUU  ini  diwacanakan,  sudah  banyak  kasus kekerasan sesksual setiap tahunnya yang kemudian dikaitkan  dengan  dukungan  terhadap  RUU  PKS.
Pembicaraan  RUU  ini  menjadi  tinggi  ketika  ada konteks  isu  yang  menjadi  pemicu  ( trigger ),
sehingga tagar maupun kata kunci tersebut menjadi treding topic pada sosial media twitter.

## Gambar 2. Tren pembicaraan RUU PKS di twitter Sumber: Getdaytrends.com
Perubahan  judul  RUU  PKS  menjadi  RUU TPKS  pada  September  2021  juga  merubah sejumlah  pasal,  substansi,  hingga  definisi  pada bagian dari RUU itu sendiri, yang mana perubahan ini juga tidak lepas dari perdebatan sentimen politik dan agama. Selain itu, isu kekerasan seksual yang terjadi selama proses perdebatan judul dan isi RUU TPKS juga terus menjadi sorotan publik.
Media  seringkali  mengaitkan  kasus  kekerasan seksual terhadap kepastian RUU TPKS yang tidak kunjung  usai  pembahasannya, namun  hal  tersebut hanya terlihat pada pemberitaan media saja. Digital activism terhadap  RUU  ini  pada  twitter  sejak berganti  menjadi  RUU  TPKS  seolah  terhenti pembicaraanya,  hingga  suatu  momen  yang
membuat digital activism pada RUU ini meningkat pada desember 2021.
Gambar 3. Tren pembicaraan RUU TPKS di twitter
Sumber: Getdaytrends.com
Salah  satu  fenomena  sosial  yang  membuat keyword  “RUU  TPKS”  muncul  pada trending topic twitter  adalah  isu  “pemerkosaan”  atau “kekerasan  seksual”.  Dugaan  kasus  pemerkosaan atau kekerasan seksual sempat ramai diperbincangan  di  twitter,  adalah  kasus  yang muncul pada tanggal 5 Desember 2021, kemudian menjadi  top trending twitter  memuat hashtag #SAVENOVIAWIDYASARI .  Trend  maupun  grafik mengenai  isu  korban  kekerasan  sekskual  pada hashtag terkait #SAVENOVIAWIDAYSARI mendapat respon yang sangat cepat yang mencapai 100k tweet lebih terhadap isu utamanya, kemudian isu  tersebut  juga  memunculkan hashtag maupun keyword lain  yang  juga  berkaitan  terhadap  isu kekerasan seksual. Kemudian fenomena kekerasan seksual  yang  muncul  dibulan  yang  sama,  yaitu kasus pemerkosaan santriwati di Bandung. Hal ini kemudian  menjadi  fenomena  kedua  yang  juga ramai dibicarakan publik pada sosial media twitter yang  berkaitan  dengan  topik  pemerkosaan  / kekerasan  seksual,  yang  memunculkan  keyword “pesantren”, “santriwati”.
Gambar 4. Pembicaraan isu kekerasan seksual pesantren di twitter
Sumber: Twitter.com
Fenomena terhadap kekerasan seksual tersebut, kemudian  menyeret  isu  perlindungan  hukum terhadap  korban  kekerasan  seksual.  Sehingga keyword  “RUU  TPKS”  muncul  ke  permukaan trending  topics twitter  sebagai  bentuk  reaksi pengguna twitter terhadap isu “kejahatan seksual” yang  muncul  secara  kontinu  pada  momen  yang sama.
Namun, adanya urgensi permasalahan kekerasan  seksual  serta  rasa  simpati  yang  tinggi pada korban terutama pada fenomena
#savenoviawidasari dan “pesantren” tidak membuat seluruh pihak sepakat dalam mendukung dalam  pengesagan  Revisi  Undang  –  Undang Tindak  Pidana  Kekerasan  Seksual.  Hasil  dari pengamatan peneliti dalam keyword “RUU TPKS” yang  diperbincangkan  di  twitter,  menunjukkan terdapat  beberapa  pihak  tertentu  yang  tidak sepakat,  hingga  memperdebatkan  substansi  pada RUU  TPKS.  Hasilnya  pembicaraan  RUU  TPKS kemudian terpecah antara pihak yang mendukung maupun menolak isu pengesahan RUU tersebut.
Gambar 5. Tweet yang mendukung dan menolak isu Pengesahan RUU TPKS di twitter
Sumber: Twitter.com
Pembicaraan antar aktor yang berbeda terhadap isu  pengesahan  RUU  TPKS,  membentuk  suatu kelompok ( cluster ), yang kemudian dapat diidentifikasi  sebagai  jaringan  komunikasi  RUU TPKS  di  twitter.  Jaringan  komunikasi  dapat dipahami  dengan  istilah  masyarakat  jaringan.  Jan Van  Dijk  alam  bukunya  “ The  Network  Society ” konsep  masyarakat  jaringan  menekankan  pada bentuk, dan organisasi pemrosesan serta pertukaran informasi  (Dijk  2006:20).  Sedangkan  Menurut little  John  jaringan  sosial  adalah  sebuah  struktur sosial  yang  terbentuk  melalui  komunikasi  antara perseorangan  dengan  kelompok  (Suratnoaji  dan Arianto  2021).  Lebih  jauh,  jaringan  sosial  terdiri berdasarkan  pelaku  sosial-sebagai  nodes,  yang saling terhubung serta mampu menjalin hubungan ( link ) (Hidayaturrahman et al. 2020:161).
Dalam memahami konsep masyarakat jaringan yang terbentuk pada isu pembicaraan RUU TPKS di  twitter,  maka  diperlukan  metode  analisis  yang sesuai. Suratnoaji dan  Arianto (2021:100) menjelaskan, metode jaringan komunikasi merupakan  metode  yang  sesuai  digunakan  untuk menganalisis media sosial, dimana prinsipnya tidak
Jurnal PIKMA: Publikasi Media Dan Cinema, Volume 5, No. 1, Maret 2022, hlm 86-102
berbeda  dengan  jaringan  komunikasi  yang  terjadi dalam kelompok atau organisasi yang riil. Jaringan komunikasi menggambarkan proses sehingga bisa menjelaskan  proses  terbentuknya  fenomena  atau peristiwa komunikasi.
Peneliti  tertarik  untuk  meneliti  fenomena pembicaraan  RUU  TPKS,  dalam  memahami digital  activism yang  terjadi  pada  media  sosial twitter.  Peneliti  menggunakan  kata  kunci  “RUU TPKS”  sebagai  basis  data  pencarian  twitter. Pengambilan data atau proses mining (penambangan  data)  dilakukan  dengan  software NodeXL. Data diambil mulai tanggal 13 Desember 2021  hingga  tanggal  18  Januari  2022.  Hal  ini dilakukan karena pada momen tersebut merupakan munculnya isu kekerasan seksual / pemerkosaan di twitter  hingga  memunculkan  pembicaraan  RUU TPKS,  serta  momen  wacana  pembahasan  RUU TPKS oleh DPR pada sidang paripurna.
Populasi  penelitian  ini  adalah  semua  pihak yang  berinteraksi  ( nodes )  pada  jaringan  “RUU TPKS”  berbahasa  Indonesia  serta  memiliki keterkaitan  dengan  jaringan  tersebut.    Analisis jaringan komunikasi berfungsi untuk mengidentifikasi  konten,  perilaku  media  sosial (sentimen), aktor yang terlibat, serta jaringan yang terbentuk  pada keyword RUU  TPKS,  yang digunakan  dalam  menyebarkan  suatu  informasi atau melakukan digital activism di twitter.

## METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan paradigma positivis  dengan  metode  kuantitatif  deksriptif. Filsafat positivisme memandang suatu gejala atau realitas  dapat  diklasifikasian relatif  tetap,  konkrit,
teramati,  terukur,  dan  hubungan g ejala  b e rsifat sebab  akibat (Sugiyono  2013:19).  Sedangkan penelitian  kuantitatif  merupakan  penelitian  yang banyak  menggunakan  angka,  mulai  dari  proses pengambilan data, analisis data, hingga penggambaran data (Siyoto dan Sodik 2015:19).
Dalam penelitian jaringan komunikasi, penelitian  tipe  deksriptif  merupakan  penelitian yang  dilakukan  untuk  mendeksripsikan  secara detail  struktur  serta  aktor  dalam  suatu  jaringan yang ada  (Eriyanto 2014:59). Berbeda dengan tipe eksploratif yang hanya melakukan penjajakan saja, penelitian deksriptif memilih topik serta memperdalam topik tersebut. Selain itu penelitian analisis  media  sosial  pada  tipe  deksriptif mempunyai  tujuan  juga  dalam  menggambarkan secara detail engagement, sentiment, aktor – aktor yang  terlibat  dalam  isu  tertentu.  Cluster,  dan struktur komunikasi yang terbentuk antar pengguna media sosial (Suratnoaji dan Arianto 2021:113)
Penelitian ini menggunakan variabel penelitian yang merupakan unggahan maupun postingan pada keyword (kata kunci) “RUU TPKS” di media sosial twitter . Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah pola jaringan komunikasi ( vertice / vertex / node dan edge) yang  terbentuk  pada  unggahan pengguna  twitter  dengan  kata  kunci  RUU  TPKS pada periode 13 Desember 2021 – 18 Januari 2022. Data  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  adalah hubungan  atau  relasi  dengan  tipe directed ”. Penentuan  populasi  diambil  berdasarkan  setiap vertice  /  node (partisipan)  pengguna  media  sosial yang  membicarakan  isu  terkait  kata  kunci  “RUU TPKS”.  Sedangkan  strategi  penentuan  populasi berdasarkan  batasan  waktu  (event-based),  atau
yang  berarti  strategu  ini mengidentifikasi nodes (aktor)  didasarkan  pada  keterlibatan  aktor  dalam peristiwa tertentu dan terikat oleh waktu (Eriyanto 2014:83).
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang bersumber dari media sosial berupa data pengguna, pesan,  respon  dan  bentuk  jaringannya  (Suratnoaji dan  Arianto  2021:150).  Untuk  memperoleh  data tersebut  maka  peneliti  menggunakan  teknik pengunduhan  data  ( download  data )  dari  software NodeXL.
NodeXL merupakan tools analisis jaringan yang dapat mengumpulkan data Twitter, Youtube, Flicker, serta mampu menganalasis dan menghitung  secara  otomatis  pada  data  tersebut (smrfoundation n.d.).  NodeXL ditujukan terhadap para  pengguna Excel agar  mampu  dan  mudah mengadopsi program tersebut dengan pengurutan, penyaringan,  serta  penciptaan  model  dalam menghasilkan  visual network (jaringan).  NodeXL memiliki  kelebihan  dalam  analisis  jaringan dibandingkan software data mining lainnya. selain mampu  mengunduh  data,  NodeXL  juga  mampu menggambarkan jenis data yang diperlukan, seperti data konten, data perilaku, serta gambaran jaringan (Suratnoaji dan Arianto 2021:150) .
Data diambil pada media sosial twitter dengan menggunakan  kata  kunci  ( keyword )  pada  kolom “twitter  search  network”.  Software  mampu mengunduh  data  hingga  18.000  tweets  dengan jangka waktu pengunduhan 7 hari sejak kata kunci tersebut muncul di twitter. Tenik analisis data data pada  penelitian  ini  khususnya  media  sosial, menggunakan  multilevel  analisis,  diantaranya analisis  konten  media  sosial,  analisis  perilaku
media sosial dan analisis jaringan  (Suratnoaji dan

## Arianto 2021:158)
Analisis  konten  berkaitan  dengan  respon  para pengguna  media  sosial  twitter  untuk  memahami suatu  isu  yang  dibicarakan  dan  isu  yang  paling banyak  dibicarakan  ( top  tweet ).  Beberapa  aspek yang  diukur  adalah reach , engagement ,  dan virality. Reach  mengukur  jangkauan  pesan ( followers ,  informasi  demograf,  total  views,  dll), engagement mengukur 3 aspek seperti converstation ( top  tweet ), amplification (  upaya penyebaran  pesan  oleh  pengguna  twitter),  dan applause (respon yang diberikan pengguna twitter) (Suratnoaji dan Arianto 2021:159).
Sedangkan  analisis  perilaku  media  sosial ditujukan untuk menganalisis arah opini (sentimen) pengguna  media  sosial  terhadap  isu  yang dibicarakan.  Secara  garis  besar  hasil  dari  analisis sentimen, akan memberi gambaran, apakah konten yang  dibagikan  seseorang  secara  online  (tweet, posting, atau komentar, dan lainnya) menghasilkan pendapat  positif,  negatif,  atau  netral  (Suratnoaji dan  Arianto  2021:147).  Dalam  penelitian  ini, analisis sentimen menggunakan software R Studio . Kemudian  level  analisis  jaringan,  berbicara terkait  bagaimana  peran  sentralitas  aktor  dalam jaringan  komunikasi  yang  terbentuk.  Artinya sentralitas  memberikan  gambaran  posisi  aktor tersebut,  seberapa  penting  aktor  tersebut,  dan hingga  siapa  yang  paling  berpengaruh  pada jaringan tersebut. Analisis jaringan dibagi menjadi 5 variabel diantaranya degree centrality , closeness centrality , betweenness  centrality , eigenvector centrality ,  dan clustering  coefficient (Suratnoaji dan Arianto 2021:161).
Degree  centrality mengukur  popularitas  suatu aktor dalam jaringan. Degree centrality terdiri dari in – degree (respon yang diterima oleh aktor), dan out  –  degree (respon  yang  diberikan  oleh  aktor terhadap aktor lain). Closeness Centrality menunjukan  kedekatan  suatu  aktor  dengan  aktor lainnya.  semakin  besar  nilai closeness  centrality , maka  semakin  terhubung  aktor  tersebut  dalam jaringan. Sedangkan betweenness centrality mengukur  nilai  keperantaraan  aktor  dalam jaringan,  aktor  yang  memiliki  nilai betweenness centrality tinggi,  maka mampu dalam mengontrol dan  manipulasi  informasi. Eigenvector  centrality Secara sederhana menunjukkan sebeberapa berkualitas  /  penting  suatu  aktor  yang  berelasi dengan aktor lain dalam jaringan.
Yang  terakhir  adalah clustering  coefficient.
Perhitungan  ini  merupakan  hasil  penilaian  pada pengelompokan aktor – aktor tertentu dalam suatu jaringan komunikasi. Nilai yang digunakan disebut dengan modularity ,  artinya  dalam  menentukan tingkatan  pada  sebuah cluster ,  maka  dapat menggunakan perhitungan statistik melalui clustering coefficient.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perjalanan  panjang  RUU  TPKS,  diwarnai dengan  perdebatan,  hambatan,  hingga  perbedaan definisi  pada  substansi  isi  RUU  itu  sendiri, kemudian  melahirkan  banyak  gerakan  –  gerakan sosial  baru  terutama  pada  konteks  digital  ( digital activism ) sejak RUU ini diwacanakan pertama kali.
Kelompok yang mendukung RUU TPKS menilai, ketidakpastian  RUU  TPKS  secara  tidak  langsung menjadi  ketidakpastian  perlindungan  hukum  bagi
korban kekerasan seksual, dimana dalam perjalanan RUU ini, sudah banyak kasus kekerasan seksual  yang  terjadi  setiap  tahunnya.  Namun sebaliknya, kelompok yang menolak RUU tersebut juga  menolak  segala  bentuk  kekerasan  seksual, namun  tidak  sepakat  dengan  beberapa  substansi pasal pada RUU tersebut, yang dinilai melegalkan zina, LGBT, dan lainnya.
Perubahan  judul  RUU  PKS  menjadi  RUU TPKS tidak langsung memunculkan bentuk respon digital  activism di  twitter.  Isu  kekerasan  seksual pada hashtag #SAVENOVIAWIDYASARI,  dan isu  pemerkosaan  santriwati  yang  muncul  pada bulan awal desember 2021, membuat pembicaraan RUU  TPKS  meningkat  tajam,  hingga  menjadi suatu gerakan digital activism terhadap pengesahan RUU TPKS.
Hasil  pengunduhan  data  pada  software NodeXL  menunjukan  terdapat  15.159 vertices (aktor),  serta  33.308  total edges ,  yang  terbentuk pada jaringan terkait keyword “RUU TPKS”. Hal ini  menunjukan  sejak  munculnya  isu  kekerasan seksual  pada  bulan  desember,  pembicaraan  pada kata  kunci  RUU  TPKS  juga  meningkat,  dimulai pada tanggal 8 Desember 2021. Data tersebut juga menunjukan bahwa sebanyak 15.159 aktor terlibat dalam pembicaraan RUU TPKS, dan menghasilkan sebanyak  33.308  interaksi  /  hubungan  antar  aktor yang terlibat. Interaksi tersebyt 1.860 tweet, 19.318 retweet,  1.158  replies  to,  9.031  mentions  in retweet,  dan  1.941  mentions,  artinya  pada penyebaran informasi terkait digital activism RUU TPKS, didominasi oleh penggunaan retweet .
Tabel 1. Jumlah interaksi twitter terkait keyword RUU

## TPKS

## Sumber: Hasil perolehan data pada software
NodeXL
Dalam melakukan visualisasi jaringan, peneliti menggunakan  menggunakan  algoritma Clauset- Newman-Moore cluster. Sedangkan pada visualisasi  jaringan  secara  keseluruhan,  layout yang  digunakan  adalah  algoritma  pada  Harel- Koren  Fast  Multiscale.  Hal  ini  ditujukan  untuk melihat  posisi  sentral  aktor  pada  sentralitas tertinggi, seperti degree centrality , dan betweenness centrality. Degree centrality diartikan sebagai  aktor  yang  pouler  dalam  jaringan, sedangkan betweenness  centrality berarti  aktor yang menjadi perantara dalam jaringan.
Selain  itu,  penerapa  algoritma  juga  didasari oleh  kesesuaian  penelitian,  dimana  algoritma ditujukan untuk mempermudah peneliti menemukan aktor – aktor sentral dalam jaringan.
Gambar 6. Visualiasasi Jaringan Komunikasi Setiap Cluster Terkait Digital Activism RUU TPKS di twitter
Sumber: Hasil visualisasi NodeXL
Selanjutnya pada perhitungan data time series digital activism RUU TPKS di twitter. Berdasarkan unggahan pada kata kunci penelitian yang diambil pada tanggal 13 Desember 2021 – 18 Januari 2022 menunjukkan  topik  pembicaraan  digital  activism RUU  TPKS  cukup  fluktuatif,  dimana  terjadi peningkatan,  dan  juga  terjadi  penurunan  pada momen  atau  isu  tertentu.  Intensitas  pengguna twitter aktif membicarakan keyword “RUU TPKS” dimulai  pada  tanggal  08  Desember  2021.  Hal  ini juga  dilatarbelakangi  oleh  kasus  yang  terjadi sebelumnya,  yaitu  kasus  kekerasan  seksual #savenoviawidyasari yang  muncul  pada  6 Desember  2021,  dan  kasus  pemerkosaan  pada santriwati tanggal 9 Desember 2021.
Pembicaraan  tertinggi  terjadi  pada  bulan Desember  2021  terjadi  tanggal  9  –  10  Desember, tanggal tersebut mencapai 3000 interaksi perharinya.  Interaksi  ini  dapat  berupa  ( retweet, tweet,  reply,  mention ,  dan mention  in  retweet ). Momentum  peningkatan  muncul  setelah  setelah munculnya  kasus  kekerasan  seksual  terjadi. Kemudian  isu  ini  mengalami  penurunan,  hingga meningkat  kembali  16  Desember  yang  mencapai 1500 interaksi lebih per harinya. Tanggal tersebut merupakan momen sidang RUU TPKS yang gagal dibahas  dalam  paripurna.  sehingga  membuat digital activism
meningkat, dalam mempertanyakan  komitmen  DPR  serta  alasan penundaan pembahasan sidang paripurna.
Pembicaraan  terkait  RUU  TPKS  kembali menguat  pada  tanggal  5  Januari  2022,  ini disebabkan  adanya  desakan  berbagai  pihak terhadap  kepastian  RUU  tersebut,  disisi  lain
Vertices 15.159 Edges 33.308 Tweet 1.860 Retweet 19.318 Replies to 1.158 Mention in retweet 9.031 Mentions 1.941
perubahan usulan nama RUU TPKS menjadi RUU Inisiatif  DPR  juga  membuat  pembicaraan  RUU tersebut meningkat pada awal januari 2022.
Titik  tertinggi  pembicaraan  RUU  TPKS  ada pada  tanggal  10  Desember,  dengan  jumlah  3000 lebih  interaksi.  Tanggal  tersebut  didominasi  oleh respon pengguna twitter terhadap isu pemerkosaan pada santriwati di pesantren.
Gambar 7. Dataset time series jaringan komunikasi RUU

## TPKS

## Sumber: Hasil perhitungan metriks software NodeXL

## Level analisis konten
Pada  level  analisis  konten,  terdapat  3  aspek yang diukur yaitu, reach, engagement, dan virality. Aktor dan unggahan yang dianalisis pada level ini didasarkan  pada  tingkatan top  influencer pada jaringan.  Artinya  aktor  yang  dianalisis  ada  pihak yang  memiliki  peran  penting  dalam  jaringan. Aspek reach secara garis besar melihat jangkauan aktor  terhadap  khalayak  pada  jaringan  dalam menyebarluaskan pesan. Hal ini dapat dilihat pada jumlah followers , total  views ,  jangkauan  pesan pada aktor tersebut dalam jaringan.
Dalam  menentukan  aktor  yang  penting  ( top influencer ) pada jaringan didasari pada nilai degree centrality dan betweenness centrality tertinggi. Hal ini  karena  nilai degree  centrality memuat popularitas aktor, sedangkan betweenness centrality  menilai  keperantaraan  aktor  pada
kelompok yang terbentuk dalam jaringan. Populer atau  diartikan  banyak  di  hubungi  oleh  aktor  lain namun belum tentu memiliki peran penting dalam jaringan.
Tabel 2. Top Influencer pada jaringan komunikasi RUU

## TPKS
Sumber: Hasil perhitungan metriks software NodeXL
Akun  pertama  yang  menjadi  top  influencer adalah  @lafisce.  Uniknya  akun  ini  bukan merupakan  seorang  aktivis,  politisi  maupun  aktor yang  terkenal.  Akun  tersebut  merupakan  akun anonim  yang  cukup  intens  melakukan  unggahan seputar idol K-pop atau  artis  korea  dengan followers  mencapai  518.  Namun  unggahan  akun tersebut  terakit  RUU  TPKS  mendapat  respon tertinggi  pada  jaringan.  Tweet  tersebut  berupa “ MEMUTUS RANTAI KAPITALISME MENEGAKKAN HAK PEREMPUAN MENGHILANGKAN BUDAYA
PATRIARKI SAHKAN RUU TPKS” . Akun ini mampu mencapai reach  tertinggi  dalam  hal  unggahan  dengan memperoleh  2164  retweet,  dan  menjadi  perantara ( betweenness  centrality )  pada  banyak  kelompok besar.
Akun kedua yang menjadi top influencer pada jaringan adalah akun @anishidayah. Akun tersebut merupakan  ketua  organisasi  ketua  organisasi  non profit ( migrant care ), yang serta akun tersebut juga seorang aktivis yang sering bersuara terkait hak  –
Vertices Betweenness centrality Degree centrality @lafisce 53.581.048,9 2167 @anishidayah 38.118.506,50 1516 @dpr_ri 30.309.944,03 1314 @mardiasih 27.066.224,52 1124 @PKSejahtera 17.220.905,17 1065
Jurnal PIKMA: Publikasi Media Dan Cinema, Volume 5, No. 1, Maret 2022, hlm 86-102
hak  buruh  imigran,  serta  seringkali  bersuara terhadap  pengesahan  RUU  TPKS.  Akun  ini memiliki  total  17,5k  pengikut.  Unggahan  akun tersebut terhadap dukungan RUU TPKS mendapat respon  yang  tinggi,  tweet  tersebut  berupa “ Alhamdulillah  RUU  TPKS  (Tindak  Pidana Kekerasan Seksual) hr ini disetujui di tingkat Baleg dan  akan  dibawa  ke  paripurna  tanggal  15  des 2021.  7  fraksi  (Nasdem,  Demokrat,  PDIP,  PPP, PKB,  PAN  dan  Gerindra)  setuju,  sementara  1 fraksi menunda (Golkar), 1 fraksi menolak (PKS) ”.
Tweet  mendapat  respon  sebanyak  7  mentions,  4 mentions in retweet, 6 reply, 1.496 retweet.
Akun  ketiga  adalah  @dpr_ri.  Akun  tersebut merupakan akun lembaga resmi DPR, dengan total followers  mencapai  379,1k.  akun  ini  menjadi  top influencer  bukan  karena  tweetnya  terkait  RUU TPKS,  namun  karena  banyak  aktor  yang menghubungi aktor tersebut untuk mempertanyakan sikap DPR terhadap pengesahan RUU TPKS. Interkasi pada akun ini terdiri dari 127 mentions, 1131 mentions in retweet, 34 replies to, dan 20 retweet. Hal ini menunjukan akun @dpr_ri banyak di hubungi ( mention ) oleh berbagai pihak.
Akun keempat adalah akun @mardiasih. Akun ini  memiliki  170,6k followers .  selain  itu  akun tersebut  merupakan  aktor  yang  memiliki  latar belakang  sebagai  seorang  penulis  dan  aktivis muslim,  yang  bergerak  dalam  hal  kesetaraan gender.  aktor  tersebut  seringkali  memberikan unggahan  ( tweet )  seputar  dukungan  terhadap perlindungan  kekerasan  seksual,  terutama  RUU TPKS.  Salah  satu  unggahan  yang  mendapatkan banyak respon yaitu “ Mbak Novia Widyasari sudah nggak sakit lagi. Demi kamu dan semua penyintas
yang  masih  kesakitan,  semoga  kami  semua  bisa memperjuangkan permendikbudristek30 dan RUU TPKS,  ya,  Mbak.  Maafkan  kami,  nggak  bisa membuatmu  tetap  hidup  lebih  lama ”.  Tweet tersebut mendapat respon berupa 1.113 retweet, 6 mentions, dan 1 mention in retweet.
Akun  kelima  adalah  akun  @PKSejahtera. Diantara  semua top  influencer diatas,  akun @PKSejahtera  merupakan  aktor  dengen  pengikut terbanyak  sebesar  458,6k.  Akun  @PKSejahtera menjadi  pihak  yang  beroposisi  dalam  jaringan, dimana  akun  ini  merupakan  aktor  yang  paling menolak  pengesahan  RUU  TPKS.  Untuk  itu banyaknya  respon  yang  diterima  oleh  akun @PKSejahtera,  bukan  hanya  karena  unggahan akun  tersebut,  namun  juga  respon  oleh  pengguna twitter.  Respon  tersebut  ada  yang  berupa dukungan, namun lebih didominasi oleh kritik atau hujatan  terhadap  akun  tersebut.  salah  satu  tweet yang paling banyak direspon berbunyi “ Fraksi PKS tak setuju RUU TPKS disahkan, selama perzinaan dan  LGBT  tidak  dilarang.  'Kekerasan  seksual' maknanya teramat sempit, harus diperluas menjadi 'kejahatan seksual', termasuk didalamnya perzinahan  dan  LGBT.  Ini  harus  diatur  dengan UU” . Tweet ini mendapat respon berupa mentions 57, mentions in retweet 753, replies to 6, dan 243 retweet.
Hasil dari pemaparan data diatas menunjukan, akun dengan followers besar tidak selalu mendapat nilai  reach  tertinggi.  Akun  @lafisce  yang  hanya memiliki  518  pengikut,  namun  tweetnya  mampu menjangkau banyak pihak dengan nilai in – degree 2615.  Selanjutnya  nilai  reach  tertinggi  kedua merupakan  akun  @anishidayah,  dimana  jumlah
Jurnal PIKMA: Publikasi Media Dan Cinema, Volume 5, No. 1, Maret 2022, hlm 86-102
followers pada akun tersebut merupakan terendah kedua  dibandingkan  3  top  influencer  lainnya. Jumlah  follwers  tertinggi  secara  berurutan,  akun @PKSejahtera  menjadi  akun  dengan followers terbanyak, diikuti @dpr_ri, @mardiasih,
@anishidayah, dan @lafisce
Dapat  disimpulkan,  aktor top  influecer pada penilaian reach tertinggi, memiliki peran masing – masing  dalam  jaringan,  sehingga  memberikan jangkauan  pesan  yang  luas  terhadap  pembicaraan RUU  TPKS.  Akun  @lafisce  dan  @anishidayah mampu  menjadi  aktor  dengan  nilai  interaksi  dan jangkauan  pesan  tertinggi.  Hal  ini  karena  2  akun tersebut  memiliki  nilai  tertinggi  pada  interaksi ( degree centrality ) dan keperantaraan ( betweenness  centrality )  sehingga  pesan  yang disampaikan mampu menjangkau banyak cluster.
Aspek engagement mengukur 3 indikator, yaitu coverstation , amplification , dan applause .
Indikator converstation memahami dan mengukur kata  –  kata  ( top  words ),  dan top  tweet yang dibicarakan  pada  jaringan.  Dari  hasil  kalkulasi terhadap  kata  –  kata  yang  sering  digunakan, menunjukkan  bahwa  pembicaraan  RUU  TPKS didominasi  oleh  topik  pembicaraan  terkait “kekerasan  seksual”,  kemudian  fraksi  yang menolak RUU tersebut, dan siding paripurna DPR RI terhadap RUU tersebut.

## Gambar 8. Visualiasasi top word jaringan komunikasi RUU TPKS
Sumber: Hasil visualisasi pada program R
Gambar 9. List top tweet jaringan komunikasi RUU TPKS
Sumber: Hasil perhitungan metriks NodeXL
Indikator amplification menggambarkan bagaimana aktor menyebarluaskan pesan terhadap isu  yang  dibicarakan.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada nilai  betweenness  centrality  tertinggi  aktor  dalam jaringan.  Nilai  tertinggi  ada  pada  akun  @lafisce. Akun  tersebut  memiliki  nilai betweenness centrality mencapai 53.581.048,9. Hal itu menunjukan  bahwa  akun  @lafisce  menjadi  aktor yang  paling  banyak  menjadi  perantara  pada  aktor lain dalam jaringan besar, untuk mendapatkan atau menyebarluaskan informasi.
Indikator applause mengukur  seberapa  sering suatu  aktor  memberikan  respon  pada  suatu unggahan aktor lain. Hal ini dapat dilihat pada nilai out  –  degree  tertinggi  pada  suatu  akun.  Aktor @_5py_ merupakan akun yang memiliki nilai out
Jurnal PIKMA: Publikasi Media Dan Cinema, Volume 5, No. 1, Maret 2022, hlm 86-102
degree  tertinggi,  mencapai  69.  Artinya  akun tersebut sering memberikan respon terhadap aktor –  aktor  pada  jaringan  pada  pembicaraan  RUU TPKS di twitter.
Selanjutnya  adalah  aspek virality ,  aspek  ini mengukur  suatu  tingkat  keberhasilan  topik  dalam menjangkau  persebaran  yang  luas  pada  jaringan. Indikator  yang  diukur  adalah  jumlah  aktor  / pengguna  yang  membicarakan  kata  kunci  RUU TPKS.  Kata  kunci  RUU  TPKS  masuk trending twitter pada 9 desember 2021. Dimulai pada tweet isu kekerasan seksual #savenoviawidyasari, kemudian meningkat dengan bersamaan munculnya kasus pemerkosaan santriwati. Namun pembicaraan  tersebut  juga  fluktuatif,  mengalami penurunan  dan  peningkatan  pembicaraan. Digital activism  m eningkat  tajam  ketika  dipicu  oleh peristiwa tertentu, seperti pada 16 Desember ketika gagalnya  pembahasan  RUU  tersebut  pada  sidang paripurna,  hingga  januari  2022,  ketika  RUU tersebut diusulkan berubah menjadi RUU inisiatif DPR.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  peristiwa  pada dunia  nyata  berbanding  lurus  pada  respon pengguna twitter di media sosial.

## Level analisis perilaku media sosial
Gambar 10. Hasil sentimen analisis jaringan komunikasi RUU TPKS
Sumber: Hasil perhitungan pada program R
Peneliti  menggunakan  bantuan  program  R dalam  melakukan  analisis  terhadap  tweet  pada jaringan  RUU  TPKS.  Hasil  penialian  R  studio menunjukkan dari total 32.381 interaksi ( relationship ), terdapat 61% atau sebanyak 19.713 relationship bersentimen positif, kemudian sebanyak 35% atau 9.798 relationship bersentimen negatif, dan sebanyak 9% atau 2.870 relationship bersentimen netral.
Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan  opini publik  terhadap  digital  activism  RUU  TPKS  di dominasi  oleh  sentimen  positif.  Publik  melihat digital activism RUU TPKS sebagai suatu isu yang penting  dan  harus  segera  disahkan.  Disisi  lain adanya kasus kekerasan sesksual, juga mendorong publik  dalam  pengesahan  RUU  tersebut,  karena urgensi  yang  ada.  Sentimen  positif  juga  berisikan pesan  terkait  keberhasilan  RUU  TPKS  menjadi RUU  Inisiatif  DPR,  yang  menjadikan  perjalanan RUU  tersebut  mendekati  tahap  final  pengesahan. Sentimen netral  pada analisis ini, berisi  informasi seputar  sidang  paripurna  terhadap  pengesahan RUU  TPKS,  maupun  informasi  terbaru  terkait RUU TPKS.
Sedangkan analisis sentimen negatif, menunjukkan  isi  pesan  didominasi  oleh  sikap penolakan  pengesahan  RUU  TPKS  oleh  fraksi PKS,  dan  beberapa  pihak  yang  mendukung  sikap fraksi  PKS  tersebut.  Selain  itu  sentimen  negatif pada  jaringan  ini  juga  ditunjukkan  oleh  pesan pesimis  aktor  tertentu  terhadap  DPR,  dalam pengesahan RUU tersebut.
Dalam tweet  text juga  dapat  dilihat  lebih  jauh perdebatan  yang  terjadi  terkait  pengesahan  RUU TPKS. Walaupun kedua kubu pendukung maupun
Jurnal PIKMA: Publikasi Media Dan Cinema, Volume 5, No. 1, Maret 2022, hlm 86-102
yang  menolak,  sama  –  sama  sepakat  terhadap masalah isu pelecehan dan kekerasan seksual yang marak terjadi. Namun dalam hal pengesahan RUU TPKS  kedua  kubu  memiliki  sikap  yang  berbeda. Sikap pendukung terutama, aktivis maupun politisi tertentu yang terlibat, menilai RUU TPKS sebagai suatu  solusi  utama  terhadap  permasalahan kekerasan  seksual  yang  terjadi  saat  ini.  Namun kubu  penolak  RUU  TPKS,  terutama  kubu pendukung fraksi PKS, menilai bahwa RUU TPKS masih jauh dari kata siap sebagai undang – undang, karena dinilai memiliki ambiguitas pada pasal “ sex consent ”  yang  diartikan  sebagai  melegalkan perzinahan, LGBT, dan lainnya.

## Level analisis jaringan
Analisis jaringan dilakukan untuk melihat siapa aktor yang memiliki pengaruh paling tinggi dalam jaringan  RUU  TPKS.  Beberapa  variabel  yang dinilai diantaranya, degree centrality , betweenness centrality, closeness centrality , eigenvector centrality , dan clustering coefficient .
Degree  centrality  menunjukkan  seberapa populer  aktor  dalam  jaringan.  Matriks  ini  terdiri dari  2  perhitungan,  in  –  degree  dan  out  –  degree. Pada  jaringan  RUU  TPKS,  aktor  @lafisce merupakan  aktor  yang  paling  banyak  menerima respon dari aktor lain mencapai 2615 in – degree . Hal ini menunjukkan aktor tersebut cukup populer pada  unggahannya  terkait  dukungan  pengesahan RUU TPKS, walaupun memiliki jumlah followers yang  hanya  berjumlah  518.  Sedangkan  penilaian out  –  degree  menunjukkan  akun  @_5py_ merupakan  akun  yang  paling  banyak  merespon unggahan RUU TPKS di twitter.
Sentralitas selanjutnya adalah pengukuran pada nilai betweenness  centrality .  Pengukuran  ini menunjukkan  seberapa  penting  suatu  aktor  dalam jaringan, artinya tanpa aktor tersebut, cluster yang terbentuk  /  koneksi  yang  terbentuk  menjadi  tidak berarti  (Marc  A.  Smith,  Fahmi,  dan  Dr.  catur Suratnoaji  2021).  Akun  @lafisce  menjadi  aktor dengan  nilai  perantara  tertinggi  diantara  aktor lainnya,  nilainya  mencapai  53.581.048,9.  Hal  ini menunjukkan  akun  tersebut  memegang  kontrol dalam  persebaran  pesan  RUU  TPKS,  sehingga pesan yang sebarkan mampu menjangkau cluster – cluster pada jaringan.
Sentralitas  kedekatan  ( closeness  centrality ) menunjukan seberapa dekat aktor dengan aktor lain dalam  jaringan.  Kedekatan  menggambarkan kemudahan  informasi  untuk  diterima,  serta semakin dekat aktor maka akan semakin terhubung dengan aktor lainnya. Akun @dpr_ri memiliki nilai sentralitas kedekatan tertinggi pada jaringan, yaitu mencapai  0,336.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa digital  activism RUU  TPKS,  dimana  sumber informasi  utama  terhadap  kepastian  RUU, bergantung pada bagaimana langkah yang diambil DPR  RI.  Dapat  dikatakan  informasi  yang disampaikan pada akun @dpr_ri terhadap RUU ini menjadi  sangat  penting,  sehingga  mudah  dalam menjangkau aktor lain dalam jaringan.
Sentralitas eigenvektor, menunjukkan seberapa penting  suatu  aktor  memiliki  hubungan  dengan aktor  lain  yang  berkualitas.  Akun  @dpr_ri merupakan  aktor  yang  memiliki  nilai eigenvector centrality tertinggi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa @dpr_ri merupakan aktor yang memiliki hubungan dengan  aktor  –  aktor  penting  dalam  jaringan.  Ini
Jurnal PIKMA: Publikasi Media Dan Cinema, Volume 5, No. 1, Maret 2022, hlm 86-102
juga  selaras  dimana  akun  @dpr_ri  menjadi  aktor yang  paling  krusial  terhadap  isu  RUU  TPKS, karena aktor tersebut menjadi ujung tombak terkait kelanjutan  pembahasan  RUU  TPKS  dalam paripurna,  sehingga  informasi  yang  disampaikan oleh akun @dpr_ri akan sangat  penting, sehingga dicari  oleh  banyak  aktor,  termasuk  aktor  –  aktor yang berkualitas pada jaringan sekalipun.

## Clustering
Secara garis besar, cluster pada jaringan RUU TPKS  terbagi  menjadi  2  arah,  yaitu cluster pendukung RUU TPKS, dan cluster yang menolak RUU  TPKS. Cluster pendukung  terdiri  dari  G1,
G2,  G4,  G5,  dan  G6.  Sedangkan cluster yang didominasi oleh penolakan ada pada  G3, dan  G7. Cluster G1,  terdiri  dari  aktor  besar  seperti @jokowi,  @dpr_ri  @PKSejahtera.  Sedangkan arah  hashtag  didominasi  oleh  #sahkan_ruu_tpks, #sahkanruupks. Artinya dalam cluster ini didominasi  oleh  pesan  dukungan  terhadap  RUU ini. Disisi lain netizen memiliki sikap yang berbeda terhadap  aktor  sentral  pada  cluster  ini.  Akun @dpr_ri  menjadi  pihak  yang  paling  ditunggu informasinya oleh netizen terkait pengesahan RUU TPKS,  akun  @jokokwi  paling  banyak  di mention oleh  netizen  terkait  pernyataan  staff  kepresidenan berupa  presiden  menyegerakan  pengesahan  RUU TPKS. Sedangkan akun @PKSejahtera, merupakan  pihak  yang  paling  menolak  RUU tersebut,  sehingga  menimbulkan  reaksi  negatif. Dapat  dikatakan  akun  @PKSsejahtera  menjadi pihak yang paling babak belur pada cluster G1.
Cluster G2  merupakan cluster yang  memiliki aktor sentral @lafisce. Pada cluster ini di dominasi oleh  hashtag  #sahkanruutpks.  Karena  interaksi
pada cluster ini didominasi oleh retweet, maka dari itu peran hashtag lain tidak begitu terlihat. Cluster G3  merupakan cluster yang  paling  menolak pengesahan  RUU  TPKS,  aktor  sentral  pada  G3 adalah @fpksdprri. Beberapa hashtag pembicaraan diantaranya #pksantikejahatanseksual, #gagalkanruutpks,  #tolakruutpks.  Cluster  G4 merupakan  cluster  pendukung  RUU  ini  dengan dominasi  topik  pembicaraan  #sahkanruutpks #temponasional.  Artinya  pada  cluster  ini  banyak informasi  RUU  TPKS  yang  disampaikan  oleh media,  aktor  sentral  pada  G4  adalah  @tunggalp, yang mana juga merupakan seorang aktivis.
Cluster G5  dan  G6  merupakan cluster pendukung, dengan aktor sentral pada @anishidayah,  dan  @mardiasih.  Kedua  aktor tersebut merupakan seorang aktivis yang mendukung  RUU  TPKS.  Walaupun  sama  –  sama mendukung  RUU  TPKS,  kedua  aktor  tersebut memiliki  perbedaan  konteks  pada  pesan  yang disampaikan.  G5  berbicara  dukungan  terkait #lindungikorban,  sedangkan  G6  berbicara  terkait dukungan  RUU  pada  #16haktp,  atau  disebut dengan  hari  anti  kekerasan  seksual  pada perempuan. Selain itu, tidak adanya aktivitas saling respon pada G5, dan G6 membuat digital activism pada aktivis tersebut cenderung bergerak sendiri – sendiri. Cluster G7  merupakan cluster yang menolak  pengesahan  RUU  TPKS,  namun cluster ini  tidak  memiliki  aktor  sentral  dan  koneksi  yang terbentuk  antar  aktor. Dapat  dikatakan aktor pada cluster ini memiliki pesan yang sama namun, tidak memiliki interaksi timbal balik satu sama lain.
Hasil  kalkulasi  matriks clustering  coefficient menunjukkan  nilai cluster G1  merupakan  yang
tertinggi di jaringan (0,170). Artinya kekompakan digital  activsim yang  terjadi  pada  G1  lebih  baik dibandingkan cluster lainnya.  G1  merupakan kelompok  pendukung  pada  pengesahan  RUU TPKS,  hal  ini  juga  menunjukkan  bahwa digital activism yang  dilakukan  oleh  aktivis  pada cluster lain belum mampu secara maksimal mendapat nilai kekompakan  tinggi  pada  jaringan.  Sedangkan cluster G3 (0,158) atau cluster penolak, memiliki nilai  tertinggi  kedua  dalam  jaringan,  hal  ini  juga menunjukkan bahwa koneksi antar aktor pada G3, lebih baik dibandingkan G2, G4, G5, G6, G7.

## KESIMPULAN
Digital activism pengesahan RUU TPKS tidak muncul begitu saja, namun ada kasus atau isu lain yang  menjadi  pemicu  sehingga  memunculkan digital activsim yang kuat oleh publik pada media sosial twitter. Sementara itu, arah opini pengguna media  sosial  pada  digital  activism  RUU  TPKS, menunjukan  arah  opini  publik  sangat  mendukung gerakan ini. Hal ini dibuktikan pada nilai sentimen positif  yang  cukup  tinggi  mencapai  61%, berbanding terbalik dengan sentimen negative yang hanya  mencapai  30%,  dan  netral  9%.  Hal  ini menjadi  momentum  baik  terhadap  RUU  TPKS, dimana  para  aktor  dalam  jaringan  cenderung optimis  terhadap  pengesahan  RUU  TPKS, walaupun  ditengah  perdebatan  dan  penolakan terkait substansi pada RUU tersebut.
Dari  hasil  perhitungan  sentralitas  aktor, terdapat  5  top  influencer,  diantaranya  @lafisce sebagai  akun  anonim,  @dpr_ri  dan  @pksejahtera sebagai  akun  resmi  lembaga,  serta  @mardiasih, dan  @anishidayah  sebagai  aktivis.  Namun  dapat
disimpulkan  akun  @dpr_ri  menjadi  aktor  yang paling penting dan berpengaruh dalam jaringan, hal ini  karena  selain  menjadi  perantara  yang  baik, kualitas  relasi  dan  kedekatan  relasi  dengan  para aktor  lebih  baik  daripada  akun  lainnya.  sehingga informasi yang disampaikan akun @dpr_ri terkait RUU  TPKS.  menjadi  informasi  penting  yang sangat  ditunggu  oleh  para  aktor  lainnya.  Namun disisi  lain,  akun  anonim  @lafisce  menjadi  aktor yang paling populer dan menjadi perantara dalam banyak cluster besar,  ini  menunjukkan  bahwa meskipun  gerakan  RUU  TPKS  didominasi  oleh dukungan publik, namun para aktivis maupun DPR belum  mampu  sepenuhnya  menyakinkan  publik terhadap  kepastian  RUU  TPKS,  ini  dibuktikan bagaimana  publik  lebih  merespon  akun  anonim @lafisce, dibandingkan aktor – aktor penting lain seperti aktivis.
Kekompakam cluster pendukung dan penolak pengesahan RUU TPKS juga terlihat jelas. Cluster G1  menjadi  kelompok  yang  paling  kompak dibandingkan  dengan cluster lainnya.  hal  ini dikarenakan  nilai  keterhubungan  antar  aktor didalamnya lebih kuat daripada aktor pada cluster lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Arianto,  Irwan  Dwi.  2019.  “ANALYZING  SOCIAL MEDIA  NETWORK  FOR  STUDENTS  IN PRESIDENTIAL  ELECTION  2019  WITH NODEXL.” Jurnal  Ilmu  Komunikasi  UPN Veteran Jatim .
Dewantara,  Ramma  Wisnu.  2015.  “Aktivisme  dan Kesukarelawanan dalam Media Sosial Komunitas Kaum Muda Yogyakarta.” 19:40–52.
Dijk,  Jan  Van.  2006. The  Network  Society .  2  ed. London: SAGE Publication Ltd.
Eriyanto. 2014. Analisis Jaringan Komunikasi, Strategi Baru dalam Penelitian Ilmu Komunikasi dan Ilmu Sosial . Jakarta: Kencana Prenada Media Group.
Jurnal PIKMA: Publikasi Media Dan Cinema, Volume 5, No. 1, Maret 2022, hlm 86-102
Haloho,  Rhea  Adinda  Twanty,  Dr.  Merry  Fridha  Tri Palupi,  Irmasanthi  M.Si,  dan  M.  ..  Danadharta,
S.Hub.Int.  2021.  “PENGARUH  DIGITAL ACTIVISM TERHADAP

## PERILAKU
CYBERBULLYING  (  STUDI  KASUS  # UNFOLLOWDAYANA  PADA  REMAJA  RW.
006 DESA BAMBE GRESIK).” 1–8.
Hidayaturrahman,  Mohammad,  Universitas  Wiraraja Sumenep, Yossita Wisman, Universitas Palangka Raya,  dan  Lorentius  Goa.  2020. Teori  Sosial Empirik .
Joyce, M. .. 2010. “Digital Activism Decoded: The New Mechanics of Change.” IDEA .
Kwak, Jin-ah, dan Sung Kyum Cho. 2018. “Analyzing Public  Opinion  with  Social  Media  Data  during Election Periods: A Selective Literature Review.”
Asian Journal for Public Opinion Research .
Marc A. Smith, Phd, Ismail Fahmi, dan MSi Dr. catur Suratnoaji.  2021.  “Big  Data  Analysis  (Key Success  For  Future  of  PR).”  Surabaya:  Ilmu
Komunikasi Upn veteran Jawatimur.
Milani, Elena, Emma Weitkamp, dan Peter Webb. 2020. “The  visual  vaccine  debate  on  twitter:  A  social network  analysis.” Media  and  Communication 8(2):364–75. doi: 10.17645/mac.v8i2.2847. Panji,  Aditya.  2015.  “Twitter  Media  Sosial  Paling Efektif  untuk  Gerakan  Sosial.” CNN  Indonesia . Diambil (https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20150 616182515-185-60401/twitter-media-sosial- paling-efektif-untuk-gerakan-sosial).
Siyoto,  dan  M.  Ali  Sodik.  2015. Dasar  Metodologi Penelitian .  1  ed.  diedit  oleh  Ayup.  Yogyakarta: Literasi Media Publishing. smrfoundation.  n.d.  “NodeXL  Feature  Overview.” www.smrfoundation.org .  Diambil  22  Februari
2022 (https://www.smrfoundation.org/nodexl/features/ ). Sugiyono.  2013. Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif, dan R & D . Bandung: Alfabeta.
Suratnoaji,  Catur,  dan  Irwan  Dwi  Arianto.  2021.
Metode Riset Sosial Berbasis Big Data . diedit oleh R.  Astikawati  dan  E.  K.  Dewi.  Jakarta:  Penerbit
Erlangga.
Suratnoaji,  Catur,  Nurhadi,  dan  Irwan  Dwi  Arianto. 2020. “Public opinion on lockdown (PSBB) policy in  overcoming  covid-19  pandemic  in  indonesia: Analysis based on big data twitter.” Asian Journal for  Public  Opinion  Research 8(3):393–406.  doi: 10.15206/ajpor.2020.8.3.393.
Tifa, Foundation. 2017. “Anak Muda & Aktivisme Digital.” in Kelas Muda Digital (KEMUDI) . Jakarta: Tifa Foundation.