## Pemeringkatan Popularitas Dompet Digital dengan Pendekatan SNA-OCRA
Imam Husni Al Amin 1 , Fatkhul Amin 2 , Setyawan Wibisono 3,* , Endang Lestariningsih 4 , Eko Nur Wahyudi 5
1,2,3,4 Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia
5 Fakultas Vokasi, Manajemen Informatika, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia Email: 1 imam@edu.unisbank.ac.id, 2 fatkhulamin@edu.unisbank.ac.id, 3,* setyawan@edu.unisbank.ac.id,
4 endang_lestariningsih@edu.unisbank.ac.id, 5 eko@edu.unisbank.ac.id
Abstrak− Penelitian ini mengkaji popularitas produk dompet digital berdasarkan percakapan Twitter dengan pendekatan hibrid Social  Network  Analysis (SNA)  dan Operational  Competitiveness  Ratings  Analysis (OCRA).  SNA  menganalisis  interaksi pengguna dalam percakapan dompet digital, sementara OCRA memberikan pemeringkatan berdasarkan kriteria yang berasal dari network properties pada SNA. Dalam konstruksi SNA akan diperoleh banyak network properties yang tercatat, namun dalam penelitian ini network properties yang digunakan sebagai kriteria adalah Node, Edges, Average Degree, Modularity, Diameter, Density, Average Path Length, Connected Component . Kemudian OCRA memberikan perhitungan pemeringkatan popularitas  dompet  digital  berdasarkan  kriteria.  Hasil  dari  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  dompet  digital  dengan  kode alternatif A2 menduduki peringkat tertinggi dengan nilai indeks seleksi preferensi 603.3993893. Dompet digital dengan kode alternatif  A3  menduduki  peringkat  terendah  dengan  nilai  indeks  seleksi  preferensi  4.903316045.Hasil  ini  mencerminkan popularitas  merek  dompet  digital  berdasarkan  percakapan  Twitter  dan  analisis  jaringan  sosial.  Validasi  hasil  penelitian  ini dilakukan  dengan  membandingkan  peringkat  popularitas  penelitian  ini  dengan  nilai  properti  aplikasi  dompet  digital  pada playstore.  Apabila popularitas di playstore didasarkan pada jumlah download aplikasi dompet digital, maka dompet digital paling populer pada playstore adalah A2 dengan jumlah download 100 juta lebih. Hasil ini mengindikasikan hasil yang sama dengan  penelitian  ini  yang  menempatkan  dompet  digital  dengan  kode  A2  sebagai  yang  terpopuler.  Apabila  popularitas  di playstore didasarkan pada jumlah ulasan aplikasi dompet digital, maka dompet digital paling populer pada playstore adalah A2 dengan jumlah ulasan sekitar 13 juta. Hasil ini mengindikasikan hasil yang sama dengan penelitian ini yang menempatkan dompet  digital  dengan  kode  A2  sebagai  yang  terpopuler.  Apabila  popularitas  di  playstore  didasarkan  pada rating dompet digital, maka dompet digital paling populer pada playstore adalah A3 dengan rating 4,7 sedangkan A2 menduduki peringkat kedua  dengan rating sebesar  4,6.  Hasil  ini  mengindikasikan  hasil  yang  sedikit  berbeda  dengan  penelitian  ini  yang menempatkan dompet digital dengan kode A2 sebagai yang terpopuler. Berdasarkan hasil validasi ini dapat disimpulkan bahwa apabila dicari dompet digital yang menempati peringkat pertama pada sisi popularitas, maka antara hasil penelitian ini dengan nilai  properti  aplikasi  pada  playstore  hanya  terdapat  sedikit  perbedaan  saja,  namun  variasi  perbedaan  akan  muncul  pada peringkat-peringkat di bawahnya.
Kata Kunci: pemeringkatan, popularitas, dompet digital, Twitter, SNA, OCRA
Abstract− This  research  examines  the popularity  of  digital  wallet  products based  on  Twitter  conversations  using  a hybrid approach of Social Network Analysis (SNA) and Operational Competitiveness Ratings Analysis (OCRA). SNA analyzes user interactions in digital wallet conversations, while OCRA provides rankings based on criteria derived from network properties in  SNA.  In  the  construction  of  SNA,  numerous  network  properties  are  recorded,  but  this  study  focuses  on  Node,  Edges, Average Degree, Modularity, Diameter, Density, Average Path Length, and Connected Component as the criteria. OCRA then calculates popularity rankings for digital wallets based on these criteria. The results of the research state that the digital wallet with the alternative code A2 occupies the highest rank with a preference selection index value of 603.3993893. On the other hand, the digital wallet with the alternative code A3 ranks lowest with a preference selection index value of 4.903316045. These findings reflect the popularity of digital wallet brands based on Twitter conversations and social network analysis. The validation of these results is carried out by comparing the popularity rankings from this research with the values of digital wallet application properties on the Play Store. If popularity on the Play Store is based on the number of downloads, then the most popular digital wallet is A2 with over 100 million downloads. This result aligns with the research, which places the A2- coded  digital  wallet  as  the  most  popular.  When popularity  on  the  Play  Store  is  based  on  the number  of  reviews,  the  most popular digital wallet is again A2 with approximately 13 million reviews. This result corresponds with the research, positioning the A2-coded digital wallet as the most popular. However, when popularity on the Play Store is based on wallet ratings, the most popular digital wallet is A3 with a rating of 4.7, while A2 ranks second with a rating of 4.6. This result slightly differs from  the  research,  which  identifies  the  A2-coded  digital  wallet  as  the  most  popular.  Based  on  this  validation,  it  can  be concluded that for a digital wallet occupying the top rank in terms of popularity, there is only a slight difference between the results of this research and the application properties on the Play Store. However, variations in differences may appear in the rankings below the top position.
Keywords :popularity, e-wallet, Twitter, SNA, OCRA

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  konteks  percakapan  di  Twitter  tentang  dompet  digital,  muncul  fenomena  yang  menarik  yaitu berbagai  diskusi  dan  ulasan  tentang  kualitas,  fitur,  dan  pelayanan  dari  berbagai platform dompet  digital.
Percakapan  ini  mencerminkan  persepsi  dan  pandangan  pengguna  tentang  popularitas  masing-masing  dompet digital  [1].  Permasalahan  yang  terjadi  adalah  di  dalam  lingkungan  percakapan  yang  dinamis  seperti  Twitter, mencari tahu tingkat popularitas suatu dompet digital secara manual sangatlah sulit dan memakan waktu. Selain itu, subjektivitas dalam mengevaluasi percakapan juga dapat mempengaruhi hasil analisis popularitas [2]. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang lebih terstruktur dan obyektif untuk mengukur popularitas dompet digital berdasarkan percakapan di Twitter [3]. Penggunaan metode hibrid yang menggabungkan Social Network Analysis (SNA)  dan Operational  Competitiveness  Ratings  Analysis (OCRA)  menjadi  alternatif  yang  menarik  untuk mencapai tujuan ini.
Social  Network  Analysis (SNA)  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antara individu  atau  entitas  dalam  suatu  jaringan  sosial  [7].  Dalam  konteks  penelitian  ini,  SNA  digunakan  untuk mengidentifikasi  dan  menganalisis  pola  interaksi  antara  pengguna  Twitter  dan  platform  dompet  digital  dalam mencari  pemahaman  tentang  popularitas  dompet  digital  berbasis  percakapan  di  Twitter.  Metode  SNA memungkinkan  analisis  interaksi  antara  pengguna  Twitter  dan platform dompet  digital,  mengidentifikasi  pola percakapan yang relevan, dan mengeksplorasi jaringan pengguna  yang terlibat dalam  membahas suatu dompet digital [4]. Sementara itu, OCRA  merupakan pendekatan pemeringkatan  yang didasarkan pada kriteria-kriteria obyektif [5]. Kombinasi dari kedua metode ini diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih komprehensif dan dapat  diandalkan  dalam  mengukur  popularitas  dompet  digital  di  Twitter.  Dengan  demikian,  penelitian  ini bertujuan untuk mengembangkan pendekatan metode hibrid SNA dan OCRA untuk pemeringkatan popularitas dompet  digital  berbasis  percakapan  di  Twitter.  Dengan  mengidentifikasi  dan  menganalisis  percakapan  yang relevan serta menerapkan kriteria-kriteria obyektif, penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran yang lebih komprehensif tentang popularitas masing-masing dompet digital di platform media sosial ini.
Dengan memahami tingkat popularitas, perusahaan penyedia dompet digital dapat memperkuat strategi pemasaran mereka, meningkatkan interaksi dengan pelanggan, dan menyediakan layanan yang lebih baik, sesuai dengan  kebutuhan  dan  preferensi  pengguna.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  dapat  menjadi  kontribusi  akademis dalam  pengembangan  metode  analisis  popularitas  dan  pemeringkatan  di  lingkungan  media  sosial,  khususnya dalam konteks industri keuangan digital.
Struktur  penelitian  ini  akan  mencakup  beberapa  tahap.  Pertama,  dilakukan  pengumpulan  data  dari Twitter dengan menggunakan alat analisis teks dan metode web crawling untuk mengidentifikasi percakapan yang berkaitan dengan berbagai dompet digital. Setelah itu, data tersebut akan dianalisis menggunakan metode SNA untuk mengidentifikasi pola interaksi antara pengguna Twitter dan platform dompet digital. Diterapkan OCRA untuk  mengevaluasi  dan  memeringkat  popularitas  masing-masing  dompet  digital  berdasarkan  kriteria-kriteria obyektif yang relevan. Hasil dari analisis ini akan disajikan dalam bentuk visualisasi jaringan, grafik, dan tabel yang  mudah dipahami dan diinterpretasi. Dalam akhir penelitian,  kesimpulan akan disajikan berdasarkan  hasil analisis dan temuan yang diperoleh [6].
Studi  tentang  struktur  dan  dinamika  jaringan  di  Twitter  telah  memberikan  dasar  penting  dalam menerapkan SNA pada percakapan media sosial [8]. Penerapan SNA dalam konteks popularitas merek dan produk juga  telah  menjadi  subjek  penelitian  yang  menarik.  Studi  tentang  pengaruh  popularitas  merek  di  Twitter menunjukkan bahwa tingkat popularitas merek di media sosial dapat memengaruhi persepsi dan sikap pengguna terhadap merek tersebut. Dalam konteks pemeringkatan popularitas konten di media sosial, menggunakan SNA untuk menganalisis network properties di Twitter [9].
Dalam  konteks  penelitian  ini,  SNA  akan  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  interaksi  antara pengguna  Twitter  dan platform dompet  digital.  Melalui  analisis  jaringan  sosial,  akan  diidentifikasi  pengguna dalam  membahas  dompet  digital,  serta  pola  interaksi  antara  pengguna  dan  dompet  digital  tersebut  [10]. Pengukuran  popularitas  berdasarkan  percakapan  di  media  sosial,  khususnya  Twitter  [11],  telah  menjadi  topik penelitian yang menarik dalam era digital ini. Metode Social Network Analysis (SNA) telah menjadi salah satu pendekatan yang populer dalam mengidentifikasi pola interaksi dan hubungan antara entitas di jaringan sosial, termasuk dalam konteks pemeringkatan popularitas di media sosial [12].
Melalui  SNA,  dapat  diidentifikasi  konten  yang  mendapatkan retweet yang  tinggi,  menunjukkan popularitas yang lebih besar di platform [13]. Dalam konteks penelitian ini, SNA akan digunakan untuk mengukur popularitas dompet digital berbasis percakapan di Twitter [14]. Melalui analisis jaringan sosial, akan diidentifikasi pola interaksi antara pengguna Twitter dan platform dompet digital. Pengguna yang paling aktif dalam membahas dompet digital tertentu dan hubungan interaksi mereka dengan entitas dompet digital akan diidentifikasi. Hal ini akan memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang popularitas masing-masing dompet digital di platform Twitter.
Dengan menggunakan SNA untuk mengukur popularitas berdasarkan percakapan Twitter, penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  berarti  dalam  memahami  bagaimana  interaksi  pengguna mempengaruhi  popularitas  suatu  entitas  di  media  sosial  [4].  Hasil  dari  analisis  SNA  ini  diharapkan  dapat memberikan wawasan berharga bagi perusahaan penyedia dompet digital dalam meningkatkan strategi pemasaran dan  meningkatkan kualitas pelayanan  mereka. Selain itu,  hasil penelitian ini juga dapat menjadi referensi bagi penelitian lebih lanjut dalam bidang analisis popularitas di media sosial menggunakan pendekatan SNA.
Pemeringkatan  popularitas  merupakan  aspek  penting  dalam  analisis  media  sosial,  yang  membantu perusahaan memahami tingkat popularitas dan dampak dari entitas tertentu di platform seperti Twitter. Salah satu pendekatan  yang  digunakan  untuk  melakukan  pemeringkatan  popularitas  secara  obyektif  adalah  OCRA. Penelitian  tentang  OCRA  telah  digunakan  sebelumnya  untuk  menganalisis  dan  memilih  alternatif  dan  tingkat kepentingan  [15].  Tingkat  kepentingan  ini  kemudian  digunakan  dalam  metode  OCRA  untuk  menilai  dan membandingkan  berbagai  alternatif  [16].  Dengan  menggunakan  analisis  OCRA,  dapat  dilakukan  evaluasi  dan pemeringkatan solusi yang paling optimal [17].
Dalam  konteks  penelitian  ini,  OCRA  akan  digunakan  untuk  melakukan  pemeringkatan  popularitas dompet  digital  berbasis  percakapan  di  Twitter  yang  kemudian  dikonstruksikan  menggunakan  SNA.  Kriteria- kriteria obyektif yang relevan akan diidentifikasi dan diukur berdasarkan network properties pada SNA, seperti Node,  Edges,  Average  Degree,  Modularity,  Diameter,  Density,  Average  Path  Length,  Connected  Component , yang dapat memberikan gambaran tentang popularitas dompet digital di platform Twitter [2].
Hasil  dari  analisis  OCRA  diharapkan  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang popularitas masing-masing dompet digital di Twitter. Dengan menggabungkan hasil dari OCRA dengan analisis dari metode Social Network Analysis (SNA), penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang popularitas dompet digital berbasis percakapan di media sosial.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Obyek Penelitian dan Pengumpulan Data
Obyek penelitian adalah percakapan pada media sosial Twitter (X) tentang merek dompet digital yang beroperasi di Indonesia. Merek dompet digital yang dijadikan sebagai obyek penelitian adalah LinkAja, ShopeePay, GoPay dan  OVO.  Data  percakapan  pada  tentang  merek  dompet  digital  berasal  dari  media  sosial  Twitter  (X)  dengan pencatatan dari  5 Agustus 2023 sampai dengan 5 November 2023. Diperoleh melalui crawling data media sosial Twitter dari 11 November 2023 sampai dengan 12 November 2023.

## 2.2 Pengolahan Data SNA
Ada  banyak  metrik  yang  dapat  digunakan  untuk  menjelaskan  properti  jaringan.  Penelitian  ini  menggunakan beberapa properti jaringan untuk membandingkan popularitas merek [18], yaitu:
1. Node dihitung  sebagai  jumlah  entitas  sosial  yang  terlibat  dalam  sebuah  jaringan  sosial.  Semakin  banyak jumlah node yang terlibat dalam suatu jaringan, maka akan semakin meningkatkan tingkat popularitas [19]. 2. Edge dihitung  sebagai  jumlah  hubungan  antara  satu node dengan node lain.  Jika  lebih  banyak edge yang muncul dalam suatu jaringan, maka akan semakin meningkatkan tingkat popularitas [20].
3. Average Degree adalah perhitungan rerata relasi semua node dibandingkan dengan setiap node . Nilai Average Degree yang  tinggi  menyatakan  bahwa  jaringan  dibentuk  dengan  tingkat  kepadatan  yang  relatif  baik, sehingga dapat meningkatkan nilai kemungkinan jalur pintas antar node [21].
4. Graph Density secara umum  dikatakan sebagai perbandingan antara jumlah hubungan pada juatu jaringan berbanding dengan total hubungan yang mungkin terjadi [22]. Persamaan 1 digunakan untuk mengukur graph density [23]:
∆= L g(g − 1) (1)
5. Average Path Length adalah rerata jarak pada jalur terpendek yang mungkin didapat pada semua hubungan. Jika  nilai  jarak  kecil,  maka  dapat  dikatakan  sebagai  sebuah  informasi  yang  efisien  [24].  Persamaan  2 digunakan untuk mengukur Average Path Length [25]:
d = 1 N(N − 1) ∑ d i,j i,j=1,N;1≠j
(2)
6. Network  Diameter adalah  jarak  yang  diukur  sebagai  jarak    paling  jauh  dari  semua  jalur  hubungan  yang mungkin terjadi [26]. Persamaan 3 digunakan untuk mengukur network diameter [25]: d max = (i, j)                                                                                                                                                                  (3)
7. Modularity berfungsi  dalam  mengidentifikasi  komunitas  pada  suatu  jaringan.  Nilai modularity memperlihatkan kualitas struktur jaringan, serta berfungsi untuk mengidentifikasi jumlah partisi kelompok dalam  mendapatkan  struktur  komunitas  optimal  [27].  Persamaan  4  digunakan  untuk  mengukur network diameter [25]:
Q = 1 2m ∑ [A ij − k i k j 2m ] ij δ SiSj (4)
8. Connected Component diartikan sebagai kelompok pengguna dengan intensitas tinggi dalam komunikasi dua arah [28].

## 2.3 AHP ( Analytic Hierarchy Process )
AHP  merupakan  suatu  model  fungsional  yang  didasarkan  pada  perhitingan  pembobotan  kriteria.  Kriteria ditentukan dari persepsi manusia. Pembobotan juga dilakukan dengan persepsi manusia secara subjektif, namun dengan  memperhatikan  tingkat  kepentingan  secara  umum.  Cara  pembobotan  kriteria  dilakukan  menggunakan matriks pairwise  comparison ,  kemudian  dilakukan  konsistensi  bobot,  sehingga  didapatkan  bobot  kriteria  yang valid [29]. Tahapan AHP dan perhitungan pembobotan diperlihatkan pada langkah-langkah berikut [30]: Langkah 1: Membuat matriks pairwise comparison m х n berdasarkan skala Saaty, menggunakan persamaan 5.
𝐴 = [ 1 𝑎 12… 𝑎 1𝑛 … … … 1 𝑎 1𝑛 ⁄ 1 𝑎 2𝑛…
⁄ 1 ]                                                                                                                                      (5)
Langkah 2:  Pada matriks timbal balik di mana a ji = 1/a ij , matriks A direstrukturisasi menggunakan persamaan 6. Pada penentuan bobot kriteria, maka eigen-vektor dihitung menggunakan persamaan 7.
[ 1 𝑎 12… 𝑎 1𝑛 … … … 1 𝑎 1𝑛 ⁄ 1 𝑎 2𝑛… ⁄ 1 ] [ 𝑤 1 𝑤 2 ] =   𝜆 𝑚𝑎𝑥 [ 𝑤 1 𝑤 2 ]                                                                                                                (6)
𝐴𝑊 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 𝑊                                                                                                                                                               (7) Langkah  3:  Pengecekan  konsistensi  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  penentuan  nilai  oleh  pengambil keputusan  benar  dan  konsisten.  Pengecekan  konsistensi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  CI  ( Consistency Index ) dan nilai RI ( Random Index ). Perhitungan nilai CI menggunakan persamaan 8, sedangkan perhitungan nilai RI menggunakan persamaan 9.
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛 − 1 (8)
Di mana, λmax adalah konsistensi rata-rata dan n adalah jumlah kriteria.
𝑅𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥,𝑎𝑣𝑔 − 𝑛 𝑛 − 1 (9)
Nilai  CR  dihitung  dengan  menggunakan  persaman  10.  Nilai  CR  dapat  dikatakan  handal  jika  kurang  dari  0,1, namun jika lebih dari 0,1, maka proses penilaian harus diulangi.

## 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 < 0,1                                                                                                                                                                    (10)
RI adalah nilai indeks konsistensi yang dibangkitkan secara random . Nilai  RI diperlihatkan pada tabel 1. Tabel 1 . Indeks konsistensi random (RI)
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
RI 0 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,58

## 2.4 Metode OCRA ( Operational Competitiveness Ratings Analysis )
Teknik  OCRA  dikembangkan  untuk  menghitung  kinerja  relatif  dari  serangkaian  alternatif  yang  bersaing. Langkah-langkah  metode  OCRA  disajikan  dalam  bagian  ini  [17].  Prosedur  dimulai  dengan  menghitung  nilai preferensi untuk atribut yang tidak menguntungkan, sesuai dengan persamaan 11.
𝐼𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑚 𝑗=1 × 𝑚𝑎𝑥(𝑋 𝑖𝑗 ) − 𝑋 𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 ) (11)
Di mana Ii mengacu pada pentingnya relatif alternatif ke-i untuk atribut yang tidak menguntungkan, dan m  mengacu  pada  jumlah  atribut  yang  tidak  menguntungkan.  Langkah  ini  diikuti  dengan  menghitung  nilai preferensi  linier  untuk  kriteria  input  untuk  memberikan  nilai  nol  bagi  alternatif  yang  paling  tidak  diinginkan, sesuai dengan persamaan 12.
𝐼𝐼 𝑖 = 𝐼 𝑖 − 𝑚𝑖𝑛(𝐼 𝑖 )                                                                                                                                                              (12) di mana IIi mengacu pada nilai preferensi agregat alternatif ke-i terkait dengan atribut ke-j. Nilai preferensi untuk atribut yang menguntungkan dihitung menggunakan Persamaan 13.
𝑂 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 ×
ℎ 𝑛=1 𝑋 𝑖𝑗 − 𝑚𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑚𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 ) (13)
di mana Oi mengacu pada pentingnya relatif alternatif ke-i untuk atribut yang menguntungkan, dan ℎ h mengacu  pada  jumlah  atribut  yang  menguntungkan.  Perhitungan  nilai  preferensi  linier  untuk  kriteria  input ditunjukkan dalam persamaan 14.
𝑂𝑂 𝑖 = 𝑂 𝑖 − 𝑚𝑖𝑛(𝑂 𝑖 )                                                                                                                                                         (14) Di mana OOi mengacu pada nilai preferensi agregat alternatif ke-i terkait dengan atribut ke-j. Prosedur ini diakhiri dengan menghitung nilai preferensi keseluruhan. Alternatif dengan nilai preferensi keseluruhan lebih tinggi diberikan peringkat lebih tinggi, Sesuai dengan Persamaan 15.
𝑃𝑃 𝑖 = (𝐼𝐼 𝑖 + 𝑂𝑂 𝑖 ) − 𝑚𝑖𝑛(𝐼𝐼 𝑚 + 𝑂𝑂 𝑚 )                                                                                                                        (15)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  berarti  dalam  pemahaman  tentang popularitas dompet digital berbasis percakapan di Twitter. Dengan menggabungkan analisis jaringan sosial (SNA) dan  pendekatan  pemeringkatan  berbasis  kriteria  obyektif  (OCRA),  diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat memberikan  wawasan  berharga  bagi  perusahaan  penyedia  dompet  digital  dan  juga  menjadi  referensi  bagi penelitian lebih lanjut dalam bidang analisis popularitas di media sosial. Tahapan penelitian dapat digambarkan pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari gambar 1 dapat dijelaskan langkah-langkah yang dilaksanakan dalam penelitian ini: 1. Pengumpulan  Data.  Data  percakapan  Twitter  yang  berkaitan  dengan  dompet  digital  akan  dikumpulkan melalui  proses crawling menggunakan  program Tweet  Harvest .  Data  yang  diambil  akan  mencakup id , username , full text  tweet , tanggal posting, jumlah retweet , tweet url dan interaksi lainnya yang relevan. 2. Pre-processing . Data yang telah dikumpulkan akan melalui tahap pra-pemrosesan untuk membersihkan dan mempersiapkannya sebelum dilakukan analisis lebih lanjut. Tahap ini termasuk penghapusan tweet duplikat, penghapusan karakter khusus, dan pengubahan format data agar sesuai dengan kebutuhan analisis.
3. Social Network Analysis (SNA). Metode SNA akan dilakukan untuk mengidentifikasi dan menganalisis pola interaksi  antara  pengguna  Twitter  dan  dompet  digital.  Penggunaan  metode  SNA  akan  membantu  dalam menggambarkan hubungan dan pengaruh antara entitas dalam percakapan tentang dompet digital. Pada tahap ini  akan  dihitung  nilai network  properties yang  digunakan  sebagai  kriteria  permeringkatan  popularitas nantinya adalah node, edges, average degree, modularity, diameter, density, average path length, connected component.
4. Operational  Competitiveness  Ratings  Analysis (OCRA).  OCRA  akan  diterapkan  untuk  melakukan pemeringkatan popularitas dompet digital berdasarkan nilai network properties pada SNA. Kriteria-kriteria ini  akan  mencakup Node,  Edges,  Average  Degree,  Modularity,  Diameter,  Density,  Average  Path  Length, Connected Component . Nilai-nilai kriteria ini akan digunakan untuk  menilai dan  memeringkat popularitas masing-masing dompet digital secara objektif.
5. Integrasi  metode  hibrid. Network  properties yang  dihasilkan  oleh  SNA  akan  menjadi  kriteria  dalam menghitung skor OCRA pada setiap alternatif merek dompet digital. Skor OCRA akan digunakan sebagai dasar dalam melakukan pemeringkatan popularitas dompet digital.
• Pengumpulan percakapan di Twitter tentang dompet digital • Menggunakan program Python untuk mengambil data percakapan

## Pengumpulan
Data
•Membangun jaringan sosial •Menghubungkan pengguna yang saling berinteraksi
Preprocessing
•Menghitung nilai network properties
•Menggunakan nilai network properties sebagai kriteria
Membangun
SNA
•Menggunakan kriteria dalam pemeringkatan popularitas •Menghitung skor OCRA untuk setiap dompet digital •Mengurutkan dompet digital berdasarkan skor OCRA
Hibrid SNA dan
OCRA
•Menganalisis pemeringkatan popularitas dompet digital
•Kesimpulan hubungan antara network properties dan popularitas
Analisis Hasil
•Validasi hasil dengan membandingkan dengan data lain •Validasi hasil dengan membandingkan dengan metode lain
Validasi
•Menyimpulkan temuan penelitian •Batasan penelitian dan saran untuk penelitian lanjutan Kesimpulan
6. Analisis  dan  interpretasi  hasil.  Setelah  dilakukan  analisis  SNA  dan  OCRA,  hasil  akan  dianalisis  dan diinterpretasikan  untuk  mendapatkan  wawasan  yang  berharga  tentang  popularitas  dompet  digital  berbasis percakapan Twitter. Visualisasi grafik dan tabel akan digunakan untuk menyajikan temuan secara jelas dan mudah dimengerti.
7. Kesimpulan dan rekomendasi. Pada bagian akhir, kesimpulan dari penelitian ini akan disajikan berdasarkan hasil analisis dan temuan yang diperoleh. Selain itu, rekomendasi akan diberikan bagi perusahaan penyedia dompet  digital  untuk  meningkatkan  interaksi  dengan  pengguna  dan  meningkatkan  popularitas  mereka  di Twitter.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Visualisasi Jaringan dan Nilai Network Properties
Data percakapan pada tentang merek dompet digital pada media sosial Twitter berasal dari crawling data dari media  sosial  Twitter.  Perhitungan  properti  jaringan  dalam  SNA  diperlukan  untuk  mendapatkan  nilai  properti jaringan  yang  akan  digunakan  sebagai  dasar  dalam  proses  perankingan.  Proses  analisis  menggunakan  GEPHI 0.10.1.  Langkah  pertama  adalah  membuat  visualisasi  model  jaringan  menggunakan  Gephi  dengan  tidak mempertimbangkan  arah  hubungan  antar  simpul.  Tata  letak  untuk  visualisasi  jaringan  menggunakan Reingold Fruchterman .  Tata  letak  ini  mampu  mengelompokkan  setiap  simpul  dalam  setiap  komunitas.  Ini  sangat bermanfaat  karena  akan  lebih  mudah  untuk  menganalisis  dan  menghitung  nilai  properti  jaringan.  Visualisasi jaringan ditampilkan dalam gambar 2.
(a) (b) (c)
(d)
Gambar 2. Visualisasi Jaringan: (a) LinkAja, (b) ShopeePay, (c) Gopay, (d) OVO
Data  set  hasil  visualisasi  jaringan  ini  berisi  banyak network  properties yang  tercatat,  namun  dalam penelitian  ini network  properties yang  digunakan  sebagai  dasar  penelitian  ini  adalah Node,  Edges,  Average Degree,  Modularity,  Diameter,  Density,  Average  Path  Length,  Connected  Component .  Kompilasi  Data diperlihatkan pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai Network Properties Merek Dompet Digital
Dompet Digital Node Edges Average Degree Modularity Diameter Density Average Path Length Connected Component LinkAja 1472 1657 2,251 0,86 14 0,002 5,243 349 ShopeePay 1438 2106 2,929 0,635 14 0,002 4,865 309 GoPay 684 724 2,117 0,883 16 0,003 7,622 164 OVO 1124 1609 2,859 0,81 12 0,003 5,773 194

## 3.2 Dompet Digital
Data ketersediaan percakapan Twitter tentang merek dompet digital dalam Bahasa Indonesia berasal dari crawling data pada media sosial Twitter menggunakan program Python. Data dikumpulkan dari tanggal 5 Agustus 2023 sampai dengan 10 November 2023. Diperoleh melalui pengunduhan data sekunder dari 11 November 2023 sampai dengan 12 November 2023. Berdasarkan data hasil crawling kemudian ditentukan kriteria dan alternatif sebagai dasar dalam proses pemeringkatan popularitas merek dompet digital. Data alternatif adalah empat merek dompet digital yang beroperasi di Indonesia seperti terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Alternatif
No Kode Alternatif Merek Dompet digital 1 A1 LinkAja 2 A2 ShopeePay 3 A3 GoPay 4 A4 OVO

## 3.3 Kriteria
Dalam  rangka  melakukan  pemeringkatan  popularitas  merek  dompet  digital  di  Indonesia,  penilaian  dilakukan dengan memanfaatkan berbagai kriteria penting. Kriteria-kriteria ini termasuk jumlah edge , jumlah node , average degree , modularity , diameter, network density , average path length , dan connected component , yang diperoleh melalui perhitungan dengan metode Social Network Analysis menggunakan alat Gephi 10. Ada  banyak network  properties yang  dapat  digunakan  pada  SNA,  namun  mengapa  hanya  delapan network properties ini yang dipilih sebagai kriteria, justifikasi yang dapat diberikan adalah sebagai berikut: a. Node dipilih karena mewakili entitas individual dalam jaringan, dalam konteks ini, pengguna Twitter atau platform dompet digital. Identifikasi node penting membantu memahami peran dan pengaruh individu atau entitas dalam jaringan, seperti pengguna Twitter yang paling aktif atau berpengaruh dalam membahas dompet digital.
b. Edge dipilih karena edge merepresentasikan hubungan atau interaksi antara dua node , seperti retweet atau mention antar pengguna Twitter. Analisis edge membantu mengidentifikasi pola koneksi dan interaksi antar entitas,  yang  dapat  mengungkapkan  dinamika  percakapan  dan  hubungan  di  antara  pengguna  Twitter  dan platform dompet digital.
c. Average degree dipilih karena average degree adalah rata-rata jumlah edge yang terhubung ke setiap node dalam jaringan. Menunjukkan sejauh mana pengguna Twitter terlibat dalam diskusi tentang dompet digital, memberikan gambaran tentang tingkat keterlibatan dan interaksi dalam jaringan.
d. Modularity dipilih karena modularity mengukur seberapa baik jaringan terbagi menjadi kelompok-kelompok ( communities )  yang  padu  dan  terpisah.  Memahami  struktur  kelompok  dalam  jaringan  dapat  membantu mengidentifikasi kluster pengguna Twitter yang membahas dompet digital secara bersamaan.
e. Diameter dipilih karena diameter adalah jarak terpendek dari jalur terpanjang dalam jaringan. Menunjukkan sejauh mana informasi atau interaksi dapat menyebar cepat dalam jaringan, memberikan gambaran tentang efisiensi dan kecepatan penyebaran informasi tentang dompet digital.
f. Density dipilih karena density mengukur sejauh mana edge dalam jaringan terbentuk dibandingkan dengan jumlah edge yang mungkin terbentuk. Tinggi densitas dapat menunjukkan tingkat koneksi yang kuat dalam jaringan,  sementara  densitas  rendah  mungkin  menunjukkan  jaringan  yang  lebih  terfragmentasi  dalam percakapan tentang dompet digital.
g. Average path length dipilih karena average path length adalah rata-rata panjang jalur terpendek antara setiap pasang node dalam  jaringan.  Menunjukkan  seberapa  cepat  informasi  atau  interaksi  dapat  mencapai  setiap bagian jaringan, memberikan wawasan tentang efisiensi komunikasi dalam jaringan pada percakapan tentang dompet digital.
h. Connected component dipilih karena connected component mengacu pada kelompok nodes yang terhubung secara langsung atau tidak langsung. Memahami  komponen terhubung  membantu  mengidentifikasi sejauh mana  jaringan  bersatu  atau  terpisah,  mengungkapkan  struktur  dan  hubungan  antar  kelompok  pengguna Twitter pada percakapan tentang dompet digital.
Dengan  menggunakan  atribut-atribut  ini,  penelitian  bertujuan  untuk  menyusun  peringkat  yang  mencerminkan popularitas  merek-merek  tersebut  dalam  masyarakat  Indonesia.  Pemilihan  kriteria-kriteria  ini  dan  penggunaan alat Gephi 10 sebagai sarana analisis adalah langkah-langkah penting dalam mengungkapkan informasi tentang preferensi dan interaksi konsumen terhadap merek dompet digital di Indonesia. Dalam penelitian ini, kode kriteria dan nama kriteria diperlihatkan pada tabel 4.
Tabel 4. Kriteria Kode Kriteria Kriteria C1 Node C2 Edge C3 Average Degree C4 Modularity C5 Diameter
C6 Density C7 Average Path Length C8 Connected Component

## 3.4 Kriteria Menguntungkan dan Kriteria Merugikan
Metode OCRA tidak hanya mempertimbangkan aspek positif (atribut yang menguntungkan) atau negatif (atribut yang  tidak  menguntungkan)  dari  setiap  alternatif.  Sebaliknya,  metode  ini  menggabungkan  kedua  jenis  atribut, menciptakan suatu gambaran yang menyeluruh tentang kinerja relatif dari alternatif-alternatif tersebut. Dengan menggabungkan preferensi untuk atribut  yang  menguntungkan dan tidak  menguntungkan, OCRA  memberikan pandangan  komprehensif  yang  mencakup  berbagai  dimensi  atau  kriteria  yang  relevan.  Pendekatan  ini mencerminkan  pengakuan  bahwa  keputusan  yang  efektif  seringkali  memerlukan  pertimbangan  lebih  dari  satu aspek atau faktor.
Metode OCRA sangat berguna dalam situasi di mana perlu ada keseimbangan antara atribut yang menguntungkan dan  tidak  menguntungkan.  Ini  dapat  mencakup  pengambilan  keputusan  di  berbagai  konteks,  seperti  pemilihan proyek, investasi, atau pilihan strategi bisnis.
Dengan  menggabungkan  elemen-elemen  ini,  OCRA  menjadi  alat  yang  handal  dan  efektif  dalam  membantu pengambil  keputusan  menghadapi  situasi  di  mana  banyak  faktor  atau  kriteria  harus  dipertimbangkan  secara bersamaan. Ada dua kelompok besar kriteria, yaitu kriteria yang dinilai menguntungkan dan kriteria merugikan. Kriteria menguntungkan adalah kriteria yang jika nilainya semakin besar, maka akan semakin bagus, sedangkan kriteria merugikan adalah kriteria yang jika nilainya semakin tinggi, maka akan semakin jelek. Pengelompokkan kriteria menguntungkan dan kriteria merugikan diperlihatkan pada tabel 5 [2], [3], [18].
Tabel 5. Pengelompokan Kriteria Menguntungkan dan Kriteria Merugikan
Kode Kriteria Kriteria Kelompok Justifikasi C1 Node Menguntungkan Jumlah node yang  tinggi  dinilai  menguntungkan  karena menunjukkan tingkat partisipasi atau keterlibatan pengguna
Twitter dalam diskusi tentang dompet digital.
C2 Edge Menguntungkan Jumlah edge yang  tinggi  dinilai  menguntungkan  karena mencerminkan tingginya tingkat interaksi atau koneksi antar pengguna Twitter dalam konteks diskusi dompet digital.
C3 Average Degree Menguntungkan
Average  degree yang  tinggi  dinilai  menguntungkan  karena menunjukkan bahwa setiap pengguna terlibat dalam banyak interaksi atau koneksi dalam jaringan. C4 Modularity Merugikan Modularity yang tinggi dinilai merugikan karena menunjukkan    jaringan  yang  tidak  terbagi  dengan  baik, sehingga menciptakan kelompok. yang terpencar. C5 Diameter Merugikan Diameter yang tinggi (jalur terpendek yang panjang) dinilai merugikan karena menunjukkan keterpisahan atau ketidakefisiensian dalam penyebaran informasi. C6 Density Menguntungkan Densitas  yang  tinggi  dinilai  menguntungkan  karena mencerminkan koneksi yang kuat antar pengguna Twitter. C7 Average Path Length Merugikan Average Path Length yang tinggi  dinilai  merugikan  karena menunjukkan informasi memerlukan waktu yang lebih lama untuk mencapai tujuan. C8 Connected Component Merugikan Connected  Component yang    tinggi  dinilai  merugikan karena  akan  menunjukkan  koneksi  jarak  yang  tinggi  antar node pada suatu jaringan

## 3.5 Kandidat
Dalam  konteks  ini,  langkah  pertama  adalah  menentukan  sejumlah  alternatif  atau  pilihan  merek  dompet  digital yang  akan  dievaluasi  dalam  penilaian  popularitas.  Alternatif-alternatif  ini  mungkin  mencakup  berbagai  merek terkenal  atau  dikenal  yang  beroperasi  di  Indonesia.  Selanjutnya,  kriteria  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi popularitas setiap merek tersebut juga harus ditetapkan. Misalnya, kriteria tersebut dapat mencakup nilai network properties yang  digenerate  dari  metode Social  Network  Analysis seperti  jumlah edge ,  jumlah node , average degree , modularity , diameter , network  density , average  path  length ,  dan connected  component .  Nilai network properties pada setiap kriteria diperlihatkan pada tabel 6.
Tabel 6. Kandidat Alternatif Pemeringkatan
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 1472 1657 2,251 0,86 14 0,002 5,243 349 A2 1438 2106 2,929 0,635 14 0,002 4,865 309 A3 684 724 2,117 0,883 16 0,003 7,622 164 A4 1124 1609 2,859 0,81 12 0,003 5,773 194

## 3.6 Pembobotan Menggunakan AHP
Metode  AHP  mulai  digunakan  pada  bagian  ini.  Berdasarkan  persamaan  5,  dibuat  suatu  matrik pairwise comparison dengan  memberikan  nilai  bobot  berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria  secara subjektif namun dengan tetap  mempertimbangkan  nilai  kepantasan secara umum. Matrik pairwise comparison terlihat pada tabel 7.
Tabel 7. Pairwise Comparison Node Edge Average Degree Modularity  Diameter Density Average Path Length Connected Component Node 1 1 3 3 5 5 7 7 Edge 1 1 3 3 5 5 7 7 Average Degree 0,3333 0,3333 1 1 3 3 5 5 Modularity 0,3333 0,3333 1 1 3 3 5 5 Diameter 0,2 0,2 0,3333 0,3333 1 1 3 3 Density 0,2 0,2 0,3333 0,3333 1 1 3 3 Average Path Length 0,1429 0,1429 0,2 0,2 0,3333 0,3333 1 1 Connected Component 0,1429 0,1429 0,2 0,2 0,3333 0,3333 1 1
Pairwise comparison direstrukturisasi  menggunakan persamaan 6. Pada penentuan bobot kriteria, maka eigen- vektor  dihitung  menggunakan  persamaan  7.  Pengecekan  konsistensi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  CI ( Consistency Index ) dan nilai RI ( Random Index ). Perhitungan nilai CI menggunakan persamaan 8, sedangkan perhitungan nilai RI menggunakan persamaan 9. Nilai CR dihitung dengan menggunakan persaman 10. Nilai CR dapat dikatakan handal jika kurang dari 0,1, namun jika lebih dari 0,1, maka proses penilaian harus diulangi. Hasil akhir dalam proses ini adalah bobot masing-masing kriteria yang telah teruji validitasnya, seperti terlihat pada tabel 8.
Tabel 8. Bobot Kriteria Kode Nama Kriteria Kelompok Bobot C1 Node Menguntungkan 0,281906385 C2 Edge Menguntungkan 0,281906385 C3 Average Degree Menguntungkan 0,131689178 C4 Modularity Merugikan 0,131689178 C5 Diameter Merugikan 0,058893191 C6 Density Menguntungkan 0,058893191 C7 Average Path Length Merugikan 0,027511246 C8 Connected Component Merugikan 0,027511246

## 3.7 Matriks Keputusan
Matriks  keputusan  memperlihatkan  nilai  setiap  kriteria  yang  telah  diberikan  bobot  masing-masing,  kemudian
dihitung  pada  setiap  alternatif.  Pada  langkah  ini  dicari  nilai  tertinggi  (maksimal)  dan  nilai  terendah  (minimal) untuk setiap kriteria. Hasil perhitungan nilai maksimal dan nilai minimal diperlihatkan pada tabel 9.
Tabel 9. Nilai Maksimal dan Nilai Minimal Setiap Kriteria
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 1472 1657 2,251 0,86 14 0,002 5,243 349 A2 1438 2106 2,929 0,635 14 0,002 4,865 309 A3 684 724 2,117 0,883 16 0,003 7,622 164 A4 1124 1609 2,859 0,81 12 0,003 5,773 194 MAX 1472 2106 2,929 0,883 16 0,003 7,622 349 MIN 684 724 2,117 0,635 12 0,002 4,865 164
Pada setiap kolom matriks akan diperoleh nilai maksimal dan nilai minimal yang menjadi dasar dalam perhitungan normalisasi pada matriks keputusan, seperti terlihat pada hasil matriks ternormalisasi N ij .

## 3.8 Preferensi Atribut Merugikan
Proses  dimulai  dengan  menghitung  nilai  preferensi  untuk  atribut  yang  merugikan.  Ini  mencakup  penilaian seberapa buruk  masing-masing alternatif berkinerja dalam  hal atribut  yang  merugikan.  Kriteria  yang termasuk dalam kategori merugikan adalah C4, C5, C7, C8. Nilai preferensi atribut merugikan diperlihatkan pada tabel 10.
Tabel 10. Preferensi atribut merugikan
I̅ i Nilai Preferensi I̅ 1 0,186264488 I̅ 2 1,326743649 I̅ 3 5,089580533 I̅ 4 4,560297517

## 3.9 Normalisasi Nilai Preferensi Merugikan
Setelah perhitungan nilai preferensi, dilakukan normalisasi untuk memberikan nilai relatif antar alternatif. Nilai nol diberikan pada alternatif yang dianggap paling tidak diinginkan. Nilai relatif antar alternatif diperlihatkan pada tabel 11.
Tabel 11. Nilai relatif antar alternatif I̿ i Nilai Relatif I̿ 1
0 I̿ 2 1,140479161 I̿ 3 4,903316045 I̿ 4 4,37403303

## 3.10 Preferensi Atribut Menguntungkan
Selanjutnya, dilakukan perhitungan nilai preferensi untuk atribut yang menguntungkan. Ini melibatkan penilaian seberapa  baik  masing-masing  alternatif  berkinerja  dalam  hal  atribut  yang  diinginkan.  Kriteria  yang  termasuk dalam  kategori  menguntungkan  adalah  C1,  C2,  C3,  C6.  Nilai  preferensi  atribut  menguntungkan  diperlihatkan pada tabel 12.
Tabel 12. Preferensi atribut menguntungkan
O ̅ i
Nilai Preferensi
O ̅ 1
485,1785341
O ̅ 2
602,258969 O ̅ 3 5,88932E-05 O ̅ 4 373,6237318

## 3.11 Normalisasi Nilai Preferensi Menguntungkan
Mirip dengan langkah sebelumnya, normalisasi dilakukan pada nilai preferensi untuk atribut yang menguntungkan untuk memberikan nilai relatif antar alternatif. Nilai relatif antar alternatif diperlihatkan pada tabel 13.
Tabel 13. Nilai relatif antar alternatif
O ̿ i Nilai Relatif
O ̿ 1
485,1784753
O ̿ 2 602,2589101
O ̿ 3 0
O ̿ 4 373,6236729

## 3.12 Nilai Preferensi Total
Nilai preferensi total dihitung dengan menggabungkan nilai preferensi untuk atribut yang tidak menguntungkan dengan nilai preferensi untuk atribut yang menguntungkan. Nilai preferensi total diperlihatkan pada tabel 14.
Tabel 14. Nilai Preferensi Total
P i Nilai Preferensi Total P 1 485,1784753 P 2 603,3993893 P 3 4,903316045 P 4 377,9977059

## 3.13 Pemeringkatan Alternatif
Setelah mendapatkan nilai preferensi yang dinormalisasi untuk atribut merugikan dan menguntungkan, dilakukan peringkatan terhadap alternatif-alternatif tersebut. Alternatif dengan nilai preferensi keseluruhan yang lebih tinggi mendapatkan  peringkat  yang  lebih  tinggi.  Alternatif  diperingkatkan  dalam  urutan  menurun  atau  menaik  untuk memudahkan  interpretasi  hasil  oleh  manajemen,  yaitu  alternatif  yang  memiliki  indeks  seleksi  preferensi  (Pi) tertinggi ditempatkan pertama, dan alternatif yang memiliki indeks seleksi preferensi (Pi) terendah ditempatkan terakhir, dan seterusnya, seperti terlihat pada tabel 15.
Tabel 15. Pemeringkatan Alternatif
Peringkat Alternatif Nilai Preferensi 1 A2 603,3993893 2 A1 485.1784753 3 A4 377,9977059 4 A3 4,903316045
Hasil akhir dari dalam serangkaian proses pemeringkatan ini adalah penyajian hasil urutan pemeringkatan Proses akhir  adalah  penyajian  peringkat  popularitas  merek  dompet  digital  menggunakan  metode  OCRA  berdasarkan percakapan  Twitter  dengan  menggunakan  konstruksi  SNA.  Urutan  peringkat  disajikan  mulai  dari  popularitas merek dompet digital dengan nilai indeks seleksi preferensi tertinggi, kemudian diikuti dengan nilai indeks seleksi preferensi tertinggi yang lebih rendah. Nilai indeks seleksi preferensi tertinggi berarti bahwa merek dompet digital tersebut  mempunyai  tingkat  popularitas  tertinggi  dalam  percakapan  Twitter  yang  dihitung  dengan  sejumlah network properties dalam SNA, yaitu jumlah edge , jumlah node , average degree , modularity , diameter , network density , average path length , dan connected component .
Nilai  indeks  seleksi  preferensi  tertinggi  sebesar  603.3993893  diperoleh  merek  dompet  digital  dengan  kode alternatif  A2,  yang  berarti  bahwa  A2  mempunyai  dengan  nilai  yang  paling  ideal  dipandang  dari  nilai network properties menguntungkan  dan  nilai network  properties merugikan.  Nilai  indeks  seleksi  preferensi  terendah sebesar  4.903316045  diperoleh  merek  dompet  digital  dengan  kode  alternatif  A3,  yang  berarti  bahwa  merek dompet digital dengan kode alternatif A1 mempunyai dengan nilai yang paling tidak ideal dipandang dari nilai network properties menguntungkan dan nilai network properties merugikan.
Validasi hasil penelitian ini dapat dilakukan dengan membandingkan peringkat popularitas penelitian ini dengan nilai properti aplikasi dompet digital pada playstore. Pada tabel 16 diperlihatkan properti masing-masing dompet digital pada playstore.
Tabel 16. Properti Aplikasi Dompet Digital pada Playstore Dompet Digital Rating Jumlah Ulasan Jumlah Download A1 3,6 780.488 10.000.000 + A2 4,6 13.000.000 100.000.000 + A3 4,7 88.000 10.000.000 + A4 4,2 1.000.000 50.000.000 +
Apabila popularitas di playstore didasarkan pada jumlah download aplikasi dompet digital, maka dompet digital paling populer pada playstore adalah A2 dengan jumlah download 100 juta lebih. Hasil ini mengindikasikan hasil yang sama dengan penelitian ini yang menentukan dompet digital dengan kode A2 sebagai yang terpopuler. Apabila  popularitas  di  playstore  didasarkan  pada  jumlah  ulasan  aplikasi  dompet  digital,  maka  dompet  digital paling populer pada playstore adalah A2 dengan jumlah ulasan sekitar 13 juta. Hasil ini mengindikasikan hasil yang sama dengan penelitian ini yang menentukan dompet digital dengan kode A2 sebagai yang terpopuler. Apabila popularitas di playstore didasarkan pada rating dompet digital, maka dompet digital paling populer pada playstore adalah A3 dengan rating 4,7 sedangkan A2 menduduki peringkat kedua dengan rating sebesar 4,6. Hasil ini  mengindikasikan  hasil  yang sedikit berbeda dengan penelitian ini  yang  menentukan dompet digital dengan kode A2 sebagai yang terpopuler.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  memahami  popularitas  merek  dompet  digital  di  Indonesia  dengan memadukan  pendekatan Operational  Competitiveness  Ratings  Analysis (OCRA)  dan Social  Network  Analysis (SNA).  Hasilnya  tidak  hanya  dapat  digunakan  sebagai  landasan  bagi  pengambil  keputusan  untuk  merancang strategi pemasaran yang lebih efektif, tetapi juga memberikan wawasan mendalam tentang dinamika persaingan di pasar dompet digital.
Berdasarkan temuan penelitian, dompet digital dengan kode alternatif A2 menempati peringkat tertinggi dengan nilai  indeks  seleksi  preferensi  sebesar  603.3993893.  Sementara  itu,  dompet  digital  dengan  kode  alternatif  A3 menempati  peringkat  terendah  dengan  nilai  indeks  seleksi  preferensi  sebesar  4.903316045.  Hasil  ini mencerminkan popularitas merek dompet digital yang diukur dari percakapan yang terjadi di Twitter dan melalui analisis jaringan sosial.
Validasi hasil penelitian ini dapat dilakukan dengan membandingkan peringkat popularitas penelitian ini dengan nilai  properti  aplikasi  dompet  digital  pada  playstore.  Apabila  popularitas  di  playstore  didasarkan  pada  jumlah download aplikasi dompet digital, maka dompet digital paling populer pada playstore adalah A2 dengan jumlah download 100  juta  lebih.  Hasil  ini  mengindikasikan  hasil  yang  sama  dengan  penelitian  ini  yang  menentukan dompet digital dengan kode A2 sebagai yang terpopuler. Apabila popularitas di playstore didasarkan pada jumlah ulasan  aplikasi  dompet  digital,  maka  dompet  digital  paling  populer  pada  playstore  adalah  A2  dengan  jumlah ulasan sekitar 13 juta. Hasil ini mengindikasikan hasil yang sama dengan penelitian ini yang menentukan dompet digital dengan kode A2 sebagai yang terpopuler. Apabila popularitas di playstore didasarkan pada rating dompet digital, maka dompet digital paling populer pada playstore adalah A3 dengan rating 4,7 sedangkan A2 menduduki peringkat kedua, dengan perbedaan yang sangat tipis yaitu sebesar 4,6.
Hasil ini mengindikasikan penilaian yang hampir sama antara popularitas dompet digital pada penelitian ini dan popularitas dompet digital di playstore, yang menempatkan dompet digital dengan kode A2 sebagai dompet digital yang paling populer.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Universitas  Stikubank  Semarang,  dalam  hal  ini  Direktorat  Penelitian, Pengabdian Masyarakat dan Publikasi yang telah memberikan dukungan dana dalam penelitian ini.

## REFERENCES
[1] G. P. Putra dan C. Candiwan, “Analisis Peringkat Brand Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Social  Network  Analysis  (studi  Kasus  KFC  Indonesia  Dan  McDonald’s  Indonesia),” eProceedings Manag. , vol. 8, no. 3, 2021.
[2] V.  N.  Aini  dan  A.  Alamsyah,  “Analisis  pada  Peringkat  Top  Brand  Menggunakan  Jejaring  Sosial Percakapan dengan Social Network (Studi Kasus pada Smartphone Samsung, Blackberry, Nokia, Iphone di Indonesia),” e-Proceeding Manag. , vol. 3, no. 1, hal. 77–85, 2016.
[3] A. P. Rabbani, A. Alamsyah, dan S. Widiyanesty, “ANALISA INTERAKSI USER DI MEDIA SOSIAL MENGENAI  INDUSTRI  FINTECH  MENGGUNAKAN  SOCIAL  NETWORK  ANALYSIS  (STUDI KASUS: GOPAY, OVO DAN LINKAJA),” J. Mitra Manaj. (JMM Online) , vol. 4, no. 3, hal. 341–351, 2020.
[4] Y. Peranginangin dan A. Alamsyah, “Multiple Regression to Analyse Social Graph of Brand Awareness,” vol. 15, no. 1, hal. 2013–2017, 2017, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v15i1.3460.
[5] D. P. Indini, K. Khairunnisa, N. D. Puspa, T. A. Siregar, dan M. Mesran, M.Kom, “Penerapan Metode OCRA  dalam  Menentukan  Media  Pembelajaran  Online  Terbaik  di  Masa  Pandemi  Covid-19  dengan Pembobotan  ROC,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  hal.  60,  2021,  doi: 10.30865/json.v3i2.3576.
[6] S. Ghafoori Kharanagh, M. E. Banihabib, dan S. Javadi, “An MCDM-based social network analysis of water  governance  to  determine  actors’  power  in  water-food-energy  nexus,” J.  Hydrol. ,  vol.  581,  hal. 124382, 2020, doi: 10.1016/j.jhydrol.2019.124382.
[7] R. Johnson, Eric M.; Chew, “Social Network Analysis for International Development,” Complex Adapt. Syst. Dev. Prof. Dev. Program. , no. May, 2015.
[8] S.  Mazumdar  dan  D.  Thakker,  “Citizen  science  on  twitter:  Using  data  analytics  to  understand conversations and networks,” Futur. Internet , vol. 12, no. 12, hal. 1–22, 2020, doi: 10.3390/fi12120210.
[9] S. Guarino, N. Trino, A. Celestini, A. Chessa, dan G. Riotta, “Characterizing networks of propaganda on twitter: a case study,” Appl. Netw. Sci. , vol. 5, no. 1, 2020, doi: 10.1007/s41109-020-00286-y.
[10] A. Farooq, U. Akram, G. J. Joyia, dan C. N. Akbar, “A Technique to Identify Key Players that Helps to Improve Businesses Using Multilayer Social Network Analysis,” Int. J. Futur. Comput. Commun. , vol. 7, no. 4, hal. 98–102, 2018, doi: 10.18178/ijfcc.2018.7.4.528.
[11] G. Amoudi, “Popularity Prediction in Twitter during Financial Events,” 21st Saudi Comput. Soc. Natl. Comput. Conf. NCC 2018 , hal. 1–6, 2018, doi: 10.1109/NCG.2018.8593027.
[12] S. Aleidi, D. Alsuhaibani, N. Alrajebah, dan H. Kurdi, A Tweet-Ranking System Using Sentiment Scores and Popularity Measures , vol. 1097 CCIS. Springer International Publishing, 2019.
[13] I. Daga, A. Gupta, R. Vardhan, dan P. Mukherjee, “Prediction of likes and retweets using text information retrieval,” Procedia Comput. Sci. , vol. 168, hal. 123–128, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.02.273.
[14] M.  Mora-Cantallops,  S.  Sánchez-Alonso,  E.  García-Barriocanal,  dan  M.  Á.  Sicilia,  “Authority-based conversation tracking in twitter: An unattended methodological approach,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 9, 2020, doi: 10.3390/app10093273.
[15] R.  R.  Shreyas,  B.  K.  S.  K.  Sachin,  dan  T.  S.  Nanjundeswaraswamy,  “Selection  of  Non-Traditional Machining Process,” Int.  J.  Eng.  Res.  Technol. ,  vol.  8,  no. 11,  hal.  148–155,  2019,  [Daring].  Tersedia pada: https://www.ijert.org.
[16] A. Ozdagoglu dan E. Cirkin, “Electronic Device Selection in Industrial Products and Machinery Industry: Comparative Analysis With Ocra and Maut Method,” Int. J. Contemp. Econ. Adm. Sci. , vol. 9, no. 1, hal. 119–134, 2019, [Daring]. Tersedia pada: http://ijceas.com/index.php/ijceas/article/view/266.
[17] N.  Elshaboury  dan  M.  Marzouk,  “Optimizing  construction  and  demolition  waste  transportation  for sustainable construction projects,” Eng. Constr. Archit. Manag. , vol. 28, no. 9, hal. 2411–2425, 2021, doi: 10.1108/ECAM-08-2020-0636.
[18] A. Utami dan A. Alamsyah, “Analisis Karakteristik Strategi Konten E-commerce Indonesia menggunakan Pendekatan Social Network Analysis untuk Market Intelligence,” J.  Manaj.  dan  Bisnis  Performa ,  hal. 116–123, 2019, doi: 10.29313/performa.v0i0.3473.
[19] Q. Chang, C. Long, M. A. Hall, dan Z. Duan, “Research characteristics on health law in China: Social network  analysis,” J.  Acad.  Librariansh. ,  vol.  45,  no.  2,  hal.  126–136,  2019,  doi: 10.1016/j.acalib.2019.02.004.
[20] S. S. Singh, V. Srivastava, A. Kumar, S. Tiwari, D. Singh, dan H.-N. Lee, “Social Network Analysis: A Survey on Measure, Structure, Language Information Analysis, Privacy, and Applications,” ACM Trans. Asian Low-Resource Lang. Inf. Process. , 2022, doi: 10.1145/3539732.
[21] H. Sivasubramaniam dan H. Li, “Differentially Private Sublinear Average Degree Approximation.”
[22] J.  Pauli,  K.  Basso,  R.  L.  Gobi,  dan  A.  Bilhar,  “The  effect  of  co-authorship  network  density  on  the performance  of  postgraduate  programs,” Brazilian  Bus.  Rev. ,  vol.  16,  no.  6,  hal.  576–588,  2019,  doi:
10.15728/BBR.2019.16.6.3.
[23] S.  Wasserman  dan  K.  Faust, Social  Network  Analysis:  Methodes  and  Applications .  Melbourne:  Press Syndicate of the University of Cambridge, 1994.
[24] P. Rani, M. P. S. Bhatia, dan D. K. Tayal, “An Astute SNA with OWA Operator to Compare the Social Networks,” Int.  J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  10,  no.  3,  hal.  71–80,  2018,  doi: 10.5815/ijitcs.2018.03.08.
[25] A.-L. Barabási, “Network Science Book,” Online , 2012. http://networksciencebook.com (diakses Feb 23, 2023).
[26] M.  Mao  dan  X.  Cheng,  “Evolution  analysis  of  foreign  trade  network  structructure  based  on  complex network SNA,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , hal. 136–140, 2019, doi: 10.1145/3377817.3377839.
[27] A. Karataş dan S. Şahin, “A comparative study of modularity-based community detection methods for online social networks,” CEUR Workshop Proc. , vol. 2201, 2018.
[28] M. B. Smith, J. K. Blakemore, J. R. Ho, dan J. A. Grifo, “Making it (net)work: a social network analysis of ‘fertility’ in Twitter before and during the COVID-19 pandemic,” F S Reports , vol. 2, no. 4, hal. 472– 478, 2021, doi: 10.1016/j.xfre.2021.08.005.
[29] T. L. Saaty, “Decision making with the Analytic Hierarchy Process,” Int. J. Serv. Sci. , vol. 1, no. 1, hal. 83–98, 2008, doi: 10.1504/ijssci.2008.017590.
[30] J. Awad dan C. Jung, “Extracting the Planning Elements for Sustainable Urban Regeneration in Dubai with  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process),” Sustain.  Cities  Soc. ,  vol.  76,  hal.  103496,  2022,  doi: 10.1016/j.scs.2021.103496.