Penerapan Social Network Analysis dengan Menggunakan Metode Sociomatrix pada Akun Instagram Siswa SMA di Surabaya
1 Nur Aini Rakhmawati, 2 Rheindra Alfarhizi, 3 Irmasari Hafidz
1,2,3 Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Email: nur.aini@is.its.ac.id ,rheindra14@mhs.is.its.ac.id, irma@is.its.ac.id ,
(Diterima: 27 Februari 2020,direvisi: 7 Mei 2020, disetujui:12 Mei 2020  )

## ABSTRACT
This study observes the relationships of the Instagram accounts of high school students in Surabaya using sociomatrix in Social Network Analysis. We found eighteen groups are consisting of one biggest sociogram and seven smaller sociograms based on a survey from 18 high schools in Surabaya. The largest sociogram consists of 12 high schools. The biggest node is a high school student of SMAN 7 Surabaya  with  22  Instagram  friends  who  follow  each  other.  The  strongest  friendships  is  also  found from SMAN 7 Surabaya high school, with total the same 360 account of followings and followers and the highest links valued at 6.0. The number of friendships between female students (289 connections) is  approximately  2.5  times  higher  than  the  friendship  between  males  student  (115  connections). Besides, the friendships between females students are about the same number of the connections from the opposites sex (284 female-male connections or links)
Keywords: Instagram,  Senior  High  School  Student,  Social  Network  Analysis,  Sociomatrix, Sociogram, Visualization

## ABSTRAK
Penelitian  ini  memetakan  bentuk  hubungan  berdasarkan  media  sosial  Instagram  pelajar  Sekolah Menengah  Atas  (SMA)  di  Surabaya  dengan  menggunakan socimatrix yang  merupakan  bagian  dari Social  Network Analysis .  Hasil  penelitian  ini  memetakan  18  kelompok  berdasarkan  18  SMA  di Surabaya,  terdiri  dari  1 sociogram besar  dan  7 sociogram kecil,  dimana  setiap  kelompok  rata-rata berasal  dari  sekolah  (SMA)  yang  sama. Sociogram besar  terdiri  dari  12  SMA.  Akun  yang  paling dikenal  oleh  teman  sekitarnya  atau node terbesar  berasal  dari  SMAN  7  Surabaya  dengan  22  teman yang saling follow dengannya. Adapun akun yang memiliki pertemanan yang kuat atau link tertebal berasal dari SMAN 7 Surabaya dengan jumlah kesamaan followings dan followers sebanyak 360 akun atau senilai 6.00 pada link yang terbentuk. Pertemanan antar siswa perempuan (289) memiliki jumlah 2,5  kali  dari  jumlah  pertemanan  antar  siswa  laki-laki  (115)  dan  pertemanan  antar  siswa  perempuan memiliki jumlah hampir yang sama dengan pertemanan lawan jenis (284).
Kata  Kunci: Instagram,  Pola  Hubungan,  Siswa  SMA, Social  Network Analysis, Sociomatrix , Sociogram , Visualisasi.

## 1 PENDAHULUAN
Pesatnya  pertumbuhan  media  sosial  di  kalangan  remaja  membuat  pola  pertemanan  tidak memiliki  batas.  Media  sosial  memberikan  ruang  eksplorasi  bentuk  pertemanan  dengan  cara membagikan  setiap  bentuk  momen  berupa  foto  maupun  video  dan  tidak  berbatas  waktu.  Sejumlah 18,4  persen  dari  132,7  juta  pengguna  aktif  internet  di  Indonesia  merupakan  remaja  [1].  Instagram menjadi  sorotan  karena  memiliki  peningkatan  terbesar  dari  segi  jumlah  pengguna  aktif  [2]  dengan menempati peringkat ke-4 sejak Oktober 2010 dalam penggunaan aktif media sosial [3].
Memanfaatkan  konektivitas  antara  pertemanan,  informasi,  uang,  dan  kekuatan, Social  Network Analysis menghubungkan beberapa faktor dengan apa yang kita pikirkan, apa yang kita tahu, dan apa yang  kita  perbuat  [4].  Pola  pertemanan  digunakan  sebagai  data  utama  untuk  mencari  bentuk kedekatan antar akun pada media sosial Instagram diukur menggunakan sociomatrix [4]. Sociomatrix
membantu  memetakan  atau  membuat  pola  hubungan  antar  akun  berdasarkan  data followings dan followers . Komponen utama berupa matrix node dan matrix link sebagai hasil dari sociomatrix untuk proses visualisasi.
Pada  penelitian sebelumnya  kami  menganalisa  waktu  yang  dihabiskan  remaja  di  Instagram  [5]. Penggunaan Social  Network  Analysis pada  Instagram  telah  dilakukan  oleh  [6][7][8].  Penelitian  ini dikhususkan untuk menganalisa hubungan sosial yang terbentuk dari siswa Sekolah Menengah Atas (SMA)  dari  18  SMA  yang  ada  di  Surabaya,  yang  menjadi  target  dari  mata  kuliah  Etika  Profesi  di Jurusan Sistem Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Tujuan dari penelitian ini adalah  mengetahui  pola  hubungan  siswa  pada  media  sosial  Instagram  siswa  SMA  ( high  school student )  menggunakan sociomatrix dengan  visualisasi  berupa force-directed  graph menggunakan library javascript D3js.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Social  Science berfokus  pada  struktur,  misalnya  struktur  dari  sekelompok  manusia,  komunitas, organisasi,  pasar,  sosial,  atau  dunia  maya  [9].  Struktur  sosial  inilah  yang  menjadi  dasar  dari  sebuah hubungan sosial yang terbentuk ( network of social ties ). Social Network Analysis menganggap bahwa hubungan  interpersonal  itu  penting,  seperti  hubungan  antara  kedua  organisasi  atau  negara,  karena mereka  menunjukkan  sebuah  perilaku,  sikap,  informasi,  atau  barang. Social  Network  Analysis memberikan metodologi untuk menganalisis hubungan sosial melalui beberapa faktor, informasi yang mendukung,  dan  pola  sehingga  dapat  diukur  dan  dianalisis.  Tujuan  utama  dari Social  Network Analysis adalah mendeteksi dan menafsirkan pola ikatan sosial antar aktor atau individu [9]. Pada  teori social  network ,  pentingnya  struktur  menjadi  aspek  utama  yang  mempengaruhi komposisi  yang  membentuknya.  Ilmu  kimia  menganalogikan social  network ini  sebagai  komposisi dari sebuah unsur kimia, maka analogi dalam  suatu hubungan jika memiliki atribut komponen yang berbeda, maka hasil yang terbentuk akan berbeda pula [10].
Sociomatrix merupakan  pengukuran  penerimaan  atau  penolakan  sosial  melalui  preferensi  yang dinyatakan  pada  kelompok  sosial  [11].  Tiap  individu  ( node )  dari  sebuah  kelompok/  pola  yang terbentuk  memiliki  titik  tengah  ( center )  dan  pinggiran  ( edge ). Sociomatrix dianggap  paling menggambarkan sebuah hubungan sosial [9], dan digunakan sebagai alat untuk mengukur pola suatu hubungan  sosial  berdasarkan matrix tertentu,  sehingga  kedekatan  atau  hubungan  pertemanan  antar individu ( node ) dapat terukur [12]. Menurut [11], sebuah topologi hubungan Social Network Analysis dapat dibagi menjadi 4 kelompok seperti terlihat pada pada Gambar 1:
1. Similarities (kesamaan atribut) contoh: lokasi, keanggotaan sebuah klub, jenis kelamin,
2. Social  Relations ( kinship: hubungan  kekeluargaan; other  roles :  teman  dari,  siswa  dari, competitor dari; a ffective : kesukaan atau ketidaksukaan atas sesuatu; cognitive : tahu tentang, pengetahuan terhadap sesuatu),
3. Interactions (interaksi antar individu),
4. Flows (aliran), contoh: informasi, sumber daya, keyakinan.
Pada penelitian ini, topologi hubungan Social Network Analysis antara akun Instagram dari siswa 18 SMA di Surabaya dikategorikan tipe Social Relation: other role [11] , yakni friend of dan/atau student of. Studi ini mencari kedekatan antar siswa SMA yang saling mengikuti ( follow ) akun Instagram antar satu siswa SMA dengan yang lain.
Gambar 1  Topologi hubungan dalam social network analysis [11]
Gambar 2 Sociogram pada kasus dinner table [12]
Sociogram merupakan  bentuk  visualisasi  berupa  graf  dari  individu  ( nodes )  dan  penghubung ( links ) yang menggambarkan sebuah hubungan antar node (individu) dan membentuk sebuah jaring- jaring (seperti pada Gambar 2) berdasarkan data banyak individu dari sebuah sociomatrix . Visualisasi s ociogram pada  penelitian  ini  menggunakan  visualisasi force-directed  graph dengan  menggunakan library D3js  dari  sebuah  project  di  kasus  film  seri  ‘ Game  of  Thrones ’[13]. Radius  node merupakan bentuk  pengaruh  pada  tiap  karakter.  Rumus node pada  studi  kasus  diadaptasi  untuk  menyesuaikan bentuk visualisasi, yang dijelaskan pada rumus 1.
𝑛𝑜𝑑𝑒 = 𝑠𝑖𝑧𝑒 ∗ 1.5 (1)
Dimana jika size > 5, maka text = size dan selain itu, text = 5
Value dipakai untuk menentukan nilai variabel links yang digunakan untuk menyatakan seberapa kuat ( strongest link ) hubungan yang terbentuk antar node . Nilai links dirumuskan pada rumus 2.
𝑙𝑖𝑛𝑘 = 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 100 (2)

## 3 METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian, sumber data beserta arsitektur sistem akan dijelaskan pada bagian ini.

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  akun  media  sosial  Instagram  siswa Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  dari  18  SMA  yang  ada  di  Surabaya,  yang  menjadi target  dari  mata kuliah Etika Profesi di Jurusan Sistem Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.

## B. Arsitektur Sistem
Gambar  3  menjelaskan  arsitektur  sistema,  dimana  menunjukkan  proses  pemodelan  data  dari kumpulan akun Instagram ke bentuk sociogram.

## Gambar. 3 Arsitektur sistem
Berikut keterangan Gambar 3 arsitektur sistem:
a. Akun  Instagram  siswa  merupakan  komponen  data  awal  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini berupa username akun Instagram.
• Input: kuesioner sosial media
• Proses: sosialisasi mata kuliah Etika Profesi ke 18 SMA di Surabaya
• Output: Akun Instagram siswa 18 SMA di Surabaya
b. Python sebagai alat akuisisi data dari akun Instagram berupa pengambilan jumlah followings dan followers .
• Input: akun Instagram
• Proses: crawling data followings dan followers berupa JSON
• Output: data followings dan followers setiap username akun Instagram dari siswa c. Hasil crawling dimasukkan ke database MongoDB.
• Input: data followings , followers , username
• Proses: memasukkan data hasil ke MongoDB
• Output: data followings , followers , dan username berhasil dimasukkan ke MongoDB
d. Matrix merupakan bentuk pengembangan dari sociomatrix .
• Input: tabel/ kumpulan atau collections of followings , followers , username akun Instagram
• Proses: membersihkan data mentah pada database lalu dilakukan manipulasi
• Output: matrix match, matrix links , dan matrix nodes
e. Sociogram sebagai bentuk visualisasi Social Network Analysis
• Input: matrix match, matrix links, dan matrix nodes
• Proses: kodifikasi visual berdasarkan data matrix yang dimiliki
• Output: visualisasi SNA

## C. Tahapan Penelitian
Berikut  adalah  tahapan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  untuk Social  Network Analysis pada akun media sosial Instagram:
1. Akuisisi Data
Proses  akuisisi  data  dimulai  setelah  mendapatkan  daftar  akun  Instagram  siswa  SMA  dari penelitian  atau  survey  ke  18  SMA  di  Surabaya.  Data  yang  didapatkan  merupakan  data followings dan followers di Instagram dalam bentuk JSON dari tiap akun yang terdaftar dengan menggunakan web  crawler .  Adapun  informasi  yang  dari  tiap followings dan followers adalah informasi lengkap dari profil di setiap akun yang terambil, yaitu pk atau id akun, username , full name ,  status private , url foto  profil, id foto  profil, verified status,  dan  beberapa  data  profil pendukung lain. Data yang diambil pada tahap ini hanya data pk ( id akun) dan username .
2. Pembuatan Sociomatrix
Pada  tahap  ini  hasil  dari  akuisisi  data  berupa followings dan followers dari  akun  utama  yang terdaftar  akan  diolah  untuk  mendapatkan username yang  memiliki  kesamaan  dengan  akun
utama yang terdaftar. Proses ini dilakukan untuk mencari tahu kesamaan aktivitas saling follow antar akun utama Instagram yang terdaftar.
2.1. Matrix Match
Hasil dari akuisisi data followings dan followers akan diolah untuk mendapatkan username yang termasuk  dalam  data followings dan followers .  Proses  ini  dilakukan  untuk  mencari  tahu kesamaan aktivitas saling follow antar akun.
Tabel 1 Bentuk Dasar Matrix Match [4] User name1 user name2 user name3 user nameX username1 - 1 0 0 username2 1 - 1 1 username3 0 1 - 0 usernameX 0 1 0 -
Nilai pada Tabel 1  menyatakan status hubungan antar akun, nol untuk tidak saling follow dan satu untuk saling follow .
Tabel 2 merupakan bentuk matrix dan akan diubah ke bentuk edge list [12], yaitu ‘ source node ’ dan  ‘ target  node ’  sebagai  penyempurnaan  struktur  dari matrix  links .  Grunspan  [4], mendefinisikan sociomatrix dibentuk berdasarkan teman pada kelas sebelumnya dan siswa yang pintar. Pada studi ini, kami mengasumsikan bahwa:
1. teman  pada  kelas  sebelumnya  [4]:  kami  adaptasi  dengan  definisi  sebagai  teman  yang memiliki kesamaan sekolah atau berasal dari SMA yang sama,
2. siswa yang pintar [4]: kami adaptasi dengan definisi sebagai siswa yang memiliki followers yang banyak atau siswa yang berpotensial menjadi influencer .
Adapun bentuk edge list digambarkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Bentuk Edge List pada Matrix Match [11] Node1 / Source Node Node2 / Target Node Brian Derek Derek Lisa Derek Brian Lisa Derek
Degree centrality dari sebuah node digunakan untuk mengukur dan mendefinisikan bentuk dari sebuah node, serta  menentukan  seberapa  penting  sebuah node tersebut  di  lingkungannya. Berdasarkan graph theory , nilai degree centrality (atau DC) [14] berupa jumlah hubungan yang dimiliki sebuah nodes source . Berikut rumus untuk menghitung degree centrality (D) :
(3)
dimana i adalah node utama atau node source yang akan dihitung dan j adalah node lain yang terhubung, N total node yang ada dan a akan bernilai 1 jika dia saling terhubung, bernilai 0 jika tidak terhubung. Degree centrality juga bermanfaat untuk mengukur popularitas tiap node yang mana  semakin  tinggi  popularitas  sebuah node semakin  tinggi  pula  akses  ke node lain  untuk bertukar  informasi.  Asumsi  yang  digunakan  di  penelitian  ini  bahwa  popularitas  atau nilai  dari degree centrality (D) tidak menentukan node atau akun tersebut merupakan seorang influencer.
2.2. Matrix Nodes
Nodes Collection dibentuk berdasarkan ‘ username collection ’ dan field baru berisikan size dari tiap nodes . Ukuran nodes didapatkan dari banyaknya ‘ id_target ’ yang terdaftar pada field target
pada nodes collection untuk masing masing ‘ id_source ’. Berikut adalah contoh isi tabel matrix nodes pada Tabel 3.
Tabel 3  Contoh Matrix Nodes Pk username  group Size 2261593527  valentino N02 21 224511234 rossi N16 13 1551256352  stoner K10 5
Pada kasus matrix nodes Tabel 3 ini, ukuran nodes didapatkan dari banyaknya  ‘ id_target ’ yang terdaftar  pada field  target pada nodes  collection untuk  masing  masing  ‘id_source’.  Hal  ini menandakan seberapa besar network akun Instagram  siswa tersebut dalam satu sekolah dan di kalangan SMA Surabaya.
2.3. Matrix Links Matrix  links merupakan  tabel  yang  berisikan node  source dan node  target .  Nilai node merupakan hasil dari matrix match pada proses sebelumnya. Kedua node dihubungkan dengan garis  untuk  menandakan  seberapa  kuat  hubungan  yang  dimiliki  oleh  kedua node yang  saling terhubung. Garis tersebut yang dinamakan dengan links . Pada Matrix Links atau links collection pada  database,  nilai  penentu  dari  garis  tersebut  adalah nilai value .  Berikut  adalah  contoh  isi tabel Matrix Links pada Tabel 4.
Tabel 4  Contoh Matrix Links [11] Id_source  Id_target value 2351231 1524561 12 1524561 2351231 31 51667222  2351231 9
Pada  penelitian  ini,  tebal  tipis  garis  menunjukkan  seberapa  kuat  pertemanan  kedua node yang saling  terhubung.  Kesamaan followings dan followers merupakan  bobot  yang  dipakai  untuk mengindikasikan tebalnya hubungan antar node , dengan kata lain kedua node tersebut memiliki hubungan keakraban yang kuat jika bergaris tebal.
3. Implementasi Social Network Analysis dengan metode Sociomatrix
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembentukan matrix  nodes dan matrix  links dengan  metode sociomatrix . Metode ini dimulai dengan memetakan followings dan followers berdasarkan ‘pk’ akun yang terdaftar untuk membentuk matrix links dan menambahkan kolom value . Nilai value berasal dari kesamaan followings dan followers . Selain kolom value , jenis kelamin merupakan kolom  opsional,  dan  digunakan  untuk  keperluan  pada  filtering  data  pada  visualisasi. Matrix nodes berasal  dari  data username pada  database  dikonversi  menjadi matrix  nodes dengan menambahkan  kolom size .  Nilai size didapatkan  dari  banyaknya node edge yang  terhubung dengan node center atau node utama.
4. Visualisasi Sociogram
Pada  tahap  ini sociomatrix akan  diterjemahkan  kedalam  bentuk  visual  dengan  menggunakan library  D3js  yaitu force-directed  graph .  Visualisasi  ini  akan  menunjukkan  hasil  berupa node yang saling terhubung oleh link berdasarkan size dan value dari masing masing variable node yang  dikategorikan  menjadi  dua  kelompok,  berdasarkan  asal  sekolah  dan  jenis  kelamin  dari tiap pemilik node atau akun Instagram.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dijelaskan  mengenai  hasil  dari  sumber  data  yang  dapat  digunakan,  dilanjutkan dengan tahap pra-proses data dan pembahasan hasil komponen utama size dan link pada sociomatrix dan sociogram .

## A. Memuat Data
Berikut hasil pengumpulan data melalui tahap verifikasi dan validasi akun sebelum masuk tahap pra-proses data dalam penelitian ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil Pengumpulan Data Jumlah sekolah 18 Total Responden 619 Total Pengguna Aktif Instagram 464 Akun publik 160 Akun private 304 Akun publik dengan jenis kelamin laki - laki 70 Akun publik dengan jenis kelamin perempuan 90

## B. Pra-Proses Data
Pra-proses data yang dilakukan antara lain melakukan pelabelan untuk setiap data followings dan followers yang  berhasil  diambil  dan  modifikasi  field  pada array baru  yang  akan  dipakai.  Pelabelan dilakukan dengan memberikan nilai ‘pk’ dari username utama  ke  data followings dan followers , hal ini  dilakukan  untuk  memberi  informasi  bahwa followings dan followers merupakan  milik  dari username utama.  Modifikasi field merupakan  perubahan  nama  sehingga  lebih  informatif  dan  sesuai dengan data yang akan dipakai
C. Pembahasan
Pembahasan  mengenai  nilai node dan  nilai links yang  mana  merupakan  nilai  luaran  untuk mendeskripsikan sociomatrix .
1. Nilai Size
Size dipakai  untuk  menentukan  dua variabel yakni  node  dan  text  dalam  menentukan  seberapa besar  eksistensi  yang  dimiliki  tiap node .  Nilai  bulatan  untuk  memvisualkan  tiap nodes dan besaran ukuran text username . Size yang didapatkan dari pencarian berdasarkan ‘ id_target ’ yang bernilai sama dengan ‘ pk_user ’ tiap nodes, dan memunculkan hasil seperti pada Tabel 6.
Tabel 6 Data Size pada Nodes Collection Size Nilai Jumlah Terkecil 1 39 Terbesar 22 1 Terbanyak 1 39
Adapun contoh perhitungan riil ditunjukkan seperti berikut:
Akun ke-124 memiliki nilai size = 22, jadi nilai untuk node akun 124:
Sedangkan nilai untuk text akun 124 adalah:
2. Nilai Value
Value dipakai untuk menentukan nilai variabel links untuk menyatakan seberapa kuat hubungan yang terbentuk antar node . Pada ‘ links collection ’, link penghubung antar node didapatkan data pada Tabel 7.
Tabel 7 Data Value pada Links Collection Value Nilai Source Target Terkecil 0 6304602798  4527543293 Terbesar 287 248017706 411247021
Adapun contoh riil dari penghitungan value berdasarkan rumus force-directed graph yaitu:
Pada  contoh  diatas  memiliki  nilai value =  190,  penghitungan  nilai value sesuai force-directed graph untuk visual garis penghubungnya adalah sebagai berikut:

## 3. Sociomatrix dan Sociogram
Sociomatrix menghasilkan  jumlah node yang  saling  terhubung  dan  mengurutkannya berdasarkan SMA di Surabaya seperti yang ditunjukkan pada Tabel 8. Sociogram merefleksikan hubungan  antar node yang  sudah  dibentuk  berdasarkan matrix  node dan matrix  link sesuai dengan  variabel  terkait.Adapun  analisis  yang  didapatkan  dari  pembahasan sociomatrix dan sociogram antara lain:

## D. Analisa Jumlah Nilai Followings dan Followers
Analisa  pertama  membahas  tentang  faktor  jumlah  nilai followings dan followers .  Adapun  data akumulasi followings dan followers berdasarkan sekolah ditunjukkan pada Gambar 4. Data akumulasi followings dan followers tertinggi  akun  Instagram  siswa  pada  sekolah  MAN  Surabaya  dengan  kode M01  (12335 followings, 16539 followers )  dan  nilai  terendah  pada  sekolah  SMA  Luqman  Hakim Surabaya dengan kode S03 (861 followings, 847 followers ).
…username":"ae63ef...bd58ccea7cebc2042","size":22,"…},
node = size*1.5 node = 22*15 = 33 text = size text = 22 {"source":1448433148, "target":1605236345, "value":190} links = 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 100
links = 190 100 = 1.9
Tabel 8 Jumlah Node dari Tiap Sekolah Sekolah Kode Jumlah SMA Negeri 2 Surabaya N02 / 2 6 SMA Negeri 6 Surabaya N06 / 6 11 SMA Negeri 7 Surabaya N07 / 7 23 SMA Negeri 10 Surabaya N10 / 10 4 SMA Negeri 13 Surabaya N13 / 13 10 SMA Negeri 14 Surabaya N14 / 14 6 SMA Negeri 16 Surabaya N16 / 16 14 SMA Negeri 17 Surabaya N17 / 17 7 SMA Negeri 20 Surabaya N20 / 20 4 SMA Negeri 21 Surabaya N21 / 21 5 SMA YAPITA S01 / 26 5 SMA Muhammdiyah 2 Surabaya S02 / 27 7 SMA Luqman Hakim Surabaya S03 / 28 4 SMA IPIEMS S04 / 29 6 SMA 10 Muhammadiyah Surabaya S05 / 30 7 SMA Ta'miriyah Surabaya S06 / 31 4 MAN Surabaya M01 / 51 6 SMK Negeri 10 Surabaya K10 / 86 8
Pada Tabel 8, data sociomatrix bagian jumlah node dijelaskan bahwa jumlah siswa yang saling follow pada akun Instagram paling banyak berada di sekolah SMAN 7 Surabaya sebanyak 23 akun. Sedangkan  terdapat  empat  SMA  dengan  nilai  paling  sedikit  jumlah  siswa  yang  saling follow yaitu SMAN  10  Surabaya,  SMAN  20  Surabaya,  SMA  Luqman  Hakim  Surabaya,  dan  SMA    Ta’miriyah Surabaya dengan nilai masing-masing sejumlah 4 akun.
Pada  Tabel  8,  tentang  jumlah node tiap  sekolah,  memberikan  asumsi  bahwa  banyaknya followings dan followers yang  dimiliki  bukan  merupakan  faktor  penentu  banyaknya  hubungan pertemanan  pada  media  sosial  di  suatu  sekolah.    Hal  ini  dibuktikan  bahwa  MAN  Surabaya  yang memiliki akun dengan jumlah followings dan followers terbanyak hanya memiliki 6 akun yang saling follow  dengan  akun  siswa  SMA  lain  di  Surabaya.  Adapun  SMAN  7  Surabaya  dengan  jumlah  akun yang saling follow paling banyak yaitu 23 akun yang memiliki jumlah followings dan followers sekitar 10  ribu  akun  Jumlah  ini  hamper  sama  dengan  jumlah followings dan followers pada  SMAN  10 Surabaya namun akun Instagram siswa yang saling follow hanya berjumlah 4 akun.
E. Analisa berdasarkan Jenis Kelamin
Analisa kedua tentang faktor jenis kelamin , merupakan salah satu atribut masukan pada matrix links .  Adapun  statistik  sebaran  pada  jumlah  akun  berdasarkan  jenis  kelamin  dibandingkan  dengan links antar node untuk  mengetahui  persebaran  tiap  hubungan  sosial  atau  pertemanan  antar  node berasal  dari  jenis  kelamin yang  sama  (pertemanan  atau  saling follow sesama  wanita/  pria)  atau berbeda (pertemanan atau saling follow pria – wanita). Gambar 5 menunjukkan dari 160 akun terdapat 70 akun adalah ‘Laki-laki’ dan 90 akun ‘Perempuan’.
Gambar 5 Grafik jumlah akun berdasarkan jenis kelamin 70 90 0 50 100 Laki-laki Perempuan Jumlah Akun berdasarkan Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan

## Tabel 9 Satistik berdasarkan Jenis Kelamin
Jenis hubungan Jumlah Antar laki-laki 115 Antar perempuan    289 Lawan jenis 284
Tabel 9 menerangkan bahwa hubungan antar perempuan dan lawan jenis memiliki jumlah yang hampir  sama.  Berdasarkan  data  diatas  bentuk  analisa  berdasarkan  jenis  kelamin  yaitu  pertemanan sesama  jenis  hanya  dominan  pada  akun  Instagram  antar  siswa  perempuan.  Sedangkan  pertemanan lawan jenis jumlah atau nilainya hampir sama dengan pertemanan antar perempuan. Pertemanan antar lawan jenis yang memiliki jumlah besar dilandasi dengan umur siswa SMA tergolong remaja, dimana masa  remaja  adalah  masa  dimana  mereka  mengalami  perkembangan  psikoseksual  yaitu  fase  usia memulai ketertarikan dengan lawan jenis [15].
Gambar 6 Visualisasi (force directed graph) hubungan antar akun
Gambar  6  menggambarkan  pola  hubungan  yang  terbentuk  antar  akun  siswa  SMA  di Surabaya. Tebal tipis garis  penghubung antar nodes , besar kecil nodes dan nama akun  sebagai hasil  yang  diberikan  berdasarkan  data  manipulasi  yang  dilakukan.  Tiap  sekolah  ditunjukkan dengan warna yang berbeda.

## 5 KESIMPULAN
Penelitian  ini  menjelaskan  hubungan  antar  pertemanan  siswa  SMA  di  media  sosial  Instagram. Pola  petermanan  yang  didapat  terdiri  dari  1 sociogram besar  meliputi  12  SMA  di  Surabaya  dan  7 sociogram kecil.  Mayoritas  dari  kelompok sociogram yang  terbentuk  berisikan  siswa  dari  satu sekolah yang sama. Nilai node terbesar dimiliki oleh siswa SMAN 7 Surabaya dengan jumlah 22 akun yang saling follow dan nilai link terbesar dimiliki oleh siswa SMAN 7 Surabaya dengan jumlah 360 akun followings dan followers yang  sama.  Selain  itu  ditemukan  bahwa  pertemanan  antar  siswa perempuan  memiliki  jumlah  2,5  kali  dari  jumlah  pertemanan  antar  siswa  laki  laki  dan  pertemanan antar  siswa  perempuan  memiliki  jumlah  hampir  yang  sama  dengan  lawan  jenis.  Pada  penelitian berikutnya  pemberian  dasar  pada  pembobotan  berdasarkan  ahli  bukan  dari  tahap  implementasi  dari suatu studi kasus yang lebih menekankan pada visualisasi. Hal ini untuk penelitian lebih lanjut dengan dasar yang lebih kuat untuk mengukur hubungan berdasarkan sociomatrix .

## REFERENSI
[1] Instagram, “600
million and counting,” 2016. [Online].
Available:
http://blog.instagram.com/post/154506585127/161215-600million.
[2] APJII, “BULETIN APJII EDISI 22 - Maret 2018,” APJII , pp. 1–7, 2018.
[3] Internet World Stats, “Digital in 2018: World’s internet users pass the 4 billion mark - We Are Social,” Hootsuit; We are Soc. , pp. 1–18, 2018.
[4] D.  Z.  Grunspan,  B.  L.  Wiggins,  and  S.  M.  Goodreau,  “Understanding  Classrooms  through Social  Network  Analysis:  A  Primer  for  Social  Network  Analysis  in  Education  Research,” CBE—Life Sci. Educ. , vol. 13, no. 2, pp. 167–178, Jun. 2014.
[5] I.  Hafidz,  A.  R.  Kautsar,  T. Valianta,  and  N.  A.  Rakhmawati,  “Teenstagram  TimeFrame:  A Visualization  for  Instagram  Time  Dataset  from  Teen  Users  (Case  Study  in  Surabaya, Indonesia),” Procedia Comput. Sci. , vol. 124, pp. 100–107, 2017.
[6] L.  Manikonda,  Y.  Hu,  and  K.  Subbarao,  “Analyzing  user  activities,  demographics,  social network  structure  and  user-generated  content  on  Instagram,” arXiv  Prepr. ,  vol.  arXiv:1410, 2014.
[7] S.-Y.  Teng,  M.-Y.  Yeh,  and  K.-T.  Chuang,  “Toward  Understanding  the  Mobile  Social Properties,” in Proceedings of the 2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining 2015 - ASONAM ’15 , 2015, pp. 266–269.
[8] R.  B.  Correia,  L.  Li,  and  L.  M.  Rocha,  “MONITORING  POTENTIAL  DRUG INTERACTIONS  AND  REACTIONS  VIA  NETWORK  ANALYSIS  OF  INSTAGRAM USER TIMELINES.,” Pac. Symp. Biocomput. , vol. 21, pp. 492–503, 2016.
[9] W.  De  Nooy,  A.  Mrvar,  and  V.  Batagelj, Exploratory  Social  Network  Analysis  with  Pajek . Cambridge University Press, 2018.
[10] S.  P.  Borgatti,  A.  Mehra,  D.  J.  Brass,  and  G.  Labianca,  “Network  analysis  in  the  social sciences.,” Science , vol. 323, no. 5916, pp. 892–5, Feb. 2009.
[11] B.  Carolan, Social  Network  Analysis  and  Education:  Theory,  Methods  &amp;  Applications . 2455  Teller  Road, Thousand  Oaks  California  91320  United  States:  SAGE  Publications,  Inc., 2014.
[12] D.  L.  Hansen and M.  A.  Smith,  “Social  Network  Analysis  in  HCI,”  in Ways  of  Knowing  in HCI , New York, NY: Springer New York, 2014, pp. 421–447.
[13] M.  S.  Z.  Rizvi,  “Game  of  Thrones  Force  Directed  Graph,”  2019.  [Online].  Available: https://bl.ocks.org/mohdsanadzakirizvi/6fc325042ce110e1afc1a7124d087130.  [Accessed:  05- May-2020].
[14] S.  Tridetti,  “Social  network  analysis :  detection  of influencers  in  fashion  topics  on  Twitter,” University of Liège, 2016.
[15] E. Triyanto, “The Puberty Experience of Adolescent Fenomenology Study in Purwokerto,” J. Ners , vol. 5, no. 2, pp. 147–153, 2010.