Hal 367−372 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Node Dengan Metode Degree Centrality Dan Follower Rank Pada Tagar Twitter
Erits Talapessy, Hendry *
Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 672018104@student.uksw.edu, * Hendry@uksw.edu Email penulis Korespondensi: Hendry@uksw.edu Submitted 18-04-2022 ; Accepted 24-04-2022 ; Published 29-04-2022

## Abstrak
Twitter adalah salah satu platform media sosial yang paling populer sebagai sarana informasi dan interaksi dengan orang lain. Sejak diluncurkan pada tahun 2006, Twitter telah diklasifikasikan sebagai situs microblogging. Data berupa analisis node (aktor) di Twitter dapat dianalisis menggunakan pendekatan metode social network analysis. Penelitian ini dirancang untuk menganalisis data pada tweet yang berisi hashtag "#LuhutPenghisapDarahRakyat". Analisis ini menggunakan metode degree centrality untuk mengidentifikasi node (aktor) yang berpengaruh dan metode follower rank untuk menemukan node (aktor) yang populer. Data yang diteliti adalah 2803 node dan 8030 edges yang diambil dari tanggal 6 November 2021 hingga 7 November 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akun @arthan38836243 merupakan aktor dengan nilai degree centrality tertinggi yaitu 265 dan akun  @teriwinarno merupakan aktor dengan nilai popularitas atau follower rank tertinggi yaitu 0.988081224. Hal ini menunjukkan bahwa aktor yang berpengaruh belum tentu sama dengan aktor yang populer. Penelitian ini menemukan bahwa diantara 10 aktor utama dengan nilai degree centrality tertinggi salah satu aktor merupakan akun buzzer pada Twitter.
Kata Kunci: Twitter; SNA; Degree Centrality; Follower Rank, Node

## Abstract
Twitter is one of the most popular social media platform as a means of information and interaction with other people. Since its launch in 2006, Twitter has been classified as a microblogging site. Data in the form of node analysis (actors) on Twitter can be an alyzed using  a  social  network  analysis  method  approach.  This  study  was  designed  to  analyze  data  on  tweet  containing  the  hastag “#LuhutPenghisapDarahRakyat”. This analysis uses the degree centrality method to identify influential nodes (actors) and the follower rank  method to  find popular  nodes  (actors).  The  data were  2803  nodes  and 8030  edges data was  taken  from  November 6,2021  to November 7,2021. The results show that the @arthan38836243 account is the actor with the higshest degree centrality value, which is 265 and the @teriwinarno account is the actor with the highest popularity value or follower rank, which is 0.988081224. This shows that influential actors are not necessarily the same as popular actor. This studt that among the 10 main actors with the high est degree centrality value, one of the actors was a buzzer account on Twitter.
Keywords : Twitter; SNA; Degree Centrality; Follower Rank; Node

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi komunikasi saat ini tidak hanya untuk mencari informasi saja tetapi juga untuk membantu dalam mengirim dan menerima informasi bahkan kini dijadikan kebutuhan masyarakat dunia[1]. Media sosial menjadi konsumsi sehari-hari banyak digunakan oleh pengguna internet seperti Facebook, Twitter, Instragram , dan lainnya[2]. Media sosial merupakan  salah  satu  komunitas  virtual  dan  juga  distribusi  informasi.  Berdasarkan  survei  yang  dilakukan  Asosiasi Penyelengara Jasa Internet Indonesia (APJII) pada kuartal II tahun 2019-2020, penetrasi internet di Indonesia mencapai 196,7  juta  pengguna.  Dibandingkan  tahun  2018,  jumlah  ini  meningkat  23,5  juta  atau  8,9  juta  atau  8,9%[3].  Hal  ini menunjukkan bahwa masyarakat Indonesia sangat aktif dalam melakukan pertukaran virtual melalui media sosial. Salah satu media sosial yang sering digunakan adalah Twitter, Sejak diluncurkan pada 2006 Twitter dikategorikan sebagai situs miscroblogging [4].  Twitter  adalah  layanan  bagi  teman,  keluarga,  kolega  untuk  berkomunikasi  dan  tetap  terhubung melalui pertukaran pesan yang cepat dan sering atau real time menggunakan 140 karakter tweet untuk pengikut mereka atau followers [4][5].
Pada November 2021 tagar Luhut Penghisap Darah Rakyat menjadi trending topik di Twitter[6] dan Luhut Binsar Pandjaitan  merupakan  Menteri  Koordinat  bidang Kemaritiman  dan  Investasi  (Menko  Marves)  Republik  Indonesia[7]. Menjadi perbincangan warganet dikarenakan telah merugikan dan menipu rakyat Indonesia dan banyak pengguna Twitter mendesak  agar  luhut  dipecat  dari  jabatannya.  Menyikapi  permasalahan  yang  ada  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi tagar atau hastag “#LuhutPenghisapDarahRakyat”, dengan cara melakukan pencarian percakapan pada media  Twitter  untuk  melihat node berpengaruh  menggunakan  metode degree  centrality serta  melihat  node  populer menggunakan metode follower rank.
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang meneliti dan membahas juga mengenai analisis node (aktor) antara lain  seperti  Pada  peneltian  berjudul  Analisis  Sentralitas  Aktor  pada  Struktur  Jaringan  Politik  dengan  Menggunakan Metode  Sosial  Network  Analysis  (SNA)  Studi  Kasus  Group  Facebook  Lembaga  Survei  Sosial  Media.  Penelitian  ini bertujuan  Untuk  mengetahui  tingkat  pengaruh  aktor  dalam  pola  komunikasi  dari  struktur  jaringan  politik  dan  hasil penelitian, ditemukan bahwa aktor tim sukses yang dipilih pengaruhnya adalah Sri Fajar. Posisi Sri Fajar berada di antara tingkat interaksi komunikasi yang cukup tinggi dan grafik garis yang lebih tebal dibandingkan Widya Priska. Sentralitas node yang tidak termasuk dalam kategori partisipan menurut pengukuran sentralitas adalah link. Interaksi video, status, foto tidak terlalu terlihat. Tautan, video, status, foto adalah lapisan konten jejaring sosial lembaga survei media sosial[8].
Hal 367−372 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pada penelitian berjudul #Vaccination: Identifying Influencers In The Vaccination Discussion On Twitter Through Social Network Visualisation, penelitian ini bertujuan Untuk mengeksplorasi diskusi tentang isu-isu terkait vaksinasi di platform media sosial, khususnya Twitter, dari temuan penelitian, 6 (enam) peserta berpengaruh seperti dokter, selebriti, organisasi media, promotor homeopati, Instansi pemerintah, blogger dan jurnal media terkenal[9]. Pada Penelitian berjudul Teori Graf Dalam Analisis Jejaring Sosial Hubungan Aktor Utama Dengan Pengguna Internal Laporan Keuangan, penelitian Jejaring sosial yang dirancang untuk menganalisis distribusi informasi keuangan berdasarkan struktur untuk menganalisis keseluruhan  organisasi  suatu  perusahaan,  terutama  struktur  departemen  keuangan.  yang  mempublikasikan  informasi keuangan adalah departemen akuntansi dan keuangan memiliki tiga jaringan informasi, pialang informasi terbesar, yaitu direktur  keuangan,  direktur  produksi  dan  direktur  personalia[10].  Pada  peneltian  berjudul  Analisi  Aktor  Populer  Dan Sutrada  Berpengaruh  Berdasarkan  Data  DBPEDIA  Menggunakan  Algoritma  Closeness  Centrality  Dan  Node2vec, Penelitian ini bertujuan untuk  mengidentifikasi  aktor dan sutradara paling populer di industri  film Indonesia, dan dari temuannya, ditemukan bahwa Rima Melati adalah aktor paling populer karena dekat dengan nilai sentral. Kebanyakan adalah Sophan Sophiaan[11].
Pada penelitian terdahulu, analisis node (aktor) dilakukan hanya untuk mengetahui aktor yang berpengaruh saja belum ada analisis aktor yang berpengaruh terhadap nilai popularitasnya. Maka dilakukan penelitian ini untuk bagaimana mengetahui  aktor  yang  berpengaruh  berdasarkan metode degree  centrality dan  mengetahui  aktor  yang  paling  populer berdasarkan metode follower rank .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan melakukan kombinasi pendekatan metode Social Network Analysis (SNA) dan metode eksperimen. Dalam penelitian ini, untuk mengetahui aktor berpengaruh menggunakan metode degree centrality [12] dan analisis aktor popular menggunakan metode follower rank [13] . Sosial Network Analysis (SNA) adalah metode analisis dalam pemetaan jaringan sosial media untuk  menemukan node yang paling berpengaruh dalam jaringan informasi terkait tagar “#LuhutPenghisapDarahRakyat”[14][15].
a. Degree Centrality
Degree Centrality adalah jumlah koneksi  atau interaksi  yang dimiliki node atau aktor, hal ini menunjukkan bahwa suatu simpul atau partisipan sangat berpegaruh dalam jaringan proses.
𝐷𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒 𝐶𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦(𝑁𝑖) =   ∑ 𝑋𝑖𝑗(𝑖  ≠ 𝑗) 𝑛
𝑗=1
(1)
Menurut persamaan (1) diatas, sentralitas derajat adalah banyaknya garis atau hubungan dengan suatu simpul (Ni). Hij adalah jumlah koneksi atau hubungan yang dimiliki node Ni, dimana node terhubung dengan baik ke node lain dalam jaringan[12].
b. Follower Rank
Follower  Rank adalah  pengukuran  untuk  mengetahui  nilai  popularitas  dari node yang  berpengaruh  dalam  sebuah network
𝐹𝑜𝑙𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑅𝑎𝑛𝑘 (𝑖) = 𝐹1 𝐹1 + 𝐹3 (2)
Menurut  persamaan  (2)  diatas,  F1  adalah  jumlah  pengikut  atau followers dari node .  F3  adalah  aktor  yang terhubung ke node lain atau sentralitas derajat[13]. Nilai yang lebih tinggi berarti lebih banyak pengikut atau popular.

## 2.1 Dataset
Pemilihan sampel menggunakan metode Purposive sampling, yaitu teknik penentuan sampel dengan sesuai dengan tujuan penelitian.  Terdapat  teknik-teknik  untuk  menentukan  sampel.  Sampel  penelitian  ini  adalah  data tweet dengan  tagar “#LuhutPenghisapDarahRakyat” yang di crawling lewat Twitter API . Data yang dihasilkan adalah 2803 nodes dan 8030 Edges. Data dikumpulkan pada 6 November 2021 hingga 7 November 2021 dimana pada periode waktu ini merupakan masa tagar “#LuhutPenghisapDarahRakyat” menjadi trending topik di Twitter [6].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Pada  tahapan  penelitian  menggambarkan  bagaimana  penelitian  analisis  Node  dengan  metode degree  centrality dan follower rank pada tagar Twitter dilakukan. Tahapan-tahapan tersebut antara lain dapat dilihat pada gambar 1.
Hal 367−372 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1. Diagram Alir Fase Penelitian
a. Crawling Data Merupakan proses untuk  mengumpulkan data tweet dari  Twitter  menggunakan perantara  Twitter API.   Data tweet yang dikumpulkan mengandung tagar “#LuhutPenghisapDarahRakyat”. Proses crawling data  menggunakan software Gephi 0.9.2. b. Pembentukan Komunitas
Merupakan proses untuk memudahkan melihat spesifik komunitas yang terbentuk dari data crawling menggunakan algoritma ForceAtlas2 [16].  Proses  pembentukan  komunitas  dengan  algoritma ForceAtlas2 menggunakan  s oftware Gephi 0.9.2. c. Network Overview
Merupakan  proses pengamatan komunitas terhadap sisa node dan edge setelah menggunakan filter Degree Range. Proses network overview menggunakan s oftware Gephi 0.9.2. d. Degree Centrality
Merupakan proses ini  untuk mendapatkan 10 aktor/ node berpengaruh berdasarkan nilai degree centrality tertinggi, sesuai dengan persamaan (1) , sentralitas derajat adalah banyaknya garis atau hubungan dengan suatu simpul (Ni). Hij adalah jumlah koneksi atau hubungan yang dimiliki node Ni, dimana node terhubung dengan baik ke node lain dalam jaringan[12].
e. Follower Rank
Merupakan proses ini untuk mendapatkan 10 aktor/node popular berdasarkan nilai degree centrality tertinggi, sesuai dengan persamaan (2) F1 adalah jumlah pengikut atau followers dari node . F3 adalah aktor yang terhubung ke node lain atau sentralitas derajat[13].
f. Profil 10 Aktor Utama
Merupakan proses  analisa profil dari  10 aktor dengan nilai degree centrality tertinggi, dimana setiap akun dari  10 aktor/ node ini analisa mulai kapan akun dibuat berdasarkan tanggal aktif dan analisa apakah akun tersebut masih aktif, tidak aktif  ataupun disuspended oleh Twitter berdasarkan keterangan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
C rawling data lewat API Twitter dengan tagar “#luhutpenghisapdarahrakyat” menggunakan software Gephi 0.9.2 terlihat pada tabel 1.
Table 1. Hasil Crawling data Aktor Tweet Nodes Edges 671 1785 2803 8030 Proses crawling data tweet menghasilkan  1785 tweets yang  mengandung  tagar  “#luhutpenghisapdarahrakyat”, dengan melibatkan 671 aktor. Nodes yang dikumpulkan sebanyak 2803 dan edges sebanyak 8030.
Pada  proses  pembentukan  komunitas  dapat  dilihat  pada  gambar  2  merupakan  graph  awal  tagar #luhutpenghisapdarahrakyat  yang  dilakukan  pembersihan  data  agar  melihat  lebih  spesifik  komunitas  yang  terbentuk dengan menggunakan Algoritma ForceAtlas2 yang disediakan oleh s oftware Gephi 0.9.2[16].
Crawling Data Pembentukan Komunitas Network Overview Degree Centrality Follower Rank Profil 10 Aktor Utama
Hal 367−372 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 2. Graph Awal Tagar #LuhutPenghisapDarahRakyat
Untuk mempermudah  analisa maka menggunakan filter degree range = 6 terhadap data awal. Hasilnya berupa tampilan seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Graph Degree Range = 6
Setelah proses filter dengan degree range = 6, didapakan 518 nodes dan 3553 edges. Pada sisa node dan edge yang tersisa dilakukan pengamatan dan hasil dari proses network overview seperti terlihat pada tabel 2 .
Table 2. Hasil Network Overview Avarage Degree Network Diameter Graph Density Modularity 6,859 8 0,013 0,092
Pada average degree menunjukkan angka 6,859 pada tabel 2, yang berarti bahwa rata-rata suatu node berhubungan dengan 6 node lainnya. Pada network diameter menunjukkan angka 8  yang berarti bahwa  jarak terpanjang antar node ialah 8 node. Pada graph density didapatkan 0,013 yang dimana angka diperoleh membuat network ini tidak padat dan tidak  dekat  disebabkan  oleh  skala  kepadatan  densitas  harus  dalam  skala  0  hingga  1[17].  Sedangkan  pada modularity mendapatkan 0,092.
Selanjutnya  pada  perhitungan degree  centrality terhadap  671  akun  untuk  mendapatkan  10  akun  dengan  nilai degree centrality tertinggi. Hasil perhitungan degree centrality dapat dilihat pada tabel 3.
Table 3. Hasil Degree Centrality No ID Aktor/User Degree Centrality In Degree Out Degree 1 @arthan38836243 265 3 262 2 @cumi_bakar2067 209 17 192 3 @insrikandi___ 149 90 59 4 @wongindonesia12 145 116 29 5 @bfofzlhan 133 66 67 6 @cabutmandat555 111 34 77 7 @kangutang04 100 90 10 8 @cint4n 99 59 40 9 @cintanirmala2 85 48 37 10 @teriwinarno 81 54 27
Degree centrality adalah jumlah dari banyaknya arah menuju ke node ( InDegree) dan banyaknya arah keluar dari node ( OutDegree) . InDegree diperoleh  dari  banyaknya retweet terhadap  cuitan/ tweet aktor,  sedangkan OutDegree diperoleh  dari  banyaknya  aktor  melakukan reply atau retweet terhadap  cuitan/ tweet dari  aktor.  Berdasarkan  hasil perhitungan  d egree  centrality, akun  @arthan38836243  merupakan  aktor  dengan  nilai degree  centrality tertinggi  yaitu 265, dengan nilai InDegree sebanyak 3, dan nilai OutDegree sebanyak 262. Sedangkan diantara 10 akun dengan nilai degree centrality tertinggi, akun @teriwinarno merupakan aktor dengan nilai degree centrality terendah yaitu 81, dengan nilai InDegree sebanyak 54, dan nilai OutDegree sebanyak 27. Hal ini membuat akun @arthan38836243 adalah aktor yang paling berpengaruh jika dibandingkan dengan aktor-aktor lainnya yang mengandung tagar “#LuhutPenghisapDarahRakyat”.
Setelah melakukan perhitungan degree centrality, dilakukan perhitungan follower rank terhadap 10 node (aktor) dengan  nilai degree  centrality tertingggi.  Berdasarkan  tabel  4,  hasil  perhitungan follower  rank menunjukkan  bahwa
Hal 367−372 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
@teriwarno merupakan node (aktor) yang mempunyai nilai popularitas atau follower rank tertinggi yaitu 0.988081224 dibandingkan dengan aktor lain yang pada tweet dengan tagar “#LuhutPenghisapDarahRakyat”.
Table 4. Hasil Follower Rank ID Aktor/User Followers Following Follower Rank @teriwinarno 6715 6226 0.988081224 @insrikandi___ 7049 6105 0.979299806 @cintanirmala2 2685 3381 0.969314079 @wongindonesia12 3054 2949 0.954673335 @bfofzlhan 1861 1704 0.9332999 @kangutang04 1075 645 0.914893617 @cint4n 920 909 0.902845927 @cumi_bakar2067 374 222 0.641509434 @cabutmandat555 134 166 0.546938776 @arthan38836243 256 188 0.491362764
Dan tahapan terakhir dalam analisa data tweet ialah dilakukan Analisa pada profil data tweet berdasarkan 10 aktor dengan nilai degree centrality terbesar. Hasil Analisa profil dapat dilihat pada tabel 5.
Table 5. Profil 10 Aktor Utama ID Aktor/User Tanggal Aktif Keterangan @arthan38836243 09 Desember 2020 Aktif @cumi_bakar2067 07 April 2021 Aktif @insrikandi___ 12 Juli 2020 Aktif @wongindonesia12 28 Juli 2021 Aktif @bfofzlhan 07 Mei 2020 Tidak Aktif @cabutmandat555 26 Oktober 2021 Aktif @kangutang04 26 April 2021 Aktif @cint4n 09 September 2021 Aktif @cintanirmala2 17 Mei 2016 Aktif @teriwinarno 07 Desember 2016 Suspended
Berdasarkan tabel 5 hasil analisa profile terhadap 10 aktor dengan nilai degree centrality terbesar terlihat bahwa dari 10 aktor utama, 8 aktor aktif, 1 aktor tidak aktif dan 1 aktor suspended oleh Twitter dikarenakan melanggar aturan Twitter.  Dan  jika  dilihat  dari  waktu  pembuatan  akun,  @insrikandi___  yang  dikategorikan  masih  baru  namun  telah memiliki follower yang lumayan banyak.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode degree  centrality aktor  yang  berpengaruh  dapat ditemukan dan dengan metode follower rank aktor yang populer dapat diketahui. Hasil analisis data tweet dengan tagar “#LuhutPenghisapDarahRakyat” menghasilkan aktor @arthan38836243 merupakan aktor yang berada pada posisi ke-1 berdasarkan tabel 3 dengan nilai degree centrality tertinggi yaitu 265, nilai InDegree 3, dan nilai OutDegree 262, namun berdasarkan tabel  4    @arthan38836243 berada pada posisi  ke-10 dengan nilai popularitas atau follower rank terendah yaitu 0.491362764. Sedangkan aktor @teriwinarno merupakan aktor yang berada pada posisi ke -1 berdasarkan tabel 4 dengan nilai popularitas atau follower rank tertinggi yaitu 0.988081224, namun berdasarkan tabel 3 @teriwarno berada pada posisi ke-10 dengan nilai degree centrality terendah yaitu 81, nilai inDegree 54, dan nilai OutDegree 27. Hal ini menunjukkan bahwa aktor yang berpengaruh belum tentu sama dengan aktor yang populer.  Disisi lain berdasarkan tabel 5 hasil analisa terhadap 10 aktor utama mengacu pada nilai degree centrality diketahui bahwa aktor @arthan38836243 dikategorikan sebagai aktor berpengaruh dengan nilai degree centrality tertinggi masih aktif pada media sosial Twitter sedangkan  aktor  @teriwarno  yang  dikategorikan  sebagai  aktor  populer    dengan  nilai  popularits  atau follower  rank tertinggi telah suspended pada media sosial Twitter .

## REFERENCES
[1] J. Nurvania and K. M. Lhaksamana, “Analisis Sentimen Pada Ulasan di TripAdvisor Menggunakan Metode Long Short-Term Memory ( LSTM ),” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 4, pp. 4124–4135, 2021.
[2] I. F. Ramadhy and Y. Sibaroni, “Analisis Trending Topik Twitter dengan Fitur Ekspansi FastText Menggunakan Metode Logistic Regression,” J. Ris. Komputer) , vol. 9, no. 1, pp. 2407–389, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3791.
[3] D. J. Bayu, “Jumlah Pengguna Internet di Indonesia Capai 196,7 Juta,” Katadata.Co.Id , no. November, p. 2020, 2020, [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/11/11/jumlah-pengguna-internet-di-indonesia-capai-1967-juta#
[4] S. Alhabash and M. Ma, “A Tale of Four Platforms: Motivations and Uses of Facebook, Twitter, Instagram, and Snapchat Among College Students?,” Soc. Media Soc. , vol. 3, no. 1, 2017, doi: 10.1177/2056305117691544.
[5] Twitter, “Pertanyaan Umum pengguna baru,” twitter.com . https://help.twitter.com/id/resources/new-user-faq (accessed Mar. 17,
Hal 367−372 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
2022).
[6] Trends24, “Top Twitter Trends For Indonesia Now,” trends24 . https://trends24.in/indonesia/ (accessed Nov. 06, 2021).
[7] https://maritim.go.id/,  “Kementerian  Koordinator  Bidang  Kemaritiman  Dan  Investasi,” https://maritim.go.id/ . https://maritim.go.id/ (accessed Mar. 17, 2022).
[8] A. I. Sugiarta, D. Syamsuar, and E. S. Negara, “Analisis Sentralitas Aktor pada Struktur Jaringan Politik dengan Menggunakan Metode Social Network Analysis (SNA) : Studi Kasus Group Facebook Lembaga Survei Sosial Media,” 2018.
[9] J. B. Sanawi, M. C. Samani, and M. Taibi, “#Vaccination: Identifying influencers in the vaccination discussion on twitter through social network visualisation,” Int. J. Bus. Soc. , vol. 18, no. S4, pp. 718–726, 2017.
[10]  M. R. Sari and K. T. Dwiyanti, “Teori Graf Dalam Analisis Jejaring Sosial: Hubungan Aktor Utama Dengan Pengguna Internal Laporan Keuangan,” J. Akunt. dan Keuang. Indones. , vol. 15, no. 1, pp. 21–35, 2018, doi: 10.21002/jaki.2018.02.
[11]  K.  Mufidah,  N.  Syahputra,  and  N.  A.  Rakhmawati,  “Analisis  Aktor  Popular  Dan  Sutradara  Berpengaruh  Berdasarkan  Data Dbpedia Menggunakan Algoritma Closeness Centrality Dan Node2Vec,” Maj. Ilm. UNIKOM , vol. 18, no. 1, pp. 37–48, 2020, doi: 10.34010/miu.v18i1.3836.
[12]  E. Mailoa, “Analisis Node dengan Centrality dan Follower Rank pada Twitter,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 5, pp. 937–942, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2398.
[13]  A. Kartino, M. Khairul Anam, Rahmaddeni, and Junadhi, “Analisis Akun Twitter Berpengaruh terkait Covid-19 menggunakan Social  Network  Analysis,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  697–704,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i4.3160.
[14]  M. T. Bahri and D. S. Widhyharto, “Wajah Prosedural Kebijakan Psbb Jakarta Tahap Ii Berbasis Social Network Analysis (Sna),” J. Kebijak. Publik , no. September, pp. 1–10, 2020, [Online]. Available:
https://jkp.ejournal.unri.ac.id/index.php/JKP/article/view/7920
[15]  M.  Habibi,  A.  Priadana,  and  M.  Rifqi  Ma’arif,  “Hashtag  Analysis  of  Indonesian  COVID-19  Tweets  Using  Social  Network Analysis,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 15, no. 3, p. 275, 2021, doi: 10.22146/ijccs.61626.
[16]  M.  Yusuf  and  I.  Krisnadi,  “Analisis  Jaringan  Sosial  Pada  Publikasi  Bidang  Teknik  Elektro  Indonesia  di  IEEE,” Prosiding- Seminar Nas. Tek. Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung , no. 1965, pp. 19–26, 2019.
[17]  F. Ma, X. Wang, and P. Wang, “Scale-free networks with invariable diameter and density feature: Counterexamples,” Phys. Rev. E , vol. 101, no. 2, pp. 1–17, 2020, doi: 10.1103/PhysRevE.101.022315.