## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5476

## Analisis Terhadap Tagar #LGBT di Twitter Menggunakan Analisis Jaringan Sosial (SNA)
Erwianta Gustial Radjah 1 , Ade Iriani 1 , Daniel H.F. Manongga 2,*
1 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Magister Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1 972019014@student.uksw.edu, 2 ade.iriani@uksw.edu, 3,* danny.manongga@uksw.edu Email Penulis Korespondensi: danny.manongga@uksw.edu
Abstrak− Twitter dimanfaatkan untuk beropini menanggapi fenomena sosial di kehidupan nyata. Tanggapan peristiwa melalui percakapan Twitter tergolong cepat dan menciptakan topik populer. Topik populer menggunakan tagar sering dilakukan untuk menarik,  mengajak  dan  mempengaruhi  pengguna  lain  guna  ikut  merespon.  Mei  2022,  tagar  “#LGBT”  ramai  dibicarakan, dilatarbelakangi  diundangnya  pasangan  Gay  di  acara  Podcast  Youtuber  Deddy  Corbuzier.  Mengakibatkan  berkurangnya subscriber  Deddy  Corbuzier  dan  diblokirnya  salah  satu  akun  tik  tok  salah  satu  pasangan  Gay.  Penelitian  ini  bermaksud menganalisa  opini  di  media  sosial  mempengaruhi  keputusan  pengguna  media  sosial  lainnya.  Dampak  negatif  bagi  content creator dan mempengaruhi kehidupan nyata masyarakat religious Indonesia. Analisa terhadap struktur jaringan, kelompok dan aktor  berperan  menggunakan  Social  Network  Analysis  dilakukan  agar  opini  yang  terjadi  dapat  dideteksi  dan  dipelajari. Pemetaan struktur jaringan  Density, Diameter dan Reprocity. Deteksi kelompok menggunakan  Modularity serta Sentralitas untuk mengidentifikasi aktor berpengaruh. Crawling Dataset 10.000 tweet dengan jumlah node (aktor) 7761 dan edge 8371. Penelitian struktur jaringan menunjukkan jarak terjauh untuk menjangkau akun lain sebesar 18 (Diameter), nilai Dencity rendah yaitu 0.000164 serta nilai Reprocity diantara akun juga rendah yaitu 0.049480. Hasil penelitian menunjukkan nilai kelompok yang terbentuk relatif tinggi 0.868000. Identifikasi Centrality menunjukkan akun @brn sebagai akun dengan koneksi terbanyak 287 dan akun @sop merupakan akun perantara tertinggi diantara akun lain 0.000303 serta akun @aiy sebagai akun dengan jarak terdekat dengan node lain 1.0. Berdasarkan kualitas node dalam berelasi dengan node lain, akun @brn merupakan akun tertinggi 1.0.
Kata Kunci: SNA; Struktur Jaringan; Modularity;  Centrality; LGBT; Twitter
Abstract− Twitter is utilized to express opinions and respond to social phenomena in real life. Responses to events through Twitter conversations are relatively fast and create popular topics. Popular topics using hashtags are often used to attract, invite and influence other users to respond as well. In May 2022, the hashtag "#LGBT" was widely discussed, which was due to the invitation of a gay couple to attend a podcast by Youtuber Deddy Corbuzier. This resulted in a decrease in Deddy Corbuzier's subscribers and the blocking of one of the TikTok accounts of a gay couple. This study aims to analyze opinions on social media that influence the decisions of other social media users. Negative impacts on content creators and affects the real -life community of religious Indonesians. An analysis of network structure, group, and actors involved was conducted using Social Network  Analysis  to  detect  and  study  the  opinions  that  occurred.  Network  structure  mapping  of  Density,  Diameter,  and Reciprocity. Group detection using Modularity and Centrality to identify influential actors. Crawling Dataset of 10,000 tweets with 7,761 nodes (actors) and 8,371 edges. The results of the network structure research showed the farthest distance to reach other  accounts  is  18  (Diameter),  the  low-Density  value  is  0.000164  and  the  low  Reciprocity  value  between  accounts  is 0.049480.  The  results  of  the  research  show  that  the  value  of  the  group  formed  is  relatively  high,  0.868000.  Centrality identification  shows  @brn  as  the  account  with  the  most  connections  of  287  and  @sop  as  the  account  with  the  highest intermediary among other accounts at 0.000303, and @aiy as the account with the closest distance to other nodes at 1.0. Based on the quality of the node to other nodes, @brn is the highest at 1.0
Keywords : SNA; Network Structure; Modularity; Centrality; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan media sosial yang cepat, semakin mempengaruhi banyak orang untuk menuliskan opininya terkait suatu peristiwa. Masyarakat Indonesia menggunakan media sosial untuk menunjukkan minat, ekspresi, pemikiran dan  pendapat  tentang  berbagai  hal[1]. Teknologi informasi  yang  semakin  berkembang  mempengaruhi  semakin cepatnya penyebaran informasi  melalui media sosial[2]. Media sosial  merupakan sarana online melalui internet yang dimana penggunanya secara langsung dapat berinteraksi, berpartisipasi dan berbagi isi/content[3]. Melalui media sosial di era digital saat ini, respon masyarakat terhadap suatu kejadian atau fenomena tergolong cepat [4]. Twitter adalah salah satu media sosial untuk menjalin komunikasi antar pemakai guna memperoleh dan berbagi berita atau informasi terkini[5]. Total pengguna Twitter di Indonesia mencapai sekitar 10.65 juta pengguna dan memperoleh posisi 5 besar sebagai platform yang paling banyak dipakai[6].
Salah satu tantangan masyarakat Indonesia saat ini yaitu keterbukaan jaringan informasi yang membawa isu  tentang  homoseksual  atau  biasa  dikenal  dengan  LGBT  semakin  menyebar.  LGBT  merupakan  sebutan pengganti  istilah  “komunitas  gay”[7].  Di  Indonesia  dengan  mayoritas  jumlah  umat  Islam  terbanyak  dan  juga senada  dengan  umat  kristen,  memandang  homoseksualitas  sebagai  perilaku  tak  wajar,  tidak  normal  dan dilarang[8].  Pro  kontra  LGBT  di  Indonesia  semakin  tersiar  ketika  Youtuber  Deddy  Coribuzier  yang  memiliki sekitar 18 juta subscriber mengundang pasangan Gay dan diunggah pada Podcast Youtube miliknya pada tanggal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5476
07 bulan Mei 2022[9]. Berselang beberapa waktu dari saat diunggahnya konten tersebut, memicu banyak kecaman dari  berbagai  pengguna  media  sosial  hingga  muncul  topik  populer  di  Twitter  menggunakan  tagar “#LGBT”[10][11]. Peristiwa tersebut juga berimbas dengan di blokirnya akun media sosial TikTok milik salah satu pasangan Gay yang datang saat itu[12]. Berdasarkan kejadian tersebut, tagar “#LGBT” menjadi trending topic yang ramai dibicarakan selama lebih dari 2 minggu di media sosial Twitter.
Penelitian  ini  dilakukan  agar  peneliti  dapat  mengetahui  bagaimana  peran  pengguna  Twiiter  dapat memobilisasi  opini pengguna lainnya, untuk  turut mendukung ataupun menolak suatu  peristiwa yang terjadi di kehidupan  nyata,  sehingga  berdampak  pada  individu  ataupun  kelompok  yang  menjadi  pusat  peristiwa.  LGBT merupakan  suatu  hal  yang  tabu  dalam  masyarakat  Indonesia,  namun  terdapat  kelompok  –  kelompok  yang mendukung  secara  terbuka  ataupun  menolak  secara  keras.  Kubu  pro  LGBT  dapat  menjadi  sasaran  masyarakat Indonesia  yang  pada  dasarnya  berpegang  pada  nilai  –  nilai  agama,  sehingga  dikhawatirkan  mengarah  pada tindakan kekerasan dalam kehidupan nyata.  Penelitian ini memberikan gambaran bagaimana pengguna Twitter membentuk  kelompok  –  kelompok  berdasarkan  relasi  retweet,  sehingga  untuk  mencegah  peristiwa  merugikan dapat memanfaatkan akun – akun berpengaruh sebagai media edukasi dan meredam opini yang dapat mengarah pada kegiatan anarkis.
Analisis  jaringan  sosial  (SNA)  dapat  digunakan  dalam  penelitian  terkait  fenomena  di  Twitter  untuk mengetahui bagaimana pengguna saling terhubung dan berkomunikasi satu sama lain. SNA dapat mengidentifikasi kelompok-kelompok di Twitter, mengukur tingkat partisipasi pengguna dalam kelompok-kelompok tersebut, dan menganalisis  cara  informasi  tersebar  di  antara  pengguna.  SNA  juga  dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat influensi atau kekuatan seseorang atau kelompok di Twitter, serta mengeksplorasi bagaimana interaksi sosial di Twitter  mempengaruhi  perilaku  individu  atau  kelompok.  Penelitian  menggunakan  SNA  pada  Twitter  dapat memberikan  wawasan  yang  berguna  untuk  tujuan  seperti  meningkatkan  pemasaran,  memahami  dinamika komunitas online, atau mengevaluasi kampanye politik. Social Network Analysis (SNA) merupakan metode yang dikembangkan  dan  digunakan  untuk  menggambarkan  struktur  sosial  diantara  subjects  terkait  dalam  grafik jaringan[13]. SNA dapat menggambarkan visualisasi graph dari sebuah jaringan sesuai dengan data yang diperoleh berupa  nodes  dan  edges[14].  SNA  adalah  alat  analisis  kuantitatif  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan memahami hubungan antara orang-orang atau dengan kata lain, jaringan sosial. SNA menampilkan data secara visual sehingga peneliti dapat melihat hubungan perilaku pada tingkat mikro (individu, kelembagaan) dan pola di tingkat makro atau jaringan[15].
Banyak  penelitian  yang  sudah  menggunakan  metode  SNA  untuk  melihat  hubungan  relasi  dalam  suatu jaringan sosial. Studi sebelumnya[16], menggunakan SNA dalam menganalisis pola persebaran pornografi pada media  sosial  dan  hasil  penelitiannya  menunjukkan  akun  Publisher  popular  merupakan  akun  pertama  yang menerbitkan  konten  porno  selanjutnya  akun  publisher  lain  turut  membagikan  ulang  sebagai  Retweeter  dan dikonsumsi  satu  arah  oleh  pengikut  sebagai  Consumer.  Penelitian  lain[17],  memanfaatkan  SNA  untuk  melihat pola kolaborasi dalam jaringan sosial antara tenaga surveylans kesehatan dan memahami arus informasinya dan hasil  studi  menunjukkan  bahwa  kordinator  mendominasi  nilai  sentralitas,  sedangkan  anggota  surveylans mendominasi nilai kedekatan. Selanjutnya SNA digunakan dalam pemetaan jaringan komunikasi karyawan pada perusahan  multifinance[18],  hasil  penelitian  memaparkan  bahwa  relasi  dianggap  lemah  dikarenakan  kepadatan jaringan berada di bawah 50%. Penelitian lain menggunakan SNA untuk menganalisa kolaborasi karyawan dan mengidentifikasi  kerjasama  jaringan  komunikasi  karyawan[19],  hasil  studi  memperlihatkan  kerjasama  dalam jaringan sosial masing-masing individu terbagi menjadi tiga divisi kerja yaitu divisi reparasi sepeda motor, divisi cuci  mobil/motor,  dan  divisi  perumahan  (properti).  Studi  lain  juga  menunjukkan  penggunaan  SNA  dalam menganalisa interaksi sosial diantara mahasiswa[20], bahwa ada hubungan sosial di antara mereka, tetapi nilainya rendah.
Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu  studi  ini  memiliki  area  penelitian  yang berbeda  dalam  penerapannya  yakni  bertujuan  menggunakan  SNA  dalam  lingkup  atau  area  media  sosial  untuk mengkaji  peranan  tagar  atau  hastag  “#LGBT”  dalam  membentuk  struktur  jaringan,  kelompok  dan  aktor  yang berperan  dalam  menyebarkan  tagar  “#LGBT”  di  media  sosial  Twitter.  Penelitian  ini  menggunakan  analisa jaringan, analisa kelompok terbentuk menggunakan metode Modularitas Blondel dan penambahan nilai sentralitas Eigenvector yang tidak digunakan pada penelitian sebelumnya guna lebih memahami fenomena yang terjadi dalam sebuah jaringan media sosial. Manfaat penelitian ini dalam keilmuan yaitu dapat menunjukkan bagaimana topik digital dapat mempengaruhi pengguna media sosial dalam jaringan di Twitter untuk membentuk topik yang saling berhubungan.  Selain  itu  akun  berpengaruh  dapat  dimanfaatkan  sebagai  akun  acuan  penyebaran  dan  edukasi informasi “#LGBT” yang baik dan benar dimasa mendatang. Ekplorasi tweet untuk melihat akun Twitter yang memiliki  pengaruh  menggunakan  metode  Degree  Centrality,  Betweenness  Centrality  dan  Closeness  Centrality serta Eigenvector Centrality untuk mengetahui akun dominan dalam jaringan media sosial Twitter.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  metode  Social  Network  Analysis  (SNA)  dan  untuk  menggambarkan bentuk  serta  struktur  jaringan  media  sosial  sebagai  satu  kesatuan  yakni  menggunakan  Diameter,  kepadatan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5476
(Density),  resiprositas  (Reprocity)  dan  sentralisasi  (centralization)[21].  Kemudian  untuk  mendeteksi  kelompok dalam  jaringan  (Modularity)  menggunakan  Distributive  Recursive  Layout  (DrL)  untuk  menvisualisasikan kelompok  yang  terbentuk  dari  jaringan  sosial.  DRL  merupakan  sebuah  “force-directed  graph”  yang  efektif digunakan untuk menvisualisasikan jaringan yang besar[22]. Kemudian yang terakhir untuk mengidentifikasi akun dominan dalam jaringan media sosial yakni menggunakan sentralitas (Centrality)[23].

## 2.1 Memetakan Struktur Jaringan
SNA merupakan  metode yang dapat memetakan struktur dan bentuk jaringan sosial. Struktur jaringan sosial di Twitter  dapat  divisualisasi  dan  dideskripsikan  menggunakan  metode  SNA[24].  Pada  tahap  ini  terdapat  5  data struktur jaringan media sosial (Tabel 1).
Tabel 1. Data Struktur dalam jaringan No Data Informasi 1 Kepadatan (Dencity) Kerapatan  hubungan  antar  akun  (node)  dalam  jaringan.  Kepadatan  menunjukkan intensitas antar-anggota jaringan dalam berkomunikasi. Jaringan dengan kepadatan rendah  digambarkan  dengan  minimnya  interaksi  antar  anggota  jaringan  dan sebaliknya  kepadatan  tinggi  ditandai  dengan  saling  berinteraksinya  anggota  sama satu sama lain. Densitas dihitung dengan menggunakan rumus:
Densitas = (Jumlah edge) / (Jumlah total edge yang mungkin terhubung) 2 Diameter Jarak  terjauh  antara  satu  akun  dengan  akun  lain  dalam  jaringan  media  sosial. Misalnya  sebuah  jaringan  media  sosial  memiliki  Diameter  2,  berarti  jarak  terjauh sebuah akun dengan akun lain adalah 2 langkah atau 2 node, jika Diameter 4 maka jarak terjauh antar akun adalah 4 langkah, dan seterusnya.
3 Resiprositas (reproductivity) Menunjukkan relasi dua arah yang terjadi diantara anggota atau akun (node) dalam jaringan media sosial. Reproductivity dihitung dengan melihat jumlah berapa banyak partisipan  dalam  percakapan  online  yang  berlangsung  timbal  balik  dibandingkan dengan jumlah seluruh percakapan. Nilai reproductivity menjadi 1 jika akun saling berkomunikasi timbal balik, sementara nilai 0 jika komunikasi tidak ada timbal balik atau searah. Rumus resiprositas :
Resiprositas = (Jumlah node baru) / (Jumlah node yang ada saat ini)

## 2.2 Mendeteksi Kelompok dalam Jaringan (Modularity)
Modularity bertujuan menggambarkan kelompok yang terbentuk terkait percakapan dalam jaringan atau Tweet di Twitter [25]. Jaringan media sosial Twitter menyertakan ribuan bahkan jutaan akun (node) dan tautan, kemudian jaringan akun dalam jumlah besar terbagi ke dalam beberapa kelompok. Kelompok dapat didefenisikan sebagai subgraph yang beranggotakan node yang saling terhubung. Modularitas bergerak dari angka 0 hingga 1, mendekati 0 menunjukkan suatu network terdiri dari 1 kelompok peserta yang sejenis dan cenderung  berkelompok dimana anggotanya terlibat dalam hubungan timbal balik. Kemudian sebaliknya jika mendekati 1 berarti jaringan terdiri dari kelompok atau klaster dalam jumlah banyak, dimana network terdiri dari kelompok dengan tumpang tindih yang  kecil.  Pada  jaringan  media  sosial  yang  relatif  besar  terdapat  kelompok  kecil  atau  klaster.  Pada  tahap  ini Modularity digunakan untuk melihat klaster yang didapatkan dalam tagar “#LGBT”. Modularitas dihitung dengan menggunakan Modularitas Blondel. Metode ini menghitung modularitas dengan membandingkan jumlah tautan yang terjadi di dalam satu komunitas dengan jumlah tautan yang terjadi antar komunitas [26]. Modularitas Blondel menggunakan rumus:
Modularitas = (∑ i)(∑ j)( Aij−ki.kj
2m ) 2m (1)
Keterangan: Aij = matriks adjacency (tautan antar node) ki   = jumlah tautan yang terhubung dengan node i kj   = jumlah tautan yang terhubung dengan node j m   = jumlah tautan di dalam jaringan

## 2.3 Mengidentifikasi Aktor Dominan dalam Jaringan Media Sosial (Sentralitas)
Tahap  ini,  sentralitas  digunakan  untuk  menganalisa  sejauh  mana  pengaruh  akun  dalam  jaringan  media  sosial kemudian  menentukkan  akun  yang  mendominasi  pada  fenomena  opini  digital  pada  studi  kasus  “#LGBT”.  3 macam  sentralitas  individu  yang  digunakan  untuk  menentukan  elemen  pusat  atau  central  node  dalam  sebuah jaringan  yaitu  Degree  Centrality,  Centrality  Betweenness  dan  Closeness  Centrality.  Degree  menggambarkan popularitas dari node atau aktor. Node dengan jumlah Degree yang tinggi menunjukkan node tersebut memiliki banyak hubungan dengan node lain, begitu juga sebaliknya jika node memiliki jumlah yang rendah menandakan node tersebut memiliki relasi yang rendah dengan node yang lain.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5476

## 2.3.1 Degree Centrality
Degree Centrality (Cd) menunjukkan banyaknya jumlah interaksi atau koneksi yang diperoleh sebuah akun atau aktor atau node. Tujuannya yaitu memperlihatkan bahwa terdapat akun yang berpengaruh dalam sebuah jaringan media sosial.
Cd(Ni) =  d(Ni) = ∑ Xij (i ≠ 1) n j=1 (2)
Persamaan (2) menunjukkan secara matematis, Degree Centrality merupakan jumlah banyaknya hubungan atau garis mengarah sebuah node (Ni). Xij adalah banyaknya jumlah hubungan atau koneksi yang dipunyai oleh node Ni dengan node lain dalam jaringan media sosial.

## 2.3.2 Betweenness Centrality
Betweenness Centrality (Cb) dimanfaatkan untuk mengkalkulasi seberapa sering sebuah akun atau node menjadi penghubung  atau  perantara  dalam  sebuah  jaringan  media  sosial.  Centrality  Betweenness  (Cb)  menunjukkan bagaimana node dalam jaringan berperan sebagai penghubung.
Cb(Ni) =   ∑ Gjk(Ni) Gjk j<k (3)
Berdasarkan Persamaan (3), pertama kali dihitung adalah nilai Gjk (Ni) yakni banyaknya jumlah jalur dari node j menuju node k yang melewati node i, selanjutnya dihitung nilai Gjk yakni banyaknya jumlah jalur antara 2 buah  node  dalam  jaringan.  Nilai  dari  Gjk(Ni)  selanjutnya  dibagi  dengan  nilai  Gjk  untuk  menghasilkan  nilai Centrality  Betweenness  (Cb).  Hasilnya  menunjukkan  mana  node  atau  akun  atau  aktor  yang  sering  atau  selalu menjadi  penghubung  antar  node lainnya  dalam  sebuah  jaringan. Sentralitas  perantara  ini  penting  karena  posisi node sebagai penghubung diantara kelompok yang ada dalam jaringan dan node yang berperan sebagai perantara ini bisa melakukan kontrol penyebaran informasi, contohnya informasi dari node lain bisa ditahan atau disebarkan ke node lain.

## 2.3.3 Closeness Centrality
Closeness  Centrality  (Cc) dimanfaatkan untuk mengkalkulasi  rata  – rata jarak antara  node atau akun atau aktor dengan semua node lain dalam jaringan. Semakin tinggi nilai sentralitas kedekatan atau Closeness Centrality maka semakin dekat jarak node atau aktor tersebut dengan node lain dalam jaringan.
Cc(Ni) = 1 ∑ d(Ni,Nj) n j=a (i  ≠ j) (4)
Pada persamaan (4), dihitung nilai d(Ni,Nj) yakni banyaknya jalur terpendek yang menjembatani node Ni dan  Nj.  Hasil  Cc(Ni)  didapatkan  dengan  cara  membagi  nilai  1  dengan  nilai  d(Ni,  Nj).  Contoh  jarak  terpendek antara  node  N  dengan  node  lain  dalam  jaringan  media  sosial  sangat  rendah  maka  node  N  mempunyai  nilai Closeness  Centrality  (Cc)  yang  sangat  besar.  Semakin  pendek  jarak  node  dengan  node  lainnya  maka  semakin terhubung juga node tersebut.

## 2.3.4 Eigenvector Centrality
Eigenvector Centrality digunakan sebagai ukuran untuk menunjukkan seberapa berkualitas atau baik sebuah node berelasi dengan node lain dalam jaringan [27]. Sentralitas Eigenvector mengukur seberapa penting atau berkualitas node atau aktor dalam jaringan, berdasarkan kedekatan  node  dengan  node  penting lain. Sentralitas Eigenvector tidak berfokus pada seberapa banyak Degree namun berfokus pada seberapa penting node yang terhubung [28]. Eigenvector Centrality dengan nilai yang tinggi menunjukkan node tersebut memiliki teman node yang berkualitas. Nilai Eigenvector Centrality yang tinggi juga menggambarkan node memiliki peran dan kontribusi yang penting dalam jaringan [29]. Eigenvector Centrality penting dalam penelitian ini karena node dapat memanfaatkan relasi dengan  node  yang  penting  untuk  dapat  menjangkau  semua  anggota  dalam  jaringan.  Eigenvector  Centrality dihitung dengan menggunakan rumus:
Eigenvector Centrality = (Jumlah node terhubung) * (Eigenvector Centrality node terhubung)
(5)

## 2.4 Dataset
Pemilihan Dataset penelitian yaitu berdasarkan fenomena tagar “#LGBT” yang menjadi trending di media sosial Twitter  Indonesia.  Crawling  data  Twitter  tersebut  diambil  dari  bulan  Mei  hingga  bulan  Agustus  2022  melalui netlityc.  Jumlah  data  yang  diperoleh  yaitu  sebanyak  10.000  tweet  yang  berbahasa  Indonesia.  Rentang  waktu tersebut merupakan masa dimana tagar “#LGBT” semakin disuarakan melalui media sosial Twitter.

## 2.5 Tahapan Penelitian
Tahap  Penelitian  terdiri  dari  4  tahap  utama  yaitu,  identifikasi  masalah,  crawling  data,  preprosessing  data  dan pengolahan data dan pengambilan kesimpulan (Gambar 1). Pertama tahap identikasi masalah yaitu peneliti melihat fenomena  mobilisasi  opini  yang  masif  dan  terjadi  di  media  sosial  dapat  mempengaruhi  pengguna  lain  dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5476
mengambil suatu keputusan, yakni tindakan yang membuat akun seorang LGBT terkenal diblokir. Fenemona ini dapat  dijadikan  bahan  uji  untuk  melihat  seberapa  besar  pengaruh  sebuah  akun  dapat  mempengaruhi  keputusan akun lainnya dalam bertindak. Tahap berikutnya yaitu tahap crawling data menggunakan bantuan Netlityc. Tahap crawling  data  merupakan  tahap  dimana  semua  data  tweet  dan  data  akun  twitter  berbahasa  Indonesia  yang menggunakan hashtag “#LGBT” dari bulan Mei hingga bulan Agustus 2022 dikumpulkan. Data tersebut disimpan dalam format yang dapat diolah menggunakan perangkat lunak Gephi. Sebelum data diolah, data perlu melewati tahap preprosessing  agar data menjadi  layak untuk diolah. Tahap  preprosessing  bertujuan untuk  membersihkan akun yang tidak diperlukan, yaitu akun yang tidak memiliki edge atau nol relasi. Tahap ini perlu dilakukan agar akun  dengan  edge  nol  tidak  perlu  dianalisis  karena  tidak  memiliki  relasi  dengan  akun  lain.  Akun  yang  tidak memiliki relasi tidak dibutuhkan karena secara langsung dapat dianggap tidak penting yaitu tidak termasuk dalam jaringan media sosial.
Pada tahap pengolahan data terdapat 3 level yaitu analisa struktur jaringan, deteksi kelompok dan terakhir identifikasi aktor. Pada level pertama yaitu menganalisa struktur jaringan menggunakan Densitas, Diameter, dan Resiprositas.  Pada  tahap  penghitungan  Densitas,  pertama  dilakukan  penentuan  jumlah  node  dan  interaksi  edge dalam  jaringan  yang  didapat  dari  pengguna  Twitter  dan  Retweet  yang  telah  melewati  tahap  preprosessing, kemudian jumlah maksimal egde yang terjadi dalam jaringan dihitung menggunakan rumus (n * (n - 1)) / 2, dimana n adalah jumlah node dalam jaringan. Selanjutnya hitung densitas jaringan dengan menggunakan rumus: jumlah tautan / jumlah maksimal tautan.
Densitas  jaringan  menunjukkan  seberapa  padat  atau  terhubung  jaringan  tersebut.  Nilai  densitas  jaringan yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  jaringan  tersebut  padat  atau  terhubung  dengan  baik,  sedangkan  nilai  densitas yang rendah menunjukkan bahwa jaringan tersebut kurang terhubung atau terpisah. Analisis hasil densitas jaringan dilakukan untuk mengetahui tingkat interaksi antar pengguna Twitter yang terkait dengan hashtag “#LGBT”. Pada tahap  penghitungan  Diameter,  pertama  data  node  dan  edge  yang  sudah  dibersihkan  dibuatkan  konstruksinya berdasarkan retweet yang terjadi, kemudian penghitungan jarak tweet antara dua tweet dengan menghitung jumlah langkah atau tautan yang dibutuhkan untuk mencapai tweet tujuan dari tweet awal. Jika tweet terhubung langsung, maka jarak antar tweet tersebut adalah 1.
Jika tweet  tidak terhubung langsung, maka jarak antar tweet  tersebut  adalah jumlah langkah atau tautan yang  dibutuhkan  untuk  mencapai  tweet  tujuan  dari  tweet  awal.  Pencarian  jarak  terjauh  dengan  mencari  jarak terjauh antara dua tweet dengan membandingkan jarak antar tweet yang telah dihitung sebelumnya. Jarak terjauh tersebut merupakan diameter data tweet dalam jaringan hashtag “#LGBT”. Jika diameter jaringan tweet sangat besar, maka jaringan tersebut dapat dikatakan terhubung dengan baik.
Sebaliknya, jika diameter jaringan tweet kecil, maka jaringan tersebut mungkin terpisah menjadi beberapa kelompok  yang  tidak  terhubung.  Selanjutnya  tahap  perhitungan  Resiprositas,  berdasarkan  interaksi  antar  node maka terbentuk edge kemudian jika kedua node saling mengikuti satu dengan yang lain, maka resiprositas antara keduanya adalah 1. Sebaliknya, jika hanya satu node yang mengikuti node lain, maka resiprositas antara keduanya adalah 0 dan jika hasil interpretasi resiprositas jaringan tweet tinggi, maka hubungan antar pengguna di jaringan tersebut  dapat  dikatakan  akrab  atau  intim.  Sebaliknya,  jika  resiprositas  jaringan  tweet  rendah,  maka  hubungan antar pengguna di jaringan tersebut mungkin tidak begitu akrab atau tidak begitu dekat.
Level  Kelompok  menggunakan  Modularitas  untuk  melihat  klaster  yang  muncul  dari  tagar  “LGBT”. Penghitungan  Modularitas  menggunakan  metode  Blondel  dengan  bantuan  perangkat  lunak  Gephi.  Data  Tweet yang  telah  terbentuk  jaringan  node  dan  edge  kemudian  dimuat  dalam  perangkat  lunak  Gephi,  selanjutnya  data tersebut dapat dikalkulasi dengan pilihan Modularity Blondel. Jika hasil penghitungan modularitas jaringan tweet sangat tinggi, maka jaringan tersebut dapat dikatakan terorganisir dengan baik dan terdiri dari beberapa kelompok yang  terpisah. Sebaliknya,  jika  modularitas  jaringan  tweet  rendah,  maka  jaringan  tersebut  mungkin  terdiri  dari kelompok-kelompok yang kurang terorganisir atau terpisah.
Level  Identifikasi  aktor  menggunakan  Sentralitas  Keperantaraan  (Betweeness  Centrality),  Sentralitas Kedekatan (Closeness Centrality) dan Degree Centrality serta Eigenvector Centrality. Pertama menghitung Degree Centrality  dengan  menghitung  berapa  jumlah  relasi  akun  dengan  akun  lainnya.  Relasi  dalam  jaringan  sosial ditandai dengan link atau garis yang menghubungkan node dengan node lainnya. Contoh, akun dengan sentralitas tingkatan bernilai 5, artinya akun tersebut terhubung dengan 5 akun lain dalam jaringan.
Tahap pertama perhitungan Betweeness Centrality yaitu mengidentifikasi semua relasi antar node, kedua perhatikan  apakah  terdapat  node  yang  berperan  sebagai  perantara  atau  tidak,  maksudnya  apakah  terdapat  akun yang  menjadi  perantara  atau  penghubung  antara dua  akun  atau  lebih.  Langkah  pertama  menghitung  Closeness Centrality yaitu hitung jarak node dengan semua node yang ada pada jaringan sosial. Jarak ini diwakili dari edge yang terbentuk dari retweet yang terjadi dalam tagar “#LGBT”, retweet yang saling terhubung dari akun kemudian diretweet oleh akun lainnya menciptakan relasi langsung dan tidak langsung.
Semakin sering sebuah akun diretweet secara langsung maka node tersebut merupakan node dengan nilai Closeness  Centrality  tertinggi.  Terakhir  menghitung  Eigenvector  Centrality,  tahap  ini  secara  umum  bertujuan untuk  mengidentifikasi  node  yang  memiliki  jaringan  yang  baik  dan  berkualitas,  maksudnya  node  tersebut merupakan node yang berelasi dengan sejumlah node yang memiliki tingkatan sentralitas yang tinggi. Sehingga node yang memiliki sentralitas Eigenvector tertinggi dapat dimanfaatkan untuk menjangkau semua anggota dalam jaringan yang lebih baik dan berkualitas.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5476
Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Crawling data percakapan Twitter atau tweet dengan tagar “#LGBT” menggunakan netlityc dapat dilihat pada Gambar. 2 dan Tabel. 1.
Gambar 2 . Grafik Jumlah Tweets (Posts)
Tabel 1 . Tabel Jumlah Nodes dan Edges
Nodes  Edges 7761 8371
Pada Gambar. 1 terlihat jumlah tweet terbanyak terjadi pada tanggal 14 bulan Mei 2022 yaitu lebih dari 4755 postingan tweet kemudian jumlah tweet berangsur – angsur turun pada hari berikutnya. Selanjutnya terdapat jumlah  nodes  sebanyak  7761  dan  edges  berjumlah  8371.  Nodes  atau  akun  berisi  user,  link,  media,  hastag  dan tweet. Sedangkan  edges merupakan hubungan diantara  nodes tersebut. Graph hasil  Crawling data awal  melalui Netlityc ditunjukkan pada gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5476
Pada gambar 3 dapat dilihat bagaimana persebaran node – node yang terlibat dalam tagar “#LGBT”. Warna yang tampil  merepresentasikan  individu  maupun  kelompok  –  kelompok  yang  terbentuk  dari  edge  yang  saling berhubungan  dari  kegiatan  meretweet.  Semakin  padat  dan  berwarna  sama  pada  node  yang  ada,  mengindikasi bahwa  terjadi  relasi  dan  percakapan  yang  sering  dalam  jaringan  tersebut.  Sebaliknya  semakin  menyebar  dan terpisah dari node lain serta memiliki warna yang berbeda, mengindikasikan bahwa node tersebut tidak berelasi melalui  melakukan  retweet  dalam  jaringan.  Pada  tahap  analisa  data  yang  pertama  bertujuan  melihat  struktur jaringan yang dihasilkan. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 3. Struktur Jaringan “#LGBT” Analisis Data Diameter 18 Densitas 0.000164 Resiprositas  0.049480
Pada Tabel 2, Diameter yang ditunjukkan sebesar 18 artinya jarak terjauh aktor atau nodes dalam kasus ini yaitu jarak terjauh akun media sosial dalam menjangkau akun media sosial lain sebesar 18 langkah atau node agar semua akun bisa dijangkau. Diameter 18 menunjukkan angka yang relatif cukup besar dalam menjangkau akun media sosial lain. Diameter dalam jaringan adalah 18, berarti terdapat dua node yang saling terhubung melalui 18 edge. Ini menunjukkan bahwa jaringan tersebut memiliki jarak yang cukup jauh antara dua node yang terhubung. Nilai Diameter yang tinggi menunjukkan bahwa jaringan tersebut terbilang tersebar, di mana jarak antara dua node yang  terhubung  cukup  jauh.  Sebaliknya,  nilai  Diameter  yang  rendah  menunjukkan  bahwa  jaringan  tersebut terbilang terkonsentrasi, di mana jarak antara dua node yang terhubung relatif dekat.
Densitas atau kerapatan jaringan berasal dari derajat interaksi antar akun media sosial dalam jaringan yakni dengan angka 0.000164 yang relatif kecil, artinya antara akun media sosial atau  node pada Twitter tidak saling berhubungan  atau  tidak  melakukan  reply  atau  mentions  satu  sama  lain.    Nilai  Density  yang  bernilai  0.000164 menunjukkan bahwa hanya sebagian kecil dari total edge yang mungkin ada yang sebenarnya terhubung dalam jaringan tersebut. Ini berarti bahwa jaringan tersebut terbilang cukup terisolasi, di mana hanya sebagian kecil node yang  terhubung  satu  dengan  lainnya.  Nilai  Density  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  jaringan  tersebut  sangat terhubung, di mana hampir semua node terhubung satu dengan lainnya. Nilai Density yang rendah menunjukkan bahwa  jaringan  tersebut  terbilang  terisolasi,  di  mana  hanya  sebagian  kecil  node  yang  terhubung  satu  dengan lainnya.
Resiprositas menunjukkan hubungan yang terjadi  antara akun Twitter berjalan searah atau dua arah dan pada kasus tagar “#LGBT”, resiprositas menunjukkan hasil yang rendah yakni 0.049480 artinya antara akun tidak saling  bertukar  postingan  atau  Tweet  dan  akun  secara  individu  menulis  postingan  terkait  “#LGBT”.  Namun, dengan nilai reprositas dalam jaringan sebesar 0.049480, berarti bahwa dalam jaringan tersebut, terdapat sekitar 4.9% node baru setiap tahunnya. Ini menunjukkan bahwa jaringan tersebut cukup aktif dalam menambahkan node baru, dan memiliki potensi untuk terus tumbuh dan berkembang. Nilai reprositas yang tinggi menunjukkan bahwa jaringan  tersebut  cukup  aktif  dalam  menambahkan  node  baru,  sedangkan  nilai  reprositas  yang  rendah menunjukkan bahwa jaringan tersebut kurang aktif dalam menambahkan node baru.
Hasil  analisa  data  juga  menunjukkan  Modularitas  yang  dihasilkan  relatif  tinggi  yakni  0.868000. Mengindikasikan percakapan yang terjadi menggunakan tagar “#LGBT” tidak cukup menyebar ke banyak akun Twitter  atau  dapat  disimpulkan  terdapat  homogenitas  yang  kuat.  Nilai  Modularitas  jaringan  sebesar  0.868000, berarti bahwa jaringan tersebut terbilang terpisah menjadi beberapa kelompok yang terisolasi. Nilai Modularitas yang tinggi menunjukkan bahwa jaringan tersebut terbilang terpisah menjadi beberapa kelompok yang terisolasi, sedangkan nilai Modularitas yang rendah menunjukkan bahwa jaringan tersebut tidak terbilang terpisah menjadi beberapa kelompok yang terisolasi
Selanjutnya melakukan pengelompokkan aktor atau akun media sosial dalam jaringan media sosial, yaitu menvisualisasikan  klaster  menggunakan  Distributive  Recursive  Layout  (DrL)  yang  disediakan  Netlityc  dan hasilnya klaster utama terbagi menjadi 5 klaster (Gambar.4).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5476
Gambar 5 . Klaster 1 Gambar 6 . Klaster 2 Gambar 7 . Klaster 3
Gambar 8. Klaster 4
Gambar 9 . Klaster 5
Pada Klaster 1 (Gambar.5) 5 akun yang mendominasi dalam jaringan klaster dengan total Degree terbesar yaitu akun @glr memiliki 210 Degree, @fda 146 Degree, @hli 145 Degree, @bcr 112 Degree dan @ @ooi Degree. Klaster 2 (Gambar.6) akun @brn memiliki total Degree 287 Degree, @aiy 205 Degree, @lrh 107 Degree, @map 46  Degree  dan @bun  43 Degree. Klaster 3 (Gambar.7) akun  @aaa mempunyai  total  Degree 117 Degree, akun @jdw 93 Degree, akun @sud 76 Degree, akun @bny 66 Degree dan akun @xtr 60 Degree. Klaster 4 (Gambar.8) akun @sop memiliki total Degree 152 Degree, akun @lbi 51 Degree, akun @dde 27 Degree, akun @dik 25 Degree dan akun @lse 8  Degree. Klaster 5 (Gambar.9) akun  @tna  memiliki total  Degree  195  Degree, akun @mnz  17 Degree dan akun @roe 12 Degree.
Tahap selanjutnya yaitu melakukan perhitungan sentralitas tingkatan guna mengidentifikasi aktor atau akun yang  dominan  dalam  jaringan  media  sosial  Twitter  terhadap  tagar  “#LGBT”.  Untuk  melakukan  ini  digunakan perangkat lunak Gephi. Pertama dalam tahap ini yaitu melakukan kalkulasi Degree Centrality terhadap 7761 akun untuk  mendapatkan 10 besar akun dengan nilai  Degree  Centrality  terbesar kemudian diurutkan dari  akun yang memiliki  Degree  Centrality  tertinggi  hingga  terendah.  Hasil  perhitungan  Degree  Centrality  dapat  dilihat  pada Tabel.4.

## Tabel 4. Hasil Perhitungan Degree Centrality
No  Akun/ Aktor  Degree Centrality  In Degree  Out Degree
1 @brn 287 287 0 2 @glr 210 210 0 3 @aiy 205 204 1 4 @tna 195 195 0 5 @ean 185 184 1 6 @sop 152 119 33 7 @fda 146 146 0 8 @hli 145 145 0 9 @aaa 117 117 0 10 @bcr 112 112 0
Pada  tabel.4  diperlihatkan  hasil  perhitungan  Degree  Centrality  yaitu  terdapat  10  akun  Twitter  dengan Degree  Centrality  tertinggi.  Degree  Centrality  merujuk  pada  banyaknya  jumlah  relasi  atau  hubungan  1  akun Twitter dengan akun Twitter lain dalam jaringan dan pada kasus tagar “#LGBT” akun  @brn merupakan akun dengan nilai  Degree  Centrality  tertinggi yaitu 287. Nilai 287 menunjukkan bahwa akun  @brn merupakan akun

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5476
terpopuler  dan  memiliki  relasi  terbanyak  terhadap  akun  Twitter  lain  dalam  kasus  tagar  “#LGBT”.  InDegree terbanyak juga dimiliki oleh akun  @brn, artinya akun  @brn  memiliki  edge atau link terbanyak yang mengarah padanya. Akun @brn memiliki nilai InDegree sebanyak 287 menunjukkan bahwa akun @brn dihubungi sebanyak 287 akun Twitter lain dalam jaringan. Akun @sop memiliki nilai OutDegree atau mengarah keluar sebanyak 33, artinya akun  @sop menghubungi akun lain sebanyak 33 akun dalam jaringan. Pada peringkat 10 terdapat  akun @bcr  yang mempunyai  Degree  Centrality  sebanyak 112, artinya bahwa akun  @bcr memiliki hubungan dengan akun lain sebanyak 112 akun.
Kemudian  tahap  berikutnya  yaitu  menghitung  sentralitas  perantara  atau  Betweenness  Centrality  untuk menggambarkan  seberapa  besar  akun  menjadi  penghubung  akun  Twitter  lain  dalam  tagar  “#LGBT”.  Hasil perhitungan peringkat 10 besar Betweenness Centrality diurutkan dari yang paling besar dapat dilihat pada Tabel.5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Betweeness Centrality, InDegree dan OutDegree
No  Akun/ Aktor  Betweenness Centrality  In Degree  Out Degree
1 @sop 0.000303 119 33 2 @lbi 0.000176 36 15 3 @pti 0.000118 23 6 4 @bak 0.000072 6 2 5 @dkg 0.00006 8 13 6 @mkm 0.000058 7 7 7 @stj 0.000053 2 4 8 @got 0.000052 5 12 9 @mlf 0.000046 3 3 10 @sas 0.000044 5 4
Pada  Tabel.5  menunjukkan  hasil  perhitungan  sentralitas  perantara  atau  Betweenness  Centrality  dan dapatkan 10 akun Twitter dengan nilai Betweenness Centrality terbesar. Urutan pertama dengan nilai 0.000303 yaitu akun  @sop, artinya akun  @sop  menjadi  akun atau  node yang berperan sebagai  penghubung  paling besar diantara akun Twitter lain. Akun @sop memiliki link yang mengarah keluar sebanyak 33 dan memiliki link yang mengarah ke dalam sebanyak 119. Akun @lbi berada pada peringkat kedua dengan nilai Betweenness Centrality sebesar 0.000176 dan mempunyai link mengarah kedalam sebanyak 36 serta link mengarah keluar sebanyak 15. Peringkat  akun  terendah  dalam  urutan  10  besar  yaitu  akun  @sas  dengan  nilai  Betweenness  Centrality  sebesar 0.000044 dan memiliki link mengarah keluar sebanyak 4 dan sebanyak 5 link mengarah kedalam.
Selanjutnya menghitung Closeness Centrality guna menggambarkan seberapa dekat akun atau node dengan semua  akun  Twitter  di  dalam  jaringan  tagar  “LGBT”.  Hasil  kalkulasi  Closeness  Centrality  dapat  dilihat  pada Tabel.6 berikut:
Tabel 6. Hasil Perhitungan Closeness Centrality terhadap Degree Centrality
No  Akun/ Aktor  Closeness Centrality  Degree Centrality
1 @aiy 1.0 205 2 @cbq 1.0 103 3 @etn 1.0 100 4 @sud 1.0 76 5 @bny 1.0 66 6 @tab 1.0 58 7 @fkd 1.0 44 8 @dke 1.0 42 9 @ge_ 1.0 32 10 @ie1 1.0 21
Pada  perhitungan  Closeness  Centrality  kemudian  difilter  berdasarkan  Degree  Centrality  yang  bertujuan untuk melihat akun yang memiliki jarak terpendek dan sekaligus memiliki pengaruh dengan akun lain. 10 besar akun dengan Closeness Centrality tertinggi memiliki nilai yang sama yaitu 1.0 artinya 10 akun tersebut memiliki jarak  rata  –  rata  dengan  akun  lain  sebanyak  rata  –  rata  1.0  langkah  atau  1.0  tahap.  Namun  jika  diurutkan berdasarkan  Degree  Centrality  terhadap  Closeness  Centrality  maka  akun  @aiy  berada  pada  peringkat  teratas dengan nilai 205 dan peringkat terendah yaitu akun @ie1 dengan nilai 21.
Tahap  berikutnya  yaitu  menghitung  Eigenvector  Centrality  pada  jaringan  yang  bertujuan  untuk menggambarkan  seberapa  baik  atau  seberapa  berkualitas  jaringan  yang  ada.  Hasil  perhitungan  Sentralitas Eigenvector dapat dilihat pada Tabel.7.
Tabel 7. Tabel Hasil Perhitungan Eigenvektor Centrality
No  Akun/ Aktor  Eigenvektor Centrality
1 @brn 1.0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5476
No  Akun/ Aktor  Eigenvektor Centrality 2 @sop 0.9585 3 @ean 0.866574 4 @pti 0.861068 5 @glr 0.726677 6 @tna 0.697402 7 @aiy 0.691858 8 @pna 0.559903 9 @agi 0.557514 10 @kla 0.555126
Pada  Tabel.7  ditunjukkan  hasil  10  besar  akun  dengan  nilai  Sentralitas  Eigenvektor  tertinggi  kemudian diurutkan dari nilai yang paling tinggi ke nilai paling rendah. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa akun @brn berada  pada  peringkat  teratas  dengan  nilai  1.0,  artinya  dalam  jaringan  kasus  tagar  “#LGBT”  @brn  merupakan akun yang paling baik atau berkualitas diantara akun lainnya. Kemudian akun @kla berada pada peringkat terendah dengan nilai 0.555126.
Dari hasil analisis ini dapat diketahui bahwa jaringan akun media sosial yang dianalisis cukup tersebar dan terisolasi, namun masih cukup aktif dalam menambahkan node baru dan terkonsentrasi pada beberapa komunitas yang berbeda. Akun yang menjadi aktor utama dalam memulai percakapan tagar “#LGBT” tidak terfokus pada satu akun saja, walaupun akun @brn memiliki sentralitas tertinggi namun berdasarkan perhitungan sentralitas akun lain dalam 10 besar akun berpengaruh, akun lain juga memiliki peran penting dalam membentuk jaringan. Hal ini dapat  dilihat dari  hasil perhitungan diantara 10 besar akun  yang  tidak memiliki perbedaan signifikan  pada  tiap peringkatnya.  Penyebaran  tagar  “#LGBT”  terkesan  dimobilisasi  secara  berkelompok  oleh  beberapa  akun  yang menjadi pusat retweet, namun pada hasil perhitungan Eigenvector Centrality kemudian dibandingkan dengan hasil sentralitas  lainnya  maka  dapat  dipastikan  akun  @brn  dan  akun  @sop  merupakan  akun  yang  paling  dominan diantara akun lainnya dalam penyebaran tagar “#LGBT”. Kedua akun tersebut memainkan peran penting dalam membentuk jaringan secara luas, karena selain sudah memiliki kelompok jaringannya sendiri yang sudah cukup besar tetapi tetap dapat membentuk hubungan dengan akun lain yang memiliki kelompok jaringan besar lainnya.
Hasil penelitian pada tagar “#LGBT” di Twitter menunjukkan bahwa SNA dapat menunjukkan bagaimana sebuah  jaringan  media  sosial  dapat  terbentuk  berdasarkan  perilaku  komunikasi  dan  opini  digital  yang  saling terhubung melalui kegiatan retweet. Media sosial Twitter sebagai sumber data dapat diolah kemudian dianalisis untuk  mempelajari  perilaku  pengguna  baik  dalam  mengambil  tindakan  dalam  bermedia  sosial  ataupun  dalam kehidupan nyata. Dengan SNA, peneliti juga dapat mendeteksi kelompok – kelompok dengan percakapan sejenis, sehingga peniliti ataupun pengguna metode SNA dapat mempertimbangkan langkah selanjutnya dalam menangani fenomena yang terjadi dalam media sosial. Penggunaan SNA di media sosial menjadi efektif jika data utama yang digunakan sudah memiliki sentimen mayoritas  secara nyata, maksudnya data tersebut  secara keseluruhan dapat diwakili oleh sebuah sentimen mayoritas. Dalam kasus penelitian ini, tagar “#LGBT” secara langsung memiliki mayoritas sentimen negatif pada penyebarannya, sehingga berdampak pada kejadian pemblokiran akun tik tok dan turunnya jumlah subscriber.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini ditemukan fakta bahwa struktur jaringan yang terbentuk memiliki nilai  Diameter sebesar 18 artinya, jarak rata – rata untuk saling menjangkau diantara akun Twitter cukup jauh yaitu membutuhkan rata – rata 18 langkah. Ini menunjukkan bahwa jaringan tersebut cukup luas, dengan beberapa node yang terpisah jauh satu dengan yang lain. Densitas yang didapatkan juga tergolong rendah dengan nilai kepadatan 0.000164 yang berarti dalam jaringan tagar “#LGBT” interaksi yang terjadi tidak merata ke semua akun dan hanya didominasi oleh akun tertentu.  Nilai  densitas  jaringan  0.000164,  berarti  hanya  sekitar  0.0164%  dari  semua  edge  yang  mungkin terhubung.  Ini  menunjukkan  jaringan  tersebut  terbilang  sangat  terisolasi,  dengan  hanya  sedikit  node  yang terhubung satu dengan yang lain. Nilai densitas yang tinggi menunjukkan jaringan tersebut terbilang padat, dengan banyak node yang terhubung satu dengan yang lain, sedangkan nilai densitas yang rendah menunjukkan bahwa jaringan tersebut terbilang terisolasi, dengan sedikit node yang terhubung satu dengan yang lain. Reprositas dengan nilai 0.049480 menunjukkan percakapan online melalui Twitter bersifat searah atau rendahnya hubungan timbal balik yang berlangsung dalam jaringan. Nilai resiprositas jaringan 0.049480, ini berarti terdapat sekitar 4.9% node baru setiap tahunnya. Ini menunjukkan jaringan tersebut cukup aktif dalam menambahkan node baru dan memiliki potensi untuk terus tumbuh dan berkembang. Hasil perhitungan Modularitas menunjukkan nilai 0.868000, artinya dalam jaringan terdapat berbagai percakapan dan komunitas dengan tumpang – tindih yang rendah. Analisa klaster menunjukkan terdapat 5 klaster yang terbentuk dalam jaringan, yaitu klaster 1 didominasi oleh akun @glr, klaster 2 oleh akun @brn, klaster 3 oleh akun @aaa, klaster 4 oleh @sop dan klaster 5 oleh akun @tna artinya, akun – akun tersebut memiliki peran penting dalam membentuk kelompok – kelompok dalam jaringan tagar “#LGBT”. Identifikasi  node  atau  aktor  berpengaruh  atau  paling  dominan  dalam  jaringan  menggunakan  sentralitas menunjukkan bahwa, akun @brn memiliki nilai Degree Centrality tertinggi, artinya akun @brn merupakan akun

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5476
terpopuler dengan jumlah relasi sebesar 287. Akun yang menjadi penghubung terbesar dengan akun lain adalah akun @sop dengan nilai Betweenness Centrality tertinggi yaitu 0.000303 dan ditunjang juga oleh nilai InDegree sebesar  119  dan  OutDegree  sebesar  33.  Akun  dengan  Closeneess  Centrality  sekaligus  akun  berpengaruh  yaitu akun @aiy, artinya akun @aiy dapat menjangkau akun lain dengan 1 tahap atau 1 langkah saja. Hasil Eigenvektor Centrality menunjukkan akun @brn sebagai akun dengan nilai tertinggi yang memiliki pengikut atau teman yang berkualitas dan baik dalam jaringan. Jika dikomparasikan dengan hasil Degree Centrality maka didapatkan bahwa akun  @brn  adalah  akun  yang  paling  popular  dalam  jaringan  tagar  “#LGBT”.  Selanjutnya  jika  dibandingkan dengan  nilai  Betweenness  Centrality  maka  akun  @sop  juga  merupakan  akun  penting  dalam  jaringan  karena berperan sebagai penghubung yang berkualitas dalam menjembatani percakapan online yang tersebar. Secara garis besar, hasil analisis menunjukkan bahwa jaringan twitter yang digunakan dalam kasus ini terbilang tersebar dan terisolasi, namun cukup aktif dalam menambahkan node baru dan terkonsentrasi pada beberapa komunitas yang berbeda. Penerapan metode SNA pada kasus ini terbilang efektif karena data yang digunakan relevan dan memiliki variabel - variabel pendukung untuk diolah menggunakan SNA. Data twitter dalam bentuk akun dan retweet dapat mewakili node dan edge yang diperlukan sebagai data utama dalam SNA, kemudian studi kasus yang diteliti dapat melewati tahap preprosessing dengan baik serta analisis untuk melihat struktur jaringan, kelompok dan sentralitas aktor yang berperan dalam penyebaran tagar “#LGBT” dapat direpresentasikan dengan baik.

## REFERENCES
[1] V. A. Fitri, R. Andreswari, and M. A. Hasibuan, “Sentiment analysis of social media Twitter with case of Anti-LGBT campaign in Indonesia using Naïve Bayes, decision tree, and random forest algorithm,” Procedia Comput Sci, vol. 161, pp. 765–772, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.181.
[2] A. Hermawansyah and A. R. Pratama, “Analisis Profil dan Karakteristik Pengguna Media Sosial di Indonesia Dengan Metode EFA dan MCA,” Techno.Com, vol. 20, no. 1, pp. 69–82, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4289.
[3] C. B. Dewa and L. A. Safitri, “Pemanfaatan Media Sosial Tiktok Sebagai Media Promosi Industri Kuliner Di Yogyakarta Pada Masa Pandemi Covid-19 (Studi Kasus Akun TikTok Javafoodie),” Khasanah Ilmu - Jurnal Pariwisata Dan Budaya, vol. 12, no. 1, pp. 65–71, 2021, doi: 10.31294/khi.v12i1.10132.
[4] N. A. Azmi, A. T. Fathani, D. P. Sadayi, I. Fitriani, and M. Rayhan Adiyaksa, “Social Media Network Analysis (SNA): Identifikasi  Komunikasi  dan  Penyebaran  Informasi  Melalui  Media  Sosial  Twitter,”  Jurnal  Media  Informatika Budidarma, vol. 5, no. 4, pp. 1422–1430, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3257.
[5] I. F. Ramadhy and Y. Sibaroni, “Analisis Trending Topik Twitter dengan Fitur Ekspansi FastText Menggunakan Metode Logistic Regression,” Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 1, pp. 2407–389, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3791.
[6] A. bin MUHAMMAD ALKATIRI, Z. NADIAH, and A. N. S. NASUTION, “Opini Publik Terhadap Penerapan New Normal Di Media Sosial Twitter,” CoverAge: Journal of Strategic Communication, vol. 11, no. 1, pp. 19–26, 2020, doi: 10.35814/coverage.v11i1.1728.
[7] P. Studi Hukum, P. Doktor, and O. Novita, “Hak Perkawinan Bagi Kaum LGBT : Legalitas Dalam Hukum Indonesia,” Jurnal Ilmiah Dunia Hukum, vol.
6, no. 1, pp. 26–37, 2021, [Online]. Available: https://www.apa.org/pi/lgbt/resources/sex
[8] A. B. Khoir, “LGBT, Muslim, and Heterosexism: The Experiences of Muslim Gay in Indonesia,” Wawasan: Jurnal Ilmiah Agama dan Sosial Budaya, vol. 5, no. 1, pp. 1–19, 2020, doi: 10.15575/jw.v5i1.8067.
[9] A.  M.  Syam,  “Penentangan  terhadap  Podcast  Deddy  Corbuzier  tentang  Pasangan  Gay,”  Kompasiana.com,  2022. https://www.kompasiana.com/tiojoestar/627e0f2c4b9a473895352f52/penentangan-terhadap-podcast-deddy-corbuzier- tentang-pasangan-gay
[10]  S.  Siti  Ruqoyah,  “MUI  Kecam  Deddy  Corbuzier:  Islam  Melarang  dan  Mengutuk  LGBT,”  viva.co.id,  2022. https://www.viva.co.id/berita/nasional/1473413-mui-kecam-deddy-corbuzier-islam-melarang-dan-mengutuk-lgbt
[11]  C.  I.  Tim  Redaksi,  “Heboh!  Ada  Seruan  Unsubscribe  Podcast  Deddy  Corbuzier,”  cnbcindonesia.com,  2022. https://www.cnbcindonesia.com/lifestyle/20220510095622-33-337683/heboh-ada-seruan-unsubscribe-podcast-deddy- corbuzier
[12]  T.  One,  “Kekuatan  Netizen  Anti-Ragil  Mahardika,  Lenyapkan  Akun  TikTok  Ragil  Berisi  1,3  Juta  Followers,” tvonenews.com, 2022. https://www.tvonenews.com/lifestyle/trend/40572-kekuatan-netizen-anti-ragil-mahardika- lenyapkan-akun-tiktok-ragil-berisi-13-juta-followers?page=4
[13]  N. Vemprala and G. Dietrich, “A social network analysis (SNA) study on data breach concerns over social media,” Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences, vol. 2019-Janua, pp. 7186–7193, 2019, doi: 10.24251/hicss.2019.862.
[14]  A.  Kartino,  M.  Khairul  Anam,  Rahmaddeni,  and  Junadhi,  “Analisis  Akun  Twitter  Berpengaruh  terkait  Covid-19 menggunakan Social Network Analysis,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 4, pp. 697–704, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3160.
[15]  B. Cronin, “Social Network Analysis for International Development,” Complex Adaptive Systems for Development Professional Development Programme, no. May, 2015.
[16]  M. T. Anwar, “Analisis Pola Persebaran Pornografi pada Media Sosial dengan Social Network Analysis,” Jurnal Buana Informatika, vol. 9, no. 1, pp. 43–52, 2018, doi: 10.24002/jbi.v9i1.1667.
[17]  L. Santoso, D. Manongga, and A. Iriani, “Collaboration Analysis of Semarang City Dengue Hemorrhagic Fever Health Surveillance Officer with Social Network Analysis,” INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi, vol. 4, no. 1, pp. 1–21, 2020, doi: 10.29407/intensif.v4i1.12976.
[18]  E. Zusrony, H. D. Purnomo, and S. Y. J. Prasetyo, “Analisis Pemetaan Jaringan Komunikasi Karyawan Menggunakan Social Network Analysis pada Perusahaan Multifinance,” INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi, vol. 3, no. 2, p. 145, 2019, doi: 10.29407/intensif.v3i2.12786.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5476
[19]  D.  Kurniawan,  A.  Iriani,  and  D.  Manongga,  “Pemanfaatan  Social  Network  Analysis  (Sna)  Untuk  Menganalisis Kolaborasi  Karyawan  Pada  Pt.  Arum  Mandiri  Group,”  Jurnal  Transformatika,  vol.  17,  no.  2,  p.  149,  2020,  doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1646.
[20]  B. EmpyGiri, D. Manongga, and A. Iriani, “Using Social Networking Analysis (SNA) to Analyze Collaboration between Students (Case Study: Students of Open University in Kupang),” Int J Comput Appl, vol. 85, no. 1, pp. 39–44, 2014, doi: 10.5120/14808-3022.
[21]  A. Ristantya, V. Okiyani, E. Triyandah, and ..., “Analisa Interaksi Pelanggan dengan Konsep Social Network Analysis untuk Mengetahui Persepsi Positif dan Negatif berdasarkan Komentar pada Media Sosial …,” J-SAKTI (Jurnal …, vol.
4, no. September, pp. 251–260, 2020, [Online]. Available:
http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti/article/view/217
[22]  P. Pascual-Ferrá, N. Alperstein, and D. J. Barnett, “Social Network Analysis of COVID-19 Public Discourse on Twitter: Implications for Risk Communication,” Disaster Med Public Health Prep, pp. 1–9, 2020, doi: 10.1017/dmp.2020.347.
[23]  E. Mailoa, “Analisis Node dengan Centrality dan Follower Rank pada Twitter,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 4, no. 5, pp. 937–942, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2398.
[24]  G. N. Bakry and I. M. Kusmayadi, “Peran Pers Sebagai Aktor Gerakan Digital Tagar #SolidaritasUntukNTT di Twitter,” Jurnal Kajian Jurnalisme, vol. 5, no. 1, p. 98, 2021, doi: 10.24198/jkj.v5i1.33458.
[25]  D.  Diniyati,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Analisa  Interaksi  Pengguna  Media  Sosial  Perusahaan  Sekuritas  di Indonesia Saat Covid-19 menggunakan Social Network Analysis (Studi Kasus: Indopremier dan Bursa Efek Indonesia),” Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 4, no. 2, p. 72, 2020, doi: 10.35870/jtik.v5i1.166.
[26]  V. D. Blondel, J.-L. Guillaume, R. Lambiotte, and E. Lefebvre, “Fast unfolding of communities in large networks,” 2008.
[27]  D. Inayah and F. L. Purba, “Implementasi Social Network Analysis Dalam Penyebaran Informasi Virus Corona (Covid- 19)  Di  Twitter,”  Seminar  Nasional  Official  Statistics,  vol.  2020,  no.  1,  pp.  292–299,  2021,  doi: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.573.
[28]  I. Himelboim, “Social Network Analysis (Social Media),” The International Encyclopedia of Communication Research Methods, no. November, pp. 1–15, 2017, doi: 10.1002/9781118901731.iecrm0236.
[29]  E. Nurhazizah, R. N. Ichsan, and S. Widiyanesti, “Analisis Sentimen Dan Jaringan Sosial Pada Penyebaran Informasi Vaksinasi Di Twitter,” Swabumi, vol. 10, no. 1, pp. 24–35, 2022, doi: 10.31294/swabumi.v10i1.12474.