P-ISSN: 2721-964X / E-ISSN: 2721-9631 Volume 5 Nomor 2 Juli 2024

## Analisis Jaringan dan Aktor Pada Keyword Naturalisasi Timnas di Media Sosial X
Maulana Zahran 1) , Muhammad Fakhri Asril 2) , Gema Nusantara Bakry 3)
Universitas Padjadjaran
1) maulana21001@mail.unpad.ac.id , 2) muhammad21271@mail.unpad.ac.id ,
3) gema@unpad.ac.id
Abstrak. Banyaknya  pemain  naturalisasi  yang  ada  pada  tim  nasional  sepak  bola Indonesia menjadi topik hangat pada media sosial X. Berbagai macam pro dan kontra yang  terdapat  pada  topik  tersebut  membuat  banyak  masyarakat  Indonesia  yang membicarakannya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  analisis jaringan komunikasi dan mengidentifikasi aktor yang berpengaruh di dalam jaringan “naturalisasi timnas” pada media sosial X. Penelitian ini menggunakan metode SNA atau social network analysis. Data dikumpulkan melalui media sosial X dari tanggal 6 juni sampai 21 juni tahun 2024. Proses analisis dan pengambilan data menggunakan aplikasi netlytic.org dan perangkat lunak Gephi. Hasil penelitian mengatakan terdapat terdapat 492 aktor dengan jumlah interakasi 377 interaksi yang terjadi pada setiap satu jaringan. Jarak antar aktor memiliki nilai 3, yang artinya jarak tersebut dekat dan mudah terjadi interaksi antar aktor.
Kata kunci: Naturalisasi, X, Jaringan Komunikasi
Abstract . The number of naturalized players in the Indonesian national football team has become a hot topic in social media X. The various pros and cons of this topic make many  Indonesian  people  talk  about  it.  The  purpose  of  this  research  is  to  analyze communication  networks and  identify  influential  actors  in  the  "naturalized  national team" network on social media X. This research uses the SNA or social network analysis method. Data was collected through social media X from June 6 to June 21 2024. The data analysis and retrieval process used the netlytic.org application and Gephi software. The research results show that there are 492 actors with a total of 377 interactions that occur  in  each  network.  Proximity  between  actors  has  a  value  of  3,  which means  the distance is close and interaction between actors is easy to occur.
Keywords: Naturalized, X, Communication Network

## PENDAHULUAN
Naturalisasi merupakan proses untuk mendapatkan status kewarganegaraan bagi warga asing  yang  telah  memenuhi  syarat  dan  juga  prosedur  naturalisasi.  Dalam  hal  tersebut,
pemerintah  dari  suatu  negara  memiliki  hak  untuk  dapat  mengatur  kebijakan  dalam perpindahan status kewarganegaraan untuk dapat menjaga kestabilan negara 1
Di  indonesia,  kebijakan  mengenai  kewarganegaraan  sebenarnya  diatur  dalam  pasal  26 ayat 1 dan 2 undang-undang nomer 39 tahun 1999 mengenai hak asasi manusia yang berisikan bahwa  setiap  orang  memiliki  hak  untuk  memperoleh,  mempertahankan,  dan  mengganti kewarganegaraan,  dan  juga  setiap  orang  memiliki  kebebasan  dalam  memilih kewarganegaraannya.  Terdapat  syarat-syarat  yang  harus  dipenuhi  oleh  seseorang  untuk mendapatkan status naturalisasi yang terdapat pada Undang-Undang no. 12 tahun 2006, yaitu usia sudah 18 tahun atau sudah menikah, sudah menetap di Indonesia selama 5 tahun berturu- turut, sehat jasmani dan rohani, tidak memiliki catatan pidana, memiliki pekerjan yang tetap, membayar biaya naturalisasi, mampu berbicara bahasa Indonesia serta mengakui pancasila dan UUD 1945 sebagai dasar negara, dan tidak memiliki kewarganegaraan selain Indonesia. Selain itu, dalam Undang-Undang 12 tahun 2006 disebutkan bahwa terdapat syarat lain untuk seseorang mendapatkan status naturalisasi, yaitu jika seorang individu tersebut memiliki jasa terhadap negara Indonesia. Syarat tersebut dapat diperlakukan jika terdapat permintaan dari indvidu tersebut atau permintaan dari pemerintah 2
Dalam dunia sepak bola, naturalisasi merupakan hal yang banyak dilakukan oleh negara- negara di seluruh benua. Naturalisasi merupakan salah satu cara yang dilakukan oleh suatu negara dalam usahanya untuk dapat meningkatkan kekuatan tim negaranya dalam sepak bola. Bahkan, terdapat beberapa negara besar di dunia yang memiliki tim nasional yang mayoritas dari pemainnya bukan merupakan warga negara asli negara tersebut. Di indonesia sendiri, sudah  banyak  pemain-pemain  naturalisasi  yang  memperkuat  tim  nasional  pada  saat  ini. Terdapat beberapa contoh pemain naturalisasi dengan pemenuhan syarat naturalisasi yang berbeda,  yaitu  Christian  Gonzales,  Kim  Jefry  Kurniawan,  dan  Irfan  Bachdim 3 Pada  kasus Christian Gonzales, dia merupakan pemain dari liga Indonesia sejak tahun 2003 dan sudah menetap  di  Indonesia  sampai  tahun  2010.  Dalam  kasus  tersebut,  Christian  Gozales  telah memenuhi  syarat  menetap  di  Indonesia  selama  lima  tahun  berturu-turut,  sehingga  dia memiliki hak untuk mengajukan permintaan kewarganegaraan Indonesia kepada pemerintah.
1 G. K. Annas and N. M. Hazzar, “ Analisis Persamaan Hak Kewarganegaraan Bagi Pemain Naturalisasi Sepakbola Di Indonesia,” Jurnal Hukum Dan HAM 2, no. 2 (2023).
2 A. Y Luntungan, “ Naturalisasi Warganegaraan Asing Menjadi Warganegara Indonesia Menurut Undang- Undang Nomor 12 Tahun 2006 Tentang Kewarganegaraan ,” Lex et Societatis 1, no. 5 (2013).
3 Luntungan.
Lalu,  pada  kasus  Kim  Jefry  Kurniawan  yang  memiliki  kewarganegaraan  Jerman,  tetapi  hal tersebut tidak menjadi penghalang karena dalam undang-undang terdapat syarat khusus yang memungkinkan  pemerintah  menawarkan  seseorang  kewarganegaraan  Indonesia  jika memiliki  jasa  kepada  negara.  Terakhir,  terdapat  kasus  Irfan  Bachdim  yang  memiliki  ayah berkewarganegaraan  Indonesia,  tetapi  sudah  menetap  di  Belanda  selama  20  tahun  dan menikah  dengan  seseorang  yang  berkewarganegaraan  Belanda.  Dalam  kasus  ini,  Irfan Bachdim memiliki hak untuk memilih warga negaranya pada usia 18 tahun dan dia memilih untuk menjadi warga negara Indonesia, sehingga pada kasus Irfan Bachdim sebenarnya tidak termasuk  sebagai  proses  naturalisasi.  Kasus  tersebut  juga  sama  dengan  beberapa  pemain Indonesia pada saat ini.
Pada  saat  ini,  PSSI  sudah  banyak  melakukan  naturalisasi  dalam  upaya  meningkatkan prestasi timnas Indonesia dengan cara cepat. Naturalisasi yang dilakukan tentu bukan tanpa alasan yang jelas. Pada saat ini, tim nasional Indonesia yang dipimpin oleh pelatih asal Korea Selatan,  Shin  Tae  Yong  merasa  para  pemain  yang  dimiliki  oleh  timnas  Indonesia  belum mempunyai kualitas untuk membuat timnas berprestasi. Oleh karena itu, dengan dukungan penuh dari ketua PSSI, Erick Thohir timnas  Indonesia pada saat ini sudah memiliki banyak pemain  naturalisasi. Selain  itu,  naturalisasi  yang  dilakukan  oleh  PSSI  tentu  tidak  dilakukan secara asal-asalan. Mayoritas pemain naturalisasi yang dipanggil oleh PSSI merupakan pemain yang sebenarnya memiliki darah keturunan Indonesia yang sudah lama tinggal di luar negeri. Proses naturalisasi yang dilakukan PSSI juga atas persetujuan Shin Tae Yong sebagai pelatih kepala dari timnas Indonesia. Hal tersebut membuat para pemain yang dinaturalisasi sudah pasti pemain yang memiliki kualitas yang dapat membantu menigkatkan prestasi timnas dan yang lebih penting lagi merupakan pemain yang diinginkan oleh pelatih, sehingga tidak akan terjadi pemain yang sudah dinaturalisasi tidak mendapat kesempatan atau kepercayaan untuk dapat memperkuat timnas Indonesia.
Meskipun naturalisasi sebenarnya bukan hal baru bagi masyarakat Indonesia, tetapi pada saat ini banyaknya jumlah pemain naturalisasi merupakan suatu hal baru yang terjadi pada timnas kita tercinta. Hal baru tersebut lah yang pada akhirnya memunculkan kontroversi di masyarakat. Topik naturalisasi ini pun menjadi topik hangat di media sosial X, banyaknya pro dan  kontra  dalam  topik  tersebut  menjadi  salah  satu  alasannya.  Selain  itu,  banyaknya penggemar sepak bola yang ada di Indonesia tentu membuat suatu topik pengenai timnas akan menjadi topik yang banyak dibicarakan.

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, peneliti menerapkan metode pendekatan kuantitatif deskriptif dengan metode social network analysis (SNA). Tujuan dari SNA adalah untuk mengeksplorasi struktur jaringan sosial serta peran penting aktor di dalamnya. Penelitian kuantitatif tidak selalu harus menguji  hipotesis;  penelitian  kuantitatif  juga  dapat  sekadar  menggambarkan  data  numerik menjadi  deskripsi  yang  komprehensif 4 .  Pedoman  teoritis  disusun  dalam  bentuk  variabel- variabel dengan alat uji yang dirancang secara sistematis sebelum pengumpulan data. Data yang terkumpul dianalisis menggunakan statistik, tabel, atau grafik, dan hubungan antara data yang dihasilkan diperiksa 5 . Melalui analisis jaringan ini, diharapkan dapat diidentifikasi aktor- aktor  penting  dan  sentral  dalam  jaringan,  memahami  aliran  informasi  dan  sumber  daya, menganalisis  struktur  jaringan,  serta  mengungkap  pola  kolaborasi 6 .  Metode  SNA  ini merupakan  metode  yang  umum  dilakukan  dalam  menelaah  isu-isu  terkini  atau  tren  yang tersebar dan diterima luas oleh publik.
Jaringan  komunikasi  dan  aktor  yang  berpengaruh  pada keyword “Naturalisasi  timnas” merupakan objek pada penelitian ini. Dalam proses pengambilan data peneliti memanfaatkan media sosial X sebagai subjek pada penelitian ini yang digunakan sebagai wadah masyarakat dalam mengunggah cuitan atau status dengan keyword “Naturalisasi timnas”. Populasi dalam penelitian ini merupakan seluruh pengguna media sosial X yang mengunggah cuitan dengan menggunakan keyword atau  kata  kunci  “Naturalisasi  timnas”  sedangkan  pada  S ampel penelitian ini, peneliti menentukan pengguna media sosial X yang mengunggah cuitan dengan kata kunci “Naturalisasi timnas” pada periode waktu tertentu.  Proses teknik pengumpulan data dalam penelitian ini diperoleh melalui aplikasi berbasis website netlytic.org dengan total 462 data cuitan yang berhasil ter- recall mulai dari tanggal 06 Juni  - 21 Juni 2024. Berdasarkan hasil data yang diperoleh peneliti menggunakan teknik social network analysis atau analisis jaringan  sosial  dengan  memanfaatkan software perangkat  lunak  Gephi  0.10.1  dalam  teknik analisis data pada penelitian ini dengan bertujuan guna mengetahui hubungan antara aktor kunci yang terlibat dalam jaringan sosial pada keyword “Naturalisasi timnas”.
4 F. R. Rakhman and N Farida, “ Analisis Jaringan Sosial Palang Merah Indonesia Dalam Menghadapi Bencana Di Indonesia (Studi Twitter @Palangmerah Dengan Hashtag (#)PMISIAPBANTU),” Mediakom: Jurnal Ilmu Komunikasi 5, no. 1 (2021).
5 J. W Creswell, Penelitian Kualitatif & Desain Riset (Pustaka Pelajar, 2014).
6 S. P., Borgatti and P. C. Foster, “The Network Paradigm in Organizational Research: A Review and Typology,” Journal of Management 29, no. 6 (2003): 991 – 1013.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Belakangan  ini,  ramai  diperbincangkan  topik  tentang  naturalisasi  pemain  timnas  yang dilakukan oleh manajer dan tim timnas Indonesia hal ini menjadi polemik tersendiri dan ramai diperbincangkan  oleh  masyarakat  khususnya  pada platform media  sosial  X.  Berbagai pandangan pro  dan kontra mengenai keputusan naturalisasi pemain oleh  timnas Indonesia dapat diketahui dengan melakukan kajian analisis jaringan sosial.

## Hasil
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  peneliti  dengan  memanfaatkan  aplikasi  berbasis website Google Colab dan netlytic.org , menunjukan sebanyak 462 data cuitan yang terekam dalam  kata  kunci  “Naturalisasi  timnas”,  data  ini  meliputi  atas tweet,  retweet  dan  mention . Persebaran  jaringan  komunikasi  pada  kata  kunci  “Naturalisasi  timnas”  digambarkan  pada Gambar 1 dengan menggunakan layout  Yifan Hu:
Gambar 1.
Visualisasi Jaringan Komunikasi “Naturalisasi timnas” Menggunakan Layout Yifan Hu
(Sumber: Gephi 0.10.1)

## Analisis Struktur Jaringan
Seperti paparan pada Gambar 1 merupakan visualisasi atau gambaran dari penyebaran cuitan jaringan komunikasi pada media sosial X berdasarkan kata kunci “Naturalisasi timnas”. Visualisasi diatas menggunakan aplikasi perangkat lunak Gephi 0.10.0 dengan menggunakan layout Yifan Hu. Aktivitas cuitan dengan kata kunci “Naturalisasi timnas” menjadi topik hangat
P-ISSN: 2721-964X / E-ISSN: 2721-9631 Volume 5 Nomor 2 Juli 2024
yang diperbincangkan di media sosial X. Tingkat penyebaran dan keefektifan informasi atau pesan secara digital dalam sosial media dapat dilihat melalui struktur jaringan, seperti pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Analisis Struktur Jaringan Analisis Data Size Nodes: 492 Edges: 377 Diameter 3 Density 0.002 Avg. Degree 0.939 Avg. Path Length 1.099 Modularity 0.946
Berdasarkan data pada Tabel 1 menunjukan hasil analisis pertama berupa size dengan total data nodes 492 dan total data edges berjumlah 377. Diantara hasil data analisis pertama Nodes merujuk  pada  posisi  aktor  dalam suatu  jaringan,  sedangkan Edges merupakan  relasi nalar atau interaksi 7 melalui data tersebut peneliti menemukan bahwa dengan jumlah total aktor atau akun sebanyak 492 ikut membahas topik terkait naturalisasi timnas dengan total 377 kali interaksi yang terjadi dalam satu jaringan komunikasi.
Hasil analisis kedua yaitu diameter. Data diameter digunakan untuk menghitung jarak antara  satu  aktor  (akun)  dengan  aktor  lainnya  dalam  suatu  jaringan 8 semakin  kecil  hasil perhitungan  diameter  pada  suatu  jaringan  maka  jaraknya  semakin  pendek,  sehingga  aktor sangat mudah untuk saling berinteraksi. Berdasarkan temuan analisis pada Tabel 1 nilai dari diameter  adalah  3,  dimana  ini  menunjukan  bahwa  jarak  antara  aktor  satu  dengan  lainnya pendek yang berarti proses interaksi berjalan dengan mudah antar sesama aktor.
7 S. R. Utami, R. N. Safitri, and Y. A Kuncoroyakti, “Analisis Jaringan Dan Aktor #BatalkanOmnibusLaw Di Media Sosial Twitter Menggunakan Social Network Analysis (SNA),” Journal Of Media and Communication Science 4, no. 3 (2021): 135 – 48.
8 A., Paulin, D. Gruzd and C Haythornthwaite, “). Analyzing Social Media And Learning Through Content And Social Network Analysis: A Faceted Methodological Approach,” Journal of Learning Analytics 3, no. 3 (2016): 46 – 71.
P-ISSN: 2721-964X / E-ISSN: 2721-9631 Volume 5 Nomor 2 Juli 2024
Analisis yang ketiga adalah density yang berarti kepadatan atau  kerapatan jaringan. Kepadatan  suatu  jaringan  adalah  rasio  koneksi  nodes  atau  aktor  terhadap  jumlah  total kemungkinan koneksi lainnya. Density memiliki rasio diantara 0 dan 1,  semakin mendekati angka  0  maka  rasio  koneksi  dapat  dikatakan  renggang,  sebaliknya  jika  semakin mendekati angka 1 maka rasio koneksi dapat dikatakan erat. Dari hasil temuan analisis penelitian ini rasio density atau kepadatan jaringan “Naturalisasi timnas” berada pada angka 0.002, dimana hal ini menunjukan bahwa rasio koneksi antar nodes dalam jaringan komunikasi ini renggang.
Analisis keempat pada struktur jaringan average degree . Dalam struktur jaringan ini menganalisis tentang nilai antar hubungan nodes dalam jaringan. Jika semakin besar angka dari hasil analisis average degree maka dapat dikatakan semakin baik sehingga akan menghasilkan jaringan yang lebih kuat serta penyebaran informasi yang lebih luas 9 melalui hasil analisis yang didapati dari penelitian ini yaitu 0.939.
Analisis  kelima  pada  struktur  jaringan average  path  length 10 digunakan  untuk mengukur jalur antara aktor atau nodes dalam suatu jaringan, semakin sedikit lintasan yang dilakukan  rata-rata  aktor  jaringan,  semakin  baik    jaringan  tersebut,  dan  semakin  kuat hubungan  antara  setiap  jaringan  yang  ada.  Dari  hasil  data  yang  didapat  penelitian  ini menemukan hasil data average path length sebesar 1.099.
Analisis terakhir yaitu pada struktur jaringan modularity, Nilai modularitas yang lebih tinggi  menghasilkan  jaringan  yang  lebih  jernih.  Dengan  diperolehnya  tipe  komunitas  yang berbeda  dari  masing-masing  jaringan,  maka  terciptalah  jaringan  yang  lebih  luas  dengan tambahan  karakteristik  komunitas.  Temuan  penelitian  ini,  data  pada  Tabel  1  menunjukan bahwa  struktur  jaringan modularity ada  diangka  0.946  dan  membentuk  sebanyak  265 komunitas dalam kumpulan jaringan pada Gambar 1.

## Aktor yang Berpengaruh
Pengukuran centrality dilakukan  oleh  peneliti  dalam  proses  analisis  data,  dengan maksud dan tujuan untuk melihat serta menganalisis aktor-aktor yang terlibat pada jaringan komunikasi  di  media  sosial  X  dengan  menggunakan  kata  kunci  “Naturalisasi  timnas”.  Pada metode  ini  terdapat  empat  indikator  sentralitas  dalam  menentukan  aktor  penting  yang
9 A., Kartino et al., “Analisis Akun Twitter Berpengaruh Terkait Covid -19 Menggunakan Social Network Analysis,” JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) 5, no. 4 (2021).
10 Kartino et al.
P-ISSN: 2721-964X / E-ISSN: 2721-9631 Volume 5 Nomor 2 Juli 2024
berpengaruh,  yaitu:  (1) Degree  Centrality ,  (2) Closeness  Centrality ,  (3) Betweenness  Centrality ,
(4) Eigenvector Centrality .
Aktor-aktor  yang  memiliki  popularitas  tinggi  memiliki  peran  utama  dalam menyebarkan  sebuah  topik  pada  jaringan  komunikasi 11 tingkatan  popularitas  aktor  bisa diketahui  melalui  tingkatan  sentralitas.  Semakin  tinggi  nilai  tingkatannya,  dapat  dikatakan relasi  dari  aktor  tersebut  dikategorikan  banyak,  sehingga  dapat  mempengaruhi  aktor  atau akun lainnya.
Tabel 2. Degree Centrality No. Aktor Degree Indegree  Outdegree 1. idextratime 35 0 35 2. MafiaWasit 12 1 11 3. Velia_Dina 5 3 2 4. gilabola_ina 5 0 5 5. rayzapratamaa 4 3 1 6. Nahajang22 4 3 1 7. UpdateBolabola 4 1 3 8. ErollG 4 3 1 9. SiaranBolaLive 4 0 4 10. vickotwitt 4 0 4
Indikator  penentuan  aktor    yang  berpengaruh  juga  dapat  diketahui  dari  jumlah in- degree yang lebih besar dibandingkan dengan nilai out-degree . Node atau aktor dengan nilai sentralitas in-degree yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  aktor  tersebut  sering  di  mention,  di- retweet, atau dibalas tweet. Sebaliknya, besar kecilnya nilai sentralitas out-degree suatu node atau aktor menunjukkan bahwa aktor tersebut sering melakukan mention, me-retweet, atau membalas  tweet  pengguna  lain.  Meski  aktor  dengan  skor  sentralitas  outdegree    tinggi
11 L. Tomasoa, A. Iriani, and I Sembiring, “Ekstraksi Knowledge Tentang Penyebaran #Ratnamiliksiapa Pada Jejaring Sosial (Twitter) Menggunakan Social Network Analysis (SNA),” Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer 6, no. 6 (2019): 677 – 86.
merupakan  pengguna  aktif  media  sosial  Twitter,  namun  bukan  berarti  mereka  selalu mengunggah cuitannya.
Pada Tabel 2 memperlihatkan hasil analisis data dengan sepuluh besar teratas dengan degree centrality terbesar. Akun @idextratime merupakan aktor paling dominan dengan skor degree sentralitas  35  namun  memiliki  skor  sentralitas indegree paling  rendah,  dan  skor outdegree centrality aktor ini merupakan skor yang paling tinggi sebesar 35 dapat diartikan akun  @idextratime  memiliki  35  koneksi  dengan  aktor  atau  akun  lainnya  dan  tidak menedapatkan mention atau re-tweet dari  akun  lain  hanya  mengunggah  cuitan  keluar sebanyak 35 kali dalam akunnya.
Faktor  berikutnya  yang  perlu  dipertimbangkan  ketika  mengidentifikasi  aktor-aktor berpengaruh adalah sentralitas kedekatan. Jarak rata-rata antar node atau aktor dalam suatu jaringan digunakan untuk mengukur kedekatan pasangan node tersebut. Closeness centrality , yang  memiliki  nilai  dari  0  hingga  1,  digunakan  untuk  mengukur  kedekatan  aktor  dan mempengaruhi kecepatan transfer informasi.

## Tabel 3.
Closeness Centrality No. Aktor Closeness Centrality 1. raracsdr 1.0 2. vermaklevi 1.0 3. tvOneNews 1.0 4. kompas.com 1.0 5. strusie 1.0 6. SiaranBolaLive 1.0 7. _BangFu 1.0 8. pcyclepop 1.0 9. woutweghorst 1.0 10. kegblgunfaedh 1.0
Berdasarkan hasil data pada Tabel 3 diatas, menunjukan 10 aktor dengan penyebaran jaringan  yang  menggunakan  kata  kunci  “Naturalisasi  timnas”  memiliki  nilai Closeness
Centrality 1.0 atau  baik. Data sebenarnya yang terekam dan memiliki nilai Closeness Centrality 1.0 adalah sebanyak 140. Artinya dengan demikian bahwa penyebaran informasi terkait topik kata kunci “Naturalisasi timnas” dari aktor -aktor tersebut tergolong cepat.
Analisis betweenness  centrality adalah  metode  selanjutnya  untuk  mengidentifikasi aktor yang berpengaruh. Fungsi dari betweenness centrality atau sentralitas keantaraan adalah untuk  mengidentifikasi  posisi  aktor  (nodes)  sebagai  perantara  informasi  antara  satu  aktor dengan  aktor  lainnya.  Koefisien  sentralitas  keantaraan  berkisar  antara  0  hingga  1.  Aktor dengan skor sentralitas keterhubungan tertinggi menempati posisi penting  dalam jaringan. Mereka  dapat  disebut  sebagai  aktor  kunci  karena  berperan  sebagai  penghubung  antar kelompok  yang  memiliki  jaringan  berbeda  serta  dapat  mengontrol  dan  memanipulasi informasi.

## Tabel 4.
Betweenness Centrality No. Aktor Betweenness Centrality 1. muthijairoi 4.0 2. Nahajang22 3.0 3. ErollG 3.0 4. antimeterial 3.0 5. zigicpmgks 2.0 6. Velia_Dina 2.0 7. _ogawamizuki 2.0 8. Rianhartanto387 2.0 9. ashitherewegoo 1.0 10. rhmtmuslim 1.0 11. Generasiosing 1.0 12. ananda_dejong 1.0
Hasil paparan data pada tabel 4, terkait angka betweenness centrality yang paling tinggi adalah  akun atau  aktor @muthijairoi dengan nilai 4.0. Dari angka tersebut dapat diketahui
P-ISSN: 2721-964X / E-ISSN: 2721-9631 Volume 5 Nomor 2 Juli 2024
bahwa aktor ini menjadi aktor kunci yang kemudian disusul oleh aktor lainnya dengan kata lain  aktor  yang  paling  berpengaruh  dalam  penyebaran  informasi  terkait  kata  kunci “Naturalisasi timnas”.
Tabel 5. Eigenvector Centrality No. Aktor Eigenvector Centrality 1. fazil4yu 1.0 2. BolaLokal 0.387534 3. rayzapratamaa 0.309422 4. Velia_Dina 0.309422 5. okezonenews 0.206282 6. 0852_3195 0.206282 7. Ervn050302 0.206282
Hasil Eigenvector Centrality pada Tabel 5, ditemukan bahwa aktor @fazil4yu memiliki perolehan nilai yang sangat baik, yaitu 1.0. Hal ini menunjukan bahwa aktor tersebut memiliki peranan penting sebab memiliki banyak relasi dengan aktor penting lainnya pada informasi jaringan  yang memi liki  kata  kunci “Naturalisasi  timnas”  diikuti  dengan  aktor  aktor  lainnya seperti pada Tabel 5.

## Pembahasan
Penelitian ini akan mengkaji lebih  dalam mengenai hasil penelitian terkait naturalisasi pemain  timnas  yang  ramai  diperbincangkan  di  media  sosial  X.  Analisis  jaringan  sosial menunjukkan bahwa topik ini melibatkan banyak aktor dengan berbagai interaksi yang dapat mempengaruhi  persebaran  informasi.  Berdasarkan  hasil  analisis  struktur  jaringan,  dapat disimpulkan  bahwa  topik  naturalisasi  timnas  menjadi  perhatian  banyak  pengguna  media sosial dengan tingkat interaksi yang cukup tinggi meskipun densitas jaringannya rendah. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun topik ini banyak dibicarakan, hubungan antar aktor dalam jaringan tersebut tidak terlalu erat.
Analisis akhir menggunakan sentralitas eigenvector  ( eigenvector centrality )  bertujuan untuk  menilai  popularitas  dan  pengaruh    aktor  dalam  jaringan  sosial  berdasarkan  koneksi
mereka dengan aktor lain. Sentralitas vektor eigen tidak hanya mempertimbangkan jumlah koneksi langsung yang dimiliki  seorang aktor, namun juga kualitas koneksi tersebut. Artinya suatu  aktor  mempunyai  nilai  sentralitas  eigenvector    yang  tinggi  jika  dihubungkan  dengan aktor lain yang juga mempunyai nilai sentralitas yang tinggi. Koefisien sentralitas vektor eigen berkisar antara 0 hingga 1 dan mencerminkan  pengaruh yang dimiliki seorang aktor, dengan nilai  yang  mendekati  1  menunjukkan  pengaruh  yang  tinggi.  Secara  matematis,  sentralitas vektor eigen didasarkan pada prinsip bahwa pengaruh suatu nodes sebanding dengan jumlah pengaruh nodes-nodes yang terhubung dengannya.
Melalui  hasil  analisis  data  dengan  menggunakan  empat  indikator  yang  dilakukan, terdapat temuan beberapa aktor-aktor penting yang berpengaruh dalam informasi jaringan dengan kata kunci “Naturalisasi timnas”. Berdasarkan hasil data diatas, tidak ada aktor ya ng dominan menjadi aktor kunci namun terdapat satu aktor dimana dalam proses analisis data selalu  tercantum pada daftar tabel, dengan kata lain walaupun aktor tersebut tidak berada diangka  paling  tinggi,  tetapi  masuk  kedalam  kategori  aktor  yang  berpengaruh  yaitu @Velia_Dina dari analisis data menggunakan empat indikator aktor ini selalu terekam menjadi bagian  diantaranya  pada  analisis degree  centrality , betweenness  centrality dan eigenvector centrality .
Penelitian  juga  mengidentifikasi  aktor-aktor  kunci  yang  berperan  penting  dalam penyebaran  informasi  terkait  topik  ini.  Aktor-aktor  seperti  @idextratime  dan  @Velia_Dina menunjukkan  tingkat  sentralitas  yang  tinggi,  baik  dari  sisi  degree,  closeness,  betweenness, maupun eigenvector centrality. Aktor-aktor ini memiliki  peran sentral dalam menyebarkan informasi dan membentuk opini publik terkait naturalisasi pemain timnas.
Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa  untuk  memahami  dinamika  opini  publik  dan penyebaran  informasi  di  media  sosial,  analisis  jaringan  sosial  dapat  memberikan  wawasan yang berharga. Dengan memahami struktur jaringan dan aktor-aktor kunci, manajer timnas dan  pembuat  kebijakan  dapat  merancang  strategi  komunikasi  yang  lebih  efektif  untuk mengelola persepsi publik dan merespon isu-isu yang berkembang di media sosial. Analisis ini juga  menunjukkan  pentingnya  memperhatikan  tidak  hanya  jumlah  interaksi,  tetapi  juga kualitas dan pengaruh dari masing-masing aktor dalam jaringan komunikasi.

## PENUTUP

## Simpulan
Isu mengenai naturalisasi pada tim nasional sepak bola Indonesia memunculkan jaringan komunikasi  di  media  sosial  X.  Berbagai  macam  pro  dan  juga  kontra  pada  isu  tersebut menghadirkan  banyak  perdebatan  antara  masyarakat  Indonesia.  Dalam  media  sosial  X, masyarakat  Indonesia  mengungkapkan  pandangannya  dalam  kata  kunci  “Naturalisasi Timnas”.
Berdasarkan hasil penelitian menggunakan metode social network analysis (SNA), didapati angka  hasil  analisis  jaringan  komunikasi,  berdasarkan  kategori  jaringan size, ditemukan sebanyak  492 nodes dan  377 edges didalam  jaringan  komunikasi  dengan  kata  kunci “Naturalisasi timnas”, yang menyangkut nilai diameter 3, density 0.002, average degree 0.939, average  path  length 1.099  dan modularity 0.946.  Data  ini  memiliki  arti  bahwa  jaringan komunikasi didalam kata kunci “Naturalisasi timnas” memiliki sebaran yang luas dan tiap -tiap akun pengguna sosial media X dapat dengan bebas mengutarakan opininya.
Dalam melakukan analisis data jaringan peneliti melakukan beberapa pengukuran dengan menggunakan  empat  indikator  pengukuran  sentralitas  untuk  mengetahui  aktor-aktor  yang memiliki  pengaruh  dan  terlibat  dalam  sebaran  jaringan  informasi  didalam  kata  kunci “Naturalisasi  timnas”.  Dari  hasil  analisis  yang  didapat,  tidak  terdapat  akun  atau aktor  yang selalu dominan dalam setiap indikator, namun terdapat satu aktor yang selalu terekam dalam hasil analisis data yaitu @Velia_Dina dari hasil analisis yang dilakukan aktor tersebut selalu tersebut didalam empat indikator pengukuran.

## Saran
Melalui hasil temuan yang ditemukan pada penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat dalam menambah wawasan serta informasi kepada pembaca. Hasil dari temuan yang dilakukan  mungkin  belum  dapat  dikatakan  sempurna.  Penelitian  ini  juga  diharapkan membawa  ilmu-ilmu  baru  dalam  kaitannya  tentang  kajian  komunikasi,  dan  juga  dapat dijadikan sebagai sumber rujukan untuk digunakan sebagai kajian literatur didalamnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Annas,  G.  K.,  and  N.  M.  Hazzar. “ Analisis  Persamaan  Hak  Kewarganegaraan  Bagi  Pemain Naturalisasi Sepakbola Di Indonesia.” Jurnal Hukum Dan HAM 2, no. 2 (2023).
Borgatti, S. P., and P. C. Foster. “The Network Paradigm in Organizational Research: A Review and Typology.” Journal of Management 29, no. 6 (2003): 991 – 1013.
Creswell, J. W. Penelitian Kualitatif & Desain Riset . Pustaka Pelajar, 2014.
Gruzd, A., Paulin, D., and C Haythornthwaite. “). Analyzing Social Media And Learning Through Content And Social  Network Analysis: A Faceted Methodological  Approach.” Journal of Learning Analytics 3, no. 3 (2016): 46 – 71.
Kartino, A., M. K. Anam, Rahmaddeni, and Junadhi. “Analisis Akun Twitter Berpengaruh Terkait Covid- 19 Menggunakan Social Network Analysis.” JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) 5, no. 4 (2021).
Luntungan, A. Y. “ Naturalisasi Warganegaraan Asing Menjadi Warganegara Indonesia Menurut Undang-Undang Nomor 12 Tahun 2006 Tentang Kewarganegaraan .” Lex et Societatis 1, no. 5 (2013).
Rakhman,  F.  R.,  and  N  Farida.  “ Analisis  Jaringan  Sosial  Palang  Merah  Indonesia  Dalam Menghadapi  Bencana  Di  Indonesia  (Studi  Twitter  @Palangmerah  Dengan  Hashtag (#)PMISIAPBANTU).” Mediakom: Jurnal Ilmu Komunikasi 5, no. 1 (2021).
Tomasoa,  L.,  A.  Iriani,  and  I  Sembiring.  “Ekstraksi  Knowledge  Tentang  Penyebaran #Ratnamiliksiapa Pada Jejaring Sosial (Twitter) Menggunakan Social Network Analysis (SNA).” Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer 6, no. 6 (2019): 677 – 86.
Utami,  S.  R.,  R.  N.  Safitri,  and  Y.  A  Kuncoroyakti.  “Analisis  Jaringan  Dan  Aktor #BatalkanOmnibusLaw Di Media Sosial Twitter Menggunakan Social Network Analysis (SNA).” Journal Of Media and Communication Science 4, no. 3 (2021): 135 – 48.