## Social Network Analysis Efektivitas Promosi Pariwisata Melalui Tagar
#BatuKotaWisata Di Twitter

## Priya Falaha Muttaqien
Ilmu Komunikasi, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Indonesia Email: priya.falaha11@ui.ac.id No. WhatsApp Author: 081315451423

## PENDAHULUAN
Dinamika  yang  terjadi  pada  kepariwisataan  secara  global  sering  kali  menggoyahkan  kemapanan bisnis pariwisata. Misalnya, terjadinya krisis global dan kejadian luar biasa (force majeur) seperti bencana alam,  wabah  penyakit,  perang,  terorisme  dan  krisis  lainnya.  Meski  membawa  manfaat  sosial  ekonomi, tetapi tidak dapat dipungkiri bahwa pariwisata merupakan sektor yang sangat rentan terdampak oleh krisis global (Uğur & Akbıyık, 2020).
Salah satu krisis yang cukup mengganggu ekosistem bisnis pariwisata di hampir seluruh negara di dunia adalah wabah Covid-19, yang kemudian ditetapkan oleh WHO sebagai pandemi pada Maret 2020 (Lewis et al., 2020; Sharma et al., 2020). Dampak negatif Covid-19 terhadap pariwisata tersebut meliputi aspek  ekonomi,  mata  pencaharian,  layanan  publik,  peluang  kerja,  dan  keseluruhan  rantai  nilai  industri pariwisata  di  semua  negara  (UNWTO,  2021).  UNWTO  juga  memprediksi  bahwa  pandemi  Covid-19 berdampak  pada  penurunan  jumlah  wisatawan  secara  global  mencapai  58-78  persen,  dan  penurunan jumlah pengeluaran (spending) wisatawan antara 310 hingga 570 miliar US dolar di tahun 2020 (UNWTO, 2020).  Hal  ini  disebabkan  oleh  pembatasan  pergerakan  yang  terjadi  di  seluruh  dunia  untuk  menekan penyebaran  virus.  Selain  itu,  pandemi  Covid-19  juga  diprediksi  menyebabkan  hilangnya  1,5-2,8%  GDP global dan membahayakan seratus juta pekerjaan langsung (direct job) dalam industri pariwisata (UNWTO, 2020).
Bagi  sektor  pariwisata  Indonesia,  pandemi  Covid-19  berdampak  pada  penurunan  kunjungan wisatawan mancanegara (wisman), penutupan hotel dan restoran, dan pemutusan hubungan kerja (PHK) pekerja  bidang  pariwisata.  Selama  tahun  2020,  tercatat  jumlah  kunjungan  wisman  ke  Indonesia  hanya mencapai  4,02  juta  kunjungan  atau  turun  sebesar  75,03%  jika  dibandingkan  dengan  jumlah  kunjungan wisman pada periode yang sama tahun 2019 yang berjumlah 16,11 juta kunjungan (Badan Pusat Statistik, 2021). Sedangkan, perjalanan wisatawan nusantara (wisnus) juga menurun selama periode Januari-Juni 2020  sebesar  69,09%  dibandingkan  periode  yang  sama  tahun  2019  (Soehardi  et  al.,  2020).  Sehingga,

## ARTICLE HISTORY
Received [10 Oktober 2023]
Revised [30 November 2023] Accepted [14 Desember 2023]

## ABSTRAK
Sektor pariwisata di indonesia sangat terdampak oleh pandemi covid 19. Perlahan sektor pariwisata  mulai  bangkit  seiring  dengan  pergeseran  covid  19  dari  pandemi  menjadi endemi. Salah satu strategi cepat dalam kebangkitan sektor pariwisata adalah pergerakan wisatawan  nusantara  ke  destinasi  lokal  Indonesia.  Pergerakan  wisatawan  nusantara dapat  dipicu  dengan  promosi  pariwisata.  Dengan  menggunakan  metode  social  network analysis,  penelitian  ini  ingin  melihat  efektivitas  promosi  pariwisata  melalui  tagar
#BatuKotawisata di sosial media twitter. Hasil penelitian menunjukkan promosi pariwisata melalui tagar #BatuKotawisata di twitter tidak efektif ini dikarenakan aktor utama penyebar tagar  bukan  merupakan  aktor  yang  berkepentingan  terhadap  sektor  pariwisata.  Aktor utama  membawa  kepentingan  sendiri  melalui  pesan  yang  disampaikan  dalam  tagar #BatuKotawisata.  Hal  positif  yang  terlihat  dalam  promosi  pariwisata  melalui  tagar #BatuKotawisata adalah tagar tersebut sempat menembus trending topic.

## ABSTRACT
The tourism sector in Indonesia has been badly affected by the covid 19 pandemic. Slowly the tourism sector is starting to revive along with the shift of covid 19 from a pandemic to an  endemic  one.  One  of  the  quick  strategies  in  the  revival  of  the  tourism  sector  is  the movement  of  domestic  tourists  to  local  Indonesian  destinations.  The  movement  of domestic  tourists  can  be  triggered  by  tourism  promotions.  Using  the  social  network analysis  method,  this  research  wants  to  see  the  effectiveness  of  tourism  promotion through the hashtag #BatuKotawisata  on  Twitter social  media.  The  results  of the study show  that  tourism  promotion  through  the  #BatuKotawisata  hashtag  on  Twitter  is  not effective because the main actor spreading the hashtag is not an actor with an interest in the  tourism  sector.  The  main  actor  brings  his  own  interests  through  the  message conveyed in the hashtag #BatuKotawisata. The positive thing that can be seen in tourism promotion  through  the  #BatuKotawisata  hashtag  is  that  this  hashtag  has  penetrated trending topics. .

## KEYWORDS
tourism  promotion,  twitter, hashtags, social network
analysis
This is an open access article under the CC –BY-SA license
dalam periode Januari-September 2020 pandemi telah menyebabkan industri pariwisata Indonesia merugi sekitar  202  triliun rupiah  (US$14  miliar) di  mana  perjalanan  internasional  menyumbang  dua  pertiga  dari kerugian tersebut, serta potensi hilangnya 3,4 juta pekerjaan, dan penurunan PDB sebesar 272,9 triliun rupiah  (1,7%)  (Sun  et  al.,  2020).  Efek  buruk  dari  pandemi  juga  terlihat  pada  usaha  hotel  dan  restoran. Selama tahun 2020 tercatat 1.139 hotel dan 1.033 restoran di Indonesia tutup secara permanen (Rahma, 2020; Handoyo, 2021).
Upaya  pencegahan  penyebaran  Covid-19  mendorong  pemerintah  mengeluarkan  kebijakan- kebijakan  yang  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  memberikan  dampak  terhadap  pariwisata.  Di antaranya adalah kebijakan yang membatasi pergerakan masyarakat selama masa pandemi, seperti yang tertuang  dalam  Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor  21 Tahun  2020  Tentang  Pembatasan Sosial Berskala Besar dalam Rangka Percepatan Penanganan Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) dan Instruksi  Mendagri  (Inmendagri)  Nomor  03  Tahun  2021  tentang  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan Masyarakat  (PPKM)  Mikro  dan  Pembentukan  Posko  Penanganan  COVID-19  di  Tingkat  Desa  dan Kelurahan  untuk  Pengendalian  Penyebaran COVID-19.  Ditambah  lagi  dengan  kebijakan travel  ban  dan travel  restriction  yang  menyebabkan  jauh  berkurangnya  kunjungan  wisatawan  mancanegara.  Kegiatan pariwisata massal yang pada saat sebelum pandemi dapat dilakukan dengan leluasa, di masa pandemi tidak lagi dapat dilakukan, atau dapat dilakukan dengan pembatasan jumlah orang dan penerapan protokol kesehatan yang sangat ketat.
Salah satu strategi untuk menggerakan kembali pariwisata di Indonesia adalah melalui pergerakan wisatawan  nusantara  ke  destinasi  wisata  lokal.  Wisatawan  mancanegara  dianggap  belum  dapat  pulih karena berbagai hal mulai dari peraturan dari negara asal, tiket pesawat yang masih mahal, dan keberanian dalam melakukan perjalanan keluar dari negerinya. Salah satu aspek yang dapat mendorong wisatawan nusantara untuk kembali berwisata adalah dengan melakukan promosi pariwisata.
Media  sosial  merupakan  sarana  yang  tepat  untuk  melakukan  promosi  pariwisata.  Tagar #BatuKotawisata merupakan salah satu tagar yang berupaya  untuk menggerakan masyarakat Indonesia untuk  berwisata  di  Indonesia.  Pergerakan  wisatawan  nusantara  diharapkan  dapat  menggerakan  roda perekonomian di destinasi wisata. Wisatawan indonesia lebih memprioritaskan untuk berlibur di Indonesia daripada harus berlibur di luar negeri. Tagar #BatuKotaWisata digaungkan di Twitter. Penggunaan tagar diharapkan pesan ini bisa sampai ke semua pemangku kepentingan di sektor pariwisata.
Penulis ingin melihat efektivitas promosi pariwisata melalui tagar #BatuKotaWisata di twitter. Dengan memanfaatkan  media  sosial,  pemerintah  dapat  memberi  informasi  kepada  masyarakat  dan mempromosikan layanan publik, juga dapat memberdayakan masyarakat biasa dalam berbagi rancangan untuk ide layanan mandiri di masa depan (Khan 2017).

## LANDASAN TEORI

## Pemasaran Melalui Sosial Media
Media sosial adalah sebuah platform berbasis internet yang memberikan kesempatan kepada para pengguna untuk membuat dan berbagi konten informasi, opini, dan minat dalam konteks yang beragam kepada  khalayak  yang  lebih  luas  (Khan,  2017).  Media  sosial  digunakan  untuk  berbagi  dan  bertukar informasi, pendapat, pengalaman, serta dapat menimbulkan afeksi, emosional, dan ikatan sosial (McQuail, 2005; van Dijk, 2013).

## Pemasaran Melalui Twitter
Twitter adalah layanan micro-blogging online yang memungkinkan pengguna untuk mengirim dan membaca  singkat  pesan  yang  umumnya  dikenal  sebagai tweet atau  cuitan  (Kaplan  &  Haenlein,  2010; Khan, 2017). Cuitan adalah posting singkat yang dibatasi hingga 140 karakter (Aharony, 2012; Khan, 2017) dan kemudian diubah menjadi 280 karakter pada 2017 (Kozinets, 2020). Meskipun kapasitas cuitan Twitter singkat,  tidak  berarti  bahwa  Twitter kurang  interaktif  dibanding  media  sosial  lainnya  (Kozinets,  2020). Dalam Twitter, para pengguna dapat saling membalas cuitan menggunakan tombol balasan  (Bak et al., 2012) sehingga percakapan di Twitter berbentuk mirip dengan obrolan (Kozinets, 2020). Cuitan berfokus kepada peristiwa kecil yang terjadi dalam kehidupan sehari-hari pengguna dan aktivitas kerja, sehingga memungkinkan mereka untuk berbagi pembaruan dengan teman, keluarga, dan rekan kerja  (McFedries, 2007).

## Pemasaran Melalui Tagar
Hashtag adalah tag metadata yang diawali dengan tanda hash (atau pound), #. Hashtag digunakan pada microblogging dan layanan berbagi foto seperti Twitter atau Instagram sebagai bentuk penandaan buatan  pengguna  yang  memungkinkan  referensi  silang  konten  berdasarkan  topik  atau  tema.  Misalnya, pencarian  dalam  Instagram  untuk hashtag  #bluesky  mengembalikan  semua  posting  yang  telah  ditandai
dengan  istilah  itu.  Setelah  simbol  hash  awal,  tagar  dapat  menyertakan  huruf,  angka,  atau  garis  bawah (Chang & Iyer, 2012). Penggunaan tagar ditujukan untuk membuat sebuah isu dapat viral atau berbagai pihak ikut berbicara. Tagar digunakan hampir seluruh elemen mulai dari pemerintah, swasta/bisnis, aktivis. Penggunaan tagar dapat bersifat komersial maupun politis.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan paradigma konstruktivis atau yang biasa dikenal sebagai interpretative social science (ISS).  Menurut  Neuman  (2014),  ISS  merupakan  analisis  yang  dilakukan  secara  sistematis  atas tindakan yang memiliki makna sosial melalui pengamatan langsung untuk mendapatkan pemahaman serta interpretasi tentang bagaimana manusia menciptakan dan memelihara dunia sosial mereka. Lebih lanjut, Neuman menjelaskan bahwa paradigma ini mencoba menelaah bagaimana orang berinteraksi dan bergaul satu sama lain. Hal ini sejalan dengan pernyataan Creswell (2013) bahwa peneliti konstruktivis sering kali membahas proses interaksi yang terjadi antarindividu.
Pendekatan kualitatif lebih menekankan pada pengamatan fenomena dan lebih meneliti ke subtansi makna dari fenomena tersebut. Analisis dan ketajaman penelitian kualitatif sangat terpengaruh pada kekuatan kata dan  kalimat  yang  digunakan.  Oleh  karena  itu,  Basri  (2014)  menyimpulkan  bahwa  fokus  dari  penelitian kualitatif adalah pada prosesnya dan pemaknaan hasilnya. Perhatian penelitian kualitatif lebih tertuju pada elemen  manusia,  objek,  dan  institusi,  serta  hubungan  atau  interaksi  di  antara  elemen-elemen  tersebut, dalam upaya memahami suatu peristiwa, perilaku, atau fenomena (Mohamed, Abdul Majid & Ahmad, 2010). Penelitian  ini  menggunakan  metode  Social  Network  Analysis  (SNA).  SNA  adalah  proses  menyelidiki struktur sosial melalui penggunaan jaringan dan teori grafik. SNA mencirikan struktur jaringan dalam hal node (aktor individu, orang, atau hal-hal dalam jaringan) dan ikatan, tepi, atau link (hubungan atau interaksi) yang menghubungkan mereka (Otte, 2002).
Penelitian ini akan melihat tagar #BatuKotaWisata yang sempat trending di Twitter dengan 233.000 tweet. Penelitian  ini  akan  berusaha  membuat  visualisasi  jaringan  dimodelkan  dengan  menggunakan  metode graph tipe undirected. Kemudian dilakukan penghitungan nilai atribut jaringan yang  terdiri  dari  total  nodes, total    edges,    average    degree,    average    weighted    degree,    average    path    length,    density,  network diameter  dan  number  of  community  dan  dilakukan  penghitungan  nilai  centrality  yang  terdiri  dari  degree centrality,   closeness   centrality,   betweeness   centrality untuk mengidentifikasi aktor yang berpengaruh atau memilki nilai interaksi yang tinggi di dalam jaringan. Apabila peta jaringan dan aktor sudah dipetakan dapat terlihat apakah tagar yang dibuat efektif dalam mempromosikan pariwisata terutama destinasi wisata Batu di Malang.
Ada  beberapa  konsep  di  dalam  pendekatan  social  network  analysis, selain  meggambarkan  pola yang  terbentuk  dari  hubungan  antar  node atau  aktor,  SNA  lebih  sering  digunakan  untuk  menentukan node  sentral  di  dalam  sebuah  network ̧dengan  menghitung  beberapa  nilai  centrality diantaranya  yang umum  dihitung adalah :
a.  Degree  centrality  menghitung  jumlah  interaksi  yang  dimiliki  oleh  sebuah  node. Untuk  menghitung nilai degree centrality dari node dapat dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut : CD(ni) = d(ni)Keterangan : d(ni) = banyaknya interaksi yang dimiliki oleh node ni dengan node lain di dalam network.
b.  Betwenness centrality menghitung seberapa sering sebuah node dilewati oleh node lain untuk menuju ke  sebuah  node tertentu  di  dalam  jaringan.  Nilai  ini  berfungsi  untuk  menentukan  peran  aktor yang  menjadi  jembatan  penghubung  interaksi  di  dalam  network.  Untuk  menghitung  nilai  degree centrality dari sebuah node dapat dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut CB(ni) = Σgjk (ni)/gjkKeterangan : gjk (ni) = jumlah jalur terpendek dari node j ke node k yang melewati node i.  gjk = banyaknya jalur terpendek antara 2 buah node dalam networkc.
c.  Closeness centrality menghitung jarak rata-rata antara suatu node dengan seluruh node lain di dalam jaringan  atau  dalam  kata  lain  mengukur  kedekatan  sebuah  node dengan node lain. c Dalam  sebuah jaringan dengan g node, closeness centrality dari node ni adalah sebagai berikut: CC(ni) = [N-1 / Σ d(ni, nj)]Keterangan  :  N  =  jumlah  node  di  dalam  jaringan  d(ni,nj)  =  jumlah  jalur  terpendek  yang menghubungkan node ni dan njd.
d.  Eigenvector  centrality  melakukan  pengukuran  yang  memberikan  bobot  lebih  tinggi  pada  node  yang terhubung    dengan    node  lain    yang    juga    memiliki    nilai    centralitytinggi.    Untuk    menghitung    nilai eigenvector centrality dari sebuah nodedapat dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut Ci(β)  =  Σ(α  +  βcj)AjiC(β)  =  α  (I-βA)-1A1  Keterangan  :  α    =  konstanta  normalisasi  (skala  vektor).    β =melambangkan  seberapa  banyak  suatu  node  mempunyai  bobot    centrality  dalam  node  yang  juga memiliki  nilai  centrality  yang  tinggi.  DimanaAadalah  adjacency  matrix,  I  adalah  identity  matrix  dan  1 adalah matrix. Besarnya β adalah radius power  dari  suatu  node.  Jika  β positif,  maka  mempunyai ikatan  centrality yang  tinggi  dan  terhubung  dengan  orang-orang  yang  bersifat  sentral.  Sedangkan
jika β negatif,  maka  mempunyai  ikatan centrality tinggi  namun  terhubung  dengan  orang-orang  yang tidak  central.  Jika β=0,  maka  akan didapat degree centrality.
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  dikumpulkan  melalui  jejaring  sosial  Twitter  dari  28-29 November  2022  yang  kemudian  digunakan  sebagai  dataset.  Data  dikumpulkan  dengan  menggunakan software  dengan  memasukkan  kata  kunci  yaitu  hashtag  #BatuKotaWisata  dan  ditemukan  2500  pesan dengan versi poster unik sebesar 913. Netlytic membatasi maksimal 2500 pesan sehingga jumlah tweet yang diproses terbatas. Kemudian penulis juga menggunakan Gephi sebagai software untuk menganalisa dan memvisualisasikan lebih lanjut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tagar #BatuKotaWisata diharapkan dapat meningkatkan kesadaran pengguna twitter bahwa Kota Batu di Malang  merupakan  destinasi  wisata.    Efektivitas  promosi  pariwisata  yang  dilakukan  melalui  tagar #BatuKotaWisata dapat dilihat dari dua sisi yaitu bentuk dan jaringan yang tercipta di Twitter dan pesan yang  disampaikan  oleh  tagar  yang  ditweet  pengguna  twitter.  Dari  sisi  penyebaran  dan  sisi  isi  apa  yang disebarkan.

## Gambar 1. Visualisasi Pola Jaringan penyebaran #BatuKotawisata di Twitter
Visualisasi  data  interaksi  jaringan  penyebaran  #BatuKotaWisata pada  situs  jejaring  sosial Twitter dengan  menggunakan software Gephi  versi  0.9.1.  Data  divisualisasikan  ke  dalam  sociogram dimana titik  pada gambar  disebut  ’node’ atau  simpul  merepresentasikan  seorang  individu  yang  dihubungkan oleh    garis    yang  disebut  ’vertex’.  Dua  node  yang  terhubung  dinyatakan  dengan  adanya  garis  yang menghubungkan keduanya. Semakin tebal garis maka semakin banyak jumlah interaksi yang terjadi antara dua  node  tersebut.  Visualisasi  jaringan    dilakukan    dengan    menggunakan    algoritma    Fruchterman Reingold dengan  area sebesar  10.000  untuk  platform Twitter.  Atribut Gravity sebesar 10.0 dan atribut speed sebesar 50.0. Perbedaan warna dalam setiap sub jaringan menunjukan modularity class atau sub komunitas  yang  terbentuk.  Visualisasi    pada    gambar  1  terbentuk    dari    1.153    aktor    dengan    jumlah interaksi  sebanyak  2.011  interaksi.  Dari  visualisasi  jaringan  interaksi  diatas  diketahui  bahwa  terdapat pola    interaksi    jaringan    penyebaran    #BatuKotaWisata    dimana  memiliki    pola    interaksi    yang    belum sepenuhnya  terhubung  dan  masih  terpecah-pecah  ke  dalam  sub-sub  jaringan (komunitas). Terdapat 37 komunitas di dalam jaringan interaksi platform jejaring sosial Twitter. Sub-sub  komunitas  di  dalam jaringan  tersebut  terbentuk  dengan  seorang  aktor  pusat  yang  menjadi  sumber  interaksi  di  dalam sub  komunitas.
Kemudian  aktor  pusat  pada  komunitas  terbesar  pada  platform Twitter  pada  gambar 1 adalah akun  yourbune.  Untuk  menyatukan  pola  interaksi  yang  masih  terpecah-pecah  atau  dengan  kata  lain menyatukan  berbagai  macam  komunitas yang terbentuk tersebut pemerintah dapat menggunakan akun resmi yang  secara  langsung  dikelola  oleh  pemerintah  untuk  melakukan  interaksi  pada  unggahan- unggahan  user yang  menjadi  pusat  interaksi  komunitas.  Hal  tersebut  bertujuan untuk memudahkan pihak pemerintah dalam mengumpulkan,  memantau  dan  melakukan  kontrol  terhadap  aktifitas  interaksi user  pada    unggahan    yang    memuat    penyebaran    Tagar  terkait  pemasaran  pariwisata  di  Indonesia.
Pengidentifikasian    aktor   pusat    tersebut    dapat   berguna   untuk    mengetahui    secara    real  aktor-aktor mana    yang    dapat    dimanfaatkan    sebagai    agen    penyalur    informasi    bagi    pihak  pemerintah  dalam menyebarkan  informasi  terkait pemasaran kepariwisataan yang dilakukan.
Lima teratas user yang menggunakan tagar #BatuKotaWisata pada degree centrality. Posisi pertama ditempati  oleh  yourbune  dengan  degree  centrality  sebesar  171.  Pada  posisi  kedua  ditempati  oleh halimiskandarnu dengan degree centrality sebesar 101. Pada posisi ketiga ditempati oleh jokowi dengan degree centrality sebesar 100. Pada posisi keempat ditempati oleh skskskskdjjj dengan degree centrality sebesar 71. Pada posisi kelima ditempati oleh almuhfahmi dengan degree centrality sebesar 65.lima user teratas pada closeness centrality berada pada angka yang sama yaitu 1. Kelima user itu adalah sawasi3, ikekusuma88, dewiahilya, drs_samsudin, nurmuthiah77.
Lima  teratas  user  yang  menggunakan tagar #BatuKotaWisata  pada  betweeness  centrality.  Posisi pertama ditempati oleh musbichatul1968 dengan betweeness centrality sebesar 2620. Pada posisi kedua ditempati oleh kuswariaries dengan betweeness centrality sebesar 1972. Pada posisi ketiga ditempati oleh agusravysport  dengan  betweeness  centrality  sebesar  1535.  Pada  posisi  keempat  ditempati  oleh sucipto091193 dengan betweeness centrality sebesar 816. Pada posisi kelima ditempati oleh asriyuni11 dengan betweeness centrality sebesar 654.

## Gambar 2. Keyword didalam tweet tagar #BatuKotaWisata
Pada gambar 2 menunjukan kata kunci yang terdapat pada 2500 tweet yang menggunakan tagar #BatuKotaWisata. Semua 2500 tweet pasti berisi kata #BatuKotaWisata sehingga masuk kedalam querry yang  sama.  Namun  didalam  tweet  yang  berisi  tagar  #BatuKotaWisata  tidak  semua  terdapat  promosi pariwisata.  Terdapat  isi  pesan  diluar  promosi  pariwisata.  Ada  beberapa  isu  lain  yang  mengikuti  tagar #BatuWisataKota  adalah  mention  akun  pemerintah  seperti  @halimisk,  @miftahulanam,  @Ari_ash,  dan terakhir @jokowi. Dalam satu tweet mengenai #BatuKotaWisata tedapat pula beberapa tagar lain seperti #TPPJatim dan beberapa tagar yang trending di hari itu.
Gambar  3  menunjukan  user  mana  yang  paling  sering  menggunakan  tagar  #BatuKotaWisata. Almuhfahmi  menggunakan  tagar  #BatuKotaWisata  sebesar  19.5%.  AgusravyS  menggunakan #BatuKotaWisata  sebesar  13.2%.  Nurbiyantoro  menggunakan  #BatuKotaWisata  sebesar  11.7%.  Akun tersebut  membantu  menyebarluaskan  tagar  #BatuKotaWisata.  Akun  tersebut  mengulang-ulang  tweet dengan menggunakan tagar tersebut.
Pemerintah  dapat  memberdayakan  akun-akun  yang  berpengaruh  (akun-akun  yang  memiliki interaksi  dengan  akun  lain  yang tinggi) dimana pemberdayaan dapat dilakukan dengan cara : Menjalin kerjasama   resmi   dengan   membuat   perjanjian   bersama   para   pemilik   akun-akun   yang   berpengaruh yang   menjadikan   mereka   sebagai   agen   atau   mitra   dalam   menyebarkan   informasi   kepariwisataan. Pemerintah  dapat  mengatur  jumlah  unggahan  yang  akan  dibuat  oleh  akun-akun  tersebut.  Kemudian pemerintah  dapat  mengatur  waktu  atau  jadwal  terbaik  dalam  membuat  unggahan  yang  disesuaikan dengan  timeline  yang  sudah  dibuat  atau  ditargetkan  oleh  pemerintah.  Pemerintah   dapat   mengatur   isi atau  konten  unggahan  akun-akun  yang  berpengaruh  tersebut  sesuai  dengan keyword yang sedang difokuskan dan menjadi prioritas dalam kegiatan promosi pemasaran.
Kedua   poin   sebelumnya   dapat   dilakukan   sebagai   upaya   untuk   memaksimalkan   seacrh engine   optimalization dengan  memaksimalkan  jumlah  unggahan  dan  waktu  pengunggahan  yang konstan    sehingga  unggahan-unggahan  tersebut  dapat  menjadi  referensi  bagi  search  engine  untuk menampilkan  program  pariwisata  sebagai  top  search  dalam  pencarian  yang  dilakukan  oleh  calon wisatawan. Perberdayaan terhadap akun-akun yang memiliki jumlah interaksi tinggi yang baik juga dapat menjadi langkah  awal  bagi  pemerintah  untuk  dapat  membuat  sebuah  trending  topic dunia dan dapat menciptakan  virality  yang  kemudian  akan  menjadi  sukses  paling  tinggi  dalam  promosi  digital    karena interaksi  yang  terbentuk  akan  secara  alami  bertambah  berkali-kali  lipat  dan  dimuat  dalam berbagai jenis media.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Pola  interaksi  yang  belum  sepenuhnya  terhubung  dan  masih  terpecah-pecah  ke  dalam  sub- sub  jaringan  (komunitas). Untuk menyatukan  berbagai  macam  komunitas  yang   terbentuk  tersebut pemerintah  dapat  menggunakan  akun  resmi  yang  secara  langsung  dikelola  oleh  pemerintah  untuk melakukan interaksi pada unggahan-unggahan user yang menjadi pusat interaksi komunitas. Hal tersebut bertujuan  untuk  memudahkan  pihak  pemerintah  dalam  mengumpulkan,  memantau  dan  melakukan kontrol  terhadap  aktifitas  interaksi  user pada  unggahan  yang  memuat  penyebaran promosi pariwisata.
Pemerintah dapat menggunakan platform Twitter untuk meningkatkan jumlah interaksi penyebaran informasi pariwisata dengan lebih cepat. Adapun upaya perbaikan yang dapat dilakukan oleh pemerintah untuk  menambah  jumlah  interaksi    penyebaran    informasi    pada    platform  tersebut  adalah    dapat memberdayakan    akun-akun    yang    berpengaruh    di    dalam    jaringan  untuk    lebih    banyak    membuat unggahan  yang  memuat  konten  penyebaran  informasi pariwisata sehinga jumlah interaksi penyebaran dapat bertambah.
Pemerintah      dapat      memberdayakan    akun-akun    dengan  nilai  degree  centrality,  closeness centrality  dan  betweness  centrality  tertinggi    untuk    meningkatkan    penyebaran  informasi  pariwisata dengan    lebih    maksimal.    Pemberdayaan    dapat    dilakukan    dengan    menjadikan    akun-akun  tersebut sebagai  agen  atau  mitra  penyebaran  promosi  pariwisata.  Pemerintah  dapat  menentukan  seberapa banyak  unggahan  yang  perlu  diunggah  oleh  akun  tersebut  untuk  menciptakan  interaksi  di  dalam jaringan,  kemudian  pemerintah  dapat  menentukan  pemuatan  keyword  apa  saja  di  dalam  unggahan yang    dibuat    untuk    mengoptimalkan    pengkomunikasian    sebuah    informasi    seperti    sebuah    nama destinasi,    city    brand,    program    promosi    dan    informasi-informasi    kepariwisataan  lain  yang  sedang menjadi fokus atau prioritas pemerintah.
Salah  satu  tema  menarik  yang  muncul  pada  saat  penelitian  ini  adalah  pembajakan  tagar  yang dilakukan oleh akun online shop maupun akun lain yang ingin agendanya tersebar dengan menaiki viralitas dari tagar. Viralitas maupun trending topic dari sebuah tagar dapat mengundang akun lain yang tidak ingin menyebarkan  pesan  kita,  turut  serta  untuk  membajak  tagar  kita.  Demi  menjaga  efektivitas  dari  sebuah tagar  maka  perlu  dipersiapkan  apabila  akan  meluncurkan  tagar.  Persiapan  tersebut  dilakukan  untuk mencapai tujuan tagar diciptakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aharony,  N.  (2012).  Twitter  use  by  three  political  leaders:  an  exploratory  analysis. Online  Information Review , 36 (4), 587 –603. https://doi.org/10.1108/14684521211254086
Basri, H. (2014). Using qualitative research in accounting and management studies: not a new agenda. Journal  of  US-China  Public  Administration,  October  2014,  Vol.11,  No.10,  831-838.  DOI: 10.17265/1548-6591/2014.10.003
Badan  Pusat  Statistik.  (2021).  Perkembangan  Pariwisata  dan  Transportasi  Nasional  Desember  2020.
Berita Resmi Statistik, 11, 1 –16.
Rahma,  A.  (2020).  Daftar  1.139  Hotel  Tutup  Akibat  Corona,  Beberapa  PHK  Karyawan. Https://Www.Liputan6.Com/. https://www.liputan6.com/bisnis/read/4219869/daftar-1139-hotel- tutup-akibat-corona-beberapa-phk-karyawan Castells, M. (2009). Communication power . Communication power.
Chang, Hsia-Ching & bio, & Iyer, and. (2012). Trends in Twitter Hashtag Applications: Design Features for Value-Added  Dimensions  to  Future  Library  Catalogues.  Library  Trends.  61.  248-258. 10.1353/lib.2012.0024.
Chung, H., Chung, N., & Nam, Y. (2017). A Social Network Analysis of Tourist Movement Patterns in Blogs: Korean  Backpackers  in  Europe.  Sustainability,  9(12),  2251.  MDPI  AG.  Retrieved  from http://dx.doi.org/10.3390/su9122251
Creswell, J. W. (2013). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (3rd ed.). SAGE Publications.
Griffin, E. M., Ledbetter, A., & Sparks, G. (2019). A FIRST LOOK AT COMMUNICATION THEORY TENTH EDITION (10th ed.). Mc-Graw-Hill.
Halibas, A. S., Sibayan, R. O., & Maata, R. L. R. (2017). The penta helix model of innovation in Oman: An HEI perspective. Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and Management, 12, 159-172. Handoyo.  (2021).  PHRI  sebut  1.033  restoran  di  Indonesia  tutup  permanen  akibat  pandemi  Covid-19. Https://Industri.Kontan.Co.Id/. https://industri.kontan.co.id/news/phri-sebut-1033-restoran-di- indonesia-tutup-permanen-akibat-pandemi-covid-19
Himelboim, Itai & Golan, Guy & Moon, Bitt & Suto, Ryan. (2014). A Social Networks Approach to Public Relations on Twitter: Social Mediators and Mediated Public  Relations. Journal of Public Relations Research. 26. 10.1080/1062726X.2014.908724.
Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media. Business Horizons , 53 (1), 59 –68. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2009.09.003 Keen,  A.  (2012). Digital  vertigo:  How  today’s  online  social  revolution  is  dividing,  diminishing,  and disorienting us . Constable. Khan, G. F. (2017). Social Media for Government: A Practical Guide to Understanding, Implementing, and Managing Social Media Tools in the Public Sphere . Springer. Kozinets, R. v. (2020). Netnography: The Essential Guide to Qualitative Social Media Research . SAGE. Lewis, C. T., Zeineddine, H. A., & Esquenazi, Y. (2020). Challenges of Neurosurgery Education During the Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19)  Pandemic:  A  U.S.  Perspective.  World  Neurosurgery,  138, 545 –547. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2020.04.179
Marwick,  A.  E.,  &  boyd,  danah.  (2011).  I  tweet  honestly,  I  tweet  passionately:  Twitter  users,  context collapse, and the imagined audience. New Media & Society , 13 (1), 114 –133. https://doi.org/10.1177/1461444810365313
McFedries,  P.  (2007).  Technically  Speaking:  All  A-Twitter. IEEE  Spectrum , 44 (10),  84 –84. https://doi.org/10.1109/MSPEC.2007.4337670
McQuail, D. (2005). McQuail’s Mass Communication Theory (5th ed.). SAGE. Neuman,  W.  L.  (2014). Social  Research  Methods:  Qualitative  and  Quantitative  Approaches (7th  ed.). Pearson Education Limited.
Mohamed, Z. M., Abdul Majid, A. H., & Ahmad, N. (2010). Tapping new possibility in accounting research, in  qualitative  research  in  accounting,  Malaysian  case.  Penerbit  Universiti  Kebangsaan  Malaysia, Kuala Lumpur, Malaysia.
Otte, Evelien; Rousseau, Ronald (December 2002). "Social network analysis: a powerful strategy, also for the information sciences". Journal of Information Science. 28 (6): 441 –453. doi:10.1177/016555150202800601
Papacharissi, Z. (2010). A private sphere: Democracy in a digital age . Polity.
Sharma, A., Bahl, S., Bagha, A. K., Javaid, M., Shukla, D. K., & Haleem, A. (2020). Blockchain technology and  its  applications  to  combat  COVID-19  pandemic.  Research  on  Biomedical  Engineering. https://doi.org/10.1007/s42600-020-00106-3
Soehardi, S., Siddha, A., Hardiyono, H., Siswanti, T., & Hardipamungkas, N. E. (2020). Pengaruh Pandemik Covid-19  Terhadap  Wisatawan  Mancanegara  Dan  Nusantara  Serta  Karyawan  Perusahaan Penerbangan Di Indonesia. Jurnal
Ilmiah Manajemen Ubhara, 2(2), 46.
https://doi.org/10.31599/jmu.v2i2.769
Sun,  Y.-Y.,  Auwalin,  I.,  Wang,  J.,  Sie,  L.,  & Wijanarko,  A.  (2020).  Assessing  job  risk  and  the  impact  on women, youth and low-income groups in the tourism industry due to COVID-19 in Indonesia. Uğur,  N.  G.,  &  Akbıyık,  A.  (2020).  Impacts  of  COVID-19  on  global  tourism  industry:  A  cross-regional
comparison. Tourism Management Perspectives, 36(April), 1 –13. https://doi.org/10.1016/j.tmp.2020.100744 UNWTO. (2020). Police Brief: Covid-19 and Transforming Tourism (Issue August). https://doi.org/10.18111/wtobarometereng . UNWTO. (2021). Secretary- General’s Policy Brief on Tourism and COVID-19: Tourism and COVID-19 – Unprecedented  Economic  Impacts.  Policy  Brief.  https://www.unwto.org/tourism-and-covid-19- unprecedented-economic-impacts
van Dijk, J. (2013). The Network Society . SAGE. White, A. (2014). Digital Media and Society . Palgrave Macmillan UK.
https://doi.org/10.1057/9781137393630
Zhao,  W.  X.,  Jiang,  J.,  Weng,  J.,  He,  J.,  Lim,  E.-P.,  Yan,  H.,  &  Li,  X.  (2011). Comparing  Twitter  and Traditional Media Using Topic Models (pp. 338 –349). https://doi.org/10.1007/978-3-642-20161-5_34