## 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.v5i4.3257

## Social Media Network Analysis (SNA): Identifikasi Komunikasi dan Penyebaran Informasi Melalui Media Sosial Twitter
Novia Amirah Azmi 1,* , Aqil Teguh Fathani 2,3 , Delila Putri Sadayi 3 , Ismi Fitriani 4 , Muhammad Rayhan Adiyaksa 4
1 Program Studi Ilmu Komunikasi, Universitas Perintis Indonesia, Padang, Indonesia
2 Program Studi Magister Ilmu Pemerintahan, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
3 E-Governance and Sustainability Institute, Yogyakarta, Indonesia
4 Program Studi Komunikasi Penyiaran Islam, Universitas Islam Negeri Imam Bonjol, Padang, Indonesia Email: 1 noviaamirah@upertis.ac.id 2 aqil.teguh.psc19@.mail.umy.ac.id 3 delilasadayi@outlook.com
4 ismifitriani05@gmail.com 5 mhdrayhanadiyaksa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: noviaamirah@upertis.ac.id
Abstrak− Artikel ini bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat komunikasi, penyebaran informasi dan mengidentifikasi status dominan media online di Indonesia dalam menyebarluaskan informasi tentang COVID-19 yang beredar kepada masyarakat, khususnya kepada pengguna Twitter. Metode penelitian kualitatif digunakan dalam penelitian ini untuk mendeskripsikan secara detail temuan yang diperoleh dari Social Network Analisis pada media online nasional. Mereka adalah akun Twitter @CNN Indonesia,  @Detikcom,  @KompasTV,  dan  @VIVAcoid,  serta  melihat  intensitas  interaksi  menggunakan  #lawancovid  dan #saatnyaNyalakanTandaBahaya.  Analisis  dilakukan  dengan  menggunakan  software  NVivo  12+  dalam  mencari  grafik, interaksi, dan intensitas jaringan yang dikelompokkan menjadi aktor penerima yaitu pemerintah, non-government organization (NGO) dan masyarakat dan melihat tingakat Centrality pada SNA yang terdiri dari degree centrality, betweenness centralitiy dan closeness centrality terkait penyebaran COVID-19. Hasil penelitian menyatakan: (1) penyebaran informasi melalui media Twitter yang dilakukan oleh media nasional menjadi dominan dan menjadi tagline yang menonjol dalam rangkuman berita selama Juni 2021. (2) penerima informasi dan respon tertinggi yaitu masyarakat dengan rata-rata (0.574), NGO (0.228) dan pemerintah  (0.2).  (3)  pola  interaksi  masyarakat  dan  respon  terkait  COVDI-19  juga  meningkat  dibandingkan  tagline  berita lainnya. (5) Hasil pengukuran centralitas yang baik adalah akun @KompasTV, dengan nilai degree centrality 63, closeness centrality 0.016 dan betweenness centrality 3906.000. (6) untuk keseluruhan framing yang dilakukan media semakin membuat masyarakat  takut  untuk  beraktivitas  di  luar  rumah  sehingga  dapat  meningkatkan  kesadaran  dalam  menekan  penyebaran COVID-19 di Indonesia.
Kata Kunci: SNA; Twitter; Komunikasi; Interaksi; COVID-19; Kesadaran
Abstract− This  article  aims  to  identify  the  level  of  communication,  information  dissemination,  and  the  dominant  status  of online media in Indonesia in disseminating information about COVID-19 circulating to the public, especially Twitter users. Qualitative research methods are used in this study to describe the findings obtained from Social Network Analysis on national online media. They are Twitter accounts @CNN Indonesia, @Detikcom, @KompasTV, and @VIVAcoid, and see the intensity of  the  interaction  using  #lawancovid  and  #saatnyaNyalakanTandaBahaya.  The  analysis  was  carried  out  using  NVivo  12+ software  in  looking  for  graphs,  interactions,  and  network  intensity  which  were  grouped  into  recipient  actors,  namely government,  non-government  organizations  (NGOs),  and  the  community,  and  saw  the  level  of  Centrality  in  SNA,  which consisted of degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality regarding the spread of COVID-19. The study results stated: (1) the dissemination of information through Twitter media carried out by the national media became dominant and became a prominent tagline in the news summary during June 2021. (2) the highest recipients of information and responses were  the  public  with  an  average  of  (0.574),  NGOs  (0.228),  and  government  (0.2).  (3)  community  interaction  patterns  and responses related to COVDI-19 also increased compared to other news taglines. (5) A good centrality measurement result is the  @KompasTV  account,  with  a  degree  centrality  value  of  63,  closeness  centrality  0.016,  and  betweenness  centrality 3906.000. (6) for the overall framing carried out by the media, it is increasingly making people afraid to do activities outside the home to increase awareness in suppressing the spread of COVID-19 in Indonesia.
Keywords : SNA;Twitter; Communication; Interraction; COVID-19; Awareness

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan  media  sosial  dalam  melakukan  komunikasi  jarak  dekat  dan  jauh  menjadi  bagian  dari  kehidupan masyarakat yang tidak dapat pisahkan di era digital saat ini [1]. Peningkatan dalam penggunaan media sosial dalam kehidupan  menjadi  salah  satu  faktor  utama  dalam  meningkatkan  partisipasi  masyarakat  dalam  percepatan penyebaran informasi yang tersebar, terutama pada media-media online seperti Facebook, Twitter, Instagram dan Youtube [2][3]. Tingkat respon masyarakat di era digitalisasi terbukti lebih responsive terhadap suatu kejadian, fenomena,  sentiment  positif  dan  negative  dalam perkembangan  kehidupan  sosial.  Sehingga  penggunaan  media sosial  bermanfaat  dalam  memantau  keberlangsungan  kehidupan  masyarakat  di  era  digital  [4].  Terlebih  lagi dikarenakan  media  sosial  merupakan  wadah  pola  komunikasi  masyarakat  yang  interaktif.  Oleh  karena  itu, diperlukan  respon  yang  tinggi  dari  masyarakat  luas  untuk  mewujudkan  kehidupan  dapat  berjalan  dengan  baik khususnya selama pandemi COVID-19 [5].
Berdasarkan Data Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia menunjukkan bahwa data pengguna media sosial di Indonesia terus meningkat dari tahun 2018-2021, yaitu pada 2018 sebesar 130 juta users, 2019 sebesar 150 juta users, 2020 sebesar 170 juta users, dan 2021 semester pertama sebesar 180 juta users [6].

## 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.v5i4.3257
Dengan  banyaknya  pengguna  aktif  media  sosial  di  Indonesia,  tidak  heran  jika  respon  masyarakat  sangat  aktif dalam  berbagai  kegiatan  dan  isu  publik  di  media  sosial  khususnya  pada  isu  COVID-19  yang  semakin memperburuk kehidupan di Indonesia. Sejalan dengan peningkatan pengguna media sosial, persentase pengguna Twitter di Indonesia dari tahun ke tahun juga terus mengalami peningkatan yang pesat. Pada tahun 2019, pengguna Twitter  di  Indonesia  bahkan  mencapai  6,43  juta  pengguna  atau  sekitar  52%  dari  total  pengguna  media  sosial. Twitter  adalah  salah  satu  platform  media  sosial  yang  telah  dikenal  digunakan  oleh  instansi  pemerintah,  sektor swasta, dan masyarakat sipil. Media sosial dianggap sebagai indikasi kemampuan seseorang dalam memberikan informasi, menerima informasi, dan menyebarkan informasi lainnya kepada pengguna lain agar masyarakat luas dapat mengetahuinya. Lebih lanjut, media sosial telah terbukti memberikan manfaat yang saling menguntungkan bagi  pemerintah,  swasta,  dan  masyarakat.  Platform  media  sosial  akun  pemerintah,  dapat  membantu menyebarluaskan dan menyebarluaskan kebijakan secara digital, menyebarluaskan informasi umum dan darurat, informasi pengembangan masyarakat, keuangan, dan informasi kesehatan [7]. Media sosial Twitter juga digunakan sebagai perantara oleh media yang signifikan dalam menyampaikan informasi, berita, dan situasi terkini karena dapat menjangkau masyarakat dengan lebih cepat dan efektif [8].
Penggunaan informasi media sosial twitter dapat disaring dengan topik tertentu yang terkait dengan kondisi krisis  yaitu  COVID-19  [9],  dan  informasi  ini  sangat  membantu  dalam  proses  pemantauan  kota-kota  padat penduduk  [10].  Selanjutnya,  media  sosial  merupakan  alat  bagi  pihak  berwenang  untuk  memberikan  informasi dengan  mengidentifikasi  tempat  kejadian  dan  mentransfer  informasi  secara  real-time  [11].  Kota-kota  besar menggunakan media sosial sebagai alat komunikasi, dan informasi, komunikasi, dan teknologi (TIK) telah menjadi bagian  penting  dari  pengelolaan  kota.  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  digunakan  untuk  meningkatkan efisiensi layanan dengan menyediakan informasi yang real-time dan akurat melalui media sosial. Hasilnya, publik dapat melihat aspek fisik kota serta fasilitas dan pelayanan publik yang diberikan [12]. Seperti yang telah dilakukan oleh media-media ternama di Indonesia, seperti Trans Corp, Antara, Viva, MNC, TVRI, NET Mediatama, mereka menggunakan media sosial seperti Twitter dalam menyampaikan informasi kepada masyarakat secara cepat. Hal ini dilakukan karena era telah bergeser ke penggunaan media sosial untuk mendapatkan komunikasi yang lebih efektif  dan  efisien.  Komunikasi  risiko  adalah  fungsi  darurat  yang  membantu  masyarakat  memahami  bahaya COVID-19.  Dalam  kondisi  COVID-19,  WHO  telah  menetapkan  standar  komunikasi  untuk  mencegah misinformasi dan rumor, mendeteksi peristiwa, dan menanggapi keluhan masyarakat. Dalam keadaan seperti ini, media  sosial  sangat  berguna,  terutama  selama  krisis  dan  keadaan  darurat  kesehatan.  Ketika  masyarakat membutuhkan  informasi  tentang  respon  masyarakat,  pemerintah,  atau  organisasi  terhadap  krisis  dan  keadaan darurat [13], media sosial menjadi platform informasi yang tepat, cepat, dan real-time.
Media sosial secara luas dianggap sebagai lokasi yang optimal untuk mencari dan menyebarkan informasi kesehatan [14]. Biasanya, informasi  kesehatan didistribusikan oleh organisasi  publik, organisasi  kesehatan, dan organisasi layanan. Berita tersebut memberikan tekanan pada masyarakat untuk mengambil tindakan pencegahan [15].  Oleh  karena  itu,  kita  harus  menyadari  bahwa  semua  organisasi,  penyedia  layanan,  dan  bahkan  individu mampu menyampaikan dan menerima informasi yang akurat. Sayangnya, ada beberapa sentimen dalam informasi kesehatan  yang  berkontribusi  pada  misinterpretasi  berita  di  masyarakat.  Akibatnya,  model  pengelompokan informasi  dapat digunakan untuk menyaring semua data. Menariknya, Twitter juga bisa digunakan sebagai  alat pembuat kebijakan; ini karena Twitter dianggap sebagai outlet media elit selama masa krisis atau darurat. Twitter, sebagai  media  elit,  menggabungkan  komunikasi  interaktif  dengan  pengguna  lain,  memungkinkan  informasi dikumpulkan dari berbagai sumber [15].
Social Network Analisis (SNA) adalah salah satu metode analisis dalam sebuah penelitian yang memiliki konsentrasi  pada relationship  reserach dan  sering  digunakan  dalam  mengukur  sebuah  hubungan  dan menggambarkan beberapa informasi secara individu [16]. SNA juga dapat digunakan dalam aktifitas media sosial, khususnya dalam melihat pemodelan interaksi yang digunakan dalam menganalisis jaringan hubungan interkasi pada media sosial. Lebih detail untuk melihat interaksi terhadap pengguna atau user yang dilambangkan dengan titik ( nodes ) dan interaksi antar user tersebut yang dilambangkan dengan garis ( edges ), hal ini diperlukan analisis dikarenakan membawa kesempatan baru untuk memahami individu atau masyarakat terkait pola interaksi sosial mereka  [17].  SNA dapat  digunakan untuk mempelajari  pola jaringan organisasi, ide-ide, dan orang-orang yang terhubung  melalui  berbagai  cara  dalam  sebuah  lingkungan  [17][18]. SNA  memiliki  beberapa  properti  jaringan untuk memetakan hubungan yang sangat membantu untuk meningkatkan penciptaan management knowledge [18]. Adapun beberapa properti jaringan pada SNA antara lain: nodes, edges, average degree, diameter, dan average path  length. Selain  itu  dalam  mengurkur nodes dan  edges  juga  diperlukan  model  untuk  mengukur  tingkat kepusatan dana lingkaran jaringan sosial, hal ini disebut dengan centrality. Pengukuran centrality digunakan untuk menentukan  aktor  yang  beperan  paling  penting  dalam  suatu  jaringan  sosial,  hal  ini  menunjukkan derajat  pusat seseorang [19]. Terdapat empat pengukuran centrality yaitu: degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, dan eigenvector centrality.
Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk mengkaji dan menganalisis pola penyampaian informasi dan penyebaran  COVID-19, trending  tagline yang  diterbitkan  selama  masa  pandemi  COVID-19,  serta mengidentifikasi penyebaran informasi melalui jaringan menggunakan Social Media Network Analisis (SMNA). Sehingga pada temuan penelitian menampilkan visualisasi penyebaran informasi terkait COVID-19 di Indonesia

## 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.v5i4.3257
selama bulan Juni 2021, identifikasi nilai degree centralititas, betweenness centrality dan closeness centrality serta identifikasi aktor-aktor penerima informasi yang terdiri dari masyarakat, NGo dan Pemerintahan. Fokus penelitian ini  dilakukan  di  Akun  twitter  media  sosial  bereputasi  @Kompastv,  @VIVAcoid,  @detikcom  dan @CNNIndonesia. Dalam melakukan penelitian ini, peneliti melihat lonjakan besar kasus COVID-19 di Indonesia di  JUNI  2021,  namun  tidak  banyak  yang  menyadari  bahwa  kasus  COVID-19  berada  dalam  status  yang  lebih darurat dari sebelumnya. Hal ini dikarenakan banyaknya varian baru atau mutasi dari COVID-19 yang memiliki efek  lebih  menakutkan,  penyebaran  dan  jumlah  kasus  serta  kematian  yang  terus  meningkat  [20].  Rendahnya tingkat  kepedulian  terhadap  COVID-19  saat  ini  menimbulkan  berbagai  spekulasi,  yaitu  ketidakpercayaan masyarakat  terhadap  pemerintah  dalam  menangani  COVID-19,  kepercayaan  pada  persekongkolan,  tekanan terhadap  tabungan  primer,  ekonomi,  pangan,  dan  finansial  [21].  Meskipun  kekhawatiran  tentang  pandemi semacam  itu  telah  meningkat,  kesiapsiagaan  pemerintah  untuk  krisis  kesehatan  masyarakat  saat  ini  seringkali serampangan dan sebagian besar tidak memadai, sebagian besar karena kebingungan, ketidakstabilan, informasi yang salah, dan perencanaan yang buruk, yang telah menyebabkan kesalahan parah dalam menanggapi COVID- 19 pandemi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  data  kualitatif  dengan menggunakan  software  Nvivo  dalam  mengolah  dan menganalisis  agar  memahami  fenomena  dan  gejala  ssosial  dengan  memberikan  pemaparan  yang  rinci  terkait penyebaran  informasi  [22],  khusunya  terkait  COVID-19  di  Indonesia[22].  Analisis  dilakukan  dengan menggunakan  teknik Social  Network  Analysis  (SNA) pada  data  yang  bersumber  dari  akun  twitter  @detikcom, @CNNIndonesia,  @VIVAcoid,  dan  @KompasTV.  Penelitian  ini  memiliki  sifat cross  section yaitu  melakukan pengumpulan  data  dalam  satu  waktu  tertentu,  data  tersebut  diolahh,  dianalisis  hingga  mendapatkan  hasil  dan selanjutnya  dapat  ditarik  suatu  kesimpulan  [1].  Sumber  data  diperoleh  dari  aku  twitter  @detikcom, @CNNIndonesia, @VIVAcoid, dan @KompasTV, yaitu data berupa tweet-retweet mengenai COVID-19 selama bulan Juni 2021.
Adapun tahapan dalam penelitian adalah (1) pengambilan data melalui akun twitter dengan menggunakan extension  N-Capture pada google chrome, data yang diambil berupa tweet  dan re-tweet. (2) membuka aplikasi NVIVO 12+, kemudian dilakukan import data dengan melalui menu yang telah disediakan yaitu N-Capture. (3) pengolahan data dengan melakukan koding otomatis dan koding manual untuk melakukan screening dan filtering data,  sehingga  mendapatkan  data  yang  khusus  membahas  COVID-19.  (4)  setelah  melakukan  pengkodingan, dilanjutkan dengan kepada tahap proses visualisasi, (5) memindahkan hasil visualisasi dalam bentuk gambar dan tabel  yang  terdiri  dari  peta  penyebaran  informasi  setiap  akun,  akun-akun  penerima  informasi  yang  terdiri  dari ribuan akun yang peneliti kelompokkan menjadi 3 kelompok, yaitu masyarkat, NGO dan akun pemerintah. (5) Selain itu pada tabel  hasil pengolahan aplikasi juga terdapat nilai-nilai centrality yang terdiri degree centrality, betweenness centrality dan closeness centrality. (6) Pemindahan hasil kepada perangkat peneliti, (7) Pembuatan visualisasi  baru  yang  memiliki  kejelasan  gambar  dan  nilai  melalui  aplikasi  microsoft  word  dan  excel  agar visualisasi yang ditampilkan lebih jelas dan dapat dipahami oleh pembaca.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selama  pandemi  COVID-19,  pemerintah  Indonesia  telah  melakukan  berbagai  langkah  untuk  mengatasi  wabah yang menular ini. Beberapa kebijakan dimaksud antara lain penetapan keadaan darurat, penetapan keadaan darurat mikro  (PPKM),  pembatasan  sosial  berskala  besar  (PSBB,  PSBB  1-2-3  dan  Peralihan),  transfer  anggaran,  izin pelayanan,  penutupan  akses  udara,  transportasi  darat,  dan  laut,  dan  penutupan  akses  atau  keluar  masuk  [23]. Kebijakan yang dikeluarkan berumur pendek karena banyaknya tekanan, kebutuhan, dan ketidakpastian bahwa COVID-19  akan  berakhir  [24].  Hingga  Juni  2021,  COVID-19  telah  mencapai  2,2  juta  kasus  dengan  indeks

## 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.v5i4.3257
pertumbuhan  5.500-7.500  kasus  setiap  hari  [25].  Sebagai  langkah  preventif,  presiden  mengeluarkan  kebijakan dengan memberlakukan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Skala Mikro (PPKM) di kota-kota besar di Indonesia [26]. Hal ini dilakukan untuk menekan penyebaran COVID-19 akibat meningkatnya jumlah kasus aktif dengan berbagai jenis varian virus. Selain itu, kebijakan ini dilaksanakan karena semua Puskesmas mengalami kepadatan penduduk, kekurangan alat kesehatan, obat-obatan, dan tenaga kesehatan [26].
Pemerintah mengambil langkah-langkah untuk menerapkan protokol kesehatan sesuai rekomendasi WHO dengan menyebarluaskan informasi melalui saluran dan media untuk menjangkau masyarakat. Media besar juga melakukan  sosialisasi  kebijakan  dan  informasi  darurat  untuk  mendukung  program  pemerintah  dan  menekan penyebaran  COVID-19.  Selain  itu,  hal  ini  dilakukan  agar  masyarakat  lebih  peduli  dan  lebih  patuh  terhadap protokol  dan  kebijakan  kesehatan  yang  telah  dikeluarkan.  Yang  selanjutnya  dilakukan  oleh  media  ini  adalah memberikan peran sebagai media yang mampu melakukan komunikasi risiko, terutama pada saat terjadi keadaan darurat [27].
RQ1  dalam  penelitian  ini  penyampaian  informasi  dan  penyebaran  COVID-19, trending  tagline yang diterbitkan selama masa pandemi COVID-19 melalui Twitter. Update informasi layanan membantu masyarakat untuk mengetahui kondisi dan situasi terkini seperti zona, peta sebaran, jumlah korban, kasus aktif, kasus harian, informasi  kesehatan,  fasilitas,  obat-obatan,  dan  makanan.  Selain  itu,  informasi  ini  membantu  masyarakat menghindari lokasi ramai yang dapat menularkan virus ke orang lain. WHO telah memandu negara-negara dengan COVID-19  untuk  mencegah  infeksi.  Hingga  saat  ini,  COVID-19  belum  dapat  disembuhkan.  Untuk  mencegah penyebaran COVID-19, perlu menerapkan protokol kesehatan dan memberikan jaminan bagi seluruh masyarakat. Pertama, kita melihat frekuensi informasi akun Twitter, yaitu: @CNN Indonesia, @Detikcom, @KompasTV, dan @VIVAcoid.  Intensitas  berita  yang  diumumkan  bervariasi.  Akun-akun  ini  aktif  memberikan  informasi  terkait kegiatan selama masa COVID-19, lihat gambar (1).
Gambar 2 . Tweet/hari tentang COVID-19 di Indonesia
Berdasarkan gambar (2), akun Twitter dengan jumlah tweet yang membahas COVID-19 terbanyak adalah akun @KompasTV dengan 538 tweet, @detikcom  dengan 528 @CNNIndonesia 508, dan @VIVAcoid  dengan 495 tweet. Dari Gambar 1 dapat diketahui bahwa: (1). Intensitas pemberitaan/tweet yang dibuat oleh media-media tersebut sangat aktif dan bervariasi. (2) pada minggu kedua bulan Juni terjadi peningkatan yang signifikan dalam pemberitaan tentang COVID-19 melalui Twitter, (3) pada minggu ketiga terjadi peningkatan dan penurunan, dan (4) pada minggu keempat terdapat lonjakan kicauan akibat memburuknya situasi COVID-19 di Indonesia, krisis alat kesehatan, obat-obatan, fasilitas, makanan, dan tenaga kesehatan. Selain itu, peningkatan tersebut juga karena adanya pemberitaan tentang PPKM mikro yang akan diaktifkan di kota-kota di Indonesia.
0 10 20 30 40 50 60 70 at@KompasTV at@VIVAcoid at@CNNIndonesia
at@detikcom
538 528 508 495 70 45 41 28 608 573 549 523 0 200 400 600 800 at@KompasTV at@VIVAcoid at@CNNIndonesia at@detikcom Tweet ReTweet Total

## 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.v5i4.3257
Novia Amirah Azmi , Copyright ©2021, MIB , Page 1426 Submitted: 26/08/2021 ; Accepted: 11/10/2021 ; Published: 25/10/2021
Informasi  di  masa pandemi COVID-19 memiliki ciri  fisik  yang dapat  diidentifikasi  dengan hastag yang sering  digunakan  oleh  akun  media  berita  Twitter.  Gambar  (4)  di  bawah  ini  menunjukkan  hashtag  yang  telah digunakan,  seperti;  tetap  di  rumah,  lawan  Covid-19,  ppkm  mikro,  ppkm  darurat,  vaksin  wajib.  Informasi  yang disampaikan  oleh  akun-akun  tersebut  terkait  penerapan  komunikasi  risiko  dan  protokol  kesehatan  dalam mengantisipasi dan menekan penyebaran pandemi COVID-19 yang lebih luas (Gambar 3). Tagar covid-19 masih mendominasi  aktivitas Twitter karena hingga saat ini COVID-19 masih  menjadi masalah utama Indonesia, dan belum yakin akan berakhir. Hashtag PPKM mikro menjadi hashtag yang sedang trending saat ini karena kebijakan ini  dinilai  lebih  ketat  dan  menekankan  keseriusan,  kerjasama  dalam  menekan  penyebaran  COVID-19.  PPKM mikro dilakukan karena sepanjang JUNI 2021 kasus COVID-19 di Indonesia terus meningkat secara signifikan sehingga mengakibatkan kekurangan fasilitas kesehatan, tenaga kesehatan, obat-obatan, dan suplai oksigen.
Selanjutnya,  hashtag  tersebut  mengikuti  imbauan  untuk  mendukung  keberhasilan  PPKM  Mikro  agar penyebaran COVID-19 dengan berbagai variannya dapat ditekan secara maksimal. Tagar #jokowiobligatorydiundangprokes diteriakkan di liputan media Twitter karena masyarakat menilai pemerintah dan jajarannya  gagal  dalam  menanggulangi  dan  mengatasi  penyebaran  COVID-19  yang  melanda  Indonesia  selama hampir dua tahun dengan total  korban tewas 64.670 orang. Sementara kasus harian terus meningkat, mencapai 5500-7500 kasus setiap hari dan total kasus per 10 Juli 2021 mencapai 2,44 juta orang.
Gambar 4 . Hastag COVID-19 selama June 2021
Tagar tersebut menjadi kampanye bagi masyarakat untuk membantu semua orang lebih mudah menemukan layanan  kesehatan  dan  protokol  kesehatan  terkini.  Pusat  Penelitian  dan  Pengendalian  dan  Pencegahan  (CDC), Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) telah menggunakan media sosial di saat krisis. Publik memberikan berbagai tanggapan terhadap informasi media sosial dengan prinsip komunikasi risiko dengan menggabungkan visualisasi gambar dan audio [28]. Semua informasi yang disampaikan dan berita terupdate yang telah dirangkum mulai 1-31 Juni 2021 terkait dengan perkembangan COVID-19 dan terkait dengan kesehatan masyarakat. Selanjutnya peneliti melakukan  analsisi  terhadap  perbedaan  informasi  yang  disampaikan  oleh  masing-masing  akun  Twitter  media Indonesia.  Menggunakan  QCA,  kami  menganalisis  frekuensi  kata  informasi  oleh  akun  Twitter  @detikcom, @VIVAcoid, @KompasTV, @CNNIndonesia. QCA menyaring jumlah kata paling banyak dan memiliki tautan ke  topik  yang  diteliti.  Gambar  4  dan  gambar  5  adalah  hasil  word  cloud  dari  Akun  Resmi  @detikcom  dan @VIVAcoid selama bulan Juni 2021. Gambar tersebut menjelaskan bahwa selama bulan Juni 2021, tagline utama untuk  berita/tweet  dari  akun  @detikcom  dan  @VIVAcoid  adalah  membahas  tentang  Virus  Corona,  pasien bertambah,  kasus  positif  terus  bertambah,  polisi  dan  aparat  keamanan  lainnya  berupaya  menerapkan  kebijakan mikro PPKM, vaksin, pemetaan zona merah, dan kasus kematian akibat COVID-19.
Pengguna  media  sosial  memiliki  karakteristik  yang  dapat  mempengaruhi  informasi  yang  disajikan  [32] sehingga pengguna media sosial dapat mengidentifikasi peristiwa tersebut. Kami menganggap bahwa akun Twitter
2301 4032 3421 3011 1802 5432 3231 4487 2345 4332 0 2000 4000 6000 Hastag

## 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.v5i4.3257
adalah media yang mengidentifikasi informasi melalui pengguna lain yang memberikan berita yang sama. Bentuk identifikasi  selama  masa  COVID-19  adalah  dengan  menerapkan  social  distancing,  menegakkan  protokol kesehatan, dan mencuci tangan, serta mematuhi kebijakan yang telah ditetapkan.
Gambar 6 . Word Cloud Official Account @KompasTV Gambar 7 .Word Cloud Official Account @ CNNIndonesia
Informasi  tentang COVID-19 melalui akun Twitter @KompasTV, dan @CNNIndonesia menyampaikan detail penerapan kebijakan PPKM mikro akibat lonjakan kasus yang signifikan selama Juni dan keterbatasan obat dan fasilitas kesehatan, serta layanan vaksin. PPKM yang dilaksanakan saat ini perlu lebih sering disuarakan dan dijelaskan secara rinci karena PPKM mikro merupakan langkah yang lebih berat dari kebijakan sebelumnya seperti PSBB 1-2-3 dan PPKM transisi  dan makro. PPKM mikro lebih banyak menjelaskan tentang pembatasan skala besar  untuk  semua  wilayah,  sistem  transportasi,  kondisi  penerbangan,  ketentuan  penggunaan  transportasi,  dan pengaturan  jam  malam. Gambar  (7)  adalah  frekuensi  kata  dari  akun  Twitter  @CNNIndonesia;  akun  ini memberikan informasi tentang sosialisasi dampak COVID-19 yang semakin serius dan meningkat. Kasus-kasus seperti frekuensi  kata-kata yang menggambarkan  kasus positif COVID-19 terus meningkat  selama JUNI 2021, kata lain seperti; lockdown, vaksin polisi, Jokowi, zone, mikro merujuk pada pandangan bahwa pemerintah harus lebih  serius  dalam  menangani  penyebaran  COVID-19  di  Indonesia. Selain  itu,  arah  kebijakan  dan  sanksi  yang diterapkan  harus  lebih  tegas  karena  pengaturan  mobilisasi  massa  dalam  keadaan  darurat  merupakan  bentuk kesadaran masyarakat  dalam mematuhi protokol pelayanan yang diberikan oleh pemerintah. Selanjutnya, peran media  yang  memiliki  reputasi  sangat  baik  harus  lebih  serius  dan  lebih  sering  dalam  memberikan  informasi, pemberitaan,  dan  pembahasan  COVID-19.  Hal  ini  harus  dilakukan  karena;  (1)  dengan  pemberitaan  yang  terus menerus, masyarakat akan semakin khawatir dan takut terhadap COVID-19. (2) membutuhkan informasi untuk mendorong lebih banyak kepatuhan terhadap kebijakan kesehatan; (3) perlunya penguatan dan pelaporan sanksi bagi pelanggar kebijakan; (4) dan harus lebih serasi, transparan, dan adil dalam melaporkan informasi COVID-19.
Selanjutnya  kami  melakukan  analisis  terhadap  peta  penyebaran,  penerimaan  informasi  dan  respon berdasarkan  penerima  informasi  yang  kami  kelompokkan  kedalam  3  aktor,  yaitu  masyarakat,  NGO  dan Pemerintah (Gambar 8).
Gambar  tersebut  menjelaskan  bahwa  penyebaran  dan  penerimaan  informasi  didominasi  diterima  oleh masyarakat umum, hal ini dikarenakan media-media tersebut menjadi pengubung dan sumber dari bagi masyarakat untuk  mendapatkan informasi-informasi  terkait  COVID-19, terlebih lagi saat  ini penyebaran COVID-19 sangat

## 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.v5i4.3257
cepat. Selanjutnya, peringakt kedua diisi oleh aktor NGO yang menjadi aktor penerima informasi yang disebarkan oleh media-media dalam penelitian. Hal  ini dapat  dianalisi  selama pandemi COVID-19 peran, keterlibatan dan kontribusi NGO sangat besar, selain itu adanya pergerakan sosial yang terus dilakukan untuk melakukan kampanye “tetapdirumah” dan “dirumahaja” selalu diteriakkan oleh NGO. Selanjutnya NGO saat ini menjadi aktor penting dalam upaya menangani penyebaran COVID-19 di Indonesia, hal ini dapat terlihat pada kehidupan sekitar banyak nya lembaga kemanusiaan dan relawan, informasi media cetak dan media online yang terus memberitakan peran dan kontribusi NGO dalam penanganan COVID-19 di Indonesia. Sedangkan aktor memiliki penerima informasi terendah dan respon yaitu adalah akun dari pemerintah, hal ini terlihat dari nilai yang ditampilkan sangat rendah. Hal  ini  bisa  jadi  karena  akun  dari  pemerintah  tidak  selalu  aktif  dalam  24  jam,  fokus  dalam  praktek  dan pengendalian langsung dalam menekan angka penyebaran COVID-19. Selain itu juga perlu disampaikan bahwa aktifitas akun pemerintah pada media twitter lebih dominan terhadap memberikan untaian atau tweet  dari  pada merespon dan melanjutkan penyampaian informasi kepada masyarakat luas karena selama ini pemerintah harus menjadi sumber utama  dari pada aktor lainnya.
Bagian  terakhir  dalam  penelitian  ini,  kami  melihat  pola  interaksi  dengan  pengukuran  centrality  yang digunakan untuk menentukan aktor yang beperan paling penting dalam suatu jaringan sosial  [29], dalam hal ini menunjukkan  nilai  nilai  dari  centrality  dalam  penyebaran  informasi  COVID-19  pada  4  media  twitter  reputasi nasional. Terdapat tiga pengukuran centrality yang digunakan dalam penelitian ini yaitu degree centrality yaitu menghitung  jumlah  jaringan  yang  berhubungan dengan nodes utama.  kemudian betweenness  centrality adalah mengukur  dan  mengidentifikasi nodes yang  menjadi  peran  utama  dalam  penyebaran  informasi  dan closeness centrality adalah mengidentifikasi jarak rata-rata penyampaian informasi dari node utama yang diebrikan kepada semua  penerima  informasi  dalam  jaringan  sosial.  Dalam  penelitian  ini  dengan  menggunakan  4  akun  twitter, peneliti melakukan analisis, dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Centralitas 4 akun Twitter No  Media Degree Centrality Closeness Centrality Betweeness Centrality 1 @kompasTV 63 0.016 3906.000 2 @detikcom 6 0.167 30.000 3 @VIVAco.id 11 0.091 110.000 4 @CNNIndonesia  7 0.143 42.000
Hasil dari pengolahan data melalui Nvivo12+ ditemukan bahwa 4 akun twitter media berita memiliki hasil yang berbeda-beda dan sangat signifikan perbedannya, hal ini dapat terlihat dari intensitas, aktifitas dan interaksi media-media tersebut pada media online twitter. Hasil dari analisis menyebutkan bahwa @KompasTV memiliki degree centrality yang tinggi yaitu 63 jika dibandingkan akun media lainnya. Sedangkan akun @detikcom sebesar 6,  @vivacoid  sebesar  11  dan  @CNNIndonesia  sebesar  7.  Selanjutnya  pada  pembahasan  closeness  centrality, @kompastv mendapatkan nilai terendah, dalam artian sangat dekat dengan penerima-penerima informasi diluar sana, hal  ini telihat dari  angka yang kecil yaitu 0.016. Berbeda dengan @detikcom  dan @CNNIndonesia yang mendapatkan  skor  sangat  tinggi  yaitu  0.167  dan  0.143,  hal  ini  menandakan  bahwa  tidak  dekat  dan  jauh  dari aktifitas  dalam  memberikan  dan  menyebarkan  informasi  khususnya  terkait  COVID-19  sehingga users lainnya tidak  begitu  dekat  dengan  media  tersebut.  Sedangkan  media  @vivacoid  cukup  signifikan  dalam  memberikan informasi, terlebih  skor  yang  didapatkan  yaitu  dibawah  0.1  atau  sebesar  0.091.  Keempat  media  ini  merupakan media-media yang besar dan sangat bereputasi dalam memberikan informasi di Indonesia melalui media twitter untuk masyarakat, terlebih adanya pergesaran aktifitas penerimaan informasi dari yang sebelumnya melalui media televisi  dan  telah  berubah  menjadi  media  online  khususnya  media  twitter.  Hal  ini  menjadikan  perubahan  dan transformasi  dalam  penyampaian  informasi  agar  lebih  cepat  diperoleh  oleh  masyarakat,  dapat  dilhat  dari penyampaian  dan  analisis  diatas  terdapat  perbedaan-perbedaan  yang  cukup  signifikan  dari  keempat  media repuatasi  di  Indonesia  melalui  media twitter,  walaupun  terdapat  perbedaan  akan tetapi  keempat  media  tersebut sangat  membantu  dan  aktif  dalam  menyebarkan  informasi  khususnya  terkait  COVID-19,  pemulihan  ekonomi nasional, aktifitas dan fasilitas kesehatan dan informasi vaksin  di Indoneisa

## 4. KESIMPULAN
Penyebaran  informasi  yang  begitu  cepat  membawa  dampak  yang  signifikan  kehidupan  masyarakat.  Tingkat partisipasi masyarakat juga semakin meningkat karena semakin eratnya interaksi melalui media online khususnya media  twitter  antara  pemerintah  dan  masyarakat  dan  NGO.  Dalam  jejaring  komunikasi  sosial  khusunya  dalam penyebaran  informasi  terkai  COVID-19,  akun  @KompasTV  akun  yang  sangat  sentral  dan  sangat  berpengaruh dalam penyebaran informasi, kemudian disusul oleh @VIVAcoid dan seterusnya, hal ini muncul suatu panggilan dan gerakan sosial untuk tetap bertahan dalam keadaan COVID-19 dan selalu waspada terhadap penyebarannya mengingat selama bulan Juni 2021 terjadi peningkatan yang sangat signifikan.  Kajian ini menyimpulkan bahwa aktifitas  komunikasi  risiko  media  utama  di  Indonesia  selama  pandemi  COVID-19  telah  memberikan  informasi kesehatan, layanan kesehatan, krisis kesehatan, kebutuhan krisis, fasilitas, dan obat-obatan, meskipun intensitas

## 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.v5i4.3257
informasi yang disampaikan bervariasi. Akun yang paling aktif memberikan informasi adalah @KompasTV dan @VIVAcoid. Kedua akun ini gencar menyampaikan informasi kepada masyarakat terkait COVID-19 selama Juni 2021. Informasi yang disampaikan berkisar pada informasi pandemi untuk mematuhi pedoman seperti memakai masker, menjaga jarak, menghindari keramaian, dan mematuhi kebijakan PPKM Mikro. Apalagi dalam kondisi COVID-19 saat  ini, kecepatan informasi  sangat  dibutuhkan dalam menyampaikan kasus aktif terkini  di  tingkat lokal maupun nasional, upaya pemulihan yang dilakukan oleh pemerintah dan didukung dengan pendampingan masyarakat  serta  ketepatan  tujuan  informasi  sehingga  informasi  tidak  menjadi  berita  bohong  yang  dikonsumsi masyarakat. Dalam hal penyampaian informasi yang dilakukan oleh keempat media tersebut telah dilaksanakan dengan unsur dan nilai keterbukaan dan akurasi. Hal ini terlihat dari respon dan partisipasi yang tinggi terhadap kicauan di halaman Twitter, bahkan banyak yang meneruskan pesan agar informasi tersebut dapat diketahui secara luas  oleh  masyarakat.  Penelitian  ini  juga  menyimpulkan  bahwa  akun  Twitter  media  besar  di  Indonesia  telah memetakan jenis informasi  dan menjalankan fungsi  komunikasi  risiko  sesuai  rekomendasi  WHO. Keterbatasan penelitian ini adalah penentuan waktu yang digunakan dalam pengumpulan data agar  peneliti selanjutnya dapat lebih mendalami peran media sosial dengan melihat perkembangan COVID-19.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah mendukung  terlaksananya  penelitian  ini,  Universitas Perintis  Indonesia,  Padang-  Universitas  Muhammadiyah  Yogyakarta,  Universitas  Islam  Negeri  Imam  Bonjol Padang dan Rumah Sakit Umum Daerah Koja-Jakarta Utara. Sehingga penelitian kolaborasi ini berjalan dengan sukses.

## REFERENCES
[1] E. Satispi, R. W. DyasTuti, A. T. Fathani, and P. Kaewhanam, “Local Government Respond to COVID-19 Pandemics: A Study of South Tangerang City,” J. Gov. Public Policy , vol. 8, no. 2, pp. 82–92, Jun. 2021.
[2] A. A. Zahra, E. P. Purnomo, and A. N. Kasiwi, “New Democracy in Digital Era through Social Media and News Online,” Humaniora , vol. 11, no. 1, p. 13, 2020.
[3] K. Ulfa, E. P. Purnomo, and A. N. Kasiwi, “The Campaign Strategy of 2019 Presidential and Vice-Presidential Elections on Social Media,” Society , vol. 8, no. 2, pp. 284–297, 2020.
[4] A. D. Malawani, A. Nurmandi, E. P. Purnomo, and T. Rahman, “Social media  in aid of post disaster management,” Transform. Gov. People, Process Policy , vol. 14, no. 2, pp. 237–260, Jun. 2020.
[5] A. Kartono, S. T. Wahyudi, A. A. Setiawan, and I. Sofian, “Predicting of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) epidemic using estimation of parameters in the logistic growth model,” Infect. Dis. Rep. , vol. 13, no. 2, pp. 465–485, 2021.
[6] C. Stephanie and R. Nistanto, “Berapa Lama Orang Indonesia Akses Internet dan Medsos Setiap Hari?,” tekno.compas , 2021.  [Online].  Available:  https://tekno.kompas.com/read/2021/02/23/11320087/berapa-lama-orang-indonesia-akses- internet-dan-medsos-setiap-hari-?page=all#:~:text=Dari total populasi Indonesia sebanyak,3 persen dibandingkan tahun lalu. [Accessed: 18-Sep-2021].
[7] C. R. Soriano, M. D. G. Roldan, C. Cheng, and N. Oco, “Social media and civic engagement during calamities: the case of Twitter use during typhoon Yolanda,” Philipp. Polit. Sci. J. , vol. 37, no. 1, pp. 6–25, Jan. 2016.
[8] A. T. Chatfield, H. J. (Jochen) Scholl, and U. Brajawidagda, “Tsunami early warnings via Twitter in government: Net- savvy citizens’ co-production of time-critical public information services,” Gov. Inf. Q. , vol. 30, no. 4, pp. 377–386, Oct. 2017.
[9] T. H. Lee and H. P. Hsieh, “Indicators of sustainable tourism: A case study from a Taiwan’s wetland,” Ecol. Indic. , vol. 67, pp. 779–787, 2016.
[10]  S. Pezanowski, A. M. MacEachren, A. Savelyev, and A. C. Robinson, “SensePlace3: a geovisual framework to analyze place–time–attribute information in social media,” Cartogr. Geogr. Inf. Sci. , vol. 45, no. 5, pp. 420–437, Sep. 2018.
[11]  E. Bonsón, D. Perea, and M. Bednárová, “Twitter as a tool for citizen engagement: An empirical study of the Andalusian municipalities,” Gov. Inf. Q. , vol. 36, no. 3, pp. 480–489, Jul. 2019.
[12]  D. Arribas-Bel, K. Kourtit, P. Nijkamp, and J. Steenbruggen, “Cyber Cities: Social Media as a Tool for Understanding Cities,” Appl. Spat. Anal. Policy , vol. 8, no. 3, pp. 231–247, Sep. 2017.
[13]  E. Yoo, W. Rand, M. Eftekhar, and E. Rabinovich, “Evaluating information diffusion speed and its determinants in social media networks during humanitarian crises,” J. Oper. Manag. , vol. 45, no. 1, pp. 123–133, Jul. 2016.
[14]  H. Park, B. H. Reber, and M.-G. Chon, “Tweeting as Health Communication: Health Organizations’ Use of Twitter for Health Promotion and Public Engagement,” J. Health Commun. , vol. 21, no. 2, pp. 188–198, Feb. 2016.
[15]  K. A. Lachlan, P. R. Spence, X.  Lin, K. Najarian, and M. Del Greco, “Social media and crisis management: CERC, search strategies, and Twitter content,” Comput. Human Behav. , vol. 54, pp. 647–652, Jan. 2016.
[16]  A. Aktayeva, R. Niyazova, G. Muradilova, Y. Makatov, and U. Kusainova, “Cognitive Computing Cybersecurity: Social Network  Analysis,” 3rd  International  Scientific  Conference  on  Convergent  Cognitive  Information  Technologies, Convergent  2018 ,  vol.  1140  CCIS.  Springer,  Sh.  Ualikhanov,  Kokshetau  State  University,  Abay  Str.  76,  Kokshetau, 020000, Kazakhstan, pp. 28–43, 2020.
[17]  M. K. Bratawisnu and A. Alamsyah, “Social Network Analysis Untuk Analisa Interaksi User Di Media Sosial Mengenai Bisnis E-Commerce,” Sosiohumanitas , vol. 21, no. 1, pp. 63–69, 2019.
[18]  D.  Kurniawan,  A.  Iriani,  and  D.  Manongga,  “Pemanfaatan  Social  Network  Analysis  (Sna)  Untuk  Menganalisis Kolaborasi Karyawan Pada Pt. Arum Mandiri Group,” J. Transform. , vol. 17, no. 2, p. 149, 2020.

## 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.v5i4.3257
[19]  C. Casanueva, Á. Gallego, and M. R. García-Sánchez, “Social network analysis in tourism,” Curr. Issues Tour. , vol. 19, no. 12, pp. 1190–1209, 2016.
[20]  G. H. T. A. binti M. S. Ling, “Factors Influencing Asia-Pacific Countries’ Success Level in.pdf,” Int. J. Environ. Res. Public Heal. , vol. 2019, no. December 2019, pp. 1–27, 2021.
[21]  E. P. Purnomo, A. T. Fathani, D. Setiawan, M. I. Fadhlurrohman, and D. H. Nugroho, “Penta-Helix Model in Sustaining Indonesia’s Tourism Industry,” 2021, pp. 477–486.
[22]  E. P. Purnomo et al. , “How Public Transportation Use Social Media Platform during Covid-19: Study on Jakarta Public Transportations’ Twitter Accounts?,” Webology , vol. 18, no. 1, pp. 1–19, 2021.
[23]  R.  D.  A.  Saptoyo  and  R.  S.  Nugroho,  “Mulai  1  Juni,  Ini  Aturan  PPKM  Mikro  yang  Berlaku  di  Seluruh  Indonesia,” kompas , 2021. .
[24]  M. Arnani and S. Hardiyanto, “Daftar 20 Provinsi dengan Prokes di Bawah Standar, Mana Saja?,” Kompas2 , 2021. .
[25]  M. Merdeka, “Data Terkini Korban Virus Corona di Indonesia pada Juni 2021,” merdeka.com , 2021. .
[26]  L. A. Azanella and I. D. Wedhaswary, “PPKM Mikro Berlaku, Apa Bedanya dengan PPKM?,” Kompas2 , 2021. .
[27]  R. Qiu, M. Chu, and H. Mao, “Risk Communication and Public Health (2nd Edition),” Aust. N. Z. J. Public Health , vol. 35, no. 4, pp. 396–397, Aug. 2017.
[28]  J.  P.  D.  Guidry,  Y.  Jin,  C.  A.  Orr,  M.  Messner,  and  S.  Meganck,  “Ebola  on  Instagram  and  Twitter:  How  health organizations address the health crisis in their social media engagement,” Public Relat. Rev. , vol. 43, no. 3, pp. 477–486, Sep. 2017.
[29]  H.  C.  Chung,  N.  Chung,  and  Y.  Nam,  “A  social  network  analysis  of  tourist  movement  patterns  in  blogs:  Korean backpackers in Europe,” Sustain. , vol. 9, no. 12, 2017.