Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1

## 1 1
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac
.id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on
Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng
to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly
rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e
Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media,
sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra

## Modal Sosial Nelayan Suku Duano dalam Skala Usaha Perikanan Tangkap

## Social Capital  Fisherman of the Duano Ethnic Group in Capture Fishiries Business

## *Ibnu Khalid Tambunan, Firman Nugroho dan Rindi Metalisa
Fakultas Perikanan dan Kelautan, Universitas Riau Jl. Simpang Baru, Kec. Tampan, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia
International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1
ijain@uad.ac.id

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node  in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a  node in a  network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection  of  the central or influential actors  in a  network is  mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] . A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential  actors  of  hate  speech  in  social  networks,  one  of  which  is  the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors of hate speech on social media and issuing a legal law in the form of the Information and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and
CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross-
Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] . ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Keberadaan masyarakat nelayan Suku Duano di Kabupaten Indragiri Hilir memberikan kontribusi dalam pengembangan sektor perikanan, namun mereka membutuhkan aset modal sosial untuk menunjang keberlanjutan sektor usaha perikanan tangkap. Tujuan penelitian ini yaitu 1) menganalisis bentuk modal sosial nelayan Suku Duano, 2) menganalisis skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano, 3) mengkaji pengaruh modal sosial nelayan Suku Duano dalam melaksanakan skala usaha perikanan tangkap. Penelitian ini dilakukan pada bulan Februari 2022 di Desa Tanjung Pasir, Kecamatan Tanah Merah, Kabupaten Indragiri Hilir dengan jumlah responden nelayan Suku Duano sebanyak 39 orang nelayan. Pengumpulan data dengan teknik survei melalui wawancara dan kuesioner. Analisis data menggunakan metode analisis kuantitatif dengan model regresi linear berganda. Hasil penelitian menunjukkan ada tiga modal sosial nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir yaitu; 1) kepercayaan, 2) kerja sama, dan 3) partisipasi. Masing-masing modal sosial nelayan Suku Duano mayoritas masuk pada kategori rendah. Skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano dalam penelitian ini masih dalam kategori kecil, dan mayoritas nelayan berskala tradisional. Modal sosial nelayan Suku Duano memiliki pengaruh yang signifikan terhadap skala usaha perikanan tangkap, seperti kepercayaan, kerja sama, dan partisipasi yang tinggi terhadap nelayan suku lainnya akan membawa peluang tinggi terhadap pendapatan dan skala usaha perikanan tangkap.
Kata Kunci: Desa Tanjung Pasir; skala usaha; Indragiri Hilir; modal sosial; Nelayan Suku Duano; perikanan tangkap

## ABSTRACT ABSTRACT
The presence of the Duano ethnic fishermen community in Indragiri Hilir Regency contributes to the development of the fisheries sector, but they require social capital assets to support the sustainability of their capture fishing business. This research aims to: 1) analyze the forms of social capital among the Duano ethnic fishermen, 2) analyze the scale of the Duano ethnic fishermen’s capture fishing businesses, and 3) examine the influence of social capital on the Duano ethnic fishermen in implementing their capture fishing business scale. The study was conducted in February 2022 in Tanjung Pasir Village, Tanah Merah District, Indragiri Hilir Regency, with a sample of 39 Duano ethnic fishermen. Data collection was done through survey techniques using interviews and questionnaires. Data analysis was performed using quantitative analysis with multiple linear regression models. The research findings reveal three forms of social capital among the Duano ethnic fishermen in Tanjung Pasir Village: 1) trust, 2) cooperation, and 3) participation. Each form of social capital among the Duano ethnic fishermen predominantly falls into the low category. The scale of the Duano ethnic fishermen’s capture fishing businesses in this study is still small, with the majority of fishermen operating at a traditional scale. Social capital among the Duano ethnic fishermen has a significant influence on the scale of their capture fishing businesses. Factors such as high levels of trust, cooperation, and participation among the Duano ethnic fishermen towards other ethnic groups provide opportunities for higher income and a larger scale of capture fisheries businesses.
Keywords: Tanjung Pasir Village; scale enterprises; Indragiri Hilir; social capital; Duano Ethnic; capture fisheries business.
Diterima tanggal : 31 Oktober 2022 Perbaikan naskah: 22 Maret 2023
Disetujui terbit   : 17 Mei 2023
Korespodensi penulis:
Email: Ibnu.khalid1338@student.unri.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.15578/marina. v9i1.11821 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Konsep modal sosial tidak terlepas dari sifat individu orang yang tidak bisa mengatasi banyak persoalan secara sendiri. Kerja sama dan rasa kebersamaan yang baik dari segenap anggota masyarakat sangat dibutuhkan untuk dapat mengatasi segenap permasalahan yang ada. Kebersamaan inilah yang diistilahkan sebagai modal sosial. Pemikiran ini pertama kali dikemukakan oleh Hanifan (1916) yang berpendapat bahwa modal sosial bukanlah modal dalam arti biasa seperti uang, mobil, atau harta kekayaan lainnya namun lebih mengandung arti kiasan yang erat kaitannya dengan keberlanjutan masyarakat. Modal sosial merupakan aset penting dan berharga atau modal nyata yang krusial harus ada dalam hidup bermasyarakat (Diponegoro et al., 2022). Modal sosial ini sangat dibutuhkan dalam aktivitas ekonomi, tak terkecuali dalam sektor kelautan dan perikanan. Sebagaimana
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Modal Sosial Nelayan Suku Duano dalam Skala Usaha Perikanan Tangkap   | Tambunan., et al Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 61-71
yang dikemukakan (Kholifa, 2016) bahwa modal sosial berperan krusial pada pembangunan perikanan di Indonesia. Modal sosial adalah aset  penting yang dapat dimanfaatkan dalam upaya meningkatkan pendapatan nelayan dan  peningkatan jenis usaha perikanan lainnya (Wibisono, 2015). Melalui hubungan antar komponen modal sosial meliputi kepercayaan ( trust ), kerja sama ( networking ), dan partisipasi ( participation ) bisa membantu nelayan dalam membangun relasi yang cocok dengan lingkungan usahanya.
Hasil penelitian Lulun et  al. (2019) menyatakan bahwa bentuk modal sosial seperti adat, jaringan (kerja sama), kepercayaan, nilai-nilai, dan partisipasi di kelompok tani di Desa Waiheru, Kecamatan Teluk Ambon Baguala, Kota Ambon tergolong kategori tinggi. Berdasarkan uji regresi linear berganda secara simultan pada penelitiannya membuktikan kapital sosial (kepercayaan, nilai- nilai, adat, jaringan serta partisipasi) berpengaruh secara simultan terhadap tingkat pendapatan petani di Desa Waiheru. Hal ini membuktikan bahwa modal sosial dapat meningkatkan pendapatan anggota kelompok tani. Kelompok tani dan kelompok nelayan merupakan satu golongan yang berhubungan dengan modal sosial.
Modal sosial bisa tumbuh dan berkembang pada wilayah yang cenderung memiliki kesamaan dalam hal tertentu. Kesamaan ini dapat menumbuhkan rasa kebersamaan, misalnya kesamaan agama (kepercayaan), suku, atau pekerjaan membuat antar individu merasa dekat satu sama lainnya. Kebersamaan akan memunculkan nilai-nilai yang disepakati bersama. Nilai-nilai inilah yang kemudian menjadi bagian dari modal sosial. Suatu daerah dengan bahasa yang sama, atau golongan yang terdiri dari anggota dengan strata sosial yang sama misalnya, bisa mempunyai rasa kebersamaan yang lebih baik dibandingkan dengan wilayah atau golongan yang mempunyai keragaman bahasa dan strata sosial yang berbeda. Keadaan yang cenderung sama juga bisa mengakibatkan modal sosial tidak tersalurkan dengan baik di luar lingkungan yang sama dan akhirnya akan mengakibatkan hal buruk bagi keberlangsungan perekonomian. Menurut (Supono, 2011), hal ini dikarenakan adanya persepsi bahwa golongan mereka yang paling baik, atau cenderung kurang mampu mendengarkan dan bertukar pendapat (konsep keyakinan) dari luar golongan mereka. Keadaan yang cenderung sama ini merupakan cerminan dari Suku Duano yg terdapat di Desa Tanjung Pasir.
Desa Tanjung Pasir merupakan salah satu desa yang terdapat di Kecamatan Tanah Merah.
Mayoritas masyarakat yang tinggal di Desa Tanjung Pasir bermata pencaharian sebagai seorang nelayan dan merupakan golongan suku terpencil dan pedalaman yang dinamakan sebagai Suku Duano. Kecamatan Tanah Merah merupakan salah satu sentra perikanan terbesar di Kabupaten Indragiri Hilir dengan produksi perikanan tangkap sebanyak 52 052,40 ton (Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Indragiri Hilir, 2021).
Nelayan Suku Duano umumnya berpendapatan rendah, dengan nilai rata-rata pendapatan per bulan setiap rumah tangga sebesar Rp2.474.358. Menurut penelitian Amrifo (2012) hal ini disebabkan oleh sikap hidup nelayan Suku Duano yang belum mampu mengendalikan keadaan keuangan keluarga, belum pandai menggunakan dan memanfaatkan sumberdaya yang ada (seperti sumberdaya perikanan, dan perkebunan), keadaan ekonomi yang masih relatif subsistence , umumnya menjadi buruh, dan tergantung pada sistem penangkapan tradisional. Suku Duano juga terkenal sebagai suku yang memiliki pola sosial yang unik. Suku Duano lebih memilih untuk berbaur dengan suku mereka sendiri dari pada berbaur dengan suku lainnya baik dalam kehidupan sehari-hari maupun dalam pekerjaan. Keadaan seperti ini membuat usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano tidak mengalami perkembangan. Modal sosial yang ada di Suku Duano juga sekaligus akan dapat terlihat secara  signifikan  dengan  skala  usaha  perikanan tangkap yang dimiliki.
Berdasarkan keunikan sifat dan tempat tinggal nelayan Suku Duano penelitian ini merumuskan permasalahan yaitu bagaimana bentuk modal sosial dan skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano yang ada di Desa Tanjung Pasir serta bagaimana pengaruh yang ditimbulkan oleh modal sosial dalam skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano. Tujuan penelitian ini adalah 1) melakukan analisis bentuk modal sosial nelayan Suku Duano, 2) menganalisis bentuk skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano, 3) menganalisis pengaruh yang ditimbulkan oleh modal sosial nelayan Suku Duano dalam skala usaha perikanan tangkap yang ada di Desa Tanjung Pasir.

## Pendekatan ilmiah
Penelitian ini menggunakan metode survei yaitu dengan melakukan observasi lapangan, peninjuan, pengamatan, dan dengan menggunakan kuesioner yang telah disiapkan sebelumnya oleh penulis terhadap responden yang nantinya akan menjadi acuan dalam pengumpulan data dalam penelitian ini. Selanjutnya digunakan
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
pula pendekatan kuantitatif. Metode penelitian kuantitatif merupakan suatu metode yang didalamnya ada rangkaian proses yang bertujuan untuk menemukan ilmu baru dengan menggunakan data berupa angka yang kemudian dipakai dalam menganalisis suatu objek yang ingin diketahui (Fitri & Haryanti, 2020). Mengacu kepada pendapat  Sugiyono  (2016)  yang  mendefinisikan penelitian kuantitatif merupakan suatu kegiatan riset yang didasarkan atas positivisme yang dilakukan untuk mengamati populasi tertentu dan kemudian mengambil sebagian populasi tersebut untuk dijadikan sampel secara random.
Penelitian ini dilakukan pada bulan Februari 2022, bertempat di Desa Tanjung Pasir, Kecamatan Tanah Merah, Kabupaten Indragiri Hilir, Provinsi Riau.  Untuk lebih jelasnya akan diperlihatkan melalui Gambar 1.
Penentuan lokasi penelitian dilakukan secara purposive (sengaja) dengan pertimbangan bahwa konsep modal sosial yang melekat pada nelayan Suku Duano yang ada di Tanjung Pasir dapat memberikan pengaruh yang baik ataupun sebaliknya terhadap skala usaha perikanan tangkap. Hal ini juga didasarkan pada keunikan dari Suku Duano yang tidak mau berbaur dengan suku lainnya yang ada di Desa Tanjung Pasir dalam pertahanan sosial dan pertahanan ekonominya. Cara bersosial yang ada pada nelayan Suku Duano perlu diketahui sejauh mana memberikan pengaruh yang baik ataupun sebaliknya dalam skala usaha perikanan tangkapnya.

## Metode Analisis
Metode analisis data yang digunakan adalah analisis data statistis deskriptif. Alasan utama pemilihan metode analisis deskriptif  dikarenakan dalam penelitian ini membutuhkan pengolahan data secara mendalam dan pengamatan yang spesifik (Lawendatu et al., 2014). Analisis deskriptif didefinisikan  sebagai  jenis  data  statistik  yang digunakan dalam melakukan analisis data yang diperoleh dengan cara menggambarkan data baik dari hasil responden maupun pengamatan lainnya. Jumlah populasi dalam penelitian ini tersebar dalam dua dusun, dan keseluruhan populasi termasuk dalam profesi buruh nelayan sehingga mempunyai strata yang sama (Tabel 1).

## Gambar 1 Peta Lokasi Penelitian
Penentuan lokasi  penelitian  dilakukan secara purposive (sengaja)  dengan pertimbangan bahwa konsep modal sosial yang melekat pada nelayan Suku Duano yang ada di Tanjung Pasir dapat memberikan pengaruh yang baik ataupun sebaliknya terhadap skala usaha perikanan tangkap. Hal ini juga didasarkan pada keunikan dari Suku Duano yang  tidak  mau  berbaur  dengan  suku  lainnya  yang  ada  di  Desa  Tanjung  Pasir  dalam pertahanan  sosial  dan  pertahanan  ekonominya.  Cara  bersosial  yang  ada  pada  nelayan Suku  Duano  perlu  diketahui  sejauh  mana  memberikan  pengaruh  yang  baik  ataupun sebaliknya dalam skala usaha perikanan tangkapnya.

## Metode Analisis
Metode analisis data yang digunakan adalah analisis data statistis deskriptif. Alasan utama pemilihan metode analisis deskriptif  dikarenakan dalam penelitian ini membutuhkan pengolahan data secara mendalam dan pengamatan yang spesifik (Lawendatu et al. , 2014). Analisis  deskriptif  didefinisikan  sebagai  jenis  data  statistik  yang digunakan  dalam melakukan analisis data yang diperoleh dengan cara menggambarkan data baik dari hasil responden  maupun  pengamatan  lainnya. Jumlah  populasi  dalam  penelitian  ini  tersebar dalam  dua  dusun,  dan  keseluruhan  populasi  termasuk  dalam  profesi  buruh  nelayan sehingga mempunyai strata yang sama (Tabel 1).
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian. Sumber: Pemerintah Kabupaten Indragiri Hilir, 2020.
Tabel 1. Jumlah Nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir.
No. Nama Dusun Jumlah Nelayan Suku Duano (Orang ) 1. Tanjung Harapan 47 2. Sungai Rumah 30 Jumlah 77 Sumber: Desa Tanjung Pasir, 2021.
Berdasarkan Tabel 1, jumlah populasi dari penelitian ini adalah 77 orang mengacu pada pendapat Sutisna (2020) mengatakan apabila jumlah dari populasi tidak lebih dari 100, maka jumlah sampel yang dipakai sekurang-kurangnya 50% dari jumlah populasi yang ada. Oleh karena itu, jumlah sampel dari penelitian ini dapat dilakukan dengan
International Journal of Advances in Intelligent Informatics
ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Dimana:
N dusun = Jumlah Populasi Per Dusun N total = Jumlah Populasi Keseluruhan Nelayan Suku duano di Desa Tanjung Pasir
S total =  Jumlah Sampel Keseluruhan Nelayan Suku duano di Desa Tanjung Pasir
Maka:
1. Dusun Tanjung Harapan:
2. Dusun Sungai Rumah:
merujuk pada pendapat Muhidin (2011) dengan menggunakan rumus dan perhitungan sebagai berikut:
Tabel 1. Jumlah Nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir.
No. Nama Dusun
Jumlah Nelayan Suku Duano
(Orang ) 1. Tanjung Harapan 47 2. Sungai Rumah
Jumlah 77

## Sumber:
Kantor Desa Tanjung Pasir, 2021
Berdasarkan Tabel 1, jumlah populasi dari penelitian ini adalah 77 orang mengacu pada pendapat Sutisna (2020) mengatakan apabila jumlah dari populasi tidak lebih dari 100, maka jumlah sampel yang dipakai sekurang-kurangnya 50% dari jumlah populasi yang ada.
Oleh karena itu, jumlah sampel dari penelitian ini dapat dilakukan dengan merujuk pada pendapat Muhidin (2011) dengan menggunakan rumus dan perhitungan sebagai berikut :
S klaster = � ����� � ����� X S total
Dimana: N dusun = Jumlah Populasi Per Dusun N total = Jumlah Populasi Keseluruhan Nelayan Suku duano di Desa Tanjung Pasir S total = Jumlah Sampel Keseluruhan Nelayan Suku duano di Desa Tanjung Pasir Maka:
1.  Dusun Tanjung Harapan:
�� �� x39=24
2.  Dusun Sungai Rumah:
�� �� x39=15 Tabel 2. Rincian Pengambilan Sampel. No Nama Dusun Populasi (Orang) Jumlah Sampel (Orang) 1. Tanjung Harapan 47 24 2. Sungai Rumah 30 15 Jumlah 77 39 Sumber: Kantor Desa Tanjung Pasir, 2021
Berdasarkan Tabel 2 maka sampel pada penelitian ini berjumlah 39 sampel yang tersebar pada dua dusun, yaitu 24 orang nelayan di Dusun Tanjung Harapan dan 15 orang nelayan di Dusun Sungai Rumah. Bentuk modal sosial nelayan Suku Duano dan skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano dianalisis dengan menggunakan skala likert .  Ketentuan  skala likert dalam  penelitian  ini  adalah  menentukan
Tabel 1. Jumlah Nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir.
No. Nama Dusun
Jumlah Nelayan Suku Duano
(Orang ) 1. Tanjung Harapan 47 2. Sungai Rumah 30
77

## Sumber:
Kantor Desa Tanjung Pasir, 2021
Berdasarkan Tabel 1, jumlah populasi dari penelitian ini adalah 77 orang mengacu pada pendapat Sutisna (2020) mengatakan apabila jumlah dari populasi tidak lebih dari 100, maka jumlah sampel yang dipakai sekurang-kurangnya 50% dari jumlah populasi yang ada.
Oleh karena itu, jumlah sampel dari penelitian ini dapat dilakukan dengan merujuk pada pendapat Muhidin (2011) dengan menggunakan rumus dan perhitungan sebagai berikut :
S klaster = � �����
� ����� X S total
Dimana:
N dusun = Jumlah Populasi Per Dusun N total = Jumlah Populasi Keseluruhan Nelayan Suku duano di Desa Tanjung Pasir S total = Jumlah Sampel Keseluruhan Nelayan Suku duano di Desa Tanjung Pasir Maka:
1.  Dusun Tanjung Harapan:
�� �� x39=24
2.  Dusun Sungai Rumah:
�� �� x39=15 Tabel 2. Rincian Pengambilan Sampel. No Nama Dusun Populasi (Orang) Jumlah Sampel (Orang) 1. Tanjung Harapan 47 24 2. Sungai Rumah 30 15 Jumlah 77 39 Sumber: Kantor Desa Tanjung Pasir, 2021
Berdasarkan Tabel 2 maka sampel pada penelitian ini berjumlah 39 sampel yang tersebar pada dua dusun, yaitu 24 orang nelayan di Dusun Tanjung Harapan dan 15 orang nelayan di Dusun Sungai Rumah. Bentuk modal sosial nelayan Suku Duano dan skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano dianalisis dengan menggunakan skala likert .  Ketentuan  skala likert dalam  penelitian  ini  adalah  menentukan
Tabel 1. Jumlah Nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir.
No. Nama Dusun
Jumlah Nelayan Suku Duano
(Orang ) 1. Tanjung Harapan
47 2. Sungai Rumah 30 Jumlah

## Sumber:
Kantor Desa Tanjung Pasir, 2021
Berdasarkan Tabel 1, jumlah populasi dari penelitian ini adalah 77 orang mengacu pada pendapat Sutisna (2020) mengatakan apabila jumlah dari populasi tidak lebih dari 100, maka jumlah sampel yang dipakai sekurang-kurangnya 50% dari jumlah populasi yang ada.
Oleh karena itu, jumlah sampel dari penelitian ini dapat dilakukan dengan merujuk pada pendapat Muhidin (2011) dengan menggunakan rumus dan perhitungan sebagai berikut :
S klaster = � �����
� ����� X S total Dimana: N dusun = Jumlah Populasi Per Dusun N total = Jumlah Populasi Keseluruhan Nelayan Suku duano di Desa Tanjung Pasir
S total = Jumlah Sampel Keseluruhan Nelayan Suku duano di Desa Tanjung Pasir Maka:
1.  Dusun Tanjung Harapan:
�� �� x39=24
2.  Dusun Sungai Rumah:
�� �� x39=15 Tabel 2. Rincian Pengambilan Sampel. No Nama Dusun Populasi (Orang) Jumlah Sampel (Orang) 1. Tanjung Harapan 47 24 2. Sungai Rumah 30 15 Jumlah 77 39 Sumber: Kantor Desa Tanjung Pasir, 2021
Berdasarkan Tabel 2 maka sampel pada penelitian ini berjumlah 39 sampel yang tersebar pada dua dusun, yaitu 24 orang nelayan di Dusun Tanjung Harapan dan 15 orang nelayan di Dusun Sungai Rumah. Bentuk modal sosial nelayan Suku Duano dan skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano dianalisis dengan menggunakan skala likert .  Ketentuan  skala likert dalam  penelitian  ini  adalah  menentukan ..................(1) ............(2) ............(3) Tabel 2. Rincian Pengambilan Sampel. No Nama Dusun Populasi (Orang) Jumlah Sampel (Orang) 1. Tanjung Harapan 47 24 2. Sungai Rumah 30 15 Jumlah 77 39 Sumber: Desa Tanjung Pasir, 2021. Berdasarkan Tabel 2 maka sampel pada penelitian ini berjumlah 39 sampel yang tersebar pada dua dusun, yaitu 24 orang nelayan di Dusun Tanjung Harapan dan 15 orang nelayan di Dusun Sungai Rumah. Bentuk modal sosial nelayan Suku Duano dan skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano dianalisis dengan menggunakan skala likert . Ketentuan skala likert dalam penelitian ini adalah menentukan kepercayaan, kerja sama dan partisipasi yang ada pada nelayan Suku Duano berdasarkan 10 aspek parameter/pertanyaan yang disusun pada kuesioner. Data dikelompokkan menjadi tiga kategori yaitu rendah dengan skala 1 (nilai 10-16); sedang skala 2 (nilai 17-23); tinggi skala 3 (nilai 24-30) (Fathy, 2019).
Analisis regresi linier berganda merupakan sebuah analisi regresi linier yang digunakan untuk mengestimasi hubungan antara dua atau lebih variabel independen dan satu variabel dependen. Fadli (2021) mengatakan bahwa model regresi linear berganda merupakan salah satu model yang paling efektif untuk mengetahui pengaruh yang ditimbulkan oleh suatu variabel. Adapun rumus permodelan merujuk pada penelitian Bhirawa (2020).
Model regresi linier berganda digunakan untuk memenuhi tujuan penelitian dimana tujuannya adalah menganalisis pengaruh dari modal sosial terhadap skala usaha perikanan tangkap (Laksono et al. , 2022). Selanjutnya, populasi di atas dapat analisis berdasarkan sebuah sampel acak yang berukuran k dengan model regresi linier berganda untuk sampel yang ada dalam penelitian ini adalah:
kepercayaan,  kerja  sama  dan  partisipasi  yang  ada  pada  nelayan  Suku  Duano berdasarkan  10  aspek  parameter/pertanyaan  yang  disusun  pada  kuesioner.  Data dikelompokkan menjadi tiga kategori yaitu rendah dengan skala 1 (nilai 10-16); sedang skala 2 (nilai 17-23); tinggi skala 3 (nilai 24-30) (Fathy, 2019).
Analisis  regresi  linier  berganda  merupakan  sebuah  analisi  regresi  linier  yang digunakan untuk mengestimasi hubungan antara dua atau lebih variabel independen dan  satu  variabel  dependen.  Fadli  (2021)  mengatakan  bahwa  model  regresi  linear berganda merupakan salah satu model yang paling efektif untuk mengetahui pengaruh yang  ditimbulkan  oleh  suatu  variabel.  Adapun  rumus  permodelan  merujuk  pada penelitian Bhirawa (2020).
ϒ = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + …. + β k X k + ԑ
Model regresi linier berganda digunakan untuk memenuhi tujuan penelitian dimana tujuannya adalah menganalisis pengaruh dari modal sosial terhadap skala usaha perikanan tangkap (Laksono et al. , 2022). Selanjutnya, populasi di atas dapat analisis berdasarkan sebuah sampel acak yang berukuran k dengan model regresi linier berganda untuk sampel yang ada dalam penelitian ini adalah:
Ȳ i = b 0 + b 1 X 1i + b 2 X 2i + b 3 X 3i Dengan:
Ȳ = Skala Usaha Perikanan Tangkap
X 1 = Kepercayaan X 2 = Kerja sama Kerja sama
X 3 = Partisipasi

## BENTUK MODAL SOSIAL NELAYAN SUKU DUANO
Modal sosial nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir dalam penelitian ini terdiri dari kepercayaan, kerja sama, dan partisipasi.

## 1.  Kepercayaan
Kepercayaan adalah suatu konsep dalam diri manusia dimana setiap individu harus berperan  sesuai  kaidah  dengan  keteraturan,  kejujuran,  kerja  sama  dimana  ini  semua tercipta  dari  sebuah  harapan  yang  timbul  dari  masyarakat.  Faktanya,  masyarakat  Suku Duano memiliki tingkat kepercayaan yang rendah terhadap masyarakat atau penduduk lain yang tinggal di daerah pemukimanan Suku Duano. Hal tersebut tertuang jelas dalam hasil penelitian ini, kepercayaan merupakan asset penting dan sering berkesinambungan dengan
kepercayaan,  kerja  sama  dan  partisipasi  yang  ada  pada  nelayan  Suku  Duano berdasarkan  10  aspek  parameter/pertanyaan  yang  disusun  pada  kuesioner.  Data dikelompokkan menjadi tiga kategori yaitu rendah dengan skala 1 (nilai 10-16); sedang skala 2 (nilai 17-23); tinggi skala 3 (nilai 24-30) (Fathy, 2019).
Analisis  regresi  linier  berganda  merupakan  sebuah  analisi  regresi  linier  yang digunakan untuk mengestimasi hubungan antara dua atau lebih variabel independen dan  satu  variabel  dependen.  Fadli  (2021)  mengatakan  bahwa  model  regresi  linear berganda merupakan salah satu model yang paling efektif untuk mengetahui pengaruh yang  ditimbulkan  oleh  suatu  variabel.  Adapun  rumus  permodelan  merujuk  pada penelitian Bhirawa (2020).
ϒ = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + …. + β k X k + ԑ
Model regresi linier berganda digunakan untuk memenuhi tujuan penelitian dimana tujuannya adalah menganalisis pengaruh dari modal sosial terhadap skala usaha perikanan tangkap (Laksono et al. , 2022). Selanjutnya, populasi di atas dapat analisis berdasarkan sebuah sampel acak yang berukuran k dengan model regresi linier berganda untuk sampel yang ada dalam penelitian ini adalah:
Ȳ i = b 0 + b 1 X 1i + b 2 X 2i + b 3 X 3i Dengan:
Ȳ = Skala Usaha Perikanan Tangkap X 1 = Kepercayaan X 2 = Kerja sama Kerja sama X 3 = Partisipasi

## BENTUK MODAL SOSIAL NELAYAN SUKU DUANO
Modal sosial nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir dalam penelitian ini terdiri dari kepercayaan, kerja sama, dan partisipasi.

## 1.  Kepercayaan
Kepercayaan adalah suatu konsep dalam diri manusia dimana setiap individu harus berperan  sesuai  kaidah  dengan  keteraturan,  kejujuran,  kerja  sama  dimana  ini  semua tercipta  dari  sebuah  harapan  yang  timbul  dari  masyarakat.  Faktanya,  masyarakat  Suku Duano memiliki tingkat kepercayaan yang rendah terhadap masyarakat atau penduduk lain yang tinggal di daerah pemukimanan Suku Duano. Hal tersebut tertuang jelas dalam hasil penelitian ini, kepercayaan merupakan asset penting dan sering berkesinambungan dengan
Dengan:
Ȳ =  Skala Usaha Perikanan Tangkap
X 1 =  Kepercayaan
X 2 =  Kerja sama Kerja sama X 3
=  Partisipasi

## BENTUK MODAL SOSIAL NELAYAN SUKU DUANO
Modal sosial nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir dalam penelitian ini terdiri dari kepercayaan, kerja sama, dan partisipasi.

## 1. Kepercayaan
Kepercayaan adalah suatu konsep dalam diri manusia dimana setiap individu harus berperan sesuai kaidah dengan keteraturan, kejujuran, kerja sama dimana ini semua tercipta dari sebuah harapan yang timbul dari masyarakat. Faktanya, masyarakat Suku Duano memiliki tingkat kepercayaan yang rendah terhadap masyarakat atau penduduk lain yang tinggal di daerah pemukimanan Suku Duano. Hal tersebut tertuang jelas dalam hasil penelitian ini, kepercayaan merupakan asset penting dan sering berkesinambungan dengan aktivitas kehidupan sehari-hari. Sebagai makhluk sosial, kepercayaan dibentuk guna mendukung bentuk keberlanjutan usaha dalam kehidupan (Fraser et  al ., 2021). Adapun bentuk kepercayaan Suku Duano adalah bentuk kepercayaan tersebut tertuang dalam sikap dan perbuatan yang masih belum bisa untuk mempercayai dan menerima suku lain secara terbuka.
Bentuk kepercayaan nelayan Suku Duano terkait pada nelayan di luar Suku Duano seperti kelompok nelayan suku lainnya yang ada di sekitar Desa Tantung Pasir terlihat dari belum mampunya nelayan Suku Duano dalam melakukan kerja sama untuk mengumpulkan dan mengolah hasil
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
tangkapan. Hal ini dikarenakan tidak adanya kepercayaan yang timbul dari nelayan Suku Duano, akibatnya kegiatan perekonomian yang menunjang peningkatan skala usaha perikanan tangkap masyarakat nelayan Suku Duano terhambat. Berdasarkan hasil wawancara dengan masyarakat nelayan Suku Duano diperoleh sebagaian besar masyarakat nelayan Suku Duano sangat enggan untuk meminjamkan dan membantu masyarakat nelayan suku lain yang  mengalami kesulitan pada saat melaut. Hal ini karena masyarakat nelayan Suku Duano menganggap jika membantu masyarakat nelayan lain maka akan membuat waktu melautnya terbuang dan menganggap nelayan suku lain adalah pesaing.
Tingkat kepercayaan nelayan Suku Duano terhadap aparat desa maupun pemerintah juga berada pada tingkat yang rendah (Tabel 3). Hal ini bisa dilihat dari bentuk perkumpulan seperti sosialisasi pemilu dan pendataan yang dilaksanakan oleh aparat desa atau pemerintah, jarang sekali nelayan Suku Duano ikut terlibat dalam perkumpulan sosialisasi tersebut. Alasan utama rendahnya tingkat kepercayaan nelayan Suku Duano terhadap aparat desa maupun pemerintah adalah perbedaan suku dan perbedaan tempat tinggal. Tempat tinggal para aparat tersebut sekitar 20 menit naik perahu dari Desa para nalayan Suku Duano.
Tabel 3. Modal Sosial Nelayan Suku Duano Berdasarkan Tingkat Kepercayaan di Desa Tanjung Pasir.
No Kategori Jumlah (Orang) Persentase (%) 1. Rendah 27 69,23 2. Sedang 7 17,95 3. Tinggi 5 12,82 Jumlah 39 100,00 Sumber: Data primer diolah, 2022.
Berdasarkan Tabel 3 dapat diketahui bahwa modal sosial Nelayan Suku Duano berdasarkan pada poin kepercayaan nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir mayoritas menduduki kategori rendah yaitu sebanyak 69,23% atau 27 orang nelayan Suku Duano. Selanjutnya kategori sedang ada 17,95% atau 7 orang nelayan, dan ada 12,82% atau 5 orang nelayan Suku Duano yang berada dalam kategori kerja sama yang tinggi, artinya mayoritas nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir berada pada tingkat kepercayaan terhadap masyarakat lain rendah.
Menanamkan kepercayaan kepada nelayan suku lain yang tinggal di sekitar Desa Tantung Pasir juga perlu untuk dilakukan mengingat hal
tersebut juga bagian dari pengembangan diri. Akibatnya, nelayan Suku Duano yang memiliki nilai kepercayaan yang lebih tinggi dibandingkan dengan nelayan Suku Duano lainnya mempunyai skala usaha perikanan tangkap yang lebih besar. Hal ini dibuktikan dari hasil penelitian ini dimana 5 orang nelayan Suku Duano yang memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi memiliki pendapatan rumah tangga rata-rata Rp5.000.000
Pada penelitian yang dilakukan Putra et al. (2017) juga mengatakan bahwa modal sosial kategori  kepercayaan  bernilai  signifikan  terhadap kesejahteraan serta produktivitas dalam rumah tangga nelayan di Kabupaten Tabanan, bentuk kepercayaan ini menjadi sangat penting untuk digunakan dalam peningkatan taraf hidup yang lebih baik lagi. Semakin tinggi tingkat kepercayaan seseorang kepada orang lain, maka akan semakin terbuka peluang usaha untuk lebih produktivitas dan meningkat.

## 2. Kerja sama
Kerja sama merupakan sebuah proses kegiatan yang di dalamnya ada unsur kepercayaan yang bertujuan untuk memperoleh hasil yang sudah dirancang sebelumnya. Pada masyarakat Suku Duano, kerja sama digunakan dalam proses penangkapan dan penjualan ikan, namun proses berlangsungnya kerja sama pada masyarakat nelayan Suku Duano masih belum berjalan dengan baik. Masih dapat dipastikan bahwa kerja sama yang ada dalam Suku Duano masih rendah. Contoh kerja sama yang dilakukan oleh nelayan Suku Duano sehingga menyebabkan skala usaha dalam perikanan tangkap rendah bisa terlihat dalam proses penangkapan dan penjualan ikan nelayan Suku Duano lebih memilih untuk menangkap dan menjual ikan di daerah atau di sekitaran tempat tinggal mereka. Hal ini tentu adalah tindakan kerja sama yang buruk dan berakibat pada kerugian. Kerugian tersebut berupa penurunan kesempatan untuk menemukan pasar penjualan baru.
Sistem kerja sama pada nelayan Suku Duano masih sangat perlu untuk diperbaiki, hal ini dikarenakan bentuk dan sistem kerja sama yang ada pada nelayan Suku Duano masih mengedepankan sistem yang tidak melibatkan orang lain maupun suku lain untuk aktif sama-sama bekerja dalam proses kehidupan sehari-hari maupun kehidupan lainnya termasuk ke dalam sistem perekonomian, artinya konsep kerja sama yang digunakan lebih pada sistem kerja individual. Sebaiknya seluruh masyarakat nelayan Suku Duano memanfaatkan potensi untuk berbaur dan bersosialisasi dengan
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
ijain@uad.ac.id

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Modal Sosial Nelayan Suku Duano dalam Skala Usaha Perikanan Tangkap   | Tambunan., et al Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 61-71
masyarakat suku lainnya. Hal ini bertujuan untuk membuka kesempatan untuk melakukan kerja sama dalam sistem penjualan dan penangkapan ikan. Seperti kerja sama dalam bisnis perikanan dan mengolah hasil perikanan.
Konsep kerja sama individual ini adalah salah satu sistem kerja yang kurang baik. Kerja sama yang ada pada nelayan Suku Duano berada dalam kategori rendah. Hal ini dilihat dari koneksi sosial yang dibangun hanya pada nelayan itu sendiri dan hanya didaerah tersebut. Nelayan Suku Duano Sangat jarang mempunyai jaringan kerja sama dengan nelayan dari suku lain ataupun orang lain diluar daerahnya.
Bentuk lain kerja sama nelayan Suku Duano dapat dilihat pada saat masyarakat nelayan Suku Duano melakukan penjualan ikan hasil tangkapan. Mayoritas nelayan Suku Duano merasa kesulitan untuk memasarkan hasil tangkapan di luar kawasan Desa Tanjung Pasir karena tidak ada orang yang mereka kenal untuk diajak kerja sama dalam perdagangan hasil tangkapan ikan. Kondisi ini berdampak pada rendahya kesempatan dan peluang usaha nelayan Suku Duano untuk berkembang. Akibatnya pangsa pasar hasil tangkapan nelayan Suku Duano hanya berputar di satu daerah yaitu Desa Tanjung Pasir (Tabel 4).
Tabel 4. Modal Sosial Nelayan Suku Duano Berdasarkan Tingkat Kerja sama di Desa   Tanjung Pasir.
No Kategori Jumlah (Orang) Persentase (%) 1. Rendah 27 69,23 2. Sedang 8 20,52 3. Tinggi 4 10,25 Jumlah 39 100,00
Sumber: Data primer diolah, 2022.
Berdasarkan Tabel 4 dapat diketahui modal sosial nelayan Suku Duano berdasarkan tingkat kerja sama di Desa Tanjung Pasir mayoritas nelayan berada pada kategori nilai yang rendah yaitu sebanyak 69,23% atau 27 orang nelayan Suku Duano. Selanjutnya kategori sedang ada 20,52% atau 8 orang nelayan, dan hanya 10,25% atau  4 orang nelayan Suku Duano yang berada dalam kategori kerja sama yang tinggi, artinya mayoritas nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir memiliki kendala untuk melakukan kerja sama dengan masyarakat lainnya. Hal ini berdampak pada tingkat skala usaha perikanan tangkap yang ada pada nelayan Suku Duano. Kondisi tingkat kerja sama yang rendah masih belum mampu membawa
masyarakat nelayan Suku Duano untuk bertumbuh dan berkembang. Sejalan dengan ini (Nimda, 2019) dalam penelitiannya menjelaskan bahwa modal sosial kategori  kerja  sama  mempunyai  nilai  signifikan terhadap kemiskinan dan kesejahteraan nelayan. Penelitian ini juga didukung oleh Ermawati (2021) yang mengatakan bahwa keberlanjutan suatu usaha juga dapat dilihat melalui kerja sama yang terjalin dalam usaha tersebut (Ermawati et al ., 2021).

## 3. Partisipasi
Partisipasi digunakan oleh masyarakat Suku Duano untuk mendekatkan diri dengan masyarakat suku lainnya. Hal tersebut justru malah berfokus pada Suku Duano lainnya yang ada di daerah tersebut. Nilai partisipasi dari masyarakat Suku Duano  juga masih rendah. Contohnya jika diajak untuk mengikuti agenda perkumpulan dengan masyarakat nelayan dari daerah lain, masyarakat nelayan Suku Duano lebih memilih untuk tidak mengikuti perkumpulan tersebut.
Partisipasi dari masyarakat nelayan Suku Duano dalam melakukan kegiatan usaha perikanan berhubungan secara langsung dengan aktivitas sehari-hari. Kepercayaan, kerja sama, dan partisipasi juga merupakan komponen dari modal sosial yang harus dan penting ada dalam masyarakat nelayan Suku Duano. Partisipasi mempengaruhi skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano karena nilai dari partisipasi yang ada pada nelayan Suku Duano  rendah dan mengakibatkan skala usaha perikanan yang didapat juga rendah. Rendahnya partisipasi masyarakat nelayan Suku Duano dapat dibuktikan dengan banyaknya masyarakat nelayan Suku Duano yang menjawab tidak ingin ikut campur dan berbaur dengan acara apapun dengan masyarakat daerah lain. Kondisi ini mengakibatkan banyak nelayan Suku Duano yang dirugikan baik dalam bentuk sosial maupun bentuk ekonomi. Masyarakat nelayan Suku Duano tidak akan mendapatkan kesempatan untuk berkembang karena tidak mau ikut aktif berpartisipasi dengan agenda kegiatan yang dilakukan oleh masyarakat daerah lainnya.
Bentuk dari partisipasi yang ada pada nelayan Suku Duano dapat dilihat saat nelayan Suku Duano diundang dalam acara formal yang dilakukan oleh pemerintah maupun acara non formal seperti pengkajian, acara pesta pernikahan yang dilakukan oleh masyarakat di luar Suku Duano yang tinggal di Desa Tanjung Pasir atau di luar desa sering sekali tidak dapat mengikuti acara tersebut dan memilih untuk tinggal di rumah atau pergi mencari kegiatan lainnya (Tabel 5).
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain
@uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Tabel 5. Modal Sosial Nelayan Suku Duano Berdasarkan Tingkat Partisipasi di Desa Tanjung Pasir.
No Kategori Jumlah (Orang) Persentase (%) 1. Rendah 28 71,80 2. Sedang 6 15,38 3. Tinggi 5 12,82 Jumlah 39 100,00
Sumber: Data primer diolah, 2022.
Tabel 5 menunjukkan bahwa modal sosial nelayan Suku Duano berdasarkan pada partisipasi nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir paling mendominasi berada pada fase atau nilai kategori rendah yaitu sebanyak 71,80% atau 28 orang nelayan Suku Duano. Selanjutnya kategori sedang ada 15,38% atau 6 orang nelayan, dan hanya 12,82% atau 5 orang nelayan Suku Duano yang memiliki tingkat partisipasi berada dalam kategori tinggi. Data ini membuktikan bahwa keadaan partisipasi masyarakat nelayan Suku Duano yang rendah akan memiliki dampak terhadap tingkat skala usaha perikanan tangkap yang rendah pula. Hal tersebut sejalan dengan pendapat (Fathy, 2018) dalam penelitiannya menjelaskan bahwa modal sosial kategori partisipasi yang rendah akan menunjukkan dampak terhadap kemiskinan dan kesejahteraan nelayan. Hasil penelitian yang mengatakan bahwa tingkat partisipasi yang rendah berdampak buruk bagi masyarakat adalah oleh pendapat dari Irawan et  al (2021) yang mengatakan bahwa rendahnya partisipasi nelayan mengakibatkan pendapatan nelayan juga akan sempit yang berdampak pada tingkat kemiskinan dan kesejahteraan nelayan (Irawati et al. , 2021).

## BENTUK SKALA USAHA PERIKANAN TANGKAP NELAYAN SUKU DUANO
Skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir didasarkan atas pendapat Satria. Satria (2015) tentang penggolongan nelayan yang diperhatikan berdasarkan kapasitas teknologi seperti alat tangkap yang digunakan, armada kapal yang ada, karakteristik hubungan, serta orientasi pasar. Karakteristik hubungan produksi yang dibagi menjadi 3 (tiga) golongan, yaitu; Nelayan tradisional ( traditional  fishermen), nelayan pasca tradisional ( post-traditional fishermen), dan nelayan komersial ( commercial fishermen).
1 . Nelayan Tradisional ( Traditional Fishermen)
Masyarakat nelayan Suku Duano yang tergolong  pada  nelayan  tradisional  didefinisikan sebagai jenis nelayan yang sangat tergantung pada
hasil laut, tertinggal dari segi teknologi, penggunaan perahu yang belum menggunakan mesin dan masih belum mampu untuk mengolah hasil perikanan menjadi nilai tambah dari jenis nelayan lainnya. Nelayan tradisional Suku Duano juga muncul disebabkan karena alokasi dari hasil tangkapan yang diperjualkan lebih banyak digunakan untuk memenuhi kebutuhan pokok sehari-hari (khususnya pangan) dan bukan diinvestasikan kembali untuk pengembangan skala usaha perikanan maupun bidang lainnya. Umumnya, nelayan tradisional Suku Duano masih sendiri dalam melakukan kegiatan melaut. Nelayan Suku Duano yang ada pada tipe ini juga menggunakan alat tangkap yang sangat tradisional seperti jaring dengan kapal dibawah 5 GT tidak menggunakan tenaga ABK, serta hasil tangkapan dibawah 6 Kg/hari.
2. Nelayan Pasca Tradisional ( Post Traditional Fishermen)
Masyarakat nelayan Suku Duano sebagai nelayan pasca tradisional merupakan jenis nelayan yang digolongkan atas pengunaan teknologi penangkapan yang lebih maju dari nelayan tradisional seperti sudah punya kapal motor. Penguasaan sarana perahu motor tersebut semakin membuat peluang bagi nelayan untuk menangkap ikan di wilayah perairan yang sedikit lebih jauh sehingga nelayan akan memperoleh surplus dari hasil tangkapan tersebut. Nelayan Suku Duano pada jenis ini juga sudah berorientasi dengan pasar, ABK sudah meluas dan tidak bergantung pada anggota keluarga,menggunakan alat tangkap yang sudah cukup maju seperti sudah menggunakan alat tangkap sondong dan jaring yang lebarnya lebih dari 10 meter, punya kapal yang lebih dari 5 GT, cenderung punya rekan dalam melaut seperti keluarga, serta hasil tangkapan berkisar 6-15 Kg/hari.

## 3. Nelayan Komersial ( Commercial Fishermen)
Nelayan komersial merupakan nelayan yang telah berorientasi pada peningkatan keuntungan atau bukan hanya sekedar pemenuhan kebutuhan sehari- hari. Skala usahanya sudah membesar yang dicirikan dengan besarnya jumlah tenaga kerja dan status yang berbeda, seperti buruh sampai manajemen dalam usaha penangkapan ikan lengkap. Teknologi yang digunakan pun sudah lebih maju dan modern dari sebelumnya, membutuhkan keahlian tersendiri baik dalam mengoperasikan kapal maupun alat tangkap.  Alat tangkap yang digunakan juga sudah mulai beragam, seperti alat tangkap sondong, rawai, dan masih banyak lagi yang lebih maju dibanding
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
dengan alat tangkap yang digunakan oleh nelayan tradisional dan nelayan pasca tradisional. Hasil tangkapan ikan dari jenis nelayan komersil juga berkisar lebih besar dari 15 Kg/hari (Tabel 6).
Tabel 6. Skala Usaha Perikanan Tangkap Nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir.
No Kategori Jumlah (Orang) Persentase (%) 1. Nelayan Tradisional 29 74,35 2. Nelayan Pasca Tradisional 7 17,95 3. Nelayan Komersil 3 7,70 Jumlah 39 100,00 Sumber: Data primer diolah, 2022.
Berdasarkan Tabel 6 diketahui bahwa skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano yang paling tinggi angkanya berada pada tingkatan kategori nelayan tradisional dengan jumlah nelayan sebanyak 29 orang. Nelayan pasca tradisional adalah berjumlah 7 orang dimana angka ini merupakan angka yang masih rendah untuk modal nelayan dalam meningkatkan taraf skala usahanya. Selanjutnya pada kategori nelayan komersial adalah berjumlah 3 orang. Kategori ini merupakan kategori terendah. Artinya tingkat usaha nelayan Suku Duano memang masih dalam kategori tradisional yang berdampak pada tingkat usaha nelayan tersebut rendah. Banyaknya nelayan Suku Duano yang menempati kategori nelayan tradisional membuktikan bahwa keadaan skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano masih sangat perlu untuk dibenahi. Hasil penelitian ini memunculkan konsep perbaikan yang efektif. Sebagai contoh nelayan Suku Duano harus tidak menggantungkan dirinya terhadap hasil laut saja, dapat terjun dan mempelajari teknik pengolahan ikan yang baik dan menghasilkan nilai tambah dari hasil pengolahan tersebut. Kondisi skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano yang rendah  juga  memiliki  kaitan  yang  spesifik  dengan modal sosial nelayan Suku Duano, dimana dalam modal sosial yang diperoleh oleh nelayan Suku Duano akan langsung berdampak pada tingkatan skala usaha perikanan tangkapnya.
Dalam buku yang ditulis oleh Satria (2015), menyebutkan bahwa penggolongan usaha perikanan tangkap nelayan di Indonesia lebih tepanya digolongkan dalam empat golongan usaha. Yaitu nelayan tradisional, nelayan pasca tradisional, nelayan komersial dan nelayan modern. Satria juga mengemukakan bahwa nelayan yang dikategorikan sebagai nelayan tradisional masih sangat sulit untuk
berkembang dan akan terus hidup berdampingan dengan kemiskinan. Hal tersebut juga sejalan dengan hasil penelitian yang mengatakan bahwa konsep penggolongan nelayan di Indonesia berdasarkan pada skala usaha perikanan tangkap yang didapatkan oleh nelayan tersebut (Elanda & Alie, 2021).

## PENGARUH MODAL SOSIAL NELAYAN SUKU DUANO TERHADAP SKALA USAHA PERIKANAN TANGKAP
Modal sosial Suku Duano dalam melaksanakan usaha perikanan tangkap masih sangat perlu untuk dibenahi. Upaya pembenahan tersebut dapat dilakukan dengan memperbaiki jaringan sosial dari setiap individu masyarakat nelayan Suku Duano. Dalam penelitian ini, indikator modal sosial yang digunakan adalah kepercayaan, kerja sama dan partisipasi dari Suku Duano. Pengaruh modal sosial terhadap skala usaha perikanan tangkap Suku Duano dilakukan pengolahan data di program SPSS 21, untuk mengetahui serta menjelaskan pengaruh variabel modal sosial terhadap skala usaha perikanan tangkap Suku Duano serta menjawab hipotesis ketiga dan keempat yang telah disusun (Tabel 7).
Tabel  7.  Signifikansi  Parameter  Individual  Modal Sosial Suku Duano Terhadap Skala Usaha
Perikanan di Desa Tanjung Pasir.
Coefficients a Model B t 1 (Constant) -.390 -2.755 Kepercayaan .645 6.267 Kerja sama .435 2.263 Partisipasi .585 3.931 a. Dependent Variable: Skala Usaha Perikanan Sumber: Data primer diolah, 2022.
Berdasarkan hasil olahan data tersebut maka model regresi linear bergandanya adalah sebagai berikut:
Ȳ i = -0.390 + 0.645X 1 + 0.435X 2 + 0.585X 3 ....(4)
Selanjutnya adapun penjelasan dari masing- masing indikator dari modal sosial nelayan Suku Duano adalah sebagai berikut:

## 1. Pengaruh Kepercayaan terhadap Skala Usaha Perikanan Tangkap Nelayan Suku Duano
Koefisien regresi b 1 sebesar 0,645 merupakan nilai dari kepercayaan yang berpengaruh positif terhadap skala usaha perikanan tangkap. Kepercayaan bertambah 1 tingkat maka skala usaha perikanan tangkap akan meningkat sebesar 64,5%.
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain
@uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Artinya keadaan skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano akan jauh lebih baik dari sebelumnya apabila terdapat peningkatan dalam indikator kepercayaan. Misalnya pada saat kegiatan pencarian ikan, nelayan Suku Duano meletakkan kepercayaan pada masyarakat nelayan di luar Suku Duano yang ada disekitar tempat tinggal tersebut untuk dapat bekerja sama mengumpukan dan mengolah hasil tangkapan akan sangat menguntungkan perekonomian masyarakat nelayan Suku Duano. Selain itu, terdapat pengaruh antara kepercayaan dengan skala usaha perikanan dimana t hitung lebih besar dari pada t tabel. Dengan nilai t hitung dari kepercayaan adalah positif dan sebesar 6.267  sedangkan t tabel adalah 2.02809. Artinya pada  tingkat kekeliruan 5% H 0 ditolak dan H 1 diterima. Kepercayaan kepada seseorang memang menunjukkan sisi positif untuk memajukan sektor usaha yang dimiliki.
Berawal dari kepercayaan bisa muncul dan lahir peluang untuk memperluas pendapatan dan mendatangkan jenis-jenis usaha lainnya. Hal ini sejalan dengan penelitian Anshori (2020) dan Stam & Frese (2014) yang menyebutkan bahwa indikator modal sosial dengan kategori kepercayaan mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap keberlangsungan usaha milik santri. Dimana hasil penelitian  tersebut  memberikan  konfirmasi  positif bahwa meletakkan kepercaan pada seseorang akan berdampak baik terhadap usaha. Berbeda dengan masyarakat nelayan Suku Duano, dimana dalam menganut sistem kepercayaan sosial, nelayan Suku Duano cenderung tidak ingin ikut dan melibatkan orang lain dalam sistem penangkapan ataupun pengolahannya. Hal tersebut mengakibatkan peluang yang diperoleh untuk lebih maju sangat minim, yang berdampak pada rendahnya skala usaha perikanan tangkap yang didapatkan oleh nelayan Suku Duano.

## 2. Pengaruh Kerja sama terhadap Skala Usaha Perikanan Tangkap Nelayan Suku Duano
Terdapat pengaruh antara kerja sama dengan skala usaha perikanan dimana t hitung lebih besar daripada t tabel. Nilai  t hitung pada kerja sama adalah  2.263  sedangkan t tabel adalah 2.02809. Artinya pada tingkat kekeliruan 5% H 0 ditolak dan H 1 diterima. Kerja sama dalam penelitian inimemang terbukti dapat mempengaruhi skala usaha perikanan tangkap pada nelayan Suku Duano dikarenakan sistem kerja sama yang ada di Suku Duano belum baik. Artinya konsep kerja sama yang digunakan lebih pada sistem kerja individual. Konsep kerja sama individual ini adalah salah satu bentuk sistem
kerja yang kurang baik karena tidak adanya unsur peningkatan bersama bagi nelayan Suku Duano dengan masyarakat lainnya. Kerja sama yang ada pada nelayan Suku Duano dapat dikatakan sangat rendah. Hal ini dilihat dari koneksi sosial yang dibangun berputar hanya di daerah tersebut.
Keadaan ini tentu menjadi salah satu penghalang besar bagi masyarakat Suku Duano dalam memaksimalkan dan meningkatkan skala usaha perikanan yang ada. Hal ini  sejalan dan mendukung hasil  penelitian yang dilakukan oleh Effendi  (2021)  yang  menunjukkan  bahwa  modal sosial yaitu kerja sama mampu meningkatkan Kinerja Wirausaha Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) Etnis Non-Melayu di Kabupaten Bungo. Selanjutnya  Hilmi & Rinanda (2020) juga mengemukakan dalam hasil penelitiannya bahwa kerja sama mempunyai pengaruh dengan tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan di Desa Panimbang Jaya, Pandenglang. Dimana semakin tinggi tingkat kerja sama yang dimiliki oleh nelayan tersebut maka tingkat kesejahteraan yang diperoleh juga akan semakin baik. Sedangkan Rante (2019) menyatakan bahwa sistem kerja sama dengan orang lain mampu membuat usaha semakin baik dan berguna untuk masyarakat dalam memenuhi kebutuhan hidupnya.

## 3. Pengaruh Partisipasi Terhadap Skala Usaha Perikanan Tangkap Nelayan Suku Duano
Terdapat pengaruh antara partisipasi dengan skala usaha perikanan tangkap pada nelayan Suku Duano dimana t hitung lebih besar daripada t tabel. Nilai t hitung pada partisipasi adalah 3.931 sedangkan t tabel adalah 2.02809. Artinya pada tingkat kekeliruan 5% H 0 ditolak dan H 1 diterima. Partisipasi mempengaruhi skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano dikarenakan bentuk partisipasi pada nelayan Suku Duano masih belum maksimal. Kondisi ini mengakibatkan banyak nelayan Suku Duano dirugikan.
Bentuk partisipasi yang ada dalam nelayan Suku Duano terlihat saat dimana nelayan Suku Duano diundang baik dalam acara sosialisasi yang dilakukan oleh pemerintah maupun hanya sekedar menghadiri kajian atau perkumpulan sering kali nelayan Suku Duano banyak yang tidak dapat ikut dan memilih untuk tinggal dirumah untuk bersantai dan berkumpul dengan keluarga atau pergi mencari kegiatan lain seperti minum kopi di warung, memperbaiki kapal di dermaga dan lain sebagainya. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Arsal (2021) dan Bakri et  al (2021) dimana dalam hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara partisipasi
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Modal Sosial Nelayan Suku Duano dalam Skala Usaha Perikanan Tangkap   | Tambunan., et al Vol. 9, No. 1, Juni 2023, pp. 61-71
dengan kemiskinan masyarakat nelayan di Desa Panimbang Jaya, Pandenglang. Hasil penelitian ini berbanding terbalik dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh  Winarni (2011) dimana dalam penelitian tersebut menunjukkan bahwa keterkaitan antara modal sosial dengan produktivitas. Hal ini disebabkan karena baik di desa yang produktivitasnya rendah (Lamajang) maupun di Desa yang produktivitasnya tinggi (Margamulya), keduanya memiliki modal sosial yang rendah.

## PENUTUP
Modal sosial pada nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir memiliki peran penting dalam sentra kehidupan perekonomian nelayan Suku Duano khususnya dalam skala usaha perikanan tangkap. Modal sosial nelayan yang ada pada Suku Duano yaitu kepercayaan, kerja sama, dan partisipasi. Ketiga hal ini mempunyai pengaruh terhadap skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano di Desa Tanjung Pasir. Pengaruh tersebut seperti kepercayaan yang rendah mengakibatkan nilai sosial dari nelayan Suku Duano rendah dan berdampak pada kegiatan melaut. Modal sosial nelayan Suku Duano masih tergolong rendah. Hal ini disebabkan oleh sifat individual dari masyarakat nelayan Suku Duano yang sangat tinggi, tidak mau berbaur dan terlalu menutup diri untuk berkembang dengan masyarakat suku lainnya.
Skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano  di Desa Tanjung Pasir digolongkan dalam tiga kategori skala usaha perikanan. Pertama adalah nelayan tradisional, kedua adalah nelayan pasca tradisional dan ketiga adalah nelayan komersial. Dalam masyarakat nelayan Suku Duano, kategori yang paling banyak adalah nelayan tradisional. Ini menandakan, skala usaha perikanan tangkap nelayan  Suku Duano masih dalam kondisi yang kecil, adapun masyarakat nelayan Suku Duano yang tergolong pada nelayan tradisional tersebut adalah masyarakat yang nilai kepercayaan, kerja sama, dan partisipasinya juga berada dalam kategori rendah. Berdasarkan hasil tersebut pengaruh antara modal sosial terhadap skala usaha perikanan tangkap nelayan Suku Duano terlihat nyata dan sejalan, dimana jika nilai kepercayaan, kerja sama, dan pastisipasi tinggi maka akan membuat skala usaha perikanan besar. Sebaliknya jika kepercayaan, kerja sama dan partisipasi rendah maka akan berdampak buruk dan skala usaha perikanan akan kecil. Pengaruh antara modal sosial nelayan Suku Duano terhadap skala usaha perikanan tangkap dalam penelitian ini dinyatakan berpengaruh dari aspek sosial dan ekonomi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Kantor Desa Tanjung Pasir dan Pemerintah Indragiri Hilir yang telah memberikan kemudahan, bantuan baik berupa moril dan material kepada penulis dalam menyelesaikan hasil penelitian ini. Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan kepada masyarakat nelayan Suku Duano yang sudah terlibat dan seluruh pihak yang telah banyak membantu dalam penyusunan hasil penelitian ini.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan ini kami nyatakan bahwa kontribusi masing-masing penulis terhadap penulisan makalah ini adalah: Ibnu Khalid Tambunan sebagai kontributor Utama, Firman Nugroho dan Rindi Metalisa sebagai kontributor anggota. Penulis menyatakan bahwa Surat Kontribusi Penulis telah dilampirkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Anshori, M. N. (2020). “Analisis Pengaruh Modal Finansial dan Modal Sosial Terhadap Keberlangsungan Usaha Santri Pada Komunitas Santripreneur Di Kabupaten Temanggung. Universitas Muhammadiyah Magelang , Skripsi , 13.
Arsal, R. (2021). Hubungan Modal Sosial dan Latar Belakang Sosial Ekonomi Penduduk Desa di Sulawesi Selatan. Majalah  Media Perencana , 135–144. https://mediaperencana. perencanapembangunan.or.id/index.php/mmp/ article/view/31.
Bakri,  S.,  Qurniati,  R.,  Kehutanan,  J.,  Pertanian, F., & Lampung, U. (n.d.). Kinerja  Modal Sosial  Dalam  Kaitannya  Dengan  Pendapatan Masyarakat Agroforestry : Studi Di Desa Karang Rejo  Kecamatan  Jati  Agung  Lampung  Selatan Social  Capital  in  its  Relation  to  the  Income  of Agroforestry  Community :  Studi  at  Karang  Rejo Village , Jati Ag .
Diponegoro, U., Indonesia, S., Malikussaleh, U., Indonesia, A., Suwitri, S., Warsono, H., & Diponegoro, U. (2022). Nort Aceh Commmunity Social  Capital  in  Poverty  Alleviation . 7 (6), 911–917.
Effendi,  N.  I.  (2021). MODEL  PENINGKATAN KINERJA  WIRAUSAHA  UMKM  ETNIS NON- MELAYU MELALUI MODAL SOSIAL DI  KABUPATEN  BUNGO  (  A  Preliminary Research) .
Elanda, Y., & Alie, A. (2021). Strategi Masyarakat Nelayan Dalam Pemenuhan Kebutuhan Subsistennya Di Desa Wisata Pasir Putih Dalegan Gresik. Journal  of  Urban  Sociology , 3 (2), 41. https://doi.org/10.30742/jus.v3i2.1234
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Ermawati, T., Dalmiyatun, T., & Prayoga, K. (2021). Pengaruh Modal Sosial Terhadap Keberlanjutan. Jambura , 3 (1), 1–14. https://ejurnal.ung.ac.id/ index.php/jaj/article/view/10129/3180.
Fathy, R. (2018). Modal Sosial Ojek Pangkalan : Adaptasi Terhadap Aplikasi Online Transportasi Publik1 Social. Jurnal  Masyarakat  Dan  Budaya , 20 (2), 191–210.
Fathy, R. (2019). Modal Sosial: Konsep, Inklusivitas dan Pemberdayaan Masyarakat. Jurnal  Pemikiran Sosiologi , 6 (1), 1. https://doi.org/10.22146/jps. v6i1.47463.
Fitri,  agus zaenul, & Haryanti, N. (2020). Metode Penelitian Pendidikan kuantitatif,kualitatif dan Reasarch and Development. Madani  Media , 115.
Fraser, T., Aldrich, D. P., & Small, A. (2021). Connecting Social Capital and Vulnerability: Citation Network Analysis of Disaster Studies. Natural Hazards  Review , 22 (3), 131–144. https://doi. org/10.1061/(asce)nh.1527-6996.0000469.
Hilmi, H., & Rinanda, M. (2020). CURRENT Jurnal Kajian Akuntansi dan Bisnis Terkini. Jurnal Kajian Akuntansi dan Bisnis Terkini , 3 (1), 438– 457.
Irawati, H., W, D. A., & P, G. (2021). Modal Sosial Dan Partisipasi Masyarakat Dalam Kaitan Tingkat Kemajuan Desa. Jurnal  Kajian,  Penelitian  dan Pengembangan Pendidikan , 9 (1), 1–12. https:// doi.org/10.31764/geography.v9i1.4019.
Kholifa, N. (2016). ( Studi Kasus di Kecamatan Cilacap Utara Kabupaten Cilacap ). Jurnal  Pendidikan Dan Ekonomi , 5 (1987), 89–97.
Laksono, D. R., Prayitno, G., & Sari, N. (2022). Pengaruh  modal  sosial  terhadap  produktivitas petani di kecamatan pandaan . 11 (April), 9–16.
Lawendatu, J., Kekenusa, J. S., & Hatidja, D. (2014).
Regresi Linier Berganda Untuk Menganalisis Pendapatan Petani Pala. D’CARTESIAN , 3 (1), 66. https://doi.org/10.35799/dc.3.1.2014.3998d Nimda. (2019). Teknik  Perencanaan  Wilayah  dan  Kota (Planologi) . 1–104. https://www.teknik.unpas. ac.id/blogs/teknik-perencanaan-wilayah-dan- kota-planologi/.
Putra, I. ., Setiawina, N. ., & Yasa, I. . (2017). Analisis Pengaruh  Faktor  Produksi,  Sosial  Demogragfi dan Modal Sosial terhadap Produktivitas dan Kesejahteraan Rumah Tangga Nelayan di Kabupaten Tabanan. E-Journal  Ekonomi  Dan Bisnis Universitas Udayana , 6 (5), 1849–1876.
Satria, A. (2015). Pengantar Sosiologi Masyarakat Pesisir (p. 162).
Stam, W., & Frese, M. (n.d.). Social  capital  of entrepreneurs : A meta-analysis of contextual and methodological moderators .
Supono, B. (2011). Peranan Modal Sosial Dalam Implementasi Manajemen Dan Bisnis. Jurnal Ekonomi Dan Kewirausahaan , 11 (1), 10–16.
Sutisna, I. (2020). Teknik Analisis Data Penelitian Kuantitatif. Statiska Peneltian , 1–5.
Wibisono, G. M. A. (2015). STRATEGI PENGUATAN MODAL SOSIAL PRODUK SAYURAN ( Kasus Kelompok Tani di Kecamatan Getasan Kabupaten Semarang) .