## PEMETAAN TREN TERHADAP PERDAGANGAN ORANG DALAM KEBIJAKAN PUBLIK
Alifia Kaltsum Dewanty 1 , Imam Yuadi 2
1 Administrasi Publik, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Airlangga
2 Ilmu Informasi dan Perpustakaan, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Airlangga
Email: imam.yuadi@fisip.unair.ac.id
Submitted: 14-06-2023; Accepted: 13-09-2023: Published : 16-11-2023

## ABSTRAK
Perdagangan manusia adalah permasalahan global yang telah menjadi fokus dalam agenda hak asasi manusia, keadilan sosial, dan kebijakan publik. Permasalahan ini melibakan eksploitasi individu untuk tujuan komersial, termasuk perdagangan seksual, pekerja paksa, sampai pada praktik perdagangan organ manusia. Kajian terkait perdagangan manusia juga menjadi perhatian di kalangan ilmuan, praktisi, dan pembuat kebijakan.  Tujuan dari studi ini adalah analisis terhadap perkembangan penelitian tentang perdagangan orang. Data diperoleh dari database yang diterbitkan oleh scopus pada tahun 2016 hingga 2023. Salah satu kunci yang digunakan adalah “trafficking” untuk mencapai hasil yang sesuai dengan penelitian bibliometric yang harus dilakukan. Data bibliometric dianalisis dan menghasilkan visualisasi melalui aplikasi VosViewer. Hasil kata kunci sebanyak 4463 dalam data yang diperoleh, 63 dinyatakan sesuai engan persyaratan pada  kata kunci, dan ada 1607 link atau jumlah hubungan dalam data yang divisualisasikan. Selain itu analisis biblioshiny dilakukan dengan visualisasi wordcloud tema atau subjek yang terhubung pada topik peneliti.
Kata kunci : Bibliometrik , Biblioshiny, perdagangan manusia , Vosviewer

## ABSTRACT
Human trafficking is a global problem that has become a focus on human rights, social justice, and public policy agendas. This problem involves the exploitation of individuals for commercial purposes, including sexual trafficking, forced labour, and even the practice of trading human organs. Studies related to human trafficking are also of concern among scientists, practitioners and policymakers. This study aims to analyze the development of research on trafficking in persons. The data were obtained from a database published by Scopus from 2016 to 2023. One of the keys used is "trafficking" to achieve results that are in  accordance with the bibliometric research that must be carried out. Bibliometric data is analysed and generates visualisations through the VosViewer application. The results of the keywords were 4463 in the data obtained, 63 were declared according to the requirements of the keywords, and there were 1607 links or the number of relationships in the visualized data. In addition, biblioshiny analysis is carried out by visualizing word cloud themes or subjects connected to the researcher's topic.

## Keyword: Bibliometrics, Biblioshiny, Human trafficking, Vosviewer

## PENDAHULUAN
Perdagangan manusia adalah kejahatan yang telah melahirkan sejumlah korban yang terpengaruh oleh komodifikasi tubuh mereka, kekuatan fisik atau kemampuan kreatif mereka  dinilai dari logika keuntungan, yaitu karena penawaran dan permintaan dalam konteks lokal, nasional, dan transnasional  (Agustina, 2006). Oleh karena itu,
merupakan pengingkaran terhadap hak asasi manusia dan karena itu menjadi tidak terlihat oleh martabat manusia (FA, 2019).
Pemerintah mengeluarkan kebijakan untuk mengurangi TPPO, Menurut  (Dunn, 2018), kebijakan publik adalah suatu rangkaian pilihan- pilihan yang saling berhubungan yang dibuat oleh lembaga atau pejabat pemerintah pada bidang-
bidang yang menyangkut tugas pemerintahan, seperti pertahanan keamanan, energi, kesehatan, pendidikan, kesejahteraan masyarakat, kriminalitas, perkotaan dan lain- lain.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemetaan tren terhadap perdagangan orang dalam kebijakan publik menggunakan analisis bibliometrik dengan alat bantu VOSviewer dan Biblioshiny. Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana topik perdagangan orang telah dikaji dalam literatur ilmiah, serta untuk mengidentifikasi tren dan perkembangan  terbaru dalam penelitian ini yang dapat memberikan panduan bagi pembuat kebijakan dalam upaya melawan perdagangan manusia. Dalam konteks ini, pemetaan tren terhadap perdagangan orang akan mencakup beberapa aspek penting  (Sweileh, 2018). Pertama, penelitian ini akan mengidentifikasi jumlah publikasi jurnal ilmiah yang membahas topik perdagangan manusia serta negara mana yang paling aktif dalam mempublikasikan penelitian terkait topik ini. Ini akan memberikan wawasan tentang negara mana yang memiliki kontribusi terbesar dalam penelitian ini (Sweileh, 2018).
Selain itu, analisis bibliometrik akan mencari tren dalam istilah kata kunci yang digunakan dalam penelitian terkait perdagangan orang  (Sweileh, 2018). Hal ini akan membantu dalam memahami perkembangan topik, apakah ada pergeseran fokus penelitian, atau apakah ada isu-isu yang semakin mendapatkan perhatian dalam penelitian terkait perdagangan orang.

## METODE PENELITIAN
ini adalah analisis bibliometrik yang didapatkan dari database scopus dengan  menggunakan kata kunci “human”, “trafficking”, “sexual”, “public”, “policy” untuk mengidentifikasi publikasi penelitian tersebut. Peneliti menggunakan tambahan bidang pencarian untuk tambahan kata kunci sehingga jika digabung akan menjadi suatu identifikasi masalah yang digunakan oleh peneliti. Kata kunci tersebut disesuaikan berdasarkan judul, abstrak, dan kata kunci. Peneliti tidak membatasi tahun jurnal pada database scopus karena rendahnya jumlah literatur yang membahas sesuai topik peneliti. Selain itu, penulis juga menganalisis menggunakan vosviewer untuk mendapatkan sebuah –gambar visual data publikasi. Analisis bibliometric menggunakan Vosviewer dan Biblioshiny  menggunakan  kata kunci “human”, “trafficking”, “sexual”, “public”, dan “policy”
sebagai  keyword dalam pencarian. Langkah awal yang dilakukan adalah membuka database scopus dan masuk menggunakan akun yang telah terdaftar, kemudian mengidentifikasi kata kunci sesuai tema dan menggunakan tambahan bidang kata kunci agar lebih spesifik. Dalam penelitian ini peneliti membatasi rentang waktu pada tahun 2016-2023. Hasil penelusuran literatur sebanyak 198 dokumen pada database scopus. Kemudian mengolah data menggunakan Vosviewer dan Biblioshiny. Vosviewer mengekspor data berbentuk RIS, dan biblioshiny  menekspor data berbentuk BIB. Berdasarkan hasilnya vosviewer menghasilkan persebaran kata kunci dan menghasilkan Network visualitation, Overlay Visualitation, dan Density Visualitation. Kemudian biblioshiny menghasilkan data berbentuk wordcloud. Terakhir keduanya dianalisis dan menghasilkan analisis bibliometrik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Berdasarkan Tahun Publikasi (2016- 2023) Berdasarkan hasil pencarian publikasi ilmiah terkait kata kunci “human”, “trafficking”,  “sexual”, “public”, dan “policy”. Dengan  rentang waktu 2016-2023 pada jurnal yang diambil dari scopus diperoleh hasil sebanyak 198 artikel berdasarkan data yang diperoleh pada Tabel 1. Perkembangan tiap tahun untuk publikasi jurnal tidak menentu bisa naik dan turun, seperti halnya pada tahun 2019 publikasi jurnal sebanyak 24 dan pada tahun 2020 publikasi jurnal sebanyak 41 jurnal. Publikasi terbanyak yang terkait dengan kata kunci terdapat pada tahun 2020 sebanyak 41 jurnal.
Tabel 1. Publikasi jurnal terkait kata kunci pada
tahun 2016-2023 Tahun Jumlah Dokumen 2016 15 2017 31 2018 18 2019 24 2020 41 2021 34 2022 31 2023 4 Jumlah 198 (sumber: diolah peneliti)

## 2. Berdasarkan Negara
Berdasarkan  analisis pada seluruh data publikasi yang ditemukan,  diambil  10  negara terbanyak menghasilkan dokumen publikasi yang relavan
dengan  kata kunci terkait. Dengan posisi teratas diraih oleh negara United States dengan dokumen publikasi yang diraih adalah sebanyak 62 dokumen. Selanjutnya diraih oleh negara United Kingdom dengan menghasilkan 47 dokumen publikasi. Diposisi ketiga diraih oleh negara Brazil dengan menghasilkan 22 dokumen publikasi. Kemudian diposisi  keempat terdapat negara Australia dengan 18 dokumen. Kelima ada negara Canada dengan  15 dokumen. Kemudian ada negara Neterlands, Norway, Belgium, South AAfrica, dan Chile dengan publikasi dibawah 10 dokumen.  Adapun diagram yang menunjukkan perbandingan antara 10 negara yang dihasilkan dalam analisis penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
(sumber: diolah peneliti)
Gambar 1. Pertumbuhan publikasi terkait kata kunci berdasarkan negara
3. Berdasarkan Bidang Subjek
3.1 Visualisasi Publikasi dalam Aplikasi Vosviewer Peta Persebaran Kata Kunci Menggunakan Network Visualization
(sumber: diolah peneliti)
Gambar 2. Visualisasi menggunakan Analisis Bibliometrika terkait Kata Kunci pada Aplikasi VosViewer pada Tahun 2016-2023 dengan
Network Visualization
Persebaran Kata Kunci Menggunakan Network Visualization seperti pada Gambar 2 menghasilkan sebanyak  4463  kata kunci yang  diperoleh berdasarkan  data  yang  diekstrak  dari database Scopus, sebanyak 1607 link atau banyak hubungan keterkaitan subjek kata kunci dalam  data  yang divisualisasikan. Visualisasi menggunakan VosViewer menemukan 3 cluster dari 63 item kata kunci  terkait.  Cluster pertama terdiri dari 25 kata kunci subjek. Cluster kedua terdiri dari 20 kata kunci subjek. Cluster ketiga terdiri  dari  18  kata kunci  subjek.  VosViewer  dapat  menggambarkan data menjadi  tiga gambar,  yang  pertama disebut Visualisasi Jaringan berfungsi untuk menggambarkan  berbagai  hubungan  yang  terjadi pada kata kunci yang  diperoleh  dari  data,  kedua ada Overlay Visualization berfungsi  untuk menggambarkan data sesuai dengan tahun publikasi artikel pada data yang divisualisasikan, dan Density  Visualization yang  berfungsi  untuk menggambarkan  data  dan  kepadatan  subjek penelitian yang telah dilakukan.
Berdasarkan tampilan visualisasi dari setiap cluster, peneliti menghadirkan gambar cluster masing-masing serta memberikan penjelasan untuk memudahkan pembaca dalam memahami komponennya. Berdasarkan gambar diatas terlihat bahwa dalam kata kunci yang terkait digambarkan dalam 3 cluster diwakili dengan beberapa warna. Setiap warna memiliki satu lingkaran yang merupakan yang terbesar yang menunjukkan banyak  penelitian  yang menggunakan  kata  kunci ini atau bisa dikatakan bahwa kata kunci tersebut paling banyak dalam tipe dokumen publikasi pada jurnal scopus. Pada cluster warna merah diwakili oleh kata “ right” , sedangkan pada cluster warna hijau lingkaran terbesar diwakili oleh kata kunci “ data” . Terakhir pada cluster warna biru diwakili dengan  kata kunci “ service” .
Cluster 1 berwarna merah yang mencakup 25 item. Item terbesar yaitu kata kunci “ right” yang terdiri 59 link dengan total kekuatan hubungan 212 dan occurance 33. Selanjutnya ada kata kunci public policy yang terdiri 59 link dengan total kekuatan hubungan  180 dan occurance 28, kemudian pada kata kunci “ problem” yang terdiri 56 link dengan total kekuatan hubungan 195 dan occurance 28. Dalam gambar diatas ini bisa kita simpulkan bahwa tema atau subjek yang terhubung kedalam cluster 1 yang memiliki keterkaitan  adalah right,  public policy , dan problem dalam human trafficking on public policy.
Cluster 2 berwarna hijau yang mencakup 20 item.
Item terbesar yaitu kata kunci “data” yang terdiri 62 link dengan total kekuatan hubungan 394 dan occurance 58. selanjutnya disusul oleh ada kata kunci “survey” yang terdiri 59 link dengan total kekuatan hubungan  239 dan occurance 29, kemudian disusul dengan kata kunci “ factor” yang terdiri 57 link dengan total kekuatan hubungan 186 dan occurance 27. Dalam gambar diatas ini bisa kita simpulkan bahwa tema atau subjek yang terhubung kedalam cluster 2 yang memiliki keterkaitan dengan topik peneliti.
Cluster 3 berwarna biru yang mencakup 18 item. Item terbesar yaitu kata kunci “risk” yang terdiri 60 link dengan total kekuatan hubungan 274 dan occurance 34. Selanjutnya disusul oleh ada kata kunci “service” yang terdiri 60 link dengan total kekuatan hubungan 230 dan occurance 34, selain itu diposisi ketiga diraih oleh kata kunci “population” yang terdiri 57 link dengan total kekuatan hubungan 191 dan occurance 27. Dalam gambar diatas ini bisa kita simpulkan bahwa tema atau subjek yang terhubung kedalam cluster 3 yang memiliki keterkaitan dengan beberapa kata kunci seperti risk, service, dan population.

## 3.2 Persebaran  Kata Kunci Menggunakan
Overlay Visualization
(sumber: diolah peneliti)
Gambar 3. Visualisasi menggunakan analisis bibliometrika terkait kata kunci pada aplikasi VosViewer pada tahun 2016-2023 dengan Overlay Visualization
Dalam Overlay Visualization digambarkan jika warna lingkaran semakin gelap maka hal itu menandakan bahwa penelitian yang dilakukan
merupakan penelitian tahun terpanjang, yaitu pada tahun 2019. Pada  Gambar  3  kata kunci yang menunjukkan jenis penelitian lama adalah pada kunci kata implementation dan action. Kemudian jika warna lingkaran semakin  terang  atau  kuning menandakan  bahwa penelitian yang dilakukan menggunakan subjek  masih baru, yaitu sekitar tahun 2020.

## 3.3 Persebaran Menggunakan Density Visualization

## (sumber: diolah peneliti)
Gambar 4. Visualisasi menggunakan analisis bibliometrika terkait kata kunci pada aplikasi VosViewer pada tahun 2016-2023 dengan

## Dehnsity Visualization
Dalam visualisasi bagian ini seperti yang ada pada Gambar 4 menunjukkan semakin terang warna yang ada untuk menunjukkan bahwa telah banyak penelitian yang dilakukan terkait dengan kata atau tema Warna biru tua yang tidak mengandung kata apa pun disebut wilayah, semakin jauh dari warna yang lebih terang menunjukkan bahwa belum ada banyak penelitian yang terkait dengan kata tersebut. Sehingga dapat dijadikan patokan untuk melakukan penelitian yang belum ada sebelumnya. Misalnya, kata kunci “data” dan “service” adalah contoh kata kunci yang telah banyak diteliti karena menunjukkan kata pada tema warna  terang. Sementara kata kunci first time dan monumen yang terletak di area yang lebih gelap menunjukkan bahwa tidak banyak atau jarang yang meneliti menggunakan kata kunci ini.
3.4 Publikasi Menggunakan Aplikasi R (Biblioshiny)
(sumber: diolah peneliti) Gambar 5. Visualisasi menggunakan aplikasi R dengan metode wordcloud
Dalam visualisasi publikasi berdasarkan Gambar 5 dengan menggunakan analisis bibliometrik menggunakan aplikasi R berdasarkan kata kunci “human”, “trafficking”, “sexual”, “public”, “policy ”,  kata kunci “female” merupakan data dominan atau paling umum yang berkaiatan dengan kata kunci. Hasil ini menunjukkan eksploitasi yang memilukan dan menunjukkan pada ketidaksetaraan gender yang masih ada di seluruh dunia  (Al- Tammemi et al., 2023; Cameron et  al., 2023; Durisin & van der Meulen, 2021; Joshi et al., 2020). Dalam berbagai bentuknya, seperti eksploitasi seksual, pekerjaan paksa, atau perdagangan organ, perempuan sering kali menjadi sasaran utama perdagangan manusia  (Cameron et al., 2023; Dianiska et al., 2023; Recknor et al., 2022). Selain itu berkaitan dengan human, male, adult, sexual behavior menunjukkan  langsung  keterkaitannya dengan topik penelitian.

## SIMPULAN
Analisis bibliometrik dengan Cluster pertama terdiri dari 25 kata kunci subjek. Cluster kedua terdiri dari 20 kata kunci subjek. Cluster ketiga terdiri dari 18 kata kunci subjek. VosViewer dapat menggambarkan data menjadi  tiga gambar, yang pertama disebut Visualisasi Jaringan  berfungsi untuk  menggambarkan berbagai hubungan yang terjadi pada kata kunci yang diperoleh dari data, kedua ada Overlay Visualization berfungsi untuk menggambarkan data sesuai dengan tahun publikasi artikel pada data yang divisualisasikan, dan Density Visualization yang berfungsi untuk menggambarkan data dan kepadatan subjek penelitian yang telah dilakukan. Sedangkan analisis bibliometrik menggunakan bibloshiny berdasarkan kata kunci terkait menunjukkan history merupakan
kata yang paling banyak digunkan oleh para peneliti. Selain itu kajian yang berkaitan dengan human trafficking adalah data, human, rights . Demikian juga, konteks pelaku berdasarkan kata kunci yang digunakan meliputi male, female dan human menunjukkan hubungan dengan kata kunci terkait.
Hasil dari analisis ini akan memberikan pemahaman yang  lebih baik tentang tren dan perkembangan terkini dalam penelitian tentang perdagangan orang. Hal ini dapat digunakan oleh pembuat kebijakan publik untuk menginformasikan kebijakan mereka dan mengidentifikasi area-area di mana perlu diberikan lebih banyak perhatian. Selain itu, penelitian ini juga dapat membantu peneliti yang tertarik dalam bidang perdagangan orang untuk menemukan literatur yang relevan dan berkontribusi pada pengembangan pengetahuan dalam hal ini (Sweileh, 2018; Tran et al., 2018).

## DAFTAR PUSTAKA
Agustina, S. (2006). Perdagangan Perempuan dan Anak sebagai Kejahatan Transnasional: Permasalahan dan Penanggulangannya di Indonesia. Jurnal Hukum Pro Justisia , 24 (1), 47–62.
Al-Tammemi, A. B., Nadeem, A., Kutkut, L., Ali, M., Angawi, K., Abdallah, M. H., Abutaima, R., Shoumar, R., Albakri, R., & Sallam, M. (2023). Are we seeing the unseen of human trafficking? A retrospective analysis of the CTDC k-anonymized global victim of trafficking data pool in the period 2010–2020. PLOS ONE , 18 (4), e0284762.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0284762
Cameron, E. C., Cunningham, F. J., Hemingway, S. L., Tschida, S. L., & Jacquin, K. M. (2023). Indicators of Gender Inequality and Violence against Women Predict Number of Reported Human Trafficking Legal Cases across Countries. Journal of Human Trafficking , 9 (1), 79–93. https://doi.org/10.1080/23322705.2020.1852 000
Dianiska, R. E., Luna, S., Winks, K. M. H., Quas, J. A., & Redlich, A. D. (2023). Current investigator practices and beliefs on interviewing  trafficked minors. Psychology, Public Policy, and Law , 29 (1), 32–45. https://doi.org/10.1037/law0000378 Dunn, W. N. (2018). Public  Policy  Analysis :  an Integrated Approach (Sixth Edition).
Routledge. Durisin, E. M., & van der Meulen, E. (2021). Sexualized Nationalism and Federal Human Trafficking Consultations: Shifting Discourses on Sex Trafficking in Canada. Journal of Human Trafficking , 7 (4), 454–475. https://doi.org/10.1080/23322705.2020.1743 604
Joshi, R., Andersen, P. T., Thapa, S., & Aro, A. R. (2020). Sex trafficking, prostitution, and increased HIV risk among women during and after the 2015 Nepal earthquake. In SAGE Open Medicine (Vol. 8). SAGE Publications Ltd. https://doi.org/10.1177/2050312120938287 FA, J. Q. A. (2019). Gagasan Human Security dalam Kebijakan Personal Security Tinjauan Terhadap Draft Rancangan Undang-Undang. Responsive , 2 (1), 8–13. Recknor, F., Di Ruggiero, E., & Jensen, E. (2022).
Addressing human trafficking as a public health issue. Canadian Journal of Public
Health , 113 (4), 607–610. https://doi.org/10.17269/s41997-022-00642-8
Sweileh, W. M. (2018). Research trends on human trafficking: A bibliometric analysis using Scopus database. Globalization and Health ,
14 (1). https://doi.org/10.1186/s12992-018- 0427-9
Tran, B., Pham, T., Ha, G., Ngo, A., Nguyen, L.,
Vu, T., Do, H., Nguyen, V., Nguyen, A., Tran, T., Truong, N., Hoang, V., Ho, T., Dam, N., Vuong, T., Nguyen, H., Le, H., Do, H., Moir, M., … Ho, R. (2018). A Bibliometric Analysis of the Global Research Trend in Child Maltreatment. International Journal of Environmental Research and Public Health ,
15 (7), 1456. https://doi.org/10.3390/ijerph15071456