## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Social Network Analysis untuk Identifikasi Pengguna Twitter Berpengaruh pada Topik Bencana Gempa dan Tsunami di Indonesia
Ibnu Santoso #1 , Siskarossa Ika Oktora *2 , Siti Muchlisoh **3 , Ernawati Pasaribu *4
# D-IV Komputasi Statistik, Politeknik Statistika STIS, Jln. Otto Iskandardinata No. 64C, Jakarta Timur, 13330
1 ibnu@stis.ac.id
* D-IV Statistika, Politeknik Statistika STIS, Jln. Otto Iskandardinata No. 64C, Jakarta Timur, 13330
2 siskarossa@stis.ac.id
4 ernapasaribu@stis.ac.id
** D-III Statistika, Politeknik Statistika STIS,
Jln. Otto Iskandardinata No. 64C, Jakarta Timur, 13330
3 sitim@stis.ac.id
Abstrak—Indonesia  merupakan  negara  yang  rawan  terjadi bencana  alam  seperti  gempa  dan  tsunami.  Seiring  dengan perkembangan teknologi, arus informasi mengenai kebencanaan  juga  mengalir  di  media  sosial  seperti  Twitter. Penggunaan  Twitter  dalam  kaitannya  dengan  kebencanaan telah  banyak  diteliti  antara  lain  untuk  penyebarluasan informasi,  alat  manajemen  dan  pengurangan  resiko, pemantauan  aktivitas  tanggap  darurat,  dan  lain-lain. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pengguna twitter berpengaruh khusus untuk topik bencana gempa dan tsunami  di  Indonesia  dengan  menggunakan  Social  Network Analysis (SNA) dengan dan tanpa mempertimbangkan faktor frequency dan engagement. Hasil SNA tanpa mempertimbangkan  faktor  frequency  dan  engagement menunjukkan  bahwa  pengguna  Twitter  yang  dinilai  paling berpengaruh pada topik bencana gempa dan tsunami adalah situs  berita  seperti  detikcom  dengan  influence  score  sebesar 0,77.  Sedangkan  jika  mempertimbangkan  faktor  frequency dan engagement menunjukkan bahwa pengguna Twitter yang dinilai  paling  berpengaruh  pada  topik  bencana  gempa  dan tsunami  adalah  akun  infoBMKG  dengan  indeks  influence score  sebesar  0,63.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini ditemukan  bahwa  BMKG  telah  berperan  penting  dalam pemberian  informasi  mengenai  bencana  gempa  bumi  dan tsunami  di  Indonesia  dan  mendapatkan  kepercayaan  luas dari masyarakat yang ditunjukkan dengan adanya engagement yang lebih tinggi dibandingkan akun lainnya.
Kata kunci — Influence Score Index, Gempa, Social Network Analysis, Tsunami, Twitter

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  yang  terletak pada  tiga  lempeng  besar  dunia  (Indo-Australia,  Pasifik
dan  Eurasia)  yang  terus  aktif  bergerak.  Kondisi  tersebut menyebabkan  Indonesia  menjadi  negara  yang  rawan bencana  alam  seperti  gempa  bumi  dan  tsunami.  Bencana alam  yang  terjadi  tidak  hanya  menyebabkan  kerugian material  seperti  kerusakan  bangunan  fisik,  namun  juga dapat  menyebabkan  trauma  korban  seperti  depresi  dan kekhawatiran  tentang  terjadinya  bencana  alam  di  masa depan  [1].  Selama  kurun  waktu  2000  hingga  2021  telah terjadi  beberapa  bencana  besar  di  Indonesia,  diantaranya tsunami  di  Aceh  pada  26  Desember  2004  akibat  gempa berkekuatan magnitudo 9,3; tsunami di Pangandaran pada 17  Juli  2006  berkekuatan  magnitudo  8;  serta  tsunami  di Palu dan Donggala pada 28 September 2018 akibat gempa berkekuatan magnitudo 7,4.
Perkembangan  teknologi  menyebabkan  arus  informasi tidak  lagi  terbatas  ruang  dan  waktu.  Salah  satu  platform yang paling banyak digunakan saat ini adalah media sosial seperti  twitter.  Kejadian  bencana  alam  yang  tidak  dapat diprediksi seringkali membuat penanganan pasca bencana sulit  dilakukan.  Dalam  kedaruratan  bencana,  pemenuhan kebutuhan  dasar  serta  pertolongan  medis  sangat diperlukan.  Dalam  situasi  tersebut  media  sosial  daring seperti  twitter  dapat  dijadikan  solusi  untuk  membantu proses  penanggulangan  bencana  [2].  Twitter  mampu meningkatkan kesadaran masyarakat akan situasi tertentu, memfasilitasi  koordinasi  antar  respon,  serta  mengurangi jeda  waktu  antara  suatu  kejadian  (bencana  alam)  dengan tindakan  yang  dapat  diambil.  Twitter  juga  berfungsi sebagai  media  pertukaran  informasi  selama  kejadian bencana  alam  serta  memberdayakan  aktor-aktor  baru dalam proses penanggulangan bencana alam [3]. Selain itu twitter  juga  dapat  digunakan untuk  menganalisis  masalah
publik  karena  memungkinkan  penggunanya  (masyarakat) untuk  secara  bebas  menyampaikan  pendapat  serta menyebarluaskan  informasi  mengenai  peristiwa  terkini, termasuk bencana alam [4].
Berbagai penelitian untuk mengetahui respon masyarakat  terhadap  kejadian  bencana  alam  melalui twitter  telah  cukup  banyak  dilakukan,  diantaranya penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  yang  mengkaji penggunaan  twitter  dalam  komunikasi  krisis  selama terjadinya  bencana  alam  yang  membuat  orang  lain  di seluruh  dunia  mengetahui  situasi  terkini  dan  dapat memberikan  bantuan  kepada  korban  sesuai  dengan kebutuhan.  Studi  tersebut  menggambarkan  bagaimana Walikota Houston, Texas, Sylvester Turner, menggunakan Twitter  selama  Badai  Harvey  pada  bulan  Agustus  dan September  2017.  Penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa penggunaan  twitter  oleh  Walikota  Turner  merupakan contoh  praktik  terbaik  untuk  menggunakan  media  sosial dalam komunikasi krisis kebencanaan.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6],  optimalisasi komunikasi pada twitter digunakan sebagai alat manajemen dan pengurangan risiko bencana alam. Twitter juga  dianggap  sebagai  sumber  data  baru  yang  dapat dimanfaatkan  untuk  memantau  aktivitas  tanggap  darurat selama  fase  bencana  alam.  Dalam  penelitiannya,  [7] menganalisis  penggunaan  twitter  dengan  menganalisis pola sentimen pada tiga fase berbeda yakni kesiapsiagaan, respon,  dan  pemulihan  saat  Badai  Isaac  melanda Louisiana dan Mississippi pada Agustus 2012.
Terkait  pemanfaatan  twitter  pada  kejadian  bencana alam di Indonesia,  [8] menyimpulkan bahwa penggunaan data  pada  twitter  dapat  digunakan  untuk  perencanaan karena  mendukung  estimasi  cakupan  kejadian  bencana alam, dapat melihat pola spatio-temporal, serta mengidentifikasi  opini  dari  para  pemangku  kepentingan. Hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9]  dengan  cara meneliti  “jejak”  tweet  tentang  bencana  menyimpulkan bahwa  respon  masyarakat  perkotaan  terhadap  bencana Siklon  Tropis  Cempaka  yang  melanda  pantai  selatan Pulau  Jawa  pada  bulan  November  tahun  2017  bersifat positif  dengan  banyaknya  postingan  kata-kata  doa  dan simpati,  menyebarkan  informasi  untuk  meningkatkan kesadaran bencana, dan mengorganisir penggalangan dana untuk para korban.
Berbagai  penelitian  tersebut  merupakan  hal  yang  baik, namun  adakalanya  pengguna  twitter  yang  sangat bervariasi  dapat  berakibat  pada  mis-informasi  yang diterima oleh masyarakat. Misalnya volatilitas yang tinggi dari  respon  sebuah tweet tidak  berasal  dari  otoritas  yang berkepentingan.  Padahal  sistem  manajemen  risiko bencana  alam  yang  melibatkan  twitter  membutuhkan strategi keterlibatan otoritas resmi yang sangat komprehensif  seperti  BMKG,  pimpinan  daerah, channel berita resmi, influencer yang terpercaya, dan sebagainya. Secara  sederhana  seorang influencer dapat  diartikan sebagai user yang dapat  memengaruhi  aksi  atau  hal  yang dilakukan  oleh  banyak  orang  di  media  sosial,  atau  dapat juga  diartikan  sebagai  orang  yang  bisa  menyebarkan
informasi  yang  ada  di  media  sosial  [10].  Besarnya pengaruh  yang  dapat  diberikan  oleh user yang  ada  di media  sosial secara  sederhana  dapat  ditentukan  dengan cara melihat profil yang dimiliki dari user tersebut, seperti berapa  banyak followers , following yang  dimiliki  oleh user, atau  dapat  juga  dengan  menghitung  rasio  dari kduanya. Namun ketika berbicara topik tertentu, bisa jadi user tersebut tidak memiliki cukup pengaruh [11].
Pada  saat  ini,  metode  sederhana  tersebut  telah mengalami  perkembangan,  metode  yang  paling  sering digunakan  pada  saat  ini  adalah Social  Network  Analysis (SNA) . SNA  bertujuan  untuk  mengidentifikasi most relevant actors atau orang yang memiliki pengaruh paling kuat  dalam social  network [12] . Dalam  SNA, social network dapat  direpresentasikan  sebagai  suatu graph , dimana user direpresentasikan  sebagai node, sedangkan garis merepresentasikan  hubungan  yang  dimiliki  oleh masing masing user seperti melakukan retweet , likes , atau replies .
Untuk beberapa kasus, akan lebih baik mengidentifikasi pengaruh dari seorang user berdasarkan topik tertentu. Hal ini  dapat  dilakukan  dengan  cara  melihat  dari  topik  apa yang sering dibahas oleh user tersebut. Menurut referensi [13]  metode  perhitungan  yang  hanya  melihat  pada  suatu topik  tertentu  saja  akan  lebih  efektif  daripada  melakukan perhitungan  secara  umum  (tanpa  topik).  Metode perhitungan  ini  digunakan  untuk  analisis  secara offline . Dimana  data  dari  twitter  didapatkan  melalui scraping pada  periode  tertentu. Tweet yang  diambil  sesuai  dengan topik  yang  ingin  dianalisis  menggunakan keyword atau kata kunci yang bersesuaian dengan topik tersebut.
Walaupun  demikian  perhitungan  terkait  dengan influence  score tersebut  masih  sering  mengalami  kritik oleh  berbagai  pihak,  khususnya  terkait  dengan  skor  yang dihasilkan yang bertujuan untuk menentukan apakah user yang  bersangkutan  memiliki  pengaruh  atau  tidak  terkait dengan suatu topik [11]. Oleh karena itu, dalam penelitian ini  akan  dihitung  i nfluence  score menggunakan  metode pada  penelitian  sebelumnya  [12].  Kemudian  akan  coba dibangun  indeks  komposit  untuk  menghitung  besarnya influence yang  dapat  diberikan  oleh  masing  masing user terhadap  suatu  topik  dan  dievaluasi  relevansinya  dengan influence  score  yang  akan  dihitung  pada  topik  bencana gempa dan tsunami di Indonesia.
Penelitian  ini  didahului  dengan  pendahuluan,  diikuti dengan  metode  penelitian  yang  mencakup  pengumpulan data, preprocessing, penghitungan influence score. Setelah itu  dilakukan  analisis  berdasarkan  hasil  pengolahan  yang diperoleh dan membentuk kesimpulan.

## II. M ETODE
Penelitian  ini  diawali  dengan  pengambilan  data  pada twitter, preprocessing data,  analisis  data  yang  terbagi menjadi  analisis quality,  polarity,  network,  engagement , dan frequency ,  dan  pembentukan  indeks  komposit.  Dari indeks  komposit  yang  dihasilkan  diharapkan  dapat diketahui pengguna yang memiliki pengaruh terbesar pada
topik  tertentu.  Diagram  alir  penelitian  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar. 1  Diagram alir penelitian

## A. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan data twitter terkait dengan bencana khususnya gempa dan tsunami  di  Indonesia.  pengambilan  data  dari  twitter tersebut  menggunakan keyword tertentu.  Pemilihan keyword sendiri  merupakan  hal  yang  penting  karena apabila keyword yang  digunakan  terlalu  umum,  maka tweet yang  terambil  akan  terlalu  banyak  dan  tidak  sesuai dengan  apa  yang  diinginkan,  sedangkan  apabila  terlalu sempit maka tweet yang terambil menjadi sedikit sehingga hasilnya  kurang  dapat  mewakili  keadaan  sebenarnya. Adapun keyword yang  digunakan  adalah  gempa  dan tsunami dengan lokasi di Indonesia.
Pengambilan tweet yang berkenaan tentang bencana ini dilakukan  dengan menggunakan metode scraping twitter yang  dilakukan  dengan  menggunakan library yang tersedia  pada  bahasa  pemrograman  python,  yaitu twint [14]. Tweet yang  digunakan  adalah tweet yang  memuat keyword pada  periode  1  Januari  2010  sampai  dengan  28 Maret 2021.
Sebelum dilakukan analisis, perlu dilakukan preprocessing terlebih dahulu dengan tujuan membersihkan  data.  Rangkaian yang  dilakukan  adalah sebagai berikut:
1. Menghapus  duplikasi  data,  sebuah tweet akan memiliki nilai id_tweet yang unik, dengan menggunakan  id_tweet  sebagai  primary  key  maka tweet yang redundant akan dihapus
2. Menghapus karakter yang tidak dibutuhkan.  Karakter seperti  ~!@#$^&*()<>{}[].,_+\|:;’”  tidak  diperlukan sehingga dapat dihapus. Link URL, angka 0 sampai 9 juga dihapus karena tidak diperlukan dalam analisis 3. Case  Folding .  Merupakan  proses  untuk  merubah semua  kata  menjadi  huruf  non  kapital.  Hal  ini dilakukan karena python merupakan bahasa pemrograman  yang case  sensitive, oleh  karena  itu kata  “bencana”  dengan  kata  “Bencana”  akan dianggap  sebagai  kata  yang  berbeda.  Walaupun  kata yang dimaksud adalah kata yang sama
4. Normalisasi.  Normalisasi  teks  digunakan  untuk mengubah  kata  singkatan  ataupun  kata  yang  salah ketik menjadi bentuk sebenarnya. Misalnya kata “yg” akan  diubah  menjadi  “yang”,  “tdk”  menjadi  “tidak” dan sebagainya
5. Stemming .  Merupakan  proses  yang  dilakukan  untuk merubah  kata  menjadi  bentuk  bakunya.  Misalnya “menjadi”  menjadi  “jadi”,  “berkuasa”  menjadi “kuasa” dan sebagainya.
6. Menghapus stopwords . Stopwords atau kata penghubung  seperti  “yang”,  “dan”  dsb.  Kata  kata tersebut  dihapus  karena  dapat  mengganggu  proses analisis karena frekuensinya yang banyak.

## B. Menghitung Influence Score
1)  Network  Analysis: Langkah  selanjutnya  adalah melakukan network  analysis [15]. User yang  melakukan retweet terhadap tweet dari user lainnya maka kedua user tersebut  akan  terhubung.  Setelah  semua user berhasil dihubungkan dan menjadi sebuah graph, network analysis yang  dilakukan  adalah  dengan  menghitung Betweenness centrality (bc), Eigenvector  centrality (ec),  dan In-degree (id)  dan Follower-Followee  Ratio (TFF).  Untuk menghitung  besarnya network yang user miliki,  maka model perhitungan yang dilakukan adalah:
(1)
2)  Quality  Analysis  dan  Sentiment  Analysis: Tahapan berikutnya  adalah  melakukan quality  analysis [15]. Kualitas  yang  akan  dihitung  adalah  kualitas  dari  masing masing tweet .  Metode  perhitungan  kualitas  yang digunakan adalah Flesch-Kincaid [16] dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
(2)
Setelah  melakukan  analisis  terhadap  kualitas  dari sebuah tweet ,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan analisis  terkait  sentiment  dari tweet tersebut. Sentiment analysis juga pernah dilakukan sebelumnya oleh [17] dan [18]. Menggunakan metode perhitungan analisis sentimen berbasis  lexicon (kamus) .  Didalam  kamus  tersebut terdapat kata dengan nilai polaritas yang dimiliki oleh kata tersebut.  Metode lexicon ini  menggunakan  pencocokkan kata  yang  ada  pada tweet dengan  kata  yang  ada  pada kamus.  Apabila  skor  polaritas  pada tweet tersebut  >  0, maka tweet tersebut  merupakan tweet dengan  sentimen positif, begitu juga apabila polaritas < 0, merupakan tweet dengan  sentimen  negatif,  dan  nilai  polaritas  =  0 merupakan tweet dengan sentimen yang netral.
Setelah  didapatkan  kualitas  dan  juga  sentimen  dari masing  masing tweet ,  kemudian  dihitung  kualitas  dan sentimen  dari  masing  masing user dengan  cara menghitung rata rata dari kualitas dan juga sentimen tweet yang user tersebut
(3)
(4)

## C. Perhitungan Influence Score
Setelah  semua  variabel  didapat,  proses  berikutnya adalah menghitung influential score untuk masing masing user ,  metode  perhitungan  yang  digunakan  adalah  metode perhitungan Bigonha [15]. I nfluential score dapat dihitung dengan cara:
(5)

## D. Menyusun Indeks Komposit
Tahapan  penyusunan  indeks  menggunakan  metode yang digunakan pada referensi [19] adalah sebagai berikut:
1. Membangun  kerangka  kerja  teoritis  dan  pemilihan variabel/indikator.
Kerangka  kerja  harus  secara  jelas  mendefinisikan fenomena  yang  akan  diukur  dan  sub-komponennya, dan  selanjutnya  memilih  masing-masing  indikator dan  bobot  yang  mencerminkan  kepentingan  relatif mereka dan dimensi komposit keseluruhan.
2. Standardisasi data
Metode normalisasi yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  normalisasi Min-max .  Metode Min-Max mengubah nilai variabel tersebut menjadi nilai antara 0 sampai 1.
3. Analisis faktor
Pada  tahapan  ini  dilakukan  beberapa  hal  seperti menguji kelayakan dari data yang akan digunakan uji kelayakan data, melakukan reduksi atau pengurangan dari variabel/indikator, membentuk faktor, mengestimasikan nilai matriks faktor yang terbentuk, melakukan  rotasi  dari  faktor  yang  terbentuk,  dan menghitung nilai skor faktor.
4. Standarisasi data skor faktor
Pada  masing  masing  model  faktor  yang  terbentuk dilakukan  standardisasi.  Standarisasi  data  skor  faktor digunakan  untuk  memperkecil range nilai  faktor indeks menjadi nilai 0 sampai 1. Dalam penelitian ini metode  normalisasi  data  yang  digunakan  adalah metode Min-Max kemudian  dikalikan  100  untuk mempermudah dalam interpretasi.
(6)
keterangan :
: skor faktor ke-i user ke-j setelah standardisasi
: skor faktor ke-i user ke-j
: skor maksimal faktor ke-i
: skor minimal faktor ke-i
5. Menentukan penimbang yang akan digunakan.
Penimbang  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah unequal weighting dan equal weighting. Equal weighting  digunakan  pada  variabel  yang  ada  di masing  masing  faktor,  sedangkan  unequal  weighting digunakan pada faktor faktor yang terbentuk.
a. Pembobotan skor faktor
Untuk  masing  masing  variabel  yang  ada  pada sebuah faktor, akan dilakukan metode perhitungan equal weighting untuk mendapatkan nilai dari faktor tersebut
(7)
keterangan :
: Nilai faktor ke-i
: Nilai variabel ke-j faktor ke-i
t  : Banyaknya variabel pada faktor ke-i
b. Pembobotan faktor
Pada pembobotan faktor, metode yang digunakan adalah
unequal weighting . Penimbang didapatkan dari proporsi  explained variance oleh setiap faktor dengan total explained variance
(8)
6. Agregasi.
Menghitung  nilai  dari influence  score. Dalam penelitian  ini,  metode  perhitungan  yang  digunakan adalah  agregasi  linear (linear  aggregation). Dimana menjumlahkan  semua  faktor  yang  telah  dikalikan dengan penimbangnya masing masing
(9)
keterangan :
: Indeks influence pada seorang user
: bobot faktor ke-i
: skor faktor ke-i
7. Melihat  hubungan  indeks  komposit  dengan  indeks lain.
Tahapan  ini  ditujukan  untuk  menilai  seberapa  baik kemampuan  indeks  komposit  dalam  menjelaskan fenomena  yang  terjadi.  Dalam  penelitian  ini,  akan dilihat  hubungan  antara  nilai influence  score yang dihasilkan  dari  indeks  komposit  dengan influence score dari  metode  referensi  [15].  Melihat  hubungan serta besarnya hubungan dapat dilakukan dengan cara melakukan analisis uji korelasi rank spearman
(10)
Uji signifikansi korelasi Rank Spearman :
H 0 : Korelasi pada populasi adalah nol
H1  : Korelasi pada populasi lebih besar dari nol Statistik hitung untuk data lebih dari 30 :
(11)
keterangan :
z  : Nilai z hitung
r s : Koefisien korelasi spearman
n  : Jumlah sampel penelitian
Berdasarkan  [10]–[13],  terdapat  informasi  bahwa besarnya  pengaruh  seseorang  di  suatu  media  sosial  juga dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  variabel,  diantaranya adalah Proporsi Tweet , Proporsi Retweet , Proporsi Replies , Proporsi Likes , Betweenness  Centrality,  Eigenvector Centrality, In-Degree  Centrality, Twitter Follower- Following  Ratio ,  Polaritas Tweet ,  dan  Kualitas Tweet sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar. 2  Komponen Pembentuk Indeks Influence User Variabel Betweenness Centrality, Eigenvector Centrality, In-Degree  Centrality, Twitter Follower- Following  Ratio ,  Polaritas Tweet ,  dan  Kualitas Tweet didapatkan dari hasil perhitungan pada metode sebelumnya [15]. Sedangkan pada variabel Proporsi Tweet , Proporsi Retweet ,  Proporsi Replies dan  Proporsi Likes didapatkan  dengan  cara  menghitung  proporsi  banyaknya tweet,  retweet,  replies,  likes tentang tweet yang berkaitan dengan bencana yang terjadi terhadap seluruh tweet yang dikeluarkan oleh user dalam rentang waktu penelitian.
(12)
keterangan
X : tweet, atau retweet, atau likes, atau replies

## E. Pemilihan Variabel
Pemilihan variabel bertujuan untuk menyeleksi variabel yang  akan  digunakan  untuk  membentuk  dimensi  indeks komposit influence  score terkait  dengan  bencana  yang terjadi.  Sepuluh  variabel  pembentuk  indeks  komposit yang  akan  digunakan  perlu  diseragamkan  terlebih  dahulu arahnya  untuk  mempermudah  dalam  proses  interpretasi. Dalam  hal  ini  semua  variabel  diubah  arahnya  menjadi positif.
Setelah  dilakukan  penyeragaman  arah,  langkah  yang dilakukan  selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi. Normalisasi  dilakukan  karena  setiap  variabel  memiliki satuan  yang  berbeda-beda  dan  memiliki  nilai range atau rentang  yang  berbeda-beda  pula,  sehingga  dilakukannya normalisasi bertujuan untuk mengurangi bias yang terjadi. Indikator  yang  telah  diseragamkan  dan  dinormalisasi selanjutnya  dianalisis  menggunakan  analisis  faktor. Analisis faktor yang dilakukan bertujuan untuk mereduksi dimensi  variabel  menjadi  lebih  ringkas  dan  membentuk faktor.  Proses  reduksi  variabel  akan  memperhatikan  nilai KMO,  MSA,  komunalitas  serta Bartlett’s  Test  of Sphericity.
Nilai  KMO  yang  kurang  dari  0,5  menandakan  bahwa data  tersebut  belum  layak  untuk  dianalisis.  Dalam  proses mereduksi  variabel,  peneliti  memperhatikan  nilai  MSA dan nilai komunalitas. Variabel yang memiliki nilai MSA dan komunal kurang dari 0,5 menandakan hubungan yang kurang  kuat  antara  variabel  tersebut  dengan  variabel lainnya,  sehingga  variabel  tersebut  dapat  dikatakan  tidak layak  untuk  dimasukkan  ke  dalam  model  dan  dianalisis lebih  lanjut,  sehingga  harus  direduksi  atau  dikeluarkan. Langkah berikutnya adalah pembentukan faktor, perhitungan  indeks  komposit  influence  score,  dan  uji korelasi  dengan  influence  score  yang  dihasilkan  dengan metode sebelumnya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data dan Preprocessing
Data tweet yang diperoleh dari hasil scraping sebanyak 457.389 tweet .  Setelah preprocessing ,  data  tereduksi menjadi  262.367 tweet .  Data  pada  Tabel  1 merupakan contoh sampel data tweet sebelum dilakukan preprocessing dan Tabel 2 merupakan contoh sampel data tweet setelah dilakukan preprocessing .

## B. Perhitungan Influence Score
Setelah data tweet selesai di- preprocessing. Selanjutnya adalah  melakukan  analisis  untuk  menghitung  nilai  dari influence  Score. Untuk  menghitung  nilai  tersebut diperlukan  tiga  variabel,  yaitu network,  polarity,  dan quality dan  masing  masing user .  Untuk polarity dan quality dilakukan  perhitungan  pada  masing  masing tweet terlebih  dahulu.  Tabel  3  merupakan  contoh  sampel  data sentimen  dan  kualitas  dari tweet .  Setelah  perhitungan terkait  sentimen  dan  kualitas tweet dilakukan,  kemudian
nilai  tersebut  dikelompokkan  berdasarkan user ,  sehingga akan didapat nilai polaritas dan kualitas tweet dari masing masing user .  Perhitungan nilai influence score dilakukan setelah variabel sentiment , polarity , dan network dari user didapatkan.  Tabel  4  merupakan  contoh  sampel  data network,  quality,  polarity dan influence  square dari use r. Influence  score ini  belum  mempertimbangkan  frequency dan engagement.
TABEL I C ONTOH S AMPEL D ATA T WEET S EBELUM P REPROCESSING Id Tweet Tweet 1369854870405095428 ❛ [Bencana Alam dan Mitigasinya] ❜ (liat pict biar hemat capt)    Sesuatu  bisa  dikatakan sebagai bencana ketika menimbulkan  kerugian.    Kenapa bencana  alam  banyak  terjadi  di Indonesia?  1.  Potensi  gempa bumi  :  Indonesia  berada  di pertemuan  3  lempeng  (Pasifik, Eurasia, Indo-Australia) https://t.co/FOpRJFP14m 1367748495843622913 Gempa  Bumi  Terkini  (USGS)
Waktu  :  05-03-2021  14:32:54
WIB  Lokasi  :  157  km  SW  of Padang,  Indonesia  Magnitudo  : 5.6  M  Kedalaman  :  17.97  Km Potensi : tidak berpotensi
TSUNAMI  Koordinat  :  1.7901° LS  -  99.2082°  BT  Info  : https://t.co/KFGbBfiYqh  Sumber :  https://t.co/2FZCiPYdc5
TABEL II C ONTOH S AMPEL D ATA T WEET S ETELAH P REPROCESSING Id Tweet Tweet 1369854870405095428 bencana alam mitigasinya liat pict biar hemat capt sesuatu kata bencana timbul rugi kenapa bencana alam banyak jadi indonesia potensi gempa bumi indonesia ada temu lempeng pasifik eurasia indo australia 1367748495843622913 gempa bumi kini usgs waktu wib lokasi km sw of padang indonesia magnitudo m dalam km potensi potensi tsunami koordinat ls bt info sumber TABEL III
C ONTOH S AMPEL D ATA S ENTIMEN D AN K UALITAS T WEET Id Tweet Sentimen Kualitas 1373212141059072000 -0.06 7.2 1369854870405095428 -0.22 17.4 1367748495843622913 -0.06 15
TABEL IV C ONTOH S AMPEL D ATA N ETWORK , Q UALITY , P OLARITY , D AN I NFLUENCE S CORE D ARI U SER
Username u_networ k u_qualit y u_polarit y influence_scor e detikcom 1 0,39394 4 -0,0841 0,770731364 kompasco m 0,352226 0,34988 5 -0,00086 0,288050458 infoBMK G 0,341899 0,38553 1 0,035221 0,286904151 VIVAcoid 0,298752 0,32320 3 -0,04216 0,250489163 aagym 0,201618 0,36224 5 -0,12 0,190471433

## C. Analisis Sentimen Terkait Bencana
Untuk  melihat  gambaran  umum  terkait  dengan pendapat masyarakat terhadap bencana yang terjadi maka dilakukan  analisis  sentimen.  Pada  analisis  ini  data  dibagi menjadi  tiga  berdasarkan  sentimen  yang  dimiliki  yaitu positif,  negatif,  dan  netral.  Berikut  gambaran  pendapat masyarakat terkait dengan bencana yang terjadi. Gambar 3 adalah  proporsi  sentimen  yang  diolah  dari  tweet  yang didapatkan,  dimana  66%  adalah  sentiment  negative,  30% adalah sentiment positif, dan 4% adalah sentimen netral.
Gambar. 3  Persentase Sentimen terhadap Bencana
Secara  umum  pendapat  masyarakat  terkait  dengan bencana  yang  terjadi  bermuatan  negatif,  hal  ini  dapat dibuktikan  dengan  melihat  banyaknya tweet yang memiliki  polaritas  negatif  dibandingkan  dengan tweet yang memiliki polaritas positif maupun netral.

## D. Membangun Indeks Komposit
Berdasarkan  proses  reduksi  variabel  yang  dilakukan, didapatkan  3  variabel  yang  tereduksi  yaitu  variabel Twitter Follower-Following  Ratio ,  Polaritas Tweet ,  dan Kualitas Tweet . Melalui analisis multivariat analisis faktor didapatkan  juga  terdapat  2  dimensi  atau  faktor  yang terbentuk.  Penentuan  faktor  ini  didasarkan  pada  nilai eigen  value yang  lebih  kecil  atau  sama  dengan  1,  maka faktor  tersebut  dianggap  dominan  dan  signifikan. Weighting pada masing masing faktor didapatkan melalui perbandingan  antara  besarnya  keragaman  yang  dapat dijelaskan (percentage  of  variance  explained) oleh  suatu faktor dan besarnya keragaman total yang dapat dijelaskan oleh  model.  Ringkasan  perhitungan  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
TABEL V R INGKASAN P EMBENTUKAN DAN P ENIMBANGAN F AKTOR No Nama Faktor Variabel % of variance Penimbang 1 Engagement Rate Proporsi Retweet 46.6 0.515 Proporsi Replies Proporsi Likes 2 Frequency and Network Analysis Betweenness Centrality 43.9 0.485 Eigen Centrality In-Degree Centrality Proporsi Tweet

## E. Perhitungan Indeks Influence Score
Dalam memperoleh nilai indeks komposit dilakukanlah penjumlahan  hasil  perkalian  antara  penimbang  dan  skor faktor untuk tiap tiap faktor yang sudah dinormalisasi.
Karena sebelumnya telah dilakukan penyeragaman arah variabel  menjadi  positif,  maka  interpretasi  dari  indeks yang  dihasilkan  adalah  semakin  tinggi  nilai  indeks influence  score terkait  dengan  bencana  maka  semakin besar  pula  pengaruh  yang  dapat  diberikan  oleh  seorang user terkait dengan bencana. Pada  Tabel 6 terlihat bahwa user yang  memiliki  indeks influence  score pada  topik bencana  dan  tsunami  di  Indonesia  adalah  infoBMKG, diikuti  dengan user media  seperti  detikcom,  kompascom, vivacoid,  dan  cnnindonesia.  Semakin  besar  nilai  indeks influence  score -nya  maka  makin  berpengaruh user tersebut pada topik tertentu.
TABEL VI S AMPEL I NFLUENCE S CORE YANG D IDAPAT D ARI I NDEKS K OMPOSIT No User Indeks Influence Score 1 infoBMKG 0,63698 2 detikcom 0,54118 3 kompascom 0,18755 4 VIVAcoid 0,15767 5 CNNIndonesia 0,10387
Untuk  melihat  seberapa  besar  korelasi  dari  nilai influence  score yang  dihasilkan  dari  indeks  komposit dengan  metode  pada  [15]  dilakukan  uji  korelasi rank spearman untuk membandingkan ranking yang dihasilkan pada masing masing metode. Dari perhitungan didapatkan besarnya  korelasi rank  spearman antara  kedua  indeks tersebut adalah sebesar 0,207 (jika nilai korelasi antara 0 – 0,25  maka  termasuk  hubungan  yang  lemah).  Dilanjutkan melakukan  uji  signifikansi  dan  menghasilkan  keputusan tolak H 0 . Sehingga kesimpulan yang dapat diambil adalah terdapat  cukup  bukti  untuk  menyatakan  bahwa  kedua
indeks  tersebut  memiliki  hubungan  walaupun  korelasi yang terbentuk termasuk korelasi kecil/lemah.
Gambar. 4 Influence Score Akun Twitter
Gambar  4  menunjukkan influence  score akun  twitter tanpa  dan  dengan  mempertimbangkan  faktor engagement rate ( engagement )  dan  faktor frequency  and  network analysis (frequency) . Terlihat
bahwa tanpa
mempertimbangkan  kedua  faktor  tersebut  maka  akun detikcom  menjadi  akun  dengan influence  score tertinggi sebesar  0,77.  Sedangkan  jika  dengan  mempertimbangan kedua  faktor  tersebut  ke  dalam  analisis,  maka  akun infoBMKG  menjadi  akun  yang  memiliki influence  score tertinggi sebesar 0,64.
IV. K
ESIMPULAN Hasil Social Network Analysis tanpa
mempertimbangkan  faktor frequency dan engagement menunjukkan bahwa pengguna Twitter yang dinilai paling berpengaruh  pada  topik  bencana  gempa  dan  tsunami adalah  situs  berita  seperti  detikcom,  sedangkan  jika mempertimbangkan  faktor frequency dan engagement menunjukkan bahwa pengguna Twitter yang dinilai paling berpengaruh  pada  topik  bencana  gempa  dan  tsunami adalah  akun  infoBMKG.  Untuk  penelitian  selanjutnya dapat dianalisis mengenai akun Twitter berpengaruh yang berfokus  pada  penyaluran  bantuan  ketika  terjadi  bencana alam dan konektivitanya dengan akun penyedia informasi bencana.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Terima  kasih  kepada  PPPM  Politeknik  Statistika  STIS yang telah membiayai penelitian ini. Penelitian ini adalah bagian dari  Penelitian  Tim  Riset  Kebencanaan  Politeknik Statistika  STIS  yang  diketuai  oleh  Ibu  Dr.  Tiodora Hadumaon Siagian M. Pop. Hum. Res.

## R EFERENSI
[1]  D. N. Sattler, M. Claramita, and B. Muskavage, “ Natural Disasters in Indonesia: Relationships Among Posttraumatic Stress, Resource Loss,  Depression,  Social  Support,  and  Posttraumatic  Growth ,”  J Loss  Trauma,  vol.  23,  no.  5,  pp.  351–365,  Jul.  2018,  doi: 10.1080/15325024.2017.1415740.
[2]  S.  Behl,  A.  Rao,  S.  Aggarwal,  S.  Chadha,  and  H.  S.  Pannu, “ Twitter for disaster relief through sentiment analysis for COVID- 19  and  natural  hazard  crises ,”  International  Journal  of  Disaster
Risk Reduction,
vol.
55, Mar.
2021, doi: 10.1016/j.ijdrr.2021.102101.
[3]  P. Kumar, “ Twitter, disasters and cultural heritage: A case study of the  2015  Nepal  earthquake ,”  Journal  of  Contingencies  and  Crisis Management,  vol.  28,  no.  4,  pp.  453–465,  Dec.  2020,  doi: 10.1111/1468-5973.12333.
[4]  A.  Karami,  V.  Shah, R.  Vaezi,  and A.  Bansal,  “ Twitter  Speaks:  A Case  of  National  Disaster  Situational  Awareness ,”  Mar.  2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1903.02706 [5]  C.  M.  Vera-Burgos  and  D.  R.  Griffin  Padgett,  “ Using  Twitter  for crisis  communications  in  a  natural  disaster:  Hurricane  Harvey ,” Heliyon, vol. 6, no. 9, Sep. 2020, doi: 10.1016/j.heliyon.2020.e04804.
[6]  G.  P. Cooper,  V.  Yeager,  F. M. Burkle, and  I.  Subbarao,  “ Twitter as  a  potential  disaster  risk  reduction  tool.  part  i:  Introduction, terminology,  research  and  operational  applications ,”  PLoS  Curr, vol. 7, no. DISASTERS, Jun. 2015, doi: 10.1371/currents.dis.a7657429d6f25f02bb5253e551015f0f.
[7]  K. Wang, N. S. N. Lam, L. Zou, and V. Mihunov, “ Twitter use in hurricane isaac and its implications for disaster resilience ,” ISPRS Int J Geoinf, vol. 10, no. 3, Mar. 2021, doi: 10.3390/ijgi10030116. [8]  K.  M.  Carley,  M.  Malik,  P.  M.  Landwehr,  J.  Pfeffer,  and  M. Kowalchuk,  “ Crowd  Sourcing  Disaster  Management:  The Complex  Nature  of  Twitter  Usage  in  Indonesia ,”  2019.  [Online]. Available: https://www.elsevier.com/open-access/userlicense/1.0/ [9]  U.  Widyanarko  and  D.  R.  Hizbaron,  “ Urban  response  towards tropical  cyclone  using  twitter  in  Indonesia ,”  in  IOP  Conference Series: Earth and Environmental Science, Mar. 2020, vol. 451, no. 1. doi: 10.1088/1755-1315/451/1/012098.
[10]  F.  Morone  and  H.  A.  Makse,  “ Influence  maximization  in  complex networks  through  optimal  percolation ,”  Jun.  2015,  doi:
10.1038/nature14604.
[11]  R.  Herrera,  J.  P.  Cárdenas,  and  R.  Alfaro,  “ User  Influence  in  On- line Social Networks ,” 2014.
[12]  F.  Riquelme  and  P.  González-Cantergiani,  “ Measuring  user influence on Twitter: A survey ,” Inf Process Manag, vol. 52, no. 5, pp. 949–975, Sep. 2016, doi: 10.1016/j.ipm.2016.04.003.
[13]  M. Kardara, G. Papadakis, A. Papaoikonomou, K. Tserpes, and T. Varvarigou, “ Large-scale evaluation framework for local influence theories in Twitter ,” Inf Process Manag, vol. 51, no. 1, pp. 226–252,
2015, doi: 10.1016/j.ipm.2014.06.002.
[14]  “https://pypi.org/project/twint/.”
[15]  C. Bigonha, T. N. C. Cardoso, M. M. Moro, M. A. Gonçalves, and V.  A.  F.  Almeida,  “ Sentiment-based  influence  detection  on
Twitter ,” Journal of the Brazilian Computer Society, vol. 18, no. 3,
pp. 169–183, Sep. 2012, doi: 10.1007/s13173-011-0051-5.
[16]  Sandy  Ressler,  Perspectives  on  electronic  publishing:  standards, solutions, and more. Prentice-Hall, Inc., 1993.
[17]  F.  D.  Ananda  and  Y.  Pristyanto,  “ Analisis  Sentimen  Pengguna Twitter  Terhadap  Layanan  Internet  Provider  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine ,” MATRIK: Jurnal Manajemen, Teknik  Informatika  dan  Rekayasa  Komputer,  vol.  20,  no.  2,  pp. 407–416, 2021.
[18]  A.  Faesal,  A.  Muslim,  A.  H.  Ruger,  and  K.  Kusrini,  “ Sentimen analisis  pada  data  tweet  pengguna  twitter  terhadap  produk penjualan  toko  online  menggunakan  metode  k-means ,” MATRIK: Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa  Komputer, vol. 19, no. 2, pp. 207–213, 2020.
[19]  European  Commission.  Joint  Research  Centre.  and  Organisation for  Economic  Co-operation  and  Development.,  Handbook  on constructing  composite  indicators:  methodology  and  user  guide. OECD, 2008.