Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 662-672 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Pendekatan Swara Dalam Mengukur Popularitas Platform Streaming Musik Melaui Social Network Analysis Berbasis Percakapan Twitter
Resa Arjuanda 1 , Setyawan Wibisono 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Indonesia Email: resaarjuanda@mhs.unisbank.ac.id 1 ,  setyawan@edu.unisbank.ac.id 2

## Abstract
In the digital era, the popularity of music streaming platforms is important in everyday life. To understand  the  popularity  of  music  streaming  platforms,  Twitter  social  network  analysis  was  used with  the  SWARA  approach.  The  SWARA  method  provides  values  for  important  criteria  in  decision making. This approach helps understand user perceptions of the platform and strengthen marketing strategies. The WASPAS method is used to solve decision making problems by combining the Weighted Sum  Model  and  the  Weighted  Product  Model.  The  main  music  streaming  platforms  analyzed  are Spotify,  YouTube  Music,  Joox,  Apple  Music,  Langit  Music,  and  Music  Bagus.  Data  is  collected  from Twitter conversations to identify conversation trends and user sentiment. Social network analysis was carried out to map relationships between individuals in the Twitter community. Centrality metrics are used to identify key actors in the network. Thus, this research provides insight into the dynamics of the popularity of music streaming platforms and their influence on Twitter users and provides a basis for more effective marketing strategies in the music industry.
Keywords : SWARA.WASPAS.SNA

## Abstrak
Dalam era digital, popularitas platform streaming musik penting dalam kehidupan sehari-hari. Untuk  memahami popularitas platform streaming musik  analisis jaringan sosial Twitter digunakan dengan  pendekatan  SWARA.  Metode  SWARA  memberikan  nilai  pada  kriteria  kepentingan  dalam pengambilan keputusan. Pendekatan ini membantu memahami persepsi pengguna terhadap platform dan  memperkuat  strategi  pemasaran.  Metode  WASPAS  digunakan  untuk  memecahkan  masalah pengambilan keputusan dengan menggabungkan Weighted Sum Model dan Weighted Product Model. Platform  streaming  musik  utama  yang  dianalisis  adalah  Spotify,  YouTube  Music,  Joox,  Apple  Music, Langit  Music,  dan  Music  Bagus.  Pengumpulan  data  dilakukan  dari  percakapan  Twitter  untuk mengidentifikasi tren percakapan dan sentimen pengguna. Analisis jaringan sosial dilakukan untuk memetakan  hubungan  antarindividu  dalam  komunitas  Twitter.  Metrik  sentralitas  digunakan  untuk mengidentifikasi aktor kunci dalam jaringan. Dengan demikian, penelitian ini memberikan wawasan tentang  dinamika  popularitas  platform  streaming  musik  dan  pengaruhnya  terhadap  pengguna Twitter serta menyediakan dasar untuk strategi pemasaran yang lebih efektif dalam industri musik.
Kata kunci : SWARA.WASPAS.SNA

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digital  yang  terus  berkembang,  musik  telah  menjadi  unsur  penting dalam  kehidupan  sehari-hari  banyak  individu.  Kemajuan  teknologi  dan  internet telah  mengubah  metode  akses  ke  musik,  dengan  platform  streaming  musik menjadi  salah  satu  inovasi  paling  signifikan  di  industri  ini.  Layanan  streaming musik  telah  menjadi  cara  paling  populer  bagi  konsumen  untuk  mendengarkan musik. Layanan ini memberi konsumen akses tak terbatas ke katalog musik yang lengkap.  Layanan  streaming  musik  populer  termasuk  Spotify,  Joox,  dan,  selama beberapa tahun, YouTube Music [1]. Berbagi musik dapat berdampak pada selera
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 662-672 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
musik  orang  lain,  baik  lagu  tersebut  dibagikan  secara  individu  maupun  dalam bentuk  playlist.  Seiring  berjalannya  waktu,  hal  ini  secara  tidak  sengaja  dapat mengarah pada perkembangan tren musik[2].
Kesuksesan  platform  streaming  musik  tidak  hanya  ditentukan  oleh  jumlah lagu  yang  mereka  tawarkan,  melainkan  juga  oleh  seberapa  populer  dan  menarik platform  streaming  music  tersebut.  Jumlah  pengguna  aktif,  jumlah  musisi  yang mempublikasikan  musik,  dan  tingkat  interaksi  pengguna  di  platform  tersebut semua  berperan  penting  dalam  menentukan  keberhasilan  platform  streaming musik. Untuk  mengukur  dan  memahami  popularitas  platform  streaming  musik, diperlukan pendekatan yang canggih  dan komprehensif, seperti Analisis Jaringan Sosial.  Jaringan  dapat  digunakan  untuk  mewakili  interaksi  antara  pengguna platform musik yang dipengaruhi oleh minat musik serupa. Jaringan ini terdiri dari beberapa  node  yang  terhubung  satu sama  lain  melalui  edge  atau  link.  Kita  dapat mengamati  interaksi  node-to-node  dan  mendapatkan  wawasan  tentang  sifat, kecepatan,  dan  distribusi  informasi  yang  berpengaruh  dengan  menggunakan visualisasi  jaringan.  Dengan  menggunakan  analisis  jaringan  ini,  seseorang  dapat memastikan  data  apa  yang  diperlukan  untuk  mempengaruhi  evolusi  tren  musik masyarakat [2].
Dalam hal ini, Twitter menjadi platform yang sangat relevan untuk dianalisis. Twitter merupakan salah satu platform komunikasi yang menyebarkan informasi secara  luas,  dan  saat  ini  penggunanya  sebagian  besar  adalah  generasi  muda.[3] Twitter salah satu tempat di mana ribuan pengguna membicarakan musik sehari- hari,  memberikan  pendapat,  merekomendasikan  lagu,  mengikuti  musisi,  dan berbagi  pengalaman  mereka  dengan  platform  streaming  musik.  Oleh  karena  itu, Twitter  menjadi  salah  satu  sumber  data  yang  sangat  berharga  untuk  memahami dinamika popularitas platform streaming musik. Dengan pendekatan "swara" yang berfokus  pada  suara  pengguna  Twitter,  kita  dapat  mendapatkan  pemahaman mendalam  tentang  perkembangan  popularitas  platform  streaming  musik  dan interaksinya  dengan  masyarakat.  Analisis  suara  pengguna,  termasuk  tweet, retweet,  komentar,  dan  tanggapan,  memungkinkan  kita  untuk  mengidentifikasi tren  percakapan  terkait  platform-platform  tersebut  di  Twitter.  Metode  SWARA (Stepwise  Weight  Assessment  Ratio  Analysis)  digunakan  untuk  secara  logis mengatasi  masalah  dalam  proses  penyelesaian  perselisihan  dari  perspektif ekonomi, sosial, dan lainnya. Nilai bobot diberikan pada kualitas yang diperlukan setelah kualitas tersebut ditemukan [4].
Pendekatan  ini  membantu  dalam  memahami  sentimen  pengguna  terhadap platform  streaming  musik,  termasuk  apakah  mereka  merasa  positif  atau  negatif terhadap platform tersebut. Oleh karena itu, pendekatan "swara" adalah alat yang kuat  untuk  merancang  strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif,  meningkatkan kualitas  layanan,  dan  memperluas  audiens  di  pasar  yang  sangat  kompetitif  [5]. Dengan  demikian,  pendekatan  "swara"  dalam  mengukur  popularitas  platform streaming musik melalui Social Network Analysis di Twitter adalah alat yang kuat untuk  memahami  persepsi,  preferensi,  dan  dinamika  sosial  yang  memengaruhi popularitas  platform-platform  ini.  Dengan  informasi  yang  diperoleh  dari  analisis ini,  platform  streaming  musik  dapat  merancang  strategi  yang  lebih  efektif  dalam
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 662-672 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
meningkatkan  popularitas  mereka  di  tengah  persaingan  yang  semakin  ketat  di industri musik digital.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Obyek Penelitian
Obyek penelitian adalah percakapan yang terjadi di media sosial Twitter (X) mengenai platform musik digital yang beroperasi di Indonesia, yaitu Spotify, Apple Music,  Langit  Music,  Music  Bagus  Joox,  dan  YouTube  Music.  Data  percakapan tersebut diperoleh dari media sosial Twitter (X) dengan pencatatan mulai tanggal 8 Agustus 2023 hingga 8 September 2023.

## 2.2. Social Network Analysis (SNA)
SNA  menggunakan  teori  graf  untuk  menganalisis  hubungan  sosial, merepresentasikan  individu  sebagai  node  dan  hubungan  antar  individu  sebagai edge  [6]. Metode  dan  teknik  SNA  dipilih  karena  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi node, komunitas, dan hierarki informal yang memiliki pengaruh paling  besar  dalam  suatu  jaringan.  Selain  itu,  metode  ini  dapat  memberikan gambaran atau visualisasi hubungan terkecil yang ada antara satu individu dengan individu  lain  dalam  jaringan.[7]Ini  membantu  memahami  hubungan  sosial  dan berbagai  aspek  bisnis  seperti  strategi,  penjualan,  dan  manajemen  pengetahuan. Properti  jaringan  SNA  meliputi  nodes,  edges,  average  degree,  diameter, modularity, dan average path length.
Tabel 1. Pengertian Properti Jaringan
Properti Jaringan Pengertian Nades menampilkan peran yang dimainkan setiap pemain di dalam jaringan. Edges mencerminkan koneksi yang ada di dalam jaringan antara node atau aktor. Average Degree Jarak terjauh, jumlah rata-rata koneksi antara dua node, dan seterusnya. Diameter Pemisahan maksimum antara dua node yang bertetangga. Modularity pengukuran untuk cluster atau komunitas jaringan. Average path length average path used by each node to reach other modes, or geodetic average.
Algoritma  sentralitas  dalam  pengukuran  centrality  dapat  diterapkan  untuk mengidentifikasi aktor yang memiliki pengaruh atau peran paling signifikan dalam suatu jaringan. Ada empat metode pengukuran centrality, yakni: degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, dan eigenvector centrality .
Tabel 2. Pengertian Metrik Centrality Centrality Pengertian Degree Centrality Jumlah tautan yang dimiliki suatu node dengan node lainnya. Closeness Centrality untuk memastikan kedekatan suatu node dengan node lain di dalam jaringan. Betweenness Centrality Tentukan node mana yang akan bertindak sebagai jembatan informasi. dapat dibandingkan dengan representasi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 662-672 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Centrality Pengertian popularitas atau pengaruh simpul jaringan sosial. Eigenvector Centrality mendistribusikan bobot di antara node-node dalam jaringan sesuai dengan koneksinya dan node-node yang terhubung dengannya.

## 2.3. WASPAS
WASPAS  adalah  metode  yang  memungkinkan  Anda  mengoptimalkan penilaian  saat  menentukan  nilai  tertinggi  dan  terendah.[8]  Model  jumlah tertimbang  (WSM)  dan  model  produk  tertimbang  (WPM)  merupakan  dua  teknik MCDM  yang  digabungkan  dalam  metode  WASPAS.  Elemen  matriks  pilihan pertama-tama  harus  dinormalisasi  linier  menggunakan  dua  persamaan  untuk menggunakan prosedur ini [9]. Keunggulan WASPAS terletak pada kemampuannya untuk  mengurangi  kesalahan  dalam  penaksiran  dan  mengoptimalkan  pemilihan nilai  tertinggi  dan  terendah.  Berikut  merupakan  penyelesaian  perhitungan menggunakan metode WASPAS yang terdiri atas:
a) Normalisasi.
Langkah pertama, nilai kriteria diubah ke dalam bentuk  yang telah dinormalisasi dengan persamaan (1) kriteria benefit di bawah ini
= (1)
Persamaan digunakan untuk normalisasi kriteria biaya. (2) di bawah ini.
= (2) b) Rumus dalam Persamaan digunakan untuk perhitungan WSM (3) berikut: = 1        X   ij. (3) c) Perhitungan dengan WPM dengan rumus pada persamaan (4) berikut = = (X ij) (4) d) Perhitungan  nilai  WASPAS  dengan  menggabungkan  hasil  perhitungan  WSM dan WPM dengan menggunakan rumus pada persamaan (5) berikut
𝑄𝑖 = 𝜏 . 𝑊𝑆𝑀𝑖 +((1- 𝜏 ). 𝑊𝑃𝑀𝑖 (5)

## 2.4. SWARA
Metode  pembobotan  kriteria  menggunakan  Stepwise  Weight  Assessment Ratio Analysis (SWARA) merupakan pendekatan sistematis yang digunakan   untuk mengatasi  kompleksitas  dalam  menilai    kriteria-kriteria    yang    berbeda    dalam suatu    pengambilan  Keputusan.[10] Pendekatan  ini  membedakan  dirinya  dengan mengevaluasi  data  berdasarkan  pendapat  para  ahli  dan  pengambil  keputusan, kemudian menekankan data yang paling penting dalam kaitannya dengan standar yang  telah  ditentukan.Langkah-langkah  penerapannya  seperti  yang  dijelaskan dibawah ini[4].
1. Untuk  mengurutkan  kriteria  dari  tertinggi  ke  terendah,  rata-rata  skor  opini dihitung dengan menjumlahkan skor pakar untuk setiap kriteria.
(6)
2. Mencari Nilai komparatif (Sj)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 662-672 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3. Nilai Koefisien (Kj)
Tahapan ini dilakukan mencari nilai koefisien Kj berikut ini rumusan:
(7)
4. Tahapan perhitungan ulang terhadap bobot 𝑞𝑗
Berikut merupakan tahapan mencari nilai bobot:
(8)
5. Tahapan menentukan bobot
Tahapan ini “merupakan tahapan akhir dalam menentukan bobot relatif kriteria menggunakan rumus berikut ini”.
(9)

## 2.5. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  berkontribusi  secara  signifikan  dalam memahami popularitas platform musik digital berdasarkan percakapan di Twitter. Dengan  menggabungkan  analisis  jaringan  sosial  (SNA)  dan  pendekatan  SWARA, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  dan  membandingkan  popularitas berbagai  platform  music  Tahapan  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  1. Gambar  1  menggambarkan  langkah-langkah  metodologis  untuk  mencapai  tujuan tersebut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a) Pengumpulan Data :
Tahapan  ini  penting  untuk  mengumpulkan  data  yang  relevan  sesuai  dengan tujuan penelitian. Data yang diperlukan dalam konteks ini adalah percakapan Twitter  tentang  platform  streaming  musik  yang  sedang diselidiki.  Data  ini dapat mencakup tweet, retweet, dan balasan yang membahas platform musik tertentu. Pengumpulan data ini dapat dilakukan melalui Twitter API atau alat lain yang memungkinkan pengambilan data dari platform.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 662-672 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
b) Analisis Jaringan Sosial (SNA)
:
Analisis  jaringan  sosial  menciptakan  struktur  jaringan  berdasarkan  interaksi antara pengguna Twitter yang mendiskusikan platform streaming musik. Hal ini termasuk mengidentifikasi pengguna, hubungan antar pengguna (misalnya, siapa  membalas  siapa,  siapa  yang  me-retweet  siapa),  dan  mengukur  atribut jaringan seperti sentralitas, kepadatan, dan kelompok komunitas. Analisis ini memberikan  wawasan  mengenai  perkembangan  dan  penyebaran  informasi dan sentimen di jaringan sosial yang relevan.
c) Pengukuran Popularitas Platform Musik
:
Untuk  mengukur  popularitas  platform  musik  digunakan  teknik  WASPAS (Weighted  Aggregated  Sentiment  Polarity  Analysis)  Metode  ini  melibatkan analisis  sentimen  terhadap  percakapan  di  Twitter  terkait  platform  musik tertentu.  Data  sentimen  tersebut  kemudian  diolah  dan  dihitung  bobotnya untuk  mengevaluasi  popularitas  platform  musik  berdasarkan  pola  sentimen yang  dihasilkan.  Selain  itu,  pendekatan  SWARA  juga  dapat  digunakan  di  sini untuk  mengekstrak  fitur  linguistik  dari  data  percakapan  dan mengintegrasikannya ke dalam pengukuran popularitas.
d) Analisis Hasil :
Setelah  data  dikumpulkan  dan  dianalisis,  hasil  pengukuran  popularitas platform musik dan analisis jaringan sosial dievaluasi Penilaian ini mencakup pemahaman  mendalam  tentang  korelasi  antara  sentimen  yang  diidentifikasi dalam percakapan Twitter, struktur jaringan sosial, dan popularitas platform musik. Hasil analisis ini memberikan wawasan penting mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi popularitas platform musik tertentu di media sosial.
e) Kesimpulan :
Langkah  terakhir  dalam  penelitian  ini  adalah  menarik  kesimpulan  dari  hasil dan  implikasinya.  Kesimpulannya  meliputi  rangkuman  hasil  analisis, interpretasi hasil, dan relevansinya dengan pemahaman  popularitas platform streaming  musik.  Selain  itu,  kesimpulan  tersebut  juga  dapat  memberikan rekomendasi  kepada  pemangku  kepentingan  terkait,  seperti:  b.  Pengembang platfrom  musik  atau  pasar  ,untuk  tindakan  yang  diambil  berdasarkan  hasil penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Visualisasi Jaringan dan Nilai Network Properties
Data  percakapan  tentang  platform  musik  digital  di  media  sosial  Twitter dikumpulkan  melalui  pengambilan  data  (crawling)  dari  platform  Twitter. Perhitungan atribut jaringan dalam analisis jaringan sosial (SNA) diperlukan untuk mendapatkan  nilai-nilai  atribut  jaringan  yang  menjadi  dasar  dalam  proses perankingan.  Proses  analisis  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  Gephi. Gephi adalah  perangkat lunak sumber terbuka  untuk menganalisis jaringan.Gephi mendukung analisis dengan cara yang mudah dipahami dan  menampilkan grafik secara  langsung  menggunakan  mesin  rendering  3D.Ini  dapat  digunakan  untuk menganalisis,  memfilter,  mengedit,  dan  mengekspor  berbagai  jenis  grafik.[11] Tahap awal adalah membuat visualisasi model jaringan menggunakan Gephi tanpa
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 662-672 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
mempertimbangkan arah hubungan antar simpul. Tata letak yang digunakan untuk visualisasi jaringan adalah Reingold-Fruchterman, yang mampu mengelompokkan simpul-simpul ke dalam komunitas-komunitas. Pendekatan ini bermanfaat karena mempermudah  analisis  dan  perhitungan  nilai-nilai  atribut  jaringan.  Visualisasi jaringan tersebut dipresentasikan dalam Gambar 2.
(a)
(b)
(c) (d) (e) (f)
Gambar 2. Visualisasi Jaringan (a) youtube music(b) music bagus (c)sportify (d) joox (e) apple music (f) Langit music.
Data  untuk  penentuan  popularitas  streaming  musik  terpopuler  ini didapatkan  dari  SNA  menggunakan  tools  gephi  yang  dapat  dilihat  dari  Tabel  3 berikut ini.
Tabel 3. Hasil Nilai SNA dari Tools Gephi Nodes  Edges  Avarage Degree Network Diameter Graph Density Connected Components Modularity  Avg. Path Lenght Youtobe Music 2493 1972 1.582 6 0.001 534 0.996 2.301 Music Bagus 4455 4515 2.027 10 0 2 0.946 5.554 Spotify 4168 3835 1.84 16 0 346 0.986 6.429 Joox 3377 3046 1.804 16 0.001 391 0.968 7.551 Apple Music 3240 5606 3.46 18 0.001 32 0.791 8.226 Langit Music 1129 917 1.624 8 0.001 224 0.981 3.552

## 3.2. Implementasi Metode SWARA
Tahapan pertama dalam penentuan popularitas streaming music terpopuler yaitu melakukan identifikasi kriteria berdasarkan hasil gephi, didapatkan kriteria yang akan digunakan seperti ditunjukan pada Tabel 4 berikut ini.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 662-672 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 4. Data Kriteria Id Kriteria Keterangan C1 Nodes C2 Edges C3 Avarage Degree C4 Network Diameter C5 Graph Density C6 Connected Components C7 Modularity C8 Avg. Path Lenght
Setelah  data  kriteria  didapatkan  selanjutnya  menentukan  penilaian  masing masing  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  ada  seperti  ditunjukan  pada  Tabel  5 berikut ini.
Tabel 5. Nilai Data Alternatif Alternatif  Nama C1 C2 C3 C4  C5 C6 C7 C8 A1 Youtube Music 2493 1972 1.582 6 0.001 534 0.996 2.301 A2 Music Bagus 4455 4515 2.027 10 0 2 0.946 5.554 A3 Spotify 4168 3835 1.84 16 0 346 0.986 6.429 A4 Joox 3377 3046 1.804 16 0.001 391 0.968 7.551 A5 Apple Music 3240 5606 3.46 18 0.001 32 0.791 8.226 A6 Langit Music 1129 917 1.624 8 0.001 224 0.981 3.552
Langkah pertama yang harus diketahui dari nilai bobot untuk setiap kriteria yang digunakan dalam perhitungan SWARA:
Tabel 6. Nilai Bobot Metode SWARA Nama Atribut Kode  Nilai Bobot Awal Rank Awal Sj Kj Qi Wi Kode bobot Edges C2 2486,375 1 - 1 1 0,314747 W1 Nodes C1 2357,75 2 0,2 1,2 0,833333 0,262289 W2 Connected Components C6 191,125 3 0,4 1,4 0,595238 0,187349 W3 Network Diameter C4 9,25 4 0,6 1,6 0,372024 0,117093 W4 Avg. Path Lenght  C8 4,201625 5 0,8 1,8 0,20668 0,065052 W5 Avarage Degree C3 1,542125 6 1 2 0,10334 0,032526 W6 Modularity C7 0,7085 7 1,2 2,2 0,046973 0,014784 W7 Graph Density C5 0,0005 8 1,4 2,4 0,019572  0,00616 W8 4.5 3,17716
Langkah-langkah untuk memperoleh nilai dari metode SWARA diatas sebagai berikut:
1. Data  yang  telah  didapatkan  dan  dikumpulkan  dari  tools  gephi  kemudian dijumlahkan  dengan  cara  mencari  nilai  dari  rata-rata  masing-masing atribut dan sehingga jadilah bobot awal, contoh dalam penentuan hasil nilai bobot awal untuk atribut edges 2493 + 4455
+  4168  +  3377  +  3240  + 1129. Sehingga mendapatkan hasil 18862 dan untuk mengetahui nilai rata-
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 662-672 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
rata  maka  jumlah  tersebut  dibagi  dengan  banyak  nya  jumlah  kriteria, 18862/8 = 2357,75
2. Kemudian diurutkan sesuai dengan nilai yang paling tinggi dan pengurutan rangking awal, kemudian urutan tersebut dari 1 sampai 8 cari rata rata nya, sehingga mendapatkan hasil 4,5.
3. Kepentingan komparatif (Sj)
Nilai  untuk  kepentingan  komparatif  atau  Sj  baris  pertama  tidak  memiliki nilai  dikarenakan  pada  langkah  tersebut  tidak  mempunyai  pasangan, kemudian  selanjutnya  mencari  nilai  baris  selanjutnya  atau  baris  kedua dengan cara 1 dibagi nilai rata rata rangking awal yaitu 4.5, sehingga 1/ 4,5 = 0,2.
4. Hasil nilai (Kj)
Dalam mencari nilai Kj maka dilakukan dengan cara menambahkan nilai Sj dengan 1, contoh pada baris kedua pada kolom Kj, 1 + 0,2 = 1,2.
5. Nilai Koefisien (Qi)
Pada  langkah  unuk  mencari  nilai  koefisien  (Kj)  dilakukan  dengan  dimulai untuk nilai 1 sebagai ketepatan dalam rumus, selanjutnya pada baris ke 2 dibagi dengan nilai Kj yaitu 1/1,2 dan seterusnya.
6. Menghitung nilai akhir bobot (Wi)
Dalam  langkah  ini  diawali  dengan  nilai  Qi  dibagi  dengan  total  nilai keseluruhan  Qi,  selanjutnya  didapakan  nilai  Wi  dan  merpukan  nilai  yang akan dipakai sebagai bobot kriteria.

## 3.3. Implementasi Metode WASPAS
Tahapan  selanjutnya  untuk  mengimplementasikan  dalam  perhitungan  pada penentuan tingkat kepopuleran streaming musik yaitu memakai metode WASPAS, langkah-langkahnya sebagai berikut:
1. Kriteria  yang  akan  digunakan  untuk  panduan  dalam  pemilihan  jasa kurir  terbaik  yaitu,  edges,  nodes,  connected  components,  network diameter, avg. path length, average degree, modularity, graph density.
2. Bobot  kriteria  untuk  penentuan  tingkat  kepopuleran  streaming  musik dapat diperoleh menggunakan metode SWARA dapat dilihat Tabel 7.
Tabel 7. Bobot Kriteria Kriteria  Keterangan Bobot  Tipe W1 Edges 0,31 Benefit W2 Nodes 0,26 Benefit W3 Connected Components  0,19 Benefit W4 Network Diameter 0,12 Benefit W5 Avg. Path Lenght 0,07 Benefit W6 Avarage Degree 0,03 Benefit W7 Modularity 0,01 Benefit W8 Graph Density 0,01 Benefit
3. Selanjutnya  nilai  dari  data  penentuan  tingkat  kepopuleran  streaming musik yang diperoleh dari tools gephi dapat ditampilkan pada Tabel 8.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 662-672 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 8. Penentuan tingkat popularitas No  Alternatif Kriteria W1 W2 W3  W4  W5 W6 W7 W8 1 Youtube Music  1972  2493  534  6 2,301  1,582  0,996  0,001 2 Music Bagus 4515  4455  2 10 5,554  2,027  0,946  0 3 Spotify 3835  4168  346  16 6,429  1,84 0,986  0 4 Joox 3046  3377  391  16 7,551  1,804  0,968  0,001 5 Apple Music 5606  3240  32 18 8,226  3,46 0,791  0,001 6 Langit Music 917 1129  224  8 3,552  1,624  0,981  0,001
4. Menghitung  nilai  normalisasi  matriks  beserta  bobot  metode  WASPAS pada penentuan tingkat kepopuleran streaming musik.
Tabel 9. Penentuan tingkat kepopuleran No Alternatif Qi Peringkat 1 Youtube Music 0,61 3 2 Music Bagu   s 0,46 5 3 Spotify 0,53 4 4 Joox 0,82 1 5 Apple Music 0,81 2 6 Langit Music 0,34 6
Dari  hasil  analisis  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  musik  Joox mendapatkan  peringkat  nomor  1  sebagai  alternatif  untuk  musik  terpopuler berdasarkan  nilai  Qi  tertinggi  yang  diperoleh.  Dalam  konteks  ini,  peringkat  1 menunjukkan bahwa Joox memiliki popularitas tertinggi di antara alternatif musik lainnya yang dinilai. Implikasi dari temuan ini adalah bahwa platform musik Joox memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dalam  komunitas  pengguna,  yang  tercermin dari  peringkat  tertinggi  yang  diperolehnya  dalam  proses  perankingan  yang didasarkan pada nilai-nilai Qi dari analisis yang dilakukan.

## 4.  SIMPULAN
Di dunia yang semakin digital saat ini, popularitas platform streaming musik telah menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari banyak orang. Mengukur popularitas platform ini memerlukan pendekatan yang canggih dan komprehensif seperti analisis jaringan sosial (SNA).Hal ini  memberikan pemahaman mendalam mengenai dinamika interaksi  dan tren percakapan antar pengguna di media sosial seperti Twitter. Pendekatan "Swara" akan menjadi alat penting untuk membantu Anda  memahami  sentimen  pengguna  terhadap  platform  musik,  mengembangkan strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif,  meningkatkan  kualitas  layanan,  dan menumbuhkan audiens Anda di pasar yang  kompetitif. Dengan demikian,  analisis menunjukkan bahwa Joox menempati peringkat popularitas tertinggi dan memiliki pengaruh  besar  di  antara  platform  musik  lainnya,  dan    dalam    industri  musik digital  yang  semakin  kompetitif,  Joox  Disimpulkan  bahwa  ada  potensi  untuk kemajuan dan pengembangan lebih lanjut.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 662-672 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Noviani,  R.  Pratiwi,  S.  Silvianadewi,  M.  Benny  Alexandri,  And  M.  Aulia  Hakim, “Pengaruh  Streaming  Musik  Terhadap  Industri  Musik  Di  Indonesia,” J.  Bisnis
Strateg. , Vol. 29, No. 1, Pp. 14–25, 2020, Doi: 10.14710/Jbs.29.1.14-25.
[2] R.  Taufik,  M.  Muhaqiqin,  R.  Sholehurrohman,  And  I.  S.  Ilman,  “Analisis  Jaringan Pengguna Platform Musik Dalam Membentuk Tren Musik,” J. Pepadun , Vol. 3, No. 2,
Pp. 296–305, 2022, Doi: 10.23960/Pepadun.V3i2.125.
[3] A.  H.  L.  Ans,  E.  K.  Devi,  F.  I.  Masdita,  And  M.  A.  Ardiansyah,  “Disfemisme  Pada Unggahan Akun Twitter Areajulid,” Calls (Journal Cult. Arts, Lit. Linguist. , Vol. 6, No. 2, P. 254, 2020, Doi: 10.30872/Calls.V6i2.2842.
[4] S. Salmon And I. Arfyanti, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Dan Swara  Dalam  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Penerimaan  Karyawan  Apoteker,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  Vol.  4,  No.  1,  Pp.  12–17,  2022,  Doi: 10.47065/Bits.V4i1.1488.
[5] H. Halimah, D. Kartini, F. Abadi, I. Budiman, And M. Muliadi, “Uji Sensitivitas Metode Aras  Dengan  Pendekatan  Metode  Pembobotan  Kriteria  Sahnnon  Entropy  Dan Swara  Pada  Penyeleksian  Calon  Karyawan,” J.  Eltikom ,  Vol.  4,  No.  2,  Pp.  96–104, 2020, Doi: 10.31961/Eltikom.V4i2.194.
[6] M. K. Bratawisnu And A. Alamsyah, “Social Network Analysisuntuk Analisa Interaksi Userdimedia  Sosial  Mengenai  Bisnise-Commerce(Studi  Kasus:  Lazada,  Tokopedia Dan Elevenia),” Almana , Vol. 2, No. 2, Pp. 107–115, 2018.
[7] M.  S.  Setatama  And  D.  Tricahyono,  Ir.,  M.M.,  Ph.D.,  “Implementasi  Social  Network Analysis  Pada  Penyebaran  Country  Branding  ‘Wonderful  Indonesia,’” Indones.  J.
Comput. , Vol. 2, No. 2, P. 91, 2017, Doi: 10.21108/Indojc.2017.2.2.183.
[8] M.  K.  Bratawisnu,  A.  Alamsyah,  T.  H.  B.  Aviani,  A.  T.  Hidayat,  And  N.  K.  Daulay, “Social  Network  Analysisuntuk  Analisa  Interaksi  Userdimedia  Sosial  Mengenai Bisnise-Commerce(Studi Kasus: Lazada, Tokopedia Dan Elevenia),” J. Sist. Komput.
Dan Inform. , Vol. 2, No. 2, Pp. 196–201, 2020, Doi: 10.30865/Json.V2i2.2773.
[9] D.  Asdini,  M.  Khairat,  And  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Manajer Di Pt. Pos Indonesia Dengan Metode Waspas,” Jurikom (Jurnal Ris. Komputer) , Vol. 9, No. 1, P. 41, 2022, Doi: 10.30865/Jurikom.V9i1.3767.
[10]  V. H. Saputra And S. Setiawansyah, “Penerapan Metode Swara Dan Grey Relational Analysis Dalam Pemilihan Karyawan Terbaik,” J. Artif. Intell. Technol. Inf. , Vol. 2, No. 1, Pp. 51–61, 2024.
[11]  V. Michael, C. P. Rini, C. B. Meiliansyah, And V. C. Mawardi, “Sosialisasi Pemanfaatan Gephi  Untuk  Menganalisa  Jejaring  Sosial  Di  Smk  Negeri  1  Bawang,” J.  Serina Abdimas , Vol. 1, No. 1, Pp. 463–472, 2023, Doi: 10.24912/Jsa.V1i1.23925.