POLITIK & BENCANA BANJIR JAKARTA 2020: ANALISIS PETA PERCAKAPAN

## #JakartaBanjir
Eka Yuda Gunawibawa 1 , Hestin Oktiani 2
1,2 Universitas Lampung
Email: eka.yuda@fisip.unila.ac.id 1 , hestin.oktiani@fisip.unila.ac.id 2
How to Cite This Article :
Gunawibawa,  E.  Y.,  &  Oktiani,  H.  (2020).
POLITIK  &  BENCANA  BANJIR  JAKARTA 2020:  ANALISIS  PETA  PERCAKAPAN #JakartaBanjir. Expose: Jurnal Ilmu Komunikasi , 3(1), 60-75. DOI: 10.33021/exp.v3i1.989
Received: 12-03-2020 Revision: 06-07-2020 Acceptance: 28-07-2020 Published online: 25-08-2020
English Title: Politic and Flood Disaster Jakarta 2020: Analysis of Conversation Map #JakartaBanjir
Abstract This article is about mapping and analyzing Twitter during the Jakarta flood event in January 2020 . The condition of the Jakarta flood at that time was described as the largest flood that has occurred in Jakarta since a few years ago and has always been associated with political conditions with the Jakarta governor's election in 2017. To illustrate these conditions using the communication network analysis with an application developed by The Gephi Consortium and text analysis  methods of 1000 conversations using #JakartaBanjir. The result is a conversation that is connected with #JakartaBanjir produces twitt that has negative meaning 58 times and 47 times positive. While the analysis of the communication  network found political issues in the Jakarta flood conditions that involved opinion leaders as well as political figures. The political issue in flood disaster conditions is comparing the leadership period of Anies Baswedan with Joko  Widodo  and  the  second  issue  does  not  support  Anies  Baswedan  going  forward  in  the upcoming 2024 presidential election
Keywords : Jakarta Flood; Network Analysis; Text Analysis
Abstrak Artikel  ini  memetakan  dan  menganalisis  percakapan  media  sosial  Twitter saat kejadian  banjir  Jakarta  pada  Januari  2020.  Kondisi  banjir  Jakarta  pada  saat  itu  digambarkan sebagai  banjir  terbesar  yang  pernah  terjadi  di  Jakarta  sejak  beberapa  tahun  lalu  dan  selalu dikaitkan dengan kondisi politik dengan pemilihan gubernur Jakarta pada tahun 2017. Untuk menggambarkan  kondisi  tersebut  menggunakan  metode  analisis jaringan  komunikasi  dengan aplikasi yang dikembangkan oleh The Gephi Consortium dan analisis teks dari 1000 percakapan yang  menggunakan  #JakartaBanjir.  Hasilnya  percakapan  yang  terhubung  dengan #JakartaBanjir menghasilkan tweet yang bermakna negatif sebanyak 58 kali dan positif 47 kali. Sedangkan analisis jaringan komunikasi  menemukan isu politik dalam kondisi bencana banjir Jakarta yang melibatkan    pemimpin  opini juga sebagai tokoh politik. Isu politik pada kondisi bencana  banjir  yaitu  membandingkan  masa  kepemimpinan  Anies  Baswedan  dengan  Joko Widodo  serta  isu  yang  kedua  tidak  mendukung  Anies  Baswedan  untuk  maju  dalam  pilpres 2024 mendatang.
Kata Kunci : Jakarta Banjir; Analisis Jaringan; Analisis Teks

## PENDAHULUAN
Jakarta merupakan salah satu daerah di Indonesia  yang menjadi “ langganan ” bencana banjir. Bencana banjir menjadi salah satu agenda tahunan bagi warga Jakarta. Sejarah  mencatat  Jakarta  sudah  beberapa  kali  menghadapi  bencana  banjir  besar bahkan sejak masa pemerintahan VOC di Indonesia. Dilansir dari situs CNN Indonesia (2019),  salah  satu  bencana banjir  besar  yang  terjadi  di  Jakarta sudah  ada  sejak  tahun 1600-an saat  Jan Pieterszoon Coen menjabat sebagai Gubernur Jenderal VOC. Setelah tahun  1600-an  Jakarta  mengalami  beberapa  kali  bencana  banjir  besar  hingga  diawal tahun 2020. Bencana banjir yang terjadi pada awal tahun 2020 merupakan salah satu bencana banjir yang terbesar yang pernah terjadi di Jakarta. BMKG mencatat bencana banjir  di  Jakarta  terjadi  di  39  kelurahan  dan  terdapat  lebih  dari  11.000  orang mengungsi.
Selain Jakarta, bencana banjir pada awal tahun 2020 sebenarnya juga terjadi di area Jabodetabek yang mencapai 169 titik banjir. Sedangkan Jakarta tedapat di 63 titik yang  terdiri  dari  39  kelurahan.  Di  sisi  lain  banyak  yang  beranggapan  bahwa  banjir yang terjadi di Jakarta pada awal tahun 2020 juga diseret ke dalam kepentingan politik. Terutama  yang  dianggap  sebagai  lawan  politik  dari  Gubernur  DKI  Jakarta,  Anies Baswedan. Bencana banjir Jakarta yang terjadi pada awal tahun 2020 dapat dijadikan sebagai momentum untuk kritik atas kinerja Gubernur DKI Jakarta selama menjabat, sehingga  bencana  banjir  di  Jakarta  menuai  keritik  dari  para  politikus  hingga menggema di media sosial.
Penulis  melihat  bahwa  bencana  banjir  Jakarta  yang  terjadi  pada  awal  tahun 2020  bukan  hanya  berkaitan  dengan  isu  bencana  alam  saja,  tetapi  juga  dengan kepentingan politik. Hal ini dapat ditemukan pada beberapa berita di media elektronik maupun online yang membahas isu bencana banjir dengan kepentingan politik, salah satunya  berita  yang  ada  di  situs  CNN  Indonesia  yang  berjudul “ Banjir  Jakarta  dan Hasrat  Menyeret  ke  Kepentingan  Politik .” Selain  di  situs  berita  (Suara.com  (2020), Tempo.co  (2020),  Merdeka.com  (2020))  ternyata  bencana  bajir  Jakarta  juga  ramai diperbincangkan pada media sosial, khususnya di Twitter. Bencana banjir Jakarta yang menjadi  viral  di  Twitter  memanfaatkan hashtag/ tagar (#)  dan  salah  satu  tagar yang ramai digunakan pada saat bencana banjir Jakarta adalah #JakartaBanjir.
Melalui #JakartaBanjir di  Twitter , penelitian ini akan melihat dan memetakan percakapan  masyarakat  yang  aktif  menggunakan  internet  (netizen) di  media  sosial. Melalui  #JakartaBanjir  penlitian  ini  bertujuan  untuk:  (1)  menggambarkan perbincangan  netizen di media sosial  apakah berkaitan dengan politik; (2) penelitian ini juga untuk menjawab peta percakapan media sosial terhadap banjir Jakarta dengan isu  politik  DKI  Jakarta;  dan  (3)  siapa  aktor  yang  mempengaruhi  percakapan  banjir Jakarta dengan isu politik di DKI Jakarta.
Volume 3, No. 1, April, 2020
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  memetakan  percakapan  di  media  sosial terkait  bencana  banjir  Jakarta.  Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  menemukan perbincancangan  yang  dilakukan  oleh  netizen  dalam  menanggapi  bencana  banjir Jakarta pada awal tahun 2020. Penelitian ini akan menggambarkan tentang percapakan warga internet mengenai banjir Jakarta dengan memetakan jaringan komunikasi secara online, percakapan yang paling diminati oleh warga internet hingga aktor yang terlibat dalam  percakapan. C ara  ini  dapat  mengidentifikasi  siapa  aktor  yang  mempengaruhi pembicaraan dan keterkaitan antara isu banjir juga berhimpitan dengan isu politik di DKI Jakarta.
Sejumlah studi sebelumnya yang membahas tentang jaringan komunikasi pada jaringan  komunikasi  masyarakat  berkaitan  dengan  penyebaran  informasi  (Gustina, Hubes,  &  Riyanto,  2008).  Sementara  itu  sejumlah  yang  menunjukkan  jaringan komunikasi  pada  media  online  Harkan  &  Irwansyah  (2018),  Setatama  &  Tricahyono (2017), Susanto (2017). Penelitian tetang banjir ibu kota dan politik pernah dilakukan oleh  Dwifatma  (2015)  dengan  menggunakan  tipologi  kritik  media  yang  menerbitkan rangkaian  posting  berkaitan  dengan  tema  banjir  ibu  kota  dan  tahun  politik.    Jika penelitian yang dilakukan oleh Dwifatma berkaitan dengan agenda setting, framing dan praktik  jurnalistik,  penelitian  ini  lebih  menggambarkan  tentang  jaringan  komunikasi yang mempengaruhi pembicaraan dan isi dari isu politik dan bencana banjir di media sosial Twitter .

## TINJAUAN PUSTAKA

## Jaringan Komunikasi Virtual
Komunikasi  telah  diteliti  secara  sistematis  sejak  zaman  dahulu,  tetapi komunikasi  menjadi  sebuah  topik  yang  sangat  penting  pada  abad  ke-20.  W.  Barnett Pearce menggambarkan perkembangan ini sebagai sebu ah “penemuan revolusioner,” yang  sebagian  besar  disebabkan  oleh  meningkatnya  teknologi-teknologi  komunikasi (seperti  radio,  televisi,  telepon,  satelit,  dan  jaringan  internet),  yang  sejalan  dengan meningkatnya industrialisasi, bisnis besar dan politik global (Littlejohn & Foss, 2009). Hal  ini  sejalan  dengan  dibuktikan  dalam  berkembangnya  tradisi  ilmu  komunikasi yang sangat cepat, dapat untuk menjawab permasalahan sosial. Menurut Craig (1999) dalam West & Turner (2017) terdapat tujuh tradisi teori komunikasi, (1) tradisi retoris, (2)  tradisi  semiotik,  (3)  tradisi  fenomenologi,  (4)  tradisi  sibernetika,  (5)  tradisi sosiopsikologis, (6) tradisi sosiokultural, dan (7) tradisi kritis. Dari ketujuh tradisi yang disebutkan  oleh  Craig,  jaringan  komunikasi  melekat  pada  tradisi  sibernetika.  Tradisi sibernetika dapat diartikan sebagai komponen yang saling berinterkasi dan membetuk respons  atau  timbal  balik  yang  saling  berkaitan  sehingga  akan  membentuk  jaringan atau network.
Kita  dapat  membayangkan  jaringan  komunikasi  memiliki  titik  ( node )  sebagai aktor  yang  saling  terhubungan  dalam  proses  komunikasi  yang  akan  membentuk struktur  sosial.    Devito  dalam  Gustina, dkk (2008)    memberikan  definisi  jaringan
komunikasi  sebagai  suatu  saluran  atau  jalan  tertentu  yang  digunakan  untuk meneruskan pesan dari satu orang pada orang lain.  Saluran atau jalan tertentu yang dimaksud oleh Devito dalam Gustina, dkk (2008) merupakan proses transaksi informasi yang dilakukan oleh para aktor.
Dalam  teori  organisasi,  kajian  jaringan  komunikasi  sering  digunakan  untuk menganalisis  proses  pola  komunikasi  suatu  organisasi.  Namun  pada  tradisi sibernetika,  kajian  komunikasi  juga  digunakan  untuk  menganalisis  penyebaran informasi  dan  pengaruhnya.  Hal  ini  pernah  dilakukan  oleh  Lazarsfeld  melalui penelitian  yang  menguji  bagaimana  informasi  dan  pengaruh  disebarkan  oleh masyarakat.
Lazarsfeld  dalam  Littlejohn  &  Foss  (2009)  menyatakan  bahwa  informasi mengalir  dari  media  massa  ke  pemimpin-pemimpin  opini  tertentu  dalam  komunitas yang  memberikan  informasinya  dengan  berbicara  pada  rekan-rekannya.  Hal  yang serupa juga terjadi pada komunikasi yang termediasi oleh internet. Komunikasi yang dimediasi  oleh  atau  yang  disebut  juga  dunia  virtual  secara  prinsipnya  akan membentuk  jaringan  komunikasi  secara  individu,  kelompok,  hingga  global  karena internet memiliki  akronim interconnection-networking yang artinya komputer atau alat komunikasi  hingga  saling  terkoneksi/terhubung  pada  sistem  global transmission control protocol/internet protocol suite (TCP/IP).
Jaringan  komunikasi  yang  termediasi  oleh  internet  menghasilkan  bentuk komunikasi interpersonal, kelompok, dan massa sehingga penyebaran informasi yang terjadi akan begitu beragam (Sudibyo, 2019).  Pendapat ini sejalan dengan pandangan Thurlow dkk. dalam Syahputra & Yuliana (2016) bahwa komunikasi yang termediasi oleh internet baik secara interpersonal,  kelompok kecil, atau komunikasi massa akan selalu  di  bawah  pengawasan  secara  langsung  maupun  tidak  langsung.  Tidak  hanya keberagaman  informasi  saja  yang  dapat  ditemukan,  komunikasi  yang  terjadi  pada dunia virtual akan menghasilkan keberagaman aktor karena karakteristik dunia virtual yang  interaktif,  hipertekstual, networking, dan  digital.  Namun,  ada  kelemahan informasi  di  dunia  online  yang  tidak  memiliki gatekeeper (tanpa  saringan)  sehingga informasi  yang  masuk  memiliki  beragam  bentuk  dan  format,  dan  semua  informasi dapat dikonsumsi oleh masyarakat internet.

## Teks dan Percakapan di Media Sosial
Dalam berbagai referensi, analisis teks selalu berkaitan dengan analisis wacana yang berkaitan dengan proses komunikasi maupun kepentingan dari  pemilik media. Eriyanto  (2011)  memaparkan  dalam  studi  penelitian  isi  media,  paling  tidak  ada  dua paradigma  besar.  Pertama,  paradigma  positivistik  atau  juga  yang  dikenal  sebagai empiris/pluralis,  dan  kedua  adalah  paradigma  kritis.  Paradigma  positivistik  melihat proses komunikasi mengarah pada terciptanya konsensus, dan kesamaan arti sehingga media  dianggap  sebagai  saluran  yang  bebas.  Sedangkan  paradigma  kritis, menganggap  media  selalu  memiliki  syarat  nilai  bukan  saluran  yang  bebas.  Oleh
karena  itu,  paradigma  kritis  menekankan  pada  siapa  orang/kelompok  yang menguasai media dan apa keuntungan yang didapat?
Pada penelitian media sosial, analisis teks masih sangat populer sebagai salah satu  studi  penelitian  isi  media.  Media  sosial  juga  menungkinkan  seorang  peneliti menggunakan salah satu paradigma positivistik atau kritis. Jika penelitian media sosial dengan  paradigma  positivistik,  maka  penelitian  akan  mendeskripsikan  pola komunikasi  dan  percakapan  melalui  media  sosial.  Media  sosial  tidak  memiliki pengaruh apapun atau yang disebut oleh Eriyanto, media hanya sebagai saluran yang bebas tidak memiliki syarat nilai apapun.

## Media Sosial & Hyperlink Network
Media  sosial  merupakan  salah  satu  fasilitas  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh netizen . Akses media sosial saat ini mendominasi aktivitas penggunaan internet. Hasil survei  yang  dilakukan  oleh  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII) pada tahun 2018 melaporkan terdapat 171 juta pengguna internet di Indonesia dan tiga aktivitas yang mendominasi penggunaan internet di Indonesia adalah: (1) komunikasi lewat  pesan  (24,7%),  (2)  media  sosial  (18,9%),  dan  (3)  mencari  informasi  terkait pekerjaan (11,5%).  Sedangkan media sosial yang paling sering dikunjungi oleh netizen Indonesia  adalah  Facebook  (50,7%),  Instagram  (17,8%),  Youtube  (15,1%),  Twitter (1,7%), dan LinkedIn (0,4%).
Beragam  media  sosial  yang  tersedia  membuat  netizen Indonesia  lebih  bebas memproduksi dan memenuhi kebutuhan informasi. Kehadiran media sosial kini terasa lebih  bermanfaat  oleh  masyarakat  karena,  dengan  media  sosial,  kehidupan  dunia nyata  dapat  ditranformasikan ke  dalam  ‘dunia  maya’  (Baidu  dalam Soliha,  2015). Sedangkan  menurut  Susanto  (2017),  media  sosial  memiliki  kencenderungan pemberitaan  politik  melalui  akun  individu,  kelompok,  maupun  pihak-pihak  yang tidak dapat dipertanggungjawabkan sebagai sumber informasi yang layak.
Isi  pesan  pada  media  sosial  memang  terkesan  bebas  karena  tidak  adanya gatekeeper untuk melakukan filter informasi yang ditautkan pada media sosial. Hal ini dapat  membuat  informasi  yang  ada  di  media  sosial  lebih  terbuka.  Informasi  yang bersifat  terbuka  berkaitan  dengan  karakter  dari  media  baru.  Media  baru  merupakan media  yang  menawarkan  digitalisasi,  konvergensi,  interaktif,  dan  pengembangan jaringan dalam pembuatan pesan dan penyampian pesan (Flew dalam Susanto, 2017).
Dalam  pengembangan  jaringan  pembuatan  dan  penyampian  pesan,  tingkat jaringan  komunikasi  pada  media  sosial  lebih  luas  bila  dibandingkan  dengan komunikasi  tradisional.  Jaringan  komunikasi  yang  terjadi  pada  media  sosial  akan membentuk  sruktur  sosial  yang  terhubung  oleh  internet  dan  menjadi  perpanjangan jaringan  komunikasi  tradisional,  berfokus  pada  struktur  sistem  sosial  di  antara  situs web atau  disebut  dengan hyperlink  network (Park,  2003).  Melalui hyperlink individu,
organisasi, hingga bangsa menggunakan internet untuk memperluas hubungan sosial, bertukar informasi, dan memilihara hubungan.
Gambar 1 . Hubungan antara jaringan hyperlink dengan jaringan sosial atau komunikasi Sumber : (Park, 2003)
Dalam  penelitiannya,  Park  menyebutkan  bahwa hyperlink  network merupakan bagian dari social network . Jackson dalam Park (2003), bahwa analisis jaringan berbasis hyperlink adalah pendekatan kuat untuk mempelajari representasi dan interpretasi dari struktur  komunikasi  berbasis web. Baru-baru  ini,  beberapa  peneliti  telah  mengambil pendekatan berbasis hyperlink untuk kajian internet, dan hyperlink pada web dianggap tidak  hanya  sebagai  alat  teknologi,  tetapi  sebagai  saluran  sosial  (atau  komunikasi). Park  juga  menggambarkan  bagaimana  hubungan  antara  jaringan hyperlink dengan jaringan sosial atau komunikasi.

## Microblog: Twitter
Lebih  dari  1  dekade  perjalanan  Twitter  memberikan  warna  bagi  perubahan struktur  sosial  pada  media  masssa  termasuk  di  Indonesia.  Menurut  Dwi  Adriansha, Country Industry Head Twitter Indonesia, yang dikutip dari inet.detik.com (2020) saat ini pengguna harian Twitter global di tahun 2019 meningkat 21% year-on-year sedangkan di Indonesia  peningkatan mencapai 3,5 kali di atas angka global.
Twitter  memiliki  karaktersistik  berbeda  dengan  media  sosial  lainnya  yang berbasis  teks dengan cara membatasi jumlah karakter yang hanya 280 karakter pada tahun  2017,  sehingga  dengan  pembatasan  tersebut  Twitter  dapat  disebut  sebagai microblog .  Dikutip  dari  Merdeka.com,  pembatasan  karakter  yang  dilakukan  oleh pendiri  Twitter,  Jack  Dorsey,  karena  terinspirasi  oleh  SMS  dan  dengan  140  karakter (sebelumnya Twitter membatasi hanya 140 karakter dan bertambah menjadi 280 pada tahun  2017)  seseorang  dapat  mengubah  dunia.  Dengan  dibatasi  jumlah  karakter tersebut,  Twitter  mampu  dengan  cepat  dan  sederhana  menyebarkan  informasi  atau kicauan ( tweet) . Twitter sendiri memiliki ciri khas sebagai media sosial microblog yang memiliki  sejumlah  fitur  dan  fungsi  yang  tidak  ditemukan  pada  media  sosial  yang lainnya  (Harkan  &  Irwansyah,  2018).  Fitur  yang  pertama, Retweet , m erupakan  fitur pada Twitter untuk membagi atau mengunggah ulang sebuah kicauan dari orang lain agar  dapat  dilihat  oleh  semua  pengikut.  Fitur Retweet biasanya  disimbolkan  dengan
Jaringan Sosial
Jaringan Komunikasi Internet

## Jaringan Hyperlink
tanda  arah  panah  bolak-balik  ( reversible )  di  bagian  bawah  kicauan.  Fitur  kedua, Hashtag ,  m erupakan  kata  tanpa  spasi  yang  diawali  dengan  tanda  “#”. Hashtag atau tagar (tanda pagar), dapat berupa kalimat maupun akronim. Fungsi tagar adalah jika kita  tertarik  terhadap  suatu  isu,  maka  tagar  dapat  membantu  melacak  semua  orang yang  berbicara  tentang  hal  itu.  Penyebutan  tagar  yang  sedang  paling  sering  muncul dalam  kicauan  dapat  membuat  tagar  tersebut  menjadi  populer  ( trending  topic) .  Fitur ketiga, Mention , yakni penyebutan nama pengguna Twitter lain pada sebuah kicauan yang  dapat  dilihat  oleh  pengikut  masing-masing. Mention adalah  sebuah  fitur  yang membantu pengguna untuk terlibat dalam sebuah interaksi di Twitter di mana semua pesan  bersifat  publik.  Dalam  percakapan,  orang  tidak  hanya  mengatakan  sesuatu, mereka mengatakan hal-hal secara khusus satu sama lain, fitur mention berguna untuk mengetahui pesan mana yang ditujukan khusus untuk seseorang.

## METODOLOGI
Konteks  penelitian  ini  untuk  memetakan  percakapan  kelompok  topik  di Twitter  tentang  banjir  Jakarta.  Kata  khusus  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi kumpulan tweet terkait  dengan  tagar  #JakartaBanjir.  Tagar  #BanjirJakarta  menjadi salah  satu  isu  populer  di  Twitter  hingga  mencapai  2.818 tweet. Sampel  penelitian  ini menggunakan  1000 tweet dengan  melakukan crawling data.  Menurut  Liu  dalam Hanifah  &  Nurhasanah  (2018),  c rawling data  merupakan  proses  menjelajahi web dan mengunduh  halaman web secara  otomatis  untuk  mengumpulkan  informasi.  Seluruh data  yang  dikumpulkan  merupakan  percakapan  yang  dilakukan  pada  tanggal  3 hingga 5 Januari 2020. Pemilihan tanggal tersebut dipilih karena kondisi banjir Jakarta sudah surut dan isu sudah berkonsentrasi pada dampak banjir.
Selanjutnya,  seluruh  data  yang  terkumpul  akan  dilakukan  menggunakan analisis  jaringan  komunikasi. Rogers  &  Kincard  (dalam  Kriyantono  (2014) menyebutkan  analisis  jaringan  komunikasi  adalah  sebuah  metode  riset  untuk mengidentifikasi  struktur  komunikasi  dalam  sebuah  sistem,  di  mana  data  yang berhubungan  dengan  arus  komunikasi  dianalisis  dengan  menggunakan  tipe-tipe hubungan interpersonal sebagai unit analisisnya. Sedangkan menurut Eriyanto (2014), analisis jaringan komunikasi merupakan metode yang berusaha menggambarkan dan menjelaskan  jaringan  sosial  dan  struktur  jaringan.  Analisis  jaringan  komunikasi menggambarkan relasi antara aktor satu dengan lainnya dalam struktur sosial tertentu. Selain itu, terdapat dua kata kunci utama pada jaringan komunikasi, yakni: (1) aktor, di  mana  jaringan  komunikasi  melihat  fenomena  peristiwa  dari  sisi  makro;  (2)  relasi, yakni bagaimana aktor-aktor berinteraksi satu sama lain; dan (3) hubungan antara isu banjir Jakarta dengan isu politiknya.
Data  yang  sudah  dikumpulkan  melalui  proses crawling akan  memperlihatkan percakapan yang menggunakan #JakartaBanjir pada tanggal 3 hingga 5 Januari 2020. Percakapan  yang  telah dilakukan crawling akan  dikategorikan menjadi dua  kegiatan, yaitu  kegiatan retweet atau reply. Selain  analisis  jaringan  hasil  data  melalui  proses
crawling, dilakukan juga analisis teks yang berkaitan dengan aktor yang menggunakan #JakartaBanjir. Hasil crawling yang dihasilkan akan terkumpul aktor ( node ) yang saling terhubung  ( edge )  sehingga  membentuk  pola  sosial  yang  dihasilkan  dari  interaksi melalui media sosial Twitter. Keterhubungan pola sosial antar aktor akan membentuk grafik  sosiogram  yang  akan  mengilustasikan  bentuk  pola  sosial  yang  terjadi  pada #JakartaBanjir.
Analisis  jaringan  komunikasi  bukan  satu-satunya  data  yang  dapat  dihasilkan dari crawling .  Analisis  teks  menjadi  salah  satu  data  yang  dapat  dihimpun  dengan menggunakan  proses crawling .  Analisis  teks  yang  digunakan  hanya  sebatas mendeskripsikan pola komunikasi dan percakapan yang paling diminati oleh netizen pada  #JakartaBanjir.  Melalui  proses  analisis  teks  dengan  mencari  percakapan  yang diminati, hashtag yang  paling  sering  digunakan,  dan  kata  kunci  yang  paling  banyak digunakan, akan mudah mencari keterkaitan pola jaringan komunikasi yang dibentuk .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Percakapan Paling Diminati
Dari  1000  data  yang  dihimpun  dari  proses crawling dapat  menghasilkan  data jaringan  komunikasi  dan  teks  percakapan  netizen di  Twitter  dengan  menggunakan #JakartaBanjir.  Pembicaraan  yang  paling  diminati  oleh  netizen akan  mencerminkan bagaimana isu #JakartaBanjir berkembang ke hashtag yang berbeda.  Jumlah data yang terkumpul dari 1000 kicauan ditemukan terdapat 389 hashtag yang digunakan sebagai pendamping # JakartaBanjir.
Dari 1000 data, jumlah netizen yang menggunakan #JakartaBanjir sebanyak 996 kicauan.  Dari jumlah hashtag yang ditemukan terdapat 10 hashtag yang mendampingi #JakartaBanjir  dengan  jumlah  kicauan  terbanyak  (Tabel.1).    Penggunaan  10 hashtag pendamping  difungsikan  untuk  mengaitkan  antara  isu  banjir  dengan  isu-isu  lainnya sehingga  netizen  dapat  dengan  mudah  melacak  isu  lain  yang  berkaitan  dengan  isu banjir seperti, isu banjir dengan isu bantuan korban.
Tabel 1. Jumlah hashtag yang muncul selain #JakartaBanjir No. Hashtag Jumlah kicauan 1. #KitaIniSama 257 2. #Banjir2020 179 3. #BanjirJakarta 169 4. #PrayForJakarta 124 5. #KemangBanjir 121 6. #4niesHancurkanJakarta 100 7. #Banjir 68
8. #4niesMundurLah 67 9. #Jakarta 63 10. #JakartaFlood 56
Berdasarkan hasil  dari  pengumpulan  data,  perbincangan  yang  menggunakan #JakartaBanjir  dapat  menunjukkan  ekspresi  tertentu.  Dari  ekspresi  yang  ditemukan terdapat  sembilan  kategori,  yaitu  perasaan  buruk,  perasaan  baik,  penampilan, kuantitas,  waktu,  ukuran,  sentuhan,  rasa,  dan  reputasi.  Sembilan  kategori  yang ditemukan  menunjukkan  bahwa  kategori  yang  paling  banyak  digunakan  adalah perasaan buruk sebanyak 58 kali dan perasaan baik 47 kali penyebutan (Gambar.2).
Sebaran data pada Gambar.2 memperlihatkan seluruh kata yang muncul pada masing-masing  kategori  dapat  memiliki  arti  atau  makna  dalam  sebuah  percakapan. Misalnya,  ditemukan  kata  yang  sering  muncul  pada  perasaan  buruk,  yaitu  bingung, bahaya,  buruk  dan  bodoh  semua  kata  memiliki  arti  yang  negatif.  Sebaliknya,  untuk kata-kata yang sering muncul pada kategori perasaan baik, yaitu bangga, sehat, besar dan benar semua kata memiliki arti yang positif.
Gambar 2 . Kategori membentuk perasaan berdasarkan kata kunci

## Sumber: Olah data 2020
Percakapan  yang  masuk  pada  kategori  perasaan  buruk,  yakni  bingung, digunakan  sebanyak  35  kali  dalam  melakukan  aktivitas.  Dalam  percakapan  yang menggunakan kata bingung lebih banyak digunakan sebagai aktivitas retweet dari dua tweet yang berasal dari akun @sntioktavia membahas tentang:
“ Twitter please  do your  magic � de4f � dffb  pagi ini  pas olahraga  nemu  dedek mpus  ini,  di  gorong2  kalau  hujan  udah  pasti  anyut,  dan  sekarang  bingung banget karna ga bisa nampung dia di rumah � de22 please yang bisa nampung / rescue ini ada di daerah cipinang Jak- Tim. #bajir2020 #JakartaBanjir.”
Volume 3, No. 1, April, 2020
Dan akun yang berbeda berasal dari @yani_salam membahas tentang:
“Membandingkan peristiwa banjir  di ibukota Jakarta era Gubernur  @jokowi dan @aniesbaswedan.  Yg  bikin  bingung  darimana  @detikcom  dapat  kecamatan tambahan  hingga  ratusan,  padahal  Jakarta  hanya  punya  44  kecamatan  dan  267 kelurahan. #JakartaBanjir .”
Kedua  akun  tersebut  paling  banyak  mendapatkan retweet jika  berdasarkan kategori kata kunci yang mencerminkan ekspresi  netizen dalam topik #JakartaBanjir. Kata kunci yang menempel pada kalimat dari kedua akun tersebut tidak menunjukkan pembahasan  politik  saat  terjadi  banjir  Jakarta.  Akun  @sntioktavia  menceritakan tentang  anak  kucing  yang  ditemukan  pada  gorong-gorong  di  daerah  Jakarta  dan  si pemilik  akun  mengunggah  foto  anak  kucing  yang  ditemukan  dengan  harapan  ada yang  bisa  menampung  anak  kucing  tersebut.  Sementara  itu,  akun  @yani_salam mengonfirmasikan  data  yang  diunggah  oleh  @detikcom  tentang  jumlah  kecamatan dan kelurahan di Jakarta.
Pada  penjelasan  di  atas  terlihat  bahwa  konsentrasi  pada  kata  kunci  bingung yang  disebut  sebanyak  37  kali,  tetapi  hanya  ada  dua  topik  percakapan  dari  akun @sntioktavia  dan  @yani_salam.  Sedangkan  beberapa  akun  lainnya  hanya  membantu penyebaran informasi dengan cara me- retweet dan percakapan tersebut dapat menjadi jaringan komunikasi yang terbentuk dari #JakartaBanjir.

## Analisis Jaringan
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data  dari  1000 tweet yang  menggunakan #JakartaBanjir  pada  tanggal  3-5  Januari  2020,  ditemukan  sejumlah  aktor  dan  aktor sentral  dalam  kegiatan mentions dan replies .  Berikut  ini  adalah  ikhtisar  data  yang ditemukan untuk analisis jaringan:
Jumlah Tweet 1000 Mention: Jumlah Note 252 Mentions: Jumlah Edges 478 Mentions: Aktor Sentral @aniesbaswedan, @jokowi, @detikcom, @beeducated01, @bj_robin, kangdede78, @yarachanfique, @tribunnews, @ch_chotimah, @bangzul_88 Replies: Jumlah Note 133 Replies: Jumlah Edges 229 Replies: Aktor Sentral @beeducated01, @bj_robin, @aniesbaswedan, @kangdede78
Pada  Gambar.3  menunjukkan  bentuk  grafik  sosiogram  yang  terjadi  pada percakapan,  dengan  menggunakan  #JakartaBanjir  yang  terbentuk  dari  252  titik  atau aktor ( node ) dan 478 garis penghubung ( edge ). Sosiogram di atas menunjukkan bahwa terdapat  konsentrasi  aktivitas mentions pada  beberapa  aktor  yang  paling  banyak
dipanggil  atau  disebut  oleh  aktor-aktor  lain.  Data  yang  dihasilkan  menunjukkan konsentrasi  aktor  percakapan  yang  sering  disebut  yaitu  @aniesbaswedan,  @jokowi, @detikcom,  @beeducated01,  @bj_robin,  @kangdede78  @yarachanfique,  @tribunnews, @ch_chotimah,  dan    @bangzul_88.  Dari  10  aktor  yang  paling  sering  disebut, konsentrasi utama terdapat pada aktor @aniesbaswedan, @jokowi, dan @detikcom dan ketiga aktor tersebut menghasilkan pecakapan yang saling berhimpitan.
Gambar 3 . Sosiogram jaringan komukasi mentions #JakartaBanjir

## Sumber: Olah data 2020
Pada  gambar  di  atas  juga  terlihat  aktor-aktor  yang  tidak  masuk  dalam pemusatan  jaringan  utama.  Aktor-aktor  yang  berada  di  luar  jaringan  tersebut membentuk  jaringan  komunikasi  sendiri  karena  menggunakan  #JakartaBanjir,  tetapi memanggil aktor yang berada pada pusat jaringan utama. Hal ini juga hampir terjadi
pada  empat  aktor  seperti  @yarachanfique,  @tribunnews,  @ch_chotimah,  dan @bangzul_88,  yang  membentuk  pemusaran  jaringan  yang  terpisah.  Melalui  aktor @bj_robin yang terhubung dengan @bangzul_88, maka keempat aktor tersebut dapat masuk dalam pusat jaringan utama.
Gambar 4 . Sosiogram jaringan komukasi replies #JakartaBanjir
Sumber: Olah data 2020
Sosiogram pada Gambar.4 merupakan grafik jaringan komunikasi replies yang terdiri dari 133 aktor ( node ) dan 229 garis penghubung ( edge ).  Dari jumlah node yang saling  terhubung,  terdapat  empat node yang  paling  banyak  disebut  yaitu @beeducated01, @bj_robin, @aniesbaswedan, dan @kangdede78. Masing-masing aktor di  atas  membentuk  kluster  jaringan  masing-masing,  kecuali  aktor  @aniesbaswedan dan  @kangdede78  yang  saling  berhimpitan.  Walaupun  membentuk  kluster  jaringan, para aktor masih saling berelasi.

## Diskusi
Media  siber  merupakan  medium  tempat  terbentuknya  jaringan  komunikasi virtual. Jaringan komunikasi virtual ini terjadi karena adanya interaksi yang terhubung antar  aktor  dengan  sadar  memilih  media  dan  pesan  yang  ingin  diakses.  Mereka bertemu pada ruang publik virtual ( virtual space) untuk mendiskusikan isu yang sama.
Isu yang ditemukan pada penelitian terbagi menjadi dua, yaitu isu bencana dan isu  politik  yang  menghubungkan  antara  bencana  dengan  politik  di  DKI  Jakarta.  Isu politik dan banjir dapat dilihat dengan munculnya hashtag #4niesHancurkanJakarta dan #4niesMundurLah. Bahkan  ditemukan  juga  isi tweet dari  aktor  yang  menghubungkan dengan  harapan  tidak  majunya  Anies  Baswedan  pada  pemilihan  presiden  2024 mendatang.
Diskusi yang dilakukan oleh aktor-aktor yang dilakukan di Twitter merupakan sebuah  upaya  untuk  memberikan  informasi  dan  memengaruhi  opini.  Informasi merupakan  salah  satu  kekuatan  dan  berpotensi  untuk  memengaruhi  sebuah  sistem kepercayaan atau sikap individu (Littlejohn dan Foss, 2009). Keterbukaan informasi di era  media  siber  memberikan  kebebasan  kepada  siapa  saja  untuk  melakukan penyebaran  informasi  tanpa  adanya  saringan  informasi  maka  seluruh  pesan  dapat dikirim dan diakses secara publik.
Twitter  adalah  salah  satu  media  sosial  yang  sangat  digemari  dan  digunakan secara aktif dalam politik, sehingga di media sosial muncul aktor-aktor yang dibiayai khusus  untuk  melakukan  perang  opini  ( tweet  war) dengan  tugas  membuat  berita hingga menyebarkannya (Subiakto dan Ida, 2014).  Anies Baswedan mendapatkan hal yang  sama.  Serangan  politik  yang  dilakukan  untuk  membentuk  opini  dengan munculnya #4niesHancurkanJakarta dan #4niesMundurLah.
Perkembangan  teknologi  menjadi  ruang-ruang  diskusi  sudah  bergeser.  Jika sebelumnya  ruang  diskusi  banyak  dilakukan  di  warung  kopi,  pasar  hingga  taman sekarang dilakukan dengan pertemuan virtual yang saling terhubung dalam jaringan internet.  Ruang  virtual  menjadikan  masyarakat  berkumpul  dan  berinteraksi  tanpa terbatas  oleh  ruang  dan  waktu.  Mereka  bertemu  dalam  suatu  isu  dan aktivitas  yang sama,  saling berdiskusi  dan  saling  berkomentar.  Banyak  interaksi  yang dilakukan  di sana  karena  ruang  virtual  menyediakan  fasilitas  dalam  jaringan  untuk  saling beinteraksi,  baik  dalam  isu  ekonomi,  politik,  sosial,  kebudayaan,  dan  sebagainya (Camp  dan  Chien,  2000).  Semua  bisa  terjadi  dengan  mudah  dan  cepat  karena percakapan  pada  ruang  virtual  tidak  memiliki gatekeeper sehingga  informasi  yang masuk dapat berupa apa saja. Bahkan menurut Sudibyo (2019) informasi yang ada di media  sosial  dapat  berisi  penyebaran  hoaks,  ujaran  kebencian,  dan  prasangka  rasial yang memecah belah masyarakat.
Hal  yang  ditemukan  pada  penelitian  ini  adalah  kecenderungan  pembahasan politik dalam percakapan #JakartaBanjir. Percakapan dilakukan dengan cara menyebut
( mention ) beberapa  aktor  politik.  Hal  ini  membuat  aktor  politik  yang  berada  pada jaringan  percakapan #JakartaBanjir yang  paling  banyak  dibicarakan  berhubungan dengan  kinerja  dalam  kondisi  bencana  banjir  dan  kritik  terhadap  pencalonan  Anies Baswedan  pilpres  2024.    Kondisi  ini  pernah  juga  terjadi  saat  Joko  Widodo  menjabat Gubernur  DKI  Jakarta  menghadapi  isu  politik  dengan  bencana  banjir  (Dwifatma, 2015).  Ditemukan  juga  beberapa  aktor  membandingkan  dampak  banjir  di  masa kepemimpinan Joko Widodo dengan Anies Baswedan.

## KESIMPULAN
Artikel ini berfokus untuk menggambarkan percakapan yang terjadi di media sosial  Twitter  tentang  bencana  banjir  di  Jakarta  melalui  #JakartaBanjir.  Percakapan yang digambarkan dengan menggunakan metode jaringan komunikasi dan pemetaan perbincangan  yang  paling  diminati  oleh  netizen . Analisis  jaringan  komunikasi  dan pemetaan perbincangan yang paling diminati melalui data yang berjumlah 1000 tweet yang  menggunakan  #JakartaBanjir  pada  tanggal  3-5  Januari  2020.  Pedekatan  analis jaringan  yang  digunakan  untuk  membantu  analisis  pada  artikel  ini  menggunakan landasan yang dikemukan oleh Lazarsfeld.
Dari  hasil  yang  ditemukan  dari  1000 tweet yang menggunakan #JakartaBanjir merupakan  fenomena  sosial  di  mana  informasi  mengalir  dari  media  massa  ke pemimpin  opini  dalam  komunitas  tertentu.  Pemimpin  opini  yang  ditemukan berdasarkan kluster jaringan komunikasi bukan hanya tokoh-tokoh politik saja, tetapi terdapat  media  massa  online  yang  menjadi  pemimpin  opini.  Jaringan  komunikasi secara  online  yang  dibicarakan  oleh  media  massa  akan  selalu  dipengaruhi  oleh pemimpin opini dalam topik penbahasan tertentu.
Bencana banjir di Jakarta selalu dijadikan isu politik yang dihubungkan dengan karir  politik  pemimpin  DKI  Jakarta.  Hal  ini  membuat  etika  komunikasi  diperlukan oleh  para  aktor  yang  terlibat  dalam  jaringan  komunikasi  virtual  karena  sifat  pada komunikasi  yang  terjadi,  bisa  privat  dan  publik.  Lalu  informasi  dibagikan  melalui media siber dalam ruang virtual dapat dengan mudah mengandung informasi hoaks, ujaran kebencian, dan memecah belah masyarakat.

## REFERENSI
APJII.  (2019).  Penetrasi  &  Profil  Perilaku  Pengguna  Internet  Indonesia.  In Apjii . Retrieved from www.apjii.or.id
Camp,  J.,  &  Chien,  Y.  (2000).  The  Internet  as  Public  Space :  Concepts,  Issues,  and Implications in Public Policy. ACM SIGCAS Computer and Society , 30 (3), 13 – 19.
Dwifatma, A.  (2015).  Banjir  Ibu Kota  pada  Tahun Politik:  Tipologi Kritik  Media  oleh Bloggers Kompasiana Sebagai Pilar Kelima. Jurnal Komunikasi Indonesia , IV (2), 96 – 107. Retrieved from http://journal.ui.ac.id/index.php/jkmi/article/viewFile/8888/pdf
Eriyanto.  (2011). Analisis  Wacana :  Pengantar  Analsisi  Teks  Media .  Yogyakarta:  LKiS Printing Cemerlang.
Eriyanto.  (2014). Analisis  Jaringan  Komunikasi:  Strategi  Baru  dalam  Penelitian  Ilmu Komunikasi dan Ilmu Sosial Lainnya . Jakarta: Prenadamedia Group.
Gustina,  A.,  Hubes,  A.  V.  .,  &  Riyanto,  S.  (2008).  Jaringan  Komunikasi  Dan  Peran Perempuan Dalam Mempertahankan Budaya Rudat (Studi Pada Masyarakat Desa Negeri  Katon,  Kecamatan  Negeri  Katon,  Lampung  Selatan). Jurnal  Komunikasi Pembangunan , 6 (1). https://doi.org/10.29244/jurnalkmp.6.1.
Hanifah,  R.,  &  Nurhasanah,  I.  S.  (2018).  Implementasi  Web  Crawling  Untuk Mengumpulkan  Web  Crawling  Implementation  for  Collecting. Jurnal  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK) , 5 (5), 531 – 536. https://doi.org/10.25126/jtiik20185842 Harkan,  A.  Al,  &  Irwansyah.  (2018).  JARINGAN  VIRTUAL  COMMUNITY  DAN DIGITAL MASQUERADING. Komuniti , 10 (2), 71 – 87. https://doi.org/https://doi.org/10.23917/komuniti.v10i2.7360
Kriyantono, R. (2014). Teknik Praktis : Riset Komunikasi . Jakarta: Kencana.
Littlejohn,  S.  W.,  &  Foss,  K.  A.  (2009). Teori  Komunikasi :  Theories  of  Human Communication (9th ed.). Jakarta: Salemba Humanika.
Merdeka.com.  (2020).  Anies  Baswedan  &  Ujian  Banjir  Jakarta,  Sanggupkah  Diatasi Demi  2024?  Retrieved  June  3,  2020,  from  merdeka.com  website: https://www.merdeka.com/politik/anies-baswedan-ujian-banjir-jakarta- sanggupkah-diatasi-demi-2024.html
Park,  H.  W.  (2003).  Hyperlink  Network  Analysis :  A  New  Method  for  the  Study  of Social Structure on the Web. Connections , 25 (1), 49 – 61.
Putri, V. M. (2020). Tahun 2019, Twitter Kembali Jaya di Indonesia. Retrieved June 3,
2020,  from  inet.detk.com  website:  https://inet.detik.com/mobile-apps/d- 4905885/tahun-2019-twitter-kembali-jaya-di-indonesia
Sejarah Banjir Besar Jakarta, Sejak Zaman VOC Hingga 2020. (2019). Retrieved January 5, 2019, from CNN Indonesia website: https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20200102205129-199-462007/sejarah- banjir-besar-jakarta-sejak-zaman-voc-hingga-2020
Setatama,  M.  S.,  &  Tricahyono,  Ir.,  M.M.,  Ph.D.,  D.  (2017).  Implementasi  Social
Network  Analysis  pada  Penyebaran  Country  Branding  “Wonderful  Indonesia.” Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) , 2 (2), 91.
https://doi.org/10.21108/indojc.2017.2.2.183
Soliha, S. F. (2015). Tingkat Ketergantungan Pengguna Media Sosial Dan Kecemasan Sosial . 4 (1), 1 – 10. https://doi.org/10.14710/interaksi,4,1,1-10
Volume 3, No. 1, April, 2020
Suara.com. (2020). Jakarta Banjir, di Mana Salah Anies? Sutiyoso:  Mengapa Mau Jadi
Gubernur? Retrieved June 3, 2020, from suara.com website:
https://www.suara.com/news/2020/02/27/071500/jakarta-banjir-dimana- salah-anies-sutiyoso-mengapa-mau-jadi-gubernur
Subiakto,  H.,  &  Ida,  R.  (2014). Komunikasi  Politik,  Media,  dan  Demokrasi .  Jakarta: Kencana.
Sudibyo,  A.  (2019). Jagat  Digital :  Pembebasan  dan  Penguasaan .  Jakarta:  Kepustakaan Populer Gramedia.
Susanto,  E. H. (2017). Media  Sosial  Sebagai Pendukung  Jaringan Komunikasi  Politik. Jurnal ASPIKOM , 3 (3), 379. https://doi.org/10.24329/aspikom.v3i3.123
Syahputra,  R.  H.,  &  Yuliana,  D.  G.  (2016).  Komunikasi  Homoseksual  Berbasis Teknologi. Jurnal  Komunikasi  Indonesia2 , V (2016),  137 – 153.  Retrieved  from http://journal.ui.ac.id/index.php/jkmi/article/viewFile/8460/pdf Tempo.co.  (2020).  PSI  Sebut  Anies  Baswedan  Jadikan  Banjir  Panggung  Politik. Retrieved June 3, 2020, from tempo.co website: https://metro.tempo.co/read/1313386/psi-sebut-anies-baswedan-jadikan-banjir- panggung-politik/full&view=ok
West, R., & Turner, L. H. (2017). Pengantar Teori Komunikasi : Analisis dan Aplikasi (5th ed.). Jakarta: Salemba Humanika.