ANALISIS JEJARING SOSIAL PADA GROUP PILKADA FACEBOOK MENGGUNAKAN METODE GRAPH CLUSTERING

Firmansyah Firmansyah

APJII (2016). Penestrasi dan Perilaku Penggunan Internet Indonesia survei 2016. A. P. J. I. I. APJII.
Asep Id Hadiana, W. W. (29/11/2017). Analisis Jejaring Sosial Menggunakan Social Network Analysis untuk Membantu Social CRM bagi UMKM di Cimahi. Prosiding Saintiks FTIK UNIKOM, UNIKOM.
Eriyanto (2014). Analisis Jaringan Komunikasi, Prenadamedia Group Jl. Tambara Raya No. 23 Rawamangun. Jakarta 13220.
Eunice E. Santos, C. E., D. Sotelino, Yang Cao, Ezra Brown, Eugene Santos, Jr. (2007). Effective and Efficient Methodologies for Social Network Analysis, Virginia Polytechnic Institute and State University. Doctor of Philosophy In Computer Science and Applications: 148.

Faust, S. W. a. K. (1994). Social Network Analysis.
Gatot (2017). Retrieved 30 Desember, 2017, from https://www.dictio.id/t/apakah-yang-dimaksud-dengan-teori-tradisi-sibernetika-tping radisi-cybernetic/9038/3.
Kadushin (2012). Understanding Social Networks.
Katz, N., et al. (2004). "Network theory and small groups." Small group research 35(3): 307-332.
Liu, H. G. a. H. (2014). Data Analysis on Location-Based Social Networks. A. S. U. Computer Science and Engineering, Phoenix, USA.
Nadhiroh, I. M., et al. (2013). "Kajian Scientometrics: Analisis Jaringan Sosial pada Publikasi Internasional Indonesia Bidang Kimia." STI Policy and Management Journal 13(1): 68-84.
Negara, E. S. (2017). Moda Ganda Identifikasi Untuk Mendeteksi Komunitas Pada Jaringan Sosial, Universitas Gunadarma. Program Doktor Teknologi Informasi: 159.
Prabowo, M. (2015). Teknologi Komunikasi Jaringan Sebagai Sistem dan Modal Sosial. P. I. K. F. I. S. I. P. U. INDONESIA.
Situmorang, J. R. (2012). "Pemanfaatan Internet Sebagai New Media Dalam Bidang Politik, Bisnis, Pendidikan Dan Sosial Budaya." Jurnal Administrasi Bisnis Vol 8 No 1: 73-78.
Tsikerdekis, M. (2012). PA159: Introduction to Social Media and Social Networks.
Williams, K. D., Joan C (2008). "Social networks and social capital: Rethinking theory in community informatics." The Journal of Community Informatics 4(3).

Abstract viewed - 35 times
PDF downloaded - 9 times

Affiliations

Firmansyah Firmansyah
STMIK MBC Palembang

Content Top

ANALISIS JEJARING SOSIAL PADA GROUP PILKADA FACEBOOK MENGGUNAKAN METODE GRAPH CLUSTERING

Firmansyah Firmansyah

Vol 8 No 1 (2020): Sigmata : Jurnal Manajemen dan Informatika

Submitted: Jun 14, 2020

Published: Mar 23, 2020

Abstract

Media Sosial merupakan teknologi yang kini meningkat penggunaanya sebagai sumber informasi teknologi yang memungkinkan orang untuk dapat mengirim dan menerima informasi dengan cepat. Penggunaan Media sosial yang terus meningkat menjadikan media sosial sebagai sumber data yang membuka peluang penelitian untuk mengamati dinamika yang terjadi di masyarakat melalui bidang kajian Sosial Network Analysis. Dengan melakukan Analisis Jejaring Sosial Pengukuran cluster Jaringan Politik pada group pilkada facebook menggunakan metode graph clustering.Hasil yang didapat dengan menggunakan tools Gephi dengan mencluster datasheet dari jaringan politik pilkada Palembang terdapat 4 komunitas dimana 4 komunitas yang dilambangkan dengan node (aktor)yaitu Video, status, photo dan link. cluster yang di peroleh bahwa yang menjadi sentralitas node adalah link dengan nilai degree 7, video 6, status 5, serta photo 5. Selain sentralitas degree terdapat juga node penghubung antar node. Penghubung antar node disebut dengan between centrality. Dalam cluster jaringan pilkada terdapat post_user_228286764250954 sebagai between centrality yang di kategorikan lebih mendominasi sesuai dengan nilai sentralitas. Node di representasikan sebagai aktor (tim sukses) dengan nilai between centrality 6388095 post_user_228286764250954. Untuk nilai closness centrality menunjukkan jarak rata-rata antara satu node dengan node lainnya. Semakin rendah nilai yang dimiliki node maka semakin dekat node tersebut dengan node yang lain. nilai closness 0.4 dikategorikan rendah dari node yang lain sehingga dapat diasumsikan bahwa nilai closness mempunyai nilai kedekatan dengan node-node yang lain.Untuk hubungan atau relasi antar aktor yang memiliki sentralitas kedekatan (closeness centrality) adalah aktor yang sangat berpengaruh selain sentralitas kedekatan (closeness centrality) terdapat juga pengaruh dari sentralitas penghubung (betweenness centrality) tim sukses ataupun node lain.