Analisis Efektifitas Influencer
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Efektifitas Influencer Studi Kasus : Kebijakan Pemerintah Agung Nugraha Marwan ( 221709504 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso S.S.T , M.T. Sentralitas adalah salah satu hal yang paling sering dipelajari dalam Social Network Analysis ( SNA ) . Salah satu tujuan dari SNA adalah untuk mengidentifikasi user atau orang yang memiliki pengaruh kuat pada media sosial. Mengidentifikasi user yang memiliki pengaruh pada topik tertentu dinilai lebih efektif daripada mengidentifikasi user yang dapat memberikan pengaruh pada semua topik. Pada penelitian ini akan ditentukan variabel variabel yang dapat memengaruhi besarnya influence yang dapat diberikan oleh seorang user , melakukan perhitungan influence score pada suatu topik , pembangunan indeks komposit yang akan mempresentasikan besarnya influence yang dimiliki oleh masing masing user , dan melihat bagaimana pendapat masyarakat terkait dengan suatu topik. Diperoleh bahwa masyarakat secara umum memberikan feedback positif terkait dengan kebijakan pemerintah. Dalam menentukan besarnya influence score pada user dapat menggunakan 10 variabel yang dibagi menjadi ke dalam lima dimensi yaitu network , quality , polarity , engagement , frequency. Dan didapatkan terdapat korelasi lemah namun signifikan antara rangking yang dihasilkan oleh influence score dan IID yaitu sebesar 0,196. Kata Kunci— user influence , kebijakan pemerintah , indeks komposit. I. LATAR BELAKANG 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 [ 1 ] . Pendapat lain mengatakan bahwa Influencer adalah seorang user yang cenderung untuk mempengaruhi orang lain yang ada di sekitarnya [ 2 ] . 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 keduanya [ 3 ] . Pengaruh sosial selalu menjadi hal yang menarik perhatian masyarakat umum. Memiliki hubungan erat dengan orang yang memiliki kekuatan sosial yang kuat dapat menentukan bagaimana hubungan dalam bermasyarakat sosial dan juga target pasar yang kita inginkan. Saat ini , target pasar dan juga Internet , masyarakat khususnya di mesia sosial. sosial dapat dimanifestasikan di 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 [ 4 ] . 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 [ 5 ] 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 [ 3 ] . Oleh karena itu , dalam penelitian ini akan dihitung influence score menggunakan metode pada penelitian terdahulu. Peneliti juga akan membangun indeks komposit untuk menghitung besarnya influence yang dapat diberikan oleh masing masing user terhadap suatu topik. itu pemerintah [ 6 ] . Oleh karena Topik yang akan digunakan pada penelitian ini adalah terkait dengan kebijakan pemerintah. Kebijakan pemerintah adalah kebijakan yang ditujukan untuk publik ( negara , masyarakat dalam berbagai status serta untuk kepentingan umum ) , baik itu dilakukan secara langsung maupun tidak langsung yang tercermin pada berbagai dimensi kehidupan publik seharusnya mendengarkan kebutuhan rakyat , kemudian diteliti , lalu ambil kebijakan yang mementingkan dari rakyat [ 7 ] . Kebijakan pemerintah meliputi banyak hal , baik dari segi ekonomi , sosial , budaya , pendidikan , kesehatan , politik , dsb. Kebijakan kebijakan tersebut digunakan sebagai pilar pembangunan nasional , peningkatan kesejahteraan bagi masyarakat , penguatan ekonomi , budaya , sosial , dan politik [ 8 ] . Sehingga kebijakan yang diambil haruslah dapat tersampaikan dengan baik kepada rakyat sehingga rakyat mengetahui dan dapat menjalankan kebijakan tersebut dengan baik. Pemilihan topik terkait dengan kebijakan pemerintah didasari oleh pemerintah yang sejak tahun 2016 telah menggunakan influencer untuk menyosialisasikan kebijakan pemerintah [ 9 ] . Hal ini memancing timbulnya pro- kontra tentang apakah menggunakan jasa influencer tersebut jasa 1 / 8 adalah hal yang tepat untuk dilakukan. Pertimbangan tersebut semakin kuat dengan adanya temuan pada tahun 2020 , dimana ICW ( Indonesia Corruption Watch ) melaporkan bahwa pemerintah pusat telah mengeluarkan anggaran belanja untuk influencer mencapai Rp 90,45 miliar. Instansi yang menggunakan tersebut diantaranya Kementerian Pariwisata dengan nilai Rp 77,6 miliar untuk 22 paket pengadaan jasa influencer. Kemendikbud ( Rp 1,6 miliar untuk 12 paket ) , Kominfo ( Rp 10,38 miliar untuk 4 paket ) , Kemenhub ( Rp 195,8 juta untuk 1 paket ) , serta Kemenpora ( Rp 150 juta untuk 1 paket ) [ 9 ] . jasa Dengan besarnya biaya yang dikeluarkan oleh pemerintah untuk menjalankan kebijakan tersebut , maka perlu diadakan evaluasi , evaluasi kebijakan dapat memberitahukan kepada kita apakah suatu kebijakan yang telah ditetapkan berhasil atau gagal , tingkat efektivitas kebijakan , apakah sudah memenuhi akuntabilitas publik , menunjukkan pada stakeholders manfaat kebijakan tersebut , dan agar tidak mengulangi kesalahan yang sama. Pada kasus penggunaan jasa influencer evaluasi bertujuan untuk menilai apakah influencer yang diajak bekerja sama dalam menyosialisasikan kebijakan pemerintah dapat memberikan hasil yang baik atau tidak. Hal ini dipat dilakukan dengan cara menghitung influence score terhadap user yang mengeluarkan tweet terkait dengan kebijakan pemerintah. Selain itu , Penilaian masyarakat terkait dengan kebijakan pemerintah dapat dilihat dari bagaimana pendapat masyarakat terkait kebijakan yang sedang dibicarakan. Metode Sentiment analysis digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah kalimat teks atau tweet dan menentukan apakah teks atau tweet tersebut memiliki sentimen positif , negatif , atau netral. Hal ini dilakukan karena secara umum masyarakat yang setuju terhadap kebijakan pemerintah cenderung akan mengeluarkan tweet dengan sebaliknya masyarakat cenderung akan mengeluarkan tweet dengan sentimen negatif jika tidak setuju dengan kebijakan pemerintah. sentimen positif , begitupun II. TUJUAN PENELITIAN Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL I Tabel literatur No Judul 1 Sentiment-based influence detection on Twitter Penulis , Publikasi Bigonha , C. , Cardoso , T.N.C. , Moro , M.M. et al. ( 2012 ) Journal of the Brazilian Computer Society Tertulis Untuk menghitung influential score memerlukan beberapa informasi yaitu polaritas dan kualitas dari tweet serta network yang ia punya di twitter. [ 10 ] 2 Measuring influence on Twitter 3 Measuring user influence on Twitter : A survey 4 5 Penyusunan Indeks Komposit Ketergantungan Wilayah Multidimensi Setiap Provinsi Tahun 2016 Indeks Komposit Pekerjaan Tidak Layak Di Indonesia Tahun 2017 Anger , Isabel & Kittl , Christian. ( 2011 ) . I-KNOW. 31. 10.1145 / 2024288. 2024326 F. Riquelme , P. González- Cantergiani ( 2016 ) . Journal of Information Processing and Management 52 ( 5 ) Octaviani , Erni. ( 2019 ) . [ Skripsi ] . Jakarta : Sekolah Tinggi Ilmu Statistik Santoso , Noto K. ( 2019 ) . [ Skripsi ] . Jakarta : Sekolah Tinggi Ilmu Statistik Social Network Potentials menjelaskan tentang besarnya peluang untuk berinteraksi pada followers di twitter [ 11 ] . Seseorang dapat memiliki pengaruh yang besar pada topik topik tertentu namun tidak pada topik lainnya [ 4 ] Indeks komposit adalah ukuran yang digunakan untuk mengukur perubahan atau perbandingan variabel ekonomi atau sosial. [ 12 ] Diperlukan suatu ukuran dalam bentuk indeks guna membantu pemerintah dalam upaya peningkatan kesejahteraan para pekerja. Ukuran tersebut dibutuhkan untuk menggambarkan kondisi pekerjaan layak serta mengevaluasi program pembangunan yang sudah ada [ 13 ] Berdasarkan masalah yang dijelaskan di atas , dapat disusun beberapa tujuan dilaksanakannya penelitian ini , yaitu : 1. Menentukan variabel yang relevan untuk menghitung keefektifitasan influencer IV. METODE PENELITIAN Metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada flowchart berikut : 2. Menghasilkan nilai keefektifitasan influencer 3. Menyusun indeks komposit keefektifitasan influencer 4. Melihat pendapat masyarakat terhadap kebijakan pemerintah 5. Mengklasifikasikan user berdasarkan nilai komposit yang terbentuk III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian ini sedikit banyaknya mendapatkan referensi dan terinspirasi dari penelitian penelitian sebelumnya , terutama pada hal yang berkaitan dengan latar belakang ataupun metode yang akan digunakan. Adapun beberapa penelitian terkait yang berhubungan dengan penelitian ini antara lain : 2 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 4. Normalisasi. Normalisasi python merupakan bahasa pemrograman yang case sensitive , oleh karena itu kata “kebijakan” dengan kata “Kebijakan” akan dianggap sebagai kata yang berbeda. Walaupun kata yang dimaksud adalah kata yang sama. teks digunakan untuk mengubah kata kata singkatan ataupun kata yang salah ketik menjadi bentuk sebenarnya. Misalnya kata “yg” akan diubah menjadi “yang” , “tdk” menjadi “tidak” dsb. 5. Stemming. Merupakan proses yang dilakukan untuk merubah kata menjadi bentuk bakunya. Misalnya “menjadi” menjadi “jadi” , “berkuasa” menjadi “kuasa” dsb. 6. Menghapus stopwords. kata penghubung seperti “yang” , “dan” dsb. Kata kata tersebut dihapus karena dapat mengganggu proses analisis karena frekuensinya yang banyak. Stopwords atau Gambar 1. Flowchart langkah langkah penelitian. 4.1 Pengumpulan Data Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data twitter mengenai kebijakan pemerintah , pengambilan data dari twitter tersebut menggunakan keyword yang telah ditentukan oleh peneliti. 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 di inginkan , sedangkan apabila terlalu sempit maka tweet yang terambil menjadi sedikit sehingga hasilnya kurang dapat mewakili keadaan sebenarnya. Adapun keyword “RUU , kebijakan , kebijakan yang digunakan pemerintah , UU , Undang Undang”. adalah Pengambilan tweet yang berkenaan tentang kebijakan pemerintah ini dilakukan dengan menggunakan metode scraping twitter , scraping twitter sendiri dilakukan dengan menggunakan library yang tersedia pada bahasa pemrograman python , yaitu twint. Tweet yang digunakan adalah tweet yang memuat keyword pada periode 1 januari 2016 sampai dengan Desember 2020. 4.2 Preprocessing Sebelum dilakukan analisis , tersebut di preprocessing terlebih dahulu. Rangkaian yang dilakukan adalah sebagai berikut : raw data 1. Menghapus duplikasi data , sebuah tweet akan memiliki id_tweet yang unik , dengan menggunakan tweet yang nilai id_tweet sebagai primary key maka 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 4.3 Menghitung Influence Score 4.3.1 Network Analysis Langkah selanjutnya adalah melakukan network analysis. Oleh karena itu 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 ( 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 : centrality 𝑢𝑛𝑒𝑡𝑤𝑜𝑟𝑘 = 𝑏𝑐+𝑒𝑐+𝑖𝑑+𝑡𝑓𝑓 4 ( 1 ) 4.3.2 Quality Analysis dan Sentiment Analysis Tahapan berikutnya adalah melakukan quality analysis. Kualitas yang akan dihitung adalah kualitas dari masing masing tweet. Metode perhitungan kualitas yang digunakan adalah Flesch-Kincaid dengan menggunakan rumus sebagai berikut : 𝐾𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 = 0.39 𝑥 ( 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑎𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡 ) + 11.8 𝑥 ( 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑢𝑘𝑢 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑎𝑡𝑎 ) − 15.59 ( 2 ) Setelah melakukan analisis terhadap kualitas dari sebuah tweet , langkah selanjutnya adalah melakukan analisis terkait tersebut. Menggunakan metode tweet sentiment dari perhitungan analisis sentimen berbasis lexicon ( kamus ) . Didalam kamus tersebut terdapat kata dengan nilai polaritas yang dimiliki oleh kata 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. tersebut. Metode lexicon Setelah didapatkan kualitas dan juga sentimen dari masing masing tweet , kemudian dihitung kualitas dan sentimen dari 3 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik masing masing user dengan cara menghitung rata rata dari kualitas dan juga sentimen tweet yang user tersebut keluarkan kemudian dikalikan 100 untuk mempermudah dalam interpretasi [ 16 ] . 𝑢𝑞𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 = ∑ 𝑖≤𝑛𝑢 𝑖=1 𝑘𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠𝑖 𝑥 1 𝑛𝑢 𝑢𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = ∑ 𝑖≤𝑛𝑢 𝑖=1 𝑠𝑒𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒𝑛𝑖 𝑥 1 𝑛𝑢 4.3.3 Perhitungan Influence Score ( 3 ) ( 4 ) Setelah semua variabel didapat , proses terakhir adalah menghitung influential score untuk masing masing user , metode perhitungan yang digunakan adalah metode perhitungan Bigonha , C [ 7 ] . Influential score dapat dihitung dengan cara : 𝐼𝑠𝑢 = 𝛼 𝑥 𝑢𝑝𝑜𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦+ 𝜑 𝑥 ( 𝛽 𝑥 𝑢𝑛𝑒𝑡𝑤𝑜𝑟𝑘+ 𝛾 𝑥 𝑢𝑞𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 ) 𝛼+ 𝛽+𝛾 ( 5 ) 4.4 Analisis Deskriptif Metode analisis deskriptif digunakan untuk melihat gambaran umum pendapat masyarakat terkait dengan kebijakan pemerintah. Data dibagi menjadi tiga bagian yaitu data atau tweet yang yang memiliki sentimen positif , negatif atau netral. Dari ketiga data tersebut kemudian dihitung persentase dari tweet atau user yang bersentimen positif , negatif , atau netral. 4.5 Menyusun Indeks Komposit Tahapan penyusunan indeks menggunakan metode yang digunakan pada referensi [ 14 ] adalah sebagai berikut : 1. Membangun kerangka kerja teoritis dan pemilihan variabel / indikator. jelas mendefinisikan Kerangka kerja harus secara fenomena yang akan diukur dan sub-komponennya , dan selanjutnya memilih masing-masing indikator dan bobot yang mencerminkan kepentingan relatif mereka dan dimensi komposit keseluruhan [ 15 ] . 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 [ 12 ] . 4. Standardisasi data skor faktor Pada masing masing model faktor yang terbentuk dilakukan lah 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 ′ = 𝑓𝑖𝑗 [ 𝑓𝑖𝑗−𝑀𝑖𝑛 ( 𝑓𝑖 ) ] [ 𝑀𝑎𝑥 ( 𝑓𝑖 ) −𝑀𝑖𝑛 ( 𝑓𝑖 ) ] 𝑥 100 ( 6 ) Keterangan : 𝑓′𝑖𝑗 : skor faktor ke-i user ke-j setelah standardisasi 𝑓𝑖𝑗 : skor faktor ke-i user ke-j 𝑀𝑎𝑥 ( 𝑓𝑖 ) : skor maksimal faktor ke-i 𝑀𝑎𝑥 ( 𝑓𝑖 ) : 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 ′ = 𝒇𝒊 𝟏 𝒕 𝒕 ∑ 𝒀′𝒊𝒋 𝒋=𝟏 ( 7 ) keterangan : ′ 𝑓𝑖 𝑌′𝑖𝑗 t : Nilai faktor ke-i : Nilai variabel ke-j faktor ke-i : Banyaknya variabel pada faktor ke-i b. Pembobotan faktor Pada pembobotan faktor , metode yang digunakan adalah unequal weighting dimana Penimbang didapatkan dari proporsi explained variance oleh setiap faktor dengan total explained variance [ 15 ] 𝐸𝑥𝑝𝑙𝑎𝑖𝑛𝑒𝑑 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑐𝑒𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑥𝑝𝑙𝑎𝑖𝑛𝑒𝑑 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑊𝑖 = ∑ 𝑊𝑖 = 1 ( 8 ) 6. Agregasi. Menghitung nilai dari influence score. Dalam penelitian ini , metode perhitungan yang digunakan adalah agregasi linear ( linear aggregation ) [ 12 ] . Dimana menjumlahkan semua faktor yang telah dikalikan dengan penimbangnya masing masing ′ 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘s = ∑ 𝑊𝑖 𝑓𝑖𝑗 𝑘 𝑖=1 ( 9 ) keterangan : 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 : Indeks influence pada seorang user 𝑊𝑖 : bobot faktor ke-i ′ : skor faktor ke-i 𝑓𝑖 7. Melihat hubungan indeks komposit dengan indeks lain. Tahapan ini ditujukan untuk menilai seberapa baik 4 / 8 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 [ 10 ] . Melihat hubungan serta besarnya hubungan dapat dilakukan dengan cara melakukan analisis uji korelasi rank spearman 𝑟𝑠 = 1 − 6 ∑ 𝑛 2 𝑑𝑖 𝑖=1 𝑛 ( 𝑛−1 ) ( 10 ) Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Pengumpulan Data dan Preprocessing Data tweet dikumpulkan dari tweet terkait dengan kebijakan pemerintah sejak 1 Januari 2016 sampai dengan Desember 2020. Data tweet yang didapatkan dari hasil scraping twitter ada sebanyak 457389 tweet. Selanjutnya tweet tersebut akan melewati tahap preprocessing. Setelah mengalami proses preprocessing , data yang ada menjadi 262367 tweet. Berikut merupakan contoh sampel data tweet sebelum dilakukan preprocessing dan setelah preprocessing : TABEL II Contoh sampel data tweet sebelum preprocessing Uji signifikansi korelasi Rank Spearman : H0 : Korelasi pada populasi adalah nol H1 : Korelasi pada populasi lebih besar dari nol Statistik hitung untuk data lebih dari 30 : 𝑧 = 𝑟𝑠√𝑛 − 1 keterangan : z : Nilai z hitung rs : Koefisien korelasi spearman n : Jumlah sampel penelitian id_tweet ( 11 ) 947359620070117377 947169197603172357 4.7 Pengelompokkan User 947595114251141120 tweet fadli zon selalu menyalahkan kebijakan pemerintah , padahal dia sendiri apa yg dia perbuat utk bangsa ini selama menjadi pimpinan maupun anggota dpr ? kecuali hanya menyalahkan kebijakan pemerintah. pemerintah melalui kementerian perindustrian tengah menyiapkan kebijakan relaksasi impor bagi industri kecil dan menengah ( ikm ) # kemenprim # industri https : / / t.co / 5xltrxm3uv @ fahrihamzah anggota parlemen bukannya mendukung kebijakan pemerintah ..dan ga berbuat apa2. uu hasilnya berapa th 2107 ..malu dong kesana kemari cuman pake jas .. Pengelompokkan dilakukan berdasarkan variabel variabel yang digunakan dalam menghitung indeks komposit. Metode yang digunakan dalam pengelompokkan adalah dengan K- Means Clustering. Dalam menentukan banyak klaster terbaik , peneliti menggunakan tiga metode yaitu within cluster sums of squares , average silhouette , dan gap statistics. V. KERANGKA PIKIR Kerangka pemikiran adalah dari cara berpikir dari tinjauan teori yang mencerminkan hubungan antara masing masing variabel dan merupakan panduan untuk memecahkan masalah penelitian. Menurut [ 17 ] kerangka berpikir merupakan model konseptual tentang bagaimana teori berhubungan dengan berbagai faktor yang telah diidentifikasi sebagai masalah yang penting. Gambar 2. Flowchart langkah langkah penelitian TABEL III Contoh sampel data tweet setelah preprocessing id_tweet tweet 947359620070117377 947169197603172357 947595114251141120 fadli zon selalu salah bijak perintah padahal sendiri apa yg buat utk bangsa lama jadi pimpin maupun anggota dpr hanya salah bijak perintah perintah lalu menteri industri tengah siap bijak relaksasi impor industri kecil tengah ikm kemenprim industri anggota parlemen bukan dukung bijak perintah tidak buat uu hasil th malu sana kemari cuman pake jas 6.2 Perhitungan Influence Score Setelah data tweet selesai di-preprocessing. Selanjutnya adalah melakukan analisis untuk menghitung nilai dari influence Score , adapun 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. Berikut merupakan contoh sampel data sentimen dan kualitas dari tweet : TABEL IV Contoh sampel data sentimen dan kualitas tweet sentimen id_tweet 947359620070117377 947169197603172357 947595114251141120 947143881920933888 945884922455121921 -0.340425531914894 0.142857142857143 -0.127659574468085 0.339285714285714 0.553571428571429 kualitas 15 20.5 12.3 15 17 5 / 8 Setelah perhitungan terkait sentimen dan kualitas tweet dilakukan , kemudian nilai tersebut dikelompokkan berdasarkan usernya , 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. Berikut merupakan contoh sampel data network , quality , polarity dan influence square dari use : TABEL V Contoh sampel data network , quality , polarity dan influence square dari user u_quality u_network No 1 2 3 4 5 username jokowi detikcom pln_123 DennyJA_WORLD kompascom 1 0.51433 0.31092 0.29199 0.24387 0.08171 0.06344 0.07045 0.06424 0.05899 No 1 2 3 4 5 username jokowi detikcom pln_123 DennyJA_WORLD kompascom u_polarity 0.09689 0.07250 0.29580 -0.00722 0.09169 influence_score 0.81786 0.42506 0.28536 -0.24074 0.21016 6.3 Pendapat Masyarakat Terkait Kebijakan Pemerintah Untuk melihat gambaran umum terkait dengan pendapat masyarakat terhadap kebijakan pemerintah maka dilakukan analisis deskriptif. Pada analisis ini data dibagi menjadi tiga berdasarkan sentimen yang dimiliki yaitu positif , negatif , dan netral. Berikut gambaran pendapat masyarakat terkait dengan kebijakan pemerintah jika dilihat berdasarkan user nya : Sentimen User 3 % 28 % 69 % Positive Negative Netral Gambar 3. Persentase sentimen yang dimiliki oleh user terhadap kebijakan pemerintah Selain dengan melihat sentimen yang dimiliki oleh user , juga dilihat proporsi sentimen dari tweet : Sentimen Tweet 5 % 25 % 70 % Positive Negative Netral Gambar 4. Persentase sentimen yang dimiliki oleh masing masing tweet terhadap kebijakan pemerintah Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Dari gambaran kedua grafik diatas , dapat dilihat bahwa tidak terlalu banyak perbedaan polaritas antara user dengan tweet yang ada terkait dengan kebijakan pemerintah. Secara umum pendapat masyarakat terkait dengan kebijakan pemerintah sudah cukup baik , hal ini dapat dibuktikan dengan melihat banyaknya tweet yang memiliki polaritas positif dibandingkan dengan tweet yang memiliki polaritas negatif. Hal yang sama juga dapat dilihat dari lebih banyaknya user yang secara umum berpendapat positif terkait dengan kebijakan pemerintah daripada user yang berpendapat negatif. 6.4 Membangun Indeks Komposit Dengan keterbatasan penelitian , data yang digunakan untuk membuat indeks komposit ini adalah 1 % data teratas dari influence score yang sudah didapatkan menggunakan metode sebelumnya yang sudah diurutkan. Indeks komposit terkait besarnya influence yang diberikan oleh seorang user terhadap kebijakan pemerintah dibentuk oleh 10 variabel , yaitu yaitu Proporsi Tweet , Proporsi Retweet , Proporsi Replies , Proporsi Likes , Betweenness Centrality , Eigenvector Centrality , In- Degree Centrality , Twitter Follower-Following Ratio , Polaritas Tweet , dan Kualitas Tweet. Variabel Betweenness Centrality , Eigenvector Centrality , In-Degree Centrality , Twitter Follower-Following Ratio , Polaritas Tweet , dan Kualitas Tweet didapatkan dari hasil perhitungan pada metode sebelumnya. 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 kebijakan pemerintah terhadap seluruh tweet yang dikeluarkan oleh user dalam rentang waktu penelitian. 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 𝑋 = 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑋 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑡𝑜𝑝𝑖𝑘 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑋 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑙𝑖𝑡𝑖𝑎𝑛 ( 12 ) keterangan X : tweet , atau retweet , atau likes , atau replies 6.4.1 Pemilihan Variabel Pemilihan variabel bertujuan untuk menyeleksi variabel yang akan digunakan untuk membentuk dimensi indeks komposit influence score terkait dengan kebijakan pemerintah. 10 variabel pembentuk indeks komposit yang akan digunakan perlu diseragamkan terlebih dahulu arahnya untuk mempermudah dalam proses interpretasi [ 12 ] . Dalam hal ini semua variabel diubah arahnya menjadi positif. selanjutnya Setelah dilakukan penyeragaman arah , langkah yang dilakukan 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 dianalisis menggunakan analisis multivariat yaitu analisis faktor. Analisis faktor yang dilakukan bertujuan untuk lebih ringkas dan mereduksi dimensi variabel menjadi akan membentuk variabel reduksi faktor , proses 6 / 8 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 0.500 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 [ 13 ] . Berdasarkan proses reduksi variabel yang dilakukan , didapatkan 3 variabel yang tereduksi yaitu variabel Proporsi Tweet , Twitter Follower-Following Ratio , Polaritas Tweet , dan Kualitas Tweet. 6.4.2 Pembentukan Faktor dan Penimbang Faktor 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 [ 15 ] . 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. Dalam penelitian ini tidak dilakukan rotasi faktor karena peneliti dapat dengan mudah melakukan klasifikasi faktor untuk masing masing variabel yang ada , hal ini dikarenakan dari hasil yang didapatkan satu variabel hanya memiliki korelasi yang tinggi pada satu faktor saja. Ringkasan perhitungan dapat dilihat pada Tabel berikut TABEL VI Ringkasan pembentukan dan penimbangan faktor No Nama Faktor Variabel 1 2 Engagement Rate Network Analysis Proporsi Retweet Proporsi Replies Proporsi Likes Betweenness Centrality Eigen Centrality In-Degree Centrality % of variance Penimbang 49.7 0.518 46.1 0.482 6.4.3 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. 𝐼𝐼𝑆 = 0.518 ∗ 𝐹𝐴𝐾𝑇𝑂𝑅1 + 0.482 ∗ 𝐹𝐴𝐾𝑇𝑂𝑅2 Karena sebelumnya telah dilakukan penyeragaman arah variabel menjadi positif , maka interpretasi dari indeks yang dihasilkan adalah semakin tinggi nilai indeks influence score terkait dengan kebijakan pemerintah ini maka semakin besar pula pengaruh yang dapat diberikan oleh seorang user terkait dengan kebijakan pemerintah. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Hasil perhitungan indeks komposit influence score terkait dengan kebijakan pemerintah dapat dilihat sebagai berikut : TABEL VII Contoh sampel influence score yang didapat dari indeks komposit User Indeks Influence Score jokowi detikcom kompascom tempodotco CNNIndonesia 0.89206 0.58726 0.53032 0.51892 0.47037 No 1 2 3 4 5 6.4.4 Uji Korelasi Rank Spearman Untuk melihat seberapa besar korelasi dari nilai influence score yang dihasilkan dari indeks komposit dengan metode pada referensi [ 10 ] 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 0.196. Dilanjutkan melakukan uji signifikansi dan menghasilkan keputusan tolak H0 atau korelasi yang dihasilkan signifikan lebih besar dari 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. 6.5 Klasifikasi user Variabel variabel yang digunakan untuk menghitung indeks komposit , selanjutnya digunakan untuk klasifikasi. Dengan menggunakan metode within cluster sums of squares , average silhouette , dan gap statistics. didapatkan banyaknya klaster terbaik adalah 2. Adapun gambaran terkait variabel untuk masing masing klaster dapat dilihat sebagai berikut : Gambar 5. Radar plot variabel pembentuk indeks komposit Dari radar plot diatas dapat disimpulkan bahwa pada kelompok 1 variabel variabel pembentuk indeks komposit memiliki nilai yang tinggi , sedangkan untuk kelompok 2 , variabel pembentuk indeks komposit memiliki nilai yang rendah. Dari gambaran diatas , indeks komposit dikelompokkan berdasarkan klaster yang dimiliki , maka didapatkan ringkasan sebagai berikut : jika 7 / 8 TABEL VIII Ringkasan banyak anggota dan rata rata kelompok klasifikasi Kelompok Banyak Anggota Kelompok 1 Kelompok 2 30 351 Rata Rata Nilai Influence Score 0.39050896 0.00732986 Dari hasil yang ringkasan didapatkan , bahwa kelompok 1 adalah kelompok user yang memiliki influence score yang tinggi , sedangkan kelompok 2 memiliki influence score yang rendah. VII. PENUTUP 7.1 kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan pada penelitian yang telah diuraikan , peneliti mengambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Proporsi tweet , proporsi retweet , proporsi replies , proporsi likes , betweenness centrality , eigenvector centrality , follower- following ratio , kualitas dan polaritas adalah variabel untuk yang mengetahui besarnya influence yang dapat diberikan oleh seorang user atau influencer. In-degree centrality , twitter 2. Berhasil menghasilkan nilai keefektivitasan influencer. 3. Berhasil menyusun indeks komposit keefektivitasan influencer dengan terdapat korelasi lemah namun signifikan pada rangking yang dihasilkan oleh influence score dan Indeks Influence score ( IIS ) . 4. Masyarakat secara umum memberikan feedback positif 5. terkait dengan kebijakan pemerintah. Indeks komposit diklasifikasikan menjadi 2 kelompok , kelompok pertama berjumlah 30 user dan kelompok kedua berjumlah 351 user. 7.2 Saran Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , saran yang dapat diberikan penulis adalah sebagai berikut : 1. Bagi pemerintah , indeks influence score dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan yang berkaitan dengan penggunaan jasa influencer kebijakan untuk menyosialisasikan pemerintah 2. Apabila ingin menyewa jasa influencer untuk sosialisasi influencer kebijakan pemerintah , maka pastikan tersebut memiliki kredibilitas dibidang tersebut. 3. Penelitian selanjutnya perlu mempelajari lebih dalam lagi untuk penyempurnaan variabel-variabel apa saja yamg dapat digunakan dalam pengukuran IIS. 4. Perlu dilakukan uji yang lebih jauh untuk menentukan apakah telah sesuai untuk terbentuk menjelaskan fenomena atau kejadian yang sebenarnya. IIS yang DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Morone , F. , & Makse , H. A. ( 2015 ) . Influence maximization in complex networks through optimal percolation. Nature , 524 , 65–68 . [ 2 ] Katz E , Lazarsfeld P , CUB of Applied Social Research ( 1955 ) Personal influence : the part played by people in the flow of mass communications. Foundations of communications research. Free Press , New York [ 3 ] Herrera , R. , Cárdenas , J. P. , & Alfaro , R. ( 2014 ) . User influence in on- line social networks. WACS 2014 , IV workshop on agents and collaborative systems. jornadas chilenas de computación ( JCC ) . november Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 8-14 , 2014 , talca , chile . Herzig , J. , Mass , Y. , & Roitman , H. ( 2014 ) . An author-reader influence [ 4 ] F. Riquelme , P. González-Cantergiani ( 2016 ) . Measuring user influence on Twitter : A survey. Journal of Information Processing and Management 52 ( 5 ) . [ 5 ] Kardara , M. , Papadakis , G. , Papaoikonomou , A. , Tserpes , K. , & Varvarigou , T. A. ( 2015 ) . Large-scale evaluation framework for local influence theories in twitter. Information Processing and Management , 51 ( 1 ) , 226–252 . [ 6 ] Faried Ali , Studi kebijakan Pemerintah. Bandung : Refika Aditama , 2012. [ 7 ] Rondonuwu , I.T. ( 2017 ) . Kajian Hukum akuntabilitas Anggota Legislative Ditinjau Dari Undang Undang No.17 Tahun 2014 Tentang MPR , DPR , DPD & DPRD ( UU MD3 ) . LEX CRIMEN Vol 6 , No 5. [ 8 ] Hayat. ( 2019 , 11 ) . “Pentingnya Kebijakan Publik Dalam Kehidupan Bernegara”. : https : / / www.kompasiana.com / galleryqueen / 5dc9e018d541df312b72deb2 / pentingnya-kebijakan-publik-dalam-kehidupan- bernegara ? page=all # : ~ : text=Kebijakan % 20publik % 20juga % 20menjadi % 20pilar , keteraturan % 20sosial % 20dan % 20berujung % 20pada. [ Online ] . Avaiable [ 9 ] BBC ( 2020,8 ) . “Pemerintah Indonesia bayar influencer Rp 90 miliar untuk sosialisasi kebijakan , ‘buang duit yang efektif ? ’”. [ Online ] . Available : https : / / www.bbc.com / indonesia / indonesia-53846128 [ 10 ] Bigonha , C. , Cardoso , T.N.C. , Moro , M.M. et al ( 2012 ) . Sentiment-based influence detection on Twitter. Journal of the Brazilian Computer Society Vol 18 , 169–183. [ 11 ] Anger , Isabel & Kittl , Christian. ( 2011 ) . Measuring influence on Twitter. International Conference on Knowledge Management and Knowledge Technologies ( i-KNOW ’11 ) . Association for Computing Machinery , New York , USA , Article 31 , 1-4. https : / / doi.org / 10.1145 / 2024288.2024326. [ 12 ] Santoso , Noto K. ( 2019 ) . Indeks Komposit Pekerjaan Tidak Layak Di Indonesia Tahun 2017 [ Skripsi ] . Jakarta : Sekolah Tinggi Ilmu Statistik [ 13 ] Octaviani , Erni. ( 2019 ) . Penyusunan Indeks Komposit Ketergantungan Wilayah Multidimensi Setiap Provinsi Tahun 2016 [ Skripsi ] . Jakarta : Sekolah Tinggi Ilmu Statistik [ 14 ] OECD [ Organization for Economic Co-Operation and Development ] . ( 2008 ) . Handbook on constructing composite indicators : Methodology and user guide. OECD [ 15 ] Pratiwi , Riska E. ( 2018 ) . Pemeringkatan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indeks Tumbuh Kembang Anak Tahun 2015 [ Skripsi ] . Jakarta : Sekolah Tinggi Ilmu Statistik [ 16 ] Haque , M.N. , Soonthorndhada , K. , Hunchangsith , P. , & Kanchanachitra , M. ( 2016 ) . Active ageing level in Thailand : A comparison between female and male 99-107. https : / / doi.org / 10.14456 / jhr.2016.14 edlderly. Health 30 ( 2 ) , Res , J [ 17 ] Sugiyono. ( 2017 ) . Metode Penelitian Kuantitatif , Kualitatif , dan R & D. Bandung : Alfabeta , CV. [ 18 ] Cha , M. ; Haddadi , H. ; Benevenuto , F. ; and Gummadi , K. 2010. Measuring User Influence in Twitter : The Million Follower Fallacy. International AAAI Conference on Weblogs and Social Media ( ICWSM ) . 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Efektifitas Influencer Studi Kasus : Kebijakan Pemerintah Agung Nugraha Marwan ( 221709504 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso S.S.T , M.T. Sentralitas adalah salah satu hal yang paling sering dipelajari dalam Social Network Analysis ( SNA ) . Salah satu tujuan dari SNA adalah untuk mengidentifikasi user atau orang yang memiliki pengaruh kuat pada media sosial. Mengidentifikasi user yang memiliki pengaruh pada topik tertentu dinilai lebih efektif daripada mengidentifikasi user yang dapat memberikan pengaruh pada semua topik. Pada penelitian ini akan ditentukan variabel variabel yang dapat memengaruhi besarnya influence yang dapat diberikan oleh seorang user , melakukan perhitungan influence score pada suatu topik , pembangunan indeks komposit yang akan mempresentasikan besarnya influence yang dimiliki oleh masing masing user , dan melihat bagaimana pendapat masyarakat terkait dengan suatu topik. Diperoleh bahwa masyarakat secara umum memberikan feedback positif terkait dengan kebijakan pemerintah. Dalam menentukan besarnya influence score pada user dapat menggunakan 10 variabel yang dibagi menjadi ke dalam lima dimensi yaitu network , quality , polarity , engagement , frequency. Dan didapatkan terdapat korelasi lemah namun signifikan antara rangking yang dihasilkan oleh influence score dan IID yaitu sebesar 0,196. Kata Kunci— user influence , kebijakan pemerintah , indeks komposit.
VII. PENUTUP 7.1 kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan pada penelitian yang telah diuraikan , peneliti mengambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Proporsi tweet , proporsi retweet , proporsi replies , proporsi likes , betweenness centrality , eigenvector centrality , follower- following ratio , kualitas dan polaritas adalah variabel untuk yang mengetahui besarnya influence yang dapat diberikan oleh seorang user atau influencer. In-degree centrality , twitter 2. Berhasil menghasilkan nilai keefektivitasan influencer. 3. Berhasil menyusun indeks komposit keefektivitasan influencer dengan terdapat korelasi lemah namun signifikan pada rangking yang dihasilkan oleh influence score dan Indeks Influence score ( IIS ) . 4. Masyarakat secara umum memberikan feedback positif 5. terkait dengan kebijakan pemerintah. Indeks komposit diklasifikasikan menjadi 2 kelompok , kelompok pertama berjumlah 30 user dan kelompok kedua berjumlah 351 user. 7.2 Saran Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan , saran yang dapat diberikan penulis adalah sebagai berikut : 1. Bagi pemerintah , indeks influence score dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan yang berkaitan dengan penggunaan jasa influencer kebijakan untuk menyosialisasikan pemerintah 2. Apabila ingin menyewa jasa influencer untuk sosialisasi influencer kebijakan pemerintah , maka pastikan tersebut memiliki kredibilitas dibidang tersebut. 3. Penelitian selanjutnya perlu mempelajari lebih dalam lagi untuk penyempurnaan variabel-variabel apa saja yamg dapat digunakan dalam pengukuran IIS. 4. Perlu dilakukan uji yang lebih jauh untuk menentukan apakah telah sesuai untuk terbentuk menjelaskan fenomena atau kejadian yang sebenarnya. IIS yang
satu hal yang paling sering dipelajari dalam Social Network Analysis ( SNA ) . Salah satu tujuan dari SNA adalah untuk mengidentifikasi user atau orang yang memiliki pengaruh kuat pada media sosial. Mengidentifikasi user yang memiliki pengaruh pada topik masyarakat terkait dengan suatu topik. Diperoleh bahwa masyarakat secara umum memberikan feedback positif terkait dengan kebijakan pemerintah. Dalam menentukan besarnya influence score pada user , quality , polarity , engagement , frequency. Dan didapatkan terdapat korelasi lemah namun signifikan antara rangking yang dihasilkan oleh influence score dan IID yaitu sebesar 0,196. Kata Kunci— user influence , kebijakan pemerintah
O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O