Analisis Penyebaran Informasi Promosi Sensus Penduduk Online dengan Metode SNA dalam Upaya Komunikasi Pemasaran   
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Penyebaran Informasi Promosi Sensus Penduduk Online dengan Metode SNA dalam Upaya Komunikasi Pemasaran Studi Kasus : Media Sosial Twitter Achmad Fadli ( 221709490 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat atau Ringkasan— Media sosial sudah menjadi salah satu platform utama dalam penyebaran informasi saat ini. Dengan segala interaksi sosial yang mungkin terjadi di dalamnya , media sosial berpotensi menghadirkan keuntungan dalam komunikasi pemasaran terhadap produk event baru dengan mempelajari mekanisme penyebaran informasinya. Riset ini bertujuan untuk melakukan analisis mekanisme dari penyebaran informasi terkait Sensus Penduduk Online ( SPO ) yang pertama kali diadakan tahun 2020 , menggunakan metode Social Network Analysis ( SNA ) . Hasil analisis memperlihatkan kecenderungan dari karakteristik pelaku penyebar informasi didominasi oleh user biasa , dengan mekanisme paling efektif menggunakan instansi pemerintah sebagai inisiator. Dari nilai engagement rate yang diperoleh juga dapat disimpulkan bahwa pelaku yang terlibat dalam penyebaran informasi SPO sudah cukup baik dengan nilai rata-rata 1,077 % secara keseluruhan , namun pengaruh yang diberikan dapat ditingkatkan khususnya bagi user dengan banyak followeruntuk event lain ke depannya. Kata Kunci— Penyebaran Informasi , SNA , Media Sosial , Engagement. I. LATAR BELAKANG Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi di masa kini telah memungkinkan dilakukannya pertukaran informasi dengan mudah. Hal ini tentu menjadi peluang yang baik dalam upaya komunikasi pemasaran / pengenalan event bagi beberapa organisasi dengan beragam kepentingannya. Terlebih lagi , pemasaran melalui media sosial dapat mengurangi biaya pemasaran seperti percetakan brosur , space iklan di media cetak maupun elektronik , dan lain-lain. tersebar interaksi informasi lebih cepat [ 1 ] . Akan Sosial media memungkinkan sosial dan penyebaran informasi yang dapat menciptakan kesempatan suatu tetapi dikarenakan kerumitan dan besarnya jumlah dan variasi karakteristik pengguna sosial media , cukup sulit untuk dapat memaksimalkan potensi dari cepatnya informasi bergerak di sosial media. Dalam menyikapi hal tersebut , organisasi perlu memahami dengan baik bagaimana proses penyebaran informasi pada sosial media , dan hal lainnya yang dapat meningkatkan komunikasi pemasaran yang baik kepada publik. Studi sebelumnya pernah dilakukan dengan tujuan menghitung proses penyebaran informasi pada sosial media. Berdasarkan hasil penelitian Guille dkk. , proses penyebaran informasi mampu menganalisa secara graph-based maupun non-graph model [ 2 ] . Dengan Social Network Analysis ( SNA ) yaitu metode yang dapat mengukur hubungan antar pengguna dengan memanfaatkan teori graph [ 3 ] . Metode ini memungkinkan penghitungan ragam antar karakteristik pengguna dalam jaringan sosial [ 4 ] . Artinya SNA diharapkan mampu menunjukan pengetahuan secara signifikan berkaitan dengan proses penyebaran informasi di sosial media pada suatu studi kasus. Berkaitan dengan promosi event melalui media sosial , diperlukan pendekatan yang tepat dalam menyebarkan pemahaman yang baik tentang event yang dipromosikan. sosial media Efektivitas komunikasi pemasaran pada seperti motivasi , bergantung pada berbagai variabel keterikatan audiens , karakter produk , dan peran tokoh terkenal yang ikut mempromosikan [ 5 ] . Berdasarkan hal tersebut , karakteristik pelaku penyebaran informasi dianggap dapat menentukan seberapa efektif komunikasi pemasaran suatu produk / event dapat diterima oleh audiens Dalam studi ini , BPS sebagai organisasi yang bertujuan untuk mempromosikan event Sensus Penduduk Online yang telah dilaksanakan pada tahun 2020 pada periode 15 Februari s.d. 29 Mei 2020 juga melakukan promosi pada media sosial , tak terkecuali Twitter. Berdasarkan informasi yang ada , besarnya partisipasi masyarakat Indonesia pada Sensus Penduduk Online sebesar 19,05 % atau sekitar 51,36 juta jiwa [ 6 ] . Hal ini menandakan kontribusi data yang diperoleh dari Sensus Penduduk Online untuk pelaksanaan pertamanya sudah relatif baik namun masih dapat dikembangkan. Dengan melihat karakteristik proses penyebaran informasi yang dilakukan pada periode waktu tertentu , diharapkan dapat memberikan wawasan baru seputar engagement yang diberikan BPS kepada pengguna media sosial tentang promosi event Sensus Online. II. TUJUAN PENELITIAN Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana proses penyebaran informasi di media sosial dalam upaya memberikan komunikasi pemasaran yang baik mengenai suatu event baru yang akan dilakukan oleh instansi pemerintah. Dengan studi kasus yang digunakan adalah promosi launching Sensus Penduduk Online 2020 yang dilakukan melalui platform media sosial Twitter. metode SNA untuk menganalisis mekanisme penyebaran dan karakteristik penyebar informasi SPO2020 via Twitter. Selain itu juga mempertimbangkan efektivitas promosi event dengan menganalisa pelaku penyebar informasi dengan penilaian Menggunakan 1 / 8 engagement rate. Hasil yang diperoleh dapat menjadi wawasan baru sekaligus bahan evaluasi mengenai penyebaran informasi seputar kegiatan instansi pemerintah yang dilakukan melalui media social. III. PENELITIAN TERKAIT Social Network Analysis ( SNA ) merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengukur percakapan antar pengguna pada jejaring sosial media. Dengan kapasitas menghasilkan beberapa sudut pandang semisal perilaku pengguna , pengaruh , dan seberapa kuat hubungan antar pengguna [ 4,7 ] . SNA memuat tampilan berupa node yang merepresentasikan pengguna dan edges yang merepresentasikan interaksi antar pengguna. SNA menghasilkan beberapa ukuran yang dapat mendukung dalam analisa penyebaran informasi [ 8 ] . Selain SNA , pendekatan efektivitas promosi yang dilakukan pada sosial media juga digunakan pada penelitian ini. Penelitian sebelumnya yang memiliki topik serupa dan dijadikan acuan dalam penelitian ini dijabarkan pada Tabel I. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik to according different criteria 4 .. Modeling Twitter Engagement Real-World Events in Y. Hu and Y. K. Hong , in Proceedings of the 50th Hawaii Internationa l Conference on System Sciences 2017 Penelitian ini yang juga dijadikan rujukan utama untuk analisis engagement rate. social prior as users’ activities , well as their network structure , can be very good predictors for both the presence and the degree of their engagement with world events real- No Judul TABEL I TABEL LITERATUR Penulis , Publikasi Tertulis Komentar 1. Pengumpulan data IV. METODE PENELITIAN 1 . Measuring Information Dissemination Mechanism on Retweet Network for Marketing Communication Effort A. Alamsyah and M.R.D. Putra , in ICoICT 2019 Penelitian ini yang juga dijadikan rujukan utama untuk analisis menggunaka n SNA. results show the mechanism of information dissemination from one user to another level by level. conclude We official that account , tech reviewer , and media review the have power to disseminate information widely 2 . Finding Pattern in Dynamic Network Analysis A. Alamsyah et al , in ICoICT , May 2018. 3 . Measuring user influence on Twitter : survey A Riquelme and González- Cantergiani , in Information Processing and Managemen t , April 2016. higher The node value , the more users in involved interactions. It indicates how big product and services awareness from market We survey the several measures that in exists literature to rank influential users Twitter network. the in Data diperoleh dengan scraping data postingan tweet pengguna Twitter menggunakan WinPython , yaitu software open-source portable pemrograman berbasis Python. Data yang diambil bersumber dari tweet pengguna Twitter yang berada dalam interval waktu 1 Januari 2020 hingga 29 Mei 2020. Karena data yang akan digunakan merupakan data historical dari Twitter , maka digunakan library snscrape pada python agar memungkinkan scraping dilakukan dengan beberapa penyesuaian. Pemanfaatan library snscrape memiliki alasan karena bersifat open-source dan dapat digunakan untuk memperoleh hampir seluruh data historical dari Twitter . Selain itu digunakan juga library pandas yang berguna untuk mengekstrak data yang diperoleh ke dalam format csv. Data yang dipilih merupakan tweet dengan tendensi mempromosikan event Sensus Penduduk 2020. Tendensi yang tweet yang memuat bahasan Sensus dimaksud adalah penduduk 2020 , baik diunggah langsung maupun diteruskan dari pihak lain ( retweet ) . Pencarian menggunakan kata kunci “sensus penduduk online” dan hashtag yang berkaitan dengan Sensus Penduduk 2020 seperti ; : # sensuspenduduk2020 # SP2020 # mencatatindonesia # sensusdirumahaja ● ● ● ● Dengan Informasi yang diamati adalah username , date , content , dan atribut engagement user kepada pengikutnya seperti jumlah likes , jumlah balasan , jumlah retweet , dan jumlah follower. Berdasarkan hasil scraping yang dilakukan , didapat data yang berhubungan dengan penyebaran informasi SPO pada periode waktu yang ditentukan sejumlah 13.972 tweet , baik unggahan pertama maupun berupa retweet. 2 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Preprocessing Pada tahap ini dilakukan proses cleaning data seperti penyederhanaan data dan pengecekan kembali data yang layak diolah sebelum dapat dianalisis [ 15 ] . Kemudian data yang sudah sederhana dilakukan filtering pada konten tweet yang tidak memiliki tendensi untuk menyebarkan informasi seputar tweet yang SPO. Konten yang di-filter merupakan mengandung ujaran kebencian , konten eksplisit , konten berbahasa asing yang tidak ada tendensi mempromosikan SPO , dan konten promosi yang tidak berkaitan dengan SPO. Untuk kategori konten tweet yang masuk kriteria pengolahan seperti : ● Ajakan mengisi sensus penduduk ; ● Informasi seputar event sensus penduduk ; ● Diskusi seputar sensus penduduk ( pertanyaan dengan minimal 2 reply ) ; ● Hanya hashtag selama lebih dari 1 seputar sensus pertimbangan nilai degree centrality dan jumlah engagement tertinggi yaitu instansi pemerintah , pejabat pemerintahan , dan user biasa. Jenis-jenis akun tersebut yang kemudian dijadikan mekanisme untuk menentukan node awal atau “key player” dalam model network , dengan asumsi pelaku pertama / inisiator tidak terlalu jauh / merupakan “key player”. Dari “key player” kemudian dijadikan acuan untuk menentukan node awal pelaku pertama / inisiator / node level 0 penyebar informasi berdasarkan mekanisme yang ditentukan. Setelah itu baru ditelusuri node berikutnya yang berhubungan dengan inisiator untuk kemudian dijadikan node level 1 , kemudian ditelusuri node mana saja yang berhubungan dengan node level 1 untuk kemudian dijadikan node level 2. Barulah kemudian dibuat rasio penyebaran informasi dari mekanisme yang dibuat. Ilustrasi dari alur analisis yang dibahas digambarkan dalam Gambar 1. penduduk 3. Network modelling Kemudian data yang sudah disederhanakan diolah agar dapat membentuk network model. Membangun network model untuk menghasilkan variabel “source” yang merupakan user sumber awal unggahan dan “target” yang merupakan user yang me-retweet suatu unggahan user lain untuk kemudian di- post sebagai unggahannya. Berikut merupakan contoh network model yang terbentuk. TABEL III TABEL NETWORK MODEL Source PNS_Ababil bps_statistics firman_diamond firman_diamond kharissulistiyo bpslampung Target veryltanaka alfareno hartadi3213 hartadi3213 syaiph bpskabwaykanan 4. Mengukur Network Metrices Pada tahap ini diukur semua interaksi dari pelaku penyebar informasi menggunakan SNA metrices seperti graph type , diameter , modularity , average degree , average path length , dan degree centrality. Tujuan proses ini untuk memahami karakteristik dari hubungan pelaku penyebar informasi , juga mengidentifikasi “key player” pada network tersebut. Pengidentifikasian “key player” didapat dari besaran degree centrality. Semakin besar ukurannya , menunjukan kuatnya pelaku tersebut dalam network. 5. Analisis Mekanisme Penyebaran Informasi Proses analisis diawali dengan mengidentifikasi jenis user informasi SPO dengan top 10 user penyebar dari Gambar 1. Proses Analisis Mekanisme Penyebaran Informasi 6. Pengukuran efektivitas penyebaran informasi jumlah tersebut Selain SNA , pendekatan efektivitas promosi yang dilakukan pada sosial media juga digunakan pada penelitian ini. Berdasarkan situs We Are Social Indonesia , per Januari 2020 Indonesia memiliki pengguna aktif media sosial sekitar 160 juta pengguna , dengan 56 % nya aktif menggunakan Twitter. Besarnya tentu merupakan kesempatan yang bagus bagi beberapa pihak untuk mempromosikan dirinya ( personal branding ) maupun produk yang ingin dipasarkannya. Personal branding yang baik tentu akan memiliki peluang yang lebih baik dalam memperoleh tanggapan dari publik. Salah satu indikator suatu akun memiliki personal branding yang baik adalah dilihat dari engagement rate yang baik. Dikutip dari ContentCal.io , besaran engagement rate yang tergolong baik pada media social Twitter yaitu lebih besar dari 1 % . Dengan pendekatan metode penghitungan engagement rate yang digunakan pada penelitian ini adalah Engagement by Post , dengan persamaan sebagai berikut : Dengan rincian : ER Total engagement Total Followers : engagement rate : jumlah like , reply , dan komentar pada postingan tersebut : jumlah pengikut akun tersebut 3 / 8 Pendekatan ini dipilih karena cenderung stabil jika diterapkan pada akun media sosial yang memiliki tanggapan cenderung hanya memperhitungkan dan engagement rate yang berkaitan dengan topik yang diamati. fluktuatif , V. KERANGKA PIKIR Penelitian yang dilakukan merupakan jenis penelitian deskriptif dengan metode analisis kuantitatif. Dengan topik penyebaran informasi pada media sosial , yang bertujuan menganalisis bagaimana mekanismenya dan memahami karakteristik komunikasi pemasaran yang baik melalui media sosial dengan studi kasus launch event Sensus Penduduk Online yang dilakukan melalui media sosial Twitter. SNA digunakan untuk menjelaskan mekanisme penyebaran informasi pada sosial media , sedangkan pendekatan analisis engagement rate dipakai untuk menjelaskan bagaimana efektifitas pelaku penyebar informasi. Dengan data yang bersumber dari percakapan pengguna Twitter pada rentang waktu 1 Januari-29 Mei 2020 dengan tendensi promosi kegiatan sensus online , diharapkan berdasarkan asumsi yang diterapkan dapat memodelkan bagaimana karakteristik penyebaran informasi dengan visualisasi yang mudah dipahami dan dapat memberikan wawasan baru mengenai efektifitas penyebaran informasi melalui media sosial , khususnya yang terjadi pada platform Twitter. alur kerangka berpikir yang dibahas digambarkan dalam Gambar 2. Gambar 2. Contoh keterangan gambar VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Setelah dilakukan cleaning data , filtering tweet content , dan pembentukan network model , diperoleh 12.547 tweet yang layak diolah untuk proses selanjutnya. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 3. Frekuensi tweet seputar SPO dalam mingguan Dilihat dari frekuensinya , tweet promosi seputar SPO paling banyak di-posting pada minggu kedua pada bulan Februari 2020 , dengan jumlah mendekati 2000 posting-an. Hal ini dikarenakan pada tanggal 15 Februari merupakan tanggal launch event pelaksanaan SPO , sehingga banyak pihak yang berpartisipasi meramaikan event tersebut. Oleh karenanya , kemungkinan besar hashtag seputar SPO juga menjadi trending di Twitter pada periode waktu tersebut , sehingga ikut menarik perhatian lebih banyak user. Dengan frekuensi paling rendah terjadi pada awal Januari , minggu ketiga April , dan minggu terakhir Mei yang mana merupakan periode berakhirnya SPO2020. Berdasarkan grafik juga , ditunjukan fluktuasi naik pada minggu akhir bulan Maret dan awal minggu bulan April , yang mana disebabkan oleh berakhirnya periode SPO yang awalnya dijadwalkan pada 31 Maret , untuk kemudian ramai diberitakan akan diperpanjang hingga 29 Mei. Hal ini tentu menyebabkan kembali naiknya traffic seputar informasi SPO tidak terkecuali di Twitter. Hasil dari proses penghitungan network metrices ditunjukan pada Tabel II. TABEL III TABEL NETWORK METRICES Network metrices Value Size Graph type Diameter Modularity Average degree Average path length Nodes:6881 Edges :8523 Directed 7 0,593 1,239 2,439 Berdasarkan ukuran , diperoleh 6881 node dan 8523 edges dengan tipe graph directed dan besaran rata-rata degree 1,239 yang artinya pada network ini rata-rata dari 1 user menyebarkan informasi tentang SPO ( retweet ) paling tidak kepada 1 user lain. Dengan diameter sebesar 7 dan modularity 0,593 yang dapat dikatakan network ini didominasi oleh 5 komunitas dari total 3023 komunitas yang teridentifikasi. Kelima komunitas tersebut berkontribusi terhadap 90,98 % ukuran dari network graph yang terbentuk. Berikut merupakan visualisasi dari network yang terbentuk ditunjukan pada Gambar 4. 4 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik promosi event SPO didominasi oleh instansi pemerintah dan user biasa dengan dengan akun instansi pemerintah @ bps_statistics yang memiliki nilai degree centrality terbesar dengan diikuti oleh akun user biasa ( @ robbyadwa ) di urutan kedua. TABEL V TABEL RINCIAN DEGREE DARI TOP 10 USER Nama Akun indegree outdegree Degree @ bps_statistics @ robbyadwa @ alfareno @ bpsprovjateng @ irosidie @ bps_jambi @ humasjateng @ ganjarpranowo @ jokowi @ murnishafira 235 900 231 31 51 0 9 0 1 40 695 2 2 82 1 48 36 45 43 3 930 902 233 113 52 48 45 45 44 43 Ketika dianalisis dari besaran indegree dan outdegree sesuai tabel 9 barulah diketahui bahwa besaran degree centrality @ robbyadwa disebabkan oleh besarnya indegree / ukuran banyaknya edge yang mengarah ke node tersebut , dengan kata lain @ robbyadwa mengunggah atau me-retweet informasi SPO sebanyak 900 kali dengan 2 kali unggahannya diteruskan oleh user lain oleh karenanya @ robbyadwa dapat memiliki nilai degree yang tinggi. Sedangkan akun official BPS ( @ bps_statistics ) mengunggah atau me-retweet informasi sejumlah 235 posting-an dengan 695 kali post-nya diteruskan oleh user lain. Selanjutnya dilakukan visualisasi dari mekanisme penyebaran informasi menggunakan metode SNA. Pada gambar 5 menunjukan visualisasi dari network yang terbentuk ketika instansi pemerintah dijadikan node 0 / inisiator dalam kasus ini digunakan akun @ bps_statistics sebagai keyplayer. Gambar 4. Visualisasi network SPO Gambar 4 menunjukan network dari user yang terlibat dalam penyebaran informasi SPO. Bentuk network menggunakan layout Yifan Hu dengan pewarnaan diterapkan berdasarkan closeness centrality , yaitu ukuran yang dapat mengukur seberapa dekat suatu aktor dengan aktor lainnya pada suatu network , contohnya untuk node berwarna hijau merupakan kelompok node yang memiliki nilai Cc = 0 yaitu tidak memiliki akses ke node lainnya atau bersifat mengunggah sendiri tanpa meneruskan informasi dari user lain. Selain itu , untuk ukuran node diatur untuk menyesuaikan rank dari nilai degree centrality dari masing masing node , contohnya untuk node berwarna abu-abu paling besar di bagian bawah merupakan akun @ bps_statistics yang memiliki salah satu nilai degree terbesar. Semakin besar nilai degree centrality menunjukan besarnya pengaruh user tersebut pada network. Hasilnya ditunjukan pada Tabel IV. TABEL IV TABEL TOP 10 USER BY DEGREE Nama Akun Tipe akun Rank 1 @ bps_statistics 2 @ robbyadwa 3 @ alfareno 4 @ bpsprovjateng 5 @ irosidie 6 @ bps_jambi 7 @ humasjateng 8 @ ganjarpranowo 9 @ jokowi instansi user biasa user biasa instansi user biasa instansi instansi pejabat pejabat 10 @ murnishafira user biasa Tabel IV menunjukan urutan user yang dianggap paling berpengaruh berdasarkan degree centrality-nya pada Gambar 5. Mekanisme penyebaran informasi dari instansi pemerintah 5 / 8 Gambar 6 merupakan visualisasi dari network yang terbentuk ketika pejabat pemerintahan dijadikan node 0 / inisator dengan akun @ jokowi sebagai keyplayer. mekanisme lainnya , artinya user biasa dapat dikatakan tidak cocok untuk dijadikan key player pada penyebaran informasi seputar SPO karena kurangnya pengaruh yang diberikan. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Dari ketiga mekanisme kemudian dirumuskan rasio penyebaran informasi berdasarkan jumlah node yang terlibat di dalam mekanisme terhadap keseluruhan network. Dengan menggunakan 1 node level 0 pada masing-masing mekanisme , 5 node level 1 pada mekanisme instansi pemerintah , 3 node level 1 pada mekanisme pejabat pemerintah , 2 node level 1 untuk mekanisme user biasa , dan keseluruhan node yang terlibat pada tiap-tiap mekanisme untuk node level 2. Tujuan dari proses ini adalah untuk menunjukan pengaruh yang diberikan dari masing-masing key player dalam penyebaran informasi lain pada network. Hasilnya terhadap user ditunjukan pada Gambar 7 Rasio Penyebaran Informasi e d o N l a t o T i r a D % 35,0 % 30,0 % 25,0 % 20,0 % 15,0 % 10,0 % 5,0 % 0,0 % Instansi Pejabat User biasa level 0 level 1 level 2 Gambar 7. Mekanisme penyebaran informasi dari user biasa Berdasarkan Gambar 6 dapat dikatakan instansi pemerintah merupakan mekanisme terbaik dalam penyebaran informasi seputar SPO. Mekanisme ini sudah terdiri hampir 35 % ( 32,53 % ) dari keseluruhan node aktif di dalam network. Di sisi lain , sebaran nilai dari mekanisme lainnya hanya menyentuh 3 % dan 1 % dari total node aktif di dalam network. Salah satu penyebab utama mekanisme instansi pemerintah memiliki nilai yang tinggi adalah karena akun yang dijadikan inisiator merupakan instansi memiliki event SPO dan mempromosikannya sendiri , sehingga memiliki keyakinan terhadap validitas informasi yang disebarkan. TABEL VI TABEL SUMMARY NILAI ER min max median 0 mean modus 0 766,67 1,0779 0 Tabel VI merupakan hasil penghitungan nilai Engagement Rate dari user penyebar informasi SPO. Terlihat nilai ER dari user penyebar informasi SPO secara keseluruhan memiliki 6 / 8 Gambar 6. Mekanisme Penyebaran informasi dari pejabat pemerintahan Gambar 7. merupakan visualisasi dari network yang terbentuk ketika user biasa dijadikan node 0 / inisator dengan akun @ guntur38 sebagai key player. Gambar 6. Mekanisme penyebaran informasi dari user biasa Jika dibandingkan , mekanisme penyebaran informasi dengan akun instansi pemerintah mendapat respons informasi yang disebarkan lebih baik , karena diteruskan oleh lebih banyak golongan dibandingkan mekanisme lain. Hal tersebut menandakan instansi pemerintah ( dalam kasus ini bersumber dari BPS ) dianggap valid dan dapat dipercaya oleh banyak golongan untuk disebarluaskan. informasi yang bersumber dari Akan tetapi jika dilihat dari jumlah node 2 yang diperoleh , mekanisme pejabat pemerintahan sebagai inisiator cenderung memiliki variasi user yang meneruskan informasi lebih banyak dibanding mekanisme lain. Hal tersebut menandakan informasi seputar SPO yang disebarkan oleh pejabat pemerintahan cenderung dapat diteruskan ke lebih banyak user lain atau memiliki pengaruh yang lebih besar dibanding mekanisme lainnya. Pada mekanisme user biasa sebagai inisiator karena terlihat cenderung lemah di semua kondisi dibandingkan 2 rata-rata yang sudah cukup baik yaitu sebesar 1,0779 % dengan nilai tertinggi 766,67 % dan terendah 0. Dengan nilai median dan modus 0 menandakan kebanyakan data bernilai ER 0 % atau tidak memiliki engagement terhadap followers- nya. Didukung oleh Tabel VII. yang menampilkan unggahan dengan ER paling tinggi dari suatu user dan Tabel VIII. yang menampilkan user dengan total engagement tertinggi yang diperoleh dalam satu unggahan TABEL VII TABEL TOP 10 USER BY ER username followers total_eng ER ( % ) stk31 guntur38 bpskotacimahi kyasautama Alnierasyid aanyelirsylvana mindnetter panjang_jalan KecamatanWatuk1 Hasian841 3 143 3 230 3 10 14 1 7 2 23 766,67 757 529,37 15 500,00 478 207,83 5 166,67 16 18 1 7 2 160,00 128,57 100,00 100,00 100,00 TABEL VIII TABEL TOP 10 USER BY TOTAL ENGAGEMENT username followers total_eng ER ( % ) jokowi 15752163 7338 0,046584079 bps_statistics 45441 3004 6,610770009 DKIJakarta 1336622 1462 0,109380214 prastow guntur38 tapiiqbaalqibul BKNgoid detikcom kyasautama Hanif_AF 52143 143 94734 844319 787 1,509310933 757 529,3706294 560 0,591128845 517 0,061232781 16975609 483 0,002845259 230 8883 478 362 207,826087 4,07519982 Berdasarkan Tabel VII dan Tabel VIII terlihat bahwa user dengan ER yang sangat tinggi pada network penyebaran informasi SPO kebanyakan memiliki karakteristik yang sama , yaitu jumlah followers yang sedikit , sehingga walaupun kenaikan jumlah engagement-nya sedikit akan dinilai besar berdasarkan proporsi jumlah follower-nya. Hal ini dapat terjadi karena dalam penghitungan ER by post menangkap nilai engagement suatu user terhadap user lainnya pada suatu topik dalam satu post yang spesifik. Lalu pada Tabel VIII diurutkan berdasarkan nilai total engagement yang diperoleh. Berdasarkan hasil top 10 total engagement yang diperoleh , terdapat kesamaan karakteristik lebih banyak cenderung yaitu follower yang jumlah Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik meningkatkan total engagement. ER yang diperoleh user dengan total engagement yang banyak , mayoritas tidak memenuhi kriteria ER yang optimal. Hal ini terjadi karena besarnya jumlah follower suatu user mempengaruhi nilai ER yang optimal baginya dalam mempromosikan sesuatu , sehingga pada kasus ini banyak user dengan jumlah follower yang tinggi justru memiliki nilai ER yang lebih rendah. Pada promosi SPO baik unggahan dari user dengan follower sedikit maupun unggahan dari user yang memiliki follower banyak , sama-sama penting karena tujuan dari promosi SPO untuk mengenalkan dan membangun kesadaran masyarakat Indonesia untuk berpartisipasi pada periode waktu yang ditentukan. Namun jika dibandingkan , tentu pengaruh yang diberikan oleh user dengan jumlah follower banyak lebih besar dibanding user dengan ER yang besar namun jumlah follower-nya sedikit karena memiliki peluang yang lebih besar informasi unggahannya akan disebarkan lebih banyak. later.com , Dikutip dari influencer / pelaku penyebar informasi dengan jumlah pengikut yang besar merupakan faktor penting dalam mempromosikan campaign yang mana kesadaran massa merupakan kunci suksesnya pemasaran. Dalam kasus pemasaran event SPO yang memerlukan kesadaran publik dalam berkontribusi pada suatu periode waktu , tentunya cara mempromosikan event tersebut melalui influencer / public figure dapat meningkatkan engagement pada masyarakat terhadap event SPO. VII. PENUTUP Dengan tujuan untuk menganalisis bagaimana proses penyebaran informasi di media sosial mengenai suatu event baru yang akan dilakukan oleh instansi pemerintah , penulis telah berhasil memodelkan proses penyebaran informasi dengan menampilkan visualisasi dari mekanisme penyebaran informasi dari beberapa key player menggunakan metode SNA. Hasil yang diperoleh antara lain : ● Karakteristik penyebar informasi SPO didominasi dari jenis user biasa , dengan kebanyakan user memiliki nilai ER = 0 atau tidak memiliki pengaruh , sedangkan secara keseluruhan nilai ER yang diperoleh sudah cukup baik dengan nilai rata-rata 1,077 % . ● Berdasarkan network yang terbentuk , diperoleh besaran rata-rata degree 1,239 yang artinya pada network ini rata-rata 1 user meneruskan informasi kepada 1 user lain. Dengan diameter sebesar 7 dan modularity 0,593 yang dapat dikatakan network ini didominasi oleh 5 komunitas berdasarkan closeness centrality-nya. ● Dinilai dari besaran ER baik rata-rata maupun distribusinya , efektifitas penyebaran informasi dari user yang terlibat sudah cukup baik namun dapat dievaluasi dengan menaikan engagement yang diberikan baik oleh user dengan follower sedikit maupun oleh user yang memiliki follower banyak. Karena bisa jadi konten yang dilihat 1.000 orang dan aktif memberikan respon , lebih baik ketimbang dilihat 100.000 orang namun tidak merespon konten sama sekali. Meski , kembali lagi , tergantung objective atau tujuan yang ditetapkan. Atau sebagai alternatif bisa melibatkan public figure yang 7 / 8 memiliki image dan engagement yang baik terhadap pengikutnya untuk memperluas tersebarnya informasi. ● Mekanisme paling dengan optimal menggunakan akun instansi pemerintah sebagai inisiator , dimana kepercayaan publik terhadap sumber informasi yang disebarkan meningkatkan informasi tersebar. diperoleh jumlah Dari penelitian ini diperoleh wawasan mengenai proses penyebaran informasi dari event Sensus Penduduk Online yang telah dilakukan oleh BPS. Dengan mengetahui mekanisme dan nilai optimal dari engagement yang diberikan , organisasi dapat memahami karakteristik audiens. Hal tersebut dapat membantu dalam merumuskan strategi marketing yang baik dalam memasarkan event yang ingin diperkenalkan secara efektif dengan respons positif. Penelitian ini tentu tidak luput dari kekurangan dan sangat terbuka untuk dikembangkan dalam penelitian lebih lanjut. juga menyarankan menggunakan metode Penulis pengumpulan data yang lebih baik lagi , khususnya yang mampu mengurangi batasan untuk memperoleh data historical. Karena pada penelitian ini penulis menggunakan metode pengumpulan data yang bersifat open-source sehingga terdapat banyak keterbatasan dalam memperoleh data. Selain itu juga jika memungkinkan disarankan untuk membuat model figure mekanisme penyebaran berlaku sebagai inisiator. Menerapkan mekanisme ilustrasi lain seperti public figure sebagai inisiator. informasi dengan public DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] A. W. Wijayanto and T. Murata , “Learning adaptive graph protection strategy on dynamic networks via reinforcement learning , ” in 2018 IEEE / WIC / ACM International Conference on Web Intelligence ( WI ) , ser. WI 2018. New York , USA : IEEE , Dec 2018 , pp. 534–539. [ 2 ] Facebook. ( 2017 , 3 ) How does news feed decide which stories to show ? [ Online ] . Available : https : / / www.facebook.com / help / 166738576721085 [ 3 ] D. Baum , M. Spann , J. Füller , and C. Thürridl , “The impact of social media campaigns on the success of new product introductions” , in Journal of Retailing and Consumer Services , July 2018. [ 4 ] A. Guille , H. Hacid , C. Favre , and D.A. Zighed , " Information diffusion in online social networks : a survey " , in ACM SIGMOD Record , vol. 42 , no. 2 , pp. 17–28 , June 2013. F. Aguilera , and M. Grana , " Semantically Enhanced Network Analysis Influencer Identification in Online Social Networks " , in Journal Neurocomputing , vol. 326-327 , pp. 1-11 , January 2019. J.D. Nunez-Gonzales , for [ 5 ] S.A. Ríos , [ 6 ] A. Alamsyah and F. Adityawarman , “Hybrid Sentiment and Network Analysis of Social Opinion Polarization” , in Fifth International Conference on Information and Communication Technology ( ICoICT ) , 2017 , May 2017. [ 7 ] P. S. Richardson , P. Choong , M , Parker , “Social Media Marketing Strategy : Theory and Research Propositions” , in Journal of Marketing Development and Competitiveness Vol. 10 ( 2 ) 2016 ( pp. 24-34 ) , September 2016. [ 8 ] BPS ( 2020 , 6 ) Partisipasi sensus penduduk online [ Online ] . Available : https : / / jateng.bps.go.id / news / 2020 / 06 / 10 / 380 / partisipasi-sensus- penduduk-online.html [ 9 ] A. Alamsyah , B.C. Sarniem , and Indrawati , “Direct Comparison Method of Information Dissemination Using Legacy and Social Network Analysis” in 3rd International Conference of Science and Technology ( ICST ) , August 2017. [ 10 ] M.E.J. Newman , “Communities , Modules and Large-Scale Structure in Networks” , Nature Physics , vol. 8 , pp. 25-31 , 2012. [ 11 ] Wearesocial ( 2020 , 2 ) DIGITAL 2020 : INDONESIA [ Online ] . Available : https : / / datareportal.com / reports / digital-2020-indonesia Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 12 ] ContentCal ( 2020 , 5 ) What is a Good Social Media Engagement Rate ? https : / / www.contentcal.io / blog / what-is-a-good- [ Online ] Available : social-media-engagement- rate / # : ~ : text=Engagement % 20rates % 20tend % 20to % 20be % 20lower % 20f or % 20Twitter % 20than % 20for , consistently % 20more % 20than % 20that % 2 C % 20though. [ 13 ] G. Semiz and P.D. Berger , “Determining the Factors that Drive Twitter Engagement-Rates” , in Archives of Business Research – Vol.5 , No.2 , February 2017. [ 14 ] Y. Hu and Y. K. Hong , “Modeling Twitter Engagement in Real-World Events” , in Proceedings of the 50th Hawaii International Conference on System Sciences 2017. [ 15 ] I. Khan , S. K. Naqvi , M. Alam and S. N. A. Rizvi , “A Framework for Twitter Data Analysis “ , in conference paper 2015. [ 16 ] Accurate.id ( 2020 , 11 ) Engagement Rate Adalah : Pengertian , Faktor , dan Cara Mengukurnya [ Online ] Available : https : / / accurate.id / marketing- manajemen / engagement-rate-adalah / [ 17 ] M.D.N. Arusada , N.A.S. Putri , and A. Alamsyah , " Training Data for Multiclass Text Classification , " 5th and Communication Optimization Strategy International Conference on Technology , May 2017. Information [ 18 ] Later.com ( 2021 , 04 ) Nano or Macro : How an Influencer’s Follower : Count Impacts Engagement Rate https : / / later.com / blog / influencer-engagement-rate / Available [ Online ] 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE 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 I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-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 B-METODE I-METODE 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 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 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 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 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
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Analisis Penyebaran Informasi Promosi Sensus Penduduk Online dengan Metode SNA dalam Upaya Komunikasi Pemasaran Studi Kasus : Media Sosial Twitter Achmad Fadli ( 221709490 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Drs. Waris Marsisno , M.Stat atau Ringkasan— Media sosial sudah menjadi salah satu platform utama dalam penyebaran informasi saat ini. Dengan segala interaksi sosial yang mungkin terjadi di dalamnya , media sosial berpotensi menghadirkan keuntungan dalam komunikasi pemasaran terhadap produk event baru dengan mempelajari mekanisme penyebaran informasinya. Riset ini bertujuan untuk melakukan analisis mekanisme dari penyebaran informasi terkait Sensus Penduduk Online ( SPO ) yang pertama kali diadakan tahun 2020 , menggunakan metode Social Network Analysis ( SNA ) . Hasil analisis memperlihatkan kecenderungan dari karakteristik pelaku penyebar informasi didominasi oleh user biasa , dengan mekanisme paling efektif menggunakan instansi pemerintah sebagai inisiator. Dari nilai engagement rate yang diperoleh juga dapat disimpulkan bahwa pelaku yang terlibat dalam penyebaran informasi SPO sudah cukup baik dengan nilai rata-rata 1,077 % secara keseluruhan , namun pengaruh yang diberikan dapat ditingkatkan khususnya bagi user dengan banyak followeruntuk event lain ke depannya. Kata Kunci— Penyebaran Informasi , SNA , Media Sosial , Engagement.
VII. PENUTUP Dengan tujuan untuk menganalisis bagaimana proses penyebaran informasi di media sosial mengenai suatu event baru yang akan dilakukan oleh instansi pemerintah , penulis telah berhasil memodelkan proses penyebaran informasi dengan menampilkan visualisasi dari mekanisme penyebaran informasi dari beberapa key player menggunakan metode SNA. Hasil yang diperoleh antara lain : ● Karakteristik penyebar informasi SPO didominasi dari jenis user biasa , dengan kebanyakan user memiliki nilai ER = 0 atau tidak memiliki pengaruh , sedangkan secara keseluruhan nilai ER yang diperoleh sudah cukup baik dengan nilai rata-rata 1,077 % . ● Berdasarkan network yang terbentuk , diperoleh besaran rata-rata degree 1,239 yang artinya pada network ini rata-rata 1 user meneruskan informasi kepada 1 user lain. Dengan diameter sebesar 7 dan modularity 0,593 yang dapat dikatakan network ini didominasi oleh 5 komunitas berdasarkan closeness centrality-nya. ● Dinilai dari besaran ER baik rata-rata maupun distribusinya , efektifitas penyebaran informasi dari user yang terlibat sudah cukup baik namun dapat dievaluasi dengan menaikan engagement yang diberikan baik oleh user dengan follower sedikit maupun oleh user yang memiliki follower banyak. Karena bisa jadi konten yang dilihat 1.000 orang dan aktif memberikan respon , lebih baik ketimbang dilihat 100.000 orang namun tidak merespon konten sama sekali. Meski , kembali lagi , tergantung objective atau tujuan yang ditetapkan. Atau sebagai alternatif bisa melibatkan public figure yang 7 / 8 memiliki image dan engagement yang baik terhadap pengikutnya untuk memperluas tersebarnya informasi. ● Mekanisme paling dengan optimal menggunakan akun instansi pemerintah sebagai inisiator , dimana kepercayaan publik terhadap sumber informasi yang disebarkan meningkatkan informasi tersebar. diperoleh jumlah Dari penelitian ini diperoleh wawasan mengenai proses penyebaran informasi dari event Sensus Penduduk Online yang telah dilakukan oleh BPS. Dengan mengetahui mekanisme dan nilai optimal dari engagement yang diberikan , organisasi dapat memahami karakteristik audiens. Hal tersebut dapat membantu dalam merumuskan strategi marketing yang baik dalam memasarkan event yang ingin diperkenalkan secara efektif dengan respons positif. Penelitian ini tentu tidak luput dari kekurangan dan sangat terbuka untuk dikembangkan dalam penelitian lebih lanjut. juga menyarankan menggunakan metode Penulis pengumpulan data yang lebih baik lagi , khususnya yang mampu mengurangi batasan untuk memperoleh data historical. Karena pada penelitian ini penulis menggunakan metode pengumpulan data yang bersifat open-source sehingga terdapat banyak keterbatasan dalam memperoleh data. Selain itu juga jika memungkinkan disarankan untuk membuat model figure mekanisme penyebaran berlaku sebagai inisiator. Menerapkan mekanisme ilustrasi lain seperti public figure sebagai inisiator. informasi dengan public
, M.Stat atau Ringkasan— Media sosial sudah menjadi salah satu platform utama dalam penyebaran informasi saat ini. Dengan segala interaksi sosial yang mungkin terjadi di dalamnya , media sosial berpotensi menghadirkan keuntungan dalam komunikasi pemasaran terhadap produk event baru dengan mempelajari mekanisme penyebaran informasinya. Riset ini bertujuan untuk melakukan analisis mekanisme dari penyebaran informasi terkait Sensus Penduduk Online ( SPO ) yang pertama kali diadakan tahun 2020 , menggunakan metode Social Network Analysis ( SNA ) . Hasil analisis memperlihatkan kecenderungan dari karakteristik pelaku penyebar informasi didominasi oleh user biasa , dengan mekanisme paling efektif menggunakan instansi pemerintah sebagai inisiator. Dari nilai engagement rate yang diperoleh juga dapat disimpulkan bahwa pelaku yang terlibat dalam penyebaran informasi SPO sudah cukup baik dengan nilai rata-rata 1,077 % secara keseluruhan , namun pengaruh yang diberikan dapat ditingkatkan khususnya bagi user dengan banyak followeruntuk event lain ke depannya. Kata Kunci— Penyebaran Informasi , SNA , Media Sosial , Engagement. VII. PENUTUP Dengan tujuan untuk menganalisis bagaimana proses penyebaran informasi di media sosial mengenai suatu event baru yang akan dilakukan oleh instansi pemerintah , penulis telah berhasil memodelkan proses penyebaran informasi dengan menampilkan visualisasi dari mekanisme penyebaran informasi dari beberapa key player menggunakan metode SNA. Hasil yang diperoleh antara lain : ● Karakteristik penyebar informasi SPO didominasi dari jenis user biasa , dengan kebanyakan user memiliki nilai ER = 0 atau tidak memiliki pengaruh , sedangkan secara keseluruhan nilai ER yang diperoleh sudah cukup baik dengan nilai rata-rata 1,077 % . ● Berdasarkan network yang terbentuk , diperoleh besaran rata-rata degree 1,239 yang artinya pada network ini rata-rata 1 user meneruskan informasi kepada 1 user lain. Dengan diameter sebesar 7 dan modularity 0,593 yang dapat dikatakan network ini didominasi oleh 5 komunitas berdasarkan closeness centrality-nya. ● Dinilai dari besaran ER baik rata-rata maupun distribusinya , efektifitas penyebaran informasi dari user yang terlibat sudah cukup baik namun dapat dievaluasi dengan menaikan engagement yang diberikan baik oleh user dengan follower sedikit maupun oleh user yang memiliki follower banyak. Karena bisa jadi konten yang dilihat 1.000
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE 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 I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN 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 O O O O O O O O O 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-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-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 B-METODE I-METODE 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 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 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 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 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