Penentuan Eigenvector Centrality pada Jaringan Kampanye “Transisi PSBB” DKI Jakarta di Twitter Menggunakan Social Network Anlysis
DOI:
https://doi.org/10.53856/bcomm.v2i2.207Keywords:
Eigenvector Centrality, Jaringan Kampanye, Computer Mediated Communication (CMC), Social Network Analysis (SNA), Transisi PSBBAbstract
Isu viral “Transisi PSBB” DKI Jakarta dengan pelopor informasi utama Anies Baswedan sebagai pembuat kebijakan terkait Covid-19 cukup membuat pengguna media sosial Twitter antusias berkomentar dan membuat jaringan kampanye komunikasi berupa pro dan kontra. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Nilai Eigenvector Centrality pada jaringan kampanye informasi “Transisi PSBB” Jakarta. Teori penggunaan Computer Mediated Communication (CMC) yang dijelaskan oleh A.F Wood dan M.J Smith adalah segala bentuk komunikasi antara individu, individu, dan kelompok yang berinteraksi melalui komputer di Internet dalam kampanye komunikasi “Transisi PSBB” Jakarta. Model Analisis Jaringan Sosial menyediakan alat statistik, tidak hanya untuk memeriksa data tentang karakteristik hubungan atribut setiap peserta tetapi juga untuk fokus pada menjelaskan pola hubungan antara peserta dan menganalisis pola struktural menggunakan aplikasi GEPHI. Metode dalam penelitian ini adalah kuantitatif, dengan paradigma positivis. Populasinya adalah pengguna Twitter aktif, dengan jumlah sampel sebanyak 1000 orang yang telah di-recall oleh Netlytic. Hasil penelitian ini ditemukan adanya eigenvector centrality pada akun @aniesbaswedan dan terdapat nilai 1.0. Fokus SNA adalah untuk mengetahui node yang terlibat yaitu akun @aniesbaswedan dan @psi_id, serta relasi yang terjadi melalui kaca tombol “Transisi PSBB”, sehingga distribusi dapat terhubung kuat dua arah. Dengan cara ini, akun @aniesbaswedan memiliki koneksi paling banyak, dan diameter celah antara setiap node dalam jaringan "transisi PSBB" adalah 10.
Downloads
References
Anang sugeng cahyono.2016. Pengaruh media sosial terhadap perubahan sosial masyarakat di Indonesia.
Arikunto, Suharsimi. 2016. Prosedur Penelitian: Suatu Pendekatan Praktik. Jakarta: Rineka Cipta.
Cheliotis, D. 2010. Social Network Analysis (SNA). Singapore: Communications and New Media, National University of Singapore.
December, John. 1997. Special Focus: Whatis CMC, Notes on Defining of Computer-Mediated Communication.
Dhelitty Finaliyani Putri, 2018. Analisis Jaringan Komunikasi pada Level Aktor Dalam Jaringan Komite Pengusaha Alas Kaki Kota Mojokerto (KOMPAK).
Eriyanto. 2014. Analisis Jaringan Komunikasi: Strategi Baru Dalam Penelitian Ilmu Komunikasi dan Ilmu Sosial Lainnya. Jakarta: Prenada Media Group.
Fisher,A.(2012). Berpikir Kritis Sebuah Pengantar. PT Gelora Aksara Pratama.
Fauziahardiyani.(2009). Komunikasi dan Media Massa. Bandung: PT Remaja Rosdakarya.
Husein Umar. (2005), Metode Penelitian Untuk Tesis dan Bisnis, Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Margono. 2010. Metodologi Penelitian Pendidikan. Jakarta: Rineka Cipta.
McQuail, Dennis.2011. Teori Komunikasi massa. Jakarta: Salemba.
Nia Nur Aoriliani, 2015. Pengaruh penggunaan media Twitter @infobdg terhadap pengurangan ketidakpastian informasi
Rhiki Pratama, Mohammad Iqbal, 2018. Analisis Pemetaan Jejaring Stakeholde Pariwisata di Kota Batu Dengan Menggunakan Metode Social Network Analysis.
Subana,dkk. (2000). Statistik Pendidikan. Bandung: Pustaka Setia.
Sugiyono, 2001. Metode Penelitian, Bandung: CV Alfa Beta.
Sugiyono, 2011. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Suwito Pomalingo, Bambang Sugiantoro, Yudi Prayudi. Data Visualisasi Sebagai Pendukung Investigasi Media Sosial.
Venus,Antar.2012. Manajemen Kampanye. Bandung: Simbiosis Rekata Media.
http://kependudukancapil.jakarta.go.id/pages/?page=fullpage
https://corona.jakarta.go.id/id
https://grafis.tempo.co/read/2093/protokol-psbb-masa-transisi-di-dki-jakara-ada-rem-darurat
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2020 Pipit Fitriyah, Yustika Putri Finarsih
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.