Artikel Terbaru

DETEKSI PEMERAN KUNCI PENYEBARAN ISU BERDASARKAN ANALISIS JEJARING SOSIAL DI MEDIA SOSIAL TWITTER (STUDI KASUS ISU COVID-19 DI INDONESIA)

Oleh   Audy Joize Oroh [23219065]
Kontributor / Dosen Pembimbing : Dr. Yoanes Bandung, S.T., M.T.;
Jenis Koleksi : S2 - Tesis
Penerbit : STEI - Teknik Elektro
Fakultas : Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI)
Subjek :
Kata Kunci : media sosial, Twitter, deteksi pemeran kunci, centrality analysis, sentiment value.
Sumber :
Staf Input/Edit : karya  
File : 4 file
Tanggal Input : 2021-03-18 10:07:02

Generic placeholder image
Tesis

Terbatas
» ITB

Generic placeholder image

Abstrak

PUBLIC

Generic placeholder image

Abstract

PUBLIC

Generic placeholder image
Lembar Pengesahan

Terbatas
» ITB


Dengan berkembangnya sarana komunikasi masyarakat dewasa ini, media sosial menjadi sarana yang paling efektif dan efisien dalam menyampaikan informasi kepada pihak lain. Keunggulan media sosial pada akhirnya berkontribusi pada penyalahgunaan media sosial dan berkontribusi pada muncul dan berkembangnya hoax dan hate speech. Media sosial online seperti Twitter menjadi sarana komunikasi yang paling banyak digunakan di dunia maya. Permasalahan yang penting terkait penyebaran berita di Twitter adalah adanya pemeran kunci yang sering menyebarkan isu dan pada umumnya adalah akun yang memiliki pengaruh di media sosial. Akun-akun tersebut biasanya memiliki banyak pengikut atau follower. Deteksi pemeran kunci merupakan salah satu kendala dalam penanganan tindak pidana ujaran kebencian dan berita bohong di Twitter. Untuk mendeteksi pemeran kunci tersebut, dilakukan dengan menggunakan algoritma centrality analysis dengan metode degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, dan eigenvector centrality. Oleh karena itu, juga digunakan sentiment value untuk mengetahui nilai positif atau negatif dari komentar yang ada dalam postingan akun tersebut. Hasil analisis algoritma degree centrality, betweenness centrality dan eigenvector centrality telah menunjukkan bahwa pengguna yang memiliki pengaruh paling banyak dan menjadi aktor kunci dalam penyebaran isu adalah pengguna dengan user_id 150589950. Algoritma analisis sentimen memperoleh hasil perhitungan sentimen yang ditunjukkan oleh jumlah tweet. Pengguna yang paling berpengaruh dalam penyebaran tweet dapat dilihat dari jumlah tweet yang dapat ditemukan dari tweet amount.