Just another Telkom University Student Blog site

Month: February 2019

My Network Analysis in Instagram

Media sosial Instagram bisa dikatakan telah menjadi media sosial terpopuler diantara seluruh media sosial yang ada saat ini karena di Instagram kita dapat sharing berbagai video dan foto yang dapat kita sharing kepada teman-teman kita dan juga kita dapat mengomentari berbagai foto dan video serta mencari informasi mengenai perkembangan yang ada di dunia ini. Berkat fungsi yang di berikan oleh instagram tersebut, kita dapat saling berhubungan dengan teman-teman kita diberbagai kalangan sehingga membentuk network yang dapat kita analisis. Contoh-contoh network yang dapat dibentuk yaitu network pertemanan dari SD maupun kuliah saat ini, contoh lain yaitu network berbagai komunitas juga dapat dibentuk melalui instagram seperti komunitas otomotif, komunitas futsal, dan organisasi-organisasi lainnya yang saling mengikuti.

Mungkin disini contoh kecil dari network Willy di Instagram yaitu ketika Andi
mem-follow Tristan, Nethan, Tobi, Krisna dan Willy, disini Andi berperan sebagai outdegree. Analisis ini digunakan untuk mengetahui degree dari akun mana yang mem-follow beberapa akun intagram. Dalam hal ini yaitu Andi yang paling banyak mem-follow teman-teman saya. Bisa dilihat seperti gambar dibawah:

Outdegree Willy’s Network

Sedangkan untuk menganalisis akun yang paling banyak di-follow yaitu dinamakan indegree. Disini yang bertindak sebagai indegree yaitu Willy, Krisna, dan Nethan karena ketiganya merupakan akun yang paling banyak di-follow yaitu Willy di follow dengan Krisna, Andi dan Tobi. Sedangkan Krisna di follow oleh Andi, Tristan dan Nethan. Serta Nethan di follow oleh Krisna, Andi, Tristan

Indegree Willy’s Network

Dengan menganalisis menggunakan R-Studio ini, kita dapat membuat Social Network Analysisnya. Dimana fungsi dari analisis SNA tersebut yaitu untuk mengetahui seberapa besar hubungan maupun network yang ada di dalam ssosial media intagram saya sehingga kita tahu siapa yang bertindak sebagai Indegree maupun Outdegree nya.

Nama: I Putu Willy Ditya

NIM: 1401174026

Social Network Analysis dalam Fenomena Media Sosial

Saat ini media sosial banyak dimanfaatkan sebagai suatu alat untuk berinteraksi dengan orang-orang, contohnya yaitu sebagai media komunikasi, sosialisasi, e-commerce, iklan/marketing, kampanye, dan peredaran informasi mengenai berita yang ada di dunia. Dari media sosial, kita dapat menjalin hubungan atau relasi dengan orang-orang yang terlibat di dalam media sosial tersebut. Bagaimana cara kita mengetahui relasi hubungan dari media sosial tersebut?

Cara kita mengetahui hubungan tersebut yaitu dengan menganalisis jejaring sosial atau biasa disebut Social Network Analysis. SNA merupakan cara untuk melakukan pemetaan dan pengukuran alur interaksi dilengkapi dengan analisis pola alur interaksi yang tujuannya yaitu untuk mendeteksi komunitas serta untuk mengidentifikasi kelompok pengguna yang berpengaruh dalam social media sehingga dapat dimanfaatkan secara lebih optimal untuk menyebarkan informasi secara lebih efektif. Dengan menggunakan SNA kita dapat lebih mudah untuk menyimpulkan hubungan-hubungan yang terjadi di sosial media dan dapat memberikan analisis interprestasinya.

Contoh kasusnya yaitu pada jejaring sosial di twitter yang membahas tentang hashtag #SayaBertanya dimana gambar dibawah didapat dengan cara proses crawling data terlebih dahulu. Dengan viralnya hashtag tersebut menunjukkan bahwa bagaimana dinamisnya negara kita dalam menggunakan media sosial. Ini dapat disimpulkan bahwa interaksi dalam media sosial di negara kita dapat membentuk banyaknya relasi yang saling berkaitan yang membentuk banyaknya network yang saling berhubungan dari satu orang ke banyak orang

Sayabertanya2

Berikut ini merupakan aktor-aktor dominan dalam interaksi pada hashtag #SayaBertanya tersebut:

Screen Shot 2017 02 09 at 9 14 00 PM  2

Dari gambar diatas dapat dijelaskan bahwa SBYudhoyono merupakan akun yang paling banyak mendapat interaksi dari orang-orang diteruskan oleh jokowi dan basuki_btp. 3 kelompok terbesar ini masuk dalam kelompok modularity class dan tingkat popularitasnya yang tinggi ini dapat disebut juga sebagai Degree Centrality karena makin tinggi nilai derajat (degree) suatu node, maka makin banyak kenalan individu yang direpresentasikan node tersebut.

Sumber: https://andrybrew.blog/tag/social-network-analysis/

Nama: I Putu Willy Ditya

NIM: 1401174026

Kuantifikasi Jejaring Sosial

Jaringan internet dan gadget saat ini menjadi hal yang sangat prioritas di masa sekarang.

Bagaimana tidak? Sekarang, orang-orang sudah pasti lebih rela untuk tidak membawa membawa dompet dibandingkan tidak membawa gadgetnya sendiri. Itu disebabkan oleh perkembangan teknologi yang semakin canggih. Maka dari itu internet saat ini menjadi salah satu hal yang penting untuk orang-orang sebagai alat untuk interaksi yaitu dengan media sosialnya seperti IG, Facebook, Line, WA, dll.

Dari media sosial tersebut orang-orang dapat membentuk jejaring sosial yang ada di dunia ini. Jejaring sosial merupakan struktur sosial yang dibentuk dari individu maupun kelompok yang dapat menghubungkan informasi dengan individu lainnya sehingga dapat berinteraksi walaupun jarak yang di jangkau cukup jauh.

Penelitian dalam berbagai bidang akademik telah membuktikan bahwa jejaring sosial beroperasi pada banyak tingkatan, mulai dari yang terdekat hingga jarak yang sangat jauh, jejaring sosial memegang peranan penting dalam menentukan cara memecahkan masalah, menjalankan organisasi, serta derajat keberhasilan seorang individu dalam mencapai tujuannya.

Pekembangan dari teknologi ini membuat kita dapat terhubung dari beragam informasi yang ada di dunia ini yang membuat kita tidak ketinggalan informasi-informasi yang muncul akibat perbaruan teknologi ini.

Jejaring Sosial memiliki matriks-matriks didalamnya yang secara secara spesifik yaitu jejaring sosial mempelajari berbagai macam hubungan antar individu. Hubungan tersebut antara lain keantaraan (betweenness), kedekatan (closeness), derajat (degree), jarak (range), konektivitas (connectivity), bintang (star), sentralitas bonacich power (bonacich power centrality), koefisien kluster (clustering coefficient) dan lain sebagainya. Matriks-matriks tersebut dapat berfungsi sebagai siapa-siapa saja yang paling berpengaruh diantara sosial media tersebut, mencari path dari node satu ke node yang lainnya, serta dapat menentukan kluster-kluster yang terlibat didalam jejaring sosial.

Sumber:

https://newsantara.id

Nama: I Putu Willy Ditya

© 2024 willyditya's blog

Theme by Anders NorenUp ↑