Implementasi dan Analisis Katz Centrality pada Twitter Menggunakan Metode Probabilistic Affinity Index (PAI)

DWI REZKYADI

Informasi Umum

Kode

17.04.974

Klasifikasi

620.007 - Engineering research

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Engineering - Research Methods

Dilihat

266 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Social Network merupakan salah satu media yang mengalami perkembangan yang sangat signifikan dari tahun ke tahun. Social Network atau jejaring sosial adalah suatu struktur sosial yang dibentuk dari simpul-simpul (yang umumnya adalah individu atau organisasi) yang dijalin dengan satu atau lebih tipe relasi spesifik seperti nilai, visi, ide, teman, keturunan, dan lain-lain[1]. Social Network Analysis merupakan proses untuk memetakan dan mengukur hubungan antar node yang terjalin dalam suatu relasi. Pemetaan dan pengukuran relasi yang terjalin dalam social network tersebut dapat digambarkan kedalam bentuk graph. Social Network Analysis ini digunakan untuk menganalisis interaksi yang terjadi antar user di dalam suatu relasi pada jejaring sosial sehingga dapat diperoleh informasi dari interaksi tersebut. Salah satu contoh penerapan SNA ini yaitu Centrality Measurement. Centrality Measurement digunakan untuk menentukan urutan user yang paling berpengaruh dalam suatu penyebaran informasi dalam jejaring sosial. Pada Centrality Measurement dilakukan proses kalkulasi terhadap setiap relasi antar user untuk menemukan centrality dari relasi tersebut. Setiap satu user digambarkan dalam bentuk node sedangkan relasi antar user atau node tersebut dapat digambarkan kedalam bentuk edge. Katz Centrality merupakan salah satu jenis centrality yang melakukan perhitungan dengan mengukur nilai sentralitas dari semua node yang dapat saling terhubung melalui node terdekatnya dengan konsekuensi nilai redaman Attenuation Factor ?. Dalam penelitian ini, penulis mencoba untuk mengukur tingkat popularitas suatu node dengan memanfaatkan Katz Centrality dan menambahkan metode Probabilistic Affinity Index (PAI), sehingga dengan adanya penambahan metode pembobotan PAI akan diperoleh hasil perankingan user potensial atau user yang berpengaruh terhadap persebaran suatu informasi berdasarkan nilai sentralitasnya yang lebih akurat sesuai dengan keadaan jaringan dan relasi yang ada.

Kata kunci : Social Network, Social Network Analysis, Node, Edge, Centrality Measurement, Katz Centrality, Attenuation Factor, Probabilistic Affinity Index.