Analisis Tagar #WadasMelawan di Media Sosial Twitter Menggunakan Social Network Analysis (SNA) - Nursiyono, Joko Ade; Dewi, Ima Sartika (Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional, 2022)
ABSTRAK Pembebasan tanah Desa Wadas untuk pembangunan Bendungan Bener telah menimbulkan kontroversi antara warga dan pemerintah. Pembangunan Bendungan Bener diharapkan dapat menampung air untuk irigasi lahan pertanian, menyuplai air baku dan energi listrik. Di balik kemanfaatannya, pembangunan Bendungan Bener menimbulkan kerugian besar yang dapat merusak ekosistem. Sebagai bentuk penolakan, netizen membuat tagar #WadasMelawan yang tersebar luas di jejaring Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi aktor-aktor yang utama dalam penyebarluasan tagar #WadasMelawan dengan menggunakan Social Network Analysis (SNA). Data yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dari Twitter dan diolah dengan menggunakan perangkat lunak Gephi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 1.005 aktor dengan jumlah interaksi sebanyak 1.471 kali. Kedekatan antar aktor bernilai 7, artinya jarak antar aktor cukup dekat dan interaksi antar aktor cukup mudah. Indikator yang digunakan untuk mengetahui aktor yang paling berpengaruh yaitu degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality, dan follower rank. Hasilnya, interaksi yang tercipta dalam jaringan tagar #WadasMelawan didominasi oleh akun @oposisicerdas dan @geloraco. ABSTRACTThe land acquisition of Wadas Village for the construction of the Bener Dam has attracted controversy. Bener Dam is expected to hold water for irrigation of agricultural land, supplying water for household and electrical energy. Behind its usefulness, the construction of the Bener Dam causes huge losses that can damage the ecosystem. As a form of rejection, netizens created the hashtag #WadasMelawan that is widespread on Twitter. The study aims to identify the main actors in spreading #WadasMelawan hashtags using Social Network Analysis (SNA). The data used in the study was collected from Twitter and processed using Gephi. The results showed that there were 1,005 actors with the number of interactions as many as 1,471 times. The closeness between actors is 7, it means the distance between actors is quite close, and the interaction between actors is quite easy. Indicators used in this study to determine the most influential actors are degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality, and follower rank. As a result, the interactions created in the hashtag network #WadasMelawan are dominated by @oposisicerdas and @geloraco accounts.