Identifikasi Aktor Berpengaruh Dalam Penyebaran Informasi Demam Berdarah Di Media Sosial Twitter (X) Menggunakan Metode Analisis Jaringan Sosial

Eldon, Tilman (2025) Identifikasi Aktor Berpengaruh Dalam Penyebaran Informasi Demam Berdarah Di Media Sosial Twitter (X) Menggunakan Metode Analisis Jaringan Sosial. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5026211009-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan masalah kesehatan publik yang signifikan di Indonesia, dimana efektivitas diseminasi informasi pencegahan menjadi kunci pengendalian. Pemanfaatan media sosial seperti Twitter (X) menawarkan kanal strategis, namun memerlukan identifikasi aktor kunci yang efektif untuk menjangkau masyarakat luas. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi aktor paling berpengaruh dalam penyebaran informasi DBD di Twitter (X) dan menganalisis sentimen publik yang terbentuk. Dengan menggunakan metode gabungan Social Network Analysis (SNA) dan Analisis Sentimen, data tweet dalam rentang waktu Januari 2020 hingga Desember 2024 dianalisis. Analisis jaringan dilakukan dengan metrik Degree, Betweenness, dan PageRank Centrality untuk memetakan struktur pengaruh, sementara sentimen publik dianalisis menggunakan TextBlob dan IndoBERT. Hasil penelitian menunjukan bahwa SNA berhasil mengidentifikasi dua kategori aktor kunci dengan peran strategis yang berbeda: (1) Pilar Komunitas, didominasi oleh akun autobase/menfess seperti @subtanyarl yang memiliki skor Degree dan PageRank Centrality tertinggi, berfungsi sebagai pusat diskusi dan rujukan kepercayaan komunitas; dan (2) Jembatan Strategis, didominasi oleh akun media seperti @detikcom yang memiliki skor Betweenness Centrality tertinggi, berperan vital sebagai penghubung informasi antar-komunitas. Analisis sentimen mengungkapkan bahwa percakapan didominasi oleh sentimen Netral (TextBlob 57,21%; IndoBERT 53.23%) dengan temuan porsi sentimen Negatif yang signifikan pada model IndoBERT (32.51%). Temuan ini merekomendasikan strategi komunikasi dua bagi pemerintah atau instansi kesehatan: berkolaborasi dengan ‘Jembatan Strategis’ untuk penyebaran informasi masif dan memantau ‘Pilar Komunitas’ untuk memahami percakapan publik secara otentik.
===================================================================================================================================
Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a significant public health problem in Indonesia, where the effective dissemination of preventive information is key to its control. The use of social media such as Twitter (X) offers a strategic channel, but it requires the identification of effective key actors to reach a broad audience. This study aims to identify the most influential actors in the dissemination of DHF information on Twitter (X) and to analyze the resulting public sentiment. Using a combined method of Social Network Analysis (SNA) and Sentiment Analysis, tweet data from the period of January 2020 to December 2024 were analyzed. Network analysis was conducted using Degree, Betweenness, and PageRank Centrality metrics to map the influence structure, while public sentiment was analyzed using TextBlob and IndoBERT. The results show that SNA successfully identified two categories of key actors with different strategic roles: (1) Community Pillars, dominated by autobase/menfess accounts such as @subtanyarl, which possess the highest Degree and PageRank Centrality scores, serving as hubs for discussion and trusted community references; and (2) Strategic Bridges, dominated by media accounts such as @detikcom, which exhibited the highest Betweenness Centrality score, playing a vital role as information connectors between communities. Sentiment analysis reveals that conversations were dominated by Neutral sentiment (TextBlob 57.21%; IndoBERT 53.23%), with the IndoBERT model finding a significant portion of Negative sentiment (32.51%). These findings recommend a dual communication strategy for government or health agencies: collaborating with ‘Strategic Bridges’ for mass information dissemination and monitoring ‘Community Pillars’ to authentically understand public conversations.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Analisis Jaringan Sosial, Analisis Sentimen, Demam Berdarah Dengue, Twitter, Aktor Berpengaruh, Social Network Analysis, Sentiment Analysis, Dengue Hemorrhagic Fever, Twitter, Key Actor
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T385 Visualization--Technique T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Tilman Eldon
Date Deposited:	17 Jul 2025 06:17
Last Modified:	17 Jul 2025 06:17
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/119886

Actions (login required)

View Item