i
PENGARUH SENTRALITAS AKTOR DALAM JARINGAN
SOSIAL GAME ONLINE MASSIVE MULTIPLAYER ONLINE
ROLE PLAYING GAME MENGGUNAKAN
SOCIAL NETWORK ANALYSIS
Tesis
Oleh:
Ofir Victor Soumokil
972010018
MAGISTER SISTEM INFORMASI
FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA
SALATIGA
2013
iv
KATA PENGANTAR
Dengan mengucapkan syukur kepada Tuhan Yesus Kristus, atas
segala berkat dan kasih karunia-Nya untuk segala proses yang telah
dilewati dalam suka maupun duka pada proses penulisan Tesis ini.
Tanpa pertolongan serta tuntunan-Nya, disadari oleh penulis, Tesis
ini tidak akan berjalan sebagaimana mestinya.
Dalam menyelesaikan Tesis ini, banyak pihak-pihak yang
terlibat serta memberikan bantuan kepada penulis. Dengan segala
kerendahan hati, penulis hendak berterima kasih kepada:
1. Bapak Andeka Rocky Tanaamah, S.E., M.Cs., selaku Dekan
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana
Salatiga. Terima kasih atas bantuan moril yang telah diberikan
kepada penulis.
2. Prof. Dr. Ir. Eko Sediyono, M.Kom., selaku Ketua Program Studi
Magister Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga. Terima kasih atas
kebijaksanaanya kepada penulis, sehingga dapat menyelesaikan
Tesis ini.
3. Prof. Ir. Danny Manongga, M.Sc., Ph.D., selaku Pembimbing
pertama. Terima kasih atas segala bantuan moril, ide-ide serta
banyak sekali masukkan berharga yang muncul selama proses
bimbingan.
4. Bapak Hendry, S.Kom., M.Kom., selaku Pembimbing Kedua.
Terima kasih atas segala bantuan serta ide-ide kepada penulis
selama proses penyelesaian Tesis.
5. Seluruh Staf Pengajar FTI UKSW, terlebih khusus Program
Studi Magister Sistem Informasi (MSI). Terima kasih atas segala
v
bantuan pengetahuan yang telah diberikan selama proses belajar
serta menyelesaikan Tesis ini.
6. (Alm) Jonathan Soumokil, Sherly Soumokil dan adik Olivia
Soumokil. Terima kasih untuk doa serta nasehat dari orang tua
dan saudari yang telah membukakan jalan bagi penulis disaat
mengalami hambatan-hambatan. Keluarga adalah segalanya.
7. Marseline Rihi sebagai sahabat dan kekasih yang tidak pernah
berhenti memberikan dukungan serta semangat kepada penulis
disaat banyak sekali halangan yang dihadapi.
8. Teman-teman mahasiswa MSI, FTI UKSW. Terlebih khusus
kepada angkatan ke-V, Bapak Purwanto, Fransisko, Edio,
Christine dan Dewi. Terima kasih atas segala bantuan serta
motivasi yang diberikan selama menyelesaikan Tesis ini.
9. Seluruh Keluarga besar Soumokil dan Sitaniapessy. Terima kasih
atas segala bantuan moril, semangat serta doa yang selalu
diberikan untuk penulis.
10. Sahabat-sahabat “Stoents 11” yang selalu memberikan saran
serta bantuan yang terlihat maupun tidak terlihat selama ini.
Sahabat merupakan keluarga yang terdekat. Serta seluruh
teman-teman yang tidak bisa penulis sebutkan satu-persatu. Terima
kasih untuk segala bantuan yang terlihat maupun tidak terlihat
selama penulisan Tesis ini. Semoga kita bisa tetap menjadi satu
kesatuan jaringan sosial yang tidak putus, sehingga segala
pengetahuan yang ada pada masing-masing aktor tetap terjalin.
vi
Diyakini penulis bahwa Tesis ini jauh sekali dari sempurna. Segala
kritik serta gagasan yang membangun sangat dibutuhkan dan diterima
untuk pengembangan yang lebih baik. Besar harapan penulis, bahwa
Tesis ini dapat bermanfaat.
Salatiga, Februari 2013
Ofir Victor Soumokil
Peneliti
vii
Daftar Isi
HALAMAN JUDUL ...
i
HALAMAN PERSETUJUAN ...
ii
PERNYATAAN KEASLIAN TESIS ...
iii
KATA PENGANTAR ...
iv
DAFTAR ISI ...
vii
DAFTAR TABEL ...
viii
DAFTAR GAMBAR ...
ix
DAFTAR PERSAMAAN ...
x
DAFTAR SINGKATAN ...
xi
DAFTAR LAMPIRAN ...
xii
Abstrak ...
1
1. Pendahuluan ...
2
2. Tinjauan Pustaka ...
3
2.1 Jaringan (Network) ...
3
2.2 Jaringan Sosial ...
4
2.3 Social Network Analysis (SNA) ...
4
2.4 Massive Multyplayer Online Role
Playing Game (MMORPG) ...
5
2.4.1 Perfect World ...
5
3. Metedologi Penelitian ... 6
3.1 Objek Penelitian ...
6
3.2 Populasi dan Sampel ...
6
3.3 Pengumpulan Data ...
6
3.4 Software Social Network Analysis (SNA)
...
6
3.5 Analisis ...
6
3.5.1 Pengaruh Sentralitas Aktor dalam
7
Jaringan ...
4. Hasil dan Pembahasan ...
7
4.1 Pengaruh Serta Efek terhadap Pemutusan
9
Aktor dengan Sentralitas Tertinggi ...
5. Kesimpulan ...
10
Daftar Pustaka ...
10
Lampiran
viii
DAFTAR TABEL
Tabel 1 Daftar populasi dan sampel penelitian ...
6
Tabel 2 Degree centrality dari 3 aktor tertinggi
dan perhitungan descriptive statics
dalam jaringan ...
7
Tabel 3 Closeness centrality dari 3 aktor
tertinggi dan perhitungan statik
closeness centrality ...
8
Tabel 4 Betweeness centrality dari 3 aktor
tertinggi dan perhitungan descriptive
statics dalam jaringan ...
9
Tabel 5 Sentralitas tertinggi aktor berdasarkan
id masing-masing ...
9
Tabel 6 Degree centrality dari 3 aktor tertinggi
dan perhitungan descriptive statics
dalam jaringan (setelah pemutusan
aktor sentral) ...
9
Tabel 7 Closeness centrality dari 3 aktor
tertinggi dan perhitungan statics dalam
jaringan (setelah pemutusan 2
aktor sentral) ...
10
Tabel 8 Betweeness centrality dari 3 aktor
tertinggi dan perhitungan descriptive
statics dalam jaringan (setelah
ix
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1
Penetrasi pengguna internet di Indonesia ... 2
Gambar 2
Game favorit di Indonesia ... 2
Gambar 3
Game MMORPG dengan kualitas gambar
3 (tiga) dimensi terbaik ... 5
Gambar 4
Kerangka metedologi ...
6
Gambar 5
Sociogram keseluruhan jaringan ... 7
Gambar 6
Sociogram degree centrality jaringan ...
8
Gambar 7
Sociogram closeness centrality jaringan ... 8
Gambar 8
Sociogram betweeness centrality jaringan ... 9
Gambar 9
Sociogram keseluruhan jaringan pemain
setelah diputuskan dari 4 aktor sentral
...
9
Gambar 10 Sociogram degree centrality jaringan
(setelah pemutusan aktor sentral) ... 10
Gambar 11 Sociogram closeness centrality jaringan
(setelah pemutusan aktor sentral) ... 10
Gambar 12 Sociogram betweeness centrality jaringan
(setelah pemutusan 2 aktor sentral) ... 11
x
DAFTAR PERSAMAAN
Persamaan 1 Degree Centrality ...
5
Persamaan 2 Closeness Centrality ... 5
Persamaan 3 Betweeness Centrality ... 5
xi
DAFTAR SINGKATAN
MMORPG = Massive Multiplayer Online Role Playing Game
SNA = Social Network Analysis
MMOG = Massive Multiplayer Online Game
RPG = Role Playing Game
xii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 Pengantar dan Kuisioner ... 13
Lampiran 2 Wawancara ... 17
Lampiran 3 Degree Centrality keseluruhan ... 18
Lampiran 4 Closeness Centrality keseluruhan ... 19
Lampiran 5 Betweeness Centrality keseluruhan ... 20
Lampiran 6 Degree Centrality (setelah pemutusan
aktor sentral) ... 21
Lampiran 7 Closeness Centrality (setelah pemutusan
aktor sentral) ... 22
Lampiran 8 Betweeness Centrality (setelah pemutusan
aktor sentral) ... 23
1
PENGARUH SENTRALITAS AKTOR DALAM JARINGAN
SOSIAL
GAME ONLINE MASSIVE MULTIPLAYER ONLINE ROLE
PLAYING GAME MENGGUNAKAN SOCIAL NETWORK
ANALYSIS
Ofir Victor Soumokil1, Danny Manongga2, Hendry3
1
Program Studi Magister Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana
Jl. Diponegoro 52-60 Salatiga 50711
2,3
Dosen Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60 Salatiga 50711
E-mail:[email protected] [email protected] ,[email protected]
ABSTRAKS
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Social Network Analysis (SNA ) terhadap komunitas pemain game Massive Multiplayer Online Role Game (MMORPG). Sebanyak 103 pemain game online yang merupakan pemain game Perfect World dari Jakarta, Jawa Tengah dan Jawa Barat dimana semuanya adalah mahasiswa. Hasil dari penelitian ini berupa pemetaan jaringan sosial antara para pemain game online serta menentukan aktor sentral dalam jaringan. Penelitian ini juga dimaksudkan untuk melihat pengaruh serta efek dari pemutusan aktor sentral terhadap jaringan. Hasil penelitian ini mendapatkan enam aktor yang terisolasi dan penurunan presentasi keseluruhan pengukuran degree centralitation, closeness centralization dan betweeness centralization dalam jaringan.
Kata Kunci: Social network analysis, MMORPG, game online.
Abstracts
This research was conducted with the use of Social Network Analysis (SNA) against game player community Massive Multiplayer Online Role-playing Game (MMORPG). As many as 103 players online game is a game Perfect World from Jakarta, Central Java and West Java where they are students. The results of this research in the form of mapping social networks among the players of online games as well as determine the central actors in the network. The study was also intended to see the influence and effect of termination of the central actors of the network. The results of this research have isolated six actors and a decrease in the overall presentation of measurement closeness degree centralitation, centralization and betweeness centralization in the network.
2
1. PENDAHULUANInternet merupakan bagian yang sudah sangat melekat pada masyarakat Indonesia saat ini. Jumlah pengguna internet di Indonesia sebesar 55 juta orang, pada tahun 2011 yang sebelumnya berada di angka 42 juta. (Wahyudi, 2011)
Gambar 1. Penetrasi pengguna internet di Indonesia
Sumber: MarkPlus Insight, 2011 Menurut Syaifudin (2008) menunjukkan bahwa pertumbuhan pengguna internet di Indonesia didominasi oleh anak muda dari kelompok umur 15-30 tahun. Dari beberapa kota yang dilakukan survei menunjukkan bahwa sekitar 50% dari pengguna internet tersebut adalah kalangan anak muda. Dengan semakin berkembangnya kemajuan teknologi informasi serta meningkatnya bandwith yang disediakan, hal ini memicu tumbuhnya industri-industri hiburan.
Heriyanto (2009) mengatakan bahwa perkembangan industri serta pengguna game secara online. Sebuah survei yang dilakukan menemukan bahwa jumlah pengguna game online di Indonesia mencapai sekitar 6 (enam) juta orang. Setengah dari jumlah pengguna game online tersebut merupakan pelajar atau mahasiswa. Jumlah pemain game online sangat meningkat dibanding tahun 2007 dimana diprediksi jumlah pemain game online hanya sekitar 2.5 juta pemain. Sedangkan menurut Lolly Amalia, Direktur Sistem Informasi, Perangkat Lunak dan Konten Departemen Komunikasi dan Informasi (Depkominfo) mengatakan, setidaknya sekitar 30 juta orang Indonesia yang memainkan game
secara online, atau dengan kata lain 1 dari 8 orang Indonesia adalah pemain game online. (Sadar, 2008).
Peningkatan penggunaan komputer dan internet menjadi kebutuhan primer, mengakibatkan potensi penggunaan secara berlebihan dan bahkan dapat merubah pengguna menjadi ketergantungan (Funk et al, 2004).
Kehadiran game online memberikan sebuah perkembangan baru kepada dunia game dan mampu menarik banyak minat para pemain game untuk bermain (Muliawati, 2008). Game online memiliki kelebihan untuk memungkinkan terjadinya interaksi sesama pemain game didalamnya yang kemudian membentuk makna bagi pemainnya. Komunitas game yang biasa disebut "guild" merupakan sumber informasi bagi para pemain game serta memfasilitasi pemain untuk menuangkan pengalaman dalam bermain game. Komunitas tersebut kemudian dijadikan media komunikasi multikultural yang dapat menjelma menjadi gaya hidup dan penyambung komunikasi antar sesama. (Silvahda, 2012)
Gambar 2. Game favorit di Indonesia Sumber: http://dailysocial.net Sebuah survei yang dilakukan oleh Karimudin (2012), mengenai game yang menjadi favorit di Indonesia dari sekitar 1200 pemain game yang berpartisipasi mendapatkan gambaran bahwa Role Playing Games (RPG) merupakan game yang paling populer di Indonesia.
Dalam massive multiplayer online game (permainan online yang dimana orang yang berbeda berpartisipasi secara bersamaan), yang bersifat Massively Multiplayer Online Role Playing Games
3
mengasumsikan identitas mereka sebagaikarakter yang ada pada game tersebut. Penelitian yang dilakukan didapatkan bahwa: 8% dari pengguna mengklaim bermain kurang dari 1 jam per hari, sedangkan 8,7% mengaku bermain lebih dari 16 jam sehari. Namun, rata-rata periode pemanfaatan permainan oleh mayoritas pemain adalah 2-8 jam sehari, yang memberikan kesimpulan bahwa adanya interaksi sosial dalam lingkungan interaktif game online. (Karimuddin, 2012).
Untuk memperoleh hasil pemetaan interaksi pada pemain game online dan aktor-aktor yang memiliki peran serta pengaruh yang penting dalam jaringan game online MMORPG maka pada penelitian ini menggunakan Social Network Analysis (SNA). Dengan mengetahui peta hubungan yang terjadi antar aktor-aktor kemudian akan dilihat aktor sentral yang ada pada jaringan.
Sehingga pengaruh apa yang terjadi jika aktor-aktor sentral tersebut diputuskan. Game yang diteliti adalah Perfect World yang merupakan Multiplayer Online Role Playing Games (MMORPG). Dengan jumlah sampel sebanyak sebanyak 103 pemain game online yang merupakan mahasiswa dari 3 daerah berbeda.
Sehingga dalam penelitian ini, diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai pengaruh sentralitas aktor yang terhubung dalam jaringan sebelum dan sesudah aktor sentral tersebut dihilangkan. 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pang dan Chen (2010) melakukan penelitian mengenai Analisis Jaringan Sosial di komunitas MMOG, dimana pada penelitian ini menjelaskan mengenai komunitas multiplayer online game (MMOG). Dalam game jenis MMOG, pemain mengorganisir diri secara sukarela serta memenuhi tugas-tugas kolektif bersama. Setiap pemain dapat bergabung pada kegiatan yang berbeda,
satu pemain dapat menunjukkan hubungan sosial yang berbeda dengan pemain lain dalam kegiatan sosial yang berbeda.
Rodriguez & Mustaro (2008) melakukan penelitian dengan judul Social Network Analysis Of Virtual Communities in Online Games. Penelitian ini dilakukan pada komunitas pemain game Multiplayer Online Role Playing Game (MMORPG) di Brazil, dimana dilakukan analisis mengenai pengembangan komunitas melalui penerapan teori grafik berdasarkan elemen-elemen yang berkaitan dengan analisis jaringan sosial. Pertimbangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah mengenai profil pemain, cara bekerja sama dalam bermain serta unsur-unsur komunikasi yang digunakan.
Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Soumokil (2013) dengan judul Pemetaan Jaringan Sosial Game Online Menggunakan Social Network Analysis. Meneliti mengenai pemetaan pemain game MMORPG berdasarkan durasi lama bermain game sehari, besaran pengeluaran dana dan aspek yang mendorong untuk bermain. Untuk keterhubungan digunakan pengukuran eigenvector dan degree, closeness dan betweeness centrality dari setiap aktor. Hasil penelitian ini menemukan bahwa hubungan antar aktor yang ada dalam jaringan cenderung lemah, serta terdapat sentralitas aktor dalam jaringan game online.
2.1 Jaringan (Network)
Menurut Kashudin (2004) jaringan merupakan kumpulan dalam suatu hubungan. Kumpulan yang berisi node dan pemetaan atau deskripsi antara benda atau node dalam sebuah jaringan. Jaringan sederhana berisikan dua benda (benda 1 dan 2). Sebuah jaringan memberikan gambaran interaksi antar nodes. Interaksi atau hubungan yang terjadi dapat dikelompokkan menjadi hubungan yang directional (dua arah) dan
4
hubungan yang non-directional (satuarah) dan transitive (seimbang).
Pendapat lain mengatakan bahwa jaringan merupakan sesuatu yang mengatur hubungan antara seperangkat orang dengan karakteristik hubungan secara keseluruhan dapat digunakan untuk menggambarkan perilaku sosial dari orang-orang yang terlibat (Mitchell, 1969).
2.2 Jaringan Sosial (Social Network) Jaringan sosial merupakan struktur sosial yang terdiri dari serangkaian aktor dan hubungan antara aktor. Perspektif ini menyediakan jaringan sosial yang jelas dengan cara menganalisis struktur sosial seluruh entitas aktor tersebut. (Wasserman, Stanley & Faust, Katherine, 1994).
Menurut Agusyanto (2010) jaringan sosial dapat digambarkan berdasarkan berdasarkan komponen-komponen, yang terdiri dari:
1. Beberapa kumpulan objek atau kejadian, minimal berjumlah 3 (tiga) yang berperan sebagai terminal. 2. Beberapa ikatan, antara satu titik ke
titik yang lain yang saling berhubungan.
3. Menggambarkan arus yang mengalir dari satu titik ke titik lainnya, melalui saluran atau jalur yang menghubungkan masing-masing titik di luar jaringan.
Prinsip yang mendasari keterkaitan antara komponen-komponen dalam jaringan, antara lain:
1. Keterhubungan antara ikatan-ikatan bersifat relatif permanen (ada unsur waktu)
2. Keterkaitan antara ikatan tersebut menyebabkan kumpulan titik yang dapat dikategorikan sebagai suatu kesatuan yang berbeda-beda.
3. Membentuk sebuah pola saluran. Saluran atau jalur yang harus dilalui tidak terjadi secara acak.
4. Terbentuknya aturan yang mengatur keterhubungan masing-masing titik di
dalam jaringan. Hubungan titik yang satu terhadap titik lainnya maupun hubungan semua titik dengan titik-titik pusat dan seterusnya. (Agusyanto, 2010).
2.3 Social Network Analysis (SNA) Social network analysis berdasar atas asumsi tentang pentingnya hubungan diantara node-node yang berinteraksi meliputi teori, model, serta aplikasinya. Dinyatakan berdasarkan konsep-konsep relasional atau proses analisis. Analisis jaringan tidak secara individu, tetapi dengan entitas yang terdiri dari individu-individu dan hubungan yang tercipta diantara mereka. (Wasserman & Faust, 2008)
Menurut Hanneman and Riddle (2005) analisis jaringan sosial merupakan teknik untuk mempelajari hubungan atau relasi sosial antar anggota dalam sebuah kelompok.
Sedangkan pendapat lain mengatakan bahwa analisis jaringan sosial adalah suatu proses pembelajaran serta pemahaman mengenai jaringan-jaringan (formal maupun informal) pada bidang-bidang tertentu. (Schelhas and Cerveny, 2002)
Beberapa pengukuran untuk mengukur peran dan pengaruh aktor-aktor dalam jaringan adalah sebagai berikut: (Hanneman and Riddle, 2005)
• Degree centrality, merupakan derajat keberadaan dan posisi aktor dalam sebuah jaringan sosial. Derajat keberadaan aktor tersebut dapat dilihat 2 macam:
- InDegree: kemampuan aktor-aktor untuk berhubungan dengan seorang aktor
- OutDegree: kemampuan seorang aktor untuk berhubungan dengan aktor-aktor lain dalam jaringan.
5
= ∑ , (1)dimana: a ( , ) = 1, jika tidak terdapat hubungan langsung diantara
dan dan i ≠ k
• Closeness centrality, menunjukkan sejauh apa informasi bisa tersebar dalam jaringan dan merupakan pengukuran jarak antar aktor-aktor yang ada dalam jaringan. Penyebaran informasi yang mudah ditunjukkan dengan nilai closeness yang tinggi, sedangkan nilai closeness yang rendah menunjukkan penyebaran informasi semakin susah dalam jaringan.
∁ =
∑ , (2)
dimana: N adalah jumlah aktor dalam jaringan dan i ≠ k
• Betweeness centrality, menunjukkan seberapa kuat aktor yang menjadi fasilitator antar aktor-aktor lain dalam jaringan. Dengan demikian seorang aktor dengan nilai betweeness yang tinggi, merupakan aktor yang memiliki kemampuan untuk menyampaikan informasi ke aktor-aktor yang tidak terhubung langsung dengannya.
= ∑ ∑# "" ! (3)
dimana: $# adalah jumlah total jalur
yang menghubungkan antara % dan , dan $# ( ) adalah jumlah jalur
geodesic termasuk .
2.4 Massive Multiplayer Online Role Playing Game (MMORPG)
MMORPG merupakan permainan dengan menggunakan jaringan komputer, dimana interaksi antara satu pemain dengan pemain lain guna mencapai tujuan tertentu. Sedangkan pendapat lain mengatakan bahwa MMORPG
merupakan game yang harus dimainkan selama 24 jam sehari oleh pemainnya. (Young, 2004)
MMORPG mendorong interaksi kumpulan dan keterlibatan, pemain baik secara fleksibilitas, dan penguasaan, yang mengakibatkan persahabatan dan pemberdayaan pribadi. Penting untuk menyadari bahwa permainan telah menunjukkan elemen perilaku, dimana pemain merasa kecanduan serta mengalami dorongan yang kuat untuk bermain game. (Griffiths & Davies, 2005) 2.4.1 Perfect World
Perfect World merupakan game berjenis MMORPG yang dikembangkan oleh Beijing Perfect World. Perfect World merupakan game petualangan dan fantasi yang dimainkan secara online, dengan latar belakang tradisional Cina. Pemain dapat memulai menjelajahi wilayah. Komunitas pemain akan dibangun sendiri, dimulai dari kota pemain tersebut. Game ini juga memungkinkan pemain untuk mengambil berbagai karakter, termasuk karakter pedang, penyihir, pemanah, priests dan penyihir. Berbagai karakter tersebut dapat dikembangkan dari waktu ke waktu.
Kualitas gambar 3D (3 dimensi) dari game Perfect World masuk dalam peringkat ke-3 dari 6 game online dengan kualitas 3D terbaik dengan persentasi sebesar 15.85% dibawah Runes Of Magic (23.4%) dan Atlantic Ocean (17.34%). (Widjaja, 2011).
Gambar 3. Game MMORPG dengan kualitas gambar 3 (tiga) dimensi terbaik
6
3. METODE PENELITIANSecara sistematis penelitian ini dapat dilihat pada kerangka metedologi yang digunakan pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Kerangka metedologi
3.1 Objek Penelitian
Pemetaan jaringan sosial pada komunitas Massive Multiplayer Online Role-Playing Game, sebagai objek penelitian. Berdasarkan penyebaran-penyebaran pemain game online tersebut, maka pihak yang terlibat dalam penelitian ini adalah pemain game online MMORPG.
3.2 Populasi dan Sampel
Sampel yang diambil pada penelitian ini diambil berdasarkan pertimbangan tertentu. Pengambilan sampel berdasarkan keterwakilan dari tiap elemen pada populasi yang ada pada pemain game online MMORPG.
Tabel 1. Daftar populasi dan sampel penelitian
Populasi Target Populasi Sampel Sampel
Pemain Game Online MMORPG Komunitas Game Online Perfect World
Pemain Game Online Perfect World Jawa
Tengah Pemain Game Online Perfect World Jakarta Pemain Game Online Perfect World Jawa
Barat
3.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan survei, dengan instrumen pengumpulan data berupa kuisioner, wawancara dan observasi. Observasi yang dilakukan dengan cara mengamati pemain game online, dengan melihat bagaimana cara berinteraksi dengan sesama pemain yang lain serta bagaimana cara komunikasi yang dilakukan.
Data-data yang didapatkan berasal dari pertanyaan-pertanyaan pada kuisioner yang dibuat berisikan pertanyaan faktual dan pertanyaan informasional. Untuk memperkuat data maka dilakukan wawancara kepada setiap responden. Pendekatan snowball methods, dilakukan untuk memperoleh data. Data dikumpulkan dengan cara mengumpulkan informasi hubungan-hubungan antar aktor dalam jaringan pemain game online MMORPG.
3.4 Software Social Network Analysis (SNA)
Proses pengelolaan dan proses analisis jaringan sosial pemain game online MMORPG dibuat dengan menggunakan aplikasi Ucinet 6.0. Aplikasi ini menggunakan matriks interaksi antar aktor beserta atribut-atributnya. Sedangkan untuk visualisasi dari jaringan pemain game online digunakan aplikasi NetDraw.
3.5 Analisis
Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah statik deskriptif. Pada penelitian ini hendak memberikan hasil mengenai hubungan yang ada antar aktor berdasarkan dengan sentralitasnya dalam jaringan. Sehingga hasil yang didapatkan akan memberikan gambaran mengenai aktor yang memiliki sentralitas dalam jaringan. Dengan melihat sentralitas dari masing-masing aktor tersebut apakah efek yang ditimbulkan ketika aktor-aktor tersebut diputuskan
7
dari jaringan serta aktor yang terisolasidari jaringan secara keseluruhan. 3.5.1 Pengaruh Sentralitas Aktor dalam
Jaringan
Keterhubungan antar aktor-aktor dan pengaruh dari aktor sentral yang ada dalam jaringan sosial game online, akan digunakan pengukuran Freeman’s Centrality Metrics berdasarkan perhitungan, Degree Centrality, Closeness Centrality dan Betweeness Centrality. (Daly & Hahr, 2007).
Degree Centrality, merupakan pengukuran pada aktor dalam jaringan yang memiliki kedudukan sebagai chanel. - Indegree aktor tertinggi menunjukkan
bahwa setiap aktor pada jaringan mencoba untuk berhubungan dengan aktor tersebut.
- Outdegree aktor tertinggi menunjukkan bahwa aktor tersebut berusaha untuk berhubungan dengan aktor lain dalam jaringan.
Closeness Centrality, menunjukkan jarak terpendek antara aktor-aktor yang terjangkau dalam jaringan. Nilai incloseness yang tinggi, menujukkan aktor tersebut mudah dalam menyebarkan informasi dalam jaringan.
- Aktor yang memiliki kemudahan dalam menyebarkan informasi memiliki nilai Incloseness yang tinggi dari antara aktor lainnya.
Betweeness Centrality, menunjukkan seberapa jauh aktor dapat mengendalikan informasi diantara aktor-aktor yang lain serta aktor yang merupakan fasilitator dalam jaringan.
- Nilai betweeness yang tinggi menunjukkan aktor yang merupakan fasilitator atau penghubung bagi aktor-aktor lain dalam jaringan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN Interaksi dan komunikasi yang terjadi pada jaringan game online MMORPG pada penelitian ini ditunjukkan pada
Gambar 5. Sociogram yang ditunjukkan merupakan visualisasi dari 103 aktor yang ada dalam jaringan secara keseluruhan yang dibuat dengan program NetDraw.
Gambar 5. Sociogram keseluruhan jaringan
Visualisasi dari sociogram jaringan tersebut bertujuan untuk menggambarkan keterhubungan antar aktor yang ada dalam jaringan. Aktor dengan simbol lingkaran (circle), merupakan aktor pria, sedangkan aktor dengan simbol segitiga (triangle) merupakan aktor wanita dalam jaringan.
• Centrality
Sentralitas pada jaringan akan ditunjukkan pada bagian ini, dimana akan dihitung berdasarkan degree centrality, closeness centrality dan betweeness centrality dari tiap aktor dalam jaringan. Tabel 2. Degree centrality dari 3 aktor tertinggi dan perhitungan descriptive statics dalam jaringan
ID OutDegree InDegree 80 80.000 79.000 9 33.000 33.000 45 32.000 32.000 ... ... ... DESCRIPTIVE STATISTICS OutDegree InDegree Mean 9.282 9.282 Std Dev 9.512 9.444 Sum 956.000 956.000 Minimum 2.000 2.000 Maximum 80.000 79.000 Network Centralization (Outdegree) = 70.012% Network Centralization (Indegree) = 69.022%
8
Tabel 2 menunjukkan tiga aktor yangmemiliki centralitas outdegree dan indegree tertinggi dalam jaringan. Aktor dengan id-80, id-9 dan id-45 masing-masing mencoba melakukan komunikasi kepada 80, 33 dan 32 aktor lain dalam jaringan (nilai outdegree). Sedangkan nilai indegree menunjukkan aktor lain dalam jaringan mencoba berhubungan dengan aktor id-80, id-9 dan id-45 masing-masing sebanyak 79, 33 dan 32 aktor. Rata-rata nilai out degree dan indegree aktor dalam jaringan ini yaitu 9.282, dilihat dari nilai mean satistik outdegree dan indegree. Hal ini menunjukkan bahwa masing-masing aktor rata-rata berinteraksi secara umum dari dan kepada 9 aktor dalam jaringan. Sentralitas jaringan secara keseluruhan cukup kuat, dimana network centralization outdegree sebesar 70.012% dan network centralization indegree sebesar 69.022%.
Gambar 6. Sociogram degree centrality jaringan
Berdasarkan hasil pengukuran closeness centrality tertinggi pada 3 aktor dalam jaringan, pada Tabel 3, diperoleh informasi bahwa nilai incloseness paling tinggi adalah aktor dengan id-80, id-28 dan id-9 dengan masing-masing nilai sebesar 90.167, 60.917 dan 60.917. Dengan demikian aktor ketiga aktor merupakan aktor yang memiliki kemudahan dalam menyebarkan informasi ke aktor lain. Sedangkan nilai outcloseness tertinggi adalah aktor dengan id-80, id-9 dan id-28 dengan nilai outcloseness sebesar 90.667 dan 60.917 dan 60.500.
Tabel 3. Closeness centrality dari 3 aktor tertinggi dan perhitungan statik closeness centrality ID inCloseness outClosenes 80 90.167 90.667 28 60.917 60.500 9 60.917 60.917 ... ... ... Statistics inCloseness outClosenes Mean 51.322 51.322 Std Dev 6.083 6.118 Sum 5286.133 5286.133 Minimum 36.233 35.700 Maximum 90.167 90.667 Network in-Centralization = 77.29% Network out-Centralization = 78.29%
Sentralitas incloseness sebesar 77.29% dan outcloseness sebesar 78.29% yang menunjukkan adanya sentralitas dalam penyebaran informasi pada jaringan.
Gambar 7. Sociogram closeness centrality jaringan
Pengukuran betweeness centrality tertinggi pada 3 aktor dalam jaringan, pada Tabel 4, diperoleh informasi bahwa nilai betweeness paling tinggi adalah aktor dengan id-80, id-45 dan id-9 dengan masing-masing nilai sebesar 6527.140, 539.497 dan 531.067. Dengan demikian aktor ketiga aktor merupakan aktor yang memiliki kemudahan dalam memfasilitasi interaksi ke aktor lain.
9
Tabel 4. Betweeness centrality dari 3aktor tertinggi dan perhitungan descriptive statics betweeness centrality
ID Betweenness nBetweenness 80 6527.140 63.358 45 539.497 5.237 9 531.067 5.155 ... ... ... DESCRIPTIVE STATISTICS Betweenness nBetweenness Mean 119.883 1.164 Std Dev 642.146 6.233 Sum 12348.000 119.860 Minimum 0.000 0.000 Maximum 6527.140 63.358 Network Centralization Index = 62.80% Sentralitas betweeness sebesar 62.80% yang menunjukkan adanya sentralitas sebagai fasilitator pada jaringan.
Gambar 8. Sociogram betweeness centrality jaringan
4.1 Pengaruh Serta Efek Terhadap Pemutusan Aktor Dengan Sentralisasi Tertinggi
Pemutusan hubungan ini bertujuan untuk melihat pengaruh serta efek jaringan dan hubungan antar aktor. Dengan mengambil masing-masing aktor yang memiliki sentralitas tertinggi akan diambil 3 aktor berdasarkan degree centrality, closeness centrality dan betweeness centrality.
Tabel 5. Sentralitas tertinggi aktor berdasarkan id masing-masing
Sentralitas Tertinggi ID OutDegree dan InDegree
80 9 45 InCloseness dan OutCloseness 80 28 9 Betweenness 80 45 9
Gambar 9. Sociogram keseluruhan jaringan pemain setelah diputuskan dari 4
aktor sentral
Gambar 9 menunjukkan bahwa dengan memutuskan hubungan sebanyak 4 aktor yang memiliki sentralitas tertinggi, terlihat bahwa hanya terdapat sekitar 6 aktor yang terisolasi (tidak terhubung) dengan jaringan.
Tabel 6. Degree centrality dari 3 aktor tertinggi dan perhitungan descriptive statics dalam jaringan (setelah pemutusan aktor sentral) ID OutDegree InDegree 3 28.000 29.000 72 20.000 20.000 64 20.000 19.000 ... ... ... DESCRIPTIVE STATISTICS OutDegree InDegree Mean 6.495 6.495 Std Dev 5.229 5.161 Sum 604.000 604.000 Minimum 1.000 1.000 Maximum 28.000 29.000 Network Centralization (Outdegree) = 23.629% Network Centralization (Indegree) = 24.728%
Dengan memutuskan 2 aktor tertinggi yang memiliki indegree dan outdegree,
10
sentralitas jaringan secara keseluruhanmenjadi berkurang menjadi 23.629% untuk outdegree dan 24.728% untuk indegree. Peranan aktor dengan 3, id-72 dan id-64 menjadi aktor sentral untuk melakukan komunikasi dalam jaringan. Rata-rata nilai outdegree dan indegree aktor dalam jaringan ini yaitu 6.495, dilihat dari nilai mean satistik outdegree dan indegree. Hal ini menunjukkan bahwa interaksi rata-rata aktor berkurang menjadi 6 aktor dalam jaringan.
Gambar 10. Sociogram degree centrality jaringan (setelah pemutusan aktor sentral) Tabel 7 menunjukkan hasil pengukuran closeness centrality tertinggi setelah diputuskan dengan aktor yang memiliki sentralitas tertinggi, maka didapatkan 3 aktor dengan closeness tertinggi baru dalam jaringan. Aktor dengan id-3, id-72 dan id-55.
Tabel 7. Closeness centrality dari 3 aktor tertinggi dan perhitungan statics dalam jaringan (setelah pemutusan 2 aktor sentral) ID inCloseness outClosenes 3 48.393 47.893 72 44.600 44.600 55 43.267 43.133 ... ... ... Statistics inCloseness outClosenes Mean 32.772 32.772 Std Dev 5.659 5.705 Sum 3047.784 3047.784 Minimum 18.656 18.585 Maximum 48.393 47.893 Network in-Centralization = 34.52% Network out-Centralization = 33.41%
Penurunan sentralitas incloseness menjadi 34.52% dan outcloseness sebesar 33.41% yang menunjukkan sentralitas dalam penyebaran informasi pada jaringan menjadi lemah (dibawah 50%).
Gambar 11. Sociogram closeness centrality jaringan (setelah pemutusan
aktor sentral)
Tabel 8 menunjukkan pengukuran betweeness centrality tertinggi setelah dihilangkan aktor dengan sentralitas tertinggi, maka diperoleh informasi bahwa nilai betweeness paling tinggi adalah aktor dengan id-3, id-41 dan id-37 dengan masing-masing nilai sebesar 1880.361, 1378.731 dan 1216.375. Dengan demikian aktor ketiga aktor merupakan aktor yang memiliki kemudahan dalam memfasilitasi interaksi ke aktor lain.
Tabel 8. Betweeness centrality dari 3 aktor tertinggi dan perhitungan descriptive statics dalam jaringan (setelah pemutusan 2 aktor sentral)
ID Betweennes s nBetweennes s 3 1880.361 22.460 41 1378.731 16.468 37 1216.375 14.529 ... ... ... DESCRIPTIVE STATISTICS Betweennes s nBetweennes s Mean 232.828 2.781 Std Dev 354.701 4.237 Sum 21653.000 258.636 Minimum 0.000 0.000 Maximu m 1880.361 22.460 Network Centralization Index = 19.89%
11
Sentralitas betweeness sebesar19.89% yang menunjukkan sentralitas aktor sebagai fasilitator pada jaringan menjadi lemah. Aktor cenderung tidak memiliki kemampuan sebagai fasilitator bagi aktor lain dalam jaringan.
Gambar 12. Sociogram betweeness centrality jaringan (setelah pemutusan 2
aktor sentral) 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang dilakukan untuk menjawab persoalan penelitian, maka dalam penelitian ini dapat disimpulkan: • Jaringan pemain game online secara
keseluruhan memberikan gambaran bahwa aktor sentral dalam jaringan memegang peranan penting dimana aktor dengan id-80 merupakan pusat dari sentralisasi, yang diikuti dengan id-9, id-28 dan id-45.
• Pemutusan aktor sentral terhadap jaringan secara keseluruhan tidak memutuskan hubungan dengan sesama aktor, tetapi sentralitas informasi, penyebaran informasi dan aktor yang menjadi perantara menjadi lemah.
• Pengaruh pemutusan pada 4 aktor yang memiliki sentralitas akan memberikan efek sebanyak 6 aktor lain menjadi terisolasi serta sentralitas beralih ke aktor lain
PUSTAKA
Wahyudi, Reza. 2011. Naik 13 Juta, Pengguna Internet Indonesia 55 Juta
Orang, (Online),
(http://tekno.kompas.com/read/2011/1 0/28/16534635/Naik.13.Juta.Penggun a.Internet.Indonesia.55.Juta.Orang, diakses 12 November 2012).
Syaifudin, A. Z. 2008. Tantangan dan Peluang Ekonomi Internet di
Indonesia, (Online),
(http://www.km.itb.ac.id/web/index.p hp, diakses 28 Desember 2012). Heriyanto, Trisno. 2009. Game Online di
Indonesia Makin Subur, (Online),
(http://inet.detik.com-/read/2009/02/06/093617/1080445/65 4/game-%20online-di-indonesia-makin-subur, diakses 22 November 2012).
Sadar, Yunus Bani. 2008. 1 dari 8 Orang Indonesia adalah Pemain Game
Online, (Online),
(http://www.wikimu.com/News/Displ ayNews.aspx?id=11010, diakses 12 November 2012)
Funk, J. B., Baldacci, H. B., Pasold, T., & Baumgardner, J. 2004. Violence exposure in real-life, video games, television, movies, and the internet: is there desensitization? Journal of Adolescence. 27,23–39.
Muliawati, Eva. 2008. Gamer Online
Capai 5 Juta,
(Online),(http://www.biskom.web.id/2 008/07/14/eva-muliawati-gamer-online-indonesia-capai-5-juta.bwi, diakses 28 November 2012).
Silvahda. 2012. Konsep Diri Pemain Game Online: Studi Fenomenologi Tentang Konstruksi Konsep Diri Perempuan Pecanduan Online di Jakarta. (Online), e-jurnal Mahasiswa Universitas Padjajaran vol1., no.1 (http://journals.unpad.ac.id , diakses 2 Januari 2013).
Karimuddin, Amir. 2012. Survei Agate: Indonesia Menyukai Game RPG, Strategi dan FPS, (Online), (http://dailysocial.net/post/survei- agate-indonesia-menyukai-game-rpg-strategi-dan-fps, diakses 28 November 2012).
12
Sheng PANG and Changjia CHEN. 2010.Community Analysis of Social Network in MMOG, IJCNS. Int. J. Communications, Network and System Sciences. (Online), 3, 133-139,
(http://www.scrip.org/journal/ijcns diakses tanggal 11 November 2012). Rodriguez L. C & Mustaro, P. N. 2008.
Social Network Analysis Of Virtual Communities In Online Games. IADIS International Journal on Computer Science and Information Systems, (Online), Vol.3, No.2, pp. 13-26, (http://www.iadis.org/ijcsis/vol3_num b2.asp, diakses tanggal 12 November 2012).
Soumokil, Ofir Victor. 2013. Pemetaan Jaringan Sosial Game Online MMORPG Menggunakan Social Network Analysis. Makalah disajikan dalam Seminar Nastional Teknologi Informasi dan Multimedia, STIMIK Amikom, Jogyakarta, 19 Januari. Kashudin, Charles. 2004. Introduction to
Social Network Theory. In Press. New York.
Mitchell, J.C. 1969. The Concept and Use of Social Networks. In: Mitchell, J.C. (Ed.): Social Networks in Urban Situations. Analyses of personal relationships in Central African towns, Manchester: The University Press, pp. 1-50.
Wasserman, Stanley & Faust, Katherine 1994. Social Network Analysis in the Social and Behavioral Sciences. Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press. pp. 1–27.
Agusyanto, Ruddy. 2010. Fenomena Dunia Mengecil - Rahasia Jaringan Sosial. Institute Antropologi Indonesia.
Wasserman, Stanley. & Faust, Katherine. 2008. Social Network Analysis. Methods and Applications, Cambridge, University Press.
Hanneman, Robert, A. and Mark Riddle. 2005. Introduction to social network
methods, (Online), (published in
digital form at
http://www.faculty.uci.edu/`hanneman , diakses 2 desember 2012).
Schelhas, John. and Cerveny Lee. 2002. Social Network Analysis for Collaboration in Natural Resource Management. Partnership Resource Center, USDA Forest Service, Washington, DC.
Young, Kimberly. S. 2004. Internet Addiction: A New Clinical Phenomenon and Its Consequence, (Online), vol. 48 no. 4 pp.402-415. (published in digital form at- http://abs.sagepub.com/content-/48/4/402.full.pdf)
Griffiths, M. D., & Davies, M. N. O. 2005. Videogame addiction: Does it exist? In Goldstein, J., & Raessens, J. (eds.) Handbook of computer game studies. Boston: MIT. Press, pp. 359– 368.
Widjaja, Senpri. 2011. Pengumuman Hasil GameQQ Readers Awards 2010. Best 3D Hardcore MMORPG
2010. (Online),
(http://www.gameqq.net/features/585 1-
pengumuman-hasil-gameqq-readers-awards-2010 diakses tanggal 8 November 2012)
Daly, M. Elizabeth and Haahr, Mads. 2009. Social Network Analysis for Routing in Disconnected Delay-Tolerant, ACM: 978-1-59593-684-4. (Online), page 32-40,(http://dl.acm.org/citation.-cfm?id=1288113 diakses tanggal 9 November 2012
Lampiran 1
13
1. Pengantar Kepada: Yth. Sdr/Sdri. Responden Di – Tempat Dengan Hormat,Perkenankan saya dengan identitas sebagai berikut: Nama : Ofir Victor Soumokil
Alamat : Turen 1 No. 11, Salatiga
Asal Universitas : Magister Sistem Informasi (MSI) Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Kristen Satya Wacana – Salatiga Memohon kesediaan dan kerjasama Sdr/Sdri, untuk berkenan menjawab pertanyaan-pertanyaan dalam kuisioner ini. Adapun kuisioner ini saya ajukan dalam rangka penulisan (Tesis) di Magister Sistem Informasi FTI UKSW – Salatiga, dengan judul:
“Pengaruh Sentralitas Aktor Dalam Jaringan Sosial Game Online Massive
Multiplayer Online Role Playing Game Menggunakan Social Network Analysis”
Atas kesediaannya Anda serta dukungannya dalam penulisan Tesis ini saya mengucapkan banyak terima kasih.
Hormat Saya,
14
2. Identitas RespondenNama Lengkap :
Usia :
Alamat Tinggal :
Jenis Kelamin : Pria Wanita Pendidikan :
No. Telp/HP :
3. Kebutuhan Informasi ________________________________________ • Sudah berapa lama Anda bermain game online Perfect World?
... tahun
• Di mana biasa Anda bermain game online Perfect World? • Apakah Anda memiliki laptop atau komputer pribadi?
• Apakah Anda memiliki akses internet di laptop atau komputer Anda untuk mengakses game tersebut?
• Berapa lama rata-rata Anda bermain game online Perfect World dalam sehari. Jam
• Dengan siapa Anda biasa bermain game online?
Teman Group Teman di luar Group Keduanya • Menurut Anda apakah unsur bahasa dalam game juga berpengaruh?
Ya Tidak Jika iya, sebutkan alasan anda!
• Kapan biasanya Anda bermain game online?
• Untuk memainkan karakter dalam game online tersebut, informasi apa saja yang anda butuhkan untuk mendukung permainan anda?
• Berdasarkan informasi tersebut, urutkan kebutuhan informasi dari yang terpenting ke kurang penting? 1. 2. 3. 4. 5.
Kuisioner
15
• Adakah individu yang kurang anda kenal dengan baik dalam game Perfect World, namun terkadang Anda mengajaknya untuk bermain bersama atau berkomunikasi untuk bermain bersama?Ya Tidak Jika ada, siapa individu tersebut.
• Apakah yang mendorong Anda untuk bermain game online Perfect World? Bagian Komunitas Mencari Teman
Ingin menjadi kuat/terkenal Menjadi Orang lain Hilangkan stress Lainnya
• Apakah selain dalam game online Perfect World, Anda masih bersosialisasi dengan para pemain tersebut?
Ya Tidak
• Apa yang Anda lakukan pada karakter Anda, apabila Anda memutuskan untuk tidak bermain game online lagi?
• Apakah Anda pernah menjual karakter game Anda? Jika pernah, kepada siapa Anda menjual karakter tersebut!
• Berapa rata-rata pengeluaran untuk bermain game online per harinya? Rp.
• Sebutkan nama-nama teman akrab yang Anda kenal, yang ikut bermain game online Perfect World.
16
• Sebutkan nama-nama teman komunitas game Perfect World yang sering bermain dengan Anda dalam 2 (dua) bulan terakhir (Agustus-September 2012). Beserta dengan komunikasi yang Anda lakukan bersama ketika bermain.No Nama teman
bermain game online
Komunikasi per hari dalam bulan
(Agustus)
Komunikasi per hari dalam bulan
(September)
• Dari daftar teman-teman yang sering bermain game online (Perfect World) secara bersama tersebut, siapakah yang mempengaruhi Anda untuk mulai bermain game tersebut. (Jika ada, apakah orang tersebut termasuk pacar/teman/saudara).
1 5
2 6
3 7
Lampiran 2
17
1) Identitas RespondenNama Lengkap : Alamat :
Kelamin : Pria Wanita No. Telp/HP :
2) Pertanyaan Wawancara
• Siapakah teman komunitas game Perfect World yang sering bermain dengan Anda dalam 2 (dua) bulan terakhir (Agustus-September 2012).
• Informasi apa yang Anda butuhkan untuk mendukung permainan dalam game online Perfect World?
• Catatan lain mengenai responden
Lampiran 3
18
Degree Centrality Keseluruhan
ID OutDegree InDegree ID OutDegree InDegree ID OutDegree InDegree ID OutDegree InDegree
80 80.000 79.000 70 10.000 10.000 29 6.000 6.000 39 4.000 4.000 9 33.000 33.000 96 10.000 10.000 46 6.000 6.000 26 4.000 4.000 45 32.000 32.000 85 9.000 9.000 1 6.000 5.000 0 4.000 4.000 28 32.000 33.000 27 9.000 10.000 20 6.000 6.000 22 3.000 3.000 3 29.000 30.000 92 9.000 9.000 11 6.000 6.000 13 3.000 3.000 72 23.000 23.000 86 9.000 9.000 24 6.000 6.000 48 3.000 3.000 64 21.000 20.000 52 9.000 9.000 32 6.000 6.000 10 3.000 3.000 55 20.000 20.000 97 9.000 9.000 16 6.000 6.000 7 3.000 3.000 63 19.000 19.000 98 8.000 8.000 23 6.000 6.000 42 3.000 3.000 82 17.000 17.000 18 8.000 8.000 38 6.000 6.000 15 3.000 3.000 21 17.000 17.000 89 8.000 8.000 78 5.000 5.000 49 3.000 4.000 67 16.000 16.000 43 8.000 8.000 4 5.000 5.000 60 3.000 3.000 69 16.000 16.000 19 7.000 6.000 44 5.000 5.000 61 3.000 3.000 87 16.000 10.000 50 7.000 8.000 40 5.000 6.000 6 3.000 3.000 54 15.000 15.000 35 7.000 7.000 99 5.000 5.000 83 3.000 3.000 57 15.000 15.000 34 7.000 7.000 5 5.000 5.000 58 3.000 3.000 66 15.000 15.000 14 7.000 7.000 88 5.000 5.000 3 3.000 3.000 71 14.000 14.000 37 7.000 8.000 36 5.000 6.000 12 2.000 3.000 77 13.000 13.000 68 7.000 7.000 95 5.000 5.000 75 2.000 2.000 93 12.000 12.000 8 7.000 7.000 51 5.000 5.000 41 12.000 13.000 2 7.000 7.000 65 4.000 4.000 56 12.000 12.000 33 7.000 7.000 1 4.000 4.000 2 11.000 11.000 47 7.000 7.000 25 4.000 3.000 59 11.000 12.000 31 6.000 6.000 30 4.000 4.000 74 11.000 11.000 79 6.000 6.000 81 4.000 4.000 73 11.000 11.000 90 6.000 6.000 91 4.000 4.000 53 10.000 10.000 17 6.000 6.000 94 4.000 4.000 76 10.000 10.000 84 6.000 6.000 62 4.000 4.000
Lampiran 4
19
Closeness Centrality Keseluruhan
ID inCloseness outCloseness ID inCloseness outCloseness ID inCloseness outCloseness ID inCloseness outCloseness
80 90.167 90.667 98 53.333 53.500 84 51.167 51.167 61 48.500 48.667 28 60.917 60.500 74 53.167 53.167 38 51.167 51.167 60 48.500 48.667 9 60.917 60.917 73 53.167 53.167 24 51.167 51.167 2 46.750 46.750 72 60.250 60.167 52 53.000 53.000 29 51.167 51.333 87 46.417 50.083 45 58.417 58.250 14 53.000 53.333 91 51.167 50.833 93 46.000 46.250 64 57.833 58.333 90 52.833 53.000 49 51.167 35.700 50 44.750 44.083 55 57.833 57.833 16 52.833 53.167 68 51.000 51.000 25 44.250 44.750 63 57.333 57.333 102 52.833 53.000 51 50.833 50.833 22 44.083 43.917 41 56.833 56.667 76 52.667 52.667 44 50.667 50.667 35 43.917 43.750 67 56.500 56.333 20 52.667 52.833 79 50.333 50.333 40 43.917 43.083 82 56.167 56.167 43 52.500 52.333 26 50.167 50.167 47 43.583 43.417 3 55.917 55.417 36 52.500 52.000 101 50.167 50.167 46 43.083 43.083 69 55.667 55.667 8 52.417 52.500 39 50.167 50.167 94 43.000 44.000 27 55.500 55.000 53 52.333 52.333 78 50.000 50.000 4 42.417 42.250 54 55.333 55.333 11 52.333 52.500 7 49.917 50.167 30 41.667 44.750 66 55.333 55.333 17 52.333 52.500 48 49.667 49.667 88 38.117 38.033 57 55.333 55.333 86 52.167 52.167 83 49.667 49.667 1 38.117 52.833 59 54.583 54.000 5 52.167 52.333 6 49.667 49.667 103 36.750 36.750 77 54.500 47.250 85 52.000 52.000 10 49.667 49.667 75 36.233 36.233 96 54.500 54.667 99 51.833 52.000 15 49.667 49.667 71 54.333 54.333 95 51.833 52.000 13 49.667 49.667 97 54.000 54.333 23 51.750 52.000 21 49.583 49.583 92 54.000 54.333 34 51.667 51.667 62 49.167 49.167 37 53.833 53.333 33 51.667 51.667 81 49.167 49.167 56 53.667 53.667 19 51.417 52.333 65 49.167 49.167 18 53.500 53.500 31 51.333 51.500 58 48.833 48.833 70 53.500 53.333 100 51.333 51.500 12 48.833 48.167 89 53.333 53.500 32 51.167 51.167 42 48.833 49.000
Lampiran 5
20
Betweeness Centrality Keseluruhan
ID Betweenness nBetweenness ID Betweenness nBetweenness ID Betweenness nBetweenness ID Betweenness nBetweenness
80 6.527.140 63.358 14 49.975 0.485 11 19.007 0.185 48 3.658 0.036 45 539.497 5.237 64 47.972 0.466 66 18.883 0.183 39 3.658 0.036 9 531.067 5.155 102 45.728 0.444 17 18.674 0.181 15 3.658 0.036 28 433.955 4.212 63 45.599 0.443 22 16.740 0.162 13 3.658 0.036 3 400.326 3.886 100 42.978 0.417 94 13.730 0.133 83 3.658 0.036 41 277.964 2.698 95 42.978 0.417 86 13.627 0.132 81 3.268 0.032 21 187.840 1.823 52 42.072 0.408 84 13.079 0.127 46 2.658 0.026 16 186.026 1.806 59 40.321 0.391 71 12.059 0.117 73 2.577 0.025 72 183.713 1.783 50 39.885 0.387 57 11.973 0.116 85 2.519 0.024 37 177.893 1.727 23 38.111 0.370 43 11.644 0.113 56 2.497 0.024 20 152.948 1.485 77 37.809 0.367 74 11.059 0.107 7 1.729 0.017 5 149.647 1.453 82 36.816 0.357 47 9.903 0.096 4 1.515 0.015 90 140.005 1.359 51 35.764 0.347 25 9.695 0.094 88 0.642 0.006 18 133.321 1.294 30 35.518 0.345 12 7.905 0.077 62 0.286 0.003 67 127.503 1.238 89 35.187 0.342 33 6.492 0.063 65 0.222 0.002 54 126.636 1.229 98 34.420 0.334 34 6.292 0.061 78 0.218 0.002 87 104.515 1.015 70 32.996 0.320 68 5.670 0.055 75 0.000 0.000 27 99.859 0.969 99 32.287 0.313 24 4.792 0.047 60 0.000 0.000 53 95.225 0.924 8 29.559 0.287 38 4.792 0.047 61 0.000 0.000 1 78.065 0.758 49 28.005 0.272 32 4.792 0.047 93 64.720 0.628 96 27.341 0.265 103 4.637 0.045 55 57.719 0.560 31 26.367 0.256 79 4.186 0.041 36 56.676 0.550 29 25.791 0.250 76 4.181 0.041 58 56.182 0.545 2 22.500 0.218 44 3.992 0.039 97 55.452 0.538 35 21.203 0.206 101 3.658 0.036 92 54.262 0.527 19 20.873 0.203 6 3.658 0.036 91 52.358 0.508 69 20.535 0.199 10 3.658 0.036 42 50.936 0.494 40 19.098 0.185 26 3.658 0.036
Lampiran 6
21
Degree Centrality (setelah pemutusan aktor sentral)
ID OutDegree InDegree ID OutDegree InDegree ID OutDegree InDegree
3 28.000 29.000 52 6.000 6.000 95 3.000 3.000 72 20.000 20.000 18 6.000 6.000 94 3.000 3.000 64 20.000 19.000 98 6.000 6.000 23 3.000 3.000 55 19.000 19.000 47 6.000 6.000 24 3.000 3.000 63 18.000 18.000 35 5.000 5.000 65 3.000 3.000 82 16.000 16.000 14 5.000 5.000 38 3.000 3.000 21 16.000 16.000 37 5.000 6.000 81 3.000 3.000 69 15.000 15.000 102 5.000 5.000 49 3.000 3.000 87 15.000 9.000 43 5.000 5.000 32 3.000 3.000 57 14.000 14.000 27 5.000 6.000 62 3.000 3.000 54 14.000 14.000 46 5.000 5.000 25 3.000 2.000 66 14.000 14.000 79 5.000 5.000 36 3.000 4.000 71 13.000 13.000 19 5.000 4.000 42 2.000 2.000 67 13.000 13.000 4 4.000 4.000 75 2.000 2.000 77 13.000 12.000 78 4.000 4.000 60 2.000 2.000 93 11.000 11.000 33 4.000 4.000 22 2.000 2.000 56 11.000 11.000 8 4.000 4.000 91 2.000 2.000 2 10.000 10.000 1 4.000 4.000 51 2.000 2.000 74 10.000 10.000 17 4.000 4.000 100 2.000 2.000 59 10.000 11.000 34 4.000 4.000 61 2.000 2.000 73 10.000 10.000 40 4.000 5.000 44 2.000 2.000 53 9.000 9.000 16 4.000 4.000 58 2.000 2.000 76 9.000 9.000 90 4.000 4.000 12 1.000 2.000 70 9.000 9.000 20 4.000 4.000 101 1.000 1.000 41 8.000 9.000 88 4.000 4.000 7 1.000 1.000 86 8.000 8.000 11 4.000 4.000 39 1.000 1.000 96 8.000 8.000 103 3.000 3.000 26 1.000 1.000 85 8.000 8.000 84 3.000 3.000 92 7.000 7.000 30 3.000 4.000 97 7.000 7.000 99 3.000 3.000 89 6.000 6.000 5 3.000 3.000 68 6.000 6.000 29 3.000 3.000 50 6.000 7.000 31 3.000 3.000
Lampiran 7
22
Closeness Centrality (setelah pemutusan aktor sentral)
ID inCloseness outCloseness ID inCloseness outCloseness ID inCloseness outCloseness
3 48.393 47.893 30 35.100 33.683 19 30.283 33.267 72 44.600 44.600 68 34.400 34.317 100 30.063 30.063 55 43.267 43.133 85 34.383 34.383 49 30.063 30.913 64 42.117 43.200 97 33.780 34.186 12 29.593 27.126 63 41.183 41.100 92 33.780 34.186 65 29.543 29.460 21 40.950 40.700 47 33.676 33.769 84 29.400 29.583 59 40.933 40.100 35 33.483 32.983 103 29.102 29.019 41 40.467 39.717 96 33.480 33.363 94 29.019 30.419 82 40.017 39.933 46 33.176 33.060 58 28.869 29.286 66 39.617 39.533 90 33.069 32.952 81 28.643 29.393 2 38.993 38.826 8 33.067 32.483 51 28.333 28.800 87 38.660 43.050 89 33.030 32.813 22 28.326 28.586 37 38.352 37.386 98 33.030 32.813 60 28.086 27.952 69 38.350 38.350 14 32.780 33.186 75 27.619 27.536 70 38.093 37.843 36 32.580 30.913 7 27.510 27.210 54 38.017 38.017 16 32.067 32.860 61 27.426 27.376 57 37.850 37.850 1 31.936 31.686 29 26.650 26.367 93 37.663 38.069 20 31.936 31.852 42 25.917 26.417 67 37.593 38.176 4 31.936 31.686 33 24.850 24.967 77 37.117 38.867 88 31.936 31.852 101 24.076 23.760 71 36.976 36.843 102 31.563 31.563 34 23.276 23.093 50 36.919 35.702 99 31.530 31.313 32 21.938 21.843 27 36.883 35.800 5 31.436 31.186 24 21.938 21.843 53 36.443 36.643 25 31.420 32.170 39 20.426 20.243 52 36.400 36.733 91 31.410 30.576 26 19.098 19.179 76 36.367 36.283 78 31.217 31.217 44 18.739 18.611 74 36.350 36.267 62 31.126 30.943 38 18.656 18.585 18 36.317 35.650 11 31.063 30.896 56 35.883 35.883 17 31.063 30.896 40 35.850 34.833 79 31.060 31.660 86 35.533 35.450 23 31.050 31.050 43 35.450 35.783 95 30.563 30.563 73 35.217 35.217 31 30.400 30.400
Lampiran 8
23
Betweeness Centrality (setelah pemutusan aktor sentral)
ID Betweenness nBetweenness ID Betweenness nBetweenness ID Betweenness nBetweenness
3 1.880.361 22.460 16 180.351 2.154 36 6.148 0.073 41 1.378.731 16.468 25 176.351 2.106 2 4.976 0.059 37 1.216.375 14.529 53 162.968 1.947 79 3.470 0.041 72 1.183.566 14.137 86 140.625 1.680 20 2.780 0.033 70 1.014.924 12.123 58 123.079 1.470 14 2.693 0.032 59 996.099 11.898 54 115.519 1.380 81 2.344 0.028 35 868.412 10.373 32 112.738 1.347 78 1.897 0.023 21 782.861 9.351 24 112.738 1.347 88 1.613 0.019 87 725.837 8.670 66 111.411 1.331 49 1.448 0.017 84 679.240 8.113 74 91.081 1.088 1 0.667 0.008 29 677.586 8.093 94 87.560 1.046 4 0.667 0.008 52 649.167 7.754 91 71.361 0.852 62 0.578 0.007 43 569.170 6.798 23 63.652 0.760 11 0.500 0.006 33 536.814 6.412 76 63.498 0.758 65 0.417 0.005 18 528.639 6.314 71 54.130 0.647 22 0.000 0.000 30 514.996 6.151 69 49.118 0.587 17 0.000 0.000 2 465.040 5.555 42 47.084 0.562 26 0.000 0.000 55 439.309 5.247 47 38.654 0.462 60 0.000 0.000 27 417.716 4.989 97 35.028 0.418 1 0.000 0.000 68 395.301 4.722 51 34.216 0.409 61 0.000 0.000 34 393.575 4.701 96 32.137 0.384 39 0.000 0.000 77 348.799 4.166 92 30.603 0.366 75 0.000 0.000 40 340.070 4.062 31 25.650 0.306 99 0.000 0.000 64 319.195 3.813 44 25.143 0.300 0 0.000 0.000 93 302.749 3.616 57 22.980 0.274 7 0.000 0.000 8 277.675 3.317 38 17.696 0.211 5 0.000 0.000 19 277.651 3.316 98 14.418 0.172 95 0.000 0.000 63 273.141 3.263 46 12.792 0.153 82 264.772 3.163 89 11.972 0.143 90 221.298 2.643 12 8.704 0.104 50 203.693 2.433 56 8.494 0.101 3 191.641 2.289 73 8.363 0.100 67 190.755 2.278 85 7.533 0.090
