PROSIDING
SEMINAR NASIONAL
Perkembangan Riset dan Teknologi
di Bidang Industri Ke-19
ISBN: 978-979-95620-9-8
Kantor Pusat Fakultas Teknik UGM
Yogyakarta, 4 Juni 2013
Pusat Studi Ilmu Teknik
Jurusan Teknik Mesin dan Industri
Jurusan Teknik Kimia
ISBN : 978-979-95620-9-8 | ii
Editor:
1. Dr. Ir. Aswati Mindaryani, MSc.
2. Prof. Dr. Ing. Ir. Harwin Saptoadi, MSE
3. Dr. Ir. Rini Dharmastiti, MSc
4. Ir. Suprihastuti SR, MSc.
5. Prof. Dr. Ir. Rochmadi, SU
6 . Dr. Ir. I Made Suardjaja, MSc, PhD
7. Dr. Ir. Hary Sulistyo, SU
8. Dr. Ir. Sarto, MSc
9. Dr. M. Noer Ilman, ST, MSc
10. Dr. M.K. Herliansyah, ST, MT
Prosiding Seminar Nasional
Perkembangan Riset dan Teknologi di Bidang Industri ke 19
© 2013, Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Jurusan Teknik Kimia,Fakultas Teknik,
Pusat Studi Ilmu Teknik, Universitas Gadjah Mada – Yogyakarta
IISBN : 978-979-95620-9-8
Alamat : Pusat Studi Ilmu Teknik UGM
Jl. Teknika Utara, Barek, Kampus UGM, Yogyakarta 55281
Telpon
: (0274) 565834, 902287
ISBN : 978-979-95620-9-8 | vii
PERPINDAHAN KALOR DAN MASSA
1
Mass Transfer Model for Basic Blue Adsorption onto Pillared
Bentonite Clay Using Langmuir Equilibrium and Taking into Account
Liquid and Surface Diffusion
Hadiatni Rita Priyantini, Wahyudi Budi Sediawan, Rochmadi and
Imam Prasetyo
PKM – 1
2
Evaluasi Teknis Separator Uap dan Pengaturan Temperatur Pada Mesin
Pengering kayu di Industri Pengolahan Kayu PT. Triowira Kalimantan.
Mamat
PKM – 9
3
Penggantian
Purge gas Recovery unit
(PGRU) berbasis Teknologi
Cryogenic menjadi berbasis Teknologi Membran di Pabrik Amoniak
Pusri IV
Muhammad Natsir Hakiki, Ferlyn Fachlevie, Yusman Arullah
PKM – 15
4
Evaluasi
Unjuk Kerja Pengering
Hasil Pertanian
Bawang Merah
dengan Sistem Pemanfaatan Energi Terpadu Matahari dan Angin
Samsul Kamal
PKM – 20
TEKNIK INDUSTRI
1
Model Prediksi Kesuksesan Produk Dengan Pertimbangan Pengaruh
Kemudahan Inovasi
Ana Yunita Masura, Subagyo, dan Fitri Trapsilawati
TI – 1
2
Korelasi Variabel Competitive Priorities dengan Keunggulan Bersaing
Industri Di Provinsi Gorontalo
Iwan Inrawan Wiratmadja, Trifandi Lasalewo
TI – 7
3
Karakterisasi Jaringan Sosial Difusi Teknologi Gadget
Khairunnisa dan Bertha Maya Sopha
TI – 13
4
Pengukuran
Brand
dan Inovasi Untuk Prediksi Nilai
Intangible
Pada Penentuan Harga Produk
6
Pembuatan Perangkat Lunak Guna Otomatisasi Penggunaan
Control
Chart
Wilhelmus Abisatya Pararta, dan Hari Agung Yuniarto
TI – 31
7
Pengembangan Framework dan Standard Operating Procedure (SOP)
Perencanaan Turnaround Maintenance Berbasis Project Management
Zoelverdi Yustian Putra dan Hari Agung Yuniarto
Prosiding Seminar Nasional Perkembangan Riset dan Teknologi di Bidang Industri ke 19 TEKNIK INDUSTRI
ISBN : 978-979-95620-9-8 |TI - 13
Karakterisasi Jaringan Sosial Difusi Teknologi
Gadget
Khairunnisa* dan Bertha Maya Sopha
Jurusan Teknik Mesin dan Industri, Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada J1. Graflka No.2, Yogyakarta 55281
*E-mail: nisaindrawijaya@gmail.com
Intisari
Jaringan sosial merupakan salah satu faktor terpenting yang menentukan kecepatan penyebaran suatu teknologi karena keputusan adopsi suatu produk dipengaruhi juga oleh individu lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengkarakterisasi jaringan sosial difusi teknologi gadget yang berupa smartphones dan tablet PC. Pengambilan data empiris tentang jaringan sosial dilakukan melalui kuesioner yang disebarkan pada responden mahasiswa Teknik Industri UGM dan diperoleh response rate sebesar 96%. Data empiris kemudian diolah dan dianalisa dengan bantuan perangkat lunak Pajek untuk menghasilkan visualisasi jaringan dan karakterisasi jaringan sosial dengan mengukur average path length dan clustering coefficient. Dari hasil analisa diperoleh bahwa jaringan sosial difusi teknologi gadget memiliki nilai average path length sebesar 6,58 dan clustering coefficient sebesar 0,14. Berdasarkan hasil karakterisasi tersebut, jaringan sosial teoritis yang berpotensi merepresentasikan jaringan sosial difusi teknologi gadget yaitu jaringan small-world.
Kata kunci:jaringan sosial, teknologi, gadget, average path length, clustering coefficient
1. Pendahuluan
Teknologi berevolusi dari waktu ke waktu. Perkembangan teknologi tersebut akan memberikan dampak terhadap manusia sebagai pemakai teknologi itu. Selain perkembangannya, satu hal lagi yang perlu diperhatikan dari suatu teknologi adalah penyebarannya. Teknologi menyebar melalui cara-cara yang berbeda. Hal ini dipengaruhi oleh nilai-nilai yang terdapat pada teknologi itu sendiri dan juga latar belakang masyarakat penerima inovasi tersebut. Menurut Kuandykov (2010), pengambilan keputusan dalam pengadopsian suatu produk dipengaruhi oleh faktor internal yaitu personal preference, pengalaman dan komunikasi interpersonal, dan faktor eksternal yaitu media massa dan iklan. Individu dalam suatu jaringan sosial memiliki kecenderungan yang berbeda untuk mempertimbangkan pengaruh eksternal (misalnya, media massa) dan kontak interpersonal dalam mengambil keputusan tentang mengadopsi suatu inovasi. Mekanisme yang mendasari teori difusi adalah komunikasi sosial, dimana ada kemungkinan efek fundamental pada difusi yang berkaitan dengan bagaimana struktur sistem sosial (Bohlmann, 2010).
Seperti yang kita ketahui, tidak semua orang dapat menerima perubahan ataupun hal baru dengan mudah. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi adopsi terhadap teknologi baru, antara lain nilai positif yang terkandung pada teknologi itu, tingkat pengetahuan dari orang tersebut, media yang digunakan sebagai sarana penyebar inovasi, dan yang paling penting adalah adanya persepsi kebutuhan akan teknologi tersebut (Romadlan, 2011). Seseorang yang mengadopsi sebuah inovasi akan menyebarkan inovasi tersebut ke jaringan sosial di sekitarnya, sehingga sebuah inovasi bisa secara luas diadopsi oleh masyarakat. Penyebaran suatu teknologi sangat dipengaruhi oleh proses penyampaian dari suatu individu ke individu lain melalui hubungan sosial yang mereka miliki. Hal ini menunjukan bahwa dalam pengadopsian suatu produk oleh seorang konsumen dipengaruhi oleh konsumen lainnya, seperti yang diungkapkan Janssen & Jager (2010) bahwa tidak mudah bagi konsumen untuk mengadopsi suatu teknologi karena keputusan pengadopsian seorang konsumen dipengaruhi juga oleh konsumen lainnya. Sehingga untuk mempercepat proses difusi teknologi, pihak terkait harus menentukan strategi yang sesuai dengan struktur jaringan sosial pengadopsinya. Oleh karena itu, dirasa perlu untuk mengetahui karakter dan struktur jaringan sosial difusi suatu teknologi.
Prosiding Seminar Nasional Perkembangan Riset dan Teknologi di Bidang Industri ke 19 TEKNIK INDUSTRI
ISBN : 978-979-95620-9-8 |TI - 14
Penelitian terdahulu mengenai jaringan sosial dalam penyebaran teknologi dilakukan oleh Valente (1996), Clatech (2006) dan Troshani (2007). Valente (1996) sebagai salah satu contoh kajian empiris yang mempelajari threshold dalam jaringan sosial dalam penyebaran inovasi, sedangkan Caltech (2006) membahas threshold jika muncul titik kritis dalam adopsi, lalu Troshani (2007) menganalisis pemangku kepentingan dalam jaringan sosial dan difusi inovasi. Dalam proses penyebaran inovasi,thresholdberperan sebagai salah satu penjelasan untuk kesuksesan atau kegagalan dari difusi inovasi. Threshold didefinisikan sebagai proporsi dari adopters dalam jaringan personal suatu individu (Valente, 1996). Pada penelitiannya, Valente (1996) menciptakan model threshold berdasarkan berdasarkan kategori adoptersmilik Ryan and Gross (1943) yaitu early adopters, early
majority dan later majority. Pembahasan mengenai threshold dari sisi yang berbeda dilakukan oleh Caltech (2006) yang menganalisis model difusi dalam jaringan sosial dimana responden berkoneksi berdasarkan sebuah undirected graph (jaringan) dan memilih satu di antara dua tindakan yaitu mengadopsi suatu teknologi atau tidak. Pemilihan salah satu tindakan ini bergantung dari berapa banyak tetangga yang dimiliki, tindakan mana yang dipilih oleh tetangga, serta biaya dan parameter manfaat. Sedangkan Troshani (2007) melakukan penelitian yang bertujuan untuk memanfaatkan pemangku kepentingan dan teori jaringan sosial untuk mengevaluasi masalah. Dengan bukti kualitatif empiris yang diperoleh melalui wawancara digunakan untuk mengidentifikasi para pemangku kepentingan. Hal ini membantu mengenali masing-masing potensi pemangku kepentingan untuk difusi inovasi jaringan, dan menggunakannya efek mereka berdasarkan ciri khasnya masing-masing. Secara keseluruhan, informasi ini dapat membantu dalam merancang adopsi yang proaktif dan strategi difusi untuk inovasi jaringan.
2. Metode Penelitian
Metode penelitian ini menggunakan pendekatan empiris. Tahapan dalam penelitian ini dimulai dengan studi literatur yang berhubungan dengan jaringan sosial dan teori difusi inovasi untuk merancang instrument kuesioner yang digunakan dalam pengambilan data empiris berupa ketertarikan responden terhadap gadget,pengaruh jaringan sosial terhadap pengadopsian suatu gadget, hubungan antarresponden dalam jaringan, dan pengaruh jaringan sosial terhadap pengadopsian teknologi gadget. Dalam penelitian ini, studi kasus yang diangkat adalah teknologi berupa gadget, yaitu smart-phone dan tablet PC. Jaringan sosial yang akan diangkat merupakan jaringan sosial tertutup dimana hanya hubungan antar-anggota di dalam jaringan tersebut yang dianalisis. Responden adalah komunitas mahasiswa Teknik Industri UGM dengan total jumlah 148 orang, sehingga response rate yang diperoleh sebesar 96%.
Jenis kelamin Umur
Gambar 1. Profil Responden
Analisa data dilakukan dengan dua tahap. Pertama, hubungan antar-responden dalam jaringan sosial divisualisasikan dan kemudian dikarakterisasi dengan perangkat lunak Pajek. Karakteristik jaringan sosial yang akan dianalisis adalah koefisien average path length (APL) dan clustering
Prosiding Seminar Nasional Perkembangan Riset dan Teknologi di Bidang Industri ke 19 TEKNIK INDUSTRI
ISBN : 978-979-95620-9-8 |TI - 15
adalah rasio dari jumlah garis yang menghubungkan neighbors dari simpul satu sama lain dengan jumlah maksimum dari garis tersebut. Besarnya CC berkisar antara 0-1 dengan 0 berarti tidak ada pengelompokan dan 1 berarti semua responden berkelompok. Pada keseluruhan jaringan, clustering coefficientadalah rata-rataclustering coefficientsemua simpul. Kedua, berdasarkan hasil karakterisasi di atas dilakukan estimasi struktur jaringan sosial teoritis yang berpotensi merepresentasikan jaringan sosial aktual difusi teknologigadget.
3. Hasil dan Pembahasan
Hasil analisa dibagi menjadi dua bagian, yaitu karakterisasi jaringan sosial dan identifikasi struktur jaringan teoritis. Karakterisasi jaringan dimulai dengan memetakan direct neighbors responden 1 hingga responden 148. Teman-teman responden yang berhubungan langsung didalam jaringan sosial disebut dengan direct neighbors dan anggota jaringan sosial yang lain yang tidak berkoneksi langsung dengan responden dikenal disebut dengan indirect neighbors. Setiap responden dan hubungan antar-responden akan divisualisasikan ke dalam suatu gambar, dimana responden akan divisualisasikan sebagai simpul, dan hubungan antar-responden digambarkan sebagai garis (lihat Gambar 2). Dalam jaringan sosial tersebut, masing-masing responden dapat mengamati perilaku responden lain, hal ini dikarenakan mereka berada di dalam satu komunitas yang sama. Tetapi tidak semua responden terhubung langsung dengan responden lainnya. Hubungan responden disini dapat diartikan sebagai komunikasi antar responden. Dalam konteks difusi teknologi gadget, komunikasi digambarkan sebagai proses konsultasi ataupun bertukar pikiran mengenai teknologi gadget. Sebelum mengambil keputusan untuk mengadopsi suatu gadget, responden akan berkonsultasi ataupun menanyakan pendapat temannya mengenai gadget tersebut. Dalam penelitian ini, masing-masing responden di dalam jaringan sosial menentukan teman yang akan diajak untuk berkomunikasi. Gambar 2 menunjukan jaringan sosial aktual difusi teknologigadgetdengan menggunakanPajek.
Gambar 2. Jaringan Sosial Responden dalam Difusi TeknologiGadget
Prosiding Seminar Nasional Perkembangan Riset dan Teknologi di Bidang Industri ke 19
TEKNIK INDUSTRI
ISBN : 978-979-95620-9-8 |TI - 16
dunia ini terhubung melalui enam langkah. Dari penjelasan tersebut, teori tersebut bahwa jaringan aktual yang ada di dunia ini memiliki nilai APL sebesar enam. Jika mengacu kepada teorisix degrees of separation, nilai APL dari jaringan sosial yang diteliti mampu merepresentasikan jaringan aktual yang ada di dunia ini. Banyak peneliti yang mengatakan bahwa di dunia nyata, jaringan sosial memiliki nilai APL kecil dan CC yang besar. Nilai APL dikategorikan kecil apabila nilai tersebut berkisar 6 ke bawah, dan CC dikategorikan besar apabila nilai berkisar 0,3-0,4, dan dikategorikan kecil apabila kurang dari 0,1 (Zeinaliapour-Yazti dan Folias, 2002). Dari jaringan sosial yang telah dianalisis dapat dikatakan bahwa APL jaringan tersebut terkategori kecil dan CC terkategori sedang.
Hubungan satu responden dengan direct neighbors akan saling mempengaruhi dalam pengambilan keputusan adopsi. Jika satu responden mengadopsi suatu teknologi, maka akan mempengaruhidirect neighbors-nya dalam pengambilan keputusan adopsi teknologi tersebut. Berbeda halnya dengan indirect neighbor, pengadopsian suatu teknologi oleh indirect neighbor juga akan mempengaruhi pengambilan keputusan responden, tetapi bukan melalui komunikasi ataupun tukar pendapat, tetapi responden hanya mengamati bagaimana indirect neighbors menggunakan teknologi tersebut. Dalam konteks gadget, responden dapat melakukan pengamatan secara langsung seperti melihat secara langsung seseorang tersebut memegang dan mengoperasikan gadget-nya, dan juga pengamatan secara tidak langsung seperti membaca ulasan orang tersebut mengenai gadget tersebut melalui media tertentu, yang dapat memberikan responden tersebut informasi mengenai gadget tersebut tanpa ada persuasif dari pihak tersebut. Besarnya pengaruh direct neighbors dalam pengambilan keputusan responden dalam jaringan sosial ini adalah 6 dari skala 10. Sedangkan besarnya pengaruh indirect neighborsdalam pengambilan keputusan responden dalam jaringan sosial ini adalah 5 dari skala 10. Berdasarkan besarnya pengaruh tersebut dapat dikatakan bahwa pengaruh jaringan sosial terhadap penyebaran teknologi gadget cukup signifikan. Sehingga, pengetahuan mengenai jaringan sosial yang ada dalam proses penyebaran teknologi gadget dapat memberikan masukan dalam penentuan strategi yang tepat untuk mempercepat proses penyebaran teknologi gadget.
Setelah karakterisasi jaringan, analisa selanjutnya adalah mengidentifikasi struktur jaringan sosial teoritis yang berpotensi merepresentasikan struktur jaringan difusi teknologi gadget. Dalam struktur jaringan sosial, ada empat jenis struktur jaringan sosial teoritis yang memiliki karakteristik nilai average path length dan clustering coefficient yang berbeda-beda. Jaringan tersebut adalah jaringan reguler, jaringan acak (random), dan jaringan small-world. Selain tiga jenis jaringan teoritis tersebut, ada satu jenis jaringan sosial teoritis lain yaitu jaringan scale-free. Jaringan ini secara signifikan berbeda dengan jaringan acak. Jaringan acak yang dibuat dan diteliti oleh Paul Erdos dan Alfred Renyi di tahun 1959-1960 memiliki asumsi dasar jumlah simpul yang tetap, terkoneksi dengan garis yang acak dan simpul yang bersifat democratic, yaitu kebanyakan simpul memiliki jumlah koneksi yang hampir sama. Sebaliknya, dalam jaringan scale-free yang dicetuskan oleh Barabasi (1999), pertumbuhan jaringan dari waktu ke waktu dengan menambahkan simpul dan garis baru. Hal ini menyebabkan konsep jaringan ini tidak dipertimbangkan dalam analisis.
Prosiding Seminar Nasional Perkembangan Riset dan Teknologi di Bidang Industri ke 19 TEKNIK INDUSTRI
ISBN : 978-979-95620-9-8 |TI - 17
Jaringan reguler memiliki nilai APL dan CC terbesar dibandingkan jenis jaringan lainnya. Berlawanan dengan jaringan reguler, jaringan acak memiliki APL bernilai cukup kecil dibandingkan ukuran keseluruhan jaringan. Sebenarnya jaringan acak memenuhi karakteristik jaringan sosial nyata. Namun, jaringan acak tidak menunjukan pengelompokan. CC dari jaringan acak sangat kecil ketika jaringan berukuran sangat besar, sehingga terlihat kecil kemungkinan teman dari teman untuk berteman. Banyak jaringan nyata yang memiliki kedua sifat pada jaringan acak (APL kecil) dan jaringan reguler (CC tinggi). Watts dan Strogatz (1998) mengusulkan model jaringan yang berada di antara dua ekstrim yaitu di antara jaringan acak dan reguler. Struktur ini muncul untuk mengatasi kekurangan utama dalam jaringan acak dan jaringan reguler. Watts dan Strogatz (1998) menunjukan bahwa dengan pergeseran bertahap dari jaringan reguler ke jaringan acak, panjang jalur (path length) dan pengelompokan berubah menjadi berbeda. Karakteristik panjang jalur turun dengan sangat cepat, sedangkan jumlah koefisien pengelompokan turun dengan relatif lambat. Oleh karena itu, dibutuhkan hanya sejumlah kecil perubahan ujung simpul atau jalan pintas (rewire) antar simpul untuk mengubah dunia besar menjadismall-world. Jadi, jaringansmall-worldmemiliki APL yang rendah dan CC yang cukup tinggi (berada diantara jaringan reguler dan jaringan acak).
Berdasarkan penjelasan di atas, jenis struktur jaringan sosial teoritis yang berpotensi untuk merepresentasikan jaringan aktual berdasarkan nilai APL yang kecil yaitu jaringan acak dan
small-world. Tetapi jika dilihat dari ketegori CC, dengan nilai CC jaringan aktual yang berada diantara kategori kecil dan besar, jaringan teoritis yang mampu merepresentasikannya adalah jaringan
small-world. Dapat disimpulkan bahwa kandidat jaringan teoritis yang berpotensi untuk merepresentasikan
jaringan soasial difusi teknologi gadget adalah jaringan small-world. Namun begitu, untuk menentukan strauktur jaringan teoritis secara akurat dibutuhkan penelitian lebih lanjut. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah dengan melakukan analisa kuantitatif yaitu dengan membangun model struktur jaringan teoritis yang diparameterisasi dengan data empiris. Selanjutnya hasil simulasi jaringan teoritis dibandingkan dengan data empiris jaringan aktual, sehingga diperoleh jaringan sosial teoritis yang paling representatif dengan jaringan sosial aktual difusi teknologigadget.
4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan diatas dapat disimpulkan bahwa jaringan sosial difusi teknologi gadget memiliki nilai APL sebesar 6,58 dan CC sebesar 0,14. Dengan nilai APL dari jaringan sosial yang diteliti mampu merepresentasikan jaringan aktual yang ada di dunia ini dengan mengacu pada teorisix
degree of separation,dan nilai CC dalam kategori sedang, sehingga dapat disimpulkan bahwa struktur
jaringan teoritis yang dapat merepresentasikan jaringan tersebut adalah struktur jaringansmall-world.
Daftar Pustaka
Alkemade, F., dan Castaldi, C., 2005, Strategies for the Diffusion of Innovations on Social Networks,
Computational Economics, 25, 3–23
Baraba´si, A.-L. and Albert, R., 1999, Emergence of Scaling in Random Networks,Science, 286, 509– 512.
Bohlmann, J. D., Calantone, R. J., dan Zhao, M., 2010, The Effects of Market Network Heterogeneity on Innovation Diffusion : An Respondent-Based Modeling Approach, Journal Product
Innovation Management,27,741-760
Caltech, M. O. J., dan Caltech, L. Y., 2006, Diffusion on Social Networks,Économie Publique, 16, 3-16
Delre, S. A., Jager, W., Janssen, M. A., 2006, Diffusion dynamics in small-world networks with heterogenous consumers,Computer Mathematics Organizazion Theory.
Duncan, J. W., 2003, Six Degrees: The Science of a Connected Age, New York : W.W. Norton & Company, 83-100
Erdo¨s, P., dan Re´yi, A., 1959, On Random Graphs,Publicationes Mathematicae,6, 290–297
Janssen, M.A., Jager, W., 2001, Adoption of new products in a market of changing preferences and social networks,Journal of Economic Psychology,22, 745–772
Kuandykov, L., dan Sokolov, M., 2010, Impact of social neighborhood on diffusion of innovation S-curve,Decision Support System,48, 531-535
