Skip to main content

Posts

PERTEMUAN MINGGU 11 MENGGUNAKAN NETLYTIC

 Dipertemuan minggu ke 11 ini kita akan menggali data di twitter melalui netlytic                                 Crawling Data di Twitter Dengan Keyword                                                                  #SundaTanpaPDIP Saya memilih topik dari salah satu fenomena yang cukup trending di Twitter belakangan ini yaitu tagar “ #SundaTanpaPDIP ”. Dan saya akan menggunakan netlytic untuk melakukan crawling data di Twitter dengan keyword “# SundaTanpaPDIP ”.  Untuk melakukan Social Network Analysis di media social, kita harus menentukan  keyword  terlebih dahulu yang dapat berupa: kata, hastag (#), dan lain-lain. Lalu melakukan  crawling data  untuk mengetahui  tweet  la...
Recent posts

PERTEMUAN SOCIAL NETWORK ANALISIS MINGGU 12

Pada minggu ini kita di beri tugas mencari pendapat tentang etika pada SNA. Berikut penjabaran nya Etika pada penelitian Social Network Analysis (SNA)  sangat penting dalam melakukan analisis jaringan sosial.  Analisi jaringan ini harsus dilakukan dengan metode yang benar dan harus memperhatikan etika yang berlaku. Paling penting adalah etika yang berhubungan dengan responden atau informan. Ada sejumlah prinsip etika yang penting dalam penelitian sosial, terutama yang berkaitan dengan hubungan antara peneliti dan pihak yang diteliti, yaitu 1. Aspek yang berkaitan dengan proses pengambilan data.  - Prinsip kesukarelaan (Voluntary) - Informasi terbuka - Tidak boleh merugikan informan baik fisik maupun psikis 2. Aspek etika yang berkaitan dengan penulisan laporan - Prinsip anonimitas - Kerahasiaan (Confidentiality)     Masalah dalam metode analisis jaringan komunikasi ini tidak mungkin bisa anonim. Hal ini karena karakteristik utama dari analysis jaringan adal...

PERTEMUAN 6 ANALISIS JARINGAN #dukungMUI

     Analisis jaringan komunikasi mengkaitkan hubungan sosial dengan teori jaringan yang terdiri dari   node  dan   edge. Node   adalah individu atau aktor dalam jaringan, dan   edge   merupakan hubungan antara   node .      Dalam memahami pola dan interaksi yang terjadi dalam jaringan, peneliti dapat merepresentasikan jaringan tersebut sebagai grafik. Pada jejaring sosial Twitter, setiap user akan digambarkan menjadi sebuah node dan setiap relasi antar node divisualisasikan sebagai sebuah edge. Relasi seperti mention, tweets, retweet, dan like pada fitur jejaring sosial Twitter dapat mempengaruhi popularitas. Nilai dari relasi juga bisa disebut Sentralitas.                             P ada kolom trending #dukungMUI memiliki jumlah tweet paling banyak oleh karena itu saya memilih hastag dukungMUI         Jaringan Social Netlytic...

PERTEMUAN 7 PENGUMPULAN DATA: ARSIP/DOKUMEN

 Penggunaan dokumen/arsip sebagai sumber data, mempunyai kelebihan sekaligus kelemahan.  Kelebihan: memungkinkan menggunakan data dalam jumlah besar dengan biaya yang sangat murah. Kelemahan: Tidak dimungkinkan untuk melakukan eksplorasi data. Rencana analisis harus disesuaikan dengan ketersediaan data, sehingga menjadi terbatas (Marsden, 2005).   Jenis dokumen yang dapat di analisis adalah: 1. Biografi atau Autobiografi  2. Catatan Harian  3. Putusan Pengadilan  4. Risalah Rapat  5. Dokumen Penyelidikan  6. Prospektus dan Laporan Perusahaan  7. Berita Media  8. Bahan Elektronik   Setelah dokumen atau arsip telah terkumpul, peneliti bisa mengidentifikasi actor [1] actor dan relasi diantara actor dengan melalui tiga tahap berikut. Prpses koding -Name Generator -Name Interpreter -Name Interrelaters   Ketiga pertanyaan tersebut (name generator, name interpreter, dan name interrelaters) merupakan urutan. A...

KONSEP DASAR METODE SNA DAN PENGENALAN SOFTWARE SNA pertemuan 4

Konsep dasar dalam SNA  Jejaring sosial memiliki dua elemen dasar dan satu opsional : 1. Satu set node (alias simpul) - objek dalam jaringan  2. Satu set atau set hubungan (alias relasi, koneksi, edge, arc -ties bisa diarahkan atau tidak  3. Opsional, sekumpulan atribut - informasi tambahan yang kita miliki tentang node ada beberapa fungsi yang dapat dilakukan dari SNA diantara lain: • Network - Bagaimana merepresentasikan berbagai jaringan sosial  • Tie Strengths - Bagaimana mengidentifikasi kekuatan ikatan dalam jaringan  • Key Player - Bagaimana mengidentifikasi ‘Key central node’ dalam jaringan  • Cohesion - Mengukur keseluruhan sturktur jaringan  Matrik kedekatan (Adjacency Matrix) – Directed and Binary  Node Rian Duky Akbar Barik Rian - 1 1 1 Duky 1 - 1 1 Akbar 1 1 ...

Pertemuan 3 15 Oktober 2021

  Pada Pertemuan Minggu Ke-4 Matakuliah Social Networking Analysis Membahas Tentang Representasi Model Sna (Graf, Edge List Dan Matrix Adjacency) Yang Kemudian Diberikan Tugas Untuk Membuat Jejaring Social Sendiri. Graf Sendiri Merupakan Wakil Suatu Jejaring Yang Dapat Terbentuk Ketika Ada Entitas (Manusia, Perusahaan, Organisasi, Dll) Yang Melakukan Interaksi Dengan Entitas Lainnya Namun Dalam Satu Lingkup Social. Terdapat Beberapa Cara Umum Untuk Memformulasikan Sebuah Graf, Diantaranya Menggunakan Edge List Dan Adjacency Matrix. Kedua Cara Tersebut Dapat Digunakan Untuk Merepresentasikan Jejaring Sosial Yang Memiliki Arah, Tidak Memiliki Arah, Memiliki Bobot, Tidak Memiliki Bobot. * Tugas Membuat Jejaring Sosial Yang Di Representasikan Menggunakan Edge list dan Edjacency Matrix. Rian       :kerumah barik yo duk gua ajak Akbar juga Rian       : Bar ayo ama duky kerumah Barik Duky      :Ayo, bar ikut yo keru...