Skip to main content

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 kerumah barik malem ini

Akbar    :boleh tuh kita kerumah barik

Rian       :gua telpon dulu ya bariknya ada apa nggak dirumah “rikk ada dirumah kan?”

Duky      :Rik!! Gua mau pada kerrumah lu malem ini

Akbar    :rik, gua Rian Duky kerumah yaaada di rumah kan rikk?


















1.      1. Jejaring sosial tanpa arah tanpa bobot

a. Adje List Array
















 

B. Adje list table

node

node

Rian

Duky

Rian

Akbar

Duky

Akbar

Rian

Barik

Duky

Barik

Akbar

Barik

 

 

c.  Adjacency matrix

Node

Rian

Duky

Akbar

Barik

Rian

-

1

1

1

Duky

1

-

1

1

Akbar

1

1

-

1

Barik

1

1

1

-

2. Jejaring Berarah

a. Adge list










b. adjacency Matrix

Node

Rian

Duky

Akbar

Barik

Rian

-

1

1

1

Duky

0

-

1

1

Akbar

0

0

-

1

Barik

0

0

0

-

3. Jejaring Berbobot










a. Adje List

Node

Node

Weight

Rian

Duky

20

Rian

Akbar

15

Duky

Akbar

15

Rian

Barik

10

Duky

Barik

15

Akbar

Barik

10

 

b. Adjacency Matrix

Node

Rian

Duky

Akbar

Barik

Rian

-

20

15

10

Duky

0

-

15

15

Akbar

0

0

-

10

Barik

0

0

0

-

 


Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

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...
Post a Comment
Read more

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 ...
Post a Comment
Read more

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...
Post a Comment
Read more