JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71
ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI
MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER
Dwi Setyo Aji1*.
Irwan Dwi Arianto2 Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur.
Surabaya.
Indonesia *dwisaji150@gmail.
Abstract This study is aim for map communication network formed when Holywings company got Public Relation Crisis during their product campaign using Muhammad Maria in Social Media Twitter.
This issue have been considered by community as a religious blasphemy.
This research aim to determine actors who control the information in this issue which lead actors can influence audienceAos sentiment in the issue This actors will create a cluster who will affect Holywings corporate image in Public Relations Researchers used a quantitative research methods with a descriptive approach in conducting this research.
This research use NodeXL as software for data mining and data analysis for find metrics and actors inside the network.
This method used since conversation in internet era cannot analyzed in tradisional technique.
Based on analysis that has been done there are 3 main actors @imanlagi, @catchmeupid dan @knpiharis.
In communication network there are 3 main clusters created.
Keywords : public relations.
big data.
communication network analysis.
Twitter Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan melakukan pemetaan terhadap jaringan komunikasi yang terbentuk di saat Perusahaan Holywings terkena krisis Public Relations saat melakukan Promosi Muhammad Maria di Twitter.
Isu tersebut dianggap banyak pihak sebagai penistaan agama.
Tujuan utama dari penelitian adalah mengungkap siapa aktor aktor yang berperan penting dalam persebaran informasi di dalam isu tersebut.
Aktor ini akan membentuk cluster yang akan saling mempengaruhi sentimen yang terbentuk terhadap image perusahaan Holywings dalam kacamata teori Public Relations.
Peneliti menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif pada penelitian ini.
Penelitian menggunakan metode Social Network Analysis dalam analisis data yang dibantu dengan NodeXL sebagai software untuk pengambilan atau mining data dan analisis metrics.
Metode ini digunakan karena dengan adanya perkembangan internet perbincangan tak dapat dianalisis dengan menggunakan cara Dalam hasil analisis ditemukan terdapat tiga aktor utama yang bergerak sebagai aktor utama yakni @imanlagi, @catchmeupid dan @knpiharis.
Pada jaringan komunikasi isu Holywings terdapat tiga cluster utama yang terbentuk.
Kata kunci : Public Relations.
Big Data.
Analisis Jaringan Komunikasi.
Twitter
PENDAHULUAN
Public Relations merupakan salah satu hal yang dibutuhkan oleh setiap perusahaan yang untuk menjalin hubungan dengan pihak eksternal.
Kegiatan PR ditujukan untuk mempengaruhi perspektif publik sehingga perusahaan dapat diterima di tengah masyarakat (Topan & Widiasanty.
PR dibutuhkan untuk sebagai perantara dalam memberikan informasi yang faktual dan terpercaya kepada publik atau stakeholders (Seta, 2.
Namun semenjak berkembangnya internet terdapat pergeseran medium dalam melakukan kegiatan PR.
Praktek dalam digital PR merupakan adaptasi dengan adanya penambahan teknolgi komunikasi dan informasi dalam distribusi informasi, korporasi dari tingkat nasional hingga internasional sudah menerapkan kegiatan Digital Public Submitted: December 2022.
Accepted: March 2023.
Published: March 2023 ISSN: 2614-8153 .
ISSN: 2614-8498 .
Website: http://journal.
id/index.
php/pustakom JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 Relations (Syafaat & Wahyudin, 2.
Beberapa istilah seperti microblogging, social media, news media online hingga website untuk berbagai kebutuhan tertentu mulai bermunculan ketika internet semakin Brand atau perusahaan mulai menggunakan sosial media sebagai wadah untuk melakukan promosi atau kampanye produk mereka.
Interaksi yang terjadi secara langsung antara perusahaan dan pelanggan di sosial media memperkuat ikatan dan brand image terutama pada perusahaan yang berbasis penyedia jasa.
Tidak adanya jarak antara perusahaan dapat membantu dalam branding hingga penjualan.
Platform yang dipilih juga menjadi wadah perusahaan untuk selalu dekat dengan konsumen sehingga dapat mempertahankan reputasi positif di mata masyarakat.
Reputasi menggambarkan bagaimana perilaku sebuah hubungannya dengan masyarakat.
Reputasi ini dapat menjadi senjata utama dalam menangani permasalahan seperti Krisis Public Relation peristiwa,rumor atau informasi yang dapat mempengaruhi citra perusahaan.
Di dalam media sosial control informasi lebih sering dilakukan oleh para aktivis atau influencer (Austin & Jin, 2.
Seperti yang terjadi pada Holywings Indonesia adalah salah satu perusahaan yang mendapat kecaman publik akibat kampanye mereka di sosial media pada tanggal 22 Juni 2022 terkait pemberian minuman gratis Muhammad Atau Maria, postingan tersebut langsung dihapus oleh pihak Holyiwngs (Hafidzah, 2.
Pada tanggal 23 Juni 2022 Holywings pernyataan untuk meminta maaf kepada publik terkait postingan mereka.
Pihak Polres Jakarta Selatan menetapkan 6 tersangka kasus pelecehan agama ini pada tanggal 24 Juni 2022.
Isu ini menjadi besar dengan munculnya trending di sosial media Twitter seperti #TutupHolywings.
Terdapat masalah utama dalam menangani krisis pada era digital yakni Informasi yang berada di dalam sosial media sangat besar sehingga membentuk big data, yakni sebuah data yang kompleks yang memiliki 3 ciri yakni volume yakni jumlah data yang besar, velocity yakni bagaimana sebuah data dapat dibuat dengan cepat dan berpindah dan variety yakni banyak tipe data yang tersedia (Oracle, 2.
Untuk keluar dari krisis public relations seperti Holywings diharuskan memahami audiens yang berada di sosial media tetapi Data yang berada di sosial media sangat masif sehingga bagi perusahaan dan organisasi dibutuhkan sebuah cara lain untuk melakukan pemrosesan salah satunya dengan komputasi Menurut (Turban.
King.
Lee.
Liang, & Turban, 2.
komputasi sosial adalah cara melihat perilaku manusia dan konten nya yang berada di sebuah konteks komunikasi di dunia internet.
Komputasi bersinggung antara beberapa cabang ilmu yakni ilmu komputer, ilmu komunikasi dan ilmu statisik maupun ilmu sosial dimana berguna untuk memecahkan masalah yang masyarakat (Firmaningsih, 2.
Beberapa metode di dalam komputasi sosial yang memahami komunikasi di sosial media adalah Natural language processing (NLP) yakni pemrosesan bahasa alami manusia meringankan beban pekerjaan manusia (Campesato, 2.
Jika data yang ada dapat digunakan dan dianalisis dengan tepat maka sangat membantu dalam menyelesaikan (Rachmawati.
Wibowo, & Arianto, 2.
Dengan memahami percakapan audiens perusahaan seperti Holywings dapat menggunakan krisis ini menjadi sebuah kesempatan menaikkan kepercayaan kepada Karena Di dalam manajemen krisis ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER Dwi Setyo Aji.
Irwan Dwi Arianto JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 PR terdapat 3 tahapan yang menurut (Austin & Jin, 2.
dapat dijelaskan yakni memberikan informasi, klarifikasi informasi dan perbaikan reputasi.
Pada proses memberikan informasi perusahaan dapat melakukan permintaan maaf secara tulus kepada publik, menarik kembali jasa atau produk yang cacat.
Perusahaan memberikan pernyataan yang dapat menenangkan publik hal ini mempermudah manajemen krisis, menghadirkan para stackholder adalah cara untuk menenangkan amarah publik.
Klarifikasi informasi yang memperlihatkan empati, tindakan dan pertanggung jawaban perusahaan terhadap Krisis PR.
Jika kedua hal tersebut dapat ditangani dengan mudah maka perbaikan reputasi menjadi lebih Holywings tidak mampu melihat krisis ini menggunakan metode komputasi sehingga kerusakannya semakin melebar terbukti dengan kemarahan publik yang terus meningkat.
Tidak adanya manajemen krisis PR yang baik secara mudah akan menenggelamkan citra baik selama ini yang Aksi seakan lempar tangan para stakeholder menjadi penyebab naiknya kasus ini.
Jika kita melihat percakapan negatif yang terjadi berada dalam lingkup sosial media.
Perusahaan Holywings tidak mampu menggunakan sosial media sebagai bentuk penyelesaian krisis PR mereka.
Ketidakmampuan untuk mendekatkan diri kepada para influencer untuk meredam masalah ini juga tidak dilakukan padahal basis massa atau pengikut di sosial media Holywings sudah sangat masif.
Berdasarkan latar belakang masalah yang di tuliskan pada paragraf sebelumnya maka rumusan masalah penelitian ini adalah bagaimana jaringan komunikasi yang terbentuk di saat Holywings terkena isu Muhammad Ae Maria di Twitter?.
Tujuan pada penelitian ini adalah Untuk mengetahui dan pemetaan jaringan komunikasi yang terbentuk pada isu Muhammad-Maria di media sosial twitter.
Dengan pemetaan jaringan komunikasi peneliti dapat melihat bagaimana proses manajemen krisis PR yang dilakukan Holywings mulai dari efek kepada reputasi perusahaan dan bagaimana cara Holywings meredam isu ini.
Untuk menggunakan metode analisis jaringan komunikasi sebuah metode yang digunakan untuk memvisualisasikan aktor dan struktur di sebuah jaringan yang terbentuk.
Penelitian analisis jaringan komunikasi terdahulu yang digunakan sebagai pedoman adalah Paracrisis and Social Media: A Social Network Analysis Hashtag #uninstallbukalapak on Twitter yang di tulis oleh Acniah Damayanti (Damayanti, 2.
Penelitian ini mengungkapkan bagaimana para aktor menjadi sumber informasi pada menguninstall.
Berdasarkan permasalahan yang dijelaskan tersebut bagaimana jaringan komunikasi yang terbentuk di sosial media Twitter terkait isu Penelitian kedua yang menjadi rujukan adalah Analisa interaksi user di media sosial mengenai industri fintech menggunakan social network analysis .
tudi kasus: gopay, ovo dan linkaj.
yang di tulis oleh Alisya Putri (Rabbani.
Alamsyah, & Widiyanesty, 2.
Pada penelitian ini meningkatkan kepercayaan dan transparansi antara perusahaan dan pelanggan.
Kegiatan interaksi keduanya ini adalah sebuah proses bertahap dan berlangsung terus menerus untuk meningkatkan brand loyalty dan positive image agar operasional perusahaan dapat terus berjalan.
Subjek penelitian ini pengguna aktif twitter yang melakukan percakapan terkait fintech yakni GoPay.
OVO, dan LinkAja dengan periode 1 bulan yang dimulai dari 1 oktober 2019 sampai dengan 1 novermber 2019.
Penelitian ini menggunakan Teknik analisis data Social Network Analysis dengan software R dan Gephi.
Jumlah Data yang diunduh peneliti ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER Dwi Setyo Aji.
Irwan Dwi Arianto JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 dengan rincian GoPay sebanyak 25.
Tweets.
OVO sebanyak 28.
255 Tweets.
LinkAja sebanyak 33.
368 Tweets.
Penelitian menggunakan software NodeXL smrfoundation, aplikasi ini adalah ekstensi tambahan dari Microsoft Excel yang diciptakan untuk penelitian berbasis Social Network Analysis.
Terdapat beberapa konsep di dalam NodeXL yang perlu Vertices representasi dari sebuah organisasi, kelompok, atau individu di dalam sebuah jaringan.
Edges adalah relasi atau hubungan yang mengikat antar vertices, dan cluster sebuah fitur yang digunakan untuk membentuk dan memisahkan tiap vertices di dalam kelompok tertentu yang memiliki NodeXL juga memberikan fitur lain seperti perhitungan metrics yang pada analisis data menggambarkan kekuatan aktor dalam mempengaruhi publik.
Dengan berbasis Excel maka data hasil perhitungan disajikan dalam bentuk tabel.
Data yang tersedia di dalam internet terlalu besar sehingga perlu dibatasi untuk menghindari proses komputasi yang terlalu Dalam riset sosial berbasis big data terdapat dua strategi umum dalam memilih sampel untuk mengambil atau mengunduh data dari media sosial, yaitu strategi berbasis kenyaman dan strategi yang dipilih secara acak (Suratnoaji & Arianto, 2.
Penelitian ini menggunakan strategi berbasis kenyamanan, pengunduhan data dilakukan pada tanggal 23 Juni 2022 hingga 5 Juli 2022 untuk menjadi subjek penelitian.
Penelitian menggunakan unggahan di Twitter dengan kata kunci AuHolywingsAy dengan rentang waktu 23 Juni 2022 hingga 5 Juli 2022 untuk menjadi subjek penelitian.
Tanggal 23 Juni sebagai data hal ini dipilih dengan Holywings mengeluarkan permintaan maaf kepada publik di Akun Instagram mereka, penelitian dibatasi pada tanggal 5 Juli untuk menghindari data yang terlalu besar, tak hanya itu berdasarkan data yang diberikan oleh Google Trends perbincangan dan kata kunci AuHolywingsAy mengalamai penurunan yang signifikan sehingga tidak lagi viral di mata sosial media.
METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini adalah jenis penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif.
Penelitian kuantitatif adalah penelitian yang menggunakan variabel sebagai pengukuran yang dihitung menggunakan uji statistik (Hamidi, 2.
Penelitian ini dipakai untuk melihat aktor aktor atau nodes yang memiliki peran sebagai perantara dalam persebaran informasi.
Definisi operasional menurut (Sugiyono, 2.
adalah sesuatu yang merepresentasikan atau atribut dari orang,objek atau kegiatan yang ditetapkan oleh penelitian.
Sampel dalam penelitian ini adalah unggahan Tweet yang berkaitan dengan kata kunci yakni AuHolywingsAy sedangkan populasi dalam penelitian ini aktor-aktor komunikasi AuHolywingsAy yang dibatasi pada periode waktu mulai tanggal 23 Juni 2022 hingga 5 Juli.
Tanggal 23 Juni dipilih sebagai batas awal pengambilan data hal ini Holywings permintaan maaf kepada public di Akun Instagram mereka, waktu penelitian dibatasi pada tanggal 5 Juli untuk menghindari data yang terlalu besar, tak hanya itu berdasarkan data yang diberikan oleh Google trends perbincangan dan kata kunci AuHolywingsAy mengalamai penurunan.
Teknik penarikan sampel yang di dasari oleh artikel Jonathan J.
H Zhu yang berjudul Big Data.
Collection of Social Media.
Harvesting .
terdapat dua strategi umum dalam memilih sampel untuk mengambil atau mengunduh data dari media sosial, yaitu strategi berbasis kenyaman dan strategi yang dipilih secara acak (Suratnoaji & Arianto, 2.
Jaringan yang terbentuk ketika melakukan pengambilan data tersebut akan menjadi objek penelitian.
Unggahan tersebut diharuskan memiliki hubungan relasi dan memiliki sebuah atribut pada fitur
ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER
Dwi Setyo Aji.
Irwan Dwi Arianto JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 Twitter seperti adanya like,reply atau Retweet.
Dalam penelitian ini teknik yang digunakan untuk pengumpulan data menggunakan arsip/dokumen yang berada di data elektronik yang biasa tersimpan di data platform media sosial seperti Twitter.
Data di media sosial akan diarsip oleh para perusahaan seperti Twitter untuk dapat digunakan yang disimpan didalam database Untuk melakukan pengunduhan data pada Twitter kita menggunakan prosedur queri dimana nantinya data tersebut pengguna,respon,pesan jaringannya (Suratnoaji & Arianto, 2.
Sehingga kita harus memasukkan queri AuHolywingsAy di dalam aplikasi NodeXL untuk melakukan pengunduhan data.
Metode analisis data yang digunakan untuk peneltiian ini adalah analisis jaringan Metode ini adalah metode yang menggambarkan bagaimana aktor dan struktur sosial yang terjadi di sebuah jaringan sosial (Arianto, 2.
Hubungan antar aktor yang disebut relasi digambarkan sebagai suatu kesatuan dan memegang penting peranan kunci persebaran informasi.
Penelitian ini menggunakan NodeXL sebagai perangkat lunak mulai dari vertices, edges hingga graph metric untuk pengukuran nilai sentralitas .
mulai dari degree centrality, closeness centrality, betweeness centrality, dan eigenvector centrality.
Aktor ini juga dapat mempengaruhi aktor lain dalam menentukan keberpihakan di dalam jaringan.
Menurut (Suratnoaji & Arianto, 2.
terdapat multilevel analisis dalam penelitian riset
media sosial yaitu analisis konten
, analisis perilaku dan jaringan komunikasi
HASIL DAN PEMBAHASAN
Level Konten Pada level analisis konten peneliti melihat pada aspek reach, engagement dan Aspek reach adalah jangkauan informasi di media sosial yang mengenai demografi atau perilaku dari audiens yang masuk ke dalam jaringan.
Pada aspek Engagement adalah percakapan dua arah yang saling terjadi.
Pada aspek engagement akan di ukur berdasarkan tiga aspek yaitu conversation dan amplification, dan Conversation atau percakapan yakni kata kata atau top tweet yang sering dituliskan oleh para audiens untuk saling terhubung di dalam jaringan.
Aspek kedua Amplification atau adalah upaya di Twitter untuk menyebarluaskan pesan yang ada.
Applause adalah respon dari pengguna Twitter.
Level Perilaku Level perilaku aktor mengetahui bagaimana tanggapan para pengguna terkait sebuah isu yang terbentuk di dalam jaringan.
Pada analisis perilaku kita akan melihat bagaimana tone atau ekspresi daripada pengguna yang akan mengarah pada sentimen suatu isu.
Pemetaan sentimen dapat dibagi menjadi indikator positif,netral dan negatif.
Di dalam krisis PR perlu upaya untuk menekan rendah angka sentimen negatif dan menambah sentimen positif di Level Analisis Jaringan Media sosial memiliki tujuan untuk menampung berbagai orang sehingga dapat membentuk sebuah komunitas.
Dengan adanya komunitas akan lebih mudah dikarenakan informasi tersebut berasal dari orang yang dapat di percaya di komunitas seperti tokoh tertentu,teman atau kelurga.
Pada level analisis jaringan akan berfokus pada seberapa berhasil untuk mempengaruhi influencer dan jaringan terdekatnya di media Metrics yang digunakan dalam level ini yaitu degree centrality, closeness eigenvector centrality, dan clustering ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER Dwi Setyo Aji.
Irwan Dwi Arianto JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 Setelah melakukan pengunduhan data menggunakan NodeXL, jaringan Holywings memiliki data vertices sebanyak 13398 buah.
Total edges atau relasi sebanyak 20322 buah dengan 0 duplicate edges dan unique edges sebanyak 20322.
Pada jaringan komunikasi Holywings fitur Retweet mendominasi dengan jumlah 16824 Data yang diunduh perlu dihitung dengan menggunakan fitur Graph Metrics untuk menghasilkan metrics yang akan digunakan dalam analisis data multilevel analisis yakni analisis konten.
, analisis perilaku dan analisis jaringan Dibawah ini adalah bentuk jaringan komunikasi Holywings dengan menggunakan algoritma Harel Ae Koren Fast Multiscale di NodeXL.
Semakin tinggi sebuah nilai betweeness centrality maka semakin besar pula ukuran nodes.
Pada Gambar 1 adalah visualisasi dari aktor aktor yang terlibat di dalam jaringan isu Holywings.
Visualisasi ini diatur semakin besar sebuah nodes maka tinggi pula nilai betweeness centrality sehingga menjadi aktor yang mampu mempengaruhi jaringan.
Gambar 1.
Visualisasi Jaringan Komunikasi Holywings (Sumber: Visualisasi dengan NodeXL 2.
Analisis Konten Menurut (Suratnoaji.
Nurhadi, & Arianto, 2.
pada analisis konten mengukur seberapa kuat seorang aktor dalam mempengaruhi khalayak di dalam jaringan komunikasi yang terbentuk.
Digunakan 3 level dalam analisis konten yakni reach,engagment, dan virality .
Reach Reach digunakan untuk mengukur seberapa kuat dan luas seorang aktor dalam menyebarkan ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER Dwi Setyo Aji.
Irwan Dwi Arianto JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 informasi yang ada di dalam jaringan.
Nilai Reach yang tinggi lebih mudah di dapatkan oleh aktor yang memiliki follower atau pengikut masif di sosial media.
Digunakan betweeness centrality dan in degree centrality untuk melihat aktor yang menjadi perantara persebaran informasi.
Tabel ini merupakan hasil dari perhitungan metrics NodeXL yang berada di sheet Vertices.
Pada Tabel 1 menunjukkan beberapa username yang menjadi top incluencer yang mampu mempengaruhi jaringan dimulai dari @imanlagi, @catchmeupid, @knpiharis.
Dengan pengikut yang masif dapat menarik berbagai individu di dalam Di dalam kasus Holywings aktor dengan reach yang tinggi dapat menarik individu lain di dalam sosial media sehingga dapat membentuk kelompok, jika dapat digunakan dengan baik aktor ini dapat membantu meredam sentimen negatif yang terbentuk di dalam jaringan kasus krisis PR.
Dengan memahami apa yang diinginkan dan dibicarakan publik perusahaan dapat membuat rencana atau alur kerja yang dapat meningkatkan kembali kepercayaan publik.
Aspek kedua adalah adalah amplification yakni seberapa kuat aktor menjadi jembatan kepada aktor lain, dengan demikian informasi dapat tersebar ke berbagai pengguna lain.
Pada jaringan ini aku twitter dengan username @imanlagi menjadi aktor tertinggi dengan nilai betweness centrality mencapai 68777835,136184.
Aspek ketiga adalah applause yakni sebuah tindakan seorang aktor dalam memberikan respon seperti like,retweet atau replies di dalam jaringan yang dapat di lihat, diikuti dan ditiru orang lain, aktor tertinggi dengan nilai 99 adalah @sadboyriril.
Tabel 1.
Daftar Top Influencers Top Influencer @imanlagi @cathcmeupid @knpiharis 44062565,830 20923008,494 Sumber : Pengolahan data dengan NodeXL.
Engagement Menurut (Suratnoaji & Arianto, 2.
engagment adalah perhitungan seberapa kuat atau aktif sebuah aktor dalam menghasilkan sebuah pesan atau informasi dan seberapa banyak feedback atau konten timbal balik yang didapatkan oleh aktor Pengukuran Engagement kita menggunakan 3 aspek yakni conversation, amplification, dan applause, hasil metrics dapat dilihat pada Gambar 2.
Aspek pertama adalah conversation yakni Kata yang paling muncul di dalam postingan atau unggahan didalam jaringan dimana kata seperti holywings muncul sebanyak 19790, kasus sebanyak 5468 dan izin sebanyak 4520.
Kata ini menjadi aspek utama dalam penyelesaian Gambar 2.
Top Sheet di Dalam Jaringan (Sumber: Hasil Metrics dengan NodeXL 2.
Virality Virality adalah metrics yang digunakan untuk melihat pesan di dalam jaringan komunikasi dapat berkelompok menjadi kata kunci yang sama, perhitungan ini melihat jumlah pengguna.
Ada jaringan Holywings yang telah dianalisis terdapat vertices sebanyak 13398 dengan unique ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER Dwi Setyo Aji.
Irwan Dwi Arianto JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 edges sebanyak 20322 dan 0 duplicates Di dalam relasi pada jaringan terdapat Mentions sebanyak 342, mentions in retweet sebanyak 661, replies to sebanyak 765, retweet sebanyak 16823 dan tweet sebanyak Retweet menjadi fitur yang paling sering dipakai oleh pengguna di dalam jaringan holywings.
Merujuk pada Gambar 3 grafik data time series perbincangan yang terjadi paling tinggi berada di data adalah tanggal 28 Juni 2022, hal ini diakibatkan perbincangan terjadi karena pada hari sebelumnya pada tanggal 27 Juni 2022 ijin Holywings ditutup oleh Pemprov DKI Jakarta.
Hari berikutnya percakapan terkait Holywings di sosial media twitter mengalami penurunan intensitas.
Penurunan percakapan dianggap baik jika perusahaan sudah mampu menangani kemarahan publik tetapi pada kasus Holywings percakapan semakin turun akibat ketidakpedulian pihak terhadap kasus ini, hal ini akan bermasalah di masa mendatang akibat publik memandang Holywings adalah perusahaan yang lepas tanggung jawab terkait sebuah Gambar 3.
Grafik Time Series (Sumber: Grafik pada Hasil NodeXL, 2.
Analisis Perilaku Analisis perilaku adalah proses untuk mengetahui dan memahami arah opini atau sentimen ketika para pengguna berkomunikasi dengan sesama pengguna (Zarkasi & Arianto, 2.
Pada penelitian ini dengan bantuan beberapa task yakni sentiment analysis dan topic modelling di dalam natural language processing kita dapat analisis perilaku para pengguna di jaringan Holywings.
Sentiment Analysis Analisis perilaku adalah proses analisis dalam ilmu komputer yang digunakan untuk melihat bagaimana audiens berperilaku di dalam jaringan, salah satu proses yang dapat digunakan adalah sentiment analysis.
Sentiment analysis adalah proses analisis emosi di dalam data teks untuk dipecah ke dalam beberapa kategori tertentu di dalam opini publik di dunia maya (Li.
Ma.
Ma, & Zhu, 2.
Sentiment analysis ini menggunakan data Tweet di dalam jaringan akan dihilangkan duplikasi dan di analisis sentimen menggunakan machine learning yang telah di latih oleh (Lidero, 2.
Pada tabel 2 terdapat persebaran yang signifikan antar Di dalam jaringan komunikasi Holywings sentimen netral memiliki jumlah presentasi tertinggi.
Sentimen netral terbentuk akibat dituliskan oleh media media besar di dalam berita .
Tabel 2.
Persebaran Sentimen Pada Tweet Sentimen Jumlah Positive Negative 857 Netral Total Sumber : Hasil Olahan Peneliti, 2022 Dapat dilihat Sentimen netral paling banyak menyumbangkan data di dalam Krisis PR cenderung berkonotasi negatif sehingga dapat menghancurkan reputasi perusahaan, tetapi pada data hasil sentimen rata rata sentimen yang terbentuk adalah netral, sentimen ini pada isu Holywings disumbangkan oleh para media berita yang beriklan di twitter.
Media dan jurnalis ini menggunakan Twitter sebagai sarana penyebaran berita mereka sehingga dapat menaikkan views di portal berita.
Para media cenderung menuliskan berita terkait Holywings yang menistakan agama walau sentimen netral hal ini menjadi salah satu sorotan penting.
Holywings seharusnya dapat menghubungi para media ini untuk membantu memberikan pernyatan yang ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER Dwi Setyo Aji.
Irwan Dwi Arianto JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 dapat menenangkan publik.
Dengan adanya media yang memihak maka arus daripada perbincangan dan tone atau sentimen publik dapat diubah menjadi lebih positif.
Topic Modelling Salah satu cara lain untuk memahami menggunakan metode topic modelling yakni sebuah metode dalam ilmu komputer untuk melakukan ekstraksi topik topik yang terbentuk di dalam sebuah corpus atau data berjenis teks.
Penelitian ini menggunakan Bertopic yaitu sebuah algoritma yang digunakan untuk klasifikasi topik di dalam perbincangan, data teks atau dokumen yang terlalu besar sehingga lebih mudah di interpretasikan (Grootendorst, 2.
Data yang dianalisis dengan metode ini adalah kumpulan tweet yang di dalam jaringan yang kemudian dapat diklasterisasi ke dalam kelompok tertentu.
Proses komputasi menghasilkan 8 topik besar yang dibicarakan di dalam jaringan.
Gambar 4 memperlihatkan beberapa topik yang paling sering menjadi pembicaraan terkait isu Holywings.
Gambar 4.
Topik Percakapan Dalam Jaringan (Sumber: Dokumentasi Peneliti, 2.
Topik yang terbentuk masih saling berkaitan satu sama lain yakni Holywings yang dianggap melecehkan agama saat melakukan marketing tetapi topik juga pembicaraan seperti topik 4 yang fokus kepada tindakan pihak kepolisian terkait kasus ini.
Pada topik 0 para aktor di dalam jaringan menyoroti ijin holywings yang dicabut oleh Pemprov DKI Jakarta akibat dianggap melakukan pelanggaran ijin penjualan minuman beralkohol.
Terlihat pada gambar topic 7 pembicaraan seputar Hotman Paris perbincangan ketika ia bertemu dengan Ketua MUI K.
Cholil Nafis.
Ph.
untuk datang bersilaturahmi dan berbicara terkait kesalahpahaman strategi marketing yang dianggap melecehkan agama.
Pertemuan kedua pihak ini dalam sudut pandang manajemen krisis PR hal ini sangat baik untuk menenangkan amarah publik.
Analisis Jaringan Pada pertemanan para aktor yang terbentuk sehingga dapat membuat berbagai cluster yang menjadi persebaran informasi.
dalam level analisis jaringan terdapat 5 metrics yakni Degree Centrality (In-Degree dan Out-Degre.
Betweeness Centrality.
ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER Dwi Setyo Aji.
Irwan Dwi Arianto JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 Closeness Centrality.
Eigenvector Centrality, dan Clustering Coefficient langsung bangkit dan mendapat hormat dari berbagai pihak.
Degree Centrality Degree menggambarkan seberapa populer sebuah aktor di dalam jaringan.
Metrics ini menghitung berapa banyak orang atau relasi yang dapat dijangkau sebuah aktor dalam persebaran informasi.
Degree centrality dibagi menjadi 2 yakni In degree dan Out Degree.
Pada In degree centrality kita dapat melihat respon yang diterima seorang aktor.
Sedangkan pada Out Degree dihitung berdasarkan berapa sering seorang aktor memberikan respon terhadap isu di dalam Pada isu Holywings akun @imanlagi memiliki nilai In degree sebesar 2030 diikuti oleh @catchmeupid dengan in degree sebesar 1068 dan ketiga terbesar oleh @knpiharis dengan nilai sebesar 903.
Sedangkan pada Out Degree yang memiliki nilai tertinggi adalah @sadboyriril dengan nilai sebesar 99 ,@ gobloikgsh1 dengan nilai 51 dan ketiga terbesar oleh @jakaswara108 dengan nilai 28.
Betweness centrality Betweness centrality dipakai melihat seberapa kuat seorang aktor untuk mengontrol dan memanipulasi informasi yang tersedia (Suratnoaji & Arianto, 2.
Pada isu yang dibahas akun @imanlagi Memiliki nilai betweness tertinggi sebesar 44062565,820.
Dengan nilai yang sangat tinggi akun ini menjadi perantara informasi yang tersedia di dalam jaringan.
Nodes lain saling merujuk kepada akun @imanlagi sebagai informan utama.
Akun ini dimiliki oleh Iman Sjafei seseorang yang bekerja di bidang industri kreatif.
Dengan menjadi sebuah aktor di dalam jaringan individu lain dapat setuju ataupun tidak dengan aktor ini, akan sangat sulit jika aktor ini memberikan opini negatif pada isu Holywings.
Tweet dari aktor ini yang paling mendapat atensi adalah AuJadi inget waktu kasus blunder tim medsos dan legalnya Eiger.
Yang minta maaf, pasang badan, ngaku salah, di depan publik, langsung CEO-nya.
Dapat banyak respect, dan kasus selesai.
Holywings halo?Ay, cuitan ini mendapat 6.
242 replies, likes sebanyak 29 ribu dan retweet with comment Cuitan yang dituliskan oleh aktor ini sesuai dengan pengertian dari Public Relations menurut The Chartered Institute of Public Relations setiap hal yang berkaitan dengan hasil dari yang dilakukan perusahaan,dibicarakan dan orang bicarakan (Permatasari.
Soelistiyowati.
Suastami, & Johan, 2.
Gambar 5.
In Degree dan Out Degree Jaringan (Sumber: Hasil Metrics dengan NodeXL 2.
Peran akun @imanlagi sebagai seseorang yang bekerja di bidang kreatif dan media adalah menunjukkan betapa salahnya management krisis Public Relations oleh Humas Holywings.
Akun memperlihatkan bagaimana seharusnya tim bekerja mengatasi krisis PR seperti yang terjadi pada kasus blunder tim media sosial Eiger dimana seharusnya seorang petinggi dapat langsung meminta maaf kepada masyarkat luas.
Dengan tidak menyangkal kesalahan Eiger brand tersebut dapat Closeness Centrality Closeness centrality adalah sebuah metrics yang melihat kedekatan orang di dalam jaringan.
Sehingga semakin tinggi nilai sentralitas kedekatan maka semakin sentral aktor tersebut dalam jaringan.
dalam NodeXL Semakin mendekati nilai 1,00 closeness berarti aktor tersebut lebih sentral dan terhubung dengan setiap orang di Berdasarkan ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER Dwi Setyo Aji.
Irwan Dwi Arianto JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 perhitungan nilai closeness tertinggi dimiliki oleh akun @goblokgsh1 dengan nilai 0,327, artinya aktor ini masih membutuhkan beberapa langkah atau path untuk menggapai atau terhubungan dengan aktor aktor lain yang berada di dalam jaringan.
Eigenvector Centrality Eigenvector adalah metrics yang digunakan untuk menggambarkan seberapa kuat kedudukan pertemenan seorang aktor dengan aktor lain.
Sebagai contoh seseorang yang berteman dengan influencer atau tokoh politik yang memiliki masif pengikut yang besar dapat memiliki nilai eigenvector lebih Sebagai gambaran seseorang yang berteman dengan aktor yang besar seperti Barrack Obama memiliki nilai eigenvector yang lebih tinggi daripada seseorang yang hanya berteman dengan aktor biasa, eigenvector berfokus seberapa penting relasi yang dimiliki aktor tersebut.
Pada jaringan Holywings akun dengan Eigenvector tertinggi di miliki oleh akun @imanlagi dengan nilai 0.
618, kedua dengan @knpiharis dengan nilai 0.
094 dan terakhir dimiliki oleh @catchmeupid dengan nilai Hubungan antar aktor yang dekat Holywings menyebarkan informasi sehingga krisis PR yang melanda mereka dapat lebih mudah diredam dengan mendekatkan dengan para aktor yang memiliki basis massa yang besar.
Clustering Coefficient Clustering coeffecient digunakan keterhubungan node di dalam kelompok, semakin tinggi nilanya makan semakin terhubung setiap node yang di dalam kelompok tersebut.
Di dalam jaringan Holywings terdapat 370 cluster yang kemudian dikerucutkan menjadi 3 cluster Cluster lain yang tidak termasuk diakibatkan tidak memuat isu utama yakni terkait Holywings.
Tabel 3 memperlihatkan cluster utama yakni G1,G2, dan G3.
Pada cluster G1 Hastag yang paling sering digunakan oleh para node adalah #tutupholywingsindonesia.
Pada cluster G2 hastag yang paling sering dipakai adalah # holywingslecehkanislam, sedangkan pada cluster G4 hastag yang banyak dipakai adalah #tutupholywingsindonesia.
Dengan menggunakan clustering coefficient kita dapat melihat cluster yang memiliki ikatan kuat, hal ini dapat dicapai dengan menggunakan rumus rata rata di NodeXL.
Tabel 3.
Hasil Perhitungan Clustering Coefficient Cluster Nilai Average Clustering Coefficient Sumber: Pengolahan data dengan NodeXL.
Clustering Cluster atau kelompok adalah sekumpulan individu dengan ciri khas atau atribut yang sama dan membentuk sebuah Dalam penelitian ini klasterisasi menggunakan algoritma Clauset-NewmanMoore yang didasari pada algoritma ini jauh lebih efektif dan menyeluruh karena tidak memindahkan setiap node antar cluster tetapi menggabungkan sepasang cluster agar modularity lebih tinggi (Woma & Ngo, 2.
sedangkan visualisasinya digunakan algoritma Harel Ae Koren Fast Multiscale.
Terdapat 3 cluster utama yang memuat perbincangan terkait isu Holywings yakni cluster @sadboyriril, cluster @knpiharis dan Cluster @imanlagi.
Cluster lain tidak membuat isu utama tetapi masuk di dalam ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER Dwi Setyo Aji.
Irwan Dwi Arianto JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 Gambar 6.
Cluster Dalam Jaringan Holywings (Sumber: Visualisasi dengan NodeXL, 2.
Cluster @sadboyriril melakukan cuitan atau tweet apapun tetapi selalu menggunakan fitur retweet.
Dengan fitur retweet aktor ini dapat memperluas informasi yang terjadi kepada khayalak luas terkait isu Holywings.
Dengan retensi memberikan retweet atau likes yang tinggi aktor ini dapat mempengaruhi setiap orang di dalam clusternya untuk mengikuti kepentingan dari aktor tersebut.
Cluster @imanlagi Gambar 7.
Cluster @sadboyriril (Sumber: Visualisasi dengan NodeXL, 2.
Terlihat pada gambar 7 Cluster terbesar di dalam jaringan adalah dengan aktor dari @sadboyriril yang merupakan akun pengguna twitter dengan pengikut hanya sebesar 64 tetapi mengikuti sebesar 872 akun lainnya.
Berdasarkan hasil NodeXL dan bantuan search advanced pada jaringan Holywings aktor ini tidak Gambar 8.
Cluster @imanlagi (Sumber: Visualisasi dengan NodeXL, 2.
Nodes terbesar pada gambar 8 adalah aktor utama dalam jaringan ini yaitu ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER Dwi Setyo Aji.
Irwan Dwi Arianto JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 @imanlagi sebuah akun twitter yang memiliki jumlah follower sebesar 87 ribu, memiliki pengikut yang masif memudahkan aktor untuk menggapai berbagai pihak.
Url yang merujuk pada akun @imanlagi adalah website Linkedin.
Profile Linkedin tersebut dimiliki oleh Iman Sjafei seorang Founder dan CFO dari PT Taman Rekreasi Inovasi sebuah perusahaan yang bergerak di bidang Tweet yang mendapatkan banyak engagement seperti likes dan reply adalah AuJadi inget waktu kasus blunder tim medsos dan legalnya Eiger.
Yang minta maaf, pasang badan, ngaku salah, di depan publik, langsung CEO-nya.
Dapat banyak respect, dan kasus selesai.
Holywings halo?Ay.
Aktor ini berkomentar tentang managemen mitigasi krisis Public relations yang buruk oleh Holywings.
ini juga beberapa kali menyebutkan beberapa politikus seperti Jokowi atau Listyo Sigit.
Salah satu tweet yang mendapat atensi adalah akun ini mengunggah surat yang berisi intruksi bahwa KNPI mengutuk keras penistaan agama yang dilakukan oleh Holywings.
Tweet yang mendapatkan atensi individu adalah AuTernyata para BuzzerRP hobi membela penista agama ya.
Holywings yang kalian bela.
DASAR LAKNATAy dengan jumlah like sebesar 3507.
Terlihat bahwa hal ini sangat tidak baik bagi image perusahaan karena publik akan mengingat perusahaan dengan kata kata tidak sopan.
Cluster Lain Cluster @knpiharis Gambar 10.
Cluster Lain di Jaringan (Sumber: Visualisasi dengan NodeXL, 2.
Gambar 9.
Cluster @knpiharis (Sumber: Visualisasi dengan NodeXL, 2.
Aktor utama di dalam cluster ini adalah seorang pengguna twitter dengan username @knpiharis dan memiliki follower sebanyak 50 ribu terlihat pada gambar 9 nodes yang berwarna hijau.
Berdasarkan profile di Akun twitter ini dimiliki oleh Haris Pertama Ketua Umum DPP KNPI 20182021.
Halaman profile akun ini paling banyak berkomentar tentang isu politik dan Pada isu terkait holywings dengan menggunakan fitur search advanced twitter akun ini menuliskan tweet sebanyak 41 Beberapa hastag yang digunakan oleh aktor ini adalh #tutupholywingsindonesia #holywingsindonesiapenistaagama.
Akun Cluster lain seperti gambar 10 adalah cluster cluster yang tidak memuat isu Utama terkait Holywings tetapi menggunakan beberapa hastag atau kata kunci Holywings.
Hal ini digunakan untuk mendapatkan engagement dan views secara gratis.
Nilai betweeness pada individu ini adalah 0 sehingga tidak saling mempengaruhi satu sama lain.
Akun akun ini menggunakan fitur retweet untuk mengikuti isu Holoywings SIMPULAN Di dalam jaringan isu Holywings aktor menjadi jembatan informasi di dalam sosial media.
Akun ini memiliki banyak reach dan engagement sehingga isu dapat lebih mudah untuk dilihat oleh publik.
Krisis PR yang dialami Holywings tidak dapat dihentikan melainkan harus di kurangi ANALISIS JARINGAN KOMUNIKASI HOLYWINGS PADA PROMOSI MUHAMMAD-MARIA DI TWITTER Dwi Setyo Aji.
Irwan Dwi Arianto JURNAL PUSTAKA KOMUNIKASI.
Vol 6.
No.
Maret 2023, hlm 56-71 Pemahaman terhadap apa yang dibicarakan oleh pengguna menjadi kunci dalam hal tersebut.
Setelah memahami maka langkah selanjutnya adalah pendekatan ke dalam aktor aktor di dalam jaringan, dengan bantuan menghadirkan para stakeholder perusahaan seperti berupaya meminta maaf ataupun bersedia bertanggung jawab dapat Tingginya sentimen negatif dapat mempersulit perusahaan untuk kembali membangun citranya di masa yang akan datang, hal ini disebabkan sulitnya menghilangkan jejak digital di internet.
Penyelesaian krisis PR yang dilakukan oleh Holywings di pandang banyak pihak seakan cuci tangan atau menyalahkan kepada para pegawai terkait promosi tersebut.
Krisis PR yang terjadi di sosial media justru seharusnya lebih mudah dilakukan karena aktor serta individu di dalam jaringan dapat dijangkau lebih mudah Ketidakmampuan perusahaan Holywings untuk melakukan penelitian untuk kegiatan promosi menjadi masalah, menggunakan sarana agama sebagai basis promosi menjadi kesalahan fatal, berdasarkan data dari Setara Institue terdapat 97 kasus penistaan agama dari tahun 1965 hingga 2017 (Ramadhan, 2.
Di dalam krisis PR menenangkan amarah publik menjadi konsen utama perusahaan, dengan cepat diredam maka branding dan image dapat lebih mudah dibangun ulang di masa depan.
Hal ini diakibatkan tidak dapatnya jejak di era Di era internet Krisis PR cenderung sangat terasa di sosial media seperti Twitter, menjatuhkan perusahaan sangat tinggi, terbantu dengan media media besar yang menjadikan media Twitter sebagai media promosi berita mereka.
Perusahaan yang terkena krisis PR harus dapat membaca komunikasi yang terbentuk di sosial media.
Perusahaan melakukan pendekatan dengan para aktor di dalam jaringan sehingga dapat mempengaruhi individu di dalam jaringan.
Komunikasi big data juga harus dilakukan dengan menggunakan alat yang benar serta data yang terpercaya sehingga analisis dapat tepat sasaran.
data yang terlalu banyak hanya bisa dianalisis dengan bantuan machine learning.
Perusahaan juga harus berinvestasi di dalam teknologi ini agar memahami perilaku khalayak luas lebih mudah dilakukan seperti pendeteksian Pengumpulan data juga harus sesuai dengan kepentingan perusahaan sehingga dapat menjadi benefit dalam manajemen krisis PR.
DAFTAR PUSTAKA