Menganalisis Jaringan Netlytic di Gephi

    Halo semua!

    Di blog kali ini aku akan menganalisis lebih lanjut jaringan yang sudah kita lakukan di Netlytic kemarin. Analisis kali ini adalah dengan menggunakan aplikasi Gephi yang nantinya akan ada beberapa hal yang kita bahas, diantaranya Degree Centrality, Closeness Centrality, Betweeness Centrality, dan Eigenvector Centrality.

Degree Centrality

Degree centrality adalah jumlah koneksi yang dimiliki sebuah node. Dari foto di atas dapat terlihat tiga aktor besar yang mempunyai jaringan terbanyak, yaitu akun @marchfoward, @attariqsabri, dan @mazzini_gsp.

 Closeness Centrality

Closeness centrality adalah jarak rata-rata antara node dengan semua node yang lain di jaringan. Ukuran ini menggambarkan kedekatan node ini dengan node lain.  Semakin dekat, semakin terhubung orang tersebut dengan lainnya. Dari foto di atas terlihat node yang sangat dekat antar jaringan.

Betweeness Centrality

Betweeness centrality adalah ukuran yang digunakan untuk mengidentifikasi boundary spanners, yaitu orang atau node yang berperan sebagai penghubung (jembatan) antara dua komunitas. Betweenness centrality juga dapat diartikan sebuah node yang dihitung dengan menjumlahkan semua shortest path yang mengandung node tersebut. Dari foto di atas aktor yang berperan sebagai betweenness centrality adalah akun @detikcom.

Eigenvector Centrality

Eigenvector centrality adalah ukuran yang memberikan bobot yang lebih tinggi pada node yang terhubung dengan node yang juga memiliki keterhubungan tinggi. Eigenvector centrality dapat dikatakan versi rekursif dari degree centrality. Maka dari itu, dari foto di atas aktor yang sebagai eigenvector centrality sama dengan degree centrality, yaitu akun @marchfoward, @attariqsabri, dan @mazzini_gsp.

In-Degree

Dari foto di atas aktor dengan in-degree terbesar adalah akun @marchfoward sebesar 1946, terbesar kedua oleh akun @attariqsabri sebesar 1636, dan terbesar ketiga oleh akun @mazzini_gsp sebesar 1482.

Out-Degree

Dari foto di atas aktor dengan out-degree terbesar adalah akun @vay7pakukis sebesar 14, terbesar kedua oleh akun @rindian42455774 sebesar 10, dan terbesar ketiga oleh akun @balebay sebesar 10.

Degree

Dari foto di atas aktor dengan degree terbesar adalah akun @marchfoward sebesar 1946, terbesar kedua oleh akun @attariqsabri sebesar 1636, dan terbesar ketiga oleh akun @mazzini_gsp sebesar 1482.

Closeness Centrality

Dari foto di atas aktor yang memiliki nilai closeness centrality sebesar 1.0 merupakan aktor yang memiliki closeness centrality terbesar. Ketiga akun teratas dengan closeness centrality sebesar 1.0 adalah akun @tspoet1, @alya_df, dan @paien63.

Betweeness Centrality

Dari foto di atas aktor dengan betweeness centrality terbesar adalah akun @detikcom sebesar 34.0, terbesar kedua oleh akun @rizkieaprilia sebesar 14.0, dan terbesar ketiga oleh akun @kimbum_199 sebesar 9.0.

Eigenvector Centrality

Dari foto di atas aktor dengan eigenvector centrality terbesar adalah akun @marchfoward sebesar 1.0, terbesar kedua oleh akun @attariqsabri sebesar 0.840699, dan terbesar ketiga oleh akun @mazzini_gsp sebesar 0.761562.