Kuis V-Class 1: Social Network Analysis

 Halo, perkenalkan saya Daffa Akhmad Fadhillah, mahasiswa jurusan Ilmu Komunikasi dari Universitas Gunadarma. Kali ini saya akan menguraikan materi dari konsep dasar Jaringan.

Apa itu Social Network Analysis?

Jejaring sosial memiliki dua elemen dasar dan satu opsional (point ketiga): 

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 

Analisis Jaringan 

• 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

Jaringan: Bagaimana merepresentasikan berbagai jaringan sosial

Matrik kedekatan (Adjacency Matrix) – Directed and Binary

Dari matriks kita dapat membuat grafik (alias diagram jaringan, sosiogram) 

Dalam ruang SNA dipetakan seluruhnya dalam koneksi

Grafik matrik dengan atribut node

Jaringan: Ego atau Keseluruhan?

Ego Network

• Jaringan ego berpusat pada node tertentu dan hubungannya dengan alters 

• dapat diekstraksi dari seluruh jaringan 

• Tapi bisa dikumpulkan alih-alih seluruh jaringan 

• Berguna untuk menganalisis domain jaringan (White, 2008) 

Catatan : Jaringan ego tidak pernah benar-benar utuh. Batasi Masalah, dll

Tie Strenghs: Bagaimana mengidentifikasi kuat atau lemahnya ikatan

• Ikatan menggambarkan interaksi, aliran informasi atau barang, dll. 

• Besaran ikatan (Tebal/Tipis) dapat mengindikasikan kekuatan dari interaksi atau frekuensi

Key Player: Bagaimana mengidentifikasi actor utama dalam jaringan
Pengukuran Centrality – Level Aktor

• Degree Centrality 

Ada tidaknya ikatan yang masuk (Indegree)/keluar (Outdegree) dari node - keterhubungan/pengaruh/popularitas. 

• Betweeness Centrality (Nilai 0 s.d 1) 

Node yang menghubungkan dua node lainnya – Gateway/Bridge 

• Closeness Centrality (Nilai 0 s.d 1) 

Ukuran Jangkauan/Kedekatan Aktor – Di ukur dari berapa langkah seorang aktor dapat menghubungi aktor lain. 

• Eigenvector Centrality (Nilai 0 s.d 1) Seberapa penting atau seberapa popular node yang berjaringan dengan aktor.

Cohesion: Pengukuran keseluruhan sturktur jaringan 

Level Sistem – Karakteristik dan Stuktur Jaringan

• Reciprocity (Nilai 0 s.d 1) 

Indikator mutualitas dan pertukaran timbal balik – Kohesif 

Relasi anggota searah atau dua arah 

• Density (Nilai 0 s.d 1) 

Intensitas antar anggota jaringan dalam berkomunikasi 

• Size 

Ukuran dari suatu jaringan menentukan karakteristik suatu jaringan 

Jaringan dengan ukuran kecil – Lebih kohesif, intensitas komunikasi lebih sering

• Centralization (Nilai 0 s.d 1) 

Seberapa memusatnya suatu jaringan pada beberapa aktor 

• Diameter dan Jarak/Distance 

Diameter – Jarak terjauh di antrara dua aktor dalam suatu jaringan. 

Jarak – Rata-rata langkah yang dibutuhkan oleh semua aktor untuk bisa saling berinteraksi. 

• Modularity 

Pengukuran untuk mendeteksi banyaknya komunitas/group/genk yang ada di dalam suatu graph.

Sekian dulu materi kali ini. Kurang lebihnya saya mohon maaf. Sampai jumpa di materi selanjutnya!

Tugas Forum VClass 1: Social Network Analysis

Halo perkenalkan nama saya Daffa Akhmad Fadhillah, mahasiswa fakultas Ilmu Komunikasi universitas Gunadarma. Saya akan menjawab pertanyaan dari tugas forum vclass 1 pada mata kuliah Social Network Analysis, yang pertanyaannya :

"Konsep dasar jaringan merupakan bentuk representasi dari edges dan nodes, bagaimana Anda bisa menjelaskannya dalam konsep keilmuan Komunikasi ?"

Berdasarkan pertanyaan diatas, edges dan nodes adalah unsur terpenting dalam konsep keilmuan komunikasi karena dapat membentuk sebuah jaringan komunikasi. Edges bisa dikatakan sebagai garis penghubung dan nodes sebagai aktor yang melakukan interaksi hubungan.