ANALISIS JARINGAN MENGGUNAKAN APLIKASI GEPHI

 Haloo semuanyaaa!

    Setelah mempelajari sebuah jaringan lewat netlytic, kali ini aku akan melanjutkan analisis tersebut ke dalam aplikasi Gephi. Pada kesempatan kali ini, aku akan menganalisis complete network yaitu terdapat Degree Centrality, Betweeness Centrality, Closeness Centrality dan Eigenvector Centrality. 

Yuuk simak penjelasan berikut! 

  • Degree Centrality
    Degree Centrality sendiri merupakan jumlah koneksi yang dimiliki oleh sebuah node. Degree Centrality ini dapat menghitung mutu node yang didasarkan oleh jumlah tepi yang terbentuk antara node i dengan node lainnya.

    Pada gambar tersebut, dapat terlihat jarigan degree centrality tersebut terdapat 2 aktor utama yang terhubung dengan aktor lainnya.
  • Betweenness Centrality
    Betweenness centrality dalam jaringan ini merupakan sebuah ukuran centralitas yang didasarkan pada jalur terpendek dan banyak digunakan dalam analisis graf kompleks. Pada perhitungannya, betweenness centrality ini menghitung mutu pada setiap node berdasar seberapa banyak node i dilalui oleh dua node lain dalam graf berdasarkan shortest path-nya.


    Pada gambar tersebut, dapat terlihat jarigan Betweenness centrality pada jaringan tersebut banyaknya node i yang dilalui oleh node lainnya.
  • Closeness Centrality
    Closeness centrality merupaka cara untuk mengukur sentralitas pada jaringan sosial yang tertuju pada seberapa dekat antara aktor dengan aktor lainnya. Closeness centrality sendiri menghitung mutu centrality suatu node berdasrkan jumlah jarak terpendek antara node i dan node lainnya.

    Pada gambar tersebut, dapat terlihat kedekatan antara aktor-aktor yang terdapat pada jaringan  #Rihanna.
  • Eigenvector Centrality
    Eigenvector centrality merupakan pemberian nilai kepada setiap node dan mengukur seberapa baik hubungan antar node tersebut. Eigenvector centrality sendiri menghitung mutu node untuk melihat seberapa pentingnya suatu node dalam sebuah jaringan.
Pada gambar tersebut, dapat terlihat node 2 aktor yang memiliki nilai tinggi terhadap node lainnya.

Lalu bagaimana ejeksi matriks terhadap jaringan #Rihanna tersebut? 

Mari kita analisis aktor-aktor terkuat dalam jaringan #Rihanna tersebut.
  • In-Degree
    Dapat terlihat bahwa aktor terkuat pada In Degree dalam jaringan #Rihanna adalah @popbase dengan jumlah 262.
  • Out Degree
    Dapat terlihat bahwa aktor terkuat pada Out degree dalam jaringan #Rihanna adalah @x_vintagebesos dengan jumlah 11.
  • Degree
    Dapat terlihat bahwa aktor terkuat pada Degree dalam jaringan #Rihanna adalah @popbase dengan jumlah 262.
  • Betweeness Centrality
    Dapat terlihat bahwa aktor terkuat pada Betweenness Centrality  dalam jaringan #Rihanna adalah @yourfavesidol1 dengan jumlah 46.
  • Closeness Centrality
    Dapat terlihat bahwa aktor terkuat pada Closeness Centrality dalam jaringan #Rihanna adalah @notfascisminbr dengan jumlah 1.0.
  • Eigenvector Centrality
    Dapat terlihat bahwa aktor terkuat pada Eigenvector Centrality dalam jaringan #Rihanna adalah @popbase dengan jumlah 1.0.

Nahhh, semoga pemaparan di atas dapat membantu kalian dalam memahami analisis sebuah jaringan pada aplikasi Gephi. 

Terima kasih sudah membaca 

See yaaa!


Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Pengalaman Menari

Gambar
    Hai semuanyaaa! kenalin nama aku Devi Aulya Wibowo biasa dipanggil devi. Aku mau cerita sedikit nih tentang pangalaman aku di bakat menari ku. Kata mamah emang dari kecil aku suka banget nari-nari gajelas gitu. Dan aku gak malu saat aku menampilkan tarian asal-asalan ku ke mamah hehe. Waktu aku TK aku juga selalu excited kalo ada kelas balet. Dari situ mamah ku melihat mungkin bakat aku di menari.  Akhirnya ketika aku masuk SD mamah ku mendafatarkan aku di sanggar tari. Sanggar Tari Ekayana namanya, aku les menari disana sama teman kecil ku namanya Tria. Jadi aku sama Tria memang temen dari bayi hehe, soalnya mamah kita temenan jadi dari kecil selalu bareng.   Aku sama Tria mulai les di sanggar dari kita kelas 2 SD. Les nya itu seminggu 2 kali. Awalnya aku masi malu-malu karena yang lain lebih tua dari aku. Tapi lama-lama aku merasa nyaman dan senang banget.     Aku setiap hari latihan dirumah biar aku bisa cepat naik tingkat nya. Nah...
Baca selengkapnya

CRAWLING DATA PADA NETLYTIC

Gambar
  Haloo semuanyaaa!     Pada blog kali ini, aku mau menjelaskan cara bagaimana mencari aktor di setiap cluster pada hastag yang ada di twitter yang aku pakai dalam praktik Social Network Analysis (SNA). Dalam mencari aktor tersebut, maka aku akan melakukan crawling data dengan menggunakan netlytic sebagai medianya.      Hastag yang aku gunakan pada blog kali ini ialah #MissUniverse. Seperti yang sudah diketahui, Miss Universe merupakan sebuah kontes kecantikan tahunan yang diselenggarakan oleh Organisasi Miss Universe yang diikuti oleh lebih dari 190 negara pertahunnya. Miss Universe Tahun 2023 ini akan diselenggarakan pada 15 Januari 2023 mendatang.       Sebelum mencari aktor dengan mencrawling data pada netlytic, hal yang perlu dilakukan adalah  dengan membuka web netlytic.org lalu memasukkan kata atau tweet yang sedang trending di Twitter. Berikut  aktor - aktor yang akan ditemukan pada #Miss Universe : Cluster 1 ...
Baca selengkapnya