Analisis Hubs and Authorities Centrality menggunakan Probabilistic Affinity Index (PAI) pada graf berarah-berbobot dalam Social Network Analysis

Abstract

Abstrak Social media merupakan wadah dalam melakukan interaksi yang terhubung ke jaringan internet, Twitter adalah salah satu contoh dari social media. Dalam twitter terkadang seseorang tidak ingin tertinggal informasi terkait topik tertentu, sehingga perlu mem-follow user yang berkaitan dengan topik tersebut agar informasi dapat diperoleh dengan cepat. Pada penelitian ini dilakukan analisis yang menerapkan metode Hubs and Authorities Centrality untuk menentukan perangkingan user dan metode Probabilistic Affinity Index untuk pembobotan nilai. Hasil perangkingan authority centrality dapat dijadikan daftar rekomendasi suatu user yang berperan atau mempunyai informasi mengenai topik tertentu dan hasil perangkingan hub centrality dapat dijadikan daftar rekomendasi suatu user yang memiliki ketertarikan pada topik tertentu. Dari pengujian pada penelitian ini, perubahan jumlah user lain yang berelasi dengan user mempunyai ratarata terbesar perubahan nilai centrality sebesar 0.01188. Sementara perubahan jumlah relasi mempunyai rata-rata terbesar perubahan nilai centrality sebesar 1.44087x10−9 . Berdasarkan pengujian tersebut, jumlah user lain yang berelasi dengan user mempunyai pengaruh besar pada hasil perangkingan dibandingkan dengan jumlah relasi yang dimiliki oleh user. Kata kunci : Social Media, Twtitter, Hubs and Authorities Centrality, Probabilistic Affinity Index, authority centrality, hub centrality Abstract Social media is a place for interaction that is connected to the internet network, Twitter is one example of social media. In twitter sometimes someone does not want to be left behind information related to a particular topic, so it is necessary to follow the user related to the topic so that information can be obtained quickly. In this study, an analysis was carried out that applied the Hubs and Authorities Centrality method to determine user rankings and the Probabilistic Affinity Index method for weighting values. The results of authority centrality ranking can be used as a list of recommendations of a user who plays a role or has information about a particular topic and the results of centrality hub ranking can be used as a list of recommendations of a user who has an interest in a particular topic. From the testing in this study, changes in the number of other users that are related to the user have the largest average change in centrality value of 0.01188. While the change in the number of relations has the largest average change in the centrality value of 1.44087x10−9 . Based on these tests, the number of other users that are related to the user has a large influence on the results of ranking compared to the number of relationships owned by the user. Keywords : Social Media, Twitter, Hubs and Authorities Centrality, Probabilistic Affinity Index, authority centrality, hub centrality