Deteksi Komunitas Dan Penentuan Aktor Yang Paling Berpengaruh Dalam Citra Merek Telkom Pada Media Sosial Twitter

Teknologi internet berkembang dengan cepat seiring dengan perkembangan kebutuhan manusia. Data percakapan yang tersebar dari media sosial dapat dimanfaatkan untuk melihat bagaimana sebuah merek diperbincangkan. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan komunitas dan aktor yang paling berpengaruh dalam percakapan merek Telkom di media sosial Twitter. Penelitian ini memanfaatkan big data dari media sosial Twitter yang diambil melalui Twitter API (Application Programming Interface). Data tersebut kemudian diolah dengan pendekatan Social Network Analysis. Software yang digunakan untuk menghitung dan memvisualisasikan hasil analisis adalah Gephi versi 0.8.2 untuk Windows. Perhitungan yang digunakan untuk menemukan komunitas adalah modularity yang berdasarkan algoritma yang dikenal dengan Louvain Method. Sedangkan penentuan aktor dihitung berdasarkan centrality yang terdiri dari degree, betweenness centrality, closeness centrality, dan eigenvector centrality. Sampel yang digunakan adalah bersifat incidental yaitu semua tweet yang memuat kata “Telkom” pada 4 Desember 2013. Hasil penelitian menemukan 539 komunitas pada percakapan merek Telkom pada 4 Desember 2013. Terdapat 10 komunitas yang jumlah anggotanya lebih dari 20. Sedangkan komunitas lainnya merupakan komunitas kecil yang beranggotakan kurang dari 20. Lima komunitas terbesar adalah komunitas yang membicarakan Telkom masing-masing dalam konteks menjawab kuis yang disponsori Telkom, acara yang diselenggarakan oleh Universitas Telkom, berita terkait mantan direktur Telkom, dan pelayanan Telkom melalui account Twitter TelkomCare.Aktor yang paling berpengaruh adalah account ouvalresearch yang merupakan penyelenggara kuis yang disponsori Telkom. Kata kunci: Social Network Analysis, Community Detection, Centrality, Brand Imag