Studi Empiris Jaringan

Studi Empiris Jaringan

Sekumpulan titik yang dihubungkan dengan garis. Titik dalam bahasa inggris disebut Node, garis disebut dengan Edge. Jaringan buatan manusia dapat berupa: jaringan fisik, non-fisik, serta jaringan sosial.
  • Jaringan fisik merupakan jaringan yang terhubung secara fisik, contoh nya jaringan internet, jaringan listrik, dan jaringan transportasi.
  • Jaringan non fisik disebut dengan istilah “jejaring”. Salah satu jenis jejaring non fisik adalah jejaring penyebaran informasi.
Jejaring sosial menggambarkan struktur dalam suatu situasi sosial. Nodes digambarkan sebagai representasi dari actor yaitu manusia (sekelompok manusia), lalu Edges representasi dari interaksi sosial diantara dua manusia.
Setiap Node dalam jejaring yang memiliki arah ada 2 nilai degree (derajat), yaitu out-degree (derajat ke luar) dan in-degree (derajat ke dalam). Out-degree menunjukkan individu dianggapnya sebagai teman, in-degree menunjukkan individu yang menganggapnya sebagai teman.

Representasi Model SNA (Graf, Edge List, dan Matrix Adjacency)

Pembentukan Model Jejaring Sosial

Graf umumnya digunakan untuk mewakili suatu jejaring. Jejaring sosial dapat dibentuk ketika terdapat entitas (manusia, perusahaan, organisasi,dll.) yang berinteraksi dengan entitas lainnya dalam suatu lingkup sosial.
Terdapat beberapa cara umum untuk memformulasikan sebuah Graf, diantaranya menggunakan edge list dan adjacency matrix. Kedua cara tersebut dapat digunakan untuk merepresentasikan jejaring sosial yang memiliki arah, tidak memiliki arah, memiliki bobot, tidak memiliki bobot.

Representasi Jejaring Sosial (menggunakan edge list dan adjacency matrix)

Berikut terlampir data panggilan melalui Whatsapp pada tanggal 16 Oktober 2021-23 Oktober 2021:
22 Oktober 2021, Ficky menelpon Kiki 1x
22 Oktober 2021, Ficky menelpon Yenni 1x
22 Oktober 2021, Anisya menelpon Ficky 1x
23 Oktober 2021, Ficky menelpon Wulan 1x
23 Oktober 2021, Riham menelpon Ficky 1x
Dari data diatas, akan dibentuk representasi jejaring sosial, yaitu jejaring tanpa arah dan tanpa bobot, jejaring berarah, dan jejaring berbobot sebagai berikut:

1. Jejaring Tanpa Arah dan Tanpa Bobot

Dalam edge list, edge dibentuk melalui data berjenis array atau tabel yang berisi pasangan nodes. Jejaring tersebut dibentuk melalui edge list berbentuk array (Ficky, Anisya), (Ficky Kiki), (Ficky, Riham), (Ficky, Wulan), (Ficky, Yenni), (Anisya, Ficky), (Kiki, Ficky), (Riham, Ficky), (Wulan, Ficky), dan (Yenni, Ficky). Edge list tersebut juga dapat dikonversi menjadi tabel.

Edge List

Dalam adjacency matrix, menampilkan keberadaan hubungan antara setiap node dengan nodes lainnya dalam suatu jejaring. Apabila terdapat hubungan diantara dua nodes, maka pertemuan kolom dan baris antara dua nodes tersebut diberi nilai 1, apabila tidak terdapat hubungan maka diberi nilai 0.
 
Adjacency Matrix

2. Jejaring Berarah

Arah hubungan ditunjukkan melalui arah anak panah pada edge. Terdapat edge yang berasal dari Ficky menuju Kiki, Wulan, dan Yenni, namun tidak ditemukan edge yang berasal dari Kiki, Wulan, dan Yenni menuju Ficky. Serta, terdapat edge yang berasal dari Anisya dan Riham menuju Ficky, namun tidak ditemukan edge yang berasal dari Ficky menuju Anisya dan Riham. Ficky menelepon Kiki, Wulan, dan Yenni, namun Kiki, Wulan, dan Yenni tidak menelepon Ficky. Ficky juga tidak menelepon Anisya dan Riham, namun Anisya dan Riham menelepon Ficky. Sehingga hubungan yang terjadi tidak simetris. Maka tidak membutuhkan bentuk edge list yang berbeda. Hanya saja, node yang disebutkan pertama (kiri) merupakan representasi dari node asal sedangkan node yang disebutkan selanjutnya (kanan) merupakan representasi dari node tujuan. 

Edge List

Hubungan yang tidak simetris menghasilkan adjacency matrix yang tidak simetris pula. Ketika Ficky menelepon Kiki, Wulan, dan Yenni,  namun Kiki, Wulan, Yenni tidak menelepon Ficky, maka pertemuan antara baris Ficky dan kolom Kiki, Wulan, dan Yenni bernilai 1, sedangkan pertemuan antara baris Kiki, Wulan, dan Yenni dan kolom Ficky tidak bernilai 1. Keadaan ini menghasilkan adjacency matrix yang tidak simetris.

Adjacency Matrix

3. Jejaring Berbobot

  • Hubungan jejaring juga dapat mempertimbangkan bobot untuk membedakan kualitas hubungan antar node.
  • Semakin tinggi kualitas hubungan antara node maka nilai bobotnya semakin besar.

Edge List

Dalam adjacency matrix, jika ada hubungan akan bernilai 1 jika tidak hubungan maka benilai 0. Jika ada bobotnya maka jika ada hubungan nilai hubungan berubah menjadi nilai bobot dan jika tidak ada hubungan nilai bobot tetap bernilai 0.

Adjacency Matrix

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Teori Graf

Gambar
Teori graf merupakan sebuah pokok bahasan yang muncul pertama kali pada tahun 1736, yakni ketika seorang matematikawan Swiss, L. Euler mencoba untuk mencari solusi dari permasalahan yang sangat terkenal yaitu jembatan Königsberg. Apakah ada kemungkinan untuk melalui ketujuh buah jembatan itu masing-masing tepat satu kali, dan kembali lagi ke tempat semula? Euler berpendapat bahwa tidak ada jalan seperti itu. Pembuktiannya hanya melibatkan referensi ke susunan fisik jembatan, tetapi pada dasarnya dia membuktikan teorama pertama dalam teori graf. Graf adalah bagan yang memuat informasi yang diinterpretasikan secara tepat. Graf digunakan untuk merepresentasikan objek-objek diskrit dan hubungan antara objek-objek tersebut. Tujuan graf adalah untuk visualisasi objek agar mudah dimengerti. Jenis graf yaitu berarah dan tidak berarah. Graf terdiri dari 2 himpunan berhingga yaitu v(G) dan e(G). Secara sistematis graf mendefinisikan sebagai pasangan himpunan (Vertex, Edge) ditulis dengan notasi ...
Baca selengkapnya

Vclass 1 (Kuis) - Konsep Dasar Metode SNA dan Pengenalan Software SNA

KONSEP DASAR JARINGAN Jejaring sosial memiliki dua elemen dasar dan satu opsional (poin ketiga): Satu set node (alias simpul) - objek dalam jaringan. Satu set atau set hubungan (alias relasi, koneksi, edge , arc) - ties bisa diarahkan atau tidak). 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 Dari matriks dapat dibuat grafik (alias diagram jaringan, sosiogram). Dalam ruang SNA dipetakan seluruhnya dalam koneksi. Jaringan: Ego atau Keseluruhan? Jaringan ego berpusat pada node tertentu dan hubungannya dengan alters . Dapat diekstraksi dari seluruh jaringan. Tapi bisa dikumpulkan alih-alih s...
Baca selengkapnya

Vclass 1 (Forum) - Edges dan Nodes

Gambar
Konsep dasar jaringan merupakan bentuk representasi dari edges dan nodes , bagaimana Anda bisa menjelaskannya dalam konsep keilmuan Komunikasi? Dalam Social Networks Analysis (SNA) terdapat istilah Edges dan Nodes . Edges merupakan sebuah garis dan Nodes merupakan sebuah titik, garis disini menghubungkan titik yang menjadikannya sekumpulan titik. Sedangkan, dalam komunikasi, edges diibaratkan sebagai garis penghubung dan nodes sebagai aktor atau individu yang melakukan sebuah interaksi. Ketika sebuah interaksi terjadi antara 2 aktor atau lebih, maka akan terlihat garis yang menghubungkannya. Hubungan ini dapat terjadi baik di dunia nyata maupun di dunia maya, karena saat ini komunikasi tidak terbatas ruang dan waktu.
Baca selengkapnya