Analisis jaringan sosial tiktok berbasis graf viralitas dan algoritma closeness centrality untuk memprediksi influencer kuliner paling berpengaruh di Jakarta dan Jawa Barat / Sofia Rohayati</p> - Repositori Universitas Negeri Malang

Analisis jaringan sosial tiktok berbasis graf viralitas dan algoritma closeness centrality untuk memprediksi influencer kuliner paling berpengaruh di Jakarta dan Jawa Barat / Sofia Rohayati</p>

Rohayati, Sofia (2025) Analisis jaringan sosial tiktok berbasis graf viralitas dan algoritma closeness centrality untuk memprediksi influencer kuliner paling berpengaruh di Jakarta dan Jawa Barat / Sofia Rohayati</p>. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

p Selama pandemi COVID-19 salah satu industri yang paling terdampak adalah industri kuliner. Di sisi lain pandemi COVID-19 juga berdampak pada kehidupan sosial masyarakat akibat pembatasan sosial dan penutupan wilayah. Saat ini masyarakat sangat bergantung kepada media sosial dalam setiap kegiatan sehari-hari. Salah satu platform media sosial yang paling viral pada masa pandemi adalah Tiktok. Setelah pandemi selesai masyarakat mulai membangun kembali bisnis kulinernya yang sempat jatuh karena pandemi. Salah satu strategi untuk memperkenalkan usaha kuliner kepada banyak orang adalah melalui pemasaran digital dengan media sosial yang saat ini menjadi kebutuhan tiap individu. Dengan ini diperlukan informasi mengenai influencer yang paling berpengaruh untuk memasarkan produk mereka. Pengumpulan data berupa views likes shares comments dan followers dilakukan dengan memanfaatkan platform TikTok melalui web Popster yang merupakan alat analisis media sosial. Pada penelitian ini struktur graf dan algoritma Closeness Centrality digunakan untuk memprediksi influencer yang paling berpengaruh di bidang kuliner di Jakarta dan Jawa Barat. Akun dengan Closeness Centrality tinggi mungkin memiliki akses yang lebih cepat terhadap informasi dan konten yang viral sehingga kontennya berpotensi mendapatkan lebih banyak views likes comments maupun shares. Algoritma Closeness Centrality merupakan ukuran dalam analisis jaringan yang menggambarkan seberapa dekat suatu node (simpul) dengan semua simpul lainnya dalam jaringan. Dalam penelitian ini Closeness Centrality menggambarkan seberapa dekat suatu akun TikTokers dengan TikTokers lainnya dalam suatu jaringan. Penelitian ini diharapkan untuk lebih memahami tentang struktur jaringan sosial dan kemungkinan aplikasi SNA untuk berbagai tujuan termasuk pemasaran. Hasil penelitian berupa akun TikTokers paling berpengaruh untuk dijadikan strategi pemasaran yang lebih efektif. /p

Item Type: Thesis (Diploma)
Divisions: Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika
Depositing User: library UM
Date Deposited: 28 May 2025 04:29
Last Modified: 09 Sep 2025 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/394688

Actions (login required)

View Item View Item