Weekly journal part 5 (mengelolah data di Netlytic)

  Haiii guyss!! Apakabar? Semoga kalian dalam keadaan sehat ya kawan! Ok kalau begitu kita langsung saja masuk ke weekly Journal Part 5

Dalam blog kali ini akan mengelola data besar di media sosial di web  netlytic. Media sosial yang kita gunakkan ialah youtube. Berikut ini tahap dan contohnya.

1. Tahap pertama masuk atau buat akun kalian. 

2. Lalu update tier menjadi hijau atau 1000 agar kita dapat mengelola data lebih besar atau lebih banyak.

3. Masuk ke paad newdataset. Masukkan nama project dan link youtube yang inginkan. Pada link copy pada bagian setelah = saja. Kalo scroll ke bawah untuk klik import lalu next step

4. Klik no 3 (tekt analysis). Pada bagian ini klik semua logo hijau. Jika sudah klik visualize, untuk mengetahui kata yang tidak pantas atau tidak sesuai. Kalian bisa meremove di bagian yang tidak pantas itu.

5. Lanjut ke no 5 yakni network analysis. Seperti sebelumnya kalian bisa klik bagian hijaunyanya sampai tidak ada.

6. Klik visualize  nanti kalian akan di arahkan ke halaman baru yang menampilkan jaringan yang ada di dalam komen youtube yang kalian pilih tadi. Disini kalian jika klik bagian atas yang WHO MENTIONS WHOM mengetahui nama atau topik apa yang di bahas. Jika WHO MENTIONS WHOM REPLIES WHOM kan mengetahuin komen yang yang terbanyak di balas atau interaksi antar aktor di komentar.

CONTOH DARI DATA ANALISIS SAYA

Sumber : link youtube dari jerome polli ft RIIZE https://www.youtube.com/watch?v=8dAnjhyDhqM

 1.       NAME NETWORK / WHO MENTIONS WHOM

Cluster 1 ( velue terbesar ), terdapat dua relasi jaingan yang satu yang menyendiri. Cluster 1 dengan pembahasan terbesar ialah Kpop.

Centrality values

total degree      : 6

indegree           : 5

outdegree        : 1

Cluster 2, terdapat dua relasi jaingan yang satu yang menyendiri. Cluster 2 dengan pembahasan keyword di cluster 2 terbesar ialah saya

.

Centrality values

total degree      : 6

indegree           : 5

outdegree        : 1

Cluster 3 dengan pembahasan terbesar ialah haechan.

Centrality values

total degree      : 4

indegree           : 3

outdegree        : 1

Cluster 4  dengan pembahasan terbesar ialah nadi.

Centrality values

total degree      : 4

indegree           : 3

outdegree        : 1

Cluster 5,  terdapat dua relasi jaingan yang satu yang menyendiri. Cluster 5 dengan pembahasan terbesar ialah Karina.

Centrality values

total degree      : 4

indegree           : 3

outdegree        : 1

1.     

2. NAME NETWORK / WHO REPLIES WHOM

1.      

Cluster 1, dengan 2 relasi jaringan dan satu terpisah. Pada cluster 1 merupakan paling besar nilainya dari cluster lainnya, dan pada cluster 1 ini memiliki terbesar ialah nadi. Atau nadi memiliki balasan komen paling banyak.

Centrality values

total degree      : 13

indegree           : 1

outdegree        : 12

Cluster 2, dengan 2 jaringan dan satu terpisah  dan pada cluster 2 ini terbesar ialah r-chan

Centrality values

total degree      : 9

indegree           : 1

outdegree        : 8

Cluster 3, dengan 2 jaringan dan satu terpisah  dan pada cluster 3 ini terbesar ialah azkarye.

Centrality values

total degree      : 8

indegree           : 1

outdegree        : 7

Cluster 4,  dan pada cluster 4 ini terbesar ialah nihongo mantappu.

Centrality values

total degree      : 7

indegree           : 6

outdegree        : 1

Cluster 5,  pada cluster ini terbesar ialah frischiella siregar.

Centrality values

total degree      : 7

indegree           : 6

outdegree        : 1

Report data keseluruhan

Source data; # of Posts over Time

Top 10 Most Frequently Used Words

Source Data: Top Ten Posters

Network In-degree Centrality: Top 10 Users

Network Out-degree Centrality: Top 10 Users

Begitu dari materi sna terkait netlytic jika ada kesalahan  gambar terdapat alternatif lain yakni bisa di lihat file dalam google drive berikut ini :

https://drive.google.com/drive/folders/1HfWOkk40Tvr4bDSlME8ygFQPv_fJl__1?usp=sharing

I know, i 'm not perfect  i make a lot of mistakes, jadi kalian bisa memberikan masukkan dan sarannya if i'm wrong.Terima kasih sudah membaca blog "My Weekly Journal part 5!" Bye guys!! Sampai berjumpa minggu