Langsung ke konten utama

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

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Weekly Journal 1 (Pengantar Social Network)

Haiii guyss!! Apakabar? Semoga kalian dalam keadaan sehat ya kawan! Ok kalau begitu kita langsung saja masuk ke weely Journal 1!!!Yeay^^ Setelah hampir setahun lebih akhir balik nulis di blog lagi ni heheh. Dan makasih banget buat kalian yang sudah baca blog saya dari awal sampai sekarang ini <3.Jadi blog kali ini intungan akan kembali menjadi awal atau dari Part 1   Ok kalau begitu kita langsung saja masuk ke weely Journal 1!!!Yeay^^ Dalam blog kali ini saya akan membahas SNA Social -> Human Network-> relasi/hubungan Social Network bisa di artikan atau katanya sebagai suatu media yang memiliki interaksi hubungan atau relasi antar satu sama lain (human). Dalam kontek sosial network disini mengenai big data atau media sosial. Sosial Network, memungkinkan kita yang memiliki akun pribadi kemudian terhubung dengan teman untuk berbagi informasi dan pembahasa atau topik kita mendapat respond oleh orang lain tanpa kita duga-duga. Ketika kita mengetweet atau memposting topik ...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Weekly Journal part 1

Senin 27 September 2021, menjadi awal pertemuan di semester 3 perkuliah saya. Biasa hari ini senin adalah hari paling tidak diantikan oleh beberapa orang, termasuk aku heheh. Namun Senin hari adalah hari senin yang berbeda, senin kali ini adalah senin indah.Mengapa menjadi senin indah? Karena di senin ini saya mendapatkan kabar baik,mendapatkan pembelajaran yang menarik dan melangkah menuju hal pendewasaan. Kabar baik di hari kali ini adalah mendengar bahwa teman baik saya di SMA keterima di STIP . Aku merasa senang mendengarkan kabar bahwa ia terima, aku tau ia sudah berjuang selama ini dan ia pantas mendapatkanya. Semangat dan sukses selalu kawan.  Kabar baik lainnya adalah hal-hal sepele bagi sebagian orang,namun bagi saya ini menyenakan dan menjadi kebagauan ku sendiri. Hal-hal sepele itu ialah beberapa idol saya update dengan membawa kabar baik,seperti; berita Sunghoon Enhypen akan menjadi MC mulai tanggal 8 Oktober, lalu Why don't We anniversery 5 year, dan beberapa update id...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Kesalahan dalam berpikir atau bernalar

Berikut ini adalah pengertian dan contoh dari kesalahan dalam berpikir atau bernalar yang biasa terjadi di masyarkat  Ad hominem ini adalah kesalahan logika ketika kita menyerang sosok pembawa argumen alih-alih argumennya. Kita memandang rendah pendapatnya hanya karena karakter personal yang kita anggap tak kredibel.   Slippery slope adalah kesalahan berpikir yang mengasumsikan bahwa kejadian A akan berdampak pada kondisi kondisi ekstrem   Red herring ini adalah kesalahan berpikir ketika seseorang membawa topik yang tidak relevan untuk mengalihkan perdebatan. Mengapa namanya red herring? Ini merujuk kepada ikan herring yang kalau dimasak akan berubah kemerahan dan berbau menyengat, mendistraksi perhatian Dari semua kesalahan logika, strawman ini yang paling menyebalkan. Ia terjadi ketika kita salah menginterpretasikan argumen orang lain, lalu menyerang argumen tersebut dengan interpretasi kita yang salah tadi Kesalahan logika ini membalas kritikan dengan kri...
Posting Komentar
Baca selengkapnya