ABSTRAKSI: Social network akhir-akhir ini berkembang menjadi sumber sosial, politik, serta sarana komunikasi dan pemasaran. Situs seperti Twitter, Facebook, blog, Wikipedia, dan youtube adalah beberapa contoh social network. Pertemanan dalam social network merupakan koneksi antar pengguna yang dapat digambarkan dalam bentuk graf. Graf relasi tersebut dapat membentuk komunitas. Peneliti telah mengusulkan beberapa algoritma untuk membentuk suatu komunitas, tetapi masalah umum yang dihadapi adalah metode tersebut belum dapat memberikan informasi yang obyektif tetang berapa banyak masyarakat yang harus dikelompokan dalam jaringan. Girvan and Newman (GN) diusulkan untuk mengatasi kekurangan pada metode yang telah digunakan dengan menambahkan perhitungan pengukuran kualitas pembentukan jaringan. Kualitas pembentuk jaringan yang dipakai adalah Modularity. Modularity merupakan properti yang digunakan pada jaringan dan ditujukan secara spesifik untuk membagi suatu jaringan kedalam komunitas. Selain pengukuran kualitas, untuk menghasilkan komunitas yang sesuai, maka diperlukan perhitungan atribut Similarity suatu data berupa mention Similarity, reply Similarity, dan follow Similarity pada setiap hubungan antar pengguna.
Pada penelitian tugas akhir ini dilakukan implementasi algoritma GN pada social network twitter serta menganalisis pengaruh atribut Similarity dalam pembentukan komuntitas dan memvisualisasikan komunitas yang terbentuk dari data twitter. Hasil dari penilitian ini, semua atribut Similarity mempunyai pengaruh yang sama dalam pembentukan komunitas karena perubahan pembobotan sangat berpengaruh dalam perhitungan betweenness yang merupakan perhitungan utama pada GN.Kata Kunci : Community detection, twitter, Girvan-Newman, Similarity, modularity.ABSTRACT: Social network has developed to be social source, politics, and commucation and marketing medium. As example from social network is social media such as Twitter, Facebook, Blog, Wikipedia, and Youtube. Relationship in social network consist of connection between user that can be described in Graph and than, from this relation graph we can make a community. Researcher has proposed several algorithm to make a community, but common problem that faced was the method cannot given the objective result about how much community should be grouped into network. Girvan and newman (GN) has purposed for solve the lack of method with calculate the quality measurement of network establishment. The quality of network establishment that ussualy use is Modularity. Modularity constitute property that using in the network and have purpose to devide network into several community. And than, the other quality measurement, if we want to produce the appropriate community, we must calculate similarity atribute from data such as mention similarity, reply similarity, and follow similarity for each user relationship.
In this final assignment, I had implemented and analyzed about utilization GN algorithm on social network Twitter, similarity influence into community establishment, and I had visualized the community that establish from Twitter. And from the result of my research, we know that all attribute of similarity have ability to influence establishing community because shifting from similarity value can be impact to betweenness value, which betweenness is main value at GN algorithm.Keyword: Community detection, Twitter, Girvan and Newman, Similarity, and Modularity.