4.3.4 Hubungan Betweenness, Closeness, dan Degree Centrality
Pada random graph terdapat lebih dari satu node yang populer. Jika dilihat dari nilai betweenness, node 25 memiliki nilai sebesar 325,6295 yang
mana merupakan node yang berperan sebagai penghubung antara node satu dengan node lainnya. Namun nilai betweenness di random graph lebih kecil
jika dibandingkan dengan nilai betweenness di real human network. Pada closeness node 25 memiliki nilai sebesar 0,0096 yang berarti node 25
memiliki hubungan kedekatan dengan node lainnya. Kemudian pada degree centrality, nilai dari node 25 sebesar 9 yang mana node 25 memiliki jumlah
hubunganrelasi sebanyak 9. Jika dilihat dengan seksama pada degree centrality node yang memiliki hasil tertinggi tidak hanya pada node 25, tetapi
juga node 46 memiliki nilai degree yang sama dengan node 25 yaitu 9. Dari hasil analisis tersebut, hubungan setiap node terhadap betweenness, closeness,
dan degree adalah bersifat acak.
4.4 Scale-Free Network Graph SFNG
4.4.1 Betweenness Centrality
10 20
30 40
50 60
100 200
300 400
500 600
Node ID
N il
a i
B e
tw e
e n
n e
s s
C e
n tr
a li
ty
Gambar 4.7 Grafik hasil betweenness centrality pada Scale-free graph
Gambar 4.7 grafik di atas menunjukkan bahwa node 1 memiliki nilai betweenness yang paling tinggi di antara node yang lainnya yaitu sebesar
575,3217 yang artinya node 1 merupakan node yang menghubungkan satu node ketika ingin bertemu dengan node lainnya. Jika dibandingkan dengan
grafik di real human network dan random graph, scale-free graph memiliki hasil yang hampir sama dengan real human network. Dapat dilihat dari grafik
di atas bahwa hanya ada satu node yang memiliki hasil signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa karakteristik scale-free graph mirip dengan real human
network. Analoginya, anggap persimpangan sebagai node. Semakin banyak jalan yang harus melewati persimpangan itu misal tidak ada jalan alternatif,
maka semakin penting arti persimpangan tersebut.
4.4.2 Closeness Centrality
Kategori