Abstrak —Berdasarkan  RTRW  Kota  Surabaya  tahun  2014-2034 dan  RZWP3K  Tahun  2012-2032,  Kecamatan  Bulak  meliputi Kelurahan  Kenjeran  dan  Kelurahan  Bulak  di  kawasan  kaki Suramadu  diarahkan  dengan  fungsi  utama  sebagai  kawasan wisata  bahari/laut,  pengembangan  pariwisata  alam  dan  buatan, dan  permukiman  nelayan.  Adanya  pembangunan  fisik  kawasan Pariwisata  di  Kampung  Pesisir  Bulak  dan  sekitarnya  masih memyebebkan  masalah  non-fisik  yang  ditimbulkan  dari  adanya hubungan  atau  peran  aktor  dalam  pengembangan  kawasan pariwisata  yang  belum  optimal. Untuk  itu  diperlukan pengembangan  berbasiskan  Jaringan  Sosial  dalam  melihat hubungan dan kesinambungan antar peran dalam menyelesaikan masalah terkait pengembangan wisata di Kampung pesisir Bulak dan  sekitarnya.  Penelitian  ini  menggunakan Social  Network Analysis (SNA) dalam menganalisis hubungan yang terjadi antar pihak  yang  berpengaruh  dari  kelompok  pemerintah  maupun kelompok  organisasi  masyarakat.  Dalam  melakukan Social Network  Analysis (SNA)  mengacu  pada  perhitungan Degree  of Centrality,  Closeness  Centrality  dan  Betweenness Centrality  dari setiap  aktor  yang  teridentifikasi . Kemudian  dari  hasil  analisis menunjukkan  bahwa  Dinas  Pertanian  bidang  Perikanan  dan Badan  Perencana  Pembangunan  Kota  Surabaya  merupakan pihak  yang  memiliki  nilai centrality tertinggi  sehingga  memiliki peran  yang  besar  dalam  pengembangan  pariwisata  kampug pesisir Bulak Surabaya.
Kata  Kunci —Kampung,  Pesisir,  Pariwisata,  Bulak,  Jaringan Sosial.

## I. PENDAHULUAN
AWASAN  pesisir  merupakan  daerah  yang  sensitif  dan rapuh  baik  dari  segi  fisik  geografis,  karakteristik  alam, keanekaragaman hayati dan juga secara sosial dimana terdapat berbagai  kepentingan  dan  pengelolaan  oleh  berbagai  pihak  di kawasan pesisir yang sangat terkait dan dipengaruhi kondisi di darat  dan  di  laut,  sehingga  rentan  terhadap  adanya  aktivitas manusia  [1].  Kota  Surabaya  merupakan  salah  satu  Kota dengan  ciri  pesisir  yang kuat, dimana arah pertumbuhan Kota berawal  dari  kawasan  pesisirnya.  Ditunjang  dengan  garis pantai  sejauh  47,4  km,  dan  potensi  perikanan  di  kawasan pantai  Timur  hingga  3.922,5  ton  per-tahun  dengan  jumlah nelayan sebanyak 2.226  orang  menunjukkan  adanya penggunaan  dan  pemanfaatan  kawasan  pesisir  dengan  fungsi perikanan  dan  juga  pariwisata  serta  permukiman,  utamanya permukiman  nelayan  [2].  Pengembangan  permukiman  pesisir memiliki  peran  vital  dalam  kegiatan  ekonomi  dikarenakan
terdapatnya integrasi antara fungsi ekonomi dan fungsi budaya [3].
Potensi  pariwisata  pesisir  di  Kecamatan  Bulak  dapat dicerminkan melalui adanya peningkatan kunjungan wisatawan mancanegara  ke  kawasan  Kenjeran  dan  Bulak  sebanyak  200- an  wisatawan  mancanegara  di  tahun  2013,  dan  meningkat menjadi  300-an  wisman  pada  tahun  2014  [4].  Peningkatan potensi  pariwisata  di  Kawasan  Pesisir  Bulak  juga  dilakukan oleh Pemerintah Kota Surabaya dengan perencanaan landmark baru  di  Kawasan  Surabaya  dengan  optimalisasi  Sentra  Ikan Bulak  (SIB),  Jembatan  Kenjeran  dan  Taman  Bulak.    Potensi pariwisata  potensial  dikembangkan  yakni  kampung  nelayan yang  merupakan  salah  satu  kearifan  lokal  kawasan  yang bersinergi  dengan  pengembangan  kawasan  wisata  Bulak  dan Kenjeran serta keindahan pemandangan matahari terbit [5].
Namun, hingga saat ini persiapan dan pengelolaan kawasan wisata  pesisir  Bulak  belum  optimal,  hal  ini  ditandai  dengan minimnya  jumlah  pengunjung  ke  Sentra  Ikan  Bulak  dan Kawasan  Pariwisata  di  sekitarnya dan  juga  masih  banyaknya program maupun kebijakan pemerintah yang belum terimplementasi optimal di Kawasan Pesisir Bulak [6]. Hingga saat ini, pengembangan kawasan kampung wisata pesisir Bulak melibatkan berbagai elemen lembaga (multisektor) didalamnya baik  pemerintah  dalam  menetapkan  kebijakan  dan  program, serta  masyarakat  sebagai  obyek  dan  subyek  pengembangan. Namun,  adanya  program  program  pengembangan  kawasan wisata  kampung  pesisir  Bulak  seringkali  belum  optimal pelaksanaannya  di  tingkat  implementasi  kepada  masyarakat dan  kawasan  kampung  wisata  dikarenakan  kurang  sinkronnya pelaksanaan peran masing masing sektor dalam pengembangan kawasan wisata kampung Pesisir Bulak.
Permasalahan  tersebut  mengindikasikan  belum  efektifnya peran antar kelembagaan yang berwenang dalam pengembangan  kawasan  kampung  wisata  pesisir  Bulak sehingga  dibutuhkan  suatu  penelitian  terkait  penguatan  peran tiap  kelembagaan  melalui  jaringan  sosial  yang  menaungi pengembangan kawasan.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Pendekatan Penelitian dan Variabel Penelitian
Pendekatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yakni pendekatan  rasionalistik.  Pendekatan  rasionalistik  bersifat membangun kebenaran teori secara empiri atau bersumber dari fakta  empiri.  Sedangkan  variabel  penelitian  merupakan  hal

## Analisis Jaringan Sosial Pariwisata di Kampung Pesisir Bulak Surabaya
Dea Nusa Aninditya, dan Dian Rahmawati Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : d_rahmawati@urplan.its.ac.id
K
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2 (2017),  2337-3520 (2301-928X Print)                                      C487
yang  menjadi  obyek  amatan  dalam  proses  penelitian  ini. Berdasarkan  hasil  tinjauan  pustaka,  didapatkan  variabel penelitian yang menjadi dasar proses analisis.
Tabel 1.
Variabel dan Definisi Operasional No Variabel Penelitian Definisi Operasional 1 Kelembagaan  Terkait Pengembangan Wisata Pesisir Lembaga  dan  Organisasi  yang  terkait dengan  pengembangan  wisata  Pesisir  di Kawasan Bulak 2 Kegiatan  dan  Program Lembaga dalam Pengembangan Wisata Pesisir Kegiatan  dan  Program  yang  pernah dilakukan lembaga lembaga dan organisasi dalam  pengembangan  kawasan  wisata Pesisir Bulak 3 Bentuk Kolaborasi Pengembangan Kawasan Pariwisata Pesisir Bentuk-bentuk kolaborasi dalam
pengembangan  kawasan  wisata  pesisir Bulak dan juga masyarakat.

## Sumber: Hasil Sintesa Pustaka, 2016
Kawasan penelitian berada di Kecamatan Bulak dan terletak pada  2  Kelurahan  yakni  Kelurahan  Kenjeran  dan  Kelurahan Kedung Cowek. Berikut merupakan peta kawasan penelitian.
Gambar 1. Delineasi Wilayah Penelitian. Sumber: Hasil Analisis, 2017

## B. Teknik Pengumpulan Data
Sampel  adalah  sebagian  atau  wakil  populasi  yang  diteliti. Jika  kita  hanya  akan  meneliti  sebagian  dari  populasi,  maka penelitian  tersebut  disebut  penelitian  sampel  [7].  Sampel dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik  non  probabilistik dengan  penarikan  sampel  melalui stakeholder  analysis sehingga didapatkan sampel penelitian sebanyak 12 stakeholder yakni:
Tabel 2. Sampel Penelitian Berdasarkan Hasil Stakeholder Analysis No Stakeholder 1 Badan Perencanaan Pembangunan Kota Surabaya
2 Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Surabaya
3 Dinas Ketahanan Pangan dan Pertanian Kota Surabaya
4 Dinas  Perumahan  Rakyat  dan  Kawasan  Permukiman, Cipta Karya dan Tata Ruang
5 Dinas  Kebersihan  dan  Ruang  Terbuka  Hijau  Kota Surabaya
6 Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Jawa Timur
7 UPTD Kenjeran
8 Kantor Sentra Ikan Bulak
9 Kecamatan Bulak
10 Kelurahan Kedung Cowek
11 Ketua  Pranata  Masyarakat  Bulak  yakni  Ketua  RW  di Kawasan Penelitian
12 Kelompok Sadar Wisata Kecamatan Bulak Sumber: Hasil Sintesa Pustaka, 2016
Pengumpulan data dilakukan menggunakan 2 metode yakni survey  primer  berupa  observasi  dan  kuisioner  serta  survey sekunder  dilakukan  melalui  studi  penelitian  terkait  tinjauan tori  yang  berkaitan  dengan  pembahasan  studi  maupun  dari literatur  lain  yang  menunjang  pengumpulan  data  seperti dokumen  rencana,  serta  dokumen  penelitian  terdahulu  yang memiliki keterkaitan dengan wilayah penelitian.

## C. Metode Analisis
Analisis  yang  dilakukan  terbagi  menjadi  6  tahapan  sebagai berikut.
Gambar 2. Bagan Alur Metode Analisis. Sumber: Hasil Analisis, 2017
Pendekatan  SNA  digunakan  untuk  penelitian  sosial  seperti memetakan arus informasi vertikal dan lateral, mengidentifikasi  sumber-sumber  dan  tujuan  untuk  mencari batasan atas resourses. Social Network Analysis (SNA) adalah suatu  alat  yang  digunakan  untuk  memetakan  hubungan pengetahuan  penting    dalam  jaringan  sosial  antara  individu analisis  ini    dapat  digunakan  untuk  keperluan  pengambilan informasi,  termasuk  hubungan  interaksi  dan  pertemanan  antar user,  dimana  interaksi  antar  user  dan  hubungan  pertemanan dapat  direpresentasikan  dalam  grafik  [8].  Selain  itu, pandangan  lain  menyebutkan  bahwa Social  Network  Analysis adalah proses pemetaan dan pengukuran relasi antara orang ke orang [9].
Perhitungan nilai centrality dilakukan pada 3 jenis centrality berbeda  yakni Degree  Centrality,  Closeness  Centrality  dan Betweenness  Centrality yang  pada  akhirnya  dari  nilai perhitungan  tersebut  ditampilkan  melalui  visualisasi Social Network yang  terbentuk  dari  relasi  yang  terjadi  antar  aktor yang  teridentifikasi  pada  tahap  sampling  menggunakan Stakeholder Analysis .
Perhitungan  Degree  of  Centrality  yakni  derajat  keberadaan dan  posisi  aktor  dalam  jaringan  sosial  yang  menggambarkan
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2 (2017),  2337-3520 (2301-928X Print)                                      C488
simpul  keterkaitan  aktor/ node . Degree  Centrality mengukur peran  dari  sebuah  aktor  dalam  sebuah  jaringan.  Bila  derajat centrality tinggi  maka  aktor  tersebut  memiliki  banyak hubungan  dengan  aktor  lain.  Aktor  dengan degree  centrality tertinggi  menunjukkan  bahwa  aktor  tersebut  cukup  “populer atau terkenal” dalam sebuah jaringan menggunakan persamaan (1) sebagai berikut.
C D (i)
: Degree Centrality dari sebuah aktor
d (i)
: Derajat (jumlah edge ) dari node aktor n – 1 :  Nilai  maksimum degree (n  merupakan jumlah total aktor dalam sebuah jaringan)
Closeness Centrality adalah ukuran seberapa jauh informasi dapat  tersebar  dari  satu  aktor  ke  aktor  lainnya  dalam  sebuah jaringan  sosial  melalui  pengukuran  jalur  terpendek  antara node /aktor  yang  dijangkau.  Semakin  tinggi  nilai  kedekatan satu aktor dengan aktor lainnya maka semakin dekat posisi dan hubungan  sehingga  semakin  mudah  antar  aktor  tersebut menyebarkan informasi dalam sebuah jaringan.
Untuk  mendapatkan  nilai Closeness  Centrality dilakukan melalui perhitungan matematis dengan persamaan (2).
C c (i)
: Closeness Centrality dari sebuah aktor n - 1 : Jumlah Seluruh Aktor dikurangi 1
: Jumlah jarak terpendek dari aktor i ke j
Betweeness Centrality merupakan seberapa jauh aktor dapat mengendalikan  alur  informasi  diantara  aktor  aktor  dalam jaringan  tersebut.  Semakin  tinggi betweeness  centrality suatu aktor,  maka  aktor  tersebut  memiliki  kapasitas  dalam memfasilitasi interaksi antar aktor yang terhubung.
Perhitungan Betweenness  Centrality didasarkan  atas perhitungan matematis dengan persamaan (3).
C B (i)
: Nilai betwenness centrality P jk (i)
: Jumlah jalur terpendek yang melewai i P jk : Jumlah jalur terpendek n : Jumlah seluruh aktor ( node )
Visualisasi  dari  hasil  perhitungan  diabarkan  dari  setiap degree yang  teridentifikasi  dan  juga  visualisasi  keseluruhan dengan  bantuan  perangkat  lunak  pengolah  data Social Network.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  memudahkan  perhitungan,  nama  aktor  diberikan  ID sehingga  mempersingkat  dan  memudahkan  penulisan  serta diidentifikasi edge (hubungan)  yang  terbentuk  dengan  aktor lainnya.
Tabel 3 .Penamaan ID dari Setiap Aktor Teridentifikasi
ID Aktor Nama Aktor Jumlah Edge V1 Badan Perencana Pembangunan Kota Surabaya 8 V2 Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Jawa Timur 2 V3 Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Surabaya 19 V4 Dinas Perumahan Rakyat dan Kawasan Permukiman  Pekerjaan  Umum  dan  Tata  Ruang Kota Surabaya 7 V5 Dinas  Ketahanan  Pangan  dan  Pertanian  Kota Surabaya 11 V6 Dinas  Kebersihan  dan  Ruang  Terbuka  Hijau  Kota Surabaya 9 V7 Kantor Sentra Ikan Bulak Kota Surabaya 7 V8 Kantor UPTD Kenjeran Kota Surabaya 7 V9 Kecamatan Bulak Kota Surabaya 10 V10 Kelurahan Kedung Cowek Kota Surabaya 8 V11 Ketua RW Kedung Cowek Kota Surabaya 7 V12 Kelompok Sadar Wisata Kecamatan Bulak 7
Sumber: Hasil Analisis, 2017

## A. Hasil Perhitungan Degree Centrality
Berikut  merupakan  tabel  hasil  perhitungan Degree Centrality dan diurutkan dari nilai terbesar ke nilai terkecil.
Tabel 4.
Hasil Perhitungan Degree Centrality Nama Aktor ID Aktor Degree Centrality Dinas  Ketahanan  Pangan  dan  Pertanian  Kota Surabaya V5 1 Kecamatan Bulak Kota Surabaya V9 0,91 Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Surabaya V3 0,91 Dinas  Kebersihan  dan  Ruang  Terbuka  Hijau Kota Surabaya V6 0,82 Badan Perencana Pembangunan Kota Surabaya V1 0,72 Ketua RW Kedung Cowek Kota Surabaya V11 0,64 Kelurahan Kedung Cowek Kota Surabaya V10 0,64 Kelompok Sadar Wisata Kecamatan Bulak V12 0,64 Kantor UPTD Kenjeran Kota Surabaya V8 0,64 Kantor Sentra Ikan Bulak Kota Surabaya V7 0,64 Dinas Perumahan Rakyat dan Kawasan Permukiman  Pekerjaan  Umum  dan  Tata  Ruang Kota Surabaya V4 0,64 Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Provinsi  Jawa Timur V2 0,19
Sumber: Hasil Analisis, 2017

## B. Hasil Perhitungan Closeness Centrality
Berikut  merupakan  tabel  hasil  perhitungan Closeness Centrality dan diurutkan dari nilai terbesar ke nilai terkecil.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Closeness Centrality Nama Aktor ID Aktor Closeness Centrality Dinas Ketahanan Pangan dan Pertanian Kota Surabaya V5 1
(1) (2)
(3)
Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Surabaya V3 0,91 Kecamatan Bulak Kota Surabaya V9 0,91 Dinas Kebersihan dan Ruang Terbuka Hijau Kota Surabaya V6 0,85 Badan Perencana Pembangunan Kota Surabaya V1 0,79 Dinas Perumahan Rakyat dan Kawasan Permukiman Pekerjaan Umum dan Tata Ruang Kota Surabaya V4 0,73 Kantor Sentra Ikan Bulak Kota Surabaya V7 0,73 Kantor UPTD Kenjeran Kota Surabaya V8 0,73 Kelurahan Kedung Cowek Kota Surabaya V10 0,73 Ketua RW Kedung Cowek Kota Surabaya V11 0,73 Kelompok Sadar Wisata Kecamatan Bulak V12 0,73 Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Jawa Timur V2 0,55
Sumber: Hasil Analisis, 2017

## C. Hasil Perhitungan Betweeness Centrality
Berikut  merupakan  tabel  hasil  perhitungan Closeness Centrality dan diurutkan dari nilai terbesar ke nilai terkecil.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Closenes Centrality Nama Aktor ID Aktor Betweenness Centrality Dinas  Ketahanan  Pangan  dan  Pertanian  Kota Surabaya V5 5,14 Badan Perencana Pembangunan Kota Surabaya V1 3,4 Dinas  Kebudayaan  dan  Pariwisata  Kota Surabaya V3 2,19 Kecamatan Bulak Kota Surabaya V9 1,94 Dinas  Kebersihan  dan  Ruang  Terbuka  Hijau Kota Surabaya V6 1,6 Kelompok Sadar Wisata Kecamatan Bulak V12 0,8 Dinas  Perumahan  Rakyat  dan  Kawasan Permukiman  Pekerjaan  Umum  dan  Tata Ruang Kota Surabaya V4 0,4 Kantor UPTD Kenjeran Kota Surabaya V8 0,39 Kantor Sentra Ikan Bulak Kota Surabaya V7 0,34 Kelurahan Kedung Cowek Kota Surabaya V10 0,34 Ketua RW Kedung Cowek Kota Surabaya V11 0,34 Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Provinsi  Jawa Timur V2 0 Sumber: Hasil Analisis, 2017

## D. Visualisasi Jaringan Sosial Pariwisata Kampung Pesisir Bulak
Setelah  perhitungan  degree  tiap  aktor  didapatkan  maka dilakukan  visualisasi  dengan  memperhatikan  jumlah  jumlah hubungan  dengan  aktor  lain  (edge)  serta  kekuatan  hubungan satu  aktor  dengan  aktor  lain  dalam  jaringan  ( weight) menggunakan perangkat lunak visualisasi Social Network.
Gambar 3. Hasil Visualisasi Jaringan Sosial.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan bahwa :
1. Degree  Centrality  dan  Weight  dari  Nodes berdasarkan perhitungan ini didapatkan bahwa Dinas Ketahanan Pangan dan  Pertanian  bidang  perikanan  Surabaya  menjadi  aktor sentral dimana aktor ini memiliki peran yang sentral dalam pengembangan pariwisata kampung pesisir Bulak dikarenakan  adanya  pengembangan  pariwisata  di  kawasan ini  bercirikan  pesisir  dan  perikanan  yang  kuat.  Selain  itu ada  pula  aktor  sentral  lain  yakni  Dinas  Kebudayaan  dan Pariwisata  selaku  pengembang  pariwisata,  Kecamatan Bulak  selaku  penghubung  kelompok  Pemerintah  dan Kelompok masyarakat.
2. Dilihat  dari Closeness  Centrality ,  yang  mengindikasikan kemudahan  komunikasi  berupa  hubungan  langsung  antar aktor  tertinggi  dimiliki  oleh  Dinas  Ketahanan  Pangan  dan Pertanian  bidang  perikanan  Surabaya  dimana  memiliki banyak  kesamaan  peran  dengan  aktor  lain  dalam  jaringan sosial  atas  upaya  pengembangan  pariwisata  kampung pesisir Bulak.
3. Betweenness Centrality mengindikasikan pentingnya sebuah  aktor  dalam  jaringan  sebagai  penghubung  antar aktor.  Nilai  tertinggi  yakni  Dinas  Ketahanan  Pangan  dan Pertanian  bidang  perikanan  Surabaya  yang  juga  memiliki Degree Centrality tinggi dan mampu menghubungkan antar aktor.  Selanjutnya  yakni  Badan  Perencana  Pembangunan Kota Surabaya mampu mengendalikan jalur informasi serta menyebarkan  rencana  pengembangan  pariwisata  kawasan kampung  pesisir  Bulak  kepada  aktor  teknis  lain  secara efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. D. Hasanzadeh, The application of Analytical Network Process to  environmental  prioritizing  criteria  for  coastal  oil  jetties  site selection  in  Persian  Gulf  coasts  (Iran) .  Ocean  Coastal Management, 2013.
[2] R. Rahmawati, D., & Suprihardjo, “Identifikasi Pola Perkembangan Permukiman  Pesisir  Melalui  Pendekatan  Ekistic  Studi  Kasus: Wilayah Pesisir Brondong-Paciran Lamongan,” J. Penataan Ruang , 2017.
[3] Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur, Profil  Perikanan  Jawa  Timur .
Surabaya, 2015.
[4] UPTD Kenjeran, Laporan Kunjungan Wisata 2015 . 2015.
[5] Pemerintah Kota Surabaya, “Home: Berita. Retrieved from Website
Resmi  Pemerintah  Kota  Surabaya,”  2015.  [Online].  Available: http://www.surabaya.go.id.
[6] Kabar  Surabaya,  “Berita:  Event  dan  Wisata.  Retrieved  from Website Kabar Surabaya,” 2016. [Online]. Available: http://kabarsurabaya.org.
[7] S.  Arikunto, Prosedur  Penelitian:  Suatu  Pendekatan  Praktik .
Jakarta: Rineka Cipta, 2006.
[8] S.  D.  Pyrke, Analysing  construction  project  coalitions:  exploring the  application  of  social  network  analysis .  Construction
Management and Economics, 2004.
[9] L. C. Freeman, Centrality in Social Networks II . 1979.