Struktur Jaringan Spasial Ekonomi Pariwisata di Aglomerasi Perkotaan: Pendekatan Social Network Analysis
Sausan Maulifa Wahyudi 1 , Edy Yusuf Agung Gunanto 2
1,2 Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia

## A B S T R A K
Aglomerasi wilayah yang terjadi di koridor lintas Provinsi berpotensi membentuk suatu jaringan  kerjasama  sektor  ekonomi  pariwisata  untuk  mendorong  pengembangan hubungan ekonomi pariwisata yang terkoneksi antar daerah di lintas Provinsi. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kekuatan  koneksi  ekonomi  pariwisata  serta menganalisis  karakteristik  jaringan  spasial  ekonomi  pariwisata  antar  daerah  lintas Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta-Jawa  Tengah. Metode  analisis yang  digunakan yaitu metode model gravitasi ekonomi pariwisata dan metode Social Network Analysis. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa daerah yang memiliki koneksi terkuat dengan  daerah  lain  yaitu  Kota  Yogyakarta  dan  Kabupaten  Sleman  yang  berperan sebagai kekuatan dominan dalam transmisi faktor ekonomi pariwisata. Struktur jaringan ekonomi pariwisata antar Kabupaten/Kota yang berada dalam jaringan memiliki interaksi yang  masih  lemah  sehingga  masih  banyak  ruang  yang  perlu  dimanfaatkan  untuk kerjasama  ekonomi  pariwisata.  Dengan  ini  diharapkan  pemerintah  daerah  dapat melakukan  integrasi  spasial  dan kerjasama  ekonomi  pariwisata  di aglomerasi  wilayah lintas provinsi DIY-Jawa Tengah.

## A B S T R A C T
Regional agglomerations that occur in cross-provincial corridors have potential a tourism economic sector cooperation network to encourage the development of connected tourism economic relations between regions across provinces. This study aims to analyze  the  strength  of  the  tourism  economic  connection  between  regions  and  to  analyze  the  characteristics  of  the  tourism economy spatial network between regions across the Special Region of Yogyakarta and Central Java. Using the tourism economy gravity model and the Social Network Analysis method. Based on the results of the study, it is shown that the areas that have the strongest connections with other regions are the City of Yogyakarta and Sleman Regency which act as the dominant forces in the transmission of tourism economic factors. The structure of the tourism economic network between regencies / cities that are in the network has weak interactions, so there is still a lot of space that needs to be utilized for tourism economic cooperation. From  this,  it  is  hoped  that  local  governments  can  carry  out  spatial  integration  and  tourism  economic  cooperation  in  the agglomeration of cross provincial DIY - Central Java agglomerations.
Keywords: Tourism Economy, Spatial Network Structure, Tourism Economy Gravity Model.

## Pendahuluan
Pariwisata merupakan suatu sektor potensial suatu wilayah yang memiliki sumber daya pariwisata melimpah. Namun di beberapa daerah perbedaan ketersediaan sumber daya pariwisata yang dimiliki oleh setiap wilayah mampu memberikan dampak positif untuk mendorong wisatawan membentuk suatu rute perjalanan.  Hal  tersebut  menjadikan  terjalinnya  suatu  hubungan  keterkaitan  antar  wilayah  untuk memenuhi kebutuhan yang tidak tersedia di wilayah tersebut. Wilayah dengan ketersediaan sumber daya pariwisata yang lebih beragam menjadikannya mempunyai ciri khas tersendiri dan menjadikan wilayah tersebut  lebih  maju  dibandingkan  dengan  wilayah  lainnya.  Sehingga  wilayah  tersebut  akan  menjadi wilayah yang memberikan manfaat kepada wilayah lain sehingga mendorong terjadinya suatu interaksi. Dalam sisi ekonomi pariwisata, interaksi antar wilayah dapat terjadi ketika adanya pergerakan wisatawan yang melakukan rute wisata dari satu daerah ke daerah lain yang akan menimbulkan manfaat di wilayah yang mereka singgahi. Pengembangan pariwisata didasarkan dengan daya dukung maupun kondisi yang dapat  menciptakan  interaksi  jangka  panjang  yang  saling  menguntungkan  diantara  pencapaian  tujuan pembangunan pariwisata tersebut (Fandeli, 1995).
Menurut  Scolte  (2000)  Konsep  pariwisata  lintas  batas (borderless) dalam  isu deterritorialization yaitu dengan adanya fenomena perkembangan dimana semakin bias batas fisik dan geografi suatu wilayah mengakibatkan  semakin  meningkatnya  keterkaitan  hubungan  antar  wilayah  dalam  berbagai  bidang terutama dalam bidang ekonomi pariwisata. Konsep pariwisata lintas batas berupa pengembangan spasial dalam  kemitraan  strategis  antar  wilayah  yang  berdekatan  atau  kerjasama  lintas  batas  untuk
1 Corresponding Author: sausanmaulifa@students.undip.ac.id 1 , edyyusuffebundip@gmail.com 2

## A R T I C L E I N F O
Article history: Received May 13 th , 2022 Received in revised form
May 26 th , 2022 Accepted May 29 th , 2022 Available online 08 March 2022
Kata Kunci:
Ekonomi Pariwisata, Struktur Jaringan Spasial, Model Gravitasi Ekonomi Pariwisata.
mengembangkan ekonomi  pariwisata.  Kerjasama tersebut  untuk  membangun jaringan koneksi wilayah yang kuat dan efektif antar wilayah lintas batas dalam menarik kunjungan wisatawan.
Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dan Provinsi Jawa Tengah adalah dua provinsi yang memiliki wilayah saling berbatasan dan memiliki keragaman faktor ekonomi pariwisata. Sebagai dua provinsi yang dijadikan sebagai wilayah prioritas pembangunan kepariwisataan menjadikan wilayah tersebut memiliki daya tarik dan hubungan yang erat dalam sektor pariwisata. Dengan kondisi geografis wilayah tersebut menjadikan kedua provinsi memiliki posisi strategis untuk melakukan kolaborasi dalam upaya mendorong pembangunan  kepariwisataan  nasional  maupun  regional  Provinsi  DIY-Jawa  Tengah.  Sektor  pariwisata kedua provinsi ini sangat berpotensi untuk mendukung pembangunan wilayah terbukti dengan kontribusi positif terhadap pendapatan sektor pariwisata. Pada tahun 2019 pendapatan pada sektor pariwisata lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah berada pada tingkat paling tinggi .
Tabel 1. Total Pendapatan & Kualitas Ekonomi Pariwisata Kabupaten/Kota Provinsi Lintas DIY-Jawa Tengah 2019
Kabupaten/Kota Total pendapatan Pariwisata Presentase dalam GDP Kota Yogyakarta 253.163.837.524 23.12% Kabupaten Bantul 51.667.905.755 4.71% Kabupaten Sleman 260.993.149.843 23.83% Kabupaten Gunung Kidul 32.821.570.580 2.99% Kabupaten Kulon Progo 7.734.233.995 0.70% Kabupaten Magelang 44.758.746.851 4.08% Kota Magelang 13.756.279.234 1.25% Kota Semarang 316.254.862.408 28.88% Kabupaten Klaten 10.243.397.000 0.93% Kota Surakarta 113.333.908.189 10.35%
Sumber : Data Statistik Kepariwisataan DIY-Jateng diolah, 2022
Pariwisata memberikan kontribusi terhadap GDP Indonesia pada tahun 2019 dimana wilayah yang paling  besar  menghasilkan  pendapatan  pada  sektor  pariwisata  yaitu  Kabupaten  Sleman  dan  Kota Yogyakarta. Hal ini menunjukkan bahwa sektor patriwisata mampu memberikan kontribusi yang positif bagi  perekonomian  regional  maupun  nasional.  Hal  tersebut  menjelaskan  bahwa  pariwisata  memiliki potensi untuk terus di kembangkan dan mempunyai integrasi untuk dilakukan kolaborasi antar wilayah agar dapat mendorong hasil kualitas ekonomi pariwisata daerah masing-masing.
Selain faktor ekonomi pariwisata yang potensial, faktor geografis kedua provinsi dapat mendorong adanya peluang untuk melakukan kerjasama. Perbatasan tersebut berdampak pada keterkaitan setiap lini sektor ekonomi salah satunya sektor pariwisata yang saling mempengaruhi. Selain itu, untuk mencapai pengembangan  RIPARNAS  dilakukan  kolaborasi  kerjasama  ekonomi  pariwisata  di  wilayah  aglomerasi yang  akan  membentuk  suatu  klaster  daerah  pariwisata  yang  berkaitan  dengan  struktur  jaringan  relasi antar wilayah dimana terjadinya jaringan tersebut dimaksudkan untuk mempercepat arus faktor ekonomi pariwisata seperti kunjungan wisatawan, informasi, dan teknologi yang meluas ke daerah-daerah wisata lainnya.  sehingga  dapat  diupayakan  suatu  kerjasama  dan  kolaborasi  dalam  sektor  pariwisata  agar pembangunan ekonomi pariwisata dapat meluas di berbagai wilayah.
Struktur jaringan ekonomi pariwisata antar lintas provinsi DIY-Jawa Tengah dimaksudkan untuk memberikan koneksi yang lebih luas terhadap kualitas ekonomi pariwisata yang dihasilkan suatu daerah. Kuat lemahnya koneksi antar wilayah dipengaruhi oleh kualitas ekonomi pariwisata wilayah itu sendiri dan jarak antar  wilayah.  Suatu  daerah  yang  menghasilkan kualitas ekonomi pariwisata yang baik akan memungkinkan suatu  daerah  tersebut memberikan keterkaitan koneksi kerjasama ekonomi  pariwisata yang kuat ke daerah lain (Bai et al., 2020). Struktur jaringan spasial ekonomi pariwisata dapat mendorong integrasi  spasial  dan  sinkronisasi  pengembangan  industri  pariwisata  antara  destinasi  wisata  dengan menghubungkan koneksi ekonomi pariwistata (Yin et al., 2019).
Berbagai penelitian mengenai ekonomi pariwisata telah banyak dilakukan, tetapi hanya sedikit yang membahas mengenai struktur kerjasama wilayah dalam ekonomi pariwisata. Penelitian yang membahas mengenai kerjasama ekonomi pariwisata yaitu dilakukan oleh Widyastuti, Marsoyo, and Setiawan (2019), Gan et al  (2021),  dan  Xie, Li, and  Yin  (2021). Penelitian yang dilakukan oleh  Widyastuti, Marsoyo, and Setiawan  (2019)  berpendapat  bahwa  jarak  antar  wilayah  merupakan  indikator  utama  wisatawan membentuk suatu rute wisata. Rute wisata tersebut terbentuk karena dipengaruhi oleh kualitas ekonomi pariwisata yang ada di wilayah tersebut seperti ketersediaan fasilitas, daya tarik wisata dan jaringan jalan
yang mempengaruhi aksesbilitas wisatawan sehingga wisatawan dapat mempertimbangkan melakukan perpindahan dalam berwisata.
Lalu  studi  yang  dilakukan  Gan  et  al  (2021)  memperdalam  mengenai  interaksi  wilayah  yang dilakukan  oleh  wisatawan  studi  tersebut  menjelaskan  bahwa  perbatasan-perbatasan  yang  terbentuk dalam suatu wilayah memiliki suatu potensi kerjasama khususnya di Sungai Yangtze. Aktor yang paling memiliki pengaruh yaitu Kota-kota dalam jaringan yang memiliki faktor ekonomi pariwisata yang tinggi dan jarak yang relatif saling berdekatan sehingga dijadikan sebagai relasi inti oleh wilayah lainnya. Dampak dari jarak dan kualitas ekonomi pariwisata yang menguntungkan pada integrasi ekonomi pariwisata dan koneksi aglomerasi perkotaan dapat dimanfaatkan secara maksimal, sayangnya koneksi yang terbentuk dalam jaringan masih longgar antar wilayah di tengah sungai Yangtze. Selanjutnya studi yang dilakukan oleh Xie et al (2021) menunjukkan bahwa wilayah yang berada di peringkat atas memiliki potensi yang besar  menjadi  pusat  dalam  jaringan.  Untuk  meningkatkan  tingkat  integrasi  pariwisata  dalam  studi  ini harus  di  upayakan  suatu  kesepakatan  antar  wilayah  sehingga  dapat  memperkuat  koneksi  ekonomi pariwisata dan mengoptimalkan struktur jaringan.
Untuk mengetahui sekuat dan sejauh mana kedua wilayah  tersebut  melakukan kerjasama dalam sektor  ekonomi  pariwisata  diperlukan  kajian  terhadap  seluruh  elemen  yang  mempengaruhi.  Penelitian yang dilakukan oleh Gan et al., (2021) dan Xie et al., (2021) menggunakan gravitasi ekonomi pariwisata yang  digunakan  untuk  mengkaji  kekuatan  koneksi  ekonomi  pariwisata  antar  daerah  selain  itu social network analysis digunakan untuk menganalisis peran setiap wilayah dalam jaringan. Pada penelitian ini model  gravitasi  ekonomi  pariwisata  dan  SNA  diadopsi  bertujuan  untuk  mengkaji  kekuatan  koneksi ekonomi  pariwisata  yang  dihasilkan  antar  wilayah  selain  itu  untuk  mengkaji  karakteristik  struktur ekonomi  pariwisata  yang  terjadi  akibat  adanya  kerjasama  ekonomi  pariwisata  apakah  kerjasama  yang dilakukan sudah efektif atau masih banyak ruang yang harus dimanfaatkan untuk melakukan kerjasama di lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah.

## Metode
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yang melibatkan Provinsi Jawa Tengah dan DI Yogyakarta.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  cross  section  dengan  mengambil  5 Kabupaten/Kota  di  DIY dan 5  Kabupaten/Kota di Jawa Tengah kurun  waktu  2019. Berikut merupakan deskripsi variabel data penelitian:

## Tabel 2. Deskripsi operasional variabel
Indikator Variabel Satuan Sumber Jarak Daerah. Km Google Maps. Skala Ekonomi Pariwisata Total atraksi. Unit Statistik  Kepariwisataan  DIY- Jawa Tengah. Total hotel berbintang. Unit Statistik  Kepariwisataan  DIY- Jawa Tengah & BPS. Jumlah wisatawan domestik. Jiwa Statistik  Kepariwisataan  DIY- Jawa Tengah. Jumlah wisatawan mancanegara. Jiwa Statistik  Kepariwisataan  DIY- Jawa Tengah. Kinerja Ekonomi Pariwisata Total Pendapatan Pariwisata.
Juta Rupiah
Statistik  Kepariwisataan  DIY- Jawa Tengah. Presentase total Pendapatan Pariwisata dalam GDP. Persen BPS “Pendapatan  Pariwisata Indonesia” (diolah) Presentase total Pendapatan Pariwisata di Industri tersier. Persen BPPKAD “Catatan Atas Laporan  Keuangan  DIY-Jawa Tengah” Kepadatan pendapatan pariwisata. 10.000/Km 2 StatistikKepariwisataan  DIY-
Jawa Tengah.
Indikator  skala  ekonomi  pariwisata  dan  kinerja  ekonomi  pariwista  digunakan  untuk menggambarkan kualitas ekonomi pariwisata daerah. Penelitian ini menggunakan metode analisis yaitu model gravitasi ekonomi pariwisata dan Social Network Analysis .

## Model Gravitasi Ekonomi Pariwisata
Nainggolan  (2013)  mengemukakan  bahwa  untuk  mengukur  daya  tarik  yang  dimiliki  oleh  suatu wilayah atau besarnya interaksi antar daerah dapat dilakukan dengan analisis gravitasi. Model gravitasi ekonomi  pariwisata  digunakan  untuk  menghitung  kekuatan  koneksi  ekonomi  pariwisata  antar  daerah yang  dianalisis  berdasarkan  kualitas  ekonomi  pariwisata  masing-masing  daerah,  sebelumnya  kualitas ekonomi pariwisata tersebut di evaluasi menggunakan metode Informasi Entropy Weight dan TOPSIS untuk melihat peringkat kualitas ekonomi pariwisata masing-masing daerah.
Model gravitasi ekonomi pariwisata:
Fij = kij 𝑃𝑖.𝑃𝑗 𝐷𝑏𝑖𝑗 (1)
Keterangan: F : Kekuatan interaksi spasial ekonomi pariwisata (STEC) Pi : Kualitas ekonomi pariwisata Kota i Pj : Kualitas Ekonomi pariwisata Kota j Dij : Jarak Kota i dan j Kij : Konstanta b : Koefisien Jarak
Hasil dari Kekuatan interaksi hubungan ekonomi pariwisata (STEC) suatu daerah dengan daerah lain  di  kawasan  tersebut  di  jumlahkan  untuk  memperoleh  kekuatan  interaksi  hubungan  ekonomi pariwisata total (TSTEC), dengan rumus sebagai berikut:
Fi = ∑ 𝐹𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)

## Social Network Analysis
Social  Network  Analysis mempelajari  struktur  hubungan  yang  memiliki  konsentrasi  pada relationship  research yang  digunakan  untuk  mengkaitkan  individu  dengan  berbagai  aktor  yang digambarkan dengan nodes dan ties (edges, links atau connections). Social Network Analysis digunakan untuk mengkaji karakteristik yang terkait dengan struktur jaringan spasial ekonomi pariwisata aglomerasi perkotaan. Indikator yang di analisis meliputi :
1. Kepadatan  jaringan  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  kedekatan  antar  kota  yang  berbeda dalam suatu jaringan. rumus:
D = 𝑁 𝑥 𝐿 (𝑛−1)
(1)
Keterangan: D : Kepadatan jaringan L : Jumlah koneksi aktual N : Banyaknya co nn (dll-ion) n : Jumlah titik dalam struktur jaringan ( Network relationship)
2. Efisiensi  jaringan  merupakan  indikator  untuk  menguji  derajat  redundant  lines  dalam  suatu jaringan. Rumus:
E = 1- 𝑀 max (𝑀) (2)
Keterangan: E : Efisiensi jaringan M : Jumlah baris yang berlebihan max(M) : Jumlah maksimum garis redundan
3. Derajat  sentralitas  ( Degree  Centrality) digunakan  untuk  mengevaluasi  derajat  daya  koagulasi suatu kota dalam struktur jaringan. Rumus:
𝐷𝑒 = 𝑛 𝑁−1 (3)
Keterangan: De : Ukuran derajat sentralitas

## n : Jumlah node yang terhubung dengan kota
N : Jumlah maksimum node yang terhubung dengan kota
4. Sentralitas  antara  ( Betweenness  Centrality) digunakan  untuk  mengukur  tingkat  dimana  sebuah kota mengontrol hubungan ekonomi pariwisata. rumus:
𝐶𝑏𝑖 = 2 ∑ ∑ 𝑏𝑖𝑗 (𝑙) 𝑛 𝑗 𝑛 𝑖 𝑁2−3𝑁+2′ i ≠ j ≠ l , i < j
(4)
Keterangan: Cbi : Sentralitas antara B : Jumlah jalan pintas antara kota i dan kota j
5. Sentralitas kedekatan ( Closeness Centrality) diterapkan untuk menilai derajat dimana suatu kota tidak didominasi oleh kota lain. Rumus:
𝐶 𝐴𝑃𝑖 −1 =   ∑ 𝑑𝑦 𝑛 𝑖−1 (5)
Keterangan: C -1Api : Sentralitas kedekatan D : Sebuah jarak ortest antar kota
6. Analisis CONCOR
Pada penelitian ini analisis CONCOR digunakan untuk menggambarkan peran dan status setiap aktor dalam  jaringan  spasial  ekonomi  pariwisata  secara  keseluruhan.  Ddalam  analisis  CONCOR digambarkan mode blok yang dimana setiap aktor dibagi dalam 4 blok yang nantinya akan memiliki peran  masing-masing  di  setiap  blok  dan  matriks  gambar.    Model Social  Network  Analysis dapat menggambarkan status struktur jaringan dan mencerminkan peran sebagai kota dalam kelompok yang kohesif.

## Hasil dan Pembahasan

## Evaluasi Koefisien Komprehensif Ekonomi Pariwisata
Koefisien  Komprehensif  Kualitas  Ekonomi  Pariwisata  (CCTEQ)  digunakan  untuk  melihat pembobotan  wilayah  berdasarkan  kualitas  ekonomi  pariwisata.  Perhitungan  CCTEQ  mengacu  pada Informasi Entropy Weight untuk menentukan bobot multi-indeks (Shannon & Weaver, n.d.)  dan TOPSIS untuk  mengurutkan  preferensi  pengambilan  keputusan  (Huang  &  Peng,  2012).  Wilayah  yang  memiliki bobot paling tinggi artinya memiliki koneksi ekonomi pariwisata yang kuat untuk daerah sekitarnya dan wilayah tersebut berpotensi menjadi wilayah pusat/inti jaringan.
Tabel 3. Hasil Koefisien Komprehensif Kualitas Ekonomi Pariwisata (CCTEQ) Kabupaten/Kota lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah Tahun 2019
Kabupaten/Kota CCETQ Peringkat Kota Yogyakarta 0.8320 1 Kabupaten Bantul 0.0994 7 Kabupaten Sleman 0.3627 3 Kabupaten Gunung Kidul 0.0473 9 Kabupaten Kulon Progo 0.0469 10 Kabupaten Magelang 0.2861 5 Kota Magelang 0.0783 8 Kota Semarang 0.3892 2 Kabupaten Klaten 0.1522 6 Kota Surakarta 0.3266 4 Rata-Rata 0.2620
Sumber : Data sekunder diolah, 2022
Nilai  rata-rata  CCTEQ  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  DIY-Jawa  Tengah  yaitu  sebesar  0.2620, berdasarkan  hasil  perhitungan  ada  5  Kabupaten/Kota  yang  berada  diatas  nilai  rata-rata  yaitu  Kota Yogyakarta, Kota Semarang, Kabupaten Sleman, Kota Surakarta, dan Kabupaten Magelang. Kota Yogyakarta menjadi wilayah peringkat 1 dengan kualitas ekonomi pariwisata terbaik di aglomerasi perkotaan Jawa Tengah-DIY. Penyebab memusatnya jaringan interaksi pariwisata di Provinsi DIY-Jawa Tengah karena Kota
Yogyakarta memiliki total kualitas ekonomi pariwisata tertinggi pada tahun 2019 selain itu jarak wilayah tersebut sangat strategis yaitu berada di tengah jaringan sehingga wilayah lain dapat menjangkau dengan mudah. Dengan kualitas ekonomi pariwisata yang baik dalam struktur jaringan ekonomi pariwisata Kota Yogyakarta memiliki peranan penting yaitu dijadikan sebagai pusat jaringan oleh daerah-daerah lainnya.

## Analisis Model Gravitasi Ekonomi Pariwisata
Dalam  ekonomi  pariwisata  model  gravitasi  dimodifikasi  menjadi  model  gravitasi  ekonomi pariwisata  untuk  mengkaji  kekuatan  koneksi  ekonomi  pariwisata  antar  daerah.  Semakin  besar  nilai gravitasinya  semakin  kuat  pula  koneksi  yang  ditimbulkan  antar  daerah  tersebut.  Keterkaitan  ekonomi pariwisata lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah dapat diidentifikasikan dengan perhitungan model gravitasi ekonomi pariwisata yang dihitung melalui kualitas ekonomi pariwisata. Daerah dengan kualitas ekonomi pariwisata yang tinggi dan memiliki jarak yang dekat akan menghasilkan kekuatan koneksi yang besar dan berpotensi memberikan keterkaitan kerjasama ekonomi pariwisata yang tinggi.
Tabel 4. Hasil Analisis Model Gravitasi Ekonomi Pariwisata di Kabupaten/Kota Lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah Tahun 2019
Kota/Kabupaten TSTEC Presentase (%) Kota Yogyakarta 328.629.817.899.446.000.000 47.40 Kabupaten Bantul 14.263.480.590.670.500.000 2.06 Kabupaten Sleman 317.236.664.429.473.000.000 45.75 Kabupaten Gunung Kidul 1.633.747.333.256.510.000 0.24 Kabupaten Kulon Progo 217.131.647.309.892.000 0.03 Kabupaten Magelang 5.573.286.553.058.660.000 0.80 Kota Magelang 1.328.037.589.697.020.000 0.19 Kota Semarang 14.703.938.354.269.400.000 2.12 Kabupaten  Klaten 394.935.349.024.082.000 0.06 Kota Surakarta 9.360.314.818.049.850.000 1.35

## Sumber : data sekunder diolah, 2022
Berdasarkan hasil perhitungan model gravitasi ekonomi pariwisata menunjukkan bahwa nilai total koneksi  (TSTEC)  terkuat  yaitu  dihasilkan  oleh  Kota  Yogyakarta  dan  Kabupaten  Sleman.  Menunjukkan bahwa  kedua  daerah  tersebut  berfungsi  sebagai  kekuatan  dominan  dalam  transisi  faktor  ekonomi pariwisata.  Nilai  TSTEC  yang  tinggi  tersebut  disebabkan  karena  wilayah  tersebut  memiliki  kualitas ekonomi  paling  tinggi  dan  letak  yang  strategis  berada  di  tengah-tengah  jaringan  antar  kota.  Hal  ini merupakan faktor utama yang menjadikan kedua daerah tersebut memiliki nilai gravitasi yang paling besar di  wilayah  aglomerasi  perkotaan  DIY-Jawa  Tengah.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Gan  et  al  (2021)  yang  menyatakan  bahwa  daerah  yang  memiliki  kualitas  ekonomi pariwisata yang lebih tinggi akan memiliki lebih banyak koneksi ekonomi pariwisata dengan kota-kota lain. Peringkat  interaksi  ekonomi  pariwisata  paling  kuat  dihasilkan  oleh  Kabupaten/Kota  yang  memiliki kualitas ekonomi pariwisata paling baik dan juga jarak wilayah yang relatif saling berdekatan.
Selain itu, nilai gravitasi ekonomi pariwisata yang terendah dihasilkan oleh Kabupaten Kulon Progo hal  ini  diakibatkan  karena  faktor  jarak.  Secara  geografis,  Kabupaten  Kulon  Progo  terletak  di  wilayah Provinsi Daerah  Istimewa Yogyakarta bagian  barat  dan berbatasan dengan Provinsi Jawa  Tengah  yaitu Kabupaten  Purworejo  sehingga  jalur  utama  yang  menghubungkan  pusat  pertumbuhan  Provinsi  DIY dengan Jawa Tengah bagian barat berada di Kabupaten Kulon Progo. Tetapi jarak yang relatif jauh dengan daerah  lain  dalam  jaringan  mengakibatkan  nilai  interaksi  yang  dihasilkan  sangat  lemah.  Penelitian  ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Putri, Wijayanti Hutomo, Bambang Soedarsono (2021) yang menyatakan  bahwa  interaksi  spasial  yang  diperoleh  secara  keseluruhan  di  ketiga  tempat  wisata dipengaruhi oleh faktor jarak dan jumlah penduduk dimana faktor jarak lebih mempengaruhi seperti letak lokasi  atau  wilayah  pada  kawasan  wisata.  Selain  itu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Shara  (2018) menyatakan bahwa selain jarak antar wilayah tidak saling berjauhan faktor lain yang menunjang tingginya nilai  interaksi  antar  daerah  ditunjang  dengan  akses  yang  mudah,  maka  untuk  melakukan  mobile  antar wilayah juga tidak mengalami kendala berarti.
Dilihat dari teori yang ada  menurut Rustiadi dkk  (Soares, Rustiadi, and Mulastih  2017), dimensi spasial  interaksi  wilayah  yang  memiliki  letak  bersebelahan  akan  cenderung  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  wilayah  yang  memiliki  jarak  lebih  jauh.  Prinsip  model  gravitasi  ekonomi  adalah  kekuatan keterkaitan spasial antar dua wilayah akan berbanding lurus dengan kualitas ekonominya dan berbanding terbalik  dengan  jarak  antar  dua  wilayah  tersebut  (Dejean,  2020).  Dalam  jaringan  koneksi  ekonomi pariwisata didapatkan hasil bahwa koneksi terkuat yang terjadi adalah antara Kota Yogyakarta-Kabupaten
Sleman  dan  Kota  Yogyakarta-Kabupaten  Bantul  di  wilayah  Kota  Yogayakarta.  Koneksi  terkuat  antara Kabupaten Sleman-Kota Yogyakarta, Kabupaten Sleman-Kabupaten Bantul, dan Kabupaten Sleman-Kota Surakarta di wilayah Kabupaten Sleman. Ke delapan daerah lainnya memiliki koneksi yang kuat dengan Kota Yogyakarta dan Kabupaten Sleman hal ini dapat disimpulkan bahwa Kota Yogyakarta dan Kabupaten Sleman dijadikan sebagai wilayah pusat dalam jaringan tersebut.

## Social Network Analysis
Pembentukan  jaringan  dapat  dilihat  dari  asal  mula  wisatawan  melakukan  perjalanan  wisata  ke daerah  tujuan  wisata.  Adanya  perjalanan  wisatawan  tersebut  akan  membentuk  suatu  interaksi  antar daerah wisata untuk melakukan suatu kerjasama agar wisatawan tidak hanya dapat menjangkau daerah yang dianggap populer dalam jaringan tetapi dapat melakukan mobilisasi ke daerah lain disekitar wilayah tersebut untuk berwisata.

## Gambar 1. Visualisasi Hubungan Antar Aktor Dalam Jaringan
Berdasarkan  hasil  visualisasi  data  menggunakan  NetDraw  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  33  total relasi  yang  terjadi  dalam  jaringan.  Relasi  masuk  (nodes  biru)  menunjukkan  bahwa  Kabupaten/Kota tersebut memiliki kualitas ekonomi pariwisata yang bagus sehingga dijadikan oleh aktor lain sebagai relasi untuk melakukan kerjasama. Sedangkan relasi keluar (nodes merah) menunjukkan bahwa aktor tersebut membutuhkan relasi atau ingin melakukan kerjasama dengan aktor lain yang dianggap memiliki potensi untuk  dilakukan  kerjasama.  Kota  Yogyakarta  dan  Kabupaten  Sleman  memiliki  paling  banyak  koneksi masuk  yang  artinya  bahwa  kedua  wilayah  tersebut  berfungsi  sebagai  kekuatan  dominan  dalam memberikan kerjasama faktor ekonomi pariwisata. Selain itu kerjasama ekonomi pariwisata dipengaruhi oleh kedekatan jarak antar wilayah.
Kota  Yogyakarta  dan  Kabupaten  Sleman  memiliki  hubungan  yang  lebih  banyak  dengan  daerah lainnya  dalam  jaringan  hal  ini  karena  dipengaruhi  oleh  kualitas  ekonomi  pariwisata  yang  bagus  dan memiliki jarak yang strategis dengan wilayah lain. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Cao  and  Tian  (2015)  yang  menyimpulkan  bahwa  hubungan  ekonomi  pariwisata  daerah  yang  memiliki sumber  daya  pariwisata  yang  bermutu  tinggi,  berkualitas  tinggi,  infrastruktur  yang  baik,  dan  posisi geografis memiliki kekuatan kontak lebih besar daripada wilayah lain.

## a. Kepadatan Jaringan
Tabel 5. Hasil Network Density Kabupaten/Kota lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah Tahun 2019
Kepadatan Jaringan Nilai BLOCK DENSITIES OR AVERAGES Relation: Density (matrix average) 0.3667 Standard deviation 0.4819 Sumber : data diolah, 2022
Berdasarkan kepadatan jaringan dapat dilihat bahwa relasi keseluruhan antar aktor yang terjadi dalam jaringan yaitu sebanyak 33 ikatan ( network). Kepadatan jaringan yang terbentuk masih berada pada tingkat  yang  rendah  yaitu  0,3667  atau  36.67%  yang  artinya  hubungan  jaringan  yang  terbentuk  masih kurang dari 50% menunjukkan bahwa jaringan tersebut masih belum memiliki dampak yang besar pada pembangunan dan kerjasama ekonomi pariwisata. Kabupaten/Kota yang berada dalam jaringan memiliki interaksi  yang  belum  terlalu  kuat  atau  masih  longgar  dan  masih  banyak  ruang  kerjasama  ekonomi pariwisata.

## b. Karakteristik Jaringan Keseluruhan
Tabel 6. Hasil Karakteristik Jaringan Keseluruhan Kabupaten/Kota lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah Tahun 2019
Karakteristik Jaringan Keseluruhan Nilai Krackhardt GTD Measures Connectedness 1.0000 Hierarchy 0.6944 Efficiency 0.5833 Sumber : Data diolah, 2022
Secara keseluruhan pada wilayah aglomerasi perkotaan lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah meskipun telah dilaksanakan suatu kerjasama sektor ekonomi dengan adanya aglomerasi megapolitan joglosemar (Jogja,  Surakarta,  dan  Semarang)  tetapi  dalam  aglomerasi  perkotaan  lintas  Provinsi  DIY-Jawa  Tengah kerjasama ekonomi pariwisata yang terbentuk masih menunjukkan kerjasama yang longgar dan belum stabil.  Padahal  berdasarkan  tingkat  efisiensi  yang  dihasilkan  Kabupaten/Kota  dalam  jaringan  dapat melakukan kejasama tidak terbatas antar wilayah sehingga setiap kota/kabupaten dapat dengan mudah menjalin kerjasama ekonomi pariwisata antar kota-kota lain tetapi belum dimanfaatkan secara optimal. Dalam hal ini dimungkinkan bahwa tidak hanya mekanisme pasar pariwisata saja yang  mempengaruhi kolaborasi  ekonomi  pariwisata  antar  daerah  tetapi  dorongan  oleh  intervensi  pemerintah  daerah  juga penting dilakukan. Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Wang, Mao, dkk (2019) dimana dalam penelitian tersebut menyebutkan bahwa mekanisme pasar tidak memainkan peran dominan dalam kegiatan ekonomi pariwisata.

## c. Network Centrality
Tabel 7. Hasil Analisis Network Centrality
Kabupaten/Kota lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah Tahun 2019 Kabupaten/Kota Out-Degree Centrality In-Degree Centrality Degree Centrality Closeness Centrality Betweeness Centrality Kota Yogyakarta 0.444 1.000 1.000 1.000 0.264 Kabupaten Bantul 0.444 0.222 0.444 0.643 0 Kabupaten Sleman 0.444 1.000 1.000 1.000 0.264 Kabupaten Gunung Kidul 0.222 0 0.222 0.563 0 Kabupaten Kulon Progo 0.222 0 0.222 0.563 0 Kabupaten Magelang 0.444 0.111 0.444 0.643 0 Kota Magelang 0.444 0.111 0.444 0.643 0 Kota Semarang 0.333 0.667 0.667 0.750 0.037 Kabupaten  Klaten 0.333 0 0.333 0.600 0 Kota Surakarta 0.333 0.556 0.556 0.692 0.019 Average Value 0.366 0.367 0.533 0.703 0.058 Sumber: data diolah, 2022
Berdasarkan karakteristik struktur network centrality (struktur jaringan individu) Kota Yogyakarta dan  Kabupaten Sleman memiliki karakteristik sentralitas yang paling kuat  dalam jaringan. Nilai degree centrality,  closeness  centrality, dan betweeness  centrality yang  dihasilkan  oleh  kedua  wilayah  tersebut melebihi  nilai  yang  dihasilkan  oleh  wilayah  lain  secara  keseluruhan  sehingga  Kota  Yogyakarta  dan Kabupaten Sleman dijadikan sebagai wilayah inti dalam jaringan.
Perhitungan in-degree tertinggi yaitu dimiliki oleh aktor Kota Yogyakarta dan Kabupaten Sleman sehingga kedua wilayah tersebut merupakan aktor yang paling dikenal (kota primata) dan diakui dalam
jaringan yang  menjadi sasaran utama  wisatawan untuk melakukan  perjalanan  wisata. Out-Degree Kota Yogyakarta, Kabupaten  Bantul, Kabupaten Sleman, Kabupaten Magelang, dan Kota Magelang berada di peringkat 5 besar diatas rata-rata 0.366 diartikan bahwa ke 5 kota tersebut dapat memberikan efek radiasi kepada  wilayah  sekitarnya  dimana  wisatawan  memiliki  kecenderungan  untuk  mengalir  keluar.  Degree Centrality (sentralitas derajat) ditemukan hasil bahwa Kota Yogyakarta dan Kabupaten Sleman menjadi Kota  teratas  yang  memiliki  hasil degree  centrality paling  tinggi  yang  menandakan  bahwa  kedua  kota tersebut  dijadikan  sebagai  kota  inti  yang  memiliki  keterkaitan  sangat  padat  dengan  kota  di  sekitarnya sehingga wilayah lain dalam jaringan tertarik melakukan kerjasama dengan kedua wilayah tersebut untuk mendorong pertumbuhan kualitas ekonomi pariwisata daerah masing-masing. Hal ini dikarenakan kedua wilayah  tersebut  merupakan  wilayah  yang  memiliki  faktor  ekonomi  pariwisata  yang  baik  sehingga menghasilkan  kualitas  ekonomi  pariwisata  yang  tinggi  dibandingkan  dengan  wilayah  lain  yang  berada dalam jaringan.
Closeness Centrality (sentralitas kedekatan) Kota Yogyakarta dan Kabupaten Sleman memiliki nilai tertinggi yang mengartikan bahwa kota tersebut memiliki kemampuan yang lebih kuat dibanding kota-kota lain untuk memberikan dorongan faktor ekonomi dalam sektor pariwisata. Betweenness Centrality Kota Yogyakarta  dan  Kabupaten  Sleman  memiliki  nilai  tertinggi  menunjukkan  bahwa  kekuatan  kontrol  dan pengaruh  2  kota  tersebut  lebih  kuat  atau  paling  kuat  dari  kota-kota  lain  dalam  arus  koneksi  ekonomi pariwisata. Sebagian besar korelasi faktor ekonomi pariwisata diseluruh jaringan dicapai melalui 2 wilayah tersebut karena memiliki sentralitas antara yang paling tinggi.
Hasil network  centrality 10  Kabupaten/Kota  yang  berada  dalam  jaringan  memiliki  koneksi  dan manfaat  serta  limpahan  dalam  masing-masing  Kabupaten/Kota  dalam  jaringan.  Keterkaitan  ekonomi pariwisata yang terjadi di lintas Provinsi DIY-Jateng dipengaruhi Kota Yogyakarta dan Kabupaten Sleman sebagai kota inti/pusat dalam jaringan yang memiliki kualitas ekonomi pariwisata yang baik dan faktor ekonomi pariwisata yang tinggi. Tidak hanya sebagai wilayah inti tetapi juga memainkan peran sebagai perantara yang kuat.
Hasil  tersebut  juga  sesuai  dengan  hasil  interaksi  koneksi  ekonomi  pariwisata  dimana  Kota Yogyakarta dan Kabupaten Sleman memiliki keterkaitan ekonomi pariwisata yang lebih banyak diantara wilayah lainnya yang memiliki pengaruh penting dalam jaringan. Hasil dari penelitian ini sejalan dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sun  et  al  (2015)  yang  menyatakan  bahwa  pusat  kota  akan  memiliki kemampuan  untuk  memancar  kuat  ke  wilayah  lain  yang  berdekatan.  Selain  itu  hasil  penelitian  yang dilakukan  oleh  Cao  &  Tian  (2015)  menyatakan  bahwa  semakin  rendah  tingkat  koneksi  jaringan  yang dihasilkan oleh suatu wilayah akan menghasilkan sentralitas yang semakin rendah. Sehingga wilayah yang menghasilkan koneksi jaringan yang luas akan berpotensi dijadikan sebagai pusat jaringan.

## d. Analisis CONCOR
Dalam Social Network Analysis digunakan analisis CONCOR untuk menggambarkan peran dan status setiap Kabupaten/Kota dalam struktur jaringan spasial ekonomi pariwisata (Fu et al., 2021). Penelitian ini digunakan analisis CONCOR (mode blok) dan matriks gambar. Berdasarkan Initial Corelation Matrix hasil spasial clustering dimana jaringan tersebut dibagi kedalam blok-blok hasilnya yaitu ke 10 Kabupaten/Kota dibagi menjadi 4 Blok sebagai berikut:
Blok 1 : Kota Yogyakarta, Kabupaten Sleman, Kota Semarang Blok 2 : Kabupaten Bantul, Kota Surakarta Blok 3 : Kabupaten Gunung Kidul, Kabupaten Kulon Progo, Kabupaten Klaten Blok 4 : Kabupaten Magelang dan Kota Magelang
Tabel 8. Hasil Analisis CONCOR Kabupaten/Kota lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah Tahun 2019 Blok Number of cities Receive relationship Send relationship Expected Ratio (%) Actual Ratio (%) Block Type Inside block Outside block Inside block Outside block Blok 1 3 6 18 6 5 22% 54% Net  beneficial block Blok 2 2 1 6 1 6 11% 14% Broker Block Blok 3 3 0 0 0 7 22% 0 Net  Spillover Block Blok 4 2 2 0 2 6 11% 25% Bidirectional Spillover Block

## Sumber : Data sekunder diolah, 2022
Berdasarkan  analisis  mode  blok  dengan  menetapkan  Kepadatan  segmentasi  maksimum  yang  di tetapkan  sebesar  2  dan  standar  konvergensi  0,2.  Didapatkan  hasil  bahwa  10  Kota/Kabupaten  dalam penelitian dibagi menjadi 4 blok untuk membedakan peran masing-masing blok. Sebanyak 33 hubungan yang terjadi pada struktur jaringan spasial ekonomi pariwisata dengan 9 hubungan didalam blok  dan 24 hubungan  diluar  blok.  Blok  1  berperan  sebagai  net  beneficial  block  secara  khusus  daerah-daerah  yang berada pada blok 1 yaitu Kota Yogyakarta, Kabupaten Sleman, dan Kota Semarang tidak hanya lebih maju dari  sisi  kualitas  ekonomi  pariwisata  tetapi  memiliki  faktor  ekonomi  pariwisata  lebih  beragam  seperti atraksi  wisata,  banyaknya  jumlah  kunjungan,  maupun  akomodasi  yang  tersedia  sehingga  wilayah  yang berada pada blok 1 memiliki pengaruh besar dalam interaksi spasial dalam jaringan dapat dilihat dari hasil model gravitasi dan sentralitas bahwa wilayah pada blok 1 memiliki relasi yang kuat dengan daerah di sekitarnya.
Blok  2  berperan  sebagai  broker  block “Jembatan/perantara”  hal  ini  diakibatkan  karena Kota/Kabupaten ini dianggap memiliki karakteristik sebagai perantara. Sehingga Kabupaten/Kota yang berada diblok 2 memiliki ciri khas yaitu letak yang dekat dengan area inti (blok 1) yang memiliki faktor ekonomi pariwisata yang melimpah. Salah satu wilayah yang berada pada blok 2 yaitu Kabupaten Bantul yang berbatasan dengan Kota Yogyakarta (wilayah inti) faktor ekonomi pariwisata yang akan menuju ke Kabupaten  Gunung  Kidul  maupun  Kabupaten  Kulon  Progo  akan  melalui  Kabupaten  Bantul  hal  ini mengakibatkan wilayah tersebut memiliki pengaruh sebagai penghubung arus ekonomi pariwisata yang akan menuju ke daerah sekitarnya.
Blok  3  berperan  sebagai  net  spillover  block  “blok  spillover  bersih” hal  ini  didukung  dengan sebagaian  daerah  merupakan  daerah  yang  kurang  maju  dibandingkan  dengan  daerah  yang  lainnya. Wilayah  Kabupaten  Gunung  Kidul  yang  letaknya  jauh  dari  area  inti  mengakibatkan  wisatawan  harus mempertimbangkan jarak ketika akan mengunjungi daerah  tersebut  selain  itu kurangnya sumber daya pariwisata yang beragam seperti halnya Kabupaten Klaten yang tergabung dalam blok 3 yang memiliki 27 atraksi dalam hal ini dibandingkan dengan Kota/Kabupaten lain Kabupaten Klaten sangat kurang dalam hal  menarik  wisatawan  dengan  memanfaatkan  atraksi  yang  dimiliki  oleh  wilayah  dengan  demikian kurangnya  relasi  yang  terjadi  dengan  wilayah  yang  berada  pada  blok  3  mengakibatkan  blok  3  tidak mendapat efek dari limpahan yang optimal.
Blok 4 berperan sebagai bidirectional spillover block “Blok Spillover dua arah” hal ini diakibatkan karena lokasi geografis wilayah yang sangat menentukan dimana Kabupaten Magelang dan Kota Magelang memiliki wilayah yang sangat dekat dan berhimpit sehingga wisatawan dalam Kota/Kabupaten lain dapat mengalir dan bekerjasama secara optimal di antara wilayah tersebut.
Daerah  pada  blok  1  dan  2  karena  memiliki  kualitas  ekonomi  pariwisata  yang  terbaik  dengan didukung  sumber  daya  ekonomi  pariwisata  yang  lebih  terkonsentrasi  pada  wilayah  tersebut  sehingga memiliki potensi dijadikan sebagai pusat jaringan daripada yang terletak di blok 3 dan 4. Namun blok 3 berbeda  dengan  blok  4  karena  walaupun  blok  4  berada  pada  daerah  menengah  tetapi  masih  memiliki tingkat ekonomi pariwisata yang lebih tinggi sehingga adanya kemungkinan kerjasama yang terbentuk. Blok  3  menjadi  blok  yang  rendah  karena  selain  kekurangan  sumber  daya  pariwisata  tetapi  juga  ada
kemungkinan  dipengaruhi  oleh  wilayah  yang  tergabung  dalam  blok  tersebut  tidak  dapat  memberikan pelayanan pariwisata yang sama dengan wilayah lain.
Berdasarkan hasil tersebut untuk dapat meningkatkan integrasi dan koneksi ekonomi pariwisata aglomerasi lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah dapat dilakukan dengan mendobrak sekat antar blok sehingga perbedaan yang ada dalam tiap blok tidak terlalu timpang, hal tersebut dapat dilakukan dengan dorongan dari blok 1 dan 2 yang memiliki sumber daya ekonomi pariwisata yang baik untuk meningkatkan koneksi ekonomi pariwisata. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh  Sun et al (2015) menunjukkan bahwa pelat 1 dan 2 dapat berpotensi untuk meningkatkan hubungan ekonomi pariwisata antar  kota  selain  itu  hubungan  ekonomi  pariwisata  yang  tersebar  luas  dalam  pelat  dapat  ditingkatkan dengan mengeksplorasi sumber daya pariwisata.
Tabel 9. Matriks Densitas dan Matriks Gambar Kabupaten/Kota lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah Tahun 2019
Blok Density Matrix Image Mtrix Blok 1 Blok 2 Blok 3 Blok 4 Blok 1 Blok 2 Blok 3 Blok 4 Blok 1 1.000 0.667 0 0 1 1 0 0 Blok 2 0.667 0.500 0 0 1 1 0 0 Blok 3 0.667 0 0 0 1 0 0 0 Blok 4 0.667 0.333 0 1.000 1 1 0 1

## Sumber: data diolah, 2022
Berdasarkan tabel diatas dapat disimpulkan bahwa Blok 1 dan 2 bukan hanya memiliki hubungan ekonomi pariwisata internal setiap blok tetapi juga menerima limpahan ekonomi pariwisata dari blok lain sepe rti blok 1 menerima efek spillover ekonomi pariwisata dari blok 2-4 dan Blok 2 memperoleh efek spillover dari blok 1 dan 4. Sedangkan pada Blok 3 tidak ada efek spillover karena lemahnya kerjasama, kelangkaan kerjasama ekonomi pariwisata dan koneksi antar wilayah yang rendah. Blok 4 menerima efek limpahan dari internal wilayahnya sendiri.
Berdasarkan hasil tersebut untuk dapat meningkatkan integrasi dan koneksi ekonomi pariwisata aglomerasi lintas Provinsi DIY-Jawa Tengah dapat dilakukan dengan mendobrak sekat antar blok sehingga perbedaan yang ada dalam tiap blok tidak terlalu timpang, hal tersebut dapat dilakukan dengan dorongan dari blok 1 dan 2 yang memiliki sumber daya ekonomi pariwisata yang baik untuk meningkatkan koneksi ekonomi pariwisata. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Sun, Tang dan Tang (2015)  menunjukkan  bahwa  pelat  1  dan  2  dapat  berpotensi  untuk  meningkatkan  hubungan  ekonomi pariwisata  antar  kota  selain  itu  hubungan  ekonomi  pariwisata  yang  tersebar  luas  dalam  pelat  dapat ditingkatkan dengan mengeksplorasi sumber daya pariwisata.
Hasil analisis mode blok pada dasarnya mengkaji status perkembangan ekonomi pariwisata regional lintas  Provinsi  DIY-Jawa  Tengah.  Secara  umum,  Kabupaten/Kota  yang  memiliki  kualitas  ekonomi pariwisata dan faktor ekonomi pariwisata yang baik seperti halnya Kota Yogyakarta, Kabupaten Sleman, dan Kota Semarang akan menjadi daerah tujuan wisata yang populer bagi wisatawan domestik maupun mancanegara.  Namun  Kabupaten/Kota  dengan  kualitas  ekonomi  pariwisata  yang  rendah  memiliki  efek limpahan  yang  signifikan  sehingga  wisatawan  yang  ingin  melakukan  perjalanan  wisata  cenderung mengalir  keluar.  Kabupaten/Kota  yang  memiliki  letak  yang  saling  berhimpit  dan  strategis  seperti  Kota Magelang  dan  Kabupaten  Magelang  tidak  hanya  memperoleh  manfaat  ekonomi  pariwisata  dari Kabupaten/Kota lain tetapi juga memiliki efek dua arah.
Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh  Gan et al (2021)  dimana kolaborasi ekonomi  pariwisata  dipengaruhi  oleh  kualitas  ekonomi  pariwisata.  Wilayah  dengan  kualitas  ekonomi pariwisata  yang  tinggi  akan  dijadikan  sebagai  wilayah  pusat,  selain  itu  semua  wilayah  dalam  jaringan memiliki  kesempatan  yang  mudah  untuk  mencapai  kerjasama  ekonomi  pariwisata  antar  wilayah. Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Xie  et  al  (2021)  tingkat  spesialisasi  pariwisata  dapat  meningkat  dengan kepadatan  relasi  kerjasama  dalam  jaringan.  Peningkatan  keterhubungan  wilayah  dapat  mempersempit perbedaan ekonomi pariwisata dan meningkatkan pemerataan spasial ekonomi pariwisata.

## Simpulan dan Saran
Secara  umum,  interaksi  yang  terbentuk  dalam  jaringan  masih  belum  kuat  sehingga  kerjasama ekonomi yang terbentuk belum optimal. Jaringan tersebut masih belum memiliki dampak yang besar pada pembangunan dan kerjasama ekonomi pariwisata. Penelitian ini mengemukakan bahwa kerjasama yang dilakukan antar dua provinsi yaitu Provinsi DI Yogyakarta dan Jawa Tengah ini perlu diperkuat kembali
dengan  memanfaatkan  faktor  ekonomi  pariwisata  yang  dimiliki  masing-masing  wilayah.  Wilayah  yang menjadi pusat dalam jaringan dan memiliki kekuatan  interaksi sangat kuat dengan wilayah lain seperti Kota Yogyakarta dan Kabupaten Sleman harus di kembangkan dan diperluas agar mendorong daerah lain dalam  jaringan  untuk  memberikan  manfaat  yang  semakin  meluas.  Selain  itu  jarak  yang  tercipta  antar wilayah  yang  saling  berdekatan  dan  memiliki  aksesbilitas  mudah  dapat  dimanfaatkan  sebagai  langkah strategis untuk memperkuat kerjasama ekonomi pariwisata antar wilayah.
Kerjasama ekonomi pariwisata Provinsi DIY-Jawa Tengah secara keseluruhan dipengaruhi oleh Kota Yogyakarta dan Kabupaten Sleman sebagai kota inti/pusat dalam jaringan karena banyak dijadikan relasi oleh  wilayah  lain  dan  menjadi  daerah  tujuan  wisata  yang  populer  bagi  wisatawan.  Sedangkan Kabupaten/Kota yang memiliki kualitas ekonomi yang rendah belum memiliki potensi yang baik untuk mempengaruhi daerah lain dalam melakukan kerjasama. Seperti halnya Kota Semarang yang memiliki nilai yang cukup tinggi tetapi belum dimanfaatkan dengan baik untuk menjalin kerjasama dengan wilayah lain dalam jaringan karena faktor jarak yang cukup jauh. Sehingga dalam penelitian setiap wilayah cenderung hanya melakukan kerjasama yang kuat dengan daerah yang berdampingan dan berbatasan secara langsung sehingga daerah lain menerima manfaat ekonomi yang lebih sedikit.
Dalam hal ini wilayah inti seperti Kota Yogyakarta dan Kabupaten Sleman harus menciptakan efek limpahan dan efek radiasi ekonomi di wilayah lain yang berpotensi dapat meningkatkan integrasi ekonomi pariwisata.  Selain  itu  wilayah  lain  yang  kurang  menonjol  harus  lebih  dikembangkan  sehingga  dapat mendorong stabilitas struktur jaringan spasial ekonomi pariwisata dan untuk menghindari arus wisatawan yang  hanya  ke  kota  inti  untuk  melakukan  wisata.  Pemerintah  dapat  lebih  memanfaatkan  kelonggaran ruang untuk melakukan kerjasama antar wilayah dengan memperhatikan potensi-potensi yang di miliki setiap wilayah sehingga kolaborasi akan lebih maksimal. Berdasarkan analisis kelompok kohesif banyak wilayah  yang  berada  pada  blok  3  &  4  yang  memiliki  kekuatan  kerjasama  yang  rendah  diperlukan pemanfaatan faktor ekonomi pariwisata yang lebih optimal agar dapat menerima lebih banyak kerjasama ekonomi pariwisata dengan wilayah  lain. Sedangkan untuk wilayah  yang berada di blok 1 &  2 perlu  di tingkatkan hubungan ekonomi pariwisata antar kota seperti merancang langkah-langkah strategis dengan menciptakan rute pariwisata.

## Daftar Rujukan
Bai, C., Zhou, L., Xia, M., & Feng, C. (2020). Analysis of the spatial association network structure of China ’ s transportation  carbon  emissions  and  its  driving  factors. Journal  of  Environmental  Management , 253 (October 2019), 109765. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.109765 Cao, Q., & Tian, X. (2015). The Structural Characteristics of Tourism Economic Network in Xinjiang Province. Computer and Information Science , 8 (1), 128 – 134. https://doi.org/10.5539/cis.v8n1p128 Dejean, S. (2020). The role of distance and social networks in the geography of crowdfunding: evidence from France. Regional Studies , 54 (3), 329 – 339. https://doi.org/10.1080/00343404.2019.1619924 Fu, L., Xu, K., Liu, F., Liang, L., & Wang, Z. (2021). Regional disparity and patients mobility: Benefits and spillover effects of the spatial network structure of the health services in china. International Journal of Environmental Research and Public Health , 18 (3), 1 – 17. https://doi.org/10.3390/ijerph18031096 Gan, C., Voda, M., Wang, K., Chen, L., & Ye, J. (2021). Spatial network structure of the tourism economy in urban  agglomeration:  A  social  network  analysis. Journal  of  Hospitality  and  Tourism  Management , 47 (March), 124 – 133. https://doi.org/10.1016/j.jhtm.2021.03.009 Huang, J., & Peng, K. (2012). Fuzzy Rasch model in TOPSIS : A new approach for generating fuzzy numbers to  assess  the  competitiveness  of  the  tourism  industries  in  Asian  countries. Tourism  Management , 33 (2), 456 – 465. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2011.05.006
Nainggolan, P. (2013). Analisis Penentuan Pusat-Pusat Pertumbuhan Ekonomi Di Kabupaten Simalungun. Jurnal Ekonomi Dan Keuangan , 1 (12), 14770. https://doi.org/10.31227/osf.io/gq235 Putri, Wijayanti Hutomo, Bambang Soedarsono,  Y. W. (2021). Analisis Spasial dengan Gravity Model dan Network Analysis dalam Perhitungan Nilai Ekonomi Kawasan Wisata Religi di Kota Semarang (Studi Kasus : Masjid Agung Jawa Tengah, Sam Poo Kong, dan Masjid Kapal) . 8 (1), 170 – 179. Shannon, C., & Weaver, W. (n.d.). The Mathematical Theory . Shara, A. R. I. D. (2018). Analisis Konektivitas Wilayah di Kota Denpasar. Media Komunikasi Geografi , 19 (1), 42. https://doi.org/10.23887/mkg.v19i1.13811
Soares,  L.,  Rustiadi,  E.,  &  Mulatsih,  S.  (2017).  Analisis  Disparitas  dan  Interaksi  Spasial  di  Timor-Leste.
Journal of Regional
and Rural
Development
Planning , 1 (1), 74.
https://doi.org/10.29244/jp2wd.2017.1.1.74-86
Sun, Q., Tang, F., & Tang, Y. (2015). An economic tie network-structure analysis of urban agglomeration in the middle reaches of Changjiang River based on SNA. Journal of Geographical Sciences , 25 (6), 739 – 755. https://doi.org/10.1007/s11442-015-1199-2
Widyastuti, H., Marsoyo, A., & Setiawan, B. (2019). Analisis Konektivitas Antar Destinasi Pariwisata Pantai di Daerah Istimewa Yogyakarta. Region , 14 (1), 1 – 12.
Xie, W., Li, H., & Yin, Y. (2021). Research on the spatial structure of the European Union’s tourism economy and  its  effects. International  Journal  of  Environmental  Research  and  Public  Health , 18 (4),  1 – 33. https://doi.org/10.3390/ijerph18041389 Yin, P., Lin, Z., & Prideaux, B. (2019). The impact of high-speed railway on tourism spatial structures between two  adjoining  metropolitan  cities  in  China:  Beijing  and  Tianjin . December  2020 . https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2019.102495