Volume 19, Nomor 1 (2024), https://jurnal.uns.ac.id/region DOI: 10.20961/region.v19i1.61885

## Komparasi sentralitas pusat kegiatan pada kota dan kabupaten di Provinsi Kalimantan Barat

## Comparison of urban centers centrality in cities and regencies in West Kalimantan Province
S Muazir 1 , Lestari 1 , M Nurhamsyah 1 , dan M R Alhamdani 1
1 Program  Studi  Arsitektur,  Fakultas  Teknik,  Universitas  Tanjungpura,  Pontianak, Indonesia
Corresponding author ’s email : syaifulmuazir@teknik.untan.ac.id
Abstrak. Wilayah merupakan jaringan perkotaan dan setiap kota dalam wilayah saling berhubungan.  Struktur  keruangan  wilayah  dibentuk  oleh  jaringan  yang menghubungkan  titik  pusat  aktivitas  dengan  saluran  penghubung  berupa  garis infrastruktur.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  sentralitas  pusat kegiatan  pada  kota  dan  kabupaten  di  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Perbandingan kemudian dilakukan untuk mengupas hubungan antara pusat-pusat kegiatan dengan pusat kegiatan hirarki tertinggi pada kota dan kabupaten. Analisis jaringan digunakan untuk  mengidentifikasi  sentralitas  dengan  menghitung  derajat,  kedekatan, keantaraan,  dan  vektor  eigen.  Temuan  penelitian  menunjukkan  lima  jenis kecenderungan,  yaitu:  (1)  cenderung  berada  di  tengah,  (2)  cenderung  berada  di perbatasan, (3) tersebar, (4) cenderung dekat (melekat) dengan ibu kota/kabupaten, dan  (5)  cenderung  meluas.  Jenis  paling  banyak  di  Provinsi  Kalimantan  Barat  adalah pada  tipologi  perbatasan.  Sementara  itu,  tidak  ditemukan  tipologi  sentralitas  pusat kegiatan  yang  cenderung  melekat  dengan  pusat  kegiatan  utama  pada  kota  dan kabupaten di Provinsi Kalimantan Barat.
Kata Kunci: Jaringan; Kalimantan Barat; Pusat Kegiatan; Sentralitas
Abstract. Regions are urban networks and each city within a region is interconnected. The  spatial  structure  of  the  region  is  formed  by  a  network  that  connects  activity centers (the nodes) with connecting channels (the link) in the form of infrastructure lines.  This  study  aimed  to  identify  the  centrality  of  activity  centers  in  cities  and
regencies in West Kalimantan Province. Comparisons were then made to explore the relationship  between  activity  centers  and  the  primary  activity  centers  in  cities  and regencies.  Network  analysis  was  used  to  identify  centrality  by  calculating  degree, proximity, betweenness, and eigenvectors. The research findings showed five types of tendencies,  namely: (1)  tend  to  be  in  the  middle,  (2)  tend  to  be  on  the  border,  (3) spread out, (4) tend to be close (attached) to the capital city/regency, and (5) tend to dispersed  throughout  the  region.  The  most  abundant  type  in  West  Kalimantan Province  is  in  the  border  typology.  Meanwhile,  no  centrality  typology  of  activity centers was found which tended to be attached to the main activity centers in Cities and Regencies in West Kalimantan Province.
Keywords: Centrality; Network; Region; West Kalimantan

## 1. Pendahuluan
Untuk  mengakomodasi  detail  penerapan  Undang-Undang  Tata  Ruang  Wilayah  tahun  2007, Pemerintah Indonesia mengeluarkan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Nasional melalui Peraturan Pemerintah No. 26 Tahun 2008 [1]. Tata Ruang adalah wujud struktur tata ruang dan  pola  tata  ruang.  RTRW  mengatur  penataan  sistem  jaringan  yang  diwujudkan  dalam rencana  struktur  ruang.  Dalam  kebijakan  pengembangan  struktur  ruang  beberapa  strategi dikembangkan, diantaranya peningkatan akses, kualitas, dan jangkauan jaringan. Selain itu, dalam struktur ruang, diatur sistem perkotaan yang berhubungan antara satu dengan yang lain dalam bentuk dan beberapa kategori pusat kegiatan, antara lain Pusat Kegiatan Nasional (PKN), Pusat Kegiatan Wilayah (PKW), dan Pusat Kegiatan Lokal (PKL) [1]. Dalam hubungan antar  pusat  kegiatan,  Glasson  dan  Marshall  [2]  menyatakan  bahwa  konektivitas  sangat penting untuk memfasilitasi interaksi yang mungkin berkembang antar wilayah atau wilayah. Konektivitas  secara  sederhana  dapat  didefinisikan  sebagai  kemudahan  perpindahan  orang, material, dan informasi dari satu lokasi ke lokasi lain [3]. Konektivitas akan mendorong dan menghasilkan semakin banyak koneksi antara orang, barang, dan wilayah [4].
Menurut Sokol [3], konektivitas dapat diukur dengan melihat hubungan antara “titik” ( node ) dan “garis” ( link ) penghubung titik. Semakin tinggi jumlah tautan ke node , maka semakin tinggi tingkat  konektivitas  jaringan  tertentu.  Selain  itu,  tautan  paling  langsung  yang  dimiliki node tertentu  menunjukkan  semakin  tinggi  sentralitasnya  di  dalam  jaringan.  Sokol  [3]  juga mengatakan bahwa peningkatan konektivitas sering dilihat sebagai indikator pembangunan. Kesimpulannya, interaksi dan konektivitas yang lebih baik antar wilayah dapat meningkatkan pembangunan di wilayah tersebut.
Konektivitas  terkait  erat  dengan  konsep  jaringan.  Sun  et  al.  [5]  menjelaskan  bahwa  model jaringan  secara  umum  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  terbagi  atas  simpul  yang dihubungkan atau berinteraksi melalui simpul-simpul yang ada ( vertices ). Pendekatan jaringan analisis  telah  digunakan oleh  banyak  peneliti untuk  beragam  keilmuan  seperti  informatika, kimia  dan  biologi,  sosiologi,  dan  lain-lain  [6].  Bahkan,  kondisi  terkini  analisis  jaringan  telah digunakan  untuk  bidang  geografi  dan  menjelaskan  perkembangan  sebuah  kawasan perkotaan. Sevtsuk dan Mekonnen [7] merangkum dari beberapa peneliti bahwa keutamaan
dari  analisis  jaringan  adalah  mampu  membantu  untuk  menjelaskan  diantaranya  isu-isu mengenai  jaringan  transportasi,  hubungan  antar  ruang,  aliran  transportasi  dan  kepadatan, dan distribusi fungsi-fungsi tertentu, dengan representasi jaringan dalam bentuk nodes dan edges.
Menurut Taylor [8], yang diadopsi dari Castell, kota-kota adalah sebuah jaringan, dan masing- masing kota berhubungan satu dengan yang lain sehingga sulit untuk diketahui secara pasti dominasi atau posisi satu kota. Batas-batas antar kota semakin hilang seiring keterhubungan yang  menguat  dalam  jaringan.  Analisis  jaringan  juga  dapat  digunakan  untuk  mengukur dinamika  aliran  atau  pergerakan  dalam  sebuah  kawasan  perkotaan  dengan  melihat tipologinya  maupun  mengukur  sentralitasnya  [9].  Oleh  Lee  et  al.  [10],  salah  satu  indikator pengukuran  yang  paling  awal  dan  paling  sering  digunakan  adalah  ukuran  sentralitas ( centrality ). Dalam pengukuran ini banyak hal yang dapat dianalisis seperti betweenness, rush index ,  pengaruh  ( degree  closeness,  betweenness,  eigenvector ,  dan  informasi  sentralitas). Dalam  konteks  kewilayahan,  ukuran  sentralitas  memperlihatkan  posisi-posisi  geografis, aksesibilitas, dan pengaruh dari lingkungan atau wilayah sekitar. Sentralitas sebuah wilayah dapat  ditentukan  dengan  banyaknya  aliran  inter-spasial  yang  melewati  sebuah  wilayah. Semakin  banyak  sebuah  wilayah  dilewati  dari  wilayah  lain,  semakin  tinggi  pula  sentralitas sebuah  wilayah  [11].  Selain  itu,  kawasan  sentral  mempunyai  salah  satu  karakteristik  yaitu mempunyai  akses  yang  baik  dan  dilengkapi  dengan  sarana  dan  prasarana  pendukung  di sekitarnya, serta terkadang mempunyai posisi hierarkri yang tinggi dibanding dengan wilayah lainnya [12,13].
Dalam  penelitian  ini,  kasus  yang  dieksplorasi  adalah  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Provinsi Kalimantan  Barat  mempunyai  luas  147.307  km 2 .  Kalimantan  Barat  merupakan  provinsi terbesar ketiga di Indonesia [14], dan salah satu provinsi yang berbatasan langsung dengan Sarawak-Malaysia  Timur  dengan  lima  Pos  Lintas  Batas  Negara.  Provinsi  Kalimantan  Barat dihubungkan langsung dengan wilayah lain melalui jalur darat, laut, dan udara. Terkait dengan lintas  batas  negara,  pada  tahun  2019  jumlah  wisatawan  mancanegara  tercatat  77.921 pengunjung  dengan  dominasi  wisatawan  ASEAN.  Kalimantan  Barat  merupakan  kawasan strategis jika dilihat dari banyaknya pintu masuk dari beberapa daerah dan negara tetangga.
Artikel  ini  bertujuan  mengevaluasi  sentralitas  ( centrality )  kota  dan  kabupaten  yang  ada  di Provinsi  Kalimantan  Barat.  Analisis  jaringan  digunakan  sebagai  pendekatan  untuk  melihat tipologi sentralitas pada masing-masing kota dan kabupaten mengkomparasikannya. Diskusi hasil selanjutnya dibangun dengan menyandingkan teori-teori jaringan dengan deskripsi hasil pengukuran  dan  karakteristik  sentralitas,  serta  komparasi  dari  masing-masing  kota  dan kabupaten  untuk  memberikan  gambaran  wilayah-wilayah  sentral  di  masing-masing kota/kabupaten serta karakter sebarannya terhadap ibukota/pusat kota.

## 2. Metode
Pada penelitian ini, data jaringan sebagai indikator adalah jaringan jalan yang diambil melalui situs  Geospasial  untuk  Negeri  [15].  Jaringan  jalan  digunakan  karena  secara  umum  dapat menggambarkan  keterhubungan  antar  wilayah  sebagai  salah  satu  sistem  yang  juga  diatur
dalam  RTRW.  Terkait  dengan  pemilihan  studi  kasus,  alasan  pemilihan  adalah  Provinsi Kalimantan Barat sebagai salah satu provinsi strategis dengan pintu perbatasan antar negara terbanyak di Indonesia. Gambar 1 menunjukkan wilayah studi dengan 14 Kota dan Kabupaten, yaitu:  (1)  Kota  Pontianak,  (2)  Kab.  Bengkayang,  (3)  Kab.  Sambas,  (4)  Kab.  Landak,  (5)  Kab. Sanggau, (6) Kab. Ketapang, (7) Kab. Sintang, (8) Kota Singkawang, (9), Kab. Kubu Raya, (10) Kab. Mempawah, (11) Kab. Sekadau, (12) Kab. Kapuas Hulu, (13) Kab. Melawi, dan (14) Kab. Kayong Utara.
Gambar 1. Wilayah Provinsi Kalimantan Barat [16].
Penelitian ini dilakukan dalam kronologi proses sebagai berikut:
a. Pencarian data jaringan jalan yang ada di dalam atau yang menghubungkan antar Kota dan Kabupaten ( nodes ) yang ada di Provinsi Kalimantan Barat.
b. Mendaftar  hubungan/koneksi  di  masing-masing  Kota  dan  Kabupaten  dalam  skala kecamatan berdasarkan keberadaan jaringan jalan.
c. Input data hubungan/koneksi jaringan jalan masing-masing Kota dan Kabupaten.
d. Penyusunan grafik jaringan (NetDraw) sesuai dengan konektivitas jalan di masing-masing Kota dan Kabupaten.
e. Pengukuran sentralitas Kota dan Kabupaten terkait dengan sistem jaringan jalan melalui empat pendekatan, yaitu degree, closeness, betweenness, dan eigenvector menggunakan perangkat  lunak  UCINET. Degree menggambarkan  banyak  hubungan  antar nodes ; closeness menggambarkan  seberapa  dekat  hubungan  antar nodes ; betweenness menggambarkan  seberapa  banyak nodes penghubung  dengan  wilayah-wilayah  lainnya, dan eigenvector menggambarkan node paling  sentral  di  sebuah  jaringan.  Integrasi keempat ukuran tersebut dapat memberikan informasi wilayah-wilayah sentral.
f. Diskusi  komparasi  hasil  dilakukan  dengan  mendeskripsikan  klasifikasi  sebaran  wilayah sentral  pada  masing-masing  Kota  dan  Kabupaten  serta  komparasinya,  dan mendiskusikannya  terhadap  pusat  kota  eksisting  pada  masing-masing  Kota  dan Kabupaten.

## 3. Hasil penelitian dan pembahasan
Dari  hasil  pengukuran  sentralitas  di  masing-masing  kota/kabupaten  yang  ada  di  Provinsi Kalimantan  Barat,  ditemukan beberapa  kecenderungan nilai pengukuran degree,  closeness, betweenness, dan eigenvector yang ditunjukkan pada Tabel 1 hingga 14 serta visual NetDraw sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2 hingga 15.
a. Pontianak
Gambar 2. Visual NetDraw Kota Pontianak.
Tabel 1. Nilai pengukuran sentralitas Kota Pontianak.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1  Kabupaten Kubu Raya 85.714 87.588 52.381 79.237 2  Kabupaten Mempawah 14.286 41.176 0.000 11.311 3  Pontianak Barat 28.571 53.846 0.000 36.584 4  Pontianak Kota 42.857 58.333 2.381 50.316 5  Pontianak Selatan 57.143 63.636 7.143 62.361 6  Pontianak Tenggara 28.571 53.846 0.000 39.985 7  Pontianak Timur 42.857 63.536 4.762 51.296 8  Pontianak Utara 42.857 63.536 28.571 40.055

## b. Bengkayang
Gambar 3. Visual NetDraw Kab. Bengkayang.
Tabel 2. Nilai pengukuran sentralitas Kab. Bengkayang.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1  Bengkayang 18.182 34.921 6.342 32.630 2  Capkala 13.636 27,848 6.955 8,419 3  Jagoi Babang 18,182 33.333 19,986 25.811 4  Kabupaten Landak 18.182 37.288 14.091 26.877 5  Kabupaten Mempawah 9.091 22,449 0.000 4.019 6  Kabupaten Sambas 22,727 41.509 33,658 56,172 7  Kota Singkawang 9.091 27.160 0.216 9.148 8  Ledo 22.727 37.931 15.512 52.714 9  Lembah Bawang 18,182 41,509 28,925 44,964 10  Lumar 18,182 38,596 7,843 49.046 11  Monterado 18.182 34.921 18.911 21.130 12  Samalantan 22.727 40,741 31,616 35.893 13  Sanggau Ledo 18,182 34,375 12,511 41,035 14  Sarawak 4,545 25.287 0.000 6.789 15  Sejangkung 4,545 22.449 0.000 5.912 16  Seluas 18,182 28,571 11.255 22,476 17  Siding 9.091 26.506 0.000 12.700 18  Sungai Betung 13.636 36.667 2.468 29.848 19  Sungai Raya 13,636 26,190 3,413 6,862 20  Sungai Raya Kepulauan 13,636 32,353 11.825 13.651 21  Suti Semarang 13.636 38.596 12.172 29.515 22  Teriak 9.091 30,986 0.830 15,651 23  Tujuh Belas 9.091 29,333 0.000 24,657
c. Sambas
Gambar 4. Visual NetDraw Kab. Sambas.
Tabel 3. Nilai pengukuran sentralitas Kab. Sambas.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1  Galing 18.182 37.931 26.366 16.340 2  Jawai 9.091 28.205 0.000 11.347 3  Jawai Selatan 9.091 28.205 0.000 11.347 4  Kabupaten Bengkayang 18.182 40.741 26.814 43.502 5  Kota Singkawang 4.545 21.569 0.000 15.050 6  Paloh 9.091 28.571 1.948 7.556 7  Pemangkat 13.636 28.205 2.814 46.301 8  Sajad 9.091 26.829 0.000 6.822 9  Sajingan Besar 13.636 37.931 19.888 20.745 10  Salatiga 18.182 30.556 4.128 56.884 11  Sambas 13.636 31.884 9.524 11.070 12  Sarawak 9.091 28.571 1.989 8.581 13  Sebawi 9.091 35.484 12.554 18.259 14  Sejangkung 18.182 32.353 16.450 11.429 15  Selakau 18.182 27.160 9.972 49.640 16  Selakau Timur 13.636 33.333 14.100 45.487 17  Seluas 4.545 24.719 0.000 3.465 18  Semparuk 13.636 34.921 15.337 46.188 19  Subah 9.091 34.375 0.000 28.093 20  Tangaran 4.545 26.506 0.000 4.294 21  Tebas 22.727 43.137 38.497 49.154 22  Tekarang 18.182 37.931 25.567 26.078 23  Teluk Keramat 13.636 35.484 17.342 14.163

## d. Landak
Gambar 5. Visual NetDraw Kab. Landak.
Tabel 4. Nilai pengukuran sentralitas Kab. Landak.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1 Air Besar 23.529 38.636 8.836 20.886 2 Banyuke Hulu 11.765 36.957 0.000 16.348 3 Jelimpo 17.647 16.178 0.245 17.668 4 Kabupaten Bengkayang 23.529 45.946 14.792 28.758 5 Kabupaten Kubu Raya 5.882 33.333 0.000 12.580 6 Kabupaten Landak 5.882 33.333 0.000 12.580 7 Kabupaten Mempawah 17.647 40.476 2.488 32.147 8 Kabupaten Sanggau 17.647 38.636 1.985 17.405 9 Kuala Behe 23.529 39.535 3.088 22.230 10  Mandor 41.176 48.571 30.539 53.567 11  Mempawah Hulu 29.412 44.737 12.953 40.858 12  Menjalin 23.529 43.590 3.002 42.466 13  Menyuke 29.412 53.125 18.100 44.367 14  Meranti 17.647 40.476 2.230 20.544 15  Ngabang 29.412 48.571 20.429 35.568 16  Sebangki 11.765 40.476 0.000 24.273 17  Sengah Temila 29.412 54.839 25.037 49.794 18  Sompak 29.412 51.515 12.892 54.260
e. Sanggau
Tabel 5. Nilai pengukuran sentralitas Kab. Sanggau.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1 Balai 15.789 35.185 7.797 18.191 2 Biduai 10.526 31.667 5.653 6.908 3 Bonti 21.053 45.238 34.893 35.499 4 Entikong 10.526 24.051 0.585 2.890 5 Jangkang 21.053 38.776 10.039 52.054 6 Kabupaten Ketapang 10.526 30.645 0.000 20.648 7 Kabupaten Kubu Raya 5.263 26.761 0.000 7.656 8 Kabupaten Landak 10.526 31.667 0.000 12.190 9 Kabupaten Sekadau 21.053 38.000 7.749 54.811 10  Kembayan 15.789 39.583 15.838 18.865 11  Meliau 26.316 42.222 28.509 48.258 12  Mukok 15.789 33.929 0.000 44.383 13  Noyan 15.789 35.849 21.248 12.676 14  Parindu 21.053 47.500 30.312 45.189 15  Sanggau 21.053 36.538 3.655 54.148 16  Sarawak 10.526 27.536 3.314 4.291 17  Sekayam 15.789 30.159 7.797 6.195 18  Tayan Hilir 21.053 35.849 15.448 27.773 19  Tayan Hulu 21.053 41.304 19.542 26.031 20  Toba 15.789 32.759 1.072 26.650
Gambar 6. Visual NetDraw Kab. Sanggau.
f. Ketapang
Tabel 6. Nilai pengukuran sentralitas Kab. Ketapang.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1  Air Upas 16.667 24.000 1.147 13.007 2  Benua Kayong 12.500 33.803 3.774 25.563 3  Hulu Sungai 20.833 40.000 25.513 31.763 4  Jelai Hulu 12.500 33.333 9.481 19.843 5  Kabupaten Kayong Utara 12.500 31.579 4.771 13.983 6  Kabupaten Melawi 4.167 28.916 0.000 7.613 7  Kabupaten Sanggau 4.167 20.690 0.000 2.026 8  Kabupaten Sekadau 4.167 28.916 0.000 7.613 9  Kalimantan Tengah 4.167 32.432 0.000 15.819 10  Kendawangan 16.667 29.268 10.975 17.405 11  Ketapang 8.333 31.169 1.359 12.052 12  Manis Mata 12.500 27.907 1.706 12.045 13  Marau 12.500 28.916 4.136 17.527 14  Matan Hilir Selatan 20.833 36.364 24.215 40.275 15  Matan Hilir Utara 12.500 36.923 8.756 25.096 16  Muara Pawan 12.500 35.294 5.193 24.722 17  Nanga Tayap 33.333 47.059 56.763 65.998 18  Pemahan 12.500 37.500 0.000 41.594 19  Sandai 12.500 38.710 9.209 28.819 20  Simpang Dua 12.500 26.667 1.087 10.765 21  Simpang Hulu 12.500 25.806 8.333 8.454 22  Singkup 8.333 23.301 0.000 7.289 23  Sungai Laur 20.833 32.877 20.109 22.479 24  Sungai Melayu Rayak 20.833 42.105 15.700 54.324 25  Tumbang Titi 20.833 42.105 25.453 53.218
Gambar 7. Visual NetDraw Kab. Ketapang.
g. Sintang
Tabel 7. Nilai pengukuran sentralitas Kab. Sintang.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1 Ambalau 5.556 25.000 0.000 4.836 2 Binjai Hulu 11.111 35.294 3.641 12.434 3 Dedaİ 22.222 40.000 5.039 49.305 4 Kabupaten Kapuas Hulu 22.222 45.000 24.283 25.194 5 Kabupaten Melawİ 38.889 45.000 31.564 69.908 6 Kabupaten Sanggau 5.556 24.324 0.000 1.026 7 Kabupaten Sekadau 11.111 39.130 10.878 11.943 8 Kayan HİIİr 22.222 43.902 16.433 44.109 9 Kayan Hulu 11.111 36.000 0.000 29.002 10  Kelam Permal 16.667 40.909 6.237 28.056 11 Ketungau Hİlİr 16.667 39.130 6.474 13.081 12  Ketungau Hulu 16.667 31.579 21.569 4.032 13  Ketungau Tengah 22.222 40.909 33.333 13.799 14  Sarawak 5.556 24.324 0.000 1.026 15  Sepauk 16.667 41.860 12.838 33.154 16  Serawai 11.111 32.727 11.111 19.012 17  Sintang 22.222 38.298 9.516 35.800 18  Sungai Tebelian 22.222 36.735 3.747 51.763 19  Tempunak 22.222 40.909 5.951 48.488
Gambar 8. Visual NetDraw Kab. Sintang.

## h. Singkawang
Gambar 9. Visual NetDraw Kota Singkawang.
Tabel 8. Nilai pengukuran sentralitas Kota Singkawang.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1 Kabupaten Bengkayang 33.333 46.154 0.000 55.636 2 Kabupaten Sambas 16.667 35.294 0.000 10.643 3 Singkawang Barat 33.333 54.545 10.000 50.346 4 Singkawang Selatan 50.000 50.000 10.000 69.812 5 Singkawang Tengah 50.000 66.667 56.667 58.650 6 Singkawang Timur 50.000 60.000 30.000 72.150 7 Singkawang Utara 33.333 50.000 33.333 27.157
i. Kubu Raya
Gambar 10. Visual NetDraw Kab. Kubu Raya.
Tabel 9. Nilai pengukuran sentralitas Kab. Kubu Raya.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1 Kabupaten Landak 20.000 20.408 0.000 53.159 2 Kabupaten Sanggaul 10.000 20.000 0.000 31.865 3 Kota Pontianak 30.000 22.727 27.778 60.414 4 Kuala Mandor B 20.000 20.408 0.000 53.159 5 Kubu 20.000 11.111 2.222 0.000 6 Rasau Jaya 20.000 19.231 1.111 28.548 7 Sungai Ambawang 40.000 22.727 31.111 79.551 8 Sungai Kakap 20.000 20.833 5.556 35.635 9 Sungai Raya 20.000 20.833 5.556 35.635 10  Teluk Pakedai 10.000 10.989 0.000 0.000 11  Terentang 10.000 10.989 0.000 0.000
j. Mempawah
Gambar 11. Visual NetDraw Kab. Mempawah.
Tabel 10. Nilai pengukuran sentralitas Kab. Mempawah.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1 Anjongan 36.364 47.826 6.364 63.044 2 Kabupaten Bengkayang 18.182 34.375 2.727 18.532 3 Kabupaten Landak 36.364 50.000 20.000 64.085 4 Kota Pontianak 9.091 24.444 0.000 1.688 5 Mempawah Hilir 27.273 44.000 17.273 31.422 6 Mempawah Timur 27.273 47.826 18.182 43.956 7 Sadaniang 36.364 45.833 21.818 48.547 8 Segedong 18.182 40.741 32.727 17.943 9 Siantan 18.182 31.429 18.182 5.757 10 Sungai Kunyit 18.182 33.333 1.818 14.648 11 Sungai Pinyuh 36.364 52.381 44.545 55.431 12 Toho 27.273 42.308 1.818 51.516
k. Sekadau
Gambar 12. Visual NetDraw Kab. Sekadau.
Tabel 11. Nilai pengukuran sentralitas Kab. Sekadau.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1 Belitang 22.222 39.130 0.000 27.785 2 Belitang Hilir 44.444 52.941 10.648 53.831 3 Belitang Hulu 44.444 52.941 12.037 50.767 4 Kabupaten Ketapang 11.111 30.000 0.000 2.620 5 Kabupaten Sanggau 55.556 64.286 34.259 66.482 6 Kabupaten Sintang 33.333 50.000 3.009 43.017 7 Nanga Mahap 22.222 40.909 22.222 9.862 8 Nanga Taman 33.333 56.250 38.889 34.507 9 Sekadau Hilir 44.444 52.941 4.398 57.613 10  Sekadau Hulu 44.444 56.250 13.426 53.558
l. Kapuas Hulu
Gambar 13. Visual NetDraw Kab. Kapuas Hulu.
Tabel 12. Nilai pengukuran sentralitas Kab. Kapuas Hulu.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1  Badau 12.500 27.907 29.348 12.450 2  Batang Lupar 8.333 25.806 24.517 4.006 3  Bika 12.500 21.622 5.737 0.458 4  Boyan Tanjung 12.500 24.490 24.396 5.461 5  Bunut Hilir 4.167 19.835 0.000 1.572 6  Bunut Hulu 8.333 22.857 16.727 1.754 7  Embaloh Hilin 4.167 19.835 0.000 0.424 8  Embaloh Hulu 12.500 24.490 25.604 1.473 9  Empanang 16.667 29.630 34.360 32.426 10  Hulu Gurung 16.667 27.907 26.691 48.937 11  Jongkong 4.167 20.000 0.000 9.701 12  Kabupaten Sintang 12.500 25.806 5.676 30.440 13  Kalis 12.500 21.429 14.312 0.445 14  Mentebah 8.333 21.818 14.915 0.633 15  Pengkadan 8.333 25.806 23.309 15.654 16  Puring Kencana 8.333 23.529 2.476 11.297 17  Putussibau Selatan 12.500 21.622 5.737 0.458 18  Putussibau Utara 12.500 22.857 17.814 0.687 19  Sarawak 8.333 22.430 1.570 6.834 20  Seberuang 16.667 28.571 14.795 62.187 21  Selimbau 12.500 24.742 8.333 33.711 22  Semitau 16.667 29.630 25.181 58.498 23  Silat Hilir 16.667 26.087 7.609 50.162 24  Silat Hulu 8.333 23.077 0.000 23.194 25  Suhaid 16.667 28.235 14.372 58.511
m. Melawi
Gambar 14. Visual NetDraw Kab. Melawi.
Tabel 13. Nilai pengukuran sentralitas Kab. Melawi.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1  Belimbing 16.667 16.151 25.000 13.125 2  Belimbing Hulu 33.333 48.000 26.515 48.695 3  Ella Hilir 41.667 42.857 10.606 60.847 4  Kabupaten Kelapang 8.333 26.087 0.000 0.403 5  Kabupaten Sintang 41.667 42.857 8.586 63.949 6  Menekung 16.667 33.333 0.000 30.417 7  Nanga Pinoh 33.333 41.379 1.010 57.988 8  Pinoh Selatan 25.000 46.154 20.455 32.865 9  Pinoh Utara 41.667 44.444 7.071 64.429 10  Sayan 16.667 44.444 18.939 9.567 11  Sokan 16.667 34.286 16.667 1.655 12  Tanah Pinoh 33.333 46.154 46.970 6.387 13  Tanah Pinoh Barat 8.333 32.432 0.000 1.557

## n. Kayong Utara
Gambar 15. Visual NetDraw Kab. Kayong Utara.
Tabel 14. Nilai pengukuran sentralitas Kab. Kayong Utara.
1 Degree 2 Closeness 3 Betweenness 4 Eigenvector 1  Kabupaten Ketapang 50.000 57.143 0.000 70.308 2  Seponti 25.000 44.444 0.000 21.873 3  Simpang Hilir 75.000 80.000 66.667 85.377 4  Sukadana 50.000 57.143 0.000 70.308 5  Teluk Batang 50.000 66.667 50.000 48.435
Dari hasil pengukuran yang didapatkan di atas, beberapa wilayah yang muncul sebagai wilayah dengan nilai tertinggi dalam masing-masing pengukuran degree, closeness, betweenness , dan eigenvector , serta karakter wilayah dipaparkan lebih lanjut pada Tabel 15.
Muazir et al., REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif, Vol. 19(1) 2024, 1-25
Tabel 15. Wilayah dengan nilai tertinggi.
No Kota/ Kabupaten Wilayah dengan Skor Tertinggi 1) Degree 2) Closeness 3) Betweenness 4) Eigenvector Karakter Wilayah Terpusat (Sentral) 1 Pontianak 1) Pontianak Selatan 2) Pontianak Selatan 3) Pontianak Utara 4) Pontianak Selatan
Pontianak Selatan cenderung merupakan kecamatan dengan sentralitas tertinggi dengan empat titik keterhubungan dan terhubung  langsung  dengan  beberapa  kecamatan.  Salah satu  penghubung  penting  adalah  jembatan  yang menghubungkan wilayah yang terpisah sungai.
2 Bengkayang 1) Ledo; Samalantan 2) Lembah Bawang 3) Samalantan 4) Ledo
Ledo  dan  Samalantan  adalah  dua  kecamatan  yang cenderung  memiliki  sentralitas  yang  tinggi  dengan keterhubungan  pada  lima  kecamatan  lain.  Dua  kecamatan ini terletak  pada  perbatasan kabupaten  dan bagian tengah kabupaten.  Sementara  itu,  ibukota  kabupaten  adalah Kecamatan Bengkayang. 3 Sambas 1) Tebas 2) Tebas 3) Tebas 4) Tebas Kecamatan  Tebas  merupakan  kecamatan  terluas  dengan sentralitas tertinggi dengan lima titik keterhubungan dengan kecamatan lain. Sementara itu, ibukota Kabupaten Sambas adalah Kecamatan Sambas. 4 Landak 1) Mandor 2) Sengah Temila 3) Mandor 4) Sompak
Kecamatan  Mandor  cenderung  merupakan  kecamatan dengan sentralitas tinggi  dengan tujuh  titik keterhubungan dengan  kecamatan  lain.  Sementara  itu,  ibukota  Kabupaten Landak  adalah  Kecamatan  Ngabang  dengan  lima  titik keterhubungan,  setara  dengan  Kecamatan  Sompak, Menyuke, dan Sengah Temila.
5 Sanggau 1) Meliau 2) Parindu 3) Bonti 4) Sanggau
Kabupaten  Sanggau  tidak  memiliki  satu  kecamatan  yang dominan. Walaupun terdapat Kecamatan Meliau dan Tayan Hulu  dengan  lima  titik  keterhubungan  dengan  kecamatan lain,  namun  bukan  merupakan  kecamatan  dominan  yang terpusat. Ibukota Kabupaten Sanggau berada di Kecamatan Sanggau.
6 Ketapang 1) Nanga Tayap 2) Nanga Tayap 3) Nanga Tayap 4) Nanga Tayap
Kecamatan  Nanga  Tayap  merupakan  kecamatan  dengan sentralitas  tertinggi  dengan  delapan  titik  keterhubungan dengan  kecamatan  lain  dan  berada  di  tengah  wilayah kabupaten.  Sementara  itu,  ibukota  Kabupaten  Ketapang berada di Kecamatan Ketapang.
7 Sintang 1) Dedai; Kayan Hilir; Ketungau Tengah; Sintang; Sungai Tebelian; Tempunak
Dua  kecamatan  yaitu  Kayan  Hilir  dan  Ketungau  Tengah menjadi  titik  sentral  dengan  masing-masing  memiliki  lima dan  empat  titik  keterhubungan  dengan  kecamatan  lain. Masing-masing  kecamatan  cenderung  berada  di  tengah wilayah  kabupaten  serta  ujung  yang  berhadapan  langsung
No Kota/ Kabupaten Wilayah dengan Skor Tertinggi 1) Degree 2) Closeness 3) Betweenness 4) Eigenvector Karakter Wilayah Terpusat (Sentral) 2) Kayan Hilir 3) Ketungau Tengah
4) Sungai Tebelian dengan  perbatasan  Sarawak  Malaysia.  Ibu  kota  kabupaten berada di Kecamatan Sintang. 8 Singkawang 1) Singkawang Selatan; Sing. Tengah; Sing. Timur 2) Singkawang Tengah 3) Singkawang Tengah
4) Singkawang Timur Singkawang  Tengah  merupakan  kecamatan  dengan sentralitas tertinggi dengan tiga titik keterhubungan dengan kecamatan  lain.  Kecamatan  ini  terletak  di  bagian  tengan wilayah serta sebagian wilayah masuk ke dalam pusat kota.
9 Kubu Raya 1) Sui. Ambawang 2) Sui. Ambawang 3) Sui. Ambawang 4) Sui. Ambawang
Kecamatan  Sungai  Ambawang  merupakan  kecamatan  luas yang  memiliki  sentralitas  tertinggi  dengan  empat  titik keterhubungan  dengan  kecamatan  lain  serta  berbatasan langsung  dengan  wilayah  lain.  Sementara  itu,  ibukota
Kabupaten Kubu Raya berada di Kecamatan Sungai Raya.
10 Mempawah 1) Anjongan; Sadaniang; Sungai Pinyuh 2) Sungai Pinyuh 3) Sungai Pinyuh 4) Sungai Pinyuh
Kecamatan  Sungai  Pinyuh  merupakan  kecamatan  di perbatasan  wilayah  kabupaten  dengan  sentralitas  tertinggi dengan  empat  titik  keterhubungan  dengan  kecamatan  lain dan cenderung terletak. Sementara itu, ibukota Kabupaten
Mempawah berada di Kecamatan Mempawah Hilir.
11 Sekadau 1) Belitang Hilir; Belitang Hulu; Sekadau Hilir; Sekadau Hulu 2) Nanga Taman; Sekadau Hulu 3) Nanga Taman 4) Sekadau Hilir
Tidak  terdapat  kecamatan  yang  dominan  terpusat  di Kabupaten  Sekadau,  namun  Kecamatan  Nanga  Taman mempunyai  skor  tertinggi  dalam  dua  pengukuran  dengan tiga  titik  keterhubungan  dengan  kecamatan  lain.  Nanga Taman  terletak  di  perbatasan  wilayah  kabupaten. Sementara  itu,  ibukota  kabupaten  berada  di  Kecamatan Sekadau Hilir.
12 Kapuas Hulu 1) Empanang; Hulu Gurung; Seberuang; Semitau; Silat Hilir; Suhaid 2) Empanang; Semitau 3) Empanang
4) Seberuang
Kecamatan  Empanang  pada  perbatasan  kabupaten  dan negara merupakan wilayah dengan nilai sentralitas tertinggi dengan empat titik keterhubungan dengan kecamatan lain. Sementara  itu,  ibukota  kabupaten  berada  di  Kecamatan Putussibau Utara.
13 Melawi 1) Ella Hilir; Pinoh Utara 2) Belimbing Hulu 3) Tanah Pinoh 4) Pinoh Utara
Kabupaten  Melawi  tidak  memiliki  satu  kecamatan  yang dominan. Walaupun demikian, Kecamatan Pinoh Utara dan Ella  Hilir  Meliau  mempunyai  lima  titik  keterhubungan
No Kota/ Kabupaten Wilayah dengan Skor Tertinggi 1) Degree 2) Closeness 3) Betweenness 4) Eigenvector Karakter Wilayah Terpusat (Sentral) dengan  kecamatan  lain.  Sementara  itu,  ibukota  Kabupaten Melawi berada di Kecamatan Nanga Pinoh. 14 Kayong Utara 1) Simpang Hilir 2) Simpang Hilir 3) Simpang Hilir 4) Simpang Hilir
Kecamatan  Simpang  Hilir  merupakan  kecamatan  yang  luas dengan  sentralitas  tertinggi  dari  tiga  titik  keterhubungan dengan  kecamatan  lain.  Sementara  itu,  ibukota  Kabupaten Kayong Utara berada di Kecamatan Sukadana.
Berdasarkan pengukuran di atas (Tabel 15), pengukuran sentralitas seperti degree, closeness, betweenness ,  dan eigenvector dilakukan pada  masing-masing  kota/kabupaten.  Selanjutnya, wilayah-wilayah  yang  mempunyai  nilai  tertinggi  di  masing-masing  pengukuran  ( degree, closeness, betweenness , dan eigenvector ) didaftar untuk memperlihatkan kecenderungan dan karakter  wilayah  tersebut.  Kemudian,  titik  yang  muncul  terbanyak  dalam  masing-masing pengukuran ditetapkan sebagai wilayah dengan nilai sentralitas tertinggi. Secara definisi, kata sentral atau terpusat dapat berarti berada atau berkumpul pada satu tempat, atau ditengah- tengah,  atau  menjadi  pusat,  yang  biasanya  merupakan  lokasi/wilayah  yang  penting  dan menjadi orientasi utama dalam sebuah konfigurasi wilayah kota/kabupaten. Berdasarkan hasil analisis, terdapat beberapa klasifikasi kecenderungan karakter wilayah terpusat, yaitu wilayah pusat yang: (1) cenderung terletak di tengah kota/kabupaten, (2) terletak di perbatasan antar kota/kabupaten, (3) dekat dengan ibu kota, (4) merupakan wilayah terluas, dan (5) tersebar (lihat Tabel 16).
Tabel 16. Klasifikasi lokasi wilayah sentral. No Karakter Wilayah Sentral Kota/Kabupaten 1 Cenderung terletak di tengah wilayah  Pontianak; Ketapang; Singkawang; Mempawah; Kayong Utara 2 Cenderung terletak di perbatasan (berhubungan dengan wilayah kota/kabupaten) wilayah lain Pontianak; Bengkayang; Sambas; Landak; Sintang; Kubu Raya; Kapuas Hulu; Melawi 3 Tersebar (tidak pada wilayah tertentu) Sanggau; Melawi
4 Sebagai Ibukota kota/kabupaten - 5 Cenderung dekat (melekat) dengan Ibukota kota/kabupaten Pontianak; Bengkayang; Sanggau; Singkawang; Kubu Raya; Melawi; Kayong Utara 6 Cenderung sebagai wilayah terluas Sambas; Kayong Utara
Apabila  masing-masing  kota/kabupaten  secara  visual  digambarkan  melalui  pembagian kecamatan  serta  jaringan  interkonektivitas  (jalan)  yang  menghubungkannya,  dapat  dilihat beberapa  kecenderungan  seperti  yang  dipaparkan  pada  Tabel  17.  Dalam  Tabel  17,  dapat dilihat  warna  hijau  sebagai  titik  ibukota  (pusat)  kota/kabupaten,  sedangkan  warna  merah
sebagai  wilayah-wilayah  dengan  nilai  sentralitas  tertinggi.  Secara  umum,  wilayah-wilayah sentral cenderung dekat dengan wilayah ibu kota atau bahkan tersebar dan kadang menjadi wilayah  yang  berbatasan  langsung  dengan  wilayah  lain.  Berdasarkan  temuan  tersebut, terdapat lima model atau tipologi dari posisi wilayah sentral yang ada di Provinsi Kalimantan Barat, yaitu:
a. Cenderung terletak di tengah wilayah
b. Cenderung terletak di perbatasan (berhubungan dengan wilayah kota/kabupaten) wilayah lain
c. Tersebar (tidak pada wilayah tertentu)
d. Cenderung dekat (melekat) dengan ibu kota kota/kabupaten
e. Cenderung sebagai wilayah terluas
Menariknya,  tidak  terdapat  ibu  kota/pusat  kota  di  masing-masing  kota/kabupaten  yang sekaligus menjadi wilayah sentra dalam pengukuran yang telah dilakukan dengan pendekatan sentralitas melalui pengukuran degree, closeness, betweenness dan eigenvector . Kedudukan administratif  sebagai  pusat  kegiatan  tidak  sertamerta  merujuk  pada  tingat  sentralitas  yang tinggi.
Tabel 17. Hubungan ibu kota/pusat kota pada kota/kabupaten dengan wilayah sentral.
Pontianak Bengkayang
Sambas Landak
Sanggau
Ketapang Sintang Singkawang
Kubu Raya Mempawah Sekadau Kapuas Hulu Melawi Kayong Utara
Keterangan: Warna hijau = ibu kota/pusat kota/kabupaten Warna merah = wilayah sentral
Temuan cenderung menunjukkan bahwa sebagian besar (tujuh dari 14) mempunyai wilayah sentral  yang  dekat  atau berbatasan  langsung  dengan ibu  kota/pusat  kota. Memang, dalam perspektif  sejarah,  kota-kota  historis  di  Roma  maupun  Yunani  mempunyai  kecenderungan wilayah  yang  menjadi  sentral  cenderung  mempunyai  fungsi  ruang  terbuka  maupun  ruang- ruang berkumpul yang didefinisikan sebagai pola-pola pergerakan yang terpusat dan melewati grid-grid  (jalan)  wilayah  [17].  Selain  itu,  sebuah  wilayah  dengan  sentralitas  yang  tinggi biasanya  merupakan  tempat  atau  lokasi  dimana  tersimpan  sejarah  tentang  masyarakat setempat,  terdapat  monumen  atau  bangunan  khusus,  adanya  pasar  atau  kegiatan  yang khusus  (monopolistik),  dan  wilayah  dengan  pengembangan  baru.  Lebih  lanjut,  sentralitas sebuah wilayah dapat ditentukan dengan adanya unsur penarik, kemudahan akses, adanya kegiatan khusus [18] Dalam beberapa telaah pustaka atau penelitian sebelumnya, memang tidak mengindikasikan secara langsung bahwa sebuah ibu kota/pusat kota menjadi wilayah sentral dalam sebuah konfigurasi jaringan kota/kabupaten. Namun, apabila dilihat dari sarana dan  prasarana  yang  dimiliki,  serta  aktivitas  perkotaannya,  sebuah  ibu  kota  dapat  menjadi wilayah penting khususnya pada hierarki wilayah atau perkotaan. Menurut Irwin & Hughes [11], sentralitas sebuah wilayah dapat ditentukan dengan banyaknya aliran inter-spasial yang melewati sebuah wilayah. Semakin banyak sebuah wilayah dilewati dari wilayah lain, hal ini dapat mendukung sentralitas sebuah wilayah, bukan berdasarkan tingkat administrasi wilayah tersebut.  Biasanya,  sebuah  pusat  bisnis  yang  maju  pada  sebuah  wilayah  cenderung mempunyai  aliran  lalu  lintas  perdagangan  yang  cukup  [19].  Sebuah  wilayah  sentral  juga mempunyai salah satu karakteristik yaitu mempunyai akses yang baik dan dilengkapi dengan sarana dan prasarana pendukung di sekitarnya [12] Dalam struktur perkotaan, biasanya lokasi- lokasi  sentral  dapat  merupakan  kawasan  bisnis,  pusat  transportasi,  maupun  industri  [20]
Diluar peranan ibu kota/pusat kota sebagai pusat administrasi wilayah, sebuah wilayah dapat menjadi wilayah dengan tingkat sentralitas tinggi [21], diantaranya:
a. Merupakan pusat jasa dari sebuah wilayah
b. Adanya kemudahan akses
c. Terkoneksi dengan ruang-ruang publik yang nyaman
d. Adanya fungsi-fungsi pendukung yang beragam
e. Struktur kota yang mendukung (guna lahan yang beragam)
f. Adanya dukungan infrastruktur komunikasi
Ketiga, sebagian besar (sebanyak delapan kota/kabupaten), mempunyai wilayah sentral yang berbatasan  dengan  wilayah  lainnya  (perbatasan)  di  luar  kota/kabupaten  itu  sendiri.  Dalam Tabel 16 dapat dilihat bahwa kota/kabupaten seperti Pontianak, Bengkayang, Sambas, Landak, Sintang,  Kubu  Raya,  Kapuas  Hulu,  dan  Melawi  merupakan  kota/kabupaten  dengan  wilayah sentral yang cenderung terletak di perbatasan atau berhubungan langsung dengan wilayah kota/kabupaten  lainnya.  Apabila  merujuk  dari  penelitian  sebelumnya  [20],  memang  dalam beberapa  perkembangan  perkotaan,  terdapat  proses-proses  desentralisasi  yang  membuat pola-pola pengembangan polisentris wilayah terjadi dan tidak hanya mengandalkan satu pusat kegiatan. Pusat-pusat kegiatan baru dapat muncul sebagai pendukung pusat-pusat bisnis (CBD) yang  lama  sehingga  lama  kelamaan  menjadi  sub-pusat wilayah  sentral  sebelumnya dengan menjanjikan  integrasi  dengan  fungsi  lainnya.  Selain  itu,  lanjut  Anas  et  al.  [20]  bahwa pergerakan  wilayah-wilayah  sentral  dari  ibu  kota/pusat  kota  cenderung  diakibatkan  oleh perkembangan teknologi seperti jaringan dan moda transportasi yang kian beragam, mudah dan  terhubung,  pemilihan  lokasi-lokasi  industri  yang  sarat  dengan  pemilihan  lokasi  yang mudah  diakses  dan  berkelompok,  serta  perkembangan  teknologi  informasi  dan telekomunikasi.  Posisi  kedekatan  dengan  wilayah-wilayah  lain  juga  dapat  menjadi  penentu suatu  wilayah  dapat  menjadi  wilayah  pusat  atau  sentral.  Dalam  pengukuran  tertentu, sentralitas  sebuah  kota/kabupaten  juga  ditentukan  dengan  banyaknya  aliran  inter-spasial yang melewati sebuah wilayah. Semakin banyak sebuah wilayah dilewati dari wilayah lain, hal ini dapat mendukung sentralitas sebuah wilayah [11]. Hal ini juga dapat mendukung diskusi bahwa  tidak  serta  merta  sebuah  kawasan  ibu  kota/pusat  kota  menjadi  wilayah  sentral. Wilayah-wilayah  dengan  tingkat  aksesibilitas  yang  tinggi  dan  terhubung  dengan  banyak wilayah (dalam hal ini adalah wilayah yang berbatasan langsung dengan wilayah lain) dapat menjadi  wilayah  sentral,  walaupun  sering  kali  kawasan  ibu  kota/pusat  kota  berdekatan langsung dengan wilayah sentral non-ibu kota.
Keempat,  terdapat  lima  kota/kabupaten  dari  empat  belas  kota/kabupaten  yang  ada  di Provinsi  Kalimantan  Barat  yang  wilayah  sentralnya  cenderung  berada  di  tengah  wilayah kota/kabupaten  seperti  Pontianak,  Ketapang,  Singkawang,  Mempawah,  dan  Kayong  Utara. Secara  teoritis,  sebuah  wilayah  sentral  juga  dapat  dipengaruhi  dari  sebuah  hirarki  regional [13], misalnya secara administratif, secara layanan wilayah, maupun fungsi-fungsi yang ada di dalam wilayah tersebut yang membuat sebuah wilayah ditempatkan di posisi tengah sebuah kota/kabupaten.  Berada  ditengah  kota/kabupaten  mungkin  saja  menjadi  salah  satu pertimbangan  dalam  kemudahan  akses  atau  bahkan  kemudahan  (keberadaan)  pusat
pelayanan untuk mendukung wilayah-wilayah sekitar di dalam kota/kabupaten bersangkutan [21]  Apabila  kita  lihat  pada  kasus  Kota  Pontianak,  Mempawah,  dan  Kota  Singkawang, keberadaan  wilayah  sentral  yang  berada  di  posisi  tengah  kota/kabupaten  cenderung mempunyai  fungsi-fungsi  layanan  jasa/perdagangan  atau  pusat  kota.  Selain  itu,  wilayah sentral di kota/kabupaten tersebut juga cenderung berdekatan dengan ibu kota/pusat kota. Ketika  bicara  mengenai  dekatnya  dengan  ibu  kota/pusat  kota,  menurut  Zhao,  et  al.,  [19] memang pusat bisnis yang biasanya merupakan ibu kota/pusat kota dapat menjadi salah satu wilayah sentral dengan adanya aliran lalu lintas perdagangan. Wilayah sentral dengan posisi tengah juga berhubungan dengan pemusatan atau kelompok aktivitas seperti dekat dengan aktivitas perkotaan, jasa, kesempatan pekerjaan, keberadaan transportasi publik, dan sirkulasi informasi [22,23].

## 4. Kesimpulan
Dalam kaitannya dengan sistem jaringan, rencana tata ruang di Indonesia pada dasarnya telah mengatur penataan sistem jaringan yang diwujudkan dalam rencana struktur ruang. Struktur ruang  merupakan  arahan  perwujudan  sistem  perkotaan  dan  jaringan  prasarana  yang dikembangkan untuk mengintegrasikan antar wilayah. Selain itu, juga merupakan perwujudan dukungan kegiatan wilayah yang meliputi sistem-sistem jaringan sarana dan prasarana serta infrastruktur.  Secara  umum,  rencana-rencana  dalam  struktur  ruang  relevan  dengan  logika jaringan yang terdiri atas titik ( node ) dan garis ( link ) penghubung titik ( node ). Hubungan antara dua  elemen tersebut  akan menggambarkan  kondisi wilayah  yang dihubungkan oleh  sarana dan  prasarana  wilayah  dimana  semakin  tinggi  tingkat  hubungannya  (konektivitas)  maka semakin banyak aliran (manusia, barang, jasa) yang akan terhubung dalam sebuah wilayah. Begitu  juga  sebaliknya,  semakin  sedikit  prasarana  yang  terhubung  dalam  sistem  jaringan, maka semakin sedikit kemungkinan aliran yang akan masuk ke dalam sebuah wilayah. Kota- kota  adalah  sebuah  jaringan  dan  masing-masing  kota  berhubungan  satu  dengan  yang  lain. Untuk  melihat  kecenderungan  interaksi  antar  wilayah,  analisis  jaringan  dapat  digunakan untuk  mengukur  dinamika  aliran  atau  pergerakan.  Salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan dalam pendekatan analisis jaringan adalah pengukuran sentralitas.
Provinsi Kalimantan Barat mempunyai empat belas Kota/Kabupaten yang terdiri atas dua kota dan dua belas kabupaten. Dari pengukuran sentralitas yang dilakukan dengan menggunakan alat  analisis degree,  closeness,  betweenness dan eigenvector terdapat  beberapa  wilayah (dalam  skala  kecamatan)  sentral  (pusat)  di  kota/kabupaten  masing-masing.  Apabila diklasifikasikan  sebaran-sebaran  wilayah  sentral  ini  terbagi  atas  lima  kategori  atau kecenderungan  yaitu,  (1)  cenderung  terletak  di  tengah  wilayah,  (2)  cenderung  terletak  di perbatasan (berhubungan dengan wilayah kota/kabupaten) wilayah lain, (3) tersebar (tidak pada wilayah tertentu), (4) cenderung dekat (melekat) dengan ibu kota kota/kabupaten, dan (5) cenderung sebagai wilayah terluas. Apabila dilihat dari kecenderungan terbanyak dapat dilihat  bahwa  kecenderungan wilayah  sentral terletak  di perbatasan  (berhubungan dengan wilayah  kota/kabupaten)  wilayah  lain  menjadi  kategori  terbanyak  dengan  delapan kota/kabupaten, selanjutnya kecenderungan wilayah sentral dekat (melekat) dengan ibu kota
kota/kabupaten, dan yang terakhir adalah kecenderungan wilayah sentral terletak di tengah wilayah kota/kabupaten.
Apabila  dilihat  dari  keberadaan  ibu  kota/pusat  kota  pada  masing-masing  kota/kabupaten, menariknya tidak ditemukan bahwa ibu kota/pusat kota dari masing-masing kota/kabupaten yang secara langsung menjadi wilayah sentral. Ibu kota cenderung melekat atau berdekatan dengan wilayah sentral yang ada. Temuan ini menarik untuk diadakan penelitian lebih lanjut, faktor-faktor  apa  saja  yang  secara  empiris  mempengaruhi  penentuan  atau  sebaran  ibu kota/pusat kota di masing-masing kota/kabupaten di Kalimantan Barat.

## Ucapan terima kasih
Para  Penulis  mengucapkan  terima  kasih  banyak  kepada  pihak-pihak  yang  mendukung penulisan hasil penelitian ini. Penelitian ini merupakan pengembangan hasil dari penelitian- penelitian  Penulis  sebelumnya  yang  didanai  Kemenristekdikti  maupun  Universitas Tanjungpura.

## Referensi
[1] Pemerintah Republik Indonesia. Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Nasional 2008.
[2] Glasson J, Marshall T. Regional Planning. New York: Routledge; 2007.
[3] Sokol  M.  Regional  Connectivity.  In:  Kitchin  R,  Thrift  N,  editors.  International Encyclopedia  of  Human  Geography,  Oxford:  Elsevier;  2009,  p.  165 – 80. https://doi.org/10.1016/B978-008044910-4.00863-4.
[4] Staeheli  U.  Listing  The  Global:  Dis/Connectivity  Beyond  Representation?  Distinktion:
Journal
of Social Theory 2012;13:233 – 46.
https://doi.org/10.1080/1600910X.2012.724646.
[5] Sun D (Jian), Zhao Y, Lu Q-C. Vulnerability Analysis of Urban Rail Transit Networks: A Case Study of Shanghai, China. Sustainability 2015;7:6919 – 36. https://doi.org/10.3390/su7066919.
[6] Park  K,  Yilmaz  A.  A  Social  Network  Analysis  Approach  to  Analyze  Road  Networks. American  Society  for  Photogrammetry  and  Remote  Sensing  (ASPRS)  Annual Conference, San Diego: 2010.
[7] Sevtsuk  A,  Mekonnen  M.  Urban  Network  Analysis.  A  New  Toolbox  for  ArcGIS.  Revue
Internationale de Géomatique 2012;22:287 – 305.
https://doi.org/10.3166/rig.22.287-305.
[8] Taylor P, Derudder B. World City Network: A Global Urban Analysis. 2nd Edition. London: Routledge; 2015.
[9] Zhong C, Arisona SM, Huang X, Batty M, Schmitt G. Detecting the Dynamics of Urban Structure  Through  Spatial  Network  Analysis.  International  Journal  of  Geographical Information
Science 2014;28:2178 – 99.
https://doi.org/10.1080/13658816.2014.914521.
[10]  Lee S-H, Choi J-Y, Yoo S-H, Oh Y-G. Evaluating Spatial Centrality for Integrated Tourism Management  in  Rural  Areas  Using  GIS  and  Network  Analysis.  Tour  Manag 2013;34:14 – 24. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2012.03.005.
[11]  Irwin  MD,  Hughes  HL.  Centrality  and  the  Structure  of  Urban  Interaction:  Measures, Concepts, and Applications. Social Forces 1992;71:17 – 51.
https://doi.org/10.1093/sf/71.1.17.
[12]  Porta  Sergio  and  Latora  V  and  SE.  Networks  in  Urban  Design.  Six  Years  of Research in Multiple Centrality Assessment. In: Estrada Ernesto and Fox M and HDJ and OG-L, editor.  Network  Science:  Complexity  in  Nature  and  Technology,  London:  Springer London; 2010, p. 107 – 29. https://doi.org/10.1007/978-1-84996-396-1_6.
[13]  Davies WKD. Centrality and the Central Place Hierarchy. Urban Studies 1967;4:61 – 79. https://doi.org/10.1080/00420986720080041.
[14]  Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Barat. Provinsi Kalimantan Barat dalam Angka 2020. Pontianak: BPS Provinsi Kalimantan Barat; 2020.
[15]  Badan Informasi Geospasial.
Geospasial
untuk
Negeri 2023.
https://tanahair.indonesia.go.id/unduh-rbi/#/ (diakses pada 12 Januari, 2024).
[16]  Pejabat  Pengelola  Informasi  dan  Dokumentasi Pemerintah  Provinsi  Kalimantan  Barat. Gambaran Umum Aspek Geografis Kalimantan Barat. PPID Provinsi Kalimantan Barat n.d.  https://ppid.kalbarprov.go.id/?public=profil-daerah  (diakses  pada  3  Januari, 2024).
[17]  Newsome  DJ.  Centrality  in  its  Place:  Defining  Urban  Space  in  the  City  of  Rome.  In: Driessen  M,  Heeren  S,  Hendriks  J,  Kemmers  F,  Visser  R,  editors.  TRAC  2008: Proceedings of the Eighteenth Annual Theoretical Roman Archaeology Conference, vol.
0, Oxford: Oxbow Books; 2009, p. 25 – 38.
https://doi.org/10.16995/trac2008_25_38.
[18]  Cutini V. Centrality and Land Use: Three Case Studies on the Configurational Hypothesis.
Cybergeo: European Journal of Geography 2001.
https://doi.org/10.4000/cybergeo.3936.
[19]  Zhao S, Zhao P, Cui Y. A Network Centrality Measure Framework for Analyzing Urban Traffic Flow: A Case Study of Wuhan, China. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications 2017;478:143 – 57. https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.02.069.
[20]  Anas A, Arnott R, Small KA. Urban Spatial Structure. J Econ Lit 1998;36:1426 – 64.
[21]  Cicerchia  A.  Measures  of  Optimal  Centrality:  Indicators  of  City  Effect  and  Urban
Overloading. Soc Indic Res 1999;46:273 – 99.
https://doi.org/10.1023/A:1006808506878.
[22]  Chiaradia  A,  Hillier  B,  Schwander  C,  Wedderburn  M.  Spatial  Centrality,  Economic Vitality/Viability  Compositional  and  Spatial  Effects  in  Greater  London.  In:  Koch  D, Marcus  L,  Steen  J,  editors.  Proceedings  of  the  7th  International  Space  Syntax Symposium, Stockholm: KTH; 2009.
[23]  Siddall  WR.  Wholesale-Retail  Trade  Ratios  as  Indices  of  Urban  Centrality.  Econ  Geogr 1961;37:124 – 32. https://doi.org/10.2307/141843.