## ANALISIS JARINGAN SOSIAL PERDAGANGAN TERNAK BABI TERHADAP PENYEBARAN PENYAKIT CLASSICAL SWINE FEVER ATAU HOG CHOLERA DI KABUPATEN SIKKA PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR
Petrus Malo Bulu 1) , Ewaldus Wera 2) ,  Margaretha Sikko 3)
1,2) Jurusan Peternakan, Politeknik Pertanian Negeri Kupang Jl. Prof. Dr. Herman Yohanes, Lasiana, Kota Kupang P.O.Box. 1152, Kupang 85011
3) Dinas Pternakan, Kabupaten Sikka, Jalan Wairklau, Kota Maumere, Flores, Nusa Tenggara Timur Korespondensi : pmalobulu@yahoo.com

## ABSTRACT
Classical Swine Fever (CSF) is a fatal viral disease of both domestic pigs and wild boar, which has become endemic in some districts in Nusa Tenggara Timur. Little is known of how the disease gained entry, introduced and transmitted into the region through the movements of pigs and the disease. This research was aimed to identify and analyze the movement of pigs through the market chain as a pathway to spread the disease from outside and within the district of Sikka. A total of 57 respondents were  face  to  face  interviewed  in  this  study  involved  sellers  and  buyers  in  the markets  (4  buyers  and  4  sellers  in  each  market-a  total  of  32  people),  suppliers  of pigs (10 people),  and pig farmers as many as 5 respondents per village (3 villages selected  purposively).  This  study  found  5  actors  that  had  the  highest  Out-Degree values including S5, D1, F24, K1, and P1. Additionally, four actors had the highest betweeness  centrality  in  the  network  including  actors  D1,  D16,  F3  and  F30  with their  degree  of  Betweenness  centrality  of  1532,4,  1265.1,  823.5,  and  738.1 respectively. The network density was 0,12, and diameter was 7. Average geodesic distance was 2,94 (1.26), and overall clustering coefficient of the network was 0,61. The In and Out-Degree values in the current study suggest that pigs were moving in and out of the areas through the movement of sellers and buyers. Moreover, market sellers  and  buyers  are  actively  moving  through  the  market  network,  and  therefore could potentially contribute to the spread of CSF in Sikka, if an outbreak occurred in the region.
Keywords: Social Network analysis, Classical Swine Fever, Pig, Kabupaten Sikka, Flores.

## PENDAHULUAN
Penyakit Classical  Swine  Fever yang  juga  dikenal  sebagai Hog  cholera merupakan  penyakit  viral  pada  babi  dan  telah  menyebabkan  kerugian  ekonomi pada peternak babi di Provinsi NTT termasuk di Kabupaten Sikka. Di Kabupaten Sikka, penyakit ini telah menyebabkan kerugian ekonomi bagi peternak babi yang ditaksir mencapai puluhan miliar rupiah di tahun 2017. Masuknya penyakit ini ke Kabupaten  Sikka  dicurigai  melalui  perdagangan  ternak  babi.Perdagangan  ternak babi  dari  peternakan  babi  lain  dan  pasar  membawa  resiko  yang  tinggi  terhadap
masuknya  infeksi  virus  Hog  cholera  ke  dalam  populasi  (Beals et  al .  1970). Pergerakan atau lalulintas perdagangan ternak babi menjadi sarana  yang cukup efektif  dalam  perpindahan  penyakit  hewan  khususnya  CSF  dari  satu  tempat  ke tempat lain atau dari satu ternak ke ternak babi yang lainnya.
Salah  satu  metode  untuk  menyelidiki  pergerakan  hewan  hidup  adalah melalui  analisis  jaringan  (Nöremark  et  al.,  2011).  Analisis  jejaring  sosial  (SNA) telah  digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan  antara  unsur-unsur  dalam suatu kelompok atau jaringan (Wasserman, 1994), di mana jejaring sosial adalah istilah  yang  merujuk  pada  unsur-unsur  dalam  suatu  kelompok  yang  mungkin atau  mungkin  tidak  terkait  (Wasserman,  1994).  Analisis  jaringan  sosial  telah menjadi  metode  yang  semakin  populer  dalam  epidemiologi  veteriner  untuk menyelidiki  pergerakan  hewan  (Li  et  al.,  2007,  Green  et  al.,  2009).  Ini  memiliki keuntungan  besar  jika  dibandingkan  dengan  pendekatan  analitis  lainnya: kemampuan  untuk  menangani  hubungan  yang  dua  arah,  seperti  kontak  antara individu, perdagangan, atau gerakan hewan  (Martínez-López  et  al., 2009). Dalam kedokteran hewan preventif, SNA adalah pendekatan yang menawarkan  manfaat untuk  mengeksplorasi  sifat  dan  luasnya  kontak  antara  hewan  atau  peternakan, yang pada akhirnya mengarah pada pemahaman yang lebih baik tentang potensi risiko  penyebaran  penyakit  dalam  populasi  yang  rentan  (Martínez-López  et  al., 2009).  Ketika  SNA  diterapkan  pada  epidemiologi,  biasanya  diasumsikan  bahwa hubungan  antar  simpul  jaringan  bersifat  statis  dan  oleh  karena  itu merepresentasikan  kontak  tetap  dan  persisten  selama  periode  infeksi  individu (Nickbakhsh  et  al.,  2013).  Di  sektor  hewan,  telah  digunakan  untuk:  mencirikan pola  pergerakan  hewan  dalam  kaitannya  dengan  epidemi  penyakit  mulut    dan kuku  (PMK)  di  Inggris  pada  tahun  2001  (Ortiz-Pelaez  et  al.,  2006); menggambarkan jaringan perpindahan ternak di Italia pada tahun 2007 (Natale et al.,  2009);  dan  mengkarakterisasi  jaringan  pergerakan  ternak  dan  babi  di Denmark  untuk  mengevaluasi  potensi  risiko  penyebaran  penyakit  (Bigras-Poulin et  al.,  2007).  Dengan  memahami  paradigma  jaringan  sosial,  serangkaian  konsep dan  metode  dapat  dikembangkan  untuk  mempelajari  struktur  populasi  dimana agen  infeksi  ditularkan  selama  kontak  pribadi  yang  dekat  dan  memungkinkan kesempatan  untuk  mengembangkan  program  pengendalian  penyakit  yang  lebih baik  (Klovdahl  et  al.,  1994).  Untuk  studi  ini,  pendekatan  ini  akan  membantu untuk  memahami  bagaimana  babi  bergerak  dari  satu  tempat  ke  tempat  lain melalui  aksi  penjual  dan  pembeli.  Gerakan  seperti  itu  memfasilitasi  penyebaran infeksi  dan  memahami  gerakan  ini  dapat  membantu  dalam  pengembangan
metode untuk mengendalikan masuk dan menyebarnya penyakit tersebut.Karena itu,  perpindahan  babi  melalui  pasar  berpotensi  penting  dalam  pengenalan, penyebaran,  dan  sirkulasi  Classical  swine  fever.Namun,  sebelum  studi  saat  ini sedikit  yang  diketahui  oleh  komunitas  peneliti  tentang  rantai  pasar  babi  di Kabupaten  Sikka.Studi  ini  dirancang  untuk  menggambarkan  dan  menilai pergerakan  dan  pola  perdagangan  babi  di  Kabupaten  Sikka,  untuk  memberikan wawasan  tentang  bagaimana  babi  hidup  diperdagangkan  dan  bagaimana  CSF berpotensi ditularkan melalui pergerakan mereka.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di Kabupaten Sikka, karena kabupaten tersebut merupakan  salah  satu  kabupaten  yang  berbatasan  dengan  Flores  Timur  yang merupakan  pintu  masuk  penyakit  CSF  dari  Lembata.  Kabupaten  Lembata dicurigai  sebagai  sumber  penyakit  CSF  untuk  daratan  Flores  karena  penyakit tersebut  terjadi  lebih  dahulu  di  wilayah  tersebut  sebelum  Kabupaten  lain  di daratan Flores terinfeksi.

## Rancangan Penelitian dan Analysis Data

## Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  lanjutan  dari  serangkaian  penelitian  di Kabupaten  Sikka.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kedua,  dimana  pada penelitian  pertama  di  tahun  2018  dilakukan  penelitian  mengenai  faktor-faktor resiko  yang  berasosiasi  dengan  penyebaran  penyakit  CSF  diidentifikasi  dan dianalisa. Pada penelitian ini, difokuskan pada mengidentifikasi dan menganalisa pergerakan ternak babi melalui kegiatan perdagangan ternak babi yang dicurigai menjadi jalur penyebaran penyakit CSF ke dan dalam wilayah Kabupaten Sikka.
Sebanyak  57  responden  diwawancarai  dalam  penelitian  ini  melibatkan penjual dan pembeli di pasar (4 pembeli dan 4 penjual pada setiap pasar-total 32 orang),  para  suplier  ternak  babi  (10  orang),  dan  peternak  babi  sebanyak  5 responden tiap desa (3 desa yang dipilih secara purposif). Wawancara tatap muka dilakukan untuk mendapatkan informasi dari pata responden.
Kuisioner  terstruktur  digunakan  dalam  wawancara  tatap  muka  dengan peternak.Dalam  mengumpulkan  data  ini,  staf  dinas  peternakan  setempat diikutkan  untuk  memudahkan  komunikasi  antar  peternak  dan  peneliti  dalam
memperoleh  data  yang  dibutuhkan  terutama  apabila  terdapat  peternak  yang masih menggunakan bahasa lokal setempat.
Transportasi  ternak  babi  dari  tempat  asal  (peternakan  atau  pasar)  ke tujuan (peternakan atau pasar) didefinisikan sebagai pergerakan dan arah (seperti dari  pasar  ke  desa  atau  desa  ke  pasar)  pergerakan  babi  didefinisikan  sebagai hubungan/link.Setiap  responden  diminta  untuk  menyebutkan  pasar  dan  desa serta  kabupaten  dimana  babi  berasal  atau  tujuan.  Setiap  desa,  pasar  dan kabupaten  yang  disebutkan  atau  yang  terhubung  dihitung  sebagai  node/  aktor pada jaringan tersebut sehingga total node/aktor dalam jaringan menjadi 82.

## Data Analysis
Data  dari  survey  (pembeli  dan  penjual)  awalnya  dimasukan  ke  dalam spread sheet excel (Microsoft excel ® for Mac 2011 version 14). Kemudian diekspor
ke dalam Ucinet (version 6.579 Analytic
Technologies, http://www.analytictech.com/products.htm) untuk selanjutnya dilakukan analisa jarinan  social  (social  network  analysis).Jaringan  pergerakan  babi  dianalisa menggunakan metode jaringan sosial (Wasserman, 1994; Scott, 2012).
Data  pembelian  ternak  babi  digunakan  untuk  membuat  sebuah  “directed network”  pergerakan  babi  oleh  pembeli  dan  penjual  di  dalam  dan  atau  keluar Kabupaten Sikka. NetDraw
(version 2.153 Analytic
Technologies, http://www.analytictech.com/products.htm)  digunakan  untuk  mengilustrasikan Jaringan  sebagaimana  dijabarkan  oleh  Borgatti  (2002).  Ucinet  digunakan  untuk mengukur    “connectedness  dari  aktor”,  (lokasi)  di  dalam  network,  the  in-degree (jumlah babi yang berakhir pada aktor) dan out-degree (jumlah babi yang berasal dari node) untuk setiap aktor pada jaringan babi, dan juga cohesion dari jaringan termasuk “geodesic distance” serta “clustering coefficient” untuk memahami Jarak dan seberapa terhubungnya aktor-aktor dalam jaringan (Borgatti et al. , 2002).
Tabel 1. Parameter yang dianalysis pada pergerakan ternak babi antar pasar dan peternakan di Kab
Sikka. Parameter Definitions Source Size  of  Network (ukuran jaringan) Jumlah nodes/aktor Total jumlah anggota jaringan, „unit of interest‟ dalam sebuah jaringan (Aznar et al., 2011, Dubé et al., 2009, Martínez- López et al., 2009)
Densitas Jaringan Densitas (langsung)
Jumlah  hubungan langsung
(directed links)
Degree of Nodes (Measure of centrality)
In-degree
Out-degree
Normalized in- and out-degree In-degree
centralization
Out-degree centralizatio Network diameter Betweenness centrality Cohesion Geodesic distance Clustering Coefficient
Jumlah ikatan dalam jaringan diekspresikan sebagai proporsi dari jumlah semua kemungkinan ikatan yang dapat terjadi.
Jumlah total hubungan antara aktor
Hitungan (jumlah) kontak yang diterima oleh sebuah aktor, atau aktor yang mendapat kontak terbanyak.
Jumlah resipien yang mendapat ternak babi dari pasar atau peternakan tertentu.
Perlu untuk nilai in- dan out-degree value dinormalisasi untuk perbandingan dengan jaringan lain. Perkiraan deviasi untuk nilai tertinggi In-degree dari nilai yang dihitung untuk semua aktors dalam jaringan. Perkiraan deviasi untuk nilai tertinggi Out-degree dari nilai yang dihitung untuk semua aktor dalam jaringan.
Total jumlah ikatan dalam jalur terpanjang antara 2 aktor. Aktor dimana informasi lebih mungkin masuk daripada aktor lainnya.
Jalur tersingkat antara dua nodus Clustering coefficient mengukur seberapa terhubungnya tetangga terhadap yang lainnya
(Aznar et al., 2011, Izquierdo and Hanneman,
2006)
(Aznar et al., 2011)
(Wey et al., 2008, Martínez-López et al., 2009)
(Dubé et al., 2009, Wey et al., 2008)
(Aznar et al., 2011)
(Aznar et al., 2011)
(Aznar et al., 2011)
(Aznar et al., 2011, Martínez-López et al., 2009, White and Borgatti, 1994)
(Molano and Polo, 2015, Bouttier et al., White and Borgatti, 1994, Borgatti and Everett, 1997) (Narayanan et al., 1983, Scott, 2012, Hanneman and Riddle, 2005b) (Dubé et al., 2009)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Social  Network  Analysis  untuk  pergerakan  babi  pada  Pasar  dan  desa  di Kabupaten Sikka
Tabel 2. Parameter yang dihitung pada Social Network Analysis dari Pergerakan Ternak babi
a. Jumlah aktor - jumlah total aktor pada jaringan.
b. Jumlah tautan terarah - jumlah total hubungan yang dibuat antar aktor.
c. Ukuran - jumlah total dari pasangan simpul unik yang mungkin.
Parameter Values Network Size a Jumlah peternak 47 Jumlah Pasar 6 Jumlah suplayer 10 Jumlah Desa 16 Jumlah Kabupaten Selain Sikka yang terlibat 3 Number of directed links (ties) b 793 Average density d 12% Diameter e 7 Eigenvector (SD) 0.07(0.09) Measure of Centrality Mean In-degree (Standard deviation/SD) f 9.67 (5,17) Mean Out-degree (SD) g 9.67 (4,70) Normalised Out-degree (SD) h 11.94 (5.80) Normalised In-degree (SD) i 11.94 (6.38) In-degree centralization j 11,66% Out-degree centralization k
Betweenness centrality (with the highest value) l D1 F3 S5
P2 K1 16,66% 1532
823 273 205 175 Measure of Cohesion Density (SD) m Average geodesic distance (SD) n 0.12 (0.32) 2.94 (1.26) Clustering Coefficient Overall clustering coefficient o 0.61
d. Density  - jumlah ikatan yang direalisasi dibagi dengan jumlah kemungkinan ikatan dalam jaringan
e. Diameter  -  jumlah  tautan  dalam  jalur  terbesar  yang  mungkin  di  antara  dua aktor.
f. Mean In-degree - jumlah kontak yang diterima oleh sebuah aktor (bergerak ke suatu lokasi).
g. Mean Out-degree - jumlah kontak dari suatu simpul (perpindahan dari suatu lokasi).
h. Derajat  Normalisasi  -  jumlah  kontak  ke  suatu  simpul  dibagi  dengan  jumlah maksimum dari kemungkinan kontak.
i. Normalisasi  Out-degree  -  jumlah  kontak  dari  suatu  simpul  dibagi  dengan jumlah maksimum dari kemungkinan kontak.
j. Sentralisasi in-degree - perkiraan penyimpangan nilai In-degree terbesar dari nilai yang dihitung untuk semua aktor lain dalam jaringan.
k. Sentralisasi  out-degree  -  perkiraan  penyimpangan  nilai  Out-degree  terbesar dari nilai yang dihitung untuk semua aktor lain dalam jaringan.
l. Sentralitas antara - Ini mencerminkan jumlah kontrol yang diberikan aktor ini atas interaksi aktor lain dalam jaringan.
m. Density - proporsi semua kontak yang dapat hadir yang sebenarnya.
n. Rata-rata jarak geodesik - panjang jalur terpendek antara dua aktor.
o. Koefisien pengelompokan keseluruhan- rasio N / M, di mana N adalah jumlah tepi antara  tetangga  n, dan M adalah jumlah maksimum tepi yang mungkin ada di antara tetangga n.
Keseluruhan Jaringan (network) yang mewakili pergerakan babi terdiri dari oleh 6 aktor (untuk pasar), 47 aktor (untuk peternak), 4 aktor (untuk pasar) dan 3 aktor (untuk Kabupaten) serta 10 aktor (untuk suplayer) dengan total 82 aktor (Tabel 2).

## Tabel 3. Aktordengan nilai In dan Out-Degree Centrality tertinggi di Kabupaten Sikka
Node or Market (pasar) Out-degree In-degree S5 D1 F24 K1 P1 23 14 13 4 8 15 15 13 4 12
Sebanyak  793  hubungan  langsung  teridentifikasi  untuk  keseluruhan  jaringan menunjukkan potensi pergerakan ternak babi pada desa, pasar, antar kabupaten, distributor dan vendor (penjual dan pembeli) di Kabupaten Sikka dan kabupaten tetangga  (Gambar  1).  Terdapat  5  aktor  yang  ditemukan  nilai  Out  dan  In-Degree centrality di dalam jaringan (Tabel 3).
Densitas  dari  jaringan  tersebut  secara  keseluruhan  adalah  0,12, mengindikasikan  bahwa  12%  dari  aktor  (nodus-nodus)  tersebut  memiliki  ikatan atau relasi, dimana ikatan atau relasi tersebut memainkan peranan penting dalam menghubungkan kelompok social sebagai jaringan dari aktor-aktor (nodus-nodus) (Wey  et  al.,  2008)  atau  dalam  konteks  Kabupaten  Sikka  yakni  jaringan perdagangan  yang  diperankan  oleh  pembeli  dan  penjual.  Rata-rata  derajat densitas  jaringan  perdagangan  babi  di  Kabupaten  Sikka  adalah  11,9%.Diameter dari  jaringan  yaitu  7  (Tabel  2),  menunjukkan  angka  minimum  untuk  jalur pergerakan  aktor  di  seluruh  jaringan.Nilai  rata-rata  seluruh  jaringan  untuk pergerakan keluar dan masuk dari ternak babi sekitar sepuluh (Tabel 2).
Gambar 1. Jaringan Pergerakan Babi di Kabupaten Sikka.
Lingkaran  adalah  Penjual  dan  pembeli,  Kotak  warna  ungu:  aktor  Desa, kotak  warna  merah:  Pasar,  lingkaran  dalam  kotak  adalah  distributor,  dan piramida terbalik adalah Kabupaten dimana babi berasal. Garis anak panah yang menghubungkan  penjual-pembeli,  pasar  dan  daerah-daerah  yang  dijelajah  yang merupakan  arah  pergerakan  ternak  babi,  dan  ketebalan  kepala  anak  panah menunjukan  kekuatan  hubungan  antara  penjual-pembeli,  pasar  dan  wilayah- wilayah  tersebut  (semakin  tebal  kepala  anak  panah  menunjukan  makin  banyak ternak babi bergerak melewati dua lokasi itu).
Nilai  In  dan  Out  Degree  menunjukkan  bahwa  aktor  S5  (pemasok  5) memiliki  normalized  out-degree  tertinggi.  Aktor  ini  dianggap  sebagai  yang  paling berpengaruh,  dan  mewakili  potensi  risiko  tinggi  dalam  penyebaran  penyakit  ke aktor lain. Babi dari penjual ini ditemukan diangkut ke penjual dan pembeli lain dan  pasar  di  kabupaten  Sikka.  Nilai  out-degree  tertinggi  ditemukan  pada  aktor S5, artinya aktor ini memainkan peran penting dalam menyebarkan informasi ke semua  aktor  lain  dalam  jaringan  (Gambar3).  Aktor  S5  dan  aktor  D1  ditemukan memiliki nilai In-Degree tertinggi dari aktor lainnya, menunjukkan bahwa  kedua aktor  ini  memiliki  potensi  lebih  besar  untuk  terinfeksi  daripada  aktor  lainnya (Gambar 4).
Gambar 2. Jaringan Pergerakan Babi berdasarka Nilai  Out-Degree
Ukuran  nodus  mengindikasikan  nilai  Out-Degreenya  dimana  nodus  yang besar merupakan penjual atau pembeli yang memainkan peranan penting dalam menyebarkan  penyakit  di  Kabupaten  Sikka  kepada  penjual/pembeli  lainnya. Ketebalan kepala anak panah menunjukkan kekuatan ikatan atau hubungannya antar  penjual-penjual  babi  di  Kabupaten  Sikka  yang  berarti  bahwa  semakin banyak  pergerakan  ternak  babi  yang  melalui  penjual/pembeli  tersebut  yang kemudian  menyebarkan  infeksi  pada  ternak  lain  bila  ternak  babi  tersebut  telah terinfeksi penyakit.
Gambar 3. Jaringan Pergerakan Babi berdasarkan nilai In-Degree.
Lingkaran biru adalah aktor dengan nilai In-Degree rendah, lingkaran atau bulatan merah menunjukkan nilai In-degree tertinggi.
Gambar 4. Jaringan Pergerakan Babi di Kabupaten Sikka berdasarkan Nilai Betweeness Centrality.
Dari Gambar 2 dan Tabel 3 dapat dilihat bahwa aktor S5 memiliki nilai Out –Degree  23  dan  In-Degree  tertinggi  yakni  15,  menunjukkan  dalam  derajat  yang tinggi  bahwa  ternak  babi  masuk  ke  dan  keluar  dari  aktor  ini.  Empat  aktor ditemukan  memiliki  nilai  Betweenness  centrality  tertinggi  dengan  nilai  rata-rata 112,5  (SD  247,4).  Aktor  D1,  D16,  F3  dan  F30  memiliki  derajat  Betweenness centrality tertinggi masing-masing 1532,4, 1265.1, 823.5, dan 738.1, yang berarti bahwa mereka memiliki kontrol paling besar atas informasi dan komunikasi pada jaringan perdangan ternak babi di daerah tersebut (Gambar 4).
Sehubungan dengan ukuran Kohesi, jarak geodesi rata-rata ditemukan sekitar 3, menunjukkan gerakan terlokalisasi dengan babi bergerak antara dua nodus atau aktor  berturut-turut,  umumnya  nodus/aktor  tetangga  dalam  area  yang  sama (desa  /  kecamatan).  Jaringan  babi  di  Sikka  dapat  diklasifikasikan  sebagai memiliki  keterhubungan  yang  tinggi  dengan  keseluruhan  koefisien  kelompok yakni 0,61 (Tabel 2).
Pergerakan  atau  lalulintas  ternak  babi  melalui  pergerakan  atau  lalulintas pembeli  dan  penjual  di  Kabupaten  Sikka  terpantau  dapat  berasal  dari  luar Kabupaten  Sikka  antara  lain  dari  Kabupaten  Ngada,  Ende  dan  Flores  Timur. Pergerakan  babi  melalui  pergerakan  penjual  dan  pembeli  di  Kabupaten  Sikka disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Peta Jaringan Lalulintas Ternak Babi di Kabupaten Sikka
Pasar ternak dipercayai menjadi tempat berkumpulnya ternak dari berbagai tempat  dengan  status  kesehatannya  yang  beragam  dan  kemudian  berpotensi menyebarkan  penyakit  dari  satu  daerah  ke  daerah  yang  lain  (Moennig  et  al., 2003).  Lebih  lanjut  dijelaskan  oleh  peneliti  tersebut  bahwa  perdagangan  ternak babi  dengan  menempuh  jarak  yang  jauh  dapat  memfasilitasi  penyebaran  virus dari satu tempat ke tempat lain.
Studi saat ini menemukan bahwa penjual dan pembeli pasar secara aktif bergerak melalui jaringan pasar, dan karenanya berpotensi berkontribusi pada penyebaran CSF, jika wabah terjadi di wilayah tersebut.
Dalam  analisis  jejaring  sosial,  kepadatan  (densitas)  adalah  hubungan antara  jumlah  koneksi  yang  ada  dan  jumlah  maksimum  koneksi  yang  mungkin; dan  kepadatan  rata-rata  menunjukkan  jumlah  hubungan  jaringan  (Molano  and
Polo,  2015,  Makagon  et  al.,  2012).  Selain  itu,  kepadatan  jaringan  menjelaskan kecepatan  difusi  informasi  di  antara  node  atau  aktor,  dan  sejauh  mana node/aktor  memiliki  tingkat  modal  sosial  yang  tinggi  dan  /  atau  kendala  sosial (Hanneman  and  Riddle,  2005a).  Densitas  mengukur  jumlah  koneksi  potensial antara individu yang benar-benar ada.Kepadatan tinggi menunjukkan kejenuhan jaringan, yang berarti bahwa hampir semua  interaksi potensial hadir, sementara kepadatan  rendah  menunjukkan  jaringan  jarang  yang  berarti  sedikit  interaksi potensial antar individu.
Selain  itu,  skor  densitas  1  menunjukkan  bahwa  semua  node  dalam jaringan  secara  langsung  terkait  satu  sama  lain,  sebaliknya  skor  densitas  0 menunjukkan  jaringan  sepenuhnya  terputus(Prell  et  al.,  2009).  Kepadatan jaringan  (network  density)  dalam  penelitian  ini  di  Sikka  (0,12)  rendah, menunjukkan  koneksi  rendah  atau  hubungan  anggota  jaringan  babi  (jaringan penjual  dan  pembeli).  Jadi,  jika  wabah  memang  terjadi,  kecil  kemungkinannya untuk  dapat  menjangkau  seluruh  populasi  dengan  cepat(Keeling  and  Eames, 2005)dari  titik  awal  di  Sikka.  Ini  berarti  bahwa  dengan  menerapkan  program kontrol lebih awal setelah deteksi penyakit mungkin dapat mencegah penyebaran penyakit secara luas di Sikka.
Nilai In dan Out Degreedalam penelitian saat ini menunjukkan bahwa babi bergerak  masuk  dan  keluar  dari  daerah  melalui  pergerakan  penjual  dan pembeli.Out-Degree biasanya merupakan ukuran seberapa besar pengaruh ikatan atau  hubungan  dalam  jaringan  (Hanneman  and  Riddle,  2005a).  Jika  terjadi wabah,  node/  aktor  dengan  skor  Out-degree  tertinggi  memiliki  potensi  untuk menyebarkan penyakit secara luas (Aznar et al., 2011).  Penelitian ini menemukan bahwa  Node/aktor  S5  memiliki  nilai  Out-degree  tertinggi,  menunjukkan  bahwa node/aktor  ini  memainkan  peran  kunci  dalam  mentransmisikan  informasi  ke semua node/aktor lain dalam jaringan babi di Sikka. Ini berarti bahwa node/aktor ini memiliki potensi untuk menyebarkan penyakit ke node lain jika wabah terjadi, dan  karenanya  sumber  daya  tambahan  harus  disediakan  untuk  memantau node/aktor ini dan mengendalikan penyakit apa pun yang terjadi di dalamnya.
Aktor yang sangat sentral dalam  halLalulintas keluarnya  ternak babi  juga merupakan  aktor  sentral  dalam  lalulintas  masuknya  ternak  babi,  menunjukkan kemungkinan tinggi serangan penyakit dari lalulintas masuk(Natale et al., 2009). Studi ini juga menemukan bahwa ada potensi perpindahan babi di desa-desa yang berbeda  di  Sikka  melalui  hubungan  atau  ikatan  yang  terarah,  yang  dapat berkontribusi  pada  penyebaran  dan  penyebaran  CSF.  Sehubungan  dengan
penularan  penyakit,  ikatan  atau  interaksi  antara  penjual  dan  pembeli  penting untuk menghubungkan berbagai kelompok sehingga informasi dapat menyebar ke seluruh  populasi  (Granovetter,  1983).  Selain  itu,  orang  menyampaikan  rumor, informasi,  atau  penyakit  ketika  mereka  berinteraksi  dengan  orang  lain  yang kemudian  memberikan  sumber  ini  (resiko)  kepada  orang  lain  melalui  hubungan atau  kontak  mereka  (Moody,  2002).  Ini  menunjukkan  bahwa  CSF  berpotensi menyebar  melalui  pergerakan  dan  kontak  ternak  babi  dan  pedagang  dan  /  atau penjual di wilayah tersebut karena adanya interaksi antara penjual dan pembeli.
Mengenai Betweenness centrality , empat node memiliki nilai tertinggi, yang menunjukkan bahwa semua aktor lain (penjual / pembeli) akan melalui aktor ini, karena  mereka  adalah  aktor  atau  orang  yang  paling  sentral  dan  berpengaruh dalam jaringan  (Narayanan, 2005).  Ini menunjukkan bahwa jika CSF memasuki Sikka,  penyakit  tersebutakan  melewati  aktor-aktor  ini  sebelum  masuk  dan ditularkan  melalui  jaringan.  Karenanya,  mengidentifikasi  ikatan  atau  hubungan ini sangat penting untuk mengendalikan penyakit dan menargetkan kegiatan dan dana yang dibutuhkan untuk pengawasan penyakit ini.
Hasil  dari Geodesic  distance dalam  penelitian  ini  menyarankan  pergerakan babi  yang  terlokalisasi  antara  rata-rata  dua  aktor  berturut-turut.  Ini menunjukkan sejumlah hubungan dalam jalan terpendek yang mungkin (jarak / jarak  berjalan  kaki)  dari  satu  aktor  ke  aktor  lainnya  untuk  data  jaringan  yang terarah  dan  tidak  terarah;  dan  ketika  geodesic  distance  suatu  jaringan  kecil, informasi  tersebut  dapat  berjalan  sangat  cepat  dalam  jaringan(Hanneman  and Riddle,  2005a).  Ini  menunjukkan  seberapa  cepat  penyakit  ini  menyebar  dalam populasi, yang berarti bahwa jika wabah CSF terjadi di Sikka, ia dapat menyebar dengan  cepat  tetapi  secara  lokal  ke  dua  hingga  tiga  peternakan,  seperti  yang ditunjukkan oleh perpindahan babi yang terlokalisasi antara dua aktor berturut- turut.
Dalam  penelitian  ini,  clustering  coefficient  keseluruhan  jaringan  0,61 adalah  tinggi.Clustering  coefficient  adalah  jumlah  hubungan  timbal  balik  yang ada  di  antara  semua  node  yang  terhubung  langsung  ke  satu  simpul  minat tertentu  (Bollobás  and  Riordan,  2003).  Tingginya  Clustering  coeficient  di  Sikka menunjukkan  hubungan  timbal  balik  yang  rendah  antara  node,  yang  berarti bahwa penjual atau pembeli saling kenal, dan hubungan di antara mereka tinggi, menyiratkan  bahwa  jika  wabah  CS  terjadi  di  Sikka  itu  akan  menyebar  dengan cepat.  Dubé  et  al.  (2009)  menggarisbawahi  bahwa  jika  semua  kepemilikan  /
peternakan  /  kawanan  terhubung  satu  sama  lain,  maka  satu  kelompok  kohesif besar  terjadi  dan  jaringan  terhubung  penuh  yang  memang  berlaku  untuk penelitian  ini.  Memahami  pergerakan  babi  melalui  rantai  pasar  adalah  penting dalam  memprediksi  penularan  CSF  di  suatu  wilayah  dan  penelitian  ini memberikan  informasi  tentang  potensi  penularan  penyakit  melalui  jaringan penjual dan pembeli.Namun sangat penting bahwa risiko masuknya penyakit juga perlu dipahami.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Analisis  jejaring  sosial  ini  menyediakan  alat  yang  berguna  untuk memahami pergerakan dan pola perdagangan babi di Kabupaten Sikka.
Hasil  analisis  ini  menunjukkan  bahwa  penyakit  itu  akan  menyebar  ke  seluruh jaringan pasar. Oleh karena itu, langkah-langkah pengendalian harus diterapkan pada  jalur  antara  pasar  dan  rumah-rumah  yang  memiliki  babi  untuk mengendalikan CSF dan untuk mencegah penyebaran ke semua populasi babi di Sikka.
Meskipun  hubungan  atau  jaringan  (penjual  dan  pembeli  babi)  tidak semuanya  terhubung,  disarankan  agar  perhatian  khusus  diberikan  pada  pola perdagangan  dan  pergerakan  babi  antara  pasar  dan  desa  (terutama  rumah tangga), karena ada potensi perpindahan babi dari pasar.ke pasar dan dari pasar ke peternakan rakyat di desa-desa.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian  ini  terselenggara  atas  kerjasama  Pusat  Penelitian  dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Pertanian Negeri Kupang dan Dinas Pertanian Kabupaten  Sikka.  Dana  penelitian  ini  bersumber  dari  Dana  Penelitian  Swadana Skema  Penelitian  Dasar  Terapan  PNBP  Tahun  2019  Nomor  Kontrak: 04/P2M/DIPA.042.01.2.401014/2019.

## DAFTAR PUSTAKA
Aznar,  M.  N.,  stevenson,  M.  A.,  zarich,  L.  &  león,  E.  A.  2011.  Analysis  of  cattle movements in argentina, 2005. Preventive veterinary medicine, 98 , 119-27.
Bigras-poulin,  M., Barfod,  K., Mortensen,  S.  &  Greiner,  m.  2007.  Relationship  of trade patterns of the danish swine industry animal movements network to potential disease spread. Preventive veterinary medicine, 80 , 143-165.
Bollobás,  B.  &  Riordan,  O.  M.  2003. Mathematical  results  on  scale-free  random graphs, germany, john wiley & sons.
Borgatti,  S.  P.  &  Everett,  M.  G.  1997.  Network  analysis  of  2-mode  data. Social networks, 19 , 243-269.
Bouttier,  J.,  di  francesco,  P.  &  Guitter,  E.  Geodesic  distance  in  planar  graphs. Nuclear physics b, 663 , 535–567.
Dubé,  C.,  Ribble,  C.,  kelton,  d.  &  mcnab,  b.  2009.  A  review  of  network  analysis terminology  and  its  application  to  foot-and-mouth  disease  modelling  and policy development. Transboundary and emerging diseases, 56 , 73-85.
Granovetter,  m.  1983.  The  strength  of  weak  ties:  a  network  theory  revisited. Sociological theory, 1 , 201-233.
Green,  d.  M.,  gregory,  a.  &  munro,  l.  A.  2009.  Small-and  large-scale  network structure  of  live  fish  movements  in  scotland. Preventive  veterinary medicine, 91 , 261-269.
Hanneman,  r.  A.  &  riddle,  m.  2005a.  Introduction  to  social  network  methods. University  of  california  riverside  (published  in  digital  form  at http://faculty.ucr.edu/~hanneman/).
Hanneman,  r.  A.  &  riddle,  m.  2005b.  Introduction  to  social  network  methods. University of california riverside.
Izquierdo,  l.  R.  &  hanneman,  r.  A.  2006.  Introduction  to  the  formal  analysis  of social networks using mathematica. University of california, riverside .
Keeling, m. J. & eames, k. T. 2005. Networks and epidemic models. Journal of the royal society interface, 2 , 295-307.
Klovdahl, a. S., potterat, j. J., woodhouse, d. E., muth, j. B., muth, s. Q. & darrow, w.  W.  1994.  Social  networks  and  infectious  disease:  the  colorado  springs study. Social science & medicine, 38 , 79-88.
Li, j., wang, j.-f., wu, c.-y., yang, y.-t., ji, z.-t. & wang, h.-b. 2007. Establishment of a risk assessment framework for analysis of the spread of highly pathogenic avian influenza. Agricultural sciences in china, 6 , 877-881.
Makagon,  m.  M.,  mccowan,  b.  &  mench,  j.  A.  2012.  How  can  social  network analysis contribute to social behavior research in applied ethology? Applied animal behaviour science, 138 , 152-161.
Martínez-lópez,  b.,  perez,  a.  M.  &  sánchez-vizcaíno,  j.  M.  2009.  Social  network analysis.  Review  of  general  concepts  and  use  in  preventive  veterinary medicine. Transboundary and emerging diseases, 56 , 109-120.
Moennig,  v.,  floegel-niesmann,  g.  &  greiser-wilke,  i.  2003.  Clinical  signs  and epidemiology of classical swine fever: a review of new knowledge. Vet j, 165 ,
11-20.
Molano,  s.  &  polo,  a.  2015.  Social  network  analysis  in  a  learning  community. Procedia - social and behavioral sciences, 185 , 339-345.
Moody, j. 2002. The importance of relationship timing for diffusion. Social forces, 81 , 25-56.
Narayanan,  i.,  prakash,  k.  &  gujral,  v.  V.  1983.  Bacteriological  analysis  of expressed human milk and its relation to the outcome of high risk low birth weight infants. Indian pediatrics, 20 , 915-920.
Narayanan,  s.  2005. The  betweenness  centrality  of  biological  networks. Doctoral (doctoral dissertation, virginia polytechnic institute and state university).
Natale,  f.,  giovannini,  a.,  savini,  l.,  palma,  d.,  possenti,  l.,  fiore,  g.  &  calistri,  p. 2009.  Network  analysis  of  italian  cattle  trade  patterns  and  evaluation  of risks  for  potential  disease  spread. Preventive  veterinary  medicine, 92 , 341- 350.
Nickbakhsh, s., matthews, l., dent, j. E., innocent, g. T., arnold, m. E., reid, s. W. J. & kao, r. R. 2013. Implications of within-farm transmission for network dynamics: consequences for the spread of avian influenza. Epidemics, 5 , 67- 76.
Nöremark,  m.,  håkansson,  n.,  lewerin,  s.  S.,  lindberg,  a.  &  jonsson,  a.  2011. Network analysis of cattle and pig movements in sweden: measures relevant for  disease  control  and  risk  based  surveillance. Preventive  veterinary medicine, 99 , 78-90.
Ortiz-pelaez, a., pfeiffer, d., soares-magalhaes, r. & guitian, f. 2006. Use of social network  analysis  to  characterize  the  pattern  of  animal  movements  in  the initial phases of the 2001 foot and mouth disease (fmd) epidemic in the uk. Preventive veterinary medicine, 76 , 40-55.
Prell,  c.,  hubacek,  k.  &  reed,  m.  2009.  Stakeholder  analysis  and  social  network analysis  in  natural  resource  management. Society  and  natural  resources,
22 , 501-518.
Scott, j. 2012. Social network analysis a handbook, london, sage.
Wasserman,  s.  1994. Social  network  analysis:  methods  and  applications , cambridge university press.
Wey,  t.,  blumstein,  d.  T.,  shen,  w.  &  jordán,  f.  2008.  Social  network  analysis  of animal  behaviour:  a  promising  tool  for  the  study  of  sociality. Animal behaviour, 75 , 333-344.
White, d. R. & borgatti, s. P. 1994. Betweenness centrality measures for directed graphs. Social networks, 16 , 335-346.