## OPEN ACCESS
E-ISSN: 2656-5528

## Analisis Spasial Desa Membangun Berbasis Jaringan Jalan dan Penggunaan Lahan di Kabupaten Brebes

## Spatial Analysis of Developing Village Based on Road Network and Land Use in Brebes Regency
Aenul Yakin 1* , Ernan Rustiadi 1,2 , Didit Okta Pribadi 2 1 Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia
2 Pusat Pengkajian Perencanaan dan Pengembangan Wilayah, LPPM Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia *Penulis korespondensi. e-mail : aendonesia@gmail.com
(Diterima: 1 Agustus 2023; Disetujui: 4 Oktober 2023)

## Abstrak
Indeks Desa Membangun merupakan indikator yang menilai perkembangan desa yang menyertakan unsur penilaian infrastruktur, termasuk jaringan jalan, dan terkait dengan penggunaan lahan. Pembangunan infrastruktur desa dan penggunaan lahan secara umum berdampak pada sosial ekonomi perdesaan dan perkembangan desa. Wilayah Kabupaten Brebes terdiri dari 292 desa yang dinilai masih belum mandiri dan belum merata pembangunannya sehingga penentuan tingkat kemajuan/kemandirian desa jadi poin penting dalam  evaluasi  perkembangan  wilayah  perdesaan.  Untuk  mengurai  permasalahan  mengenai  perkembangan  desa  di  Kabupaten Brebes,  perlu  diketahui  faktor-faktor  yang  memengaruhinya  terutama  terkait  jaringan  jalan  dan  penggunaan  lahan.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh signifikan variabel konektivitas jalan, kepadatan jalan, jarak hasil rute terpendek, tingkat lahan terbangun, kekompakan lahan terbangun, dan keragaman penggunaan lahan terhadap perkembangan desa. Analisis yang digunakan adalah Geographically Weighted Regression (GWR) sebagai analisis spasial yang menghasilkan persamaan regresi lokal. GWR dipilih sebagai model regresi terbaik dalam menjelaskan variabel penelitian ini karena memiliki nilai Akaike Information Criterion (AIC) lebih kecil daripada AIC hasil analisis  Ordinary Least Square  (OLS) dan nilai determinasi hasil GWR  sebesar 64,5% yang lebih besar dibandingkan nilai hasil OLS sebesar 55,6%. Berdasar analisis GWR, diketahui bahwa variabel yang berpengaruh di semua desa adalah indeks beta bagian dari konektivitas jalan, diikuti indeks alfa yang berpengaruh di 85,3% jumlah desa, kekompakan wilayah yang berpengaruh di 58,2% jumlah desa, dan jarak kedekatan dengan gerbang tol yang berpengaruh 55,1% jumlah desa.
Kata kunci : analisis spasial; indeks desa membangun; jaringan jalan; penggunaan lahan; perkembangan wilayah

## Abstract
The  Developing  Village  Index  is  the  indicator  used  to  assess  village  development.  It  includes  elements  such  as  infrastructure assessment,  road  network,  and  land-use.  Village  infrastructure  and  land-use  have  a  significant  impact  on  rural  socio-economic development. In the Brebes Regency area, there are 292 villages that are still considered to be dependent, and their development is not evenly distributed. Therefore, evaluating the level of village progress and independence is crucial for assessing rural development in this region. To address the issues related to village development in Brebes Regency, it is important to understand the factors that influence it, particularly those related to the road network and land-use. This study aims to determine the significant effects of variables such as road connectivity, road density, shortest path distance, level of built-up land, built-up compactness, and land-use diversity on village  development.  The  chosen  analysis  method  is  Geographically  Weighted  Regression  (GWR),  which  is  a  spatial  analysis technique that produces local regression equations. GWR is considered the best regression model for this research as it has a smaller Akaike  Information  Criterion  (AIC)  value  compared  to  Ordinary  Least  Squares  (OLS)  analysis.  Furthermore,  the  GWR  result determination value is 64.5%, which is higher than the OLS result value of 55.6%. Based on the GWR analysis, the variable that affects all villages is the beta index, which is part of road connectivity. The alpha index affects 85.3% of the villages, regional compactness affects 58.2% of the villages, and the distance to the toll gate affects 55.1% of the villages.
Keywords: developing village index; land-use; regional development; road network; spatial analysis

## 1. PENDAHULUAN
Perdesaan telah menjadi perhatian penting pemerintah pusat melalui agenda pokok  pemerintah butir ketiga, yakni “Membangun Indonesia dari pinggiran dengan memperkuat daerah - daerah dan desa dalam kerangka negara kesatuan”.
Hal tersebut sejalan dengan tujuan pembangunan berkelanjutan ( Sustainable Development Goals atau SDGs). Sebagai tindak  lanjut  pembangunan  desa,  pemerintah  mengembangkan  Indeks  Desa  Membangun  (IDM)  sebagai  peta pengembangan pembangunan desa untuk penentuan sasaran pengentasan desa tertinggal (Astika & Sri Subawa, 2021). IDM merupakan indeks komposit dari penilaian atas Indeks Ketahanan Sosial, Indeks Ketahanan Ekonomi, dan Indeks Ketahanan Lingkungan yang merupakan penerjemahan dari kebutuhan pembangunan berdasar UU Nomor 6 Tahun 2014 tentang Desa. Ketiga indeks tersebut sejalan dengan konsep pembangunan berkelanjutan, yakni pembangunan pada dimensi sosial, ekonomi, dan lingkungan hidup melalui pembangunan yang inklusif dan terlaksananya tata kelola yang mampu  menjaga  peningkatan  kualitas  kehidupan  dari  satu  generasi  ke  generasi  berikutnya  (Badan  Perencanaan Pembangunan Nasional, 2020). Penilaian kondisi lapangan sesuai indikator setiap indeks menghasilkan status desa, yaitu Desa Mandiri, Desa Maju, Desa Berkembang, Desa Tertinggal dan Desa Sangat Tertinggal. Klasifikasi tersebut sebagai instrumen penentu status kemajuan dan kemandirian desa serta penanganan yang perlu diberikan.
Sistem infrastruktur berperan penting dalam perkembangan suatu wilayah. Jaringan jalan sebagai bagian dari sistem infrastruktur  memiliki  peran  untuk  memperlancar  kegiatan  aliran  orang,  barang  maupun  jasa  yang  menjadikan  suatu wilayah berkembang secara ekonomis (Miri et al., 2014). Hal tersebut sejalan dengan Farida (2013) yang menilai jaringan jalan dari aksesibilitasnya atau tingkat kemudahan untuk mencapai lokasi atau barang atau jasa yang diperlukan oleh masyarakat. Aksesibilitas yang tinggi dapat tercipta dengan ketersediaan prasarana jaringan jalan yang juga berkaitan dengan konektivitas, jarak, dan waktu tempuh perjalanan. Faktor aksesibilitas mendorong pertumbuhan ekonomi di sekitar jalan yang selanjutnya berdampak pada perubahan penggunaan lahan contohnya dari lahan pertanian (agrikultur) menjadi lahan nonpertanian seperti permukiman atau industri. Aksesibilitas diadakan dengan menggabungkan sistem tata guna lahan  secara  geografis  dengan  sistem  jaringan  jalan  yang  berpengaruh  pada  perubahan  tata  ruang  dan  perubahan aktivitas sosial ekonomi di wilayah-wilayah yang dilalui (Masrianto et al., 2012; Harahap et al., 2020). Dengan kata lain, penggunaan lahan merupakan salah satu indikator pembangunan dan perkembangan fisik di suatu wilayah termasuk perdesaan. Penggunaan lahan salah satunya ditandai oleh keberadaan lahan terbangun dan dinamikanya seiring dengan kebutuhan ruang yang semakin meningkat dan ketersediaan lahan yang terbatas (Nuraeni et al., 2017). Pada dasarnya, pengembangan  wilayah  harus  memperhatikan  dinamika  kewilayahan  karena  setiap  wilayah  memiliki  potensi,  fokus pengembangan, dan masalah yang berbeda-beda, terlebih lagi untuk wilayah bercorak perdesaan.
Wilayah Kabupaten Brebes sebagian besar terdiri dari wilayah perdesaan yang didominasi kawasan pertanian. Luas Kabupaten Brebes adalah 1.770 km 2 , terdiri atas 292 desa dan 5 kelurahan yang terbagi dalam 17 kecamatan. Secara geografis, Kabupaten Brebes berada di wilayah pantai utara (pantura) provinsi Jawa Tengah yang berbatasan langsung dengan provinsi Jawa Barat serta dilalui jalan nasional pantura dan jalan tol Trans-Jawa (Badan Pusat Statistik Kabupaten Brebes,  2022).  Selain  jalan  tol,  terdapat  rencana  pembangunan  Kawasan  Industri  Brebes.  Dapat  dikatakan  lokasi Kabupaten  Brebes  strategis  sehingga  pembangunan  infrastruktur  diharapkan  dapat  mengoptimalkan  perkembangan sosial ekonomi Kabupaten Brebes. Namun, faktanya Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita tahun 2022 Kabupaten Brebes sebesar Rp 17,61 juta, yang adalah lebih rendah dibandingkan rata-rata PDRB per kapita lingkup eks Karesidenan Pekalongan sebesar Rp 22,02 juta. Angka tersebut tidak berbeda jauh dengan data tahun 2021 yaitu Rp 16,38 juta dibandingkan Rp 21,07 juta. Selain itu, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten Brebes adalah 67,03, yakni paling rendah di lingkup provinsi Jawa Tengah atau jauh lebih rendah jika dibandingkan IPM provinsi Jawa Tengah sebesar 73,48. Hal tersebut diperparah dengan tingkat kemiskinan Kabupaten Brebes tahun 2021 dan 2022 sebesar 17,43% dan 16,05% yang menjadi tertinggi ketiga di Jawa Tengah. Indikator lain yang bisa menjadi gambaran Kabupaten Brebes sesuai dengan karakteristik wilayahnya yang didominasi perdesaan adalah Indeks Desa Membangun (IDM). IDM Kabupaten Brebes pada tahun 2022 adalah 0,6850 atau secara umum berstatus desa berkembang. Nilai tersebut di bawah rata-rata IDM provinsi Jawa Tengah yang sebesar 0,7118 dan di bawah rata-rata IDM tingkat kabupaten lingkup eks Karesidenan Pekalongan yang sebesar 0,6913.
Mengingat  wilayah  Kabupaten  Brebes  bercorak  perdesaan  dan  pertanian,  penentuan  tingkat  kemajuan  atau kemandirian  desa  bisa  menjadi  poin  penting  dalam  evaluasi  perkembangan  wilayah.  Pembangunan  desa  terutama infrastruktur akan berdampak pada sosial ekonomi perdesaan atau perkembangan desa secara umum (Farida, 2013; Adelia et al., 2022). Selanjutnya, pertumbuhan sosial ekonomi perdesaan tersebut akan mendorong pertumbuhan fisik dan kawasan serta pengembangan penggunaan lahan. Untuk mengurai permasalahan mengenai perkembangan desa di Kabupaten Brebes, perlu diketahui faktor-faktor yang memengaruhinya terutama dalam kaitan dengan infrastruktur fisik berupa  jaringan  jalan  dan  penggunaan  lahan.  Secara  teoritis,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menambah  khazanah pengetahuan mengenai perkembangan wilayah secara fisik maupun nonfisik. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberi  manfaat  bagi  pemerintah  maupun  pemangku  kepentingan  lain  dalam  perencanaan  dan  pengembangan perdesaan terutama dalam pembangunan jaringan jalan dengan memperhatikan konektivitas, kompleksitas, dan arah
pengembangannya, serta penataan tata guna lahan. Melalui kekhasan kondisi sosial ekonomi dan pengelolaan sumber daya,  desa  punya  tantangan  tersendiri  dalam  pembangunan.  Desa  tetap  diharapkan  bisa  terus  berkembang  bahkan mencapai taraf mandiri dan turut berkontribusi pada perekonomian dan pembangunan dalam skala lebih luas.

## 2. KAJIAN TEORI

## 2.1  PEMBANGUNAN DESA
Desa adalah suatu tatanan terendah dalam sistem pemerintahan Indonesia di bawah kecamatan, kabupaten, dan provinsi.  Desa  memiliki  hak  dalam  pengelolaan  desa  melalui  pembentukan  dan  pelaksanaan  lembaga  pemerintahan sendiri sesuai amanat Undang-undang Nomor 6 Tahun 2014 tentang Desa (UU Desa). Implementasi lebih lanjut UU Desa mengenai  pembangunan  desa  adalah  keleluasaan  desa  dalam  pelaksanaan  program  dan  kegiatan  desa  di  bidang pembangunan desa dan pemberdayaan masyarakat desa. Perkembangan wilayah dan pertumbuhan sosial ekonomi desa pada praktiknya masih dipengaruhi pembangunan fisik atau infrastruktur desa (Farida, 2013; Adelia et al., 2022). Salah satu indikator penilaian perkembangan desa adalah Indeks Desa Membangun  (IDM) yang disusun oleh Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi (PDTT) sejak 2016.
IDM  adalah  indeks  komposit  dari  Indeks  Ketahanan  Sosial,  Indeks  Ketahanan  Ekonomi,  dan  Indeks  Ketahanan Lingkungan yang menghasilkan klasifikasi status perkembangan dan kemajuan atau kemandirian desa (Peraturan Menteri Desa PDTT Nomor 2 Tahun 2016). Klasifikasi status perkembangan dan kemajuan atau kemandirian desa tersebut dapat dilihat pada Tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Klasifikasi Status Desa berdasarkan Indeks Desa Membangun Nomor Nilai IDM (x) Status Desa 1 x > 0,8155 Desa Mandiri 2 0,7072 < x ≤ 0,8155 Desa Maju 3 0,5989 < x ≤ 0,7072 Desa Berkembang 4 0,4907 < x ≤ 0,5989 Desa Tertinggal 5 x ≤ 0,4907 Desa Sangat Tertinggal

## Sumber: Peraturan Menteri Desa PDTT Nomor 2 Tahun 2016
Indikator penilaian IDM menyertakan unsur penilaian atas infrastruktur, antara lain jaringan jalan, jaringan air bersih, jaringan  listrik,  fasilitas  umum,  fasilitas  perdagangan,  moda  transportasi  umum,  dan  lain-lain.  Jaringan  jalan  menjadi perhatian karena punya peran penting melingkupi dimensi sosial dan dimensi ekonomi desa. Desa di Indonesia yang pada umumnya  bercorak  pertanian  bergantung  pada  jaringan  jalan  untuk  pengangkutan  dan  pemasaran  hasil  pertanian. Namun, beberapa studi empiris mengenai jaringan jalan di perdesaan masih menunjukkan ada ketidakmerataan antar desa atau bahkan ada ketimpangan jika dibandingkan jaringan jalan di wilayah perkotaan. Studi di Kabupaten Mojokerto, Jawa Timur dan Kabupaten Purbalingga, Jawa Tengah yang punya corak wilayah serupa dengan Kabupaten Brebes, yaitu didominasi wilayah pertanian dan sebagian kecil industri, menunjukkan hasil jaringan jalan di kedua wilayah tersebut tidak merata tingkat aksesibilitas atau konektivitasnya dan pembangunannya berpengaruh pada perkembangan wilayah tiap desa atau kecamatan (Sutomo & Shalihati, 2015; Dinanti & Pratama, 2021). Pada aspek lain, penggunaan lahan juga merupakan indikator penting dalam penilaian perkembangan desa karena pada dasarnya pemanfaatan ruang atau tata guna lahan berdampak pada perkembangan wilayah. Hal tersebut didasari oleh fungsi lahan sebagai ruang fungsional untuk mewadahi berbagai penggunaan dan mengakomodasi pertumbuhan kawasan yang didorong oleh pertumbuhan penduduk dan ekspansi ekonomi. Studi empiris mengenai perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Brebes selama tahun 2005-2019 menunjukkan telah terjadi konversi lahan pertanian menjadi nonpertanian atau terjadi perubahan tata guna lahan secara umum yang terkait dinamika sosial ekonomi perdesaan (Dwinanto et al., 2016; Suryaningsih, 2021).

## 2.2  KONEKTIVITAS DAN KEPADATAN JALAN
Jaringan jalan merupakan salah satu penggunaan lahan yang mewakili ciri perkembangan wilayah. Infrastruktur jalan yang tidak memperhatikan kesesuaian aktivitas ekonomi berpotensi menjadikan pengembangan wilayah tidak terarah dan tidak optimal karena jalan adalah fasilitas publik yang penting (Prapti et al., 2015). Menurut Shamshad & Khan (2012), pertumbuhan  dan  intensitas  transportasi  jalan  serta  tingkat  perkembangan  sosial  ekonomi  di  suatu  wilayah  saling berhubungan dan bergantung satu sama lain. Konektivitas jalan merupakan cikal bakal pembangunan di suatu wilayah karena tidak hanya membantu masyarakat di daerah terpencil dan terbelakang melalui pembangunan dan pemanfaatan yang optimal dari kekayaan alam tetapi juga membawa momentum dalam mutasi pekerja dari primer ke sekunder dan
dari  sekunder  ke  kegiatan  ekonomi  tersier.  Secara  sederhana  konektivitas  jalan  dapat  digambarkan  sebagai  ukuran ketersediaan fasilitas petunjuk jalan ( guideway ) antara titik-titik tertentu pada suatu jaringan. Selain itu, konektivitas dapat dinyatakan dengan mengacu pada tipologi jaringan jalan (Labi et al., 2019).
Jaringan  jalan  terdiri  dari vertex atau  simpul  jalan  ( node )  dan edge atau  ruas  jalan  ( link )  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi titik awal dan titik akhir dari setiap rute. Setiap vertex (v) dan edge (e) adalah representasi karakteristik jalan di suatu wilayah (Widiawaty et al., 2018). Penilaian atas vertex dan node menghasilkan indeks konektivitas yang terdiri dari indeks alfa (α) dan indeks beta (β). Indeks alfa merupakan perbandingan antara jumlah aktual lintasan jalan dalam jaringan dan jumlah maksimum lintasan jalan yang hasil perhitungannya berkisar antara 0 sampai 1. Indeks alfa bernilai 1 mengindikasikan jaringan jalan sangat terkoneksi dengan jaringan jalan lainnya.  Sementara itu, indeks beta merupakan perbandingan antara jumlah edge dan vertex yang hasil perhitungannya berkisar antara 0 sampai 3. Jaringan yang lebih kompleks memiliki nilai lebih besar dari 1 dan dalam jaringan dengan jumlah vertex tetap semakin tinggi jumlah tautan maka semakin tinggi jumlah jalur yang mungkin ada dalam jaringan (Oluwole & Daful, 2014; Sreelekha et al., 2016; Labi et al., 2019). Jaringan jalan yang terkoneksi dengan baik mengurangi jarak tempuh perjalanan untuk mencapai tujuan dan meningkatkan pilihan rute perjalanan (Departemen Transportasi AS dalam Labi et al., 2019).
Rumus persamaan indeks alfa dan beta (Sreelekha et al., 2016) sebagai berikut.
Indeks Alfa ( α )   = (e-v+p) (2v-5p) Pers. (1) Indeks Beta (β) =   e / v Pers. (2) Keterangan: e =   Jumlah edge (ruas jalan) v =   Jumlah vertex (simpul jalan)
p =   Subgraf
Sumber: Bintarto & Hadisumarno, 1979 dalam Wulandano, 2021
Gambar 1. Ilustrasi Edges dan Vertices Tabel 2. Perhitungan Ilustrasi Kasus Edges (e) Vertices (v) Subgraf (p) Indeks α Indeks β 1 7 5 2 0,00 0,71 2 7 8 1 0,22 1,14 3 7 11 1 0,56 1,57
Sumber: Bintarto & Hadisumarno, 1979 dalam Wulandono, 2021
Selain konektivitas jalan, instrumen pengukuran lain atas jaringan jalan yang ada di suatu wilayah adalah analisis kepadatan jaringan jalan atau network density (ND). Tingkat kepadatan jaringan jalan dapat diukur dengan mengacu pada rasio total panjang garis tengah dari jaringan jalan terhadap luas wilayah (Zhao et al., 2017). Indeks ini juga merupakan ukuran  cakupan  jalan  ( road  coverage )  untuk  mengukur  perkembangan  jaringan  transportasi.  Nilai  yang  lebih  tinggi menunjukkan lebih banyak pembangunan jaringan jalan (Sreelekha et al., 2016).
Rumus persamaan tingkat kepadatan jalan (Sreelekha et al., 2016) sebagai berikut.
Indeks ND = L / A Pers. (3) Keterangan: L =  Panjang jalan ( length ) dalam km
A
=  Luas wilayah ( area ) dalam ha atau km 2

## 2.2  RUTE JALAN TERPENDEK
Secara umum, aksesibilitas di suatu wilayah menunjukkan kemudahan mencapai tujuan dan interaksi antara tata guna lahan dan sistem transportasi. Oleh sebab itu, mengintegrasikan transportasi dan tata guna lahan adalah salah satu tujuan kebijakan perencanaan di seluruh dunia. Elemen ukuran aksesibilitas akan menggambarkan distribusi spasial destinasi, kemudahan mencapai destinasi tersebut, dan kualitas destinasi (Juremalani & Chauhan, 2019). Di antara aspek penting dalam desain wilayah adalah jarak minimal dan sirkulasi jaringan jalan yang optimal termasuk akses yang baik ke tempat- tempat tertentu. Jaringan jalan utama dimodelkan dalam graf, tempat-tempat penting direpresentasikan dengan simpul, dan jalan utama di antara keduanya direpresentasikan dalam edge (Pioh, 2012). Tempat-tempat penting dimaksud adalah lokasi-lokasi yang memengaruhi perkembangan sosial ekonomi suatu wilayah sesuai teori pertumbuhan wilayah, antara lain pusat pertumbuhan fungsional maupun geografis atau jalan tol (Imelda, 2013; Gulo, 2015; Prasetyo & Djunaedi, 2019). Pengukuran  rute  terpendek  atas  lokasi  yang  memberi  pengaruh  dan  wilayah  pengamatan  (desa)  dilakukan  sebagai representasi jarak. Hal tersebut sejalan dengan pendapat Merchán et al. (2020) bahwa faktor lintasan jalan suatu wilayah dapat memberi informasi berharga mengenai efisiensi dan kompleksitas jaringan jalan yang dapat dimanfaatkan untuk menginformasikan kebijakan dan praktik terkait jaringan jalan.

## 2.3  TINGKAT LAHAN TERBANGUN DAN KEKOMPAKAN WILAYAH
Tata  guna  lahan  dan  pola  ruangnya  merupakan  unsur  tata  ruang  wilayah  dan  mencerminkan  aktivitas  penduduk beserta efeknya yang sangat penting untuk regulasi ekologi wilayah. Mempelajari penggunaan lahan permukiman penting untuk  evaluasi  dan  perbaikan  efisiensi  lahan,  perencanaan,  dan  penataan  permukiman  berbasis  sumber  daya,  serta keberlanjutan pengembangan wilayah ekologi (Shao et al., 2022). Penggunaan lahan dapat diketahui dari penginderaan jauh dengan cara ekstraksi citra satelit suatu wilayah, dimana salah satunya adalah melalui klasifikasi terbimbing terhadap citra sentinel 2A. Pengolahan citra sentinel 2A mencakup koreksi atmosferik atau radiometrik, komposit gambar ( image composite ), penetapan kelas lahan, penentuan training area , pelaksanaan klasifikasi terbimbing, dan uji akurasi (Mandala et  al.,  2020).  Dari  hasil  pemetaan  penggunaan  lahan  dengan  klasifikasi  terbimbing,  dapat  diketahui  kelas-kelas penggunaan lahan yang dibutuhkan untuk penelitian lanjutan salah satunya adalah mengetahui tingkat lahan terbangun suatu  wilayah.  Hal  tersebut  karena  lahan  terbangun  sebagai  bentuk  dan  pola  penggunaan  lahan  di  suatu  wilayah bergantung pada elemen ekonomi, sosial, dan demografi di suatu wilayah yang mencerminkan kebutuhan penduduk (Al- Hinkawi et al., 2021).
Persamaan untuk menghitung persentase lanskap kelas lahan terbangun atau disebut juga sebagai tingkat lahan terbangun (McGarigal et al., 1994) sebagai berikut.
Pi = ∑ a ij n j=1 A (100) Pers. (4) Keterangan: Pi =  Proporsi patch pada suatu wilayah (dalam persentase) a ij =  Luas area patch ij (dalam ha atau km 2 ) A =  Luas area wilayah (dalam ha atau km 2 )
Kekompakan wilayah yang berbeda dari penyebaran ( spread ) dan penjalaran ( sprawl ) adalah salah satu atribut yang menggambarkan bentuk suatu wilayah. Wilayah yang menjadi objek pengamatan adalah bentuk permukiman ( urban form ) atas dasar pendapat yang menilai bentuk permukiman yang seimbang dalam hal kekompakan dapat memenuhi kebutuhan produktivitas  wilayah  urban  dan  kesejahteraan  ekologis  (Guan,  2017).  Penilaian  kekompakan  bentuk  permukiman didasarkan pada data metrik spasial melalui Sistem Informasi Geografis (SIG). Indeks struktur lanskap diklasifikasikan menjadi tiga kategori, antara lain area, bentuk, dan agregasi yang digunakan untuk menunjukkan dinamika spasial dan temporal  pembangunan.  Salah  satu  indeks  pengukuran  yang  diusulkan  Baker  dan  Cai  (1992)  adalah Related Circumscribing Circle (RCC) yang mengukur keseluruhan perpanjangan patch (Alphan, 2021).
Persamaan untuk perhitungan RCC (McGarigal et al., 1994) adalah sebagai berikut.
RCC  = 1 - ( aij aij s ) Pers. (5) Keterangan: a ij
=   Luas area (dalam ha atau km 2 ) dari patch ij a ijs =   Luas area lingkaran pembatas terkecil sekitar patch ij
Metode  ini  menilai  bentuk  berdasarkan  rasio area  patch dengan  area  lingkaran  pembatas  ( circumscribing  circle ) terkecil dan menilai ukuran perpanjangan patch keseluruhan. Patch yang sangat berbelit-belit tetapi sempit akan memiliki nilai RCC yang relatif rendah karena kekompakan relatif dari patch . Sebaliknya, patch yang sempit dan memanjang akan memiliki indeks RCC yang relatif tinggi. Indeks ini sangat berguna untuk membedakan patch yang linier (sempit) dan memanjang.  Rentang  nilai  RCC  adalah  antara  0  sampai  1  yang  berarti  semakin  kecil  nilai  RCC  di  suatu  wilayah menunjukkan bahwa wilayah tersebut semakin kompak.

## 2.4  KERAGAMAN PENGGUNAAN LAHAN
Comer & Greene (2015) berpandangan bahwa karakteristik dan keragaman penggunaan lahan menjadi bagian integral yang menentukan bagaimana suatu wilayah berkembang. Hasil analisis penggunaan lahan dengan klasifikasi terbimbing akan menghasilkan peta penggunaan lahan yang lebih akurat dan presisi menampakkan keragaman penggunaan lahan berdasar luas area tiap kelas. Luas tersebut menjadi dasar perhitungan keragaman penggunaan lahan.
Keragaman  penggunaan  lahan  tersebut  dapat  dihitung  dengan  Indeks  Entropi  (Crevero,  2004  dalam  Bahadure  & Kotharkar, 2015) melalui persamaan berikut.
Entropi = (−1) 𝑥 ∑ ln(Pj) ln(J) j Pers. (6) Keterangan: j =   Tipe penggunaan lahan (misal permukiman, hutan, pertanian, dan lainnya) Pj =  Proporsi lahan yang dikembangkan di tipe penggunaan lahan
Nilai entropi keragaman penggunaan lahan akan bervariasi antara 0 dan 1 yang berarti nilai 0 mengindikasikan tidak ada  penggunaan  lahan  campuran  ( mixed  land-use )  atau  seragam  (homogen)  dan  semakin  mendekati  nilai  1  berarti penggunaan lahan campuran semakin maksimal (heterogen).

## 2.5  ANALISIS SPASIAL
Analisis  dengan Geographically  Weighted  Regression (GWR)  adalah  analisis  spasial  berbasis  regresi  yang  turut mempertimbangkan jarak geografis. Dengan tidak menghitung hubungan global dari seluruh data, GWR berkonsentrasi pada hubungan variabel dependen dan variabel independen secara lokal dalam area pengamatan yang ditentukan dan memungkinkan  pertimbangan  dari  proses  spasial  yang  bervariasi.  Sederhananya,  GWR  adalah  pengembangan  dari model regresi global (Ordinary Least Square) karena melalui penggunaannya dimungkinkan untuk mempertimbangkan fitur lokal yang tidak diungkap oleh pendekatan global  (Fábián, 2014). Secara konseptual, GWR memperluas regresi global konvensional dengan menghasilkan persamaan regresi lokal untuk setiap area pengamatan. Setiap persamaan dikalibrasi menggunakan pembobotan yang berbeda dari pengamatan pada kumpulan data (Shariff & Gairola, 2020).
Rumus persamaan model GWR (Lu et al., 2002) sebagai berikut.
Y = β0 (ui,vi) + ∑ βk (ui,vi) Xik + ε
Pers. (7) k
Keterangan:
(ui,vi) =  Koordinat lokasi pengamatan (i)
β0 ( ui,vi)  =  Intersep untuk lokasi i βk (ui,vi) =  Estimasi parameter lokal untuk variabel independen X k di lokasi i ε =  Galat di lokasi i
Pemanfaatan GWR sebagai analisis spasial diharapkan bisa memberi gambaran lebih detail dalam pemetaan wilayah dan pengambilan kebijakan perencanaan wilayah.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1  DATA DAN PENDEKATAN PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan terhadap desa-desa di Kabupaten Brebes dengan pendekatan kuantitatif dan deduktif melalui analisis spasial berdasarkan hasil analisis jaringan jalan ( network analysis ) dan analisis penggunaan lahan ( land use ). Analisis jaringan jalan yang dipilih adalah analisis konektivitas jalan, kepadatan jalan, dan rute terpendek, sedangkan analisis penggunaan lahan yang dipilih adalah analisis tingkat lahan terbangun, kekompakan permukiman, dan keragaman penggunaan lahan. Data yang digunakan dalam analisis jaringan jalan adalah data sekunder dari Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten  Brebes  dan  Dinas  Pengelolaan  Sumber  Daya  Air  dan  Penataan  Ruang  Kabupaten    Brebes,  Balai  Besar Pelaksanaan  Jalan  Nasional  Jawa  Tengah  dan  DI  Yogyakarta,  dan  Geofabrik,  dimana  masing-masing  berupa  peta jaringan jalan di Kabupaten Brebes dan Google Earth berupa gambar permukaan bumi di wilayah Kabupaten Brebes. Sementara itu, analisis penggunaan lahan yang berupa raster mengolah citra satelit sentinel 2A. Selain itu, terdapat peta wilayah administrasi Kabupaten Brebes sebagai peta dasar yang diperoleh dari dari Dinas Pekerjaan Umum, Sumber Daya Air, dan Tata Ruang Provinsi Jawa Tengah. Data utama lainnya adalah data Indeks Desa Membangun (IDM) tahun 2022 dari Kementerian Desa Pembangunan Daerah Tertinggal. Terdapat 9 desa berstatus mandiri, 68 berstatus maju, 209  berstatus  berkembang,  dan  6  berstatus  tertinggal.  Peta  jaringan  jalan  Brebes  berupa polyline, peta  wilayah administrasi Brebes berupa polygon, citra satelit berupa raster, dan data IDM berupa data numerik.
Objek pengamatan untuk penentuan indeks konektivitas dan tingkat kepadatan jalan adalah hasil perhitungan vertex dan edge dari peta jaringan jalan yang tersedia atas jenis jalan berupa jalan nasional, jalan kabupaten, dan jalan desa atau lingkungan. Hasil analisis jaringan terkait konektivitas jalan dan kepadatan jalan adalah indeks alfa, indeks beta, dan tingkat kepadatan jalan. Lokasi pengamatan untuk pengukuran jarak berupa desa, gerbang tol, pusat kegiatan lokal, dan kota  kecamatan.  Tiga  lokasi  pengamatan  terakhir  merupakan  lokasi  yang  diduga  memberi  pengaruh  terhadap perkembangan sosial ekonomi setiap desa. Terdapat 3 gerbang tol, 4 Pusat Kegiatan Lokal (PKL) sesuai Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Brebes tahun 2019-2039, dan 17 kota kecamatan. Penentuan titik koordinat gerbang jalan tol sesuai titik koordinat hasil pengamatan dari Google Earth, penentuan titik koordinat pusat kegiatan lokal berdasar lokasi pusat perekonomian atau pasar induk di kecamatan utama, dan penentuan titik koordinat kota kecamatan berdasar lokasi kantor kecamatan. Sementara itu, titik koordinat desa didapat dari perhitungan titik tengah ( centroid ) jaringan jalan yang berupa polyline di tiap desa. Titik-titik koordinat tersebut digunakan untuk pengukuran rute terpendek sebagai representasi jarak antara setiap desa dengan empat pusat pertumbuhan dan tiga gerbang tol.

## Gambar 2. Peta Status IDM dan Lokasi Pengamatan
Objek  pengamatan  untuk  analisis  penggunaan  lahan  adalah  berdasar  peta  penggunaan  lahan  di  tiap  desa  hasil klasifikasi  terbimbing  ( supervised  classification ).  Peta  penggunaan  lahan  tersebut  memuat  informasi  kelas-kelas
penggunaan lahan pada peta skala 1:50.000 merujuk pada Klasifikasi Penutup Lahan (Badan Standarisasi Nasional., 2010) sebagai berikut.
(1) Daerah vegetasi dengan rincian, antara lain:
(a) daerah vegetasi pertanian berupa sawah, ladang, perkebunan; dan (b) daerah vegetasi bukan pertanian berupa hutan.
(2) Daerah tak bervegetasi dengan rincian, antara lain: (a) lahan terbuka berupa hamparan pasir;
(b) permukiman dan lahan bukan pertanian yang berkaitan; dan (c) perairan berupa danau, waduk, tambak, sungai.
Kelas permukiman yang diindikasikan dengan lahan terbangun ( built-up area ) pada peta penggunaan lahan cukup menjadi perhatian. Kelas permukiman menjadi dasar analisis tingkat lahan terbangun yang dihitung berdasarkan luas kelas permukiman dibagi luas area desa. Selain itu, kelas permukiman juga jadi dasar perhitungan indeks kekompakan wilayah  dalam  hal  ini  wilayah  permukiman  dengan  perhitungan related  circumscribing  circle atas  bentuk patch kelas permukiman  tiap  desa.  Sementara  itu,  indeks  keragaman  penggunaan  lahan  berdasar  perhitungan  entropi  atas  luas masing-masing kelas di setiap desa yang berbeda-beda proporsinya.

## 3.2  TEKNIK ANALISIS DATA
Analisis  jaringan  jalan  dan  penggunaan  lahan  menghasilkan  data  kuantitatif  yang  digunakan  sebagai  variabel independen dan data IDM yang sudah tersedia sebagai variabel dependen. Analisis selanjutnya adalah analisis spasial untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap IDM (variabel dependen) melalui Geographically Weighted Regression (GWR) yang didahului dengan analisis regresi linier berganda ( OLS ) dengan membandingkan keduanya. Analisis GWR bersifat lokal yang menghasilkan perkiraan parameter untuk setiap titik regresi di area tertentu sehingga memungkinkan pengukuran dan pemetaan lokal. Alat dan perangkat analisis yang digunakan adalah aplikasi Microsoft Excel 365, QGIS 3.28, Minitab 16, Fragstats 4.2, dan MGWR 2.2. Teknik analisis data secara lengkap digambarkan dalam diagram alir sebagai berikut.
Gambar 3. Diagram Alir Teknik Analisis Data
Dalam  analisis  jaringan  jalan,  data  spasial  jaringan  jalan  yang  didapat  dari  berbagai  sumber  ditumpangtindihkan ( overlay ) untuk mendapatkan peta jaringan jalan yang lengkap dan sesuai dengan ketentuan jalan nasional, jalan provinsi, jalan kabupaten, dan jalan lingkungan (jalan perdesaan/jalan poros desa). Proses overlay jaringan jalan dilakukan pada peta dengan skala 1:50.000 berbasis peta wilayah administrasi Kabupaten Brebes. Jaringan jalan yang terbentuk menjadi bahan analisis lebih lanjut untuk menghitung konektivitas jalan dengan indeks alfa atau beta dan tingkat kepadatan jalan serta mengukur jarak antar objek pengamatan berdasar rute terpendek ( shortest path ). Bagan teknik analisis data jaringan jalan pada aplikasi QGIS 3.28 sebagai berikut.

## Gambar 4. Bagan Teknik Analisis Jaringan Jalan
Dalam analisis penggunaan lahan, data spasial citra satelit diolah dengan klasifikasi terbimbing untuk mendapatkan peta  penggunaan  lahan  sesuai  kelas-kelas  penutup  lahan  yang  ditentukan.  Proses  klasifikasi  terbimbing  ( supervised classification ) menggunakan pendekatan random forest (RF) pada citra satelit sentinel 2A serta peta wilayah administrasi Kabupaten Brebes sebagai peta dasar dan citra Google Earth untuk perbandingan dalam uji akurasi dengan pendekatan stratified-random sampling .  Peta  penggunaan  lahan  yang  terbentuk  menjadi bahan  analisis lebih  lanjut  untuk menilai tingkat lahan terbangun, kekompakan wilayah, dan keragaman penggunaan lahan pada aplikasi Fragstats 4.2 berbasis class metrics dan landscape metrics . Bagan teknik analisis data citra satelit dengan klasifikasi terbimbing pada aplikasi QGIS 3.28 sebagai berikut.
Gambar 5. Bagan Teknik Analisis Penggunaan Lahan
Overlay
Jaringan jalan nasional/provinsi (PJN Jateng) Jaringan jalan kabupaten (DPU Brebes) Jaringan jalan open street map (geofabriek) Peta jaringan jalan pengamatan Peta konektivitas jaringan jalan Fungsi line intersection
& split lines at points
Peta tingkat kepadatan jalan Fungsi length Batas wilayah administrasi tiap desa Split vector Peta wilayah administrasi Kab. Brebes Koordinat desa, PKL, gb. tol, kota kec. Fungsi shortest path
Peta rute terpendek
Centroid & Tagging Citra Sentinel 2A Tahun 2022 Klasifikasi terbimbing (RF) Perbandingan Citra Klasifikasi RF & Google Koreksi Atmosferik/
Radiometrik (plugin SCP) Ekstraksi raster berbasis peta dasar Komposit citra (band 2, 3, 4, 8, 11, 12) Kelas penutup lahan Training area Uji akurasi confussion matrix (plugin AcATaMa) Peta Penggunaan
Lahan tiap Desa

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 INDEKS KONEKTIVITAS DAN KEPADATAN JALAN
Analisis konektivitas jalan yang berbasis edge dan vertex sebagaimana terlihat pada Gambar 4 menghasilkan indeks alfa dan indeks beta pada setiap desa di Kabupaten Brebes. Ukuran konektivitas jalan melalui hubungan edge dan vertex bisa menjadi dasar perbandingan jaringan jalan antar desa. Tipologi jaringan di wilayah Kabupaten Brebes cenderung berbeda-beda  di  setiap  desa  meski  ada  konsentrasi  penyebaran  tertentu  di  beberapa  titik  dan  mencerminkan  aspek spasial  setiap  desa.  Indeks  alfa  digunakan  untuk  mengetahui  keterhubungan  fisik  jaringan  jalan  dan  indeks  beta menunjukkan sifat atau kondisi kompleksitas jaringan jalan (Kansky dan Dascoine, 1989 dalam Lukman & Prakoso, 2020).
Nilai indeks alfa ( α ) di Kabupaten Brebes berkisar pada interval 0,370-0,856 (Gambar 5) dengan nilai rata-rata adalah 0,455. Hal tersebut mengindikasikan bahwa angka hasil analisis masih di bawah nilai sempurna ( α =1) atau dengan kata lain jaringan jalan di Kabupaten Brebes dalam lingkup desa masih belum sepenuhnya terkoneksi dengan baik. Indeks alfa tertinggi berada di Desa Mendala, Kecamatan Sirampog dengan nilai 0,857 begitu pula rata-rata indeks tertinggi tingkat kecamatan  ada  di  Kecamatan  Sirampog  dengan  nilai  0,510.  Sementara  itu,  indeks  terendah  ada  di  Desa  Kaliwlingi, Kecamatan Brebes, yakni 0,370 dan rata-rata indeks terendah tingkat kecamatan ada di Kecamatan Larangan (0,410).

## Gambar 6. Peta Analisis Jaringan Jalan
Nilai indeks beta (β) di Kabupaten Brebes berkisar pada interval 1,682 -1,944 (Gambar 5) dengan nilai rata-rata adalah 1,792. Hal tersebut menunjukkan bahwa angka hasil analisis dalam rentang 1<β<3 yang berarti bahwa jaringan jalan di Kabupaten Brebes dinilai kompleks karena memiliki nilai lebih dari 1 meski masih di bawah 3. Indeks beta tertinggi berada di Desa Langkap, Kecamatan Bumiayu sebesar 1,944, sedangkan rata-rata indeks tertinggi tingkat kecamatan ada di Kecamatan Bumiayu dengan nilai 1,863. Sementara itu, indeks terendah ada di Desa Pedeslohor, Kecamatan Jatibarang yakni 1,682 dan rata-rata indeks terendah tingkat kecamatan ada di Kecamatan Wanasari yakni 1,761.
Tingkat  kepadatan  jaringan  jalan  diindikasikan  dengan  rasio  panjang  jalan  (satuan  kilometer)  terhadap  luas  desa (satuan hektare). Dari hasil perhitungan rasio tersebut, diketahui bahwa konsentrasi kepadatan jalan tinggi di Kabupaten Brebes cenderung ada di tiga titik yakni dekat Pusat Kegiatan Lokal (PKL) Ketanggungan, PKL Brebes, dan PKL Bumiayu. Tingkat kepadatan jalan di Kabupaten Brebes ada pada rentang 0,447 sampai dengan 20,611 dan nilai rata-rata sebesar 3,438 yang berarti dalam 1 hektare area terdapat 3,438 kilometer panjang jalan. Tingkat kepadatan jalan di desa-desa di Kabupaten Brebes dipengaruhi luas area terbangun dan area pertanian yang keduanya merupakan komponen luas desa. Tingkat kepadatan tertinggi sebesar 20,611 berada di Desa Kalipucang, Kecamatan Jatibarang yang memiliki luas desa kurang dari 1 hektare. Sementara itu, rata-rata indeks tertinggi tingkat kecamatan ada di Kecamatan Jatibarang yang merupakan kecamatan tersempit kedua di Brebes dengan nilai 5,919. Adapun indeks terendah ada di Desa Citimbang, Kecamatan Salem yang punya luas 10,77 hektare, yakni sebesar 0,447 dan rata-rata indeks terendah tingkat kecamatan ada di Kecamatan Salem yang merupakan kecamatan terluas kedua di Brebes dengan nilai 1,309.

## Gambar 7. Peta Indeks Konektivitas dan Kepadatan Jalan

## 4.2 RUTE JALAN TERPENDEK
Jarak  dalam  penelitian  ini  merupakan  nilai  jarak  tempuh  berdasar  model  rute  terpendek  antara  dua  titik  lokasi pengamatan. Analisis rute terpendek berbasis pada pilihan lintasan jalan terdekat dalam satuan kilometer, sedangkan dua titik lokasi pengamatan adalah titik tengah jaringan jalan desa dan pusat pertumbuhan atau gerbang tol, sebagai lokasi yang memengaruhi perkembangan wilayah sekitar. Terdapat 3 alternatif rute untuk gerbang tol sesuai jumlah gerbang tol dan 4 alternatif rute untuk pusat kegiatan lokal sesuai jumlah PKL. Terhadap alternatif-alternatif yang ada, dipilih rute jalan paling pendek. Rute terpendek untuk kota kecamatan adalah sesuai wilayah administrasi desa dalam kecamatan.

## Gambar 8. Peta Analisis Rute Jalan Terpendek
Hasil  analisis  rute  terpendek  terhadap  gerbang  tol  (Gambar  6)  menunjukkan  bahwa  rute  terpendek  desa  (dalam kecamatan) menuju gerbang tol berlaku pada 9 kecamatan dengan Gerbang Tol Pejagan, 4 kecamatan dengan Gerbang Tol  Brebes  Barat, dan  8  kecamatan  dengan Gerbang  Tol  Brebes  Timur.  Sementara  itu,  rute  terpendek  desa  (dalam kecamatan) menuju PKL berlaku pada 3 kecamatan dengan PKL Losari, 8 kecamatan dengan PKL Ketanggungan, 5 kecamatan dengan PKL Brebes, dan 6 kecamatan dengan PKL Bumiayu. Terdapat beberapa kecamatan memiliki dua kedekatan terhadap pusat pertumbuhan/gerbang tol sesuai kedekatan desa-desa di dalamnya yang berbeda-beda.

## 4.3 TINGKAT LAHAN TERBANGUN DAN KEKOMPAKAN WILAYAH
Peta penggunaan lahan (Gambar 7) dihasilkan dari analisis klasifikasi terbimbing menggunakan metode random forest dengan kelas penggunaan lahan terdiri dari (a) sawah, (b) perkebunan, (c) ladang/tegal, (d) permukiman, (e) jalan tol, (f) hutan, (g) hutan, (h) danau atau waduk, (i) tambak, (j) sungai, dan (k) lahan terbuka. Penentuan kelas tersebut didasarkan pada karakteristik wilayah Kabupaten Brebes yang didominasi lahan pertanian berupa sawah dan ladang atau tegal yang tersebar merata di wilayah utara dan selatan Brebes serta vegetasi nonpertanian, yaitu hutan yang dominan di wilayah
selatan Brebes. Sementara itu, lahan perkebunan ada di wilayah selatan Brebes dan lahan tambak ada di wilayah utara Brebes. Uji akurasi atas peta penggunaan lahan dari klasifikasi terbimbing menghasilkan angka 88,161% yang berarti dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.

## Gambar 9. Peta Penggunaan Lahan
Setelah pemetaan penggunaan lahan, dilanjutkan dengan analisis penggunaan lahan yang pertama, yaitu analisis tingkat lahan terbangun. Analisis ini berdasar keluasan lahan terbangun sebagai indikator permukiman dibagi luas area desa.  Analisis  penggunaan  lahan  selanjutnya  adalah  analisis  kekompakan  wilayah  berdasar  bentuk  wilayah  lahan terbangun  (kelas  permukiman).  Keduanya  dihasilkan  dari  aplikasi  Fragstats  4.2  berbasis  analisis  metrik  kelas  ( class metrics ).
Nilai tingkat lahan terbangun perdesaan di Kabupaten Brebes berkisar pada interval 0,196-26,832 (Gambar 8) dengan nilai rata-rata adalah 7,050. Hal tersebut mengindikasikan bahwa wilayah perdesaan Kabupaten Brebes secara umum didominasi oleh daerah vegetasi baik pertanian atau nonpertanian karena lahan permukiman penduduk hanya sekitar 7% dari  total  luas  wilayah  perdesaan.  Tingkat  lahan  terbangun  tertinggi  berada  di  Desa  Jatibarang  Kidul,  Kecamatan Jatibarang dengan nilai 26,832 atau memiliki luas lahan terbangun 26,83% dari total luas desa, sedangkan rata-rata tingkat lahan terbangun tertinggi tingkat kecamatan ada di Kecamatan Wanasari dengan nilai 11,860. Tingkat lahan terbangun terendah ada di Desa Gunung Tajem, Kecamatan Salem yakni 0,196 atau hanya memiliki luas lahan terbangun 0,196% dari total luas desa, begitu pula rata-rata tingkat lahan terbangun terendah tingkat kecamatan ada di Kecamatan Salem yakni 1,324.
Gambar 10. Peta Tingkat Lahan Terbangun dan Kekompakan Wilayah
Nilai kekompakan wilayah permukiman perdesaan di Kabupaten Brebes berkisar pada interval 0,314-0,936 (Gambar 8) dengan nilai rata-rata adalah 0,706. Hal tersebut menunjukkan bahwa wilayah perdesaan Kabupaten Brebes secara
umum memiliki kekompakan wilayah permukiman tidak terlalu kompak karena mendekati nilai 1. Wilayah permukiman yang  paling  mendekati  status  tidak  kompak  berada  di  Desa  Gunung  Sugih,  Kecamatan  Salem  dengan  nilai  0,936 (mendekati  nilai  1),  sedangkan  wilayah  kecamatan  yang  rata-ratanya  paling  mendekati  status  tidak  kompak  ada  di Kecamatan  Songgom  dengan  nilai  0,784.  Wilayah  permukiman  yang  paling  mendekati  status  kompak  ada  di  Desa Dumeling,  Kecamatan  Wanasari,  yakni  0,314  (mendekati  nilai  0)  dan  wilayah  kecamatan  yang  rata-ratanya  paling mendekati status kompak ada di Kecamatan Banjarharjo (0,634).

## 4.4 KERAGAMAN PENGGUNAAN LAHAN
Dengan  mengetahui  keluasan  setiap  kelas  penggunaan  lahan  yang  terdiri  dari  sepuluh  kelas  bisa  dinilai  tingkat keragaman  penggunaan  lahan  dengan  rumus  indeks  entropi.  Analisis  tersebut  dihasilkan  dari  aplikasi  Fragstats  4.2 berbasis analisis metrik lanskap ( landscape metrics).

## Gambar 11. Peta Tingkat Keragaman Penggunaan Lahan
Nilai  tingkat  keragaman  penggunaan  lahan  di  Kabupaten  Brebes  berkisar  pada  interval  0,117-0,936  (Gambar  9) dengan  nilai  rata-rata  adalah  0,510.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  Kabupaten  Brebes  secara  umum  memiliki keragaman penggunaan lahan yang relatif berimbang pada keluasan tiap kelas penggunaan lahan di wilayah perdesaan Brebes. Tingkat keragaman penggunaan lahan yang paling heterogen berada di Desa Parereja, Kecamatan Banjarharjo dengan nilai 0,936 (mendekati nilai 1) yang terdiri dari kelas penggunaan lahan sawah, ladang/tegal, permukiman, dan hutan, sedangkan rata-rata keragaman penggunaan lahan yang paling heterogen tingkat kecamatan ada di Kecamatan Paguyangan  dengan  nilai  0,652.  Tingkat  keragaman  penggunaan  lahan  paling  homogen  ada  di  Desa  Winduasri, Kecamatan Salem yakni 0,117 (mendekati nilai 0), begitu pula nilai keragaman penggunaan lahan paling homogen tingkat kecamatan ada di Kecamatan Salem yakni 0,377.

## 4.5 ANALISIS SPASIAL
Tahap awal sebelum melakukan analisis Geographically Weighted Regression (GWR) adalah meregresikan nilai IDM sebagai variabel dependen dengan sembilan variabel independen hasil analisis jaringan jalan dan analisis penggunaan lahan melalui analisis Ordinary Least Square (OLS) atau regresi linier berganda. Jumlah data tiap variabel adalah 292 data sesuai jumlah desa pengamatan dengan urutan indeks alfa (X1), indeks beta (X2), tingkat kepadatan jalan (X3), jarak ke gerbang tol (X4), jarak ke pusat kegiatan lokal (X5), jarak ke kota kecamatan (X6), tingkat lahan terbangun (X7), indeks kekompakan wilayah (X8), dan indeks keragaman lahan (X9). Untuk tujuan pengujian hipotesis nilai parameter model, model regresi linier mengasumsikan beberapa hal yang dikenal sebagai Uji Asumsi Klasik, antara lain uji normalitas, uji heteroskedastisitas, dan uji multikolinieritas. Sementara itu, untuk interpretasi model regresi melalui uji regresi parsial (uji t), uji signifikansi simultan (uji F), dan uji koefisien determinasi (uji R 2 ) (Janie, 2012). Nilai alfa atau tingkat signifikansi atau kepercayaan yang ditetapkan dalam analisis OLS penelitian ini adalah 5% (0,05).
Hasil uji normalitas dari regresi linier berganda dilihat dari p-value hasil tes kolmogorov-smirnov atas nilai residual seluruh variabel yang nilainya adalah 0,119. Nilai tersebut lebih besar daripada 0,05 (alfa) sehingga dinyatakan data yang digunakan terdistribusi normal. Sementara itu, uji multikolinearitas dilihat dari Variance Inflation Factor (VIF) pada tabel
coefficients dengan ketentuan jika 0,01<VIF<10 maka dinyatakan tidak terjadi multikolinearitas. Hasil tes multikolinearitas dapat dilihat pada Gambar 10 sebagai berikut.

## Gambar 12. Tabel Coefficients
Dari  nilai  VIF  masing-masing  variabel  independen,  diketahui  bahwa  seluruhnya  memenuhi  ketentuan  sehingga dinyatakan tidak terjadi multikolinearitas. Untuk tes heteroskedastisitas dilihat dari diagram scatter plot Versus Fits pada Gambar 11 sebagai berikut.
Gambar 13. Diagram Scatter Plot Versus Fits
Berdasarkan  Gambar  11,  terlihat  bahwa  plot  menyebar  merata  atau  tidak  terkumpul  di  satu  titik  tertentu  maka disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas.
Tahap  selanjutnya  adalah  uji  parsial  (uji  t)  dengan  melihat p-value pada  tabel coefficients (Gambar  7)  dengan ketentuan jika p-value <0,05 maka dinyatakan variabel tersebut berpengaruh signifikan. Diketahui bahwa p-value atas sembilan variabel independen berbeda-beda nilainya dengan rincian variabel yang berpengaruh signifikan adalah variabel X1, X2, X6, dan X8 (empat variabel). Sementara itu, variabel X3, X4, X5, X7, dan X9 (lima variabel) dinyatakan tidak berpengaruh signifikan. Sementara itu, untuk uji simultan (uji F) dapat dilihat pada Gambar 12 tabel analysis of variance sebagai berikut.

## Gambar 14. Tabel Analysis of Variance
Diketahui bahwa nilai p-value atas regresi seluruh variabel independen terhadap variabel dependen adalah 0,000 atau kurang  dari  0,05  (alfa).  Berdasar  hal  tersebut  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  independen  secara  simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Uji terakhir dari OLS adalah uji koefisien determinasi untuk menilai model dalam menerangkan pengaruh variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen yang dapat diindikasikan oleh nilai R 2 . Hasil analisis OLS penelitian ini menghasilkan nilai R 2 sebesar 55,6% yang berarti bahwa kemampuan variabel independen dalam penelitian ini memengaruhi variabel dependen adalah sebesar 55,6%, sedangkan sisanya sebesar 44,4% dijelaskan oleh variabel lain selain variabel independen dalam penelitian. Model regresi hasil OLS sebagai berikut.
Y = -0,825 - 0,205 X1 + 0,866 X2 + 0,00134 X3 + 0,000228 X4 + 0,000182 X5 - 0,00170 X6 + 0,000900 X7 + 0,0788 X8 + 0,0241 X9
Setelah analisis OLS dilakukan, tahap berikutnya adalah analisis GWR dengan tipe model berbasis matriks pembobot berupa kernel gaussian dan adaptive bi-square . Fungsi untuk menghasilkan bandwidth optimal menggunakan indikator akaike information criterion (AIC). Indikator AIC lebih umum digunakan dan mudah diaplikasikan. Semakin kecil nilai AIC maka  model  prediksi  hasil  GWR  akan  semakin  baik.  Analisis  GWR  menghasilkan  model  regresi  lokal  dan  koefisien determinasi  yang  berbeda-beda  pada  tiap  desa.  Seluruh  variabel  independen  secara  parsial  berpengaruh  signifikan secara lokal dan berbeda-beda pada tiap desa sesuai Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Variabel Berpengaruh Tiap Kecamatan/Desa No Kecamatan IDM Variabel Berpengaruh Rincian Desa atas Variabel Berpengaruh Wilayah 1 Brebes (PKL) 0,6623  X1, X2, X4, X5, X8 (bervariasi) 1 desa (X1,X2,X4,X5), 17 desa (X1,X2,X4,X5,X8) Utara 2 Bulakamba 0,7115  X1, X2, X4, X5, X8 (bervariasi) 3 desa (X1,X2,X4), 7 desa (X1,X2,X4,X5,X8), 9 desa (X1,X2,X4,X5) Utara 3 Wanasari 0,6580  X1, X2, X4, X5, X8 (bervariasi) 2 desa (X1,X2,X4,X5), 18 desa (X1,X2,X4,X5,X8) Utara 4 Losari (PKL) 0,6671 X1, X2, X4 (bervariasi) 3 desa (X1,X2), 19 desa (X1,X2,X4) Utara 5 Tanjung 0,6722 X1, X2, X4 (semua desa) 18 desa (X1,X2,X4) Utara 6 Ketanggungan (PKL) 0,6697  X1, X2, X3, X4, X5, X8 (bervariasi) 1 desa (X2), 2 desa (X1,X2), 2 desa (X1,X2,X8), 2 desa (X1,X2,X3,X8), 4 desa (X1,X2,X4), 4 desa (X1,X2,X4,X5,X8), 6 desa (X1,X2,X4,X8) Tengah 7 Banjarharjo 0,6808  X1, X2, X3, X4, X8 (bervariasi) 1 desa (X1,X2,X3), 2 desa (X1,X2), 3 desa (X1,X2,X4,X8), 4 desa (X1,X2,X4), 6 desa (X1,X2,X8), 9 desa (X1,X2,X3,X8) Tengah 8 Jatibarang 0,6747  X1, X2, X4, X5, X6, X8 (bervariasi) 3 desa (X1,X2,X5,X6,X8), 7 desa (X1,X2,X4,X5,X6,X8), 12 desa (X1,X2,X4,X5,X8) Tengah 9 Kersana 0,6995 X1, X2, X4, X8 (bervariasi) 4 desa (X1,X2,X4,X8), 9 desa (X1,X2,X4) Tengah 10  Larangan 0,6693  X1, X2, X3, X4, X5, X8 (bervariasi) 1 desa (X2), 1 desa (X1,X2), 1 desa (X1,X2,X3,X8), 8 desa (X1,X2,X4,X5,X8) Tengah 11  Songgom 0,7408  X1, X2, X4, X5, X6, X8 (bervariasi) 1 desa (X1,X2,X8), 1 desa (X1,X2,X4,X5,X6,X8), 2 desa (X1,X2,X6,X8), 2 desa (X1,X2,X5,X6,X8), 4 desa (X1,X2,X4,X5,X8) Tengah 12  Bumiayu (PKL)  0,7565  X1, X2, X4, X7, X8, X9 (bervariasi) 1 desa (X1,X2,X4,X7,X8,X9), 3 desa (X1,X2), 5 desa (X1,X2,X8), 6 desa (X2,X8) Selatan 13  Bantarkawung   0,6670 X1, X2, X8 (bervariasi) 1 desa (X2), 1 desa (X1,X2,X8), 16 desa (X1,X2) Selatan 14  Paguyangan 0,7052 X1, X2, X8 (bervariasi) 5 desa (X1,X2,X8), 7 desa (X2,X8) Selatan 15  Salem 0,6850 X1, X2 (semua desa) 21 desa (X1,X2) Selatan 16  Sirampog 0,6812 X2, X8 (semua desa) 13 desa (X2,X8) Selatan 17  Tonjong 0,6991  X2, X8 (bervariasi) 1 desa (X2), 13 desa (X2,X8) Selatan
Dari tabel di atas, diketahui bahwa variabel yang berpengaruh di semua desa adalah indeks beta diikuti indeks alfa yang berpengaruh di 249 desa (85,3% jumlah desa) dan kekompakan wilayah yang berpengaruh di 170 desa (58,2%). Variabel selanjutnya adalah jarak kedekatan dengan gerbang tol yang berpengaruh di 161 desa (55,1%), jarak kedekatan dengan  pusat  kegiatan  lokal  yang  berpengaruh  di  95  desa  (32,5%),  jarak  kedekatan  dengan  kota  kecamatan  yang berpengaruh di 15 desa (5,1%), dan tingkat kepadatan jaringan jalan yang berpengaruh di 13 desa (4,5%). Sementara itu, tingkat lahan terbangun dan keragaman penggunaan lahan berpengaruh masing-masing hanya di 1 desa (0,3%).
GWR menghasilkan model regresi lokal tiap desa dengan koefisien determinasi hasil GWR ada pada rentang 51,55% sampai  dengan 97,39%.  Untuk  pemilihan model  regresi terbaik,  dilakukan  perbandingan  antara hasil OLS  dan  GWR
dengan melihat koefisien determinasi (R 2 ) dan nilai Akaike Information Criterion (AIC). Model terbaik ditunjukkan dengan nilai R 2 terbesar dan nilai AIC terkecil.
Tabel 4. Perbandingan Hasil Analisis OLS dan GWR
Model R 2 AIC Ordinary least square 55,6% 611.736 Geographically weighted regression 64,5% 597.133
Berdasarkan  tabel  di  atas,  diketahui  bahwa  koefisien  determinasi  (R 2 )  hasil  GWR  lebih  besar  daripada  koefisien determinasi hasil OLS dan nilai AIC hasil GWR lebih kecil daripada AIC hasil OLS. Atas dasar itu dapat disimpulkan bahwa hasil analisis GWR adalah model regresi terbaik dalam menjelaskan variabel penelitian.

## 5. KESIMPULAN
Perkembangan wilayah perdesaan Kabupaten Brebes dari sisi pembangunan desa dipengaruhi oleh jaringan jalan dan penggunaan lahan. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis spasial atas dua faktor utama tersebut yang dirinci pada aspek konektivitas, jarak antara desa dengan pusat pertumbuhan, dan bentuk dan proporsi penggunaan lahan. Jaringan jalan dinilai berpengaruh karena mendorong peningkatan aktivitas sosial ekonomi masyarakat perdesaan, sedangkan penggunaan lahan merupakan indikator perkembangan dan pembangunan fisik wilayah. Variabel-variabel yang menjadi objek pengamatan adalah (1) indeks alfa (kerapatan jalan), (2) indeks beta (keterhubungan jalan), (3) tingkat kepadatan jalan, (4) jarak desa dengan gerbang tol, (5) jarak desa dengan pusat kegiatan lokal (PKL), (6) jarak desa dengan kota kecamatan,  (7)  tingkat  lahan  terbangun,  (8)  kekompakan  wilayah,  dan  (9)  keragaman  penggunaan  lahan.  Analisis Geographically Weighted Regression (GWR) dipilih sebagai analisis spasial karena menghasilkan model regresi lokal pada  tiap  desa  dan  bisa  memberi  gambaran  lebih  detail  dalam  pemetaan  wilayah  serta  pengambilan  kebijakan perencanaan wilayah.
Berdasar aspek spasial perdesaan atas variabel-variabel tersebut hasil analisis GWR dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut.
a. Konektivitas jalan yang dinilai dari indeks alfa dan indeks beta berpengaruh merata di wilayah Kabupaten Brebes khususnya indeks beta yang punya pengaruh di seluruh desa.
b. Kekompakan  wilayah  relatif  merata  pengaruhnya  meski  lebih  banyak  berpengaruh  di  wilayah  tengah  Kabupaten Brebes diikuti wilayah selatan Kabupaten Brebes terutama pada wilayah padat penduduk.
c. Kedekatan  dengan  gerbang  tol  dominan  berpengaruh  di  wilayah  utara  Kabupaten  Brebes  diikuti  wilayah  tengah Kabupaten Brebes yang merupakan wilayah jalan tol berada. Akses jalan tol utamanya berpengaruh terhadap desa- desa pada kecamatan yang dilintasi jalan tol atau yang memiliki aksesibilitas baik ke gerbang tol khususnya pada desa tidak padat penduduk dan bercorak pertanian juga industri.
d. Kepadatan jaringan jalan masih terkonsentrasi tinggi di desa-desa pada kecamatan yang menjadi pusat kegiatan lokal tetapi secara umum kepadatan jaringan jalan tidak memengaruhi perkembangan desa-desa di Kabupaten Brebes.
e. Kedekatan  dengan  Pusat  Kegiatan  Lokal  (PKL)  berpengaruh  di  wilayah  utara  dan  tengah  Brebes  terutama  pada kecamatan yang berbatasan langsung dengan kecamatan lokasi PKL.
f. Kedekatan dengan kota kecamatan sangat sedikit berpengaruh dan hanya berpengaruh pada dua Kecamatan, yakni Songgom dan Jatibarang di wilayah tengah Brebes yang jauh dari gerbang tol dan PKL.
Kabupaten  Brebes  sangatlah  luas  dengan  karakteristik,  potensi,  dan  tantangan  desa  masing-masing  dilihat  dari topologi jaringan jalan dan tipikal atau pola penggunaan lahan yang berbeda-beda. Arahan pembangunan, perbaikan, dan/atau peningkatan kapasitas jalan serta penataan penggunaan lahan diharapkan bisa memperhatikan hal-hal berikut:
a. Pengembangan  jaringan  jalan  terutama  jalan  nasional,  jalan  kabupaten,  dan  jalan  perdesaan,  serta  perlu mempertimbang-kan  aksesibilitas  terhadap  jalan  tol  dan  konektivitas  jaringan  jalan  dalam  desa  atau  antar  desa terutama untuk desa-desa yang jauh dari jangkauan pusat pertumbuhan.
b. Penataan tata guna lahan setiap desa perlu mempertimbangkan kekompakan wilayah permukiman yang diselaraskan dengan pembangunan jaringan jalan baru terutama di desa-desa yang tingkat kepadatan jalannya rendah karena hal tersebut memengaruhi perubahan atau pola penggunaan lahan secara umum. Selain itu, wilayah perdesaan yang cenderung tidak kompak memerlukan peningkatan jaringan jalan yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada Pusat Pembinaan, Pendidikan, dan Pelatihan Perencana, Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, dan Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional yang telah mendanai dan mendukung penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Adelia, D. indah P., Fatmasari, E., & Mulia, S. (2022). Pengaruh Pembangunan Infrastruktur Jalan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Masyarakat di Desa Sonomartani Kab. Labuhan Batu Utara. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana , 11 (10), 3845 – 3860. Diakses dari: https://ojs.unud.ac.id/index.php/eep/article/download/94358/47373
Al-Hinkawi, W. S., Youssef, S. S., & Abd, H. A. (2021). Effects of Urban Growth on Street Networks and Land Use in Mosul, Iraq: A Case Study. Civil Engineering and Architecture , 9 (6), 1667 – 1676. https://doi.org/10.13189/cea.2021.090601
Alphan, H. (2021). Multi-Temporal Analysis of Urbanisation Patterns as Coastal Development Indicators: Eastern Mediterranean Coast of Turkey. Ecological Indicators , 121 , 106994. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106994
Astika,  A.  N.,  &  Sri  Subawa,  N.  (2021).  Evaluasi  Pembangunan  Desa  Berdasarkan  Indeks  Desa  Membangun. Jurnal  Ilmiah Muqoddimah: Jurnal Ilmu Sosial, Politik Dan Hummanioramaniora , 5 (2), 223. https://doi.org/10.31604/jim.v5i2.2021.223-232 Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional.  (2020).  Pedoman  Teknis  Penyusunan  Rencana  Aksi  Tujuan  Pembangunan Berkelanjutan (TPB)/Sustainable Development Goals (SDGs) Edisi II.  Diakses dari: https://sdgs.bappenas.go.id/website/wp- content/uploads/2020/10/Buku-Pedoman-Rencana-Aksi-SDGs.pdf
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Brebes.  (2022).  Kabupaten  Brebes  dalam  Angka  2022.  Diakses  dari: https://brebeskab.bps.go.id/publication/2022/02/25/cdf2ed2faf9964186b9b4cd8/kabupaten-brebes-dalam-angka-2022.html Badan Standarisasi Nasional. (2010). Klasifikasi Penutup Lahan. Diakses dari: https://www.big.go.id/assets/download/sni/SNI/15. SNI 7645-2010 Klasifikasi penutup lahan.pdf
Bahadure, S., & Kotharkar, R. (2015). Assessing Sustainability of Mixed Use Neighbourhoods through Residents’ Travel Behaviou r and Perception: The Case of Nagpur, India. Sustainability , 7 (9), 12164 – 12189. https://doi.org/10.3390/su70912164
Comer, D., & Greene, J. S. (2015). The Development and Application of a Land Use Diversity Index for Oklahoma City, OK. Applied Geography , 60 , 46 – 57. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2015.02.015
Dinanti, D., & Pratama, I. (2021). Tingkat Konektivitas Fasilitas Wilayah Pertumbuhan/Kawasan Potensial Kabupaten Mojokerto. Tata Kota dan Daerah , 13 (1), 23 – 34. https://doi.org/10.21776/ub.takoda.2021.013.01.4
Dwinanto,  A.  A.  P.,  Munibah,  K.,  &  Sudadi,  U.  (2016).  Model  Perubahan  dan  Arahan  Penggunaan  Lahan  untuk  Mendukung Ketersediaan  Beras  di  Kabupaten  Brebes  dan  Kabupaten  Cilacap. Jurnal  Tata  Loka , 18 (3),  157 – 171. https://doi.org/https://doi.org/10.14710/jvsar.v%25vi%25i.688 Fábián, Z. (2014). Method of the Geographically Weighted Regression and an Example for its Application. Regional Statistics , 4 (1), 61 – 75. https://doi.org/10.15196/rs04105
Farida,  U.  (2013).  Pengaruh  Aksesibilitas  terhadap  Karakteristik  Sosial  Ekonomi  Masyarakat  Pedesaan  Kecamatan  Bumijawa Kabupaten Tegal. Jurnal Wilayah dan Lingkungan , 1 (1), 49 – 66. Diakses dari: https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/jwl/article/view/125/pdf
Guan, C. (2017). Spatial metrics of urban form. In Z. Lin & J. Gamez (Eds.), Vertical Urbanism: Designing Compact Cities in China . London: Routledge. https://doi.org/10.4324/9781351206839-14.
Gulo, Y. (2015). Identifikasi Pusat-Pusat Pertumbuhan dan Wilayah Pendukungnya dalam Pengembangan Wilayah Kabupaten Nias. Jurnal Widyariset , 18(1) , 37-48. Diakses dari: https://core.ac.uk/download/pdf/304736659.pdf Harahap, S. N. H., Marisa, A., & Nasution, A. D. (2020). The Effect of Road Expansion on the Use of Space (Case Study: Simpang Ujung Aji Road Section - The Boundary of Kabanjahe City, North Sumatra). IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 452 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/452/1/012136
Janie, D. N. A. (2012). Statistik Deskriptif & Regresi Berganda dengan SPSS. Semarang: Semarang University Press. Juremalani,  J.,  &  Chauhan,  K.  A.  (2019).  Evaluation  of  Urban  Accessibility  through  Travel  Behavior  for  Mixed  Land  Use  Zones.
International Journal of Civil Engineering and Technology , 10 (1), 233 – 241. Diakses dari: https://iaeme.com/Home/issue/IJCIET?Volume=10&Issue=1
Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal,  dan Transmigrasi. (2022). Peringkat Nilai Rata-rata Indeks Desa Membangun Tahun 2022. Diakses dari: https://idm.kemendesa.go.id/view/detil/3/publikasi.
Labi, S., Faiz, A., Saeed, T. U., Alabi, B. N. T., & Woldemariam, W. (2019). Connectivity, Accessibility, and Mobility Relationships in the  Context  of  Low-Volume  Road  Networks. Transportation  Research  Record , 2673 (12),  717 – 727. https://doi.org/10.1177/0361198119854091
Lu, B., Charlton, M., Harris, P., & Fotheringham, A. S. (2002). Geographically Weighted Regression with a Non-Euclidean Distance Metric: A Case Study Using Hedonic House Price Data. International Journal of Geographical Information Science , 28 (4), 660 – 681. https://doi.org/10.1080/13658816.2013.865739 Lukman, W. K., & Prakoso, E. (2020). Interaksi antara Jaringan Jalan dengan Struktur Ruang Kabupaten Kendal . Skripsi, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Indonesia.
Mandala, M., Indarto, I., Arifin, F. F., & Hakim, F. L. (2020). Aplikasi Citra Sentinel-2 untuk Pemetaan Tutupan lahan dan Peruntukan
Lahan pada Tingkat Desa. Jurnal Geografi , 12 (02), 189 – 201. https://doi.org/10.24114/jg.v12i02.16970
Masrianto, Soetomo, S., Poerwo, P., & Riyanto, B. (2012).  Pembangunan Jaringan Jalan Perkotaan Berdasarkan Kajian Struktur Ruang dan Aksesibilitas Kota. Jurnal Transportasi , 12 (2), 153 – 164.
McGarigal, K., Cushman, S. A., Neel, M. C., & Ene, E. (1994). FRAGSTATS: Spatial Pattern Analysis Program for Categorical Maps. Universitas Massachusetts , 97331 (503), 1-171. Diakses dari:
https://www.researchgate.net/publication/259011515_FRAGSTATS_Spatial_pattern_analysis_program_for_categorical_maps Merchán, D., Winkenbach, M., & Snoeck, A. (2020). Quantifying the Impact of Urban Road Networks on the Efficiency of Local Trips. Transportation Research Part A: Policy and Practice , 38 – 62. https://doi.org/10.1016/j.tra.2020.02.015
Miri, G., Barus, B., & Soma, S. (2014). Analisis Perencanaan Prioritas Jaringan Jalan untuk Pengembangan Wilayah di Kabupaten Tana Toraja. Jurnal Ilmu Tanah Dan Lingkungan , 16 (1), 1. https://doi.org/10.29244/jitl.16.1.1-8
Nuraeni, R., Risma, S., Sitorus, P., Dyah, D., & Panuju, R. (2017). An Analysis of Land Use Change and Regional Land Use Planning in Bandung Regency. Buletin Tanah Dan Lahan , 1 (1), 79 – 85.
Oluwole, O. A., & Daful, N. G. (2014). Characterization of Jos City Road Network, Nigeria. Indonesian Journal of Geography , 46 (2), 177. https://doi.org/10.22146/ijg.6078
Pemerintah Indonesia. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 6 Tahun 2014 tentang Desa. Indonesia: Sekretariat Negara RI. Pioh,  P.  S.  (2012).  Graph  Model  for  Minimal  Distance  and  Optimal  Circulation  in  Urban  Design. Jurnal  Ilmiah  Sains , 12 (1),  1 – 7.
https://doi.org/doi:10.35799/jis.12.1.2012.394
Prapti, L., Suryawardana, E., & Triyani, D. (2015). Analisis Dampak Pembangunan Infrastruktur Jalan terhadap di Kota Semarang.
Jurnal Dinamika Sosial Budaya Universitas Semarang , 17 (2), 82 – 103. Diakses dari:
https://journals.usm.ac.id/index.php/jdsb/article/view/505/0
Shamshad, & Khan, J. H. (2012). Road Density and Levels of Development in West Bengal. Indian Streams Reserach Journal , 1 (12), 1 – 8.
Shao, S., Yu, M., Huang, Y., Wang, Y., Tian, J., & Ren, C. (2022). Towards a Core Set of Landscape Metrics of Urban Land Use in Wuhan, China. ISPRS International Journal of Geo-Information , 11 (5). 281 https://doi.org/10.3390/ijgi11050281 Shariff, N. M., & Gairola, S. (2020). Geographically Weighted Regression Model: A Potential Approach for Better Management of Urban Growth. European Proceeding of Social and Behavioural Sciences EpSBS , 776 – 784. Penang: European Proceedings. https://doi.org/10.15405/epsbs.2020.03.03.90
Sreelekha, M. G., Krishnamurthy, K., & Anjaneyulu, M. V. L. R. (2016). Assessment of Topological Pattern of Urban Road Transport System of Calicut City. Transportation Research Procedia , 17 , 253 – 262. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.11.089
Suryaningsih, W. (2021). Pengaruh Pembangunan Jalan Tol terhadap Perubahan Penggunaan Lahan dan Penurunan Luas Lahan Sawah  di  Kabupaten  Brebes (Institut  Pertanian  Bogor,  Indonesia).  Institut  Pertanian  Bogor,  Indonesia.  Diakses  dari: https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/107322?show=full
Sutomo,  &  Shalihati,  S.  F.  (2015).  Kajian  Kemiskinan  dan  Perkembangan  Wilayah  Kabupaten  Purbalingga  dalam  Perspektif Geospatial. Jurnal Geo Edukasi , 4 (1), 7 – 22.
Widiawaty, M. A., Pramulatsih, G. P., & Pebriani, V. (2018). Jaringan Transportasi dan Pengembangan Destinasi Pariwisata di Kota Cirebon. Proceeding Book: Travel Industry Student Forum The Driving Force in Travel and Tourism Industry , 127 – 148. Diakses dari: https://osf.io/preprints/inarxiv/qsngx
Wulandano, O. (2021). Perkembangan Kecamatan Berbasis Sistem Infrastruktur dan Interaksi Wilayah di Kabupaten Pandeglang . Tesis, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Indonesia. Diakses dari:
https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/105980
Zhao, G., Zheng, X., Yuan, Z., & Zhang, L. (2017). Spatial and Temporal Characteristics of Road Networks and Urban Expansion. Land , 6 (30), 1 – 19. https://doi.org/10.3390/land6020030