3 METODE PENELITIAN
3.2 Rancangan Penelitian
3.2.2 Analisis Keberlanjutan Pengelolaan Perikanan Tangkap di Sulawesi Selatan
a. Jenis dan Sumber Data
Data yang diperlukan untuk melakukan analisis keberlanjutan pengelolaan perikanan tangkap di Sulawesi Selatan meliputi data primer dan data sekunder. Data tersebut mencakup atribut-atribut yang terkait dengan penilaian keberlanjutan pengelolaan perikanan tangkap diantaranya dimensi ekologi, ekonomi, ekologi, sosial, kelembagaan dan etika, serta dimensi teknologi dan infrastruktur.
Dimensi penilaian keberlanjutan perikanan tangkap yang digunakan berupa : 1) dimensi ekologi; 2) dimensi ekonomi; 3) dimensi sosial; 4) dimensi kelembagaan dan etika; serta 5) dimensi teknologi dan infrastruktur. Atribut yang berhasil disusun dan dilakukan identifikasi sebanyak 47 atribut meliputi :
o Dimensi ekologi meliputi enam atribut yaitu : 1. Penutupan karang.
2. Pencemaran air laut.
3. Kedewasaan ikan yang tertangkap.
4. Keragaman species ikan yang tertangkap. 5. Penangkapan jenis ikan yang dilindungi. 6. Tingkat pemanfaatan perikanan tangkap. o Dimensi ekonomi meliputi sembilan atribut yaitu :
1. Tingkat keuntungan usaha perikanan tangkap.
2. Peranan sumber pendapatan dari kegiatan perikanan bagi rumah tangga nelayan.
3. Orientasi pasar produk perikanan dari Sulawesi Selatan (market). 4. Tingkat penghasilan nelayan dari perikanan tangkap.
5. Jumlah penyerapan tenaga kerja perikanan tangkap. 6. Akses nelayan terhadap sumberdaya permodalan. 7. Alternatif pendapatan non-perikanan nelayan.
9. Kepemilikan peralatan tangkap.
o Dimensi sosial meliputi sepuluh atribut yaitu : 1. Tingkat pendidikan formal nelayan tangkap.
2. Tingkat pengetahuan nelayan tentang perikanan tangkap berkelanjutan. 3. Tingkat pengetahuan nelayan tentang alat tangkap ramah lingkungan. 4. Ketergantungan RT nelayan pada perikanan tangkap
5. Usia kepala keluarga nelayan.
6. Konflik pemanfaatan perikanan tangkap.
7. Jumlahrumah tangga pemanfaat SD perikanan 8. Program pemberdayaan nelayan
9. Waktu nelayan untuk menangkap ikan. 10. Jumlah anggota keluarga nelayan.
o Dimensi kelembagaan dan hukum meliputi sebelas atribut yaitu : 1. Kebijakan pengaturan perikanan tangkap.
2. Kebijakan pemberdayaan ekonomi masyarakat nelayan. 3. Kapasitas instansi pemerintah urusan perikanan dan kelautan. 4. Koordinasi instansi pemerintah
5. Kelompok nelayan perikanan tangkap.
6. Ketersediaan pasar input dan output perikanan. 7. LSM konservasi perikanan kelautan.
8. Sikap masyarakat terhadap praktek penangkapan destruktif. 9. Mitigasi terhadap kerusakan ekosistem perikanan tangkap. 10. Tingkat pelanggaran hukum dlm perikanan tangkap. 11. Penyuluhan hukum dan teknik perikanan berkelanjutan.
o Dimensi teknologi dan infrastruktur meliputi sebelas atribut yaitu : 1. Jenis alat tangkap.
2. Selektivitas alat tangkap. 3. Tipe kapal.
4. Teknologi penanganan pascapanen. 5. Ketersediaan prasarana pendaratan ikan. 6. Jumlah ikan terbuang.
7. Penanganan hasil ikan tangkapan di atas perahu/ kapal. 8. Penanganan pasca penangkapan sebelum dipasarkan. 9. Mobilitas alat tangkap.
11. Penggunaan teknologi atau alat yang destruktif.
b. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data untuk menganalisis status keberlanjutan pengelolaan perikanan tangkap di Sulawesi Selatan dilakukan melalui pengumpulan data hasil kajian dan penelitian, pengamatan lapangan, wawancara, diskusi, dan kuesioner. Responden lapangan diantaranya tokoh masyarakat, petugas perikanan dan petugas penyuluh lapangan dari instansi pemerintah, tokoh masyarakat dan lembaga swadaya masyarakat, diskusi mendalam dengan para pakar dan
stakeholders lainnya yang terkait dengan topik penelitian ini. Pengumpulan data primer dilakukan melalui wawancara, diskusi, dan survey lapangan dengan responden di wilayah penelitian yang terdiri atas berbagai pakar dan para pihak lainya yang terkait dengan pengelolaan perikanan tangkap.
Data sekunder dikumpulkan melalui berbagai sumber kepustakaan dan data dari berbagai instansi terkait. Data dikumpulkan dari para pihak yang berhubungan dengan permasalahan pengelolaan perikanan tangkap di Sulsel, tata ruang wilayah pengelolaan perikanan (WPP).
c. Metode Analisis Data
Analisis keberlanjutan pengelolaan perikanan tangkap di Sulawesi Selatan dilakukan dengan metode pendekatan multi dimensional scaling (MDS) menggunakan alat analisis Rapfish. Atribut yang dipilih mencerminkan tingkat keberlanjutan di setiap dimensi yang dikaji, dan disesuaikan dengan ketersediaan informasi yang dapat diperoleh dari karakter sumberdaya yang dikaji (Pitcher dan Preikshot 2000). Rapfish digunakan untuk menentukan indeks tingkat keberlanjutan pada kegiatan perikanan tangkap dari berbagai dimensi. Teknik Rapfish telah dikembangkan untuk melakukan evaluasi tingkat keberlanjutan pembangunan suatu obyek penelitian dengan melakukan modifikasi dimensi dan atibutnya sesuai dengan aspek yang dievaluasi (Mersyah 2005).
Lebh lanjut dalam Rapfish, obyek yang diamati dipetakan ke dalam ruang dua atau tiga dimensi, sehingga obyek atau titik tersebut diupayakan ada sedekat mungkin dengan titik asal. Teknik ordinasi (penentuan jarak) di dalam MDS didasarkan pada Euclidian Distance yang dalam ruang berdimensi n dapat ditulis sebagai berikut : ) ... / / / / (/ 1 2 2 1 2 1 2 x x y y z z d
... (1)
Konfigurasi atau ordinasi dari suatu obyek atau titik di dalam MDS kemudian diaproksimasi dengan meregresikan jarak Euclidian (dij) dari titik i ke titik jdengan titik asal ( ij) dengan persamaan :
dij = α + β ij + ...(2) Teknik yang digunakan untuk meregresikan persamaan di atas adalah dengan Metode least square yang didasarkan pada akar dari Euclidian distance
(squared distance) atau disebut dengan ALSCAL. Metode ALSCAL ini
mengoptimasi jarak kuadrat (squared distance) terhadap data kuadrat (titik asal = oijk), yang dalam tiga dimensi (i, j, k), formula nilai S-Stress dihitung sebagai berikut : S=
m k i j ijk i j ijk ijk o o d m 1 4 2 2 2 ) ( 1... (3)
dimana jarak kuadrat merupakan jarak Euclidian yang diberi pembobotan atau ditulis dengan : d 2 1 2
)
(
ia ja ka r a ijkw
x
x
... (4) Pengukuran tingkat kesesuaian atau kondisi fit (goodness of fit), jarak titik pendugaan dengan titik asal menjadi sangat penting. Goodness of fit dalam MDS merupakan ukuran ketepatan (how well) dari suatu titik yang dapat mencerminkan data aslinya. Goodness of fit dalam MDS ditentukan oleh nilai S- Stress yang dihasilkan dari perhitungan nilai S tersebut. Nilai stress rendah menunjukkan good of fit, sementara nilai S tinggi menunjukkan sebaliknya. Dalam Rapfish, model yang baik ditunjukkan dengan nilai stress yang lebih kecil dari 0,25 (S<0,25).
Analisis Rapfish ini dapat memungkinkan untuk menganalsis leverage
(senstivitas dari pengurangan atribut terhadap skor keberlanjutan). Leverage
dihitung berdasarkan stdanard error perbedaan antara skor dengan atribut dan skor yang diperoleh tanpa atribut.
Analisis Rapfish ini juga memperhitungkan aspek ketidakpastian dan dianalisis dengan menggunakan teknik analisis Monte Carlo. Ketidakpastian ini disebabkan oleh (Fauzi et al. 2005) :
1. Dampak kesalahan dalam skoring akibat minimnya informasi. 2. Dampak dari keragaman dalam skoring akibat perbedaan penilaian.
3. Kesalahan dalam entry data.
4. Tingginya nilai stress yang diperoleh dari algoritma ALSCAL.
Analisis Monte Carlo merupakan Metode simulasi untuk mengevaluasi dampak kesalahan acak / galat (rdanom error) dalam analisis statistik (Kavanagh
dan Pitcher 2004) yang dilakukan terhadap seluruh dimensi. Dalam hal ini analisis Monte Carlo dilakukan dengan Metode scatter plot yang menunjukkan ordinasi dari setiap dimensi.
Tahapan analisis Rapfish sebagaimana mengacu pada pedoman operasional Rapfisheries disajikan pada Gambar 12. Tahapan analisis meliputi langkah-langkah :
a. Mengevaluasi dan menetapkan atribut dari kelima dimensi (review atribut). Atribut merupakan parameter dari dimensi yang mewakili kondisi sumberdaya perikanan dan kelautan di Provinsi Sulawesi Selatan. Atribut yang telah disusun kemudian dilakukan evaluasi untuk dilihat hubungan antar atribut, apakah memiliki hubungan linier atau tidak. Jika terdapat hubungan linier maka disatukan menjadi satu atribut. Evaluasi dan penetapan atribut dilakukan dengan pendekatan scientific judgement berdasarkan pendekatan keilmuan yang sesuai baik berdasarkan hasil kajian maupun penelitian maupun sumber pustaka lainnya. Penetapan atribut juga dilakukan dengan mempertimbangkan ketersediaan data dari atribut tersebut.
b. Memberikan penilaian terhadap setiap atribut yang telah disusun dari masing- masing dimensi dalam skala ordinal 0 - 2 atau 0 - 3.
Atribut dari setiap dimensi dilakukan penilaian berdasarkan scientific judgment oleh para pakar sesuai dengan kondisi atribut terkini dibandingkan dengan standar yang berlaku maupun pada kondisi normal. Pemberian skor ordinal pada rentang 0-2, atau 0-3 atau sesuai dengan karakter atribut yang menggambarkan strata penilaian dari terendah (0) sampai yang tertinggi (3). Skor 0 adalah buruk (bad) dan skor 3 adalah baik (good). Penilaian atribut dilakukan dengan membandingkan kondisi atribut dengan memberikan penilaian buruk (0), sedang (1), baik (2) atau sangat baik (3).
Gambar 12. Tahapan analisis Rapfish
c. Menghitung nilai indeks dan menilai status keberlanjutan.
Penilaian terhadap keseluruhan atribut dari masing-masing dimensi keberlanjutan dalam pengelolaan perikanan tangkap Sulawesi Selatan dikategorikan ke dalam baik, cukup baik, kurang baik, dan buruk. Asumsi bahwa kinerja pengelolaan terletak antara 0 sampai 100% atau buruk sampai ke baik sekali. Diantara nilai buruk sampai baik maka ada interval nilai kinerja yaitu cukup dan kurang, sehingga diperoleh empat tingkatan kinerja yaitu buruk, kurang, sedang dan baik. Tingkatan kinerja dibagi menjadi 4 tingkat sehingga diperoleh interval 0, 25%, 50%, 75%, dan 100%. Hasil penilaian kinerja atribut dari masing-masing dimensi dipetakan kedalam dua titik acuan yang merupakan titik buruk (bad) dan titik baik (good). Kategori hasil penilaian atribut disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2 Kategori penilaian status keberlanjutan
No. Nilai indeks dimensi Kategori Keterangan
1 0,00 - 24,99 Buruk tidak berkelanjutan
2 25,00 - 49,99 kurang kurang berkelanjutan
3 50,00 - 74,99 Cukup cukup berkelanjutan
Posisi titik keberlanjutan dapat digambarkan dalam bentuk garis sumbu vertikal ataupun sumbu horisontal. Nilai indeks keberlanjutan berada pada nilai 0% (buruk) sampai 100% (baik). Jika dimensi yang dinilai dengan nilai indeksnya berada di bawah 50% maka mempunyai nilai yang kurang atau kurang berkeberlanjutan (unsustainable), dan jika dimensi yang dinilai berada di atas nilai 50% maka dimensi dari sistem yang dinilai dapat dikatakan berkelanjutan (sustainable). Penilaian ini dapat diilustrasikan pada Gambar 13.
Gambar 13. Posisi titik keberlanjutan
Hasil penilaian atas masing-masing dimensi keberlanjutan (lima dimensi) disajikan dengan diagram layang-layang (kite diagram) pada Gambar 14.
Gambar 14. Diagram layang-layang indeks keberlanjutan multidimensi
d. Menentukan faktor pengungkit (leverage factor)
Faktor pengungkit adalah atribut yang keberadaannya berpengaruh sensitif terhadap peningkatan atau penurunan status keberlanjutan. Semakin besar nilai RMS maka semakin besar peranan atribut tersebut terhadap sensitivitas status keberlanjutan (Kavanagh dan Pitcher 2004). Analisis Rapfish memungkinkan untuk menganalisis leverage (senstivitas atribut terhadap nilai indeks keberlanjutan). Leverage dihitung berdasarkan stdanard error perbedaan antara skor dengan atribut dan skor yang diperoleh tanpa atribut. Faktor pengungkit dapat dilihat dari hasil olahan Rapfish dengan nilai root means square (RMS)
tertinggi (maksimum) sampai dengan nilai setengahnya dari tiap-tiap dimensi keberlanjutan.
e. AnalisisMonte Carlo
Analisis Monte Carlo dilakukan pada selang kepercayaan 95%. Hasil analisis Monte Carlo kemudian dibandingan dengan hasil analisis MDS. Hasil perbandingan ini jika perbedaannya kecil maka menunjukkan bahwa dampak dari kesalahan pemberian skor relatif kecil, dampak dari variasi beberapa pemberian skor terhadap atribut relatif kecil, penilaian dengan MDS yang berulang-ulang menjadi stabil, kesalahan data atau kehilangan data menjadi reltif kecil. Membandingkan hasil analisis Monte Carlo (MC) dan analisis MDS pada taraf kepercayaan 95% atau tingkat kesalahan 5% sehingga diperoleh bahwa selisih nilai kedua analisis tersebut lebih besar (MC-MDS>5%) atau lebih kecil (MC- MDS<5%). Jika nilai selisih kedua analisis ini >5% maka hasil analisis MDS
tidak memadai sebagai penduga nilai indeks keberlanjutan, dan jika nilai selisih kedua analisis tersebut <5% maka hasil analisis MDS memadai untuk menduga nilai indeks keberlanjutan Pengelolaan Perikanan Tangkap di Provinsi Sulawesi Selatan.
f. Penilaian ketepatan (goodness of fit)
Ketepatan analisis MDS (goodness of fit) ditentukan oleh nilai S-Stress
yang dihasilkan dari perhitungan nilai S tersebut. Nilai stress rendah menunjukkan ketepatan yang tinggi (good of fit), sementara nilai S tinggi menunjukkan sebaliknya. Selanjutnya dalam Rapfish, model yang baik ditunjukkan dengan nilai stress yang lebih kecil dari 0,25 dan sebaliknya jika nilai
stress lebih tinggi dari 0,25 maka hasil MDS memiliki ketepatan yang rendah.
3.2.3 Memformulasikan Model Pengelolaan Perikanan Tangkap