VI. HASIL DAN PEMBAHASAN
6.9 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Nelayan
Faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan di Kabupaten Pekalongan diduga adalah jumlah trip per tahun (X1), pengalaman nelayan (X2), biaya trip total (X3), produksi nelayan (X4), dan dummy. Jumlah trip per tahun merupakan rata-rata trip per tahun yang dilakukan oleh nelayan (responden) payang gemplo di Kabupaten Pekalongan. Pengalaman nelayan merupakan pengalaman dalam tahun nelayan selama menjadi nelayan dan biaya trip total merupakan biaya yang dikeluarkan nelayan setiap trip yang dihitung per tahun. Variabel dummy merupakan variabel yang digunakan untuk melihat pengaruh subsidi solar terhadap pendapatan nelayan payang gemplo. Dummy bernilai satu diasumsikan nelayan payang gemplo yang mendapatkan manfaat subsidi solar di TPI Wonokerto, Kabupaten Pekalongan dan dummy bernilai nol diasumsikan nelayan payang gemplo yang tidak menerima manfaat dari adanya subsidi solar.
Pada analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan difokuskan pada seberapa besar pengaruh subsidi solar terhadap pendapatan nelayan. Untuk melihat pengaruh tersebut, maka dalam penelitian ini dibedakan nelayan yang memperoleh manfaat subsidi solar dan nelayan yang tidak memperoleh manfaat subsidi solar. Nelayan yang memperoleh manfaat subsidi
85 solar merupakan nelayan yang membeli solar di SPDN TPI Wonokerto, sedangkan nelayan yang tidak memperoleh manfaat subsidi solar adalah nelayan yang membeli solar di pengecer. Nelayan yang menjadi responden merupakan nelayan yang sama-sama menggunakan alat tangkap payang gemplo dan memiliki daerah operasi yang sama, yaitu di perairan Kabupaten Pekalongan dan sekitarnya.
Pendugaan faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan dilakukan dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dengan variabel
dummy. Model dalam analisis regresi dalam penelitian ditransformasikan ke dalam bentuk Logaritma natural (Ln). Transformasi ini bertujuan untuk mempermudah analisis data dan interpretasi hasil analisis data. Selain itu, model dalam bentuk Ln akan mengurangi masalah multikolinieritas dalam model dan koefisien masing-masing variabel bebas menunjukkan nilai elastisitas variabel tersebut. Model faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan di Kabupaten Pekalongan dapat diduga dengan persamaan berikut :
LnY = 0 + 1LnX1+ 2LnX2+ 3LnX3+ 4LnX4 + Dummy
Berdasarkan hasil analisis regresi variabel-variabel bebas dan pendapatan (Lampiran 11), maka didapatkan persamaan sebagai berikut :
LnY=14,792+0,476LnX1+0,009LnX2-0,009LnX3+0,826LnX4+0,035Dummy
Hasil regresi linear berganda yang menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan dapat dilihat pada Tabel 27.
86 Tabel 27. Hasil Regresi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pendapatan
Nelayan Payang Gemplo di Kabupaten Pekalongan
Variabel Koefisien Regresi Std. Error T-Hitung Sig
Konstanta 14,792 0,840 17,612 0,000
Jumlah Trip 0,476 0,124 3,828 0,001
Pengalaman Nelayan 0,009 0,013 0,722 0,476
Biaya Trip Total -0,009 0,072 -0,130 0,897
Produksi Nelayan 0,826 0,039 21,351 0,000
Dummy 0,035 0,013 2,779 0,010
R2 0,968
R2(adj) 0,962
FHitung 166,755 0,000
Sumber : Hasil Analisis Data (2011)
Berdasarkan Tabel 27 diketahui bahwa model yang dihasilkan dalam penelitian ini sudah baik. Hal ini dapat dilihat dari nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 96,8%. Nilai R2 tersebut menjelaskan bahwa keragaman pendapatan nelayan 96,8% mampu dijelaskan oleh variabel-variabel bebas dalam model, yaitu jumlah trip nelayan, pengalaman nelayan, biaya trip total, dan dummy. Sedangkan sisanya sebesar 3,2% dijelaskan variabel-variabel lain di luar model.
Berdasarkan model yang diduga dapat diketahui variabel-variabel bebas yang berpengaruh nyata terhadap pendapatan nelayan payang gemplo, berikut adalah variabel bebas yang berpengaruh nyata :
1. Jumlah Trip Nelayan
Variabel jumlah trip nelayan payang gemplo berpengaruh nyata terhadap peningkatan pendapatan nelayan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Sig sebesar 0,001, artinya jumlah trip nelayan signifikan pada taraf kepercayaan (α) 5%. Nilai koefisien variabel jumlah trip sebesar 0,476 dan positif sesuai dengan hipotesis, artinya setiap kenaikan 1% jumlah trip nelayan, maka diduga pendapatan nelayan akan meningkat sebesar 0,476%, ceteris paribus. Sehingga dapat disimpulkan bahwa jika nelayan meningkatkan jumlah
87
tripnya, maka hasil tangkapan akan meningkat yang pada akhirnya pendapatan juga meningkat.
2. Produksi Nelayan
Variabel produksi nelayan payang gemplo berpengaruh nyata terhadap peningkatan pendapatan nelayan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Sig sebesar 0,000, artinya jumlah trip nelayan signifikan pada taraf kepercayaan (α) 5%. Nilai koefisien variabel jumlah trip sebesar 0,826 dan positif sesuai dengan hipotesis, artinya setiap kenaikan 1% jumlah produksi (tangkapan) nelayan, maka diduga pendapatan nelayan akan meningkat sebesar 0,826%, ceteris paribus. Sehingga dapat disimpulkan bahwa jika hasil tangkapan nelayan meningkat, maka pendapatan akan meningkat.
3. Dummy
Variabel dummy berpengaruh nyata terhadap peningkatan pendapatan nelayan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Sig sebesar 0,010, artinya dummy signifikan pada taraf kepercayaan (α) 5%. Nilai koefisien variabel dummy positif sebesar 0,035 dan berpengaruh nyata terhadap pendapatan nelayan, artinya antara nelayan yang memperoleh manfaat subsidi solar dan nelayan yang tidak memperoleh manfaat subsidi solar, nelayan yang memperoleh manfaat subsidi solar pendapatannya akan lebih besar 0,035 (dalam juta) daripada nelayan yang tidak memperoleh manfaat subsidi solar, ceteris paribus.
Sedangkan variabel bebas dalam model yang tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan nelayan adalah pengalaman nelayan dan biaya trip total nelayan. Berikut adalah penjelasannya :
88 1. Pengalaman Nelayan
Varibel pengalaman nelayan tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan nelayan payang gemplo di Kabupaten Pekalongan dengan nilai Sig 0,476 lebih besar dari taraf kepercayaan (α) 5%. Nilai koefisien variabel pengalaman nelayan sebesar 0,009 dan bernilai positif sesuai dengan hipotesis, artinya setiap kenaikan 1% pengalaman nelayan, maka diduga pendapatan nelayan akan meningkat sebesar 0,009%, ceteris paribus. Dengan kata lain semakin berpengalaman nelayan, maka nelayan akan lebih tahu fishing ground dan musim penangkapan ikan, sehingga jumlah tangkapan ikan nelayan akan semakin meningkat yang pada akhirnya meningkatkan pendapatan.
2. Biaya Trip Total Nelayan
Varibel biaya trip total nelayan tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan nelayan payang gemplo di Kabupaten Pekalongan dengan nilai Sig 0,897 lebih besar dari taraf kepercayaan (α) 5%. Nilai koefisien variabel pengalaman nelayan sebesar 0,009 dan bernilai negatif sesuai dengan hipotesis, artinya setiap kenaikan 1% biaya trip total nelayan, maka diduga pendapatan nelayan akan turun sebesar 0,009%, ceteris paribus.
Uji F dilakukan untuk menguji model secara keseluruhan, sehingga dapat diketahui pengaruh seluruh variabel bebas terhadap pendapatan. Nilai Fhitung
sebesar 166,755 dengan Sig 0,000 lebih kecil dari nilai taraf nyata (α=5%) menunjukkan bahwa variabel-variabel bebas (jumlah trip nelayan, pengalaman nelayan, biaya trip total, produksi nelayan, dan dummy) dalam model secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap pendapatan nelayan.
89 Tabel 28. Nilai VIF dan Durbin-Watson Model
Variabel VIF
Jumlah Trip Nelayan 2,973
Pengalaman Nelayan 1,027
Biaya Trip Total 3,015
Produksi Nelayan 1,472
Dummy 1,511
Durbin-Watson 1,620
Sumber : Hasil Analisis Data (2011)
Berdasarkan Tabel 28 dapat diketahui bahwa model yang diduga tidak ada indikasi terjadi multikolinieritas pada model. Hal ini dapat dilihat dari nilai VIF masing-masing variabel bebas yang kurang dari 10. Sedangkan nilai Durbin-Watson hasil regresi sebesar 1,620 menunjukkan tidak ada masalah autokorelasi dalam model yang diduga.
Indikasi adanya heteroskedastisitas pada model dilakukan dengan Uji Park, yaitu dengan melihat hasil regresi residual pangkat dua dengan variabel-variabel bebas dalam model. Dari Uji Park (Lampiran 11) diperoleh nilai Sig
sebesar 0,16γ lebih besar dari taraf kepercayaan (α) 5%, maka dapat disimpulkan tidak ada indikasi heteroskedastisitas pada model. Uji kenormalan (asumsi sisaan menyebar normal) pada model dilakukan dengan Uji Kolmogorov-Smirnov (Lampiran 11) untuk mengetahui residual menyebar normal. Dari hasil Uji Kolmogorov-Smirnov nilai Sig sebesar 0,994 lebih besar dari taraf kepercayaan (α) 5%, maka dapat disimpulkan bahwa residual menyebar normal.
6.10 Implikasi Kebijakan Pemberian Subsidi Perikanan (Solar) Terhadap