VI. HASIL DAN PEMBAHASAN
6.4. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pendapatan
Nilai R2 (R square) dari tabel Model Summary sebesar 84,2% menunjukan bahwa variasi “income/pendapatan” nelayan yang menggunakan mesin dapat dijelaskan oleh perubahan dalam variabel pengalaman nelayan, jumlah tanggungan, tingkat pendidikan, musim menangkap ikan, akses ke pasar, sarana menangkap ikan, jarak menangkap ikan, dan jumlah orang yang menangkap ikan.
Tabel 28 Hasil analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan nelayan bermesin
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 .918 .842 .776 73873791.52 1.085
Sumber : data primer, diolah dari hasil penelitian.
Hal ini diperkuat dengan analisa dari tabel ANOVA yang merupakan pengujian secara bersama antara semua variabel bebas terhadap variabel terikat (pendapatan nelayan). Hasil analisa uji F pada tabel di bawah ini menunjukkan bahwa nilai uji F sebesar 12,679 dengan P-value 0,000 yang berarti bahwa pendapatan nelayan yang memiliki sarana penangkapan yang dilengkapi dengan mesin dipengaruhi oleh variabel pengalaman nelayan, jumlah tanggungan, tingkat pendidikan, musim menangkap ikan, akses ke pasar, sarana menangkap ikan, jarak menangkap ikan, dan jumlah orang yang menangkap ikan. Tabel uji F dibawah ini :
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 553538554940219000. 8 69192319367527400. 12.679 .000
Residual 103689404397573600. 19 5457337073556500.
Total 657227959337793000. 27
Sumber : data primer, diolah
Walaupun hasil pengujian secara bersama menunjukkan bahwa variabel-variabel yang dimasukkan dalam model memiliki pengaruh terhadap pendapatan nelayan, namun pengujian tersebut belum menunjukkan variabel-variabel apa yang berpengaruh terhadap pendapatan nelayan. Oleh karena itu, tahapan selanjutnya melakukan pengujian terhadap variabel-variabel secara parsial dengan menggunakan uji t. Namun sebelum melakukan uji t perlu dilakukan pengujian terhadap asumsi model OLS yakni tidak terdapat autokorelasi, multikolinearitas dan heteroskedastisitas dan data menyebar secara normal.
Selanjutnya nilai uji statistik Durbin-Watson = 1.085, nilai tersebut berada di daerah tanpa pengambilan keputusan dalam uji Durbin-Watson sehingga dapat diasumsikan bahwa tidak terjadi autokorelasi. Sedangkan pengujian multikolieritas dapat dilihat dari nilai VIF. Apabila nilai VIF < 10 yang berarti tidak ada multikolinearitas antar variabel bebas (Rockmery dan Deck, 1982 dalam Juanda 2007). Hasil analisa sebagaimana ditampilkan pada tabel di bawah ini menunjukkan nilai VIF dari seluruh variabel yang dimasukkan di dalam model < 10 yang berarti bahwa tidak terjadi multikoliearitas.
Oleh karena itu, pengujian partial untuk mengetahui variabel apa saja yang berpengaruh terhadap pendapatan nelayan dapat dilakukan. Hasil analisa dengan menggunakan SPSS dapat ditampilkan pada tabel berikut ini.
Tabel 30 Hasil analisa partial variabel yang mempengaruhi pendapatan nelayan.
Variabel Coefficients Std. Error t Sig VIF (Constant) 514839395.940 164065165.892 3.138 .005
pengalaman nelayan -506492.402 2074608.903 -.244 .810 2.306 jumlah tanggungan 1760395.022 15414452.479 .114 .910 2.306 tingkat pendidikan nelayan 95630399.731 66068435.650 1.447 .164 2.742 musim menangkap ikan 128619637.997 49549106.743 2.596 .018** 1.848 akses ke pasar -240007477.963 95129224.509 -2.523 .021** 3.080 sarana menangkap ikan 78487889.055 43983191.129 1.784 .090* 2.431 jarak menangkap ikan 13540133 37702003.324 -3.591 .002*** 1.786 jumlah orang menangkap
ikan 51733974.658
21196606.000 2.441 .025** 2.293
Berdasarkan nilai pada tabel di atas maka persamaan regresi berganda yang diperoleh dengan menggunakan metode kuadrat terkecil (ordinary least squares) adalah : Y = 514839395.940 - 506492.402x1 + 1760395.022x2 + 95630399.731x3 +
128619637.997x4 - 240007477.963x5 + 78487889.055x6 + 13540133x7 + 51733974.658x8.
Selanjutnya untuk menguji masing-masing koefisien regresi digunakan uji – t dengan hasil sebagai berikut :
Hasil analisa dapat dibandingkan dengan P-value yang terdapat pada tabel yang telah dinalisis dengan menggunakan SPSS. Analisis secara partial menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap pendapatan nelayan adalah musim menangkap ikan (taraf nyata 5%), akses ke pasar (taraf nyata 5%), sarana menangkap ikan (nyata pada taraf 10%), jarak menangkap ikan (taraf nyata 1%) dan jumlah orang yang menangkap ikan (taraf nyata 5%) sedangkan variabel lainnya tidak berpengaruh secara signifikan. Hasil analisa tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Variabel pengalaman kerja, hasil uji t menunjukkan bahwa pengalaman kerja tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan nelayan karena umumnya masyarakat di desa tersebut memiliki keahlian secara turun-termurun sehingga melaut merupakan bagian dari kehidupan masyarakat bahkan sejak anak-anak mereka sudah terbiasa dengan melaut.
2. Variabel jumlah tanggungan, hasil uji t menunjukkan bahwa jumlah tanggungan tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan karena anak-anak sejak kecil mereka sudah membantu orang tua dalam bekerja apakah sebagai nelayan ataupun sebagai petani.
3. Variabel tingkat pendidikan, hasil uji t menunjukkan bahwa pendidikan tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan nelayan karena menjadi nelayan tidak membutuhkan pendidikan yang tinggi, hanya membutuhkan ketrampilan yang diperoleh diluar sekolah-sekolah formal, dan sarana penangkapan ikan yang digunakan sangat tradisional sehingga tidak membutuhkan pendidikan tinggi. 4. Variabel musim penangkapan ikan, hasil uji t menunjukkan bahwa nilai b4 =
128619637,997 dan nyata pada taraf 5% yang berarti bahwa pada musim timur masyarakat memperoleh pendapatan yang lebih tinggi. Hal ini terjadi karena pada musim timur laut lebih teduh sehingga nelayan dengan leluasa melakukan
aktifitas penangkapan ikan. Dan jenis ikan tertentu seperti komo, cakalang (tongkol) lebih banyak muncul dan makan umpan nelayan pada musim timur. 5. Variabel akses ke pasar, hasil uji t menunjukkan bahwa nilai b5 = -240007477.963
dan nyata pada taraf 5 % yang berarti bahwa semakin jauh dari pusat pasar, nelayan yang memiliki sarana penangkapan ikan yang dilengkapi mesin memiliki pendapatan yang tinggi karena pasar yang berada jauh dari nelayan, tidak dapat diakses oleh nelayan tanpa mesin sehingga nelayan bermesin yang memiliki peluang untuk menjual hasil ke pasar.
6. Variabel sarana menangkap ikan, hasil uji t menunjukkan bahwa nilai b6 = 78487889,055 nyata pada taraf 10% yang berarti nelayan yang memiliki mesin dan perahu yang besar dapat menempuh jarak yang tidak bisa ditempuh oleh nelayan tanpa mesin, sehingga pendapatan yang diperoleh nelayan akan bertambah sebesar Rp 78.487.889,055. Hal initerjadi karena pada wilayah pesisir pantai telah terjadi over fishing sehingga stok ikan yang tersedia sudah semakin berkurang.
7. Variabel jarak menangkap ikan, hasil uji t menunjukkan bahwa nilai b7 = 13540133 nyata pada taraf 1% yang berarti nelayan yang memiliki mesin dan perahu yang besar dapat menempuh jarak yang tidak bisa ditempuh oleh nelayan tanpa mesin, sehingga pendapatan yang diperoleh nelayan akan bertambah sebesar Rp 13.540.133. Hal ini terjadi karena pada wilayah pesisir pantai telah terjadi over fishing sehingga stok ikan yang tersedia sudah semakin berkurang. 8. Variabel jumlah orang yang menangkap ikan, hasil uji t menunjukkan bahwa nilai
b8 = 51733974.658nyatapada taraf 5% yang berarti bahwa peningkatan jumlah orang yang menangkap ikan sebanyak 1 orang akan meningkatkan pendapatan sebesar Rp 51.733.974,658. Hal ini mengindikasikan bahwa nelayan yang menangkap ikan yang dilengkapi dengan sarana mesin membutuhkan tenaga kerja yang banyak untuk aktifitas penangkapan sehingga perlu ditingkatkan jumlah orang yang diikutkan dalam penangkapan ikan.
Nilai R2 (R square) dari tabel Model Summary sebesar 66,2% menunjukan bahwa variasi “income/pendapatan” nelayan yang tidak menggunakan mesin dapat dijelaskan oleh perubahan dalam variable pengalaman nelayan, jumlah tanggungan, tingkat pendidikan, musim menangkap ikan, akses ke pasar, sarana menangkap ikan, jarak menangkap ikan, dan jumlah orang yang menangkap ikan.
Tabel 31 Hasil analisis faktor-faktor mempengaruhi pendapatan nelayan tanpa mesin
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .814 .662 .544 60715581.51 2.223
Sumber : data primer, diolah
Hal ini diperkuat dengan analisa dari tabel ANOVA yang merupakan pengujian secara bersama antara semua variabel bebas terhadap variabel terikat (pendapatan nelayan). Hasil analisa uji F pada tabel di bawah ini menunjukkan bahwa nilai uji F sebesar 5,596 dengan P-value 0,001 yang berarti bahwa pendapatan nelayan yang tidak memiliki mesin dipengaruhi oleh variabel pengalaman nelayan, jumlah tanggungan, tingkat pendidikan, musim menangkap ikan, akses ke pasar, sarana menangkap ikan, jarak menangkap ikan, dan jumlah orang yang menangkap ikan. Adapun uji F dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 32 Hasil analisis of varians pada nelayan tanpa mesin
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 144401165796401000.000 7 20628737970914420.000 5.596 .001
Residual 73727636760782400.000 20 3686381838039118.000 Total 218128802557183300.000 27
Sumber : data primer, diolah
Walaupun hasil pengujian secara bersama menunjukkan bahwa variabel-variabel yang dimasukkan dalam model memiliki pengaruh terhadap pendapatan nelayan, namun pengujian tersebut belum menunjukkan variabel-variabel mana yang berpengaruh terhadap pendapatan nelayan. Oleh karena itu, tahapan selanjutnya melakukan pengujian terhadap variabel-variabel secara parsial dengan menggunakan uji t. Namun sebelum melakukan uji t perlu dilakukan pengujian terhadap asumsi model OLS yakni tidak terdapat autokorelasi, multikolinearitas dan heteroskedastisitas dan data menyebar secara normal.
Selanjutnya nilai uji statistik Durban-Watson = 2.223, nilai tersebut mendekati nilai 2 sehingga mengindikasikan bahwa tidak terjadi autokorelasi. Sedangkan pengujian multikolieritas dapat dilihat dari nilai VIF. Apabila nilai VIF < 10 yang berarti tidak ada multikolinearitas antar variabel bebas (rockmery dan deck, 1982 dalam Juanda, 2007 ). Hasil analisa sebagaimana ditampilkan pada tabel di bawah ini menunjukkan nilai VIF dari seluruh variabel yang dimasukkan di dalam model < 10 yang berarti bahwa tidak terjadi multikoliearitas.
Oleh karena itu, pengujian partial untuk mengetahui variabel apa saja yang berpengaruh terhadap pendapatan nelayan dapat dilakukan. Hasil analisa dengan menggunakan SPSS dapat ditampilkan pada tabel berikut ini.
Tabel 33 Hasil analisa partial variabel yang mempengaruhi pendapatan nelayan.
Variabel Coefficients Std. Error t Sig VIF (Constant) 228637788.597 171260907.125 1.335 .197
jumlah tanggungan -26650183.974 11477860.758 -2.322 .031** 2.348 tingkat pendidikan nelayan -104030269.244 37415277.894 -2.780 .012** 1.790 musim menangkap ikan -223632895.998 47274236.750 -4.731 .000*** 3.183 akses ke pasar 201135650.511 57530558.748 3.496 .002*** 3.688 sarana menangkap ikan 75721855.957 48858310.065 1.550 .137 1.203 jarak menangkap ikan 4365205.742 39547438.341 .110 .913 1.136 jumlah orang yg menangkap
ikan -25015724.907
35173269.828 -.711 .485 1.294
Sumber : data primer, diolah
Berdasarkan nilai pada tabel di atas maka persamaan regresi berganda yang diperoleh dengan menggunakan metode kuadrat terkecil (ordinary least squares) adalah : Y = 228637788.597 - 26650183.974x1 - 104030269.244x2 - 223632895.998x3 +
201135650.511x4 + 201135650.511x5 + 75721855.957x6 + 4365205.742x7 - 25015724.907x8
Selanjutnya untuk menguji masing-masing koefisien regresi digunakan uji – t dengan hasil sebagai berikut :
Hasil analisa dapat dibandingkan dengan P-value yang terdapat pada tabel yang telah dinalisa dengan menggunakan SPSS. Analisis secara partial menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap pendapatan nelayan adalah jumlah tanggungan keluarga (taraf nyata 1%), tingkat pendidikan nelayan (taraf nyata 10%), musim menangkap ikan (taraf nyata 1%) dan akses ke pasar (taraf nyata 1%), sedangkan
variabel lainnya tidak berpengaruh secara signifikan. Hasil analisa tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Variabel jumlah tanggungan, hasil uji t menunjukkan bahwa nilai b1 = -26650183,974 dan nyata pada taraf 5% yang berarti dengan peningkatan jumlah tanggungan 1 orang keluarga menambah beban sebesar Rp 26.650.183,974 karena penambahan jumlah anggota keluarga menjadi beban bagi kepala keluarga untuk memberi nafkah dan anggota keluarga tersebut belum berusaha secara produktif untuk meningkatkan pendapatan di dalam keluarga.
2. Variabel tingkat pendidikan, hasil uji t menunjukkan bahwa nilai b2 = - 104030269,244 dan nyata pada taraf 5 % yang berarti bahwa masyarakat yang berpendidikan rendah (tidak tamat SD) tidak merasa beban (gengsi) jika tidak menggunakan peralatan tanpa mesin saat menangkap ikan, sehingga dengan senang hati dia menangkap ikan. Sementara nelayan yang berpendidikan lebih tinggi, jika tidak menggunakan mesin dia merasa gengsi. sehingga untuk melakukan penangkapan dia tidak bergaira. Selain itu, masyarakat yang berpendidikan tinggi memiliki peluang usaha lain dan tidak bergantung sepenuhnya pada usaha penangkapan ikan.
3. Variabel musim penangkapan ikan, hasil uji t menunjukkan bahwa nilai b3 = - 223632895,998 dan nyata pada taraf 1% yang berarti bahwa pada musim barat masyarakat memperoleh pendapatan yang lebih tinggi. Hal ini terjadi karena letak wilayah penangkapan lebih cocok untuk menangkap ikan pada musim barat. Dan pada musim barat terjadi musim peningkatan aktifitas melaut karena nelayan tidak melakukan aktifitas sampingan mereka sebagai tani serabutan ataupun usaha lainnya. 4. Variabel akses ke pasar, hasil uji t menunjukkan bahwa nilai b4 = 201135650,511
dan nyata pada taraf 1% yang berarti bahwa semakin mudah akses nelayan ke pasar, maka pendapatan nelayan semakin tinggi karena nelayan mudah memasarkan hasil tangkapannya, sehingga ikan hasil tangkapan habis terjual dan biaya transportasi ke pasar semakin kecil .
5. Variabel sarana menangkap ikan, tidak nyata berpengaruh terhadap pendapatan masyarakat nelayan yang tidak memiliki mesin karena umumnya sarana yang dimiliki hanya berupa sampan dan dayung dilengkapi alat pancing ulur sehingga mereka tetap
menggunakan sarana tersebut untuk melakukan aktifitas penangkapan pada pesisir pantai dimana telah terjadi over fishing sehingga pendapatan nelayan tidak meningkat. 6. Variabel jarak menangkap ikan, tidak nyata berpengaruh terhadap pendapatan masyarakat nelayan yang tidak memiliki mesin karena keterbatasan sarana maka lokasi penangkapan ikan umumnya berada pada lokasi pesisir pantai sehingga hasil tangkapan nelayan menjadi sedikit akibat dari terjadinya over fishing pada wilayah pesisir.
7. Variabel jumlah orang yang menangkap ikan, tidak nyata berpengaruh terhadap pendapatan nelayan karena umumnya nelayan yang tidak memiliki mesin hanya mengandalkan sampan dan alat pancing sehingga, 1 perahu kecil hanya 1 orang nelayan, karena jumlah orang tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan.
c. Gabungan Nelayan Mesin dan Nelayan Tanpa Mesin
Nilai R2 (R square) dari tabel Model Summary sebesar 81% menunjukan bahwa variasi “income/pendapatan” nelayan dapat dijelaskan oleh perubahan dalam variable pengalaman nelayan, jumlah tanggungan, tingkat pendidikan, musim menangkap ikan, akses ke pasar, sarana menangkap ikan, jarak menangkap ikan, dan jumlah orang yang menangkap ikan.
Tabel 34 Hasil analisis faktor-faktor mempengaruhi pendapatan nelayan tanpa mesin
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .900 .810 .783 20296837.04 2.416
Sumber : data primer, diolah
Hal ini diperkuat dengan analisa dari tabel ANOVA yang merupakan pengujian secara bersama antara semua variabel bebas terhadap variabel terikat (pendapatan nelayan). Hasil analisa uji F pada tabel di bawah ini menunjukkan bahwa nilai uji F sebesar 29,302 dengan P-value 0,000 yang berarti bahwa pendapatan nelayan dipengaruhi oleh variabel pengalaman nelayan, jumlah tanggungan, tingkat pendidikan, musim menangkap ikan, akses ke pasar, tehnologi, jarak menangkap ikan, dan jumlah orang yang menangkap ikan.
Tabel 35 Hasil analisis of varians pada nelayan tanpa mesin
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 84500160027602600.000 7 12071451432514650.000 29.302 .000
Total 104274316527694600.000 55 Sumber : data primer, diolah
Walaupun hasil pengujian secara bersama menunjukkan bahwa variabel-variabel yang dimasukkan ke dalam model memiliki pengaruh terhadap pendapatan nelayan, namun pengujian tersebut belum menunjukkan variabel-variabel apa saja yang berpengaruh terhadap pendapatan nelayan. Oleh karena itu, tahapan selanjutnya melakukan pengujian terhadap variabel-variabel secara parsial dengan menggunakan uji t.
Namun sebelum melakukan uji t perlu dilakukan pengujian terhadap asumsi model OLS yakni tidak terdapat autokorelasi, multikolinearitas dan heteroskedastisitas dan data menyebar secara normal.
Selanjutnya nilai uji statistik Durban-Watson = 2,416, nilai tersebut mendekati nilai 2 sehingga mengindikasikan bahwa tidak terjadi autokorelasi. Sedangkan pengujian multikolieritas dapat dilihat dari nilai VIF. Apabila nilai VIF < 10 yang berarti tidak ada multikolinearitas antar variabel bebas (Rockmery dan Deck, 1982 dalam Juanda, 2007). Hasil analisa sebagaimana ditampilkan pada tabel di bawah ini menunjukkan nilai VIF dari seluruh variabel yang dimasukkan di dalam model < 10 yang berarti bahwa tidak terjadi multikoliearitas.
Oleh karena itu, pengujian partial untuk mengetahui variabel apa saja yang berpengaruh terhadap pendapatan nelayan dapat dilakukan. Hasil analisa dengan menggunakan SPSS dapat ditampilkan pada tabel berikut ini.
Tabel 36 Hasil analisa partial variabel yang mempengaruhi pendapatan nelayan.
Variabel Coefficients Std. Error t Sig VIF (Constant) -184759634.710 34447343.844 -5.364 .000
jumlah tanggungan -738745.996 2249959.179 -.328 .744 1.469 tingkat pendidikan nelayan 1523798.042 8181126.482 .186 .853 1.335 musim menangkap ikan -4047863.681 7546183.041 -.536 .594 1.873 akses ke pasar 62271049.107 10578301.202 5.887 .000*** 2.561 sarana penangkapan 68014094.414 14623389.776 4.651 .000*** 6.674 jarak menangkap ikan 42425119.165 11378895.042 3.728 .001*** 2.963 jumlah orang yg melaut 4160761.715 3405393.312 1.222 .228 1.526
Sumber : data primer, diolah
Berdasarkan nilai pada tabel di atas maka persamaan regresi berganda yang diperoleh dengan menggunakan metode kuadrat terkecil (ordinary least squares) adalah :
Y = -184759634.710 - 738745.996x1 + 1523798.042x2 - 4047863.681x3 + 62271049.107x4 + 68014094.414x5 + 42425119.165x6 + 4160761.715x7 Selanjutnya untuk menguji masing-masing koefisien regresi digunakan uji – t dengan hasil sebagai berikut :
Hasil analisa dapat dibandingkan dengan P-value yang terdapat pada tabel yang telah dinalisa dengan menggunakan SPSS. Analisis secara partial menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap pendapatan nelayan adalah akses ke pasar (taraf nyata 1%), sarana penangkapan (taraf nyata 1%), dan jarak melaut (taraf nyata 1%), sedangkan variabel lainnya tidak berpengaruh secara signifikan. Hasil analisa tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Variabel jumlah tanggungan, hasil uji t menunjukkan bahwa jumlah tanggungan tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan karena anak-anak sejak kecil mereka sudah membantu orang tua dalam bekerja apakah sebagai nelayan maupun sebagai petani, sehingga anak tidak merupakan beban bagi orang tua.
2. Variabel tingkat pendidikan, hasil uji t menunjukkan bahwa pendidikan tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan nelayan karena menjadi nelayan tidak membutuhkan pendidikan tinggi. Dan sarana penangkapan ikan yang digunakan hanya membutuhkan ketrampilan yang diperoleh diluar sekolah-sekolah formal. 3. Variabel musim penangkapan ikan, hasil uji t menunjukkan bahwa musim
penangkapan tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan nelayan karena pada musim barat maupun musim timur masyarakat memperoleh pendapatan yang hampir sama. Hal ini terjadi karena letak wilayah penangkapan cocok untuk menangkap ikan pada kedua musim tersebut.
4. Variabel akses ke pasar, hasil uji t menunjukkan bahwa nilai b4 = 62271049,107dan nyata pada taraf 1% yang berarti bahwa semakin mudah nelayan memiliki akses ke pasar, maka pendapatannya semakin tinggi. Sehingga semakin dekat jarak dengan pasar maka pendapatan nelayan akan bertambah sebesar Rp 62.271.049,107.Hal ini terjadikarena semakin dekat nelayan mudah memasarkan produknya sehingga ikan hasil tangkapan habis terjual dan biaya transportasi ke pasar semakin kecil .
5. Variabel sarana menangkap ikan, hasil uji t menunjukkan bahwa nilai b5 = 68014094,414nyatapada taraf 1% yang berarti nelayan yang memiliki mesin dan
perahu yang besar dapat menempuh jarak yang tidak bisa ditempuh oleh nelayan tanpa mesin, sehingga pendapatan yang diperoleh nelayan akan bertambah sebesar Rp 68.014.094,414.Hal initerjadi karena pada wilayah pesisir pantai telah terjadi over fishing sehingga stok ikan yang tersedia sudah semakin berkurang.
6. Variabel jarak menangkap ikan, hasil uji t menunjukkan bahwa nilai b6 = 42425119,165nyata pada taraf 1% yang berarti nelayan yang memiliki mesin dan perahu yang besar dapat menempuh jarak yang tidak bisa ditempuh oleh nelayan tanpa mesin, sehingga pendapatan yang diperoleh nelayan akan bertambah sebesar Rp 42.425.119,165. Hal ini terjadi karena pada wilayah pesisir pantai telah terjadi over fishing sehingga stok ikan yang tersedia sudah semakin berkurang.
7. Variabel jumlah orang yang menangkap ikan, tidak nyata berpengaruh terhadap pendapatan nelayan karena umumnya nelayan yang tidak memiliki mesin hanya mengandalkan sampan dan alat pancing sehingga, 1 perahu kecil hanya 1 orang nelayan, karena jumlah orang tidak berpengaruh nyata terhadap pendapatan.